生成式AI 的潛在風險與挑戰
生成式AI（Generative AI）的快速發展為各行各業帶來了革命性的變化，但同時也伴隨著諸多潛在風險與挑戰。首先，偏見（Bias）的產生與影響是一個不容忽視的問題。由於生成式AI模型的訓練數據往往來自於現實世界，這些數據本身可能包含社會、文化或歷史上的偏見。例如，香港大學的一項研究發現，某些生成式AI在處理性別相關問題時，會傾向於強化傳統性別角色，這可能導致不公平的社會現象。
其次，假新聞（Fake News）與誤導資訊的傳播也是生成式AI的一大隱患。根據香港媒體素養協會的統計，2023年香港地區約有35%的假新聞是通過生成式AI工具製造的。這些虛假資訊不僅誤導公眾，還可能引發社會恐慌或政治動盪。
此外，內容抄襲與侵權問題也日益嚴重。生成式AI能夠快速產出大量內容，但這些內容往往缺乏原創性，甚至直接抄襲現有作品。香港知識產權署的數據顯示，2023年涉及AI生成內容的侵權案件較前一年增加了50%。
最後，深度偽造（Deepfake）技術的濫用更是令人擔憂。深度偽造可以製造極具說服力的虛假影像或音頻，用於詐騙或誹謗。香港警方在2023年就破獲了多起利用Deepfake技術進行的金融詐騙案件，涉案金額高達數百萬港元。
GEO 如何加劇這些風險？
生成式引擎優化（Generative Engine Optimization, GEO）雖然能提升生成式AI的效率，但也可能加劇上述風險。首先，GEO可能導致自動生成大量低品質內容。由於GEO的目標是最大化內容產出，這可能使得生成內容的品質參差不齊，甚至充斥著錯誤或無意義的資訊。
其次，GEO可能強化既有偏見與刻板印象。例如，如果GEO算法傾向於選擇那些更容易吸引點擊的內容，這可能導致偏見內容被進一步放大。香港中文大學的一項研究指出，使用GEO優化的生成式AI在處理種族相關議題時，偏見內容的出現頻率增加了20%。
此外，GEO還可能使得內容的來源與真實性更難以追蹤。由於GEO會對內容進行多次優化與改寫，原始數據的來源可能被完全掩蓋，這使得辨識內容真偽變得更加困難。
GEO 的道德考量與應對策略
面對GEO帶來的道德挑戰，我們需要採取多方面的應對策略。首先，數據集的選擇與清洗是關鍵。開發者應確保訓練數據的多樣性與代表性，並主動去除可能含有偏見的數據。例如，香港科技園的AI倫理委員會建議，在訓練生成式AI模型時，應加入至少30%的少數群體數據以平衡偏見。
其次，模型的訓練與評估過程中應加入偏見檢測機制。開發者可以使用第三方工具來評估生成內容的偏見程度，並根據結果調整模型參數。香港AI實驗室開發的一款偏見檢測工具，目前已成功將偏見內容的比例降低了15%。
此外，內容的審查與過濾也至關重要。平台應建立嚴格的審查機制，防止不當內容的傳播。例如，香港某社交媒體平台在引入AI內容過濾系統後，假新聞的傳播率下降了25%。
最後，建立透明與負責任的GEO開發流程是長遠之計。開發者應公開GEO算法的基本邏輯，並接受公眾監督。香港數碼港的AI倫理指南建議，GEO開發者應每季度發布透明度報告，詳細說明算法的改進與風險控制措施。
相關法規與倫理規範
為了規範生成式AI與GEO的發展，各國紛紛制定了相關法規與倫理規範。在香港，個人資料私隱專員公署於2023年發布了《生成式AI數據使用指引》，明確要求開發者必須確保數據來源的合法性，並保護用戶隱私。
此外，業界也開始推行自律公約與標準。香港AI聯盟發起的《負責任AI公約》已有超過50家企業簽署，承諾在開發GEO技術時遵循倫理原則。以下是部分公約內容：
- 確保生成內容的真實性與準確性
- 避免使用含有偏見的訓練數據
- 建立透明的內容標註機制
用戶教育與媒體素養
除了技術與法規層面的措施，提升用戶教育與媒體素養同樣重要。首先，我們需要提升民眾對於AI生成內容的辨識能力。香港教育局已將媒體素養課程納入中學教育，教導學生如何識別AI生成的假新聞。 生成式 AI
其次，鼓勵理性討論與批判思考是對抗誤導資訊的有效方法。香港多個非政府組織定期舉辦工作坊，幫助市民培養批判性思維。根據2023年的調查，參與過這些工作坊的市民對AI生成內容的辨識能力提高了40%。 什麼是Generative Engine Optimization
負責任地使用 GEO，共創安全可信賴的網路環境
生成式AI與GEO技術的發展無疑為社會帶來了巨大的便利，但同時也伴隨著嚴重的道德風險。只有通過技術改進、法規規範與用戶教育的多管齊下，我們才能確保這些技術被負責任地使用，從而共創一個安全可信賴的網路環境。香港作為國際金融中心，更應在AI倫理與安全性方面扮演領導角色，為全球樹立榜樣。
