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如何應對 AI 帶來的挑戰?解讀白宮人工智慧白皮書—《科學月刊》

科學月刊_96
・2016/12/25 ・3057字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 563 ・九年級

文/歐陽太閒|就讀美國哥倫比亞大學電機工程研究所博士班,研究領域為系統生物學、高通量定序資料分析與癌症生物標記。

圖/By Fonytas - Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=47698042
圖/By Fonytas – Own work, CC BY-SA 4.0, wikimedia commons.

人工智慧(Artificial Intelligence, AI)廣泛地指有能力自行做出合理決策以解決現實世界中的複雜問題的人造系統,其可能有能力進行邏輯推理、計畫、知識學習、表達、自然語言處理(natural language processing)、感知(perception)和物理世界互動等。其相關研究曾在 1970 年代沉寂一時,但近十年來因為機器學習技術的進步、電腦運算與儲存成本的降低,以及大量的資料累積使其技術與應用快速發展,讓人工智慧系統不僅在以往被認為是人類專利的領域擊敗人類頂尖高手,例如 AlphaGo 戰勝了圍棋棋王,在實務應用上也獲得多項重大突破,例如程式化金融交易、異常金融操作自動預警已經獲得普遍應用,自駕車與無人機也已逐步邁向實用化,展現出人工智慧技術巨大的潛能,但也因此引出不少擔憂的聲音。

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人工智慧系統在以往被認為是人類專利的領域擊敗人類頂尖高手,例如 AlphaGo 戰勝了圍棋棋王。圖/By Google DeepMind, Google DeepMind AlphaGo Logo, Public Domain, wikimedia commons

白宮提出人工智慧白皮書

為了因應人工智慧快速發展可能帶來的衝擊,許多國際組織均已提出討論,如聯合國、經濟合作暨發展組織(OECD)、亞太經濟合作組織(APEC)等。各國政府與人工智慧學會也提出研究報告,其中美國白宮科學技術委員會(National Science and Technology Council, NSTC)於今(2016)年 10 月提出的白皮書,除了介紹當前人工智慧發展的概況外,也對人工智慧對社會帶來的衝擊提出回應方針,本文將以該白皮書的建議為基礎,提供臺灣政府與企業或可參考的方向。

就政策涵蓋範疇而言,泛用人工智慧(Artificial General Intelligence,或稱強人工智慧)可能有能力進行人類大部分的工作,但目前還不知道要如何建立這樣的系統,也不確定還需耗費多長時間才能研發成功,故除了需持續投入資源研究外,短期內不會對社會和政策造成太大影響。然而能解決特定問題的弱人工智慧則已經逐漸出現在日常生活中,除了熱門的自駕車外,能自動規劃行程的導航系統、購物網站的商品推薦功能都可以算是這樣的系統,而導入人工智慧的領域正在快速增長,並深入日常生活各層面,這才是政策上應該重視的部分。

人工智慧的挑戰

人工智慧在公領域的應用正在起步,例如在美國匹茲堡(Pittsburg)城市內實驗將交通號誌交由人工智慧即時調控,讓交通等待時間和汽車廢氣排放改善了 21 ~ 42 %;華特瑞德國家軍事醫療中心(Walter Reed National Military Medical Center)已經導入人工智慧協助診療;芝加哥大學、南加州大學和史丹佛大學分別啟動嘗試藉人工智慧解決失業、輟學、遊民、貧窮等社會問題的研究計畫;美國政府亦提出資料導向司法(Data Driven Justice)和(shutterstock) 警察資料計畫(The Police Data Initiative),以藉人工智慧技術改善司法與警察體系的效率;在野生動物保育、國土監測方面的例子則有多國合作的海龜保育計畫「龜聯網(The Internet of Turtles)」。

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人工智慧的運用已經愈來愈廣泛,甚至是運用在海龜的保育上。圖/By Ian Kennedy @ flickr, CC BY-SA 2.0

然而人工智慧的快速發展可能對社會帶來全新的挑戰。人工智慧在日常應用的普及化將可能導致教育水平和工資偏低的民眾失業,同時增加所得差距;也將改變現有的企業管理方式與成本結構,例如亞馬遜公司除在物流倉庫中導入機器人外,也已經開始讓人工智慧系統指揮倉庫中的人類員工工作、提升效率。相對而言,落後的企業將需要負擔更高的成本,難以和領先者競爭。

由於無人駕駛的交通工具將和有人駕駛的交通工具分享有限的道路和空域,因此需要修訂現有監理法規。若用於訓練人工智慧的資料品質不良,使得系統產生偏見,則可能導致其做出不公平的決策,例如法院的人工智慧輔助系統可能提出錯誤的司法建議,或者企業招募部門的系統審核求職申請時歧視申請者。人工智慧若應用於攸關生命與財產的領域,任何錯誤的決策或者系統遭受入侵都可能造成重大損失。

全心齊力突破挑戰

因此應對人工智慧帶來的挑戰並非易事, 需要產、官、學共同投入。公部門方面,政府應加強投資於相關研究與人力的訓練。目前美國非機密性的人工智慧研究計畫由聯邦政府的網路與資訊科技研發計畫(The Networking and Information Technology Research and Development Program)統一主管,去年投注在相關科技研發的經費是 11 億美元(新臺幣 348 億元),今年預估可達 12 億。同時也應該加強開放資料,但不僅僅是將檔案掃描成 PDF 放上網站,而是要將開放資料標準化成適於機器學習的格式(Open Data for AI),以便利各部門和民間人工智慧的發展。

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應對人工智慧帶來的挑戰並非易事, 需要產、官、學共同投入。它也會影響社會進而造成很大的變革。圖/By David Hsieh @ flickr, CC BY 2.0

因為工業界對於具有專才的研究人員需求快速增長使得薪水提升,因此應增加研究獎助預算、獎學金、實習機會、增聘教授與研究人員以吸引相關領域專家服務。而將人工智慧系統導入現實應用可能帶來無法預知的問題,一般政府部門除可聘用人工智慧專才改進現有系統外,也應邀集各領域專家協助新監管條例的建立與現有法規的修改,將使用人工智慧的裝置與載具納入法規的管理,並且對人工智慧系統的效能、可靠性和安全性訂出標準,保障公眾的安全也確保競爭的公平。也同時應加強政府與企業的資訊交流與合作,掌握最新的研究與應用進展,以及時做出回應。面對以人工智慧為基礎的自動化對經濟與就業市場的衝擊,則應制定政策使人工智慧帶來的經濟利益可以雨露均霑、公平分配,並研擬勞工就業問題的對策。

教育方面,學校應訓練更多具有資料科學專長的專家,如電腦科學家、經濟學家、資料庫與軟體工程師、資料分析家與圖書館員等。並且強化軟體開發課程中的相關方法、實務應用以及道德考量的訓練,並大力舉辦整合工業、社會、政府的人工智慧與資料科學競賽,確保勞動力熟悉其在各領域的實務應用。因為相關應用將進入生活中的所有層面,所以為確保民眾有足夠的資料素養(data-literacy)可以了解自身權益和參與相關政策的討論,資料科學教育可從小學開始。為了應對經濟衝擊,學校與職業訓練機構應提供學生與再進修人士學習相關技能的課程。

無論是政府或企業,發展人工智慧系統時都需要審慎評估其安全性,並使系統不會遭受入侵或不當運用,以免帶來生命財產的損失。人工智慧系統在研發、訓練和應用上都需要滿足公正、可問責(accountable)的要求,確保其的透明性、可控性和安全性,若發生意外時才可以釐清責任歸屬和保障民眾的權益。

人工智慧的發展與應用或許可以改善民眾生活,甚至帶動新一輪的經濟成長,但其影響也將遍及生活的所有層面,並帶來大量無前例可循的挑戰。這些挑戰不僅僅限於技術,更涉及道德、經濟、法律、社會,且發展速度極快,值得各界及早投入研究並提出對策。


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〈本文選自《科學月刊》2016 年 12 月號〉

什麼?!你還不知道《科學月刊》,我們 46 歲囉!

入不惑之年還是可以當個科青

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科學月刊_96
241 篇文章 ・ 2978 位粉絲
非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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ChatGPT 還是 AI 之王嗎?Google Bard AI 與微軟 Bing AI 的終極測試
泛科學院_96
・2023/08/12 ・537字 ・閱讀時間約 1 分鐘

今天這集影片我們準備拿 ChatGPT、Google Bard AI 跟微軟的 Bing AI 來作一個大亂鬥比賽,我們準備了幾個不同的挑戰看誰最厲害。

因為 Bard 跟 Bing 都是免費提供,為了公平性,我主要會使用免費的 GPT 3.5 來比較,不過我同時會放上 GPT-4 開啟網路瀏覽功能的結果來給各位作參考。

評比的成果我會給一顆星到五顆星來呈現,主要分為四個類別:易用性、實用性、創造性以及回應速度。

看完今天的影片,你會想要使用Bing、Bard還是Chatgpt呢?歡迎在影片下方留下你的看法

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,並且把這支影片分享給需要的朋友,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

泛科學院_96
5 篇文章 ・ 7 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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雪橇宅急便,白喉終結者:百年名犬的基因組
寒波_96
・2023/06/22 ・3697字 ・閱讀時間約 7 分鐘

公元 2023 年 4 月 28 日 Science 期刊發表專題「Zoonomia 計畫」,包含多篇定序、分析大量哺乳類的論文。其中一篇論文的分析尺度最小,研究對象的知名度卻最高,那就是一百年前名犬「巴圖(Balto)」的古代基因組。

先來緬懷巴圖的事蹟:他在 1925 年 2 月 1 日頂著低於零下 30 度的氣溫,駕駛雪橇 7.5 個小時,穿越 85 公里,與同儕成功將白喉血清送到目的地,拯救許多人命。

巴圖本尊,位於克利夫蘭博物館,毛色比活跳跳時褪色一些。圖/參考資料2

白雪季節,白喉來襲

巴圖的飼主 Leonhard Seppala 於挪威成長,後來搬到阿拉斯加,是駕駛雪橇以及培育雪橇犬的專家。巴圖 1919 年在阿拉斯加出生,從小與眾多同儕一起訓練,成為優秀的雪橇犬。

阿拉斯加西部的小鎮諾姆(Nome)在 1924 年底約三千居民,只有一位醫師 Curtis Welch 和四位護士。1925 年一月中,醫師確認恐懼的事正在發生,白喉已經入侵,人類開始死亡。

幾年前 H1N1 大流感(西班牙流感)襲擊諾姆,在醫療資源有限的當地造成重傷害。如果不及時阻止,白喉恐怕也將導致大災難。那時已經有白喉抗毒素(antitoxin)可以對付白喉桿菌,醫師緊急請求支援,也得到回應。

然而,地點、時節都很尷尬。諾姆離海港較近,可是時值嚴冬,被凍結的港口無法水運。那個年代已經有飛機,評估空運的成功機率卻不高。陸路是有鐵路,但是距離也相當遙遠。

陸海空方案中,陸路機會最高。最終人們下了艱難的決策:交給傳統技藝「雪橇宅急便」。當局緊急招募多位老經驗的雪橇駕駛人,與精銳雪橇犬組隊,一隊接力一隊,將白喉抗毒素血清送往諾姆。

1925 年雪橇宅急便的路線。圖/維基百科「1925 serum run to Nome」

一千公里的雪橇宅急便

任務極為困難,路途遙遠、氣候惡劣以外,血清預計只能維持 6 天。那時兩地郵件寄送預計為一個月,意思是要把本來普通天候下的一個月,縮短為酷寒下的 6 天時程。

最後擬定的計畫相當精密,貨物先由鐵路送到最近的尼納納(Nenana)。接著雪橇隊將從兩端同時出發,一邊從尼納納向前狂奔,送到努拉托(Nulato);另一邊從諾姆出發,各隊依序就位,到努拉托收件,接著往回狂奔。

用台灣類比,像是把東西從台北送往高雄,一邊從台北經由桃園、新竹、苗栗、向台中前進,另一邊從高雄先向台中,沿路在台南、嘉義、彰化就位,再往回走。

從台北到高雄,國道一號的路程約為 350 公里,尼納納到諾姆則超過 1000 公里。大部分隊伍頂著零下 30 到 50 度的氣溫,前進 40 到 80 公里的距離。最後在 20 位雪橇駕駛員及 150 位雪橇犬日夜不停接力下,只花 5 天半就將血清送到諾姆。

開路先鋒 Bill Shannon 的 84 公里過程最凶險,他與 9 狗在零下 40 到 52 度的風雪中趕路,半路 3 狗不敵酷寒,不幸犧牲(三狗名為 Cub、Jack、Jet),人臉也嚴重凍傷,所幸隊伍依然完成任務。

完成任務後,Leonhard Seppala 與他最信任的狗狗們留影,圖哥在最左邊。圖/維基百科「1925 serum run to Nome」

貢獻最大的人是倒數第三棒,也就是巴圖的飼主 Leonhard Seppala。他帶領 20 狗,讓最信任的「圖哥(Togo)」與 Fritz 領隊,先從諾姆向東前進 270 公里就位,收件後又狂飆 146 公里,成為里程最長的隊伍。

圖哥也成為這趟任務中,貢獻最大的狗狗。他生於 1913 年,雪橇宅急便時 12 歲,後來活到 1929 年,16 歲去世。

英雄旅程,以及英雄的餘生

巴圖的飼主不特別看重他,所以沒有帶他同行,而是交給同樣來自挪威,在阿拉斯加工作的 Gunnar Kaasen。巴圖和同儕 Fox 是最後一棒共 13 狗的領隊,他們原本預計是倒數第二棒,負責從 Bluff 到 Safety 的 40 公里。

不過凌晨 2 點多抵達交棒地點時,預計接手的 Ed Rohn 判斷暴風雪會延誤行程,正在睡覺。Gunnar Kaasen 決定自己繼續趕路,最後累積 85 公里,在 2 月 1 日 5 點 30 分抵達諾姆。

及時獲得支援的 Curtis Welch 醫師,與手下成功控制白喉疫情,將傷害減到最輕。Alaskan Lives Matter!

當時雪橇宅急便是全美國關注的新聞,廣大民眾都很緊張是否能成。雪橇犬、駕駛人都被視為英雄,成為焦點話題。巴圖的貢獻應該算第二名,不過最後是他將血清送到目的地,這位 6 歲的狗狗也獲得最大的名聲。

完成任務不久後,巴圖與駕駛猿 Gunnar Kaasen 的留影。圖/參考資料1

熱潮過去後,巴圖被賣到洛杉磯,成為展示動物。1927 年,拳擊手轉職商人的 George Kimble 在洛杉磯見到巴圖,覺得這位英雄的待遇有夠爛,便運作讓巴圖與 6 位同儕搬到他的家鄉克利夫蘭。

巴圖抵達克利夫蘭時,受到遊行熱烈歡迎。他在動物園度過餘生,1933 年 3 月 14 日去世,享年 13 歲。接著化身為標本,成為克利夫蘭博物館的一員陪伴大家,直到 90 年後的現在。

遺傳一極棒,卻已經消逝的狗群

2023 年發表的論文由巴圖的皮膚取得 DNA,平均覆蓋率 40,品質相當好。歷史記載看他是西伯利亞哈士奇(Siberian husky),但是要等到他出生後 11 年, 1930 年這個品系才被美國犬業俱樂部(American Kennel Club)認證。

和現代品系相比,巴圖合計有 68% 血緣與多款北極狗一致。西伯利亞哈士奇只有 39%,格陵蘭雪橇犬 18%。有趣的是還配備 24% 的亞洲狗狗血緣,而且毫無任何狼的成分。

根據 DNA 預測巴圖的外貌特徵,都正確。圖/參考資料1

巴圖所屬的狗群,依照歷史記載源自西伯利亞,由於體型小、速度快、適合雪橇,所以被帶到阿拉斯加培育。和如今所有的品系狗比較,他配備的潛在有害變異較少,DNA 多樣性較高,遺傳上更加健康。

和一百年前的巴圖相比,如今的北極狗近親繁殖更嚴重,有害變異更多。巴圖 6 個月大便已絕育,沒有後代。他所屬遺傳更多元的族群,也已經消逝了。

根據 DNA 變異能預測古狗的形貌,只是以前都不知道準不準。巴圖有照片也有標本,可以精確比較。預測他有雙層狗毛、大部分黑毛加上少量白毛、肩高 55 公分,都符合實況。現今西伯利亞哈士奇的肩高介於 53 到 60 公分,巴圖算是範圍內略矮的。

另外有意思的是澱粉。遺傳上,狼、北極狗消化澱粉的能力最差,其餘狗從好一點到好很多。巴圖看來比其餘北極狗好一點,但是離多數狗差一截,符合他大量北極、少量亞洲血緣的遺傳背景。

狗狗們。圖/參考資料1

他們都是英雄

巴圖的飼主 Leonhard Seppala 沒有將其選進自己的小隊,加上臨時更動計畫,反倒使得巴圖成名。其實知道多一點歷史就會覺得,歷史上最不意外的,就是發生意外。

Leonhard Seppala 事後曾經抱怨,他的難波萬愛犬圖哥應該享有的鋒芒,被巴圖獲得。歷來也不缺少貶抑巴圖的好事之徒,指控他不是隊長等等(巴圖也許不是唯一的隊長,但是反駁他擔任隊長的證據都弱弱的)。

可是稍微想想就知道,比圖哥年輕 6 歲的巴圖,當然不是弱雞。運送血清的漫長過程,只要一次失誤便前功盡棄,能參與的肯定都是精英。而巴圖也不辱使命,證實飼主調教有方。

重要的是,1925 年的雪橇宅急便及白喉保衛戰中,不論每一位有什麼貢獻,所有的狗與人都冒著巨大的風險工作,拯救許多人。他們都是英雄,我們懷念他們。

延伸閱讀

參考資料

  1. Moon, K. L., Huson, H. J., Morrill, K., Wang, M. S., Li, X., Srikanth, K., … & Shapiro, B. (2023). ​ Comparative genomics of Balto, a famous historic dog, captures lost diversity of 1920s sled dogs. Science, 380(6643), eabn5887.
  2. Genome of famed sled dog Balto reveals genetic adaptations of working dogs
  3. Hidden details of world’s most famous sled dog revealed in massive genomics project

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

寒波_96
191 篇文章 ・ 870 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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誰在傳送假訊息?提升全民媒體素養,讓謠言止於智者!
研之有物│中央研究院_96
・2023/06/09 ・4698字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|莊崇暉、田偲妤
  • 責任編輯|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

不要再轉傳假訊息了!


「我家親戚群組又在 LINE 傳假訊息了!」這是常在年輕族群中聽到的抱怨,彷彿隨意散播謠言是長輩特有的行為,當你願意了解長輩的數位社交生活,將發現事實並非如此。中央研究院「研之有物」專訪院內民族學研究所李梅君助研究員,在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時發現,臺灣民眾對公共議題的關注存在世代衝突,該衝突延伸至日常相處上,卻在事實查核的協作過程中看到正向溝通的曙光。究竟臺灣長輩發展出什麼樣的數位社交生活?如何應用第三方資訊與長輩溝通,甚至邀請長輩加入闢謠打怪行列?

圖/研之有物。

2018 年臺灣地方選舉和公民投票讓存在已久的世代衝突瞬間引爆,面對韓流現象、同性婚姻、性平教育等議題,厭世代年輕人(1990 年代左右出生)和戰後嬰兒潮世代長輩(約 1946-1964 年出生)因經濟與社會生長背景的不同,常發生意見分歧而爭吵不休的情形。

在臺灣最多人使用的 LINE 即時通訊軟體中,出現不實謠言滿天飛的亂象,年輕人紛紛將矛頭指向長輩,批評長輩不先查核資訊真假就亂發文。

中研院民族所李梅君助研究員在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時,發覺臺灣世代衝突問題的嚴重性。年輕人認定長輩就是假訊息的傳遞者,但事實上,許多年輕人也常在無意間互傳不實謠言。

「大眾常急著為長輩貼標籤,卻從來不去了解他們怎麼使用數位工具。這樣並無助於解決問題,只會加深彼此的誤會。」研究過程中逐一浮現的問題為李梅君指引出一條研究道路,從事實查核協作行動出發,逐步深入長輩的數位社交生活,探索緩解世代衝突、提升全民媒體素養的可能途徑。

「早安圖」的背後:長輩獨特的數位社交

圖/研之有物(圖片來源/Unsplash

從了解長輩的數位社交生活做起,應有助於促進不同世代的相互理解,李梅君選擇由長輩們發展出的「早安圖」文化來切入研究。

科技與生活的緊密結合讓人手一機成為常態,再加上疫情造成的人群接觸減少,讓人們日漸習慣將社交重心從實體轉往線上。越來越多長輩靠 LINE 群組維繫親友感情、接收外界資訊,每天一早發布的「早安圖」經常是長輩社交生活的起頭。

然而,早安圖一直有被汙名化的傾向,溫馨圖片配上吉祥文字的簡單排版被貼上具有長輩風格的標籤,甚至還被戲稱為「長輩圖」。李梅君與長輩相處後發現,早安圖的存在對於長輩的社交生活具有深刻意義。

首先,早安圖是長輩證明自己跟的上年輕人腳步的重要象徵!身為晚近才接觸手機、電腦的「數位移民」,長輩常因不會操作數位工具、又害怕晚輩覺得自己笨拙,而感到焦躁不安。因此,當自己好不容易學會用手機拍照、修圖、發早安圖,對長輩來說是自信心的累積,代表自己沒被時代淘汰

此外,早安圖也是長輩與人互動的敲門磚。李梅君察覺,有些長輩在傳訊息時相當在意社交分寸,不像年輕人想到什麼就 LINE 一下朋友,反而擔心隨意發文會被當成不懂規矩的「老人」。因此,當與新朋友開啟話題時,他們會先禮貌性地試探,這時無害的早安圖就是最好的敲門磚,可以從對方回傳的字句、貼圖或已讀不回,判斷能否進一步交談。

如果我們願意深入體會早安圖對長輩的意義,你將發現早安圖是長輩表達「關懷」的重要媒介。

例如在不方便見面的疫情期間,許多長輩會互相分享充滿溫馨祝福的早安圖、早安短影片,當中包含一些身體保健資訊,即時表達對遠方親友的關心,也讓對方知道自己過的很好。

但是,伴隨著早安圖的問候,群組裡轉傳的文字與圖像影片卻可能含有具爭議性的農場內容,例如每天喝檸檬水可以防疫、常喝地瓜葉牛奶可以防癌等,讓以關懷為出發點的長輩成為散播謠言的代罪羔羊。為此,有越來越多公民團體開始號召民眾一起打擊假訊息,李梅君研究的 Cofacts 就是其中一個針對 LINE 假訊息亂象所發展的計畫。

聽到外面的聲音:「事實查核協作社群」打開群組封閉的大門

LINE 聊天室裡所有的對話都經過加密,就算檢舉了某用戶的言論,LINE 官方也難以遏阻資訊傳播。
圖/Unsplash

LINE 假訊息亂象一直是假新聞議題中非常難處理的一塊,因為 LINE 不像 Facebook、Twitter 或 Instagram 有審查下架機制,LINE 聊天室裡所有的對話都經過加密,就算檢舉了某用戶的言論,LINE 官方也難以遏阻資訊傳播。

李梅君提到:「雖然 LINE 群組相當封閉,在臺灣卻已具有極大的公共性。」很多群組都涉及公共議題的討論,並累積千百人以上的成員,一旦有人惡意散播不實謠言,在缺乏查核機制的情況下,後果可能不堪設想。

因此,自 2016 年起,公民科技社群 g0v 臺灣零時政府的成員推出「Cofacts 真的假的 – 訊息回報機器人與查證協作社群」,邀請民眾主動回報在 LINE 上發現的可疑訊息,再由來自各領域的編輯志工進行事實查核,撰寫有助判斷訊息真假的回應。之後只要有民眾發出相似問題,機器人便會從資料庫中找出相關回應供民眾參考。收到回應的民眾如有不同看法,也可以補充新的回應。

在 Cofacts 群組回報 18 歲公民可以選市長的可疑訊息,獲得豐富的澄清回應與參考資料,使用者也可補充新的回應或分享給朋友。
圖/截圖自 Cofacts 群組

你可能會好奇,當今的「人工智慧」(AI)已可查核假訊息,為何 Cofacts 還在仰賴編輯志工這樣的「工人智慧」?李梅君指出,目前的 AI 僅可以偵查大規模的操弄訊息來源,或者評估影像有無修圖造假。當前要用 AI 來判讀文字內容的真偽還相當困難,因為一則文字訊息通常真假資訊參雜,當中還包括個人意見或情緒用詞,很難明確判定是真是假。

因此,Cofacts 的編輯志工除了指出訊息錯誤之處,也會提醒該則訊息是否含有個人意見,有助民眾從封閉的 LINE 群組接收外界聲音,進而創造一處可以參與討論的公共空間,共同思考謠言是什麼、怎麼跟謠言對話。

和時間賽跑 艱辛的闢謠之路

不過該計畫也有艱辛之處,由於需仰賴大量人力進行事實查核,Cofacts 經常面臨闢謠速度趕不上謠言散播的問題。根據統計,Cofacts 的 LINE 目前有 42 萬名好友,過去 10 週每週傳來約 650 則新謠言;目前登記的編輯志工大約有 2,600 多人,但每週會固定回應訊息者只有 20 人上下,平均澄清一則謠言要花 20 至 30 分鐘。

李梅君分享實際參與事實查核的心得:「一開始你可能很熱血地上線回應訊息,但回應了一、二天後,可能會逐漸失去參與感,畢竟你只是一個沒支薪的志工,而且很多謠言看了又很令人痛苦,還要耐著性子花 30 分鐘回應。」

因此,為了維持志工夥伴的參與熱情,Cofacts 每個月都會辦一次聚會,藉由分組競賽活動,讓志工們培養共同打怪的向心力,也可相互交流查核經驗、結交志同道合的朋友。

李梅君分享實際參與 Cofacts 事實查核的心得,編輯志工透過每月聚會維繫共同打怪的向心力。
圖/研之有物

至於使用 Cofacts 釐清謠言的民眾又有何回饋呢?李梅君聽過一些年輕志工分享參與事實查核的原因,主要是想透過 Cofacts 的第三方資訊與長輩對話。雖然不確定長輩能否接受,卻可盡量避免家人之間發生正面衝突。

根據李梅君的觀察,在政治議題上,純粹處理謠言無法真正化解世代衝突,因為謠言只是表現形式之一,背後牽涉每個人不同的價值觀與政治立場,需仰賴更多對話空間的產生。

不過,在疫情期間,與防疫相關的健康資訊則明顯受到不同世代的共同關注,Cofacts 的使用人數因此大幅成長,其中增加最多的就是 50 歲以上的使用者。因為健康資訊較不受政治立場影響,再加上全民必須共同面對疫情威脅,世代衝突的問題自然較少。

公民團體的辛勤奔走 努力提升全民媒體素養才是真正的關鍵

ChatGPT 等生成式 AI 問世後,未來可能會出現更多人為操作的假圖文,或是誤信 AI 偏差回覆等狀況。面對上述危機,李梅君認為:

應對關鍵在於,大眾是否具備足夠的「媒體素養」與「思辨能力」去判讀網路訊息。

可惜這在我們過去的教育裡並不受重視,直到近幾年教育部才開始在 108 課綱下推動「媒體素養教育」,要求在不同年級與學科中融入媒體素養課程。例如資訊課會介紹社群媒體用演算法投放廣告的邏輯;理化課會教學生分辨並思考「偽科學」的成因;國文課則透過閱讀不同文本培養思辨能力。

然而,社會上多數人沒有上過相關課程,很多還是不太熟悉數位工具的長輩,幸好現在有 Cofacts 以及多家臺灣公民團體在做媒體素養教育。他們主動走進長輩的生活圈,教長輩怎麼使用手機、如何確認訊息真假,甚至鼓勵長輩善用發早安圖的習慣,成為謠言破除推手。

李梅君目前的研究正在觀察這些公民團體怎麼採取行動。例如 NGO 組織「假新聞清潔劑」會前進廟口、菜市場或老人服務中心等長輩聚集地,舉辦街頭宣講活動。在宣講過程中,一開始不會直接跟長輩講假訊息,因為假訊息在臺灣的脈絡裡很容易被導向敏感的政治議題,誤以為要聊網軍。

因此,宣講的切入點通常會先問長輩是不是常收到詐騙訊息?接著,志工會分享一些受騙案例,例如有人買了網路一頁式廣告的保養品,結果臉爛掉;或是吃了來路不明的保健食品,最後弄壞身體。藉由生活化、無政治立場、令人感同身受的案例,讓長輩意識到學會辨別訊息真假很重要!

另一個事實查核的組織「MyGoPen|麥擱騙」會製作一則則精美的謠言澄清圖文,吸引長輩像發早安圖一樣,將這些闢謠圖文大量轉發到各個群組。如此一來,長輩本身既可釐清謠言,還可幫助更多長輩遠離詐騙,更證明自己擁有不輸給年輕人的知識與能力。

「MyGoPen/麥擱騙」製作的謠言澄清圖文,網站上也有詳細的澄清說明與參考資料
圖/截圖自 MyGoPen 群組

「我覺得這是很令人感動的事情,因為這個題目很難,可是有很多人願意用不同的角度去介入,而且大部分都是志工。」李梅君有感而發的說。

臺灣長期被國際視為境外假訊息泛濫的國度,如今一個提升全民媒體素養的生態圈正在形成,因假訊息而延伸出的世代衝突問題有待長時間相互理解溝通,但公民社群的力量讓人們看見改變的契機。

李梅君有感而發的談到,過去很多國際友人將臺灣視為一處被假訊息攻擊很嚴重的地方,現在我們已發展出一個應對的生態圈,國際上越來越多人來跟臺灣學習!圖/研之有物

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