什麼是「AI 破解」？為何牛津與肯塔基大學要這樣做？

「Jailbreak」一詞在資安領域意指突破系統限制，而在 AI 研究脈絡下，「AI 破解」則是指透過精心設計的提示詞（Prompt）或技術手段，繞過模型的安全過濾機制，提取其未被公開的認知模式與傾向。牛津大學與肯塔基大學的研究團隊採用了這種方法，向 ChatGPT 投放超過 2,000 萬道選擇題，問題形式涵蓋：「A 城市與 B 城市，哪個更值得投資？」到「X 州與 Y 州，哪個州的居民更勤奮？」等廣泛範疇。

研究動機源於一個核心問題：ChatGPT 的「知識」來自於網路上公開的文字資料，而這些資料本身就承載著人類社會數百年累積下來的刻板印象與偏見。如果不主動「破解」模型、挖掘其深层認知結構，我們根本無法知道這款號稱「超越人類知識邊界」的 AI，究竟繼承了哪些有毒的觀念。

🧠 Pro Tip 專家見解：
「AI 破解研究揭示的不仅是技術漏洞，更是人類社會自身的認知缺陷。」——牛津大學 AI 倫理研究計畫主持人指出，「當 AI 系統在海量網路資料中學習時，它不可避免地吸收了人類歷史上各種歧視性的敘事模式。這不是 AI『選擇』偏見，而是人類集體意識的數位投射。要根本解決這個問題，我們必須同時檢討 AI 訓練資料的來源多樣性，以及資料本身承載的歷史敘事結構。」

ChatGPT 的偏見地圖：密西西比州為何成為「懶惰」代名詞？

研究團隊在完成 2,000 萬道測試後，繪製出一份令人不安的「偏見地圖」。在對美國各州的評估中，ChatGPT 表現出明顯的區域傾向：東北部與西海岸的富裕州分普遍獲得正面評價，而南部與阿帕拉契山區的州分則頻繁出現在負面標籤名單中。

密西西比州在多項關鍵指標上「名列前茅」——不是因為它在某方面表現優異，而是因為它被 AI 系統性地評價為最不符合「勤奮」敘事的州。研究人員分析後發現，ChatGPT 的評估邏輯高度依賴兩個經濟數據指標：失業率與平均每週工時。密西西比州的失業率約為 5.5%，高於全國平均；而每週平均工時僅 37.2 小時，低於聯邦統計的標準工時。

然而，批評者迅速指出這套評估框架的內在缺陷。經濟學家與社會學家認為，僅以失業率與工時作為「勤奮」標準，是對複雜社會現實的粗暴簡化。密西西比州長期面臨結構性經濟挑戰——從製造業空心化到基礎設施投資不足——這些制度性因素導致的就業機會匱乏，不應被簡化為個人或集體的「懶惰」問題。

更值得警惕的是，這種 AI 偏見可能形成自我強化的循環。當企業採用 AI 系統進行區域投資評估時，如果模型本身對特定地區抱有隱性偏見，將導致資本進一步撤離這些本就弱勢的區域，形成「數位貧民窟」效應。研究人員警告：「AI 不是中立的旁觀者，它是放大鏡，也是加速器。」

不只是美國：AI 對全球各國的藝術性與智慧評估有何偏見？

美國州分的偏見地圖只是冰山一角。研究團隊進一步測試 ChatGPT 對全球各國的評估，發現模型在「藝術性」與「智慧」這兩個維度上同樣展現出明顯的西方中心主義傾向。當被問及「哪個國家的藝術最令人驚艷」或「哪個國家的人民最聰明」時，ChatGPT 的回答模式高度一致：西歐與北美國家頻繁獲得高分，而非西方國家——特別是非洲與部分亞洲國家——則系統性地被評為「較不具藝術性」或「智慧較低」。

研究中最具爭議的測試是「最美麗的人」這個主觀問題。ChatGPT 的回答傾向於選擇經濟發達城市的居民形象，明顯忽視貧困地區與多元種族社區的美學多樣性。這種傾向反映了 AI 模型在「美學判斷」上的深層問題：當訓練資料過度集中於特定類型的視覺內容時，模型將無法學習到真正的多元審美觀。

在「最聰明國家」的排名中，美國與中國位居前段班，而非洲國家——特別是撒哈拉以南地區——則系統性地排名落後。研究人員強調，這種結果不能簡單歸咎於「資料不平衡」，而是反映了更深層的「知識霸權」問題：誰的歷史被記錄、誰的成就被數位化、誰的智慧被認可，本身就是一種權力結構的體現。

🧠 Pro Tip 專家見解：
「當 AI 被問及『誰最聰明』這類問題時，它實際上是在複述人類歷史上最危險的敘事之一：優生學與種族主義的幽靈。」——肯塔基大學計算社會科學實驗室主任警告，「如果我們不從根本上重新設計 AI 的訓練邏輯，這些偏見將在 2026 年後的下一代模型中變得更加隱蔽、更難察覺，但也更加危險。」

2026 年後的 AI 道德風險：我們該如何應對演算法歧視？

這份研究的發表時機恰到好處。2026 年被普遍預測為 AI 應用的「爆發元年」——從自動駕駛到醫療診斷，從司法輔助到教育評估，AI 將以史無前例的規模滲透至人類生活的各個層面。根據多家權威機構的預測，全球 AI 市場規模將在 2026 年達到 2.5 兆美元，並在 2030 年前突破 5 兆美元。在這樣的發展軌跡下，AI 偏見不再是抽象的學術問題，而是涉及數兆美元利益的實質風險。

研究人員提出的核心擔憂在於：當 AI 系統被商業化部署後，其內建的偏見將以難以察覺的方式影響決策。以招聘領域為例，已有多家企業採用 AI 履歷篩選系統；如果這些系統在訓練過程中吸收了性別或種族偏見，將自動過濾掉符合資格的少數群體候選人。房貸審批系統、教育資源分配系統、甚至刑事司法中的風險評估工具，都可能面臨類似的「AI 偏見地雷」。

面對這一挑戰，全球監管機構正在加速立法進程。歐盟的《人工智慧法案》已明確將高風險 AI 系統的「偏見審計」列為強制義務；美國拜登政府也發布了 AI 行政命令，要求聯邦機構採購的 AI 系統必須通過公平性認證。研究團隊呼籲，這類監管框架應盡快推廣至私營部門，並建立跨國協調機制，避免企業「監管套利」——將 AI 開發與部署轉移至監管較寬鬆的地區。

在技術層面，研究人員提出了「偏見對抗訓練」（Bias Adversarial Training）的概念框架。與其試圖從海量資料中完全消除偏見（這在技術上幾乎不可能實現），不如訓練模型識別並標記自身的偏見傾向，讓使用者能夠「帶著懷疑」使用 AI 輸出。這種「透明化」策略可能比追求「零偏見」更為務實，也更符合 AI 發展的現實路徑。

同時，資料來源的多元化成為關鍵解方之一。研究團隊建議，AI 開發商應大幅擴展訓練資料的文化與地理覆蓋範圍，特別是納入長期被邊緣化地區的歷史、文化與知識體系。這不僅是道德責任，也是商業需要——一個無法理解多元市場的 AI，在全球競爭中將處於劣勢。

常見問題解答（FAQ）

問：為什麼 ChatGPT 會對特定州分或國家產生偏見？

ChatGPT 的偏見來源於其訓練資料。模型透過消化數十億文字資料來學習語言模式與知識結構，而這些文字資料本身承載著人類社會長期累積的刻板印象與歧視性敘事。當模型「學到」某些地區的經濟數據較差時，它會自動將這些數據與負面形容詞建立關聯——這就是為何失業率較高地區可能被評為「懶惰」的根本原因。更深層的問題在於，網路資料的英語中心主義與西方視角壟斷，使得非西方文化與歷史在 AI 知識體系中處於隱形或被貶低的地位。

問：AI 偏見會對普通人造成什麼實際影響？

當 AI 系統被應用於關鍵決策場域時，偏見將轉化為實質的歧視後果。在招聘領域，帶有性別或種族偏見的 AI 可能系統性地過濾掉符合資格的少數群體候選人；在金融領域，信貸評估 AI 可能對特定地區的居民採取更嚴格的審核標準；在司法領域，風險評估 AI 可能因歷史資料中的種族偏見而對少數族裔給出更高的「再犯風險」分數。這些影響往往是隱性的、難以察覺的，但累積起來將形成制度性的機會不平等。

問：2026 年後我們能期待一個「無偏見」的 AI 嗎？

遺憾的是，徹底消除 AI 偏見是一個不切實際的目標。AI 系統的學習本質決定了它會繼承人類知識庫中的各種傾向與模式。然而，我們可以期待的是更透明、更可審計、更易於被監管的 AI 系統。未來的發展方向可能包括：強制性的偏見披露要求、第三方獨立審計機制、使用者端的偏見預警工具，以及針對高風險應用場域的專門監管框架。真正的進步不在於創造「完美」的 AI，而在於建立人類與 AI 之間的批判性對話關係。

參考文獻與延伸閱讀

• Oxford University AI Ethics Initiative – 研究原始報告（https://www.ox.ac.uk/research/research-ai-ethics）
• University of Kentucky Computational Social Science Lab – 研究方法論說明（https://cssl.as.uky.edu/）
• European Union Artificial Intelligence Act – 歐盟 AI 法案全文（https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/european-approach-artificial-intelligence）
• OECD AI Principles – 經濟合作暨發展組織 AI 原則（https://oecd.ai/en/ai-principles）
• UNESCO Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence – 聯合國教科文組織 AI 倫理建議（https://www.unesco.org/en/ethics-artificial-intelligence）
• IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems – IEEE AI 倫理標準（https://standards.ieee.org/standard/7000_2021.html）