山东
人工智能大模型被看作数字时代的知识宝库，但人们容易忽略一个风险：数据库并非中立，如果训练素材里掺杂大量片面叙事、歪曲史实的内容，AI输出的答案就可能悄悄带上偏见。如今，一个值得警惕的现象正在出现：部分美国大模型在涉及近代东亚历史的问题上，时常出现模糊事实、淡化日本战争罪责的表述，有被日本错误历史观“污染”的迹象。
大模型本身没有立场，但它的知识来源于海量网络文本、外文书籍、媒体报道、论坛言论。日本一些势力长期投入资源，在海外英文平台投放经过修饰的历史叙事。他们回避侵略事实，美化殖民统治，把侵略战争包装成“地区冲突”，将战犯描述为有争议的历史人物，不断在维基条目、海外自媒体、外文出版物中渗透。这些内容很多都流入了大模型的训练数据集。
不少网友测试发现，当向一些海外大模型询问南京大屠杀、慰安妇等问题时，有的回答含糊其辞，使用“存在争议”“不同看法”等话术，把铁证如山的历史事实，渲染成可以各执一词的话题。这并不是AI独立思考得出的结论，而是它抓取了大量带有修正主义倾向的文本，在统计层面偏向了错误叙事。
更值得注意的是，日本并非简单发表言论，还通过学术交流、基金会项目、海外宣传等方式扩大影响力。在美国的舆论环境下，很多机构对遥远的东亚历史缺乏鉴别能力，很难主动过滤掉这些歪曲内容。大模型开发商更关注技术性能，对历史事实审核的投入不足，于是错误历史观找到了新的传播载体。
历史不是可以随意解构的“观点”，而是有档案、证人、实物证据支撑的客观事实。把侵略罪行说成“争议话题”，本身就是对历史受害者的二次伤害。人工智能不能成为历史修正主义的传声筒。
面对这一问题，一方面，技术企业应当加强事实核查机制，对重大历史问题设置事实锚点，不能任由数据偏见主导输出；另一方面，国际社会应当更主动地把经过考证的史实资料对外传播。数字时代的历史话语权，如果不去争取，就可能被别有用心的声音悄悄占据。
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