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心智障礙與刑事責任之謎(三):當法律文本與心理/精神醫學交錯

黃 致豪
・2016/03/05 ・2928字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 719 ・十二年級

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本文為系列文章,上一篇為 心智障礙與刑事責任之謎(二):責任能力之謎—刑法第十九條的構成與內涵

那麼,作為法庭專家的鑑定人,依法受到囑託所必須針對刑事責任能力存否的「生理原因」,亦即上述公式中的要件 B,其判斷的內容為何?

事實上此即為修法理由所稱「…以有無精神障礙或其他心智缺陷為準」之內涵,亦即:針對精神障礙或其他心智缺陷的存否提出專業診斷(diagnosis)(即刑事訴訟法第 206 條「鑑定之結果」),並說明診斷形成(formulation of diagnosis)之過程與憑據(刑訴法第206條「鑑定之經過」)[1]

問題在於:何謂「精神障礙」?什麼又是「其他心智缺陷」?

依據目前臨床心理病理與精神醫學界一般較常採用為診斷基準的 Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorder, 5th Edition(中文名「精神疾病診斷與統計手冊第五版」,一般稱 DSM-5)[2]的基礎分類方式,目前的精神疾病概念上大致包括了有:神經發育障礙、思覺失調症光譜與其他精神病性疾患、雙極性以及相關疾患、憂鬱性疾患、焦慮性疾患、強迫症與相關疾患、創傷及壓力相關疾患、解離性疾患、軀體性症狀與相關疾患、餵食或飲食疾患、排泄疾患、睡眠–覺醒疾患、性功能障礙、性別焦慮/性別煩躁不安、干擾性/衝動控制相關疾患、物質濫用相關與成癮性疾患、神經認知疾患、人格疾患與其他心智障礙等[3]。基本上仍涵蓋了過去臨床上常見的所有精神症狀與疾患。問題在於:此一診斷準則係專門為了臨床心理學與精神醫學專業人員所設計與調整,對於解答法律上有關「精神障礙」與「其他心智缺陷」之概念定義與分野,並無直接助益。

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圖/torange.biz
圖/torange.biz

不過,回過頭來說,有鑒於刑法上所謂「精神障礙」與「其他心智缺陷」的法律語言設置目的,原本就是為了針對行為人的狀況進行適切的刑事責任個案判斷,並非為了配合精神醫學或臨床心理學的診斷(事實上精神醫學與臨床心理學的診斷準則也很常變動或調整,因此以法律語彙刻意加以配合並無實際的意義),因此適切的探究方式仍應先回歸修法理由所揭櫫的修正意旨與目的,再由此出發,搭配 DSM-5 或相類之國際通用準則分類,來加以判斷。

就上述部分,刑法第十九條的修法理由所舉相對應例子為:「行為人不能辨識其行為違法之能力或辨識之能力顯著減低之情形,例如,重度智障者,對於殺人行為完全無法明瞭或難以明瞭其係法所禁止;行為人依其辨識違法而行為之能力欠缺或顯著減低之情形,例如,患有被害妄想症之行為人,雖知殺人為法所不許,但因被害妄想,而無法控制或難以控制而殺害被害人。」

由上述可得知:立法者針對辨識能力之喪失或減損相關判斷,當年所使用之概念「重度智障」係在 DSM-IV-TR 之分類,其現代之對應疾患則係以類似現今 DSM-5 歸在神經發育障礙(Neurodevelopmental Disorder)當中的「智力發展障礙」(intellectual disability)或「智力發育疾患」(intellectual developmental disorder)等,對於智力或相類認知能力有所損害或發展不足之疾患或症狀為主。

而此類在精神醫學上對於智力或相類認知能力有所損害或發展不足之疾病,對應到刑事法上的概念則係足以減損或喪失「辨識能力」之精神症狀。此處所指的「辨識能力」,在刑法的脈絡下,亦即行為人對自己之行為在刑法上的意義、性質、作用與後果等的分辨與識別能力。具體而言,則可說是行為人對自身行為對錯、是否觸犯刑法、危害社會、是否意識到行為動機、要達成之目的,為實施目的而準備或採取手段之法律意義,是否預見行為後果,是否理解犯罪性質等能力之綜合呈現[4]

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相對於上開足以減損辨識能力的精神症狀,立法者針對足以令行為人減損或喪失控制能力的病症,則是舉出被害妄想為例。而當年在 DSM-IV-TR 脈絡下所謂的被害妄想(persecutory delusion)症狀,在現今 DSM-5 的光譜性分類當中,則可能散見於思覺失調症的妄想症狀、重度神經認知疾患(包含失智症 dementia 與譫妄 delirium)的妄想症狀、妄想性疾患(delusional disorder)的妄想症狀,以及因物質、藥物濫用或其他醫療狀況所造成的妄想症狀等。

至於在法律上的控制能力概念,則是指行為人具備選擇自己實施或者不實施刑法規範所禁止與制裁的能力。具體而言包含了社會性與生活功能受損的程度、自知力、自我保護能力、以及過往的行為方式是否與行為過程一致等[5]

換言之,立法者所指足以讓行為人減損或喪失控制能力的病症,對應於臨床心理與精神醫學概念,乃是指能夠讓行為人知覺(perceptual)能力與現實控制感(reality testing)喪失、減損、扭曲或固著(fixated)的相關精神病症。

綜合整理上述所論,立法理由於刑法第十九條所指之「辨識能力」與「控制能力」:前者在法概念上涉及違法性認識的議題,在臨床心理與精神醫學上則對應到可能對於智力或相類認知能力有所損害或發展不足之疾病症狀。後者在法律層面涉及利用認知結果有效控制其行為之能力以及是否無期待可能性之議題,在心理與精神醫學領域則可對照到能讓行為人知覺能力與現實控制感喪失、減損、扭曲或固著的相關精神病性症狀等。

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從以上綜合法律與精神醫學觀點所得出有關法律上「辨識能力」與「控制能力」和相互呼應的精神醫學疾患觀念之後,等於針對刑法第十九條交由法院判斷刑事責任能力二元要素當中的「心理結果」已經有了可使法律與精神醫學雙方語言相互對照、溝通之基礎。此時再來回頭檢視刑法第十九條所定的「精神障礙」「或其他心智缺陷」,有鑒於立法者明認應從二元要素當中「生理原因」的角度搭配鑑定人(臨床心理或醫學專家)的專業,給予最大的判斷空間之故,因而應該認為此處的「精神障礙或其他心智缺陷」不得限於單純的「精神病性症狀」或「智力發展障礙」,尚應包含其他由鑑定人依據臨床診斷基準所提出的疾患、缺陷、障礙或症狀;例如嚴重的人格障礙,便不應自始由司法機關以不符合「經裳障礙或其他心智缺陷」之定義為由,將之排除在外而不予考慮。

 

註解

[1] 至於針對鑑定結果與經過加以詳細探究之諸項細節,以及傳喚鑑定人到庭之各項交互詰問準備,自應依據臨床精神醫學與相關行為科學實務,配合刑事訴訟法有關鑑定人與鑑定之各項規定等,分就鑑定之法定要件、形式要件與實質要件等三方面,針對鑑定意見之證據能力以及證據力以書狀或詰問之型態於法庭加以指摘探究。由我國辦理死刑案件辯護有相關經驗之律師與筆者合著之「與死刑拔河—死刑案件的辯護經驗與建議」一書中(預定 2015 年底出版),由筆者所執筆的第六章「司法行為科學與鑑定」與第七章「司法心理鑑定」就此鑑定相關部分有較為詳細的論述。

[2] 本手冊的最新(亦即第五)版(DSM-5),自美國精神醫學會 American Psychiatry Association 於 2013 年 5 月出版以來,截至目前尚無中文譯本,僅有屬於暫譯性質的簡易版中文診斷準則。但由於 DSM-5 與 DSM 的第四文本修訂版(DSM-IV-TR)之間所使用的臨床診斷分類概念與標準有相當的變動(例如在診斷基準上針對精神疾病採行光譜 spectrum 的概念,而比較不採 category 類別的概念),因此精神醫學界基本上診斷均以最新版的 DSM-5 為基準,以求取臨床診斷的一致性。

[3] Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th Ed., p. xiii; American Psychiatric Association (2013).

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[4] 司法精神醫學手冊,第七章「常見各種精神鑑定需回應之問題」,第 119 頁,周煌智等著;台灣精神醫學會(2014)。

[5] 司法精神醫學:刑事法學與精神醫學之整合,張麗卿著。元照出版社(2011)

本文為系列文章,下一篇為 心智障礙與刑事責任之謎(四):精神病性疾患的代表型—思覺失調症

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黃 致豪
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執業律師;司法行為科學研究者

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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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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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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【從中國經典認識大腦系列】「風聲鶴唳,草木皆兵」——戰爭與創傷壓力造成的精神傷害
YTC_96
・2023/11/24 ・3921字 ・閱讀時間約 8 分鐘

「風聲鶴唳」、「草木皆兵」可能與創傷後壓力症候群有關?圖/GIPHY

「風聲鶴唳,草木皆兵」形容疑神疑鬼、驚恐不安,典故來自歷史上著名的「肥水之戰」。當時的慘烈狀況,前秦苻堅甚至可能出現與戰爭有關的創傷後壓力症候群 PTSD 的症狀。

根據《晉書·卷一一四.苻堅載記下》和《晉書.卷七九.謝安列傳》的記載,東晉時期野心勃勃的前秦苻堅意圖征服中原,東晉太元八年(前秦建元十九年)(西元 383 年),他率領龐大的八十萬大軍逼近肥水,準備進攻東晉。

東晉派出大將謝玄和謝石帶領八萬精兵抵抗。苻堅錯誤地認為東晉兵力不足,自以為佔有優勢,計劃迅速擊敗晉軍。然而未料到謝玄巧妙運用奇襲戰術,使苻堅損失了許多重要將領和士兵。

在肥水戰前,苻堅登上壽陽城觀察晉軍的情勢,卻發現晉軍部隊整齊有序,士氣高昂,戰鬥力十分強大。他遙望八公山,發現山上長滿無數草木,隨著風吹過,那些草木地晃動就像無數士兵在移動,於是他轉身對弟弟苻融說:「你看那山上,還有那麼多實力強大的軍隊,誰說晉軍很少呢?」這顯示出他內心的憂慮和恐慌,也是「草木皆兵」的由來。

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後來苻堅的軍隊在淝水一戰中遭受重大失敗,苻融壯烈戰死;苻堅本人中箭受傷,只能率領殘兵拼命逃回北方。當他們逃亡的過程中,只要聽到風聲呼嘯、飛鶴的鳴叫聲,他們都以為晉軍仍然緊追不捨,他們日夜奔逃,飢寒交迫。然而,當他們最終回到北方時,龐大的百萬大軍已經損失了七八成。逃亡的過程他們疑神疑鬼,恐懼不安,也是成語「風聲鶴唳」的由來。

看不見的敵人——戰爭壓力造成的心理創傷

我們對於 PTSD 的了解,是建立在數百萬歸來士兵們的真實體驗。圖/GIPHY

我們對於 PTSD 的了解,並非一朝一夕就在醫學上產生了共識,從誤解到了解,是數百萬歸來士兵們的真實體驗。

1914 年,第一次世界大戰發生的早期, 英國遠征軍(British Expeditionary Force)發現多達 10% 的英國軍官和 4% 的士兵在戰鬥後出現一些醫學上的症狀,包括耳鳴、健忘症、頭痛、頭暈、震顫和對噪音過敏,甚至有人表現出恐慌、恐懼、逃跑,或是嚴重到無法思考推理、睡眠、行走或說話。由於這些症狀和腦部神經直接受傷類似,當時被認為是一種因中樞神經受傷而導致的精神疾病,但奇怪的是那些士兵們的頭部其實並未發現任何的外傷。

1915 年,英國醫生查爾斯·邁爾斯(Charles Myers)首次在醫學期刊柳葉刀(The Lancet)使用「彈震症」(shellshock)一詞,用來形容因為爆震衝擊而造成生理以及心理受損的士兵。

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第二次世界大戰( 1939 年至 1945 年)後,隨著對士兵出現的壓力症狀有很多的認識,醫師的診斷上開始使用戰鬥反應壓力(Combat Stress Reaction (CSR))取代彈震症。雖然比起彈震症有了更多的了解,但醫學界們對於該症狀的出現仍不清楚。

1955 年,越戰爆發,美國總共派出 270 萬人前往越南作戰,最後高達 70 萬人需要某種形式的心理治療。

美國海軍陸戰隊列兵西奧多・J・米勒(Theodore J. Miller)表現出「千碼凝視」(thousand-yard stare),是「戰鬥反應壓力」的常見表現,包含注意力不集中、沮喪和疲倦的凝視。圖/Wikipedia

戰爭後的第二次創傷

創傷後壓力症候群 PTSD 被發現以前,已遭受精神創傷的士兵們可能需要面對社會歧視所造成的二次傷害。當時由於對彈震症的成因了解極少,有士兵因此被指控逃兵以及懦弱被送上軍事法庭,甚至因此被處決。越戰後雖然試圖重新融入社區的遭受創傷的退伍軍人數量相當驚人,但他們既無法獲得適當的治療,也無法從退伍軍人管理局獲得殘疾撫卹金,導致美國產生極大的家庭以及社會問題,也催生許多描述退伍士兵因戰爭創傷導致無法正常回歸社會的經典影視作品,如電影《越戰獵鹿人 The Deer Hunter 》(1978),以及《第一滴血 First Blood 》(1982)。

電影《第一滴血 》的藍波是有 PTSD 的越戰退伍士兵,在重返社會時遭受不合理待遇。圖/imdb

創傷後壓力症候群 PTSD

在 1970 年代,臨床上醫師開始使用創傷後壓力症候群(posttraumatic stress disorder),簡稱 PTSD 一詞來診斷越戰回來的退伍軍人出現的症狀。一直到 1980 年代,美國精神學會(American Psychiatric Association)才將 PTSD 納入精神疾病診斷與統計手冊(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Third Edition (DSM-III))。雖然 PTSD 被正式承認為精神疾病,但診斷上仍面臨許多挑戰。最大的困難就是 PTSD 的症狀與太多的精神疾病相似,如強迫症(Obsessive Compulsive Disorder)和廣泛性焦慮症(Generalized Anxiety Disorder)。這也使得 PTSD 的歸類和診斷需要不斷的精進修正,在 DSM-IV 時 PTSD 歸類在焦慮症(Anxiety Disorder)的範疇,但在最新版本的 DSM-V,PTSD 已經和焦慮症分開來,有著自己的分類——創傷及壓力相關疾患(Trauma- and Stressor-related Disorders)。這也有助於醫界以及學界提高對 PTSD 的重視,能更了解 PTSD 對神經的影響以及治療方式。

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中醫如何治療受戰爭創傷的軍人

根據《晉書.卷一一四.苻堅載記下》和《晉書.卷七九.謝安列傳》的描述,苻堅和許多他隊伍中的士兵已經出現 PTSD 的症狀,但西方國家一直到西元 1970 年代才對 PTSD 有更多醫學上的見解,那究竟古代中國是如何治療那些精神上受到創傷的軍人們呢?

中國傳統醫學的奠基之作,也是現存最早的中醫理論經典著作——《黃帝內經》,成書於戰國至秦漢時期,並在東漢至隋唐時期經過多次的修訂和補充。PTSD 出現的症狀,可能接近中醫所說的「驚悸」、「健忘」、「情志病」的範疇。在《黃帝內經》中《素問》的《舉痛論》就記載「百病生於氣也,怒則氣上,喜則氣緩,悲則氣消,恐則氣下,寒則氣收,炅則氣泄,驚則氣亂,勞則氣耗,思則氣結」,說明人的七情(喜、怒、憂、思、悲、恐、驚)傷人先造成氣的變化﹐然後才有各式疾病的產生。七情分別屬於五臟(心、肝、脾、肺、腎),以喜、怒、思、悲、恐為代表,稱為五志。五志與五臟的對應關係為心志為喜,肝志為怒,脾志為思,肺志為憂(悲),腎志為恐,所以說怒傷肝、思傷脾、喜傷心、憂傷肺、恐傷腎。

雖然 PTSD 涵蓋中醫許多症狀的描述,但古代中國並未有明確文獻指出治療的方式,透過現代醫學診斷以及中醫的結合,有研究認為 PTSD 最可能是熱、火或體虛引起的心神失調;肝氣鬱結;及腎虛。次要的模式是長期肝氣鬱結(肝主脾胃、肝火、痰火、痰濕和心火)以及心、腎和脾器官系統體質缺陷的結果(Sinclair-Lian et al., 2006)。如此治療上就可以根據中醫師的評估來進行各臟器的調節。

結論

我們無法透過經典文學和改編真實事件的影視作品,就完全理解親臨戰場帶來的創傷。圖/pixabay

我們能從許多經典文學和改編真實歷史事件的影視作品認識到戰爭的殘酷,但這遠遠比不上親身面臨戰場上的恐怖和帶來的創傷。戰爭奪取無數人的性命,存活者面臨的巨大的壓力也將改變一個人的一生。

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參考文獻

YTC_96
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從大學部到博士班,在神經科學界打滾超過十年,研究過果蠅、小鼠以及大鼠。在美國取得神經科學博士學位之後,決定先沉澱思考未來的下一步。現在於加勒比海擔任志工進行精神健康知識以及大腦科學教育推廣。有任何問題,歡迎來信討論 ytc329@gmail.com。