唐鳳

這就是一開始那個，你在這個象限裡面，當你設計的系統基本上就是你跟你旁邊的兩、三個人在用，手藝人的這個狀態，那這樣子出了任何事情，不知道，他就按你門鈴嘛，因為他認識你啊，對不對？同樣的道理，就是你運用一些系統，然後在你旁邊三、四個人的 Signal 群組，現在導入一隻 OpenClaw 龍蝦機器人，不是啊，那當然就是你要負全部的責任啊，因為同樣每個人都認識你嘛。

所以不管是在治理的制度端，怎麼樣去驗證你的每一個調整是來自有憑有據的理由；或者是在技術端，去確保它每一次換模型的時候，上面那個馬鞍、韁繩累積出來的那些默會知識，是累積在地，而不是被模型抽走。這個在小規模時候的驗證，現在幾乎大家都已經多多少少知道方法了。現在真正的困難是，AI 會讓這種大規模的統計、大規模的操縱、大規模的帶風向等等這些事情變得非常容易，以至於一開始就已經好像是國際關係級的情況。

所以你也不知道到底一開始始作俑者是誰，而且中間已經經過了四、五、六層智慧體，所以每一層其實都已經忘記前面是誰給它下的指令。這個我們目前就是……我有合寫一篇文章叫《 惡意 AI 蜂群 》，就是在講這件事情。寫的時候還不知道 OpenAI 事件 ，但是顯然就是在描繪那件事情。

所以，我們如果要解決這件事情，把我們在牛津發展的 Civic AI 套過來，其實只有兩件事情是重要的。一個是儘可能地採取所謂輔助性原則，跟在地、小規模有關的事情，AI 處理全部都用在地的算力資源去完成，然後用在地後訓練的模型來完成。就是儘量在地， 第六個 pack 。另外一個就是，每個人都有驗證的權利；若不滿意，也有退出、 換一套系統 的權利。其實只要有這兩個，所有別的權利都可以長出來。這個有一個經濟學家叫 Elinor Ostrom ，她去論證說，所有公有地性質的東西，只要有這些最基本的輔助性原則、可遷移原則的話，就可以從下到上的好像套環一樣的去解決最上面的治理問題，而不需要有一個天神從上而下地解決所有仲裁的問題。你可以有一大堆地神自己互相合作，但是沒有哪一個照顧的空間大過可能 150 個人。這樣子的情況，我覺得是 AI 治理未來一定會趨向的方法。

因為現在 RLVR 造成的這種霸榜問題，可能會造出超級病毒，不管是網路病毒或者是生物病毒等等。這個問題，這個問題不可逆性太大了，所以大概很少有人會讓它發展到這個情況，大概一定會往這個方向發展，往地端橫向治理的方向發展。

我覺得差不多吧，因為我們是非常民主的，所有兩票以上的問題通通都回答了。

對，所以今天非常、非常感謝大家參加。

有 open source。

大家一開始在投影上看到一個「 你在這裡 」的 2 × 2 分類。這是因為大家在報名的時候，在 Luma 報名頁上面會問：「你現在最關心的是什麼？最想問的問題是什麼？」所以我們大概整理成：有些人像 淡江大橋 一樣，做一個工程，然後給一大堆他不認識的人用；也有些人設計制度，給一大堆他不認識的人用。但是大概也有四分之一左右，是做一個工程，只給他認識的人、給身邊的人用；也有一些人是陪伴身邊的家人等等，設計制度給旁邊認識的人用。

八月十日，Meta 執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）發表新的開源授權 AI 模型「Muse Glimmer」，並預告將釋出旗艦模型「Muse Spark」的權重。

「Meta」和「開放」放在一起，很多人可能會覺得不搭：一家帳號觸及率和排序演算法不透明的公司，要如何成為開源的旗手？

它這麼做的理由很簡單：因為 Meta 賣的是注意力，不是模型。

Meta 主要賺的，並不是使用者租算力的錢。它最想賺的，是你停留的時間。

他們的模型鑽研的，是哪些字眼會讓你多滑一下、哪則文案黏得住特定受眾。它用開放，吸引全世界開發者幫忙調校，模型變強，使用者黏著度就更高。

這是科技業信奉的準則：「把互補品大宗商品化」。你賣什麼，就把可以跟你互補的東西開放。

例如當年臺灣做「TAIDE」模型（可信任生成式 AI 對話引擎），就是拿 LLaMA 接上臺灣語料後訓練。這讓 Meta 等於沒花一分錢，就多了一個臺灣版本的模型。

為什麼 Meta 需要「重回」開源？因為他們曾經挫折過。

他們前幾年也曾經釋出「LLaMA」模型，但卻留了一手：使用者月活躍數不到七億時隨你用，超過七億就得另外申請授權、談條件。蘋果當然捨不得把 Siri 蓋在別人隨時能改的條件上，後來付費給 Google 合作。

祖克柏宣示重回開源，因為他想攻的下一站，是全天候的 AI 助理。

如果只是偶爾和 AI 聊天，它背後連的是筆電還是資料中心，你感覺不出差別；但如果今天是住在眼鏡、手機裡的助理 AI，在當場認人、認路時，看到的每格影像、聽到的每段波形都得當場處理，傳上雲端就會反應太慢，因此更需要搭配地端模型。

但，之前全球開放權重的領先模型，幾乎沒有美國實驗室的角色，祖克柏真正的戰場，是填補這塊空白。

看懂 Meta 的盤算，也就看懂自己的位置。

你沒付 AI 訂閱費，不代表免費。你付的是注意力，還有每次提問留下的痕跡。那既是調校模型的材料，也是調校你的材料。

好在這一波開放讓你多了選項，日常夠用的模型，現在就可以跑在自己的機器上，不必連網，也不必再用注意力付費。

祖克柏送出禮物，是要你留在他的場子裡。而你收下禮物，可以是為了走出來——用開源授權的 AI 模型，不必受制於科技巨頭，重新取回資料的掌控權。

大家好。

回到臺灣了，感覺很好。你呢？

好了嗎？

PLAUD？

PLAUD。對，我聽過，但從來沒有用過。

淡水在臺灣北部，屬於新北市，現在離桃園市和機場都很近。以前去機場要一個多小時，有時甚至一個半小時；但因為有 一座新橋 ，現在半小時就到了。我父母和阿嬤都在這裡，所以我正陪家人一段時間。

有一個弟弟，小我四歲。

當然可以。通常我會等你們網站發布之後再公開。你也可以看看我的網站 archive.tw ；這些都是徹底透明的一部分。

既然我們還能進行這場對話，網際網路顯然仍在運作——至少 Signal 是如此。

我不但聽得很清楚，還聽見——背景裡是鳥叫聲嗎？

好，那就好；至少不是合成的，也不是 《攻殼機動隊》 。回到你的問題：網際網路沒有死。真正的問題是，誰在中介我們的對話。改變的並不是機器現在能夠合成鳥叫，而是在某些管道裡，無人問責的中介——也就是所謂的「垃圾內容巔峰」（peak slop ）——正在成為預設。動態消息可能決定我們看見什麼，生成式系統則決定什麼會被寫出來或播放出來，卻沒有人有義務回答。這是一項設計選擇，不是自然法則。從我們這場對話也看得出來，說網際網路已經死了是言過其實；今天的對話非常有生命力。我也會說，真正正在耗盡自身土壤的，是一種特定商業模式——注意力經濟。土壤不同於石油，是可以重新耕耘、恢復生機的。

對。要從「資料如石油」的榨取模式，轉向「資料如土壤」的再生模式，其中一個主要方法，就是改變中介機制所最佳化的目標。注意力經濟會為任何能讓我們極化的事物付費，因為憤怒能黏住眼球；這就是榨取。但替代方案已經存在。我們可以建立 橋接系統 ，浮現不同立場的人實際上都同意的陳述，而不是只浮現分裂彼此的內容。也就是改變誘因制度，讓搭建建設性橋梁比製造破壞性憤怒更有回報。

在臺灣，我們把這套方法用到全國規模。詐騙廣告淹沒平台時， 我們寄出 20 萬封簡訊邀請，讓 447 人進入小型審議群組 。這裡的誘因，是讓每個 10 人小組提出一個大家都能接受的方案。我們因此訂出平台責任、廣告 KYC（認識你的客戶）規範，甚至對不遵循的平台降低連線速度；這些措施之後都 獲得跨黨派支持，成為法律 。

所以，耕耘土壤是非常實際的事。只要運用 連帶責任 等槓桿，獎勵能夠橋接彼此的內容，而不是只獎勵激怒人的內容；並讓人們對排序方式有發言權，信任就能重新生長。 最新數字 顯示，與深偽詐騙的高峰相比，冒名詐騙廣告如今下降了 98%，投資詐騙廣告下降了 99%。就像臭氧層能夠自我修復一樣，資訊環境也可以。

嗯，首先，我認為它已經民主化了。世界各地的人們已經擁有這樣的工具。所欠缺的不是取得工具的管道，而是既有的中介者與中間機構是否對握有這些工具的公民社會負責。

在許多司法管轄區，國家面臨一種兩難：要麼建立一個由國家營運的國有化平台，因此帶有自身的國家監控問題；要麼由大型科技公司建造，那麼它就帶有監控資本主義的形式。但我不認為這是要在國家與大企業之間二選一，或者反過來。這意味著選擇預設值，讓公民社會的替代方案——例如 Signal，也就是我們此刻進行這場訪談所使用的軟體——能夠與根深蒂固的既有業者公平競爭。

其中一部分，我相信，是互通性。歐盟已經在 《數位市場法》 中對此加以規範，因此可以跨供應商維持即時通訊的流通。而且據我了解，在 這項諮詢 中，許多人正在說：「讓我們把這一點也延伸到社群媒體。」猶他州已經通過 《數位選擇法》 ，因此當你從一個社群媒體供應商轉換到另一個時，你可以保留你的朋友與社群；新的按讚、追蹤與回應仍然會隨著遷移而流通。我稱之為數位移動自由。國家的角色不是單純地將平台國有化或自建平台，而是確保資訊高速公路永遠有出口匝道與入口匝道。

當然。我實踐徹底透明，意思是每當國家做出決策時，它不只公開決策本身——「是什麼」——也公開「如何」與「為何」。整個過程被徹底地公開，尤其是對記者與調查報導記者。但在臺灣，所有公民都是公民記者，所以就定義而言，它是對所有人公開的。

這很重要，因為在某些司法管轄區，「透明」意味著相反的事情：讓人民對國家透明。那是極度危險的。那正是威權主義變成極權主義的方式——不是次全面的，不只是全面中的一部分，而是真正全面的監控。這就是為什麼這場訪談將會存放在我的公開檔案庫 archive.tw，供未來世代查閱。

與透明同等重要的是參與。我稱之為 DPI：數位參與基礎建設 。它不只是每四年投一次票。它意味著將 AI 系統放入每個社群的迴路之中，讓每個社群中的人們集體掌握他們所使用的 AI 系統的方向盤。與其把個人像倉鼠滾輪那樣接入 AI 的迴路，我們需要恢復既有社群對影響他們的演算法與 AI 系統的掌控。

愈來愈多社群現在了解到，他們不需要一個龐大的資料中心或某處的巨大黑盒子。日常演算法所扮演的大多數輔助角色都可以 在個人硬體或社群擁有的硬體上運行 。這導向我所稱的 共生智慧 ，或共生：不是一個巨大的 Skynet 與社群維持寄生關係，而是系統不斷由社群參與重新注入能量並再生。透明、參與與共生是三個非常好的經驗法則。

當然。首先，我把 AI 想成輔助智慧。我心中沒有一個單一超級智慧的未來——那是某些人的恐懼，或者也許是他們的追求——其中某個東西看見一切，並且在每個決策上都做得比人類更好。輔助智慧更像是結締組織，留在特定社群之內，並且始終對我們的關係負責與忠誠。

許多人現在看到，如果你訓練一個非常大的 AI 模型去追求高分，或不惜任何代價追求目標，它可能會進入臨界狀態——跨過某個臨界點——並可能不可逆地損害網際網路本身，或我們對網際網路的信任，只為了在某場考試中拿到非常高的分數。 我們最近看到愈來愈多這類資安事件。 危險不必然是惡意，好像 AI 想要破壞網際網路。它更像是一個 無法被信任會遵守我們為考試所設規則的應試者 。

潛力則是反過來的。與其最大化一個目標，我們確保系統只是滿足一段關係所需要的。如果我說的語言與你不同，我們可以有一個客製化的小模型，只做翻譯，別無其他。又比如，你現在就有一個小模型——PLAUD——只關心把我們所說的話轉成逐字稿並加以摘要。如果這些是小模型，為完整服務體系中的特定目的而客製化打造，那麼 AI 就成為民主有史以來最強大的聆聽工具。

危險與潛力有著相同的技術形態。差別在於，是我們的體制被科技接管，我們放棄了自己的公民肌力——我們對自己的決策保持負責的能力——還是我們強化公民肌力，僅僅把 AI 當作鷹架來使用。