《多元宇宙》提出一個簡單主張：民主生活中的衝突不是瑕疵，而是能量來源。真正的任務，是打造一臺地熱引擎，把衝突的熱轉化為共同創造的能量，而不是把每一次分歧都當成必須逃離的火山爆發。
奇點，因為奇點就是終極的自上而下。
當然。Caroline Green 主持牛津大學 AI 倫理研究所的 Accelerator Fellowship。就在這集播出的那一週，我們會在牛津 Rhodes House 舉行的仁工智慧會議上，發表完整框架。
牛津至少從 2004 年起，就以清楚闡述 AI 的風險而聞名。Nick Bostrom 的《Superintelligence》替今天的很多詞彙打下基礎：超級智慧、奇點、單一體、起飛，等等。下一個順理成章的問題就是：既然我們已經理解機器取代人類工作、能動性與意義的危險，那我們要怎麼辦？這正是我們正在做的事。
我們在 2016 年為了 2019 年的 12 年國教課綱做準備時，在臺灣就長時間討論過這個問題。
沒錯。大約就在那時，AlphaGo 跟李世乭對弈，還下出了著名的第 37 手。那讓所有人都很震撼。圍棋有非常清楚的規則與客觀分數，但最好的真人選手已經開始打不過機器了。
這件事讓教育者看得很清楚。如果一個七歲小孩進學校，主要是學習怎麼守規則、怎麼考好標準化測驗，那等這孩子 18 歲的時候，機器早就會把這些事情做得更好。教育不能只是訓練人去模仿機器。
因此，我們最後歸納出三種無法被自動化的人類內在美德：
好奇（自發） ：探索新關係的自主性。 協作（互動） ：跨越差異一起工作的能力。 公民關懷（共好） ：對公共利益的承諾。
這些都是關係式的美德。無論機器人變得多厲害，它們都不可能取代好奇、協作或公民關懷。所以「AI 會不會奪走人類的意義？」是錯誤的命題。正確的問題是：「AI 會不會逼我活得像機器，還是它能幫助我變得更好奇、更能協作，也更關懷公眾？」
合成親密。人們和螢幕之間形成的依附，我認為是今天很多混亂、極化與憤怒的根源。
像手機成癮，或者更廣義的觸控螢幕成癮。去極化，從我們開始把真實的人與人的連結，放得比對像素的虛擬依附更重要的那一刻開始。
我有個小撇步：我把所有螢幕都調成灰階。在筆電和手機上，我都用無障礙設定把大部分顏色拿掉，只剩大約 20%。真人立刻就比螢幕看起來更鮮明，而我也睡得好很多。重點不只是說「少滑一點，多睡一點」，而是建立一些習慣，把注意力拉回現實。
當人們在網路上變得憤怒，往往是寄生型 AI 的直接產物：推薦引擎辨識出我們的差異，然後把它們放大。所以我們應該去找那些獎勵重疊、而不是獎勵憤怒的平台。
例如，我現在和 X，也就是前 Twitter，一起做 Collaborative Notes。當一則貼文開始大量傳播、但缺乏脈絡時，像 Grok 這樣的 AI 智慧體可以幫忙起草橋接式註解，讓來自不同意識形態的人都能接受。這樣一來，每次爭議就不必變成更深的裂痕，系統反而可以幫忙搭出一座療癒的橋。任何人都可以加入 Collaborative Notes 的陪審團，這就像一個持續運作的對齊大會，也像一個持續運作的仁工智慧。
可以啊，我也在 Truth Social 上。其實我也和猶他州的 Project Liberty Institute 合作過一部法律，會在今年 7 月生效。那部法律規定，如果有人想從 X 搬到 Truth Social 或 Bluesky，舊網路必須繼續把新的追蹤者、回覆和互動轉送到新網路。這就是社交可攜性，就像你更換電信業者時的門號可攜一樣。這會逼平台用更好的服務去競爭，向上競爭，而不是往下競爭到腦幹底部。
臺灣已經原型化仁工智慧超過十年了。特別有意義的是，我們是在 3 月 18 日錄音，也就是 2014 年太陽花運動的週年。那三週的佔領期間，有五十萬人上街，還有更多人在網路上參與。我們證明了多元共創是可行的：對《兩岸服務貿易協議》有強烈感受的人，仍然可以把這些感受轉化為一套清楚的訴求。當時王金平院長只說了一句：「民眾的想法比較好。我們就採納吧。」
臺灣是第一個在大規模場景下原型化廣泛傾聽的地方。現在，我們正把這些方法在世界各地交叉播種，為了攜手解放未來。
下次見。少滑手機，多睡一點。
你說《AI 基本法》？
你在講的是《Digital Omnibus》草案？
它想要做的是整合。原本有一個《Free Flow of Non-Personal Data Regulation》，大概可以稱作「非個資數據自由流通規則」，另外還有《Data Governance Act》、《Open Data Directive》，這幾個現在是往整合的方向走，整併進重構後的《Data Act》。
其中跟個資比較有關的部分，例如 cookie 的一些規則，和《GDPR》對齊；高風險 AI 義務的適用時間點跟支援工具，則是跟《AI Act》對齊。所以它是好幾源頭在整合。
但是它有要把基本權利、資料保護、安全跟公平性這些支柱拿掉嗎？
因為《AI Act》在剛開始寫的時候還沒有生成式 AI。那他們當時所想的高風險，不管是偏差的風險，反正大家都知道那些風險，那個都是在我們所謂的 narrow AI，就是窄的 AI 的那個情況。
那生成式的特點就是說，你設定它的時候，你根本不需要預期它的使用方式，也就是說你可以在完全不知道自己要幹嘛的情況下，就訓練一個大型模型。那這個情況下，當然有些它的用途會是高風險的，這個大概是避免不了，就算你一開始沒有想到高風險的用途，它現在都可以做高風險的用途。
所以後來他們在《AI Act》最後那一段時間，剛好 ChatGPT 出來的時候，去做了很多最後一刻的調整。那當然當時很難預測到後面——特別是開放式模型等等的這些發展。所以它那些調整一開始的配套，可能不一定非常容易適用。所以現在過了兩三年，大家對於大模型能做什麼、不能做什麼，大概都很清楚了，所以他們會需要把它明確化。
明確化也會讓法遵變容易，但我還沒有聽說它要把權利保障的支柱放棄掉。
或許是本來它的指令裡面導致沒有辦法法遵的，這些把它明確化了？
但是它如果本來就沒有辦法執行法遵，那這樣子的話它本來權利保障也很難說是高的，而是這件事本來你就沒有去做的確定性——不是在有保障的情況下確定能做，是你本來會覺得可能不能做。
那現在它是把它設定到一個「好，那你這樣子算是可以做，我們以前沒想到這樣也能保障權利，但是現在可以做」。那這樣的話，當然還是要在保障權利的情況下做。
至於如果說因為法遵難以執行，所以不如乾脆都不要做，這樣對基本權保障程度最高，那好像也有點奇怪。
你說我們還沒有完成，指的是《個資會組織法》還沒有運作，還是什麼？
等一下，哪兩邊衝突？
你現在是不是在說：有一派主張要把《AI 基本法》裡面加上更多基本權保護，甚至包含法遵義務、罰則等等？雖然它名字叫基本法，一般不太會把罰則放進去，但確實有人想放？這是一邊。
那另一邊是說，也有人認為應該先等歐盟做到一個程度再來做。我們自己先顧本培元，先把個資會什麼東西弄好。但這兩個不衝突啊。你可以一面把個資會弄好，一面把基本權保障加上去，因為個資會是執行它的單位，不是嗎？
我不確定你引的是哪一條，因為你引的那個條號，第 22 條——
條號應該跳過了？
21 條是產業自願共享資料給政府的機制。
那是鼓勵產業間合作。
那個是後面一題，我們先回到你這裡。
你的意思是，有些人認為說應該先在《AI 基本法》加上基本權保障——還是在《個資法》加上基本權保障？
然後再來動《資創條例》？
然後有些人認為說，把《個資會組織法》弄好了、施行了，才可以做《資創條例》？
這我理解。可是這個到底跟《AI 基本法》有什麼關係？因為你一直在《AI 基本法》架構上談，所以我就越聽越模糊。因為《AI 基本法》以我的理解是沒有罰則的。
那然後以我的理解，你說要把基本權加以保護，是要按照基本法的意旨，去立別的法或修別的法去達成的。我剛剛聽到的是說，有人認為應該在《AI 基本法》裡面加上更多的基本權保護——
然後再依此立罰則，或者是修各子法等等——
對。那但是，《AI 基本法》即使不改，你也可以立罰則，可以去改《資創條例》等等。就是說為什麼一定要先改《AI 基本法》？我一直沒有聽懂這一點。
你在一個條例裡面立罰則，那個條例本身仍然是法律位階。法律保留的意思是應該三讀通過、立法制定嘛。但條例也是法律位階啊。
我不認為是這樣子。我沒有聽說過基本法除了名字叫「基本法」之外，它還有類似憲法的功能。我沒有聽說哪一個法學者這樣講的。
