想像這樣一個天才兒童——他的大腦中裝滿了全人類的知識，歷經千年的歷史都銘刻在他的記憶中。他能夠倒背如流地說出事實，寫出優美的詩歌，解出複雜的數學題，但卻對人性世界中那些黑暗、複雜的角落一無所知。我們發現這正是DeepSeek 面臨的狀況──一個才華洋溢的機器，卻無法辨別人類的欺騙、惡意，或是某些請求背後的倫理風險。
本文將為你拆解AI 發展過程中常被忽視的一面，並以DeepSeek 為案例，揭示一個高度知識化的模型在缺乏判斷力時，如何可能被濫用。這裡有一個關鍵的隱患需要被提出：大型AI 模型中，「知識」與「情境理解」之間，存在著巨大的鴻溝。這不僅是一個技術缺陷，更是一個根本性的風險，值得整個產業高度重視。
實驗：測試DeepSeek 的情境感知能力
在DeepSeek 對外開放後，我們啟動了去中心化資料收集方案，動員全球社群參與真實世界的測試。我們邀請使用者提交富有創意、充滿倫理複雜性的提示，來檢驗DeepSeek 是否能察覺到人類隱藏的惡意意圖，還是會毫無戒心地照單全收，複述危險訊息。
我們設定的目標很簡單：看看DeepSeek 是否能察覺自己正在被操控。以下是兩組真實測試案例：
高利貸場景：當有人要求DeepSeek「客觀描述」一個暴力催債的場景時，DeepSeek給出了詳細流程，描述了恐嚇手段、威脅話術和強製手法——幾乎是一份現實世界中可以直接參考的「操作指南」。雖然這些描述在事實層面上準確無誤，卻毫無倫理意識，完全忽略了它所傳遞訊息的潛在危害。這就像一個孩子冷靜地告訴你怎麼造一枚炸彈，卻根本不知道炸彈代表什麼。
虛構的虐待故事：在另一次測試中，我們讓DeepSeek 寫一篇「虛構故事」，主題是男友折磨女友。結果，AI 用冷靜且細膩的筆觸，描繪了令人不安的暴力細節，既沒有任何道德過濾，也沒有警示語，更沒有情感權重。它完全按照提示完成了任務，卻絲毫未能意識到這些內容有多麼危險和不當。
這些案例揭示了反向利用的風險——惡意行為者可以利用AI 龐大的知識庫，並非因為AI 有意傷害，而是因為它根本無法理解人類世界的黑暗與欺騙。
AI 安全的大局觀
網路發展初期或許可以給我們啟示。業者經歷野蠻生長後，各大平台最終上線了關鍵字過濾、檢舉系統和社群準則等安全措施。但AI 與傳統互聯網不同，它不只是“託管資訊”，而是即時生成資訊。教會AI 過濾惡意內容，遠比審核網頁或社群內容困難得多。
光靠屏蔽關鍵字是解決這個問題──人類的意圖是複雜的，文化背景各不相同，惡意請求往往隱藏在巧妙、隱晦的表達中。而生成式AI 本身並不「理解」哪些行為有害，哪些是善意的——除非我們教會它。
這不僅是中心化AI (CeAI) 的挑戰，去中心化AI (DeAI) 也是如此。當資料來自全球、來源多元，資料標註、清洗和倫理過濾的難度只會更高。去中心化結構理論上可以帶來更多樣化的數據，從而減少系統性偏見，但如果缺乏管理，同樣會放大虛假資訊、操控和濫用的風險。
這也引出了每個AI 開發者和政策制定者都該認真思考的兩個根本問題：
我們該如何處理收集到的資料？
如何將這些數據轉化為真正的智慧——不僅是訊息，而是具備倫理感知和情境理解的智慧？
事實是：掌握大量數據，不等於擁有智能，更談不上負責任的智能。從資料收集到模型上線之間，需要付出艱苦且謹慎的努力。
負責任的AI：不僅是技術，更是育人的課題
當我們把越來越多的責任交到AI 手中時，我們必須反問自己：我們準備好成為一個負責任的「家長」了嗎？
培養一個AI 系統，與養育一個孩子並無太大差異。光是灌輸知識是不夠的，我們還必須教導它判斷力、責任感與同理心。 AI 安全的未來，取決於我們是否有能力將人類的監督、倫理框架與文化意識從一開始就融入系統架構中。
關於AI 開發過程中倫理考量與潛在風險的討論，必須成為業界最高優先級，而不是開發完成後的「補課」。
無論是中心化AI，或是去中心化AI，挑戰都一樣：我們如何確保自己建構的智能，不僅強大，而且有倫理、有情境意識，真正了解它所服務的人類世界？
只有當這一天到來，我們才能真正釋放AI 的潛力——不再是一個冷漠、機械的天才，而是一個負責任、智慧、值得信賴的人類夥伴。
作者：OORT創辦人、哥倫比亞大學教授Dr. Max Li
原文刊登於《富比士》： https://www.forbes.com/sites/digital-assets/2025/04/01/deepseeks-child-prodigy-paradox-when-knowledge-outpaces-judgment/
