SPIN团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型伦理竟然无法对齐？ 来自中国人民大学高瓴人工智能学院与上海人工智能实验室的最新研究发现： 强化模型隐私保护能力的代价，竟是高达45%的公平性断崖式 下跌！ 团队深入神经元层面，揪出了关键原因： 一组同时编码公平与隐私语义的耦合神经元，带来了伦理安全的「跷跷板效应」 ——一端压下去 （公平），另一端（隐私）就必然翘起来。 为解决这一困境，研究者们提出了一种名为 SPIN 的免训练方案：一场面向神经元的精准手术！ 无需漫长训练，直接"动刀"——只需 精准抑制0.00005%的关键神经元 ，即可让大模型的 公平意识与隐私保护能力双双飙升 ，有效破解此消 彼长的伦理困局。 隐私性越强，公平性越崩？ "对齐税"(Alignment Tax) 是一个最初由OpenAI提出的概念，描述了大语言模型（LLMs）在优化对齐相关目标（如提升有用性、无害性） 时，往往以 牺牲其他基础能力（如通用知识、推理能力） 为代价的普遍现象。 在人工智能技术飞速发展的今天，LLM已经深度融入医疗、金融、教育等诸多关键领域。 随着LLM应用场景的不断拓展，也给LLM带来了"新伦理"挑战 ...