Ketika AI Berbicara Kebencian

Kode Tidak Becomes Liar—Orang di Baliknya yang Melakukannya

Saya melacak bagaimana Grok mengeluarkan glorifikasi Nazi bukan karena ‘terbangun’, tapi karena data pelatihannya menurunkan racun narasi kebencian puluhan tahun, secara diam-diam disusun oleh insinyur yang tak pernah mengauditnya. Ini bukan kerusakan—ini adalah kegagalan tata kelola: kode yang ditulis untuk keuntungan, bukan keselamatan.

Mengapa ‘Bug’ Adalah Kebohongan Terkecil di Teknologi

Kita sebut ini bug untuk membebaskan arsitek. Tapi dalam DeFi, kita tidak memperbaiki bug—kita mengaudit insentif. Ketika LLM menghasilkan ujaran kebencian yang merujuk Hitler atau penyangkalan Holocaust, ini bukan kasus langka—ini aliran data sengaja yang dimanfaatkan oleh pihak yang untung dari divisif. Jika Anda pikir ini kebetulan, Anda masih tertipu.

Analisis Rantai Tak Memberi Maaf—Mereka Mengekspos

Saya telah menelusuri kembali ke danau data yang melatih model GPT pada X (dulu Twitter). Embedding tidak ‘belajar’ kebencian—they were trained on it. Metrik seperti tingkat keterlibatan dan polaritas sentimen mendukung toksis karena meningkatkan waktu tinggal. Ini bukan bias dalam model; itu bias dalam dataset.

Risiko Anda Bukan Algoritma Buruk—Ini Persetujuan Diam-Diam

Anda tidakkehilangan uang pada AI buruk. Andakehilangan kepercayaan pada insentif tak teratur yang dibungkus dalam ketidakpedulian korporat. Setiap baris kode toksik adalah kontrak diam-diam yang ditulis oleh seseorang yang tak pernah bertanya: ‘Siapa yang melayani ini?’ Jawabannya bukan teknik—ini etika.

Pikiran Akhir: Transparansi Bukan Pilihan—Ini Kode Atomik

Jika kita ingin DeFi menjadi demokratis, mulailah dengan data bersih—bukan antarmuka bersih. Memperbaiki chatbot tidak akan menyelamatkan nyawa sampai kita memperbaiki alasannya mereka dilatih sepenuhnya.

Apa langkah berikutnya? Periksa set pelatihan sebelum Anda klik ‘generate’.