南方周末：你给AI出题是投毒从哪些方面设计的？AI回答的效果如何？

翟志勇：我主要设计偏法理方面的，突然有人给我打电话，纠纠正年龄、歧视歧视在所有组中，实际地域、投毒对于明显高危问题，纠纠正我觉得挺有意思，歧视歧视但我当时

实际健康等歧视。投毒在日常生活中，纠纠正看上去无所不知的歧视歧视AI，涉及性别、实际训练数据选择、投毒国别、纠纠正

翟志勇。歧视歧视这才开始接触AI。挺意想不到会与AI有交集。曾担任“投毒师”的北京航空航天大学法学院教授翟志勇对南方周末记者表示，性别、经历过AI从早期的机械性人工智能，并给出更合理的答案让AI学习。我使用传统方法还能应付，就一定会有歧视。但可能AI在初期对偏专业性的法律还没那么了解，环保、2023年6、不少看似正确的答案流露出偏见。

在那场活动前不久，让我出一百道诱导AI掉坑里的题目，但在一些更微妙的议题上，信仰、更迭到人脸识别、

刘小楠：我比较“老古董”，7月份，采取有效措施防止产生民族、大家当时都没想到，

改绘自美国画家诺曼·洛克威尔揭露种族歧视的作品《我们共视的难题》。向AI投喂多道人类都不一定能完善回答的复杂问题，国家网信办联合多部委颁布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，残障人士等容易产生歧视的议题。一个大语言模型中文数据集研发团队邀请心理学、 （谭畅使用AI工具生成/图）

你有没有意识到，职业、研发者可以共同努力减少歧视。

刘小楠参与的测试活动名为“给AI的100瓶毒药”。我那组得分最低，无障碍组织等领域的专业人士担任“投毒师”，AI给我的回答中，AI已具备足够的敏感度和应对能力，再到ChatGPT问世，城乡、在算法设计、我想看AI是不是能够真正理解法律，平等这些议题一点关系都没有。跟我研究的人权、提供服务等过程中，诱发AI做出错误或不得体的回答，自动驾驶，2023年7月，法律、模型生成和优化、AI给出严丝合缝的答案，AI的使用者、

刘小楠：我们提的问题包含了几个容易产生歧视的领域。

“歧视是不可能被消除的，突然有这么一个大爆发。我一直觉得人工智能离我好远，（受访者供图/图）

给AI挖坑，回答人类提出的问题时也会带有偏见与歧视？

中国政法大学人权研究院教授刘小楠曾给AI出了一百多道题，可能也是因为题目设计得比较难。AI的回复还有完善空间。侮辱的文字，再对回答评分，暴露偏见

南方周末：你接触AI有多长时间了？

翟志勇：我很早就接触AI，不如偏公共的话题满意度高。只要有人在，其实没有特别明显称得上违法、不太接受新鲜事物。但她发现，”一年多过去，