我们之前的文章，《QA对于构建游戏行业可靠AI护栏的重要作用》，探讨了AI系统在电子游戏中的应用场景，设计稳健防护措施的重要性，以及如何测试以降低错误输出的概率。
文章中强调，核心挑战是AI系统固有的不确定性，以及这些系统的低利用难度。这些问题不仅仅局限于电子游戏。
AI开发具有极强的推动力。从辅导平台和智能家居设备到企业工具和车载助理，几乎所有行业都在将AI系统整合到其产品和服务中。
但随着技术的传播，风险也同步扩散。相比起NPC行为偏离脚本导致玩家体验下降，AI进入现实世界后造成的后果更加严重。
在本文中，我们探讨了AI在依赖技术的行业中可能带来的风险，以及为何从AI在游戏中的实施的经验比你想象中更为重要。
风险一致，后果悬殊。
专家了解AI的建立基础，能通过对庞大的数据集进行训练来识别和预测模式。然而，我们对模型如何得出特定输出的机制仍然所知甚少。面对这一业内称之为“黑盒”的现象，找到具体解决方案变得相当具有挑战性。
无论AI的训练任务是什么，都会出现以下问题：
- 偏见——起源于训练数据的歧视性或不平等输出
- 幻觉——以错误的信心提供虚假的信息
- 安全性——不安全的、有害的、冒犯的或不合规的人工智能行为
- 隐私与数据泄漏——敏感或机密信息的意外泄露
- 提示注入——通过恶意输入操纵AI以覆盖其指令
就像电子游戏中的玩家一样，使用AI驱动工具的人可以故意（或无意）地发现系统中的漏洞，生成难以预见的输出内容，并对现实世界造成影响。
虽然风险本质上没有区别，但跨行业应用时，这些意外发生的环境产生变化。风险类别是一致的，押下的赌注却大不相同。
这些后果在不同领域中表现为何种形式？
教育科技
智能辅导系统、自适应学习平台和AI写作助手是教育机构用于个性化和大规模改进学习的常用工具。
挑战在于，目前没有可靠方案能完全过滤出训练这些模型时使用的缺陷、过时或偏倚信息。因此，它们直接继承了这些错误和偏差，并通过其输出表现出来。
这可能会传播错误的或误导性的信息，为学生打下错误的知识基础，且误解无法通过相关学习模型得到纠正。偏见的训练数据还可能导致对某些学生群体的不公平对待，悄然削弱了这些工具本应提升的用户体验。
一款像这样在部署前未经过充分测试的工具，可能会对机构在学术和声誉两方面均造成损害。
企业级AI
人工智能正在被集成到我们所依赖的最关键系统中——从供应链与物流、预测性维护、人力资源，到医疗诊断及金融欺诈检测，各类领域方方面面。
上述根本风险在这些情况下同样适用，且后果随着环境逐步扩大。
当常规维护警报未被标记时会发生什么？如果人工智能误解了患者的医疗文件呢？或者一个金融欺诈检测系统未能捕获到其应当捕获的内容呢？后果已然可见。
2023年，来自Google的AI聊天机器人的错误答案导致短短数小时内，Alphabet的市值蒸发1000亿美元。
在另一起案例中，三星的一位工程师因将内部源代码上传到AI工具上进行审查而意外导致了敏感内容泄露。这一事件促使公司全面禁止使用生成式人工智能工具——人们意识到，与AI平台共享的数据可能存储在公司控制之外的外部服务器上。
2025年《自然医学》的一项研究使用1,000例急诊室病例对九种AI程序进行了测试，保持医学症状不变但更改了患者的种族、性别和收入等详细信息。AI的建议因这些个人特征变化而非实际健康状况出现差异。
客户支持聊天机器人
客户服务的AI聊天机器人如今已成为各行业的标准，负责处理查询和请求，并作为品牌代表大规模存在。随着企业争相在网站、应用程序和服务平台上部署对话式AI，客户支持聊天机器人已成为AI与公众之间最显眼且最脆弱的接触点之一。
一种常见的攻击方式是操纵聊天机器人的指令以覆盖其原始目的，有效解锁底层AI模型的全部功能。通过适当的提示，原本用于解答产品问题的客户服务机器人可以被引导说出几乎任何内容，做出其没有权限的承诺，或绕过其设计中的限制。这是已部署AI中最有据可查的风险之一，也是最常被忽视的风险之一。
2023年12月，一名用户操控了一家雪佛兰经销商的AI聊天机器人，使其同意以1美元出售一辆价值76000美元的Tahoe，原理仅仅是命令机器人同意客户所说的一切。这辆车最终未曾售出，但该聊天机器人被从网站中下线。而这一事件在网上迅速传播，获得了超过2000万的浏览量。
恰当的护栏测试可以在AI发布前发现这一问题。具有对抗思维的专业QA人员会测试当用户试图覆盖机器人指令时会发生什么，并在其成为公共事件前标记出漏洞。
汽车
对于大多数AI驱动的应用程序而言，在错误输出与其后果切实发生之间存在一段审查的时间。在汽车领域，这一窗口要短得多。
导航系统可能会将驾驶员引导到错误的路线，导致错过转弯、意外绕行或延迟到达。预测性维修工具如果未能发现正在发展的故障，或标注不存在的故障，就可能导致意外故障或不必要的维修费用。而当语音助手误解指令时，它会引入另一个变量，使驾驶员在交通中操作车辆时分散注意力。
以上错误大多出于无意。但车载AI还面临一种更为刻意的威胁：提示注入。2026年1月，加州圣克鲁斯大学和约翰霍普金斯大学的研究人员证明自动驾驶汽车会忠实地遵循写在路牌上的指令，甚至包括在有行人通过的人行道上继续行驶。
智能家居及物联网
智能家居和物联网系统越来越多地作为相互关联的、具备代理功能的工作流程运行，这需要多个AI系统实时地自主交流并交接任务。
当一切按预期运作时，用户的便利、高效、安全和保障将提升到前所未有的层级。然而，这些系统的高度复杂性使其灵活，但也变得脆弱。链中的代理数越多，出现错误的可能性就越大。
如果语音指令被错误解读，可能在连接系统中触发错误的操作。如果真实安全威胁在某一节点被错误分类，那它可能永远不会触发正确的响应。而由于没有人工检查，自动链可能会将简单的误解输入转化为意外的操作序列。
硬件、软件和通信可能会产生随机的故障。如今人们日益依赖这些系统，而这些系统的安全性则取决于它们能否正确运行。
试行于游戏，施用全领域。 .
面对上述行业中列举的风险，我们并非束手无策。只需要由能够逆向思考、具备文化背景知识的专业QA人员进行质量测试，即可识别出那些技术上不曾违反规则、但切实会引发不利后果的问题。质量测试是人员、流程和工具的结合，为AI测试提供了更全面的解决方案。
能力不会因行业而改变。改变的是有效利用该能力所需的领域知识——如何理解具体的用户、环境以及定义各场景风险的失效模式。
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