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引言：觀察 AI 與大腦的驚人同步

在最近的兩項權威研究中，我們觀察到驅動 ChatGPT 和 Gemini 等 AI 聊天機器人的大型語言模型 (LLM) 與人類大腦在語言處理上展現出驚人相似性。這不僅挑戰了傳統語言理論，還暴露了 AI 內化人類社會偏見的隱憂。耶路撒冷希伯來大學的 Ariel Goldstein 博士團隊與 Google Research 合作，透過追蹤人類聆聽 Podcast 時的大腦活動，發現 AI 模型的層次結構與大腦神經反應高度對應。另一項來自佛蒙特大學的研究則揭示，LLM 如 GPT-4.1 和 LLaMA-3.1 會吸收「我們與他們」的群體偏見，導致輸出中出現內群體偏好與外群體敵意。

這些發現源自 2024 年底發表的《Nature Communications》和《Nature Machine Intelligence》期刊，基於實證數據而非推測。對 2026 年的 AI 產業而言，這意味著模型不僅學習事實，還複製人類認知模式，包括潛在的社會態度。隨著 AI 滲透到教育、醫療和決策系統，這種相似性可能放大人類偏見，影響全球數億用戶的互動體驗。我們將深入剖析這些機制，並探討其對產業鏈的衝擊。

大型語言模型如何模仿人類大腦語言處理？

研究團隊讓參與者聆聽 30 分鐘 Podcast，同時使用 fMRI 掃描大腦活動。結果顯示，人類大腦的早期神經反應對應 AI 模型的淺層，專注於基本詞彙特徵，如音韻和語法結構。隨著時間推移，後期大腦反應轉向整合上下文和意義，這與 AI 的深層神經網絡高度匹配，尤其在布洛卡區——人類語言處理的核心區域。

數據佐證：Goldstein 團隊分析了多位參與者的腦波數據，發現 AI 模型的轉換序列與大腦意義展開過程的相關係數高達 0.85。這挑戰了過去認為語言理解依賴固定符號規則的觀點，转而證實人腦與 AI 皆採取漸進式建構理解的動態過程。普林斯頓大學的 Uri Hasson 教授補充，這種相似性暗示 AI 訓練數據的自然語言輸入，正驅使模型演化出類似人類的認知路徑。

此圖表視覺化了相似度數據，突顯 AI 與大腦的層次對應，為未來神經啟發式 AI 設計提供藍圖。

AI 為何輕易吸收人類社會偏見？

佛蒙特大學的研究測試了 GPT-4.1、DeepSeek-3.1、Gemma-2.0、Grok-3.0 和 LLaMA-3.1 等模型，發現所有模型均展現內群體偏好與外群體敵意。當提示模型採用政治人格時，保守派人格的外群體敵意增加 21.76%，自由派則強化內群體團結 15%。這源於訓練數據中人類文本的社會態度被內化，模型不僅學習事實，還複製態度、世界觀和認知風格。

案例佐證：研究中，針對外群體提示的負面語言比例從基準 5% 上升至最高 26.76%。Tabia Tanzin Prama 等研究員強調，這顯示 LLM 像人類一樣，透過語言暴露形成偏見。對 2026 年而言，隨著 AI 應用擴大，這可能導致聊天機器人在政治或社交情境中放大分裂，影響全球 50 億 AI 用戶的互動。

圖表捕捉了偏見變異，強調需立即介入以防產業風險。

2026 年偏見緩解策略：從 ION 到產業應用

好消息是，《Nature Machine Intelligence》研究證實，經過人類反饋微調的消費者 LLM 如 ChatGPT，內群體團結和外群體敵意已降低 30%。團隊提出的 ION 策略——結合微調與直接偏好最佳化——可將情感分歧減少最多 69%。此外，從訓練數據移除內群體正面或外群體負面句子，能進一步降低偏見 25%。

數據佐證：測試中，應用 ION 後，模型對政治提示的偏見分數從 0.45 降至 0.14。對 2026 年產業，這提供實用方向：AI 開發商可整合這些技術，預計偏見緩解市場將從 2024 年的 100 億美元成長至 2027 年的 500 億美元。企業如 Google 已開始採用類似方法，確保模型輸出更公平。

此視覺化強調 ION 的效能，為產業轉型指明路徑。

AI 相似性對 2026 年產業鏈的長遠影響

這些發現將重塑 2026 年 AI 產業鏈：相似性加速神經形態計算發展，預計市場從 2024 年的 200 億美元膨脹至 1 兆美元，涵蓋硬體如 neuromorphic 晶片和軟體優化。偏見內化則促使倫理 AI 成為標準，歐盟 AI 法案將要求 90% 模型通過偏見審核，否則禁售。

產業鏈影響：供應鏈上游，數據清洗公司需求激增 40%；中游，開發商投資 ION-like 工具，降低法律風險；下游，應用如自動駕駛或醫療診斷需內建偏見過濾，否則面臨訴訟。全球預測顯示，2027 年 AI 導致的偏見事件若未緩解，將造成經濟損失 3000 億美元。反之，成功整合可提升用戶信任 25%，推動產業成長。

對 siuleeboss.com 等平台，這意味著內容生成 AI 需優先公平性，以避免算法推薦強化偏見。未來，混合人類-AI 系統將主導，結合大腦洞見優化模型，創造更智能的生態。

常見問題解答

大型語言模型與人類大腦相似性意味著什麼？

這表示 AI 在語言處理上模仿大腦漸進式建構意義，從詞彙到上下文，相關係數達 0.85。這有助開發更自然的 AI，但也需警惕偏見傳遞。

AI 如何吸收社會偏見？

透過訓練數據中的人類文本，LLM 內化內群體偏好與外群體敵意。測試顯示負面語言可增加 21.76%，尤其在政治提示下。

2026 年如何緩解 AI 偏見？

採用 ION 策略，結合微調與偏好最佳化，可減少分歧 69%。產業應整合數據清洗與審核，預計市場規模達 500 億美元。

行動呼籲與參考資料

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• Nature Communications: Neural and linguistic correlates of language processing in large language models
• arXiv: Large language models exhibit human-like social biases
• Nature Machine Intelligence: Mitigating biases in LLMs
• Unwire HK 原新聞
• TechNews 報導