• 我們就開始,看你想聊什麼就聊什麼。

  • 上次有跟政委聊到,我們現在是在進行環保署環境物聯網的計畫,因為政委您上次也有到系上的台大地理系,我正好在那邊唸博士班,知道您在政府這邊推民生公共物聯網這一類型的計畫,我們這邊目前在推,跟您交流討論。

  • 空、水、地、災你們做哪一些?

  • 你們跟空氣網的關係是?

  • 環境物聯網計畫算是一個大平台,其中包含很多子計畫,這個空氣網是即時資料顯示的介面。

  • 我們是做後端的分析運算,例如一些可疑異常自動偵測,環保單位的最大困擾是佈這麼多,不要每一次都盯著系統看,因此我們是在後端做一些分析後的決策建議跟可疑區域篩選。

  • 我們是做系統內部人使用。

  • 所以是analysis。

  • 比較像環保署後台的感覺。

  • 我們會透過演算法,每一天不斷自動監控區域,現在佈了13個縣市,每個區域會偵測當異常污染事件產生的時候會推播。

  • 你們會用國家測站嗎?

  • 國家測站的資料也有疊在上面。

  • 所以比如我們現在會透過LINE、email的channel推送給各個縣市的環保局,是推撥類似像這樣的資訊,這個是全自動產生的。

  • 就是污染事件。上次WOT他們來的時候,我有說這個網址沒有時間、精度、緯度跟放大這四個參數,因為我們在做果菜價的時候,會要一個單一事件有一個網址,等於permanent link,所以只要點開或者是QR code,任何人都可以回到當時的時間點。

  • 事件是被focus住。

  • 因為你現在到WOT的時候,那個操作其實很困難。

  • 所以今年度也會持續優化這個平台。

  • 你們跟air map,也就是g0v那邊有聯繫嗎?

  • 這個你進來就要按「我瞭解,我不恐慌」,立委質詢說會造成恐慌之後,在給任何畫面之前,使用者就是要先按「我瞭解,我不恐慌」。

  • 但是以我所知,這個還沒有用到WOT的那一些。

  • 這邊主要的是LASS。

  • WOT air網上可以展示LASS的數據圖層。

  • 只是還沒有對公眾?

  • 環保單位登錄會有。

  • 或許可以不登錄,但是只按「不恐慌」就好了。

  • 我覺得這個確實是一個困難,環保署很努力在推這個事情。

  • 現在要按這個?

  • 好,我現在登錄WOT了。「紫色的,好恐慌喔!」(笑)

  • 最主要提供這一些數據並不是希望民眾恐慌,而是希望民眾瞭解生活周遭附近空氣品質的狀況,所以有一方的切入角度是這樣子。

  • 我們在做這個案子的時候,有跟環保局實際接觸以及跑現場,包括晚上去工業區查看,希望找出物聯網如何輔助現場的做法,不要變成系統這麼多,卻不知道前端的驗證怎麼樣。若是直接打電話請環保局去現場幫你驗證是不可能的,所以我們做法是,直接派同事前往,跟他們跑現場。

  • 我們去的時候也發現幾個困難點,環保局很辛苦,包括在稽查流程中有些是不能公開的資訊,所以不會馬上告訴民眾,環保局已經開始針對某工廠異常持續監控中,所以民眾跟官方會有一些認知上的落差。

  • 我們希望不要讓環保局的業務量暴增,在這個前提之下,導入新興的工具,像自動偵測可疑異常事件,透過系統自動用動畫的方式回溯,讓環保單位參考判斷是否那個地方有局部污染的可能,或是判斷使否須安排前往查看。

  • 有,上次看過了。

  • 可疑異常事件推播時,無法直接指出到底是不是哪間工廠在排放,還是需要現場驗證。數據分析累積可疑區域,是輔助限縮,不能代表就是誰在違法或異常。環保單位會擔心所謂可疑區域一旦太快公布給民眾,民眾會覺得環保局幹麻不去處理,所以雙方溝通上有落差。

  • 像透過衛星某個地方有火光,有一些地方在燒一些農業的廢棄物,衛星看到的時候,事情已經過了,所以衛星只能做長期分析,也就是如果固定每幾天就看得到在農田旁邊有火光,就抓得到了。

  • 但是現在的問題是,有一點像你第一次看到火光的時候,有人要抓,這樣子誤判的機率很高,大家會覺得為什麼明明有火光還不處理的感覺?

  • 對,所以會面對一樣類似的挑戰。

  • 我們現在就在想,今年度要找突破點,如何讓中央跟地方的資訊,可以更有效率落實。

  • 站在民眾的角度,我們也常會想跟政府溝通「不要害怕犯錯,先做做看!」

  • 但就政府單位而言,做錯事是一個很嚴重的事情。

  • 民眾會覺得政府做對事是應該,但是不小心做錯事就會大力攻擊,民眾與政府單位好像少了一個良好的溝通管道,我們遇到最大的困難是如何讓環保署明明有心讓資訊透明、完整揭露,民眾很想知道完整揭露的資訊,但是雙方卻因為觀察的立場跟角度不一樣,所以導致環保署又怕怕的了,民眾會覺得幹麻不公開更多資訊給我;我們也一直在想要如何去做讓環保署跟民眾可以有良好溝通管道。

  • 環保署跟環保局不一樣?

  • 環保署、環保局及民眾是不一樣的,其實切入點會變得滿有挑戰。

  • 有跟著他們從通報到解決的流程?

  • 有,台中收集到的資訊相對是比較完整。

  • 我們有剪輯的小影片。(播放影片)環保署一樓也在輪播,做很多內部的推廣。

  • 包括透過剛剛所說分析的工具,輔助鎖定小區域,這是我們初步想要給他們的幫助,然後再跟他們討論哪一個區域,可以再往下追蹤,當然主要還是需搭配他們專業勾稽或是稽查設備,像是熱顯像、氣顯像儀器。

  • 不是每一次去一定會有收獲,他們會有完整的計畫性稽查,接著深度鎖定。

  • 這個是環保局跟自己的顧問公司,架機器觀察特定幾家工廠。

  • 跑完一輪才發現他們滿辛苦的。

  • 這個是幾年幾月的事?

  • 所以簡單來講,你們做了三個:

  • 第一,透過推送的方法,讓他們知道有可疑事件。

  • 第二個是被動的,可以用這個分析平台來看長期趨勢。

  • 第三個是你們還有做類似使用者需求訪查的東西,去實際瞭解使用歷程及精進的參考。

  • 其實以今年來講,署內跟地方,希望能夠透過物聯網達成更多成效,核心的目標是希望這樣子。

  • 如果大家因此而不敢排放,不是會降低嗎?

  • 雖然現在比較多是在工廠的監控,但是未來希望逐步推廣到生活周遭範圍,因為那個是讓民眾真的有感。

  • 簡單來講,因為你如果只看環保署的新聞稿,提到某個區域的擴散條件不佳,這很可能是真的,但是對於民眾不一定有幫助的事。

  • 微型感測器是希望能夠增加解析度,至少可以知道這附近現在空氣不好,除了擴散條件不佳,還有沒有別的可能原因?

  • 對,佈建感測器經過一年多努力,在某些事件上有些成效,可以漸漸接受微型感測器發揮該有的效果。

  • 例如12月有次在分析平台有一筆相對明顯的異常事件,環保單位就去現場看,結果沒有什麼事,遠處看到是南邊縣市有煙,打給消防局去看,發現是雜草燒起來,北飄到感測器佈建區域,才會感測到相對明顯的異常。

  • 我們目前跟縣市合作蒐集一些案例,希望讓中央與地方可以有好的溝通與共識。

  • 這個是局跟署知道,但是民眾不知道?

  • 今年度的分項之一是想要漸漸讓民眾瞭解這個計畫帶來什麼價值,可以讓各單位知道這個佈建的原因、動機。

  • 瞭解。這樣聽起來署有很穩定的進度。

  • 對,技術上跟推廣上都是在推廣當中。

  • 局的部分,是今年即使是取得了署的案子,你們也不會硬去做成局管考的系統,也就是不會硬要它稽查?

  • AI就是輔助智慧(Assistive Intelligence),就是讓他更有效運用他的時間,而不是讓他更晚下班。

  • 我想可以聚焦在民眾的部分,因為前兩個部分聽起來還不錯。

  • 因為民眾的部分,我想要分幾個,立法委員常常是民眾跟他反映,他才會有一些不同的見解。

  • 民眾跟他反映,我自己的感覺是,很多時候當民眾主觀地發現空氣品質不好,說真的不一定需要微型感測站,不需要空氣盒子也許是用看的,甚至是在工廠附近用聞的,就知道空氣不好,民眾想要知道的,不外乎是為什麼跟能夠做什麼。

  • 你剛剛說有一個比較小尺度的解釋給他為什麼的這個功能,這個可以討論,第二個是可以做什麼,如果擴散條件不佳就不知道能做什麼。

  • 可以去灑水,減少揚塵。

  • 我們上次內部自己開玩笑說,境外污染來,大家一起來吸乾(笑)。

  • 趕快捐錢去建太陽能板,去伏特家那邊,然後我們就可以降載(笑)。

  • 減少火力發電。

  • 這個好像是非常的間接。

  • 你們想要回應的是主動有興趣知道的民眾?好比到PTT放了一個為什麼某一個地方的空氣這麼不好?

  • 也許佔部分民眾,會覺得對於環保機關的影響力很大,因為會在很多地方發言,像PTT或者是網路上,接下來其實蝴蝶效應就會被記者所摘錄,然後就擴散到全臺灣了。

  • 你覺得可以數的好比像100個之內的KOL,或者其實每次都是不同的人?

  • 確實KOL有特定的一些人,是蠻活躍的。

  • 發言有效就被鼓勵,發言的次數就會被增加,發言無效就一、兩次喪失興趣了。

  • 這是按照達爾文的原則,我們今天看到的都是滿有能力組織的人。

  • 簡單來講,我們不是希望削弱那些人的傳播力,而是傳播力比事實更靠近,還有傳播的方式更不要造成署內或者是局內的恐慌。

  • 聽起來主要是署內,或者局內也很恐慌?

  • 都是。他們覺得沒有辦法前進,他們心跟心的距離很遠。

  • 去年有個案例,市府對於空氣盒子的一些回應,然後回應得不是很漂亮。各單位之間立場不同,導致最後出來的新聞稿已經脫離環保局原意,更嚴重的是被誤會,造成衝突。

  • 滿容易在網路上形成筆戰的,滿容易看到的,是在特定的社群。

  • 的確滿容易遇到這樣的困難。

  • 環保局擬了四平八穩,但是公開的內容演變成一個衝突行銷的戰略?

  • 文章通常會有一些對立性。

  • 媒體就見獵心喜,擴散的條件就變很好。

  • 我們有接觸的環保單位都會宣導,雙方都是為了共同的目標努力,所以其實會有一些影響性。

  • 台中的空氣盒子有些也是教育局架的,是教育局的環教教材。

  • 現在可能聚焦在兩方面,讓公務人員看到民間反映空品事件時,可以有兩個協助,一個是節省公務員的時間,第二個是減少政治衝突。事務官當然偏第一個,政務、公關偏第二個。如果把這兩個解決了,應該就比較吵不起來。

  • 反過來講,對於這些關鍵議題領袖,你們有什麼想法?你們跟他們之間,心的距離是?

  • 主要是協助中央與地方溝通,因為環保署如果去找環保局的時候,會讓人覺得長官來施壓,後來我們會幫忙協助看地方有沒有遇到什麼困難,是我們可以幫忙的。

  • 比較沒有一個直接權力位階的關係,所以會比較好溝通。

  • 你們既不接環保局的案子,也不督導環保局?

  • 對,那個時候就是在環保署的案子。

  • 既不在他的下面,也不在他的上面。

  • 地方單位也會有一點矛盾,承接環境物聯網的計畫,需要計畫亮點,但是最辛苦的基層執行人員,也會擔心導入新設備,會讓業務流程有這麼大的轉變,因此會有這一方面的壓力。

  • 局內也分兩組人,一個是看數據做分析,一個科室是專門跑現場的,就是現場稽查這一種。

  • 所以稽查單位也會覺得分析單位提供的微型感測資料很難直接結合到現場稽查,沒辦法發揮分析效益,常常白跑一趟。

  • 就像是理論物理學跟實驗物理學。

  • 雙方都是想把事情做好,但光是有資料是沒辦法達成這個目標,反而變得害怕物聯網。

  • 透過我們的穿針引線,發現原來不同角色有不同的想法,可以找到一些共創價值的空間。

  • 現在愈來愈多地方在做這樣的佈建,我們要如何讓這幾個縣市的經驗更大幅度擴散到其他縣市?

  • 台中花了幾個月的時間。

  • 從加LINE,現場跟他們碰面、做很多溝通及簡報,但是光是一個縣市就是要花滿多的時間。

  • 跟台中類似的情況,在臺灣也沒有太多,大概就六、七個地方而已,你知道我的意思嗎?

  • 我的意思是東部比較沒有那麼大的問題,他們沒有別的問題,比較不是空氣品質的問題。

  • 我聽起來是要複製到另外幾個地方?

  • 目前有在13個縣市佈建。

  • 因為我們公司算是做數據分析、人工智慧這一種資訊廠商,因為我們本身有去學設計思考跟體驗設計的概念,也就是跑現場跟業務拓展的必要性,但是一般來講,政府是透過什麼樣的計畫在做這一種全國大範圍度的推廣?通常會怎麼樣來做這個事情?

  • 通常有兩種做法,一個是某一個縣市做得很好,另外一個是透過由下而上,也就是先請地方,也不諱言常常是比較有實驗精神的局處,會整理出一套SOP,中央看了會很好,中央會調查幾都,每一都再調查旁邊的非都縣市。

  • 像台北先有某個東西,大家目前在做這樣的事情是用什麼樣的方法做,好比像新北,也許他們也在做高風險家暴的題目,像兒虐,比如高風險的家庭在泛綠及社工輔佐的條件,他們的關係非常像你們跟其他人的關係,也就是既有可能讓工作量變多,也有可能幫他們省工作量,看資訊系統有沒有符合資訊需求。

  • 後來台北跟新北的社會局都發現他們在做的八成相同,所以在民間也是類似像你們這樣朋友的協助之下去調和兩邊的資料結構跟作業流程,因為很多人可能家在新北,但是工作在台北,同一個小孩的核心家庭在台北,但是延伸家庭在新北,這個是非常常見的狀況,所以有一個共用預測模型的東西出現,這個得了去年總統盃黑客松的獲勝團隊之一,也就是「永不回頭」,就是「雙北家暴聯合服務網」。

  • 最早之前是不是D4SG去提倡?

  • 對,最早是D4SG,到總統盃黑客松的時候,就請國發會、科技會報進來,但是並不幫他們決定地方政府提案,等到這一套做好,我們真的覺得不錯,我們就透過總統盃黑客松,像今年5月會把這個整理成一個案例,然後大鳴大放,讓其他別的縣市,社會局也想要的話,不需要重新摸索一次,這個是很常的做法。

  • 樹立一個很成功的案例?

  • 對,我們叫做標竿案例,或者是兩個標竿案例的做法稍有不同,中央就負責協調。這個過程是非常細,像光是他們對同樣的資料結構,用不同的英文欄位名稱,或者是有些用三個欄位、有的用兩個欄位來做,我們目前是儘量整理到政府資料標準平台,所以這邊就會有像個案服務資料,就會調查一輪所有的縣市在用什麼,然後有一個共同的資料,也就是各領域現在都有,這個是一個方式。

  • 另外一個方式是top down,中央說要做某個實驗,我們決定某一個場域,我們覺得這個場域最適合,別的也可以,我們也不會大小眼,但是這個場域會做,大家來做就是了。

  • 像沙崙綠能科學城在裡面測自駕車是最好的例子,我們瞭解到各縣市要做無人載具,而且陸海空想做的都不一樣,但是我們說因為沙崙科學城離高鐵都很近,大家都知道,所以你只要走進去就看得到野生動物,大家對自駕車就越來越瞭解。

  • 至於別的縣市政府要做自駕車,或像地方創生很多要做無人機郵差、郵件投遞,或我們去澎湖南方四島,他們覺得無人船也非常有價值,因為交通船很不方便,所以可以各自申請,但是申請的程序就會循著我們跟沙崙科學城談出來的程序,那根本就是中央寫的,這個叫做top down,目前就是這兩個。

  • 怎麼樣的情境會選擇top down,什麼樣的狀況下會採用bottom up?

  • 看哪一種導入會比較容易?

  • 不是。我看起來有兩個判準:

  • 第一,如果每個地方需求的差異太大,我們就不會採取top down,我們就會等bottom up出現,我們再慢慢協調。好比說,我們理解不是每一個地方都有人口快速外流老化的問題,或者是我們說農村再生,臺灣也不是都是,所以這個時候top down就沒有什麼道理。

  • 反過來講,如果地方覺得有一個新興的科技,但是地方沒有這個資源,你要實際去建置的話,那個成本非常高,即使是台北市也沒有辦法自己去吸收掉,這個時候我們會看到第一次的成本極高,但是做出來之後,第二次的成本極低,也就是innovator’s dilemma的情況,這一種情況,第一個成本就會由中央吸收,地方就會說由中央先做,我看起來是這樣子。

  • 以bottom up來講,單一縣市示範完,會有一個SOP才往外推廣;但是如果是bottom up,可能情境各地方差異也會很大,這樣子出來的SOP會適用於其他各地嗎?

  • 會從跟他比較像的層級開始,像台北、新北有地緣關係。,這是最常見的,但如果像水環境,那就是一條河的流域。這沒有辦法一概而論。

  • 但是這些,我覺得都跟我們剛剛講的「關鍵社群意見領袖」比較沒有關係的原因是,網路的擴散都是全國的,或甚至是全球的。

  • 簡單來講,如果現在在台中發生一件高度爭議事件,全臺灣的社群都會聲援,不管是不是台中人,都會說我們的社群被攻擊了。

  • 所以你剛剛問的是政府計畫思考,但是從社群的角度來看完全不是這樣子。

  • 因為環保署正在展開另外一個計畫,也就是環境雲的計畫,政委上次在台大演講的時候有提到,現在目前就是在做大整合,每一年度在收納各式各樣的資料,不知道從政委的高度來看,對於這個計畫的期待理想有包括哪一些面向嗎?例如把部分的關鍵資料做open data,類似這樣嗎?

  • 其實環境雲是非常古老的計畫。是十朵雲的其中一朵,到現在五年以上了。

  • 大概七年左右。

  • 當時開始建置,進入行政流程大約五年多。

  • 說真的,我自己現在比較關注的是,剛剛講的民眾知情參與。

  • Open Data是其中的手段,是「內部資料結構化,以開放授權提供給外部」的第一步。

  • 你把東西做成Open Data,當然資料科學社群就會比較相信你,可是就到這裡,因為跟後面的社群,如果沒有人做視覺化,如果沒有人做追蹤分析,如果沒有人做澄清或者是這一些工作的話,說真的,我們在臺灣並沒有到所有成年人都必須要學數據分析的地步。

  • 換句話說,我們不能說一小群人會增加信任度,就自動轉換成選票,所以我們勢必要讓這一小群人除了知情之外,還有轉譯的功能,也就是當他知道之後,要有能夠讓他比不那麼專業的人在數據上專業,在別的地方也是專業的人去進行,不管是多媒體的說故事或者是社群的說故事,這個其實是叫做「資料新聞學」。

  • 當然這個本身是一個專業,新聞學本身是一個專業。產生出資料新聞之後,後面還有別的,也就是要弄成梗,大家要變成來參與的活動,像「#Metoo」,這個是社群經營、社群動員的專業,你要這三個都串起來,你才能建立一個有互信、觸及到很多人的群眾系統。

  • 政委的意思是,open data是第一步之外,您的意思是您的角度,或者更政府高層的角度來做這樣的期待?

  • 我想現在都是說「接地氣」,這其實是反過來推的,民眾有不安、焦慮、自我組織起來一些議題的時候,我們多快可以跟他們講說這個是實際的情況,所以大家有一些事情可以做,然後再反過來才是說你如果有興趣瞭解更多,這邊有一些報導。

  • 接下來,反過來才是說如果對新聞的報導想要查核真實性、想要問責,那麼當年是這一些數字產生的。

  • 因此從行政院的角度來看,其實是反過來的,並不是從資料的產製端,而是從民意端,但是同樣是這三層。

  • 我們也在思考把資料整合起來可以有什麼樣的亮點,可以做什麼更好的貢獻。

  • 說到亮點,你們做AI是哪一些部分?

  • 環保署這邊主要提供空氣品質預測,這個是我們用類神經網路去做未來12小時推估,建立機器學習的模型。

  • 其他像標準的AI演算法,像分類、分群,或是類神經其實都有導入。不知道有沒有回答到問題?

  • 有。簡單來講,有點像類似temporal domain、time series這些分析。

  • 對,這個預測也有做。

  • 這種技術名詞,不是很容易變成亮點。

  • 對,這個太技術。所以剛剛開啟這個話題的時候,我剛剛稍微頓了一下。

  • 如果說有在做AI,變成一個亮點,然後問說AI做什麼,結果是做time series forecast。

  • 所以AI技術作法反而不是亮點。

  • AI其實有一個叫做sensor fusion,有一點像人在開車一樣,我們人類各種感官代表的每一個sensor,說真的都有缺陷的地方,但是為何人類還可以開車?竟然允許人類上路?

  • 因為人類是一個綜合各種不同的sensor形成綜合判斷。

  • 環境雲各方面的資料都有,所以其實滿適合做這一種有點像data fusion的概念。

  • 當然你還是要讓人有感,讓大家看到,這是綜合各異質資料出來做這個判斷之後,你可以多解釋什麼,你多解釋什麼是這一端。

  • 資料新聞學的貢獻,是讓大家看到「這不是亂講的」。但是最後還是連到「發生什麼事」、「你可以做什麼」,只有這兩個。

  • Mobilization,就是動員,可以把這個變成動員工具,你們有想過嗎?發起怎麼行動之類的?

  • 前幾年很常辦黑客松。

  • 像LASS的行動呼籲(call to action)非常簡單,就買一台盒子去裝,之後就有事情可以做,跟寶可夢一樣,或者說跟電子雞一樣。

  • 當然你開始養一台盒子之後有無數的事情可以做,每一天都有事可以做。因為你們不是走進學校去裝空氣盒子的人,所以我們從手上有數據的情況,是不是有一些類似讓鄉民或者是學校或者是網路上,網路上有一些事可以做,我覺得這個是一個。

  • 促成mobilization。

  • 可以推廣跟分享,讓他們有參與的權利。

  • 對。你只要看寶可夢如何成功,就可以讓很宅的人可以大規模走上街頭,去觀察台電的變電箱,變電箱博覽會。(笑)因為每個上面都是不同的公共彩繪,但在寶可夢流行之前,除了玩Ingress的朋友之外,到底有多少人知道,上面是不同的公共彩繪?

  • 如果你是要推廣台電的形象,這個是非常好的mobilization,但是我知道寶可夢並不是要推廣台電。

  • 我們最近有辦民生公共物聯網的的競賽,你們有參加嗎?

  • 我們是展覽團隊,我們有鼓勵實驗室的學弟妹去參加。

  • 有得到佳作嗎?

  • 有,他們目標是前三名,但第三名被清大拿走,我們都是交大base的人。

  • 想說又是清大、交大之爭(笑)

  • 我們那一天頒獎也有在現場。

  • 我沒有唸高中、大學,所以對於清、交要不要合併,完全沒有意見。(笑)

  • AP Buster第三名的案子,你們覺得怎麼樣?

  • 看起來不大,但是可以落地的題目,是政策跟空氣品質有異常可以直接在PTT發文。

  • 有一個AI的運用,就是用生成式對抗網路,去把鄉民評論空氣品質的文章放一邊,另一個domain是所有環保局跟環保署的新聞稿放一邊,然後用對抗式生成,讓這邊寫一個句子過來,就中翻中,翻成鄉民的語言。

  • 所以這對於公務員其實滿有感的,因為他們就不用學鄉民的語言了,他們可以繼續寫新聞稿,然後AI幫他翻成鄉民的語言。

  • 他們也有反過來翻的能力,反過來翻好像還沒有真的測試過。這應該是要用在輿情蒐集的時候,長官血壓就不會升高,因為看到是熟悉的語言,不會看到「字多到爆」,會看到「文句稍嫌冗贅」。這也不錯,就是玫瑰色的眼鏡,公務員可以按下「我不恐慌」,來看到鄉民的視角。

  • 後來清大團隊有分享,我們也跑去看他們分享內容的時候,覺得滿有趣的是,因為像我們學弟妹在做的時候,比較多是利用空氣品質的數據,但清大的團隊,雖然還是有用,但空氣品質數據那邊的著墨並沒有到很深的程度。

  • 完全沒有用你們的資料。

  • 就是用國家測站做而已,做出滿特別的亮點。

  • 你們有想要往這個方向做嗎?也就是推播變成,你往局推送時也同時往鄉民推送,但是你透過對抗式生成網路變成鄉民語言?我覺得這個滿有趣的。

  • 也會變成另外一個挑戰。

  • 另外,有些民眾還是會相信環保署logo的品牌、資料可靠性。

  • 當時最早的時候,有一群人發起g0v的目的就是這個,也就是如果你覺得主計處的預算看不懂,就弄一個 budget.g0v.tw,這最早的專案,因為這個的好處是沒有專利或者是商標,所以義大利看到感興趣,如果現在到 g0v.it,就會看到義大利的g0v,就會看到義大利的國家預算,所以從各國的角度來看,現在這個都是共用的branding,民間做比政府做好,民間為何覺得政府沒有做這個,先承認自己是沒有人,所以就自己先來做,當然最近比較有名的是「真的假的」,之後又出現了「美玉姨」,這個是很好的例子。

  • 這個是義大利的 g0v.it 。這個是真的假的 cofacts.g0v.tw 。(開網站)

  • 有一定的公信力,大家看到g0v就知道是他們做的,事實上有非常多g0v的案子,很多是政府的約聘僱或者是政府的廠商來提,然後來g0v說在內部有這個提案,被長官打槍了,希望在這邊做,做到一個程度,政府就不能忽略這一件事,不能忽略之後才會有政治意志去做這個,有非常多的例子。

  • 但是像最一開始 budget.g0v.tw ,先是用在 budget.taipei ,後來就變成好幾個地方縣市都使用,最後就變成這個,也就是變成join平台的功能,全部1,156個計畫用當年的做法上線,這個其實是最好的例子。

  • 當然要等有人完全瞭解這一套,然後到正確的位置上才會被核定,在此之前都是分支,但是這個分支的好處是,正當性並不遜於官方,所以這個是一個也許可以考慮的面向。

  • 像 budget.g0v.tw 是什麼樣的機緣讓台北市府這邊看到,而決定要做這事?

  • 當時柯文哲市長是以開放政府作為競選訴求,參與式預算喊出5億元,所以大家就要做參與式預算,但是做了之後,大家發現其實大部分的人提的,市政府都已經在做了,所以其實大家對於預算毫無概念,這個就像我們剛剛所說你要先知情才能行動是一樣的,一開始就號召行動,而不讓大家有一個完整系統性的瞭解,那就會亂動,亂動的一點好處都沒有,所以這個時候台北市當時有一個編制是「公民參與委員會」,公參會有一些人,事實上這個有寫在維基百科上,這個是台北市政府預算視覺化,所以在公參會成立之後,105年8月24日,公參會覺得如果不能教導市民什麼是預算,我們不應該先辦參與式預算,應該先有一個視覺化。

  • 8月26日公參組召集人呂家華跟開放社群唐鳳、張維志等人交流,我說就把這個拿上去就好了,所以當時2015年9月4日在機要秘書彭盛韶協助之下,就把當年的這一套導進市政府,後來有一位工程師王景弘,完成了中央跟地方兩個格式不同對照的轉換,所以到2015年9月11日就上線了,一天之內30萬人看,所以成為一個亮點,這個是貨真價實的亮點,後來參與式預算就推得比較順。

  • 一天30萬人滿多的。

  • AP buster,我看兩個模組是可以分開看,他們實際做的非常簡略,是把新聞稿裡面最重要那一句,透過對抗式生成網路變成鄉民標題,用鄉民的標題碰標題,然後用本來的新聞稿碰內文,加上一個視覺化就構成他的投放模組,所以其實以各位的技術能力,7天之內一定可以做出更好的東西,而且不會吃國家測站的資料。

  • 另外一個部分,我覺得滿有意思的是,這等於是鄉民語言與時俱進,可以按照不同的社群去客製化不同的溝通模態,像Instgram要做讀卡的澄清,當然那個圖是之前拼出來,不是很成熟,但是後面有這個概念,也就是投放到台中版、高雄版、八卦版、FB、Instragm、Twitter,應該要按照那個社群的調性不同,即使不偽裝成人類,你就說「我是機器人」,但是那個機器人必須融入人類,而且必須從社群的角度來看,也就是不對人類造成傷害、服從人類的意志、保護自己的存在等等機器人,我覺得這個也是很可貴的,只是比賽的時間很有限,沒有辦法發展那麼好。

  • 不知道你們有沒有興趣。這個跟你們本來在做的AI domain差很遠,但可能是亮點。

  • 這個題目滿好玩的,那一天聽他們在講。可以藉由這個方式來辦一個活動。

  • 可以這樣想。

  • 對,其實環境雲裡面有很多的資料可以拿來用。最後一個主題想要跟您分享,之前有跟一個單位合作,他們最近有計畫想要改善通報系統的平台,他們其實有跟唐鳳團隊一起進行服務設計。

  • 當初為什麼是會透過體驗設計來導入這個單位?通常是什麼樣的方式達成這樣的合作?

  • 通常我們的做法是,大概有三個來源,一個是大家透過Join平台,也就是一個電子連署平台,等於是 join.gov.tw 的平台,除了看所有的預算之外,也看所有預告中的法案,還可以看大家最感興趣的連署。

  • 我有去連署過!

  • 有沒有成案?

  • 我連署的好像還沒有成案。

  • 像之前我們有處理過幾個比較有意思的案子,像有人要求臺灣的時區改成「+9」,另外八千人想要加八,所以就變成「8+9」,所以就會問這1萬6,000人到底後面在想什麼,透過設計思考的方法,讓大家發散自己不同的經驗跟感受,但是收斂到共同的意識,也就是臺灣怎麼樣更獨特、被看見,這樣子做出來的解法才會是這邊都可以接受,而不是平常所謂折衷的時區變八點五的情況,所以這個是一種,也就是大規模的提案,民間一定有人在動員,只是不是我們在動員。

  • 另外一個是行政院這邊要求做的,像健保卡的行動化,這個就是院這邊說健保卡的晶片卡沒有與時俱進,有些人希望能夠用NFC或者是QR code來感應,有些人用偏鄉認證很不方便,用藍牙之類的,這一些都是從中央的角度覺得這個就是要改,所以這個時候也會做服務設計。

  • 最後一個是部會自己覺得某件事覺得要燒起來了,必須要透過這個方式來釐清到底大家在不爽什麼,好比像報稅軟體是一個案子,因為從財政部的角度,報稅軟體很好用,因為是領域專家。

  • 看到有人翻了白眼。(笑)

  • 每一個字都……尤其像我們用Mac的,在驗收的時候就非常困難,所以我的意思是,從財政部的角度,當民怨出現的時候,以前我們透過新聞或者是國會,其實很多時候只能解釋問題,我們透過開放政府這一套就可以解決問題,解決的方法並不是我們幫民眾解決,而是幫民眾找來一起解決,所以對部會的角度來看,至少平息民怨是有幫助的,可以從民眾的動員者來,部會想要從對抗轉為合作來,或者是院來,這三種都有可能。

  • 所以像這個單位的這個計畫是屬於重大議題?

  • 這件事當然是很重要,我們只要覺得有一定的重要性,我們就會透過各種行政程序,反正是公僕的公僕。

  • 請問怎麼邀到這樣的人來參與?

  • 每一個部會都有一組人,叫做「開放政府聯絡人」,簡稱「PO」,有些三級機關也有自己的PO了,但是如果還沒有的,他們就要找到部本部的PO,由PO在每個月的會議上提出來這一件事需要大家參與,然後請PDIS協助一套參與程序。

  • 其實這一些參與的單位或者是鄉民們,您在推的時候有沒有需要做一些教育?或者是來,然後大家就來follow?

  • 我們會有非常多次的會前會,會做議題盤點、分析及手冊等等,我們整個過程,目前有一個雛形的網站,可以到「 po.pdis.rocks 」來看,等到完成之後網域會放回「gov.tw」。

  • 當時是什麼樣的機緣,台南會導入這樣的做法?

  • 嚴格來講,台南、台北都比我們中央早做,因為在2014年的時候,柯文哲市長跟賴清德市長分別是他們的政見,所以像趙卿惠主委在台南,本來就很習慣這一套做法,所以等到中央其實核定開放政府聯絡人就是陳美伶主委,也就是當時台南市的秘書長,核定的賴清德院長其實是當時的市長,實際負責幫忙協調執行的曾旭正副主委是當時的台南市副市長,因此他們可以理解這樣的想法。

  • 當中央有這一套要點,我們又明訂地方政府可以參照的時候,他們可以讓台南市知道有這一套系統。

  • 所以是台南跟台北其實已經屬於比較早推動,再者是有很具體的成功案例。

  • 可以這樣說,像飛雁新村案是比較早期的案例,像台江文化中心,也是透過這一種參與式的方法設計出來的,其他還有一些別的案子,但是他們都覺得從2014年底就開始做。

  • 中央Join平台是要到2015年。

  • 在推的力道上,是以服務設計來推動?

  • 沒有,最上位是「開放政府」。

  • 有透過什麼方法嗎?

  • 簡單來講,我們剛剛講透明就是讓事情更知道,參與是讓大家知道事情之後來做是更好,透明如果沒有服務設計的話,其實沒有辦法碰到大家的touch point,就會變成放PDF在自己網站上的透明,我們知道這樣是沒有用的。所以反過來講,如果沒有做參與的設計,我們叫做participatory design,同樣的,大家會覺得政府都設計好了,我們只是來決定外牆的顏色而已,這樣參與有什麼用?設計在這兩個裡面都是非常重要的。

  • 設計跟我們說資料一樣,其實是裡面的必要成分,但是並不是本身可以撐起一個參與程序或者是公開程序。

  • 所以是要合併在一起的?

  • 想請問政委有沒有接觸過Google Design Sprint?

  • Google Design Sprint 流程上與開放政府推動的設計思考,差異點在哪裡?

  • 有,我們的倫理不一樣。

  • 我們在做報稅或者是健保卡的時候,如果是google,他們有永遠不使用的權限,簡單來講,我們沒有辦法去選擇不使用報稅軟體,沒有不報稅,可以抗拒,就被關起來,因為後面有國家暴力。同樣的道理,健保卡也是全民(都有)的,我們在設計的時候,沒有民間、私部門的那一種餘裕,如果我們沒有設計好,使用者不要來用就好了,我們不能這樣講,所以意思就是我們的設計必須更謙虛,就是更不能排除掉更多的可能性,如果排除掉可能性的話,被你排除掉的人,那就不會再被算進來了,不會再被算進來之後,更不可能影響後面的決策,因此就更糟糕。

  • 所以這個有專門的概念,英文叫做「Expulsion」(中譯:大驅離)。如果不計入參與的可能性,我們設計出來的東西會更排除參與,長期以往,從國家的角度來看就是國家暴力的情況,因此我們才特別說如果要設計一個參與原則,一定要考慮inclusion,也就是涵融,不是有請幾位不同性別、族群、語言、原住民族來就好了,而是設計的時候,要盡可能納入不同、多元的管道,讓他實際造成影響力的可能性越來越大,而不是隨著時間過去,永遠都是一個東西給他。

  • 像我們在做設計的時候,也不能像google或者是其他公司做透明度報告,也就是揭露想要揭露的,但是當你去覺得裡面哪一些數字有問題,你會寫信給客服,如果有寫信給google的客服,如果有給公司演算法揭露的資料或資訊,他們不一定會回你。

  • 我之前有寫過!google客服就不回我。

  • 所以這樣子的透明是單向的,等於你覺得不夠透明的地方,你問他為何這裡不讓我看,他不需要給你一個交代,你隨時問責,他就要給你當責的這個機制叫做「課責機制」,同樣的,我們在公部門的時候,我們設計透明機制的時候,後面一定要有這個當責機制,如果不設計這個東西的話,可能就會變成一個不accountable,看起來是很透明,但是只有你想看的才會讓你知道,長此以往,社群就會覺得系統性地隱瞞一些東西,你越透明反而更越不信任。

  • 想跟政委請教,很多年前我們開始把參與式討論帶入政府專案,因為我們也服務滿多政府單位的,有在大力推廣,但有些單位接受度比較高,有些單位接受度比較低,沒有辦法快速接受這一種方式。

  • 大家對便利貼的情感是不一樣的。

  • 我們想要有一些共創的過程,有些機關會推得比較辛苦一點。政委有什麼樣的建議嗎?

  • 昨天有一位PO有很詳細的闡述,他覺得要這樣一種新的思考方法,在一個部會裡面,如果行政院指定他,指定他就非做不可。所以內部的動力有兩種,一種是如果搞砸了也不會怎麼樣,是比較邊緣的議題,並不是不重要,而是像監察院來一個文說希望有什麼東西,還是得回他,但是知道這個題目除了一、兩位監委之外,還沒有多少人在關心。

  • 這個時候就會變成必須要好好處理,但是就可以用比較多的設計思考方式,去一起想說要如何好好回覆監察院,要求我們建立新的審計原則或者是什麼原則,因為全臺灣看得懂的只有幾個人,而且我們有充足的時間。

  • 但是這也很重要,非做不可,不做會被監察院糾正,這種政治風險比較低的議題可以用新的做事方法,如果做不好就回到原來的方法就好了,零方案也是方案,這個也是可以做的。

  • 另外一個是,院長、部長、次長或者是三級機關首長,本身有一個政策目標,覺得達成這個政策目標,舊的方法不一定管用,是利害關係人非常多元,或者他覺得既有的文官系統沒有辦法充分反映聲音,這個時候這一位政務官就可以發動。像這樣的新流程,最好的例子之一是全國文化會議,現在形成了文化基本法、文化白皮書等產出,這個是因為鄭部長認為文化的施政並不是一個人說了算,而是所有的文化聚落、團隊各自有各自的想法,我們要集中到對大家都好的程序。

  • 所以這樣子的程序,必然是由長官所發動,而且發動的時候必須要先得到所有底下在執行團隊,不要說肯定,大概不可能肯定,但是至少認命。

  • 先做做看再說。

  • 必須要有一種「既然部會首長要,就來做看看」的講法。

  • 這不一定是行政院發動的,可以是四級、三級或者是二級機關首長覺得重要的事情,大概是有這兩種態樣可以導入。

  • 其實有一點像top down跟bottom up的感覺。

  • 確實是這樣。

  • 像我們合作的單位,要做平臺重新改造,這個算是top down嗎?

  • 當然有他的政策目的。其實還有很多例子,像長照2.0就是一個大的政策,裡面也有非常多的資訊系統、業務系統串接系統的需求,因為本來touch point是各自為政,如果不用服務設計沒有辦法,會回到長照1.0,所以這個也是非做不可。

  • 讓大家都認命或者是認同這個重大議題?

  • 像中央來講,各部會都有一個單位(類似PO)在負責做這一件事,所以如果真的像我們合作的單位,有首長的政策要來follow,單位內要有一個計畫辦公室,而計畫辦公室就得負責找相關的利害關係人進行協調?

  • 必須對外、對內、對上、對下都要協調。

  • 等於有一個團隊來處理中間所有的過程?

  • 這個團隊的產出什麼時候結束?是固定跟到尾還是落實這幾條政策、這幾條法案後就結束?

  • 每個案子都不一樣,我們試著把共通經驗,一系列的評表,也就是「政府數位服務準則」……現在還叫「準則」嗎?就是GDSG,現在是beta版,有一個很複雜的自評表跟個案的範例,你可以看到裡面基本上已經把跨領域、使用者為中心的設計思考等等都放進去了,範例是商工登記、服務再造,也就是一人公司必須要快速申辦的這一件事。

  • 我覺得那個是很好的例子,因為跨到非常多,經濟部裡面就有不同的司處,經濟部外面還有財稅的部分、外貿的部分、地方登記的部分、稅捐的部分等等,這一些東西並不是一個資訊系統,包含了現有流程的整併,所以基本上我們用GDSG,現在並不是強制的,而是每一個人願意用的人,如果想用會有一個輔導團來幫他,不總是有,我們儘量有一個輔導團來幫,可以來申請。

  • 我們試驗一年之後,我們會回來看這一個準則是不是適合臺灣社會,如果做完之後會定案,定案之後接下來的會包含採購、管考、稽核等等,就會慢慢按照這樣的準則去進行修正。

  • 這個是最近開始在推的嗎?

  • 已經一陣子了。

  • 如果我們的合作單位也想要導入GDSG,也可以跟行政院這邊問問看?

  • 可以啊!是去年10月9日頒布,所以任何時候有人想要用的時候,就打02-27014772,或者寫信到這個電子郵件信箱,也會有人幫你服務。

  • 這個準則的產生,也是用設計思考,也就是做過類似事情的經驗、網友自己的意見,然後最後凝結成的東西,所以這一個團隊才剛prototype。目前在有人要導入GDSG的過程中還是會跟在旁邊,所以如果需要概念的澄清、流程的計畫,不是他來幫助你做,是偏向教練的感覺,而這個準則本身也是在迭代。

  • 準則制定過程中最大的困難是什麼?

  • 我覺得同一個詞,大家的想法是不同的,好比像準則8,大家都同意「以開放為優先」,這個沒有人反對,可是如果詳細問下去,你就會發現每個人講開放的意思完全不一樣,有人覺得是服務資料應該要開放,有些人覺得這些開放的資料應該要用既有領域資料標準才叫開放,自己從頭想一個不叫開放,開放的標準才叫開放,有些人覺得資料比較不是重點,重點是他的原始碼要開放,但是有些人又覺得其實原始碼開放,如果裡面一定要用特定廠商的資料庫,那別人也沒有辦法重現,重點是存取的API要開放,也就是有一些共同元件。

  • 微服務當時很紅,又有人覺得拆得越小,讓大家把這一些共同元件,開放大家下載這一些元件才叫開放,不一而足,所以以開放為優先,其實各界的想法都不同。其實每一個都很重要,因為有一些數位服務真的是從頭寫程式比較多,但是有很多數位服務是拿現成的開放源碼拼一拼,這兩個情況下,開放講的事情可能比重不同,所以後來做成自評表,有一些大項大家覺得很重要,但是這一些細項只勾對自己有意義的,不然完全沒有寫程式的人,要怎麼做到某些開放?

  • 我有一個好奇點,在推進的過程中,因為要符合倫理,所以不能排擠任何一個選項,是不是造成在推動上有一點綁手綁腳的?

  • 這其實是兩個不同的問題。

  • 並不是我們硬去要求來用數位服務,所以即使報稅軟體最後設計的還是4%的人覺得不好用,這4%的人還是可以去臨櫃,並不是把臨櫃取消掉。

  • 所以永遠是多一些人可以用,而不是因為有這個,所以我剝奪掉某些人,這個是倫理上的討論。

  • 另一個很重要的是,在用的過程中,缺乏技能、自信或者是無法上網完成服務的這一些朋友,而這一些朋友有沒有可能系統本身是循序漸進透過對話機器人或者是什麼方式教他怎麼樣的使用,也就是一開始用的時候,對於其數位能力要求是非常低的,隨著越用就越高,這個其實也是另外一個同等重要的。

  • 一個處理的是都不用的情況,另外一個是開始用,只是會怕的情況,那可能第一關就是要按「我不恐慌」或者是巧推的東西可以使用。

  • 好像差不多了。

  • 我補充一件事,剛剛有提到如果把一些高地理精度的資訊可以推送給民眾,你們現在是給環保署、環保局,你們剛剛提到精確程度是可以到某一個黃昏市場嗎?

  • 現在的精度是300公尺左右。而環保署的國家測站是20公里。

  • 我想像這個精度會隨著越佈越多,越精確嗎?

  • 對,空間解析度會愈精確。

  • 就行政院來講,最後的決定權,也就是支持或者是鼓勵這一件事,當然你們自己要做是一回事,我們還是要交給環保署,而不要解讀為唐鳳說了算,因為會對環保署跟環保局有相當程度的壓力,不只是他們的時間,他們會面臨很多矛盾在裡面,我會覺得在台北的辦公室討論這一件事,其實是有一點同溫層。

  • 我舉例來說,像精度做下去、做得很好,因為我們現在舉例假設,好比大甲的空氣不好,這一句話沒什麼問題,但是如果精度越做越好,像過了幾個月,假設變成大甲鎮瀾宮附近的空氣不好,這個不是單純身為一個技術人員可以幫別人設想的事情,不只是一個空品問題,也是政治問題,以及宗教問題,我們要先提醒,又包括說像你們剛剛講的,因為重點都放在台中,台中因為很多精密機械,是製造業密度很高的地方,我自己揣想,像台中的空氣品質,就是第一個怪電廠,或許是一個非常重、大的污染源,但是我在想並不是台中市政府完全不清楚境內有哪一些工廠、哪一些工業區有什麼問題,我認為是知道的,但並沒有那麼做的原因是,因為同樣,並不是單純空氣的問題,而是一個經濟的問題,裡面有人在工作,有人一輩子三餐飽足賺錢回家的地方。

  • 我只是要提醒一下,我們思考這一件事的面向,其實如果放廣一點來看,就會知道為什麼這一件最後要尊重環保署某一個程度的想法,因為會面臨兩難,假設當我要講出大甲鎮瀾宮附近空氣不好的時候,我覺得他們會很為難。

  • 今天整場訪談對我們來講,最重要有三大收獲。

  • 第一,在推廣時,依不同狀況分為剛剛提到的bottom up與top down。bottom up就像從台中微型感測器經驗複製到其他縣市;top down像一開始要佈建微型感測器時,初步遇到的設備、用電問題等,中央願意支出,讓地方知道第一筆先有了,後續再由地方來維護。bottom up跟top down,可以協助我們釐清可以如何複製、推廣、分類不同目的。

  • 再來,不論是環境雲或者是物聯網的部分,解決政府與民眾之間溝通問題,有所謂的要先「知情」才會有「行動」;對於「解釋問題」跟「解決問題」這兩件事要切割開來看,因為有時搞不清楚是在解釋問題,或者是進入解決問題階段。

  • 另外,也給我們滿好的建議是,其實可以找網路上最常發表言論、參與討論的人,一起參與、做出來。

  • 像是意見領袖?

  • 對。所以找網路上的意見領袖來參與,這是我們在推動、推廣中的action,既然我們要幫環保署解決這樣的問題,讓他們理解由上往下、由下往上作法外,剛剛提到利用梗、鄉民語氣、資料新聞學,這都是我們在執行上可以主動加入的一些做法。

  • 第三個對我們重要的,是最後討論「開放政府」的部分。我們在做設計思考推廣政府單位時,可以加入讓他們理解剛剛提到:「透明」跟「多元的參與」,我覺得這兩個滿關鍵的。透明的面向是如何透明,透明並不是怎麼開都好;參與的時候其實有多元的方式,以及剛剛有討論到開放政府的資料,要怎麼去推這個設計思考,其實由上往下、由下往上養成大家的做法,我們會在合作單位做這樣的推行,剛剛提到的準則、相關概念,我們都會再參考、學習。

  • 鄉民輿情的部分覺得很有趣,這個我們希望能接觸看看並瞭解這樣的做法,這些是我們今天的收獲。

  • 今天來有瞭解到行政院花很多時間在執行「開放政府」。

  • 想到我們剛畢業的時候,Data mining不是熱門詞、大家沒有太多想像,變成大數據這個詞的時候,大家好像都懂了,不過當然大家對大數據的想像都不一樣。

  • 就像「開放」,其實大家的想像也不一樣。但是都很重要。

  • 有這樣的信念。

  • 謝謝今天給我們這個機會來請教。