背景

近期一份報告指出，美國政府效率部（DOGE）在審核政府資助計畫時，其決策過程極度依賴人工智慧。具體而言，相關負責人被指控直接將計畫描述輸入 ChatGPT，並下達簡短指令要求 AI 判斷該計畫是否涉及「多元、平等與包容」（DEI），以此作為取消資助的依據。這種做法引發了關於政府決策透明度、AI 偏見以及行政程序是否過於草率的激烈辯論。

社群觀點

Hacker News 的討論呈現出高度的兩極化與對技術應用邊界的質疑。部分評論者以諷刺的口吻認為，這種做法確實符合「簡單、便宜且快速」的原則，但隨即遭到其他用戶的強烈反擊。反對者指出，這種流程本質上是「垃圾進，垃圾出」（Garbage in, garbage out），因為負責人並未定義何謂 DEI，也未確認 ChatGPT 對該詞彙的理解是否與其政策目標一致。這種缺乏標準的審核方式，被批評為比單純過濾關鍵字更加愚蠢，因為它將嚴肅的政府決策交給了充滿不確定性的黑盒模型。

討論中也深入探討了 AI 訓練數據對判斷結果的影響。有觀點認為，DEI 這一術語在當前的文化語境中已被高度政治化，相關的負面情緒或特定立場可能早已滲透進 AI 的訓練資料中，導致模型產生偏頗的判斷。網友舉出實例說明，AI 竟然將研究棒球如何促進一戰後美日關係的計畫，或是研究原住民寄宿學校歷史的學術專案都標記為 DEI。這顯示出 AI 在處理複雜歷史脈絡時的無能，也反映出審核者對於「DEI」定義的無限擴張，甚至到了損害學術研究與社會理解的地步。

此外，社群對於「DEI 是否應成為終止資助的唯一標準」也存在爭議。有留言者質疑，即便不使用 AI，僅憑政治意識形態就撤銷已核准的計畫，在法律上可能面臨「任意且反覆無常」的挑戰。更有網友憂心，這種基於幻覺與情緒化決策的治理模式，反映了當前政治環境對技術的誤用。管理層往往要求 AI 執行特定任務，卻不理解技術限制，最終可能導致政策失效，甚至造成嚴重的現實後果，例如先前曾發生過因錯誤標籤導致人員在海外面臨危險的極端案例。

最後，部分討論回歸到經濟成本與行政效率的本質。有意見認為，這種不分青紅皂白的削減方式，雖然表面上節省了開支，但長遠來看，為了剔除特定意識形態而犧牲具有價值的研究，無異於「割鼻療傷」。這種將複雜的社會與科學議題簡化為 AI 是非題的做法，被視為管理上的嚴重失職，也預示了未來 AI 輔助決策可能帶來的治理危機。