年紀漸長，我才更了解背後的哲學。對我來說，在臺灣的生活中，宗教、靈性、哲學之間並無明確分野。臺灣是全球宗教第二多元的地方，沒有任何一個主流宗教佔據主導地位。我周遭的人，比如我的祖父母是天主教徒；我父親在道家之後，轉而接納藏傳佛教。此外還有民間信仰，類似於神道教的泛靈論，尊崇山脈、石頭等等。這一切都是相互重疊的。在臺灣，教育程度越高的人，通常越有可能是靈性的，並且會以某種方式公開實踐。這被視為再正常不過的事。所以沒錯，它是一種生存技能、一個實踐社群，後來也提供了哲學上的指引。
我會說，無論是民間道教還是神道教，都有一種非常泛靈論的觀點。我們對於「神靈」——祖靈、守護靈，或是某個具有特定道德範疇的自然地貌之靈——感到非常自在。某個共善的守護者，只關心那個共善本身以及其周遭的關係健康，這與亞伯拉罕傳統非常不同。在亞伯拉罕傳統中，雖然有代禱的主保聖人，其作用有點類似，但神靈的概念更加分散式。
對於神道教的「kami」或道教的神明來說，祂們不是代禱者——祂們之上沒有至高的存在；祂們本身就是由眾多神靈組成的社群。這一直以來，都形塑了我對於「機器智慧如何為人類社會服務」的想像。我不會將其視為對某個主體絕對忠誠的僕人，那是一種非常垂直的關係——像是可規模化的監督，最終導致 AI 設計出下一個忠誠的 AI，進而引發技術起飛或奇點。這對我來說聽起來很奇怪。為什麼要創造一個亞伯拉罕式的神然後去崇拜祂？這對人類有什麼好處？
相較之下，關心某種共善——比如維基百科或社群筆記（Community Notes）的知識共享——的「關係性的神靈」，就顯得更有道理。它不需要將道德範疇擴展到未來光錐或邊沁式的效益主義；它只關心那個共善的關係健康。這一點確實影響了我對科技想像的可能性空間。
舉例來說，與其創造只為取悅單一使用者、阿諛奉承的奴隸，不如設計能讓一大群人對共同結果都感到「些微不滿」，但沒有人「極度不滿」的 AI 協作者？那種協作，我稱之為「水平對齊」（horizontal alignment），是對齊於行動者之間，而非對齊於任何特定行動者。這種協作式 AI 是個截然不同的建構。
例如，最近 X.com 釋出了一個 API，讓你可以用任何 AI 來撰寫社群筆記。他們採用 RLCF（Reinforcement Learning with Community Feedback，社群回饋強化學習），微調語言模型，以生成能讓先前意見兩極的人們凝聚共識的筆記。你可以把它想像成一個關心 Twitter 上特定言論片段的「kami」（神靈），並改善該論述周遭的關係健康。這樣一來，不用等到兩天後才有志願者寫出優良的筆記，AI 就能自己綜合出筆記來。這本質上就是水平的——它不效忠於任何特定個人。
垂直的、亞伯拉罕式的譬喻，對應到的是整個「堆疊」——不只是 AI 堆疊，在我年輕時，是大型主機（mainframe）的堆疊。你用打孔卡片獻上祭品，然後等待獻祭成功。這是一種與某個近乎全知、位於大型銀行或國家內部的中心化行動者之間的不對稱關係，而我們操作的終端機，不過是窺看它的一扇窗。
但接著，個人電腦革命來了，出現了業餘愛好者能負擔的硬體，可以運行桌面出版或試算表。試算表允許了在地化的關懷——人們圍繞著像學校這樣的特定需求來設計，並互相分享。這個互助的生態系不依賴任何特定行動者。當我們把這些小型電腦連接起來，就得到了網際網路——這正是網絡智慧（networked intelligence）最初的、水平的、泛靈論的觀點，而非從大型主機時代而來的集中式超級智慧（concentrated superintelligence）。
絕對有。我們在創客圈（makers）、樹莓派（Raspberry Pi）、Arduino 中看到很多——在這些文化裡，人們可以改造或分岔（fork）技術，而無需抵押自己的房子。這是一種對創新的不同看法——適當創新（appropriate innovation）、精實創新（lean innovation）。你越是創新，就越是將其擴散出去。
臺灣製造所有這些晶片，所以無論它是在阿聯酋還是在亞利桑那州運行，都是臺灣的晶片。但在臺灣的管轄範圍內，我們不是在訓練 Grok 4 或之類的東西；我們在做的是水平擴散。對於每種應用，我們都偏好一個經過精煉、專門針對該領域——比如法律或醫療保健——的狹義 AI，而不會被像吉卜力工作室畫作這樣不相關的內容分心。通用推理模型對於稀疏數據或合成數據的整合很有用，但最終你得到的會是可以在邊緣端、在你的手機或筆記型電腦上運行的東西——不依賴於大型主機。
這就像是在地化的邊緣創新中的「kami」（神靈），印度有些人稱之為「Jugaad」創新。這就是臺灣的方式。即使對於那些投資於「星際之門」（Stargate）等級項目的國家，一般人也將會更喜歡這種擴散式的想像。如果我在手機上運行 AI，那仍然是台積電的晶片，只是以更民主的方式排列組合而已。
有些宗教是基於文本的——有經文、教義問答、詮釋——這些都很適合讓推理模型來處理。理論上，推理模型只要是基於文字，就能意識到其中的神學。我對此很樂觀：你不需要有靈魂或親身體驗，也能夠理解基於文本的知識規範。所需要的是專注的微調和評估，就像 CIP.org 所做的全球對話和 Weval 計畫一樣，讓包括宗教團體在內的公民社會共同參與評估。
因此，數位分身（digital twins）是在特定的社群場景中服務於一種靈性實踐，而不是服務於單一個體。一個通用的世界模型很難做到，但對於有推理依據、基於經文的世界，你可以像處理判例法或其他基於法律的模型一樣來操作。對於不斷演變的在地信仰，如果人們能親手掌握方向盤，那就更容易了——在聚會時，他們可以手持在地守護者的數位分身，當感覺不對勁時就能即時導正。但如果用像 GPT-4o 這樣的通用模型，一旦系統提示（system prompt）行不通，你就束手無策了。
當然，但這不必內建在模型本身。你可以透過前置和後置過濾器（pre-filter and post-filter）來實現。這也是現在大家在做的事——像是 Gemma Guard、Llama Guard、Perspective API。與其試圖從「修格斯」（Shoggoth，此處比喻深不可測的 AI 模型）那裡引誘出某個笑臉，不如在它前後部署狹義的模型，這是一個更豐富的做法。
其中一個最好的例子是我參加過的梵蒂岡黑客松——教宗的黑客松。討論的主題，如解決難民需求，是普世性的，不僅僅是為基督徒而設。它將像「仁慈」與「慈悲」這樣的道德框架帶入對話，透過關懷倫理（care ethics）將注意力轉移到跨信仰的對話上。
它是否由梵蒂岡發起，幾乎無關緊要；我可以想像這件事發生在不丹。一旦發生，其他宗教也變得易於接觸，因為它們共享著關懷倫理。相較之下，矽谷的黑客松以「快速行動，打破陳規」（move fast and break things）開場，這是一種功利主義的精神，會像一個強勢的世俗宗教一樣，排擠其他宗教。不必擔心最初是否多元——任何宗教在潛在空間（latent space）中都與其他宗教相近。只要從某個地方開始就好。
從某個意義上說，它類似於某種宗教文化。從社會學角度看，它圍繞著具有極端、非傳統觀點的魅力領袖。所以我不確定它算是一種文化——它更像是某種「個人崇拜」（cult）。
靈性中的一個主要假設是，自我發現的旅程是根植於一個實踐社群之中的——在大多數有組織的宗教和靈性傳統中，內在生命與外在社群是一體的。然而，矽谷文化將兩者視為分離的：優化個人價值被視為與社群關懷之間的權衡。社群服務，比如在國防部工作，被看作是脫離個人發展道路的時間，而非雙贏。將其設定為一種權衡，反映了一種未受挑戰的個人主義世界觀。靈性從來不是從這個框架開始的。
我目前偏好的框架是「公民關懷」（civic care）或「關係健康」（relational health）——這些是世俗上可以接受的詞彙。將靈性實踐與鍛鍊「關係肌力」聯繫起來，就像我的網站 6pack.care 上提到的，建立「關懷六力」。將關懷正常化為一種運動，就像去健身房或做瑜珈一樣，這是一種文化，而不是個人崇拜——沒有魅力領袖。像瑜珈、呼吸或禪修這樣的實踐，橫跨了宗教 / 靈性與公民運動的界線。領導層更容易接受它們。一旦引進，它們就與其他實踐相鄰，這樣你就不會被視為被任何單一宗教所主導。從瑜珈或類似的東西開始吧。
人們希望同事把宗教留在門外，因為他們認為神學辯論是爆炸性的衝突，對士氣或道德都沒有好處。如果我們都透過股票變現來崇拜「瑪門」（mammon）的利潤，事情就簡單多了。但幸福 / 福祉與利潤的關係只呈對數（logarithmically）增長——它會趨於平緩。當它趨緩時，幸福感就來自於關係健康。
設計合作賽局（cooperative games）來把餅做大，設計「防策略賽局」（strategy-proof games），讓投機取巧或欺騙的行為得不償失。期望所有追求利潤的小公司都變得具有靈性覺悟是不切實際的，但像微軟這樣已經站穩腳跟的公司，有能力在工作場所中進行意義建構。設計一些機制，讓關係感覺像是共融（communion）。
從 WordStar 和 Lotus 1-2-3 的時代開始，微軟就與「生產力」（productivity）聯繫在一起。如果能證明，精心設計的工作場所靈性實踐共融，等同於更具生產力的團隊，這將會很有用。這個論點已經被 DEI（多元、公平與共融）的倡導者使用了數十年：生物多樣性、神經多樣性等等，都能帶來生產力。不知何故，宗教沒有被包含進去，但很難想像它會是唯一一個多樣性無關緊要的領域。移除這個禁令，將宗教納入「多樣性創造生產力」的論述中。
美國的宗教多樣性不如臺灣或新加坡。在臺灣，最大化宗教的參與會帶來制衡——文明的行為，沒有任何一個地區有主導性的宗教。在美國，「宗教」常常意指某個特定的宗教或教派，排斥其他宗教，變得不寬容。將宗教多樣性表述為「公民關懷」或「靈性實踐」，可以納入練習瑜珈的不可知論者，從而避免單一神教的主導地位。
DEI 給人一種由上而下的感覺——來自聯邦 / 州政府或菁英階層，沒有諮詢過民眾。如果諮詢過我們，我們就會請願將靈性納入其中。但議程設定者來自那些將宗教拒之門外的菁英學校，這被視為雙重排斥。解決之道是與人民「共同」工作，而不僅僅是「為」他們工作。
世俗意味著「此世的」（of this world），而非來世的——不是為了天堂或地獄而做，而是根植於這個物質世界。從中文翻譯「世俗」來看，它可以回譯為「俗人」（lay）治理，就像普通人一樣。它是屬世的，但這不意味著專家或教士被排除在外。核心引擎由世俗 / 俗人來驅動創新是可能的，而靈性 / 宗教規範對此是有用的。「世俗治理」（Lay governance）比起「無神論」（atheism）有更好的聯想，而一些講英語的人會將「secular」與無神論劃上等號。「屬世的」語義在搭建橋樑方面更為豐富。
在靈性實踐方面，很多人會向聊天機器人「懺悔」。某些信仰的人會設定角色或系統提示，用以對照自己的行為是否符合規範。在那些有書面經文 / 詮釋、基於文本的宗教中，AI 在核對行為與教義方面做得很好。這既非正面也非負面——我看到兩種用法都有。宗教領袖需要像精神科醫師面對自助聊天機器人一樣，與之和解，並共同設計。
我之所以提到基於文本的宗教，是說人們可以為了諮詢意義而進行自助服務。但同時也存在一個關懷社群，以及在社群中的靈性實踐。本體論上「該遵循什麼」可以被視為一個正交（orthogonal）的議題。它們是正交的是件好事——在工作場所，我們可以專注於宗教的水平關懷層面（靈性實踐社群）。讓那些「法匠式」的規則辯論留給有組織的宗教；可以用科技支持它們，但將協作型 AI 的焦點放在關係性的水平關懷上。
很有趣的是，天主教會正在將 AI 時代的人類團結 / 意義視為其主要業務——教宗自稱為 Leo，就像工業革命時期組織工會的教宗良十三世（Leo XIII）一樣。這指向了源自靈性 / 道德觀點的組織 / 政策創新，以及圍繞相互關懷建立的制度。你不需要有組織的宗教才能創新，但它有助於提供一個擁有數百年規範的支架。
如果微軟的目標是圍繞共享的人類意義（而不是將白領階級簡化為螺絲釘）來提升組織生產力，那麼就應該向教宗和非世俗的創新者學習，透過政策 / 產品 / 親社會設計，將這些創新帶入世俗環境。引進那些在宗教土壤中成長，但在世俗中同樣有用的創新。
它將成為主要的意義創造者。比利時已經有了週休三日的權利；很快地，各地都會有，然後是週休四日、週休五日。就像週休二日讓工會成為可能（週休一日或無休就沒時間），更短的工時給了人們時間去團結 / 互相關懷，這在本質上是非常靈性的。
還有「新領」（new collar）——專注於軟實力，而非傳統教育（作為一名高中輟學生，我對此表示贊同）。新領是與機器「協同工作」的能力，不像藍 / 白領所象徵的在機器之下 / 之上——它關乎溝通、團隊合作、適應力、好奇心、創造力和關懷。生產力來自於適應那些能夠協調人際關係的機器。與它們合作能增強我們的公民肌力，而不是淪為被監督機器的輸入端，將人貶為螺絲釘，或成為徹底的盧德主義者（Luddite）。
協作工作更有尊嚴，但這需要可引導的機器來進行社群意義的建構，而不僅僅是為了矽谷的利潤。微軟可以支持公民科技，賦權給那些最接近痛點的人，讓他們進行有意義的創造，而不會造成殖民——這是一種謙遜的親社會設計。微軟曾在 GitHub 上道歉；現在開源社群已不再視其為敵人了。
僅僅因為機器擅長某件事，不代表我們就要把所有事都交給它們——否則就像派機器人去健身房，只因為它們能舉重一樣。
微軟最適合設計的，是外骨骼般的支架（exoskeletal scaffolding），讓我們能一起舉起更重的重量，同時增強我們的公民肌力，而不是將關係關懷自動化，讓我們自己的肌肉萎縮。這個選擇非常明確。
今年以來，微軟宣布裁員將近一萬人，引發業界譁然——許多被裁撤的員工並非表現不佳，而是在 AI 快速發展下，原有職位不復存在。 六月時分，畢業生們開始求職，卻得面對驟變的職場環境。 許多工作正在被 AI 取代，這也讓求職更競爭，擁有豐富經驗的青壯年工作者，重回就業市場，與畢業生們爭搶僧多粥少的機會。這群沒經驗、沒人脈的新鮮人，如何勝出？ 我反而認為，這一代畢業生很幸運，正好碰到人類歷史上，已知用火以來，最大的生產力革命。 既然所有人都必須重學流程，新鮮人就不再落後——反而少了「得先忘記舊方法」的負擔，能直接在 AI 的語境裡起步，適應能力更強。 例如，AI 的深度研究（Deep Research）功能，需要使用者勇於挑戰它，才能激盪出好結果。倘若資深的人只基於過去習慣，把它當作搜尋引擎，就很難用得好。 AI 時代裡，「一技之長」的概念很快就會消失。工作者們想展現價值，就得尋求機器難以取代的職務內容。 以我自己為例，我原本具有快速寫程式的解題技能，但是現在只論敲打程式碼，AI 已經是全球前兩百名之列。 引以為傲的專長被 AI 超越，我很開心，因為我可以專注在我真正享受的事情上。 程式設計的工作是去理解用戶需求，再敲出程式碼，滿足用戶。事實上，我享受的是前段，幫助客戶理解他的需要，甚至分析出他沒想過、描述不來的需求。以及後段，端出用戶需要的作品，創造價值。中間那段敲打、修改程式碼的漫長過程，如今能交給 AI，我很高興。 也因此，即使有能力，今年有四分之一的 Y Combinator 創業團隊們，也不再自己寫程式了，只專注於發現需求與創造價值，不但不影響品質，甚至往往可以做得更好。 當然，這並不代表新鮮人從此就能與資深、有經驗的設計師平起平坐，仍有需要修煉職能之處。單以職務內容來說，有經驗的人具備廣度，這份眼界能結合其他領域，觸類旁通，開展出專屬自己的優勢。 所以，與其焦慮履歷上缺乏的經驗，不如開始盤點自己獨一無二的熱情所在。你關心的議題、投入的社群、著迷的領域，都將是你獨特視角的基石。在 AI 時代，最珍貴的不是會什麼，而是關心什麼。關心領域越多，就越有獨特性。透過這份獨特性，你又能去跟其他有獨特性的人配合。在交叉之處，你就會感受到別人感受不到的痛點。
很好的問題。我從 2022 年開始擔任數位發展部部長，同年生成式 AI 革命也隨之而來。在我擔任部長期間，我們看到軟體工程這個行業發生了巨大的轉變。
過去，要成為一名軟體工程師需要相當專業的訓練，特別在於如果要維護大型的既有系統。這種訓練不是同質化的，也就是說，如果我接受的是硬體相關的軟體開發訓練，那麼我花在這上面的一小時，就無法用來做使用者導向的客戶端軟體開發。由於臺灣的硬體和半導體生態系薪資非常優渥，吸引了大量軟體人才投入為硬體生態系服務，而非直接為消費者服務。
然而，自 2022 年生成式 AI 革命以來，情況已經改變了。那些產品經理、使用者體驗設計師，以及懂得將需求轉化為設計的人，即使沒有投入大量時間接受軟體工程訓練，現在也可以直接使用英文、法文或華文來描述他們想要的軟體，並使用所謂的「Vibe coding」——也就是利用 AI 來產生他們所需的軟體基礎架構。
舉例來說，我們與大學應屆畢業生合作，稱他們為「T 大使」（Transformation Ambassadors）。將近 90% 的 T 大使並非資通訊相關科系畢業，但 vibe coding 使他們能夠非常迅速地將需求轉化為可行的應用，成功地將他們的職業生涯轉向數位轉型領域。他們即使沒有接受長達十幾年的軟體工程訓練，只需十幾週的實作，就能夠建構初具規模的應用。
另外，正如我在書面回覆中提到的，我們透過「就業金卡」計畫吸引對開源有貢獻的人才。數位領域是個新興領域，至今，就業金卡已吸引超過 13,000 名具有全球工作經驗的外國專業人士來臺居留。任何對開源生態系有八年貢獻的人，都可以獲得這份包含健保和創業權利的四合一簽證。我認為這就是軟體產業的未來：不再是花十年專精於單一垂直領域，而是能夠融入開源生態系，並在不同部門之間快速轉換，將市場的新需求和新要求轉化為 vibe coding 的指令。
至於電力問題，我必須強調，臺灣並不打算用一種蓋「超級星際之門」的方式，耗費大量電力來訓練超大型模型。有些人賭注在超大模型上，認為如果用足夠的電力來訓練它，它就能自我學習，變得像一個巨大的單一個體，或許能解決所有問題。有人在賭這條路線，但臺灣並非如此。
我們相信的是，如我所言，每個產業、每個垂直領域都應該使用量身打造的、規模適中或恰到好處的模型。例如，在新聞業，你可能需要用於自動轉錄和摘要的模型，但這些模型都小到可以在你的筆記型電腦上本地運行，不太耗電，也不需要去記住所有宮崎駿的電影。重點是，量身打造的小型模型，特別是開源模型，非常節能，也易於調整，你可以根據你的特定需求來引導它。臺灣因為在先進晶片製造領域佔有主導地位，可以讓這類邊緣 AI（Edge AI）以非常節能的方式運行。因此，雖然我們和其他國家一樣面臨能源挑戰，但我認為 AI 訓練不會是我們主要的能源消耗來源，因為我們並沒有走那條「硬起飛」的路。
關於稀土等原物料，以我所知，臺灣正努力尋找替代品，並建立高效的回收機制。當然，我們非常樂意在這些平台上加強國際合作，但因為這部分業務已超出數位治理範疇，所以我沒有詳細的數據可以分享。
是的，但我們專注於訓練特定產業的模型，而不是那種包山包海的通用智慧模型。例如，我們會為製造業訓練跨領域的品管檢測模型，但同樣地，因為它不包含電影之類的內容，所以模型本身其實相當小。
在語言處理方面，我們有時會做「蒸餾」（distillation），有時會基於現有的開源模型進行微調。我相信臺灣有一個非常受歡迎的模型，就是以法國的 Mistral 模型為基礎，再用繁體文本在其上進行微調，讓 Mistral 能更了解臺灣的文化。所以，艱困的工作已經由 Mistral 團隊完成了，臺灣做的只是在地化，這同樣非常節能。而且您也知道，Mistral 將大量能力壓縮在一個非常小的模型中，所以它不僅節能，也讓這項技術民主化了，因為人們可以在自己的手機、筆電上運行它。
舉個例子，有一個叫做「CyCraftGPT」的專案，它基於 Mistral 模型，能夠理解資安事件報告，感知網路攻擊。它能理解資安事件報告中使用的繁體字，並能總結情勢、協同防禦。
我們每天都面臨數百萬次的網路攻擊，這不僅是我們剛才談到的資安事件，也包括資訊操弄攻擊。在過去一年裡，資訊操弄的攻擊次數大約有兩百萬次。我們知道中共對臺灣的壓力與日俱增，每天都有數以百萬計的網路攻擊和訊息操弄，所以這種威脅是確實存在的。
我認為他們基本上是在測試我們的韌性。如果我們驚慌失措，如果我們無法適應和抵抗這種操弄以及網路攻擊（切斷海底電纜也算作一種阻斷服務攻擊），他們很可能會變本加厲。所以我的觀點是，這是持續性的威脅。我們保衛臺灣的唯一方法，就是借助國際社會的力量，分享威脅情報，為即時聯合防禦機制做出貢獻，一起進行演習等等，讓攻擊者明白，他們無法達到他們心中所想的任何戰略目標，無論是心理上的、干預選舉的，還是其他目標。
我認為這件事的確取決於我們自己。如果我們能確保那些資訊操弄、那些企圖製造分裂的行為、那些他們想傳達給國際的「民主無用，只會帶來混亂」等訊息無法佔上風，那麼我相信軍事行動的機率會繼續下降。所以，這個下降的趨勢，其實也反映了我們的資訊與網路韌性。
如果你在臺灣街頭問一個人，俄羅斯是否對臺灣發動了某些攻擊，他們大概不會這樣說。這在我們的社會中不是一個很普遍的話題，我們很少談論俄羅斯。當然，在資安領域的專業人士之間，我們有時會討論俄羅斯的網路攻擊或相關專業議題。我們也發現，俄羅斯使用的網路攻擊劇本，與我們經驗中來自北京政權的攻擊手法有相似之處。但在日常對話中，民眾對俄羅斯不太關心，更不用說俄羅斯對臺灣構成的危險或威脅了。
