AI Read '1984' and Decided to Ban It

marsbitОпубликовано 2026-03-27Обновлено 2026-03-27

Введение

A UK secondary school in Manchester used AI to review its library, resulting in a list of 193 books recommended for removal—including George Orwell’s *1984*—due to themes like torture, violence, and sexual coercion. The librarian who resisted the AI’s recommendations was forced to resign after the school reported her for violating child safety procedures. The school later admitted the decisions were AI-generated but deemed them “broadly accurate.” In the same week, Wikipedia voted to ban the use of AI for generating or rewriting content, citing concerns over factual accuracy, the risk of AI “poisoning” its own training data, and the inability of human editors to verify AI-generated content at scale. Meanwhile, OpenAI indefinitely delayed the release of an “adult mode” for ChatGPT, which would have allowed age-verified users to engage in erotic conversations. Internal advisors warned of risks including unhealthy emotional dependency and minors bypassing verification. These events highlight a growing tension: AI can produce content faster than humans can evaluate it, leading institutions to adopt quick—often poorly considered—solutions. The lack of coherent global standards and the widening gap between AI output and human oversight raise urgent questions about who should control what AI decides—and who is accountable when it gets it wrong.

Author: Curry, Deep Tide TechFlow

Last week, a secondary school in Manchester, UK, used AI to review its library.

AI generated a list of 193 books to be removed, each with a reason. George Orwell's "1984" was prominently included, with the reason being "contains themes of torture, violence, and sexual coercion."

"1984" depicts a world where the government monitors everything, rewrites history, and decides what citizens can and cannot see. Now, AI has done the same for a school, and it may not even understand what it is saying.

The school librarian found it unreasonable and refused to fully implement the recommendations given by AI.

The school then launched an internal investigation against her on the grounds of "child safety," accusing her of introducing inappropriate books to the library and reported her to the local government. She took sick leave due to pressure and eventually resigned.

Absurdly, the local government's investigation concluded that she had indeed violated child safety procedures, and the complaint was upheld.

Caroline Roche, chair of the UK School Library Association, said this conclusion means she can no longer work in any school.

The person who resisted AI's judgment lost her job, while those who signed off on AI's judgment faced no consequences.

Subsequently, the school admitted in internal documents that all classifications and reasons were generated by AI, stating: "Although the classification was generated by AI, we believe it is generally accurate."

A school handed over the judgment of "what books are suitable for students" to AI. AI returned an answer it did not understand, and a human administrator stamped it without even looking closely.

After this incident was exposed by the UK free speech organization Index on Censorship, the issues raised extended far beyond a school's bookshelf:

When AI starts deciding for humans what content is appropriate and what is dangerous, who judges whether AI's judgment is correct?

Wikipedia Closes Its Doors to AI

In the same week, another institution answered this question with action.

While the school let AI decide what people can read, the world's largest online encyclopedia, Wikipedia, made the opposite choice: not letting AI decide what the encyclopedia writes.

In the same week, English Wikipedia formally passed a new policy prohibiting the use of large language models to generate or rewrite entry content. The vote was 44 in favor and 2 against.

The direct cause was an AI account called TomWikiAssist. In early March this year, this account autonomously created and edited multiple entries on Wikipedia, which were urgently addressed after being discovered by the community.

It takes AI only a few seconds to write an entry, but volunteers spend hours verifying the facts, sources, and wording of an AI-generated entry for accuracy.

The Wikipedia editing community has only so many people. If AI can mass-produce content indefinitely, human editors simply cannot review it all.

This is not even the most troublesome part. Wikipedia is one of the most important training data sources for global AI models. AI learns knowledge from Wikipedia and then uses what it has learned to write new Wikipedia entries, which are then ingested by the next generation of AI models for further training.

Once AI-generated misinformation mixes in, it will continuously amplified in this cycle, becoming a matryoshka doll-style AI poisoning:

AI pollutes training data, and training data pollutes AI.

However, Wikipedia's policy also leaves two openings for AI: editors can use AI to polish their own writing or use AI to assist with translation. But the policy specifically warns that AI may "go beyond your request, change the meaning of the text, and make it inconsistent with the cited sources."

Human writers make mistakes, and Wikipedia has relied on community collaboration to correct them for over twenty years. AI makes mistakes differently; it fabricates things that look more real than the truth and can be produced in bulk.

A school trusted AI's judgment and lost a librarian. Wikipedia chose not to trust and simply closed the door.

But what if even the creators of AI are starting to lose faith?

The Creators of AI Are Themselves Afraid

While external institutions are closing doors to AI, AI companies are also pulling back.

In the same week, OpenAI indefinitely shelved ChatGPT's "adult mode." This feature was originally planned for release last December, allowing age-verified adult users to engage in erotic conversations with ChatGPT.

CEO Sam Altman personally announced it last October, stating the goal was to "treat adult users like adults."

After being postponed three times, it was directly canceled.

According to the British "Financial Times," OpenAI's internal health advisory committee unanimously opposed this feature. The advisors' concerns were specific: users would develop unhealthy emotional dependencies on AI, and minors would inevitably find ways to bypass age verification.

One advisor put it more directly: without significant improvements, this thing could become a "sexy suicide coach."

The error rate of the age verification system exceeds 10%. Based on ChatGPT's weekly active user base of 800 million, 10% means tens of millions of people could be misclassified.

Adult mode is not the only product cut this month. AI video tool Sora and ChatGPT's built-in instant checkout feature were also taken offline around the same time. Altman said the company is focusing on its core business and cutting "side tasks."

But OpenAI is simultaneously preparing for an IPO.

A company sprinting towards an上市,密集 cutting functions that may cause controversy, this move might more accurately be called risk aversion than focus.

Five months ago, Altman was still saying to treat users like adults. Five months later, he found that his own company still hasn't figured out what AI can let users touch and what it cannot.

Even the creators of AI themselves have no answer. So who should draw this line?

The Uncatchable Speed Gap

Put these three things together, and it's easy to draw a core conclusion:

The speed at which AI produces content and the speed at which humans review content are no longer on the same scale.

The choice of that school in Manchester is easy to understand in this context. How long would it take for a librarian to read all 193 books and make a judgment? Let AI run through them: a few minutes.

The principal chose the few-minute solution. Do you really think he trusted AI's judgment? I think it's more because he didn't want to spend the time.

This is an economic problem. The cost of generation approaches zero, while the cost of review is entirely borne by humans.

Therefore, every institution affected by AI is forced to respond in the most粗暴 way: Wikipedia直接禁止, OpenAI直接砍产品线. None of the solutions are the result of careful consideration; they are all stopgap measures implemented before there's time to think clearly.

"Block it first and talk later" is becoming the norm.

AI capabilities iterate every few months, while discussions about what content AI can touch don't even have a decent international framework. Each institution only manages the line in its own yard. The lines contradict each other, and no one coordinates them.

AI's speed is still accelerating. The number of reviewers won't increase. This scissors gap will only widen until one day something far more serious than banning "1984" happens.

By then, drawing lines might be too late.

Связанные с этим вопросы

QWhy was George Orwell's book '1984' banned by the AI in the Manchester school case?

AThe AI recommended banning '1984' due to its 'themes of torture, violence, and sexual coercion.'

QWhat was the consequence for the librarian who resisted the AI's book removal suggestions?

AThe librarian was subjected to an internal investigation, pressured into taking sick leave, and ultimately resigned. She was also reported to local authorities and deemed to have violated child safety procedures, effectively ending her career in schools.

QWhat action did Wikipedia take regarding AI-generated content, and why?

AWikipedia officially banned the use of large language models to generate or rewrite article content. This decision was made because AI can produce content rapidly, making it difficult for human volunteers to verify facts and sources, and it risks creating a feedback loop where AI pollutes its own training data.

QWhy did OpenAI decide to cancel its planned 'adult mode' for ChatGPT?

AOpenAI canceled the 'adult mode' due to concerns from its internal health advisory board, which warned about users developing unhealthy emotional dependencies on the AI and the risk of minors bypassing age verification. The error rate of the age verification system was also a significant factor.

QWhat is the core issue highlighted by the three events in the article regarding AI and content moderation?

AThe core issue is the significant speed disparity between AI's ability to generate content and humanity's capacity to审核 it. This creates a situation where institutions are forced to make hasty, often poorly considered decisions—such as outright bans or canceling features—because they lack the resources or time to properly evaluate AI's output, and there is no comprehensive international framework to guide these decisions.

Похожее

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit6 мин. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit6 мин. назад

OpenAI больше не зарабатывает на самых дорогих моделях

В статье говорится о том, что OpenAI скорректировала цены на свои модели ИИ. Флагманская модель GPT-5.6Luna подешевела на 80%, а Terra — на 20%. Но главное не в этом, а в смене стратегии. OpenAI впервые рекомендует клиентам использовать не самую мощную и дорогую модель для всех задач, а подбирать модель под конкретную задачу. Например, для сложного планирования можно использовать Sol, а для рутинного выполнения — более дешевую Luna. Аналогичные шаги предприняла и Anthropic, выпустив более доступную модель Claude Opus 5. Это говорит о том, что индустрия переходит от гонки за "самым умным" ИИ к созданию "массовых" решений. Флагманские модели остаются для демонстрации технологического лидерства, а основную прибыль приносят более дешевые и эффективные модели для повседневного использования. OpenAI также отмечает, что снижение цен стало возможным благодаря тому, что сами модели ИИ теперь участвуют в оптимизации своего собственного кода и процессов, создавая цикл ускоренного снижения затрат. Ключевая мысль: бизнес-модель смещается от продажи "интеллекта" к продаже "потребления" (API-вызовов). Цель — стать неотъемлемой частью бизнес-процессов, как электричество, делая миграцию на другую платформу слишком дорогой. Будущее ИИ — не в громких флагманских релизах, а в повсеместной и невидимой интеграции.

marsbit6 мин. назад

OpenAI больше не зарабатывает на самых дорогих моделях

marsbit6 мин. назад

Предполагаемая 4-я волна атак на Coldcard уносит 389 биткоинов: Галактики Торн

Пользователям аппаратных кошельков Coldcard угрожает новая волна скоординированных краж биткойнов, произошедшая всего через несколько дней после первой атаки в четверг. Алекс Торн, глава исследований Galaxy, сообщил в понедельник о 218 транзакциях, затронувших 462 потенциальных адреса жертв, в результате чего было перемещено около 388,9 BTC. Торн отметил, что активность составляла в среднем 13,8 переводов на блок, что примерно в 45 раз выше обычного уровня. Большинство средств переводились на новые уникальные адреса, а не в один центральный кошелек. Часть средств уже была перемещена на адреса второго уровня. Исследователь заявил, что эти транзакции, вероятно, направлены против пользователей Coldcard, так как соответствуют характеру уязвимых неделимых выходов транзакций (UTXO) кошелька. В мемпуле также находятся ожидающие подтверждения похожие транзакции. Пострадавшие пользователи, контролирующие ключи, могут попытаться опередить злоумышленников, отправив конфликтующую транзакцию с более высокой комиссией для перевода средств на безопасный кошелек. Данные инциденты связаны с ранее необнаруженным недостатком в прошивке Coldcard, из-за которого некоторые устройства генерировали сиды кошельков с меньшей энтропией. По последним оценкам, затронуто более 1100 кошельков, а сумма украденных средств достигла 90 миллионов долларов.

cointelegraph14 мин. назад

Предполагаемая 4-я волна атак на Coldcard уносит 389 биткоинов: Галактики Торн

cointelegraph14 мин. назад

Обязательно ли ФРС повысит ставки в сентябре? Как это повлияет на криптовалюты и фондовый рынок?

За последнюю неделю рыночные ожидания повышения ставки ФРС в сентябре резко выросли с менее чем 50% до более чем 80%, что оказало давление на криптовалюты и связанные с ними акции. Ключевой причиной стал рост цен на нефть из-за эскалации геополитической напряженности вокруг Ормузского пролива, что усилило опасения по поводу инфляции. На июльском заседании ФРС сохранила ставку, но расклад голосов 9-3 в пользу сохранения показал усиление позиций сторонников ужесточения политики. Следующим важным ориентиром станут данные по инфляции (CPI) за июль, публикация которых 12 августа может существенно скорректировать ожидания. Для крипторынка, в частности для Bitcoin, усиление ожиданий повышения ставок создает краткосрочное давление, поскольку активы, не приносящие доход, становятся менее привлекательными. Однако исторически Bitcoin демонстрировал устойчивость, когда траектория повышения ставок уже была учтена рынком. Решающим фактором часто является не сам факт повышения, а изменение ожиданий относительно будущего цикла монетарной политики. Акции компаний, связанных с криптоиндустрией, такие как Coinbase и MicroStrategy, обычно демонстрируют более высокую волатильность в ответ на изменение ожиданий по ставкам. Для рынка акций в целом, особенно для технологического сектора с высокими оценками, рост стоимости заимствований может увеличить давление на мультипликаторы. Это совпадает с сезоном отчетности, когда инвесторы начали более пристально оценивать, приводят ли высокие капитальные затраты компаний на ИИ к реальному росту выручки и денежных потоков. Если ФРС повысит ставки в сентябре, толерантность рынка к "историям роста" за счет "сжигания денег" может снизиться, что усилит волатильность.

marsbit16 мин. назад

Обязательно ли ФРС повысит ставки в сентябре? Как это повлияет на криптовалюты и фондовый рынок?

marsbit16 мин. назад

Биткоин-майнеры массово сдаются, но их акции растут

Автор: Matt Crosby Хэшрейт сети Биткоин продолжает снижаться несколько месяцев подряд, а сложность майнинга зафиксировала одно из самых резких падений в истории. Обычно это означает, что майнеры отключают оборудование из-за нерентабельности. Однако в этот раз акции публичных майнинговых компаний демонстрируют один из лучших результатов за последние годы, в то время как цена BTC значительно снизилась. Исторически давление на майнеров и падение цены происходили синхронно, но сейчас наблюдается их расхождение, и рынок, возможно, ещё не полностью оценил долгосрочные последствия этого для хэшрейта. **Ключевые моменты:** * Хэшрейт сигнализирует об одной из самых продолжительных фаз капитуляции майнеров. * Сложность майнинга упала на 19,9% от пика, что является третьим самым глубоким снижением с эпохи ASIC-майнеров. * Акции майнинговых компаний значительно опередили BTC по доходности за год, несмотря на продажу тысяч биткоинов. * Доход от вознаграждения за блок в пересчёте на BTC достиг рекордно низкого суточного уровня. * Средний доход от комиссий за последние 28 дней даже не покрывает субсидию за один блок. Майнеры действительно капитулируют. Снижение сложности на 19,9% — это механизм протокола, работающий как задумано. Лишь два аналогичных периода были глубже, один из которых последовал за запретом майнинга в Китае. При этом акции крупнейших публичных майнеров выросли на 430% за год, тогда как BTC упал примерно на 46%. Это резкий отход от их традиционной роли "BTC с левериджем". Основной драйвер роста — нарратив об искусственном интеллекте (ИИ), который изменил корреляцию между этими активами. Доход майнеров от вознаграждения за блок (субсидии) в биткоинах достиг исторического минимума. Это следствие предсказуемого механизма халвинга, сокращающего эмиссию каждые четыре года. Хотя пока рост цены BTC компенсировал это снижение в долларовом выражении, показатель Puell Multiple (около 0,75) указывает, что текущий ежедневный доход (~$30 млн) ниже годового среднего (~$40 млн). В долгосрочной перспективе субсидию должны заменить комиссии. Однако сейчас они составляют лишь около $200 тыс. в день против $30 млн от субсидий. Среднесуточных комиссий за месяц не хватает даже на покрытие одного блока, в то время как сеть создаёт около 144 блоков в день. Эта фаза капитуляции отличается от предыдущих. Майнеры нашли более прибыльное применение своему оборудованию (ИИ) на фоне падения цены BTC, сокращения субсидий и стагнации комиссий. Хотя непосредственных рисков для безопасности сети нет, текущая ситуация highlights структурные вопросы激励机制 майнеров, которые в медвежьем рынке требуют большего внимания, чем в условиях бычьего тренда.

marsbit17 мин. назад

Биткоин-майнеры массово сдаются, но их акции растут

marsbit17 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片