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文化的黑客攻击与社会技术债务的产生 (www.schneier.com)

这篇文章探讨了科技公司如何通过算法和数据监控重塑文化,将其从公共领域转变为企业利润的工具。作者认为,这种文化黑客行为导致了一种新型的技术债务——社会技术债务,其长期后果包括社会隔离、政治极化和文化同质化,最终导致公民权利和社会福祉的损失。

网络隐私和过度捕捞 (www.schneier.com)

本文通过类比过度捕捞导致海洋鱼类资源枯竭,阐述了互联网时代用户隐私被逐渐蚕食的现象。文章指出,科技公司利用云服务和人工智能等技术不断获取用户数据,导致公众对隐私的期望逐渐降低,如同渔业科学家所描述的“基线偏移综合症”。作者呼吁采取整体视角,制定科学合理的监管措施,以保护用户隐私和互联网生态健康发展。

大型语言模型的数据控制路径不安全 (www.schneier.com)

本文探讨了大型语言模型(LLM)的安全漏洞问题,将其类比于上世纪80年代之前的电话系统,指出LLM将数据和指令混合在一起,导致容易受到提示注入攻击。作者认为,虽然可以通过输入清理和访问控制机制来增强LLM的安全性,但根本问题在于数据和指令的混合。文章还讨论了LLM的应用风险,建议在某些情况下,使用更专业的AI模型可能比通用的LLM更安全。