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學者抗議,期刊產業醞釀變天:英美的 Open Access 趨勢

洪朝貴
・2012/05/14 ・2298字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 553 ・八年級

期刊出版商把學者當免費乳牛來壓榨; 學者抗議 (angry cows)

在奇妙的學術界裡, 學者的智慧, 變成了期刊的財產, 回過頭來還要再以高價賣給學校, 剝大學第二層皮。 看著自己的勞力無法嘉惠大眾, 卻變成了期刊出版社的 cash cow (搖錢樹是也), 國外的學者逐漸覺醒, 發出怒吼, 要求學術成果應以開放的授權釋出, 讓納稅人繳的錢所做的研究成果回歸納稅人身上。 本文報告最近幾個月學術界 Open Access (OA) 運動令人興奮的發展。

美國國立衛生研究院 (NIH) 從 2008 年開始實行 Public Access Policy, 確保 NIH 所出資贊助的研究, 在正式刊出之後十二個月內必須讓所有人 (而非只有期刊訂閱者) 都能閱讀, 以增進知識流通。 (讀者提醒: 高能物理領域 當中, 歐洲核子研究組織的 大型強子對撞機 也有 OA 政策)

由 Elsevier、 McGraw-Hill、 John Wiley & Sons 等等學術出版商所主導的 Association of American Publishers (AAP) 認為其利益受損。 2009 年曾遊說國會議員企圖修法阻止 NIH 的 OA 政策, 但沒有成功。 2012 年, AAP 捲土重來, 在國會推動 Research Works Act (RWA), 意圖將研究成果私有化。 該法案大玩文字遊戲, 讓公家、 私人企業出錢的研究都受到限制, 禁止學者採用 OA 釋放其研究成果。 加拿大約克大學圖書館員整理 網路上討論 RWA 的文章清單。 許多學者與圖書館抗議 AAP 吃相難看, 企圖 剝納稅人兩層皮, 等於是在對大眾要求: 「你買牛, 然後我再賣牛奶給你」

另一方面, 完全相反的 Federal Research Public Access Act (FRPAA) 則主張 「納稅人出錢的研究成果應釋放給所有人閱讀」。 哈佛大學法學院 有一頁 wiki 關注此議題。 2006 年的版本獲得一百多位大學校長支持; 2010 年的版本除了校長之外, 也獲得四十餘位諾貝爾學獎得主支持; 今年四月, 更有 五十二位諾貝爾學獎得主聯名撰寫公開信支持 FRPAA

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今年一月, 英國數學家 Tim Gowers 道德呼籲同儕一起抵制學術期刊出版大亨 Elsevier。 一個月後, 34 位數學家對 Elsevier 共同發表一篇公開聲明, Elsevier 股價也應聲下跌。 到今天, 已經有 超過一萬一千位學者聯署。 詳見 Singularity Hub英國衛報美國紐約時報 報導, 及 美國高等教育紀事報 的公開信。 這個連署對於 Elsevier 棄守 RWA、 FRPAA 提升動能, 應該都發揮了相當大的影響力

電機資訊領域的 ACM 及 IEEE 收費比較低; 但奪走學者智財權的行為一樣引發抗議。 研究電子投票的 Dan Wallach 教授 去年報導: 在 IEEE 的資安與隱私會議當中, 與會者以壓倒性的多數決議 IEEE 應採取開放的授權, 讓學者的文章產生 impact, 而不是只有空泛的 factor。 不料今年的 IEEE 卻仍舊背離眾望, 在授權書上玩弄文字, 意欲繼續貪婪封鎖學者研究成果。 Dan Wallach 也因而呼籲同儕抵制 IEEE。 電腦學者 Andrew Appel 對投稿的學者們提出兩個建議。 你可以 在商言商, 出版論文時請向 ACM 及 IEEE 索取版權稅。 或者你可以修改授權合約, 再簽名寄回。 「畢竟那是一份必須得到雙方同意的合約, 不是嗎?」 有人會說: 「這不可行, 我們勢單力薄, 哪有力量對抗龐大的組織? 他們大不了就拒刊我的論文, 到最後我只會變成炮灰而已。」 那可不盡然。 Appel 提醒大家: 在電機資訊界, 會議的重要性不亞於期刊, 而且會議論文也要同儕審閱, 但會議的時程很緊湊, 要在幾個月內從數百篇論文當中挑出數十篇。 如果被接受的數十篇論文作者多數都採用相同版本的修改版授權合約, 那麼 ACM 與 IEEE 敢不敢拒刊所有人的論文呢?

在英國, 科學與大學部長 David Willetts 明白宣示: 「(英國) 政府的態度是: 公眾出資贊助的研究, 其成果應該由公眾共享。 而且這個原則不侷限於學術領域。」 生物學家 Stephen Curry 分析 David Willetts 的演講, 認為 Willetts 朝開放方向走的意向堅定。 他一方面對期刊出版社的處境表達同情與善意, 另一方面也強勢提示: 政府是研究經費的重要金主, 並提醒期刊出版商: 「如果想要繼續用舊的模式經營期刊, 那就是選錯戰場了。」 「大家可不會想步上音樂產業的後塵吧。」 Willetts 並不是一廂情願的理想主義者 — 他也考慮到邁向 OA 時必須面對的很現實的挑戰, 例如: 從國際觀點來看, 英國是學術論文重要輸出國, 這麼做會不會吃虧? Willetts 甚至已經準備好要在歐盟相關會議內提起 OA 議題, 並且也注意到美國的發展。 顯然他是玩真的。 當然, 剛剛成為政府無給職顧問 的維基百科創辦人 Jimmy Wales 也力挺這項政策。 稍後, 許多期刊出版社 — 包含 Elsevier — 發新聞稿表示支持

物理學家 Michael Nielsen 整理了一頁 wiki: Journal publishing reform 當中有更多關於 「期刊出版改革」 的連結。

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雖然 OA 有益於社會整體, 但經營期刊還是需要一些基本費用, 那麼誰來出這個錢呢? 應該採用 Green 與 Gold 兩種模式 之一, 或是 圖書館集資 的模式, 以免對經濟弱勢作者造成門檻 呢? 這些都還是有待討論的問題。

年年快速提高的訂閱期刊經費, 讓哈佛大學受不了。 如果連這個 全世界最有錢的大學 都公開 呼籲教授們支持 OA 期刊, 那麼臺灣的學術界是不是也該覺醒, 有所作為了呢? 我們正處在一個 智者利仁的網路時代。 大學/校長/教授/工會/… 可以從現在開始就用具體行動與政策高調地支持這個議題。 這也許無助於提升 factor, 但卻是一個提升 impact 的大好機會。 學者促成學術高牆倒下、 讓知識普及, 這不也正是在對社會大眾展現其目光、 遠見、 與智慧嗎? (哦, 對了, 本文當中提到的人名, 多數都有出現在維基百科上。)

(本文原發表於 資訊人權貴ㄓ疑

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洪朝貴
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從PD-L1到CD47:癌症免疫療法進入3.5代時代
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/25 ・4544字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

如果把癌細胞比喻成身體裡的頭號通緝犯,那誰來負責逮捕?

許多人第一時間想到的,可能是化療、放療這些外來的「賞金獵人」。但其實,我們體內早就駐紮著一支最強的警察部隊「免疫系統」。

既然「免疫系統」的警力這麼堅強,為什麼癌症還是屢屢得逞?關鍵就在於:癌細胞是偽裝高手。有的會偽造「良民證」,騙過免疫系統的菁英部隊;更厲害的,甚至能直接掛上「免查通行證」,讓負責巡邏的免疫細胞直接視而不見,大搖大擺地溜過。

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過去,免疫檢查點抑制劑的問世,為癌症治療帶來突破性的進展,成功撕下癌細胞的偽裝,也讓不少患者重燃希望。不過,目前在某些癌症中,反應率仍只有兩到三成,顯示這條路還有優化的空間。

今天,我們要來聊的,就是科學家如何另闢蹊徑,找出那些連「通緝令」都發不出去的癌細胞。這個全新的免疫策略,會是破解癌症偽裝的新關鍵嗎?

科學家如何另闢蹊徑,找出那些連「通緝令」都發不出去的癌細胞。這個全新的免疫策略,會是破解癌症偽裝的新關鍵嗎?/ 圖片來源:shutterstock

免疫療法登場:從殺敵一千到精準出擊

在回答問題之前,我們先從人類對抗癌症的「治療演變」說起。

最早的「傳統化療」,就像威力強大的「七傷拳」,殺傷力高,但不分敵我,往往是殺敵一千、自損八百,副作用極大。接著出現的「標靶藥物」,則像能精準出招的「一陽指」,能直接點中癌細胞的「穴位」,大幅減少對健康細胞的傷害,副作用也小多了。但麻煩的是,癌細胞很會突變,用藥一段時間就容易產生抗藥性,這套點穴功夫也就漸漸失靈。

直到這個世紀,人類才終於領悟到:最強的武功,是驅動體內的「原力」,也就是「重新喚醒免疫系統」來對付癌症。這場關鍵轉折,也開啟了「癌症免疫療法」的新時代。

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你可能不知道,就算在健康狀態下,平均每天還是會產生數千個癌細胞。而我們之所以安然無恙,全靠體內那套日夜巡邏的「免疫監測 (immunosurveillance)」機制,看到癌細胞就立刻清除。但,癌細胞之所以難纏,就在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

免疫系統中,有一批受過嚴格訓練的菁英,叫做「T細胞」,他們是執行最終擊殺任務的霹靂小組。狡猾的癌細胞為了躲過追殺,會在自己身上掛出一張「偽良民證」,這個偽裝的學名,「程序性細胞死亡蛋白配體-1 (programmed death-ligand 1, PD-L1) 」,縮寫PD-L1。

當T細胞來盤查時,T細胞身上帶有一個具備煞車功能的「讀卡機」,叫做「程序性細胞死亡蛋白受體-1 (programmed cell death protein 1, PD-1) 」,簡稱 PD-1。當癌細胞的 PD-L1 跟 T細胞的 PD-1 對上時,就等於是在說:「嘿,自己人啦!別查我」,也就是腫瘤癌細胞會表現很多可抑制免疫 T 細胞活性的分子,這些分子能通過免疫 T 細胞的檢查哨,等於是通知免疫系統無需攻擊的訊號,因此 T 細胞就真的會被唬住,轉身離開且放棄攻擊。

這種免疫系統控制的樞紐機制就稱為「免疫檢查點 (immune checkpoints)」。而我們熟知的「免疫檢查點抑制劑」,作用就像是把那張「偽良民證」直接撕掉的藥物。良民證一失效,T細胞就能識破騙局、發現這是大壞蛋,重新發動攻擊!

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狡猾的癌細胞為了躲過追殺,會在自己身上掛出一張「偽良民證」,也就是「程序性細胞死亡蛋白配體-1 (programmed death-ligand 1, 縮寫PD-L1) 」/ 圖片來源:shutterstock

目前免疫療法已成為晚期癌症患者心目中最後一根救命稻草,理由是他們的體能可能無法負荷化療帶來的副作用;標靶藥物雖然有效,不過在用藥一段期間後,終究會出現抗藥性;而「免疫檢查點抑制劑」卻有機會讓癌症獲得長期的控制。

由於免疫檢查點抑制劑是借著免疫系統的刀來殺死腫瘤,所以有著毒性較低並且治療耐受性較佳的優勢。對免疫檢查點抑制劑有治療反應的患者,也能獲得比起化療更長的存活期,以及較好的生活品質。

不過,儘管免疫檢查點抑制劑改寫了治癌戰局,這些年下來,卻仍有些問題。

CD47來救?揭開癌細胞的「免死金牌」機制

「免疫檢查點抑制劑」雖然帶來治療突破,但還是有不少挑戰。

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首先,是藥費昂貴。 雖然在台灣,健保於 2019 年後已有條件給付,但對多數人仍是沉重負擔。 第二,也是最關鍵的,單獨使用時,它的治療反應率並不高。在許多情況下,大約只有 2成到3成的患者有效。

換句話說,仍有七到八成的患者可能看不到預期的效果,而且治療反應又比較慢,必須等 2 至 3 個月才能看出端倪。對患者來說,這種「沒把握、又得等」的療程,心理壓力自然不小。

為什麼會這樣?很簡單,因為這個方法的前提是,癌細胞得用「偽良民證」這一招才有效。但如果癌細胞根本不屑玩這一套呢?

想像一下,整套免疫系統抓壞人的流程,其實是這樣運作的:當癌細胞自然死亡,或被初步攻擊後,會留下些許「屍塊渣渣」——也就是抗原。這時,體內負責巡邏兼清理的「巨噬細胞」就會出動,把這些渣渣撿起來、分析特徵。比方說,它發現犯人都戴著一頂「大草帽」。

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接著,巨噬細胞會把這個特徵,發布成「通緝令」,交給其他免疫細胞,並進一步訓練剛剛提到的菁英霹靂小組─T細胞。T細胞學會辨認「大草帽」,就能出發去精準獵殺所有戴著草帽的癌細胞。

當癌細胞死亡後,會留下「抗原」。體內的「巨噬細胞」會採集並分析這些特徵,並發布「通緝令」給其它免疫細胞,T細胞一旦學會辨識特徵,就能精準出擊,獵殺所有癌細胞。/ 圖片來源:shutterstock

而PD-1/PD-L1 的偽裝術,是發生在最後一步:T 細胞正準備動手時,癌細胞突然高喊:「我是好人啊!」,來騙過 T 細胞。

但問題若出在第一步呢?如果第一關,巡邏的警察「巨噬細胞」就完全沒有察覺這些屍塊有問題,根本沒發通緝令呢?

這正是更高竿的癌細胞採用的策略:它們在細胞表面大量表現一種叫做「 CD47 」的蛋白質。這個 CD47 分子,就像一張寫著「自己人,別吃我!」的免死金牌,它會跟巨噬細胞上的接收器─訊號調節蛋白α (Signal regulatory protein α,SIRPα) 結合。當巨噬細胞一看到這訊號,大腦就會自動判斷:「喔,這是正常細胞,跳過。」

結果會怎樣?巨噬細胞從頭到尾毫無動作,癌細胞就大搖大擺地走過警察面前,連罪犯「戴草帽」的通緝令都沒被發布,T 細胞自然也就毫無頭緒要出動!

這就是為什麼只阻斷 PD-L1 的藥物反應率有限。因為在許多案例中,癌細胞連進到「被追殺」的階段都沒有!

為了解決這個問題,科學家把目標轉向了這面「免死金牌」,開始開發能阻斷 CD47 的生物藥。但開發 CD47 藥物的這條路,可說是一波三折。

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不只精準殺敵,更不能誤傷友軍

研發抗癌新藥,就像打造一把神兵利器,太強、太弱都不行!

第一代 CD47 藥物,就是威力太強的例子。第一代藥物是強效的「單株抗體」,你可以想像是超強力膠帶,直接把癌細胞表面的「免死金牌」CD47 封死。同時,這個膠帶尾端還有一段蛋白質IgG-Fc,這段蛋白質可以和免疫細胞上的Fc受體結合。就像插上一面「快來吃我」的小旗子,吸引巨噬細胞前來吞噬。

問題來了!CD47 不只存在於癌細胞,全身上下的正常細胞,尤其是紅血球,也有 CD47 作為自我保護的訊號。結果,第一代藥物這種「見 CD47 就封」的策略,完全不分敵我,導致巨噬細胞連紅血球也一起攻擊,造成嚴重的貧血問題。

這問題影響可不小,導致一些備受矚目的藥物,例如美國製藥公司吉立亞醫藥(Gilead)的明星藥物 magrolimab,在2024年2月宣布停止開發。它原本是預期用來治療急性骨髓性白血病(AML)的單株抗體藥物。

太猛不行,那第二代藥物就改弱一點。科學家不再用強效抗體,而是改用「融合蛋白」,也就是巨噬細胞身上接收器 SIRPα 的一部分。它一樣會去佔住 CD47 的位置,但結合力比較弱,特別是跟紅血球的 CD47 結合力,只有 1% 左右,安全性明顯提升。

像是輝瑞在 2021 年就砸下 22.6 億美元,收購生技公司 Trillium Therapeutics 來開發這類藥物。Trillium 使用的是名為 TTI-621 和 TTI-622 的兩種融合蛋白,可以阻斷 CD47 的反應位置。但在輝瑞2025年4月29號公布最新的研發進度報告上,TTI-621 已經悄悄消失。已經進到二期研究的TTI-622,則是在6月29號,研究狀態被改為「已終止」。原因是「無法招募到計畫數量的受試者」。

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但第二代也有個弱點:為了安全,它對癌細胞 CD47 的結合力,也跟著變弱了,導致藥效不如預期。

於是,第三代藥物的目標誕生了:能不能打造一個只對癌細胞有超強結合力,但對紅血球幾乎沒反應的「完美武器」?

為了找出這種神兵利器,科學家們搬出了超炫的篩選工具:噬菌體(Phage),一種專門感染細菌的病毒。別緊張,不是要把病毒打進體內!而是把它當成一個龐大的「鑰匙資料庫」。

科學家可以透過基因改造,再加上AI的協助,就可以快速製造出數億、數十億種表面蛋白質結構都略有不同的噬菌體模型。然後,就開始配對流程:

  1. 先把這些長像各異的「鑰匙」全部拿去試開「紅血球」這把鎖,能打開的通通淘汰!
  2. 剩下的再去試開「癌細胞」的鎖,從中挑出結合最強、最精準的那一把「神鑰」!

接著,就是把這把「神鑰」的結構複製下來,大量生產。可能會從噬菌體上切下來,或是定序入選噬菌體的基因,找出最佳序列。再將這段序列,放入其他表達載體中,例如細菌或是哺乳動物細胞中來生產蛋白質。最後再接上一段能號召免疫系統來攻擊的「標籤蛋白 IgG-Fc」,就大功告成了!

目前這領域的領頭羊之一,是美國的 ALX Oncology,他們的產品 Evorpacept 已完成二期臨床試驗。但他們的標籤蛋白使用的是 IgG1,對巨噬細胞的吸引力較弱,需要搭配其他藥物聯合使用。

而另一個值得關注的,是總部在台北的漢康生技。他們利用噬菌體平台,從上億個可能性中,篩選出了理想的融合蛋白 HCB101。同時,他們選擇的標籤蛋白 IgG4,是巨噬細胞比較「感興趣」的類型,理論上能更有效地觸發吞噬作用。在臨床一期試驗中,就展現了單獨用藥也能讓腫瘤顯著縮小的效果以及高劑量對腫瘤產生腫瘤顯著部分縮小效果。因為它結合了前幾代藥物的優點,有人稱之為「第 3.5 代」藥物。

除此之外,還有漢康生技的FBDB平台技術,這項技術可以將多個融合蛋白「串」在一起。例如,把能攻擊 CD47、PD-L1、甚至能調整腫瘤微環境、活化巨噬細胞與T細胞的融合蛋白接在一起。讓這些武器達成 1+1+1 遠大於 3 的超倍攻擊效果,多管齊下攻擊腫瘤細胞。

結語

從撕掉「偽良民證」的 PD-L1 抑制劑,到破解「免死金牌」的 CD47 藥物,再到利用 AI 和噬菌體平台,設計出越來越精準的千里追魂香。 

對我們來說,最棒的好消息,莫過於這些免疫療法,從沒有停下改進的腳步。科學家們正一步步克服反應率不足、副作用等等的缺點。這些努力,都為癌症的「長期控制」甚至「治癒」,帶來了更多的希望。

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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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曾經邊陲落後的英國,為何能建立史上最強的日不落帝國?——《人類的旅程》
商業周刊
・2022/10/23 ・3134字 ・閱讀時間約 6 分鐘

英國在工業革命期間前所未有的飛躍邁進,得以掌控地表一片又一片的領土,建立史上最強大的帝國之一。然而在人類歷史上大多數時候,不列顛群島的居民在財富和教育上遠不及在法國、荷蘭、義大利北部的鄰居;英國只是位於西歐邊陲的落後地方。英國是農業封建社會;政經權力由少數菁英把持;十七世紀初,許多經濟部門經皇家敕令由貴族壟斷。英國因為缺乏競爭和自由企業,被壟斷產業在開發新技術上成果極為貧乏。

英王也像許多其他統治者一樣敵視技術變革,阻撓國家技術進步。有個很著名、也很諷刺的例子,與英國紡織業起步被延誤有關。

一五八九年女王伊莉莎白一世(Elizabeth I)拒絕給予牧師兼發明家威廉.李(William Lee)的新編織機專利。她擔心這個發明會傷害各地手織工行會,造成工人失業,以致引起動盪。威廉.李遭英國女王拒絕後遷居至法國,法王亨利四世(Henry IV)很樂於給予他想要的專利。直到幾十年後其弟回到英國銷售這種尖端技術,它才成為英國紡織業的基石。

英國經濟體制的大改革—光榮革命!

不過到十七世紀末,英國的統治體制經過徹底改造。英王詹姆士二世(James II)力求鞏固君主專制,又信奉羅馬天主教,引發強烈反彈。反對派找到的救星是奧蘭治親王威廉(William of Orange),他是荷蘭共和國(Dutch Republic)多個新教郡的執政官(stadtholder)(也是詹姆士二世長女瑪莉〔Mary〕公主的夫婿)。反對派力促威廉奪取英國王權,威廉響應其號召,罷黜岳父,登上王位,成為英格蘭、愛爾蘭、蘇格蘭國王威廉三世。

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光榮革命後登上王位的威廉三世(左)與妻子瑪麗二世(右)/wikipedia

這次政變被稱為光榮革命(Glorious Revolution),理由是被誤認為相對少的流血事件,卻改變了英國的政治權力平衡:威廉三世是外來的,在英國國內缺乏支持勢力,威廉三世高度依賴國會,詹姆士二世則非如此。

編按「廢除英國皇室獨大的權力後,錢錢終於不會都被國王沒收(享受)了!」

一六八九年威廉三世批准權利法案(Bill of Rights),廢除國王終止國會立法的權力,國王未獲國會同意也不得徵稅和動員軍隊。從此英國成為君主立憲國家。國會開始代表較廣泛的利益,包括逐漸興起的商人階級。英國也建立各種包容式體制,以保護私人財產權,鼓勵私人企業,推廣機會均等和經濟成長。

英國在光榮革命之後積極廢除壟斷。英王查理二世(Charles II)曾授予皇家非洲公司(Royal African Company)獨占非洲奴隸買賣,當時它和許多公司頓失獨占權。國會也通過新立法,促進成長中產業的競爭,瓦解貴族的經濟利益。尤其國會降低工業熔爐稅,提高土地稅,而地主大都是貴族。

這些改革在當時獨見於英國,形成歐洲其他地方所沒有的誘因。以西班牙為例,國王積極維護對跨大西洋貿易利益的掌控,經常用來資助作戰和奢侈享受。相形之下在英國,跨大西洋原料、商品、非洲奴隸等貿易的收益是由廣大的商人階級共享,所以收益大半投入資本累積和經濟發展。這些投資為工業革命空前的技術創新奠下基礎。

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當時英國的金融制度也改頭換面,為經濟發展更添助力。威廉三世採用其祖國荷蘭的先進金融體制,包括證券交易所、政府公債和中央銀行。有些改革是擴大授信範圍,非貴族企業家也能借到款,並鼓勵英國政府在平衡支出與稅收上更加自律。國會取得對公債發行的更強大監督權,而公債持有者,即借錢給政府的人,得以派代表參與財政和貨幣政策決策過程。於是英國在國際信用市場的公信力提高,相對於其他歐洲王國,借貸的費用也降低。事實上,工業革命最早發生於英國,或許更早前的體制改革曾助其一臂之力。

編按:體制的不同使英國在黑死病後與東歐國家逐漸分歧

如第二章曾提到,十四世紀的黑死病使不列顛群島失去近四○%居民。因此造成的農工不足,增加了農奴討價還價的力量,迫使貴族地主提高佃農的工資,以防止他們由鄉下遷居都市。

如今看來,黑死病給了封建制度致命一擊,英國的政治體制因而變得更包容,少壓榨。那些體制促成政經分權化,鼓勵社會流動,讓社會上更多人能夠創新並參與創造財富。反之,東歐在黑死病過後,由於封建體系更嚴酷,都市化程度較低,加以西歐對農業產量需求增加,反而強化控制土地的貴族階級及其榨取式體制。換句話說,在黑死病爆發前,東西歐原本或許不重要的體制差別,在疫情後卻是分道揚鑣,使西歐走在與東歐大不相同的成長軌道上。

黑死病幾乎摧毀了中世紀的歐洲。圖/wikipedia

衰微的行會促進了英國的工業革命

英國的手工業行會相對較弱勢,這也有助於英國在工業革命之前的某些體制變革。歐洲各地都有的行會,是由某種行業的技術工匠組成的組織,目的在保護會員利益。行會經常運用本身獨占的力量壓制企業家精神和技術進步。

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例如十五世紀晚期巴黎的抄寫員行會(Scribes Guild),成功阻止第一台印刷機進入巴黎達將近二十年之久。

一五六一年紐倫堡的冰銅車工行會(Red-Metal Turners Guild)向市議會施壓,阻止當地銅匠漢斯.史白希(Hans Spaichi)散布他發明的強大車床,後來更揚言,誰敢用這種新生產技術就要坐牢。

一五七九年但澤(Danzig)市議會下令,把發明新織帶機而威脅到傳統織帶工的人偷偷淹死。

十九世紀初,法國織布工行會一群憤怒的暴民,向約瑟夫-瑪麗.雅卡爾(Joseph-Marie Jacquard,一七五二年至一八三四)抗議。雅卡爾發明了創新的織布機,靠一系列打洞的卡片運轉,後來最早的電腦受這種技術所啟發,以此方式輸入程式。

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但在英國,行會的勢力沒有歐洲那麼強,部分原因在於一六六六年倫敦大火後,重建迅速且大致未受管制,加上其他地方的市場快速擴張,以致對工匠的需求超出行會所能提供。行會弱勢,國會便易於保護和助益發明者,英國實業家能夠更快速、更有效率地採用新技術。

工業革命後的英國紡織廠。圖/wikipedia

多虧這些體制改革,十八世紀末的英國受到商人和企業家的各種利益所影響,而非以土地菁英的利益為主,菁英決意阻擋技術進步以延續個人權力。就此而言,英國當時已成為世上第一個現代經濟體,而其他西歐國家迅速跟進。於是根深柢固的力量將整體的人類帶往馬爾薩斯世的終點,來到成長時代的邊緣,就在人類物態變化的時機已成熟之際,這些制度的發展,配合以下即將探討的其他因素,英國成為特別適合技術快速發展的沃土。

英國率先開始工業革命,以及朝鮮半島兩個經濟體的分歧,顯示出體制對發展與繁榮的影響有多麼深遠。然而這些特別戲劇化的例子是例外還是常態?在歷史過程中,當體制逐步演進時,是體制變革影響經濟繁榮,還是經濟繁榮導致體制變革?又或者是某些其他因素,造成這兩者間明顯的關係?

———本書摘自《人類的旅程》,2022 年 10 月,商業周刊,未經同意請勿轉載

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