最近看到TikTok因为算法推荐涉及种族偏见的话题又上了热搜。说实话，作为长期研究AI编程的人，我对这类事件已经见怪不怪了。但每次看到，还是会忍不住思考：当我们把越来越多的决策交给AI时，到底该如何确保它们不跑偏？
这事儿让我想起去年斯坦福大学的一项研究。他们发现，某些推荐算法确实会无意识地放大社会中的偏见。比如一个用户偶然点开某个种族相关视频，算法就可能误以为ta对这个话题特别感兴趣，然后疯狂推送类似内容。这种“投其所好”的机制，本质上是在制造信息茧房。
说到这儿，就不得不提我正在研究的氛围编程（Vibe Coding）。在传统编程里，我们写的是具体的代码逻辑；而在氛围编程中，我们定义的是意图和规范。就像我对AI说：“给用户推荐他们可能感兴趣的内容”，而不是“如果用户看了A视频，就推荐B视频”。
但问题来了：如果我的意图本身就有问题呢？比如我说“推荐最吸引眼球的内容”，那AI很可能会选择那些煽动性强、容易引发争议的视频。这就是为什么在氛围编程中，我们需要特别关注意图的质量和边界。
在我看来，解决这个问题需要从三个层面入手。首先是技术层面，要在意图描述中加入明确的伦理约束。比如“推荐内容时要确保多样性，避免过度聚焦敏感话题”。其次是治理层面，要建立完善的数据追踪和审计机制，确保每个推荐决策都可追溯、可解释。最后是文化层面，要让更多元的视角参与到意图定义的过程中来。
其实TikTok事件给我们提了个醒：AI不是中立的工具，它会放大我们输入的任何东西，包括我们的偏见。就像镜子一样，照出的是设计者和使用者内心的模样。
说到这里，我想起谷歌前CEO埃里克·施密特说过的一句话：“技术本身没有善恶，但技术的使用方式有。”在氛围编程时代，这句话可能要改成：“意图本身没有对错，但意图的定义方式决定了一切。”
你们觉得呢？当编程变得越来越“抽象”，我们该如何确保自己定义的那些“意图”不会在无意中伤害到某些群体？这个问题，值得每个关注AI发展的人深思。