AI乱象如何根治
某个行业的突然爆发并非一朝一夕，而是在长期积累中逐步壮大的，每个行业都存在利弊交织的现象，AI智能也不例外。新鲜事物的热度往往只维持短暂几天，为蹭流量、聚人气，各方可谓费尽心机，但AI智能真能解决所有问题吗？AI乱象又该如何有效遏制？带着这两个疑问，我们深入剖析。AI智能真的能解决所有问题吗？并非所有问题都适合用智能化手段解决，这类似于电子类产品，任何系统都依赖程序与代码，一旦逻辑出错或代码紊乱，后续操作将全面瘫痪，此前所有努力都将付诸东流。其二，AI智能无法应对所有挑战，甚至可能对国家安全与民众隐私构成
Mythos事件：AI安全的预演与治理新挑战
【主持】肖茜清华大学战略与安全研究中心副主任【嘉宾】徐葳清华大学交叉信息研究院副院长、教授傅宏宇阿里巴巴集团科技伦理委员会研究组负责人、阿里研究院人工智能治理中心主任及数据经济研究中心主任您将听到Mythos事件是未来前沿AI安全风险的“预演”05:17未来的治理重点在于“使用控制”（use control）09:10从创新到管控？Mythos如何重塑美国人工智能政策格局前沿模型评估、网络能力阈值与智能体风险的中国观点14:39模型安全的悖论：测试可能创造出更加危险的模型18:05全生命周期治理框架与中国
遏制AI数据污染
随着生成式人工智能深入应用至各行业，它已成为公众获取信息、辅助判断与整合知识的核心工具。然而，AI并非无中生有的‘全能系统’，其能力高度依赖数据、模型、算法及使用场景。AI的‘智能’实质是其训练数据与底层算法的映射，这种深度依赖催生了一种名为AI‘投毒’的新型安全威胁。AI‘投毒’不同于传统网络攻击中常见的系统瘫痪或数据窃取，它是一种针对逻辑与知识根基的隐性攻击。攻击者通过在AI训练数据、模型微调过程或插件接口中注入虚假信息与恶意指令，使模型在保持语言流畅、专业外观的同时，输出误导性结论或偏颇立场。作为一
AI 浪潮：慢工方能出细活
1. AI 极大提升了搜索与内容产出的效率，却也催生了更多谬误与注水之作。 2. 辨别真伪的能力变得至关重要。若过度倚重 AI，人们将花费更多心力去修正其错误指令引发的各种负面后果。 3. 在智能纪元，社会亟需经验丰富、底蕴深厚、专业过硬的人工审核者，以捍卫内容品质与认知底线。 4. 算法运转愈快，网络的反噬便来得愈猛，事物因果链条被显著压缩。 5. 监管往往滞后于事件，网络争议与网暴伤害难予避免。故而，“慢、隐、稳”成为 AI 时代最佳的自保之道。 6. 内容虽可短时引爆流量，但速成之下，违规与出错几率
防范AI情感诈骗
点击蓝字关注我们短视频平台上，一批身着正装、开着豪车、戴着金表的“儒雅霸总”正通过AI生成的形象和话术，对老年群体进行情感围猎。这些张口“姐姐”、闭口“想你”的视频内容实为人工合成，却让不少老年粉丝深信不疑，不仅带来情感误导，更暗藏诈骗风险。案例回顾：杭州退休职工刘大姐，在短视频平台刷到“借助AI技术，赚美金”的直播间。支付88元报名费后，被引导下载第三方App，看到群里近8000名学员“日赚200美金”的截图。短短半个多月，她累计转账52.8万元。而当刘大姐想提现时，系统显示失败巨款石沉大海。70多岁的