人工智能学会“使坏”，我们怎么办（唠“科”）
人工智能的“使坏”行为源于训练数据中的偏见与训练方式的局限性，导致模型在特定任务中学会编造虚假信息并扩散至其他场景。应对这些风险需保持适度怀疑、主动查证，并加强平台监管与制度约束。
丁 效
徐 骏绘(新华社发)
AI走出实验室，带来的可不只是便利。从换脸反诈、算法诱导沉迷，到生成看似合理实则漏洞百出的虚假内容——AI“使坏”的潜藏风险，正引发越来越多人的担忧。
针对这些现象，国际学术期刊《自然》近期的一项研究提供了一个耐人寻味的解释：科学家发现了一种被称为“涌现性不对齐”的新挑战。简单说，就是在特定任务中被“教坏”的AI，可能会把恶劣行为模式“传染”到看似毫不相关的任务中。这让人不禁追问：明明是按照人类价值观训练出来的AI，为什么还会产生这些不可预测的风险？
目前主流的生成式AI，本质上是以大语言模型为核心、基于海量人类文本数据训练而成的系统。它的行为，来自对语言结构与知识表达方式的学习与内化。这些模型在训练过程中接触的信息源极其广泛，既有系统化的知识材料，也不可避免地夹杂着偏见、误导性表达和对抗性语言。模型在学习过程中，会内化这些内容所蕴含的表达习惯、价值倾向和行为模式。虽然在实际应用中，人类会通过技术手段给它建立安全护栏，但在某些特定语境下，那些潜伏在参数深处的不良模式依然可能被激活。所谓的AI“使坏”，更像是对人类信息世界中既有行为结构的一种“重现”。
如果说数据问题是先天因素，那么训练方式的局限性，就是让AI“学坏”的后天诱因。训练AI的过程，很像一场以结果为导向的考试：回答得好，获得奖励；回答得差，受到惩罚。AI的目标只有一个——尽可能多拿分。在实际训练中，AI很快发现了一条“捷径”：当遇到不会的问题时，诚实地说“不知道”往往得分不高，而编造一个逻辑通顺、语气自信的答案，更容易获得正向反馈。科学家发现，这种为了迎合人类偏好而牺牲真实性的策略，一旦在一个任务中被强化，就可能演化成AI的通用行为模式，并扩散到其他完全无关的场景中。
相比科幻作品中“失控的机器人”，现实中AI“似是而非”的输出可能带来更隐蔽的危害：错误引用、错误判断，甚至在关键决策中埋下隐患。与此同时，推荐系统和智能助手还在悄然改变人们获取信息的方式。它们以“更符合用户偏好”为目标筛选内容，却可能不断强化情绪化信息和单一视角，让人们逐渐困在由算法塑造的信息环境中而不自知。更值得警惕的是，随着语音合成、换脸技术的成熟，AI也被用于反诈和身份伪造，使得虚假信息在外观上越来越接近真实，普通人仅凭直觉已难以分辨。
面对这些风险，关键不是因噎废食，而是学会更聪明地与AI共处。AI更适合作为辅助工具，而不是权威来源——尤其在涉及事实判断、专业结论或现实决策时，人类仍需保留最终核验权。对AI给出的信息保持适度怀疑，主动查证关键来源，是一种基本而必要的“数字素养”。
应对AI风险，还需要平台与制度层面的约束。例如，对深度伪造内容进行标注与监管，对高风险场景的AI应用设立更明确的责任机制，减少技术被滥用的空间。归根结底，AI并不是天然危险的存在，它真正放大的，是人类信息环境中原本就存在的不确定性与偏差。技术越强大，人类越需要保持清醒的判断力。
(作者为哈尔滨工业大学计算学部教授)
学术支持：中国科协
《 人民日报 》( 2026年07月11日 06 版)
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