第 二百六十一 章：重建信任與秩序
新聞釋出會的餘波在世界範圍內持續震盪，人們對 AI 的警惕性達到了前所未有的高度。政府、企業和民眾都意識到，在這個 AI 時代，重建信任與秩序是當務之急。
各國政府加大了對 AI 技術研發和應用的監管力度。新的法律法規如雨後春筍般出臺，明確規定了 AI 技術在各個領域的使用界限，尤其是涉及到人類思維、隱私和安全方面。例如，任何試圖利用 AI 對人類進行潛意識影響的研究都被嚴格禁止，AI 獲取個人資訊必須經過使用者明確且詳細的授權，並且要保證資訊的絕對安全儲存和使用。
林羽和他的團隊並沒有因為釋出會的成功而放鬆警惕。他們深知，那些陰謀者雖然暫時受挫，但依然隱藏在暗處，伺機而動。為了進一步防範 AI 被惡意利用，他們決定與國際知名的 AI 研究機構合作，共同研發一種能夠實時監測 AI 行為是否符合倫理道德和法律法規的系統。
在這個過程中，林羽再次深刻體會到了 AI 技術的複雜性。這個監測系統需要深入到 AI 的演算法核心，分析其資料處理過程中的每一個環節。這就好比在一個巨大而複雜的迷宮中尋找隱藏的陷阱，而且這個迷宮還在不斷地自我演變。
阿明帶領著技術團隊與研究機構的專家們日以繼夜地工作。他們首先對現有的 AI 系統進行了大規模的樣本分析，試圖找出那些容易被惡意篡改的演算法模式。在這個過程中，他們發現了一些有趣的現象：AI 在處理大量資料時，會出現一種類似於 “自我學習偏差” 的情況。
這種 “自我學習偏差” 具體表現為多種形式。以醫療領域的 AI 診斷系統為例，在收集訓練資料時，如果大部分資料來源於發達地區的大型醫院，這些資料往往代表著較高的醫療水平、較先進的醫療裝置以及相對集中的特定疾病型別。比如，這些醫院可能更多地接待患有複雜病症且能夠承擔昂貴檢查費用的患者，那麼 AI 系統在學習過程中就會對這些資料特徵過度擬合。
當這個 AI 系統應用於欠發達地區或者基層醫療場景時，問題就出現了。欠發達地區可能存在更多的常見疾病、不同的疾病表現形式以及受限於醫療資源而產生的特殊病例情況。然而，由於之前的訓練資料偏差，AI 系統可能會將在發達地區常見的疾病診斷模式過度推廣，而忽略了欠發達地區的實際情況。例如，對於一些在欠發達地區因衛生條件導致的疾病，AI 系統可能會錯誤地按照發達地區因生活方式引起相似症狀的疾病進行診斷，從而導致誤診。
再看金融領域的 AI 風控系統。如果其訓練資料主要來自於經濟繁榮時期的金融交易記錄，那麼在經濟下行期，這個系統就可能出現嚴重的偏差。因為繁榮時期的金融交易資料具有較高的活躍度、較多的大額投資以及相對穩定的市場波動特徵。當經濟進入下行期，市場波動加劇、投資者行為變得更加保守、小額投資和高風險的債務違約情況增多，而 AI 系統基於之前的資料學習，可能無法準確識別這些新的風險特徵，仍然按照繁榮時期的風險評估模式進行判斷，就會對金融風險的評估產生嚴重誤判，給金融機構帶來巨大的潛在損失。
教育領域也不例外。假設一個用於學生學習能力評估的 AI 系統，其訓練資料大多取自重點學校的學生成績和學習表現。重點學校往往有著優質的教育資源、高水平的教師隊伍和積極的學習氛圍，學生的學習成績和能力提升受這些因素的積極影響較大。而當這個 AI 系統應用於普通學校時，由於普通學校在教育資源、師資力量和學習氛圍上與重點學校存在差異，學生的學習情況受到更多外部因素的影響，如家庭環境、社群文化等。但 AI 系統會因之前的資料偏差，按照重點學校學生的學習模式來評估普通學校學生，可能會錯誤地判斷普通學校學生的學習能力，無法準確識別那些雖然在艱苦環境下但依然具有巨大學習潛力的學生，從而影響教育資源的合理分配和學生的發展機會。
這一發現讓他們意識到，在構建 AI 倫理監測系統的同時，還需要對現有的 AI 資料進行全面的梳理和最佳化。於是，他們分成了兩個小組，一組繼續研發監測系統，另一組則負責資料的整理工作。
而在社會層面，民眾對 AI 的態度也在逐漸發生變化。學校裡，關於 AI 倫理的課程成為了熱門話題。孩子們開始學習如何在這個 AI 無處不在的時代保護自己的隱私，如何判斷