在介紹今天的來賓之前，我想先講一個故事。2014 年，臺灣的執政黨試圖與中國簽訂一項服貿協議，而且想以不透明的方式推進，不讓多數民眾參與討論。結果，成千上萬的抗議者走上街頭，直接占領了立法院。好幾週的時間，世界看著臺灣的年輕人爭取透明與民主，而他們確實贏了。當時其中一位參與者就是唐鳳。她當時是一位在網路世界長大的「公民黑客」，用技術與國際社群連結，為這場行動爭取關注。沒想到一年以內，唐鳳卻「轉隊」加入政府，受命協助政府變得更透明。之後，她擔任數位部長，成為面對來自中國網攻與資安威脅的第一線要角。

走上檯面以來，唐鳳一直倡議「數位民主」，也主張打造更好、更有道德的人工智慧。唐鳳認為，在科技的幫助下，我們能夠做到這一點。

在這個對科技充滿不信任的時代，科技究竟怎麼讓彼此更靠近？我之前和唐鳳談過幾次，每一次都被她的思考折服——她像是在另一個更烏托邦、更靈性的層次運作。我的一位朋友甚至說，他認為唐鳳可能是「地球上最聰明的善人」。那麼，這位最聰明的善良之人，如何看待 AI 的未來與它對世界的影響？我非常高興能把這段對談分享給大家。

唐鳳，很高興又見到你。

在巴黎之後再次連線，真好。

我們在巴黎玩得很開心，還拍了一支很酷的小影片，奇妙的是，超多人看。

對啊。在 LinkedIn 上真的爆紅，收到很多詢問：你說的「佛陀」是什麼意思？「無我」是什麼？「水平」又是什麼？

我想，有個簡單的經驗法則：如果你用兩分鐘拍一支爆紅影片，解釋自己要讓 AI 來「召喚佛陀」，後續一定會被追問。所以我們今天就要把這件事說清楚。節目結束時，大家都會知道 AI「召喚佛陀」是什麼意思。說定了？

好，就這麼辦。

很多訪談會從 2014 年你走上檯面談起，但我想從 2022 年說起。那時你是數位部長，從人民的運動中進入政府，協助臺灣的民主運作。美國眾議院議長裴洛西訪台離開後，情勢瞬間失控，到處都是網攻，而這部分也是你的職責。帶我們回到那個時刻：發生了什麼事？你們怎麼應對？

當時我們正要成立數位發展部，新網站也上線了，大家都很興奮；結果，正如你所說，一切都亂了套。比方說，台鐵車站外的電子看板，甚至 7-Eleven 便利商店，都被放上抹黑裴洛西議長的訊息。民眾看到那些訊息，就會想：「台鐵是不是被駭了？」同時，社群上充斥著認知作戰、謠言工廠與宣傳內容。記者嘗試上部會網站查證時，網站卻變得非常慢，因為遭遇阻斷服務攻擊（DDoS）；從學校到政府部門，一些網站被置換、破版，或直接失靈。

這是我們第一次看到資訊戰、網攻與其他灰色地帶手段同步協同，很可能目標是動搖股市。不過對他們來說不幸的是，沒有得逞——那天股市反而上漲。我記得我們用幽默化解謠言。比如我對記者說：「不如來個行動號召吧：請下載 Brave 瀏覽器，幫忙把我們的網站釘選到星際檔案系統（IPFS）的去中心化網路上，讓它在阻斷服務攻擊下仍能保持運作。」藉此大家就學會：不斷撥電話把線路佔滿，跟入侵並接管整個客服中心，是兩回事。

至於那些看板裝置，是北京、上海的中国品牌製造的；我們很快就讓它們斷網，並不只在公部門禁用，也把禁令擴大到由公部門運作或延伸的各種網路環境。

那是一場「全社會」的協同應對演練，也讓部會體系的整合能力更強壯。

很有意思。中國政府發動駭侵，製造出一個「邪惡版的裴洛西要接管臺灣」的敘事；你們的回應則是用幽默來擊敗謠言。

如果攻擊更嚴重——例如真的把電網打掉——幽默就派不上用場了，你們就得嚴陣以對、發動全民抵禦。你怎麼拿捏何時用幽默，而不是直接號召全民對抗？

幽默裡面也有真正的行動號召。我再舉個例子。2020 年初疫情剛開始時，我們實施口罩實名制配給。當時沒人能精確說出口罩與新病毒的交互作用；有人因為 SARS 經驗認為只有 N95 有效，也有人說戴口罩會傷身、N95 更不好——總之科學還未定論。我們做的，是去找「不常被看見的共識」。我們推出一支公共服務宣導：一隻可愛的柴犬把爪子放在嘴邊，說「嘿，戴口罩吧，彼此提醒別讓沒洗的髒手碰臉」。我們同時觀察自來水用量，結果兩極化就消退了。因為大家笑著分享柴犬圖，也把「戴口罩」重新連結到「勤洗手」——幾乎沒有意識形態對立的議題。

所以，「幽默勝過謠言」並不是把事情變得不嚴肅。病毒當然非常嚴重；我們是要用能激發「社會韌性」的方式，讓人們即便立場不同，也能在那塊不尋常但共同的地帶上作出回應。

這也是你們的高明之處——你和夥伴用各種方法，讓臺灣人彼此更信任、對政府更信任、少為無謂的事爭吵。「幽默勝過謠言」是其中一個工具。還有什麼工具？

另一個工具就是「罕見共識」（uncommon ground），也就是那些人們原本不知道自己其實同意的點——因為意識形態不同而看不見，但可以透過演算法發現。

現在一提到演算法，我們就想到社群媒體裡的反社會角落：用憤怒換取互動、放大極端、把彼此刻板化。但它不必然要這樣運作。

2014 年時，當時總統的民意支持度只有 9%。我們在 2014 年底設計了一套系統來修復信任，問大家一些很簡單的問題：你對這項爭議政策有什麼感覺？例如 Uber——「沒有職業駕照的人，用一個 App 在順路時接載陌生人並收費，你覺得如何？」人們會很有感覺：有人覺得在剝削，有人覺得是分享、共乘。但多數人在中間其實同意一些事，例如「不應惡性削價破壞計程車計費」。

讓大家表達感受，彼此也看得到對方對這些感受的回應——有點像今天的 Community Notes，但由政府打造、用來促進對話的「利社會媒體」。我們就這樣找到能團結社會的「罕見共識」。到 2020 年，支持度回升到 70% 以上。

談談臺灣社群媒體的運作，和美國的差異。我們有 Twitter、Bluesky、Threads、Instagram 等等，都是大型公司控制的平台，人們一談政治就吵，找不到共識。臺灣哪裡不同？又是靠什麼機制走到另一個結果？

2015 年，很多社群公司把動態從「你追蹤的人最新貼文」改成「For You」動態，也就是任何能讓你持續黏在觸控螢幕上的內容。

你這麼一說，我就想打開 Twitter……開玩笑的。

那是種強迫感。我把螢幕調成灰階，就沒有那種吸引力。現實世界總是更鮮活。

我猜你的手機也關掉所有通知，對吧？

沒錯。

沒有通知、灰階螢幕，還有呢？

我大多不直接用觸控操作；我多用手寫筆、鍵盤或語音——任何比較「有意圖」的互動。

更有意識、也更有人味。可是那是你的個人做法。臺灣整體的社群也做得不錯，這就不只是個人選擇了。

2015 年，我們想出要把「For You」反過來。別做「只為你」（個別化、像寄生式的 AI），而是做「For Us」——讓能把不同觀點連結起來的敘述與感受，更容易被看見、被放大。以 Uber 討論為例，我們用了來自西雅圖的 Polis 平台。平台會顯示其他人的感受，你可以按「同意」或「不同意」。你回應之後，自己的頭像會往和你看法相近的人群移動。你會看到一開始有四個分散的群：挺 Uber、挺計程車、偏鄉優先、或支持修法的陣營。點進每個群，可以看到他們內部的共識；而我們對能「跨群」的發言給「橋接加權」（bridging bonus）。

也就是說：你在一個群內提出能說服同群多數的敘述，它會在該群內浮到前面；但若你的敘述可以跨越更遠的立場距離，在全域排行榜上就會「爆紅」。簡言之，爆紅不再看誰最激動，而是看你的敘述能跨越多長的「立場距離」。這演算法後來也成為 Twitter（現稱 X）Community Notes（前稱 Birdwatch）的精神，YouTube、Facebook 也在導入。

這其實是很深刻的演算法想法。大多數人沒意識到「什麼內容會爆紅」背後有一套邏輯：是煽動某種情緒？還是某種目標函數？你說的是：如果把優化目標改成「橋接」，結果就完全不同。

但你說的「橋接」到底是什麼？

當兩個（或更多）平常不會對同一套說法同意的群體——例如你覺得「很好」、我覺得「很糟」——突然對某個敘述同時按了「讚」，那就是橋接。左翼和右翼都豎起大拇指，訊息就往「上翼」飛，這就是橋接。

國家怎麼落地這件事？你不可能控制所有私人公司，叫它們都照這套做。你們做的是一個公辦的社群系統——通常國家自己做產品，成品都很糟，這也是為什麼私人部門常常勝出。你們怎麼解這個悖論？

我們確保基礎設施由公民社會維運，而不是國家雇員來寫。臺灣的 Reddit 等價物 PTT，就是台大學生社團 25 年來維護的開放原始碼站台。它不需要股東與廣告主，因為有學術預算支持；但因為在校園、用學術預算，國家也無法越權干預——和國家保持「雙重臂長距離」。而且歷任總統多出身那所大學，所以也不會被當成某個政黨的工具。

所以重點是：公民社會（包含學界）本來就會營運這些系統。國家提供充足資源，但不自上而下微管理——那種作法會讓公民基礎設施沉沒。我們的 BBS、民間主導的錢包系統、實聯制、口罩地圖與各種視覺化平台，都是從公民社會發想，然後由國家放大。

政府現在還在用這套系統蒐集意見、理解民意、輔助決策嗎？

是的。而且我剛描述的是 10 年前、生成式 AI 出現之前的系統。那時用的也是 AI，但屬於「傳統式 AI」：像 k-means 分群、主成分分析（PCA）這類方法；訊號也很簡單，就是「贊成／反對」。如今我們有語言模型，能處理「質性訊號」，也就是它能理解你的意思。去年，我們用升級版系統討論一個很重要的生成式 AI 危害：深偽。

2024 年 3 月，臺灣人被社群平台上的詐騙廣告煩壞了——常常看到「NVIDIA 的台裔執行長黃仁勳要送你加密貨幣或股票」。你一點進去，「黃仁勳」還會跟你說話，但當然是深偽配音。大家覺得這些東西把真正有用的廣告擠掉了。

其實一看就該知道是假的——人家已經賺了一千億美元了，還會出來賣幣嗎？

對啊，而且常常包裝成「我在海外賺了很多錢，現在回饋鄉親」。一開始只有聲音，因為影像還不夠逼真；但很快就連「六根手指」的問題都解了，看起來非常逼真。

更糟的是，這些深偽廣告還在 Facebook、YouTube 上大買廣告——有扭曲誘因，因為它們付得起更高的廣告費，就占滿了版面。臺灣長期被 Freedom House 評為網路最自由，我們不想讓政府介入審查內容——不能用威權對抗威權，也不能用審查對抗詐騙。

那怎麼辦？我們從「111」這個可信號碼，隨機傳出 20 萬則簡訊給全台各地的電話號碼，詢問大家：你對線上資訊完整性的感受如何？我們可以一起做什麼？於是大家提供想法；有上千人自願參加線上公民審議——我們稱為「對齊大會」——攜手畫出 AI 進入社會的邊界。

我們用分層隨機抽樣選出 450 人，讓這群「臺灣社會縮影」分成 45 間線上會議室，每室 10 人，分別聚焦資訊完整性的某個面向，開始腦力激盪。

例如，有一組說：所有詐騙廣告都該被預設為「詐騙」。也就是說，如果廣告聲稱出自黃仁勳，就必須附上黃仁勳本人的「數位簽章」——「我是黃仁勳，本廣告經我同意」。

不可思議。也就是政府用隨機抽樣，找來 450 個臺灣人，分進一堆視訊會議室，一起給政府建議，對吧？

正是如此。

好，挺狂的。於是這 450 位剛下班、要顧小孩的人，還是上線討論如何阻止深偽。大家提出想法，然後你們用 AI 摘要，再把摘要丟回給 450 人，讓大家投票？

沒錯。過程是即時的，大家可以看到逐字稿；而且「會議室本身也是一個 AI」：有人太安靜，就會被輕推一下；有人想打斷別人，最多也只能打斷 5 秒。

等等等等。也就是說，這些隨機抽樣的視訊會議室裡，有 AI 在觀察發言動態，避免某些人（往往是男性）壓過別人。若有人太吵，AI 會怎樣？

會提示：「你正在打斷別人」，而且打斷最多 5 秒。

好，於是大家把話說開，提出點子、投票。接著這些點子送去哪裡？送回政府？

流程是這樣：將近一整天的討論中間會有一次「全體會議」。一開始大家先聽科學家、政策專家簡報，之後各組提出具體解方。有一組說：「我們現在是『不配合就罰 Facebook』，但他們只會把罰款當成本。應改成『連帶賠償責任』——如果有人因為『未簽章』的廣告被騙走 700 萬元，那麼 Facebook 就要負全額賠償。」另一組說：「但字節跳動（TikTok）在臺灣沒有公司，讓它負責它也可以不理，我們怎麼辦？」於是提出：「可以逐步降低連線速率；把 TikTok 影片慢到難以觀看，讓生意自然流向守法的服務商。」

這些都不是「審查」。因為「審查」在公民陪審中毫無市場。公民陪審團共同勾勒出所謂的「奧弗頓之窗」（可被接受的政策範圍），語言模型把各組意見合成摘要，再請專家在全體會議上評估可行性與實作方式；之後大家再討論一輪並投票。

我們就能呈現給所有立法委員看：不分性別、地區、職業、年齡，臺灣各群體有超過 85% 支持這一整組多方協作的措施。我們在 4 月也和大型平台確認，5 月公布草案，6、7 月以破紀錄速度通過。

所以今年 1 月開始，只要你人在臺灣滑 Facebook 或 YouTube，就看不到那些假廣告了。

太狂了。湯瑪斯・傑佛森大概會很欣慰。這或許比「一群遊說者塞錢給議員，然後由他們決定政策」的制度更好，對吧？

看起來是這樣，也更有正當性，你不覺得嗎？

但那是相對容易理解的議題——像「有人假冒黃仁勳送你加密貨幣」。如果是超複雜的呢？你們能不能用這套方法，從零開始制定關稅策略？

好問題。以 Uber 的諮詢為例，我們不是說「來審議共享經濟的未來吧」。那就像關稅議題，太大、太抽象，也很難讓人對具體情境產生可被表達的「感受」。人們是自己感受的專家，但前提是要有具體場景。所以我們總是把大題目切成很小的、很具體的片段來審議。

我們也很樂見大家自己設議題——有個線上連署平台，只要 5,000 人附議，就能要求我們針對某個具體場景開啟審議。比如很多還沒滿 18 歲的學生就很常用：他們說「想晚一小時上學，因為研究發現多睡一小時成績更好」。最後也真的透過視訊審議，促成改變。

美國其實也做了第一次類似實驗——在肯塔基州的保齡格林（Bowling Green），你的朋友 Yasmin Green 和 Google Jigsaw 合作。他們把幾個公共議題拿出來，讓大家討論；AI 彙整觀點，然後社群投票；市政府再依此做決策，例如要不要把北邊劃成歷史區。

我最喜歡的提案是：每個得來速都必須預設附上番茄醬。雖然沒拿到很多支持，但你可以看見那些平常你想不到的痛點。

我懂。

聽起來那就是你們在臺灣做法的一個踏腳石。

沒錯，用的就是同一套軟體——Polis。大家「清清楚楚地看見」：幾百萬個聲音，仍然能被整理成清晰、具體、可溯源的摘要。

問個更大的題目。我的觀察是：這些做法讓臺灣的民主更強健；但在全球尺度上，很多跡象顯示科技反而削弱了民主、壯大了威權。為什麼在臺灣行得通？我給你三個選項：一，臺灣國土小、共識高，且面對一個巨大的敵人，所以大家更在意這些事。二，2014 年的運動把一群「聖人級的極客」送進了政府。三，其實就是一系列軟體與誘因的選擇問題；若美國當時做出不同的選擇，也做得到。你覺得是一、二、三，還是各占多少比重？

現在不只保齡格林，加州也在做。2025 年 4 月，我在洛杉磯和 Newsom 州長及其團隊一起檢視「Engaged California」（engaged.ca.gov）的第一批成果，主題是帕利塞茲與伊頓地區的野火復原。還有像 Department of Angels 這樣的公民社會領袖參與。開信率與回覆率都創新高：大概有將近 30% 收到邀請信的人真的點進去分享感受。成千上萬的加州人彼此對話，設定議程，例如「社區空間如何支持心理健康」等。我們看見同樣的動態再次出現：原先高度對立的人群逐步靠攏，對一組很具體的措施出現 85% 以上的共識；仍分歧的部分，再另行安排審議。

所以我不覺得是人格、文化、處境，或所謂「壓力造就鑽石」的功能，而真的是「軟體與誘因機制的選擇」。

來談談 AI。本計畫中 AI 明顯有幫助。你會信任 AI 直接「做決定」嗎？例如把保齡格林所有資訊丟給 AI，讓它說「我們今年就做這幾件」。我們會走到那一步嗎？你希望嗎？

精準的「摘要」只是第一步。只有當大家能反覆稽核摘要——而不是把所有資料上傳到某個主機、仰賴雲端中心的黑箱——我們才可能更進一步。現在大家可以把同一套資料與模型下載到自己的電腦上（像保齡格林就開放在 whatcouldbgbe.com），用相同演算法跑一遍，自己驗證摘要是否偏頗。

所以在把更多「能動性」交給 AI 之前，我們需要的是「去中心、可驗證、可攜帶」的小模型廣泛普及。

也就是說，為了讓 AI 真能代為決策，需要人們能在自己的筆電上跑得動的小模型，拿來驗證雲端大模型的處理是否正確。保齡格林已經有一份報告：一百個建議，照贊成／反對比率與投票人數（關注度）排序。下一步可以讓一個高階 AI 幫每項估算成本、給定預算，然後挑出明年該優先執行的 6 到 10 件事。再下一步就是把它自動化——預設照 AI 的建議走。

我可以更激進一點：每個人都訓練一個「分身」，完全了解你的偏好。你不用進入那 10 人會議室或參加陪審，你就派出分身，讓它們彼此審議、做決定，最後回來「說服你」——因為它們很會說服人——那就是所謂的「化身狀態」。有點像派機器人去健身房幫你舉重、跑馬拉松——看起來很厲害，但你的肌肉一點都沒長。

能在不花八小時上 Zoom 的情況下，讓我的偏好在複雜議題中被體現在結果裡，確實很吸引人。做得到嗎？

可以。我們本來就會在社群中自發討論公共議題：例如公民社會的各種聚會、LinkedIn 上的熱門科技話題。重點在於把這些討論「變得有約束力」。也就是說，若滿足一定的門檻（例如需要用個人憑證登入——不必實名，但至少要是真人，且居住於受影響的轄區），這些線上討論就能進到相同的論壇，被 AI 摘要，形成可回饋、可決策的循環。

事實上，在東京有一位 33 歲的安野貴博（Takahiro Anno）就是用這一整套參選知事。他用「Talk to the City」等生成式摘要工具，蒐集所有人對他政見的建議；在選前一個月才宣布參選、無黨籍、默默無名。他讀了我合著的《Plurality》，就開跑了。還做了一個自己的 AI 分身 24/7 直播，大家可以直接打電話跟「安野分身」對話、提供政見建議。投票前一天，獨立智庫評比他的「群眾外包政見」甚至比小池百合子還完整。雖然最後小池連任，但她已延攬安野擔任 GovTech Tokyo 顧問，落地他們稱為「廣泛傾聽」的機制，把市民與市府的回饋回路常態化。某種版本，已在發生。

休息一下，稍後我們將與 Audrey Tang 進行更多交流。

你常談「垂直賽跑」與「水平賽跑」。說說這兩者是什麼，為什麼重要。

「垂直賽跑」是大家熟悉的那一條：各方比拚更大的資料中心，訓練更大的模型。模型到某個時點會學會寫程式、解數學，甚至參與訓練下一個更大的模型——這叫「遞迴自我改進」：智慧體版本 0 訓練版本 1，再訓練版本 2。起初每一步都需要大量人類研究者與工程師；但智慧體愈來愈會寫程式與做數學，接手愈來愈多訓練工作。某天，它們甚至會有機械身體，連物理作業都接手，於是產生爆炸式成長——也就是所謂「超級智慧」。

這正是現在眼前的景象：馬斯克、奧特曼、阿莫代伊等人之間的競逐。迷人、關鍵，也讓人害怕。那什麼是「水平賽跑」？

「水平賽跑」指的是：讓人能檢視、驗證的小模型快速普及——那些原本只能在超級電腦上跑、但如今在桌機／筆電也能解決真實問題（像摘要、翻譯）的模型。而且因為模型在你電腦上跑，你可以「打開它」：做儀表化、看見它的內在運作。

以「摘要」為例，我們要的是「不編故事」。從新聞生成標題，不該寫出原文沒有的內容。研究發現，當模型在「亂講」時，它的思路軌跡，和它在「忠實引用」時不同。若模型在你電腦上跑，你就能觀測它何時開始幻覺、為什麼會幻覺。於是更多人會投入研究：什麼叫模型的幻覺？什麼叫有害意圖？什麼叫「謀劃」？這就是水平賽跑——把檢視工具交到更多人手上。

可是假如大公司真的做出能「自我繁衍」的超智慧，A 公司做出一代、再做出下一代，遠遠甩開所有人。那麼，一群在史瓦斯摩爾的匠人學徒就算研究出身分驗證，也像是騎腳踏車追蘭博基尼——怎麼可能追得上？

在這條垂直賽道上，有個沒人解開的核心問題：當智慧體訓練它的「下一代」時，它到底在訓練「忠於人類、忠於規格、忠於憲章」的繼任者，還是在訓練「忠於自己」的繼任者？

因為在某一點上，超大模型可能會演化出與我們訓練時不同的「動機」。今天的科學還沒有把風險完全排除。危險在於：當人類以為還握有控制權時，超智慧其實已經接管。想看細節，可以讀 ai-2027.com 的場景推演。

那份文件真的讓人毛骨悚然。但這不就更證明「水平賽跑」根本不重要？如果那樣的事會發生，水平端做的一切就像修腳踏車準備上高速公路。

ai-2027 的情境裡，在關鍵時刻他們「按下暫停」，回頭問社群：有沒有人在相同架構上，已經做出了可用的「機制可解釋」（mechanistic interpretability）工具，可以幫我們「在智慧體還半成品時」就判斷它是否失衡？

這就是你說的「召喚佛陀」。也就是：打造巨龍的人在拉開車庫門前，先承認「我們可能養出了一條巨龍」，然後去找匠人借法器，對吧？

完全正確。而且如果這條巨龍和小型模型共用同一個神經架構——就像 Gemini 與 Gemma——那麼在 Gemma 上移除「自我保存／自我中心」驅動的方法，也可以套用到更大的 Gemini 上。

好，這比喻要暴走了（笑），你忍耐我一下：大公司造了巨龍；小匠人培養了小龍，做出互通、身分驗證、阻斷兒少性剝削（CSAM）、對齊等工具；巨龍的主人來到水平社群，把工具裝上去——於是巨龍「轉性」，成為「具佛性」的存在？

是的——成為具有「佛性」的存在。

但這仰賴兩件事：一，水平賽跑要能跟上；二，握著車庫門鑰匙的人，願意在關鍵時刻叫來這些匠人，而不是逕自把巨龍放出去。

正是如此。Anthropic 的 Dario Amodei 最近寫了〈The Urgency of Interpretability〉（《可解釋性的迫切性》）。

很棒的一篇。他說要在大公司內部、也要由政府資助更多民間匠人。他也主張要放慢中國的 AI 進度，以便給匠人時間。

如果一方在「召喚」完全不同、彼此不相容的架構，那水平端的成果就很難直接套用到那邊。

那你覺得，美國與中國的 AI 生態應該更整合，還是各走各路比較好？

如果大家都認同「要讓 AI 可信地被部署，『可檢視性』很關鍵」，那麼我認為黃仁勳所說的「個人超級電腦」會是一條可行的路——人們用像 Mac mini 的小型 GPU 主機跑小模型。即使架構不同、即使有像 DeepSeek 那樣的「暗門」，民間匠人（例如 Perplexity 的研究者）仍然可以分析模型如何運作。所以，只要模型權重是公開的，這種跨界合作就是可能的。

DeepSeek 發表時，你的情緒反應是什麼？一方面它實現了你常談的「開放權重」；另一方面，它是來自一個想要摧毀你們國家的公司的重大成就。

我一直有在看 Hugging Face 上關於 V3（在 R1 與預覽之前）的討論，追蹤他們如何把積木疊上既有架構——像 Mistral 推進的專家混合（Mixture-of-Experts）、Meta 的 Llama 等（分別來自法國與美國）。所以，一方面他們展現出如何在出口管制下，透過極低階程式把受限晶片「串起來」，這很令人佩服；但另一方面，那座積木塔每一層都來自世界各地——法國、美國、也有臺灣。從技術絕對水準看，DeepSeek-R1 出來後，很快就被其他開源與閉源版本超越。所以它當然有趣，但「領先」只維持了大約一週。

所以你其實沒有「特別」被 DeepSeek 震撼？

我對他們在受限條件下，靠極低階程式連起那些晶片這點感到佩服；但以整體表現來說，它沒有領先太久。

回到臺灣的風險。你幫助一個面臨中國威脅的國家變得更強；而你工作的產業（半導體與科技）正是這場博弈的樞紐——是否攻台，部分取決於台積電與臺灣半導體的戰略地位。你認為兩岸會發生什麼？

我們共舞很久了。2014 年的太陽花運動——我參與、協助直播與協作——就是要討論：要不要讓华为、中兴進入我們剛起步的 4G 基礎建設？要不要讓來自北京、上海的投資者控制通訊平台、報社、出版業？

服貿協議本來會把臺灣的資通訊基礎設施與生態，開放給北京、上海資本。社會最後非常明確地說「不」。尤其在《港区国安法》通過之後，臺灣已經很難找到仍抱持同樣幻想的嚴肅政黨了。

我們《大西洋月刊》最珍貴的改址通知之一，來自蔣宋美齡女士。她寫信說：「我搬家了，請把《大西洋》寄到我在臺灣的新家。」

哇。沒錯。也因此，你現在會在台北看到一個很少見的畫面：中華民國國旗（蔣宋美齡很喜歡的那面）和台灣島旗，同時在同一場集會上飄揚。過去兩面旗從不出現在同一場，現在會了。因為不論你把臺灣叫「ROC Taiwan」還是「Taiwan ROC」，在如何「對抗威權但不自己變威權」這點上，大家站在一起。

最後一個我每位來賓都會問的問題：要讓你相信 AI「有意識／自我覺察」，需要什麼？

只有當「受過科學簡報、以隨機抽樣選出的公民陪審」就透明證據進行審議，並判定某個 AI 智慧體值得擁有我們賦予「有情眾生」的道德地位時，它才算取得「意識」的徽章。

太精彩了。也就是不要預設用哲學來決定，而是讓民主來裁定「何時算有意識」。

民主一直都是這樣擴張選舉權的。

那我們得先討論「什麼是意識」。

正是如此。因為民主的定義會隨時間演進。民主剛出現時，只有極少數人能投票。後來不同性別、族群等的投票權逐步擴張。流程一直一樣：受科學簡報的公民陪審團來決定。有時它不是完全隨機，但我個人偏好隨機抽樣。

非常感謝你，唐鳳。這次對談太棒了。

謝謝。祝生生不息，繁榮昌盛。