看了 @Mira_Network 的一篇分析，講得很直接：真正危險的，其實是AI的“偏見”。
簡單說，幻覺是AI亂講，是模型說得自信但不對，屬於“瞎答”；但偏見不一樣，它是一種系統性的“傾向性錯誤”，是一種深層次的歪。比如它總是偏向某種政治立場，或者總是無意識地對某些人群更“友好”，這不是偶爾出錯，而是根本的傾斜。
就像我們看一個射箭選手，幻覺就像射偏幾箭，偏見則是整組箭全都偏在一邊。表面上幻覺更抓眼球，但偏見才是真正影響AI走向的隱性問題。
Mira提出了一個關鍵點：我們現在太著急追求“精度”，卻忽視了“準確度”。AI可以答得看起來很有邏輯，但如果方向一開始就歪了，再精準都沒用。
我個人感覺，這就像我們以前調算法，太看重短期表現，忽略了長期影響。AI的偏見，最後會潛移默化地影響社會認知和決策，可能比幻覺還危險。
所以，如果AI真要成為人類的工具，偏見這個問題得比幻覺更早被解決。我們不能只看它說得漂不漂亮，而要看它有沒有在無聲地影響我們看待世界的方式。這可能才是AI時代最大的挑戰。
關鍵是它在 @KaitoAI 上有榜單活動， @arbitrum 上的項目熱度也很高，也可以關注一下 @shoutdotfun 上的 $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666
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