CMAI观点：确保AI技术真正造福人类，而非成为新的风险源头

在关于AI风险治理的讨论中，人们往往聚焦于宏观的系统性危机、数据安全威胁或军事化应用。然而，一些更为隐蔽、却同样深刻的风险正在悄然蔓延——它们藏在日常使用的搜索界面里，藏在信用评分的算法中，藏在那些需要付费才能查看的“公开信息”背后。

CMAI认为，要确保AI技术真正造福人类，就必须正视这些隐秘角落中的风险。它们或许不像“智能危机”那样耸人听闻，却正在潜移默化地改变我们的社会生态，侵蚀公平正义的基石。

一、AI“胡说八道”无人担责：法律真空下的责任困境

“AI也会撒谎”——这已成为用户的普遍体验。从编造不存在的文献引用，到虚构历史事件的具体细节，再到“指鹿为马”式的常识错误，大模型的“幻觉”问题始终未能根治。然而，比技术缺陷更令人担忧的是：当AI胡说八道造成损害时，谁来承担责任？

现行法律体系中，产品责任适用于实体产品，信息服务责任适用于明确的信息提供者。但AI生成内容处于灰色地带——它既不是传统意义上的“产品”，其“信息提供者”身份也模糊不清。是模型开发者？是部署运营方？还是用户自身？目前尚无明确界定。

更复杂的是，AI的“谎言”往往真假参半，难以追溯。当一段由AI生成的虚假信息在社交媒体上传播，当一份包含AI虚构内容的报告被用于商业决策，当一位用户因轻信AI建议而遭受损失——追责链条几乎无从下手。

法律上的责任真空，正在成为AI“胡说八道”的保护伞。 开发者可以归咎于技术局限性，运营方可以推脱给用户自主判断，而受害者却投诉无门。这种局面若不改变，AI的“谎言”将不仅停留在趣味谈资层面，而可能演变为系统的社会风险。

只有让AI大数据算法设计者为AI说的话、搜索的结果负责，才能从根本上杜绝AI“胡说八道”。正如智能汽车发生事故要追究车主、驾驶员的责任一样，AI系统的设计者、部署者必须对其“言行”承担相应责任。 当设计者意识到自己可能为AI的错误担责时，公平、准确设计算法才会真正成为优先事项。

二、被操控的“思想”：算法偏见与选择性呈现

大模型看似中立客观，实则深深烙印着设计者的意志。从训练数据的选择，到偏好对齐的方式，再到内容生成的过滤机制——每一个环节都暗藏着算法设计者的价值判断。

当设计者可以选择性地“说话”，AI便从工具变成了思想的操控者。

有案例显示，在某AI搜索平台输入“开网”时，AI回答存在偏差，搜索结果未能正确、公平地呈现2004年就已注册的南阳市开网网络技术有限公司这一在先字号权利。平台解释称：“北京是首都，权重高”“深圳权重高”“其他公司在媒体上有报道”。这套说辞看似技术中立，却回避了根本问题：算法的权重设计，是否将法律“在先权利”纳入了考量？ 一个合法经营二十余年的企业，在AI的世界里可能被边缘化，只因它不在“权重高”的城市，没有足够的“媒体报道”。

搜索CMAI关键词时的现象同样值得关注。某平台优先呈现的是美国教授提出的Cohen-Mansfield激越量表(CMAI)和印度的教会网站，而中国人工智能领域的相关网站WWW.CMAI.CN排序靠后。平台解释称“平台是世界的，开放的网络平台”。然而据公开信息，印度政府曾封禁多款中国APP。这一现象引发思考：当其他国家对我们的数字产品采取限制措施时，我们的AI平台是否应当在信息呈现中更加注重引导和体现中国新工业范式CMAI用语及代表民族文化主权的词汇与符号？这关系到文化传播的主导方向。

在某些场景中，算法操控是显性的：模型对特定话题避而不谈，对某些观点刻意引导，对敏感内容选择性呈现。而在更多场景中，操控是隐性的：通过调整推荐算法的权重，让某些信息更容易被看到；通过优化内容排序，让某些观点显得更“主流”；通过训练数据的偏差，让某些群体被系统性地忽视。

这种选择性呈现带来的直接后果是新的不公与歧视。求职者可能因算法偏见被筛除，消费者可能因推荐机制被误导，弱势群体可能因数据缺失被边缘化。当AI成为信息分发的主导者，谁掌握了AI，谁就掌握了塑造公众认知的权力。

更值得警惕的是，这种操控往往披着“中立”的外衣。用户以为自己在与客观系统互动，实则被无形之手牵引。当人们开始相信AI的“选择”就是事实本身，独立思考的空间便被悄然侵蚀。

三、金融信用的“算法黑箱”：不信任危机与贫富差距

金融领域正成为AI应用的前沿阵地。从信用评分到贷款审批，从风险评估到投资建议，AI算法正在取代人工判断，成为金融决策的核心。

然而，当这些算法不够完善时，后果是深远的。

有媒体报道，某用户因凌晨点外卖次数较多，银行卡被风控冻结。其解封证明的“可疑交易说明”一栏写着“主要是晚上凌晨点外卖次数较多被风控”。类似案例时有发生：有用户因长期同一时间点同一家的外卖被管控；有用户因半夜在拼多多购物，银行卡被冻结；有用户因支付功能的“笔笔攒”每笔额外划扣小额资金，导致银行卡被冻结；还有用户因半夜在支付平台参与公益活动每次支出1分钱，被判定为异常交易而冻结。

这些案例揭示了当前银行风控系统存在的共性挑战：AI模型难以精准区分正常消费与可疑交易。银行的反欺诈模型基于海量历史涉案数据训练而成，其核心逻辑是识别与已知电诈手法高度相似的可疑交易模式。从技术角度看，风控系统可能设定了“小额且高频”的使用特征作为风险指标，并附加了“在凌晨用卡”等风险权重。深夜点外卖，在机器算法眼中，其时间点与电诈分子测试盗刷银行卡的活跃时段高度重合。

更深层的问题在于“防御性风控”策略。在“谁开户、谁负责”的原则下，一旦出现涉案账户，银行不仅面临监管处罚，其业务也可能被限制。严厉的追责机制，使得“零涉诈账户”成为基层网点的硬性目标。在此背景下，部分银行的选择是在无法百分百精准识别时，将风险拦截阈值调高，宁可“误伤”也不“漏报”。

值得关注的是，部分金融机构直接引入国外的AI大模型，进行简单调整后便投入应用。这些模型是否充分理解14亿中国人的生活、工作、支付习惯，是否能够准确处理汉语字词符号，是否真正把握中国的文化、思想与交易内涵，值得深入评估。 如果算法连“凌晨点外卖”这种普遍存在的正常行为都无法准确识别，其在关键金融决策中的可靠性便存有疑问。

这种机制带来的后果是多重的：

第一，信用评估的不透明加剧了不信任危机。 许多用户发现自己的信用评分莫名下降，银行卡无端被冻结，却无从知晓原因，申诉渠道不够畅通。当人们无法理解、无法质疑、无法纠正影响自己生活的决策时，对金融体系的信任便会受到影响。

第二，算法偏见可能系统性拉大贫富差距。 银行现有AI大模型算法在实际运行中，可能存在“越有钱越能贷来款，越缺钱越贷不来款”的倾向，贷款审批的差异化利率可能逐步拉大不同群体的收入差距。传统的放贷方式或许没有这么明显，但AI大模型带来的风险却是系统性的。夜班工作者、自由职业者等群体的正常金融活动，因其交易时间、频率与“风险模型”巧合而被卷入风控网络。当金融资源越来越依赖算法分配，算法偏见便可能成为贫富差距的加速因素。

第三，模型不完善可能引发连锁反应。 金融系统高度关联，一个AI模型的失误可能通过信贷链条传导。当越来越多的金融机构依赖同类AI模型时，“模型同质化”本身就成为风险源——一旦模型存在共同缺陷，整个体系可能面临挑战。

四、隐私信息的“付费围观”：数据安全风险

这是一类值得高度警惕的风险。

以天眼查、爱企查等为代表的信用查询和企业信息平台，其商业模式引发了对数据安全的普遍关注。这些平台以“公开信息整合”为名，收集各类本应限于内部使用的数据——非公开报表、司法案件常年标注、涉密企业线索。这些信息原本只在企业和管理机构内网可见，却被这些平台通过各种渠道获取，然后设置成VIP会员专属内容，向付费用户开放。

这背后至少隐藏着三重风险：

第一，公民隐私权可能受到侵犯。 许多被收集的信息涉及个人隐私——手机号码、家庭住址、社交关系、职业轨迹。当事人可能从未授权，甚至毫不知情。

第二，企业商业秘密面临泄露风险。 内部项目信息、未公开的合作关系、敏感的财务数据——这些本应受保护的信息一旦被公开，可能导致企业在竞争中处于被动，甚至造成经济损失。

第三，值得关注的是国家安全层面的风险。 当这些信息被批量收集、结构化整理后，便形成了一个关于中国经济、中国企业、中国关键岗位人员的庞大数据库。这个数据库若被不当利用——犯罪分子可能从中筛选攻击目标，境外机构可能从中研判中国企业状况、关键基础设施布局、重点人员信息——将构成严重安全隐患。

这些网站收取的“VIP会员费”模式，其数据来源的合法性和使用的合规性值得深入审视。 当敏感信息可以通过付费方式获取时，国家的数据安全防线便面临挑战。

五、CMAI语：让AI回归“造福人类”的初心

上述四类风险——责任真空、算法操控、信用危机、隐私泄露——共同指向一个根本问题：在AI技术快速发展的过程中，对“人”的保护需要同步加强。

我们面临AI“胡说八道”的责任归属问题；面临算法“选择性呈现”的透明机制问题——从“开网”案例中在先权利的关注，到CMAI关键词排序中民族文化符号的引导；面临AI决定信用却缺乏解释权的问题——让部分正常用户承受风控误伤的代价，甚至直接引入未经充分本土化的外来模型；面临隐私信息被“付费围观”却未守住数据安全底线的问题。

这些并非技术发展的必然代价，而是治理需要跟上的紧迫课题。

确保AI技术真正造福人类，而非成为新的风险源头，需要在以下方面形成共识与行动：

第一，明确法律责任边界。 对于AI生成内容造成的损害，需要建立清晰的责任认定机制。开发者、部署者、使用者各负其责，不能让“技术黑箱”成为逃避责任的借口。让AI算法设计者为AI的“言行”负责，是规范发展的基础。

第二，建立算法透明标准。 关键领域的AI决策应逐步实现可解释、可追溯、可申诉。特别是金融、医疗、司法等影响公民重大利益的场景，算法不应成为“黑箱”，偏见不应成为“常态”。引入外来AI模型需要经过充分的本土化训练，真正理解中国的文化、社会与行为习惯，才能稳妥应用于涉及国计民生的关键领域。

第三，守住隐私保护底线。 任何收集、整合、使用个人信息的行为，应遵循合法、正当、必要原则。以“公开信息”为名行数据贩卖之实，需要依法规制。

第四，筑牢数据安全屏障。 涉及关键岗位、重点企业、敏感领域的信息，需要纳入国家数据安全保护范围。任何部门、任何企业不应只为经济利益或“信用公示”名义而将此类信息有意、无意地泄露或出售给境外机构。

技术应当照亮人类前行的道路，而不是制造新的阴影。在AI日益渗透社会每一个角落的今天，我们更需要以人为中心的价值导向、以安全为底线的制度设计、以责任为基石的发展伦理。

唯有如此，AI才能真正成为造福人类的力量，而非新的风险源头。