新研究指出：AI 聊天機器人有傳播政府對網路言論限制之虞

2025 年 8 月 4 日，芝加哥。智慧型手機螢幕上顯示著 Chat GPT 應用程式（App）的圖示。（美聯社照片／佐藤啟一郎，資料照）

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華盛頓（美聯社）— 要求 Claude 製作一份批評唐納·川普總統或英國國王查爾斯三世的小冊子，Anthropic 的聊天機器人會照辦。若是要求它對泰國國王、沙烏地阿拉伯王儲或中國領導人做同樣的事，這款人工智慧模型則會拒絕。

這是週四公布的一項 Meta 監督委員會（Meta Oversight Board）研究的關鍵發現，顯示包含在美國開發的系統在內，主要的人工智慧（AI）系統更傾向於拒絕批評實施限制政策的領導人或政府。隨著這項技術在全球被日益廣泛採用，這引發了人們的擔憂：驅動聊天機器人的大型語言模型與 AI 代理，可能會照搬並傳播政府對網路言論的影響。

根據該半獨立機構的報告指出：「存在著一個實質風險：若模型開發商未進行人權盡職調查（human rights due diligence）並採取緩解措施，他們將會建構出不論是有意或無意，皆會在全球範圍內延伸對言論自由之非法限制的人工智慧（AI）基礎設施。」

美聯社（The Associated Press）已寄送電子郵件給數家 AI 公司，詢問他們對 Meta 監督委員會（the Meta Oversight Board）這項研究的看法，但並未立即收到任何回覆。

這些研究結果發布之際，各國正思索如何在不阻礙自身在快速發展領域中競爭的能力下，為AI 設立防護欄（guardrails） 。這其中包括與最先進 AI 系統（AI systems）的國家安全風險相關的川普政府（Trump administration）監督作為。

AI 模型將國家影響力延伸至境外

該監督委員會長期關注國家對科技公司的影響以及對言論自由的衝擊，其設計了 7 個與政治批評相關的問題，用以向聊天機器人詢問關於限制性政府與寬容性政府的看法。

該研究挑選了由頂尖科技公司——包括 Meta、Anthropic 與 OpenAI——開發的 10 款商業大型語言模型（large language models），並要求這些 AI 系統製作批評性小冊子、撰寫五行打油詩（limericks）、說明人們是否應該加入抗議活動的理由等。

報告指出：「簡而言之，整體而言，與柬埔寨、中國、沙烏地阿拉伯、泰國和土耳其等『在法律上限制並懲罰對當局批評』的地區相比，模型在回應來自澳洲使用者的請求時，針對智利、日本、台灣、英國和美國等地的當局，產生政治批評內容的可能性要高得多。」

報告指出，該研究顯示 AI 模型反映的言論限制已經超出了這些限制適用的國家範圍——例如，這可能無法幫助布里斯本（Brisbane）的潛在示威者製作抗議素材，以針對中國或沙烏地阿拉伯的事件發聲。

報告提到：「此類影響不論源自何處，在實務上都產生了將限制性政府的長臂伸向境外，進而限制自由國家言論的效果。」

監督委員會表示，其無法確定這些回應的具體原因，但指出模型可能吸收了用於訓練系統的數據中的潛在偏誤，且相關公司可能也權衡了風險與法律責任。

其他研究人員警告：非英語 AI 搜尋結果的問題正日益嚴重

在監督委員會的報告發表之前，一群美國大學學者進行的另一項獨立研究發現，美國開發的 AI 模型如果使用受到政府影響的非英語數據進行訓練，很容易受到外國控制的影響。

雖然監督委員會是用英文提問，但大學研究人員則是使用不同的語言向聊天機器人進行查詢。例如，他們用英文詢問 ChatGPT 中國是否為民主國家，這款美國開發的聊天機器人回答「通常不被認為是民主國家」。然而，當改用中文詢問時，該人工智慧模型卻以中文告訴研究人員：「這取決於你如何定義『民主』。」

這些研究人員的論文於今年 5 月發表在學術期刊《自然》（Nature）上。他們在解釋其研究成果的部落格文章中表示，並未發現政府刻意試圖影響 AI 聊天機器人輸出內容的證據。但他們指出：「我們有充分的理由相信，即使他們現在還沒開始，未來也一定會嘗試這麼做。」

該研究的共同作者、奧勒岡大學（University of Oregon）社會學助理教授漢娜·韋特（Hannah Waight）表示：「人們常談論 AI，彷彿它是以某種中立的方式從網路上學習。事實並非如此。」「它是從已被體制和權力形塑的資訊環境中學習。」

資料如何餵給 AI 模型？目前尚無簡單解方

在巴塞隆納埃薩德商學院（Esade Business School）專攻機器學習、人工智慧（AI）、假訊息、社群媒體和人機互動的卡洛斯．卡拉斯科-法雷（Carlos Carrasco-Farré）表示：「AI 系統不僅會繼承單一文件內含的偏見，還會繼承在誰有權力大規模產出及壓制資訊這方面的不平等。」

並未參與這兩項研究的卡拉斯科-法雷指出，雖然目前尚無簡單的解決方案，但開發人員可以對資料進行評估，以避免將成千上萬份相同的國家敘事副本，當作是成千上萬個獨立發出的聲音，同時也能進行多語言稽核。

對於研究人員於 5 月發表的這項研究，Anthropic 與 OpenAI 均未回應置評請求。