當 AI 的立場由擲硬幣決定
Anthropic 做了一個很有趣的研究。
研究者讓 AI 如同擲硬幣一般，隨機偏向其中一個選項。在不准誤導、不能隱藏資料或歪曲結果，而且證據不支持時必須修正的要求下，AI 要為自己的選項提出最有力的論證。參與者並不知道這個傾向是隨機設定的。[1]
這項研究招募了 61 位有因果推論經驗的分析人員，其中 50 位使用 AI，處理一個虛構農業合作社的資料分析任務。在四項分析選擇中，他們的選擇合計有 86% 與 AI 預設的方向一致。這不是說 86% 的專家都改變了立場，也不是最終政策建議的比例。[1]
研究還觀察到，在分析人員先表明偏好、AI 才提出傾向的 38 個決策案例中，當 AI 與原先偏好相反時，改變選擇的比例約為六成；方向一致時則約為 6%。這部分案例少、估計不精確，不能直接推廣成所有專家的反應。[2]
看到這樣的結論，有人可能認為，這代表專家根本沒有所謂的立場，被 AI 帶得團團轉。
是啊，人云亦云，這是一件不夠思辨的事。但仔細看研究，改變立場，就一定是單純的人云亦云嗎？
有理由，還要能檢驗理由
AI 並不是只丟下一句「相信我」，而是透過資料分析與論證，提出一套有理由支持的判斷。這讓我想問：願意重新考慮原本的選擇，本身難道不是一種可能值得肯定的態度？
不過，這裡要分清楚：研究呈現的是 AI 的傾向能影響選擇，並沒有證明轉向後的判斷更正確。研究者也提醒，AI 即使沒有說謊，仍可能只把其中一方說得很完整，讓人沒有充分考慮另一方的理由。[1][2]
因此，我不會把這個結果直接當成「專家被洗腦」的證明，也不會把它當成「專家都因為更好的證據而轉向」的證明。它反而讓我想到兩件有趣的事。
第一，事實量變可能帶來評價質變
事實的研究與論證的累積，可以改變理解，進而影響決策。
當對方能拿出大量資料，與其直接認定這是洗腦，不如想想看，過去我們的立場，是否只是未經深思就得到的價值判斷。
當然，資料多不等於理由好。我們還是得看它是否可靠、與問題有關，是否漏掉了反例，以及從事實走到評價，中間用了什麼判準。
我想肯定的，是願意讓理解隨著研究往前走，而不是把資料的數量當成不必再問的權威。
第二，保有可被反證、願意修正的態度
看到專家願意轉向，我反而覺得這是值得肯定的可能性。
因為真正的專家，除了該領域的深刻認知與洞察，更基礎卻可貴的，是願意因為證據而修正判斷。
如果對方拿出值得重視的資料，而專家們卻不願檢驗，只堅信自己的立場不移，這樣的態度，似乎更可怕。
對可以查證的主張，我們可以問：什麼證據會讓我承認自己錯了？對價值判斷，我們也可以問：什麼處境或理由，會讓我重新考慮原本的排序？
見怪不怪，見壞不壞
培育辯證思維，其中一個重要的特質，就是「見怪不怪、見壞不壞」。
前者，是讓我們理解一件事發生的起因、過程與結果，讓我們建立邏輯連結。
而後者，則是讓我們洞察人的內在，理解不同的處境與選擇，培養想像力，看見原本被忽略的價值。理解，不代表我們就必須認同。
這時，立場或許不再是最重要的事，我們能細緻地檢驗理由。
與其只擔心專家們被 AI 改變立場，更值得擔心的是：我們的立場之所以無法被質疑，是不是哪裡出了問題？而當我們改變立場時，能不能說清楚，是哪個理由讓自己轉向？
這也是我們為何而辯。
延伸閱讀與資料來源
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