新興的AI內容工具如雨後春筍。這些工具可協助您編寫社交媒體帖子、完整的博客文章、回答任何問題，甚至創建嶄新的圖像！這對於時間緊湊或需要更多靈感的情況非常方便且有助。但重要的問題是，AI工具實際上是否在幫助我們？我們應該使用它們來創建內容嗎？這篇博客文章將討論AI內容，以及為何我們應該謹慎使用它。
AI生成的內容急速增長
人工智慧（AI）指的是執行通常需要人類智能的任務的系統，如感知、學習、推理、解決問題和做決策。目前，各種形狀和大小的AI工具如雨後春筍般湧現。
廣泛採用AI動力的內容生成器使我們能夠更輕鬆地快速大規模生產內容。只需點擊幾下，任何人都可以生成半吊子的通用文章，需要人編輯以符合業務語調並確保事實準確。
很容易被所有這些新奇工具的激動所淹沒，使用這些新光鮮亮麗的工具生成大量內容。然而，在使用這些AI時，有一點是我們不能忽視的。使用AI工具創建您的內容可能導致與他人相似的內容，首先，這對您的SEO並不理想。
這還導致了一個更大的問題，影響我們所有人。這些內容通常毫無多樣性和包容性。由受到有偏見內容訓練的AI生成，並且通常由相同類型的人編寫。讓我們深入研究這一點，看看可以做些什麼！
使用AI工具將產生回聲室效應
AI生成的內容主要問題之一是缺乏獨創性和真實性。儘管算法可以模仿現有內容的風格和語調，但它們無法取代真實人類的創造力和獨創性。
AI生成的內容通常缺乏細微差別、深度和獨創性，這可能損害品牌的信譽。此外，使用AI生成的內容可能延續刻板印象、偏見和排他性做法，因為算法傾向於複製現有模式和偏好。
由於AI內容工具使生成內容變得如此輕鬆，現在比以往任何時候都更容易生產與他人相同的內容。如果每個人都使用相同的AI生成內容，沒有人創建新內容。我們實際上將創建一個回聲室，沒有新的思想或想法流入。這導致對世界狹窄和不包容的看法。
François Chollet對AI內容的看法
AI就像在會議上只是重複別人剛才說過的那個人，聽起來很聰明 — François Chollet (@fchollet) 2023年2月12日
與此相關，Futurism的Maggie Harrison撰寫了一篇有趣的文章，指出ChatGPT基本上是一台自動解釋機。僅擁有這一種遠非全面的世界觀對社會來說有很多傷害。它未能考慮我們世界上廣泛的人和觀點的巨大多樣性。它也未能支持過去經常被忽視和邊緣化的群體。
AI訓練集存在偏見
驅動Google Bard、Microsoft的Bing助手和OpenAI的ChatGPT等大型語言模型（LLM）是根據當今互聯網上的內容進行訓練的。儘管大多數人希望互聯網是多樣且包容的，但它還有一些非常值得懷疑的地方。
我們應該努力實現比今天更具包容性的世界。在互聯網上使用公共論壇來訓練您的AI可能並不是最好的主意。近年來，這已導致AI變得具有種族歧視和偏見。
一些例子
使用今天的互聯網來訓練AI存在多重包容性問題。這意味著AI本身會因為它們被訓練的內容是種族歧視、性別歧視或有能力歧視的而具有這些偏見。讓我們看看一些例子。
亞馬遜的AI招聘災難
以亞馬遜的招聘AI為例。他們開發了這個工具，作為招聘的”聖杯”，以幫助他們找到合適的人才。亞馬遜使用了十年來大部分是男性履歷的數據來訓練AI。當然，這反映了整個科技行業的情況，但這也意味著這個工具變得具有性別歧視。
他們可能並不打算創建一個性別歧視的AI，但因為它所接收的數據偏向於男性的聘用，它認為這是正確的事情。如果用於訓練的數據存在偏見，AI將始終具有偏見。
圖像創建也可能存在問題
AI的另一個種族歧視的例子是圖像創建。如果您想生成一張手牽手的浪漫情侶的圖像，很常見地看到所有的生成器都以白人為主。在2021年7月，Dall-E 2更新了其工具，以“更準確地反映世界人口的多樣性”。不幸的是，它仍然生成缺乏多樣性的照片。只有在您在提示中添加“貧窮”一詞時，它才會顯示有色人種。
這不僅僅限於有色人種；LGBTQI+社區也成為這些不包容的圖像的受害者。當然，這些工具可以調整其系統。我們仍有很長的路要走，以反映我們所處的世界。正如Zoe Larkin（Levity）在有關AI偏見的博客文章中寫道：“不幸的是，AI並不免於人類偏見的傾向。它可以幫助人類做出更公正的決定，但前提是我們努力確保AI系統的公正性。”
不要忽略人為編輯
在某種程度上，使用人工智慧工具作為捷徑是可以接受的。然而，如今內容創作者使用這些工具時，卻未考慮餵給人工智慧的數據。這導致了對思維盲點的加強和擴大，同時也促成了相似內容的創建，以及種族主義和不包容/多樣化形象的製作。
因此，內容創作者需要更加了解人工智慧工具使用的數據和算法，以確保他們的內容是真實、多樣化和包容的，並且不會固守刻板印象或排斥性的做法。
大量線上內容並不具代表性
亞馬遜的招聘工具和 Dall-E 2 是人工智慧內容生成器走偏的幾個例子。由於互聯網充斥著由英語母語、平庸的白人男性編寫的內容，因此人工智慧內容工具也走上了相同的道路。
舉例來說，牛津大學網際網路研究所的一項研究發現，（主要是男性的）西方編輯在維基百科上做出了大多數的貢獻，形成了一種偏頗的世界觀。
即使這是你目標受眾的一部分，也不是唯一的受眾。各種背景和經歷的人們目前僅占聽聞之聲的一小部分。
如果我們想打破這種持續重複相同內容的循環，我們需要在撰寫和創建更具包容性內容方面取得進步。這樣，我們就可以在更具包容性和多元化的互聯網上培養未來的人工智慧。
使今天的內容對未來更好
試著不成為會重複他人所說之事的會議中的那個人。用自己的聲音製作內容，使其對最廣泛的受眾可訪問。所有這些都為每個人創造更好的互聯網。
與您想要觸及的受眾進行適當的交流。當您撰寫包容性內容時，您，我的朋友，正在幫助創建未來互聯網更好的地方。
意識到自己的偏見
這種偏見不僅僅是人工智慧擁有的；我們都有一種無意識的偏見，我們正試圖去學習和進化。這正是我們一開始就走上這條路的原因。我們都需要努力撰寫更具包容性的內容。只有花時間撰寫具有包容性的內容，我們才能塑造當今的互聯網。這反過來意味著我們可以在未來的人工智慧工具上使用更具包容性和不帶侮辱性的語言。
這是一項重大責任，我們知道。這不是一夜之間能夠改變的事情；這需要時間。我們無疑會犯錯。但是，通過現在努力創建多樣性和包容性的內容，我們將開始為更好的互聯網打下基礎。
那麼，我們可以做些什麼呢？
您可以將人工智慧工具作為內容創建過程的一部分。但是，在發布之前，您必須進行人為編輯。對從人工智慧工具產生的內容要持批評態度。請確保進行事實檢查。進行必要的調整。您不應僅僅調整內容的語調，還應檢查其是否具有多樣性和包容性。應指出任何問題內容，改進它，使任何人都能夠理解並且您感到滿意。
如何使您的內容更具包容性
要知道從何處開始可能會很難。這就是工具可以幫助您走向更具包容性和多元化互聯網的道路的地方。例如，在 Yoast SEO 中的我們包容性語言分析。這項新的分析可幫助您發現您可能無意中使用了不具包容性、或實際上是種族主義、性別歧視或能力歧視的術語。
就像我們的可讀性分析一樣，它會在您的文本中搜尋我們的數據庫中的可能是種族主義、性別歧視、不包容或貶損的詞語。這將幫助您意識到這些不包容的詞語和短語。您將得到反饋和合適的替代方案，可改進您的內容，確保網站訪客感到被言聽計從。通過朝正確的方向邁出的一些小步驟，我們希望能夠共同為未來世代創造更具包容性和多元化的世界和網絡。以及為未來的人工智慧。