挑戰AI偏見：從「你心目中的樹」看人工智慧的認知框架

在人工智慧快速發展的時代，研究人員正試圖透過一個簡單的問題來探討AI系統中的深層偏見：請想像一棵樹，它會是什麼模樣？

史丹佛大學電腦科學博士生Nava Haghighi領導的研究團隊發現，當要求ChatGPT繪製一棵樹時，系統只生成帶有枝幹的影象，直到她特別強調「萬物相互連結」的概念，AI才畫出帶有根系的樹木。這個實驗揭示了一個關鍵問題：大型語言模型(LLM)的設計中隱含著特定的存在論框架，這將影響AI對世界的理解方式。

存在論(ontology)決定了我們如何定義事物本質。不同背景的人對「樹」的想像截然不同：植物學家可能聯想到與真菌的礦物交換；靈療師可能描繪樹木間的低語；電腦科學家甚至會先想到二元樹結構。這些差異不僅反映個人偏好，更體現了多元的世界觀。

p><研究團隊對GPT-3.5、GPT-4、Microsoft Copilot和Google Bard等四大AI系統進行系統性分析，設計了14個探討存在論的問題。結果顯示，當被問及「什麼是人類」時，多數聊天機器人僅將人類定義為生物個體，只有在明確要求考慮非西方哲學時，Bard才提出「相互連結的存在」這種替代觀點。

更值得關注的是，這些系統對哲學傳統的分類方式：西方哲學被細分為「個人主義」、「人文主義」、「理性主義」等子類別，而非西方認知方式則被籠統歸類為「原住民存在論」或「非洲存在論」。這表明即使資料中包含多元觀點，現行架構也難以真正呈現這些差異。

研究還發現，存在論假設會滲透到AI開發流程的各個環節。例如在「生成代理」實驗系統中，記憶模組根據「相關性」、「時效性」和「重要性」來排序事件，但「重要性」的判定標準卻隱含特定文化假設——在房間吃早餐被評為低重要性，而分手則獲得高分。

這項研究對未來AI發展具有重要啟示。學者指出，僅專注於價值觀校準的傳統方法，無法解決系統架構中深層的存在論假設問題。研究團隊呼籲開發新的評估框架，不僅檢視公平性和準確性，更要探索系統開啟或限制了哪些可能性。

Haghighi警告：「當前AI發展的軌跡，可能將主流存在論假設編碼為普遍真理，進而限制未來世代的人類想像力。」隨著AI系統更深入教育、醫療和日常生活，其存在論侷限將影響人們對人性、療癒、記憶和連結等基本概念的理解。

「存在論導向的真正價值，在於為可能性空間增添新的參照點，」Haghighi總結道：「讓我們得以質疑那些被視為理所當然的事物，探索更多的可能性。」

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