所以，其實臺灣的技術以及最基礎的法規已經都差不多到位了，最後只是說你要不要透過法律來確認說「對，真的大家都有搬家的自由」而已。
我覺得最重要的就是它的 排序演算法 (Ranking Algorithm) ，必須要是對使用者跟我們所在的社群要能夠完全的透明，而且使用者也能夠自己來制定。
現在的問題是說，當這個平台推送給你很多你不想看到的，很多人按了很多「我沒興趣、我沒興趣」，到最後還是推過來。所以你完全沒辦法知道說跟他到底做了什麼事情，中間完全沒有當責，就是他不用負任何責任。
那所以平台的透明性，以及他沒有做到就是正常的處理你的請求的時候你的救濟的程序，現在當然也是各國包含我們的網路傳播辦公室都非常注意的一點。那但是呢，我覺得某一個平台還是可以當模範生的角色。像我們當時推動「廣告實名制」的時候，法律還沒有通過，但是我們自己也是發數位憑證簽章的，所以我們認識的大公司我們打包票、我們幫他簽名。所以我們這個你們說連帶責任看起來很嚴厲，但是我們本來就有這個能力。所以呢 Google 就出來說：「好，那我們率先來實作。」
所以後來，現在的林宜敬部長他就提出一個想法說：有些平台已經加入了「好人隊」，有些平台好像還留在「壞人隊」，那壞人隊是不是要轉隊去好人隊？這個比喻我覺得非常生動，也非常有效。
所以我覺得重點就是說，現在已經有一些平台，它是很透明的提供出為什麼它把哪一些調在上面、哪一些調在下面。甚至像 Bluesky 這樣子的平台，你寫了一個演算法之後，你可以把這個演算法跟大家分享。
所以這個演算法的透明性，就不是少數專家來看，而是你可以實際告訴一個語言模型說：「我現在就想多看到這兩個社群中間重疊有共識的部分。」然後它立刻就幫你做出這樣子的一個時間軸。那這個你也可以一鍵分享。
所以像這樣子的模範生也好，或者我們說好人隊也好，是已經存在的了。那當它存在的時候，就會對——不要說壞人隊了，對「未來的好人隊」——也可以給出一些壓力。
是。這在我們 AI 治理上面，有一句話叫做 "Human in the loop" ，就是人要進入 AI 決策的迴圈裡。但現在的問題是說，AI 它即使解釋給妳聽，現在這個狀況的 AI （Transformer & Attention）架構，那個解釋是人完全聽不懂的。
因為現在的 AI 它在做每個決策的時候，它是把它跟你互動的全部記錄，都好像走馬燈一樣重新播放過一遍。人類是不可能記得那樣的細節。所以這個情況下，即使它鉅細靡遺的解釋給你聽，我們也沒有那個壽命去消化。所以這個情況下就變得好像黑箱一樣，是不透明的迴圈。
所以當然我們希望說可以盡快去變成「小模型」或者所謂的 Post-Attention / Post-Transformer 。就是它不是把一輩子跟你互動的記憶都重跑一遍，而是說它有一個好像一個「速寫板」，就是好像人的長期記憶一樣。它可能是固定的每一次學到關於你的事情它就更新一下，但是不重要的就淡忘掉。那你隨時都會告訴它說：「把你現在對我的這個印象、這個速寫板很小的一塊解釋給我聽。」那這樣子就不會好像木馬不透明、裡面有沒有埋伏間諜也沒有人知道；它是「透明馬」，裡面是不可能埋伏間諜的。
所以就是 可解釋、透明的 AI ，省電的、你在自己的小機器上就可以運行的 AI，透過這樣子的 AI 來進行排序演算法，就可以做到讓 Terms of Service（服務條款）不是大平台才能夠寫，而是每一個人都可以寫。
對，所以應該改成「AI in the loop」，也就是 "AI in the human loop" 。不是人陷入 AI 的圈套迴圈裡面——就好像倉鼠在倉鼠輪裡面，可能跑得很激烈也有運動量，但是他對這個輪子去哪裡完全沒有操控權，而且事實上這個輪子哪裡都沒有去，就是在原地打轉。
這就很像是每個人都覺得我有在互動，但跟你互動的對象真的是人嗎？可能不是別人，是別人的幻影。這個是倉鼠輪的情況。
所以我們剛提到的是把 AI 拿出來，進入我們現有的社群的循環裡面，就好像是說人不是被大火包圍，而是說一群人圍著營火。那這個營火是很小規模的，這些人隨時讓它旺一點就旺一點，讓它淡一點就淡一點，大家可以一起來調控的。那這樣子的 AI 才是理想的。
還有就是說，每個社群應該能夠自己來定義，在這個社群裡面大家能夠接受的言論內容是什麼，而不是讓一個大平台突然之間就誤判你是詐騙然後你的帳號就不見了。
這樣子的認知，應該是每個社群自己來訓練。好比說所以我們這個社群比較習慣每件事情都要查證，或者是每一個事情都要有出處，那這樣任何傳進來的資訊，AI 小精靈就幫忙在那邊加出處、加查證等等等等。
那反過來，另外一邊它可能重點是人跟人之間它的這個信仰系統的確保，那所以任何傳進來的資訊，它就要去把它翻譯成跟經典有所扣合。
每個社群都有不同的行為模式，那你用一個放諸四海皆準地說「這樣子是可接受、所有其他都是假的」，這個實在是太困難了。所以不如說讓每個社群能夠透過 AI 來強化，然後社群之間可以彼此翻譯。
我覺得只要是可解釋、然後能夠加強社群駕馭它的能力，我覺得所有其他的都沒有那麼重要。
你要我講第三個的話，那我覺得第三個——同等重要的，但是我覺得現在這一步前兩個沒有做完的話不容易做到的——就是去確保要有在社群之間去轉移、去把本來分裂的能夠一致的，就是有調節或者有平衡能力的新聞工作，這些內容它其實是提供給大家價值。
所以即使是我不同的社群，理論上對於在我們跨社群做新聞工作的這些人，也應該來提供訂閱。這有廣告的性質，因為它可以讓大家都一次看到相同的這個畫面或者相同的訊息。
但這種廣告是「有公共利益的廣告」，而不是精準投放然後把大家隔開的廣告。這種公共利益的廣告，應該成為一種新的收入模式。
那這個我有篇一起寫的論文叫做《利社會媒體》(Prosocial Media)——有利於社會的媒體——裡面就詳細的去講出了這樣子的分潤模式，也就是內容變現模式。
所以這樣子的模式，我覺得是絕對可行的，但是它必須要先有可解釋的、社群可以理解並且駕馭的排序演算法，來當作基礎。
可以的。這樣子的內容變現模式，簡單來說，就是如何彌合這些莫須有的、用詞不同等等就大打出手分裂成兩個社群。所以這些社群的領導者，他不一定是政治的，很可能是文化的——好比像說信仰的社群、時尚的社群、支持某種運動的社群、大家一起分享美食等等。
每個社群都有自己營運的模式，有些是靠訂閱、有些是靠捐獻、有些是靠提供服務跟產品。但是對這些社群來講，怎麼樣擴大他的受眾，而不要因為分眾化而流失他的受眾？這個對他都是很重要的。
所以這些社群就會願意去提出——即使是用生成式 AI 來輔助——去讓正在碎片化的兩邊能夠又重新理解到彼此之間共同的、罕見的價值。
很多這樣的文化社群，都會願意為這個付費，我們就只要確保說他們出錢真的有買到東西就好了。像以前大家都看球賽，像超級盃的時候，不分政治立場、不分男女老少大家都看到同樣的一個訊息，這個就是產生出所謂的「共同知識」(Common Knowledge)。那這個共同知識的廣告版位是非常貴的。但現在在精準投放廣告的時候，這個反而沒有賣。
只要能確保在整個社群，不管他現在多分裂，願意付錢的人就能夠去提出這樣子的共同知識的廣告。而這個廣告必須要經過像剛講到「橋接」的投票，是真的能夠把兩邊的人——雖然透過 AI 來生成、透過 AI 來排序——但到最後還是兩邊的社群的人，去進行這方面的判斷。
如果判斷起來真的我們之間的關係變好了——本來是可能家裡四個人跟 AI 討論完之後都各跑各的，但是透過提供這樣子的資訊，大家又願意全家一起出去郊遊了——那這樣子的話，願意為這個付錢的人是很多的。
也就是說，它有兩個付費的來源：一個我們剛講到了，讓現有的社群為了不要分崩離析而獎勵產出讓社群一致性變高的內容、大家彼此之間互相理解的內容，這是一種。
另外一個，就是我們每個人自己心裡面也都有一個小社群。很多人他在工作的社群、喜好休閒的社群、信仰的社群、在地這個鄰里系統的社群等等，其實是不同的。而且在某些事情上面，這兩邊還會彼此拉扯。
像我阿媽，今年已經 93 歲了，那在當年有一方支持同婚公投、另外一邊是愛家公投的時候，他教堂的朋友就跟他講一邊嘛，那他比較年輕的一些朋友就跟他講另外一邊嘛，最後他沒有去領公投票。
但我的意思就是說，只要確保說有件事情能夠讓兩邊都同意，好比說「同性可以結婚，但是雙方的家族不聯姻」，這樣「結婚不結姻」的內容，在當時如果就已經能夠產生出來，然後讓兩邊都發現說「我們好像都有點不滿意，但是都可以接受」，這樣我相信任何個人他只要兩邊都有拉扯的朋友，這些人也會願意透過每個月付錢的方式，去看到更多這類優質的內容。
就像之前講的，很多在美國用 TikTok 的大學生願意每個月付一千塊。所以這個肯定是有價的。
我們來看 Podcast 的這個情況，你一旦做出一個平台之後，重點是那個平台它有沒有提供夠好的使用者體驗。
在以前，當你有這樣的產品之後，你要進入別的市場，就要克服語言的障礙、文化的障礙等等等等。但是現在這些幾乎都不是問題，AI 不但很會翻譯，而且甚至文化上面的翻譯都沒有問題。
所以我舉例，好比像臺灣我們剛所提到的網詐通報系統、群眾檢舉詐騙的這套系統。那不管是 Gogolook 的 Whoscall、不管是 Trend Micro 的 Fraud Buster，現在數位發展部也有自己的網詐通報網，等等的這些產品。那其實包含在日本等地，其實接受度都是非常高的。
因為在以前，你要精通日文才能夠進入那個市場，但現在精通日文已經可以交給 AI 去進行了。所以我不認為說臺灣的市場小，現在還是對我們的軟體業的一個限制。
我想最大的優勢，就是大家想到臺灣，就想到是 值得信賴 (Trustworthy) 。
為什麼是這樣？是因為不分你在哪一個國家、甚至哪個意識形態陣營，臺灣做的晶片乃至於那個晶片的供應鏈，那以及這個供應鏈的資安的保障——包含我們當時跟台積電一起提出來的 SEMI E187 資安標準——這個全世界都是買單的。
也就是說，可能你跟臺灣的政治、文化、經濟等等有著或敵或友的關係，但是臺灣製造出來的這些產品並沒有殖民你、並沒有特洛伊木馬。這種王道精神，全世界都是相信的，不分哪一個陣營。
那我覺得現在在 AI 時代信任是最容易流失的，就像我們說「眼見不為憑」。所以大家非常相信臺灣做出來的產品這件事情，我覺得是我們最大的優勢。
那要怎麼擴大這個優勢呢？當時在川普第一任的時候，他們有一位國務次卿叫做 Keith Krach ，他當時推動**「乾淨網路專案」(Clean Network)**，就是去說服全世界，就是他的 5G 軟體裡面如果用的這個設備，如果是用某些專制極權國家——那些國家他可能沒有新聞自由，所以他在裡面埋了後門也沒有吹哨者也沒有人會報導。
那這個時候，那些 5G 晶片的供應商，那這樣子的信任它是可以遞移的，就是臺灣信任誰、我們信任臺灣，全部加起來變成 Clean Network。
現在我就跟 Keith Krach 合作，有個叫做 xGTT (Global Trusted Tech Standard) 就是全球信賴科技標準。那也就是把我們剛的這樣子一套想法，從當時只是可能通訊相關的設備，現在就變成包含 AI 等等部分，都可以透過這種信賴科技的方法，去讓所有注重資訊自由的國家可以知道說，那我的供應鏈去用哪些產品、哪些製造商，才是能夠保障我們國內人民的自由的。
我覺得如果全民都能夠事實查核的話，任何黑暗都無所遁形。
這個就是我一直在強調的「基進透明」(Radical Transparency)。
這其實是瑞典立國的根本。瑞典你不要說新聞記者，一般的公民新聞工作者，去要任何官員關於任何事情的任何資料都要得到。對他們來講，這個就是你要服務公職，那其實就是要完全透明。大家也知道說有點麻煩啊等等，但是因此瑞典出來的這些東西，大家是信賴的。
