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内华达州男子Jason Killinger因赌场AI面部识别错误被误认为擅闯者，警方无视其真实身份证件和明显差异，坚持相信AI结论并逮捕他，直到指纹鉴定才证明清白。这起事件揭示了AI错误时执法部门盲从的问题。
一项实验用同一个关于LENR和超导性的研究提示词，通过5种语言的6个AI系统运行，揭示了显著的语言偏差——非英语查询会呈现出纯英语搜索所遗漏的真实工业承诺信息。
一项独立分析对 100 多个大语言模型进行了 117 个政治问题的测试，以绘制其意识形态倾向图谱，结果显示 DeepSeek 和 Grok 偏向左翼，而大多数其他模型则聚集在中间或右翼。
文章批评了AI系统（尤其是Grokipedia和AI搜索）如何通过以英语为中心的转写和有偏见的训练数据，合并不相关的社群，从而延续错误。文章强调了通过简化英语表述和重复的错误信息抹去文化差异的系统性问题。
来自麻省理工学院（MIT）、伍斯特理工学院（WPI）和 Google 的研究人员提出了 WRING，这是一种用于视觉语言模型（VLM）的新型后处理去偏方法，旨在避免在消除特定偏见时放大其他偏见的“打地鼠困境”。
A U.S. congressman cited IQ statistics reportedly output by a large language model to argue that Third-World cultures are inferior, igniting debate over AI-generated data misuse.