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找了半輩子求助偵探都沒用!66歲加拿大男子靠ChatGPT,成功找回失散50年家人

找了半輩子求助偵探都沒用!66歲加拿大男子靠ChatGPT,成功找回失散50年家人

66歲的加拿大男子阿夫塔尔·辛格(Avtar Singh)耗費了大半辈子的時間與積蓄,試圖尋找失散多年的親生母親,卻始終在迷霧中打轉。傳統管道全數告吹,絕望之際,他試著將腦海中殘存的碎片化記憶輸入生成式人工智慧(AI)工具,居然奇蹟般打破了數十年的沉寂。 

數十年跨國奔波與私家偵探全數碰壁

阿夫塔尔出生於1960年代的印度阿姆利則(Amritsar),從小由祖父母撫養長大。直到八歲那年,他才得知撫養自己長大的並非親生母親——生母薩溫德(Sawinder)早在多年前就遠赴英國定居生活,而生父則前往加拿大任教。得知真相後,找到親生母親便成了阿夫塔尔大半輩子無法放下的一大心結。

找了半輩子求助偵探都沒用!66歲加拿大男子靠ChatGPT,成功找回失散50年家人

成年之後,阿夫塔尔為了實現尋母心願,投入了難以計數的時間與數十萬元的龐大金錢。他積極採取了多項傳統尋親手段。

他多次奔走於印度、英國以及加拿大三國的政府機關與歷史檔案庫,試圖從數十年前的戶籍登記與入境紀錄中尋找蛛絲馬跡。他也在Facebook以及各類跨國尋親論壇上長期張貼尋人啟事,期望透過網路社群的力量獲得線索。甚至,不惜花費重金委託專業私家偵探,展開跨越英印加三國的實地調查與戶籍追查。

遺憾的是,生母當年留下的資訊極其有限,僅有模糊的姓名拼寫,以及1960年代曾旅居英國這條極其單薄的線索。面對歲月的流逝與資訊的斷層,所有傳統管道全數斷線。一次又一次的希望落空,讓阿夫塔尔近乎徹底絕望,甚至準備放棄這個堅持了大半生的念頭。

碎片化記憶瞬間拼湊出關鍵真相

心灰意冷的阿夫塔尔,偶然在網路上看到有網友分享利用AI梳理複雜且碎片化資訊的案例。

抱著「死馬當活馬醫」的僥幸心理,他開啟了ChatGPT,將自己童年中那些模糊、零碎的記憶輸入:

  • 母親的名字:Savinder Kaur
  • 估計年齡:大約 87 至 97 歲之間
  • 生活背景:曾居住在印度、非洲,可能曾在英國生活過

ChatGPT 根據他提供的線索,給出了最符合的吻合結果——一位名為 Savinder Kaur Nagi(1936 年出生於肯亞吉蘇馬、具有錫克教背景)的人物,並直接引用了一篇相關文章

Avtar 點開該篇文章(該文是同母異父的妹妹 Nicci 為了紀念母親而撰寫的部落格文章)。雖然一開始看到母親的照片沒有立刻認出,但文章中附帶了一張母親 1962 年在印度德里瓦爾(Dhariwal)一所學院獲得的裁縫證書照片。這剛好與 Avtar 出生的城市以及時間點完全吻合,讓他確信這是最接近真相的線索。

Avtar 透過文章中作者(即他的妹妹 Nicci Dhamu)的聯絡方式發送 Email 與 WhatsApp 訊息,雙方經短暫對話、核對親戚口述歷史與特徵後,確認彼此是失散的兄妹,隨後順利在倫敦團聚。

 

找了半輩子求助偵探都沒用!66歲加拿大男子靠ChatGPT,成功找回失散50年家人

演算法為失散家庭重燃溫情曙光

回顧這段漫長而曲折的歷程,阿夫塔尔不禁感概萬千。自己耗費了數十年歲月、投入了大量的財力與精力,在傳統戶籍檔案與私家偵探的追查下都一無所獲;而AI演算法僅憑幾句零碎的童年記憶,就在短時間內打通了跨越半個世紀的關鍵資訊障礙,圓了他半輩子的團圓夢。

這起尋親奇蹟不僅是一個溫暖人心的家庭重聚故事,更展現了大型語言模型(LLM)在處理跨國歷史資料庫、移民舊紀錄與碎片化網際網路資訊時的極致效率。當傳統檢索機制因格式陳舊或跨國障礙而停滯不前時,人工智慧的智慧分析與特徵比對技術,正在為許多看似無解的歷史懸案與失散家庭,提供全新的突破契機。

 

 

 

 

 

janus
作者

PC home雜誌、T客邦產業編輯,曾為多家科技雜誌撰寫專題文章,主要負責作業系統、軟體、電商、資安、A以及大數據、IT領域的取材以及報導,以及軟體相關教學報導。

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