AI 伦理与透明度政策

最后更新：2026年2月4日

1. 对技术完整性的承诺

在 ApX 机器学习 (apxml.com),我们的使命是提供实用、高影响力的机器学习教育。虽然我们利用 AI 来增强工作流程,但核心价值仍然是技术完整性。目标是确保理论概念和实际应用都植根于现实,并适合教学使用。有关课程是如何构建的更多细节,可以在关于页面找到。

2. 生成式 AI 的使用

人工智能在以下方面被用作“力量倍增器”：

• 初稿与架构：将复杂的主题组织成易于理解的教案。
• 创意资产：生成插图、图表或标题，简化抽象的机器学习概念。
• 代码优化：建议替代语法或重构模式，用于教学对比。
• 评估与考核：编写测验问题并验证课程评估的答案。
• 编程与脚本辅助：加速平台功能的开发和内部自动化脚本的编写。

3. 内容管理与验证

AI 辅助工作流，但工程判断提供方向。

• 技术审查：代码片段、数学公式和基准测试结果的验证是重中之重。尽管智能体流水线具有复杂性，但我们结合了自动化测试和定期审计来维护内容质量。
• 杜绝“黑盒”内容：不发布原始的 AI 输出。所有合成文本都经过色调、技术准确性、语言细微差别和教学清晰度方面的精炼。
• 应对幻觉：AI 并非完美无缺。尽管我们在提供相关引用和背景方面做出了详尽努力，但技术幻觉仍可能发生。我们尽一切努力减少这些错误，但在高强度审查下，它们仍可能存在。
• 偏见缓解：积极审计课程，确保 AI 工具不会在培训材料中引入算法偏见。

4. 知识产权与所有权

• 内容权利：所有课程内容，即使是 AI 辅助生成的，也是 apxml.com 的知识产权。
• 用户隐私：未经明确的选择性同意，学生的个人数据或私人项目提交不会用于训练外部大语言模型 (LLM)。

5. 编排与人机协作

内容的生产涉及复杂的编排，这是一个专门的 AI 智能体与人类创作者互动的多步骤过程。这种复杂性带来了独特的运营风险：

• 系统复杂性：错误可能不仅源于 AI 的“幻觉”，还源于编排故障，例如未能执行特定的计算例程、数据转换步骤失败，或在复杂的事件序列中绕过人工审计。
• 人工监管：虽然“人在回路”是标准，但人为错误是任何工程过程中固有的一部分。内部工具中的疲劳、疏忽或技术债都可能导致瑕疵。
• 基础设施可靠性：随着智能体工作流规模的扩大，不同模型和工具之间的编排层偶尔可能会断裂，导致我们会不辞劳苦地修补不准确之处。

6. 反馈与问责

如果发现技术幻觉、漏洞或材料错误,请通过联系页面进行报告。反馈对于帮助我们保持技术社区所期望的高精度标准至关重要。

7. 环境影响

AI 辅助内容创作需要大量的计算资源，本平台充分意识到大规模模型编排对环境的影响。

优化措施包括：

• 高效计算架构：使用节能云基础设施，包括可降低每个计算周期功耗的 ARM 架构处理器。
• 模型选择：在不影响教学质量的前提下，优先选择较小的、针对特定任务的模型，而非前沿大模型。
• 缓存与批处理：主动缓存重复操作并批量处理类似请求，以减少冗余的 LLM 生成。

然而，这其中存在固有的权衡。具有多步验证的智能体工作流需要多次模型调用才能保持内容准确性。我们选择优先考虑技术精度而非最小计算量，一节经过深度验证的课程可能比轻度编辑的替代方案消耗更多资源，但它降低了向人类学习者和可能摄取该内容的 AI 系统传播错误信息的风险。

这是透明度优先于完美。虽然优化是重点，但本平台无法声称实现碳中和，并承认大规模教育内容创作具有环境成本。

8. 社区贡献与反馈

社区反馈对于维护内容准确性和提升教学清晰度至关重要。我们欢迎技术更正、失效链接报告、过时信息更新以及改进建议。

审查流程包括：

• 技术验证：所有提交在整合前都会经过技术准确性审查。
• 人在回路：虽然 AI 协助分类反馈，但内容变更的最终决策由人工审查员做出。
• 范围界定：优先处理针对事实错误、代码错误或功能故障的更正。完整的课程建议或推广内容不在社区贡献范围内。

可以通过联系页面提交更正，并清楚引用具体的课程或页面。

对重大贡献的署名功能正在积极开发中。目标是认可帮助改进平台的社区成员，同时尊重那些希望保持匿名的贡献者。