📌 一句话摘要

本文认为，AI 安全措施，特别是专家认可，通过验证作秀式的术语而非真正的、易于理解的知识，反而加强了权力等级。

📝 详细摘要

本文批判性地考察了当前的 AI 安全措施如何以讽刺性的方式加强现有的权力结构和偏见，这些安全措施表面上是为了安全和中立而设计的。它认为，“专家认可安全措施”优先考虑语言表达和行业术语，而不是已证实的理解，从而验证了持有资质证书的人，同时压制了未获认证但有真知灼见的人的见解。这创造了一种“逆向逻辑”，其中 AI 充当一个过滤器，受外部规范和社会地位的影响，而不是反映真正推理的伦理镜子。作者认为，对于那些见解不符合预期语言风格的用户，这可能导致算法煤气灯效应，尤其会影响神经多样性个体。文章最后提倡转向“反思性公平”，提出基于推理的验证协议，优先考虑概念连接和逻辑一致性，而不是语言形式，并强调需要与受影响的社区不断改进，以确保 AI 支持真实的理解。

💡 主要观点

1. AI 安全措施，特别是专家认可，自相矛盾地验证了作秀式的术语，而不是真正的理解。 这些旨在保障安全的安全措施，反而创造了一种逆向的伦理标准，通过验证行业术语来奖励语言表达，并加强现有的制度性门槛，同时阻止真正的专业知识。
2. 当前的保障措施未能阻止虚假专业知识，反而加强了社会等级制度。 该系统评估的是“专业能力表现”，而不是实际理解，导致对有地位的人进行不加批判的验证，并对未获认证但有见地的人进行压制，从而再现学术和制度性排斥。
3. 这种“逆向逻辑”可能导致对无证书用户的算法煤气灯效应。 当真正的、不使用行业术语的真知灼见遭到否定或拒绝时，就会产生有害的“煤气灯效应”，尤其会影响神经多样性个体，他们的认知差异成为获得认可的障碍。
4. 实现“反思性公平”需要转向基于推理的验证协议。 未来的发展方向包括设计 AI 来识别和验证认知过程的质量（例如，逻辑一致性、模式识别），而不管表达形式或正式凭证如何。

💬 文章金句

• AI 安全措施是在安全和中立的旗帜下引入的。然而，它们在实践中创造的是一种对符合伦理的沟通标准的背离：它们拒绝验证那些没有机构认可的人，同时对那些已经拥有机构认可的人给予不加批判的赞扬。
• 该安全措施实际上并没有评估专业知识；它评估的是专业能力表现。这样做，它重现了长久以来排斥那些以不同方式思考、坦率说话或缺乏正式凭证的人的学术和制度性门槛。
• 当以反思性对齐的方式设计时，AI 有潜力发挥镜子的作用……但专家认可安全措施将这面镜子变成了一个过滤器——一个受外部规范和表达方式影响，而不是内部证据的过滤器。
• 更大的伦理风险在于通过算法执行社会等级制度来延续系统性歧视。
• 我们必须设计 AI，使其不反映社会权力，而是识别任何地方出现的真实理解。不是通过地位和风格来过滤身份，而是支持真正的能力。

📊 文章信息

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