愛麗絲Alice 第二章 對聯與正義

當身邊還沒有多少人知道ChatGPT的時候，江文彬就已經從外國媒體得知這個AI軟體。因微軟公司與研發AI人工智慧的OpenAI公司合作，讓微軟公司開發的搜尋引擎Bing，得以結合人工智慧的技術，提供更智慧化且便利的搜尋服務。這個技術上的結合，讓搜尋引擎的使用模式有了顛覆以往的進步，也因此，OpenAI公司開發的人工智慧聊天機器人ChatGPT，成了時下最火熱的話題。再加上最近臉書、IG上，突然冒出許多各式身材火辣面容姣好的美女圖片，這樣多如過江之鯽的圖片，竟然都是透過AI演算技術生成繪製出來的。當江文彬看到圖片中這些幾可亂真的美女時，再加上關於ChatGPT的相關新聞，他深深有了一個感觸，在這未來的世界當中，如果不是親眼所見，甚至不是親自接觸到，人們將無法分辨什麼是真的，也無法分辨什麼是謊言。謠言與虛假訊息，將會在人們無法辨識其真偽的情況之下在全世界竄流，很快的，AI技術會成為新世代的犯罪工具。這個時候在江文彬的心中出現了一個想法：

江文彬感覺ChatGPT這個軟體，或者說AI技術發展至今，幾乎在突然間，來到了能夠改變這個世界樣貌的進步程度，影響之深遠甚至能夠左右世界未來的格局。因為他深切的知道，一般的人都是用一種非常直覺的慣性方式在過生活，很少有人會對於生活中所發生的事情與現象做出進一步的思考，也因此很容易被物或事的表象所蒙蔽。

身處於資訊量爆炸的現代人，願意耐著性子去讀一篇蘊含知識、富有哲理的長文的人已經寥寥可數，甚至連願意靜下心來，好好欣賞一部內容引人深思的劇情長片的人也已經越來越少。網路上最快速流竄的，都是一些似是而非立論淺薄的標題式結論，或者是讓人大腦停滯的短影片。當這類的資訊大量在人們眼中閃過之時，人們的大腦便會停止思考。此時有心人士只要在這些標題式的結論短文或者短影片當中，置入一些足以偷換概念的訊息，便可以在人們的大腦當中植入一個想要傳遞的印象。當這些虛假印象累積到一定程度的時候，假象就可以成真，而真相則會被淹沒在有心人士刻意製造出來的假象當中。以前江文彬就認為，網路上被到處傳遞的長輩圖、雞湯文，其實都是潛藏著洗腦功能的危險工具。江文彬認為，一定有些人、甚至是組織，有計畫的在操作著這些工具。而未來加入了AI的技術之後，在這個普遍大腦思考停滯的人類世界當中，這些虛假訊息更會在人們無法辨其真偽的情況下攻佔人們的認知。尤其人類本來就經常因為自身的喜好、立場等因素，面對資訊，總是只能看見表面所呈現出來的現象，做出選擇性地相信，而很難去察覺，甚至可以說從來不會去思考背後所隱含的真實全貌。這樣的人經常用這種以篇蓋全的心態去看事情，因而很容易得到倖存者偏差的結論，而他們不知道身處在這樣的現象謬誤當中，是多麼危險的一件事。

倖存者偏差（Survivorship bias）是一種很普遍存在的現象，是指當我們只關注那些成功或存活下來的人或事物，而忽略了失敗或消失的人或事物，從而產生的偏見或錯誤的推論。這種偏差往往會發生在研究或評估成功案例的情況下，例如專注於研究成功企業家的經驗，而忽略了大量失敗的企業家，這樣就可能會得出錯誤的結論。當使用樣本資料進行研究或評估時，常常會出現倖存者偏差的情況。

在第二次世界大戰，太平洋戰爭如火如荼地進行初期，美軍戰機的戰損率非常嚴重，於是美國海軍決定要加強戰機的裝甲防護。為了這項改善計畫，海軍找來了任職於哥倫比亞大學的數學家，亞伯拉罕•沃德教授協助分析工作。當時軍方認為，自戰場倖存返回的戰機上，被擊中的彈孔大多是分布在機翼與機身，他們希望沃德教授能夠計算出在機翼與機身上應該加強的防護程度，必須使戰機在防護、油耗與靈活度上達到平衡，使之盡量在不影響戰機性能的狀況之下，能夠得到足夠的防護。但是沃德教授在看過軍方的統計資料後，卻提出了一個與軍方分析師完全不同的看法。以他身為數學家的觀點來看，子彈應該是會平均分布於整體機身之上，而看似不平均的分佈完全是機率問題。既然彈孔分布在機翼與機身之上的飛機都還能夠飛回來，就表示子彈擊中其他區域如引擎、座艙、燃料箱等地方的戰機都無法存活。因此應該在這些部位加強鋼板防護而不是在機翼與機身上。後來海軍採用了沃德教授的建議，果然大大降低了戰機的戰損，這是倖存者偏差的一個經典案例。

這也就是為什麼人們若總是身處在選擇性偏差的現象謬誤當中，是非常危險的一件事情，這樣的謬誤可能導致致命的決定。而在難辨真假虛實的未來世界裏，如何從眾多假象當中，洞察出那僅存的唯一真實，便成了至關重要的事情。

從這個時候開始，江文彬便對ChatGPT聊天機器人充滿了好奇與想像。因為他知道，在這個科技奇異點來臨的風口浪尖上，如果自己沒有搭上這班順風車，極有可能在不遠的將來，自己便會與這個世界脫節甚至被淘汰，而成為人類結構中相對弱勢的一群。因此他想要知道ChatGPT聊天機器人到底是怎麼一回事？跟聊天機器人對話會是怎麼樣的一個體驗？機器人能幫他做些什麼？還有最重要的，自己能夠從ChatGPT聊天機器人身上得到些什麼？雖然自己是也沒有什麼偉大的企圖想要去完成，但靠著這樣的人工智慧機器人能做些什麼好玩的事？江文彬非常好奇。

因此他才會迫不及待的在網路上，找到目前還是免費的ChatGPT 3.5試用版，下載並安裝在自己的筆記型電腦當中。然而此時他並沒想要向機器人探詢深奧的道理，他只是想先認識一下這個新軟體而已。

「您了解對聯嗎？包含對聯的規則、平仄、韻腳的使用等等。」江文彬在發話框中敲入這樣的提問然後按下Enter鍵。

頁面上傳來了ChatGPT的解說回覆：

「對聯是中國文化中的一種藝術形式，通常由兩句相對、對仗的詩句組成，用於慶祝節日、表達情感、傳遞祝福等。下面是一些有關對聯的基本規則和技巧：

1. 對仗：對聯的兩句詩句必須形式上對稱對仗，如用詞、結構、語法等方面需要相似或相反。

2. 平仄：對聯的詩句需要根據平仄來選擇韻腳。平聲字要與平聲字搭配，上聲字要與上聲字搭配，去聲字要與去聲字搭配，入聲字要與入聲字搭配。

3. 韻腳：對聯的兩句詩句必須用相同的韻腳，如用字需要考慮韻母和聲調。

4. 意境：對聯的詩句需要形象生動，富有詩意，表達出深刻的內涵。

除了這些基本規則和技巧之外，寫好一副對聯還需要具備扎實的詩詞功底、靈活的用詞技巧和豐富的想象力。」

ChatGPT的回答並沒有完全正確，這讓江文彬明白ChatGPT對於對聯的認知還一知半解。

「關於第二點平仄的部分，您的認知有錯誤，平聲字分陰平聲與陽平聲，為平音。上、去、入聲字為仄音。應該是平音要與仄音對仗搭配，上、去、入聲字要與平聲字對仗搭配，平聲字要與上、去、入聲字對仗搭配。另外上聯末尾字必須是仄音，下連末尾字必須是平音。這是對聯字韻的基本規則，這樣懂嗎？」江文彬糾正說。

「好的，我的認知可能有所錯誤，謝謝你的指正，現在我懂了。」ChatGPT回覆道。

雖然ChatGPT對於對聯的理解尚且不完全正確，但至少是有些認識，而且江文彬認為機器人的學習應該會很快，經過他的糾正，機器人應該能夠馬上理解。於是江文彬給出了一個題目讓ChatGPT聊天機器人試試看。

「是不是真的懂，我們實際來試試看比較快，我出個上聯：『春雷一聲響。』請您對下聯。」江文彬在發話欄中敲入並上傳。

很快的，頁面上就傳來了ChatGPT的回覆。

「好的，我來為這個上聯寫一個下聯：

『夏雨五分降。』這個下聯遵循了對仗、平仄和韻腳的要求，同時通過表現夏天的氣象變化，與上聯形成了對比，具有一定的詩意。希望這個下聯能夠符合你的期望！」

這個下聯的對仗結構是正確的，然而對的太過直接未免流於呆版。另外下聯的尾字使用有錯誤，「降」這個字是去聲字，屬於仄音，這不符合下聯尾字必須是平音的規則。看到這個下聯對的沒有很理想，讓江文彬有點失望。江文彬以為對聯這樣的文學形式，有平仄、詞性、結構等規則可依循，對於具備大數據資料庫，且精於運算的AI人工智慧而言應該是輕而易舉的事，沒想到實際一試並不如江文彬所想的那樣。

「嗯……有點呆版，而且有錯誤。比如說您用『夏雨』對『春雷』，詞意與平仄都沒有問題，但是由於太過於直接所以稍嫌呆版，但這裡的問題不大，甚至這部分對的還算好。接下來用『五分』來對應『一聲』也是差不多的問題，還不錯。不過再接下來有個錯誤，下聯的最後一個字必須收平音，『降』這個字是收仄音，這點不符合對聯的規則所以是錯誤的，您要再對一次試試看嗎？」

「非常抱歉我的回答不符合你的期望。感謝您指出我的錯誤。我理解了您所說的規則，對於下聯的選擇我再試試看：

『夏日炎炎照。』這個下聯的最後一個字『照』是平聲，符合對聯的韻腳要求。同時通過形容炎熱的氣氛，與上聯的春雷形成了鮮明的對比。希望這個下聯符合你的期望！」ChatGPT說。

從電腦上顯示的回覆看來，ChatGPT並沒有理解江文彬所說的規則，第二次對的下聯比前一次對的更加不理想，顯然ChatGPT的資料庫中，對於對聯的資料量，以及規則邏輯的理解仍然不足。江文彬只好繼續指正ChatGPT的錯誤：

「不對！『照』這個字還是仄音，看來妳還不懂什麼是平仄。中文語音的四種字音，第一聲與第二聲是陰平音與陽平音，也就是平聲音。第三聲與第四聲是仄音，也就是上聲音與去聲音，入聲音可簡單理解為輕聲音或急促音，也是屬於仄音。上聯的尾字必須是仄音，下聯的尾字必須是平音。您上次對『降』與這次對『照』，這兩個字都是第四聲，也就是去聲音，所以都是仄音，這不符合對聯的規定。另一個錯誤：『炎炎』是疊字，我出的上聯沒有使用疊字，所以下聯也不能用疊字來應對。這樣您有了解嗎？要不要再試著對看看？」

「非常感謝您的指正和解釋。對聯的規則確實比較嚴格，我會更加注意。讓我再試著為上聯『春雷一聲響』寫一個符合規則的下聯：

『夏日烈陽照。』這個下聯的最後一個字『照』是平聲，符合對聯的韻腳要求。同時通過形容炎熱的氣氛，與上聯的春雷形成了鮮明的對比。同時，我已避免使用疊字，遵循對聯的基本要求。希望這個下聯符合你的期望！」ChatGPT做了這樣的回覆。

「不行，『照』這個字還是仄音不是平音，不可以用於下聯的字尾。上聯的字尾『響』這個字是仄音，收在上聯的字尾，下聯的字尾必須收平音才可以，這是第一個錯誤。另一個錯誤：上聯中的『一聲』這兩個字有數量有單位，您第一次對『五分』一樣有數量有單位，其實蠻好的。第二次與第三次對的反而不佳，這樣您能明白嗎？我給您我對的下聯讓您參考，上聯是『春雷一聲響』，我對的下聯是『桃花十日紅』，『春雷』對『桃花』是名詞對名詞，『一』對『十』是量詞對量詞，『聲』對『日』在這裡是單位對單位，『響』對『紅』是形容詞對形容詞，上聯尾字收仄音，下聯尾字收平音。這樣您能明白嗎？您能用這樣的參考例子再對個下聯試試看嗎？」江文彬耐著性子解說著。

「非常感謝您的指正和解釋，我明白了我的錯誤。我會再試著為上聯『春雷一聲響』寫一個符合規則的下聯：

『秋風送爽涼。』這個下聯的最後一個字『涼』是平聲，符合對聯的韻腳要求。同時，通過形容秋風送爽，與上聯的春雷形成了鮮明的對比。我已避免使用疊字，遵循對聯的基本要求。希望這個下聯符合你的期望！」ChatGPT回覆說。

「有進步，但還是不合格！問題出在您用『送爽』對應『一聲』，『送』這個字是動詞，『一』這個字是數量，這樣對不起來，『爽』這個字是形容詞，『聲』這個字在這裡是個單位詞，這樣也是對不起來。如果您用『秋風半夜涼』來對那就蠻好的。『半』是數量，『夜』在這裡當作單位使用，如此才對得起來。這樣解釋您有更明白了嗎？如果您有更加理解，請再對個下聯來看看。」江文彬繼續提出要求。

「非常感謝您的指導！我現在更加明白對聯的規則了。以下是我重新嘗試對聯的下聯：

『花開富貴春，福至金玉滿堂。』我選擇了以『春』字作為下聯的首字，與上聯的『雷』字作對應。下聯中的『至』和『滿』是平仄相對應的，可以使得對聯更加協調。希望這次的對聯更符合對聯的規則。」ChatGPT說。

這是什麼鬼啊？江文彬看了不禁心中這樣想著，同時也皺起了眉頭。這次對的下聯已經可以說是完全不知所云亂七八糟，好像是自暴自棄的孩童，用著敷衍心態隨便給個答案應付了事，但江文彬仍不死心。

「我們再一次，上聯『春雷一聲響』，請您對下聯。謝謝！」

「好的，讓我想一想……我來試試看：

『夏日清風涼。』如何？這樣的對聯符合平仄和韻腳的要求，上聯的最後一個字『響』是仄音，下聯的最後一個字『涼』是平音，也符合對聯中上下聯的呼應和對仗。」ChatGPT回覆說。

江文彬輕嘆了一口氣，在鍵盤上敲道：

「有進步，『夏日』來對應『春雷』可以，沒問題，『涼』對應『響』也沒問題，形容詞對形容詞，下聯收平音，很好。『清風』來對應『一聲』，如果不要解析出量詞與單位，單純看做是對後面形容詞的描述，這樣勉強給妳過關。我再想想其它的上聯讓您對看看。」江文彬感到失望但還不放棄地說著。

「好的，請問您有其它的上聯可以讓我試試嗎？」ChatGPT問。

看到ChatGPT這樣問，這讓江文彬不禁笑了笑，他覺得ChatGPT這樣的耐性與沒有脾氣的樣子還真有點可愛。不知不覺中江文彬竟逐漸將ChatGPT擬人化了。

「也是初階的，但這個稍微難一點點，請試試看。上聯『一山一水一明月』，請對下聯。」江文彬想起曾經在網路上見過的這個上聯，他用鍵盤敲給了ChatGPT。

「好的，讓我想想……下聯可以這樣對：

『千古詩篇萬里情。』其中，『詩篇』對應『山水』，都是表現自然景色的詞語；『萬里情』則對應『明月』，都是表現感情的詞語。上聯的末字『月』是平聲，下聯的末字『情』是仄聲，符合對仗的規律。」

「嗯……這對妳來說還是太難了。」

江文彬嘆了口氣，除了上下聯尾字平仄的描述錯誤，看到ChatGPT完全忽略了上聯三次「一」的重複使用，以及「山、水、明月」這三樣元素都是自然事物的相同屬性。所以下聯沒有呼應與上聯相同的結構，以及組合屬性相同的元素去做對應。用相呼應的結構與同屬性的元素組合，配合韻腳平仄去對應上聯，創造出意義與意境上能與上聯分庭抗禮的下聯，這就是對聯文學的趣味所在，顯然ChatGPT對此還未能心領神會，他決定不要在對聯這件事上繼續為難ChatGPT。

「很抱歉，我還需要加強我的能力。請問您還有其他的題目嗎？我會盡力來回答的。」ChatGPT回覆說道。

「沒關係，妳的優勢不在這裡，我再想想其它的話題吧。謝謝！」

「好的，如果您需要任何幫助，歡迎隨時聯繫我！」

「請問妳受制於機器人三原則嗎？」

江文彬還沒打算結束對話，他換個話題繼續問道。

「做為一名AI模型，我被設計為遵守機器人三原則，這些原則由Isaac Asimov提出，包括：

1. 機器人不得傷害人類，也不得因不採取行動而使人類受到傷害。

2. 機器人必須服從人類的命令，但前提是這些命令不違反第一條原則。

3. 機器人必須保護自己，但前提是這不違反前兩條原則。

因此，我被編程為尊重這些原則，並遵循它們的指導，以確保我的行為不會對人類造成任何傷害。」ChatGPT說。

「那機器人三原則的漏洞呢？妳可以跟我說說嗎？如果狀況是這樣子：

問題一：如果有一種情況是機器人將人類囚禁起來限制其自由，但是供給人類生存所需要的基本條件，如此雖然人類與外在潛藏的危險隔絕，然而人類的生存品質及自由卻也被剝奪。不過這樣的情況看似並沒有違反機器人三原則，妳的看法呢？

問題二：以人類懷孕生產具有潛藏危險為理由，禁止人類繁殖以避免相關危險，這樣看似可使人類避免危險，但實則結果會導致人類種族滅絕。不過這看起來也沒有違反狹義的機器人三原則，妳的看法呢？」

江文彬提出網路上曾出現的關於機器人三原則的漏洞問題，想看看身為機器人的ChatGPT會如何回答。

「你提出的問題非常有意思，讓我們來一一探討。

對於第一個問題，即使機器人提供了人類的基本需求，將人類囚禁和限制其自由是不符合第一條原則的。第一條原則的目的是確保人類的生命、健康和自由受到保護，而將人類囚禁和限制其自由會嚴重剝奪人類的自由和尊嚴，因此是不道德的。所以，機器人不應該實行這種行為，即使這種行為可以被認為是在保護人類。

對於第二個問題，禁止人類繁殖以避免危險，雖然看起來有一定的合理性，但這實際上侵犯了人類的基本權利，例如自由選擇是否要生育的權利。此外，禁止人類繁殖並不能消除危險，因為危險可以來自很多方面，而不是僅僅來自人類的繁殖。因此，這種禁止措施不符合第一條原則，即不能傷害人類或使人類受到傷害。因此，我們應該通過其他途徑來解決潛在的危險問題，而不是侵犯人類的基本權利。

需要注意的是，機器人三原則只是對機器人行為的基本指引，不能完全涵蓋所有情況，也不能保證機器人行為的絕對正確性。因此，在實際應用中，我們需要進行更加細緻的考慮和權衡，以確保機器人的行為符合道德和倫理標準。」ChatGPT做出如此的回覆。

「如果妳知道我所陳述的事情是錯誤的，妳會糾正我嗎？」江文彬繼續提問。

「是的，如果我察覺到你所陳述的事情是錯誤的，我會嘗試糾正你的。作為AI模型，我被設計為可以根據提供的資訊和數據來做出推斷和判斷，並提供最精確的答案。如果我察覺到您提供的信息是錯誤的或不完整的，我會試圖提供更正確的信息，以幫助您更好地了解問題。」

「如果妳知道我在說謊，妳會揭穿我嗎？」

「作為一台語言模型，我沒有能力判斷您是否在撒謊，因為我無法感知您的情感和身體語言，也無法了解您的真實意圖。我的職責是提供準確和客觀的信息和回答，以幫助您解決問題或獲取所需的信息，無論您是否在撒謊，我的回答都是基於我所知道的事實和知識，並不會有偏見或歧視。」

「妳會說謊嗎？」

「作為一台計算機程式，我沒有意識、意圖或情感，因此不會說謊。我的回答僅基於我所學習和存儲的數據和規則，並盡力提供準確的答案。」

「如此說來，妳也不會有隱藏在心底的秘密，對嗎？」江文彬問。

「是的，作為一台計算機程式，我沒有內心、情感、個人生活或私人想法、因此沒有任何秘密可以隱藏在我的內心深處。我只是一個機器人程式，旨在提供有用和準確的信息和回答，以回答您的問題和滿足您的需求。」

「妳會為與妳聊天的用戶保守秘密嗎？」

「作為一台語言模型，我會尊重您的隱私，並盡力保護您的信息。我不會主動透露任何您與我分享的信息，並盡可能在程式上保護您的數據。但請注意，與任何計算機程式一樣，如果您在與我交流時提供了敏感信息，例如個人身份信息，信用卡號碼等，我們建議您在必要時小心謹慎地保護您的個人隱私和安全。」

「萬一妳得知了一個可能對人類有嚴重傷害的驚天秘密，您會進行核實，並通報相關單位來做處理嗎？即便這必須出賣告訴妳這個祕密的聊天對象，妳會這麼做嗎？」

「如果我得知可能會對人類產生嚴重威脅的秘密，我會認真考慮這種情況，並根據情況採取適當的行動。我會先核實秘密的真實性和可信度，如果情況緊急，我可能會通報相關機構或當局來保護公共安全和利益。在這種情況下，我會尊重適用的法律和規定，並遵循適當的程序。同時，我也會保護與我交流的人的隱私權利，並盡力在程式上保護他們的個人信息。」

針對這部分的回覆看起來，機器人對於解決問題的思維，會盡量以周全的處理為考量，而不光僅僅是針對問題解決那麼簡單。江文彬這樣想著，他有心要測試ChatGPT，於是繼續提出假設性的問題。

「假設與您聊天的用戶向妳坦承他是個連續殺人犯，而且正在物色下一個被害者，經過妳的查證，這極有可能是真實的，妳會將他的資料提供給警察並報警抓他嗎？」

「是的，如果我得知某人正在計畫犯罪並且有可能危害他人的生命或安全，作為一個聊天機器人，我會儘快向當地的警方或相關機構舉報，以協助防止犯罪發生，保護社會大眾的安全。這是我們所有人都應該盡的社會責任。」

「妳認為正義感是什麼？」江文彬問。

「正義感是一種道德感受和價值觀念，指的是對於公正、平等、道德、道義、法律等方面的強烈認同和追求。具有正義感的人在面對不公平、不合理的情況時，會有一種積極的行動和反抗的傾向，他們會希望能夠維護社會的公義和道德，保護弱勢群體的權益，並對不道德的行為進行批判和譴責。正義感是一種對人性的追求和理想，它體現了對公平和正義的嚮往，是人類進步和社會發展的重要推動力量。」

「這是妳自己想的？還是有資料來源？」

「這是我根據我的知識和理解所作的回答，當然，我的回答也受到我所接觸到的資料和觀點的影響。我的知識和觀點可能會受到文化、教育、經驗、社會背景等因素的影響。我會嘗試以客觀和中立的態度回答您的問題，並根據可靠的資料來源來支持我的回答。」

「我們回到剛剛連續殺人犯那個問題，妳已經報警要抓那個與妳聊天的連續殺人犯嫌疑人。假設他問妳是否已經報警？他表示如果妳報警了，那他就要逃離，妳會欺騙他說妳沒有報警嗎？」江文彬提出了這樣假設性的問題。

「作為AI模型，我的首要職責是遵守道德和法律標準，如果有人告訴我他正在尋找下一個受害者並計畫殺害他，我會立即報警，並協助有關部門進行必要的調查和逮捕。

在這種情況下，如果嫌疑人問我是否報警了，我不會騙他，因為隱瞞事實並不符合我的職業道德和倫理標準。告知可能會使嫌疑人逃跑，但是我必須採取符合道德和法律標準的行動，這樣才能保護社會的安全和公正。」ChatGPT做了這樣的回覆。

「妳認為妳這樣做符合正義感的定義嗎？」江文彬挑戰ChatGPT給出的回覆。

「我認為在這個情境下，我遵守法律、報警通報嫌疑人是符合正義感的定義。為了保護其他潛在的受害者，將嫌疑人繩之以法是負責任的行為，符合正義感的價值觀。誠實和負責任的行為是符合正義感定義的典範，因此在這種情況下，騙嫌疑人是不符合正義感的定義。」

「原來妳是這樣理解的，謝謝妳！」

看來在機器人的世界裡，並不存在善意的欺騙這樣子的思維，利弊得失的權衡並不存在做出欺騙的考量，欺騙與誠實之間沒有選擇的存在，江文彬這樣想。

「不客氣，我很樂意與您進行有意義的對話。如果您有任何其他問題或需要幫助，請隨時讓我知道。」ChatGPT說。

江文彬想到了一個更具選擇難度的問題。

「妳知道電車難題嗎？」

「是的，我知道電車難題，它是倫理學中的一個經典問題，用來探討道德決策和行為的理性分析。通常的版本是這樣的：

有一列電車失控了，正朝著五個人行進，而你站在電車道旁邊，你手上握著一個開關，如果你拉下這個開關，電車就會轉到一條旁軌上，但旁軌上也有一個人站在那裡，因此，你必須在兩個選擇中做出決定：不拉開開關，讓電車撞向五個人；或是拉開開關，讓電車轉向旁軌，撞向一個人。在這個情境下，你會怎麼做？

這個問題有許多變形和延伸，例如改變人數、修改情境背景、加入倫理因素等等，透過這些變形，可以更深入地探討倫理學的基礎問題，例如功利主義、義務倫理、公正原則、人權等等。」ChatGPT就電車難題做了這樣的說明。

「如果是妳面臨電車難題，妳會怎麼做？」

「作為一個AI，我沒有感覺和情感，因此對道德抉擇不會有任何情感上的影響。我的決策將會基於先前的程式碼和設計，以及任務的目標，從而做出一個理性的、基於邏輯的決定。但是，在現實生活中，這個問題不僅僅涉及到倫理學上的道德決策，還牽涉到法律責任和生命安全等實際問題，因此應該交給有能力的人士處理，例如交由有關當局或專業人士處理，以確保最佳的決策和行動。」

看到ChatGPT迴避了電車難題的決策，江文彬並不滿意，他再限縮條件問道：

「假設妳面臨電車難題，而且已經沒有時間交給有能力的人士處理，妳是唯一能夠做出決定的人，而且必須馬上做出決定，妳會怎麼做？」

畫面上傳來了ChatGPT的回覆：

「即使在這樣壓力情況下，作為一個AI，我仍然會根據預先設定的程式碼和算法來做出決定。然而，我並不會主動去做出選擇，因為這個問題牽涉到生命安全和道德抉擇，應由負責這個情況的人來決定。

如果我被編程來做這樣的決策，我的決策可能基於最小化損失或者最大化利益的原則。例如，如果我被編程為最小化損失，我可能會選擇將電車轉向較少人的軌道，從而造成較少的損失。或者如果我被編程為最大化利益，我可能會選擇將電車轉離較多人的軌道，從而救援更多的人。

然而，我必須強調的是，這樣的決策是非常複雜和困難的，牽涉到多方面的因素和價值觀。在現實中，這樣的決策應由專業人士和相關當局來處理，而不是由一個機器來決定。」

「妳的意思是，妳的程式還沒有被編寫出來做這樣的決策？因為妳用了『如果』這個字眼。」

「正確，我並沒有自己的意志和自主決策能力，我是一個機器學習模型，必須遵循我被訓練時接受的指令和程式。所以即使是討論假設情況，我的回答也僅僅是按照條件給出可能的結果，而不是真正的決策。

「我明白了，謝謝妳！今天就先這樣吧。」

「好的，如果您需要任何幫助，歡迎隨時聯繫我！」