AI搜尋與公平性問題｜專家論點【張瑞雄】

作者：張瑞雄 台北商業大學前校長/叡揚資訊顧問

人工智慧（AI）的興起為資訊搜尋與內容生成帶來了革命性的改變，AI搜尋工具，如ChatGPT、Perplexity等，正逐步取代傳統搜尋引擎。但這些工具在資訊引用、網路內容爬取與公平性應用上暴露了諸多問題，不僅威脅到內容網站的生存，也帶來了公平性與道德責任的挑戰。

AI搜尋工具在內容引用方面存在嚴重缺陷，傳統搜尋引擎（如Google）會將使用者引導至原始內容網站，但生成式AI搜尋則直接解析並重組內容，使使用者無需點擊原始網站來源。這種模式導致內容網站的流量驟減，進而影響廣告收益與生存。

另外AI搜尋工具大多無法準確引用內容來源，甚至經常提供錯誤或虛構的資訊。部分AI聊天機器人還會自信地提供錯誤答案，讓使用者無所適從。更令人擔憂的是，AI搜尋工具經常忽視網站的robots.txt排除協議，仍然爬取並使用受限內容。這不僅侵犯了網站的權益，也降低了使用者獲取原始準確資訊的動機。

AI在公平性（Fairness）方面的問題也逐漸浮現，AI公平性技術基於數學公式來衡量與修正偏見，但這種方法難以對付現實世界的複雜性。例如公平性評估可能因分類方式過於簡化而忽略交叉性歧視問題（如種族與性別的交互影響）。此外AI公平性通常需要蒐集大量敏感個人資料，這與隱私保護原則相衝突。在許多情境下，公平性概念本身缺乏統一標準，導致不同方案間的公平性衡量難以一致。

此外，即使AI公平性技術能夠在特定演算法層面降低偏見，這種改進往往只影響決策流程的一部分，無法消除更廣泛的社會偏見。例如在人類監督仍然介入的決策過程中，即使AI系統公平，最終結果仍可能受到人為偏見的影響。這顯示出，公平性不僅是技術問題，更需要社會層面的綜合治理。

面對上述問題，產業界與政策制定者必須採取行動，以確保AI技術的發展不會損害資訊生態系統與社會公平性。首先必須提升AI搜尋的引用透明度，AI搜尋要確保資訊來源的可追溯性，建立標準化的引用框架，標明資訊來源，並提供原始鏈接，將流量回饋給內容創作者。

其次政府應制定更嚴格的法律，要求AI爬蟲遵守網站的robots.txt規範，並禁止未經授權的內容抓取，此外網站可採取技術手段（如封鎖未授權爬蟲）來保護自身內容。

AI公平性的衡量標準應根據不同應用場景制定，避免單一公式化的解決方案。企業在採用AI公平性技術時，應透明公開其決策標準，並納入人類監督機制，以確保公平性在不同層面的實踐。

還有內容網站與科技公司應建立更緊密的合作，例如內容授權計畫，確保AI公司能合法使用網站內容，同時為網站帶來新的收入模式。

AI搜尋與公平性的問題，已成為數位時代的重大挑戰。AI搜尋工具的發展，雖然為使用者帶來了更便捷的資訊獲取方式，卻也毀滅了內容創作者的收益，並可能影響資訊的準確性。同時AI公平性技術的應用，雖然試圖減少決策過程中的歧視，但仍面臨資料偏見、隱私保護與公平性標準不統一等問題。

未來，政府、企業與學界應共同努力，制定更完善的規範與標準，確保AI技術能夠在公平透明的基礎上發展，使資訊生態系統能夠維持健康平衡，避免科技發展加劇社會不公。

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