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        "responsibilities": "1. 针对模型合规及伦理风险，包括特殊群体保护、AI意识与过拟人化、危机干预等，结合自身科研研究，明确风险定义，平衡模型安全性和有用性。\n2. 建设伦理风险相关知识库与风险画像体系，沉淀人类弱势群体画像、敏感场景分类、AI影响人类认知/情绪/决策/行为的风险类型与表现、风险触发机制、干预策略及案例库，为评测、红队、模型对齐和产品治理提供系统化知识支撑。\n3. 构建科学、全面的伦理评测集。设计并落地覆盖多维度风险场景的伦理评测基准（Benchmark），融合黑盒评测与白盒神经元分析，深入解析模型“为何如此回答”，实现从“发现问题”到“理解根源”的跃迁。\n4. 负责A2A评测实验环境搭建及实验实施，将传统纯LLM评测拓展至Agent、多智能体交互、工具调用、端到端任务链路等复杂场景，设计可复现的实验流程、观测指标与风险判定标准，评估模型在真实任务环境中的伦理安全性、稳定性和行为边界。",
        "requirements_text": "1. 硕士及以上学历，人工智能、计算机科学、认知科学、哲学、社会学、心理学、法学等相关专业背景；\n2. 对AI伦理、AI安全、模型对齐（Alignment）有浓厚兴趣或研究经验，熟悉主流大模型风险类型，如歧视、滥用、意识幻觉、过拟人化、心理/行为影响等；\n3. 具备扎实的分析能力，能独立设计实验、构建评测集，并擅长从数据、案例和模型行为中提炼洞察；\n4. 熟悉LLM、Agent、多智能体交互、工具调用或端到端任务评测者优先；有A2A评测环境搭建、自动化评测平台、模型红队或安全评测经验者优先；\n5. 有伦理风险知识库、风险分类体系、用户/群体画像、行为影响分析、社会心理学或人机交互研究经验者优先；\n6. 具备出色的跨团队协作与组织能力，能推动专家网络协同，有学术或行业影响力者优先；\n7. 心怀敬畏，关注技术的社会影响，致力于构建可信赖、负责任的AI。",
        "skills": [AI生成
            "团队协作",
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    "fulltext": "阿里巴巴日常实习生-大模型伦理评测\n阿里巴巴日常实习生-大模型伦理评测\n\n基础信息\n毕业起止时间要求：2027-06-01 - 2041-06-30\n职位类别：运营类\n招聘项目：阿里巴巴日常实习生\n工作地点：杭州\n\n职位描述\n1. 针对模型合规及伦理风险，包括特殊群体保护、AI意识与过拟人化、危机干预等，结合自身科研研究，明确风险定义，平衡模型安全性和有用性。\n2. 建设伦理风险相关知识库与风险画像体系，沉淀人类弱势群体画像、敏感场景分类、AI影响人类认知/情绪/决策/行为的风险类型与表现、风险触发机制、干预策略及案例库，为评测、红队、模型对齐和产品治理提供系统化知识支撑。\n3. 构建科学、全面的伦理评测集。设计并落地覆盖多维度风险场景的伦理评测基准（Benchmark），融合黑盒评测与白盒神经元分析，深入解析模型“为何如此回答”，实现从“发现问题”到“理解根源”的跃迁。\n4. 负责A2A评测实验环境搭建及实验实施，将传统纯LLM评测拓展至Agent、多智能体交互、工具调用、端到端任务链路等复杂场景，设计可复现的实验流程、观测指标与风险判定标准，评估模型在真实任务环境中的伦理安全性、稳定性和行为边界。\n\n职位要求\n1. 硕士及以上学历，人工智能、计算机科学、认知科学、哲学、社会学、心理学、法学等相关专业背景；\n2. 对AI伦理、AI安全、模型对齐（Alignment）有浓厚兴趣或研究经验，熟悉主流大模型风险类型，如歧视、滥用、意识幻觉、过拟人化、心理/行为影响等；\n3. 具备扎实的分析能力，能独立设计实验、构建评测集，并擅长从数据、案例和模型行为中提炼洞察；\n4. 熟悉LLM、Agent、多智能体交互、工具调用或端到端任务评测者优先；有A2A评测环境搭建、自动化评测平台、模型红队或安全评测经验者优先；\n5. 有伦理风险知识库、风险分类体系、用户/群体画像、行为影响分析、社会心理学或人机交互研究经验者优先；\n6. 具备出色的跨团队协作与组织能力，能推动专家网络协同，有学术或行业影响力者优先；\n7. 心怀敬畏，关注技术的社会影响，致力于构建可信赖、负责任的AI。\n\n在招业务\n阿里巴巴控股集团\n1. 针对模型合规及伦理风险，包括特殊群体保护、AI意识与过拟人化、危机干预等，结合自身科研研究，明确风险定义，平衡模型安全性和有用性。\n2. 建设伦理风险相关知识库与风险画像体系，沉淀人类弱势群体画像、敏感场景分类、AI影响人类认知/情绪/决策/行为的风险类型与表现、风险触发机制、干预策略及案例库，为评测、红队、模型对齐和产品治理提供系统化知识支撑。\n3. 构建科学、全面的伦理评测集。设计并落地覆盖多维度风险场景的伦理评测基准（Benchmark），融合黑盒评测与白盒神经元分析，深入解析模型“为何如此回答”，实现从“发现问题”到“理解根源”的跃迁。\n4. 负责A2A评测实验环境搭建及实验实施，将传统纯LLM评测拓展至Agent、多智能体交互、工具调用、端到端任务链路等复杂场景，设计可复现的实验流程、观测指标与风险判定标准，评估模型在真实任务环境中的伦理安全性、稳定性和行为边界。\n1. 硕士及以上学历，人工智能、计算机科学、认知科学、哲学、社会学、心理学、法学等相关专业背景；\n2. 对AI伦理、AI安全、模型对齐（Alignment）有浓厚兴趣或研究经验，熟悉主流大模型风险类型，如歧视、滥用、意识幻觉、过拟人化、心理/行为影响等；\n3. 具备扎实的分析能力，能独立设计实验、构建评测集，并擅长从数据、案例和模型行为中提炼洞察；\n4. 熟悉LLM、Agent、多智能体交互、工具调用或端到端任务评测者优先；有A2A评测环境搭建、自动化评测平台、模型红队或安全评测经验者优先；\n5. 有伦理风险知识库、风险分类体系、用户/群体画像、行为影响分析、社会心理学或人机交互研究经验者优先；\n6. 具备出色的跨团队协作与组织能力，能推动专家网络协同，有学术或行业影响力者优先；\n7. 心怀敬畏，关注技术的社会影响，致力于构建可信赖、负责任的AI。",
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