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

Giới thiệu: La bàn Thị trường

Glassnode ra mắt Market Compass, một công cụ tổng hợp dữ liệu giải quyết thách thức trong việc chọn lọc chỉ báo giữa hàng ngàn số liệu. Nó sử dụng bảy "lăng kính" (lens) để đánh giá thị trường Bitcoin, mỗi lăng kính được chấm điểm từ 0-100 và phân loại thành các trạng thái cụ thể. Bốn lăng kính có tính dự báo (Vĩ mô, Dòng vốn, Hành vi Nhà đầu tư, Cơ bản On-Chain) được kết hợp thành điểm tổng hợp (headline score) từ "Risk-Off" đến "Risk-On". Ba lăng kính độc lập (Vị trí Chu kỳ, Phái sinh, Luân chuyển Tài sản) mô tả cấu trúc thị trường hiện tại. Bản đọc hiện tại (với Bitcoin quanh 64.400 USD) cho thấy điểm tổng hợp là 14/100 (Risk-Off), phản ánh giai đoạn thị trường giảm thực sự. Điểm này chủ yếu bị kéo xuống bởi lăng kính Vĩ mô (23 - Thắt chặt) do đồng USD mạnh. Tuy nhiên, ba trong số bốn lăng kính dự báo khác đang cho thấy dấu hiệu phục hồi nhẹ từ đáy, cho thấy sự sửa chữa nội tại. Các lăng kính độc lập bổ sung bối cảnh: vị trí chu kỳ ở trạng thái "Capitulation", sổ đặt hàng phái sinh ở trạng thái "Light" (được phòng ngừa rủi ro tốt), và chỉ số luân chuyển cho thấy vốn đang nghiêng về altcoin chủ yếu do chúng giảm ít hơn Bitcoin chứ không phải do một đợt tăng mới. Tóm lại, Market Compass mô tả một thị trường đang trong giai đoạn tìm đáy nhưng chưa có sự đảo chiều rõ ràng, với chìa khóa then chốt là đồng USD cần giảm trở lại dưới đường trung bình 200 ngày.

insights.glassnode3 giờ trước

Giới thiệu: La bàn Thị trường

insights.glassnode3 giờ trước

Nvidia CPU áp sát, RISC-V Trung Quốc đối đầu: Quan sát sâu về bán dẫn (Phần 4)

Tuần này, tin tức về việc NVIDIA chuẩn bị cung cấp CPU Vera cho khách hàng Trung Quốc từ tháng 8, với giá hơn 20.000 USD mỗi chip, một lần nữa làm nổi bật bài toán về sự phụ thuộc vào kiến trúc Arm và nhu cầu cấp thiết về một lựa chọn thay thế tự chủ, kiểm soát được cho hạ tầng AI. Trong bối cảnh đó, RISC-V đang nổi lên như một con đường tiềm năng, được thúc đẩy mạnh mẽ tại Trung Quốc đại lục bởi nhu cầu an ninh chuỗi cung ứng, giảm chi phí, chủ quyền công nghệ và làn sóng ứng dụng AI. Mặc dù đã thành công trong lĩnh vực nhúng, RISC-V đang chinh phục thách thức lớn nhất: điện toán hiệu năng cao (HPC) cho máy chủ và trung tâm dữ liệu. Ngành công nghiệp coi điểm chuẩn SPECint 15 (trên mỗi GHz) là "tấm vé vào cửa" cho câu lạc bộ HPC. Nhiều công ty Trung Quốc, cả từ cộng đồng mã nguồn mở lẫn thương mại, tuyên bố đã đạt hoặc vượt ngưỡng này, với xung nhịp vượt 3 GHz. Sự tiến bộ không chỉ dừng ở lõi đơn lẻ; trọng tâm đã chuyển sang toàn bộ "hệ thống con tính toán", bao gồm mạng NoC nhất quán, các tính năng RAS, quản lý từ xa (BMC/IPMI) và khả năng chịu lỗi (Partial Goods). Một bước ngoặt quan trọng là sự xuất hiện của bộ xử lý máy chủ RISC-V 40 lõi, tuân thủ 100% tiêu chuẩn RVA23 mà không có tập lệnh tùy chỉnh, thể hiện cam kết về khả năng tương thích phần mềm lâu dài thay vì tối ưu hóa điểm chuẩn ngắn hạn. Lợi thế cốt lõi của RISC-V nằm ở kiến trúc mô-đun mở, cho phép tùy chỉnh sâu cho các tải AI đa dạng và tiềm năng thống nhất ngăn xếp phần mềm, giảm gánh nặng trùng lặp cho các nhà phát triển chip AI. Tuy nhiên, con đường phía trước vẫn còn nhiều thách thức "cứng": hệ sinh thái phần mềm chưa hoàn thiện và bị phân mảnh, công cụ EDA và xác minh thiết kế còn hạn chế, hiệu suất và hiệu suất năng lượng trên mỗi lõi cần được cải thiện, cùng với những ràng buộc về công nghệ bán dẫn tiên tiến. Tóm lại, khi NVIDIA với Vera tiếp tục thống trị, RISC-V đại diện cho một con đường chiến lược dài hạn cho Trung Quốc. Cánh cửa vào thị trường HPC đã mở với những tiến bộ đáng kể về phần cứng và tư duy hệ thống. Tuy nhiên, hành trình để phá vỡ "tam giác bất khả thi" (thịnh vượng, kiểm soát, tự chủ) và xây dựng một hệ sinh thái cạnh tranh với các pháo đài như CUDA của NVIDIA vẫn còn dài và đòi hỏi sự kiên trì giải quyết những công việc khó khăn, kém hào nhoáng trong nhiều năm tới.

marsbit3 giờ trước

Nvidia CPU áp sát, RISC-V Trung Quốc đối đầu: Quan sát sâu về bán dẫn (Phần 4)

marsbit3 giờ trước

Stratosphere, Pudgy Penguins và Streamex Đồng Tổ Chức Bữa Tối VIP Founders Table Trong Khuôn Khổ ETHConf 2026 và NYC Tech Week

Vào ngày 9 tháng 6 năm 2026 tại New York, Stratosphere cùng với Pudgy Penguins và Streamex đã tổ chức bữa tối VIP Founders Table kín trong khuôn khổ ETHConf 2026 và NYC Tech Week. Sự kiện chỉ dành cho khách mời đã quy tụ các nhà lãnh đạo từ nhiều lĩnh vực bao gồm tài sản kỹ thuật số, công nghệ, AI, tài chính truyền thống và vốn tổ chức. Các khách mời tham dự đến từ các tổ chức hàng đầu như Citi, BitMine, BitGo, Pyth Network, Delphi Digital và nhiều công ty khác. Mục tiêu của hình thức Founders Table là tạo một không gian riêng tư, không có chương trình nghị sự sân khấu, để các cuộc trò chuyện diễn ra tự nhiên giữa những người có ảnh hưởng. Stratosphere đóng vai trò kết nối mạng lưới nhà sáng lập và nhà đầu tư, Pudgy Penguins mang thương hiệu cộng đồng mạnh mẽ, trong khi Streamex tập trung vào chủ đề token hóa vàng và hàng hóa. CEO Stratosphere, Hassan Shaikh, chia sẻ lạc quan về giai đoạn phát triển tiếp theo của tài sản kỹ thuật số, đặc biệt là token hóa hàng hóa. Bữa tối này củng cố vị thế của Stratosphere như một đối tác hệ sinh thái, giúp các dự án kết nối và phát triển bền vững. Chuỗi sự kiện Founders Table dự kiến sẽ tiếp tục được tổ chức xung quanh các hội nghị lớn trên toàn cầu.

TheNewsCrypto6 giờ trước

Stratosphere, Pudgy Penguins và Streamex Đồng Tổ Chức Bữa Tối VIP Founders Table Trong Khuôn Khổ ETHConf 2026 và NYC Tech Week

TheNewsCrypto6 giờ trước

Phân Tích Tăng Trưởng Notion: Từ Công Cụ Ghi Chú Đến 100 Triệu Người Dùng, Notion Xây Dựng Ba Vòng Xoáy Tăng Trưởng Về Sản Phẩm, Mẫu Và Cộng Đồng Như Thế Nào

Trong suốt hành trình 10 năm, Notion đã phát triển từ một công cụ ghi chú thành một nền tảng quản lý tri thức và cộng tác với 100 triệu người dùng, nhờ vào một hệ thống tăng trưởng phức tạp nhưng tự nhiên. Bài viết phân tích ba bánh đà tăng trưởng chồng lớp của Notion. **Bánh đà 1: Tăng trưởng dẫn dắt bởi Sản phẩm (Product-Led Growth):** Notion giảm thiểu rào cản bằng chiến lược miễn phí, cho phép người dùng cá nhân dễ dàng trải nghiệm giá trị ngay lập tức. Sản phẩm có tính lan truyền tự nhiên qua chia sẻ trang, mẫu và đặc biệt là cơ chế cộng tác, khiến người dùng tự mời đồng nghiệp tham gia, tạo ra hiệu ứng viral dựa trên nhu cầu công việc thực tế. **Bánh đà 2: Kinh tế Mẫu (Template Economy):** Để giải quyết vấn đề người dùng mới bối rối trước sự tự do của công cụ, hệ sinh thái mẫu đã ra đời. Các mẫu (từ chính thức và cộng đồng) biến khả năng trừu tượng thành giải pháp cụ thể, giảm chi phí kích hoạt và tạo kênh tăng trưởng SEO hiệu quả. Nó cũng tạo ra một cộng đồng người sáng tạo có lợi ích gắn liền với sự thành công của Notion. **Bánh đà 3: Tăng trưởng được Cộng đồng Thúc đẩy:** Cộng đồng Notion vượt xa một diễn đàn hỗ trợ, trở thành một tổ chức tăng trưởng phân tán. Người dùng không chỉ học hỏi mà còn cùng nhau sản xuất hướng dẫn, mẫu mã, case study và dịch thuật địa phương. Các chương trình như Đại sứ giúp Notion mở rộng toàn cầu một cách tự nhiên và đáng tin cậy. Cộng đồng biến người dùng thành nhà giáo dục và người truyền bá, tạo ra vòng tuần hoàn tự củng cố. **Mở rộng và Tương lai:** Notion tiến vào thị trường doanh nghiệp một cách tự nhiên theo hướng "từ dưới lên", thông qua việc thâm nhập từ các nhóm nhỏ và người dùng cá nhân trước. Trong thời đại AI, Notion tích hợp AI trực tiếp vào luồng công việc hiện có, nâng cấp giá trị sản phẩm và mẫu mã, mở ra cơ hội trở thành hệ điều hành công việc trong kỷ nguyên AI. Điều khó sao chép nhất ở Notion không phải là chức năng, mà là hệ sinh thái tổng thể đã được xây dựng: tài sản tri thức khổng lồ của người dùng, mạng lưới người sáng tạo, văn hóa cộng đồng và ba bánh đà tăng trưởng liên kết chặt chẽ, biến người dùng thành động lực phát triển liên tục cho chính nền tảng.

marsbit9 giờ trước

Phân Tích Tăng Trưởng Notion: Từ Công Cụ Ghi Chú Đến 100 Triệu Người Dùng, Notion Xây Dựng Ba Vòng Xoáy Tăng Trưởng Về Sản Phẩm, Mẫu Và Cộng Đồng Như Thế Nào

marsbit9 giờ trước

Hướng dẫn trải nghiệm thực tế thẻ AI WeChat: Liệu kỷ nguyên AI Shopping đã tới?

Tác giả: Alan | Biteye Content Team Ngày 17/6, WeChat chính thức ra mắt thẻ AI chuyên dụng. Theo mô tả, người dùng có thể đưa ra nhu cầu chi tiêu trong cuộc trò chuyện với Workbuddy (một Agent AI) và hoàn thành thanh toán qua thẻ này. Trải nghiệm thực tế cho thấy, đây không phải là tính năng "chi tiêu tự động hoàn toàn", mà là một lớp khả năng thanh toán được mở ra cho AI Agent, với mỗi giao dịch vẫn cần người dùng xác nhận. **Thẻ AI là gì?** Thẻ hoạt động như một "ví nhỏ" tách biệt với ví WeChat chính. Người dùng cần liên kết và nạp tiền vào thẻ này. Các giao dịch do AI khởi tạo sẽ ưu tiên trừ từ số dư độc lập này. **Cách kích hoạt:** Trong chat với Workbuddy, hỏi "Làm thế nào để sử dụng thẻ thanh toán AI chuyên dụng của WeChat?" -> Nhấp liên kết được cung cấp -> Quét mã QR bằng WeChat để liên kết và nạp tiền. **Các tình huống sử dụng được đề xuất:** Mua nội dung trả phí (báo cáo, dữ liệu), gọi API/tools trả phí, đăng ký/gia hạn dịch vụ. Tuy nhiên, tính năng này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và chưa dễ dàng tìm thấy các ứng dụng cụ thể. **Kiểm tra thực tế: Dùng Workbuddy đặt trà sữa Hi Tea (THẤT BẠI)** - Workbuddy không thể tự đặt hàng mà cần gọi Skill "Trợ lý sống Meituan". - Chỉ riêng việc tạo mã QR đăng nhập tài khoản Meituan đã tiêu tốn 185.37 điểm (vượt quá 150 điểm miễn phí nhận được mỗi ngày). - Sau khi đăng nhập và yêu cầu đặt trà, AI tạo được liên kết thanh toán qua thẻ AI. - Tuy nhiên, sau khi thanh toán, phát hiện AI đã mua nhầm một loại phiếu mua hàng (deal) trên Meituan không đúng với nhu cầu. **Nguyên nhân thất bại:** Vấn đề không nằm ở khả năng thanh toán của thẻ AI, mà ở chuỗi thực thi của Agent. Một tác vụ như "đặt trà sữa" đòi hỏi nhiều bước: hiểu nhu cầu, gọi đúng nền tảng, ủy quyền tài khoản, chọn đúng sản phẩm, xác nhận phương thức giao hàng,... Thẻ AI chỉ giải quyết được bước "thanh toán". Phần còn lại phụ thuộc hoàn toàn vào năng lực của Agent và Skill bên thứ ba. **Cơ chế an toàn hiện tại:** - **Nguồn tiền:** Chỉ sử dụng số dư trong thẻ AI. - **Xác nhận thanh toán:** Mỗi giao dịch đều cần người dùng xác nhận trên điện thoại. - **Tài khoản chính:** Không trực tiếp trừ tiền từ ví WeChat chính. - **Sản phẩm tại cửa hàng:** Sau thanh toán, người dùng vẫn cần đến cửa hàng để xác nhận sử dụng. **Kết luận:** Thẻ AI chuyên dụng của WeChat hiện giống một "ví nhỏ" có hạn mức kiểm soát được, cần xác nhận từng giao dịch và tách biệt với tài khoản chính. Nó đánh dấu một bước tiến trong việc tích hợp thanh toán cho AI, nhưng kỷ nguyên "AI Shopping" thực sự vẫn chưa bắt đầu, vì khả năng thực thi nhiệm vụ phức tạp của Agent vẫn còn nhiều hạn chế. Người dùng muốn trải nghiệm nên bắt đầu với số tiền nhỏ, các dịch vụ số và luôn kiểm tra kỹ thông tin sản phẩm trước khi xác nhận thanh toán.

marsbit9 giờ trước

Hướng dẫn trải nghiệm thực tế thẻ AI WeChat: Liệu kỷ nguyên AI Shopping đã tới?

marsbit9 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片