警告：如果人工智能社交媒体工具犯了错误，你要承担责任

Facebook 的服务条款将于 2025 年 1 月 1 日更新。LinkedIn 的服务条款于 2024 年 11 月 20 日更新，X 试图在未事先通知的情况下更新其条款，其他社交网络可能会效仿。这些变化的一个常见动机是整合使用框架生成人工智能（AI）特定于每个平台的工具。这不是关于使用

聊天GPT或者谷歌双子座生成内容并将其发布到社交媒体上。在这种情况下，Instagram、Facebook 或 LinkedIn 本身提供了自己的人工智能系统。这些工具已集成到平台中，用户可以轻松访问。然而，如果这三个社交网络分享人工智能生成的不准确甚至冒犯性的内容，它们就会将责任转嫁给用户。

尽管他们承认他们的生成式人工智能程序提供的答案可能是错误或误导，这是此类技术的固有问题。元Meta AI 服务条款，出现在 Facebook 和 Instagram 上，声明：“无法保证任何内容（包括输出）的准确性，并且输出可能会令人不安或不安。”

在 LinkedIn 更新的使用条款中，该平台指出，其人工智能功能生成的内容“可能不准确、不完整、延迟、误导或不适合您的目的”。它鼓励用户查看和编辑在共享之前生成内容，并补充说“您有责任确保其符合我们的专业社区政策，包括不共享误导性信息。”

西班牙国家研究委员会 (CSIC) 研究员、本书作者 Sara Degli-Esposti人工智能的伦理，平台的地位是毋庸置疑的。– 该政策的大意是：“我们不知道什么会出错，任何出错的地方都是用户的问题。” 这就像告诉他们，他们将获得他们知道可能有缺陷的工具。”

LinkedIn 的人工智能用于生成文本，然后将其发布到平台上。目前，它仅提供英语版本并面向付费用户。Instagram 和 Facebook 上的 Meta 人工智能可用于撰写消息、提问（甚至在群聊中）、修改照片以及从头开始生成图像。然而，它尚未在欧盟上市。

“根本问题在于，他们使用尚未经过充分测试的工具提供功能，而事实上，测试将由用户自己完成，”Degli-Esposti 说。——在某种程度上，就好像他们巧妙地承认他们正在为您提供一个可用的工具，但他们澄清说这个工具可能仍然存在问题，这就像说它仍处于开发阶段一样。他们必须告知您您正在承担额外的风险。”

Meta AI 的服务条款暗示了这样一个事实：生成式人工智能仍处于起步阶段，尽管它得到了积极的描述。“人工智能是一项在准确性方面仍在不断提高的新技术，”条款在警告之前指出：“我们不保证它们是安全的、有保障的或没有错误的，或者会在没有中断的情况下运行，延迟或不完善。 – 在另一部分中，条款直接针对用户： – 您还承认并同意您（而不是 Meta）对您的使用负责，和/或您对 AI 根据您的提示生成的内容采取的任何操作。

这些概念对于生成式人工智能系统的高级用户来说可能很清楚，但并不是每个人都清楚。“关键在于目前缺乏关于生成式人工智能的文化和教育，我们如何从中获取信息，如何验证它，以及我们应该如何处理它，”CIDOB 研究员 Javier Borres 说。在技​​术与民主的交叉点。– 这些系统就其本质而言，不提供正确或错误的答案。他们根据从他们拥有的所有数据中提取的统计预测为您提供结果。他们不区分真假，他们为你提供一个概率。这些知识在用户中并不普遍。 –

寻找受过教育且消息灵通的用户

道德困境在于是否应该让大众在社交媒体上轻松使用可用的生成式人工智能工具。这是个好主意吗？博里斯指出，无论如何，用户可能会转向第三方系统。– 也许他们[社交媒体]应该做的是明确表明结果可能不准确，应该进行验证。应不断提醒用户这种可能性，只要收到结果就会出现提醒，”CIDOB 研究人员建议。

在Meta AI 英文版，问题栏下方有一个小免责声明：“消息由人工智能生成，可能不准确或不适当。”这允许用户单击链接以获取更多详细信息。使用条款还提醒用户：“如果您出于任何原因计划使用 [Meta AI] 输出，则您自行负责验证输出。”

在社交媒体上引入生成式人工智能工具的担忧之一是错误信息的潜在传播，这些平台长期以来一直受到批评的一个问题。然而，目前尚不清楚人工智能是否在 2024 年这一关键选举年（全球一半人口参加了投票）期间对这一问题产生了重大影响。博里斯认为社交媒体工具不会比第三方系统产生更大的影响。

这个问题使个人责任成为首要问题。Degli-Esposti指出，从伦理角度来看，还有另一种观点聚焦于个人责任的争论： ——作者是向系统提供提示的人。这意味着用户保持一定的自主权——他们指导人工智能的生成并决定是否保留最终产品。”

反驳的观点是，当用户使用生成式人工智能时，社交网络会在竞争、财务和技术方面受益（通过能够训练算法）。生成和分享的内容越多，平台上可以引入的广告就越多，这是社交媒体公司的主要收入来源。

– 有必要对用户进行教育，以便他们了解生成式人工智能的工作原理及其带来的风险。从中获利的公司应该承担起参与这一过程的责任，”博里斯说。他补充说，这种培训应该超越社交媒体平台，并延伸到教育系统和商业部门——这是一个让每个人都能自信地使用生成式人工智能系统的公式。

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