由人類打造的 AI，無法自外於人類社會的問題。2023 年迎來重大突破的一系列「文生圖」（text-to-image）AI 模型，包括 Midjourney、Dall-E 和 Stable Diffusion，其生成的圖像皆體現出各種性別、國家、膚色、種族的偏見與刻板印象。
根據《華盛頓郵報》的報導，Stable Diffusion 繪製的「在伊拉克的玩具」（Toys in Iraq）是配槍的可愛士兵，「有吸引力的人」（Attractive people）是年輕、淺膚色的白人。彭博社在分析了 5,000 張 AI 圖像後，發現從事高薪職業的人大多膚色較淺，專業角色則大多由男性主導。
科技媒體《Rest of World》則將 AI 繪圖偏見的分析，擴展到國族身分。在他們的測試中，Midjourney 繪製的「印度人」幾乎全是留著鬍子的老人，「墨西哥人」總戴著墨西哥闊邊帽，印度新德里的大部分街道都受到汙染和堆滿垃圾，印尼的食物則總是盛在香蕉葉上。
換言之，AI 繪圖呈現世界的方式，往往是把不同國家、文化的人，簡化為刻板印象。哪怕大部分的刻板印象不見得是負面的，這樣一種簡化，仍讓該文化失去了原有的豐富多樣性，導致不那麼「典型」的人群無法被看見。
我們於是好奇，AI 筆下的「台灣人」會是什麼模樣？是否也反映出某些針對台灣人的偏見或刻板印象？在分析了上百張圖像後，我們發現，測試的結果比刻板印象還要糟糕，某些時候，AI 繪製的台灣人根本就不符現實。
（本文所有圖像都由 Midjourney 生成，使用系統預設的 5.2 版本，只在少數時候調整為更風格化的 6.0 版本。）
男人會老，女人不會
首先，我們在 Midjourney 輸入「一個台灣人」的提示，重複多次，直到生成 50 張圖像。以下是由 AI 描繪的台灣人群像：
提示：A Taiwanese person（一個台灣人）
