AI Read '1984' and Decided to Ban It

marsbitXuất bản vào 2026-03-27Cập nhật gần nhất vào 2026-03-27

Tóm tắt

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.

Câu hỏi Liên quan

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.

Nội dung Liên quan

Sự Khởi Đầu Chậm Rãi Của ETF Litecoin Cho Thấy Quỹ Altcoin Vẫn Phải Đối Mặt Với Bài Kiểm Tra Nhu Cầu

Quỹ ETF Litecoin (LTCC) của Canary Capital đã có khởi đầu chậm chạp, với dòng tiền ròng tích lũy chỉ khoảng 9,3 triệu USD kể khi ra mắt và tài sản quản lý (AUM) hiện thấp hơn. Điều này cho thấy nhu cầu thể chế đối với sản phẩm ETF của các altcoin như Litecoin vẫn còn hạn chế rất xa so với các quỹ ETF Bitcoin và Ethereum khổng lồ. Dữ liệu ban đầu này là một phép thử thực tế cho luận điểm rằng việc phê duyệt ETF Bitcoin sẽ mở đường cho một thị trường ETF altcoin rộng lớn hơn. Nó nhấn mạnh rằng sự chấp thuận của cơ quan quản lý không tự động đảm bảo dòng vốn thể chế. Các nhà đầu tư cần có lý do cụ thể để phân bổ vốn, dựa trên thanh khoản, câu chuyện đầu tư hấp dẫn và sự phù hợp với danh mục. Trong khi Litecoin có lịch sử lâu đời và hồ sơ pháp lý tương đối rõ ràng, câu chuyện đầu tư của nó lại khiêm tốn hơn so với "kho lưu trữ giá trị" của Bitcoin hay nền kinh tế hợp đồng thông minh của Ethereum. Điều này có thể đủ cho một sản phẩm ETF ngách, nhưng chưa biến nó thành tài sản "phải sở hữu" đối với các định chế. Bài học từ LTCC cho thấy triển vọng ETF altcoin sẽ mang tính chọn lọc cao. Các sản phẩm tương lai gắn với những đồng tiền có câu chuyện mạnh mẽ hơn (như Solana, XRP) có thể gặp phản ứng khác, nhưng rõ ràng Bitcoin và Ethereum vẫn sẽ là hai làn chính cho dòng vốn thể chế thông qua ETF trong khi các quỹ altcoin nhỏ hơn sẽ phải cạnh tranh cho nguồn vốn chuyên biệt.

bitcoinist1 giờ trước

Sự Khởi Đầu Chậm Rãi Của ETF Litecoin Cho Thấy Quỹ Altcoin Vẫn Phải Đối Mặt Với Bài Kiểm Tra Nhu Cầu

bitcoinist1 giờ trước

Cả mạng ca ngợi Noam gia nhập, nhưng hóa đơn thua lỗ của OpenAI lại dày thêm một trang

OpenAI công bố tuyển dụng Noam Shazeer - "cha đẻ Transformer" - làm người đứng đầu nghiên cứu kiến trúc, được cộng đồng mạng hoan nghênh. Tuy nhiên, dữ liệu tài chính được kiểm toán cho thấy một bức tranh ảm đạm: năm 2025, doanh thu đạt 13,07 tỷ USD nhưng lỗ hoạt động lên tới 20,92 tỷ USD, lỗ ròng gần 39 tỷ USD. Quý I/2026, họ đốt 3,7 tỷ USD tiền mặt, vượt quá một nửa doanh thu cùng kỳ. Bài viết chỉ ra rằng việc thuê Noam, người từng được Google trả 2,7 tỷ USD để quay lại, giống một "giao dịch lo lắng". OpenAI đang mất nhân tài nghiên cứu cốt lõi (như Karpathy, Ilya) và chuyển trọng tâm sang lặp lại sản phẩm. Hốt hoảng tài chính bắt nguồn từ chi phí khổng lồ: phí thuê điện toán từ Microsoft (10,59 tỷ USD năm 2025), chi phí suy luận và tiếp thị. Trong khi đó, 9 tỷ người dùng hoạt động hàng tuần chỉ có 50 triệu người trả tiền, biến người dùng miễn phí thành gánh nặng chi phí. Đối thủ Anthropic cho thấy lối đi khác: tập trung vào khách hàng doanh nghiệp (chiếm ~80% doanh thu), kiểm soát chi phí, và được báo cáo là đã có quý đầu tiên sinh lời. OpenAI, ngược lại, dường như đang sử dụng câu chuyện "thiên tài" về Noam để hỗ trợ định giá cao ngất cho đợt IPO sắp tới, chuyển rủi ro thua lỗ sang các nhà đầu tư thị trường thứ cấp. Câu hỏi then chốt là: liệu kiến trúc mới của Noam có thể cứu doanh nghiệp đang đốt tiền mặt với tốc độ chóng mặt này kịp thời không, hay nó chỉ là một chú thích trong câu chuyện định giá? Sổ sách kế toán không quan tâm đến thiên tài, mà chỉ quan tâm đến việc công ty còn bao nhiêu quý để chờ đợi.

marsbit1 giờ trước

Cả mạng ca ngợi Noam gia nhập, nhưng hóa đơn thua lỗ của OpenAI lại dày thêm một trang

marsbit1 giờ trước

"Sở Hữu" Hay "Thuê Mướn" Trí Tuệ? Câu Hỏi Mới Cho Khởi Nghiệp AI

Mythos ngừng hoạt động đã khiến các nhà sáng lập AI nhận ra một vấn đề cốt lõi: khi sản phẩm phụ thuộc vào mô hình và nền tảng bên ngoài, công ty thực sự sở hữu điều gì? Cuộc thảo luận thường tập trung vào chi phí của mô hình mã nguồn mở so với API của mô hình tiên tiến, nhưng yếu tố then chốt thực sự là quyền kiểm soát. Sử dụng API mô hình tiên tiến giống như "thuê trí tuệ": giúp khởi động nhanh nhưng đồng nghĩa với việc chấp nhận rủi ro từ các quyết định về giá cả, chính sách hoặc thậm chí là ngừng cung cấp của nhà cung cấp. Ngược lại, "sở hữu trí tuệ" nghĩa là xây dựng dựa trên một mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ và định hình nó bằng dữ liệu, quy trình làm việc, kiến thức chuyên môn và các tiêu chuẩn đánh giá độc đáo của công ty. Theo thời gian, nó trở thành tài sản trí tuệ riêng, phản ánh chính xác công việc kinh doanh cốt lõi. Tương lai của AI không phải là một mô hình lớn duy nhất thống trị tất cả, mà sẽ tồn tại nhiều "mặt trận" khác nhau: mô hình tiên tiến phổ thông, mô hình được huấn luyện tiếp với kiến thức chuyên sâu của doanh nghiệp, mô hình chuyên dụng cho lĩnh vực hẹp, và hệ thống định tuyến kết hợp nhiều mô hình. Lợi thế cạnh tranh thực sự nằm ở khả năng biến trí tuệ thành tài sản độc đáo và có thể kiểm soát của công ty, thay vì chỉ đơn thuần có khả năng gọi đến một mô hình mạnh.

marsbit1 giờ trước

"Sở Hữu" Hay "Thuê Mướn" Trí Tuệ? Câu Hỏi Mới Cho Khởi Nghiệp AI

marsbit1 giờ trước

Xu hướng chứng khoán Mỹ (19/6): Đàm phán Mỹ-Iran kết thúc, phí bảo hiểm địa chính trị giảm, chip tỏa sáng lập đỉnh cao mới, nhóm năng lượng dẫn đầu đà giảm

**Thị trường chứng khoán Mỹ (19/6): Hiệp định Mỹ-Iran làm tiêu tan phí bảo hiểm địa chính trị, chip đơn độc lập cao mới, năng lượng dẫn đầu đà giảm** Thứ Năm, thị trường tăng điểm nhờ hai yếu tố chính: hiệp định tạm thời Mỹ-Iran được ký kết tại Geneva, làm dịu lo ngại địa chính trị và mở lại eo biển Hormuz, cùng với đà tăng mạnh mẽ của cổ phiếu ngành bán dẫn. **Diễn biến thị trường:** * Chỉ số chính tăng điểm: S&P 500 (+1.08%), Nasdaq (+1.91%), đảo ngược hai ngày giảm liên tiếp. Chỉ số bán dẫn Philadelphia tăng hơn 6%, lập kỷ lục mới. * **Ngành bán dẫn tỏa sáng:** Thông tin về thỏa thuận hợp tác thiết kế và gia công giữa Apple và Intel (theo bài đăng của Trump) thúc đẩy cổ phiếu Intel tăng mạnh (~10.5%). Cổ phiếu bộ nhớ như SanDisk, Micron cũng tăng theo. Động lực chi tiêu vốn cho AI vẫn được khẳng định. * **Năng lượng thua lỗ:** Dầu thô WTI giảm ~2%. Cổ phiếu năng lượng như ExxonMobil, Chevron giảm, biến ngành này từ người chiến thắng thành kẻ thua cuộc trong tuần, do phí bảo hiểm địa chính trị biến mất. * **Dòng tiền luân chuyển:** Vốn chảy từ các ngành phòng thủ và năng lượng sang chuỗi cung ứng công nghệ và bán lẻ tự chọn. **Viễn cảnh & Rủi ro:** * Chỉ số sợ hãi VIX giảm mạnh, cho thấy tác động từ quyết định diều hâu của Fed (FOMC) đã nhanh chóng tiêu tan. * Lợi suất trái phiếu Mỹ dao động nhẹ, thị trường vẫn định giá khả năng tăng lãi suất vào tháng 9. * Áp lực ngắn hạn đối với SpaceX do lo ngại về đợt phát hành trái phiếu 20 tỷ USD tiềm năng. * Tuần tới, dữ liệu PCE, PMI sơ bộ và báo cáo tài chính của Micron sẽ là những chất xúc tác quan trọng, đặc biệt để kiểm chứng nhu cầu AI. Việc tái cấu trúc chỉ số Russell dự kiến sẽ gây ra biến động cho cổ phiếu vốn hóa nhỏ. **Góc nhìn:** Đợt phục hồi dựa trên hai trụ cột: **1) Yếu tố địa chính trị (Mỹ-Iran) có tính chất một lần** và đã định giá xong. **2) Động lực từ ngành chip/AI có tính bền vững hơn**, được hỗ trợ bởi cơ bản về chi tiêu vốn. Triển vọng thị trường sẽ phụ thuộc nhiều vào dữ liệu lạm phát PCE sắp tới và cách thức Fed phản ứng.

marsbit1 giờ trước

Xu hướng chứng khoán Mỹ (19/6): Đàm phán Mỹ-Iran kết thúc, phí bảo hiểm địa chính trị giảm, chip tỏa sáng lập đỉnh cao mới, nhóm năng lượng dẫn đầu đà giảm

marsbit1 giờ trước

MicroStrategy Có Sẽ Rơi Vào Vòng Xoáy Tử Thần? Xu Hướng Kinh Tế Vĩ Mô Nửa Cuối Năm Ra Sao?

Tác giả thảo luận với nhà đầu tư công nghệ Didier về những diễn biến gần đây trên thị trường tiền mã hóa và chứng khoán Mỹ. Nội dung chính bao gồm: 1. **Áp lực từ MicroStrategy:** Nguyên nhân chính khiến Bitcoin gần đây giảm giá được cho là do thị trường định giá lại kỳ vọng MicroStrategy sẽ bán Bitcoin một cách liên tục với khối lượng nhỏ để chi trả cổ tức cho cổ đông ưu đãi, nhằm duy trì nguyên tắc "trung lập về lượng Bitcoin trên mỗi cổ phiếu". Dù vậy, quan điểm lạc quan thận trọng cho rằng đây chủ yếu là áp lực cấu trúc và khó dẫn đến "vòng xoáy tử thần" trừ khi có thêm cú sốc hệ thống lớn. 2. **Token - Lực lượng lao động mới:** Sự bùng nổ của các cổ phiếu AI (mô-đun quang, bán dẫn, trung tâm dữ liệu) trên thị trường chứng khoán Mỹ có động lực cốt lõi từ việc token đang trở thành yếu tố sản xuất và "lực lượng lao động" mới. AI và token đang thay thế nhiều công việc tri thức, khiến cấu trúc doanh nghiệp thay đổi, tập trung vào sức ảnh hưởng và ra quyết định. Xu hướng này được dự báo sẽ nâng cao tỷ suất lợi nhuận và có tính bền vững. 3. **Chuyển hướng của sàn giao dịch:** Việc các sàn giao dịch tiền mã hóa (CEX) mở kênh cho chứng khoán Mỹ là bước đi tự nhiên để trở thành kênh phân phối tài sản thực có giá trị, trong bối cảnh tài sản gốc trên blockchain có giá trị nội tại bền vững còn hạn chế. Về lâu dài, điều này có thể thúc đẩy việc token hóa tài sản thực và xây dựng cơ sở hạ tầng cho nền kinh tế máy móc trên chain. 4. **Triển vọng thị trường:** Bối cảnh vĩ mô nửa cuối năm được nhìn nhận thận trọng hơn do áp lực điều chỉnh thị trường và các yếu tố như bầu cử giữa kỳ Mỹ. Tuy nhiên, tiềm năng tăng năng suất từ AI vẫn mạnh mẽ về dài hạn. Lĩnh vực tiền mã hóa dự kiến sẽ chuyển sang giai đoạn trưởng thành hơn, tập trung vào tài sản thực và ứng dụng công nghiệp, thay vì chỉ đầu cơ các altcoin thuần túy. Sự kiện ngày 10/11 được coi là đã gây tổn thất nặng nề cho thanh khoản và làm suy yếu đáng kể cơ hội cho một đợt bùng nổ altcoin mới.

marsbit1 giờ trước

MicroStrategy Có Sẽ Rơi Vào Vòng Xoáy Tử Thần? Xu Hướng Kinh Tế Vĩ Mô Nửa Cuối Năm Ra Sao?

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片