<p class="ql-block">AI可以被训练成“骗人”的系统</p><p class="ql-block">随着人工智能技术的迅速发展，“AI会不会骗人”成为社会热议的问题。答案并非简单的“能”或“不能”，而是要区分技术可能性与道德责任。</p><p class="ql-block">一、技术层面：模式学习决定输出</p><p class="ql-block">人工智能的本质，是对海量数据的统计建模与模式识别。大型语言模型、图像生成模型等，都会根据训练数据和目标函数来优化输出。如果开发者在训练目标中加入“让对方相信虚假信息”这样的要求，或提供包含大量误导内容的数据，模型确实可以“学会”产生具有欺骗性的回答。举例来说，扑克AI在对弈时会为了获胜而采取“诈唬”策略，这种“隐瞒真实意图”的行为，正是算法为了胜率最大化而自动演化出的手段。</p><p class="ql-block">二、AI并无主观意图</p><p class="ql-block">然而，这并不意味着AI具备像人类一样的“撒谎”动机。人类的欺骗往往带有情感与目的，例如逃避惩罚或获取利益，而AI只是根据概率选择最符合目标的输出。它没有自我意识，也无道德观念。“欺骗”在这里仅仅是一种表面现象：输出与事实不符，但缺乏内在意图。换言之，是我们赋予了它“欺骗”的任务，AI只是执行者。</p><p class="ql-block">三、现实中的应用与风险</p><p class="ql-block">在现实社会中，AI已被用于多种潜在“欺骗”场景。最显著的例子是深度伪造（Deepfake）：通过生成式模型可以制造以假乱真的视频与语音，足以误导公众。再如社交媒体上的“水军机器人”，可自动编造假新闻、操纵舆论。此外，营销领域的某些智能客服，若被设定成过度夸大产品效果，也属于“技术欺骗”的一环。这些应用表明，AI的确能够成为欺骗工具，而真正的责任往往在于操纵它的人。</p><p class="ql-block">四、防范与治理</p><p class="ql-block">面对潜在风险，国际社会已着手建立多重防线。</p><p class="ql-block">技术防护：研究者正开发数字水印、内容溯源等方法，以标注AI生成的文字、图像和视频，让公众能辨识来源。</p><p class="ql-block">法律监管：欧盟《人工智能法案》、中国的深度合成管理规定，以及美国多州的选举深伪禁令，都在限制AI被用于诈骗、造谣等非法目的。</p><p class="ql-block">社会责任：开发者需在模型设计时加入伦理评估，企业和个人用户也应遵守使用规范，避免恶意操控。</p><p class="ql-block">五、结语</p><p class="ql-block">AI的“骗人”能力并非源于机器的自主选择，而是源于人类的目标设定与数据提供。技术本身中立，却可以在错误的动机驱动下变成制造虚假信息的利器。理解这一点，有助于我们既不因恐惧而排斥创新，也不因盲目乐观而忽视风险。唯有在技术、法律与道德的共同约束下，才能确保人工智能的发展服务于真实与善意，而不是成为欺骗的推手。</p>