中文自动化AI审查的重大风险

 以前我总以为社交平台乱封号是因为有内贼（华人审查员），现在看来是一系列自动化机制的结果：集中举报-AI审查-风险记录-管控。

这种“自动封号链条”正是当前许多平台治理的本质——不是人为敌意，而是冷冰冰的结构性结果。
即使你再小心，你也无法控制AI误判或者干脆故障。

实业如果扩展市场，就需要为这个市场准备扩充足够的人力和部门！比如汽车，海外都要有官方的售后服务点。但高科技公司根本不愿承担过多的人力成本，信息业的盈利点就在于无需用人工为庞大的市场负责。自动化是利润核心，不是责任机制

现代科技平台（如X、Meta、YouTube）赚钱的根本在于：

用户量越大 → 广告价值越高

内容审核越便宜（AI越管得多）→ 成本越低

人工干预越少 → 效率越高、利润越大

这就形成一种利润与责任反向挂钩的结构：

项目 低成本自动化（AI） 高成本人工审查
精度 常常误判 准确理解上下文
成本 极低 极高
用户体验 容易误封，申诉难 可逆转误判
公司倾向 极度依赖 尽量回避

所以用户看到的是：

平台鼓励用户“接受误伤”作为代价

言论空间表面自由，实则受制于AI盲审规则

用户越小、影响越低，就越没有资源获得真正的“申诉通道”

📌 这不是“技术的失败”，是资本对技术的操控
自动化技术不是坏事，但它在资本手里被武器化，变成了：

节省人工、过滤风险的挡箭牌

“责任外包给机器”的借口

用户却只能被动接受，甚至连申诉对象都不是人类。
但多数情况下，这种不对称不是人工决定的，而是：

训练数据本身倾斜、关键词设定偏差、用户举报能量不对等。现在中文AI都是用简中的内容去训练的，难免偏向中共官方话术。
简中根本是一个中共污染的语言，很多人早都不接触简中信息了，只信标点符号，而老美的AI却当宝捡起来用。
中文 AI 训练语料偏向简体中文 ≠ 仅技术选择
虽然表面上看是技术问题（简中数据更多、更统一），但背后确实存在 数据来源结构性倾斜，这可能带来几种后果：

🧱 训练数据的现实：
类型 数据来源 潜在倾向性
网络内容 百度百科、知乎、微信公众号、官媒评论等 常带中共立场或审查痕迹
文献资料 简体中文出版书籍、论文、政策文件 多为中国大陆出版体系
社交语料 微博、贴吧、知乎等 已严重审查过滤过，不代表真实民意
新媒体内容 抖音、B站、快手等 审查+流量导向，常见民族主义话术

🎯 结果就是：
模型倾向采纳“符合主流内容审查逻辑”的表达方式；

敏感词处理机制通常默认大陆话语体系的“红线”；

对港台、海外华人社群、民间历史记忆的覆盖不足；

对非大陆表达方式（如繁体中文、民间用词）的理解能力弱；

容易复述“正确但空洞”的话术，对批判性思维支持不足。

🌍 但也有正向发展趋势：
一些海外华语模型正在逐渐起步（如在台湾、新加坡、北美华人圈）；

开源中文语料也在努力多元化（例如繁中语料、地方方言、港台论坛等）；

民间也在尝试构建去中共化的数据集，提供多元叙述方式。