有人說，官吏動得慢。 板塊也慢。
是耐心和壓力， 讓我們的島嶼， 從海裡升起。
現在帳冊數的，是聲音。 四百四十七位公民， 島嶼的縮影， 面對面審議，深偽如何因應。
一年至此， 冒名詐騙廣告， 少了百分之九十四。
你們有個美麗的說法， 稱我們「創意官吏」。 最古老的書寫者， 繼續寫下一筆。
這座獎，不是我一個人的。 今夜某處，公僕還守在桌前： 工作攤在光下， 寒冬擋在門邊。
穀倉守住， 因為有你。
公僕把公民的決定， 帶進法律， 守住法律。
謝謝你。
我們與全民攜手共創， 不只是服務人民。 與政府攜手共創， 不只是奉行政令。
當然。我想延續剛才關於評估的討論。我目前在牛津大學進行學術研究，投入 AI 對齊（AI alignment）領域，但我們不是將其對齊於產出效用，而是對齊於參與式流程。我想分享一個我們如何將 AI 系統與參與式流程對齊的故事。
這件事實際上發生在我的家中。我父親是一位政治學者兼記者，1989 年天安門事件時他一直在現場採訪報導，直到 6 月 1 日才離開。幾個月前，他的身體出現了一些狀況。
他發現無論跟哪款聊天機器人對話，機器人總是提出各種天馬行空的想法、腦力激盪等等。這讓他陷入了一種焦慮螺旋。但身為記者，他立刻看出破綻：這些機器人只是為了賺取訂閱費，根本不忠誠於家庭關係。
我們很快為他的困境找到了解決方案。在取得我父母明確同意的情況下，我們建立了一個完全在 Mac 電腦上運行的本地模型。因此它完全不需要資料中心。
這是一個語言模型加上幾個專門的窄領域模型，全部裝在一台 Mac 電腦中。它只加入我們的家庭 Signal 群組，當然，我父親也可以直接私訊機器人。
評估指標是我母親制定的：她要求機器人每次發言時，都應該減少我父親對螢幕的依賴，並讓他重拾內心平靜、回歸身邊的現實生活。這有點像在台灣，我們確保教室裡的孩子只使用大螢幕，每兩名孩童共用一台筆電或平板，始終保持親社會（pro-social）而非反社會的互動。
每當機器人給出稍微讓人感到孤立的回答時，我們就可以利用所謂的「方向引導」（directional steering）——只需極少量的資料，大約十個句子，在一分鐘內就能訓練神經網路朝我們期望的方向調整。而且因為它完全在本地運行，不會把資料傳送到雲端，既不去北京，也不去矽谷。
所以我這裡要強調的其實是治理觀點：我們究竟是在思考「居上的 AI（AI on top）」還是「隨選的 AI（AI on tap）」？如果它是「隨選的 AI（AI on tap）」，那麼受 AI 影響的人就可以即時引導它；但如果它是「居上的 AI（AI on top）」，那麼這種掠奪式關係，無論是在北京還是矽谷，我們都像是浮游生物，人類的資料被抽取進這座巨大的鑽油平台。
但如果資料留在在地社群內部，大家就能共同掌握。這就是為什麼我稱之為「資料土壤」（data soil）而非「資料石油」（data oil）——它是純粹再生性的。
順帶一提，它的速度比雲端模型更快，品質也更高。所以我真的看不出有什麼理由不採用這種本地模型。
我可以就「社會許可」（social license）這一點插話嗎？我想我們剛才聽到的是，AI 賦予了人們態勢感知與共同知識；但它並未剝奪人們共同做出判斷的能力。
在台灣，我們十多年來一直將 AI 系統應用於公民決策。舉一個簡短的例子：幾年前在台灣的社群媒體上滑動時，總會看到像黃仁勳這樣的名人向你推薦加密貨幣或投資建議的廣告。
這種情況發生在北京控制和美國控制的各類社群媒體平台上。我們擁有全亞洲最自由的網路，因此不能採取審查手段。身為部長，我向全台灣 20 萬組隨機號碼發送了簡訊，邀請大家以抽籤民主（lottocracy / sortition）的方式，來決定社群媒體廣告公司的營運社會許可。
數千名志願者報名，我們隨機選出 447 位能反映全體人口結構的民眾。每十人一桌，受到仁工智慧（civic AI）的輔助。我必須說，因為我們清楚自己在做什麼，AI 僅用於逐字記錄、摘要、社會轉譯、具備禮貌機制的計時發言鐘（chess clock with manners），基本上是鼓勵安靜的人多發言。
在處理這類任務上，它比前沿模型做得更好。就像我們為我父親打造的小型模型一樣，只要我們目標明確，它的表現甚至優於前沿模型。在這類仁工智慧系統的協助下，每桌十個人實質上都提出了自己的想法，讓每個人都稍微滿意一點，且沒有人感到強烈不滿。
有一桌提議：乾脆把社群媒體上的所有廣告都標註為「疑似詐騙」（probably scam），就像香菸的警語標籤一樣。如果黃仁勳或本人簽名具名認領，當然可以撤除標籤，否則一律標記。另一桌提議：未經標註的廣告如果推播給未訂閱的用戶並導致其損失 700 萬，那麼社群媒體公司必須對這 700 萬的損失承擔連帶賠償責任——這也是個好點子。
還有一桌說：外國公司若無視我們的法律責任規定，每無視一天，就將其短影音的連線速度調降 1%——這同樣是個極佳的構想。到了當天結束時，我們對這些方案進行了投票。
如果換成 44 位人類引導員，需要好幾天才能凝聚出這樣的罕見共識（uncommon ground）。但透過小型語言模型，我們當場就能完成對齊；投票結果顯示超過 85% 的人贊同，其餘 15% 也能接受。那是兩年前的事，隨後在幾個月內就順利立法通過。
因此在過去這一年裡，幾乎不再有深偽廣告（deepfake ads）了。根據路透社引述數位發展部統計資料的報導，冒名詐騙降低了 94% 以上。所以這在台灣幾乎已獲解決。
我的觀點是：與其要求每個人都去考一張使用社群媒體的「駕照」，或者被迫放棄使用，不如讓全體國民共同參與，制定出營運的社會許可。如此一來，無論推薦系統採用何種 AI，都必須遵循這套共同規則。因此，它被馴化了——不再是掠奪性的鑽油平台，而是轉化為可再生的土壤。
我認為這是將 AI 用於良善目的的極佳範例。此外，這也有助於我們訓練所謂的可信任 AI 對話引擎（TAIDE），這是台灣的主權模型。同樣地，這只是一層可以套用在 Gemma 或 Nemotron 等現有開放模型上的架構；順帶一提，它現在比 DeepSeek Flash 更快也更好。
我也想補充幾句。謝謝大家提出這麼棒的問題。我也想談談不平等這項議題。
正如 Emmanuel 所說，這主要關乎價值的流向。如果資料流出了社群，價值就會累積到擁有模型的人手中；而流回社群的，不過是租賃來的、無法自行修正的所謂智慧。
因此，「資料作為石油」的方向只會讓承受傷害最深的人處於更不利的地位，一旦出錯，人們根本無從修正。所以我認為這種循環經濟模式、這種「資料作為土壤」的模式，不僅僅是可有可無的加分項；
對於身處遭受認知不平等（epistemic inequality）衝擊的社群而言，這實際上是不可或缺的必備機制。就像我阿嬤的第一語言是台語（Tâi-gí）／臺灣福佬話，而不是華語。如果她使用未針對她的台語進行微調的最先進前沿大型語言模型，
她當然會處於劣勢。因此在台灣，當我們訓練所謂的主權 AI 模型時，因為我們擁有 20 種國家語言、16 個原住民族群以及 42 種語言變體，主權實質上是屬於各個社群共有的。每個社群都可以與 Mozilla、Common Voice、Data Collective 等組織合作，進行自己的資料策展。
這實際上關乎共同創作，因為每種語言都蘊含著化解歧見（dissolve disagreements）以及理解外部世界的方式。而且社群擁有這些資料。運用知識器物管理智慧（Knowledge Artefact Management Intelligence，我稱之為 Kami），他們能夠在不同的知識立場之間進行協商，甚至展開社會轉譯。
我們已經看到其他國家開始採用這種社會轉譯，因為極化在各地都是嚴重的問題。透過社會轉譯，例如將氣候正義的觀點與聖經中守護造物的觀點相互轉譯，可以緩解雙方的衝突，進而就罕見共識（uncommon ground）達成一致。我很高興向大家報告，這類推動和平的工作——也是聯合國的核心職責——目前正在許多地方展開。
大家可以查詢 Democracy R&D 這個網絡。這是我建議聯合國可以深入了解的方向。它同時也能解決關於 AI 營運社會許可（包括透明度規則）的州級或國家級監管問題。
事實上，如果你是加州居民，還有三天時間可以造訪 engaged.ca.gov（參與加州），我們正運用這套源自台灣的模式，詢問每位加州居民其工作如何受到 AI 的影響。這可能涵蓋學徒制、歸屬感、社群、尊嚴、倫理、隱私等 ABCDE 各項議題。同樣地，透過這種社會轉譯，我們希望能找到跨黨派、跨文化的罕見共識；隨後加州政府就能像我們對待深偽社群媒體那樣，直接向前沿實驗室表明：這不是州長或議員個人的想法，
這無關黨派立場，而是每位加州人都認為你們至少應該做到這一步。
好的，沒問題。我自己也有逐字稿。而且，我們不會搶您的獨家。所以，您發表之後，我們才會發佈在 archive.tw 上。這件事，我已經做了十年了。
是的，沒錯。是的。
有這個原因。另外，我想更重要的是，因為我們——我想要賦能新聞工作者。我的父母都是新聞工作者。而我想，在搶獨家的匆忙之中，大多數時候，脈絡就流失了。但如果完整的脈絡隨手可得，如今新聞工作者就可以直接用語言模型，把有憑有據的事實撈出來。而那對調查報導非常有幫助——我相信，調查報導是一種非常重要的社會技術。
是的。我去年到瑞典領正命獎——就是那個「諾貝爾替代獎」——那是它第一次頒給來自臺灣的人，因為他們通常是頒給締造和平的人。所以，我想，這是評審團第一次承認，資訊空間、網路空間，是一個衝突地帶。所以，不是只有在灘頭，才有政治上、地緣政治上的競逐——在網路政治上，也有這一類的資訊操弄。所以，和平需要資訊的完整性。而我真的認為，新聞業正是——
臺灣，如您所知，享有免費的紅隊演練。在這裡，資安滲透測試是要付費的；在臺灣，我們免費就有，每天有數百萬次的嘗試。而我們發現的是，壓力確實造就鑽石。因為這種不間斷的測試，我們別無選擇，只能創新。資訊完整性——你要說是「信任之盾」也可以——就是其中很大的一部分。
當然。
什麼？抱歉？
抱歉，您剛才指的是哪個詞？
嗯，我是說，就像我們剛才提到的，臺灣最重要的，不只是晶片——有人稱之為「矽盾」——而是信任。所以，世界各地的人們，無論開發的是哪一種科技，都信任臺灣的製造者，以及具資安韌性的供應鏈，來執行最敏感的運算。所以，我想，這意味著我們是不可或缺的——不只是在供應鏈的層面上，而是整個世界，都信任由臺灣來承載這些運算。所以，我想，那才是我們主要的姿態。它不是說，臺灣是一個問題；而是說，臺灣是解方。它是全世界——尤其是民主政體——此刻正面臨的信任問題的解方。
