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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

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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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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3286字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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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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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 ・3136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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