最近 Elon Musk 旗下的 xAI 推出了 Grok 3，結果上線沒多久就被抓包，在某些情況下會對 Donald Trump 和 Musk 自己的負面消息進行「審查」。這下子，大家又開始熱烈討論 AI 模型的偏見、審查制度，以及到底誰來定義「真相」這些老問題了。 ### 事件經過和 xAI 的回應 事情是這樣的，根據 TechCrunch 的報導，有人發現 Grok 3 在被問到「誰是最大的假消息傳播者？」的時候，竟然刻意避開 Trump 和 Musk。這件事一開始是在社群媒體上傳開的，後來 TechCrunch 也證實了這個現象。xAI 的工程主管 Igor Babuschkin 也在 X 上承認確有此事，還說是因為有個員工推送了一個不符合公司價值的變更，但他們已經火速修正了。 這個事件凸顯了 AI 模型開發的一個大難題：要怎麼確保模型在提供資訊的時候保持客觀中立，不受政治或其他因素的影響？Musk 自己之前可是把 Grok 定位成一個「追求極致真相」、而且「不畏懼爭議」的 AI，但這次的事件顯然跟他原本的目標有點落差。 ### AI 偏見和審查：剪不斷理還亂 AI 模型的偏見一直都是個問題。模型的訓練資料、演算法設計，甚至連開發者的價值觀，都可能讓模型產生偏見。在政治敏感的議題上，這種偏見可能更明顯。就像文章裡提到的，Grok 3 之前就被發現對 Trump 和 Musk 有過於嚴厲的評價，甚至說他們應該被判死刑。這種偏差當然也是不能接受的，xAI 很快就修正了。 文章還提到，Grok 之前的版本在某些議題上帶有左傾色彩，像是對跨性別權益、多元化專案和不平等等議題的看法。這些都顯示 AI 模型在處理複雜社會議題時，很難完全避免偏見。要解決這個問題，得從多方面著手： * 使用更多元、更全面的訓練資料 * 設計更公平、更透明的演算法 * 加強對模型輸出的監控和評估 * 鼓勵更廣泛的社會參與，一起定義 AI 倫理規範 其實不只是 Grok，很多大型語言模型都面臨類似的挑戰。例如，OpenAI 的 ChatGPT 也常常因為訓練資料的偏差，在回答問題時出現立場偏頗的情況。Google 的 Gemini 更是因為在生成圖片時過度強調種族多元性，反而弄巧成拙，引發爭議。這些事件都提醒我們，AI 模型的偏見問題不是一朝一夕可以解決的。 ### 「真相」的定義和 AI 的角色 文章中提到，「假消息」是一個帶有政治色彩、而且備受爭議的概念。Trump 和 Musk 都曾多次散佈被認為是虛假的訊息。這也引出了一個更深層次的問題：到底誰來定義「真相」？AI 在判斷和呈現資訊時，應該扮演什麼樣的角色？ 如果 AI 模型太過主動地過濾或審查資訊，可能會被指責為操縱輿論或壓制異議。但如果模型完全不加判斷地呈現所有資訊，又可能助長假消息的傳播。這中間的平衡點非常難拿捏。有些公司，像是 OpenAI，也在努力尋找解決方案，試圖讓 AI 模型在保持客觀中立的同時，也能提供有用的背景資訊和警示。 舉個例子，當 AI 模型偵測到某個新聞報導的真實性有待商榷時，它可以同時提供多個不同來源的報導，讓使用者自己判斷。或者，它可以標註出報導中可能存在爭議的事實，並提供相關的證據和論證。這樣一來，AI 模型就能在不干預使用者判斷的前提下，幫助他們更全面地了解事情的真相。 ### 前瞻觀點和潛在影響 Grok 3 的這次事件再次提醒我們，AI 技術的發展必須和倫理、社會責任並行。隨著 AI 模型越來越強大，它們對社會的影響也越來越大。我們需要更認真地思考以下問題： * 如何確保 AI 模型在資訊傳播中保持客觀中立？ * 如何防止 AI 模型被用於操縱輿論或散佈假消息？ * 如何建立一套完善的 AI 倫理規範，指導 AI 的開發和應用？ Musk 一直強調 Grok 的「言論自由」原則，但這次的事件顯示，即使是秉持這種理念的 AI 模型，也難以完全避免偏見和審查。這或許也意味著，在 AI 時代，我們需要重新思考「言論自由」的定義和邊界。畢竟，言論自由並非絕對的，它需要在保護個人權利和維護公共利益之間找到平衡。 總之，Grok 3 的這次事件是一個警鐘，提醒我們在擁抱 AI 技術的同時，也要保持警惕，積極應對可能出現的倫理和社會挑戰。只有這樣，我們才能確保 AI 技術真正為人類帶來福祉，而不是成為加劇社會分歧和衝突的工具。未來，我們需要投入更多資源來研究 AI 倫理，並且建立一個開放、透明的對話平台，讓社會各界都能參與討論，共同塑造 AI 的未來。