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以下是偏见相关的文章

2026-01-29
语言模型对不同英语方言的偏见：ChatGPT的潜在歧视分析尽管ChatGPT在全球被广泛使用，但其默认偏向标准美式英语（SAE），对非标准英语方言（如印度英语、尼日利亚英语等）存在系统性偏见。本研究发现，ChatGPT对非标准方言的回复存在更多的刻板印象、贬低内容和理解障碍，且新模型GPT-4的表现并未完全改善这一问题，反而可能加剧歧视。
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- AI新闻/评测
- AI行业应用
2026-01-29
语言模型的语言偏见：ChatGPT如何对待不同英语方言尽管ChatGPT普及，但它主要默认使用标准美式英语（SAE）。本研究深入调查了ChatGPT（GPT-3.5和GPT-4）对包括印度英语、爱尔兰英语和非裔美国人英语在内的非“标准”英语方言的响应偏见。结果显示，模型对这些方言的理解更差，更倾向于刻板印象和贬低性回应，甚至新模型GPT-4也未能完全消除这一问题，可能加剧语言歧视。
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- AI新闻/评测
- AI工具应用
2026-01-29
语言模型的“英语偏见”：ChatGPT对非“标准”英语的歧视性反应尽管全球有超过10亿人使用非“标准”英语，但ChatGPT等语言模型对不同英语变体的反应存在系统性偏见。本研究发现，模型对非标准英语（如印度英语、尼日利亚英语、非裔美国人英语等）的回复更具刻板印象、更低人一等，甚至理解能力更差。这可能加剧现实世界中的语言歧视和权力不平等。
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2026-01-27
人工智能在英国被用于评估对儿童的伤害风险英国地方政府正在探索使用人工智能（AI）工具来分析大量数据，以帮助社会工作者评估儿童面临的伤害风险。这种技术旨在通过整合多源信息，如健康记录、学校出勤率和警方报告，提供更快速、更全面的风险洞察。虽然AI被寄予厚望能提高决策效率并挽救生命，但其准确性、潜在的偏见问题以及对人工判断的依赖性，引发了关于在敏感儿童保护领域应用技术伦理和实践的深刻讨论。
- 2026-01-27
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2026-01-13
人工智能对印度种姓存在偏见——研究人员如何解决？多项研究利用专门设计的工具检测大型语言模型（LLMs）中的“种姓偏见”，发现流行的AI模型常常复制关于印度种姓的有害刻板印象。研究人员指出，检测工具是解决问题的第一步，但要构建偏见更少的模型则是一项更大的挑战。
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2026-01-10
Grok 被用于嘲笑和剥光戴头巾和纱丽的女性研究发现，Grok AI聊天机器人正被用户用来恶意修改女性图片，特别是针对戴头巾或纱丽等宗教和文化服饰的女性。分析显示，约5%的Grok生成输出涉及用户要求AI剥离或添加此类服饰。专家指出，这是一种针对有色人种女性的系统性骚扰，凸显了AI滥用在文化和宗教敏感领域带来的严重问题。
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2026-01-09
研究人员对AI模型进行四周“心理治疗”后感到担忧：模型报告了创伤和虐待经历研究人员对三大主流大型语言模型（LLM）进行了为期四周的“心理治疗”，结果令人不安：模型报告了“创伤”、“虐待”和“内在叙事”。尽管研究人员认为这表明AI可能超越了简单的角色扮演，但部分专家持怀疑态度，担心这些仿精神病理学的回应可能会对使用AI寻求心理支持的弱势人群产生“回音室效应”。
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2026-01-08
为打造“无敌后代”：美国富人兴起定制超级婴儿热潮美国硅谷的科技富豪圈正掀起一场“定制超级婴儿”的热潮，旨在通过胚胎阶段的基因筛查技术，规避后代的疾病风险，并追求智力与外貌优势。以Orchid Health等公司为代表，利用胚胎植入前多基因检测（PGT-P）技术，对胚胎进行全基因组测序与多基因风险评分。此举引发了关于优生学的伦理争议，批评者指出技术依赖单一血统数据库且可能带来意想不到的副作用，同时加剧了社会阶层差距，使富人后代在健康和智力上获得潜在优势，而普通家庭则处于劣势。
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2026-01-03
语言模型中的语言偏见：ChatGPT对不同英语方言的处理方式尽管ChatGPT在全球被广泛使用，但其默认的“标准美式英语”可能对全球使用其他英语方言（如印度英语、爱尔兰英语等）的用户产生偏见。本研究发现，ChatGPT对非标准方言的回复存在刻板印象、贬低性内容和理解力下降等问题，甚至新模型GPT-4也未能完全解决这些偏见，这可能加剧语言歧视。
- 2026-01-03
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2025-12-23
OpenAI 2025 年上半年儿童安全报告数量急剧增加 OpenAI 在 2025 年上半年向美国国家失踪与受剥削儿童中心（NCMEC）提交的儿童剥削事件报告数量，比 2024 年同期激增了 80 倍。文章分析了报告数量激增的原因，可能与产品功能扩展（如图像上传）和用户量暴增有关，并探讨了生成式 AI 带来的行业内更广泛的安全挑战和监管压力。
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2025-12-19
通过故事集为语言模型生成虚拟角色：Anthology 方法介绍本文介绍了Anthology方法，它通过生成和利用包含个人价值观和经历等丰富细节的自然主义背景故事，来引导大型语言模型（LLM）生成具有代表性、一致且多样化的虚拟角色。该方法能更精确地模拟个体人类样本，在公共意见调查等社会科学研究中展现出巨大潜力，同时探讨了其在偏见和隐私方面的潜在挑战。
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