向量数据库作为赋能AI的关键技术，其广泛应用也带来了新的伦理、安全和社会层面的考量。
10.1 数据偏见与歧视
嵌入模型引入的偏见：向量数据库存储的向量是由预训练的 澳大利亚电话号码库 嵌入模型生成的。如果这些嵌入模型在训练数据中存在偏见（例如，反映了社会中的刻板印象、性别歧视、种族歧视），那么这些偏见会被编码到向量中。当进行相似性搜索时，这种偏见可能会被放大，导致系统输出带有歧视性的结果或推荐。例如，在简历筛选系统中，如果训练数据中存在性别偏见，系统可能会倾向于推荐男性候选人。
搜索结果的放大效应：向量数据库的相似性搜索本质上是基于“匹配”和“聚类”。如果数据集中存在某些群体的数据不足或偏差，搜索结果可能会进一步固化或放大这种不足和偏差，导致“强者恒强，弱者恒弱”的效应。
10.2 隐私泄露与数据安全
向量的反向工程：虽然从向量直接还原原始数据通常是困难的，但在某些特定场景下，如果攻击者拥有足够的辅助信息和计算能力，理论上存在通过向量反向推导出敏感原始数据的风险，特别是对于高维且信息密度高的向量。
敏感信息泄露：向量数据库中可能存储着用户的行为习惯、地理位置、健康数据、财务状况等敏感信息。如果数据库遭受攻击或管理不当，这些信息的泄露可能导致严重的隐私问题。
滥用风险：高效的相似性搜索能力也可能被滥用，例如用于未经授权的人脸识别、大规模监控、政治宣传中的精准信息推送等，对公民自由和个人隐私构成威胁。