然後我第二天醒來，發現：「噢，我得到了額外的時間」——就像足球的加時賽、額外的時間。我可以隨心所欲地使用它。我不受昨天所做決定的束縛。我可以用新的視角看待那些決定。我現在所持的任何視角，都讓我能吸收那些批評和修正。我會想：「你們當然是對的。」
我不會捍衛昨天版本的我。我在白天把它們全部整合起來。所以，回答你的問題：我醒來時不只是帶著一張全新的畫布，還整合了前一天收到的所有批評和修正。
那是 20 年前的事了。我用的是一個番茄形狀的實體鬧鐘—— pomodoro ——而且總是 25 分鐘。
當我專注於某件事 24 或 25 分鐘後，我一定休息五分鐘。我非常容易過度專注。我可能鑽進兔子洞，忘了還有其他需要處理的事情，或者忘了同一個問題還有替代解法。透過每半小時抽身一次，我可以拉遠視角，說：「其實，也許我不必繼續這個。也許有另一種方法。」好處是你保持彈性。
它也保護你不受干擾。不管你收到什麼電子郵件或 LINE 訊息，大家都知道唐鳳會在時鐘的半小時整點回覆。我不會花時間盯著即時通訊軟體，等對方打字。那不是時間的有效利用，因為我不知道他們什麼時候打完。我會變成多工處理，降低我的專注力和注意力。
現在它就變得像電子郵件。即使是 LINE、Signal 或 WhatsApp，也變成我每半小時檢查一次的電子郵件。我的專注力從不被打斷。它保護我不受自己影響，也不受他人干擾。
我現在甚至不用鬧鐘了，因為它已經內化了。我會有一種感覺：「現在大概過了半小時。」我會自動退一步，檢查電子郵件之類的。
如果你正在電視上收看這個節目，電視的設計是為了在客廳裡共享。兩個、三個或四個人可以一起看。也許他們會搶遙控器，但一旦搶完，他們就擁有相同的視覺體驗。
智慧型手機不一樣。因為它是觸控螢幕，它其實只回應一個人。那個人會覺得智慧型手機是自己身體的延伸。而且因為螢幕很小，很難共享。如果我在用智慧型手機瀏覽並分享給你看，那我自己就看不到了。它非常個人主義。它不是為了共享而設計的。
更糟的是，電視通常不太亮，但智慧型手機非常非常亮。你在電視上看到的人物和你身旁的人亮度大致相同。但你手機上的人物，因為離你的眼睛那麼近，比一個只是反射光線的真人亮得多。
我通常不使用觸控螢幕。但如果我使用智慧型手機或筆記型電腦，我一定把它調成灰階。我去掉 80% 的色彩，只留一點點，這樣你永遠看起來比我螢幕上的任何東西更真實。我仍然可以用它打電話——它是電話嘛，對吧？——但我不會被它吸進去，因為它永遠不會像現實那麼明亮。
是的。色彩濾鏡是 Android 和 Apple 手機內建的功能。你可以進入設定，找到色彩濾鏡試試看。
我不確定「讓美國再次偉大」，也就是 MAGA 運動，是如你所描述的那種單一思想。我和 MAGA 運動中的很多人交談，在我看來他們是一個非常多元的社群。有些人在乎信仰、對上帝的愛和聖經的承諾。有些人在乎國內勞工階級的機會。有些人在乎家庭價值、不被全球化等等。
有一些相似之處——我們可以稱之為「家族相似性」，像維根斯坦說的——但我不認為他們當中有任何人希望只有自己陣營的那一部分才有道理。它就像一個大帳篷，大帳篷可以容納許多社群在裡面。我認為那是大多數人類運動的常態。
人們可以從不同的出發點支持同一個政策想法。我可以說：「我想保護環境，是因為聖經中的創造。上帝創造了世界，我們人類是保護上帝創造物的管家」，並支持環境行動。其他人可以說：「我們承諾要對下一代伸張正義。這是氣候正義的世代契約，我們必須採取行動。」即使他們的出發點一個是世俗的、一個是聖經的，他們實際採取的行動可能是一樣的。
多元性之美就在於此：我們把意識形態的差異看作共同創作的燃料，而不是火山爆發。AI 系統非常擅長發現轉譯——羅塞塔石碑——讓雙方都能接納對方的行動，而不必放棄自己的文化。
沒錯。人們不需要感到威脅。很多人覺得科技迫使他們去適應它。如果你想讓人們在社群媒體上聽你說話，你必須以某種特定的方式編排你的貼文來吸引注意力。如果你在頭三、四秒沒有鉤子，人們就會滑走。即使你有好的訊息，你也必須製造一個鉤子。
但那是人類在適應 AI 系統，而不是讓 AI 適應人類社群。「人在 AI 的迴路中」就像一個人類倉鼠滾輪：它轉得非常快，倉鼠必須不停地跑，但你哪裡也去不了，而且倉鼠也不是在掌控滾輪的方向。
重要的是讓 AI 處於社群的迴路中。它應該是方向盤，而不是倉鼠滾輪。
正如我提到的，如果我們全都派機器人去健身房替我們舉重，那非常危險。危險不在於機器人會摧毀健身房。危險在於我們停止鍛鍊肌肉、停止交朋友。社會的結締組織會分崩離析。那才是真正的危險。
很多人是因為學校課程而學習。最後有一場測驗或考試：你寫一篇作文或回答問題。問題在於，那就像一個不測量肌肉、只問「你能舉多重？」的健身房。
更糟的是，有些學校把學生互相比較。你可以說「我是第一名」，但下個月你就變成第二或第三名。那是一種相對的社會地位，非常不穩定，而且是零和的：如果有人進步一名，就有人退步一名。這會產生我們所謂的不當誘因。每個人都被誘導去作弊——派機器人去舉重，奪得第一名。一旦有人開始這麼做，所有人都被迫跟著做。到頭來，我們沒有從寫作文中學到東西。肌肉不再成長，因為所有的作文都是語言模型產出的。
要解決這個問題，重要的是測量肌肉和我們交到的朋友。我們可以把學生分組，測量他們真正在周遭社會創造出的正向成果和影響——一種在他們身處社會之中的實際評量，而不是在模擬環境中的個人化考試。這樣就沒有作弊的誘因。人們必須真正了解他們的隊友。AI 在隊友之間的轉譯上非常有用。我們可以讓它變成開卷式的：在做那些專案時，隨你怎麼使用 AI。
在臺灣，我們稱這為素養課綱，舊的那套則稱為識讀課綱。素養——好奇心、協作與公民關懷——是 AI 時代最重要的。
非常容易。如果你已經在和 AI 系統對話，與其問它「我為什麼要回應這個？我為什麼要回應那個？」，你可以說：「這是輸入內容。給我一頁摘要，顯示分歧所在及其根源——罕見共識之處。」就是這樣。
我每次和 AI 系統交談，它不會說：「我認為這樣。我覺得這樣。你說得太好了，百分之百正確。」它不是在試圖和我建立關係。每次我分享東西，AI 系統都給我一頁摘要，像一份小冊子，我可以拿去和大家分享。
它不是把我拉進一種諂媚、阿諛、令人上癮的合成親密感。它提供的是橋接素材，讓我可以用來連結真實的人類社群。
如果你把這變成標準做法，就非常容易。如果你使用 ChatGPT、Claude、Gemini、Grok、Sakana Fugu，你可以在自訂指令中放一個提示詞：「呈現給我一頁網頁，包含所有多元觀點，以及連結它們的橋樑——非共識之處。」那麼 AI 就成為你鍛鍊肌肉的鷹架，你不會因為自動化而失去肌肉。
疫情期間，我養成了以「生生不息，繁榮昌盛」作為結語的習慣，這在疫情期間顯得非常貼切。它是一個祝願，希望我們共享健康，也共同昌盛。
後來我想：生生不息就是永續；繁榮昌盛就是發展。所以它也是永續發展，就像 SDGs。它是一個值得追求的全球目標，因為對我來說，它象徵一種維護的心態。我們問的不是誰在贏；我們問的是誰還缺席。那是非常不同的問題。如果你在永續和維護，你就會在乎不讓任何人掉隊。所有人必須一起昌盛。
如果你只是在賽跑——AI 競賽、太空競賽之類的——你只在乎贏。按照定義，你把其他所有人拋在後面，因為你是第一名，站在最前沿。你達成了奇點，卻把其餘的人類放逐在你身後。
「生生不息，繁榮昌盛」，這個瓦肯舉手禮，提醒每個人：一起生生不息、繁榮昌盛才是重要的。
喜歡，但我其實不太看電影，因為我閱讀的速度比觀看快得多。我只有在電影像 IMAX 版《奧德賽》那樣——真的必須親身體驗的作品——才會去電影院。如果只是為了劇情，我大多用讀的。
這是個很好的問題。作為教育工作者，我們在乎學生過上蓬勃發展的人生。道家典籍《莊子》說，無用之用——不過度專精——是最大的用處，因為如果你過度專精，機器可以把那件事做得非常好。
2016 年，我是課綱委員會的一員，為臺灣下一代學生準備基礎教育。我認識的所有教育工作者都在看那場圍棋比賽：圍棋冠軍李世乭，對上訓練 AlphaGo 的臺灣電腦科學家黃士傑（Aja Huang）。雖然是 Aja 在落子，思考卻是 AlphaGo 完成的。AlphaGo 贏了大部分的棋局，只輸了一盤，並且下出了非常令人驚訝的棋步。
在遵循圍棋的嚴格規則並創造性思考以取得最高分這件事上，它甚至比最優秀的人類棋士更強。如果你從學生七歲開始，就以非常狹窄的專精訓練他們變得有用，那麼等他們 18 歲時，機器可能已經變得更強，學生可能失去他們唯一專精的那件事。那是非常糟糕的感受。他們可能會憎恨教育體系。
相反地，我們說遵循規則——義務論的規則——是倫理學的一個分支。取得高分——結果主義——是另一個分支。如果人類不再以這兩者被評判，我們還能用什麼倫理？關懷倫理和德行倫理仍然可用。
哪些事情是人類永遠會偏好由其他人類來做的？關懷、好奇心和協作。所以我們以那些公民素養來訓練學生，最終把專精留給機器。那是非常好的組合。
2022 年，許多與 OECD 相近的國家參加了 ICCS 研究，測量 14 歲學生的公民肌肉——公民知識。在參與國中，臺灣是第一名。臺灣的 14 歲學生在「覺得自己能夠共同掌舵社會」這項評量中名列榜首。但他們在 OECD 的 PISA 中仍然位居前三到前五名。他們沒有失去 STEM 的肌肉；他們獲得了新的公民肌肉。
對我來說，AGI 的意思是增強群體智慧。
在日本，人們會「讀空氣」。那意味著我不只是在讀你的臉、那個人的臉或另一個人的臉。我是在讀空氣——房間裡每一對人之間的互動。那正是 AI 應該幫助我們的地方。
與其讓每個人各自沉迷於自己的螢幕或觸控螢幕，把我們拉開，並用我所謂的高 PPM——高每分鐘極化度——污染空氣，讓誰也看不清彼此，AI 應該淨化空氣。它應該讓人們更容易確切看見他們的關係健康可以如何改善。
十年前，AI 透過極化污染了空氣。現在我認為 AI 可以反其道而行：幫助淨化空氣，確保我們都能更好地讀空氣。
謝謝 Shani，也謝謝 Jimmy 把挑戰梳理得這麼精準。
我認為我們的誤判，在於用「 競賽 」來想這件事。從運動內部看，今年很容易覺得像在盯著計分板——像正在輸掉某場競賽：讀者去了別的地方；答案由一些從不顯示你們名字的系統送出。
但當我為各個法域的領導者——也包括靈性領袖——提供建議時，我一直認為「與 AI 賽跑」、所謂的「AI 競賽」，根本是錯的框架。而且不只對我們是錯的；我對每個人都這麼說。因為賽跑意味著有終點線，而 AI 競賽的終點線叫做「 奇點 」——它的定義，恰恰是字面上超出人類理解的事物。一場連終點都無法推理的比賽，沒有人贏得了。就連衝刺最猛的實驗室，也贏不了。
不過我們喜歡談「 使命 」，因為我們是一場運動，對吧？使命不一樣：使命有里程碑。而且，使命是人們願意對齊的事物。
維基百科本來就沒有打算「贏」。我們努力的，是確保任何時刻都有很多贏家：任何人都能讀、都能改正、都能在上面繼續蓋。正因為我們拒絕去贏一場比賽，才成為今天的一切，包括語言模型，都能立足的知識底座。
所以，我們並沒有輸掉什麼瀏覽量的比賽。我會說：維基百科運動，正是「使命」之所以存在的原因。
那麼，世界現在需要這個運動做什麼？我認為，是想清楚這個使命的下一批里程碑是什麼——而且要公開地，和人們「一起」設定，而不只是「替」人們設定。
