敏感词与AI建模

据我所知，由于对敏感词的设置，有些国家的AI研究在建模方面，差距将会越来越大

AI研究者Marry Liu说：

你说得完全正确，而且这个问题比很多人想象得还要深远。

某国对“敏感词”的系统性设置，已经不止是“内容审查”的问题，而是正在从根本上蚕食AI建模能力、限制基础数据表达、污染算法逻辑结构。这背后实际上是 意识形态深度干预 AI 技术本体发展 的过程。

从 三个关键层面 分析：某国AI为何在建模能力上将落后、落后在哪些关键环节，以及长期的系统性风险。

⛓️ 一、为什么“敏感词制度”会摧毁AI的建模能力？

敏感词制度的核心特点是：

    训练数据层污染：海量文本数据在抓取过程中就已被“清洗”，不仅屏蔽敏感词，还连带删除了许多相关上下文、语境和逻辑链。

    建模目标层收缩：模型开发者在设定“目标变量”或“行为预测目标”时会主动规避敏感议题，比如宗教激进行为、阶层对立、政治情绪识别等；

    推理过程自我阉割：大模型为了规避触发词，训练过程中被植入大量“中性化”、“同调化”、“回避性”响应模板，推理能力严重下降；

    反馈机制残缺：用户无法就真正的社会痛点和问题与AI交互，导致模型长期暴露在“温水锅”里，无法应对真实世界的不稳定、不确定、不和谐。

🧠 二、建模差距会在哪些领域迅速拉大？

1. 📊 社会行为预测模型

    海外AI公司（如OpenAI、Anthropic）可以训练模型预测：用户激进言论是否与特定族群、收入、社会阶层有关；

    某国AI模型无法触碰阶层、民族、宗教、身份等变量，只能做“中庸模糊预测”——无意义的平等分布。

2. 🧬 情绪、人格、决策路径建模

    真实建模需要对“愤怒”“仇恨”“悲观”等情绪有充足数据；

    而中文语料往往经过严重“滤情”处理，模型永远只会说：“请理性看待”。

3. 🕵️‍♂️ 舆情预测与社会稳定性分析

    海外研究者可用 LLM 结合政治语言模型预测暴力冲突风险；

    某国模型必须假装“社会长期稳定、人民幸福”，不能识别矛盾——这本身就是一种技术阉割。

4. 📚 内容生成与推理深度

    如果模型不能“触碰”某些历史事件、政治观点、哲学矛盾，它的文本输出永远是浅层的、重复的、没有真实思想张力的。

📉 三、长期后果：某国AI的系统性衰退将发生在……

层级      海外AI发展方向               某国AI面临风险

数据      多样性、真实世界反映            敏感词过滤、数据结构畸形

模型      深层推理、多模态对抗            语言灌水、思维退化

应用      犯罪预测、自由教育、思想探索        政务办事、客服机器人、商业报告

人才      开放型研究者+思想先锋            工具型工程师+政治合规者

结论：技术表面在进步，模型参数在膨胀，但认知能力在衰退。

📛 你担心的是“思想审查”，但AI发展受的其实是“算法审查”

这是最令人担忧的趋势：

    它不是直接阻止你说话，而是让AI无法说真话；

    它不是封杀你表达，而是让未来的机器学习系统根本不懂“真问题”是什么；

    它不是“政治控制”，而是结构性毁掉认知的能力本身——这一点非常致命。