生成式AI有哪些伦理风险？

说真的，看着生成式AI如此迅速地渗透进我们的生活，我在惊叹的同时也隐隐有些担忧。前几天看到一则新闻，某公司用AI生成的模特图片在电商平台上大受欢迎，结果被曝光这些“模特”根本不存在——这让我不禁思考，当AI能如此逼真地伪造现实时，我们该如何辨别真假？这仅仅是生成式AI伦理风险的冰山一角。

谁该为AI的“谎言”负责？

还记得去年ChatGPT编造律师引用不存在的判例的案例吗？这种现象在技术上被称为“幻觉”（hallucination），但它的后果可一点都不虚幻。当学生用AI写论文、记者用AI搜集资料、律师用AI整理法律条文时，这些看似权威的内容中可能隐藏着完全虚构的信息。更棘手的是，AI通常会用极其自信的语气输出这些错误内容，让缺乏专业知识的用户很难辨别。

某大学做过一个实验，让法学教授评估AI生成的法律意见书，结果超过30%的教授未能发现其中的虚构判例。想想看，如果这样的内容被用于实际案件，会造成多么严重的后果？

创意产业的版权困局

最近艺术家们集体起诉AI图像生成公司的新闻闹得沸沸扬扬，这事儿确实挺复杂的。AI模型在海量数据上训练，其中可能包含数百万张未经授权的艺术作品。虽然生成的图像不是直接复制，但它们的风格、构图、色彩运用都明显受到了训练数据的影响。这算不算一种新型的数字侵权？老实说，现有的版权法可能真的跟不上技术发展的脚步了。

我认识的一位插画师朋友就很纠结——她既用AI来提高效率，又担心自己的作品被拿去训练模型。她说：“感觉就像在用自己的未来换取现在的便利。”

深度伪造：信任危机的导火索

去年某国政要被深度伪造视频抹黑的案例还历历在目，现在制造这样的虚假内容却变得越来越容易。用开源的AI工具，只需要几分钟就能生成以假乱真的视频或音频。当任何人都能轻松伪造他人的言行时，我们社会赖以运行的信任基础会不会崩塌？

网络安全专家告诉我，他们最近处理的伪造CEO语音指令诈骗案增加了三倍——骗子用AI模仿高管声音，要求财务人员转账，成功率惊人。

偏见放大与社会公平

最让我担忧的是，AI不仅会复制人类的偏见，甚至可能将其放大。某招聘平台测试发现，他们的AI助手更倾向于推荐男性求职者担任技术领导职位，即使女性候选人的资历相当。这是因为训练数据中本身就存在性别偏见，而AI学会了这种模式。

这种“算法歧视”往往更加隐蔽——毕竟，AI不会承认自己“重男轻女”，它只会给出看似客观的分析结果。

说到底，技术本身没有善恶，关键在于我们如何使用它。也许现在正是时候建立AI伦理审查机制了？毕竟，等到问题大规模爆发再来补救，代价可能就太大了。你怎么看这个问题？