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讓智財權凌駕實體財產權的「科技保護措施」

洪朝貴
・2014/05/14 ・2701字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 514 ・六年級

禁止列印槍枝的3D印表機
禁止列印槍枝的3D印表機

黑箱密約 TPP 裡面有個名詞:科技保護措施 (Technological Protection Measure)。 美國主張: 為了保護 “正版”、 打擊 (被混為一談的) 盜版/山寨/仿冒, 如果廠商販售給你的商品上面有一些電路/機關禁止你用這項商品來做某一些事, 那麼身為消費者的你, 就必須遵守(侵犯人權的)法律。你已購回的商品上面如果有廠商預先安置的枷鎖,而你企圖「斷開魂結、斷開鎖鏈、把枷鎖燒毀!」 那麼你就犯法了。你可以把它理解為實體物品版的遙控數位枷鎖 DRM。一旦這種(必然被破解的)技術受到法律的保護,智慧財產權將凌駕實體財產權之上,而知識分享的言論自由也將受到拑制。Princeton 電腦教授 Ed Felten 早在 2006 年就已經預言 DRM 思維會走向這條路。 (我 2009 年曾摘要)

  1. Keurig 的咖啡機, 防止對手降價搶生意, 內建認證機制, 必須是 Keurig 自家的咖啡膠囊才能泡。
  2. 雷諾新款的 Zoe 電動汽車, 車賣給你但是電池用租的, 要是沒有定時繳租金, 雷諾公司就 遙控 「喀嚓」 斷電 讓你沒辦法開車。
  3. 森精機公司所生產的高檔 CNC 車床內建 GPS 與陀螺儀。 只要一被用戶移動過位置, 就自動關機
  4. 德國公司 Armatrix 設計的 “智慧手槍” 搭配一枝手錶。 兩者都內建 RFID; 手槍必須距離手錶 10 吋以內才能發射
  5. 為了避免用戶 “不小心” 列印槍技, 有公司開發了一款 3D 印表機, 偵測到槍技零件就拒絕列印
  6. 為了避免 “盜版”, 有公司開發了一款 3D 印表機, 下載授權圖檔之後只准印一次

咖啡機跟電動汽車的例子很容易理解。這跟印表機公司不希望讓你自由填充便宜的墨水意思一樣:耗材才是長遠的賺錢之道 — 至於這類計劃報廢的設計所造成的不必要額外垃圾, 則不是廠商所關心的問題。

禁止移動的 CNC 車床完全莫名奇妙。它會不會是擴張解釋極具爭議的 geographical indications 的第一步?(原本用來保護 「臺南擔仔麵」、「新竹米粉」之類商標的機制)總之這種「功能」絕對不是從提升消費者享受/權益的思考角度出發的。

槍枝的例子,也許有些讀者會因為安全考量而認同上述兩種管制方式。但我看到的,卻是它跟電腦開機鑰匙管制、手機管制的相似性。

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今年二月初加州參議員表示:為了應付日益嚴重的手機竊案,未來將要求手機出廠時必須預設一個功能,以便手機被搶被偷之後,執法單位可以遙控毀機。(詳見我為科學月刊四月號所寫的文章:被中國媒體畫錯重點的邪惡美國政府)從資訊安全的角度來看,這種設計完全沒有任何說服力。如果失竊的問題真的很重要,那麼手機加密(整個儲存資料的檔案系統, 不是只有開機畫面)才是真正的終極安全保護措施。最值得政府做的,根本不是立法,而是通識類型的「認識加解密」資訊安全教育, 以及鼓勵廠商推出全面加密的商品。

那麼加州參議員為何要推動 「遙控毀機」 機制呢? 把手機的終極掌控權從你手中奪取過來, 才是真實的目的。 這跟 「手機不要 root 比較安全」 的迷思、 臺灣行政院先前的 「行動裝置資通安全注意事項」 謊言 或是微軟宣稱的 「放棄開機自主權比較安全」 都一樣, 企圖誘騙消費者相信 「你棄權, 就會比較安全」。 從資訊安全的角度來看, 以上一切謊言至為明顯。 真實的目的, 其實就是不希望消費者對於他手中的實體財產握有最終主控權。

回到手槍, 這也是為什麼資安專家會跳出來 解釋 這種 “智慧” 技術對安全可能弄巧成拙、 利小於弊 (Z<B)。 此外, 手槍事件又跟上述手機/電腦案例一樣, 美國一些州正在 推動立法, 要求新手槍必須配有這種 「智慧技術」。 一旦所有的槍枝都配備這種遙控枷鎖, 以後再遇到類似 美國內華達民兵起義 的事件, 政府就可以遙控讓民兵的槍枝暫時失去功能, 那麼結果就大不相同了。 順便一提, 我個人並不支持讓 「公開使用槍枝」 的行為合法化 (但是到了 3D 列印年代, 私下把玩槍枝的行為是不可能禁止的 — 除非剝奪所有人的隱私權)。 這裡要談的不是支持槍枝合法化, 而是政府可以如何透過扭曲解釋 「安全」 的法律, 在某些爭議場合下奪取公民的實體財產控制權。 於是, 一兩家廠商試圖推出這樣的產品之後, 當然立刻引發美國槍枝俱樂部的強烈抗議, 最後只能趕快 道歉下市

但就算以上無法說服你支持 「私下列印手槍」 的自由, 你也應該關心 3D 印表機普遍被 TPM 限制之後的深遠影響。 對大多數人而言, 未來最可能遭遇到的問題, 不是印表機拒印手槍零件, 而是它拒印 「受到版權保護」 的模型檔。 如果我們的世界想要享受 3D 印表技術的好處, 就必須避免它死於一個充斥著侵權訴訟律師的環境。

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不論你對上述個別案例有何看法, 以上所談的所有 「科技保護措施」, 都還有三大共同的問題。 第一, 這些用以保護廠商壟斷權的枷鎖, 最終都將被破解。 這跟 見不得人的 DRM 演算法必然會被破解 的道理一樣: 東西在消費者的手上。 其中 3D 印表機的例子還有另一個面向跟 DRM 很像: analog hole 類比漏洞 不可能完封 — 消費者總是可以用 3D 掃描器把 3D 模型掃成未受保護的模型檔, 那麼 3D 印表機就無從檢查模型是否為 「盜版」。 如果我們認同 Maker Faire (5/24,25 華山文化園區!) 這樣鼓勵大眾動手拆解與創作的文化, 那就不可能接受 「禁止消費者拆解研究自己實體財產」 那樣的法律。 第二, 支持 TPM, 就必須支持某類言論管制 (即使這些文章的作者樂意分享其 「智慧財產」)。 因為只要有少數的人破解一種 TPM, 這項知識就會廣為人知。 如果不管制這類知識的流通, 那麼 TPM 就是玩假的。 第三, 為了禁止 「破解 TPM 知識」 的傳遞, 也就必須禁止私密通訊的自由。 這個道理我已在 「避免網路管制走向拆信檢查私密通訊」 以及 「著作權跟人權只能二選一」 這兩篇文章的幾個段落當中重複提過。

上面所提的這些例子, 目前都還沒有被拿來用 TPM 法令強制執行, 但如果我是意圖遙控售後產品、 意圖壟斷市場的廠商, 那麼將會對 TPM 所賦予我的權力 (yes, I mean power, not right) 寄予厚望。 對於 TPM 的這些問題, 我們的政府會研究與回應嗎? 或者, 只要是美國老大哥在 TPP 裡面所提出的要求, 就算它 侵權甚於 SOPA 幫助財團侵犯公民權利、 甚或讓智慧財產權凌駕於實體財產權之上, 我們的政府依舊要睜眼說瞎話地告訴我們 「Z>B, 簽下去才有競爭力」 呢?

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洪朝貴
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LDL-C 正常仍中風?揭開心血管疾病的隱形殺手 L5
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/06/20 ・3659字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作,泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通,多數人會想到都市裡的壅塞車潮,但真正致命的「塞車」,其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機,主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白( Low-Density Lipoprotein,簡稱 LDL )。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色,但當 LDL 顆粒數量失控,卻會開始在血管壁上「違規堆積」,讓「生命幹道」的血管日益狹窄,進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象:即使 LDL 數值「看起來很漂亮」,心血管疾病卻依然找上門來!這究竟是怎麼一回事?沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用?

膽固醇的「好壞」之分:一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好?答案是否定的。事實上,我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(High-Density Lipoprotein,簡稱 HDL)和低密度脂蛋白( LDL )。

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想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」,負責將壞膽固醇( LDL )運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少,清不過來,垃圾便會堆積如山,最終導致血管堵塞,甚至引發心臟病或中風。

我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種:高密度脂蛋白(HDL)和低密度脂蛋白(LDL)/ 圖片來源:shutterstock

因此,過去數十年來,醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL,女性則需更高,達到 50 mg/dL( mg/dL 是健檢報告上的標準單位,代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數)。女性的標準較嚴格,是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降,需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地,LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下,以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字,實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼,為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪,會透過血液運送到全身,這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」,主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式,而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

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這些血脂對身體運作至關重要,本身並非有害物質。然而,由於脂質是油溶性的,無法直接在血液裡自由流動。因此,在血管或淋巴管裡,脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合,變成可以親近水的「脂蛋白」,才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠,製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中,低密度脂蛋白載運大量膽固醇,將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時,部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應,最終形成粥狀硬化斑塊,導致血管阻塞。因此,LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號,因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白(HDL) 則恰好相反。其組成近半為蛋白質,膽固醇比例較少,因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」,負責清除血管壁上多餘的膽固醇,並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此,HDL-C 被視為「好膽固醇」。

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為何同為脂蛋白,HDL 被稱為「好」的,而 LDL 卻是「壞」的呢?這並非簡單的貼標籤。/ 圖片來源:shutterstock

過去數十年來,醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物,如史他汀類(Statins)以及近年發展的 PCSK9 抑制劑,其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而,科學家們在臨床上發現,儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好,甚至很低,卻仍舊發生中風或心肌梗塞!難道我們對膽固醇的認知,一開始就抓錯了重點?

傳統判讀失準?LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年,美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校(UCLA)進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間,全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據,並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現,在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中,竟有高達 72.1% 的人,其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」!即使對於已有心臟病史的患者,也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

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這項研究明確指出,依照當時的指引標準,絕大多數首次心臟病發作的患者,其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著,單純依賴 LDL-C 數值,並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式,可能就像只計算路上有多少貨車,卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣,沒辦法完全揪出真正的問題根源!因此,科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」,找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」:L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。他們發現,LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷,如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

為了精準揪出 LDL 裡,誰才是最危險的分子,科學家們投入大量心力。發現 LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質,其成員有大小、密度之分,甚至帶有不同的電荷。/ 圖片來源:shutterstock

早在 1979 年,已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

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台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術,像是用一個特殊的「電荷篩子」,依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡,成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少,相對溫和;而 L5 則帶有最多負電荷,電負性最強,最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年,陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中,分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實,在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中,L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣,不僅天生帶有超強負電性,還可能與其他不同的蛋白質結合,或經過「醣基化」修飾,就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質,使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時,它並非僅僅路過,而是會直接「搞破壞」:首先,L5 會直接損傷內皮細胞,讓細胞凋亡,甚至讓血管壁的通透性增加,如同在血管壁上鑿洞。接著,L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後,血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

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然而,這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後,會堆積在血管壁上,逐漸形成硬化斑塊,使血管日益狹窄,這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂,可能引發急性血栓,直接堵死血管!若發生在供應心臟血液的冠狀動脈,就會造成心肌梗塞;若發生在腦部血管,則會導致腦中風。

L5:心血管風險評估新指標

現在,我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此,是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在,除了關注 LDL-C 的「總量」,我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」,即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念,從世界知名的德州心臟中心帶回台灣,並創辦了美商德州博藝社科技(HEART)。HEART 在台灣研發出嶄新科技,並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可,日本也正在申請中,希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說,如果您的 L5% 數值小於 2%,通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%,您就屬於高風險族群,建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時,務必提高警覺,這可能預示著心血管疾病即將發作,或已在悄悄進展中。

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對於已有心肌梗塞或中風病史的患者,定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外,糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群,以及長期吸菸者,L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代,無論是癌症還是心血管疾病的防治,都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標,而是進一步透過更精密的生物標記,例如特定的蛋白質或代謝物,來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值,或是對這項新興的健康指標感到好奇呢?

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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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如何 3D 列印不會崩壞的蛋糕?
胡中行_96
・2023/03/30 ・1892字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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「那無疑是我從沒嚐過的味道」,論文的第一兼通訊作者 Jonathan David Blutinger 回想起初期的失敗,委婉地承認:「其實不難吃,只是與眾不同。我們畢竟不是米其林大廚。」[1]所幸皇天不負苦心人,在多次修正後,美國哥倫比亞大學的團隊,終於做出原料一樣,但是不再坍塌的蛋糕,並於 2023 年 3 月的《npj 食品科學》(npj Science of Food)期刊上分享食譜。[2]

3D列 印蛋糕的失敗百態。圖/參考資料 2,Supplementary Figure 1(CC BY 4.0)

3D 列印蛋糕的食譜

研究團隊的終極目標,是希望將來任何人均能用簡單的軟體烹飪,3D 列印再雷射加熱,創造經濟、健康且美味的餐點。他們選擇的食材相當普遍,全部都從美國紐約的 Appletree Market 超商購買。[2]

材料

Skippy 花生醬、J.M. Smucker 草莓果醬、Nutella 榛果巧克力醬、Betty Crocker 糖霜、Krasdale櫻桃淋醬、拿叉子搗爛的香蕉泥;以及用食物調理機攪 2 分鐘製成的全麥餅乾糊(8 塊全麥餅乾、2 湯匙的牛油和 4 茶匙的水)。[2]

步驟

(1)冷藏材料,使其變得濃稠,以穩定結構。[2]

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(2)把各種材料灌入分別的 7 支針筒(30ml;14 gauge)。[2]

(圖/參考資料 2,Supplementary Figure 3(CC BY 4.0))

(3)將針筒裝進特製的 3D 食物印表機。[2]

(圖/參考資料 2,Supplementary Figure 2(CC BY 4.0))

(4)把壓克力餐盤擺在 3D 印表機下,盛接針筒擠出的條狀物。其直徑約 1.5 毫米,會逐漸累積出蛋糕的半成品。[2]

(5)論文有寫到運用藍光和紅外線,為蛋糕加熱。不過,實驗方法的段落,僅提及 3D 印表機附設的藍光雷射二極體(blue laser diode),也就是下圖中黑色的長方體。[2]

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圖/參考資料 2,Supplementary Figure 4(Left;CC BY 4.0)
3D 列印蛋糕從失敗到成功的各個版本。影/參考資料 2,Supplementary Video 1(CC BY 4.0)

從上面的影片,可見早期幾個版本的蛋糕,非常容易崩垮。[2]研究團隊於是依據物質受力變形時,展現的黏性和彈性特質,即黏彈性(viscoelasticity),將食材分為「結構」與「填料」兩類,並在軟體中改變設計:[2, 3]用結構性強的全麥餅乾糊,作為蛋糕各層的形狀基礎,又以花生醬和榛果巧克力醬輔助支撐,再填入其他相對柔軟的原料。最後,他們調整 3D 印表機的針筒高度,並減緩列印的速度。如此擠出來的流體,尾端便不會蜷曲。能避免繩捲效應(coiling effect或rope-coil effect),破壞蛋糕表面的平整。要不然有時會出現本文開頭的圖組中,最末一塊蛋糕那種毛躁的外貌。[2]

a. 列印成功的蛋糕;b. 切開看內餡;c. 蛋糕設計;d. (1)全麥餅乾糊、(2)花生醬、(3)草莓果醬、(4)榛果巧克力醬、(5)香蕉泥、(6)櫻桃淋醬和(7)糖霜。圖/參考資料 2,Figure 1(CC BY 4.0)

3D 列印食品的推廣

目前 3D 列印食物尚未普及,此蛋糕的成形有如曇花一現。這一方面是基於科技新穎,懂得操作的人還少;另方面則因為這種印表機索價不菲,不是誰都玩得起。如果要商業化,研究團隊認為得採取 Gillette 刮鬍刀和 Nespresso 咖啡機的經營模式:壓低主要產品本身的價格,後續再從耗材獲利。換句話說,廠商賣出廉價的 3D 食物印表機,之後消費者就會以零買或長期訂購的模式,購買列印用的食譜和食物匣。食物匣的內容物,發展空間多元。除了碎肉和花生醬等泥狀物;也能推出醬油、橄欖油等液體;食鹽與胡椒之類的顆粒;還有百里香或香芹這類碎片等,任何可食用的東西。[2]

此外,在薄利多銷和產品開發的同時,也要提升大眾的接受度。偏好天然食材,或是不信任食品產業,都是對 3D 食物列印存有疑慮的原因。研究團隊提出的解方,是宣傳它的好處,例如:精準調配營養,不浪費材料;降低能源耗損;以及客製化的食譜等。[2]當然,似乎也就避而不談犧牲纖維質,以求列印順暢等問題。[1]總之,他們描繪出科技烹飪的美好願景,並且排除萬難,要讓飲食邁向全新時代。倘若有天上述的市場成熟,產品賣相比論文中的蛋糕誘人,您會願意品嚐嗎?

  

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致謝

特別感謝許凱勝先生協助確認技術細節。

  1. Sample I. (22 MAR 2023) ‘Have your cake and print it: the 3D culinary revolution is coming’. The Guardian.
  2. Blutinger, J.D., Cooper, C.C., Karthik, S. et al. (2023) ‘The future of software-controlled cooking’. npj Science of Food, 7, 6.
  3. Gan H, LAM Y. (2008). ‘Viscoelasticity’. In: Li, D. (eds) Encyclopedia of Microfluidics and Nanofluidics. Springer, Boston, MA.
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