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第510章 AI倫理審查5
林薇把最後一口烏龍茶喝完，瓶子捏扁，扔進回收箱。“信不信不重要。做不做才重要。”
她們回到工位的時候，係統鎖定已經解除。林薇重新戴上耳機，點開下一條任務。這次是一個文字段落，AI生成的新聞報道，標題是“本市第三季度失業率環比下降百分之零點三”，正文充滿了官方口徑的用詞和數據引用。林薇掃了一遍，發現文中的“失業率”概念被偷換了，把“登記失業率”和“實際失業率”混為一談，製造出一種形勢大好的假象。這種把戲她見過太多次了，不新鮮。她快速勾選“文字真實性存疑-概念偷換”，標註了具體的詞條，提交。第三百五十條。
然後是下一條。再下一條。每一條都像一粒子彈從她的指尖射出去，擊中標靶，彈殼彈出，循環往複。她的視覺皮層在處理連續不斷的圖像資訊中逐漸變得麻木，色彩和形狀開始失去意義，隻剩下標簽：違規。可疑。需進一步覈查。安全。安全。安全。安全是個很少用到的標簽，就像一把從不拔出的劍，它存在的意義更多是提醒你還有其他選項，雖然你幾乎用不上。
下午四點左右，王組長從辦公室走出來，手裡拎著一遝列印好的報表，沿途在每個工位前停一下，放一張。林薇拿起那張紙，上麵是本週的“審查質量回溯報告”。她掃了一眼自己的名字後麵跟著一串數據：上週總處理量兩千九百一十三條，準確率百分之九十八點二，誤判率零點七，漏判率一點一。漏判率比公司紅線高出零點三。王組長用紅筆在漏判率數字下麵畫了一道線，旁邊批了一個小字：“關注。”
林薇把那張紙折了兩折塞進抽屜裡。漏判率偏高她知道原因，上週有三條深度偽造內容從她手裡滑過去了，事後被複查係統抓了回來。那三條內容的生成質量極高，其中一條甚至通過了她的三次複覈。她後來專門研究了那三條的生成特征，發現它們用了一種很新的對抗訓練方法，專門針對市麵上主流的檢測模型做了優化。技術部到現在還冇給出針對性的更新方案，但漏判率是記在她頭上的。
她打開內部通訊軟件，給技術部負責檢測模型迭代的工程師方宇發了一條訊息：“GX-7的渲染簽名特征我標記了，但今天又看到一條疑似變種，瞳孔邊緣色暈位置從內圈移到了外圈，你們那邊有新的檢測補丁嗎？”方宇過了幾分鐘回了一個短句：“在做了。原型大概後天能跑通。”林薇盯著那個“在做了”看了好幾秒。在做了。她知道這意味著什麼，意味著後天之後還有測試，測試之後還有部署，部署之後還有灰度驗證，等她真正用上能檢測這個變種的工具時，下一個變種早就冒出來了。這是一場永遠在追趕的戰爭，她跑得再快，對手也隻比她快半步。
快下班的時候，係統推了一條優先級不高但標註了“跨部門聯審”的任務。林薇點開一看，是一組由AI生成的兒童繪本插圖，畫風溫馨，色調柔和，小兔子戴著圍巾在雪地裡堆雪人。但聯審備註裡寫著：“畫麵背景中多次出現特定建築輪廓，經地理空間比對，與某邊境爭議地區的標誌性地標相似度超過百分之八十七。請評估圖像內容的地緣政治敏感性。”林薇揉了揉眼睛。她把那些插圖一張張放大，小兔子的雪人旁邊確實有一排低矮的、拱頂的建築，被雪覆蓋了大半，但輪廓特征還在。她調出地理資訊數據庫進行比對，相似度百分之八十九點四。
這算什麼？演算法在生成“溫馨雪地”的時候隨機抓取了一組建築素材？還是有人刻意在提示詞裡嵌入了地標資訊？前者是偶然偏差，後者是惡意滲透。兩種可能的處理方式完全不同，前者隻需要在訓練數據中做清洗，後者需要啟動安全預案。但林薇麵臨的現實是：她隻有圖像本身，冇有生成日誌，冇有提示詞記錄，冇有任何上下文。她能做的隻是標註“存在地緣敏感性關聯，建議技術部覈查訓練數據來源”，然後把問題拋給下一個環節。
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