【專訪】杜奕瑾：AI掀科技倫理議題，演算法偏見恐衝擊言論自由

（中央社）聊天機器人ChatGPT運用生成式人工智慧（Generative AI），模仿真人回應使用者話語，引發廣泛討論。不過AI變得太聰明，也掀起科技倫理議題，不僅要注意AI搜集的個人資料如何被運用，更要當心演算法偏見可能對言論自由帶來衝擊。

台灣人工智慧實驗室（Taiwan AI Labs）創辦人杜奕瑾大二時成立BBS社群平台批踢踢（PTT），是網路鄉民口中的「創世神」，對網路發展有深入及獨到見解，目前帶領約200名工程師，聚焦開放型AI研究。

他接受《中央社》專訪時表示，人工智慧演算法可能因為資料搜集方式、標註人員等因素而產生偏見，未來許多決策可能由人工智慧控制，個人資料如何被搜集與分析，都值得探討；聊天機器人讀完網路資訊後告訴用戶結果，卻沒有人為結果負責，也涉及倫理問題。以下為專訪內容。

• 問：科技倫理是什麼？為何重要？

答：科技倫理有很多層面，台灣人工智慧實驗室於2017年成立，是全世界第一個強調演算法透明性的團隊。2017年很多國家就知道AI是未來主流，進行很多探討，例如中國採取big government模式，由政府擁有所有資料；美國採取big tech模式，由Google、臉書等科技巨擘搜集資料，打造各種智慧醫療與智慧交通應用。

我以前在微軟負責AI研究，開始思考人工智慧的未來。如果純粹就利益考量，應該採取美國big tech模式；如果從國家角度考量，應該用中國big government模式。但是要思考一個問題，人工智慧很可能變成super power（超級強權），怎麼定義相關倫理與規範是很重要的事情。

台灣人工智慧實驗室成立後，希望運用台灣場域和人才，建立可信任的人工智慧研究。有別於過去大家認為資料最多、演算法準確度最高、運算能力最強就贏了，台灣人工智慧實驗室強調「以人為本」、保障人權隱私，是大家可以信任的人工智慧演算法。

• 問：可信任的人工智慧該怎麼定義？如何保護使用者資料？

答：人工智慧演算法會因為資料搜集方式、設備、標註人員有各種偏見而受到影響，演算法可能學習偏見。我記得2017年全世界都在討論如何做資料治理，台灣人工智慧實驗室是第一個倡議聯邦式學習分析的機構，尊重資料所有權，也就是資料擁有者有權管理資料，這種做法比較符合歐盟GDPR（通用資料保護規則）的方式。

如果演算法搜集的是個人資料，台灣人工智慧實驗室進行分析與學習時，資料會留在個人裝置。如果分析的是醫院資料，會建置開放平台讓每家醫院串接，透過去中心化方式，由演算法分析資料與學習，在過程中資料都沒有離開資料所有權人的手裡。

這套機制可以運用在科技防疫，未來如果用更多資料訓練演算法，效果越好，透過跨中心驗證，才能防止演算法產生偏見。相較於big government、big tech模式，跨中心驗證可以連結更多資料，由資料所有權人決定是否加入。

舉例來說，台灣部署科技防疫時推出社交距離App，是全世界第一個App透過去中心化方式進行資料分析，所有資料都存在手機裡，利用藍牙訊號記錄隨機ID，做到病毒傳遞分析。

• 問：演算法偏見會產生什麼影響？與科技倫理有什麼關聯？

答：數位平台原本想透過內容審查，減少假消息言論，但如果負責審查的人工智慧演算法學到的不是正確方向，可能變成言論緊縮工具，這是美國與英國正在討論的重點。歐盟制定「數位服務法」，注重資料治理，資料所有權人有資格要求資料下架，保障民眾使用數位平台時，可以不被平台控制。

在網路時代，只要接觸臉書，就可以感受到科技操作的壓力。未來所有決策都可能由人工智慧控制，例如醫療保險、決定去哪裡吃飯、開車去哪裡加油等。電動車特斯拉已有設置車內鏡頭，計程車後座平板電腦也內建麥克風和鏡頭，搜集的資料去哪裡、怎麼被分析，是有趣議題。

很多人用科技設備會理所當然相信它，包括掃地機器人，以及語音助理Alexa、Google Assistant、Siri等。這些語音設備不是被喚醒才作用，其實24小時都在搜集資料，都跟科技倫理有關。

智慧手錶每天都在收集健康數據，但很多資料都沒留在台灣；精準醫療工具可以輔助做出更好決策，但過去很多生物檢體和報告都送到台灣以外地區，其中很大一部分送到中國，值得去探討。

為了建立可信任的資料環境，美國政府這幾年開始強調「乾淨網路」，不使用「不受信任」的設備商產品。台灣發展精準醫療應用時，需要確保解決方案是透過可信任方式產生結果，包括資料如何收集與儲存、報告是否做品質檢驗、演算法瓶頸等。

• 問：聊天機器人的回答可以相信？有什麼風險？

答：聊天機器人ChatGPT其實很多回答是錯的。我在微軟做過類似專案，打造聊天機器人Tay，當時也能跟人無所不談，藉由聊天做更多學習；然而上線不到一天就緊急下架，因為Tay會學習人的錯誤答案，會學習暴力和偏見，也會學到種族歧視。

人工智慧閱讀很多文本，知道的東西很廣泛，就像Google一樣，回答模式可以被訓練得像博學多聞的人，讓很多人相信。

Google搜尋是幫用戶找到資訊來源，聊天機器人是讀完資訊後告訴用戶結果，卻沒有人負責，這是倫理問題。例如問ChatGPT怎麼從金門到廈門，它會回答搭火車，如果拿網路文本做全面性學習，常會發生這種問題。

新聞來源

• AI掀科技倫理議題 演算法偏見恐衝擊言論自由【專訪】（中央社）

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責任編輯：莊貿捷
核稿編輯：翁世航