請大家記住，沒有任何AI能完全免於偏見，因為，它們是基於用於訓練的數據所固有的。意識到這一限制，並批判性地評估回應的答案，才是始終如一的好做法。（圖/取自網路）
作者/黃丙喜
ChatGPT等各種AI 人工智慧應用軟體紛紛上市，一群資深媒體人在台灣大學聚會，相互言談中驚訝發現，這群新聞老兵居然自學各種影音人工智慧軟體，而且運用在生活中，增添不少樂趣。
好用，有趣，但有缺陷
他們共同的感覺是，對話式人工智慧的時代確實應該是不可逆的趨勢；但是，AI機器人也很會自動生成，甚而加料瞎掰，另外，也似乎具有令人愉快的性格，這種資訊的偏差可能導致人們決策的錯誤，不能沒有必要的警覺。
我們應該如何提示ChatGPT等AI機器人，以避免這種資訊的偏差呢？懂得給機器人正確的提問( prompt)非常重要。綜合陳明德、張憶里、阮淑祥、黃兆徽、李道霖、陳柏村和陳麗娟等產學界人士的經驗，為了最小化ChatGPT的資訊偏差風險，關鍵在於以一種鼓勵平衡和批判性分析的方式來構建你的提示。
AI機器人回答你的資訊，其實是它經閱讀了大量被蒐集的資料，也就是大數據之後，再加上一些被設計的邏輯推理等程式，以之生成出來的。它當然不會十全十美，也必然存在一些難以避免的缺陷。這是聊天機器人等人工智慧使用者必須要有的第一認識。
減少偏差，有哪些好方法？
那麼，根據陳明德、張憶里等七人的使用經驗，他們提供的完善運用聊天式AI機器人的建議是：
1. 請求多角度觀點：特別要求ChatGPT就某一話題提供多種觀點。例如，「你能提供[話題]的利弊各是什麼嗎？」
2. 請求基於證據的回應：特別鼓勵基於事實、研究或廣泛接受的理論的回應。例如，「最新研究對[話題]有什麼說法？」
3. 尋求反駁論點：特別明確要求提供某一特定立場或觀點的反駁論點。例如，「[普遍觀點]有哪些強有力的反對論點？」
4. 鼓勵批判性分析：特別提出對問題進行批判性審查的要求。例如，「你能分析[論點/政策]的優點和缺點嗎？」
5. 要求扮演反對者角色：特別要求ChatGPT採取與普遍信念相反的立場，以探索替代觀點。例如，「你能從反對[普遍接受觀點]的角度論述嗎？」
6. 詢問潛在偏見：特別直接詢問特定論點或來源可能存在的偏見。例如，「[來源/論點]中可能存在哪些偏見？」
7. 要求澄清和理由：如果回應看起來過於片面，要求進一步的澄清或理由。例如，「你能解釋為什麼你認為[陳述]是這樣的嗎？」
8. 避免引導性問題：中立地提出問題，不要暗示期望的答案。
問你的問題，也是好體會
你有試試問聊天AI機器人自己的問題嗎？甚至好玩的也像問算命師一樣，問問它你的今生未來。事實如何，你自己一定比較能夠冷暖、虛實自知，再從中做客觀比對，也試試改變一些問法，不失有趣的學習。
通過使用上述這些方法，我們可以促使ChatGPT提供更平衡和全面的回應，減少從中所得資訊的偏差可能性。
最後，請大家記住，沒有任何AI能完全免於偏見，因為，它們是基於用於訓練的數據所固有的。意識到這一限制，並批判性地評估回應的答案，才是始終如一的好做法。
黃丙喜，筆耕公共政策三十年，期為國泰民安增動力，為社會公義添喉舌。
現任國家公益發展協進會理事長、台科大酷點校園董事長，曾任跨國企業公共事務主管，先後在台灣科技大學、新加坡南洋理工大學、芬蘭厄爾托大學教授IMBA/EMBA學程，並任國發會、經濟部、衛福部專案顧問，負責政策前瞻、國會溝通和危機管理。