AI 幻覺與法律前沿：Ashley MacIsaac 對 Google 案

生成式 AI 與大型語言模型（LLM）的出現，已將搜尋體驗從以連結為基礎的索引轉變為直接回答引擎。然而，此轉變帶來了深遠的法律與倫理風險：所謂的「幻覺」。當 AI 概覽對資訊進行摘要時，它不再僅僅指向來源；而是合成了一個新的事實陳述。

這種緊張關係在一宗備受矚目的訴訟中達到高潮：加拿大小提琴手 Ashley MacIsaac 起訴 Google。該音樂家因 AI 概覽錯誤地聲稱他是性犯罪者而起訴這家科技巨頭——此類指控對個人與職業生涯具有毀滅性的潛在影響。此案成為一個關鍵案例，說明 AI 生成的錯誤資訊如何將舊有誹謗轉變為「數位事實」。

爭議核心：合成 vs. 索引

數十年來，搜尋引擎的運作方式如同目錄。如果使用者搜尋某人並找到誹謗性網站，通常責任歸於該內容的原始出版者。然而，AI 概覽並非僅僅連結內容；它會產生摘要。

在 MacIsaac 案中，AI 合成了虛假的指控。這引發了關於責任的根本問題：Google 是中立平台還是出版者？有些人認為 Google 只是對其抓取資料的「傳訊者」，而另一些人則主張，透過合成摘要，Google 已創造了新內容，應對其準確性負責。

法律戰場：第 230 條款與國際法

法律分析師與觀察者正在討論 Google 是否會嘗試援引類似美國《通訊端正法案》第 230 條款的保護，該條款通常免除平台對第三方內容的責任。然而，跨越國界時，法律環境會顯著改變：

• 司法管轄差異： 如觀察者所指出，以美國為中心的言論自由保護在加拿大法院可能不具同等效力。在加拿大，關於誹謗陳述真實性的舉證責任可能與美國制度有顯著差異。
• 「鸚鵡」論點： 有人認為 LLM 本質上是「隨機鸚鵡」——一種在未理解真偽的情況下預測下一個 token 的軟體。從此觀點看，Google 無法「控制」 AI 所說的內容，可能使證明意圖或惡意的努力變得更為複雜。

社會學影響：將惡意轉化為歷史

超越法律技術層面，此案凸顯了一個令人不安的社會學趨勢：AI 如何鞏固歷史上的誹謗。

歷史上，謠言與社會污名——尤其是針對邊緣族群或挑戰社會規範的個人——往往透過口耳相傳或小眾出版物散布。1990 年代，Ashley MacIsaac 因對其性取向的坦率而受到大量審視與誹謗。

當 AI 抓取網路時，可能會從互聯網的偏僻角落拾取這些舊有、毫無根據的謠言，並將其呈現為權威摘要。正如一位觀察者所指出：

「從社會學角度來看，這尤其令人不安，因為它指出 AI 如何將惡意轉變為虛假的歷史……我們當時還沒有機器能夠捏造它。」

透過將幻覺呈現為事實概覽，AI 可能抹去謠言與已記錄事實之間的區別，實質上自動化了基於歷史偏見對個人的邊緣化。

身份的技術挑戰

同時也存在「實體消歧」的實務問題。在大型資料集裡，AI 常會混淆姓名相似的個人。例如，AI 可能會將公眾人物與同名且有犯罪紀錄的其他人混為一談。

雖然這是 LLM 常見的技術失敗，但其在現實世界的後果不僅是技術故障，而是改變人生的誹謗聲明。Google 面臨的挑戰是證明此類錯誤並非其 AI 處理身份與歸屬時的疏忽所致。