人工智能伦理风险 - 通用人工智能在赋能行业的同时暴露出隐私泄露、算法歧视、责任界定困难等伦理风险，如三星员工使用ChatGPT导致半导体机密泄露[4] - 西方技术逻辑下伦理风险被放大，表现为数据滥用（位置/浏览/支付信息构建"数字画像"）和算法失衡（外卖员路径优化忽视劳动者权益）[3][4] - 生成式人工智能存在"胡说乱画"现象，干扰社会价值判断，且可能污染人类数据库导致信息失真[6] 西方技术模式局限性 - "大数据+大算力+大模型"路径存在局限，早期生成式AI出现低级错误（如混淆刘翔参赛项目、泰山地理位置）[5] - 斯坦福研究显示GPT-4迭代后性能下降：质数判断准确率从488/500降至12/500，代码能力退化，主因是缺乏人类标注的新鲜数据[7] - 模型自噬现象凸显——用AI生成内容反哺训练会导致多样性丧失，图像/文本领域准确性下降[6] 中国治理路径 - 提出"以人为本、智能向善"原则，2023年发布《生成式AI服务管理暂行办法》要求内容符合社会主义核心价值观[8][10] - 建立敏捷治理机制：包括动态跟踪、分级评估（如风险等级体系）、多元共治等11项措施[11] - 推动中文语料建设，将主流意识注入互联网，争夺全球话语权（如公立机构语料库开放）[12] 技术演进观察 - 生成式AI通过预训练/微调/强化学习持续进化，初期甄别能力有限但后期显著改善（如地理问答纠错）[5] - 算法责任伦理面临重构：智驾事故难追责主体，平台需平衡效率与社会责任（如杜绝大数据杀熟）[4][9] - 情感计算技术催生虚拟伴侣，部分替代真实人际关系（基于统计模型的情感模拟）[4]