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AI能做什麼事?從工人智慧到人工智慧,如何期待又不怕受傷害?——機器學習月/人工智慧跨域領袖營

研之有物│中央研究院_96
・2017/12/23 ・4456字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 525 ・七年級

中研院人工智慧系列活動

當有些人喊著 AI 會殺人,有些人搶先用 AI 來做聰明的事,甚至是救人一命!本文取自中央研究院「機器學習月」與「人工智慧跨域領袖營」活動內容,聊聊各領域最新的 AI 發展與應用。

用 AI 救人:觀察細微脈博

「余憶童稚時,能張目對日,明察秋毫。見藐小微物,必細察其紋理,故時有物外之趣。」若你曾在國文課本讀到這段,可曾驚嘆沈復的好眼力?

現在你可以拍拍沈復的肩膀說「以 AI 細視,汝更覺呀然驚恐」。因為人工智慧的影像處理技術宛如一副神奇眼鏡,能看到肉眼察覺不到的細微變化,例如:當血液隨脈博通過臉部,造成的膚色變化。

心跳訊號放大 100 倍的手機拍攝影像,可以看見當血液被打上來通過臉部,皮膚顏色明顯變紅(右圖)。影片/Revealing Invisible Changes In The World

這個影像放大技術反之,也能藉由偵測臉部皮膚顏色變化的頻率,回推心跳速率。對於新手爸媽而言,常見的焦慮是「總想確認寶寶還在呼吸嗎」,因為嬰兒熟睡時一吸一吐的胸部起伏相當細微,從外觀難以分辨。

發展這個影像放大技術的團隊,發現也能從嬰兒睡覺的影像推估心跳速率,數值準確度可與醫療監測器相比,有機會應用於家庭日常的呼吸監測,預防嬰兒猝死症 (SIDS)

脈博訊號放大 150 倍的影像,可以透過血液流經臉部的膚色變化頻率,推估嬰兒脈博的速率。影片/Revealing Invisible Changes In The World

大眾看新聞時,經常好奇螢幕中人說話是否屬實,例如當立委說出「一生監督你一人」時,政府官員是否有動情。表情可以透過臉部肌肉控制,而脈搏跳動加快、引起血液流經臉部的膚色變化,透過這個訊號放大技術解析,就藏不住心跳了。

用 AI 聚集靈感:社會物理學

俗話說:「三個臭皮匠,勝過一個諸葛亮」,但如果臭皮匠高達成千上萬名呢?

透過社群網絡,串起成千上萬名臭皮匠互相交流資訊、溝通意念,並透過資料科學依此預測未來的行為、找出問題的對策,可說是「社會物理學 (Social Physics) 」的奧義。而提倡社會物理學這門新科學之人,是被《富比世》雜誌譽為「全球 7 大權威資料科學家之一」的 Alex “Sandy” Pentland 教授。

來自美國麻省理工學院的 Alex “Sandy” Pentland 教授,在機器學習月演講中向大家提問:「在這裡有多少人認為自己是獨立的個體?」圖/中研院資訊所

儘管 YouTube 出身的 HowHow 堪稱「邊緣人中的霸主」,而生活中也有許多人在群體中感到孤立,但 Alex “Sandy” Pentland 教授指出,無論在虛擬社群和真實社會中,沒有人是獨立切割的。

每個人都是社會的一部分,共享資料、共享資訊,這時意念彷彿化為一條時間長河、流動著,每個人涉身其中,從彼此的經驗想法中學習,最終成就我們自己的習慣和興趣。

而這些可共享、可分析的資料從何而來?就在人們身邊各處──包含通話紀錄、信用卡交易、 GPS 定位紀錄等等,像是糖果屋童話中撒下的「數位麵包屑」,表達著你的生活行蹤與選擇偏好,而差別是不會被森林裡的動物吃掉。

數位麵包屑最常見的應用:根據駕駛人手機提供的 GPS 數據,逐分鐘更新交通順暢(綠色)或壅塞(紅色)情況。圖/Google 地圖

數位麵包屑與臉書(Facebook)貼文大不相同,臉書貼文是人們選擇性過濾、編輯的資訊。比起人們自己說自己做了什麼,日常的數位麵包屑反而更能反映個人真實情況。

年齡、性別沒辦法精準表達你是誰,更重要的是你去了哪裡、做了什麼。

Steve Jobs 曾說:「所謂的創造力,只是將事物聯繫起來」,而社會物理學基於貝氏網路 (Bayesian network)發展,透過數位麵包屑將不同情況聯繫起來,找出「情況 A 」和「相關情況」之間的機率關係。

例如,透過數位麵包屑,知道有糖尿病風險的人何時在哪吃飯、或是不善理財的人在哪消費,即時對個人做出提醒,或蒐集數據改善健康或金融政策。圖/iStock

Alex “Sandy” Pentland 教授再舉例,若在地圖看到 GPS 人流移動到了城郊某一地帶就停止,傳達的資訊是:當大多數人停止前往該區,代表該區容易有犯罪活動。並另以北京的資料指出,若當地的交通網絡完善、社群流動越密集,未來三年該區的經濟成長機率也偏高。這些社群行動觀察,有助於城市規劃與犯罪防治,而且運用的資料無須涉及記名資訊。

社群範圍也能縮小到公司。 Alex “Sandy” Pentland 團隊與美國銀行(Bank of America)的電話客服中心合作,實驗若客服員之間有越多的想法交流,是否能降低每通客服電話的處理時間。分析結果發現,比起客服員逐一單獨休息,讓整個客服團隊一起休息更好,因為有助增進團隊間的交談、交流工作竅門,讓處理客服電話的平均時間大幅降低。

從工人智慧到人工智慧,期待又怕受傷害

不是每個戀曲,都有美好回憶。而 Google 臺灣董事總經理簡立峰,在人工智慧跨域領袖營中提到,不是每個問題都適合用 AI 解決。圖/張語辰

適合發展 AI 的是「有特定知識」、「行為可預測」的領域,並且應善用「原本就有的資料」,例如臺灣累積豐富的醫學影像,這些影像透過機器學習就能轉換為知識,而非從頭開發網站,去蒐集新的使用者資料。

在 Google 有幾萬名工程師在進行幾千項專案,各種領域都有人嘗試,甚至包含用影像辨識判斷正在飛行是不是母蚊,是的話就擊殺,藉此來斷絕蚊子成為疾病傳染源。簡立峰分享, Google 若進行 5000 項 AI 專案,最後證實有用的不到 10 項,實作後會發現論文演算法講得頭頭是道,但實作後好像不是這回事,許多參數調不出來。

然而,這些過程不是白費。 Google 從這些專案裡的工程師選出 50 位較富經驗者、組成顧問團,再引導大家嘗試各種 AI 專案,而前提是要建立開源文化,開放讓所有員工自由修改程式碼,應用在自己的專案中。

臺灣的組織化領導,讓軟體高手沒有發揮空間,就算有神字輩也只是當兵用。

許多人會好奇,為什麼 Google 軟體開發這麼厲害?簡立峰提到,臺灣生產「硬體」的組織結構,是將軍關在辦公室,帶領生產線的幾千名士兵,一起完成最後的產品。「軟體」的思維要倒過來,Google 採取「有將軍沒有兵」的模式,人人都是將軍,讓神人站上第一線寫程式,自己 debug 解決問題。

「 AI 是當紅的產業趨勢,但我的小孩不是讀這個領域的怎麼辦?」在演講中,一位中年父親提出許多家長會有的疑問。

「通常華人的傳統,生了兩個小孩,一個會讓他出去外面的世界闖,一個會留下來照顧老家……」簡立峰從社會文化與人之常情,比喻臺灣整體產業發展。

在 AI 時代,科學可以突破百分之八九十,但最後一哩路比想像中難度更高。哪裡熱門、大家都趨之若鶩,即使可能史上最大的失敗就在眼前。這是出去闖的孩子會面對的問題。簡立峰提到,臺灣可以參考以色列的產業策略,弱水三千只取一瓢飲,著重發展大市場需要的尖端技術,例如臺灣的鏡頭技術世界知名,就有更多優勢延伸發展電腦視覺領域。

從古至今,地圖視角會影響思維。簡立峰提到,若換個角度看臺灣,別忘了日本、南韓、新加坡、東南亞就在附近,許多 AI 合作機會就在臺灣旁邊。圖/Google 地圖

而若不在 AI 領域,留下來的孩子,則應跟臺灣土地有所連結,發展他國取代不了、有信賴感的產業:例如醫療、食品、農業,讓在外面闖的孩子無論什麼時候回家,都能感受到在地文化、安心踏實。

學界與產業離很遠?創造一個機會齊動腦!

2017 年政府宣示「臺灣 AI 元年」即刻開始,但要落實到業界尚有層層挑戰。為此,科技部與中研院舉辦五天四夜的密集研習,向國內外講師借智慧、聚集學員間的意念流,來討論各產業要懂哪些 AI 先備知識、遇到的問題如何解決。

來自各領域的 81 位專業人士(產業界佔 85%、醫界佔 11%、學界佔 4%),齊聚於人工智慧跨域領袖營。圖/張語辰

以臺灣醫療產業而言,優勢是已累積豐富的影像診斷資料,若在保護病人隱私的前提下開放資料,就有機會透過電腦視覺協助醫師診斷病情,或是監測嬰兒老人的睡眠呼吸中止情況。甚至在診間,當病人聽完診斷滿臉問號,這時一旁的鏡頭偵測到病人表情,就能提醒醫生要再多加說明、增進醫病關係。

製造業的學員則回饋,若企業自己架設機房、自己租用雲端伺服器,這種燒錢行為會降低轉型意願,希望政府能提供雲端運算資源的協助,例如國家實驗研究院高速網路與計算中心(國網中心)的 GPU 伺服器。

「在華爾街大量招募資料科學家的趨勢下,臺灣的 FinTech(金融科技)仍受限法規,綁手綁腳無法前進!」來自金融界的學員表示。希望能透過調整金融法規、個資法規,讓去識別化的財務資料成為可應用數據,藉以分析客戶的潛在風險、或預測未來交易。或者,開戶時結合電腦視覺技術,透過影像辨識開戶者是否有異常的心跳表現、說謊的可能性,及早阻止不當的金融交易。

最後,無論是想出去或留下來的孩子,以及學界產業界的人士,若有興趣進一步了解 AI 領域中各技術有何不同,下圖的「資料科學學習地圖」將能作為指引。

初次進入 AI 領域,需從核心課程出發,再依興趣或需求轉往「資料探勘」、「網路爬蟲」、「進階應用」方向。圖/臺灣資料科學協會

儘管 AI 之路讓人既期待又怕受傷害,但如同電影《三個傻瓜》所言:「請把手放在心上說『一切都好』,我們的心太容易害怕,你得哄騙它。不管天大問題,告訴你的心『一切都好』,那會讓你有勇氣去面對問題。」

延伸閱讀:迎接人工智慧時代,你我都該上的 30堂必修課

本著作由研之有物製作,以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

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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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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,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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跨物種溝通即將成真!若有動物的「翻譯蒟蒻」你想擁有嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/11/13 ・4484字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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人與動物之間的溝通一直是科學界和哲學界十分引人關注的一個議題。傳統觀點認為,人類和其他動物之間的溝通受到生物學和語言能力的限制,因此很難實現真正的互相理解。然而,近年來,科學家們對這個問題的看法已經開始轉變,並且有一些跡象表明跨物種溝通有望成為現實。

為什麼科學家認為跨物種溝通即將成真?從海豚到水豚、從蜘蛛到山豬,人工智慧能成為所有生物的萬能「翻譯蒟蒻」嗎?當人類真的破解了另一物種的溝通方式,未來會發生什麼事呢?

跨物種溝通即將成真?圖/giphy

為什麼動物溝通,備「獸」關注?

從古代神話、經典傳說,到熱門動漫影視,都有不少能說人話、化為人形的動物,像是美猴王孫悟空、馴鹿喬巴、還有火箭浣熊,這些擬人化的角色雖然外表參雜獸的特質,卻往往更有人性,故事也著重呈現人與獸人如何從誤解到包容,讓我們為之動容。

在當代台灣的漫畫作品中,許多優秀的新一代漫畫家探討了擬人化動物和人類之間的隔閡、衝突以及理解,呈現了多元化的故事情節。其中,有一些引人入勝的作品,例如《瀕臨絕種團》,故事描述了被路殺後轉生成人類的石虎、黑熊和水獺,當上 YouTuber 還成為高中女生的故事。這個作品提供了獨特的視角,探討了不同物種之間的互動和冒險。

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另一部作品是《海巫事務所》,它將魔法元素融入生物學,講述了一個迷茫的廢業青年與擬人化海洋動物相遇並相互療癒的故事。還有一個短篇漫畫《IVE》,通過科幻的方式,描述了某種深海雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。

短篇漫畫《IVE》描述了有著雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。圖/CCC 追漫台

這些作品在畫風和故事情節方面都各有特色,無論你是一位一般漫畫愛好者還是偏愛條漫,你都可以在 CCC 追漫台找到它們,享受不同的視覺和情感體驗。

而這幾部作品的共通核心問題就是:如果動物能用人類的語言跟我們溝通,會怎樣?即使牠們能跟我們說話了,我們就能理解彼此嗎?要取得那唯一的真相,除了請出《不可知論偵探》海麟子(也是 CCC 追漫台 上的熱門作品),科學家還有一個辦法:就讓動物自己說話吧!今年 7 月 Science 期刊上發表了一篇觀點文章,標題為《用機器學習解碼動物溝通》表示新方法有望帶來全新的洞見,也有助於保育。不過在打電話給露洽露洽之前,我們得先了解什麼是動物溝通?

什麼是動物溝通?

首先要有一個清楚的認知,那就是人類跟所有其他的動物,都各自受限於自己的感官,活在不同的「環境界」(Umwelt),這個德文的意思是說每一種生物都活在獨有的感官泡泡裡,所見、所聞、所聽、所嚐、所觸都跟其他生物截然不同。你想想,連人與人之間都會因為家庭背景、生活環境、媒體教育而對同一件事物有天差地遠的詮釋了,對跨物種來說,不同的感官體驗讓彼此如同身處完全不同的世界。

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例如,海龜和許多鳥類能感知地球的磁場,藉此進行長距離遷徙;而響尾蛇具有紅外線感覺器官,能夠在黑暗中感知幾公尺外的獵物體溫。蝙蝠則使用回音定位來捕捉飛蛾等獵物,每秒發射兩百次超音波脈衝,並根據百萬分之一秒的時間差距來精準定位目標。斑海豹則依賴其特殊的鬍鬚來察覺魚游過的流體動力,猶如水中留下的軌跡。角蟬使用震動通信,能夠透過植物表面傳遞信息給其他角蟬,即使對人類來說是聽不見的。至於我們的忠實夥伴狗,它們的世界主要由氣味構成,能夠分辨地下埋藏的松露、潛藏的地雷、古蹟、毒品甚至主人身體內的腫瘤等各種氣味。

狗狗的世界主要由氣味構成。圖/giphy

那麼,海龜要如何跟我們這些沒有磁場感應的人類解釋牠們的感覺呢?蜂鳥又要怎樣才能描述它看到的一億種顏色呢?這真的是雞同鴨講,甚至比牛頭更不對馬嘴!

但有越來越多科學家認為,隨著人工智慧(AI)的快速進步,破譯動物的溝通方式不再是不可能的事情。AI 能幫上什麼忙呢?首先,機器不具備人類的偏見,因此能幫助研究者更理解動物溝通系統的結構和功能,同時辨識我們和動物之間的差異。

其次,機器學習技術能夠辨識那些對於人類難以想像或無法感知的動物感官訊號,這些包括聲音、振動、光線、化學物質等。機器可以幫助分析這些訊號,並幫助我們理解動物想要傳遞的訊息。

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最後,AI 還可以基於動物訊號,開發出預測動物行為的模型。例如預測動物的交配行為或遷徙模式,或何時可能需要尋找庇護避免捕食者。

此刻的我們對於深度學習能完美辨識圖像語音,以及 GPT-4 或 PaLM 2 等大型語言模型能生成語言,甚至跟我們交談,完全不覺得奇怪,但可能僅僅 10 年前,這都還像是天方夜譚。那麼將這份能力運用在動物身上,也將變得理所當然……嗎?

現在科學家已經做到什麼程度?破解了哪些動物語言呢?

科學家正在使用人工智慧來解讀各種物種的動物溝通方式。

例如烏鴉:英國聖安德魯斯大學的科學家 Christian Rutz 長期研究南太平洋的新喀里多尼亞烏鴉( New Caledonian Crow ),牠們是少數能夠製造工具的鳥類,會把樹枝的葉子拔掉,做成鉤子來釣蟲,不同群體的作法也有差異。他發現島上不同烏鴉群體有不同的叫聲,可能是文化得以傳播的關鍵。身為烏鴉專家的他加入了 ESP 地球物種計畫,研究二十年前已經野外滅絕,現在只剩圈養個體的夏威夷烏鴉,他們用機器學習來比較圈養跟野生烏鴉的錄音,了解圈養是否改變了烏鴉的詞彙,例如注意威脅、求偶等重要的叫聲,是否已經在圈養環境中失去了,如果我們破譯這些叫聲,可能可以幫助這些烏鴉重新野化。

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或許我們可以預測鯨魚會說什麼,反過來和牠們對話?圖/giphy

哺乳類的另一個成員鯨魚更是重點研究對象,2020年成立的 CETI,由 40 多名科學家、跨15 個機構組成,是最受關注的鯨語破譯團隊。他們除了駕船出海用水下麥克風偷聽鯨魚對話,也使用無人機從上方監看,更計畫在加勒比海海底安裝三個監聽站,從遠處捕捉離海岸 12 英里處抹香鯨聊天的喀噠咔嗒聲。以前啊,抹香鯨的聲音被比擬為單純的二進位代碼,但其實更為複雜,而機器學習可以重新辨識這些聲音。圖靈獎得主,加州大學柏克萊分校西蒙斯計算理論研究所所長莎菲·戈德瓦塞爾( Shafi Goldwasser )受訪時就說, CETI 的目標就是要像 ChatGPT 一樣,能預測鯨魚會說什麼,甚至反過來和鯨魚對話。

這些只是 AI 解讀的眾多物種中的一部分,其他還有不少鳥類、靈長類、海豚、蜘蛛、螞蟻、蜂類,或與人親近的貓、狗、豬等,也都是目前被科學家認為有機會破譯其「語言」的生物。

如果我們成功解讀出了動物的語言,我們又該從什麼角度與動物溝通?我們所「理解的語言」真的一樣嗎?

就算解讀動物溝通,能避免擬人化的陷阱嗎?

儘管機器學習在許多情況下表現出令人印象深刻的準確性,但動物的聲音、姿態和其他訊號往往具有多義性,也就是同一個訊號可能有多個意思,很難正確解釋它們的含義。此外,機器學習再強,目前也存在限制,特別是我們尚未完全理解的感知機制,如電感、磁感和費洛蒙等。

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在漫畫《瀕臨絕種團》跟《海巫事務所》中,動物跟人類除了偶爾吵架之外,基本上相處得極為融洽,這也是我們人類想像中希望的情境,就是能與動物友善地、無惡意地溝通。而在《 IVE 》這部異色科幻作品中,則提出更現實的問題。汪幼海博士認為 IVE 為了與人接觸,如鮟鱇魚一般的餌球竟然為了吸引人類而變成人形,甚至可以與人溝通。雖然令人驚喜,但這也意味 IVE 的目的就是要讓人類成為其血肉的一份子,獲取其基因,因此也使用類似費洛蒙的物質吸引人類男性。對鮟鱇魚或 IVE 來說,這是很自然、毫無惡意的,但對人類來說,就是一種恐懼的殺戮。大自然中本來就有許多「愛」是以殺為結局,包括蜘蛛、螳螂等。人類又要如何在對事物理解前提完全不同的情況下,與動物更深度溝通呢?

圖/pexels

在科學研究上,我們情不自禁地把動物擬人化更是個麻煩且不容易解決的問題,要是過於擬人化地認為動物跟人類共享一樣的情感,可能導致研究者在實驗設計和解釋結果時受到情感干擾,使研究不客觀。此外,擬人化也會使研究者更容易面臨到底是該保護動物權益,還是進行實驗研究之間的衝突,陷入倫理的困境。

但若反過來,要是有科學家認為動物跟人類完全不同,因此缺乏同情心,不尊重動物權益,倫理問題只會更嚴重。現在大家對動物福祉很關注,尤其是在涉及動物實驗和野生動物保護的時候,研究人員對動物無感情的態度反而可能導致研究受到質疑。更重要的是,這會讓科學家缺乏共鳴和洞察力,忘記我們也是動物。因此啊,如何拿捏分寸,在過分擬人跟缺乏同情的兩端之間找到適當的位置,也是動物溝通研究者的重要問題。

人類會將破譯動物溝通的能力拿來善用嗎?怎樣算是善用呢?

在石虎、黑熊跟水獺轉生變高中女生、IVE 開始對人類有興趣之前,機器學習的確可幫助我們監控和保護瀕臨絕種的野生物種,透過解讀其溝通方式,更了解牠們的需求和行為,制定更有效的保育策略。也能夠幫助我們理解圈養動物的情感和需求,從而改進在人類照顧下的生活品質。

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然而,當播放動物聲音以吸引它們或干擾它們時,會不會對它們的行為產生不可預測的影響?甚至不可逆地改變群體的文化,從而威脅它們的生存和生態系統的平衡?假訊息在人類世界已經夠麻煩的了,想像一下,若連動物世界也都被假訊息入侵時,會發生什麼事呢?

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臺灣原子與分子科學研究所創立的幕後功臣:張昭鼎——專訪中研院原分所陳貴賢研究員
研之有物│中央研究院_96
・2023/08/26 ・4364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|簡克志
  • 責任編輯|簡克志
  • 美術設計|蔡宛潔

中研院原分所的推手

中央研究院原子與分子科學研究所(簡稱原分所),是國內原子科學的研究重鎮,位處於臺灣大學學區,研究領域涉及表面科學、尖端材料、原子/分子與光學、化學動態學以及生物物理。原分所第一任的籌備處主任為張昭鼎先生,他的思維與待人接物的方式,深深影響了現在的原分所。中研院「研之有物」於 2023 年 4 月專訪原分所所長陳貴賢特聘研究員,一起從他的角度認識這位謙和又有遠見的科學家。

在研之有物團隊與張昭鼎紀念基金會人員到訪時,陳貴賢相當熱情地介紹原分所沿革以及張昭鼎的為人處世。圖|研之有物

當天是個晴朗和煦的午後,研之有物團隊和張昭鼎基金會的工作人員,來到位於臺灣大學的中研院原分所,準備拜訪陳貴賢所長。原分所位於臺大校園中心,旁邊就是醉月湖,研究所建築外觀換新之後,以典雅新穎的紅磚色拱形亮相。甫進辦公室,充滿活力的陳貴賢,看起來已經準備好和我們分享關於原分所和張昭鼎先生的故事。

原分所建立初衷

原分所成立於 1982 年,由張昭鼎擔任第一任籌備處主任(1982~1993),現任所長是陳貴賢,擔任所長已將近 7 年(2016~2023),並即將在今年 7 月 15 日交接所長職位給魏金明合聘特聘研究員。當我們問到原分所一開始是如何成立的?陳貴賢提到,原分所是當時海外學者李遠哲與浦大邦開始的構想,希望幫助臺灣發展原子與分子科學、同步輻射科學兩大領域,以跟進國際科學的研究步調。

為了和政府提出建言,李遠哲等學者邀請了全世界知名的科學家一起討論,包含吳健雄以及她的先生袁家騮,他們當時還回臺灣做了好幾場演講。經過持續的溝通與交流,最後終於事成,浦大邦主要負責同步輻射(中心落腳於新竹清華大學旁),而李遠哲就是想辦法建立原分所。

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由於李遠哲當時人在美國柏克萊大學化學系任職,他迫切需要一位信任的人在臺灣幫忙。因此,他找了在學時期認識的臺大學長張昭鼎,請他負責籌備原分所,張昭鼎當時已經是臺灣無機合成化學的先驅。陳貴賢回憶道「張昭鼎是一位格局很大的人,也可以理解基層的需求」。

成立一個所並不簡單,有很多眉角要處理,比如選址就是大問題。李遠哲希望能夠促進中研院和學校之間的合作,讓年輕學生也能參與研究,最終選址於臺灣大學正中央,原分所就此成立。「對有志於科學的年輕人是非常大的福氣」,陳貴賢說。

1982 年原分所籌備初期的建築工地,照片中李遠哲(右 1)、張昭鼎(右 2)與李崇道(右 3)正在討論。圖|陳貴賢

原分所在做什麼?新興材料的研究重鎮!

話說回來,原子與分子科學研究所是研究什麼呢?看起來不是一般的物理、化學、機械等數理學術機構。陳貴賢在訪談中笑著說,「所有的物質都是原子組成的,兩個原子結合在一起就變成分子,分子繼續疊在一起就會形成固態、氣態或液態的物質。」原分所是在研究原子相關的物質科學,但陳貴賢強調,原子內還有各種基本粒子,例如質子、中子或夸克等,研究這些基本粒子屬於高能物理,不屬於原分所的研究範疇。

舉例來說,原分所的研究有大家很熟悉的半導體,以及稱為「表面科學」的重要領域。陳貴賢說,很多化學反應都會發生在物質表面,尤其太陽光如何和表面原子互動相當值得探討,他的實驗室就有研究如何透過光催化材料來進行人工光合作用。

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原分所另一個重要領域是「化學反應動態學」。陳貴賢提到,過去李遠哲回臺灣時,就有從柏克萊帶回珍貴的交叉分子束設備。設備的噴嘴會噴出兩束不同的分子束,讓分子束交叉碰撞之後,觀察化學反應的動態機制。「了解化學反應怎麼發生,才有可能對它進一步控制」,陳貴賢道,他以燃燒反應為例,如何讓燃燒反應更完全、減少污染物的產生就是個大學問。

此外,陳貴賢還分享了另外兩個重要領域「尖端材料」和「生物物理」,尖端材料例如能源材料,有太陽能材料或是熱電材料等,讓未來能源發展有更多機會。生物物理例如研究生物影像的分析方法,發展各種創新的顯微技術。

原分所發展至今,即使張昭鼎在 1993 年 4 月離世,仍受到他的處世之道影響。陳貴賢回憶道,當時 1993 年元月份來到原分所,在開始長期的學術生涯之前,曾仔細瞭解張昭鼎的事跡及為人,發現他很重視基層人才,願意給年輕人機會,甚至幫忙找資源。

隨著不同的所長接任,原分所的制度和規範逐漸完善,在林聖賢、劉國平、王玉麟、及周美吟等所長的努力下,原分所逐漸進入穩定發展的狀態。王玉麟擔任所長期間為了紀念張昭鼎,在 4 樓的會議廳就命名為「張昭鼎紀念講堂」。

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張昭鼎紀念講堂。圖|研之有物

搶救《科學月刊》,致力於科學教育傳播

除了成立原分所之外,張昭鼎的另一項重要貢獻是《科學月刊》。《科學月刊》是臺灣本土力量孕育而生的科學雜誌,自 1970 年創刊營運到現在,是珍貴的科學傳播刊物,對於臺灣科學界的人才培養和學術交流都有好的影響。

關於《科學月刊》對臺灣早期科學界的重要性,陳貴賢說:「你做的科學研究不只是要在國際上發表成果,你甚至希望可以扎根,讓更多下一代的人可以對科學有興趣。在那個時代我想《科學月刊》幾乎是唯一的選擇。」

張昭鼎是《科學月刊》在位最久的董事長(1973~1993),1970 年代初期是《科學月刊》早年財務最艱困的時候,甚至在 1975 年內部曾經有停刊的想法,而張昭鼎與董事會最後的決策是:保留《科學月刊》,圖書業務則交由他人負責經銷。這個決定影響深遠,讓《科學月刊》度過困難的 1970 年代。

張昭鼎(左)與李遠哲(右)合影,《科學月刊》創刊 20 周年紀念餐會。圖|張昭鼎紀念基金會

然而,張昭鼎在 1993 年不幸過世。他的離世對好友李遠哲來說是巨大的衝擊。陳貴賢提到,李遠哲曾在懷念故友文章寫道「或許真的是已到了我該回家鄉的時候了」。很多人起初以為他只是暫時回臺灣,沒想到李遠哲真的一直留在臺灣,為原分所、中研院學術界以及臺灣社會持續付出。

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張昭鼎離世之後,次年張昭鼎紀念基金會隨之成立。基金會繼承張昭鼎的精神,積極推廣科學教育,在李遠哲院士倡議之下,2011 年基金會首度舉辦了「居禮夫人高中化學營」(今為瑪麗居禮科學營)。瑪麗居禮科學營的招生對象,主要是對數理化學有興趣的高中學生,在四天的營隊活動,邀請重要學者做專題演講,特別精心設計分組實驗實作,讓學員對科學研究有親身體驗。

陳貴賢分享,原本營隊主要籌備是清華大學,後來張昭鼎基金會董事希望在中研院、臺灣師範大學以及張昭鼎紀念基金會的努力下,將營隊活動轉移到臺北。感念張昭鼎對原分所的貢獻,陳貴賢沒有第二句話,全力幫忙。從 2020 年開始,瑪麗居禮科學營就順利在臺北舉辦至今。

入世的科學家——張昭鼎

在原分所服務多年的陳貴賢,雖然和張昭鼎真正相處時間很短,但對張昭鼎的為人處世印象相當深刻。陳貴賢認為,張昭鼎之所以能體會基層的需求,正是因為吃過苦,他出身於困苦家庭,小時候幾乎都在戰亂中度過;而從小得知母親與「鴨母王」朱一貴的血緣牽連,也時刻提醒張昭鼎保持不隨波逐流的反叛思維。

陳貴賢:「他不是關在象牙塔裡面的科學家,他是一個入世的、對社會關懷很深的一個人。」

不僅在學術界有影響力,張昭鼎也在社會廣泛交友,認識許多執政黨與在野黨的人,並與他們建立友誼。陳貴賢提到,這也是當初李遠哲邀請張昭鼎擔任原分所籌備處主任的原因,看重他的人脈和社會參與能力。

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張昭鼎(右)是李遠哲(左)最敬愛的朋友,人脈相當廣。圖|陳貴賢

除了人脈廣,張昭鼎也力求資源妥善利用。陳貴賢說,之前一位芝加哥大學畢業的同仁曾經回憶,當年張昭鼎到芝加哥去招聘人才的時候,他住的旅館是 YMCA 青年旅館!其實原分所在籌備階段經費是相對充裕的,但是張昭鼎堅持不浪費,將人民的稅金用在最需要的設備添購上。「他的堅持令人敬佩」,陳貴賢說道。

陳貴賢接著回憶,在籌建原分所期間,張昭鼎與行政體系常有意見相左的情況,因為行政人員認為只有法律允許的才可以做。而張昭鼎則試圖在法律找到合情合理的談判空間,所以他在原分所籌建過程也協助突破許多公務採購障礙,提升政府的服務效率。

陳貴賢認為,張昭鼎是一個跨越族群與階級的行動家。跨越族群的意思是,張昭鼎是閩南人、也是臺灣人,但是他不會因為本省/外省、客家/閩南等不同族群,在社會參與上劃地自限。跨越階級的意思是,他的出身困苦,並不是特權或貴族家庭,所以他是入世的、走出來的人,願意服務於基層,也願意為基層服務。

陳貴賢最後感慨地說,張昭鼎是跨越了不同階級與族群的人,只可惜他離開的早。接著,陳貴賢分享自己曾經隨手寫下的一首臺語歌,在訪談中哼了起來,以紀念張昭鼎先生。

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啦啦啦啦 啦啦啦啦
啦啦啦啦 啦啦啦啦
地瓜落土 才會生湠
等待春天的雨水
新希望

陳貴賢解釋,這首歌的意思是說,地瓜要放進泥土裡面,才會長出新的葉子,並等待春天的雨水到來。當春雨來的時候,就是一個新的世代。人生路途中,有些人留得比較久,有些人走得比較快。像張昭鼎先生雖然不幸離開,但後面會再有新的一代,就像代表臺灣人的地瓜一樣,堅持著地瓜精神,一直延續下去。

陳貴賢認為,張昭鼎是一個跨越族群與階級的行動家。圖|研之有物

研之有物│中央研究院_96
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