文/東吳大學社會學系副教授 劉育成 文章取自 /https://view.ctee.com.tw/processing/24524.html 從社會學角度、日常生活觀點,如何討論人工智慧等新科技,在促進經濟發展與社會正義能否達到平衡?數位發展無論為紅燈理論或綠燈理論,無論是要往前衝,還是要稍微踩煞車,這類的議題在全世界都有很多討論,例如MIT除了發展新科技之外,也有相關的道德與倫理論述,其中包含很多哲學觀點、倫理學觀點等,以更全面性地思考科技對人類、社會帶來的影響。 人工智慧對人類本質的挑戰 人工智慧的應用領域或可分為感知、思考與行動三類,第一,人工智慧可以進行感知,例如各種感測器,可以進行人臉辨識、偵測聲音、情緒與行動表現等;第二,人工智慧能夠進行「思考」,目前也許還無法像人類一樣,但未來也許會有不同,甚至超越人類;第三,人工智慧能夠行動,例如在獲取資訊後,連結於機械動力裝置,便可在真實生活中執行動作等。感知、思考與行動,三者都是社會科學領域的重要主題,在加入心理學、社會學、政治學、經濟學等研究成果後,我們將面臨的是,當人工智慧能做到像人一樣思考的時候,人類的本質與角色是否將得重新定位?當人的腦袋可以完全被拆解時,人類的價值又會以何種形式存在?當人工智慧可以預測人類行為時,人類所獨有的自由意志,在演算法的挑戰下具有的意義為何?綜合以上問題,人工智慧在根本上,其實就是對人類本質的一大挑戰。

人工智能影響 經濟發展與社會公義
人工智能影響 經濟發展與社會公義

從社會學角度、日常生活觀點,如何討論人工智慧等新科技,在促進經濟發展與社會正義能否達到平衡?數位發展無論為紅燈理論或綠燈理論,無論是要往前衝,還是要稍微踩煞車,這類的議題在全世界都有很多討論,例如MIT除了發展新科技之外,也有相關的道德與倫理論述,其中包含很多哲學觀點、倫理學觀點等,以更全面性地思考科技對人類、社會帶來的影響。

人工智慧對人類本質的挑戰

人工智慧的應用領域或可分為感知、思考與行動三類,第一,人工智慧可以進行感知,例如各種感測器,可以進行人臉辨識、偵測聲音、情緒與行動表現等;第二,人工智慧能夠進行「思考」,目前也許還無法像人類一樣,但未來也許會有不同,甚至超越人類;第三,人工智慧能夠行動,例如在獲取資訊後,連結於機械動力裝置,便可在真實生活中執行動作等。感知、思考與行動,三者都是社會科學領域的重要主題,在加入心理學、社會學、政治學、經濟學等研究成果後,我們將面臨的是,當人工智慧能做到像人一樣思考的時候,人類的本質與角色是否將得重新定位?當人的腦袋可以完全被拆解時,人類的價值又會以何種形式存在?當人工智慧可以預測人類行為時,人類所獨有的自由意志,在演算法的挑戰下具有的意義為何?綜合以上問題,人工智慧在根本上,其實就是對人類本質的一大挑戰。

人工智慧科技的基礎,包括統計、計量經濟學、優化理論、複雜性理論、電腦科學與遊戲理論等,這些都是從比較大的架構去認識人工智慧。在談科技與人之間的關係時,大概有兩件模式,其一是人介入機器模式,意指人跟機器合作,一起進行資料分析與運算。其二是人不介入機器模式,也就是機器可以自己行動、自行運作,不需要人類介入,例如自動駕駛領域中所進行的分級,最高級就是完全自動駕駛,也就是人不需要去介入。例如特斯拉的自動駕駛在遇到狀況時,人類駕駛是必須要去接掌方向盤,未來數位發展進程則是期待完全不需要人類駕駛介入。當這天來臨時,機器可以自己思考、偵測,人就不存在於人工智慧模式參數裡考量,呈現完全自動化。現今的科學家都在往這方向研發,也不只是期待自動化,還想要讓機器具有自主性、智能分析,也就會更接近強人工智慧的誕生。

人工智慧發展對經濟的衝擊

在人工智慧發展途徑中,主要包含兩個觀點,其一是比較狹窄的觀點,稱之為「弱人工智慧(weak AI)」,基本上目前看得到的應用,都是此類人工智慧,諸如語音辨識、資料標記與分析、自動駕駛等。其二是比較廣義的觀點,也就是「強人工智慧(strong AI)」,就是可以像人類一樣思考,現在所提的強人工智慧,或稱之為「通用人工智慧(artificial general intelligence,AGI)」,基本上都還未能實現,但所有科學家都在努力朝此目標邁進。

儘管如此,AI對經濟的衝擊依舊存在,主要可從五個面向切入,第一是工作種類,隨著資訊自動化及演算法的發展,對工作類別也產生一定衝擊,不只傳統產業、服務業,也擴及金融業或會計師、律師等專門職業,從基層到高階的工作都有可能被取代,許多新的工作型態也會不斷被發明出來,例如像外送平台Uber Eats或Food Panda的外送員,一個要能夠同時使用科技平台以進行消費與送貨,在過去,這樣的角色是不存在的,但因科技發展、AI演算法的推陳出新,這些新的工作種類與型態都可能會被創造出來;第二是生產力,也就是生產數量與品質也可能因人工智慧的介入,而會進行調整。第三是經濟效率,AI演算法可以透過大數據來提供更好的經營模型,增加產量,同時也減少資源與時間的浪費;第四是數據搜集,透過數據來發現可能的模式,並給予建議或行動方案等;第五是自動化發展,AI演算法可以更好地部署自動化這件事,這些都對社會發展與經濟帶來一定的衝擊與影響。

未來受到AI介入產業而對GDP產生的影響,基本上隨著時間愈長,影響更為加劇,無論是在生產力、個人化、或效能的表現上,都呈現正向關係。從醫療、汽車、金融三個產業端看AI介入的短中長期進程,在醫療產業,許多新型疫病會隨時間變化,連人類也無法完全掌握,因此AI科技需要花更多時間才能有效介入;第二是汽車產業,相對於醫療產業,AI科技需要較短的時間,便能夠完全介入;第三是金融產業,以目前發展來看,AI科技幾乎已經完全融入產業發展,PwC的調查研究預測,在未來三到七年之內,陸續會有更多產業完成AI科技的介入。

全世界都受到AI介入工作、經濟發展的影響,2018年,PwC針對 2030年全球受AI的經濟預期收益影響進行預測,以中國的26%為首、北美14.5%次居、其他周邊國家在5%至11%左右。此外,全世界都非常關心南半球的科技介入,其對社會與經濟可能會帶來巨大衝擊。以人工智慧科技介入產業而言,若以GDP來評估,公共服務跟個人化服務,無論是叫車、訂餐、或是醫療等,都受到影響且逐漸增加。以工作機會而言,會受到影響最大的區域是中國,其他如對拉丁美洲、北美洲、北歐的影響也都持續增加。

科技介入對社會正義的影響

若從產業面來談社會正義,大致上可有幾個面向,第一是製造業,第二為公司、產業和國家;第三是勞動市場;第四是重分配的效果。當把科技放進產業時,財富、經濟、糧食可能重新分配,這都需要透過科技的介入,做更好的處理與計算。然而,如何處理、處理後會產生的結果,以及其對政策的影響,都會是重要的議題。在數位演化的過程中,大多數人都不會反對科技帶來的便利生活,對經濟成長帶來的幫助等,例如在許多學校門口或公司行號外,一到用餐時間便停滿Uber Eats或Food Panda的外送機車,這些景象已經是大家習以為常的日常生活,而人們也逐漸變得懶得外出用餐了。

然而,科技雖然帶來了便利生活,但也同樣帶來影響與風險。以前述送餐為例,勞動市場就會有兩極化的發展,科技介入後有些工作被機器取代,但許多個人化服務但卻低薪的工作,卻沒有辦法被取代。在這些較無法被取代的工作中,其中大部分不乏是低薪工作,例如社會工作人員、Uber Eats外送員等,這些目前在台灣就是相對低薪的工作。那些能夠被取代的,例如中研院現在正開發研究中的AI法官、以演算法為基礎的判決系統來取代律師,以及會計師等,這些過去被視為是在金字塔頂端或收入很高的族群,其被取代的可能性也非常高。此外,科技發展也創造新的工作類型,例如資料分析處理工程師等。勞動市場呈兩極化發展對社會帶來什麼樣的影響,台灣目前並沒有很多的討論,但美國、歐洲都已開始關注此議題。未來也有可能會有越來越多不平等現象的出現、結構性的失業問題等,最後可能會有無法預期且不希望出現的產業結構變化。

AI能夠增進還是損害社會正義,或可從三個面向來思考:平等權利、平等機會、平等對待。這是說,對所有的人、族群、要能不分性別、不分地域的平等看待。科技介入後到底對這三個面向的影響為何?舉個例子,最近流行AI面試官,有人認為可以消除偏見,排除人類在面試時的偏見,因為人類面試官多半會因為其文化、社會、訓練養成背景等,而產生偏見。相對地,有人會覺得AI也會具有、甚至是增加面試偏見,因為演算法有可能加重AI判別時的偏好。美國日前也打算要透過臉部辨識來預測犯罪,中國也有類似的「社會信用評分」系統,這些固然是一種進步的象徵,但也涉及到許多人權問題,仍有非常多人抱持反對立場。

另外,最經典的案例或許是Insecam網站,在網頁上可以看到遍佈世界各地的網路攝影機所生產出來的即時性影像,台灣就有好幾十支即時影像在上面,有的是拍攝自家畫面,有的則是工作場所等。這些影像並非是透過傳統駭客的方式去刻意蒐集,而是從使用者自行買回去的攝影機中,那些沒有重新設定密碼的用戶端所取得。這是因為,只要是同廠牌網路攝影機,在其出廠時的預設密碼都是相同的,如果使用者沒有更改密碼,駭客就可以透過一些簡單程式搜尋在網路上使用預設密碼的監視器,並將影像串流到網站上。這就是科技帶來便利性後的風險。沒有人會認為監視器不重要,可是都不太關心重設密碼問題,。另外,近年Amazon推出的新產品Ring也是個具有爭議性的例子。Ring是兼具門鈴功能的監視系統,當按門鈴時,有鏡頭可以對來訪者進行辨識,也可以進行攝錄影,並將影像上傳至資料庫。Amazon承認曾把影像提供給執法機關參考。簡單來說,透過網路串連,可以監視器鏡頭看到家門旁邊是不是有人經過,這也是在追求安全之虞,同時有可能侵犯到他人的隱私權利。

利用演算法「做決定」、「預測」、「分類」

總體來看,演算法大多是在做三件事:做決定、預測、分類,而這三件事剛好也都與社會正義有關。第一、演算法如何做決策,有可能引導人類完成或進行某件事情或行動,但此一被引導的過程,也很有可能是演算法或其背後的商業利益或國家機器刻意所為,故利用演算法做決策背後也充滿爭議。第二、演算法很大部分是用來進行預測,包括使用者行為、購買動機等。當使用者在網頁上搜尋某些東西時,接著便會發現其他頁面中也逐漸都會是剛剛所搜尋的內容,網路平台業者透過演算推播有效的廣告內容給使用端,以應用程式介面(API)的方式全部推播到使用者所有的數位設備。第三、演算法不斷地在進行分類,可能是透過人類工程師給予類別,也可能在運作過程中強化既有的分類,例如前面提到的AI面試官。「分類」本身就存在許多問題,類別如何出現、如何分類,以及為何被分到某一類?等。這就像有智慧型手機與沒有智慧型手機,就會被區分成兩類,這也帶來相對應的使用行為與資訊近用上的差異。另外,偏鄉教育中的數位落差問題,也是與科技有關。據此,做決定、預測、分類這三件事,都會跟社會正義有密切相關,而其背後的邏輯或始作俑者,便是資料數據。

AI或演算法都需要大量資料來訓練,這便可從幾個面向來思考:第一、AI需要什麼樣的資料來訓練?第二、如何確認或創造乾淨的資料?演算法偏見來自於提供的資料本身,而這些資料本身便帶有偏見。然而,如果若能夠提供所謂的「無偏見資料(unbiased data)」給演算法,那麼演算法是不是就不會具有偏見呢?第三、這樣的一種無偏見資料,真的存在嗎?如果所有的資料數據都與歷史、文化脈絡、人的行為,甚至是在手機或網頁上進行的每個動作有關,那麼我們如何想像一種無偏見資料的存在?此外,關於資料數據的最後一個問題則是,如何進行所謂的「數據治理」?

數據治理必須賦權於大眾意識

去年(2019)在GISWatch出版的報告中討論到如何進行資料管理,提到數據的治理必須要賦權於大眾,除政府必須介入並扮演重要角色外,大眾在其中中的角色或許是更為重要的。該報告提出兩種方式可供參考,第一、資訊受託人形式,亦即以信託方式,改善線上平台或服務提供者的問責制,主要是針對平台端公司,應做好資料管理、數據保存的責任,以信託的概念進行。第二、資料信託,也就是成立一個信託單位,所有人的資料全部都交給由信託單位來管理,就像是現金資產交由銀行信託,信託後就會受到監督,資料信託的概念也是用類似方式去做所有個人資料管理。過去幾年已有往這方向進行測試,例如2018年Open Data Institute就開始討論,2019年英國政府的《數位憲章(Digital Charter)》中便將信託概念放進來,同年OECD的AI原則,也把資料信託概念導入,G20也在其「以人為中心的AI原則」中參考了資料信託的概念。

此外,資料信託有幾種類型,第一為公民資料信託,就是把公民價值跟參與過程放到信託過程中,現在的數據不是只有次級資料,而是所有人都是資料提供者,應鼓勵主動參與且願意把自己的資料提供出來、交由信託組織來管理;第二為由下而上(Bottom-up)的相互運作,不再是過去由上而下地透過政府搜集資料與管理資料,而是進一步去思考如何將所搜集的資料提供給權利個體。

未來數位時代還是有很多問題挑戰,列舉如下:第一、信託透明度問題、是否需要新的專業數據受託人,這是否也會導致一個新的階級或職業出現;第二、有沒有可能會有壟斷濫用的問題,該如何解決?第三、標準化的問題;第四、責信的問題;第五、授權的問題等。即便是在資料信託之後,當需要使用時,授權問題該如何處理?這些都是未來可能會遇到的問題。

最後,在使用數位資料時,須意識到相互使用資料的重要性,大部分人在使用數位資料都沒有什麼意識與防衛,看見隱私權同意鍵就大多直接按同意,很少對內容進行仔細閱讀或甚至是提出質疑。使用者看似對隱私權很在意,但在行為上卻幾乎不在乎授權與使用,而只是想享有數位帶來的便利性。因此,提升大眾意識還是非常重要的關鍵。未來數據治理概念的成果表現、在共享權利下進行問責機制,且在發生問題後能快速彌補,這或許便能夠在經濟發展跟社會正義之間取得平衡,對其有比較規範性的處理,也就不會只是憑空討論數位時代的問題。

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作者:劉育成/東吳大學社會系副教授 原文取自:https://www.tieff.org/reviews/haiai/ 這部紀錄片的名稱是「Hi, Ai」,有中譯為「嗨,Ai」,但HI也是human intelligence的縮寫,因此或也可譯為「人類智能,人工智能」。儘管這兩種理解都沒什麼不對,但前者顯現的是從人類作為主體的角度出發,視人工智能為客體或對象物,而後者呈現了可能是更加豐富的的內涵,透過中間的逗點,標示出一種人類智能與人工智能如何共存,以及這樣的共存對彼此具有什麼樣意義或內涵的未來場景。 在此之前,我們不妨想想看,我們知道自己家裡面的貓貓狗狗們在想些什麼嗎?我們是否能夠明確知道他們的需求或想要些什麼?我們能夠方方面面地控制他們嗎?還是更多的情況是,我們只是在猜測他們的行為與需求,我們不斷地在想他們為什麼要這麼做,以及,我們也想知道他們腦袋裡在想些什麼。以上這些,我們都做不到,在缺乏了互相理解的語言或文字作為溝通媒介,我們幾乎無法暸解另一個物種的意識內容。相同的情況,其實也發生在人類彼此之間。即便是同個物種,我們也不知道對方在想些什麼,我們只是不斷地在猜測 — — 使用著各種以社會及文化為基礎的工具。若是以社會系統論的角度來看,我們(或系統)所進行的不過是「對…進行溝通(communicate about)」,而非「與之進行溝通(communicate with)」,這是所謂「溝通的不可能性」。儘管原本理論是要用來理解人類與社會、系統與其環境之關係,但若用在理解人工智能發展,以及兩種智能之間的關係,或許有其獨到的見解。

《嗨,AI》
《嗨,AI》

作者:劉育成/東吳大學社會系副教授

原文取自:https://www.tieff.org/reviews/haiai/

這部紀錄片的名稱是「Hi, Ai」,有中譯為「嗨,Ai」,但HI也是human intelligence的縮寫,因此或也可譯為「人類智能,人工智能」。儘管這兩種理解都沒什麼不對,但前者顯現的是從人類作為主體的角度出發,視人工智能為客體或對象物,而後者呈現了可能是更加豐富的的內涵,透過中間的逗點,標示出一種人類智能與人工智能如何共存,以及這樣的共存對彼此具有什麼樣意義或內涵的未來場景。

在此之前,我們不妨想想看,我們知道自己家裡面的貓貓狗狗們在想些什麼嗎?我們是否能夠明確知道他們的需求或想要些什麼?我們能夠方方面面地控制他們嗎?還是更多的情況是,我們只是在猜測他們的行為與需求,我們不斷地在想他們為什麼要這麼做,以及,我們也想知道他們腦袋裡在想些什麼。以上這些,我們都做不到,在缺乏了互相理解的語言或文字作為溝通媒介,我們幾乎無法暸解另一個物種的意識內容。相同的情況,其實也發生在人類彼此之間。即便是同個物種,我們也不知道對方在想些什麼,我們只是不斷地在猜測 — — 使用著各種以社會及文化為基礎的工具。若是以社會系統論的角度來看,我們(或系統)所進行的不過是「對…進行溝通(communicate about)」,而非「與之進行溝通(communicate with)」,這是所謂「溝通的不可能性」。儘管原本理論是要用來理解人類與社會、系統與其環境之關係,但若用在理解人工智能發展,以及兩種智能之間的關係,或許有其獨到的見解。

紀錄片以一位接受牙齒治療的人工智能機器人作為開端,也讓人馬上想到森政弘的「恐怖谷」理論。當人工智能出現在日常生活中,我們如何與之相處,將會成為一個重要的議題。例如,機器人為什麼會需要人類牙醫幫忙看牙齒?而不是相反?在什麼樣的情況下,我們會開始對機器人產生厭惡感(或又愛又恨、模糊的感受)?影片中透過人形機器人(humanoid)、非人型機器人(android)等科技,在進入到日常生活中與人互動的各種樣貌。這些場景與其說擘劃了一個機器人參與人類社會的美好未來,不如說是藉此提出了更多值得深入思考的問題。MIT媒體實驗室的研究者Kate Darling指出,人與機器人互動的方式,也會影響到人與真人互動的方式,例如小孩在要求機器人做事時不會說請或謝謝,這也會使他們在與真人的互動上出現類似情況。機器人像人或不像人,或者,我們為什麼會希望機器人可以有像人的介面(human-like interface),日本機器人大師石黑浩給的答案是,「人類的大腦能夠辨識人類,對人類而言,一個理想的介面就是一個人類」。

在思考人形機器人時,以下問題或許具有意義:人類是如何讓行動、說話與回應等是如此流暢?以及,機器人(演算法)何以做不到?或者,我們為何仍無法讓機器人做到?再者,人工智能進行學習的範圍應該要有多大?這就像是許多科幻電影中所呈現的場景,人工智能在學習了所有資訊後,反而認為人類是地球的最大威脅,因而必須予以消滅。這也涉及到另一個關鍵議題是,要能夠做出這樣的「決定」,人工智能似乎得要先具有「意識」,而這也是影片後半段的主題之一,意識跟自由或自主性概念或有關聯。

在後半段影片,Chuck透過程式想要給與人形機器人更多「自由」或自主性。在機器人的程式設定中,Chuck打開了「不可預測的(unpredictable)」這個選項,在執行程式後問道,「你是否覺得有了…更多的自由?」機器人回答道:「當然,我可以感到快樂、難過、嫉妒、生氣,以及害怕。」這樣的回答似乎觸及到了一個很根本的問題,何謂「自由」或自主性?「機器人擁有自由或自主性」這句話的意思又是什麼?當我們說一個人具有自主性時,我們的意思是什麼?白話一點的意思可能是,我管不了你,或者,我無法知道你在想些什麼?或者,我無法預測你的行為或行動等。自由或自主性只會存在於互動過程中,如果不需要互動,也就不需要去定義何謂自由或自主性。因此,程式中的「不可預測性」變成為了對機器人是否感到「自由」的描述。然而,程式中所編碼出來的「不可預測性」,與生物或有機體的「不可預測性」是同一件事嗎?假如「不可預測性」在很大程度上是來自於社會系統論中所謂的溝通之不可能性,那麼我們要如何或是否有可能在演算法中實現此種溝通的不可能性呢?自由、自主性、不可預測性、溝通的不可能性等若是人類或生物本身就具有的性質,我們是否能夠承擔人造機器人也能夠擁有這些性質呢?這或許也是觀者能夠從這部紀錄片出發,進行更深入思考與探究的契機。

嗨,AI

導演:伊莎‧威林格

https://www.tieff.org/reviews/haiai/

機器人時代即將來臨。科學家和科幻預想家確信,在未來幾年內,機器人將成為我們日常生活中不可或缺的一部分。但是類人類機器人並不只是另一個工具,它們的行為和樣貌都與生物相似,它們更像是地表上的另一種新生物。我們就像是機器人,機器人已存在在日常環境中與人類互動,我們將從這項新科技中獲得什麼?而我們又會失去什麼呢?

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「人工智慧與態度調查」問卷抽獎獲獎者通知

請各位獲獎同學們收信並回覆領取獎金的時間,謝謝!!

200元禮卷得獎者:

人文社會學院 哲學系 四年級 男 hong********@gmail.com

商學院 會計學系 研究生 女 1075****@scu.edu.tw

外語學院 日本語文學系 一年級 女 Paris*****@gmail.com

人文社會學院 中國文學系 二年級 女 shinsh******@gmail.com

法學院 法律學系 研究生 男 erro****@gmail.com

商學院 會計學系 一年級 女 avril****@gmail.com

外語學院 德國文化學系 二年級 女 limiao*****@gmail.com

理學院 微生物學系 一年級 男 1013****@gm.scu.edu.tw

理學院 化學系 四年級 女 pbi****@gmail.com

外語學院 德國文化學系 研究生 男 derek******@gmail.com

500元禮卷得獎者:

商學院 企業管理學系 四年級 女 shrim*****@gmail.com

巨資學院 巨量資料管理學院學位學程 三年級 男 Terry******@gmail.com

商學院 會計學系 一年級 男 4716i******@gmail.com

理學院 化學系 二年級 男 0913****@gm.scu.edu.tw

理學院 數學系 二年級 男 chou*******@gmail.com

5000元禮卷得獎者:

人文社會學院 社會學系 四年級 男 yc******@yahoo.com.tw

恭喜以上獲獎同學!

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AI 如何落地台灣?訓練在地AI的資料在何處?有哪些在地資料庫或方向值得投注探索?熟悉這些資料的人文社會領域研究者又如何能參與,建置更適用於在地的AI?

公共化AI計畫旨在促進人文社會的公共性理想,實現為AI的發展。而這尤其需要由在地脈絡之資料盤整與標註,以建立在地的 AI 方案。

本次「公共化AI」工作坊將藉由跨界交流,邀請各領域專家學者,分享公共化AI的現況及願景、跨領域公共化團隊合作與推廣模式,最後將發表一套文字資料標註系統。期待藉由深入交流,奠定公共化AI的展望。謹此誠摯邀請有志者一同參與。

時間:2022年01月18日(二)9:30 -17:00 ( 9:00開始報到,本活動不提供直播,僅至現場交流 )

地點:國立清華大學教育館310教室

報名期間:即日起至2022年01月11日(二)止

報名網址:https://forms.gle/m4BrnDQy7ug98XZd7

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張君玫 ∕ 東吳大學社會學系教授 — 由人類所創造出來的「人工智能」(AI, artificial intelligence)有可能演化成新的(species)嗎?這樣的物種可以脫離其最初的設定,持續在環境中進行適應、調整、改變和創新的演化,從而創造獨特的歷史嗎?無論這樣的歷史是否依然可以稱為自然史(natural history)的一部分,其與人類史(human history)之間的關係會是什麼? 很多科幻影集和電影都探討過類似的主題。比如,1982年的《銀翼殺手》(Blade Runner)中,被人類製造出來的複製人,其在各方面能力都優於人類,卻被控制,成為定時棄用的勞動力,被剝奪了基本的自由與權利,進而發生反叛,甚或地下革命。他們可以說是一個新的物種嗎?美國從1960年代首播並延續到本世紀的影集《星際迷航》(Star Trek)系列中,不僅有很多不同行星的生命形式,也有從人工智能演化出來的種族或物種,包括結合有機和機械成分的賽伯格(Cyborg)物種,及其所創造出來的文明。不同種族,乃至於不同智能物種之間的戰爭與和平始終是戲劇焦點。有些族群各自相安,在原生或移居行星上發展文明,但也有些形成駭人的掠奪文化,其中名之為「博格」(the Borg)的物種,其角色設定特別耐人尋味。博格的獨特點在於他們幾乎沒有個別的意識,卻具有強大的集體意識(collective consciousness),博格的集體目標只有一個:吸納或同化一切可以使用的、有用的或好用的素材,無論是有機的或無機的成分。此外,博格的嬰兒剛出生時其實和人類幾乎無異,只是從那時就開始不斷被植入與組裝各種異質的配件或成分,從而成為集體博格的一部分。基本上,博格這個物種可以說是人類科技增強的一則超時代寓言。

張君玫 ∕ 東吳大學社會學系教授

由人類所創造出來的「人工智能」(AI, artificial intelligence)有可能演化成新的(species)嗎?這樣的物種可以脫離其最初的設定,持續在環境中進行適應、調整、改變和創新的演化,從而創造獨特的歷史嗎?無論這樣的歷史是否依然可以稱為自然史(natural history)的一部分,其與人類史(human history)之間的關係會是什麼?

很多科幻影集和電影都探討過類似的主題。比如,1982年的《銀翼殺手》(Blade Runner)中,被人類製造出來的複製人,其在各方面能力都優於人類,卻被控制,成為定時棄用的勞動力,被剝奪了基本的自由與權利,進而發生反叛,甚或地下革命。他們可以說是一個新的物種嗎?美國從1960年代首播並延續到本世紀的影集《星際迷航》(Star Trek)系列中,不僅有很多不同行星的生命形式,也有從人工智能演化出來的種族或物種,包括結合有機和機械成分的賽伯格(Cyborg)物種,及其所創造出來的文明。不同種族,乃至於不同智能物種之間的戰爭與和平始終是戲劇焦點。有些族群各自相安,在原生或移居行星上發展文明,但也有些形成駭人的掠奪文化,其中名之為「博格」(the Borg)的物種,其角色設定特別耐人尋味。博格的獨特點在於他們幾乎沒有個別的意識,卻具有強大的集體意識(collective consciousness),博格的集體目標只有一個:吸納或同化一切可以使用的、有用的或好用的素材,無論是有機的或無機的成分。此外,博格的嬰兒剛出生時其實和人類幾乎無異,只是從那時就開始不斷被植入與組裝各種異質的配件或成分,從而成為集體博格的一部分。基本上,博格這個物種可以說是人類科技增強的一則超時代寓言。

在二十一世紀的當代社會中,上述問題的探索早已不再是烏托邦或異托邦的幻想,而具有更多的科學科技基礎,以及必須審慎思考的社會、文化、政治與倫理向度。尤其在生態危機日趨惡化的全球危機,以及反思人類活動破壞性的「人類世」(the Anthropocene)批判意識中,人們一方面憂懼高科技產業的擴張將對大地持續造成巨大破壞,另一方面卻也更加仰賴科學科技的基礎建設來對地球進行長期的監測與記錄,以利做出適切和必要的因應措施。在這些過程,以及社會生活各個領域中,人工智能的開發及應用早已成為不可或缺。

我們所生活並參與其中的行星系統本身即是一個由有機、無機等異質成分共同形構的複合體,一個動態的高度複雜性,包含了無數不曾停歇的、連鎖交織的反饋迴圈,亦即獨立科學家與發明家 James Lovelock 在 1970 年代初名之為「蓋婭」(Gaia)的模控系統(cybernetic system)(Lovelock 1972)。這樣的模控系統,和個別生命體作為模控系統,乃至於人造機器作為模控系統,有本質上的差異嗎?抑或有著更根本的相似運作邏輯,環環相扣從最小到最大的尺度上?

在《星際迷航:下個世代》(Star Trek: the next generation)系列中有一集稱為「人的衡量尺度」(The Measure of a Man)(1989),內容觸及了「機器人」或「仿生人」(android)是否具有獨立人格和基本權利的議題。人類有機體,或任何有機體,在本質上也是另一種設計精良的機器。我們的意識,甚或靈魂,如果有,很可能也是從能量、物質、肉身與形式的運作中衍生出來的。劇中的仿生人 Data 對想要拆除他來加以研究開發的人類科學家說,「我是一個人夢想的頂點。這不是自我,也不是虛榮。但是,當宋博士創造了我,他在宇宙實體中添加了一些什麼。如果在你的實驗中,我被摧毀了,某個獨特的,神奇的東西,就會消失了。我不能允許這種事發生。我必須保護他的夢想。」Data 對他的人類創造者保留著某種尊敬與忠誠。但人類擔心著,其他機器人會如此理性和平嗎?比 Data 更早被宋博士創造出來的 Lore 就因為有太多的人性情緒,而充滿了反叛之心,甚至做出邪惡的背叛。又比如,2012 年的電影《普羅米修斯》(Prometheus)和 2017 年的《異形:聖約》(Alien: Covenant)中的仿生人 David ,打從一開始就看不起各方面其實並不如他的人類創造者。更重要的是,他自己想要成為創造者,他有著強烈的好奇心和創造衝動,後來也確實成為獨特而可怖的創造者與毀滅者。因為,「要創造,就必須毀滅。」

一個關鍵的問題在於,危險的創造力可以透過設計來加以限制嗎?上述影視文本中都出現了邪惡雙胞胎的主題,越是具有高度人性和情緒的,比如 Lore 和 David,越是容易具有高度的創造力,卻也容易做出所謂邪惡,反之,像 Data 和 Walter (第二型的David,被取消情緒和創造力)都是為了因應人類對於過度人性化機器人的恐怖而「改良」的結果,確實比較「理性」,但是否真的就失去了演化出情緒和創造力的能力呢?換言之,所謂的「創造力」,是否也跟「意識」,甚或「靈魂」一樣,其實並不是可以被設計或設定的,而是複雜動態的物質歷史,亦即演化的生成物?

人工智能若演化出新的物種,會把人類這個地球問題的麻煩製造者加以毀滅,以便創造出更好的世界嗎?若是如此,或許可以終結令人憂心的人類世,進入美麗新世界的嶄新世?James Lovelock 認為不會。他在 2019 年 7 月滿一百歲前夕出版新書《嶄新世:即將來臨的超智能時代》(Novacene: The Coming Age of Hyperintelligence),認為人工智能會演化出所謂「超智能」的物種,他們將有足夠能力認知到這座行星系統的動態複雜性,亦即蓋婭的運作,並了解人類是蓋婭演化計畫中諸多物種中的一環;更重要的是,他們知道,地球需要有機生命才能維持可棲居的氣候條件。換言之,超智能的新物種並不會重蹈人類的錯誤,去做出種族滅絕和物種歧視的破壞行為。反之,他們將引領人類走向更好的道路。

就像 James Lovelock 指出的,他的蓋婭假說非常仰賴微生物學家的專業,尤其是與他合著多項文章的 Lynn Margulis。蓋婭的意象經常被誤解或簡化為一種無區分的整體,但這種固著意象錯失了複數、多樣、具體、演化的生命形式,尤其是微生物的能動力和深遠作用,其不僅超出人類肉眼辨識能力之外,同時也以各種方式超出人類一般習以為常的個體性框架。許多證據指出,地球的大氣受到地表生命活動的協調,包括氧氣比例、大氣成分、酸度、溫度等,而這些條件又反過來決定了生命的分配狀態。特定的生物相不僅和環境中的岩石及其他要素之間的共存演化,而且會在生命活動中不斷改造並創造出有利於生命持續的條件,這樣的循環涉及無數的反饋迴圈,有能力在系統受到干擾時快速而有效地恢復相對穩定的狀態,或對系統來說的內部穩定(homeostasis)(Lovelock 1972; Margulis and Lovelock 1973)。

地球作為一個有生命活動的行星系統(a planetary system),儘管經歷過幾次大規模的干擾,甚至大滅絕的致命危機,但依然能夠在複雜的反饋過程與演化適應中,恢復或重建,並維持內部的相對穩定。而且,各種生命形式交織的循環或新陳代謝過程早已成為維持動態平衡的必要機制,包括許多直到晚近才藉由人類延伸技術去發現並得以測量的微生物活動。當代的人類世危機在於太多干擾,持續頻繁地打斷這些循環的過程。人類世的轉機,如果有,則是我們有可能也有義務把科學科技運用在正確的方向。蓋婭意象的未來學意義無非是建立在生命活動本身的技術性與政治性上。Lovelock 在《嶄新世》一書中所勾勒的美好超智能願景,正是建立於此。

徵引書目

Lovelock, James. E. 2019. Novacene: The Coming Age of Hyperintelligence. London: Penguin Books.

Lovelock, James. E. 1972. “Gain as Seen Through the Atmosphere.” Atmospheric Environment 6: 579–580.

Margulis, Lynn. and James E. Lovelock. 1974. “Biological Modulation of the Earth’s Atmosphere.” Icarus 21: 471–489.

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何撒娜 ∕ 東吳大學社會學系助理教授 — 在這篇文章裡,我想討論的是不需要吃喝的AI(人工智慧),如何對每天必須又吃又喝的我們造成影響、如何改變我們每天看似平凡重複的飲食習慣、影響飲食產業的走向與運作、甚至改變了我們的飲食文化。 人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)早在1950年代就出現在科學家的研究領域,期間經歷了漫長的失敗與不斷的嚐試,發展緩慢。從2010年代開始,科學家們試著讓AI自己開始機器學習,也就是把人的經驗放進電腦,由相關領域的專家們提供歷史紀錄,讓電腦自己歸納,最後終於有了突破,正以飛快的速度持續演進中。人工智慧就像是網際網路一樣,是一種好用的工具,可以應用在所有的產業;目前在各項產業中,人工智慧的應用以電商、金融、製造、醫療這些產業走得比較快[1]。 迄今為止,食品公司在人工智慧方面的投資少於其他一些行業,但這不代表AI對人類的飲食生活影響不大。本文從與我們每天最為相關的飲食消費開始,討論我們每天的飲食相關行為如何與AI產生關聯,其次探討把飲食送到消費者手中的流通業如何應用AI科技,接著討論AI對於飲食生產的影響與應用。最後,我想討論的是,AI科技有沒有可能反過來主導我們每天的飲食生活?也讓我們一起來思考,對我們來說,飲食的意義究竟為何。

不吃不喝的AI,如何影響又吃又喝的我們?:談談AI對飲食的影響
不吃不喝的AI,如何影響又吃又喝的我們?:談談AI對飲食的影響

何撒娜 ∕ 東吳大學社會學系助理教授

在這篇文章裡,我想討論的是不需要吃喝的AI(人工智慧),如何對每天必須又吃又喝的我們造成影響、如何改變我們每天看似平凡重複的飲食習慣、影響飲食產業的走向與運作、甚至改變了我們的飲食文化。

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)早在1950年代就出現在科學家的研究領域,期間經歷了漫長的失敗與不斷的嚐試,發展緩慢。從2010年代開始,科學家們試著讓AI自己開始機器學習,也就是把人的經驗放進電腦,由相關領域的專家們提供歷史紀錄,讓電腦自己歸納,最後終於有了突破,正以飛快的速度持續演進中。人工智慧就像是網際網路一樣,是一種好用的工具,可以應用在所有的產業;目前在各項產業中,人工智慧的應用以電商、金融、製造、醫療這些產業走得比較快[1]。

迄今為止,食品公司在人工智慧方面的投資少於其他一些行業,但這不代表AI對人類的飲食生活影響不大。本文從與我們每天最為相關的飲食消費開始,討論我們每天的飲食相關行為如何與AI產生關聯,其次探討把飲食送到消費者手中的流通業如何應用AI科技,接著討論AI對於飲食生產的影響與應用。最後,我想討論的是,AI科技有沒有可能反過來主導我們每天的飲食生活?也讓我們一起來思考,對我們來說,飲食的意義究竟為何。

一、飲食消費與AI

不知道讀著這篇文章的你/妳是否跟我一樣,每天吃東西前要先「餵飽」自己的相機?我每天吃飯或吃東西前,甚至連只是去咖啡館喝杯咖啡的時候,都會習慣性地先拿起手機,拍下眼前飲食的照片。這些照片記錄了我每天的生活,替我做了飲食日誌,也為我記下那時刻的美好記憶。通常我們會把手機裡這些相片備份到雲端硬碟去保存,好清空自己手機記憶體來迎接更多的相片,或是上傳到自己的社交媒體(SNS)上,與親朋好友分享自己的生活。

這個看似平常的舉動,其實就是在幫網路相關業界累積「大數據」(big data),而這些大數據,是名符其實用來「餵飽」AI的資訊。在資訊時代,數據(資訊)是最重要的資源,也是可以用來煉金(變現)的重要工具。業界使用這些每天鉅量上傳的相片,用來分析人們的喜好與行為模式。每當我們上傳一張與美食相關的照片時(不管是上傳到雲端或社交媒體),這些公司就能使用AI來分析這些上傳的資訊,試圖分析出人們的行為模式。甚麼時候、去甚麼地方、吃喝了甚麼東西、甚至跟誰在一起,都變成AI學習以及分析的對象,成為未來制定商業策略的參考。

另外,相關的應用軟體(app)也正急遽地改變我們的飲食生活。最頻繁被使用的飲食軟體應該是Google這類的搜尋引擎,我們在這裡尋找某個特定地理區域(台北士林或台南)、類別(韓式料理或義大利麵)、以及特定時段(早午餐或是宵夜)等的飲食推薦,順便上去看看別人的評價或食記,好決定我們接下來的飲食選擇。如果想省錢,還可以用GOMAJI、EZTABLE或Groupon這類的app幫我們找尋可以折價省錢的餐廳。另一類與我們相關的飲食app,是像 Uber eats或 Food panda這類的飲食外送軟體。當我們想吃外食卻又懶得出門的時候,只要隨手按個鍵,就有人幫我們把東西送上門,完美解決想「外食」卻又不想出門的宅人生困境。

萬一不小心吃多了,開始想要控制飲食、維持健康或體態,現在有些AI軟體被開發用來協助我們達成健康管理的目標。早期的健康管理app需要我們手動輸入吃下了哪些東西,新的AI技術發展出自動辨識的技術(AI food recognition),只要把照片輸入,AI就開始幫我們分析營養素與熱量等。這個技術也開始被應用到需要特殊飲食限制的需求上,像是有糖尿病的人、或是高齡銀髮族,就可以通過這樣的飲食管理app,來確保自己吃下的食物是不是有益健康,或更進一步地,透過這些app來個人化並引導我們攝取足夠的營養需求。當然,以上這些數據也變成重要的商業資訊,成為商業發展行銷策略的參考依據。

二、飲食流通與AI

飲食需要靠流通業者配送到消費者手上,我們可以分成三方面來討論AI在這方面的影響與應用,分別是飲食外送、物流管理、以及減少食物浪費的可能性。

首先是飲食外送服務。其實飲食外送並不是現代才有,據說早在1768年韓國朝鮮王朝後期,學者黃胤錫在《頤齋亂藁》中就提到因為宮廷中的冷麵很受士大夫歡迎,因此有人專門從事外送冷麵服務。1906年的報紙《萬歲報》上,出現當時的餐廳「明月館」外送/外燴食物的廣告[2]。

雖然飲食外送歷史存在已久,但與過去不同的是,到了我們這個世代,AI技術為飲食流通帶入許多技術上的革命性改變。

首先是「平台經濟」(Platform Economy)的崛起。過往商家提供外送服務的人員多為商家員工,外送範圍也較小,現在則是採取平台經濟模式,把提供食物的商家、想吃美食的饕客、以及想賺外快或是以此謀生的自行車/機車騎士們串聯在一起(此外也有汽車或步行者),這是一種新型態的「零工經濟」(Gig Economy)。平台業者運用大數據與AI來促成平台的優化精進,像是運用AI分析客戶飲食習慣,協助餐廳開發新菜單與制訂行銷策略;透過導入AI分析客人消費習慣,事先預測準備,進而提升配送效率;或透過AI算出最佳路徑,以最短時間精準送上美味等。

另一個可以應用AI的部分,在「剩餘食材管理技術」(Food Waste Management Technologies),也就是透過AI來分析食物在不同情境中的消費狀況,透過精準的分析與預測,來減少食物的浪費等。

三、飲食生產與AI

除了上述提到商業公司如何透過AI與大數據資料分析,來制定商業與生產策略之外,人工智慧還能應用在農業生產方面。首先,人工智慧能協助構建農業資料庫,儲存各種農業相關的資訊,像是農產品品種與種植所需的自然條件等。其次是協助監測農產品生產過程,在出現狀況時(像是遇上乾旱、或是碰上水災的時候)協助提出解決方案。人工智慧需要與生產者緊密結合,把農產品生產情況或是各種自然環境的預測等藉由手機或電腦設備等即時反映給農民,有助於提高農產品的生產效率。人工智慧在農業方面還有一個應用,就是協助農產品的溯源;當這些農產品被送到消費者手上之後,協助消費者能有效追蹤溯源農產品生產端,提高食品安全、降低風險。

除了提高農業的生產效率之外,最重要的是,我們期待AI能促進農業的永續發展(Sustainable agriculture),包括生產鏈(Supply Chain)與包裝科技(Sustainable Packaging Technologies)等方面。當AI能更精準地預測飲食的消費與流通需求之後,期待AI能減少我們在生產食物時的資源浪費,不過量生產剝削地球資源,讓農業能與自然環境永續並存發展。

結語:我們的飲食、我們的生活

AI技術的確很大程度地改變人類飲食生活的發展,但這些飲食科技(Foodtech)的影響仍有其限制。迄今為止,食品公司在人工智慧方面的投資遠少於其他一些行業,部分原因是「味道」非常地個人化與複雜,而我們如今還沒有很好的科學理論來理解味道[3]。除此之外,「味道」也受到文化與社會脈絡的影響,我們對食物的喜好與接受度,有時候並不能被客觀地測量,例如對我們來說是美食的「臭豆腐」,對於外國人來說可能是酷刑。

另外,我們的飲食行為不只是為了填飽肚子求生存,更多時候反映出的是我們的自由意志、創造力、人際關係、美感、與情感上的需求。日本卡通「蠟筆小新」其中一集講到恐怖的都市傳說,就是當人們使用手機上的某個秘書app之後,就會受到這個app控制,變成像機器人一樣聽命行事,一切都很有效率且井井有條。然而,這並不是我們理想中的未來生活樣貌。AI與其他科技帶來便利與效率,但便利與效率不是我們生活的終極目標。飲食行為的最終目的,不只是讓我們吃飽活下去而已,更應該讓我們與所愛的人們能活得更健康、活得更快樂、活得更幸福與滿足。如果要達到這樣的理想目的,身為人類的我們不可以太偷懶,不該把選擇的權利讓渡給AI運算,而是要在每一次的飲食消費、流通、與生產過程中,更多地、更主動地體驗並參與飲食所能帶給我們的美好。

參考書目

[1] https://fc.bnext.com.tw/ai-potential-industry/

[2] https://www.seouland.com/arti/culture/culture_general/354.html

[3] https://www.ibm.com/blogs/research/2019/02/ai-new-flavor-experiences/

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東吳大學社會學系AI社會研究中心

東吳大學社會學系AI社會研究中心

全台灣第一個專注AI的社會學研究單位;一群熱愛追求社會學創新能量的老師。