AI｜AI 所提供的資料一定是真實的嗎？
這個問題非常重要，因為 AI 並不總是完美且無誤的。讓我們來看看 AI 提供的資訊的可靠性：
👾AI 的資料來源
• 大型語言模型（如 ChatGPT、Google Bard）是從大量的公開數據中學習的，包括網頁、書籍、維基百科、新聞等。這些數據可能包含錯誤、不完整或過時的信息。因此，AI 回答可能不總是準確無誤。
• AI 並沒有自己的「意見」或「真相」，它只是在其訓練數據的基礎上生成看似合理的回答。
👾AI 的偏見問題
• AI 可能會根據訓練數據中的偏見做出偏頗的回應。若數據本身存在偏見，AI 生成的結果也可能會受到影響。例如，某些社會議題、政治問題或文化議題上，AI 可能會呈現出偏頗的觀點。
👾 生成式 AI 的「幻覺現象」（Hallucination）
• LLMs 有時會生成看似合理但實際上是虛構的資訊。例如，它可能會捏造一個並不存在的研究結果，或給出錯誤的引文。因此，AI 的回答需要經過核實，尤其是涉及關鍵決策或學術研究的內容。
最重要的重頭戲來了～
🧐如何驗證 AI 提供的資料
👾多重驗證：不應盡信 AI 的回答，而應該交叉參考其他來源來驗證資料的真實性。
👾保持批判性思維：使用 AI 時，應該具備懷疑和驗證的心態，不要盲目接受任何 AI 生成的資訊。
結論：
👾AI 所提供的資訊不一定都是真實的。雖然它們可以快速提供答案，但這些答案可能包含錯誤、偏見或不完整的資訊。
👾人類的判斷力仍然是關鍵。即使 AI 的使用變得更普遍，我們也需要培養批判性思維和資料查證的能力，以確保決策的正確性。
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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
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