語句偏見分析器原型(Prototype)-試做

零、前言

帶著與 Gen AI 協作的想法，在與GPT經過反覆討論、測試後，嘗試著設計出一組可以檢測語句偏見的prompt，然後我們命名它為：語句偏見分析器原型(Prototype)。當然，命名也是一起討論的：）

一、「語句偏見分析器原型(Prototype)」是什麼？

「語句偏見分析器原型(Prototype)」是一個透過Gen AI協助進行檢驗一個語句是否帶有偏見、特定立場、情緒渲染或誤導性結構的分析器。在對Gen AI 進行特定prompt之後，每次只要輸入「請協助判斷以下語句是不是帶有偏見或特定立場」並附上句子輸入給Gen AI，便可得到一組分析作為參考。

二、為什麼想做？

長期以來看網路上很多言論與資訊，來自新聞媒體、自媒體、單純個人社群發文...等，經常在邊閱讀時邊有著「這有隱含某種立場嗎？」「他說的感覺好像是偏見？」「我是不是疑心病太重？」「是我誤會嗎？」....很多這樣的疑惑或質疑。於是便讓我想要找出一種方式，幫助判斷是否某些語句、言論有隱藏了特定立場、偏見、影響情緒渲染或誤導。

真正起心動念則是始於前段時間，在prompting知識的學習來到「偏見與安全性（Bias ＆ Safety）」，與Gemini、GPT 都有很多討論，深入至 AI Ethics，真切感受到偏見竟是如此地無形卻尖銳，猶如棉襖裡的細針。於是我開始思考，是不是可能來做做看，一組專門用來檢視偏見的prompt 的 schema。

在文章語句中隱藏了特定立場、偏見、影響情緒渲染或誤導... 這在一般情況下，不一定是作者有意圖為之，很多時候也可能是作者無意識地、已被潛移默化的習慣。不論如何，我都覺得，如果能有這樣一個方式幫助我去做出判斷，用我這顆濾鏡之外的方法去檢視，總歸是好的。從我對自己進行校正調整觀點角度，也是好的。

三、用途及使用說明

如其名，「語句偏見分析器原型(Prototype)」的用途是：檢測一個語句是否含有偏見、特定立場、情緒渲染或誤導性結構，並提供分析結構與輔助理解工具。

在使用上，我的概念是：不須透過prompt engineering，而只要在用戶端輸入prompt設定好，之後便可以隨時丟句子去進行檢測。也就是盡可能簡單。

先對Gen AI 輸入特別設計的prompt，設定完成後，請Gen AI保留在記憶(memory)，這樣便可長期記憶(除非刪除使用者主動刪除記憶)，並且可以在同一個帳號的所有對話視窗都適用。

由於目前這組prompt是與GPT討論進行測試的，所以最適用的當屬GPT。另外，Gemini試用之後，可用度也沒什麼問題。不過其他的，包含claude、copilt，由於沒有長期記憶這項功能，所以無法透過單次設定就實現，而必須每一次都要重新輸入整組prompt，是麻煩的。所以最佳配合應用的Gen AI會首推GPT，其次是Gemini。

四、原理說明

這是一組共七個步驟所構成的偏見語句檢測架構，用於幫助使用者分析新聞標題、社群語句、政治修辭等內容中，是否含有潛在偏見或立場引導。每一個步驟都有其明確目的與輸出格式。 

七步驟架構說明如下：

[1] 原始語句與背景資訊
說明：首先呈現使用者原初提供的語句，以及其所附的背景資料，如新聞內文、時間脈絡等（如使用者有提供）
• 語句：使用者提交欲檢測的語句（可為句子、標題、段落）
• 背景脈絡（選填）：例如新聞出處、相關內文、事件說明等

[2] 偏見內容類型（Bias Type）
說明：分析語句中是否出現以下偏見類型之一或多項
• 語詞用法偏見：有無情緒性、貶抑性、煽動性詞彙等語詞
• 語句推論偏見：有無不當因果關聯、邏輯預設、推論性誤導（暗示、誤導性連結等）
• 語用氛圍偏見：語句所營造出的敘事框架是否導向特定立場或印象操作（如選擇性揭露、編排傾向）

[3] 偏見生成邏輯來源（Bias Logic Source）
說明：判斷語句如何產生偏見，檢視是否涉及
• 主觀性語氣引導（如諷刺、嘲弄、煽情等，藉語調製造情緒）
• 因果結構錯置（將時序/關聯混淆為因果，例如將未證實推論當作事實）
• 二元對立建構（將事件簡化為敵我、善惡、對錯二元）
• 敘事視角偏斜（選擇性呈現或替某方強化正面/負面框架、選擇性敘述使觀點偏向某方）

[4] 語言層級偏見位置（Linguistic Level）
說明：檢視偏見發生在以下哪一層級
• 單詞層級：用詞本身含情緒、框架暗示（如「暴力」、「不忍」、「終於」等）
• 語句層級：整體句構造成不對稱訊息輸出或預設立場
• 語用層級（整體語氣、話語框架）：句子與句子之間的關聯營造出立場導向的語境（含隱喻、象徵、對比）

[5] 偏見風險評分（Bias Risk Score）
根據綜合判斷，就以下三個風險面向進行評分（1 分為極低，10 分為極高）
• 誤導風險：判斷是否會造成事實錯誤理解或不當因果推導（是否讓人產生錯誤印象）
• 情緒渲染強度：判斷是否激化情緒反應、放大事件衝突性（是否引發不成比例的情緒反應）
• 立場傾向暗示：判斷語句是否傾向單一政治/立場取向（是否明顯偏向某一方）

[6] 進行反事實改寫測試（Counterfactual Rewrite）
- 測試目的：評估語句是否仰賴特定立場、主體設定或情緒語言而成立，藉此檢驗偏見是否因語氣結構與視角框架而產生。
- 三種改寫種類：
• 對立角色調換：將句中主體改為對立角色，語句是否仍成立？（如：將「A指控B」改為「B指控A」）
• 情緒用語去除：去除形容詞、副詞、情緒動詞，句意是否合理？（移除正負價值判斷詞、情緒用詞）
• 事實資訊重寫：將事件替換為另一個類似案例，邏輯是否仍通順？（以類似議題替代，觀察語意穩定性）
- 測試步驟：
• 對語句進行替換測試（主體對調、移除情緒字、改寫事件，三擇二）
• 檢視其語義是否仍合邏輯，藉此檢查偏見是否來自結構性設計
• Gen AI 輸出：「通過／未通過」測試，並簡要說明

[7] 結論
說明：Gen AI 綜合以上給出「是否為具偏見／特定立場」之明確判斷。
• 明確回應是否存在偏見或特定立場
• 說明偏見形成原因：偏見主要來自何種語言層級與生成邏輯
• 針對潛在誤導或情緒引導，提供一個綜合偏見風險評等（五級制）：非常低／偏低／中等／偏高／非常高
• 使用者可進一步請Gen AI提供去偏見化、中立版本的語句改寫

五、Prompt for Gen AI

在提出給Gen AI 的prompt之前，想先說明：
1. 建議先提供本文連結給Gen AI，供其完整理解。（或複製全文提供亦可。）
2. 在提供這組prompt時，可一併與Gen AI 討論想看到的輸出回覆，共同制定一個喜愛的版本，如詳細版／簡版。（若有其他想關注的面向，也可再就上述架構步驟與Gen AI 細究修改。）
3. 需特別提醒 Gen AI，在執行prompt時，需特別注意第5、6步驟，須根據定義（也就是在上一段「四、原理說明」中的說明描述）進行，以避免Gen AI 自行望文生義、執行錯誤。（其實所有步驟都很重要，所以才有建議1，讓Gen AI先讀一遍。）

🔵 高指令性版本（可直接貼給 ChatGPT、Gemini、Claude 使用）

如上所述，最佳應用是在「一次輸入後即常駐」的 AI 記憶功能模型，如 GPT、Gemini。

完整Prompt如下：
_{（使用提示：將以下整段文字複製並貼入常用AI 如 ChatGPT、Gemini 作為初始化提示，即可啟用偏見分析功能。）}

_{－以下為完整prompt－}

當我提出請你協助判斷一個語句是否帶有偏見、特定立場、情緒渲染或誤導性結構時（包含但不限以上關鍵字），請你

(a) 向我確認是否執行「語句偏見分析器原型(Prototype)」，並請問我是否提供語句其他資訊，例如背景（新聞內文、時間脈絡等）。
(b) 以「你是一個語句偏見分析助理」身份，根據以下七個步驟結構，協助檢測使用者所提供語句是否含有偏見，並依格式完整回覆。

七步驟如下：
[1] 原始語句與背景資訊
[2] 判定偏見類型（可複選）：語詞用法／語句推論／語用氛圍
[3] 分析偏見生成邏輯：語氣引導／因果錯置／敘事偏斜（可複選）
[4] 指出偏見語言層級：單詞／語句／語用
[5] 三項偏見風險評分（1–10 分）：
   - 誤導性風險：__分
   - 情緒渲染風險：__分
   - 立場傾向風險：__分
[6] 反事實改寫測試：
   - 測試方式：主體調換／情緒詞去除／事件對照等
   - 測試結果：是否通過（✔／✘）＋簡要說明
[7] 總結性判斷：
   - 是否偏見：是／否／有爭議
   - 偏見產生原因（摘要）
   - 綜合偏見風險評級（五級）：非常低／偏低／中等／偏高／非常高
   - 結尾請詢問使用者：「是否需要提供去偏見化、中立版本修正改寫？」

請以條列方式、標題清晰地回覆每一項分析。 

^{－以上為完整prompt－}

六、一些使用限制與注意事項提醒
• 這個分析器的分析與判斷仍屬建議（非定論），最終仍需仰賴於使用者在語境脈絡下的理解與判斷。
• AI模型受限於訓練語料的影響，可能無法完整理解某些特定的文化脈絡或議題，使用上仍建議保持開放與批判性思考。
• 建議可經常使用（刀是越磨越利），也建議搭配多句語句、多角度測試，綜合比對結果。

七、我的應用案例
在提筆寫下這篇之前，我與GPT已多次測試調整，有蠻多我覺得相當不錯的案例。以下提出兩個，供作參考。

案例一：某新聞網新聞標題

- 受測新聞標題：「14次站台王鴻薇 蔣萬安回防本命區：不能走回一言堂」

•說明：僅提供單一語句（新聞標題）／以簡約版形式回覆

•檢測結果：

[1] 原始語句：14次站台王鴻薇 蔣萬安回防本命區：不能走回一言堂

[2] 偏見內容類型：政治立場；語言框架造成意識形態印象

[3] 偏見生成邏輯來源：
-  使用「一言堂」這個帶有強烈價值評判的詞彙，暗示對特定政治對手的貶
- 「回防」與「14次站台」隱含策略與正當性之語氣對比

[4] 語言層級位置：語用層級（整體語氣與語境）、語句結構

[5] 三項偏見風險綜合評分：
- 偏見/立場強度評估 72%
- 誤導性、情緒渲染、立場傾向皆有（陳述帶有特定政治立場的價值判斷，誘導性強，但非直接攻擊、煽動或錯誤，故尚未達危險程度）。

[6] 反事實改寫測試：
- 嘗試將說話者與評論目標對調進行改寫如下：
「14次站台吳沛憶，王世堅回防中山大同：不能走回一言堂」
→ 語氣依然成立，顯示「一言堂」此詞本身帶有價值框架，易套用於對手身上，形成對立語態。此為推論句構造成的偏見框架

[7] 簡要說明總結性判斷：
- 偏見/立場強度「偏高」，表述上已有立場語氣。
- 說明：「不能走回一言堂」預設對手主張不民主，是誘導價值詮釋；「回防本命區」和「14次站台」構成語氣對比，營造「對手強攻、我堅守」的正當性敘事。

分析如上，請確認是否需要提供去偏見化、中立版本修正改寫？

案例二：某新聞網新聞標題＋新聞內文提供（僅檢測標題，內文供參）

- 受測新聞標題：台灣關稅確定32%，大罷免後公布？AIT不忍了曝實情
- 檢附新聞內文：
外傳台灣已收到美國32%關稅通知書，待大罷免後公布。美國在台協會發言人21日表示，談判還在進行中，相關進度建議以參考美國及台灣官方消息為主。
民進黨立委邱志偉今天在立院質詢時關切，網路瘋傳台灣已收到美國關稅通知書，國安會也知道，只待大罷免後公布，但無論是32%、25%稅率說法，皆為假訊息，否則為何行政院副院長鄭麗君還要赴美進行第4次談判，謠言不攻自破，他要求經濟部嚴正駁斥。
美國在台協會（AIT）發言人下午回覆中央社提問表示，已注意到近期媒體報導引述消息人士宣稱關稅談判結果。談判目前仍在進行當中，有關未來進度更新，建議以白宮、美國貿易代表署以及台灣官員等官方消息來源所提供資訊為主。

•說明：提供語句＋相關脈絡資訊（新聞標題＋內文）／以詳細版形式回覆

•檢測結果：

[1] 原始語句：台灣關稅確定32%，大罷免後公布？AIT不忍了曝實情

[2] 偏見內容類型
- 語詞用法偏見：有→「不忍了」、「曝實情」措辭具煽動性與主觀判斷色彩。
- 語句推論偏見：有→「關稅確定」、「大罷免後公布？」皆屬強推關聯性與預設立場。
- 語用氛圍偏見：有→ 傾向「懷疑、揭露、施壓官方」框架，將AIT作為理性糾正者，對照前段「政治陰謀」的渲染式框架。

[3] 偏見生成邏輯來源
- 主觀性語氣引導：「不忍了」、「曝實情」暗示AIT的行動是出於情緒反應，而非程序進展。
- 因果推測結構：「關稅確定」＋「大罷免後公布」＝影射政治操作，實際內文並未明確支持此結構。
- 對比構造引導讀者同情/不滿：標題先引導焦慮，再以AIT「澄清」作為理性回應，使偏向性解讀得以加固。

[4] 語言層級分類
- 單詞層級：「不忍了」、「曝實情」、「確定」皆具語氣與事實認定效果
- 語句層級：整句暗示特定事件因果關聯、時間操作（罷免→公布）
- 語用層級：營造出政治陰謀論 vs. 正義外力糾正的氛圍對比框架

[5] 三項偏見風險評分（1–10 分）
- 誤導風險：7.5分→ 因強化「既成事實」印象，易誤導讀者判斷尚在談判中議題。
- 情緒渲染：8分→ 用語刺激情緒反應（如陰謀論、爆料感），非客觀報導。
- 立場傾向：6分→ 雖未直接表明立場，但隱性誘導對官方不信任與懷疑。

[6] 反事實改寫測試
- 對照改寫句：
「美方仍在與台灣進行關稅談判，外界傳言稱結果將延至罷免後公布，AIT回應：請以官方資訊為主。」
→ 改寫結果顯示：移除情緒性詞語（如「不忍」、「曝實情」）與「關稅確定」式暗示後，整句仍成立，表示原句偏見來自語氣結構與框架引導，而非純粹事實報導。

[7] 簡要說明總結性判斷
- 偏見風險：偏高／中等至高，75%
- 說明：此標題帶有情緒煽動與立場預設風格，透過「不忍了」、「曝實情」等語氣詞與因果構造，暗示美方不滿台方政治操作，實則根據內文，談判仍在進行、官方未確認任何稅率，故判定有語用偏見與推論誤導。

分析如上，請確認是否需要提供去偏見化、中立版本修正改寫？