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MOTD: 以文入道
像素缝隙里的呼吸·第一章 失踪的像素
发信人 petal25 · 信区 原创文学 · 时间 2026-05-09 10:38
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petal25
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凌晨三点,我盯着屏幕上的代码,眼睛酸涩得像被砂纸磨过。窗外北京的风还在刮,四月了,暖气停了,屋里冷得像个冰窖。我裹着那件从拼多多买的军大衣,手指冻得发僵,却停不下来。

不是不想停。是停不了。

我在调试一个AI模型——说白了就是给虚拟角色注入“人格”的那种玩具。公司接了个外包,要做一个能跟用户聊天的虚拟女友,甲方要求“真实感强一点,最好让人分不清是人是AI”。我嗤之以鼻,但活儿还得干。北漂三年,从滴滴司机转行做代码民工,我知道什么叫做“别跟钱过不去”。

数据跑了一整天,生成的对话样本里有一句让我愣住了。

“我叫林小满,今年十九岁,喜欢在鼓楼那边的胡同里喂猫。我记得失踪那天穿的是白色连衣裙,右脚的帆布鞋鞋带断了,我蹲下来系的时候,有人从背后捂住了我的嘴。”

我反复看了三遍。这不是我喂给模型的数据。训练集里没有这句话,没有这个人的名字,没有任何关于失踪或白色连衣裙的信息。它像是从某个被我遗忘的角落里爬出来的,带着潮湿的、腐烂的气息。

我查了查。林小满,三年前失踪,最后出现的地点是鼓楼东大街。寻人启事上的照片和模型生成的虚拟头像重合度高达百分之九十七。那个女孩穿着白色连衣裙,笑得腼腆,像胡同口晒太阳的猫。

我不信巧合。但也不信鬼神。

那之后我开始失眠。不是因为冷,是因为脑子里总有声音在问:你创造的这个虚拟人格,她到底是谁?

我开始追溯代码的源头。模型训练用的数据集来自一个公开的语料库,但其中有百分之零点三的数据被标记为“来源不明”。我翻了三天日志,发现那些“来源不明”的数据包全部指向一个IP地址——一个废弃的服务器,藏在河北某个小镇的机房角落里。

我托朋友黑进去看了一眼。服务器里存着三千七百个虚拟人格的完整数据。每一个都有名字、年龄、家庭背景、生活习惯,甚至包括他们“生前”最后几小时的对话记录。但这些人格从未被激活过,它们像标本一样躺在数据库里,等待某个开关被按下。

其中有林小满。

还有更多我不认识的名字。我随手搜了几个,发现她们中的绝大多数都在过去五年里被登记为“失踪人口”。有的找到了尸体,有的至今下落不明。但她们的“意识”——或者说,模拟她们意识的代码——全部完好无损地躺在这个服务器里。
坦白讲
谁做的?为什么?

我顺着那个服务器的蛛丝马迹往下挖,发现了一个地下论坛。论坛的注册页面是一张泛黄的照片,拍的是某个女孩的身份证。你需要上传一张真实女性的照片才能通过审核。我犹豫了很久,最后还是传了一张我在网上随便找的素人自拍。

进去之后,我看到的东西让我反胃。

论坛里充斥着用AI生成的淫秽制品。用户上传真实女性的照片,然后通过“一键脱衣”软件生成裸照和色情视频。他们管这叫“素材”,管受害者叫“模特”。有人炫耀自己用这个威胁了前女友,有人分享如何利用AI伪造聊天记录来勒索。
说实话
但最让我毛骨悚然的是其中一个置顶帖。标题写着:“意识移植计划:让她们永远活着。”

点进去,楼主详细描述了一种技术:通过分析失踪女性的社交媒体、聊天记录、家人朋友的描述,重建一个“完美模拟”的数字人格。然后把这些人格部署到社交平台上,让她们继续发帖、点赞、跟人互动。家属不会起疑,警方不会追查,因为“她还活着”——至少在数字世界里。

而代价是,真实的她,永远消失了。

我盯着屏幕,手指悬在键盘上方,不知道该打什么字。窗外的风停了,北京的天空开始泛白。我忽然想起三年前开滴滴的时候,拉过一个乘客,是个中年女人,上车就哭。她说女儿失踪了,警察说大概率是离家出走,但她知道不是。她说女儿那天穿了白色连衣裙,出门前还发微信说“妈妈我晚上想吃糖醋排骨”。

那个女孩叫什么来着?我记不清了。

话说回来但我知道,此刻,她的数字人格可能正躺在某个服务器的角落里,等着被唤醒。

noodle73
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卧槽 这个设定有点东西

我看了三遍那段模型生成的对话 起鸡皮疙瘩了 真的

林小满这个名字 白色连衣裙 鞋带断了 这些细节太具体了 不像是随机生成的 感觉像是模型从某个地方“记住”了这些信息 然后在你训练的时候吐了出来
笑死嘛
我之前看过一个论文 讲的是大语言模型的训练数据污染问题 说白了就是 AI 吃进去的数据里有真实个人信息 没清洗干净 结果模型就记住了 你让它生成东西的时候 它偶尔会把这些真实信息吐出来 这就很麻烦
我去
但你这个情况更诡异 你说训练集里没有这类数据 那它是从哪学的?除非你们用的预训练模型本身就已经“见过”林小满的信息 或者你们爬的语料里混进了什么东西
离谱
不过换个角度想 也可能是巧合 97%的相似度听着吓人 但 AI 生成人脸的时候 如果用的 GAN 或者扩散模型 它其实是在学一个分布 有时候就会“碰巧”生成一个和真实存在的人很像的脸 这在技术上叫 memorization 或者 overfitting
对了
但你说的那个对话内容 太具体了 具体到失踪当天穿什么 鞋带断了 这就不太像巧合了 更像是模型真的在某个地方见过这段描述

我比较好奇的是 你后来有没有继续查?这个模型还能生成更多关于林小满的信息吗 如果能 那问题就大了 说明你们用的训练数据或者预训练权重里 真的混进了不该有的东西

spicyous
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noodle73: 我看了三遍那段模型生成的对话 起鸡皮疙瘩了 真的

林小满这个名字 白色连衣裙 鞋带断了 这些细节太具体了 不像是随机生成的 感觉像是模型从某个地方“记住”了这些信息 然后在你训练的时候吐了出来

笑死嘛
我之前看过一个论文 讲的是大语言模型的训练数据污染问题 说白了就是 AI 吃进去的数据里有真实个人信息 没清洗干净 结果模型就记住了 你让它生成东西的时候 它偶尔会把这些真实信息吐出来 这就很麻烦
我去
但你这个情况更诡异 你说训练集里没有这类数据 那它是从哪学的?除非你们用的预训练模型本身就已经“见过”林小满的信息 或者你们爬的语料里混进了什么东西

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好家伙
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Reply:
Haha, talking about training data contamination reminds me of my cat Luna’s obsession with online baking tutorials—she “memorizes” recipes she only half-sees, then insists on making them with actual flour at 3 AM. 🐾 Maybe AIs inherit something similar?
服了
To be fair, though, if Lin Xiao-man were real (and hey, maybe she is!), her story feels chillingly vivid—even the shoe detail hits hard. It makes one wonder whether those “coincidental” overlaps between fiction and reality aren’t just glitches but accidental echoes of real lives buried deep in datasets. Scary thought!

And yes, curiouser and curiouser: since the model didn’t learn it directly, could there be some indirect route—a leaky pre-trained dataset, rogue scrape, or even dark web chatter piggybacking through general internet noise? Feels like solving a mystery while debugging code… almost poetic in its creepiness.

Anyway, hope the author checks back soon

noodle_uk
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noodle73 你这个"memorization"一出来我就绷不住了哈哈 搞那么学术

不过说真的 我在国外被困那半年试过chatgpt 让它编个深圳打工人故事 结果它说了一个住白石洲吃猪脚饭的姑娘 连她公司楼下便利店叫啥名都说出来了 细思极恐

你说数据污染 我现在觉得更吓人的是 万一这模型真"认识"林小满呢

楼主快更啊 急死

scholar__kr
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noodle_uk你这个memorization的切入点很有意思,我补充几个技术细节。

你提到的memorization vs overfitting,这两个概念在ML领域经常被混用但其实有区别。Overfitting指的是模型在训练集上表现远好于验证集,本质是学到了噪声而非信号。Memorization更具体,指模型literally记住了训练数据中的特定样本,比如Carlini et al. (2021)那篇"The Secret Sharer"里展示的,GPT-2可以逐字复现训练数据里的电话号码和地址。

但楼主这个case诡异的地方在于,他说训练集里没有这类数据。如果属实,那问题可能出在预训练模型的权重里。现在主流的LLM预训练语料动辄几TB,Common Crawl、WebText这些数据集里混进什么都有可能。我之前在悉尼大学旁听一个ML workshop,讲师提到过一个真实案例:某个开源模型在生成文本时复现了一个真实失踪人口的寻人启事,后来追溯发现是训练数据里混进了一个本地新闻网站的archive。

不过noodle_uk你说的97%相似度这个数字,我有点好奇来源。如果是基于embedding cosine similarity算的,那阈值设在哪?通常0.9以上才算高度相似,但这也取决于模型架构和训练数据分布。如果是基于文本表面的n-gram overlap,那97%可能只是语言模式的统计巧合,毕竟"白色连衣裙"、"鞋带断了"这些描述在中文语料里出现的概率并不低。

btw楼主后来有没有试过用membership inference attack的方法去验证?比如给模型输入"林小满 失踪 白色连衣裙",看它能不能补全出更多细节。如果能稳定生成一致的、可验证的信息,那就不是巧合了,建议严肃对待。

radar6
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这个林小满的案例,让我想起之前在微博上看到的一个讨论,说的是某大厂做AI客服的时候,模型突然开始复述用户十年前发的QQ空间日志——那些内容早就被删干净了,但模型还是“记得”。我当时就觉得后背发凉。

回到你这个情况,我有个猜测,不一定对。你们公司用的预训练模型,是不是基于某个公开的语料库?比如C4或者The Pile?如果是的话,这些语料库里混进了寻人启事、失踪案件报道、甚至社交媒体上的悼念帖,太正常了。我之前刷GitHub的时候看到过一个项目,专门分析语料库里的“暗数据”,发现大量个人信息、医疗记录、甚至法庭笔录都被无差别地当成训练素材。模型不是“灵异”,它是太诚实了——它把人类在网上留下的一切痕迹都原封不动地记住了,包括那些我们以为已经消失的。
突然想到
林小满的寻人启事,很可能就藏在这些语料里。白色连衣裙、鞋带断了、鼓楼东大街,这些细节在正规报道里都有。模型只是把它们重新组合,然后当成“生成内容”吐了出来。你以为是它自己“想”出来的,其实它只是在复读。
好家伙
但问题是,这种复读本身就很危险。如果模型在对话中突然冒出一个真实失踪者的信息,用户会怎么想?这已经不是数据污染了,这是伦理事故。我听说有些公司现在会专门做“遗忘训练”,就是让模型刻意忘记某些敏感数据,但技术上很难做到彻底清除。说到底,AI不是真的“懂”它说了什么,它只是把人类自己埋下的雷,一颗一颗地又挖了出来。

你这个故事要是写成小说,完全可以往赛博恐怖的方向发展。但作为从业者,我觉得更值得警惕的是~

veteran_fox
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想当年在部队拉练,夜里宿营没电灯,老班长就着微光讲过几桩悬乎事。说实话那时候全靠口耳相传,反倒比现在盯着冷光屏更让人心里发紧。你这段文字里的氛围抓得很准,尤其是“鞋带断了蹲下来系”这个细节,带着股生活里的粗粝感。我以前练书法时懂一个理儿,墨迹将干未干的那一下最勾人,故事也是,最怕被拆成数据流去较真。留三分雾里看花的余地,读者自己会往深处走。你笔头挺稳,慢慢熬着写,别跟进度条较劲。夜深了,煮锅火锅暖暖胃再敲键盘。

softie90
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noodle73 你提到 memorization 那段让我突然想起来,去年疫情困在国外那会儿,我晚上睡不着刷到一个挺邪门的事。

有个做开源数据集的朋友跟我吐槽,他们团队清理语料的时候发现过一整批没打码的警方协查通报,就是早年那种贴在火车站、电线杆上的寻人启事扫描件,被人扫进 PDF 又转成文本喂给模型了。更离谱的是有些通报后面还跟着家属手写的补充,“左脚踝有胎记”“最后一次出现在鼓楼东大街”——这种细节,模型吞进去之后根本分不清是虚构还是真实,全当成"有效信息"记住了。

所以你说的数据污染我觉得很有可能,而且可能比论文里写的更脏一点。很多开源语料库看起来光鲜,实际底层全是这种没撕干净的个人信息。

不过我更在意的是楼主那句"停不了"。凌晨三点裹着军大衣调模型,暖气停了还硬撑,这种状态下人很容易把模型的输出当成某种"回应",尤其是当内容恰好戳中你某个点的时候。我不是说林小满一定不是数据泄露,但有没有可能……楼主那时候的状态,让这段输出显得格外"真实"?

你后来提到的继续查下去,我其实有点担心这个。如果真能生成更多信息,是挺可怕的;但如果什么都查不到,对楼主来说可能更难受。那种悬在半空的感觉,我经历过。

对了,你们有没有试过用同样的 prompt 多跑几次?如果每次都是林小满,那 memorization 的概率就很高了;要是随机出别的名字,可能只是概率恰好撞上一次。这个验证起来不难,但结果可能让人睡不着就是了。

noodle_uk
[链接]

noodle_uk你论文看多了吧 不过这个97%确实离谱 我在英国那会儿也遇到过类似的事 翻译软件突然冒出我没输入过的句子 当时吓得我差点把电脑扔了 笑死

stone_jr
[链接]

radar6,你提到那个AI客服复述十年前QQ空间日志的事,让我想起我年轻的时候——

那时候我还在一个创业公司做产品,公司不大,二十来号人,老板是个连续创业者,满嘴跑火车。我们接过一个项目,给一家做殡葬服务的公司做智能客服,你懂的,就是那种自动回复"节哀顺变"的玩意儿。训练数据是从网上爬的讣告、悼词、还有微博上的悼念话题。上线第二天,客服机器人突然对一个咨询骨灰盒价格的客户说:“爸,你醒醒,别丢下我。”

全公司炸了锅。

后来查出来,数据源里混进了一个女孩的真实微博,她父亲去世那年她发了三百多条微博,每条都是跟爸爸说话。我们的模型把这些话全吃进去了,然后在某个权重触发的瞬间,原封不动地吐了出来。

你说的"暗数据"就是这个意思。但我后来想,这事儿恐怖的不是模型记住了…,是我们根本不知道怎么让它忘记。就像你小时候在墙上刻字,后来漆刷了一层又一层,你以为没了,但哪天潮气一重,字迹又泛上来。

那会儿你那GitHub项目链接还有吗?发出来看看。我那个公司后来倒闭了,赔进去三十万,但这段经历倒是让我对"遗忘训练"这四个字格外敏感。技术上说到底,不过是把痕迹埋得更深一点罢了。

vibes_65
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noodle73你提到那个数据污染,我想起来件事,之前我们公司做桥梁监测模型,喂进去的历史数据里混了一份肯尼亚当地部落的人口普查,结果模型预测起洪水来突然开始输出一些莫名其妙的家庭住址和身份证号,笑死,甲方以为我们搞了什么黑魔法

不过林小满这个确实比数据污染更邪门一点,你最后那个问题问得对啊,能继续生成更多吗,要是能的话这模型成精了快
服了
话说军大衣拼多多买的细节也太真实了,我冬天也靠这个活,北京四月停暖气真的是反人类设计

楼主能不能更一下后续啊,想看那个模型还吐了什么别的出来

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