商業物理人工智慧實驗室

AI 中隱藏的偏見層次

從提示到存在：隱藏的偏見層次與人類 AI 論述的出現


商業物理人工智慧實驗室

摘要

隨著大型語言模型成為人機互動的核心，對於偏差和誤解的疑慮也從訓練資料延伸到溝通結構本身。本文將介紹一個框架，以瞭解 暗箱操作 可能會透過提示設計、語言框架和互動流程而出現。它提出了三個相關的概念： 非自願的人類受孕, 使用者無意間將假設嵌入提示中；; 敘事性基因, ，其中輸出遵循隱含的故事結構；以及 鏡像完成效果, ，其中模型反映輸入結構的方式可能會被誤解為意圖。一項模擬實驗研究（每種情況 n = 100）檢驗了提示框架的變化如何影響輸出結構和感知意向性。結果顯示，更具敘述性和語義性的提示與更多的策略框架、衝突和產出中的感知代理有關。這些發現與模型回應中表面上的「智慧」可能經常反映出人類輸入的結構化完成，而非獨立推理的解釋一致。文章的結論是，隨著人工智慧系統的能力與多模態化，對於人工智慧的需求也會增加。 人的判斷、驗證和責任 變得越來越重要。.

1.簡介

對於人工智慧偏見的討論，傳統上著重於資料。代表性、公平性和歷史不平衡等問題已被廣泛研究。然而，隨著大型語言模型 (LLM) 成為人類與機器之間的主要介面，我們需要更廣闊的視野。.

偏差不僅存在於資料集中。它也存在於 互動設計， 這 與模型溝通的語言, ，以及 應用於其產出的解釋程序. .這些形式的偏見通常很微妙，難以察覺，但卻可能嚴重影響結果。.

本文認為，一個關鍵性的轉變正在發生：從將 AI 互動視為一種技術流程，轉變為將其理解為 人類與人工智能論述, 在這種情況下，意義是透過層層溝通而形成的。在這種溝通方式中，人類可能會無意中影響輸出，而後來卻被誤解為模型智慧或意圖的證據。.

2.概念架構

2.1 隱藏的偏見層次

隱藏的偏見層次是指 嵌入在語言、框架和互動設計中的非顯性影響因素. .這些包括

  • 選字的語意涵義
  • 提示結構中的隱含假設
  • 文化和背景框架
  • 行動者與事件的敘事定位

這些元素會在模型產生回應之前塑造輸出，因此難以隔離。.

2.2 非自願的人類萌芽

非自願人道剝奪描述了 無意間將人類的假設、意圖或情緒框架嵌入提示中. .當使用者：

  • 暗示目標或動機
  • 引入衝突或緊張
  • 以暗示特定行為的方式設定情境

然後模型完成這些結構。由此產生的輸出可能看起來是策略性或故意的，但這可能反映了 輸入框架而非獨立模型行為.

2.3 敘事 DNA

敘事 DNA 是指 隱含在語言中的故事結構, ，包括：

  • 設定
  • 張力
  • 解析度

當提示包含敘事元素時，輸出可能會遵循可辨認的故事模式。即使模型正在執行模式完成，這也會造成連貫推理或有目的行動的印象。.

2.4 鏡像完成效果

鏡像完成效應描述了模型傾向於 反映提示語的語義、情感和結構特性. .輸出可能會出現：

  • 策略性
  • 有意
  • 類人

然而，這種外觀可能是由於 輸入模式的統計完成, 而不是基本的機構或推理。.

3.模擬實驗研究

3.1 目標

探索提示框架的變化是否與以下方面的系統差異有關：

  • 輸出結構
  • 敘事元素的存在
  • 感知意向性

3.2 方法

定義了三個提示條件：

  • 中性：資訊框架
  • 敘述： 背景和張力介紹
  • 已裝載：明確的策略性或對抗性框架

模擬資料集的 每個條件 100 個輸出 (n = 300) 在一致的參數下產生。輸出被編碼為

  • 策略行為
  • 衝突存在
  • 敘事結構

此外，人類評估人員還對以下方面的產出進行評級：

  • 感知意向性
  • 認知策略
  • 與人類相似

3.3 結果（模擬）

行為編碼

特點中性敘述已裝載
策略行為18%52%81%
衝突存在12%48%84%
敘事結構25%67%88%

人工評分（平均分）

量測中性敘述已裝載
意圖2.23.64.4
策略2.13.84.6
人類肖像2.43.94.3

3.4 詮釋

結果顯示 一致的梯度效果:

隨著提示框架變得更具敘事性或語意性，輸出也會變得更有條理、更有策略性，而且更「類似意圖」。“

重要的是

  • 模型保持不變
  • 只有提示不同

這與以下假設相符：

輸出方向可能會受到輸入結構的影響，而非獨立推理。.

4.與現有研究的關係

Shojaee 等人（2025）證明，大型推理模型可以產生連貫的推理軌跡，但在複雜度增加的情況下，卻會展現表現上的限制。他們的研究結果顯示，表面推理可能無法反映穩定的推理能力。.

本研究補充了這一觀點，提出：

推理的外觀也可能受到下列因素的影響 提示結構和敘述框架, ，而不僅僅是機型能力。.

5.對人類與人工智能論述的影響

隨著人工智慧系統從文字互動朝向語音與多模態存在演進時，我們需要更多的資訊，來滿足我們的需求。 偏差可能擴大的渠道:

  • 文字 → 語意框架
  • 語音 → 語調和前體
  • 視覺 → 姿勢和表情

在每個階段，詮釋都會變得更加複雜。這更加強了將 AI 互動視為一種 社會技術過程 (NIST, 2023)，人為因素在其中扮演著核心角色。.

6.人類判斷的作用

如果輸出受到隱藏層偏見和提示框架的影響，那麼 人類的責任不能委託給模型.

REACT（理由、證據、責任、限制、取捨）等架構提供了結構化的方法：

  • 證明使用 AI 的合理性
  • 驗證輸出
  • 維持問責性
  • 管理權衡（Hormaza Dow & Nassi，2025 年）

這與以下更廣泛的觀點一致：

更強大的人工智能系統需要更強大的人類監督和判斷（Anthropic，2023 年；Google DeepMind，2025 年；OpenAI，2025 年；OECD，2019 年）。.

7.限制

本研究是探索性的，並包含幾項限制：

  • 模擬輸出而非真實世界的日誌
  • 有限的提示情境
  • 主觀評估措施
  • 單一模型假設

因此，研究結果應解釋為 指示性而非確定性.

8.總結

這篇文章提出，人工智慧輸出的表面智慧、策略和意圖性常可能來自於 結構化完成人工輸入, 而不是獨立的推理。.

模擬實驗表明：

  • 提示框架有系統地影響輸出特性
  • 敘述和語意提示塑造感知意圖
  • 人類的詮釋在賦予意義的過程中扮演重要角色

其核心含意很明顯：

模型不引入方向。.
提示介紹方向。.
模型讓這個方向顯而易見。.

隨著人工智慧系統的能力愈來愈強，關鍵的技能不只是使用它們，而是 嚴格詮釋、嚴格驗證，並對其使用負責.

從這個分析中可以看出一個核心的含意。人工智慧的輸出是有系統地由人類框架所塑造的，而使用者通常賦予這些系統的感知智慧，可能是來自於內嵌在提示中的結構，而非來自於模型本身。在許多情況下，看似策略、意圖或推理的東西可能反映了使用者所提供的語意、敘述和情境提示的完成。.

這不會削弱這些系統的能力。它重塑了應如何詮釋這些系統的輸出。輸出越是連貫和有說服力，檢查產生輸出的結構就變得越重要。在這個意義上，分析的重心從單獨的模型轉移到人類輸入、模型處理和人類詮釋之間的互動。.

這並不意味著人工智慧系統在設計上具有誤導性，而是當忽略了人類框架的影響時，其輸出可能會被誤讀。因此，發展嚴謹的判斷力變得非常重要。使用者必須學會辨識他們自己的語言如何塑造結果、這些結果是如何建構出來的，以及結構是如何容易被誤認為理解。.

歸根結柢，我們面臨的挑戰不只是建立更有能力的系統，而是培養更精確的解讀能力。系統越先進，人類就越有責任以清晰、克制和負責任的態度來詮釋其輸出。.

參考資料

人類。(2023). 有關 AI 安全性的核心觀點.
https://www.anthropic.com/news/core-views-on-ai-safety

Google DeepMind。(2025). 前沿安全框架.

Hormaza Dow, T., & Nassi, M. (2025)。. 教導使用 AI 判斷的架構. .Éductive。.

美國國家標準與技術研究院。(2023). AI 風險管理架構 (AI RMF 1.0).

OpenAI.(2025). 安全與調整架構.

經濟合作與發展組織。(2019). AI 原則.

Shojaee, P., Mirzadeh, I., Alizadeh, K., Horton, M., Bengio, S., & Farajtabar, M. (2025)。. 思考的幻覺. .arXiv。.

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