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沒看過這十部科學電影,別說你有科青魂!

余海峯 David
・2017/01/25 ・5601字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 549 ・八年級

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科幻與科學,有時只差一線。回看人類兩千多年科學進程,很多現在我們認為理所當然的科學理論,都曾是天馬行空的科幻概念。透過現代電影技術,我們能夠看見這些科幻概念在銀幕上細訴它們的故事。然而,電影之中,究竟哪些合乎科學、哪些又是科幻呢?

科學家與演員一樣,由同樣的碳水化合物組成。我認為人類文明的可貴之處,在於有了科學、邏輯以後,仍然保有美麗動人的感情。因此,我以科幻、科學、感情三者互相牽動的程度為基礎,選了十部科幻電影(也有科學史實改編的電影)作簡單介紹,希望不至於嚴重劇透雷到你!

我們孤單嗎?用無線電是否能《接觸未來》?

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「喂?請問是外星人嗎?」圖/IMDb

《接觸未來》(Contact,又譯為《超時空接觸》、《接觸》)改編自已故著名天文學家卡爾.薩根(Carl Sagan, 1934 – 1996)寫的同名科幻小說。電影講述一位女天文學家尋找外星文明的故事。

雖說是由天文學家所寫的故事,但情節並不偏重科學,你可以在其中找到對科學、政治、宗教、社會、恐怖主義,以及人與人之間感情的描寫。薩根看到接觸天外文明所需要的科學和數學知識,也預測了當人類發現自己在宇宙中並不孤單時,會對我們的社會造成什麼影響。

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相對於巨大的宇宙,人類文明只是剛剛起步。薩根在故事之中,放入了作為科學家、作為人類一份子對我們的文明的願景。這些重大議題,值得我們在電影尾聲欣賞華麗的特效時,細細深思。

不過,看過原著小說的話,就會發現電影刪改了很多情節。例如,電影的第一幕使用了光速恆定概念,離地球越遠的地方就只能接收到越早時代發出的電波訊號,不過實際電影畫面上顯示的距離與聲音顯示的年代並不相符。又,電影中的天文學家竟然無視干擾訊號的可能性,在無線電望遠鏡陣列之中使用無線電對講機!據說薩根曾要求導演修改這一幕,但為什麼最後沒有修改就不得而知了。

手牽手,讓我們來趟《2001 太空漫遊》

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這部電影對後世科幻電影有著深遠影響。圖/IMDb

《2001 太空漫遊》(2001: A Space Odyssey)是上世紀三大科幻小說大師亞瑟.克拉克(Arthur Clarke, 1917 – 2008)的經典著作。電影改編版本使這個故事更廣泛為人認識,而電影本身亦成為經典之作。

電影開始時,一塊石板於三百萬年前教會了人類祖先使用工具。轉眼來到 2001 年,一艘太空船載著五個船員向木星進發。船上的人工智能電腦叫做 HAL 9000,它接到兩道必須執行、但內容卻相互矛盾的指令,它的邏輯下得出的結論是——必須殺死船上所有人。讓我印象深刻的是電影中,描寫電腦害怕「死亡」——關機——的一幕,這裡就不多說,請大家自己去看電影囉!

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《2001 太空漫遊》被譽為史上最合乎科學的科幻電影。例如當主角進入沒有空氣的太空時,電影的所有配音都會突然消失;在月球上聯絡地球會有時間延遲;環狀且會自轉的太空船,符合以向心力製造人工重力的物理原理。這一切差不多都成為了日後科幻電影的標準設計。

有趣的是,據說 HAL 的名字是 IBM 的字母變體,而克拉克極力否認這一點,更在其續作小說中寫入這個陰謀論。總之,無論你是科學、科幻或電影迷,你都必不可錯過《2001 太空漫遊》。

「休士頓,我們有麻煩了!」──快來拯救阿波羅 13 號

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帥哥飛行員,不救嗎?圖/IMDb

《阿波羅 13 號》(Apollo 13,又譯為《太陽神 13 號》)是根據美國太空總署載人太空任務的史實所拍攝的電影。阿波羅 13 號是美國阿波羅計劃的第三次載人登月任務,載有三名太空人。任務中,太空艙在準備登陸月球前,氧氣罐不幸發生爆炸,太空艙的電力和氧氣量快速下降,任務被迫中斷,折返地球。

由電影前段太空人的一句「休士頓,我們有麻煩了」開始,電影幾乎完美地重現太空人和地球上的休士頓控制中心,合力解決阿波羅 13 號緊急折返所遇到的技術困難,堪稱一部科學紀綠電影。三名太空人必須拋棄控制艙,使用原本用來登月的登月艙,利用月球的引力助推飛回地球。

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電影描述了休士頓控制中心使用後備模組,在登月艙裡現場製造出過濾二氧化碳的臨時裝置,若無此裝置,三名太空人將因二氧化碳中毒而死。由於登月艙並非設計用於降落在擁有大氣層的地球,必須準確計算登月艙的返回時機,如果飛行方向和速度稍有不妥,太空人不是被返回大氣時產生的高溫燒成灰燼,就是被地球引力拋向宇宙深處。

值得我們留意的是,除了一向被大眾媒體廣泛報導的太空人之外,電影亦描述了地面控制中心的技術人員如何分秒必爭地拯救阿波羅 13 號。

用瘋狂又理智的雙眼,看見《美麗境界》

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用瘋狂的理智去看見數學的美好吧!圖/IMDb

《美麗境界》(A Beautiful Mind,又譯為《有你終身美麗》、《美麗心靈》)講的是諾貝爾經濟學獎得主、數學家約翰.奈許(John Nash, 1928 – 2015)的故事。奈許在 1950 年提出博弈論的一個重要理論,因而在 1994 年獲頒諾貝爾經濟學獎。這一成就是經濟學的一大突破,現被稱為「奈許均衡」(Nash equilibrium)。

電影對奈許均衡理論著墨很少,只嘗試在其中一幕以例子去解釋,在我看來這嘗試是失敗的。如同很多關於科學家的電影一樣,本片主要描述奈許生平。奈許患有思覺失調,這無疑對他還是他的妻子亦是一個沉重打擊。電影之中描述了奈許妻子在他患病時不離不棄,不過奈許曾經表示電影劇本與他的真實人生並不一致。儘管如此,各位能從本片看到精神病患與他們家人所承受的巨大壓力。

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奈許均衡理論對博弈論發展影響非常之深,應用於非常多科學分支,包括演化生物學和人工智慧研究。奈許在 2015 年獲頒阿貝爾獎,夫婦倆不幸在領獎回家途中發生車禍雙亡。然而他的貢獻,將會連同他的名字一起,永垂青史。

《天才無限家》:數學,是邏輯、也是直覺

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電影描述了拉馬努金與哈代之間的友誼與磨擦。圖/IMDb

《天才無限家》(The Man Who Knew Infinity,又譯為《數造傳奇》)講述天才數學家拉馬努金(Srīṉivāsa Rāmāṉujan Aiyaṅkār, 1887 – 1920)的生平。拉馬努金沒有受過高等教育,習慣以直覺代替嚴謹證明,而他的直覺結果大部分都能被證明是正確的。

數學家哈代(Godfrey Harold Hardy, 1877 – 1947)發現了拉馬努金的天才,並把拉馬努金從印度帶到英國。除了拉馬努金的數學成就,電影把重點放在東西文化衝擊之上,描述拉馬努金與哈代之間的友誼與磨擦,當然還有當年英國上流社會普遍存在的階級觀念和種族歧視等。

拉馬努金與哈代在英國歷時五年的合作,可謂數學史上其中一個研究結果最豐碩的事件。最後,拉馬努金憑著天才與哈代的支持,贏得劍橋大學三一學院眾教授的尊重,成為三一學院院士和英國皇家學會會員。拉馬努金在 1919 年回到印度,隔年逝世。哈代曾說過:「發現拉馬努金,是我一生中最大的數學發現。

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未來版的小木偶:《 A.I. 人工智慧》

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男孩機器人唯一的願望,就是得到愛。圖/IMDb

《 A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence,又譯為《人工智能》)是個未來版的《木偶奇遇記》。主角是一個擁有感情的小孩機械人大衛。大衛渴望得到人類「母親」莫妮卡的愛,於是四處找童話故事中的仙子,希望仙子把他變成一個有血有肉的人類。

不論人類是否能夠創造出如電影那樣擁有感情的人工智能,電影希望探討的是,如果機械人有感情,那麼他們懂得愛嗎?或者說,我們的愛,會伸延到金屬造的機械人身上嗎?這是個倫理、道德問題,非科學所能回答。

受到其他被人類遺棄的機械人的幫助,大衛終於在已被水淹蓋的曼哈頓城水底找到仙子——一個迪士尼仙子像。他向仙子祈求,直到能源用盡。電影尾聲,人類已經絕種,而高度演化的機械人們希望了解自身的存在意義。他們找到被冰封的大衛,了解他希望得到莫妮卡的愛的心願。雖然不可能把大衛變成人類,機械人們用莫妮卡的 DNA 造出了只有一天壽命的莫妮卡,完成了大衛的心願。

《木偶奇遇記》,其實一直是人類內心的反映啊。

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《地心引力》抓不住你?

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在宇宙中漂浮,感覺是否像回到子宮呢?圖/IMDb

《地心引力》(Gravity,又譯為《引力邊緣》)應該是本文中最不科學的電影。雖以文藝片角度這可能是很捧的一部電影,可是其物理情節卻錯漏百出。

除了太空之中太空人感受到的無重狀態,基本上沒有一個情節的物理是正確的。例如,同一軌道上的太空碎片根本不可能追上哈柏望遠鏡——根據克卜勒第三定律,只受重力影響的穩定軌道上,所有東西速度都一樣。當然,引發一連串事件的碎片並不需要在穩定軌道之上,但要在短時間內與其他太空任務相遇並造成致命破壞,除非是經過刻意計算的,否則機率仍非常低。

不過,《地心引力》裡對人性求生本能的心理描寫,仍然值得一看。

史上最科學黑洞!就在《星際效應》

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快來見識史上最科學黑洞!圖/IMDb

《星際效應》(Interstellar,又譯為《星際啟示錄》、《星際穿越》)上映的時候氣勢驚人,全因有著名的理論物理學家、相對論專家基普.索恩(Kip Thorne, 1940 – )坐鎮科學顧問一席。電影講述未來人類能源用盡,地球變得不適宜居住。男主角留下女兒和兒子在地球上,與科學家一起飛越黑洞到銀河系的另一端,尋找另一個適合人類居住的星球。

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本片絕對是在銀幕上重現愛因斯坦的廣義相對論效應的最佳嘗試。飛越黑洞附近時,黑洞重力令主角經歷的時間減慢,絕對會令物理迷邊看邊微笑。索恩更利用電腦模擬,把描述時空與質量互動的愛因斯坦場方程式完美展現在電影之中,創造了電影史上最合乎科學的黑洞特寫。

但我個人認為最值得我們深思的是電影中未來政府竟改寫歷史課本,使未來的人以為人類從未上過太空,好讓他們放棄科學,專心耕作。主角的女兒擅長數理,在學校問起從前太空任務的事,竟然因此遭受處罰。在這個越來越不科學的時代,我們應緊記保持誠實、尊重事實,才是通往真理的道路。

當不成睡美人就只能一起做《星際過客》

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茫茫宇宙,只剩你我。圖/IMDb

《星際過客》(Passengers,又譯為《太空潛航者》、《太空旅客》)探討一個人性問題:當你在太空旅程的冬眠中醒來,沒有任何方法再度進入冷凍狀態,而航程仍有 90 多年,這意味著你會在抵達目的地前死去,你會喚醒其他人來陪伴自己嗎?

這部電影大部分時間只有三個演員在互動:男女主角和機器人酒保。戲中提到的物理其實不多:環狀自轉太空船設計、遠離地球時的通訊延遲、使用大角星(牧夫座主星)引力助推加速、核融合引擎等,差不多都是現代科幻片的必備元素。

我認為最值得欣賞的是電影描寫了男主角的心理掙扎。面對絕對的孤獨,明知喚醒女主角等同謀殺一樣,劇本希望探討的是人性及道德。道德問題不像科學,沒有客觀的答案。然而,如果人類有朝一日真能移民外星,那麼這將是我們必須要面對的一個重要問題。

撕下標籤,《關鍵少數》帶你看見 NASA 無名英雌

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這些非裔美國女性,用實力證明自己。圖/IMDb

《關鍵少數》(Hidden Figures,又譯為《NASA 無名英雌》、《隱藏人物》)講述一個真實的故事:上世紀美蘇太空競賽時,三個美國黑人女人如何在美國太空總署的太空任務中扮演了非常重要的角色。

電影雖以美蘇鬥快登月為背景,戲中對各種太空科技著墨其實不多。難得的是,電影刻畫了在電腦尚未普及的時代,科學家如何用紙筆計算複雜的太空船軌道。

那是個發現的時代,同時也是個充滿歧視與不公的時代。身為黑人女人所受的歧視和屈辱,實非現代人所能想像。電腦的英文 computer,原指一班在幕後為太空總署進行複雜數學運算的女人。他們都擁有高學歷,卻因為膚色與性別,只可以做太空總署的人肉計算機,黑色計算機——colored computer——這個詞竟然真真實實地在全世界最先進的科研機構裡出現過。

電影描述這三個真實個案,算是一個小小的平反。然而,歧視並未在當下消失:性別、種族、年齡、性取向歧視等等,在廿一世紀的今天仍存在於人類社會之中。希望這電影能喚醒更多人去反思自己的行為、希望我們的後代在未來也同樣會為今天的不公義感到驚訝。

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余海峯 David
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天體物理學家。工作包括科研、教學和科學普及。德國馬克斯・普朗克地外物理研究所博士畢業。現任香港大學理學院助理講師。現為《立場科哲》科學顧問、《物理雙月刊》副總編輯及專欄作者、《泛科學》專欄作者。合著有《星海璇璣》。

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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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

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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最強 AI 助理—— Monica!內容統整、文章生成、留言回覆一鍵即時解決?
泛科學院_96
・2024/02/02 ・723字 ・閱讀時間約 1 分鐘

你用 ChatGPT 用膩了嗎?最近我發現了一個更強大的 AI 助理,不用學習複雜的提示技巧,答案隨傳隨到!

隆重向你介紹,Monica,它本來只是瀏覽器上的 GPT-4 外掛套件,前陣子同步推出了微軟跟蘋果的桌面版應用程式,按下快速鍵,就可以立即提問,我覺得是目前市面上最好用的 AI 助理程式,本支影片要來帶你熟悉快捷操作、提問技巧以及文章生成這三個 Monica 的特色功能。

我把本支影片分成三個看點

  1. 快捷操作懶人教學
  2. Monica vs MacGPT
  3. 打趴微軟的文章生成與主題回覆

就讓我們開始吧!

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今天跟你分享了 Monica 這套基於 GPT 技術的服務,還拖了微軟 Bing AI 跟 MacGPT 出來當對比,你覺得 Monica 會是你心目中的最佳 AI 助手嗎?

  1. Shut up and take my money, Monica.
  2. 身為 Mac 用戶,我堅決支持 MacGPT
  3. 你又在賺使用積分了,我也要來推坑朋友使用 Monica
  4. 早知道 AI 這麼好用,我還在那邊辛苦的寫行銷貼文真是浪費生命

如果你有更多的想法與問題,歡迎加入 科學 AI 的 Discord 論壇。

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泛科學院_96
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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!