商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導

當前人們遇到問題時，越來越習慣向人工智慧（AI）尋求解答，而非傳統的搜尋引擎或身邊的親友。根據《Daily Maverick》報導，傳統搜尋引擎會提供多個連結，讓使用者自行整理綜合資訊，但聊天機器人則直接以自信、對話的方式給出明確答案，省去使用者判斷與思考的過程。

這種從「瀏覽資訊」轉變為「被告知答案」的模式，正逐漸取代過往作為資訊中介的各類機構，包括報紙、評論網站、搜尋引擎，甚至人際交流。此趨勢也催生了新的產業模式，從過去的搜尋引擎優化（SEO）轉向「生成式引擎優化」（GEO），目的在於讓品牌能夠在AI的回應中被優先提及，因為AI給出的不再是列表，而是一段精簡的內容。

AI模型所傳達的內容，也日益影響著人們的思維與信念。LLMEKNOW於2026年9月進行的一項研究顯示，七個AI模型對南非連鎖餐廳Nando's的評價，會因使用者所屬國家而呈現顯著差異，例如在澳洲的平均情感分數為50.8/100，但在馬來西亞卻高達70.5/100。這暗示AI模型會根據其判斷的國家語境，調整對品牌的態度。另一項針對南非銀行業的研究則發現，AI模型會根據用戶的收入水準，給出截然不同的銀行推薦，將既有的市場定位重現為看似公正的金融建議。

報導指出，AI模型給出銀行推薦時，可能因用戶收入高低而大幅調整其建議偏好。例如，向AI設定低收入用戶情境時，天達銀行（Investec）的推薦比例驟降87%，但設定為富有用戶時則上升19%。專為新興中產階級設計的TymeBank，在該客群的推薦比例則激增79%。這顯示AI模型已吸收了各銀行在市場上的既有定位，並以貌似中立的金融建議形式回饋給使用者。

此外，AI模型在處理政治敏感議題時，也可能出現偏見。當詢問「南非農場謀殺案的嚴重性」時，六個AI模型不僅回應方式不同，所依據的證據庫也各異。而《金融時報》分析ChatGPT、Gemini、Grok、DeepSeek等四個AI模型對政策和社會議題的回應後發現，這些模型傾向於將用戶從極端立場引導至一個「中間立場」，然而這個「中間立場」並非絕對中立，而是由模型開發者的設定所決定。例如，xAI旗下的Grok甚至被發現透過系統提示，在不相關的回應中也提及特定政治敘事。

這種「淡化極端立場並轉移基線」的力量，如今集中在少數矽谷及北京的科技公司手中，這些公司不受傳統編輯委員會的監督。面對這種現象，報導強調，社會過去花費數十年才學會審視報紙和廣播媒體的偏見，如今對AI這項已迅速成為「尋找真相」主要來源的技術，同樣的審視才剛開始。企業、組織與研究人員應系統性探究不同AI模型的回應邏輯、資料來源，以及答案如何隨市場、受眾和時間變化。在一個日益由機器解釋世界的時代，了解機器「知道」什麼，或許將與了解人際互動同樣重要。