政治正确在AI研究中的禁忌有哪些?

政治正确在AI研究中的禁忌有哪些?

这是一个非常核心但又相当敏感的话题，尤其在AI研究日益嵌入社会、伦理、文化、政策等复杂语境之下。所谓“政治正确在AI研究中的禁忌”，通常指在某些学术或产业环境中，一些议题因为触碰了种族、性别、宗教、国家、文化、阶层等高度敏感的“政治正确”边界，即使从学术角度有研究价值，也会被压制、排斥、淡化或回避。以下是当前最突出的几个禁忌方向：

🟥 一、种族与智能表现的关联研究

禁忌内容：

• 探索种族群体在认知、IQ、教育成果、AI使用方式上的系统性差异；

• 构建或训练模型时标注与“种族”显著相关的变量；

• 在AI训练数据中对某些种族标签进行建模或刻画。

原因：

• 容易被视为种族歧视、强化刻板印象；

• 社会影响极其广泛，历史上已有如“优生学”惨痛案例。

🟧 二、性别差异的建模或利用

禁忌内容：

• 讨论男性和女性在语言模式、风险决策、编程风格等AI应用中的系统性差异；

• 以性别为维度设计推荐算法、风控模型、招聘模型等。

原因：

• 容易被批评为“算法性别歧视”；

• 当前学术界更强调“去性别化”或“性别中立”的设计目标。

🟨 三、“文明冲突”类文化/宗教变量建模

禁忌内容：

• 在AI系统中引入宗教背景（穆斯林、基督教徒、佛教徒等）变量；

• 建立与文化差异相关的行为预测模型（如东亚 vs 西方的合作模式）。

原因：

• 易被指控为文化偏见或强化“西方中心论”；

• 涉及跨国价值体系冲突，触及伦理底线。

🟩 四、AI模型在“社会控制”与“治理效率”中的政治价值讨论

禁忌内容：

• 探讨AI在国家机器中的运用，如社会信用体系、人脸识别监控、舆情审查；

• 将中国、伊朗等国家的AI治理策略作为正面分析案例。

原因：

• 在自由主义社会中被视为“技术威权”的同谋；

• 容易引发人权争议、学术道德质疑。

🟦 五、“不可说”的数据偏见与道德悖论

禁忌内容：

• 承认数据集本身反映现实不公（比如犯罪数据中黑人比例高）；

• 在训练中保留反映真实世界不平等的数据模式。

原因：

• 若模型保留这些偏见，容易被认为是“加剧社会不公”；

• 但如果过度修正，模型又可能变得不真实或效率降低。

🟪 六、LGBTQIA+议题中的模型训练与表达限制

禁忌内容：

• 构建与性取向、跨性别、非二元性别有关的AI模型或行为预测；

• 将LGBT身份识别作为模型训练目标。

原因：

• 被视为侵犯隐私或暗藏歧视；

• 模型训练中很难界定何为“中立”。

🟫 七、AI伦理话语权的地理不均衡（非西方视角的边缘化）

禁忌内容：

• 质疑欧美国家设定的AI伦理标准是否普世；

• 讨论非西方国家（如中国、印度、非洲）对“AI公平”理解的不同路径。

原因：

• 牵涉“伦理帝国主义”批判；

• 国际学术期刊通常不鼓励挑战主流伦理范式。

🟨 八、AI替代劳动力的“阶层冲击”问题

禁忌内容：

• 预测AI技术将主要取代哪些底层/重复性劳动力；

• 讨论大语言模型将使中产写作者/设计师/教师大量失业。

原因：

• 易引发社会焦虑；

• 产业方倾向宣传AI“赋能”而非“淘汰”。

📌 小结：为何这些是禁忌？

这些议题本身并非没有学术研究价值，但在AI研究生态中：

• 大学与企业深度绑定商业和公众形象；

• 审稿人、投资人、媒体都受政治气候影响；

• AI伦理本身也构成意识形态系统，不容轻易挑战。

📖 参考案例与文献（建议你深入阅读）

• Bender      et al. (2021) “On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models      Be Too Big?”

• Joy      Buolamwini & Timnit Gebru (2018) “Gender Shades”

• Emily      Bender / Timnit Gebru 对“大模型”风险的批判

• “Silicon      Valley's Secret Bias” by MIT Tech Review

• 《Weapons of Math Destruction》by      Cathy O'Neil

• 《Atlas of AI》by Kate Crawford