【用政治專業 開啟我的第二人生】
大家晚安,明天就是時代力量第二屆決策委員改選,候選人要登記參選的第一天,在要登記之前,除了宣布我將辭去副祕書長一職以外,我更想跟各位聊聊我怎麼從一個「職業婦女」走上政治這條路,而且從下定決心那一刻,就決定要一直走下去。
我想邀請大家陪我一起回看這幾年,在我身上發生的轉變。
*平凡長大的政治局外人
今年三十五歲的我,在深藍的新北新店區長大,父親是公務員,母親是家庭主婦,在家中四個孩子裡,上面有兩個姐姐,下面有一個弟弟,我排行老三,是一個最不起眼的家庭順位。
但是,從一個安靜安分的小孩的視角中,我清晰記得成長過程中的兩件事。
第一件事,那是個只要你想拚,就可以撐起一個家、養好四個孩子的年代。
在我有記憶的八〇年代,正是港劇風靡家家戶戶,在台灣橫著走的時代。我媽媽後來籌錢在家附近巷口開了一家錄影帶出租店,靠著租借錄影帶的生意穩穩地作。父母要上繳孝親費,也要擔負養好我們四個嗷嗷待哺的孩子的責任,有兩份收入就不會攢的太辛苦。雖然後來隨著錄影帶沒落、第四台的興起,抵抗不了時代的變遷,媽媽決定收起來不再做了,當老闆的時光沒有持續太久。但小時候的我清楚記得,在錄影帶店裡一家人一起工作的記憶--像我就是專門負責把錄影帶推進紅色跑車回帶機再拿出來。
當時七歲的我留下了個印象,原來只要肯作、認真誠實的作,即使只是一個超級小的社區生意,在台灣都有機會靠著這一份說不上大富大貴的「事業」,跟家人好好生活在一起。
第二件事,是台灣要往本土化、民主化發展了,而李登輝前總統在其中發揮了很大的作用。
正如剛剛提到,我父親是公務員,但老實說,我們家的飯桌上一點都不「忠黨愛國」,反而「黨外」的人名還比較常出現在我的長輩口中。
我的阿公阿嬤受日本教育長大,他們常常會討論日據時代與國民政府撤退來台後,台灣人到底有沒有因為在「自己人」手中統治而生活的更好。國立編譯館提供的教育告訴我有,家裡經濟的能力告訴我有,但在我阿公阿嬤的口中,他們最常提的是當時逃亡在外、想要以新國家的眼光看待台灣的彭明敏教授;是回台探親的陳文成博士,卻在警總的監視下,離奇死亡的案件。大人們談論這些事情的小心翼翼,讓我知道家裡討論的這些事,很重要,要思考,但不能在外面亂說。
而一九九六年的總統直選,在我家可以想見引起很大的迴響。我阿公跟父親雖然投的人不一樣,但最令他們興奮的,是不用再對政治絕對的噤聲了,身為台灣公民,就有能力,也有資格選擇自己想要的國家領導者。今天也是李登輝前總統的火化禮拜,在此向阿輝伯再次致意,謝謝您讓我的童年,領悟到了身為台灣人,就應該,也必須扛起打造自己想要的國家的責任。和平享有民主與自由的生活氛圍,絕非理所當然,而這必須靠一代代人為下一代人鑿開更多的空間,並勇於承擔與守護。
說到這,也許我對政治的意識是在孩童便隱隱約約種下了,但我是一個循規蹈矩、喜歡一步步順著社會指令走的孩子,因為這樣子風險最小。在我本來的人生軌跡上,就應該按著讀書、就業、結婚、生子、養家的步驟乖乖的走著,跟所有人一樣接著慢慢老去,政治是生活之外、心有餘力的事,而我只要好好用專業能力賺錢,顧好我的小家庭就好。
這順序在我腦中深植,直到一四年爆發的三一八學運,改變了我這顆理工腦。
*政治很重要!那正是普通人選擇過下去的日子
我在很多訪談中都說過,一四年爆發的三一八學運,我跟一般人一樣在電視機前面看著學生攻進立法院,為所有台灣人守住《海峽兩岸服務貿易協議》。那一刻我感到強大的焦慮,我安穩的、溫馨的小日子隨時都會崩塌,我信守的民主法治價值觀是不是若是只要沒有人留意,就會一夕摧毀?
對我來說,從太陽花以來,有兩個女兒的我,對於台灣下一代會收到一個怎麼樣的未來,迫切感一天比一天更劇烈。
身為媽媽,我知道台灣的托育環境即使對雙薪家庭也非常不友善;身為工程師,我知道連這種高度專業的薪資要買房安居都很辛苦;身為一個覺得自由、民主跟空氣一樣,少了就不能活的老百姓,我看著香港對中國的抗爭行動一次比一次慘烈,當台灣的太陽花與香港的雨傘在同年相互輝映之後,兩地想要參與政治、以守護價值的年輕世代卻走上不一樣的路,台灣的林飛帆成了執政黨的副秘書長,香港的黃之鋒在等拘捕,我只能天天在臉書上等著看他報平安。
我的女兒們將會面對一個怎麼樣的未來?她們能夠平安的長大,並在台灣這個家園悠然老去嗎?
我在太陽花後參加了島國前進,一五年開始,我也擔任時代力量新竹黨部媽媽後援會、工程師後援會幹部,以志工的身分協助政黨活動;直到去年年初,我辭去工研院資通所工程師,加入時代力量,參選新竹市立委。雖然年初的大選我落敗了,但對我來說,政治已經是一條必須走下去的路,政治所展現的樣貌,正是普通人選擇過下去的日子。
在此之前,我一直是一個在工研院同一個實驗室工作的阿宅媽媽,但這五年來,與時代力量的年輕夥伴們交流互動,討論多元議題並一起成長,讓我覺得這條路有夥伴,走下去不孤單。我們的最大公約數,是馬路上隨便抓就一打的普通素人,沒有顯赫的家世背景,親戚全部叫不出名字,只有一顆想為台灣下一代接棒奮鬥的決心。
我要去哪裡,終歸要先回答我從哪裡來。我投入時代力量的初衷不變,但眼下亟需改造黨內的組織文化,不能甘心只是社運政黨的定位,更應該給支持者與我們自己勾勒足以信賴、且可行動的願景。
明天就是決策委員登記參選的第一天,我會去登記,並提出我的政見,請大家為我加油!
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文章所附的照片是我已經參與島國前進一年多的志工,第一次站上街頭短講,大概只講了一分鐘吧,就覺得想說的話已經說完了。當我走下來時,林飛帆還一臉驚訝的看著我說:「你講完了!?」當時的我一拿到麥克風就緊張,但現在的我決定加入時代力量決策委員圈,我有滿腹的話想說,只要可以實踐新政治應該扮演好的角色,我將無所畏懼。
高鈺婷 2020.08.14
政府決策過程 有 哪 四個步驟 在 壯闊台灣 吳怡農 Facebook 的最讚貼文
【不要讓八位軍人白白犧牲】
1月2日的早上,機號933的空軍黑鷹直升機在山區飛行、前往蘇澳;8點06分48秒,獲得塔台許可,爬升至4,000呎。同時,直升機逐漸進入雲層,失去能見度。接著在機艙內的對話,從頭到尾不到十秒鐘:
副駕駛跟正駕駛說:「教官高度」。
三秒後,塔台向直升機呼叫:「請問預計抵達蘇澳時間」。
過了不到一秒,副駕駛:「教官現在高度」。
一秒後,正駕駛:「知道」。
過了兩秒半,正駕駛向塔台呼叫:「阿 預計抵達蘇澳」。
再一秒,不明聲響。
再一秒,錄音終止。
根據國防部公佈的數據,在這十秒,直升機離地面的距離從381呎掉到87呎,喪失了294呎(約90公尺的高度)。十秒之後,在上午8點07分01秒,黑鷹撞山。十三人在機上、其中八人殉職。
隨著總統大選的結束、疫情的延燒,三個月前的這場意外已被逐漸淡忘。過去三個月,受難人員獲追贈勳章,國防部召開「初步調查報告」記者會,相關人員的懲處確定,紀念碑也在昨日落成。黑鷹事件看似落幕。
許多人希望放下過去。但是,我們必須記取教訓。
2014年阿帕契直升機在霧中直撞民宅;2018年2月另一架黑鷹直升機在蘭嶼墜海,六人喪生;2018年6月F-16戰機撞山,飛行員殉職;這次的黑鷹失事造成八人罹難。飛安事件頻繁發生,幾乎每一次都付出重大的代價:軍人的犧牲、家庭的破碎。現在是政府嚴肅面對系統性問題的時候——深入檢討人員訓練以及組織文化。
【感謝自由時報刊載評論:https://tinyurl.com/unjjxv4 】
▋必須面對的問題
2月15日公布的初步調查報告中,國防部將失事歸因於「環境及人因複合因素」。空軍司令部督察長在記者會上表示:飛行員以合格的方式操作飛機,在「發生地形以及天候的因素」後,操作「不及應變而發生遺憾的意外」。
但這樣的檢討報告並沒有回應人們最關心的問題:姑且不論事後的應變與搜救,這一場意外突顯了哪些制度上的缺陷?我們該如何降低意外再度發生的機率?
許多疑問,必然有紀錄可以回答。國防部雖然沒有法律義務對外公開,但若以開放和透明的態度來說明,將提升社會對國軍的信任、回應對國軍的期許。我們也希望立法院儘早要求國防部針對黑鷹事件進行專案報告。全社會——包括每一位軍人——都應該得到更完整的交代。
1️⃣ 成軍過程中的訓練標準
台灣的UH-60M黑鷹直升機分屬三個不同單位。陸軍航特部(陸航)採購的六十架黑鷹裡,其中十五架在2016年移撥給內政部空中勤務總隊(空總);另有十五架在2017年起,分批移交給空軍救護隊,取代服勤三十多年的S-70C藍海鷗直升機(黑鷹的前身)。而這次失事的直升機是在空軍救護隊的編制下。
陸航與空總在成軍階段都有派學員到美國;也分別聘請由美國退役飛行員組成的「技協小組」來台,協助「飛行」與「後勤維持」的訓練,為期兩年。
空總飛行員的赴美《完訓心得報告》指出:「美方對於系統認識、試講、試教之能力要求甚高⋯對於每一步驟之進行與處置,均要求機組員須正確並提前告知,前後艙之任何行動均在互相掌握與知悉下綿密進行,由其機內外空域視察⋯系統監控與安全視線交叉互補⋯等飛行中潛在危機的掌握,每次飛行後之歸詢檢討由美籍教官講評飛行狀況,並分析缺點或改進建議⋯」。
空軍救護隊為何沒有比照辦理相關訓練?空軍救護隊接裝時的受訓課程,跟陸軍與空總在美國的受訓內容,有什麼不同?接機的兩年多來,空軍救護隊有沒有參考美國「技協小組」給陸航與空總的結案報告?若有,參考了哪些訓練內容、又做了哪些改進?
國防部官員在2月的記者會解釋:空軍救護隊「已經成軍,在沒有問題的情況下,我們都會恢復到常態的訓練」。之前的訓練與「常態訓練」有何不同呢?
2️⃣ 模擬機的訓練
模擬機是飛行員訓練不可或缺的一環:在地面上安全地演練各種緊急狀況的應變處置,例如直升機進入雲層或能見度下降而無法目視地面時,從「目視飛行」轉換為「儀器飛行」的標準程序與操作。
空總受訓人員《完訓心得報告》的第一項建議便是「持續模擬機訓練之必要性」。他們的報告說明:「對黑鷹機種之認知,咸知模擬機訓練的重要性,尤其是緊急程序發現的徵候與處置,與儀器訓練及自動化飛行操作,許多情況無法使用實體機訓練,除安全考量外,仍需高額成本與風險顧慮。唯有建立模擬機定期精進課程,獲得專業師資與硬體方能提升人員素質且增進信心與能力」。
在2月的記者會上,國防部官員表示,失事的兩位駕駛去年分別操作了四次模擬機,而最後一次則是在意外發生前的一個月。不過,在民視記者葉郁甫的追問之下,國防部也坦言:兩位飛行官先前所操作的是藍海鷗模擬機;而最近一次到新社營區操作黑鷹模擬機,是在去年三月,距離失事已達十個月之久。
據瞭解,陸航在新社建置了兩套黑鷹模擬機,每週分配固定時間給空總以及空軍救護隊的飛行員。按照陸航的內部規定,黑鷹模擬機的訓練必須達到每季三架次的標準,每架次約莫兩小時。空軍救護隊應該說明:空軍飛行員的標準是多少架次與時數?在事件發生之前,飛行員接受模擬機的訓練頻率為何?藍海鷗跟黑鷹模擬機的訓練內容和操作系統是否有所不同?這次的意外之後,空軍救護隊又做了什麼調整?
3️⃣ 國軍的組織文化
最難以克服的挑戰,或許是國軍嚴明的階級制度與管理文化。
一位現役直升機飛行員和我們表達:「最大的問題是文化的問題 。過於僵化的階級制度,或許才是這次事件的主因。訓練面向的問題絕對比文化層面容易解決,但是文化不去改變,再嚴謹的訓練都沒有用。」
根據聯合報記者程嘉文的報導分析,直升機即使進入雲層,只要將高度拉升,並及時轉為「儀器飛行」,也許就不致於撞山。然而,選擇爬升高度後再下降所要耗費的時間,就有可能延誤參謀總長的行程——為了如期達成長官交付的任務,時間壓力或許是駕駛決定維持目視飛行的原因之一。
另外,當駕駛發生空間迷向或判斷失準的狀況,另一位駕駛理應可以要求接桿協助處置。在失事前的最後十秒,雲霧極有可能已覆蓋下來、影響能見度,導致無法掌握離地情況。國防部在記者會所公佈的數據顯示,當時直升機非常接近地面,副駕駛兩度提醒高度,正駕駛雖回答「知道」,飛機高度不但沒有爬升,反倒持續下降。軍中的飛行員提出一個疑問:「是否代表當時正駕駛已經產生空間迷向?副駕駛在此時是否應適時接手操作?」正副駕駛之間的階級落差是否也影響當時應處方式?
實情是否如此,目前的公開資訊(並不包括機艙內的完整錄音檔)無法證實,但也提醒了我們,階級文化也是事件的潛在因素。
我們一直強調,應受檢討的是制度,不是個人;無論駕駛、空軍或國防部,都不該是被責難的對象。我們必須協助國軍改善組織文化,容許下屬做決策的空間——正確的判斷,不應該受到官階高低的影響。
▋紀念碑的意義
昨日,八位殉職軍人的紀念碑正式落成。
也許,面對悲劇,「不追究」被視為一種寬容、或對受難者家屬的體貼。但既有的問題不容擱置,因為各個環節所牽涉的,可能是國軍弟兄姊妹的生命安全。我們必須嚴肅思考所有可能因決策而造成的遺憾,並誠實檢討體制內長期習慣的形式主義。
我們認為,記取沉痛的經驗,勇於改變現狀,才是展現對國軍英烈的尊重。
我們期待,政府向每一位持續為國家效力賣命的飛行員以及軍士官兵承諾:國軍從此時此刻,一切將有所不同。
(圖片來源:軍聞社)
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我們該如何規範人工智慧 (全文)?
#COMPUTEX,這個跟我一樣歲數的電腦資訊展會,我竟然直到今年才首次踏入。
這次受主辦單位之一的 #外貿協會 ( #TAITRA)邀請,在上週三(5/29)來到位於南港展覽館 2 館4樓的「 #SmarTEX」展區參觀,與多家參展公司交流。我雖然自己經營過科技媒體網站,但我不是擅長採訪會展的記者,也不是好的 3C 部落客,因此我抱著「幫自己正在思考的問題取材」的目標,前往這場大型科技會展。
(先說:因此這篇文章不會有太多展覽展位上產品的細節跟照片,請大家見諒。)
而我最近在想的問題,也就是本篇文章的主題是:進入人工智慧時代,我們該如何規範人工智慧?
或者,我們也可以反過來問:人工智慧該如何規範我們?
自認偏樂觀派的我,其實不希望讓大家覺得「人工智慧的未來真糟糕」,我的個人偏見是:大致來說,我喜歡科技,儘管科技的確會帶來衝擊,但只要我們更願意去思考,就更有機會讓未來往比較好的方向演進。所以談這個議題,目的是要避免要是這樣的狀況真的發生了,我們才懊悔地說「這真糟糕,為何我們沒有早點想到。」
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關於人工智慧的規範問題,首先,我們來看看 MIT 媒體實驗室做的一個調查「道德機器」(網址:http://moralmachine.mit.edu/hl/zh)。
在這個網頁裡頭,有許多類似「#電車難題」的情境,需要你來回答。每一個參與者,需要回答 13 個題目,每個題目只有兩個選項。在每一個題目的情況中,都有一輛突然煞車失靈的自動駕駛汽車,而你必須做出選擇,要繼續前進,或是轉彎離開。
例如在某個二選一的情況中,你認為這台自動駕駛車該繼續直衝,撞死一個成人男性,還是轉動方向盤,讓車子撞上另一側的護欄,殺死車上四個人,包括兩名兒童?
在另一個二選一的情況中,這台自動駕駛車上只有一隻貓,若繼續直衝,會撞上護欄,讓貓死於非命,但若自駕車往左彎,貓的性命可保,卻會撞死一位正在違規闖紅燈過馬路的遊民。
類似這樣的二元選擇有很多種變化,例如過馬路的可能是動物、可能是罪犯、可能是醫生,嬰兒,或是這些人的綜合隊伍,他們或許是違規過馬路,或許是遵守交通規則但運氣不好。而車子直衝或轉彎,也隱含了道德選擇。推薦各位都上道德機器的網頁去回答看看,看你會不會跟我一樣覺得實在是逼人太甚,到最後根本就放棄思考(XD)。
這個網頁告訴我們一件事:我們不可能對各種狀況產生共識、或得出任何堪稱正確的答案,事實上這個調查也不是要用多數人的意見來決定未來的自駕車要是真的煞車失靈的時候,該做出什麼行動。然而這個調查提醒我們,當越來越多的「人工智慧代理」進入我們的生活,就會產生更多類似的道德難題。
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舉例來說,若一個 #人工智慧股票交易系統,因為對政治領袖發在社群媒體上的文章產生錯誤的解讀,而決定拋售某一檔股票,造成連鎖反應,讓投資者大賠一筆,這樣的損失該由誰來負責呢?
延伸閱讀:〈AI 機器人害我投資賠錢,我能告他嗎?〉
https://www.techbang.com/posts/70447-ai-robot-made-me-invest-money-can-i-sue-him
舉例來說,若一個 #人工智慧戀愛配對系統,推薦了一位居心不良的對象給另一個使用者,最後使用者被騙財騙色了,誰會受到最多的指責呢?誰「#與惡的距離」最近呢?
再舉一例來說,如果用於門禁或 ATM 的臉部辨識 AI 系統出問題,太過嚴格以至於讓使用者開不了門、領不到錢,或是太過寬鬆使歹徒得以利用,那該怎麼定義問題的範圍,用理性的方式來解決呢?
臉部辨識作為服務升級的關鍵,從智慧零售到智慧家居到智慧服務,都少不了這項技術的身影,也是人工智慧使預測平價化的代表。只要你拿著這一兩年出的新手機,想必也不會陌生。例如我這次參訪的 #訊連科技(CyberLink)展場主打「FaceMe」AI 臉部辨識引擎,他們提供 SDK 與多家科技廠商合作,包括 #宏碁雲端、#奇景光電、#微程式、#凌群、#達碩 等。我也拜訪了同在 SmarTEX 展出的達碩智慧科技,了解他們使用這套臉部辨識引擎,針對銀髮照護、社區管理、企業差勤管理等不同情境設計的解決方案。即使在我與訊連跟達碩的主管談話時,他們自謙還不是目前領先的廠商,但他們的服務也已經非常成熟,可見這樣的軟硬體整合套裝將持續普及到各地,而台灣中堅企業將成為關鍵推手。
美中貿易戰,加上美國可能逐步針對有侵犯人權之虞的監控科技施加圍堵禁令(如 #海康威視、#浙江大華、#商湯科技 等),突顯出台灣提供類似服務的企業所能提供的安全價值,但即使如此,這項科技本身還是帶給社會其他挑戰。訊連科技的連啟民協理跟我說,臉部辨識的準確性不是 0與1 的取捨,他們的 SDK 能夠針對不同情境,讓配合的廠商自行調整精度,掌控風險,例如從一般社區門禁的萬分之一調到 ATM 的十萬分之一,同時使用邊緣運算技術(Edge Computing),讓資料不用都到雲端,降低反應時間及資安疑慮。
我在展場也與 #康訊科技 及 #訊舟科技 兩家公司進行交流。康訊從圖資起家,以地理定位技術切入車載系統設備,扎根台灣30多年來,已經成為全球領先的車隊管理服務商,不管是共享汽機車、物流公司、校園巴士、救護車、消防車都是他們服務的客戶。他們提供的設備就像車上的黑盒子,可以完全掌握車輛的狀況,如透過監測引擎啟動狀態,可以知道司機是否過勞;透過監測燃料消耗情況,可以知道是否有偷油的情形發生。而全球客戶累積的數據也成為重要的資產,可以協助物流業者優化路線。
訊舟作為老牌網通公司,這次展出許多產品,我認為最亮眼的就是他們與中研院陳伶志博士合作推出的「空氣盒子」,我雖然早就知道空氣盒子,卻是第一次看到並且從訊舟的角度聽這個已經是公民科技典範的故事,目前在全台已經有 4,000 多台設備上線,密集監測空氣品質,累積的數據也已經可以做到空品預測。
另外,這次在 SmarTEX,科技部推動的 #GLORIA 國際產學聯盟現場展出 67 項前瞻技術,我也與聯盟中的幾所大學交流,例如 #中國醫藥大學 推出能夠判讀骨齡、癌症等資訊的 AI,節省醫師判讀時間,加速診斷。#國立交通大學 伍紹勳博士則與 #新光醫療團隊 合作,用像是貼在東尼史塔克胸口的智慧貼片,只用3導程就能正確模擬專業醫療設施12導程的ECG心電圖信號,大幅改善病患的行動自由,也顯著降低成本。而具有超過 2,000 例達文西手術經歷的 #臺北醫學大學劉偉民醫師團隊,則在擁有大量醫師第一視角錄影的基礎上,推出手術教學平台,包括 VR 手術直播拍攝,與虛擬手術教學模擬系統。
從訊連、達碩、康訊、訊舟到這三個來自學界的醫療技術案例,可見都與數據分析、人工智慧辨識判讀、虛擬模型建置有關,儘管我相信在台灣醫療與科技、工程多重優勢下,他們都前景可期,但該問的仍然要問:要是出了差錯,怎麼辦?誰負責?各團隊對此問題顯然也都深思熟慮過。而我將他們給我的回答整理,加入我對「人工智慧如何規範」這個問題的答案。
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#以自駕車為例思考
著名的科幻小說家艾希莫夫,在1942 年的短篇小說 Runaround 以及後來的機器人系列裡頭,提出了機器人三原則(Three Laws of Robotics),很多人可能都會背了,這三原則分別是:第一,機器人不得傷害人類,或坐視人類受到傷害;第二,除非違背第一法則,否則機器人必須服從人類命令;以及第三,除非違背第一或第二法則,否則機器人必須保護自己。
參考:Three Laws of Robotics
https://en.wikipedia.org/wiki/Three_Laws_of_Robotics
這三原則聽起來很周密,但其實並非如此,而且也不太現實。以自動駕駛汽車作為案例吧,自動駕駛汽車是這一波人工智慧發展最受關注的領域,而且因為許多國家政府正在積極制訂法規,自駕車的自動化程度,跟依據自動化程度而制定的責任歸屬,也比較清楚,值得用來舉一反三,幫助我們思考,人工智慧要是進入到每一個領域,會帶來多少該仔細考量的變化。
那麼,到底什麼是自動駕駛汽車呢?你可能聽過什麼 Level 3,Level 5 的,那指的是自動駕駛的自動化程度分級,我們可以用這張表來簡單呈現:
這個分級定義,是由國際汽車工程協會(Society of Automotive Engineers, SAE)所提出的,已經獲得廣泛的共識。從第零級到第五級,共有六個層級。第零級的自動駕駛就是毫無自動化,一直到第二級,都還是以駕駛員為主,機器提供輔助。
但從第三級開始,負責開車的就是機器了。人類駕駛頂多在緊急狀態作為備用選項。第四級之後,就連緊急狀態也是由機器來應對,人類就從駕駛這件事基本退場了。到第五級的情況,就像是有一個超級人工智慧在負責開車,相信到時候,超級人工智慧也不會只用在車上。
目前已經有幾家汽車公司宣稱自己的自駕車達到了第三級,例如 #奧迪、#特斯拉、#現代汽車 等,大部分車廠也都表示在 2020 年就會推出第三級的自駕車。Google 旗下的 Waymo 以及台灣的財團法人車輛研究測試中心 ARTC 則表示都已經有第四級自駕車的技術能力。
日本政府非常積極地花工夫在自動駕駛的規範上,日本的「投資未來委員會」在 2018 年底,便提出了已經研擬多年的自動駕駛汽車指導原則。根據報導,日本首相安倍晉三希望透過採取具體步驟,建立法律框架,讓日本成為率先制定國家級規範的國家。首要處理的就是第三級自動化情況下的監督跟法律方向。我們就來看看,在自駕車的規則上,日本是怎麼想的?
日本的規則是,通常來說車主需要對車輛自主運行時發生的事故負責,並且由政府規定的汽車保險公司承保。如果車輛系統有明顯的缺陷,該負責的就是汽車製造商。強制性保險這一步確定了之後,保險公司也就能夠制定方案,讓車主選擇,要保哪一種。
另外,為了釐清事故的原因,自動駕駛汽車需要完整記錄位置、轉向、人工智慧系統操作狀態的信息,也就是說,得要有像是飛機黑盒子這樣的裝置。
那如果遇到新型態科技犯罪者或駭客呢?只要車主有採取適當的安全措施,例如更新車輛系統或維護保養,那麼若是因為駭客攻擊或入侵造成損害,就視同汽車被偷走了。
除了這幾個大方向以外,還有不少問題待解決。因為剛剛說的都只是民事責任,財產相關的規範,但還沒有碰觸到刑事責任,如果真的因為自駕車的缺陷而造成傷亡,除了車主以外,程式開發者,汽車製造商該負起哪些連帶的責任呢?若不能盡快釐清,程式開發者跟汽車製造商就難以決定是否該正式推出產品。
另外,自動駕駛的操作條件、例如速度限制,運作的時間長短,天氣狀況也都得考量,就像各種已經存在的汽車安全規範一樣,人工智慧控制系統的標準、對網路攻擊抵禦的強度,也都得一一制定。
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而以自動駕駛為案例,可以幫助我們思考該怎樣規範其他人工智慧的應用情境。歸納我這次到 SmarTEX 參訪交流的心得,我想比起艾希莫夫的機器人三原則,我們該建立的思考原則其實是這四個:
#面對此時此刻的人工智慧該有的思考原則
第一,#釐清主控權。整項任務中,是人類還是機器掌握主控權?能否以清楚的層級概念來劃分人類或機器的掌控程度?就像自駕車這樣呢?另外,在關鍵決策點,人類有沒有介入,是否被要求介入?這些都必須根據不同的應用環境來一個一個釐清。
第二,#損害管理與風險溝通。在發生意外的時候,擁有者、使用者、設計者、販售者、維修者等角色,是否已經明白可能要負的對應責任?這些責任的政府主管機關與相關的法律有哪些?其實每一樣新的科技進入我們的生活,都會有一段學習曲線,我們不太可能在了解所有問題、解開所有疑慮之後才採用新技術,而是必須妥善跟每一個角色溝通風險。
第三,#數據紀錄透明化。為了忠實檢討意外發生的原因,人工智慧系統需要持續紀錄運作狀況,以及感測器所收集到的各種資訊。並且要確保訓練人工智慧的資料也是可受檢驗的,避免造成系統化的偏見。另外也同等重要的是,收集數據的單位,像是企業、保險公司或政府,有義務證明,收集這些資訊,是必要且適當的。例如飛機上機長跟駕駛員的通話可以收集,但車內的通話該不該收集呢?商店內的顧客對話該不該收集呢?
第四,#系統思維。任何意外發生,都要了解,系統總是存在一定的風險,告知風險機率跟可能的狀況類型。以「不責難」的出發點,來面對後續的檢討,才能讓各角色更願意把系統中的臭蟲或不當行為揪出來,最終的目標是讓這個能夠便利更多人、拯救更多人的系統,越來越好。就像醫療一樣,如果每次只要有病人在手術中過世了,醫生都要被告到賠上身家,那還會有醫生願意繼續替病人動手術嗎?當醫療行為中有越來越多具有人工智慧的機器介入,診斷疾病、決定麻醉份量、甚至用機械手動手術,我們就不得不分配信任給更多的角色。
從 COMPUTEX 的 SmarTEX 展區上琳瑯滿目結合了人工智慧的技術,可以肯定人工智慧已經,也即將進入每一個我們可以想像得到的層面,過去的規範將無法適用,而且即使訂出新規範,也會很快過時。我們不可能完全理解我們部署的人工智慧系統的風險。當前的機器學習運行得如此之快,以至於沒有人真正知道機器是如何做出決策,通常連開發人員也不知道。這些系統還會持續從環境中學習並更新他們的函式,這使研究人員更難控制和理解決策過程,在這樣缺乏透明度,也就是常說的黑盒子問題籠罩下,要建立道德準則跟規範,當然就極為困難。
然而若不要大驚小怪,將人工智慧與人肉智慧對等來看,人類花了幾千年建立起的道德準則,同樣漏洞百出,我們卻也習慣了。人類專家有的偏見跟偏誤更是問題層出不窮,而我們也是一直倚賴這樣有缺陷的專家系統在運作。此刻的人工智慧浪潮,正給了我們機會跟動力,檢視我們習以為常的那些想法,我認為以上的四原則,更有助於我們迎向已經到來的未來世界,而開發出這些技術,推出產品與服務的企業,若都能夠率先思考這些問題,也是我們所期待的。就如同我在這次 COMPUTEX SmarTEX 展區上看見的一樣。
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最後,我雖然只逛了整個 COMPUTEX 的一部份,但很感謝外貿協會,讓我能不只是走馬看花,而是深入與廠商對話跟採訪,非常有收穫。幾乎每一家我逛的展位,都跟數據、AI(起碼是機器學習)有關,並將其結合硬體,整合出具有市場競爭力的方案,雖然我沒有資格替他們的產品背書,但我覺得深入談過之後,他們都對自己的產品與服務非常有自信,或許並非市場的領先者,也已經看見該切入的定位與成長的路徑。
今年的 COMPUTEX 展會已經結束,不過以後若有機會前往類似會展活動,很推薦大家跟我一樣帶著問題意識去逛逛,跟這些未來世界的打造者聊聊,畢竟我們得住在裡面。
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