Rain科技7月29日消息，66岁加拿大男子阿夫塔尔·辛格耗费数十年寻找亲生母亲，他动用了档案库、社交平台和私家侦探等多方渠道，结果却一无所获。
濒临绝望之际，他抱着试试看的心态向AI输入零散记忆线索，竟成功串联关键信息，找到失散半个世纪的母亲与同父异母的妹妹。
阿夫塔尔出生于上世纪60年代印度阿姆利则，自幼由爷爷奶奶抚养长大。八岁那年，他得知抚养他长大的并非生母，亲生母亲萨温德当年远赴英国生活，生父则前往加拿大任教。寻母成了他大半辈子的心结。从心理学角度看，这种童年时期的信息断层往往会在人心中形成强烈的执念，驱使人不断追寻缺失的亲情纽带。
数十年间，阿夫塔尔投入大量时间和金钱四处打探，翻阅印度、英国和加拿大三国的老旧户籍档案，在脸书和寻亲论坛长期发帖寻人，还花钱委托私家侦探跨国调查。但生母当年留下的信息太少，仅有模糊的姓名和上世纪60年代旅居英国这条线索。所有传统渠道全部断了线索，多年奔波只换来一次次落空。他几乎放弃寻亲念想。
心灰意冷的他偶然看到网友用AI梳理碎片化信息，便抱着侥幸心理打开ChatGPT，把童年模糊记忆全部输入：母亲名字萨温德、印度旁遮普裔、早年定居英国、当年独自远走海外。原本只打算简单梳理线索，没想到ChatGPT快速整合了全网零散旧资讯、移民登记记录和早年社区报道，筛选出多位同名女性，并标注出匹配他全部细节的目标人物。
从技术层面分析，AI的优势在于它能并行处理海量数据，并在短时间内建立跨语种、跨地域的信息关联，这对人类来说几乎是不可能完成的任务。顺着AI给出的地址和社交账号线索，阿夫塔尔顺利联系上这位女士，并确认对方正是自己的生母萨温德，还结识了同母异父、同样在寻亲的妹妹妮琪。
阿夫塔尔与妹妹妮琪
阿夫塔尔感慨，自己耗费数十年、投入大量财力都毫无进展，AI仅靠零碎记忆就打通了关键信息，圆了他半辈子的心愿。这一案例不仅展现了人工智能在信息整合方面的潜力，也引发了关于隐私和数据伦理的讨论：当AI能够轻易拼凑个人隐私线索时，如何在技术便利与信息安全之间找到平衡，成为值得深思的问题。
