今年初，Google 的人工智慧模型 Gemini 因產生具有種族偏見的歷史圖像，而受到廣泛批評，導致該功能被迫暫時下架。然而，這並不表示，Google 自始便意圖打造具有種族偏見的人工智慧模型；實情恰恰相反，為了解決 AI 工具中的種族偏見問題，Google 致力確保 Gemini 能夠順應不同使用者的需求，生成各種圖像。

只是，為了達成上述願景，Gemini 開始矯枉過正（overcorrected）地生成許多與現實歷史相悖，甚或抵觸冒犯的圖像。舉例來說，即便用戶僅要求生成特定現實人物的圖像，Gemini 仍會在考慮多元性（diversity）的前提下，生成非裔臉孔的美國開國元勳、非裔維京人、亞裔納粹軍官、女性教皇等明顯與現實相悖的人物。對此，Google 知識與資訊部門資深副總裁 Prabhakar Raghavan 表示，Gemini 試圖確保圖像生成能夠包含各種人物，但卻未考慮即便具備「多樣性」，仍可能引發諸多極具冒犯性的情況。

此一事件，彰顯了即便生成式 AI（Generative AI）皆透過大量資料訓練而成，但電腦科學家及工程師所開發的大型語言模型，亦將直接影響生成式 AI 的表現與結果。同時，這些模型生成的產物，並非僅是重組與轉換模型資料的結果，更可能隱含服務提供者／企業置入其中的意識形態。換言之，生成式 AI 始終具有立場，且並不會被其身後狀似「集體」的大量數據所弭平。

日前，關於生成式 AI 的研究已指出，諸多大型語言模型中，以標準美式英語（Standard American English，SAE）作為預設輸出，正造成語言上的排他效應，並使其成為一具意識形態機器；那麼，共享相似技術條件的生成式圖像或文字生成圖像 AI（text-to-image generative AI）服務所生產之圖像，是否亦不只為「均質」（mean）的叢集，更可能是藏有特定意識形態的產物？