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如何定奪機器人和動物的道德地位?屬性論和關係論的問題與侷限

洪靖 Ching Hung
・2018/03/15 ・3996字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 545 ・八年級

隨著機器人的發展越來越快速,能否或是否賦予機器人道德地位(moral status),已成倫理學和技術哲學的經常爭論之一。

source:MaxPixel

在討論怎樣的情況下可以賦予機器人(或其他對象)道德地位——不應虐待和殺害它/牠——時,長期的主流論點是「屬性論」,即認為其具有某些特定的特性因此該賦予其相應的地位;近五年,伴隨著針對屬性論的反省與批判,聚焦在討論對象與人類的關係的「關係論」有逐漸成為主流觀點的趨勢,但我對此頗有保留。即便不贊同屬性論,但我也很難完全同意關係論。在這篇文章中,我想先簡述屬性論的內容、關係論對屬性論的批評,接著說明關係論的觀點為何,然後檢視關係論是否能成功避開它對屬性論的種種批評,最後再提出我對使用與看待關係論的建議。

子非於安知魚之樂:屬性論的侷限

屬性論,簡單來說就是:如果我們賦予 X 道德地位是因為 X 具有 Y 特性,那麼同樣具有 Y 特性的 Z,也應該獲得道德地位。

例如,我們可以用這樣的說法來支持有善對待動物:「因為動物跟人類一樣擁有感受痛苦的能力,所以動物也具有道德地位(因此不應該虐待或殺害動物)」(註 1)。同樣地,如果機器人具有跟人類一樣的某種特性(比如說自我意識),那麼就應該賦予機器人一定的道德地位。

如果機器人具有跟人類一樣的某種特性,那麼需要被賦予一定的道德地位嗎? 圖/ Chris 73 M @wikimedia

關係論者對這樣的論證頗有批評。首先,屬性論需要有參照點,而這個參照點往往——幾乎無可避免——是人類本身。 因此,我們經常看到這種說法:

「因為 Z 像人類一樣有 Y,所以 Z 也有道德地位。」

關係論者認為,這無非是人類中心主義。再者,要確認 Z 是否具有 Y,其實不如想像中容易(認識論問題)。「子非魚,安知魚之樂?」的反駁也適用於此:人類不是動物 A,怎麼知道動物 A 真的感受到痛苦?我們可能會說「動物 A 的叫聲聽起來很痛苦啊」,但實際上叫聲本身沒有痛苦或不痛苦可言,那只是人類的解讀。

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所以怎樣才能理解魚之樂啊。Source: giphy

可能會有人說,那就透過量測數據來確定吧:比如說人類疼痛時血壓升高、瞳孔放大,那麼如果科學家在動物 A 身上也量測到相同(或等比例)數據,就可以證明動物 A 也有受苦能力。這就關聯到關係論者的第三個批評:這種做法等於把決定權和話語權交給科學家,而倫理學家和哲學家插不上話。

第四個批評與第三個有關,關係論者認為,道德是個非常複雜的議題,哪些特性算是「道德屬性」,而 Z 是否具有該道德屬性,這兩者都會隨著文化和時間改變,這正是為何以前人類不認為奴隸和婦女有道德地位可言,但如今已經沒有人懷疑這點。

總的來說,關係論者認為,屬性論的侷限在於,它只關注某物 Z「向內」的狀況,卻沒有考慮它「向外」的情境。相較於觀察外部,觀察內部顯然更為困難,可到達性和不確定性都很高。姑且不論關係論的批評是否成功(坦白說我認為不太成功),但屬性論在近年確實遭遇不少困難,這也使得亟欲突破的學者紛紛找尋出路、轉向關係論。

透過量測數據卻又顯得把決定權和話語權交給科學家,而倫理學家和哲學家插不上話。圖/hamiltonpaviana@pixabay

關係論:與人相互關愛的那一位?

關係論認為,與其關心 Z 本身,不如聚焦在 Z 與人類的「關係」。簡單來說,如果 Z 與我們的關係密切,那麼 Z 就應該被賦予道德地位。比如說,狗與人類在歷史過程中共同演化、相互依存,把狗與人類切割開來獨立看待並無道理,既然「有道德(地位)」的人類社會一直有狗的存在,那麼沒有理由把狗排除在道德地位的清單之外(註 2)。

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或者,如果機器人能夠與人類大量互動,並產生相互依存的情感關係,那麼就應該賦予機器人道德地位(註 3)。就關係論而言,殘害你心愛的狗或者摧毀你會跟它吐苦水的機器傭人,堪比殺死你的親戚或朋友——因為牠和它與你的關係不亞與他或她(與你的關係)。

Z 與人類關係是否密切,關係論者提供了幾個判斷方式。例如,看看你是否會幫 Z 取暱稱。當你幫小狗取名「阿福」或「黑寶」,通常表示牠跟你關係密切;同樣的,有些人會幫心愛的商品(汽車、娃娃…等)取名字,這也表示該物在他心裡有一定份量。

或者,觀察 Z 的「位置」是否在特定生活圈中。如果一隻狗經常出現在你的身邊,或者某台車經常停在你家車庫,這通常表示那隻狗或那台車與你關係密切——可能你擁有牠/它,或你經常與牠/它互動。當然,關係論者不認為光憑這些條件就能確定 Z 具有道德地位,但他們強調這些條件具有指標性意義。

關係論者雖不認為透過某些特定條件即能確定 Z 具有道德地位,但他們強調這些條件具有指標性意義。圖/Graham Crumb@wikimedia

到最後還是「以人為中心」啊!關係論的問題

關係論本身能夠避開它對屬性論的批評嗎?在我看來頗為困難。

首先,關係論批評屬性論的參照點是人類,但關係論本身談論的「關係」究竟是什麼?是 Z 與「人類」的關係。如果說屬性論是以人類為參照點,那麼關係論就是人類為連接點,似乎也難以避免被批評為人類中心主義。

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再者,關係論也會遇到認識論問題:我們如何確定行為上互動密切的 Z 與人類,兩者在情感上也非常密切,以至於人類願意賦予 Z 道德地位?養豬戶可能與自家豬群天天互動(說不定還會取名字),但他們會說這些豬殺不得嗎?行為上的密切不代表情感上的密切。甚至,即使某人用嘴巴說出他很愛他的貓,看起來感情密切,也很難保證他說的是真話(例如,可能會有些虐貓者表面看起來也很愛貓)。

《銀之匙 Silver Spoon》的主角曾為畜產實習課程的小豬取名,陷入了道德兩難的窘境。Source: wikimedia

第三點,如果要用科學數據來確定關係的真偽,關係論同樣會落入「獨厚科學家」的批評之中,並未優於屬性論。至於最後一點,關係論確實比屬性論有更大的彈性,因為關係論不尋找某些確定的性質。不過,這個看似優於屬性論的特點,反而是關係論弱於屬性論的原因。

關係論認為「何種性質是道德屬性」並不固定,而是關係發展的結果,這意味著,在關係確定或穩定下來之前,我們無法討論「該或不該」賦予 Z 道德地位。換句話說,不同於屬性論,關係論無法做出道德指引,只能事後追認和解釋 Z 之所以獲得道德地位的原因。也就是說,如今我們多半認為應當賦予貓狗道德地位(不應隨虐待或殺害貓狗),但對於數十萬年前——那時貓狗還沒被馴化——我們的祖先來說,那種足以讓我們考慮「是否應該賦予貓狗道德地位」的關係根本還不存在。

關係論者並非沒有意識到關係論的這個弱點,因此經常宣稱:關係論只是說明 Z 獲得道德地位的可能條件(與人類關係密切),目的在於讓人們換個角度來思考道德地位問題,而不是要做出具體指引和建議(註 4)。這種宣稱,可以避開批評,但略嫌取巧。如果不打算賦予 Z 道德地位,我們又何必開始討論 Z 的道德地位問題?

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從關係論的角度來看,如果不是 Z 已經跟人類關係越來越密切,我們又何必思考是否賦予 Z 道德地位?換句話說,「應該賦予 Z 道德地位」這樣的起心動念,多半內含於「提出關係論」的行動之中。

從關係論的角度來看,如果不是 Z 已經跟人類關係越來越密切,我們又何必思考是否賦予 Z 道德地位?Source: pxhere

如何使用關係論

關係論並非毫無用處,它至少是個離開屬性論的另類出路,但我建議,最好把關係論看成類似演化論的觀念。演化論用「比較適應環境」來解釋「為什麼(生物)N 長成現在這個樣子」,而關係論則用「與人類關係密切」來解釋「為什麼 Z 足以或能夠獲得道德地位」。這是一種「指向過去」的用法,著重解釋。

演化論不應用於「指引未來」——我們不能也不應預先判斷 N 中的 N1 或 N2 何者比較適合環境,然後除去另外一群。這種運用演化論的方法——那些以社會達爾文主義為由的優生學和種族主義——已經造成歷史上許多悲劇。同樣的,關係論也不能預先判斷 Z 是否具有道德地位,若「是」就大量發展 Z 並要求人類與之展開密切關係,若「否」則直接否定 Z 並將它從人類社會移走。

就提供道德指引而言,關係論並未比屬性論更有用處。關係論既不能也不應用於提供道德指引。不過,關係論確實提供一個重新思考道德地位的視角:道德地位的來源於是經由互動而產生的相互關係,而不是天生就有的。這提醒我們關注任何 Z 與人類互動的過程和歷史,而不是把某人或某物具有的道德地位視為理所當然。

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簡言之,如果關係論能夠提供任何建議,那就是:保持開放,讓人類與動物、人類與機器人的關係繼續發展吧!

電影變人描述一個機器人想要變成真實的人的故事。(Bicentennial Man)Source: imdb

註釋:

  1. Singer, P. (2009). Animal liberation: The Definitive Classic of the Animal Movement (Reissue edition). New York: Harper Perennial Modern Classics.
  2. Haraway, D. (2003). The Companion Species Manifesto: Dogs, People, and Significant Otherness. (M. Begelke, Ed.). Chicago: Prickly Paradigm Press.
  3. Coeckelbergh, M. (2010). Robot Rights? Towards a Social-Relational Justification of Moral Consideration. Ethics and Information Technology, 12(3), 209–221.
  4. Coeckelbergh, M., & Gunkel, D. J. (2014). Facing Animals: A Relational, Other-Oriented Approach to Moral Standing. Journal of Agricultural and Environmental Ethics, 27(5), 715–733.
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洪靖 Ching Hung
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從原子科學轉向歷史學再跑到社會學最終棲身哲學但始終很關心技術與科學的假研究者真部落客,現職〔社技哲學〕部落格站長順便擔任荷蘭 University of Twente 技術哲學博士候選人。

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人體吸收新突破:SEDDS 的魔力
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/03 ・1194字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 紐崔萊 委託,泛科學企劃執行。 

營養品的吸收率如何?

藥物和營養補充品,似乎每天都在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。但你有沒有想過,這些關鍵分子,可能無法全部被人體吸收?那該怎麼辦呢?答案或許就在於吸收率!讓我們一起來揭開這個謎團吧!

你吃下去的營養品,可以有效地被吸收嗎?圖/envato

當我們吞下一顆膠囊時,這個小小的丸子就開始了一場奇妙的旅程。從口進入消化道,與胃液混合,然後被推送到小腸,最後透過腸道被吸收進入血液。這個過程看似簡單,但其實充滿了挑戰。

首先,我們要面對的挑戰是藥物的溶解度。有些成分很難在水中溶解,這意味著它們在進入人體後可能無法被有效吸收。特別是對於脂溶性成分,它們需要透過油脂的介入才能被吸收,而這個過程相對複雜,吸收率也較低。

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你有聽過「藥物遞送系統」嗎?

為了解決這個問題,科學家們開發了許多藥物遞送系統,其中最引人注目的就是自乳化藥物遞送系統(Self-Emulsifying Drug Delivery Systems,簡稱 SEDDS),也被稱作吸收提升科技。這項科技的核心概念是利用遞送系統中的油脂、界面活性劑和輔助界面活性劑,讓藥物與營養補充品一進到腸道,就形成微細的乳糜微粒,從而提高藥物的吸收率。

自乳化藥物遞送系統,也被稱作吸收提升科技。 圖/envato

還有一點,這些經過 SEDDS 科技處理過的脂溶性藥物,在腸道中形成乳糜微粒之後,會經由腸道的淋巴系統吸收,因此可以繞過肝臟的首渡效應,減少損耗,同時保留了更多的藥物活性。這使得原本難以吸收的藥物,如用於愛滋病或新冠病毒療程的抗反轉錄病毒藥利托那韋(Ritonavir),以及緩解心絞痛的硝苯地平(Nifedipine),能夠更有效地發揮作用。

除了在藥物治療中的應用,SEDDS 科技還廣泛運用於營養補充品領域。許多脂溶性營養素,如維生素 A、D、E、K 和魚油中的 EPA、DHA,都可以通過 SEDDS 科技提高其吸收效率,從而更好地滿足人體的營養需求。

隨著科技的進步,藥品能打破過往的限制,發揮更大的療效,也就相當於有更高的 CP 值。SEDDS 科技的出現,便是增加藥物和營養補充品吸收率的解決方案之一。未來,隨著科學科技的不斷進步,相信會有更多藥物遞送系統 DDS(Drug Delivery System)問世,為人類健康帶來更多的好處。

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讓 AI 取代真人執法可行嗎?將判斷全交給 AI 可能隱藏什麼危險?——專訪中研院歐美研究所陳弘儒助研究員
研之有物│中央研究院_96
・2024/03/18 ・6292字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|劉韋佐
  • 責任編輯|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

人工智慧將改變以人為主的法治領域?

由人工智慧擔任警察,再也不是科幻電影的情節,交通管制常見的科技執法就是應用 AI 辨識闖紅燈、未依規定轉彎、車輛不停讓行人等違規行為。 AI 的客觀、高效率正在挑戰以人為審判主體的法治領域,這樣的轉變會對我們產生什麼影響呢?中央研究院「研之有物」專訪院內歐美研究所陳弘儒助研究員,他將帶我們思考:當 AI 取代人類執法時,將如何改變人們對守法的認知?

交通尖峰時段,後方出現一台救護車,你願意闖紅燈讓道嗎?
圖|iStock

想像有一天你正在尖峰時段開車,車子停在十字路口等紅燈時,後方出現一輛急駛而來的救護車,你為了讓道必須開過停止線。這時你是否願意冒著違規被開罰的風險?還是承擔風險以換取他人盡速就醫?

在上述情境中,針對「要不要闖紅燈」我們經歷了一段價值判斷過程。如果剛好十字路口有真人警察,他的判斷可能是:這是情急之下不得不的行為,並非蓄意違規。

然而,如果負責執法的是「法律人工智慧系統」(Artificially legal intelligent,簡稱 ALI)情況可能截然不同。

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ALI 這個詞源自 Mireille Hildebrandt 的研究,在概念上可區分為兩類:採取傳統程式碼的 IFTTT(if this then that)、運用機器學習的資料驅動。前者是注重法律推理或論證的計算機模型,將法律規範轉為程式碼,藉由程式編寫來執行法律任務。後者則透過大量資料的學習,來預測行為範式,用於再犯率、判決結果預測上有較好的成果。

一般情況下,應用在交通管制的 ALI 會辨識車輛是否超速、闖紅燈等違規行為,不過交通情境千變萬化,ALI 能否做出包含「道德價值的判斷」將是一大挑戰!

中研院歐美研究所陳弘儒助研究員察覺,人工智慧(AI)正在左右人們對守法的價值判斷及背後的因果結構,進而反思當我們將原本由人來判斷的事項,全權交由 AI 來執行時,可能產生哪些潛移默化的影響?

讓我們與陳弘儒展開一場從法哲學出發的對話,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。

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中研院歐美研究所陳弘儒助研究員,從法哲學出發,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。
圖|之有物

問

怎麼會對「人工智慧」(AI)與「法律人工智慧系統」(ALI)產生研究興趣?

會對 AI 感興趣是因為我很早就對電腦有興趣,我原本大學想唸資訊工程,因為高中有些科目沒辦法唸,於是去唸文組,大學進入法律系就讀,研究所考入「基礎法學組」研讀法哲學。

後來我到美國讀書,當時 AlphaGo 的新聞造成很大的轟動,啟發我思考 AI 的應用應該有些法律課題值得探討,於是開始爬梳 AI 與法律的發展脈絡。

AI 這個詞大概在 1950 年代被提出,而 AI 與法律相關的討論則在 1970、80 年代就有學者開始思考:我們能否將法律推理過程電腦程式化,讓電腦做出跟法律人一樣的判斷?

事實上,AI 沒有在做推理,它做的是機率的演算,但法律是一種規範性的判斷,所有判斷必須奠基在法律條文的認識與解釋上,給予受審對象合理的判決理由。

這讓我好奇:如果未來廣泛應用 AI 執法,法律或受法律規範的民眾會怎麼轉變?

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至於真正開始研究「法律人工智慧系統」(ALI)是受到我父親的啟發。有一陣子我經常開車南北往返,有一天我跟父親聊到用區間測速執法的議題。交通部曾在萬里隧道使用區間測速,計算你在隧道裡的平均速率,如果超速就開罰。

父親就問我:「政府有什麼理由用區間測速罰我?如果要開罰就必須解釋是哪一個時間點超速。」依照一般的數學邏輯,你一定有在某個時間點超速,所以平均起來的速率才會超過速限,可是法律判斷涉及規範性,我們必須思考背後的正當性課題,不能只用邏輯解釋,這啟發我逐漸把問題勾勒出來,試圖分析執法背後的規範性意涵。

問

如果將執行法律任務的權限賦予 AI,可能暗藏什麼風險?

我們先來談人類和 AI 在做判斷時的差別。人類無時無刻都在做判斷,判斷的過程通常會先做「區分」,例如在你面前有 A 和 B 兩個選項,在做判斷前必須先把 A 和 B 區分開來,讓選項有「可區別性」。

在資料龐大的情況下,AI 的優勢在於能協助人類快速做好區分,可是做判斷還需經歷一段 AI 難以觸及的複雜過程。人類在成長過程中會發展出一套顧及社會與文化認知的世界觀,做判斷時通常會將要區分的選項放進這個世界觀中,最終做出符合社會或自身考量的抉擇。

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當我們將判斷程序交由 AI 執行,就會涉及「判斷權限移轉」的問題,這經常在日常生活中發生,你只要發現原本自己可以執行的事情,有另外一個對象做的比你好或差不多好,你就會漸漸把判斷的工作交給它,久而久之,你大概會覺得這是很好的做法,因為可以節省大量時間。

自駕車導航系統就是判斷權限移轉的例子,由於導航通常可以找出最佳行車路線,駕駛人幾乎會跟著走,但仍有可能誤入路況不佳或無法通行的地方。
圖|Vladimir Srajber, Pexels

我擔心這種判斷權限移轉會快速且廣泛的發生,因為 AI 的工作效率極高,可以大幅節省人力成本,但是哪一些權限可以放給 AI?哪一些權限人類一定要守住?我們經常沒有充足的討論,等到發生問題再亡羊補牢可能為時已晚。

以讓道給救護車而闖紅燈的情境為例,如果讓 AI 來做交管,可以節省警察人力,又可以快速精準地開罰,卻迫使民眾需額外花時間,證明闖紅燈有正當理由。如果是真人警察來判斷,警察通常會認為你的行為有正當理由而不開罰。這對於受法律規範的民眾來說,會產生兩種全然不同的規範作用。

AI 產生的規範作用會讓民眾擔心事後銷單的麻煩程序,如果無法順利解決,可能會訴諸民意代表或上爆料公社,並漸漸改變民眾對守法的態度。而真人警察產生的規範作用,將使民眾自主展現對法律的高度重視,雖然當下的行為牴觸法律,卻是行為人經過多方權衡後做的判斷,相信法律會支持自己出於同理心的行為。

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問

使用 AI 執法除了看上它的高效率,也是因為和真人相比 AI 不會受私情影響,比較可以做出公正的判斷。如果從法治觀念來看,為何決策權不能全權交由 AI 執行?

我認為法治的核心價值在臺灣並沒有很好的發展,我們常想的是怎麼用處罰促成民眾守法,長久下來可能會得到反效果。當人們養成凡事規避處罰的習慣,一旦哪天不再受法律約束,可能會失去守法的動機。

事實上,法治最根深柢固的價值為:

法律作為一種人類行為規範的展現,促使民眾守法的方式有很多種,關鍵在於尊重人的道德自主性,並向民眾陳述判決理由。

給理由非常重要,可以讓民眾不斷透過理由來跟自己和法律體系溝通。如此也可以形成一種互惠關係,使民眾相信,國家公權力能用適當的理由來制定法律,而制定出的法律是以尊重公民自主性為主。當民眾理解法律對我所處的社會有利,會比較願意自動產生守法的動機。

AI 執法看似比人類「公正無私」,但它的執法方式以處罰為主、缺乏理由陳述,也沒有對具體情境的「敏感性」。人跟人之間的互動經常需要敏感性,這樣才能理解他人到底在想什麼。這種敏感性是要鍛鍊的,真人警察可在執法過程中,透過拿捏不同情境的處理方式來累積經驗。

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例如在交通尖峰時段應該以維持交通順暢為原則,這時警察是否具備判斷的敏感性就很重要,例如看到輕微的違規不一定要大動作開罰,可以吹個警笛給駕駛警示一下就好。

我越來越覺得人類這種互動上的敏感性很重要,我們會在跟他人相處的過程中思考:跟我溝通的對象是什麼樣的人?我在他心中是什麼模樣?然後慢慢微調表現方式,這是人類和 AI 最根本的不同。

行動者受各種法律變項影響的因果圖。上圖是由真人警察執法,對於處罰之可能性有影響力,可依不同情境判斷是否開罰。下圖是由全自動法律人工智慧執法,由 AI 直接將處罰之可能性加諸在行動者身上,缺乏真人警察二次確認,很可能影響行動者對守法與否的衡量。
圖|之有物(資料來源|陳弘儒)

問

相較於法律人工智慧,ChatGPT 等生成式 AI 強大的語言功能似乎更接近理想中的 AI,其發展可能對我們產生哪些影響?

我認為會有更複雜的影響。ChatGPT 是基於大型語言模型的聊天機器人,使用大量自然語言文本進行深度學習,在文本生成、問答對話等任務上都有很好的表現。因此,在與 ChatGPT 互動的過程中,我們容易產生一種錯覺,覺得螢幕後好像有一名很有耐心的真人在跟你對話。

事實上,對於生成式 AI 來說,人類只是刺激它運作的外在環境,人機之間的互動並沒有想像中的對等。

仔細回想一下整個互動過程,每當外在環境(人類)給 ChatGPT 下指令,系統才會開始運作並生成內容,如果我們不滿意,可以再調整指令,系統又會生成更多成果,這跟平常的人際互動方式不太一樣。

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ChatGPT 能讓使用者分辨不出訊息來自 AI 或真人,但事實上 AI 只是接受外在環境(人類)刺激,依指令生成最佳內容,並以獲得正向回饋、提升準確率為目標。
圖|iStock

資工人員可能會用這個理由說明,生成式 AI 只是一種工具,透過學習大量資料的模式和結構,從而生成與原始資料有相似特徵的新資料。

上述想法可能會降低人們對「資料」(Data)的敏感性。由於在做 AI 訓練、測試與調整的過程中,都必須餵給 AI 大量資料,如果不知道資料的生產過程和內部結構,後續可能會產生爭議。

另一個關於資料的疑慮是,生成式 AI 的研發與使用涉及很多權力不對等問題。例如現在主流的人工智慧系統都是由私人公司推出,並往商業或使用者付費的方向發展,代表許多資料都掌握在這些私人公司手中。

資料有一種特性,它可以萃取出「資訊」(Information),誰有管道可以從一大群資料中分析出有價值的資訊,誰就有權力影響資源分配。換句話說,多數人透過輸入資料換取生成式 AI 的服務,可是從資料萃取出的資訊可能在我們不知情的狀況下對我們造成影響。

問

面對勢不可擋的生成式 AI 浪潮,人文社會學者可以做些什麼?

國外對於 AI 的運用開始提出很多法律規範,雖然國外關於價值課題的討論比臺灣多,但並不代表那些討論都很細緻深入,因為目前人類跟 AI 的相遇還沒有很久,大家還在探索哪些議題應該被提出,或賦予這些議題重新認識的架構。

這當中有一個重要課題值得思考:

我們需不需要訓練 AI 學會人類的價值判斷?

我認為訓練 AI 理解人類的價值判斷很可能是未來趨勢,因為 AI 的發展會朝人機互動模式邁進,唯有讓 AI 逐漸理解人類的價值為何,以及人類價值在 AI 運作中的局限,我們才有辦法呈現 AI 所涉及的價值課題。

當前的討論多數還停留在把 AI 當成一項技術,我認為這種觀點將來會出問題,強大的技術如果沒有明確的價值目標,是一件非常危險的事情。實際上,AI 的發展必定有很多價值課題涉入其中,或者在設計上有一些價值導向會隱而不顯,這將影響 AI 的運作與輸出成果。

思考怎麼讓 AI 理解人類價值判斷的同時,也等於在問我們人類:對我們來說哪一些價值是重要的?而這些重要價值的基本內容與歧異為何?

我目前的研究有幾個方向,一個是研究法律推理的計算機模型(Computational models of legal reasoning);另一個是從規範性的層面去探討,怎麼把價值理論、政治道德(Political morality)、政治哲學等想法跟科技界交流。未來也會透過新的視野省視公民不服從議題。

這將有助科技界得知,有很多價值課題需要事先想清楚,影響將擴及工程師怎麼設計人工智慧系統?設計過程面臨哪些局限?哪些局限不應該碰,或怎麼把某些局限展現出來?我覺得這些認識都非常重要!

鐵面無私的 ALI ?人類與人工智慧執法最大的分野是什麼?

陳弘儒的研究室有許多公仔,包括多尊金斯伯格(Ginsburg)公仔,她是美國首位猶太裔女性大法官,畢生為女權進步與性別平權奮鬥。
圖|之有物

陳弘儒是臺灣少數以法哲學理論研究法律人工智慧系統(ALI)的學者,他結合各種現實情境,與我們談論 ALI、生成式 AI 與當代法治價值的緊張關係。

由於 ALI 擅長的資料分類與演算,與人類判斷過程中涉及的世界觀與敏感性思辨,有著根本上的差異;以處罰為主、缺乏理由陳述的判斷方式,也容易影響民眾對公權力的信任。因此陳弘儒認為,目前 ALI 應該以「輔助人類執法」為發展目標,讓人類保有最終的判斷權限

至於現正快速發展的生成式 AI ,根據陳弘儒的觀察,目前仍有待各方專家探索其中的價值課題,包括資料提供與使用的權力不對等、哪些人類價值在訓練 AI 的過程中值得關注等。

在過去多是由人文社會學者提出警告,現在連 AI 領域的權威專家也簽署公開信並呼籲:AI 具有與人類競爭的智慧,這可能給社會和人類帶來巨大風險,應該以相應的關注和資源進行規劃和管理

在訪談過程中,有一件令人印象深刻的小插曲,陳弘儒希望我們不要稱呼他「老師」,因為他從小就畏懼老師、警察等有權威身分的人,希望以更平等的方式進行對話。

假如今天以 AI 進行採訪,整個談話過程或許能不受倫理輩分影響,但這也讓我們意識到,在 AI 的世界裡,許多人際互動特有的敏感性、同理反思都可能不復存在。

陳弘儒的研究讓我們體會,AI 在法治領域的應用不僅是法律問題,背後更包含深刻的哲學、道德與權力課題,也讓我們更了解法治的核心價值:

法律要做的不只是規範人們的行為,而是透過理由陳述與溝通展現對每個人道德自主性的尊重。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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解釋善性:從雄性黑猩猩「阿莫斯」的臨終之時——《我們與動物的距離》
馬可孛羅_96
・2022/01/14 ・2251字 ・閱讀時間約 4 分鐘

阿莫斯(Amos)是我見過的公黑猩猩當中數一數二俊美的,唯一的例外也許是他把兩顆大蘋果同時塞進嘴裡的那一天,而他的那個舉動也再度讓我意識到,黑猩猩能做出許多我們做不到的事情。他有一雙大眼睛,嵌在一張和善而勻稱的臉龐裡,還有一身濃密閃亮的黑毛,手臂與雙腿也有清楚的肌肉線條。他從來不像有些公黑猩猩那樣攻擊性過強,但盛年期間仍有無比自信。阿莫斯備受喜愛,他死的時候我們有些人都不禁落淚,他的猿類同胞也在那幾天靜得令人發毛,連胃口都受到了影響。

我們當時不曉得他出了什麼問題,直到死後驗屍才知道除了大幅腫脹的肝臟占滿了腹部之外,還有不少癌化增生。他的體重在前一年掉了百分之十五,儘管病況必定是從幾年前就已經開始惡化,他卻一直表現得與正常無異,直到身體再也支撐不住為止。阿莫斯一定有好幾個月都生活在痛苦之中,但他只要稍微表現出衰弱的模樣,必定會導致其社會地位喪失。黑猩猩似乎懂得這一點。野地裡,一頭瘸了腿的黑猩猩被觀察到自行孤立獨處了幾個星期養傷,但在這段期間仍然偶爾會現身猩群當中,展現出健壯又充滿活力的模樣,然後再退出其他猩群成員的視線之外。這麼一來,就沒有成員會對他起疑。

黑猩猩只要稍微表現出衰弱的模樣,必定會導致其社會地位喪失。圖/Pexels

阿莫斯直到死前一天才表露他的病況,當時我們發現他的喘息速率達每分鐘六十口氣,臉上不停冒汗,其他黑猩猩都在外頭的陽光下,唯獨他坐在夜間圍欄裡的一口麻布袋上。阿莫斯拒絕出去戶外,於是我們把他隔離開來,等待獸醫撥空前來檢查。不過,其他黑猩猩一再回到室內探望他,我們只好把阿莫斯前方的門打開一道小縫,讓其他黑猩猩能接觸他。阿莫斯刻意坐在那道門縫旁,一頭名叫黛西的母黑猩猩於是輕柔地抱住他的頭,為他耳朵後方的柔軟部位理毛。接著,她把大量的木屑透過縫隙推進門內,這是黑猩猩喜歡用來築巢的材料。牠們會把木屑鋪在自己的身旁四周,然後睡在上面。黛西給了阿莫斯這些木屑之後,我們又看到一頭公黑猩猩也跟著這麼做。由於阿莫斯背靠著牆坐而沒有理會那些木屑,於是黛西數度從門縫伸手進來,把木屑塞在他的背部與牆壁之間。

這種情形實在引人注目。這豈不表示黛西意識到阿莫斯必定身體不適,所以靠在柔軟的東西上會比較舒服,就像我們在醫院也會幫病患背後墊個枕頭一樣嗎?黛西也許是從自己對木屑的感覺推斷出這一點,而且我們也確實認為她是個「木屑狂」(她通常不會分享木屑,只是自己大量囤積)。我相信猿類會採納他人的觀點,尤其是對遭遇困難的朋友。的確,這類能力在實驗室裡接受測試的時候,並不是每次都能獲得證實,但那些研究通常都是要求猩猩在某種人造情境裡理解人類。先前已經提過,我們的科學帶有人類中心偏見。在猿類對猿類的相同實驗操作下,黑猩猩的表現就好上許多,而在野地裡,牠們更是會關注其他同伴已知或未知的事物。因此,對於黛西似乎能夠理解阿莫斯的處境,我們不該覺得意外。

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第二天,阿莫斯就接受了安樂死。他已經沒有活命的希望,繼續拖下去只會讓他痛苦更久而已。這起事件闡明了靈長類動物社會生活的兩個對比面向。第一,靈長類生活在一個殘酷的世界裡,迫使雄性必須盡力隱藏生理上的障礙好擺出強悍的表象。但第二,靈長類也是緊密社群裡的一分子,可以指望獲得別人的喜愛與協助,包括非親屬在內。這種雙重性很難理解。廣受大眾喜愛的書寫者偏好簡化實際狀況,不是以霍布斯式的赤裸筆法把黑猩猩的生活描寫得凶惡殘暴,不然就是只強調牠們和善的一面。不過,實際上絕對不是像這樣二擇一,兩種狀況始終並存。如果有人提問,黑猩猩既然有時會互相殘殺,怎麼可能算是擁有同理心的動物?我總是這麼反問:按照同樣的標準,那麼我們是不是也該徹底揚棄人類擁有同理心的概念?

這種雙重性非常重要。我們如果全都溫和善良,道德就會是一種多餘的東西。如果人類總是互相同情,從來不會偷竊、不會在背後捅別人一刀、不會覬覦別人的妻子,那我們還有什麼好擔心的呢?顯然人類不是這樣的動物,這也就說明了道德法則的必要性。另一方面,我們可以設計無數的規則提倡對別人的尊重與關懷,倘若我們原本就沒有這樣的傾向,那麼這些規則也絕不會有任何用處。在那種情況下,這些規則就會像是撒在玻璃上的種子一樣,根本沒有生根發芽的機會。人類之所以得辨別是非,正是因為我們生來就同時具有行善與做惡的能力。

黛西協助阿莫斯的行為在生物學上算是「利他行為」的表現,其定義就是會導致某個個體付出代價(例如冒險或者耗費精力),但是去執行利於他人的行為。不過,生物學對利他行為的討論通常不涉及動機,只關注這類行為如何影響他人,以及為什麼會演化出這種行為。這項辯論雖然已有一百五十年以上的歷史,卻在過去幾十年才成為注目焦點。

——本文摘自《我們與動物的距離:在動物身上發現無私的人性》,2021 年 12 月,馬可孛羅

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馬可孛羅_96
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