＜內容簡介＞

本書收錄文章領域具有代表性，都是當前AI之人文社會重要議題。相關作者也都是國內此一領域的一時之選。匯集政治、管理、金融、法律、社會、倫理、性別、心理、設計、科技與社會研究領域學者，就AI涉及的研究方法、理財機制、法院判決、介入式預測、社會參與、自駕車難題、倫理框架、深度偽造、人類中心情感設計、量刑系統、數據實作與資料分析等領域，提出深入淺出分析。

本書旨在協助大學程度以上讀者，無論是AI技術人才或是人文社會領域，都能夠在AI新時代面對新挑戰並進而拓展視野。本書希望協助人文社會領域讀者更積極瞭解AI發展，掌握時代趨勢與潛在挑戰，也有助於技術人才創造更好的AI與社會。

本書由專業背景及學理出發，但採親近讀者的寫作方式，相較於一般學術書籍，本書以單元式呈現，包括政策法制、社會倫理、思想哲理、技術文化面，探討AI的實務、體制到哲理面。因此，適合大眾讀者瞭解AI人文會趨勢，也適合作為專論之單元規劃使用，或是根據議題單篇做微課程的指定教材，也適合做為大學通識課程、跨領域課程的教材。

★目錄：

推薦序／林明仁　
推薦序／賀陳弘　
推薦序／廖弘源　
編者序／林文源、李建良　
引言　朝向人社導向的AI探索／林文源、李建良

第一篇政策法制面
第一章　新方法新數據—政治學與AI的相遇／謝忠賢、吳重禮
第二章　智慧法院的興起與其對人文社會的挑戰／林勤富
第三章　回到過去、預測未來？——介入式預測觀對於法律人工智慧系統的啟發／陳弘儒
第四章　人工智慧理財的美麗與哀愁／楊岳平

第二篇社會倫理面
第五章　AI預測的兩難——預測警務之規範爭議初探／洪子偉
第六章　問卷調查是否可以解決自駕車的道德難題？／祖旭華
第七章　DataforGood——初探數據計畫的倫理框架／余貞誼
第八章　人工智慧與醫療侵權責任之初探／吳全峰
第九章　人造社會性的未來？——社會學參與人工智能研究的2+1途徑／劉育成

第三篇　思想哲理面
第十章　眼見（不）為憑？——AI時代的政治真相、謊言與深度偽造／陳柏良
第十一章　邁向以人為本的AI時代——心理學能做什麼？／葉素玲
第十二章　社會性機器人的設計加入情感因素的種種考量／劉紀璐
第十三章　跳出「人類中心主義」的另類人工智慧省思／曹家榮

第四篇　技術文化面
第十四章　亦步亦趨的模仿還是超前部署的控制？——AI的兩種能力和它們帶來的挑戰／邱文聰
第十五章　對法院量刑心證的追索——司法院量刑資訊系統之運作與展望／蘇凱平
第十六章　AI、法律資料分析與法學研究／黃詩淳
第十七章　AI創新與數據實作／彭松嶽

＜作者簡介＞

主編：李建良
德國哥廷根大學法學博士，現任中央研究院法律學研究所特聘研究員兼所長、臺灣大學法律學院合聘教授。研究重點：憲法、行政法、環境法、科技法、法學方法論。曾獲中央研究院「胡適紀念研究講座」（2012年）、科技部傑出研究獎（2013年）等學術榮譽，並曾擔任科技部法律學門召集人（2017至2020年）。曾執行科技部人文社會科學研究中心補助之「人工智慧與法律規範學術研究群」，2020年11月主編出版《法律思維與制度的智慧轉型》一書。目前主持國科會跨領域專案計畫：「AI時代下數位社會的人文課題與法治反思」（專屬網站「臺灣人工智慧行動網」，網址：https://ai.iias.sinica.edu.tw/）；共同主持國科會人文處跨學門增能方案：「打造公共化AI：人文社會跨領域AI資料中心推動」；共同主持國科會「臺灣面對全球新冠肺炎防疫與治理之人文社會反思-新冠肺炎影響之法律規範與公共治理」。

主編：林文源
研究領域為社會理論、醫療社會學，及科技與社會研究。曾獲科技部吳大猷先生紀念獎、中央研究院年輕學者研究著作獎。曾任《臺灣社會學刊》、《科技、醫療與社會》主編與副主編，及科技部人文司社會學門召集人。現為清大人文社會AI應用與發展研究中心主任，以及《AI、科技與社會》系列叢書主編。著有專書《看不見的行動能力：從行動者網絡到位移理論》（中央研究院社會學研究所出版），合作編輯《寫給青春世代的STS讀本》系列2輯，《科技社會人》系列叢書4輯，以及《把生活帶進實驗室》。近年推動學術公共化，包括主持記錄臺灣各界疫情經驗之「記疫」網站、記錄片與專書（https://covid19.nctu.edu.tw/）、並主持國科會人文處之公共化AI專案推廣人文社會跨領域AI之合作，成果請見清大人文社會AI應用與發展研究中心（http://nthuhssai.site.nthu.edu.tw/）。

★內文試閱：

‧編者序

AI是當前重要的新科技進展，這個發展已經開始影響社會，也需要人文社會的積極參與。在臺灣，2017年科技部（2022年改制為國科會）宣告臺灣AI元年後，各項重大專案陸續啟動，人文司（2022年改制為人文處）為促進人文社會導向的AI發展，在2019年推動「人工智慧的創新與規範：科學技術與人文社會科學的交互作用跨領域專案計畫」、2020年支持「打造公共化AI：人文社會跨領域AI資料中心推動」增能計畫。
這兩項工作較為特別之處都是在引發人社領域的跨界交流，以因應AI時代的創新與變革。「人工智慧的創新與規範」專案由李建良主持，結合法律學、社會學、政治學、資訊學、哲學等學門代表，進行跨領域的合作研究，一方面理解人工智慧的科技發展，探討人工智慧的發展理由，分析人工智慧的應用面向；另一方面共同合作評估與分析人工智慧對人類社會的市場結構、社會組織與政治體制所帶來的挑戰與衝擊，在規範上，應該如何因應此發展方向，共同設計出適用於人工智慧的應用與監管機制。
「公共化AI」則由人文司社會、法律、哲學、人類學與族群研究、區域、藝術、心理、教育，以及科技、傳播與社會等學門共同提案，由林文源主持，與社會、法律、公共治理與AI技術領域同仁共同推動人社價值導向的「公共化AI」。其核心問題主要為警覺當前AI發展主要受到技術邏輯與資本邏輯限制，而且相關訓練資料多為國外資料，容易忽略甚至誤判本地脈絡。因此，本專案希望以共有、共享與共好的公共化方向，針對本地問題，累積人文社會資料，降低進入AI標註與技術協作的門檻，以朝向共好的社會價值拓展AI願景。
這些工作都非單一學者、單一領域、短時間能完成，不但需要集體深耕，更需要跨領域合作。我們忝為兩計畫之主持人，深感責任重大，也亟思加速擴散理念與影響，因此，我們以座談、諮詢與活動，以及網頁資料庫的形式，廣邀各界交流外，我們也進而邀請參與學者貢獻研究心得匯集為本書，期盼累積並擴散人社AI的精神與成效。
最後，與人社AI推動的機緣相關，也跟讀者分享兩個訊息：第一，本書是國立清華大學「AI、科技與社會」糸列叢書的第一本出版品。本叢書是在推動公共化AI專案計畫過程，有感於累積國內相關人社AI推動之必要性，因此，在國立清華大學出版社支持下，開始推動此系列叢書，希望為厚植人社AI領域發展奠下基礎。第二，在累積臺灣人社AI量能的考量下，國立清華大學清華學院也成立「人文社會AI應用與發展研究中心」，並已經開始推動國內各項交流。謹此，我們也期待這些共同朝向人社AI願景的努力能夠推動更好的AI與更好的社會願景。
本書之成，首先感謝各篇章作者貢獻洞見，以及兩項人社AI計畫共同主持人王大為、吳重禮、劉靜怡、蔡政宏、邱文聰、杜文苓與王道維等同仁齊心推動的貢獻。同時感謝林明仁處長、賀陳弘校長、廖弘源所長對人社AI的關注與推動，並惠賜推薦序言。更要感謝科技部人文司、各學門召集人、中央研究院法律所資訊法中心、國立清華大學清華學院院長戴念華副校長、推動本叢書時任清華大學出版社社長的焦傳金教務長等先進同仁，以及無數單位、同仁、助理和同學們在系列叢書與本書相關推動、活動與出版上的協助，讓本書得以問世。

‧推薦序

AI來了，人文與社會科學該如何應對？
人工智慧無庸置疑是過去幾年來最夯的關鍵詞。由於電腦運算速度的飛躍成長，數位資料收集與儲存數量的爆炸性增加，再加上演算法如機器學習等的快速進步，舉凡推薦系統、法院判決、犯罪偵測、量刑系統、物件（如人臉）辨識、自駕車等，早已深入我們的生活中，扮演著重要資源分配與決策指引的角色。說弱AI已然無所不在，應非誇大之辭。
雖說歷史不乏技術進步徹底改變人類生活的例子，但評論者大都同意，像AI這般技術進步速度之快、對人類生活的應用面向之廣影響之深，恐怕是史無先例。而在網路外部性的推波助瀾之下，像亞馬遜、Meta這類已經在數據經濟佔據重要地位的大型平台，除了更能有餘裕投入大量資源分析資料，優化商業模式外，同時也會鞏固其獨佔力，讓其他廠商更難進入市場。而除了原本的商業目的外，這些資料的分析，也產生了許多不在原本目的（如購物社群網路連結）內的後果，劍橋分析的醜聞，就是一個最好的例子。
新技術的研發，有賴於科學家或工程師的創新，但是理解新技術對社會的影響，以及更重要的，社會需要什麼樣的新技術，以及這個技術該如何地被使用，就是人文社會科學研究者責無旁貸的責任了。這件事說來容易，但執行起來困難重重。除了需要參與者對跨域知識有一定的熱情與了解外，跨領域學者之間的互動與論辯，是整合是否成功最重要的因素。我在2021年，設計了增能計畫，鼓勵組織跨學門團隊，針對人社領域重要議題共同研究，提出解方。當時擔任社會學門召集人的清大社會所林文源教授，與已經在本處執行「人工智慧的創新與規範」專案的中研院法律所李建良研究員討論，再加上哲學、人類學、區域、藝術、心理，教育、以及科傳共九個學門，以公共化AI為切入點，從各個面向探討人工智慧的應用、發展與影響，除了補救與批判，更重要的是「如何成為更好的AI」。本書即為此一專案的研究成果，可說是國內人社學者首度集結，針對AI做出系統性深度反思的作品。
電腦科學和密碼學先驅圖靈（AlanTuring）在1950年的論文：“ComputingMachineryandIntelligence”描繪了這樣一個問題：玩家C只能跟機器A與玩家B透過文字來回溝通，如果在經過跟兩者一連串相同問答後，玩家C無法分辨誰是機器，誰是人類，那就表示機器A在這個「模仿遊戲」中成功地騙過玩家C，通過了圖靈測試，在智慧與思考方面成為了（或被認為是）「一個人」。然而，圖靈無法告訴我們的是靈魂與人性該如何測試。AI是不是如同許多科幻小說所描繪般，會在某些情況下發展出不論善惡的人性，我們仍無法預測。
但現在的演算法，如何在了解它們的後果之下，展現出更有人性，更具同理心的安排，仍然掌握在人類的手上。透過合理非歧視的制度設計、安全透明可解釋的演算法，讓人類智慧與人工智慧達到共榮共利，是本書希望開啟的方向。
林明仁
國家科學及技術委員會人文及社會科學研究發展處處長

AI是當前人類科技的重大進展，並且已有數波推進。然而近年的突破帶來無窮希望之際，也伴隨著諸多疑慮。在產業、倫理、人權等面向，各界已提出許多呼籲及預警。
大學乃是社會發展的探險隊，協助探索人類社會與文明前方的未知領域，嘗試找到更好的未來方向。在AI這樣的新興科技，大學不能只是一廂情願的憂慮或樂觀。目前AI技術領域的蓬勃發展過程中，我們欣然看到許多人文社會學者積極投入AI的跨領域思考與合作，進行人文社會新領域的探險。在人類文明與社會邁向AI時代的同時，如同本書第一章所說，人文社會領域如何不只是被動地做為「人社欠缺」，而是更為主動地探索「人社導向」的AI，會是新的人文社會重要領域，畢竟科技始終來自於人性，而這個領域的累積與茁壯，也將有助於AI科技淑世利民，邁向更為包容而且友善的應用。
在這個理念之下，本書《人文社會的跨領域AI探索》，由中研院李建良所長與本校林文源教授費心邀集十多位學科領域的優秀作者，分別就政策法制、社會倫理、思想哲理與技術文化面向，撰寫十餘篇深具洞見的章節編著而成。這些深入淺出的探討，是以人社導向的視野推進跨領域AI合作的重要嘗試，相當值得閱讀，而其開啟的跨界探索也相當令人期待。
更為令人欣喜的是，本校出版社也因應這個AI跨界發展與合作的需求，成立「AI、科技與社會」系列叢書，為這個重要趨勢奠下基礎。本書是系列叢書的第一本出版品，提供了相當好的示範。也希望這個系列叢書能夠隨著AI科技的日益普及，持續引發討論。謹此期望這個結合科技與人文的叢書能與清華3.0的文藝復興一同成長，為本地社會與人類文明做更大的貢獻。
賀陳弘
國立清華大學動機系講座教授、前國立清華大學校長

約莫幾年前而已，有人用電腦研究各種文法、詞句組合等與文章相關的技巧，因此興起用電腦幫大專聯考作文打分數的念頭。近幾年由於深度學習技術的快速發展，各行各業都想利用深度學習的優越性，替自己領域開拓新的運作模式。在刑事犯罪領域，臺灣最常發生的犯罪種類是販賣毒品及詐欺，於是有人想到，是不是可以利用人工智慧深度學習技術替工作繁重的檢察官自動產生初步毒品案及詐欺案的起訴書，檢察官只需針對犯罪內容輕重，對每一個案子做小部分的增刪或數字修改即可。在醫學檢驗領域，傳統胸腔科十分仰賴放射科的X光或MRI影像。放射科醫師或技術人員常常需要一天看上百張或上千張各種影像。因為不容出錯，高壓不難想見。透過人工智慧深度學習的技術，電腦可以自動替放射科人員先標註可疑區域，再由醫師針對初篩的結果進行更詳細的標註。檢察官及放射科醫師工作都超級忙碌，如果能利用人工智慧的技術協助他們完成大量且繁重的初步工作，他們就可以花較多的心思在需要縝密思考的部分，如此一來，較有溫度或具人性的心證或醫療判斷才比較容易產生。
誠如林文源及李建良兩位教授在本書引言中所言：「……除了技術與產業轉型外，AI帶來的潛在願景與衝擊，已經觸發法律、政治、經濟及社會，甚至關於人性、思想與價值的根本議題。」本人在1980-1990第二波AI革命時，曾經用類神經網路當工具完成博士論文的一部分。這一波AI革命（2010開始）起於ImageNet的建構，因為軟硬體的條件齊備，造就這一波以深度學習為基礎的AI革命。本人於2016年才意識到深度學習可能帶來的衝擊，在那時開始急起直追。2018年起連續4年接受科技部AI專案計畫補助，按照科技部希望「業界出題，學界解題」的精神去執行此計畫。因為執行計畫，本實驗室處處要用到「物件偵測」的技術，因此很幸運地在2020年4月發展出舉世聞名的YOLOv4演算法。它有很長一段時間雄踞世界排行榜第一名，是世界上最快、最準的物件偵測演算法。但問題來了：YOLOv4是世界上最快、最準的物件偵測器，它可以在很短的時間，用最少的資源（可嵌入mobiledevice，如無人機、手機），將要偵測的物件種類一一用boundingbox框起來。我們實驗室馬上想到是不是可以用它作基礎往下做很多事呢？既然它可以架在無人機上快速偵測人臉，它就可以接下去「辨識人臉」，進而當「武器」或有效「監控人民」。研究走到這裡，很多「AI的能與不能」人文、社會導向相關議題就一一浮現了。這是一個活生生的例子，相信很多最頂尖的AI領域科學家都會面對類似的問題，就與當年發展核子技術的科學家很多是基於對科學的探索及希望對人類有所貢獻而從事該項研究，他們大多數人絕對不願意讓該項技術被發展成殺人的武器。
很多優秀的科學家醉心於研究，對人文、社會方面的議題接觸較少，最近發生一個年輕人利用科學家發展出的「Deepfake」軟體偽造許多色情影片的事件，它傷害了很多無辜善良的人。其實這件事應該是可以避免的。科學家，尤其是最頂尖的研發團隊，應該借鏡過去所發生的種種事件，在研發之初就要先想想若一旦完成研發後，研發成果所可能帶來的負面衝擊。在AI時代類似的議題會越來越多，例如：YOLOv4在偵測犯罪行為的時候，會不會因照度（illumination）問題而在不同膚色人種之間造成差異？「去識別化」也是一個值得探討的問題，因為它是一個雞生蛋、蛋生雞的矛盾議題。例如：在播放新聞片時，AI技術自動將畫面中關鍵人物之臉部模糊化。本來「偵測」及「辨識」在技術上是不同層次的議題。偵測人臉只需符合有五官等要求即可，不需太精細的描述。然而「辨識」人臉因需要知道此人是誰，所需的描述規格就必須高一些。當技術人員能利用AI「辨識」身分再加以模糊化時，所需要的技術層級已經比單單「偵測」高很多了。雖然「模糊化」關鍵人物臉部用的是AI技術，目的是保護關鍵人物，但能解讀AI技術背後的技術人員其實是知道更多的。結論是：任何有「眉角」的地方都像「水」一樣，它「能載舟，也能覆舟」。因為擁有最強技術的人，都有可能把「保護」最周密的技術輕易取走，並用在不好的用途上。這就如同最強的駭客，如果是好人，他可以有效防堵重要的系統被駭。但他如果是壞蛋，那重要的系統就危險了。同樣的道理也適用在爆破專家及AI專家。僅就本人所了解的技術部分作一簡單闡述，也很肯定人文、社會及法律相關領域的學者能從各個不同角度切入，協助技術領域的科學家能在未來發展AI相關技術時，對「發展AI技術的能與不能」知所取捨。
廖弘源
中央研究院資訊科學研究所特聘研究員兼所長

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