另外一個是電子化政府其實是非常好的，就是說我們在推開放資料政策的時候，有一個主要陳述說只要建置費用不到新臺幣5,000萬的系統，所有的資料都必須是開放資料，但是當然我們就是對隱私或者是個人資訊會把關，然後每一個部會都有他的資料開放諮詢小組。在這一個前提底下，當然一方面我們在國際資料排名是世界第一，意思是最基本的民生資料等等都有，但是最重要的一件事是表示我們所有的公務資料庫是準備好的structured data，並不需要靠人工去做等等，所以就是說我們在電子化政府的internal process是ready的。
但是同樣的問題是開放資料都擺在那邊，但是有沒有人去用，以及社會現在想要討論某個重大議題，想要evidence時候，我們目前就需要很好的data journalist，又再配上一些investigate journalist，再配上一些研究團隊跟科學家，可能才會在這一個拼圖裡面拼出一個故事，我覺得政府不能說我資料都丟在那就好了，但因為事實上是要到十五、十六個proto，然後將全部piece在一起，才能做出報導，這個仍然我們說time to report，實在還是太長了。
所以我覺得我接下來想要做的事情是，因為我自己進入政府是一個很特殊的狀況，我只做開放政府，這個是我最主要的一個業務，而且我是嘗試極端透明，包含我現在的講話，十天之內一定都會有逐字稿或錄音、錄影上網，因為這樣的關係，所以我就不能接觸到任何密件，或者任何國家的機密。也因為這樣子，所以我從很多角度來看，我就是一個幫大家做investigate journalism的人進了政府，幫大家去關心大家關心的話題。如果大家關心，好比像說我知道韓國對電子競技非常熱衷，臺灣也有很多喜歡電子競技的朋友，但是在臺灣一直沒有一個主管機關，教育跟兵役一直沒有辦法解決，這一部分韓國領先我們六、七年，所以在這個情況之下，我們一進來就協調教育部、文化部、內政部役政署的這一些朋友，對於電子競技到底是什麼，誰要主管、怎麼定義這一些東西，只開了三次會我們就做出了明確的結論，然後就往前走。
我覺得關鍵就是說，因為我們是連協調的過程都轉譯，所以我們第一次開會列出幾個爭點並公開，第一個來開會的長官，他的承辦其實就可以看得到長官到底講的是什麼，而不是最後的結論或者指示，所以承辦就可以provide rich information給他的長官。
另外一個部分是電競的stakeholder，這一些選手可以用自己個人的經驗，因為以前都是要等一些協會的代表或者是一些公會的代表幫他們說話，可是因為我們現在逐字稿都放在網路上，我又有一個任何人可以問我問題的wiselike的平台，所以第一次放出去之後，就有一個電競選手叫做「龜王」，這一位選手就用Google Docs寫了很長自己的故事，然後去說這一個逐字稿哪一個部分從他看起來怎麼解決、有什麼問題，這個東西再加上網路上面的意見，就變成第二次會議的參考資料，我們就具體解決，所以到第三次就完全解決了，這個就是collective intelligence 。我們的政府E化程度，我覺得就是系統已經準備好了，可是如何去靈活運用，這個是我可以示範的。
這個是非常好的問題，現在行政院是三個主要院中最後引進這一種逐字紀錄的，完全radical transparency，立法院在這一個會期他們把自己做成radical transparency，我們之前在朝野協商或者在一些特定的委員會的時候，其實並沒有全程錄影公開，但是這個會期他們全部變成全程錄影公開，所以說應該是說這一個會期立法院終於跟上。當然司法院本來就是公開，這個是沒有問題，因為裁判大家要信任，判決書一定要公開。
行政院我們雖然落後立法院一點點，但是我們正在已經跟立法院一樣聽打的人員，做caption或者是做stenography的這些朋友，在引入這一些朋友之後，就像你剛才說的，部會才會覺得這個成本是affordable，不然每一次都要靠部會自己的承辦聽錄音、打字，那個是不可能的。
我們運氣很好的是，今年剛好是機器翻譯跟機器語音自動轉文字都有重大前進的一年，就是說他們切換到一種新的機器學習架構之後，翻譯的品質幾乎跟人類很接近了；聽打的話，英文已經到98％，中文的話，現在如果錄音品質很好的話，Watson是可以到95％、96％了，那個已經非常、非常高了；而且是speaker independent。
因為我在兩個多月前入閣，我是在蘋果的Siri，所以這本來就是我的工作，那當然就是說我不會覺得一定是Siri團隊做得最好，確實現在AI研究各家都有長處，所以我們並沒有特別挑，因為這樣的關係，我們可以預期至少這一套制度推行之後，到了明年，聽聲音轉成文字，人只要校對就可以了，不太需要再做聽打的打字。
對啊！
其實臉部影像辨識這個技術成熟是兩、三年的時間，確實造成了非常多的，我們說有一點Sea Change一樣，就像我剛剛講的，當一件事成本還不是0的時候，你只有針對某人才會去做，但當成本已經是0的時候，你就可以對所有的人都做，這一件事確實是我們在治理上的一個雙面刃，一方面當然有非常多的application，好比像看臉不太記得你的名字，但我的眼鏡就可以直接告訴我名字，這是非常方便的。
但是反過來講，如果這一個computation並不是在我的眼鏡裡面做，而是在某一個雲端裡面做，大家都會怕說我看到的東西，雲端也看得到，不但我看得到的東西，雲端也看得到，而這一個雲端是所有的人都看得到的東西，所以哪一天出了一個問題。我就不講特定的公司，舉例來說，我就不講特定的公司，但是之前有某一個公司，也就是去用他的人工智慧，因此他在這一家公司做相片電視的時候，白人都辯識得很好，但是黑人就辯識成gorilla，就會造成PR crisis，然後就緊急下降跟調整，你要怪人工智慧嗎？其實好像也不是，因為你在訓練他的時候，給他看很多動物圖片，但是因為ImageNet可能納入黑人的社交圖片比較少，所以就往那邊去判斷了，所以我自己覺得就是說，在這裡我想請教一個概念，software freedom這一個概念，這個概念是Free Software Foundation的一個hacker，freedom的意思就是說，能夠做主要只影像你自己事情的能力，叫做「freedom」，如果你自己做的事情超過你的很多人，那個就叫做power，就不叫freedom，我覺得這個在AI上是特別有意義的，如果是我們是personal computer的話，所有這一些profiling、identification，應該都是local，就是在我的裝置、眼鏡上，就不要再跑到雲端了，是只有我自己控制，如果別人要使用，要先經過我的同意，達到informed consent，並不是說我不說話代表同意。
所以說這一種東西的重點在於能夠track然後能夠有accountability的這一件事上，其實歐盟在很長時間討論之後，已經有推出一個GDPR的架構，這個架構就是希望每一個國家有一個data protection agency，然後他去定義所有的大公司、所有的人在處理個人隱私資料的時候，怎麼樣是可以接受的，因為其實整個社會一起討論，像我之前拜訪法國的DPA，他們就是包含上下議院的議員、法官，還有所有的這一些，然後也有行政部門的人，所有學界都加進來，大家都一起做溝通。因為如果不是整個社會一起找出可以接受的價值，技術本身不會幫大家找出這個價值，而我們如果不做這個討論的話，到最後就是是哪一個技術成本低，哪個就進入主流，那這個是特別危險的，因為它會形成一個常模，就是大家會覺得好像怪怪的，但別人都在用的情況，所以我覺得還是回到說整個社會對這一件事要有所討論。
我覺得特別是在隱私這一件事，它的定義會隨著每一個科技的出現，都會轉變，有照相機以前、沒有照相機的時候，隱私的定義是完全不一樣的，所以我們每一次新的技術出現的時候，整個社會就要重新再討論一次這個技術。
當然是有可能的。
這裡面當然要分成兩個，我們如果要回到1984年那一本書的話，它其實Big Brother裡面結合了非常多的意義，其中一個是包含知道所有的人正在做的所有事，透過電視裡面隱藏的攝像，在監視的時候，這個就是surveillance，但是1984年裡面還有別的，還有塑造思想的功能，所謂Newspeak。除此之外，在1984年之外除了surveillance跟discipline之外，還有國家的暴力，這三個其實是要分開來看。其實從surveillance的角度來看，其實臺灣附近就有一些致力於開發金盾工程的朋友，所以在GFW，我們匿稱「功夫網」的防火牆開發過程中，我們非常明確看到，以機器學習為基礎的審查是在怎麼樣的發展。
當然在Snowden之後，全世界都理解到我們早就理解到的這件事情（笑）。
所以當我剛加入網路的時候（1993年），上面大部分是研究人員，而且其實彼此之間是很坦誠互信的。
但是到了今年，其實很多人要做社會運動的時候，他們不上網際網路的，他們會覺得一上網路，不管用什麼通訊軟體就會被監控，所以這一個狀況要看作已經發生的，並不是未來式，現在就已經是了，而且已經有好幾個了。
對於這一件事我們能夠做什麼？當然舉例來講，好比像說最常用的WEB這一個系統HTTP，我們就可以insist說一定要加密，http secure，這個就是我們在做自由軟體的朋友有做secure by default的這一些東西，讓所有的網站可以傳資料給你看的這個瀏覽器的時候，傳的只有這兩邊知道，中間的人沒有辦法接聽。
對，有這樣的技術，這樣的技術以前的成本比較高，只有電子購物跟銀行的網站，一定要裝，現在是post-snowden，所以我們希望所有人都可以用這樣的技術來降低它的成本，那當然這個是比較legitimate的。
接下來就是可能作為hacker而不是作為政務委員可以講的（笑），在通訊軟體上面，舉例來說有一套是telegram的通訊軟體，除了也是點對點的加密之外，還是有時把我傳的給你的訊息存在伺服器上，從另外一個電腦端也連得到，其實就是WhatsApp跟Messenger一樣的什麼功能，但是telegram就是挑了我忘記是九個還是十幾個，彼此之間甚至是看不順眼、沒有合作的國家，把你的訊息切成九片放到這些國家的伺服器裡面，所以除非這九個以上國家的執法單位破天荒準備合作，不然他們不能監看你的通訊。
你要九把鑰匙。
對，就是這個意思。所以我們也可以用一些技術的手段去確保每一次解密需要投入的成本都很大，但是並不是真正的點對點加密，所以盡可能分散式的可以降低這一個風險，但不是完全杜絕這一個風險，大概就是這樣子。
確實你剛剛提了兩個模型，一個是多邊模型，一個是雙邊模型，我覺得都是必要的，而且也是互補的。因為你靠多邊模型，才能對其他不同的國家，好比像一些比較小的國家，才能聯合起來讓大國能夠也做出一些concession，但是我們反過來講，我們也知道多邊的協議比較難談，而雙邊很快可以達成合作，所以我覺得這兩個模型都要參與。
但是過程除了雙邊跟多邊之外，我還特別提出了multi stakeholder，其實當然世界經濟論壇本身就是一個這樣的模型，但是我想要特別講的是在COP21的時候，在巴黎的時候不是就簽訂了一個協議嗎？他們當時就引進了多利益關係人模型的精神，這個意思是說什麼？像氣溫升高一度或者是兩度，有一些海島國家就沒有國家了，這是一個可能性。另外一個是某個很大的國家，沿海的少數居民，他們的居住地會被摧毀，但因為這一個國家很大，覺得遷到內陸就好了，這一些受到影響的人跟那邊受到影響的人其實state是一樣的，所以他們才是聯盟，並不是這邊的國家代表他、而這邊的國家不代表他，所以同樣一個技術出現的時候，我覺得全球受到類似的威脅會有類似好處的人應該要橫向串聯起來，成為公民社會，這時候把他們的意見納入，我覺得我們從國家治理的角度，才不會miss掉這一些利益關係人的聲音。
沒有，那是他競選的時候說的。當選上了，世界各國都給他一些勸告，他不到一個星期，他就說會keep an open mind，不一定要退出了。我覺得這個也是滿具體的國際上的對話。
其實美國是合眾國，是許多國家，並不只是一個國家，所以像你剛剛講的這一些policy裡面，有不同的看法。所以我覺得是當然如果我們把它看作是一個0，也就是一定要有concession，這邊輸多少，那邊就贏多少，這是談判最常見的狀況，強國能夠動用的籌碼多，所以很容易拿到一些concession。
但是我們剛剛講的這一些多利益關係人的談判，不管是security或者是氣候，如果最後問題不解決，那個是全世界的問題，並不是一邊贏了、一邊就輸了，這一種東西都是短期的，如果地球的氣溫升高三度，其實沒有任何一個國家可以倖免，除非已經可能殖民到火星的之外（笑）；因此從這個角度來看，短期的輸贏沒有意義，因為從五十年之後來看的話，不是整個地球贏，不然就是地球輸。
同樣的，security是一樣的，如果我們今天因為實驗性質的技術，然後沒有讓大家能夠信任的機制，造成您剛才所說有一個單一的利益控制方決定一切，那我們就已經沒有人類文明了，到最後就會變成一種別的狀態。這個是整個文明輸，並不是你剛剛講的國家輸贏，所以在你剛剛講的那幾個國家裡面，那個國家輸是很短暫，可能是五年之內的，你如果放到五十年來看，那個是整個人類文明的輸贏。
其實我自己對於VR，VR今年是元年，所以都還是在試用的過程。你有用過VR嗎？
Sure，我覺得VR最大的重點是實際上不在同一個空間裡面在同一個空間裡，就是這樣的用法。像現在在直播或者用其他的方式，你還是盯著墨鏡，裡面呈現出一個形狀，人腦其實不會覺得這個是一個人，它只會覺得這個是圖片，所以說其實我們實際在做審議的時候，你很難看著這個專注幾個小時並進行有意義的討論，也許會分心或者手機響了，專注力就比在上面了，很少有人能夠很專注看自己的螢幕看幾個小時。
尤其是我們在討論的時候，有很多語音並不是像好萊塢電影這樣子，每一秒都在catch你的注意，所以你很難維持長時間的注意。像我昨天晚上才跟臺灣的媒體，叫做Yahoo TV有一個VR的採訪，我們就是用幾乎是0距離，雙方都沒有帶VIVE，我只有帶一下子眼鏡去感受空間及直播的長相，之後我們完全是用語音在訪問，等於已經準備好了，但我們的軟體可以透過我們的語音自動把我的人偶配上手勢、表情、講話及動作，所以在這樣的情況下，對方就可以看著我的影像，然後就有一種我真的在跟他講話的感覺，所以雙方都很省成本，但是又可以維持彼此的注意力，然後又不會被打斷，但是事實上所有的頻寬都非常低，只有傳語音跟最多傳頭與手的位置而已，所以你問建議的地方，我希望大家往social VR的角度。
我用的那一套程式是High Fidelity，特點是設計的人是當時設計「第二人生」的人，大家知道在有VR以前就很有名，所以把「第二人生」裡面很多元素放進來，他的重點就是free expression，並不是要遊戲，跟一定要贏與輸，而是要把realistic High Fidelity的現實反映，像眨眼跟一些小動作或光影都模擬得很好，只要在VR裡面養成大家到一個共同的空間，而這一個空間裡面你其實可以看得到彼此，甚至都可以抱彼此都可以，但是你又傷害不到彼此的話，除了好好講之外，也沒有別的辦法，這樣就可以養者好好聽別人講話的情況。
確實，我們之前有一個過一個實驗，並不是在政府裡面，我還在外面的時候。當時請一個喜劇演員，在VR裡面進行表演，但是同時有5,000人來聽，這個時候我們就知道如果是在小巨蛋，其實大部分的人是沒有辦法真的看到他，看到都是一個大螢幕上面，等於是一起看電影，但因為這樣的技術，叫做front row的關係，你只要用VR登錄進去之後，你就會被安排跟另外五個人在一個小房間裡面，就像現在小房間六個人坐著，然後戲劇演員就出現在這邊表演，隨著更多人加入，系統就開更多房間，但是房間裡面就六個人，但是因為它可以分身，所以只要一表演就可以出現在所有的一千個房間，然後一千個房間裡面的人一面看表演就討論，因為五個人跟六個人是最能夠討論的人數，所以可以一面看表演跟一面互相social，這就是很好的方式。
沒錯，就可以有深度的進行討論。然後我們討論出一些結果或意見，這一個正在表演的人就可以透過剛才pol.is或signal的方法，把大家的consensus一次收到他的眼前，他再跟彼此對話，這個我們也有一些技術可以這樣做了。
有啊！我可以demo。像這一個是Remesh，有一個活動叫做「personal democracy forum」。
他的想法其實非常簡單，它像是一個chart，主持人可以問聽眾問題，聽眾可以用自己的手機去回答這一個問題，他回答完之後就會有一個限時，比如三十秒的重要，你把一個想法打進來，然後手機會跳出其他另外兩個人的想法，然後你選哪一個比較好，接下來就會不斷讓你選其他兩個人的想法，最後大家的consensus會蒐集起來，等於一萬個人或者是一千個人會回那一個想法，那一個想法是大家都支持的。這個主持人過了這一分鐘之後，他好像在聊天一樣，根據這一個再接下來追問問題，所以等於是他是一次跟幾千人講話，但是最後收回來只有一句話，好像可以在messenger繼續去追問。
但是當然如果你按一下並不是只有一個回答，所以你就可以看到education and participation雖然是最高分，但是Informed populations, transparent policy, accountable governance幾乎同等重要。我們就可以看到短短兩分鐘之內，由於一百三十八人的collective intelligence，最好的都已經浮上來了，我們可以看到哪一些比較支持的，哪一些是大家都不支持的，像voting只有34％。
這個值得令人高興的是，對「remesh-like technology」的支持度只有20%，大家對於這一個技術本身是覺得說你不能只靠技術，重點還是最前面的那一些，所以我們可以看得到所有95％的人都可以覺得不能只靠這個技術達成民主，大家最重要的是education participation、open responsive government，這個技術可以用來輔助，因為沒有這個技術很難一次聽一千人講話，這樣就變得可能。
都可以。其實只要是Open Source技術，大家都可以用。
沒有問題。
當然，請說。
這邊當然其實就是我們「DIGI⁺」的重點目標，這個是放在第一項，我們覺得這個是最重要的，所有接下來的三個重點目標可以說是為了支持這一個重點目標。
我們在這邊可以看到的是，其實IT人才是泛稱，其實後面是非常多不同的人才，而且中間的overlap是有限的，我覺得最重要的是國民教育，我們在國民教育階段，因為我在入閣之前我是「十二年國民教育課程綱要」委員，我們當時很基本的想法是以前我們在做課綱的時候，我的前輩們，就是之前的課綱在小學一年紀進去的時候，可以創造高中三年級出來的社會，多少人學那個、多少人學那個，也就是分流的概念。
我們做107課綱的時候，我們放棄這個想法，小孩七歲進了小學，我們沒有辦法預測十二年之後社會會有哪一些職業跟人才，這個不可能預測，所以我們在問自己的是，我們如果放棄掉要把小孩培育成有用的人，如果我們把這一個想法拋棄掉，並不是說十二年之後我們就到了post-work society，只是說當時的work是什麼，現在已經無法預測。
在這一個情況下，我們問小孩哪一些是還能教育的？我們後來就歸納出三個：一個是自己要去規劃能夠學什麼；第二個是不管正在做什麼或者是學什麼必須要講清楚，也能夠聽得懂別人說；第三個我覺得最重要是common good，在做任何事，都要理解到不是為了自己的而已，而是我們有一個common good是需要守護的，不然大家各做各的，然後就沒有人類文明了，我們比之前任何一個世代都更接近這樣的情況。
因此，在這樣的情況下，我們希望教出來的小孩是要有IT的知識，要知道演算法跟電腦，更重要的是對自己有什麼興趣，而且自己能夠規劃他想要發展什麼，也就是他的人生目標必須他自己訂，達成這一個目標，他中間要做什麼，我們旁邊可以給他支援。
奠基在這個上面，我們才能說大學擴大跨域人才，這個是interdisciplinary 的意思，因為我們現在隨著數位科技的發達，我們本來在field、field及industry、industry有分界，比如像輕工業、重工業、製造業及服務業這一些，但是這一些分界事實上從資本論的年代，機器不一樣，所以你的track都不一樣，但是現在幾乎什麼東西都是機器差不多快要變成人一樣了，好比說報紙、廣播、電視原本是不同的領域，但是我們移到網路上的時候，它可以做任何事情，所以這個領域跟領域中間的界限本來就在消失，如果小孩有自發、溝通、共好的能力，大學又關回科系裡面，那個是不make sense，並不是你進來就要讀資訊科學或工程或管理，而是進來之後，你想要結合人類以前哪三、四個計畫，你想要做出專門自己的計畫，這時IT可以幫忙，我們可以確定你有很多線上課程跟實作課程可以參考，並不是繞著IT來設計的；相反地，IT是繞著智趣跟想法在設計裡。
其實IT這一件事，並不只是computer science，這兩個要分開來看待。computer science 是一種science，它是有research community的。任何science當然都要投入五年、十年才能成為科學家，這是一定的。但是我們並不是希望大家都變成科學家，我覺得更重要的是要理解說我們現在正在一個文明轉捩點，接近一個新的生命體還不是生命體的東西，它是一個intelligence，這個大家沒有問題，但是是不是alive是另外一回事，現在的一種machine intelligence或者是人工智慧，我們覺得就像瞭解一種新的物種一樣，您對它要有一個基本的認識，很快會跟人類社會是共生的關係了，所以在這樣的情況之下，我相信沒有人能夠免於說…舉例來講最近有一個很有趣的說法，任何不假思索做的判斷，只要一秒中之內能夠做出來的，其實人工智慧就會可以做了，只要輸入跟輸出就可以定義好了，它就幫你做好，這個並不是未來，而是現在就可以這樣了。
