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逐字稿

各位朋友大家好，歡迎來到人文社會AI導論今天第十集，也是最後一集，我們將談AI公共化的願景。

在談到AI公共化之前，讓我們先用歷史的方式回顧人類歷史上四次工業革命的代表產品，還有他的相關原理。也許從這樣的角度大家可能會更清楚的瞭解，目前第四次工業革命的AI發展，它的特色是什麼？

首先呢，第一次工業革命的代表作品可以說就是他的真諦促進火車的發展，然後第二次工業革命代表作品就是發電機，他可以將一些運動的動能轉換成電能，然後第三次工業革命的代表作品就是電腦，就是各位現在手上有的各種筆電、手機。那第四是工業革命是什麼呢？結果他代表作品其實是類神經網路，也就是說，大家可以注意到，他和我們前面所講的那些產品有點不太一樣，他是純粹的軟體，如果我們在從他背後的原理來看的話，蒸汽機，他背後是有一個物理重要的物理原理，就是熱力學，第二次工業革命重點背景是電磁學，第三是工業革命背後的重點，是量質力學，這三個剛好都是物理學相關的重要領域，等於說是將這些基礎科學的領域變成實際的應用，而且變成真正的產品，所以我們叫他工業革命。

可是大家想一想，第四次工業革命的類產新網路是什麼呢？他並不是一個實際的一個硬體東西，因為現在有的這些硬體都在以前就出現了，真正比較特色的是這個類型網路，或者是相關的演算法。所以從這個角度我們就會注意到第一次是，工業革命，跟前面三次工業革命很大差異，不是只是在外觀上，好像有沒有一個硬體的產品。這個重點是說他在內涵上面，他已經不是建立於一個自然科學的定律上面，像物理定律上面所衍發出來的科學，或者是科技的應用，他是建立在一個演算法上面，那演算法當然有很多類型，他也沒有什麼樣的原創法，是一定非這樣不可，他只要有效就可以，所以這個和傳統的物理定律不一樣，物理定律是有一個真正確定的一個東西，以至於可以不斷地去check他的正確性，但是演算法並不是去問他的正確性，而是問他有效性。所以這個狀況就會使得第四次工業革命的發展，和前面三次工業革命從我個人看來，有一些本質上的差異。

接下來我們會繼續來看。從這個AI技術特色來看，我們就大概可以瞭解為什麼人文社會領域的參與，有它的相當重要的價值以及必要性，就如剛剛所說的，因為它是一個演算法，它是一個軟體的工程，所以它是透過資料來主導的，不是透過一個，現有的自然定律的規則來主導。所以這時候這些資料從何而來就決定了AI怎麼發展。那當然最多的資料是在網路上面，可是常常更有價值的資料可能是在政府部門或公共事業部門，因為他是來自於很多人的資料。

那長期研究這些資料是誰呢？當然就是人文社會領域的學者。所以從這個角度來看來講，人文社會領域的學者如果能夠適當的評估會對AI的發展有關鍵的影響力。第二，現在adhd發展他強調的重點是在非結構化資料處理，包括影像，包括語言，這些都是傳統的電腦技術所很難處理，那但是這種非結構化資料也常常是人文社會領域所比較熟悉的這些資料。那因此呢，當AI在往這方向發展的時候，也一定會在某個程度威脅或者是刺激到人文社會領域的發展。所以這時候我們就不見得能夠在如同過去的工業革命一樣，彷彿說你只是在物質的層面在發展，我只要去研究說這物質層面所帶來的影響就好了。事實上，AI的發展可能直接的影響到人文社會領域的很多的一些研究的方法，而不是只是一個間接的影響，所以這個部分也是和以前不同的地方。那第三點就是因為AI是一個軟體，是個演算法所產生的結果，所以他並不是直接的根基於一個自然定律的推導和自然地律的應用，所以他沒有什麼絕對非什麼不可的結果。如果你是根據物理定律的話，他會告訴你說你運動速度永遠不能超過光速。那這樣的話他是一個絕對的標準。那他就設定了全世界都共同的一個標準在那裡。可是AI的應用是根據資料什麼樣資料多，他就產生什麼樣的結果。可是產生很多的資料不見得代表那就是正確的資料，不見得代表就是有價值的資料，也不見得代表就是可以使用的資料。所以在這個過程當中，我們對於資料的瞭解，對於資料的處理都會非常的重要。甚至怎麼樣決定這些東西所使用的範圍和他所造成的影響相關的配套措施，他的價值在哪裡？這些都是人文社會領域學者更容易可以參與，我說相較於這些技術端的學者而言的話，可能是沒有辦法逃避的。

接著我們來研究人文社會領域跟AI發展，他就可以產生四種面向的關係。首先就是，HSS，我們用HSS代表人文社會領域好了，意思就是把AI就當成一個普通的工業革命。那我們就研究這個方向所發展出來，引發對人文社會領域有興趣的主題是什麼？例如說貧富差距，社會監控，隱私權的問題這類的問法在以前的工業革命出現的時候，也都會這樣類似去詢問。所以這個部分是一樣的。

那第二個，叫做HSS，意思是說，對於用人文社會領域的觀點，去反思他的相關技術的弊病和問題，包括偏見，包括資料治理，包括地毛效應這些東西去反思這個本身可能不足的地方，這個當然也是以前所常常用的一些研究方式。但是AI的發展還促進了另外兩種，是以前比較少注意到的，例如說HSS意思就是說利用AI技術來革新改善人文社會領域的一些研究方法。這些東西例如說應用在法律上面就是以前完全沒有了，他不是只是靠著電腦把某些東西加快而已，他甚至做到傳統電腦是沒有辦法做到的事情。那另外還有HSS for，也就是說未來有可能我們會透過，人文社會領域的研究，而去改善目前的AI的設計，讓他減少很多不良的副作用，而且增加他應用的價值。像這幾類的面向，從他的關係是應用價值的積極性，如果我們是比較消極的面，我們就站在旁邊來看，那樣是一種態度。但是如果積極來看的話，我們就是怎麼樣去將AI導入到人文社會領域，然後反而去刺激他的發展，讓他導向另外一種方式的發展？那這樣的話就是一種積極的參與，這個部分也許可以供各位朋友可以來做思考。那我們在這一題裡面談到是AI公共化的議題。那談到這件事情的話，我們要先談到另外一個名詞，叫做AI化。那這件事情也的確在過去的美式工業革命裡面都會發生，讓資本越來越集中，貧富差距越來越大，但是AI的資本化，有點不太一樣，因為在以前的工業革命，他們所需要的技術或理論是來自於研究機構，來自於大學，通常是大學裡面發展出一些新的技術新的理論新的應用，然後再移植到業界，所以業界只是把它呈現出來而已。

所以這部分當然他有他資本化的可能，但是情況還好，但是在AI的狀況，大家可以注意到，我們聽到很多的AI的應用。現在最重要的應用往往已經不是在大學裡面出現了，而是來自於這些幾個重要的網路公司，因為它是本來就經營網路，所以他有提出全世界所有相關資料，像Facebook，他有十幾億人的人口的資訊在他手上，他用這些資料直接來做AI相關研究，就很少有人能夠做的過，他另外像Google就不用說apple。那像這類的東西。就讓我們發現一件事情，這些公司不但有大量資料，而且他們有大量的金錢來去吸引更好的人才來幫他們做AI的研究，然後AI研究做完做什麼，當然是，主要是用在他們自己的經營上面，所以這就產生另外一種惡性循環。也就是說他們把AI技術，更多的是用在怎麼樣鞏固自己的範圍，賺取更大的利潤，把其他的同類型的產業排擠在外，那這樣的能力是遠遠大於過去工業革命所產生的。甚至你可以連一個國家的政府可能都管不了他們，因為他有更多更多，搞不好比政府更多的資料。所以這個部分要怎麼處理，是未來很重要的課題。

在這個背景之下的話，我們談到AI公共的話，他就是稍微對AI的資本化希望能夠做一種平衡。意思是說AI基本化趨勢可能沒有辦法逆轉，但是我們可以藉由政府公共政策的制定，然後將政府本身有的資源，因為政府有的資料本身也是算相當多的而且相當重要的資料。那藉由跟相關的技術領域或人文社會領域的學者的合作，來發展對於公共利益有幫助的AI，讓更多的人可以享受到AI發展的一些好處，而不會只被那些商業或這個軟體公司完全的獨佔過去。那這樣的話也許可以有一些比較好的平衡，而且，如果這樣做的時候，也會幫助政府單位或者學者單位更多的瞭，解現在這些產業所面臨的問題，和他們可能會發生問題的地方，那這樣對於政府的資料治理還有整體的配套，都會有比較好的一個預備，而不是完全置外於這個AI的發展之外。我想這是整個AI公共化背後很重要的一個背景因素。也許這個是重要的，但是我們可以怎麼樣看待公共化？在這個地方我們提出五個核心的向度。第一個，AI本身要做一個公共財，意思就是說AI的技術本身應該要能夠成為，公共化的一個對象，讓更多人可以參與、更多人可以發揮在不同的地方來應用那這個部分的話當然需要，跨過一些門檻，那這部分我相信已經有很多的單位也在努力當中。那第二部分就是AI公共服務。我們實際上把這個技術來應用在對大部分，人是有幫助的地方，包括教育，交通，戶政，司法，治安等等公共服務當中，讓這些服務的效能可以被提升，讓大家覺得說AI的發展是對他們的生活是有所幫助的。當然也因為這樣的話，我們可以更知道怎麼避免不必要的副作用出現，或至少減低這樣的副作用，而不會只是因為害怕這些，然後持續的都不去觸碰它，那結果呢就會只會被那些大公司直接來取代。

那第三點就是關於作為公共性的部分，就是公共性作為一個制度的部分，那在民主制度裡面公共性討論是很重要的一部分。如何將AI的技術導入在這些公共性的民主制度裡面，讓這個結果不會變成更提供在少數人手上，而是讓更多人的參與可以被有效地被實踐出來。我想這也是一個AI在應用上面很重要的一個領域，還有很多的範圍可以值得去發展。那第四個可以幫助我們重新想像人文社會，因為傳統的過去200年來的工業革命，讓我們注意到說，基本上都是科學技術帶領的社會在改變通，常人文社會領域是在這個改變發生的過程當中或之後，才去看發生了什麼事情。那但是現在在AI的領域裡面，因為AI需要大量資料，因為這些很多有價值的資料是來自於公共，來自於人文社會的領域的解讀才能夠發揮作用。所以這時候人文社會領域的學者可能就掌握了另外一個要，可以決定這些AI的發展會在什麼地方被，發揮出來，或者他未來怎麼樣影響塑造我們的後來的，人文社會領域。所以這個部分他有可能轉被動為主動，是一個不同的角度來看待這件事情。那最後他也會成為一個新的影響的基礎，讓我們這個AI的發展，有更多的人為社會領域的學者或者學生獲得這些不同的觀點來參與。而不是只有從技術面來看，說這些東西值得做，這些東西應該做，這些東西很賺錢，或這些東西不賺錢。我想我們不能只有這單方向的一個標準，而是可以藉由這個AI化的推動，可以促進人為社會領域可能有一些新的舞臺和新的方式來發展。

那接下來，我們來談一下AI公共化的可能幾個做法，那這個不過就是一個，先拋磚引玉，希望在未來能夠引起更多人能的討論，然後也許做一些修正發揮更大的效果。那第一點呢我們要先從資料開始，因為AI和以前的技術不同，以前的技術是直接從材料，把這個物理原理放在裡面，他就直接做出來，這個人文社會領域能夠參與的比較少，但是現在這個材料就是來自於資料，那資料的解讀資料的來源，資料的篩選，資料的標註都會跟人為社會領域息息相關，所以呢我們可以先短期的目標來講，我們應該要先盤點人為社會領域相關的資料庫和資料類型，然後做適當的篩選，來決定說哪些研究題目可以值得投入，然後哪些資料庫應該有更好的整理，那這些都是對未來的發展會有長期的影響。第二個，我們應該推動資料的標註，那有些資料呢它本身是沒有結構化的，透過這個標註的結果會讓這個資料更好的結構化，而且可以更好容易的進行資料整理。資料治理讓各部會不同的資料，例如教育部的資料，法務部的資料，司法院資料，經濟部資料，這些資料有可能是可以串接在一起的，那就會產生更龐大的影響。但是如果沒有將資料公共結構化的話，那就沒有辦法做這種資料治理的工作。然後可以做跨領域的媒合，例如說我們，銜接技術領域，還有人為社會領域，還有甚至更廣的其他的工業應用領域，來做一個結合，那這樣的話這也是公共化在推動的時候，可以繼續發揮的地方。第四個就是將這個經驗去擴散出去，因為一開始一定只有少數的成功的案例，但是這些成功案例慢慢累積之後，就會累積一定程度的經驗培養出相關的人才，將來可以應用在別的地方，所以這個部分也是需要有一個不斷去努力去擴散這些經驗，去探討這些經驗的一個過程。最後他就是如剛剛所說的，可以推動政府的資料治理，因為當這些資料能夠被結構化以後，大家發現這樣結構化教室有用的，就會產生一個新的動力，促進政府不但是開放資料庫，而且開放有用、有結構化的，而且是有影響力的資料，讓這些資料可以產生正向的循環，讓未來的整個政府治理還有社會的革新，都能夠有一些，很紮實的資料作為基礎，而不是只是靠單向的一種想像，或者是單純的理論，能夠連接到真實發生的事情。這樣的話，他對於未來，未來整個社會的影響我，想一定是更大的。

我們接下來可以用這幾張圖來做一個表示，如果說在AI沒有推動公共化之前，我們目前的AI的狀況就有點像這兩張圖彼此之間會互相的簽字。一種呢，是從產業的角度來講，他一直想要發展AI想要用的AI來賺更大的利潤。但是從人文社會領域角度來講，就會擔心說AI所產生的人權或倫理問題，他覺得說這要怎麼做配套啊？可是，對人文社會領域來講，他對AI如果不夠瞭解，他當然所設想出來的配套所設想出來的問題，可能就有點隔穴搔癢。反過來說，對於技術領域來講，他可能只會關注說這個東西有沒有用，有沒有辦法帶來更多的經費或帶來更多的，效果，而忽略他本身的責任或者是對社會的影響，他就是產生一個兩極化的結果。但是呢，如果我們導入了AI公共化這個概念，他就等於說將這個技術轉移進來，來做人文社會領域認為重要的一些公共化的投資，當這樣做的時候，他就產生了一個，循環的效果，讓這些經驗幫助政府單位，幫助更多的人文領域學者來去評估，可以更好的評估，因為將來在發展的時候，他所需要的規範是什麼，他所適合應用場域是什麼？然後這樣的話也可能會引導未來的AI發展，朝向一個更良善的方向發展。將這也回推回來促進AI公共化的影響。所以這個部分如果順利的話，我想會對我們未來的AI的發展，產生一種完全不一樣的面貌。

最後，我們做一個小結，就是AI所領導的第四工業革命，和過往的工業革命是有很大的不同，最大的不同原因就是因為它是注重軟體，演算法的應用。也因為這個緣故，這也造成了人文社會領域學者可以積極介入這一次的工業革命的一個契機，然後也促進AI公共化的推動，讓AI資本化的現象能夠得到一些平衡，然後希望將這些相關的技術可以所帶來的好處，可以應用在更多的人身上，而且間接的減少他可能所帶來的負面的影響。那最後AI的公共化促進更多層次、更多領域的互相的合作，促進政府各單位的相關資料庫的累積，作為資料自己的基礎，也培養出更多的人才。

那我想我們在清華大學的人文社會AI中心也是秉持著這樣的一個觀念，然後希望能夠藉由AI公共化的這種理念，來推動這方面的發展。所以也來拍攝這部分的影片，希望藉由這些的推動，讓更多人為社會領域的學者知道怎麼樣介入AI的發展，也促進人文領域學者跟AI技術面的學者有，更多的合作，然後希望能夠對未來的社會有更正面的影響。今天的課程到這個地方謝謝大家。