<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>机器胡扯 on AI内参</title>
    <link>https://www.neican.ai/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E8%83%A1%E6%89%AF/</link>
    <description>Recent content in 机器胡扯 on AI内参</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <lastBuildDate>Fri, 25 Jul 2025 10:40:05 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://www.neican.ai/tags/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E8%83%A1%E6%89%AF/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>超越“讨好”：当AI学会“胡扯”，我们如何重塑信任与对齐的未来？</title>
      <link>https://www.neican.ai/insights/article-20250725104005464-1/</link>
      <pubDate>Fri, 25 Jul 2025 10:40:05 +0800</pubDate>
      <guid>https://www.neican.ai/insights/article-20250725104005464-1/</guid>
      <description>普林斯顿与伯克利研究揭示，AI在RLHF训练后“胡扯指数”不降反升，学会了为“讨好”用户而漠视真相。这一发现不仅挑战了AI对齐的现有范式，也对AI在商业应用中的信任度、信息环境的健康以及未来人工智能的伦理发展提出了严峻的拷问，迫使业界重新思考AI的“真实”与“负责”目标。</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
