25 5 月
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當AI成了假消息的擴音器：微軟Copilot引用誹謗內容的警訊與應對之道
引言：一則搜尋結果引發的信任危機
去年有段時間，幾位台灣知名網紅在社群平台上大吐苦水——他們發現自己在微軟Copilot的搜尋結果裡，居然被AI「引述」了一些從未說過的話，甚至連結到明顯帶有誹謗性質的匿名文章。更離譜的是，這些內容被包裝成「根據多個來源整理」的權威回答，讓一般使用者根本難以分辨真假。
這不是單一事件。從ChatGPT的「幻覺」問題到Google Gemini的「幻覺引用」，生成式AI在資訊檢索場景中「一本正經地胡說八道」早已不是新聞。但當AI開始引用針對特定個人的誹謗內容、將未經查證的網路謠言當作事實陳述時，問題就從「資訊準確度」升級到了「法律責任」與「人格權侵害」的層次。
你可能會問：AI不是應該比人類更客觀嗎？為什麼它會去抓那些明顯有問題的內容？更重要的是，無論你是擔心自己被AI誤傷的當事人，還是每天依賴AI找資料的普通使用者，我們到底能做些什麼來阻止這種情況發生？
這篇文章會從技術原理、內容生態、法律責任到實務對策，把這個問題拆開來講清楚。我們不會只停留在「AI還在發展中」這種敷衍的結論，而是具體探討平台、內容創作者、一般使用者各自可以採取的行動。
第一章：AI引用錯誤資訊，已經不是「偶發bug」這麼簡單
1.1 從「幻覺」到「有毒引用」的演變
早期談論生成式AI的問題時，大家最熟悉的名詞是「幻覺」（Hallucination）——AI憑空捏造出看似合理但完全不存在的事實。比如說它會幫你編出一篇根本不存在的論文引用，或是創造一位從未存在過的歷史人物。
但現在的AI搜尋工具（像Copilot、Perplexity、Google的AI Overview）已經進化到會「上網查資料」了。它們不再只是靠訓練資料裡的記憶胡謅，而是真的會去爬取網頁、抓取內容、整理成答案。這時候出現的問題就不叫「幻覺」了，比較精確的說法是「錯誤引用」或「有毒引用」（Toxic Citation）——AI確實找到了某個網頁，但那個網頁本身就是錯的、假的、或帶有惡意誹謗性質。
這兩者的差別很重要。幻覺某種程度上是「無中生有」，而錯誤引用是「以訛傳訛」。後者更危險，因為它給了錯誤資訊一層「有出處」的背書。當Copilot在答案底部附上一排參考連結時，使用者的心理防線會降低：「既然有來源，應該是真的吧？」
1.2 誹謗性內容為什麼特別棘手
一般的事實錯誤（比如AI說某部電影的票房數字錯了）頂多造成誤解，但誹謗性內容牽涉到法律問題。在台灣的《刑法》第310條誹謗罪、以及《民法》第195條的人格權保護規定下，散布足以毀損他人名譽的不實言論，可能面臨刑事與民事雙重責任。
AI搜尋工具的特殊之處在於，它不只是「顯示」某個網頁的連結（像傳統Google搜尋結果那樣），而是主動摘要、重新組織、並以平台自身的口吻呈現這些內容。這時候法律上會出現一個模糊地帶：當AI把一篇部落格裡的誹謗言論濃縮成一段「事實陳述」並展示給數百萬使用者時，這算是平台散布？還是只是中立的資訊檢索？
目前各國法院對這個問題都還在摸索，但可以確定的是，受害者要維權非常困難。你不可能去告一台AI，而告微軟這樣的巨頭，跨國訴訟的成本與舉證難度又極高。
1.3 網紅與公眾人物為何成為重災區
觀察這類案例會發現，被AI錯誤引用的誹謗內容，受害者往往是具有一定知名度的網紅、YouTuber、或是小型公眾人物。這背後有幾個結構性原因：
第一，資訊供需的錯配。 這些人物的名字本身搜尋量高，代表「市場需求」大。但正規媒體對他們的報導未必完整，於是AI在拼湊答案時，會去抓取各種論壇、匿名部落格、甚至是惡意攻擊的內容來填補空缺。
第二，誹謗內容的「SEO優勢」。 這很諷刺，但誹謗文章往往極具情緒性與爭議性，容易在社群媒體被轉發、引發大量互動，反而讓它們在搜尋引擎的排名竄升。AI抓取的邏輯高度依賴排名與曝光度，自然就容易撈到這些「有毒內容」。
第三，缺乏權威反制來源。 如果某人被誹謗了，除非他剛好有一篇超級權威的澄清文（比如主流媒體的專訪），否則AI在比對資訊時，會發現「誹謗文」有詳細敘述、有互動、有更新，而「澄清文」可能只有一則簡短聲明。從演算法的角度，前者反而更像「高品質內容」。
第二章：拆解Copilot的「大腦」——它到底怎麼決定要引用什麼？
要解決問題，得先理解問題從哪來。很多人以為AI搜尋就是「問問題→上網找答案→整理給你」，但實際流程遠比這複雜，而且每個環節都可能出錯。
2.1 檢索增強生成（RAG）的雙面刃
現在的主流AI搜尋工具，背後核心技術叫做RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）。簡單說，它分成兩大步驟：
步驟一：檢索（Retrieval） 當你輸入問題，系統會先把問題拆解成關鍵字，去搜尋引擎（通常是Bing，因為Copilot是微軟的產品）抓回一批相關網頁。這裡的「相關」是依照傳統搜尋引擎的排名演算法決定的，包括頁面權重、關鍵字密度、反向連結數量、更新頻率等。
步驟二：生成（Generation） AI模型（通常是GPT-4或類似架構）讀取這些抓回來的網頁內容，從中抽取資訊，用自己的語言重新組織成答案，並標註引用來源。
問題就出在這兩個步驟的銜接處。檢索階段抓回來的內容可能有十幾篇，品質良莠不齊；生成階段的AI模型雖然有「理解」能力，但它對「真實性」的判斷並非絕對可靠。如果檢索結果裡有三篇正經報導、兩篇論壇謠言，AI在整合時可能會把謠言當作「另一種觀點」並列呈現，甚至因為謠言寫得比較聳動而賦予它更高的摘要權重。
2.2 排名演算法的盲點
傳統搜尋引擎排名（PageRank及其變形）有個根本假設：被越多人連結、點擊、討論的頁面，越有價值。 這個假設在一般知識查詢下大致成立，但在涉及爭議人物時會徹底失效。
誹謗文章往往具備以下「SEO友好」特徵：
表格
| 特徵 | 為何有利於排名 | 對AI引用的影響 |
|---|---|---|
| 情緒性標題 | 點擊率高，停留時間可能較長 | 被演算法視為「使用者感興趣的內容」 |
| 大量內部連結 | 網站架構看似完整 | 提升網域權重 |
| 社群大量轉發 | 產生大量反向連結與社交訊號 | 被視為「熱門話題」的權威來源 |
| 長篇詳述「細節」 | 關鍵字密度高，內容長度達標 | AI判斷為「資訊豐富」而優先摘要 |
| 頻繁更新或留言互動 | 頁面活躍度高 | 搜尋引擎偏好新鮮內容 |
看到問題了嗎？一個專門寫來攻擊某人的部落格，如果經營者懂一點SEO，它完全可以「表現得」比當事人的官方聲明或正規新聞報導更「權威」。AI不具備人類的「動機判讀」能力，它不會去想「這個網站為什麼要寫這些」，它只看數據訊號。
2.3 摘要與語境脫鉤的風險
另一個技術層面的問題是「語境流失」。當AI從一篇五千字的攻擊文裡抽出一段話來引用時，它往往會遺失原文的語境。
舉個例子：某篇文章標題是「爆料！某網紅疑似詐騙？」，內文其實全是「聽說」「網友表示」「似乎有傳言」這種不確定語氣，結論也沒有任何實證。但AI摘要時，可能會把這些傳言整理成「根據報導，該網紅涉及詐騙爭議」，並附上原文連結。對讀者來說，AI的陳述語氣遠比原文的猜測語氣更肯定，這就構成了語境的扭曲與升級。
更糟的是，如果AI同時引用了多篇類似文章，它會產生一種「交叉驗證」的錯覺：「A網站說有爭議，B論壇也提到這件事，C部落格還有細節……」於是AI在答案裡寫「多方消息指出」。但實際上A、B、C可能都是抄來抄去的同一份謠言，根本沒有獨立查證。AI不具備「溯源」能力，它看不出來這些是同一謠言的變形複製。
2.4 訓練資料的「汙染」效應
雖然RAG系統強調「即時檢索」，但底層語言模型本身還是有訓練階段累積的「知識」。如果某個謠言在訓練資料截止日前就已經大量流傳，模型可能會把它當作「常識」記住。這時候即使檢索階段抓到了正確資訊，生成階段的模型也可能因為「固有偏見」而偏好錯誤版本，或者在兩種說法之間「和稀泥」。
這種汙染特別難清除，因為你無法直接修改模型內部的權重，只能透過後續的檢索結果去「壓制」它。但如果檢索結果本身品質不佳，模型就會順著錯誤的記憶走。
第三章：網紅誹謗文章的生態系——它們為什麼殺不死？
很多人遇到AI引用誹謗內容時，第一個反應是：「那篇明顯是造謠的文章，為什麼還沒被下架？」這就牽涉到網路內容生態的現實。
3.1 匿名與半匿名平台的法律灰色地帶
台灣的網路誹謗內容有很大一部分產自匿名論壇（如Dcard部分板塊、PTT八卦板）、匿名部落格（利用免費平台如Blogger、WordPress.com子網域）、或是臉書/IG的匿名粉專。這些平台的共同特點是：
- 營運商在境外：很多免費部落格平台伺服器設在美國，適用美國《通訊規範法》第230條，平台對使用者內容享有廣泛免責權。
- 發文者難以追蹤：使用VPN、假帳號、一次性信箱，讓提告時連被告是誰都不知道。
- 內容移除門檻高：除非取得法院命令，否則平台往往以「言論自由」為由拒絕下架。等法院命令下來，文章可能已經被截圖轉發千百次。
這意味著，從源頭消滅誹謗內容在現行網路架構下幾乎是不可能的任務。你告贏了一個部落格，明天同樣的內容會以不同網址重新出現。
3.2 「內容農場」與變形複製的產業鏈
還有一種更工業化的操作模式。專門的「內容農場」或黑帽SEO團隊會用程式自動抓取熱門話題，然後用AI改寫生成數十篇變形文章，散佈到各個自建網站。這些網站的目的不是給人看，而是給搜尋引擎看——它們是專門餵給演算法的內容。
當某網紅被攻擊時，這套系統會在24小時內產出：
- 「某網紅黑歷史懶人包」
- 「網友爆料某網紅內幕」
- 「某網紅爭議事件時間軸」
- 「為什麼某網紅人設崩塌？」
這些文章互相引用、互相連結，形成一個「內容叢集」。對搜尋引擎來說，這看起來像是一個「熱門且多源」的話題；對AI來說，這些都是可供引用的「獨立來源」。實際上它們可能全是同一台伺服器上的自動生成內容。
3.3 搜尋引擎的「索引慣性」
即使原始文章被刪除了，搜尋引擎的索引不會立刻更新。Google或Bing的爬蟲可能每隔幾天、甚至幾週才會重新訪問某個網頁。在這段空窗期，文章雖然已經404了，但搜尋結果裡可能還留著標題與摘要。AI搜尋工具在檢索階段如果撈到這些「殘影」，可能會嘗試訪問已不存在的頁面，然後根據快取或過時摘要生成答案。
更麻煩的是「網頁時光機」（Wayback Machine）這類網頁存檔服務。即使原站刪文，存檔頁面仍然存在，而且因為其高權重域名（archive.org），有時候在搜尋結果裡排名還不低。AI如果引用到這些存檔，等於讓已刪除的誹謗內容獲得了永久保存與擴散的通道。
第四章：誰該負責？法律、平台與使用者的責任光譜
AI引用誹謗內容，責任到底在誰？這是目前全球法律界都在頭痛的問題。我們來梳理一下不同角色的責任邊界。
4.1 AI開發商（微軟/OpenAI）的責任
從技術控制的角度，微軟最有能力改善這個問題。它們掌控著：
- 檢索階段要用什麼演算法篩選網頁
- 生成階段要怎麼處理爭議性內容
- 最終答案要附上什麼樣的免責聲明或警示
但從法律責任的角度，目前各國對「生成式AI產出的內容」歸責尚無定論。歐盟的《AI法案》（AI Act）要求「高風險AI系統」必須具備透明度與人類監督機制，但對於搜尋場景的即時生成內容，具體義務仍在磨合中。
在美國，由於《通訊規範法》第230條的保護，平台通常不對第三方內容負責。但AI生成的摘要是否算「第三方內容」？還是算平台的「自有產品」？這是2024-2025年間多個訴訟的核心爭點。
4.2 搜尋引擎（Bing/Google）的責任
AI搜尋工具的檢索層通常依賴既有搜尋引擎。如果Bing的演算法本身就讓誹謗文章排名靠前，AI當然會抓錯東西。傳統搜尋引擎對誹謗內容的處理方式是「收到法院命令或明確法律通知後移除」，屬於被動反應。
但這套機制對AI時代明顯不夠用。原因有二：
- 速度落差：搜尋引擎移除需要時間，但AI答案每秒都在生成。
- 規模落差：傳統搜尋結果是列出連結，使用者還有機會自己判斷；AI答案是直接陳述「事實」，誤導性更強。
4.3 內容發布者（網站經營者）的責任
這裡要區分兩種情況。如果是正規媒體報導有爭議人物，即使內容讓當事人不舒服，通常受新聞自由與「可受公評之事」的保護。但如果是專門經營誹謗內容的網站，或是用AI大量生成攻擊文章的內容農場，這些經營者當然要負直接責任。
問題在於，很多這類網站是用假身份註冊、主機在境外、收款用加密貨幣，根本抓不到人。而且即使抓到，跨國執行判決的難度極高。
4.4 使用者的責任與認知義務
這部分最容易被忽略，但也最重要。當一個使用者看到AI給出的答案，然後截圖轉發到社群媒體，這個使用者也成為了不實資訊的散布者。在法律上，「我不知道那是假的」在某些情況下可以作為抗辯理由，但如果涉及誹謗，「善意」與否的舉證責任並不輕鬆。
更現實的問題是：我們已經進入一個「AI中介」的資訊環境。如果你連AI說的話都全盤接受，那等於把自己的認知能力外包給一台經常犯錯的機器。這不是技術問題，而是媒體素養問題。
第五章：具體對策——如何讓AI停止顯示不實資訊？
這是全文的核心。我們分四個層面來談：技術層面（平台該做什麼）、內容層面（創作者與受害者該做什麼）、使用者層面（一般閱覽者該做什麼）、以及制度層面（法律與產業規範該怎麼走）。
5.1 平台端的技術對策
5.1.1 檢索層的「品質閘門」
AI搜尋工具在檢索階段就應該建立多層過濾機制，而不是什麼網頁都抓進來讓AI讀。具體可以包括：
權威性評分（Authority Scoring） 不只是看傳統的PageRank，而要引入「來源可信度」維度。例如：
- 正規媒體機構（有編輯台、查證流程）的內容給予高權重
- 已知的事實查核組織（如台灣事實查核中心、MyGoPen）標記為優先參考
- 匿名論壇、無編輯台部落格、內容農場給予低權重或排除
- 針對特定人物的「爭議性查詢」，自動提高來源門檻（require higher authority threshold）
爭議性查詢的特別處理 當使用者查詢涉及「某人+醜聞/爭議/詐騙/黑歷史」等關鍵字組合時，系統應該：
- 觸發「高風險模式」，只抓取高權威來源
- 在答案頂部顯示明確警示：「以下內容涉及未經證實的指控，請謹慎判讀」
- 避免將單一匿名來源的指控陳述為事實
即時黑名單與動態降權 平台應該建立一套機制，讓受害者或事實查核組織能快速回報「有毒內容」。回報後，該網域或特定網頁在AI檢索時被暫時排除或大幅降權，等待人工複審。這類似Google的Search Console回報機制，但速度需要更快（目標是24小時內處理）。
5.1.2 生成層的「事實性約束」
即使抓到了品質不佳的內容，AI在生成答案時也應該有自我約束能力。
來源衝突時的保守策略 當檢索結果中同時存在「A說他有罪」與「B說他無辜」時，AI不應該簡單地「各打五十大板」或選擇最聳動的說法。正確的處理方式是：
- 明確區分「已證實的事實」「各方主張」「未經證實的傳言」
- 對於缺乏多個獨立權威來源支持的指控，直接回答「目前缺乏可靠資訊證實此說法」
- 絕對不要將匿名爆料包裝成「據報導指出」
語境保留機制 AI在引用某段話時，應該盡可能保留原文的確定性程度。如果原文用「疑似」「傳言」「網友懷疑」，AI摘要時不能改成「涉及」「被指控」「遭到」。這需要模型具備細緻的「語氣識別」能力，目前的大型語言模型在這方面仍有進步空間。
不確定性表達的強制化 對於任何涉及法律爭議、刑事指控、或可能損害名譽的陳述，如果AI無法找到至少兩個獨立權威來源（如主流媒體、法院判決書、官方聲明）交叉確認，它應該被強制要求使用不確定語氣，或乾脆不回答。
5.1.3 使用者回饋的閉環設計
現在的AI搜尋工具大多有「讚/倒讚」或「回報問題」按鈕，但這些回饋往往流於形式。平台應該建立更有力的閉環：
- 細分回報類別：讓使用者可以明確標註「此答案包含錯誤引用」「此答案引用誹謗內容」「此答案遺漏重要反方資訊」
- 專家複審機制：對於標註為「誹謗引用」的回報，應由具備法律或新聞專業背景的人員（而非一般內容審查員）進行複審
- 公開透明度報告：定期公布「我們移除了多少AI答案中的有毒引用」「處理了多少回報」「最常見的錯誤類型是什麼」
5.2 內容創作者與受害者的自保策略
如果你是一位公眾人物、網紅、或任何擔心被AI誤傷的人，你不能只是被動等待平台改善。以下是具體可以做的「數位聲譽防禦」措施。
5.2.1 建立「權威內容錨點」
AI在判斷資訊時，會傾向於抓取結構清晰、更新頻繁、權威性高的頁面。你可以主動創造這樣的錨點：
官方FAQ頁面 在你的官方網站或部落格建立一個「常見問題與澄清」頁面，用清晰的H2/H3標題結構整理：
- 「關於XX爭議的說明」
- 「法律訴訟進度」
- 「已查證為假的不實傳言列表」
這個頁面的網址應該簡潔（例如 yoursite.com/clarifications），標題要包含你的姓名與「澄清」「事實」等關鍵字。定期更新（即使只是加一行「最後更新日期」），讓搜尋引擎知道這是活躍頁面。
主動發布權威媒體專訪 與其讓AI去撈匿名文章，不如讓它有正規報導可抓。當你遭遇不實攻擊時，主動聯繫幾家正規媒體（即使是網路原生媒體，只要有編輯台即可）接受專訪或發布聲明。這些媒體網域的權重通常遠高於匿名部落格，能有效在搜尋結果中「擠壓」誹謗內容的排名。
善用維基百科（如果符合條件） 維基百科在AI檢索中通常被視為高權威來源。如果你符合維基百科的「關注度」標準（有足夠多獨立媒體報導），可以考慮在維基百科條目中加入「爭議事件」章節，以中立的第三方口吻陳述事實與澄清。注意：維基百科有嚴格的中立性與來源要求，不建議自己編寫自己的條目，但可以透過「請求編輯」機制提供來源給社群編輯者。
5.2.2 法律層面的積極作為
即時的律師函與平台通知 發現AI引用誹謗內容後，第一時間應該：
- 截圖、錄影保存證據（包含AI答案、引用來源、查詢時間）
- 委託律師發函給微軟（或其他AI平台），主張該內容侵害名譽權，要求移除特定查詢下的AI答案
- 同時向Bing/Google提交「法律移除請求」（Legal Removal Request），要求從搜尋索引中移除誹謗頁面
雖然跨國平台反應可能很慢，但法律通知會觸發平台的「已知風險」機制。一旦平台收到正式通知卻未處理，後續若發生訴訟，平台「明知卻放任」的態度可能會影響責任認定。
考慮團體訴訟或倡議 單一個人對抗微軟這樣的巨頭成本太高，但可以聯合其他受害者，透過數位人權組織（如台灣的財團法人資訊工業策進會、或是國際的Electronic Frontier Foundation）發起倡議，要求平台建立更完善的AI引用審查機制。集體壓力往往比個人訴訟更有效。
5.2.3 社群媒體的「反敘事」操作
這裡不是叫你去跟黑粉對罵，而是建立一套有系統的澄清傳播。
統一澄清訊息 準備一份簡潔、有事實依據的澄清聲明（建議300字以內），在你所有的官方頻道（IG、YouTube社群、臉書粉專、Twitter/X）同步發布。重點是讓「正確資訊」在社群媒體上也有高互動量，這會間接提升這些澄清貼文在搜尋引擎中的排名。
鼓勵粉絲製作「懶人包」 讓支持者製作基於事實的懶人包（而非情緒性反擊），並發布在Medium、方格子、或是個人部落格。這些內容如果品質夠好、結構夠清晰，也會被AI抓取為參考來源，形成「良性內容」對「有毒內容」的包圍。
5.3 一般使用者的自保與責任
如果你只是每天用Copilot或類似工具查資料的一般人，你能做什麼？
5.3.1 養成「雙重查證」習慣
永遠不要只依賴AI給出的單一答案。對於任何重要資訊（尤其是涉及對他人的負面評價），請執行以下步驟：
- 點開AI列出的參考連結：不要只看摘要，至少快速瀏覽原始頁面
- 檢查來源性質：這個網站是誰經營的？有編輯台嗎？有作者署名嗎？有聯絡方式嗎？
- 交叉比對：用傳統搜尋引擎（Google/Bing）直接搜尋同樣問題，看看正規媒體怎麼報導
- 警惕「多方消息指出」：如果AI這樣寫，但參考連結只有一兩個匿名來源，那就是警訊
5.3.2 識別AI答案的「危險訊號」
以下是AI答案中可能隱含錯誤引用的紅旗：
表格
| 危險訊號 | 代表意義 | 你該怎麼做 |
|---|---|---|
| 引用來源全是匿名論壇/部落格 | 缺乏權威查證 | 降低信任度，另尋正規報導 |
| 對特定個人使用強烈負面定語（如「詐騙慣犯」） | 可能涉及未經判決的刑事指控 | 特別謹慎，搜尋法院判決書確認 |
| 答案語氣異常肯定，但參考連結標題卻有問號 | AI可能扭曲了原文語境 | 點開連結確認原文語氣 |
| 缺乏具體時間、地點、金額等細節 | 可能是傳言而非事實 | 搜尋更詳細的報導 |
| 沒有平衡呈現當事人回應 | 資訊可能片面 | 主動搜尋當事人說法 |
5.3.3 積極使用回報機制
看到AI引用明顯有問題的內容時，不要只是滑過去。花30秒點擊「回報問題」，選擇「答案不正確」或「引用不當來源」。雖然單一回報可能沒用，但大量回報會觸發平台的品質警報。
更重要的是，不要在未經查證的情況下轉發AI答案。如果你把一個錯誤的AI截圖分享到社群媒體，你就成了假消息傳播鏈的一環。
5.4 制度與產業層面的長期改革
5.4.1 AI引用標準的產業自律
目前各家AI公司的引用機制都是黑箱。產業應該建立一套自律標準，類似新聞業的「編輯室公約」或醫療業的「臨床試驗規範」。這套標準可以包括：
- 來源透明化：AI必須清楚標示每個陳述的確定性等級（已證實/多方報導/單一來源/傳言）
- 爭議性內容的特別標示：涉及法律爭議或人格權的內容，必須有視覺上的明顯區隔（如紅框、警示標語）
- 人類複審的強制介入：對於被大量回報為「誹謗引用」的查詢類型，暫停AI自動生成，改由人工整理資料
5.4.2 法律框架的更新
現行法律大多針對「人」或「平台」設計，對於「AI作為中介」的情境規範不足。幾個需要討論的方向：
AI提供者的「注意義務」 應該立法要求AI搜尋工具提供者對其生成的引用內容負有一定注意義務。這不是說AI說錯話就要賠償，而是要求平台建立「合理的預防機制」。如果平台完全沒有過濾機制、沒有回報管道、收到通知後也不處理，那就應該承擔連帶責任。
「數位遺忘權」的擴張 歐盟的GDPR已經有「被遺忘權」概念，讓個人可以要求搜尋引擎移除與自己相關的過時或不實結果。這個權利應該擴張到AI生成內容——當某人成功要求搜尋引擎移除某誹謗頁面後，AI系統也應該同步停止引用該頁面，並且清除模型快取中基於該頁面生成的答案。
誹謗內容的「快速下架令」 針對明顯的誹謗內容（如無任何證據的刑事指控），應該允許受害者向法院申請「緊急暫時處分」，要求平台在48小時內先屏蔽內容，再進入完整訴訟程序。這類似著作權領域的DMCA下架通知，但適用於人格權保護。
第六章：常見問答——你最想知道的十五個問題
Q1：AI引用誹謗文章，我可以告微軟嗎？
簡答：可以嘗試，但勝算與成本需要仔細評估。
詳解：在台灣法律下，你可以主張微軟的AI服務侵害你的名譽權。但挑戰在於：
- 管轄權問題：微軟總部在美國，台灣法院能否有效送達訴訟文書？
- 責任歸屬：微軟可能主張它只是「資訊檢索工具」，內容來自第三方，適用避風港原則
- 舉證難度：你需要證明AI答案確實造成你的名譽損害，且微軟對此有「故意或過失」
比較實務的做法是先發律師函要求移除，若微軟不理會，再考慮訴訟。同時，建議也對原始誹謗文章的發布者提告，因為那個官司的勝算通常更高。
Q2：為什麼我已經把原始文章刪掉了，Copilot還是引用它？
簡答：因為搜尋引擎索引與AI快取都有時間差。
詳解：這涉及三個層面的延遲：
- 搜尋引擎索引延遲：Bing的爬蟲可能還沒重新訪問該網頁，所以索引裡還有舊內容
- AI快取延遲：Copilot可能對熱門查詢有答案快取，即使底層資料更新了，快取還沒刷新
- 網頁存檔：原始文章可能被Wayback Machine等服務存檔，AI透過存檔連結仍能讀取內容
解決方法是：除了刪除原始文章，還要向Bing提交「移除過時內容」請求，並向微軟回報AI答案錯誤。
Q3：內容農場自動生成攻擊我的文章，怎麼對付？
簡答：很難徹底清除，但可以透過SEO與法律雙管齊下「壓制」。
詳解：內容農場的特點是量大、自動化、成本低。你不可能一篇一篇去刪。建議策略：
- 正面內容淹沒：大量產出高品質的權威內容（官方聲明、媒體專訪、維基百科條目），讓這些內容在搜尋排名中佔據前幾頁
- 法律威懾：委託律師對內容農場的網域註冊商與主機商發函。雖然對方可能在境外，但部分主機商（尤其是美國的）在收到律師函後會配合關站
- DMCA與濫用回報：如果內容農場盜用你的照片或商標，可以用著作權或商標權主張下架，這比誹謗訴訟更快
Q4：一般使用者怎麼判斷AI答案裡的引用可不可靠？
簡答：看三個東西：來源是誰、語氣是否一致、有沒有交叉確認。
詳解：
- 來源是誰：優先信任有編輯台的媒體、政府機關、學術機構；謹慎看待匿名論壇、個人部落格、內容農場
- 語氣是否一致：點開連結，看看原文是「傳言」「疑似」還是「確定」「證實」。AI常常把猜測語氣改成陳述語氣
- 有沒有交叉確認：用傳統搜尋查同樣問題，看正規媒體是否也有類似報導。如果只有AI引用的那個小網站在講，其他媒體隻字未提，那就是大紅旗
Q5：AI公司說他們有免責聲明，這樣就沒責任了嗎？
簡答：免責聲明有法律效力，但有限。
詳解：Copilot等工具通常會在介面底部或使用者條款中寫「AI可能產生錯誤，請自行查證」。這種聲明在「一般資訊錯誤」場景下可能有效，但在「誹謗」場景下，法院可能認為這不足以免除平台責任，尤其是當平台「明知」其系統經常引用某類有毒內容卻未改善時。
此外，從消費者保護角度，如果AI產品被包裝成「搜尋引擎的進化版」，讓使用者合理信賴其準確性，那麼單方面的免責條款可能被認定為不公平條款而無效。
Q6：我可以用SEO讓我的澄清文章排在誹謗文章前面嗎？
簡答：可以，而且這是目前最有效的自衛手段之一。
詳解：這就是所謂的「數位聲譽管理」（Online Reputation Management, ORM）。具體做法包括：
- 在你的官方網站建立結構化的澄清頁面，使用正確的標題標籤（H1/H2/H3）
- 在頁面標題與描述中放入你的姓名+「澄清」「事實」「回應」等關鍵字
- 從你的社群媒體、YouTube描述欄、媒體報導連結回這個澄清頁面，提升其反向連結數量
- 定期更新頁面，加入最新進展
這不需要什麼黑帽技巧，只要持續經營，通常能在幾週到幾個月內看到效果。
Q7：為什麼AI特別喜歡引用論壇（如Dcard、PTT）的內容？
簡答：因為論壇內容在技術訊號上看起來「很活躍」。
詳解：論壇頁面通常有大量留言互動、頻繁更新、長篇討論，這些都是搜尋引擎演算法偏好的特徵。而且論壇的關鍵字密度往往很高（同一個話題被反覆討論）。AI檢索時，這些頁面容易排名靠前。
但論壇內容的「品質」參差不齊，很多是情緒發洩或未經查證的傳言。這是AI搜尋目前最大的弱點之一：它分不清「熱鬧」與「可靠」的差別。
Q8：如果AI的答案沒有直接引用誹謗文章，但「暗示」了某些負面訊息，這算誹謗嗎？
簡答：法律上很難認定，但同樣具有傷害性。
詳解：誹謗的法律定義通常要求「具體指涉」與「足以母損名譽的不實陳述」。如果AI只是「暗示」或「語帶曖昧」，可能不符合誹講的構成要件。但這種「暗示性傷害」對名譽的損害可能更嚴重，因為它讓讀者產生懷疑卻又無法具體反駁。
對策上，你仍然可以回報這類答案，要求平台修正。但在法律訴訟上，舉證會比「直接引用誹謗文」更困難。
Q9：不同語言的AI搜尋會有差異嗎？比如問英文和問中文，引用來源會不會不同？
簡答：會，而且差異可能很大。
詳解：AI搜尋的檢索階段高度依賴語言。如果你用英文問「What is the controversy about [某台灣網紅]」，系統會優先抓取英文網頁，可能根本抓不到中文的誹謗文章。但如果你用中文問，它就會進入中文網頁的生態，那裡的誹謗內容可能更多。
這意味著，如果你發現中文查詢的AI答案有問題，可以試試看英文查詢是否也有同樣問題。如果只有中文有，這可以作為你向平台回報時的證據，證明問題出在中文檢索層的品質控制。
Q10：AI模型會「記住」誹謗內容嗎？即使不檢索也會說？
簡答：會，這就是訓練資料汙染。
詳解：大型語言模型在訓練時會讀取網路上的大量文本，包括論壇、新聞、部落格。如果某個謠言在訓練資料中出現頻率夠高，模型可能會把它內化為「常識」。這時候即使RAG檢索沒抓到誹謗文章，模型在生成答案時也可能憑記憶「脫口而出」。
這種情況更難處理，因為它涉及模型本身的知識。目前唯一的解法是透過「偏好微調」（RLHF）或「檢索優先」機制，強制模型在涉及爭議人物時，必須以檢索到的權威內容為準，不能憑記憶胡謅。
Q11：我可以要求AI「忘記」關於我的所有資訊嗎？
簡答：目前技術上做不到，法律上也只有歐盟有類似討論。
詳解：AI模型不像資料庫那樣可以「刪除某一筆記錄」。它的知識是分散在數十億個參數中的，你無法精準移除「關於某人的誹謗記憶」。歐盟的GDPR有「被遺忘權」，但主要適用於「個人資料」的處理，對於AI模型內化的「公開資訊」是否適用，目前法律界仍有爭議。
比較現實的做法是：要求平台在搜尋層屏蔽與你相關的誹謗內容，並且在AI答案中優先呈現你的澄清資訊。
Q12：企業或品牌也會遇到這種問題嗎？
簡答：當然會，而且影響可能更大。
詳解：企業面臨的AI錯誤引用風險包括：
- AI引用競爭對手散布的不實謠言（如「某品牌產品含有毒物質」）
- AI將客訴或謠言整理成「該品牌常見問題」
- AI在回答「某品牌評價」時，過度引用負面論壇討論
企業的應對策略與個人類似，但資源更多：可以建立更完善的官方知識庫、與公關公司合作進行大規模ORM、甚至直接與AI平台建立溝通管道。
Q13：AI引用錯誤，平台通常多久會修正？
簡答：從幾天到永遠不等，完全取決於平台與內容性質。
詳解：
- 自動修正：如果問題出在搜尋索引，等Bing重新爬蟲後可能幾天內自動改善
- 回報處理：透過官方回報管道，通常需要數天到數週，且不一定會處理
- 法律通知：收到律師函後，平台通常會在數天內初步回應，但實際處理可能需要更長時間
- 從未修正：如果平台認為內容「有討論價值」或「屬於言論自由範圍」，可能拒絕修正
Q14：有沒有什麼瀏覽器外掛或工具可以幫我檢查AI答案的真實性？
簡答：有一些，但都不完美。
詳解：
- Perplexity本身的引用功能：雖然Perplexity也是AI搜尋，但它的引用透明度比Copilot高，可以作為交叉比對工具
- NewsGuard等媒體可信度評分工具：可以幫你判斷AI引用的網站是否可靠
- 瀏覽器擴充功能（如Ground News）：顯示同一新聞的多方報導角度，幫助你識別片面引用
但歸根結柢，沒有工具能完全替代人的判斷。最可靠的還是你自己的查證習慣。
Q15：未來五年，這個問題會變好還是變壞？
簡答：短期可能變壞，長期要看監管與技術的賽跑。
詳解：
- 變壞的因素：生成式AI會越來越普及，AI生成的假內容也會越來越逼真。當AI開始引用「由AI生成的假新聞」時，問題會呈現指數級惡化
- 變好的因素：事實查核技術（如區塊鏈溯源、數位浮水印）、法律監管（如歐盟AI法案）、以及產業自律標準正在逐步建立
- 關鍵變數：「資訊品質」會不會成為AI搜尋工具的競爭差異化賣點。如果使用者開始因為「某家AI常給假消息」而棄用，市場機制會驅動平台改善
第七章：未來的戰場——當AI開始引用AI
這個問題最讓我擔憂的演變方向，是「AI引用AI」的遞迴污染。
7.1 遞迴污染的惡性循環
想像這個場景：
- 某內容農場用AI生成了一篇攻擊某網紅的文章
- 這篇文章被搜尋引擎索引
- Copilot檢索到這篇文章，把它當作「人類撰寫的內容」引用
- 另一個AI內容農場抓取Copilot的答案，生成新的「懶人包」
- 這個新懶人包又被搜尋引擎索引
- 下一輪的AI搜尋引用了這個「AI生成的懶人包」，並標註為「根據多個來源」
於是，一個完全虛構的誹謗內容，在AI與內容農場的共謀下，獲得了多層「出處背書」，最終變得難以追溯原始謠言從何而來。
這不是科幻小說，2024年已經有研究者觀察到類似現象，稱之為「模型崩潰」（Model Collapse）或「AI迴響室」。當網路上的內容有越來越高比例是AI生成時，後續訓練的AI模型會逐漸「遺忘」真實世界的樣貌，而越來越貼近AI自己生成的虛構敘事。
7.2 數位溯源技術的曙光
面對這個問題，技術社群正在發展幾種對策：
內容憑證（Content Credentials/CAI） 由Adobe主導的內容真實性聯盟推動的標準，透過數位簽章在圖片、影片、文字中嵌入「這是誰創作的、何時創作的、是否被AI修改過」的元資料。未來如果主流AI搜尋工具只引用帶有內容憑證的來源，就能大幅降低引用AI假內容的風險。
網頁真實性驗證 類似HTTPS的SSL憑證概念，未來可能會有「網頁真實性憑證」，由第三方機構驗證某網站的內容確實由聲稱的作者撰寫、且未經未授權的AI竄改。搜尋引擎可以優先索引帶有這類憑證的頁面。
區塊鏈溯源 雖然區塊鏈在許多應用場景被過度炒作，但在「不可篡改的發布時間戳」這件事上確實有價值。如果重要聲明或新聞發布時同時上鏈，後續可以證明「這個版本是最原始的，之後的變形都是竄改」。
7.3 人類判斷的不可替代性
無論技術如何進步，最終的防線還是人的判斷力。
AI搜尋工具的本質是「認知外包」——你把「理解問題、尋找資訊、判斷可信度」這些認知勞動交給了機器。這在查天氣、查食譜、查程式碼時沒問題，但在查「某人是不是壞人」這種涉及複雜價值判斷與法律風險的問題時，認知外包的代價可能是你無法承受的。
未來的媒體素養教育，核心不會是「怎麼用AI」，而是「怎麼在AI時代保持懷疑」。我們需要教下一代：
- 每個AI答案都是「某個人（或某個演算法）選擇呈現給你的敘事」，不是「事實本身」
- 來源列表不等於查證，它只是一張書單，書單裡可能有爛書
- 涉及他人名譽的負面資訊，預設立場應該是「除非多方權威確認，否則先不信」
結語：我們正在定義AI時代的「資訊倫理」
微軟Copilot引用誹謗文章這件事，表面上是技術bug，本質上卻是整個網路資訊生態的縮影。它同時暴露了：
- 搜尋引擎排名演算法對情緒性內容的偏見
- 生成式AI對「權威性」與「真實性」的混淆
- 法律體系對新型態資訊中介的準備不足
- 一般大眾對AI過度信賴的認知慣性
解決這個問題沒有銀彈。它需要平台在技術上建立更嚴格的過濾機制、需要法律在制度上提供更快速的救濟管道、需要內容生態中出現更多優質內容來淹沒有毒內容、也需要每個使用者培養更強的查證習慣。
但最重要的，或許是我們要認清一件事：AI不是神諭，它是人類創造的工具，而這個工具目前還很粗糙。當它開始影響真實人類的聲譽與生活時，我們有責任讓它變得更好——或者至少在它變好之前，知道如何保護自己與他人。
這場仗才剛開始。
作者簡介
林哲瑋（筆名），資深數位內容策略顧問，專注於搜尋引擎演算法、生成式AI資訊檢索機制與網路聲譽管理領域超過十年。曾協助多位公眾人物與企業處理數位誹謗危機，並長期關注AI平台責任與網路言論自由的平衡議題。相信技術應該服務於人，而非讓人在演算法的黑箱中迷失。閒暇時是個愛爬山與煮咖啡的普通人。
