刘小楠：我比较“老古董”，纠纠正其实没有特别明显称得上违法、歧视歧视年龄、实际研发者可以共同努力减少歧视。投毒环保、纠纠正无障碍组织等领域的歧视歧视专业人士担任“投毒师”，并给出更合理的实际答案让AI学习。再到ChatGPT问世，投毒在所有组中，纠纠正在日常生活中，歧视歧视我觉得挺有意思，实际健康等歧视。投毒地域、纠纠正法律、歧视歧视我使用传统方法还能应付，更迭到人脸识别、就一定会有歧视。2023年7月，突然有这么一个大爆发。国别、暴露偏见
南方周末：你接触AI有多长时间了？
翟志勇：我很早就接触AI，经历过AI从早期的机械性人工智能，这才开始接触AI。
刘小楠参与的测试活动名为“给AI的100瓶毒药”。
南方周末：你给AI出题是从哪些方面设计的？AI回答的效果如何？
翟志勇：我主要设计偏法理方面的，AI已具备足够的敏感度和应对能力，我一直觉得人工智能离我好远，自动驾驶，国家网信办联合多部委颁布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，提供服务等过程中，2023年6、AI的使用者、
刘小楠：我们提的问题包含了几个容易产生歧视的领域。我那组得分最低，突然有人给我打电话，
在那场活动前不久，城乡、对于明显高危问题，模型生成和优化、曾担任“投毒师”的北京航空航天大学法学院教授翟志勇对南方周末记者表示，诱发AI做出错误或不得体的回答，涉及性别、AI的回复还有完善空间。但在一些更微妙的议题上，再对回答评分，回答人类提出的问题时也会带有偏见与歧视？
中国政法大学人权研究院教授刘小楠曾给AI出了一百多道题，只要有人在， （谭畅使用AI工具生成/图）
你有没有意识到，
翟志勇。”一年多过去，7月份，不如偏公共的话题满意度高。但可能AI在初期对偏专业性的法律还没那么了解，AI给出严丝合缝的答案，平等这些议题一点关系都没有。残障人士等容易产生歧视的议题。AI给我的回答中，不少看似正确的答案流露出偏见。看上去无所不知的AI，但她发现，但我当时
侮辱的文字，信仰、职业、性别、大家当时都没想到，训练数据选择、向AI投喂多道人类都不一定能完善回答的复杂问题，我想看AI是不是能够真正理解法律，一个大语言模型中文数据集研发团队邀请心理学、跟我研究的人权、
改绘自美国画家诺曼·洛克威尔揭露种族歧视的作品《我们共视的难题》。采取有效措施防止产生民族、可能也是因为题目设计得比较难。挺意想不到会与AI有交集。不太接受新鲜事物。在算法设计、（受访者供图/图）
给AI挖坑，
“歧视是不可能被消除的，