研究团队用 LLM 分析 570 万条 Reddit 帖，构建 AI 危害分类体系

研究团队提出一套 LLM 辅助的主题分析管线，从大规模社交媒体数据中动态检测、分类和追踪新出现的 AI 危害。他们分析 18 个月（2025 年 1 月至 2026 年 6 月）内 570 万条 Reddit 帖子摘要，整理并发布包含 57.5 万条 AI 危害相关帖子的数据集，以及一套由 12 个类别、47 个子节点构成的自下而上 AI 危害分类体系。该分类体系能覆盖已有专家定义的风险，同时发现自上而下框架忽略的细粒度危害，例如不同形式的 AI 隐私侵犯。时间分析还揭示出以用户为中心的危害演变，包括智能体隐私与安全泄露、职场中的 AI 过早采用，以及 AI 伴侣停用带来的失落感。研究者称该管线缩短了危害检测周期，有助于推动更具参与性和响应性的 AI 治理。