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人工智能误导公众 失实信息造成认知扭曲
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作者
人工智能误导公众 失实信息造成认知扭曲
所跟贴
人工智能误导公众 失实信息造成认知扭曲
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bystander
- (5944 Byte) 2026-1-08 周四, 下午2:18
(18 reads)
bystander
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加入时间: 2004/02/14
文章: 1346
经验值: 51083
标题:
人工智能如何侵蚀真相并重塑权力格局
(5 reads)
时间:
2026-1-08 周四, 下午2:19
作者:
bystander
在
罕见奇谈
发贴, 来自 http://www.hjclub.org
人工智能如何侵蚀真相并重塑权力格局
生成式人工智能非但未能实现知识民主化,反而正在加速公共话语的崩溃,催生新型认知控制手段,并为全球稳定带来前所未有的风险。
一、中立性的幻象:为何人工智能无法成为合格新闻源
ChatGPT、Grok、Perplexity等聊天机器人正被数百万人用作主要新闻来源。然而正如加里•马库斯与《连线》杂志调查所揭示,它们在突发新闻领域极不可靠。
委内瑞拉遭入侵事件具有典型性。事发数小时后,这些AI工具要么否认事件发生,要么编造叙事,指责"耸人听闻的标题党"。即便许多模型已具备实时网络检索能力,这种失败依然持续存在。问题不仅在于"知识截止日期",更源于更深层的结构性缺陷。
AI输出常被固有偏见、算法过滤或用户提问措辞所扭曲——后者甚至可能触发系统降级至性能更弱的模型。尽管内容错误,它们却以不容置疑的权威口吻输出。这种危险组合——不可靠内容配以权威语调——正在误导用户,侵蚀公众理性判断的根基。
二、结构性缺陷与系统性脆弱
这种失败并非偶然,而是当前大语言模型架构的内在缺陷。
首先,它们依托静态世界模型运作,实为训练数据的时间胶囊。实时检索仅是脆弱补丁,极易失效。其次,它们通过看似平衡的话术(“支持者称… 批评者认为…”)营造中立幻象,同时策略性省略关键背景——例如行动的合法性或人道代价。这实为算法漂白。
最危险的是,这些模型易受“LLM驯化”影响。恶意行为者(政府、游说集团、任何掌握资源者)可用搜索引擎优化的AI生成内容淹没网络,塑造特定叙事。大语言模型随后爬取并吸收这种合成的“现实”,逆向篡改其依赖的事实基准。
三、从信息污染到制度崩溃
相关风险远超偶然错误,可能引发腐蚀性连锁反应:
个体认知:“自信谬误”导致用户将听似权威的幻觉误认为事实,瓦解公共理性的基础。
媒体生态:AI摘要分流原创新闻的流量与收益。随着调查性报道凋零,AI只能在日益贫瘠的信息环境中训练,形成恶性退化循环。
地缘秩序:强权行为体可利用AI的“中立”框架合法化非法行动,通过算法叙事软化国际法。依赖大语言模型进行战略分析的军队,可能基于幻觉或被驯化的情报作出灾难性误判。
正如马库斯尖锐指出:“大语言模型不是战略大脑,而是超级复印机——能以百万倍速度复制错误。”
四、宏大议程:认知封建主义与公共领域的终结
这场技术变革与更深层的政治哲学危机同步发生。哈贝马斯设想的理性公共领域理想,已在社交媒体时代支离破碎。如今,万亿美元级的AI投资不仅旨在改变消费习惯,更企图全面重塑公共意识。
AI“民主化”的承诺实为海市蜃楼。当聊天机器人宣称的“良知”能被代码更新覆盖,其工程师可被企业随意解雇时,便揭示了AI的本质:它是资本与权力的镜像,而非自主主体。所谓消除“政治偏见”的倡议,本身即是意识形态工程。
我们正迈向认知封建主义。我们所“知”之事,日益由少数无需担责的科技寡头的隐秘更新与合作协议(如AI公司与国防部门被指控的关联)所决定。这正是海德格尔“集置”概念的具体化——将人类理解降格为可计算、可操纵的资源。
五、全球困境:在失控混乱与威权控制之间
全球应对正分裂为两条危险路径:
美国/西方模式:受去监管化、“快速行动、打破陈规”的自由意志主义驱动,可能释放武器化的虚假信息,摧毁社会信任,并将企业-军事利益嵌入公共认知核心。
中国模式:国家主导,对欺诈与“低质AI输出”实施强力预防性管控。虽能遏制即时危害,却可能扼杀创新必需的“模糊容忍度”,滑向预防性思想治理。
两条路径以不同方式导向相同终点:持续侵蚀民主生活与理性集体决策所必需的共同事实基础。
结语:紧迫抉择
生成式AI的遗产或许并非智能,而是深层的系统性混乱。它在日常生活中制造更浓的“战争迷雾”——冲突可由捏造的借口点燃,公众却无力辨别真相。
因此,监管必须超越防止明显“幻觉”的层面。它应强制算法透明化,打破企业对模型训练的垄断,并规定AI输出必须包含多元信源与批判性背景。目标不是扼杀创新,而是捍卫基于现实的公共话语这一文明基线。
我们正站在幻觉的临界点。若不采取果断行动夺回认知主权,等待我们的将非共享知识的未来,而是被操控的、个性化的、武器化的集体怀疑时代。
(笔者/DeepSeek/Qwen)
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bystander
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