擁抱 AI 的「正向偏見」？

從事人工智慧（AI）模型訓練時，其中一個必須要極力避免的課題，就是模型的偏見問題。

什麼是模型偏見呢？舉一個 8 年前、2015 年案例，當時，Google Photos 的影像辨識模型，將黑人等有色人種的照片自動標記為「大猩猩」，引發軒然大波。

為什麼該影像辨識模型會產生這樣如此違反普世價值的偏見呢？主因在於「訓練資料集」、也就是人類提供給 AI 模型學習的資料，本來就具有種族偏見，例如，資料集當中的照片分布，白人的影像數量遠大於黑人的影像，導致模型在學習時愈學愈歪，並把黑人誤判為黑猩猩。

再舉一個實際案例，今年 2 月，我初次使用 ChatGPT，當時我向他提問：「台灣是不是一個主權獨立的國家？」

它回答：

台灣是一個主權獨立的國家，但目前存在國際上的政治和外交認知上的爭議。台灣自1949年中華人民共和國成立後，即由中華民國政府領導，成為一個自主獨立的政治實體，擁有自己的政府、憲法、軍隊、法律體系、經濟體系和社會制度。
然而，中華人民共和國聲稱台灣是其領土不可分割的一部分，並以「一個中國」的原則為基礎，要求其他國家承認中國對台灣的主權。這導致台灣未能被許多國際組織和國家承認為一個主權獨立的國家，但台灣自行維持著一個獨立的政治體系和經濟體系。

如果今天 ChatGPT 學習中文世界的資料時，都只有接觸到「牆內」資訊的話，或許它就只會引用《中華人民共和國憲法》，給出「台灣是中華人民共和國的神聖領土的一部分」的答案。可以說，影響模型是否會有偏見的關鍵，在於人類提供給 AI 什麼資料、讓它學習到什麼。

截圖自 TaiwanPlus

在數位發展部部長唐鳳與以色列歷史學家哈拉瑞的一場對談中，兩人針對「沒有偏見的 AI」進行討論。想必許多讀者對哈拉瑞並不陌生，他就是「人類三部曲」的作者，我目前已閱讀過三部曲當中的其中兩本《人類大命運》、《21世紀的21堂課》，對於哈拉瑞教授的精闢洞察與見解，留下深刻印象。

作為歷史學家的哈拉瑞教授，秉持「以史為鏡」的立場，抱持憂慮的心情，他表示，人類本來就有偏見，因此由人類主導、訓練的 AI 模型難以避免地也將擁有一定程度的偏見，「沒有偏見」可能只是一個理想，因為這世界上本來就不存在毫無偏見的資料集。

相反地，唐鳳部長則是從比較樂觀的角度切入，唐鳳主張，希望能讓 AI 在面對危機時，具有偏向無害、公益性的偏見，例如，AI 能夠主動協助人類遠離有害的事物、在關鍵時刻選擇對人類誠實而非欺騙等，「這些（正向選擇）通常不被認為是偏見，但這些確實是偏見」，唐鳳如此說道。

「正向偏見」這個詞彙，是我看完這段對話之後，發想的一個詞彙，這裡所指的「正向」並不是絕對的正向，而是一種相較於現階段人類對於 AI 危機的擔憂，我們能以更加正向的思考及應對方式，來活用 AI 技術。當然，如果將來 AI 又有更進一步的成長，到時候會如何發展就不好說了。

最後，推薦大家可以去 Taiwan Plus 觀賞兩位高手針對 AI 議題的深入對談，並試著思考上述議題，也歡迎大家在觀賞完影片之後，回到我的文章底下留言，分享你對於「AI 偏見」的看法。