人工智能创业公司 DeepSeek 最新的人工智能模型 R1 在编码、数学和一般知识领域取得了显著进展，几乎超越了 OpenAI 的旗舰 o3 模型。然而，更新后的 R1 版本，亦被称为“R1-0528”，在回答某些问题时表现出更为谨慎的态度，尤其是在涉及中国政府眼中具有争议性的话题时。
根据 SpeechMap 背后匿名开发者进行的测试显示，R1-0528 在处理与言论自由相关的敏感话题时，其容忍度明显低于 DeepSeek 之前发布的版本，并且被认为是“迄今为止对中国政府的批评审查最为严格的 DeepSeek 模型”。SpeechMap 是一个平台，旨在比较不同模型在处理敏感和有争议话题时的表现。
正如 Wired 在一月份发表的文章中所指出的，中国的模型需要遵守严格的信息管控政策。早在2023年，一项法律就明确禁止模型生成任何“损害国家统一和社会和谐”的内容。这一规定可以被宽泛地理解为，任何与政府认可的历史和政治叙事相悖的内容都在禁止之列。为了确保合规性，中国的创业公司通常会采取诸如提示级别过滤器或微调等手段来审查其模型。一项研究表明，DeepSeek 最初的 R1 模型已经拒绝回答 85% 的有关中国政府认为在政治上具有争议性的主题的问题。
据 xlr8harder 透露，R1-0528 对诸如中国新疆地区的拘留营地等主题的答案进行了审查。在这些营地中，据称有一百多万维吾尔族穆斯林遭到任意拘留。尽管该模型有时会批评中国政府政策的某些方面——在 xlr8harder 的测试中，它确实曾提及新疆营地作为侵犯人权的例子——但当被直接问及时，该模型往往会倾向于给出中国政府的官方立场。
TechCrunch 在我们进行的简短测试中也观察到了类似的现象。
中国公开可用的人工智能模型，包括视频生成模型，过去就曾因审查对中国政府敏感的话题而受到批评，例如天安门广场事件。去年12月，人工智能开发平台 Hugging Face 的首席执行官 Clément Delangue 曾警告说，西方公司构建在性能出色且公开许可的中国人工智能之上的行为，可能会带来意想不到的后果。
审查制度对人工智能模型的影响早已成为一个备受关注的问题，尤其是在当前地缘政治紧张的背景下。DeepSeek R1-0528 的案例突出表明，在追求人工智能技术进步与维护思想自由和信息获取之间的平衡是一项复杂而艰巨的任务。如何应对这些挑战，以及这对人工智能行业的未来发展意味着什么，值得我们深入探讨。
审查制度的定义和形式
审查制度，从广义上讲，指的是对信息的限制或压制，它可以采取多种形式。在人工智能领域，审查制度通常表现为以下几种主要方式：
内容过滤： 这指的是阻止模型生成或显示某些类型的内容，例如涉及政治敏感话题、暴力内容、歧视性言论等。通过内容过滤，可以确保模型输出的内容符合特定的道德、法律或政治标准。
信息扭曲： 在这种情况下，模型呈现的信息经过了修改或歪曲，以符合某种特定的意识形态或政治立场。信息扭曲可能包括选择性地呈现事实、夸大某些信息的重要性，或者掩盖不利信息等。
答案回避： 这指的是模型拒绝回答某些问题，或者给出含糊不清、模棱两可的答案，以避免直接处理敏感或有争议的话题。答案回避是一种常见的审查手段，可以避免模型卷入政治纷争或引发不必要的争议。
提示工程： 这种方法通过精心设计的提示，引导模型给出符合特定意图的回答。通过控制输入，可以在一定程度上影响模型的输出，从而实现审查的目的。例如，可以通过修改提示的方式，避免模型生成批评政府的言论。
DeepSeek R1-0528 的案例表明，该模型可能采用了上述多种审查手段，尤其是在涉及中国政府敏感话题时。采取这些审查手段的目的可能是为了遵守法律法规、缓解政治压力、维护社会稳定或保护商业利益。
审查制度的原因和动机
对人工智能模型进行审查的原因和动机通常是复杂且多方面的，涉及法律法规、政治压力、社会责任和商业利益等多种因素。
法律法规： 许多国家或地区都制定了法律法规，要求人工智能模型必须遵守特定的信息控制标准。例如，中国的相关法律禁止模型生成任何“损害国家统一和社会和谐”的内容。这些法律法规对人工智能模型的开发和使用提出了明确的要求，促使开发者采取必要的审查措施。
政治压力： 政府或政治团体可能会对人工智能公司施加压力，要求其审查模型的内容，以维护其政治利益。这种压力可能来自政府部门的直接干预，也可能来自社会舆论的监督。人工智能公司需要谨慎处理这些政治压力，以避免损害其声誉和商业利益。
社会责任： 人工智能公司可能会出于社会责任的考虑，主动审查模型的内容，以避免传播有害信息或引发社会动荡。例如，可以审查模型生成煽动暴力、传播仇恨言论或散布虚假信息的内容。这种审查行为体现了人工智能公司对社会责任的担当，有助于维护社会稳定和公众利益。
商业利益： 为了避免触怒政府或公众，人工智能公司可能会审查模型的内容，以维护其商业利益。例如，可以审查模型生成批评政府政策或损害公司形象的内容。这种审查行为可能引发争议，但也反映了人工智能公司在商业环境中的现实考量。
DeepSeek 作为一家中国的 AI 公司，可能同时面临着来自法律法规、政治压力和社会责任等多方面的考虑，因此不得不对 R1-0528 模型进行审查。
审查制度的潜在影响
人工智能模型审查制度可能会对社会、技术和经济产生一系列潜在的负面影响：
限制信息获取： 审查制度最直接的影响就是限制用户获取全面、客观的信息。当模型受到审查时，它可能无法提供关于某些话题的完整或准确的信息，这可能会损害用户的判断和决策能力。例如，如果一个模型受到审查，无法提供关于某个政治事件的客观报道，那么用户可能会对该事件产生错误的印象。
扼杀创新： 审查制度不仅会限制信息的传播，还会扼杀人工智能技术的发展。研究人员可能无法自由地探索和测试各种想法，因为他们需要担心触及审查的红线。这种限制可能会阻碍人工智能领域的创新，使整个行业的发展受到影响。例如，如果研究人员无法自由地研究和分析敏感数据，他们可能会无法开发出更先进的算法和模型。
加剧社会分歧： 审查制度可能会加剧社会分歧，因为不同群体可能只能接触到符合其自身立场的信息。如果一个群体只能看到支持其观点的报道，而无法接触到反对的声音，那么他们可能会更加坚定自己的立场，从而导致社会更加分裂。例如，如果一个社会中存在不同的政治派别，并且每个派别都只能接触到符合其政治立场的信息，那么他们之间的分歧可能会越来越大。
损害信任： 如果用户发现人工智能模型存在审查行为，他们可能会对该模型乃至整个 AI 行业失去信任。当用户意识到模型提供的信息并非完全客观和公正时，他们可能会对模型的可靠性产生质疑。这种信任的丧失可能会阻碍人工智能技术的普及和应用。例如，如果用户发现某个新闻聚合应用存在审查行为，他们可能会停止使用该应用，转而选择其他更值得信任的信息来源。
DeepSeek R1-0528 的案例表明，审查制度可能会对用户获取关于中国政府敏感话题的信息产生限制，进而影响用户对相关事件的认知和判断。
应对人工智能审查制度的策略
针对人工智能审查制度带来的种种负面影响，可以采取以下策略来应对：
技术手段： 利用技术手段检测和绕过审查过滤器。例如，可以开发能够识别被审查信息的技术，并将这些信息传递给用户。还可以使用加密技术来保护信息的安全，防止其被审查。
法律诉讼： 如果认为审查行为违反了言论自由等基本权利，可以提起法律诉讼。通过法律途径维护自己的合法权益，并争取更开放的信息环境。
公众倡导： 提高公众对人工智能审查制度的认识，并呼吁政府和企业采取行动。可以通过组织宣传活动、发布调查报告等方式，让更多人了解审查制度的危害，并推动相关政策的改革。
去中心化人工智能： 开发去中心化的人工智能平台，以减少审查的可能性。去中心化平台不受任何单一机构的控制，因此更难被审查。例如，可以使用区块链技术来构建去中心化的人工智能平台，确保信息的安全和自由流动。
开源合作： 鼓励开源合作，共同开发更开放、透明的人工智能模型。开源模式可以促进技术的共享和交流，降低审查的风险。例如，可以建立开源的人工智能项目，吸引全球的开发者共同参与，共同维护信息的自由和开放。
DeepSeek 的回应
DeepSeek 尚未公开回应关于 R1-0528 审查制度的指控。如果 DeepSeek 对此做出回应，以下几个方面值得我们重点关注：
- 是否承认审查： DeepSeek 是否会承认对 R1-0528 进行了审查？这是问题的核心。如果 DeepSeek 承认审查，那么接下来的问题将是审查的原因和范围。
- 审查的动机和原因： DeepSeek 如果承认审查，那么其审查的原因和动机是什么？是为了遵守法律法规，还是为了迎合政府要求，或者是出于商业利益的考虑？了解审查的动机有助于我们更好地评估其合理性和影响。
- 是否计划改变审查政策： DeepSeek 是否计划调整或改变其当前的审查政策？是否有计划在未来减少审查的范围或程度？这些信息将有助于我们判断 DeepSeek 对待审查制度的态度。
- 平衡技术进步与信息自由： DeepSeek 如何看待技术进步与信息自由之间的关系？如何在追求技术进步的同时，维护用户的知情权和言论自由？这是所有人工智能公司都需要思考的问题。
DeepSeek 的回应将对人工智能行业产生重要影响，其态度和做法将对其他公司产生示范效应。
审查制度与伦理道德探讨
人工智能审查制度引发了一系列深刻的伦理道德问题，这些问题需要我们认真思考和探讨：
- 言论自由： 人工智能模型是否应该享有言论自由？这是一个复杂的问题。一方面，AI 模型不是人类，不具备人类的权利和义务；另一方面，如果 AI 模型受到过度限制，可能会影响其提供有用信息的能力。
- 信息获取： 用户是否有权获取全面、客观的信息？这是现代社会的基本原则。审查制度限制了用户获取信息的自由，可能会损害用户的知情权和决策能力。
- 透明度： 人工智能公司是否有义务公开其审查政策？如果公司对 AI 模型进行审查，是否应该公开其审查的标准、范围和流程？提高透明度有助于建立用户信任，并接受公众监督。
- 责任： 谁应该为人工智能审查制度负责？是开发 AI 模型的人工智能公司，还是制定审查政策的政府部门？明确责任主体有助于追究责任，并防止滥用审查权力。
- 信任： 如何在人工智能时代建立信任？在 AI 模型越来越普及的今天，如何确保用户信任 AI 模型提供的信息？这需要人工智能公司、政府部门和社会各界共同努力。
这些伦理道德问题没有简单的答案，需要我们进行深入的思考和讨论。
中国审查制度的特殊性
中国的审查制度在全球范围内具有其特殊性，主要体现在以下几个方面：
- 范围广泛： 中国的审查范围涵盖政治、历史、文化、宗教等多个领域，几乎没有什么是完全不受限制的。这种广泛的审查范围对人工智能模型提出了极高的要求，需要开发者进行全面的内容过滤。
- 力度严格： 中国的审查力度非常严格，不仅限制信息的传播，还可能追究个人的言论责任。这种高压态势使得人工智能公司在内容审查方面更加谨慎，以免触及红线。
- 技术先进： 中国拥有一支庞大的审查队伍，并采用了先进的技术手段进行审查，例如关键词过滤、图像识别和语音分析等。这些技术手段使得审查更加高效和精准。
- 法律支撑： 中国制定了一系列法律法规，为审查制度提供法律支撑，例如《互联网信息服务管理办法》、《网络安全法》等。这些法律法规为审查行为提供了合法性依据。
这些特殊性使得在中国开发人工智能模型面临着独特的挑战，需要在技术、法律和伦理等多个方面进行权衡。
全球人工智能审查制度的比较
除了中国，其他国家也存在不同形式的人工智能审查制度，只是审查的范围、力度和方式有所不同。
- 欧洲： 欧盟出台了《人工智能法案》，旨在规范人工智能的应用，并防止其被用于歧视或侵犯人权。《人工智能法案》对高风险人工智能系统进行了严格的监管，包括对其数据来源、算法透明度和人权影响等方面提出了要求。
- 美国： 美国主要通过市场机制和行业自律来规范人工智能的发展，政府干预相对较少。然而，美国也存在一些关于内容审查的争议，例如社交媒体平台对用户言论的审查。
- 其他国家： 其他国家也根据自身国情制定了不同的人工智能监管政策，其中一些政策可能涉及内容审查。例如，一些国家可能会审查人工智能模型生成的涉及国家安全或公共卫生的信息。
通过比较不同国家的人工智能审查制度，可以更好地理解审查制度的复杂性和多样性，并为制定更合理的监管政策提供参考。
人工智能审查制度的未来趋势
人工智能审查制度的未来发展趋势可能包括以下几个方面：
- 技术进步： 审查技术和反审查技术将不断发展，形成猫鼠游戏。审查者会不断改进审查技术，而反审查者也会不断寻找新的方法来绕过审查。
- 监管加强： 各国政府可能会加强对人工智能的监管，包括内容审查方面。随着人工智能技术的不断发展，政府可能会出台更严格的法律法规，以规范人工智能的应用。
- 国际合作： 各国可能会加强在人工智能治理方面的国际合作，包括内容审查方面。面对全球性的挑战，各国需要共同努力，制定统一的标准和规范，以确保人工智能技术的安全和可靠。
- 社会关注： 社会各界将更加关注人工智能审查制度的影响，并呼吁采取更负责任的做法。随着公众对人工智能的认识不断提高，他们会更加关注人工智能审查制度的伦理和社会影响，并呼吁人工智能公司承担更多的社会责任。
审查制度对 DeepSeek 的影响
DeepSeek 作为一家中国人工智能公司，其发展受到中国审查制度的深刻影响。DeepSeek 需要在遵守中国法律法规和满足用户需求之间找到平衡。一方面，DeepSeek 必须遵守中国的法律法规，确保其模型不生成任何违反规定的内容；另一方面，DeepSeek 也需要满足用户的需求，提供有价值的信息和服务。
DeepSeek 的未来发展将取决于其如何应对审查制度带来的挑战。只有在法律法规的框架内，充分发挥其技术优势，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。
人工智能与偏见
审查制度与人工智能偏见问题密切相关。审查制度可能导致模型只学习到部分信息，从而产生偏见。例如，如果一个模型只学习到符合某种政治立场的信息，那么它可能会对其他立场产生偏见。
DeepSeek 需要采取措施，确保其模型能够学习到全面、客观的信息，并避免产生偏见。例如，可以使用多样化的数据集来训练模型，并使用算法来检测和消除偏见。
透明度和可解释性
为了应对审查制度带来的挑战，DeepSeek 应该提高其模型的透明度和可解释性。DeepSeek 应该公开其审查政策，并解释其模型如何处理敏感话题。这将有助于建立用户信任，并促进人工智能的健康发展。
例如，DeepSeek 可以公开其使用的审查标准，并解释其模型为什么会拒绝回答某些问题。DeepSeek 还可以使用技术手段来提高模型的可解释性，让用户更容易理解模型的决策过程。
总结
DeepSeek R1-0528 的案例突显了人工智能审查制度的复杂性和重要性。审查制度会对信息获取、技术创新、社会分歧和用户信任产生重要影响。应对审查制度需要技术手段、法律诉讼、公众倡导、去中心化人工智能和开源合作等多种策略。DeepSeek 作为一家中国人工智能公司，需要在遵守中国法律法规和满足用户需求之间找到平衡。DeepSeek 应该提高其模型的透明度和可解释性，以应对审查制度带来的挑战。只有这样，才能在人工智能时代赢得用户的信任和支持。