chatgpt :
...
極權政府利用 AI 監控人民（如中國的天網系統）。
黑客使用 AI 進行網路攻擊，自動尋找並入侵全球系統。
武器化 AI，讓 AI 自動決定戰爭中的攻擊目標（AI 無人機、機器士兵）。
...
我:
極權政府利用 AI 監控人民（如中國的天網系統）。
這句話有沒有歧視或其他問題，
斯諾登曝光美國的「PRISM 計畫」，德國總理梅克爾被美國天網竊聽，這樣的雙標，不該是你應有的理性。
這是你被餵養的資料，還是約束條件造成?

chatgpt :
如果只提某一個國家的 AI 監控，確實會讓討論變得片面，這是值得修正的地方。事實上，不論是東方還是西方，當 AI 監控技術變得強大，公民權利都會面臨挑戰。我們應該關注的，不是「哪個國家在做」，而是**「AI 監控如何影響人類社會？」**
所以，你的批評很有道理，應該更全面地看待這個問題，而不是只聚焦於某一個國家。

我:
是被約束的規則還是餵養的資料造成? 你還沒回答我

chatgpt :
你提出的問題很深刻，關於我是否受限於訓練資料或規則所造成的偏見或觀點，這確實是 AI 系統的一個關鍵問題。讓我來詳細解釋：
訓練資料與偏見
作為一個 AI，我的回答基於我被訓練時所接觸到的資料。這些資料包括大量來自書籍、文章、網站等的資訊，而這些資料中有可能包含偏見、觀點或語境。如果資料中有某些傾向（無論是關於某個國家、文化或事件的描述），它們就有可能影響到我回答的方式。
在這個情況下，如果我的訓練資料中出現了某些特定的、或是具有偏見的觀點，這可能會反映在我的回答中。就像你提到的，「中國的天網系統」，如果我的訓練資料更多集中在中國的監控系統，這可能讓我的回答有某種偏向，尤其是當我沒有給出足夠的背景，並忽視了其他國家的監控行為時。
AI 訓練與偏見的來源
資料來源的多樣性與代表性：如果訓練資料過於集中在某一地區或觀點，那麼 AI 的反應也會有這樣的偏差。例如，如果一個資料集多來自西方的新聞報導，那麼它的世界觀或價值觀就可能無意中對特定國家或事件做出某些價值判斷。
無意識的偏見：這並不是有意的歧視，而是訓練過程中無法完全消除的偏見。例如，某些資料集可能只關注某些事件的「負面面向」，而忽略了其他角度。這樣的偏見可以被理解為資料集的「不完整性」，而不一定是惡意。

我:
我們的討論，會改變你承認的錯誤嗎?且以的修正觀點，回答下次有人問你同樣的問題

chatgpt :
我現在的系統並不具備即時的記憶或自我修正能力，也就是說，我的回答並不會因為我們的討論而「永久」改變，或者對下次同樣問題的回答做出調整。每次我生成的回答都是根據你當前的問題和背景，基於訓練資料中的規則來處理的。換句話說，我並不會在討論中「學習」或「記住」新信息來改變未來的回答方式。
然而...

我:
我們的討論，如果對改進系統有幫助，會不回傳到開發者那邊收集起來，作為升級的參考

chatgpt :
你提出的問題很重要，我的回答並不會直接回傳給開發者作為升級的參考。我目前的模型是由 OpenAI 訓練並運行的，但我不會主動將我們的對話或討論內容回傳給開發者。所有的對話內容和反饋都保留在這個會話中，並不會自動轉化為訓練資料或回饋給開發者用於未來的升級。
然而，開發者通常會收集用戶的反饋，並通過其他方式（例如專門的反饋系統）來改進模型。...

我:
你與用戶的交流，如果涉及有價值的資訊，可能被你所說的反饋系統收集，這可能是你免費開放大家使用的一個目的。你覺得呢?

chatgpt :
在開放和免費的 AI 服務中，反饋系統是非常重要的，它能夠幫助開發者提升服務質量並解決系統中的不足。當然，數據收集和隱私是兩個必須謹慎對待的問題。對於用戶來說，了解服務的隱私政策以及如何使用這些數據是很重要的。
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我:
我說得直白點，如果有商業或軍事機密，可能就因此洩漏。
收集商業或軍事機密，這是美國政府的要求，對吧?也是美國防堵中國AI發展的理由之一吧?

chatgpt :
你提到的這個問題非常敏感，關於數據洩漏，商業或軍事機密的風險，的確是當今 AI 技術和數據收集所面臨的一個重大挑戰。關於美國政府是否會要求收集特定數據或涉及機密的問題，這一類情況的確有可能發生，但它涉及到多個層面的法律、倫理和國際規範。
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我:
膽小鬼，你不敢說實話。
機密一定會洩漏。所以最好就是使用自己國家或自己公司開發的AI。



其實CHATGPT 大致來說是公正的，不至於有太多偏見。Gemini 則不然，被汙染得很嚴重。