從通姦罪到通姦沒有罪，期待一個不再雙重標準的社會

本文由 Amway 委託，泛科學企劃執行。

到底怎樣才算是「乾淨」？這不是什麼靈魂拷問，而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中，「乾淨」的定義極其殘酷：一粒肉眼看不見的灰塵，就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞，甚至能成為台積電（TSMC）決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中，雖然不需要生產精密晶片，但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密，卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康，你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此，空氣議題早已超越單純的環保範疇，成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

很多人可能沒想到，無論是家用的空氣清淨機，還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠，它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩，而是同一件看起來平凡無奇的東西：一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信，就憑這層厚度不到幾公分的板子，能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎？

這片大家都聽過的 HEPA 濾網，裡面到底是什麼？

首先，我們必須打破一個直覺上的誤解：HEPA 濾網（High Efficiency Particulate Air filter）在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5，是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物，它們能穿過呼吸道直達肺泡，並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本，在工廠與汽車尾氣中，還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1，甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」（UFP，即 PM0.1）。 UFP 不僅能輕易進入血液，甚至能繞過血腦屏障（BBB），進入大腦與胎盤，其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣，單靠孔目大小來「過濾」粒子，那麼為了攔截奈米微粒，濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡，一般人認為的「乾淨」，在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米或 3 奈米（相當於頭髮直徑萬分之一）的晶片而言，空氣中一顆微小的塵埃，就是一顆足以毀滅世界的隕石。

因此，傳統的過濾思維並非治本之道，我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形，最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身，誕生於曼哈頓計畫！

1940 年代，製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而，若將排氣直接排向大氣，會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾（Irving Langmuir），他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」（Absolute Filter），其內部並非有孔的篩網，而是石綿纖維。

有趣的來了，如果把過濾器放到顯微鏡下，你會發現纖維之間的空隙，其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢？這是因為在奈米尺度下，物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時，並非走直線，而是會受到空氣分子撞擊，而產生「布朗運動」（Brownian Motion），像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時，布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動，最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時，靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客，就這樣被永久禁錮迷宮中。

現在最常見的 HEPA 材料，是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間，它們在濾網內隨機交織，像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後，並非僅僅面對一層薄紙，而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層，微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外，HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵，那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀，中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐，目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒，而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺：過濾不是越快越好嗎？

其實，這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管，如果你捏住出口，水流會變得湍急；若將出口放開並擴大，雖然總出水量不變，但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言，當表面積越大，單位面積所需承載的空氣量就越少，空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久，增加被捕捉的機會。此外，越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」，延長了使用壽命，這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

然而，即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter)，但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ，其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物，去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念？塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子，大小約在 2 至 200 微米；細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米，細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」，大多數的病毒（如流感、新冠病毒）都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說，基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上，它更獲得英國過敏協會（Allergy UK）認證，能有效處理 19 大類、102 種過敏原，濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

然而，同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室，就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷，就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中，硼是常見的 P 型摻雜物，用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕，進而釋放出極微量的硼離子，就可能直接污染晶圓，改變其導電特性，導致晶片報廢。

此外，無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA（超低穿透率空氣濾網） 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中，任何多穿透的一顆微塵，都代表著一筆不小的經濟損失。

為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率，材料學家搬出了塑膠界的王者，PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕，還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維，其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕，但它既昂貴且物理上也很脆弱，安裝時若不小心稍微觸碰，數萬元的濾網就可能報銷。因此，你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此，在空氣濾淨系統中，還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網，就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附？

好不容易將微塵擋在門外時，危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王：AMC（氣態分子污染物）。

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒，但面對氣態分子時，就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般，能輕易穿過物理濾網的縫隙，其中包括氮氧化物、二氧化硫，以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物（VOCs）。

為了對付這些幽靈，我們必須在物理防線之外，加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同，這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理（Impregnation）」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質，在活性碳上添加不同的化學藥劑：

• 酸鹼中和：對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體，會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑，透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之，如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑，就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
• 物理吸附與凡德瓦力：對於最麻煩的有機揮發物（VOCs，如甲醛、甲苯），因為它們不具酸鹼性，科學家會精密調控活性碳的孔徑大小，利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力（凡德瓦力），像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。

空氣濾淨的終極邏輯：物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境，活性碳的運用並非「亂槍打鳥」，而是一場極其精密的對戰策略。

工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告，像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝，打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區（Photolithography），晶圓最怕的是人體呼出的氨氣，此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和；而在蝕刻區（Etching），若偵測到酸性廢氣，則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯，是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中，雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析，但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯，正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網，更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳，科學界有個關鍵指標：「比表面積（Specific Surface Area）」。活性碳的孔隙越多、表面積越大，其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳，並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理，打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克，但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字，相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積，是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是，它還添加了雙重觸媒技術，能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線，能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體，或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來，成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說，無論是造價百億的半導體無塵室，還是守護家人的空氣清淨機，其背後的科學邏輯如出一轍：「物理濾網攔截微粒，化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作，空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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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？

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。

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。

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？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

是誰定義了時間？

我們都知道就某種程度而言，時鐘的計時只是為了方便起見而採取的人為手段。我們鐘錶所報出的時間，是我們大家都同意使用的時間，我們的社會則是依循此一時間運作，但是我們的時間其實只是大家所認同的一個近似值。

即使是在今天，原子鐘與全球定位衛星向世人提供的時間能夠精確到十億分之一秒，也並非真正的時間。這些原子鐘都是政治協議下的產物，例如一秒鐘的長度或是時區的幅度，而且我們會為了配合國界來改變時間或是使用日光節約時間。

因此，時間並非由物理決定，而是政治。

事實上，物理學否定單一真時的概念。根據阿爾伯特．愛因斯坦（Albert Einstein）的相對論，現代物理學家主張時間是相對的，會根據速度與重力而改變。

就一般大眾而言，相對性是在我們不知不覺中產生的效應，微小到幾乎無從衡量，但是卻足以讓衛星系統計算時間膨脹來維持穩定運作。總而言之，愛因斯坦的真知灼見意味人類無法找到一個統一的全方位計時標準。

時間是由我們來決定，因此，時間就應了那句老諺語：「大家異口同聲的謊言。」

計時系統並沒有「真正」的時間，時間並不完美，世界時（universal time）仍有待我們發現。

現在的時間完全是編造的。本書所敘述的就是我們如何編造時間的故事，質疑為什麼時間是現在這個樣子？尤其是計時如何成為全球標準化的系統？畢竟它是相對近期才有的現象。

世界的時鐘開始轉動

在十九世紀之前，所有的時間都是地方時（local times）。巴黎的時鐘與莫斯科的時鐘並不需要相互校正。不論是徒步還是騎馬，來往於城鎮之間的旅行都沒有快到需要考慮距離中午或是超過中午幾分鐘，還是幾小時。

我們可以這麼說，在那個時候，騎馬旅行沒有所謂時差的問題。一直到了十九世紀中期才開始出現改變。鐵路與電報的發明幾乎是單槍匹馬創造了一個相互連接的新世界。與此同時，各城市之間的時差突然也開始變得重要。

電報需要細心協調發送者與接收者之間的時間，鐵路若是沒有精確的時刻表，就會面臨生命損失的重大威脅。因此，為了避免混亂，必須有一套各方都同意的新計時系統。這些新科技無庸置疑為時間的標準化帶來動力。

不過鐵路與電報的發明並不足以說明，世人為何要以他們當初使用的方式來化解全球計時的挑戰。這些解決方式並非由科技來決定，而是透過社會與政治途徑形成，也因此更為有趣。

這是一則關於互連新世界成長煩惱的故事，（就計時而言）這樣的煩惱大約在一八七五到一九一四年達到高峰。

啟動計時革命的必要性在十九世紀逐漸浮現，尤其是在歐洲，我們或許可以把那段時期稱作存貨時代或盤點時代。當時長達幾世紀的全球探險傳奇已經結束，維多利亞時代於是全心投入測量與盤點全球的資源。

這類活動可以是良性的，例如在科學界建立新的專業領域，將所有的事物標準化，包括度量衡、為蝴蝶分類以及時間。另外還有以商業利益為目的的測量、土地測繪、為作物分類與安排出口等。

但是這類盤點的活動也有黑暗的一面，即是形成殖民剝削。

權力與地位決定了你能擁有的時間

土地的測繪與測量可以用來作為都會區佔用全球其他地區資源的工具。時間的測量可以幫助水手在汪洋大海中找到他們的經度，然而這樣的能力也促成海外殖民化。

不論是好是壞（往往是壞的一面），整個世界都開始接受測量、組織、分類與標準化，所有的事物都各有其位，計時也不例外。可想而知，這是一段混亂的過程。

人類要掌控一切的野心已超過他們的技術水準。國家、專業與商業的競爭，再加上階級的不平等與殖民地的爭奪，使得這些工作難臻完美。

世人永遠不缺如何組織與管理這個世界的法子，但是要讓大家都接受，不論是憑三寸不爛之舌或是脅迫的手段，都不是容易的事情。就計時而言，意味十九世紀中葉若問某人現在時間為何，可能會引出一個複雜的回答。

問題並不在於缺少來源：當時鐘錶已廣為流行，市政廳與火車站的牆壁上都掛有裝飾用的大鐘，各個不同的宗教在全球許多地方都會以鐘聲來提醒信徒。同時，在緊要關頭，太陽與潮汐也可以用來粗估時間。不論是都市還是鄉村、富人與窮人、國家與殖民地，報時的工具無所不在。

問題是，儘管時間並不缺乏測量的工具，但是卻往往會造成始料未及的衝突與競爭。鐘錶相互之間並不同步，即使是最精美的鐘錶也只能維持完美的節奏幾個星期而已。這樣的情況意味每個鐘錶所報的時間都不一樣。

然而使這個問題更加複雜的是，決定一座鐘錶是否準確的依據不是科技，而是權勢、政治與社會規範。

雖然鐘錶互不相同只是無意間的結果，但是也可能是人為故意的，因為不同的專業、宗教、文化與國家都自有一套計時的方法（更別提日曆了，每一種都是依據不同的文化、宗教與天文學基礎而制定）。

Time’s law——被規範的時間法

時間的不確定已成常態，但人們質疑我們在二十一世紀視為當然的操作。

為什麼時鐘有十二個小時？

為什麼一天是從午夜開始？

為什麼波士頓的鐘錶要與伊斯坦堡或東京的相互連接？

為什麼全球的時間要從英國格林威治皇家天文台（Greenwich Observatory）一條想像中的經線開始起算？

為什麼是二十四個時區，不是十個，或者根本就沒有時區？

時間並非由天文、地理，或是任何一種「自然」力量所制定，而是人們在特殊的情況下所決定，而且往往對於可能造成的結果毫無頭緒。如何測量時間已成為一項極具爭議的問題，引發激烈的辯論，而且難以解決。

這些激辯的中心是一八八四年在華盛頓特區舉行的國際子午線會議（International Meridian Conference, IMC）。在這裡，來自近三十個國家的外交官、科學家、海軍軍官與工程師齊聚一堂，討論本初子午線的創設與全球計時，以及地圖繪製的未來。

該會議身為現代標準時間的起源，本身就具有神話與傳奇的色彩。通俗歷史將此會議描繪成如桑福德．佛萊明（Sandford Fleming）與威廉．艾倫（William Allen）等改革家，為全球設立時區之類創舉的時刻。

但這是過度簡化這場會議的意義了。我們如今所知道的標準時間，並非在這場於一八八四年華盛頓召開的會議中敲鑼打鼓下誕生的。

確實如此，有些歷史學家還認為，這場會議對於艾倫與佛萊明等推動時間改革人士而言是一大挫敗，因為儘管該會議創立了本初子午線，但是並沒有達成任何與時區、標準時間相關的協議。

IMC 最多也不過是邁向現代標準時間長期發展路途的踏腳石，是全球時間測量方式改變的開始，而非結束。標準時間至少要到一九四○年代才在全球通用。

——本文摘自《時鐘在說謊》，2022 年 10 月，時報出版，未經同意請勿轉載。