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法治獎的設立,是勇敢且重要的決定——唐獎法治獎召集人葉俊榮專訪

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・2021/11/05 ・4404字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 唐獎教育基金會 委託,泛科學企劃執行。

採訪 / 泛科學編輯部、李柏翰(臺大公共衛生學系助理教授) 撰稿 / 李柏翰

一月下旬某天晴空萬里的上午,一行人在臺大法學院準備訪問唐獎法治獎的召集人——葉俊榮老師。才進校門,就遇到正在法學院霖澤館管理員寒暄聊天的葉老師。一見到我們,老師就領著大家往他的研究室方向去,順便向我們介紹法學院的歷史和遷移、周遭的植物與造景,每棵樹都有一個故事,都是自成一格的地景,再集體共同構築成一個更大的生態系,就像是遍地開花的法治工作一樣。

唐獎法治獎的設立是「勇敢且重要的決定」

身為獎項召集人,是如何看待唐獎「法治奬」這個獎項的?它與諾貝爾和平獎之間的差別是什麼?

再進一步提問:這兩個獎項之間,真的具有可比較性嗎?

唐獎基金會設立「法治獎」是一個「勇敢且十分重要的決定」,葉老師表示。法治(the rule of law)是一個極為重要的價值,在所有社會中都是不易進行的工作,但國際上以提升法治為中心,獎勵在法治領域默默耕耘貢獻者的獎項卻屈指可數,就連臺灣的中研院都還沒有法治領域的院士。

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因為缺乏先例,唐獎法治獎的評選委員會就必須思索如何樹立好的標竿,而其中最具挑戰性的工作就是「怎麼評價法治貢獻」。委員會在每一屆被提名人間的遴選、討論與辯證之中,都在思考怎麼透過頒獎來建立法治信念,並突破一般對法治較為偏狹的想像。

因此唐獎法治獎的重點,不是也不該僅著眼於,獲獎標準的公式化、被提名人的名氣、和其他的獎項一樣或不一樣、能不能成為特定的指標等等。對於一個世界上幾乎是首開先例的法治獎項而言,重點在於「我要做什麼?我想向獲獎人和全世界傳達什麼訊息?

法治獎的重點在於「想向獲獎人和全世界傳達什麼訊息?」圖/envato elements

法治獎需要具有宏觀的視野,它與法律思想的發展息息相關,但「不等於法學」,它當然也在乎促進和平對話的工作,卻也不是和平獎。葉老師提到,促進和平有很多管道跟方法,但法治具有其特殊的內涵,其規範價值的基礎「包括民主與人權,但仍然不同於民主或人權」。

葉老師再進一步表示,法治獎關照的是「各個領域的工作者,如何透過法律制度、司法方法建立並維繫人民對法律的信心與信任」,因此所謂「對法治的貢獻,須同時具有全球與在地的意義。」

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葉老師強調「這個獎是必須與社會脈絡緊密連結的」,才能展現出法治概念的動態性與延展性。法治彰顯的一種「憲政主義」(constitutionalism),有別於人治,象徵權力的公平分配,這樣的脈絡可追溯至英國十三世紀的《大憲章》(Magna Carta)及各國的「權利清單」(bill of rights)。

不為多元而多元,唐獎法治獎得獎人所彰顯的價值

唐獎目前累積四屆的法治獎得主,有憲法法院法官、國際刑事法庭檢察官、法學巨擘和非政府組織,透過這些得獎人的獲選,唐獎法治獎想傳達給外界什麼樣的訊息呢?

法治的範圍很廣,不僅確立或踐行人權保障,也制衡國家機器、保護自然環境,它不只是憲法,也包括促成財產的保護、確保刑事正義。雖然極難一言以蔽之,法治的理念是「透過法律來治理」,透過概念詮釋、立法、權利主張等方法,使人與人、人與國家的法律關係是穩定且可預測的。

透過頒獎實踐,唐獎法治獎的得獎人目前看起來相當多元,都是在法治領域中不同階段、不同場域中耕耘的工作者。葉老師強調,這裡的多元,指的是「法律方法的多元,是法治概念本身的內在多元性、開放性」,而「不是為了多元而多元」。

第四屆法治獎得主之一——「實現正義:法律、正義暨社會中心」。圖/唐獎官網

若是有實權的政府官員,其工作須顧及法律治理的權威、公平性與正當性;而公民社會團體則有自信維護人民對法律及可問責性的信心。不過,如前面所提到的,法治工作表彰了「國內社會與全球之間的連結性、不同社會之間的相互依賴性。」

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葉老師強調,這種連結性是基於一種「共在共存」的規範想像,在全球化的時代中,展現出「超越國界的憲政框架」。那些得獎人的貢獻就在於「憲法治理之擴散」,不論是有意或無意的,其一方面回應了當代民主憲政主義的普遍性,另一方面也提出因應脈絡差異性之回應。

「普世主義與相對主義彼此間並非對立、不是非黑即白的關係」,兩者之間並非密接的,而存在許多空隙——所謂「憲法空間」(constitutional spaces)——在規範普遍性與脈絡特殊性之間磨合,協商出最適合在地的法治方式。

對法治獎評選委員會的成員來說,「各種法律實踐、領域、工作內容、倡議之多元性,是不分高下、一視同仁的,都是值得鼓勵並支持的」,而這也應是法治獎所須追求的自我定位,以及對外傳遞的訊息。

選擇困難是必然?評選委員會如何建立制度並運作呢?

老師剛好提到法治貢獻這件事,評選委員會是如何摸索出運作規則、建立制度的?畢竟任何獎項評選的公信力尤其重要,一個新設的獎項,如何在法治領域建立信譽?

就如同上述所說,透過這幾屆的提名、評選和頒獎實踐的過程,委員會其實也在認識並思考著不同領域、層級的人們,是如何在自己的位置上,透過有限的權力來推廣並實踐法治的理念與理想。

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若我們回顧前四屆遴選得獎人,可以瞭解到法治獎的定位內涵。這些結果,「其實並非制式地套用特定的公式或標準而來」,而更像是「案例法式的累積相關實踐」。

每一屆的評選結果,都歸納著唐獎想傳遞的精神。圖/envato elements

葉老師表示,只要符合法治獎想傳遞的訊息,所謂「採取法律的途徑」是不受限制的。這主要是「因為全世界缺乏相關的頒獎實踐,委員會能比附援引、能參考的對象實在太少了」,所以「我們只能確立好理念和方向,先建立一個框架,再從法治的各種面向去設定範疇。」

不過,雖然在工作方式上不設限制,但不代表沒有具體的條件。畢竟這是一個超越國家疆界的獎項,遴選獲獎人的理由就會「象徵著我們如何理解法治,我們如何看待相關倡議工作、相關實踐所帶來的貢獻。」

因此,所謂「法治工作的範疇」還是應該被細緻地考慮,被提名人的具體工作應與提高司法獨立與公平、人民對法律的信任、民主制度及社會正義都具有關聯性。葉老師接著提到,「事實上,在評斷被提名人時,評選委員都至少會考慮到幾個關鍵的判斷要素。」

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首先,它們的工作對於法治理論上有創新,或在實踐上有所突破。再者,相關工作連結國內議題與國際及全球的層次,而具有全球憲政主義之意義。最後,他們在其位置上,在適當的場域中,透過適當的機會,發揮自身權力、建立法律權威,但不濫用權力,以建立公民社會對法律的信心。

如此複雜的工作,評選委員會之組成有什麼特色嗎?又,身為唐獎法治獎的召集人,覺得最困難的事是什麼?對自己或委員會的成員又有什麼期許呢?

葉老師強調,「委員會能夠順利運作,需要仰賴所有人都對法治有相當程度之理解,也必須深刻瞭解到法治獎要對外釋出的訊息。」事實上,評選委員們都是特別邀請來幫忙的,「委員們來自世界各地,以尋找不同法律場域中的量能。」

一方面是考慮到,「若由單一地區或國家的人來主導,容易導致詮釋上不正義,而不符合法治追求的精神」;另一方面,也希望評選委員能透過對於法治工作者的社會網絡和工作場域之熟悉度,「以追求更全面且客觀的評價」。

詮釋正義與全面性,「都是為了評選機制與結果的正當性」,葉老師表示。因此,「這不只是形式上代表性(representativeness)的考量,而是實質上全球連結性(connectedness)之展現。」可以想見,法治獎的審議(deliberation)是唐獎所有獎項中最激烈的。

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為了能夠找到具有區域、文化、法律系統、多元性別代表性的委員,葉老師提到,「身為召集人,平時的國際參與就很重要,這樣才能廣泛地結識到來自不同地方、領域,且對法治有深入理解之委員」,而法律人彼此間的互動串聯與相互尊重也很重要。

在評選過程中,當然每個被提名人都非常優秀且值得獎勵,也通常都有評選委員特別支持,「因此不到投票結果出爐前,結果都很難說。」葉老師也補充說,「在疫情發生前,我們都是面對面討論,通常都持續很多天,討論的過程也很精彩!」

不只肯定過去、更展望未來:願成為世界燈塔的唐獎法治獎

雖然內涵非常不同,但許多人還是常常拿唐獎法治獎跟諾貝爾和平獎相比。

在這個脈絡中,老師自己有沒有期待法治獎未來能為臺灣或世界形塑何種樣貌?帶來什麼影響?

就如同最一開始提到的,「創設法治獎,本身就是很有勇氣的一件事。」相關獎項在世界上很少見,更顯難能可貴,「它的影響範圍,不僅在於提供一個對過去的詮釋,也在為法治這個價值,找到未來的定位與方向」,葉老師語氣堅定地說著。

葉老師表示,「法治獎不僅提供了臺灣社會一個反身自省且深化國內的法治工作的機會,以樹立與中國人治的差異形象,亦能為唐獎定錨,成為促進民主的象徵。」頒獎實踐的潛移默化之下,未來這也可能成為為臺灣人拓展法治實踐、民主對話的空間。

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對臺灣而言,關於法治獎所預計達致之更深遠的影響,葉老師再補充,「必定也會加深臺灣與世界之間的連結,尤其在法治這個領域中。」

至於為唐獎定錨,葉老師也補充說,頒發法治獎本身具有一種「燈塔效應」,即「獲獎人能為全世界各地耕耘法治領域的工作者,帶來實質的鼓勵與靈感。」因此,「我們在評選所有被提名人的時候,也會考慮他們若獲獎,會對世界釋出什麼樣的訊息」,葉老師強調。

也就是說,「法治獎要考慮的,不只是成果本身,更要考量成果產出的脈絡與過程,包括研究、資源、能量、正當性等面向。」獲獎即是為了肯定過去、展望未來,而法治獎固然是為了提高法治理念和原則的能見度。從這個角度來說,「法治獎其實不像是,也應該沒有必要成為諾貝爾和平獎。」

最後,葉老師想提醒我們的是,法治是動態的,要考慮不同社會的特殊性,亦要考慮其與全球法治推廣之間的連結,因此很難成為誰的風向球。更重要的任務是,「在十年、二十年內延續,內化基金會的視野與勇氣,並能獲得國內的認同跟支持,如此法治獎的影響力始得深入臺灣社會。」

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唐獎面對當前社會發展,以中華文化數千年的涵養,從新視野與新思維注入實際的行動與思考。有感於全球化的進步與發展,在人類享受文明的豐厚果實與科技所帶來的便利之時,人類亦面臨氣候變遷、新傳染疫病、貧富差距、社會道德式微等等之考驗。 為鼓勵世人重新省思永續發展的中庸之道,尹衍樑博士於2012年12月成立唐獎,設置永續發展、生技醫藥、漢學及法治四大獎項,考究二十一世紀人類所需要的智慧,不分種族、國籍、性別及宗教,遴選出對世界具有創新實質貢獻及影響力的成就者,勉勵時代先驅者以其學說易天下,以天下為己任,共同為世界文明而努力。

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從「衛生紙」開始的環保行動:一起愛地球,從i開始
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/03 ・1604字 ・閱讀時間約 3 分鐘

你是否也曾在抽衛生紙的瞬間,心頭閃過「這會不會讓更多森林消失」的擔憂?當最後一張衛生紙用完,內心的愧疚感也油然而生……但先別急著責怪自己,事實上,使用木製品和紙張也能很永續!只要我們選對來源、支持永續木材,你的每一個購物決策,都能將對地球的影響降到最低。

二氧化碳是「植物的食物」:碳的循環旅程

樹木的主食是水與二氧化碳,它們從空氣中吸收二氧化碳,並利用這些碳元素形成枝葉與樹幹。最終這些樹木會被砍伐,切成木材或搗成紙漿,用於各種紙張與木製品的製造。

木製品在到達其使用年限後,無論是被燃燒還是自然分解,都會重新釋放出二氧化碳。不過在碳循環中,這些釋出的二氧化碳,來自於原本被樹木「吸收」的那些二氧化碳,因此並不會增加大氣中的碳總量。

只要我們持續種植新樹,碳循環就能不斷延續,二氧化碳在不同型態間流轉,而不會大量增加溫室氣體在大氣中的總量。因為具備循環再生的特性,讓木材成為相對環保的資源。

但,為了木製品而砍伐森林,真的沒問題嗎?當然會有問題!

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圖說:從吸碳到固碳的循環

砍對樹,很重要

實際上,有不少木材來自於樹木豐富的熱帶雨林。然而,熱帶雨林是無數動植物的棲息地,它們承載著地球豐富的生物多樣性。當這些森林被非法砍伐,不僅生態系統遭到破壞,還有一個嚴重的問題–黃碳,也就是那些大量儲存在落葉與土壤有機質中的碳,會因為上方森林的消失重新將碳釋放進大氣之中。這些原本是森林的土地,將從固碳變成排碳大戶。

不論是黃碳問題,還是要確保雨林珍貴的生物多樣性不被影響,經營得當的人工永續林,能將對環境的影響降到最低,是紙漿和木材的理想來源。永續林的經營者通常需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。木材反覆在同一片土地上生成,因此不用再砍伐更多的原始林。在這樣的循環經營下,我們才能不必冒著破壞原始林的風險,繼續享用木製品。

圖說:人工永續林的經營者需要注重環境保護與生態管理,確保砍下每顆樹木後,都有新的樹木接續成長。

如何確保你手中的紙張來自永續林?

如果你擔心自己無意中購買了對環境不友善的商品,而不敢下手,只要認明FSC(森林管理委員會)認證與PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。並且從森林到工廠、再到產品,流程都能被追蹤,為你把關每一張紙的生產過程合乎永續。

圖說:只要認明FSC(森林管理委員會)認證與PEFC(森林認證制度)認證標章,就能確保紙漿來源不是來自原始林。

家樂福「從 i 開始」:環境友善購物新選擇

不僅是紙張,家樂福自有品牌的產品都已經通過了環保認證,幫助消費者在日常生活中輕鬆實踐環保。選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌,這代表商品在生產過程中已經符合多項國際認證永續發展標準。

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「從 i 開始」涵蓋十大環保行動,從營養飲食、無添加物、有機產品,到生態農業、動物福利、永續漁業、減少塑料與森林保育,讓你每一項購物選擇都能與環境保護密切相關。無論是買菜、買肉,還是日常生活用品,都能透過簡單的選擇,為地球盡一份力。

圖說:選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步,你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌
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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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科學鑑定並非絕對正確?垃圾科學可能造成冤案?——《法庭上的偽科學》
商周出版_96
・2024/01/03 ・2686字 ・閱讀時間約 5 分鐘

科羅拉多州丹佛市的科羅拉多州會議中心
第六十一屆美國鑑識科學學會科學年會

司法科學可能失誤?垃圾科學害無辜的人被判有罪?

二○○九年二月十九日,美國國家科學院投下了長達三百頁的震撼彈。全世界的頭條新聞都是宣告絕對正確的鑑識神話破滅。這份後來被稱為《 NAS 報告》的《提升美國司法科學:前進之路》(Strengthening Forensic Science in the United States: A Path Forward),讓聚集在丹佛參加美國鑑識科學學會年會的鑑識社群都深受打擊。自從一九六○年代中期的山姆.謝潑德審判以來,無論是法庭或流行文化都一直認為司法科學是萬無一失的。

即使出現了錯誤定罪,也沒有削弱這個被廣泛認同的信念。二○○九年美國鑑識科學學會的「科學會議」議程就反映出對這件事不存在絲毫懷疑。在該年的五百三十六篇發表文章中,只有一篇是討論錯誤定罪,發表人是一名加拿大的辯護律師,而該科學的可靠性則完全沒有成為關注議題。1

圖/unsplash

《 NAS 報告》在一夜之間讓會議議程顯得無關緊要,彷彿是上個世代的產物。垃圾科學害得無辜的人被判有罪,這不能再怪是因為「一粒老鼠屎壞了一鍋粥」。美國國家科學院解釋因 DNA 的平反揭露了「一個令人不安的冤案數量,有些還是死刑案件,並暴露了美國常用的一些鑑定方法的嚴重侷限性」。

即使是在最高法院作成對道伯案的意見之後,糟糕的科學依然在司法制度中占據主導地位。《 NAS 報告》回顧了上個世紀如史詩般的侵權責任之爭,它導致了道伯案這個具有里程碑意義的判決。儘管彼得.胡伯的《伽利略的復仇》一書講述像「中了頭獎」的人身傷害訴訟,讓「現在已眾所周知的『垃圾科學』變得普及,並批評司法制度接受不可靠的專家證詞來支持侵權主張」,但《 NAS 報告》提到的「垃圾科學辯論」幾乎「完全忽略刑事訴訟」。2

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鑑識體制對於《 NAS 報告》反應如何?

鑑識體制中大部分是善意而不習慣接受批評的公務員,對司法科學界來說,美國國家科學院的批評是對個人的一種極大侮辱。大部分從業人員都是跟隨廣受尊敬的導師學習這一行,但現在幾乎所有鑑識行業公認的智慧都遭到駁斥:「訓練應該從學徒式的實務傳承轉向大學等級的教育,並且要根據科學上的有效原則。」該報告總結道:「我們需要的是一個新的、強大而且獨立的單位,要切斷與過去的連結,且它要有權威和資源實施新的作法,解決委員會發現、在本報告討論到的許多問題。」

圖/unsplash

美國鑑識科學學會的議場傳出了鑑識專家們抗議的悲鳴。《鑑識科學期刊》發表過大量經同儕審查的文獻,在過去六十年間,在美國鑑識科學學會的科學會議上也發表了上萬篇經評審的演講和「學術研討會」。全國法院都宣布法醫從業人員是「專家證人」。

現在來了一些統計學家,就想要說我們沒有科學? 我們不知道自己在做什麼? 問問那些教授,他們最後一次從屍體上採下帶血的指紋是什麼時候!

前 FBI 實驗室分析人員馬克斯.胡克回憶道:「每個人都快氣瘋了。」3

醫學領域也發生過類似經歷?為什麼醫學界發生改變,鑑識學界卻難以動搖?

很少人能斷然放棄長期以來的信念,無論反面的事實多麼令人信服。這就是人性,司法科學也絕對不是第一個抗拒新事實的科學領域。一九八○年代中期的醫學就是這樣,歷經了漫長而緩慢的轉變過程,才從「根據大師怎麼說」(依照該領域的領導者傳下來的智慧),轉向實證的治療方法(依據精心設計的研究做出醫學決定)。

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以「萬物的隱藏面」為主題的公共廣播節目《 Freakonomics 》做了一個〈劣藥〉(Bad Medicine)的四集報導,其中便呈現出司法科學社群對《 NAS 報告》的反應,也顯示出它和醫學界對「考科藍協作組織」(Cochrane Collaboration)的反應有著令人驚異的相似之處——考科藍組織所做的事便是對幾世紀以來的醫學文獻進行前所未見的系統性檢視。

圖/unsplash

這份一千五百頁、分成兩冊的報告於八○年代末在該領域造成轟動。如同廣播主持人史蒂芬.都伯納(Stephen Dubner)表示:「考科藍協作組織是第一個將既有醫學問題加以真正系統化、彙編和評估其最佳證據的組織。你會認為這應該得到普世的讚揚,但是就和任何行業中根深柢固的智慧(即使是很不智的智慧)一旦受到挑戰一樣,醫學界並沒有為此感到振奮。」4

考科藍協作組織的共同創辦人伊恩.查爾默斯(Iain Chalmers)爵士描述,當一群局外人告訴醫生應該如何治療病人時得到了什麼反應:「我必須說,醫學界其實對此有很大的敵意。我記得有一次,我同事要出席英國醫學會在當地的一場會議,英國醫學會基本上是叫他去說明實證醫學(evidence-based medicine)是什麼,以及這群統計學家和其他又不是醫生的人,到底跑來這個他們不該亂搞的領域胡鬧什麼。他開車出發前問我:『我應該告訴他們什麼呢?』我說:『如果是病人抱怨實證醫學的目的,我們應該認真對待這些批評。在那之前,就當這主要是既得利益者在尋找出路。』」

實證醫學成為規範作法的主要原因之一,是患者(客戶)提出了要求,最終會迫使醫學界默默地站在數據這一邊,而不是繼續服從該領域的大師。然而垃圾科學在美國刑事司法體系中的主要客戶是檢察官,他們大部分都對現狀感到滿意。

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——本文摘自《法庭上的偽科學》,2023 年 12 月,出版,未經同意請勿轉載。

註解

  1. 二○○九年美國鑑識科學學會的「科學會議」議程,瀏覽日期二○二一年七月五日,aafs.org/common/Uploaded%20files/Resources/Proceedings/2009_Proceedings.pdf。 ↩︎
  2. National Academy of Sciences, Committee on Identifying the Needs of the Forensic Sciences Community, “Strengthening Forensic Science in the United States: a Path Forward,” at 89 (2009) (NAS Report)(省略內文的引用和引述)。 ↩︎
  3. 對胡克的訪談。 ↩︎
  4. “Bad Medicine, Part I: the Story of 98.6,” Freakonomics Radio (Bad Medicine) , 瀏覽日期二○二一年七月五日,freakonomics.com/podcast/bad-medicine-part-1-storyrebroadcast/(節目文字紀錄)。 ↩︎
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