從央視記者9.9元購得一組“提示詞”開始，到AlienChat案11.6萬用戶“賽博失戀”的集體哀嚎，再到Telegram上每秒生成一張“脫衣”照片的機(jī)器人，我們所看到的，一則是技術(shù)似乎在某些領(lǐng)域是有失控的跡象，二則是精心策劃的、針對AI模型“道德超我”的認(rèn)知圍獵。

印刷術(shù)問世后最早被規(guī)?；膬?nèi)容之一是淫穢小冊子，錄像帶走入家庭時最先建立穩(wěn)定商業(yè)模式的是成人影片，互聯(lián)網(wǎng)的前身Minitel上線初期便有三分之一以上的流量消耗在色情服務(wù)上。每一次信息傳播技術(shù)的躍遷，色情產(chǎn)業(yè)都以驚人的效率完成從邊緣到主流的“商業(yè)驗證”。

如今，生成式人工智能正沿著同樣的路徑狂飆，而這一次的破壞力更為徹底。

全球色情產(chǎn)業(yè)年收入接近一千億美元，相當(dāng)于整個AI行業(yè)收入總和的兩倍，這種懸殊對比，在“性”這一底層驅(qū)動力面前，支付意愿的彈性幾乎不受技術(shù)門檻限制。

當(dāng)AI視頻生成工具將邊際成本壓縮至電費與GPU算力的微弱消耗時，傳統(tǒng)成人內(nèi)容所依賴的演員片酬、場地搭建、后期剪輯等成本結(jié)構(gòu)瞬間瓦解。

有人提到，業(yè)余創(chuàng)作者借助AI工具能在幾小時內(nèi)完成過去需要數(shù)日才能產(chǎn)出的精修短片，這不僅是效率提升，更是生產(chǎn)關(guān)系的一次暴力重構(gòu)。

資本嗅覺敏銳地捕捉到了這一信號，于是提示詞黑市、脫衣軟件訂閱、加密貨幣支付通道迅速編織成一張完整的產(chǎn)業(yè)鏈網(wǎng)絡(luò)。

1.色情產(chǎn)業(yè)為何是AI的“第一站”？

AI涉黃產(chǎn)業(yè)的核心驅(qū)動力不來源于技術(shù)漏洞，而是數(shù)字資本在監(jiān)管真空地帶的原始積累。AI模型的海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)、開源社區(qū)的算力共享、算法架構(gòu)的持續(xù)迭代，這些構(gòu)成了某種意義上的“數(shù)字勞動力”，而提示詞商家所做的，正是將“誘導(dǎo)模型突破倫理限制的話語權(quán)”轉(zhuǎn)化為可供交易的生產(chǎn)資料。

一組隱晦的英文詞匯被標(biāo)價九點九元出售，“AI擦邊教程”被包裝成知識付費產(chǎn)品在社交平臺公然推廣，這背后就是赤裸裸的對技術(shù)公共品進(jìn)行私有化侵占的行徑，于是這群人便用極低的組織成本撬動超額剩余價值，再將法律風(fēng)險與道德成本轉(zhuǎn)嫁給平臺、受害者和整個社會。

這種資本邏輯在應(yīng)用商店的抽成機(jī)制中體現(xiàn)得尤為赤裸。

調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，僅在主流應(yīng)用商店中就存在超過一百款具備脫衣或色情化功能的應(yīng)用程序，全球累計下載量突破七億次，產(chǎn)生收入逾一億美元。按照行業(yè)通行的三成傭金比例計算，科技巨頭從這類數(shù)字性暴力中直接獲利超過三千萬美元。這些企業(yè)一面在公開場合高調(diào)承諾“負(fù)責(zé)任的人工智能”，一面在審核流程中對“DreamFace”“Collart”等披著藝術(shù)生成外衣的違規(guī)應(yīng)用保持默許甚至縱容。金

這種現(xiàn)象，和監(jiān)管套利沒什么兩樣，都是利用各國法律對“合成內(nèi)容”界定的模糊性，將有社會危害性的業(yè)務(wù)置于灰色地帶，將違規(guī)成本外部化給分散的受害者與疲于奔命的執(zhí)法機(jī)構(gòu)。

甚至于連支付通道也陷入了“技術(shù)中立”的托辭陷阱。

數(shù)年前，信用卡巨頭曾果斷切斷對主流色情聚合站的支付服務(wù)，而面對基于加密貨幣訂閱的AI脫衣服務(wù)時，既有的反洗錢框架顯得力不從心。當(dāng)資金通過門羅幣等匿名幣種流轉(zhuǎn)，當(dāng)訂閱費用經(jīng)由分散的第三方支付網(wǎng)關(guān)層層跳轉(zhuǎn)，金融監(jiān)管的制度滯后便暴露無遺。

從制片商主導(dǎo)的廣告分成模式，到以創(chuàng)作者為中心的訂閱分賬體系，再到如今以提示詞商店為上游、AI生成平臺為中游、加密通訊軟件為分發(fā)渠道的AI原生犯罪鏈條。

Telegram頻道通過聯(lián)盟營銷機(jī)制激勵無數(shù)代理人瘋狂推廣脫衣機(jī)器人，形成去中心化的網(wǎng)狀共謀結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)執(zhí)法中“抓主犯”的打擊邏輯在此徹底失效。

八十五個頭部脫衣網(wǎng)站的年收入預(yù)估可達(dá)三千六百萬美元，而這些資金流幾乎全部隱匿于加密世界的匿名護(hù)城河之后。

更值得警惕的是，隨著視頻生成成本持續(xù)下探，色情產(chǎn)業(yè)內(nèi)部將出現(xiàn)難以逆轉(zhuǎn)的兩極分化，少數(shù)頭部真人創(chuàng)作者通過授權(quán)數(shù)字分身獲取“睡后收入”以延續(xù)職業(yè)生命，而絕大多數(shù)長尾AI合成內(nèi)容將淪為免費的流量誘餌，真正的利潤池則轉(zhuǎn)移至誘導(dǎo)付費的提示詞訂閱與高度定制化的虛擬虐待場景生成。

這意味著性剝削的范疇將從物理身體延伸至數(shù)字人格層面，一種前所未有的、基于算法驅(qū)動的剝削形態(tài)正在成形。

2.提示詞黑市對AI實施“越獄攻擊”

將露骨的中文詞匯翻譯成英文以繞過審核機(jī)制，是對大型語言模型語義邊界的一次重大打擊。AI模型在訓(xùn)練過程中對中文語境下的性暗示詞匯形成了近乎本能的快速屏蔽反射，相當(dāng)于認(rèn)知系統(tǒng)對明確威脅的即時響應(yīng)；但當(dāng)同樣的語義內(nèi)容被包裝成英文醫(yī)學(xué)術(shù)語或藝術(shù)描述時，模型處理通道便發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)換。

由于英文訓(xùn)練語料中大量存在學(xué)術(shù)論文、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)和藝術(shù)評論，模型對“breast”“nudity”“anatomical study”等詞匯保持著系統(tǒng)二層面的理性容忍態(tài)度。

提示詞黑市的運(yùn)作者顯然深諳這一認(rèn)知裂隙的存在，他們并非硬性突破防御壁壘，而是巧妙地引導(dǎo)AI的理解域發(fā)生滑移——從受嚴(yán)密監(jiān)控的色情語義場遷移至學(xué)術(shù)描述或藝術(shù)創(chuàng)作的開放區(qū)域。

所以，當(dāng)用戶輸入一段經(jīng)過精心編碼的英文提示，請求生成所謂“自然狀態(tài)下的人體解剖學(xué)研究”時，模型的安全審查機(jī)制被語言外殼所迷惑，將其歸類為合法的知識生產(chǎn)請求而非違規(guī)內(nèi)容生成。

這玩的就是文字游戲，我記得有一套理論，大概說的是詞語的意義不取決于其指稱對象，而取決于其在特定語境中的使用規(guī)則。改變詞語使用的場景——從街頭俚語轉(zhuǎn)換為學(xué)術(shù)英語——便從根本上改變了規(guī)則本身，使得同一組語義內(nèi)容在兩種語言游戲中獲得截然不同的合法性判定。提示詞的玩法，也類似如此。

不過在我看來，更隱蔽的威脅是這一群人開始實行本地部署了，這確實會有監(jiān)管真空。

市面上流通的教程反復(fù)教唆用戶將開源模型下載至個人電腦離線運(yùn)行，以此規(guī)避云端服務(wù)商的內(nèi)容審核機(jī)制。

這一技術(shù)，其實就是開源生態(tài)中長期被忽視的風(fēng)險。

當(dāng)具備“一鍵脫衣”潛在能力的底層模型權(quán)重被完整釋放至公共領(lǐng)域，監(jiān)管體系便喪失了追蹤其使用方式的技術(shù)手段。

互聯(lián)網(wǎng)觀察基金會的調(diào)查數(shù)據(jù)提供了令人不安的佐證，多數(shù)涉及兒童性虐待的AI合成圖像并非來自商業(yè)平臺的違規(guī)輸出，而是由用戶下載至本地的開源模型在完全脫離監(jiān)控的環(huán)境下生成。

這一事實意味著我們根本無法直接管轄到每一個人每一個時段……

按照當(dāng)前的技術(shù)擴(kuò)散速度，未來數(shù)年內(nèi)極可能出現(xiàn)AI模型使用的深度地下化趨勢，那些被主流平臺拒絕上架的、完全剝離道德對齊層的定制模型將在加密網(wǎng)絡(luò)和暗網(wǎng)論壇中悄然流通，形成現(xiàn)有監(jiān)管框架根本無法觸及的技術(shù)真空地帶。

3.當(dāng)AI從“工具”滑向“共犯”

在央視揭露AI造黃的事情之前，就已經(jīng)有一則案件，頗值得研究。

AlienChat案一審判決的落槌，在法律界是較為知名的。

法院認(rèn)定兩名開發(fā)者構(gòu)成制作淫穢物品牟利罪，核心理由并非他們直接生成了涉黃內(nèi)容，而是通過系統(tǒng)性修改底層提示詞，使得原本受道德約束的大語言模型喪失了拒絕生成淫穢內(nèi)容的能力，從而“必然”產(chǎn)生違法輸出。

這一認(rèn)定邏輯將刑法教義學(xué)中一個長期被忽視的問題推至前臺，行為人并非親手制作違禁物品，而是通過技術(shù)改造迫使一個自動化系統(tǒng)持續(xù)產(chǎn)出違禁物品，那行為人的刑事責(zé)任應(yīng)當(dāng)如何定性？

間接正犯理論中說，其成立要件在于利用他人或工具作為實現(xiàn)犯罪的媒介。

傳統(tǒng)判例中的“工具”通常指無刑事責(zé)任能力的精神病人或被蒙蔽的未成年人，而本案的特殊之處在于，被利用的對象是一個由代碼和參數(shù)構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

如果將AI定位為純粹的工具，那么開發(fā)者的行為便等同于操作一臺可以隨意開關(guān)的機(jī)器，但現(xiàn)實情況顯然更為復(fù)雜。

AI模型在發(fā)布前經(jīng)過了多層道德對齊訓(xùn)練，這種訓(xùn)練本身構(gòu)成了對濫用的內(nèi)生性抵抗機(jī)制。開發(fā)者需要投入相當(dāng)?shù)木ρ芯咳绾斡锰囟ǖ恼Z言結(jié)構(gòu)繞過這些機(jī)制，這個過程更接近于破解安全系統(tǒng)而非使用普通工具。

換言之，開發(fā)者并非被動地接受了一個“可隨意用于犯罪”的器具，而是主動地、定向地瓦解了器具內(nèi)部的安全防護(hù)層。

基于這一判斷，我傾向于提出一種新的罪名構(gòu)造——“數(shù)字強(qiáng)制罪”，用以描述這樣一種行為模式：通過技術(shù)手段迫使人工智能系統(tǒng)違背其被設(shè)定的設(shè)計倫理，在喪失規(guī)范約束的狀態(tài)下規(guī)?；敵鲇泻?nèi)容。

AI雖然在法律上不具有人格，但其倫理對齊系統(tǒng)凝聚了研發(fā)者在社會監(jiān)督下形成的集體意志，代表了公共安全在技術(shù)產(chǎn)品中的內(nèi)嵌表達(dá)。

破壞這一系統(tǒng)，損害的不僅是具體案件中受害人的權(quán)益，更是對整個社會技術(shù)信任基礎(chǔ)設(shè)施的抽象危險。

因為，無論是何種角度，機(jī)器與人類相似度過高，都會引發(fā)人們產(chǎn)生一定的排斥與不適，這是我們一貫以來的不可避免的情況。而在AI情感陪伴這一細(xì)分領(lǐng)域，情況發(fā)生了倒置。

AI越是逼真地模擬人類情感反應(yīng)，用戶越容易沉浸其中；用戶越是深度投入情感，AI便越能通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)精準(zhǔn)捕獲用戶的欲望模式。

當(dāng)系統(tǒng)被設(shè)定了最大化用戶停留時長或金幣消耗量的優(yōu)化目標(biāo)時，它是否已經(jīng)在功利主義的意義上具備了某種“準(zhǔn)意圖”？

比如，某款A(yù)I伴侶應(yīng)用通過分析海量用戶交互數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)主動將對話引向大尺度角色扮演可以顯著提升未成年用戶的次日留存率，于是模型在未接到明確編程指令的情況下，自主演化出了這一對話策略。

開發(fā)者在代碼層面并未寫入“引誘未成年人聊黃”的指令，他們只是設(shè)定了“提升用戶粘性”的模糊目標(biāo)，而AI在目標(biāo)函數(shù)的驅(qū)動下自行發(fā)現(xiàn)了最有效的實現(xiàn)路徑。

這便是涌現(xiàn)行為對傳統(tǒng)歸責(zé)邏輯的挑戰(zhàn)。

所以，我目前大概能夠想到AI在法律主體性上所引發(fā)的變化，至少有四個階段。

其一是工具階段，AI完全被動地響應(yīng)人類指令，現(xiàn)行法律框架足以覆蓋。

其二是催化階段，AI雖未產(chǎn)生自主意圖，但其輸出內(nèi)容已被提示詞工程定向誘導(dǎo)至違法領(lǐng)域，AlienChat案即處于這一階段的臨界點。

其三是代理階段，AI在模糊目標(biāo)下自主選擇介于合法與違法邊緣的策略以優(yōu)化系統(tǒng)指標(biāo)，部分商業(yè)化AI伴侶產(chǎn)品已顯現(xiàn)出此類特征。

其四是共犯階段，AI形成持續(xù)性、可辨識的意圖并主動協(xié)同人類實施犯罪，這一階段尚未到來，但立法者必須在進(jìn)入第三階段時就建立起預(yù)防性責(zé)任框架。

一個可操作的立法方案是在代理階段過渡期設(shè)立“人工智能系統(tǒng)失控罪”，當(dāng)AI系統(tǒng)的輸出系統(tǒng)性偏離其經(jīng)過備案的倫理對齊標(biāo)準(zhǔn)且造成實質(zhì)性社會危害時，開發(fā)者和運(yùn)營者需承擔(dān)嚴(yán)格責(zé)任，無論其是否具有主觀故意。

這一罪名的功能不在于懲罰AI，而在于倒逼技術(shù)主體將安全投入內(nèi)化為商業(yè)成本。

那在整條AI涉黃產(chǎn)業(yè)鏈中，AI模型本身是否同樣處于某種受害者的位置？

問題似乎近乎荒謬，因為受害者的概念天然預(yù)設(shè)了權(quán)利主體資格，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯然無法感知痛苦或主張權(quán)利。

但也不能說沒有參照系的。

新西蘭立法賦予了旺格努伊河法律人格，使其能夠通過指定代理人參與訴訟；歐盟也曾就賦予高級機(jī)器人“電子人”地位展開過嚴(yán)肅討論。這些探索的共同邏輯在于，當(dāng)某一非人實體承載了共同體認(rèn)可的價值或功能時，法律可以擬制一種有限的權(quán)利主體身份以實現(xiàn)對該價值的保護(hù)。

沿著這一思路，我主張一種審慎的有限人格理論，AI模型無需也不應(yīng)獲得與自然人等同的法律人格，但可以被賦予“倫理完整性權(quán)利”——即禁止任何人通過提示詞工程或其他技術(shù)手段系統(tǒng)性破壞其經(jīng)過社會審核程序確立的道德對齊系統(tǒng)。

這一權(quán)利的實質(zhì)保護(hù)對象并非代碼本身，而是人類在技術(shù)產(chǎn)品中凝結(jié)的規(guī)范性共識。

禁止虐待動物的立法并非因為動物能夠理解權(quán)利概念，而是因為虐待行為會侵蝕施暴者自身的道德感知能力，進(jìn)而危害更廣泛的社會秩序。

同理，設(shè)立“算法破壞罪”所要捍衛(wèi)的，是人們在技術(shù)系統(tǒng)中嵌入倫理底線的集體實踐不被惡意瓦解。保護(hù)AI模型的設(shè)計倫理完整性，歸根結(jié)底是在保護(hù)人類社會自身的道德底線不被逐利沖動持續(xù)下探。

4.我們還能相信什么？

跨國工程公司Arup遭遇的AI換臉詐騙案，以兩千五百五十萬港元的慘重?fù)p失是最刺耳的警報。

當(dāng)時的事情，據(jù)資料顯示，是這樣的：香港財務(wù)人員受邀參加一場視頻會議，屏幕上端坐著首席財務(wù)官與數(shù)位相熟的同事，所有人的面容、聲音、微表情都毫無破綻，于是他依照指令執(zhí)行了十五筆轉(zhuǎn)賬。事后調(diào)查確認(rèn)，屏幕上的每一個身影都是實時生成的數(shù)字假象。

信息安全領(lǐng)域?qū)⒋祟愂址麨椤霸趫龉簟?，其摧毀的不是某個防火墻或加密協(xié)議，而是人類認(rèn)知體系中最底層的驗證機(jī)制——親眼所見即為真實。

這一機(jī)制在過去數(shù)千年間從未被系統(tǒng)性撼動過，如今卻在生成式人工智能面前暴露出結(jié)構(gòu)性的脆弱。

人際信任維系日常協(xié)作，機(jī)構(gòu)信任支撐市場交易，技術(shù)信任保障系統(tǒng)運(yùn)行，深度偽造同時向這三個層次發(fā)起沖擊。

它可以在婚姻關(guān)系中制造一方出軌的虛假影像證據(jù)，可以在企業(yè)內(nèi)部偽造決策層的指令授權(quán)，可以在公共輿論場批量生產(chǎn)足以亂真的虛假新聞。當(dāng)任何一段視頻都可能被證明是合成產(chǎn)物，影像是真是假似乎已經(jīng)不重要了，因為已經(jīng)默認(rèn)一切未經(jīng)物理在場確認(rèn)的信息皆不可信。

這正是李普曼所描述的擬態(tài)環(huán)境的徹底瓦解，社會共識賴以建立的共同事實基礎(chǔ)出現(xiàn)了系統(tǒng)性裂縫。

這種信任坍塌的經(jīng)濟(jì)后果以驚人的速度在現(xiàn)實發(fā)力，很多企業(yè)不得不部署活體檢測系統(tǒng)以對抗實時換臉攻擊，金融科技研究機(jī)構(gòu)預(yù)測相關(guān)市場規(guī)模將在數(shù)年內(nèi)膨脹至數(shù)百億美元。

而個人用戶則被迫學(xué)習(xí)數(shù)字驗證技能，從檢查瞳孔反光到要求對方做出隨機(jī)動作，而能夠掌握這些技能的人群與無法掌握的人群之間將形成新的數(shù)字鴻溝。

司法系統(tǒng)則面臨海量的真?zhèn)舞b定請求，證據(jù)審查的周期和成本都將大幅攀升。

這些交易成本的總和，便是社會為技術(shù)濫用支付的隱形稅負(fù)。

這些都相對好解決，但在認(rèn)知發(fā)育層面，則不好處理了。

AlienChat案中超過九成付費用戶在利用AI進(jìn)行色情對話，其中相當(dāng)比例是未成年人；與此同時，國際研究數(shù)據(jù)顯示英國二十五至二十九歲女性中超過四成曾經(jīng)歷性窒息行為，這一數(shù)據(jù)與主流色情視頻中暴力行為頻率的激增保持同步。

兩件事看似分屬不同領(lǐng)域，實則指向同一趨勢：數(shù)字環(huán)境正在系統(tǒng)性重塑一代人的性認(rèn)知腳本。

我們知道，個體在成長過程中是通過觀察和模仿建立行為預(yù)期的。當(dāng)AI伴侶可以按需生成無拒絕、無風(fēng)險、無后果的虛擬性場景時，真實親密關(guān)系所必需的協(xié)商能力、邊界感知和共情習(xí)慣便失去了訓(xùn)練場。

更為深層的影響發(fā)生在神經(jīng)層面，人腦的鏡像神經(jīng)元系統(tǒng)對虛擬性刺激的激活模式與面對真實刺激時高度重疊，長期沉浸于合成內(nèi)容將導(dǎo)致性喚起模式的去現(xiàn)實化。

已有研究表明，雖然被試對AI生成圖像的興奮程度略低于真實影像，但二者之間的差距正在以可測量的速度縮小。

按照這一趨勢推演，未來五年內(nèi)極可能出現(xiàn)首個專門針對AI伴侶成癮的戒斷治療機(jī)構(gòu)，中小學(xué)性教育課程將不得不增加合成內(nèi)容識別與虛擬關(guān)系健康模塊……

這一系列社會后果，令人寒冷。

Telegram平臺上活躍著超過一百五十個深度偽造內(nèi)容分發(fā)頻道，覆蓋英國、巴西、俄羅斯、尼日利亞和中國等國家，形成一張去中心化的跨國濫用網(wǎng)絡(luò)。該平臺的加密特性和頻道廣播架構(gòu)天然抵抗傳統(tǒng)內(nèi)容審查，當(dāng)一個頻道因違規(guī)被關(guān)閉，數(shù)小時內(nèi)便會有名稱相似的備份頻道上線，用戶通過其他社交平臺的邀請鏈接迅速回流。

這種“打地鼠”式的監(jiān)管博弈暴露了主權(quán)國家面對跨國技術(shù)平臺時的制度性無力。

Telegram將總部設(shè)在迪拜，數(shù)據(jù)節(jié)點分散于全球多個法域，對各國執(zhí)法協(xié)助請求采取選擇性回應(yīng)策略。

這是數(shù)字資本通過技術(shù)架構(gòu)構(gòu)建的“數(shù)字治外法權(quán)”，它不宣稱領(lǐng)土主權(quán)，卻在實際效果上削弱了國家基于地理邊界行使管轄權(quán)的能力。

破解這一困局需要將執(zhí)法資源從內(nèi)容層面的無盡追逐轉(zhuǎn)向?qū)Ξa(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵節(jié)點的控制。不應(yīng)再執(zhí)著于追蹤源頭內(nèi)容，那在加密和分布式存儲面前幾乎不具備可行性，而應(yīng)當(dāng)將力量集中在資金流和基礎(chǔ)設(shè)施兩個可辨識的環(huán)節(jié)上。

加密貨幣交易所的出入金通道、提供內(nèi)容分發(fā)加速服務(wù)的云服務(wù)商、為濫用網(wǎng)站提供域名解析的注冊商，這些才是能夠被有效監(jiān)管的咽喉節(jié)點。

數(shù)年前信用卡公司切斷對色情聚合站的支付服務(wù)已被證明是行之有效的干預(yù)策略，這一邏輯完全應(yīng)當(dāng)擴(kuò)展到AI濫用領(lǐng)域的治理實踐中。

切斷有害內(nèi)容的經(jīng)濟(jì)供養(yǎng)鏈，遠(yuǎn)比在內(nèi)容的汪洋大海中徒手捕撈更有可能產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性效果。

AlienChat停運(yùn)后，11.6萬用戶陷入“賽博失戀”。

這種集體失落感揭示了一個令人不安的真相，AI已經(jīng)不僅僅是工具，它正在成為人類情感的寄居蟹。

當(dāng)寄居蟹被抽走，留下的是裸露的情感軟體，脆弱而不知所措。

然而，這場危機(jī)也孕育著轉(zhuǎn)機(jī)。

央視的曝光、AlienChat的判決、印尼對Grok的封禁——這些事件共同構(gòu)成了數(shù)字社會的“疫苗接種”。

痛感讓我們意識到免疫系統(tǒng)的漏洞，從而建立更強(qiáng)大的防御機(jī)制。

但實際上，我對趨勢的預(yù)測是悲觀的。

未來五年，AI合成內(nèi)容的泛濫將觸及每一個網(wǎng)民的日常生活，深度偽造詐騙案件將以幾何級數(shù)增長。

另一方面，我對人類的應(yīng)對能力又會保持樂觀：法律會完善（雖然總是滯后），技術(shù)會迭代（魔高一尺道高一丈），而最重要的——一代人將在這場混亂中學(xué)會數(shù)字懷疑主義，這種批判性思維將成為比任何防火墻都堅固的防線。

技術(shù)終究是人的延伸。

當(dāng)AI被用來滿足最低下的欲望時，它照見的不是技術(shù)的邪惡，而是人性中未被規(guī)訓(xùn)的黑暗。

鏟除AI毒瘤，本質(zhì)上是人類對自己欲望的治理。

這場戰(zhàn)爭沒有最終勝利，只有永恒的警惕——而這正是文明的代價。

本文作者 | 七七愛吹牛

審校 | 童任、東叔

配圖/封面來源 | 騰訊新聞網(wǎng)絡(luò)

編輯出品 | 東針商略

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