謝謝，願大家生生不息，繁榮昌盛。

也謝謝您，以及直播聊天室裡友善的觀眾。我看到 Flydog777 剛才留言說「資訊量很豐富」，真的很高興有這種即時互動。

威權主義的敘事本質，就是不斷放大民主社會的紛亂與內耗，進而主張「看吧，自由只會帶來混亂，只有威權能效率統治」。因此，我們越需要強調自由與民主可以帶來好處，可以有理性的公共討論，而非亂鬥不休。這樣就能破除那種「自由=混亂」的洗腦式宣傳。不只是中共，其他威權體制也常用這個套路。

首先，如果能先證明技術可行且確實更好用，那就會為立法創造民意壓力。一個具體例子是歐盟已經規範手機充電孔（USB-C），讓大家不再必須各買一堆不同接頭。如果同樣的「互通性（interoperability）」能應用在社群網路上，例如 Meta 或 X 不得封鎖 API 讓小平台無法獲得內容交流，那麼整個網路生態就更健康。

我現在在 Project Liberty Institute 擔任資深學人，他們也正在推動類似法規思考：各平台要讓彼此的服務可互相串接，如同 USB-C。如此一來，就更難由單一平台壟斷或實施審查，因為用戶可以隨時「搬家」。我們可以先從小範圍試點，如果效果好，就可能推動立法。

就以你剛提到的羅馬尼亞案例為例：那不是單純幽默梗圖，而是境外勢力操縱成千上萬個帳號，假裝是本地人，一起帶風向。這種情況不需要封禁貼文內容，而是去追查背後的行為者。如果有人控制了 5,000 個帳號冒充不同公民，一定要有辦法及早發現，這也不會違反隱私。

在臺灣，我們推廣「分散式皮夾」與基礎建設，方便用戶進行數位簽章，證明「我是獨立個體」。這裡不需要透露我的真實姓名或身分證，只要「選擇性揭露」：我有資格討論台北市預算，因為我確實是台北市民，但我不必公開住址或身分號碼。有了這種機制，就很難有境外勢力同時控制數千人的帳號。這也能防範大量人頭帳號。

至於如何支持，現在整個「分散式社群媒體」的概念還很新，所以大眾可先多分享此理念。政策藍圖可參考「Project Liberty Institute」的一些成果，我也在那邊擔任資深學人。如果「The People’s Bid」成功收購 TikTok，那就能進一步實踐這些想法；或是先從其他較小型的分散式平台（如 Truth Social、Bluesky）做起，讓大家看到成效，自然就有更多人推動立法。

所以我建議其他國家也可以採用類似的民主流程，集思廣益，尋找「不以犧牲自由為代價」的機制。

在臺灣，我們的作法是以簡訊的方式，從「111」這個官方號碼發送給 20 萬名隨機公民，詢問他們對網路酸民、深偽影片、假訊息等等的看法。接著有 450 位願意深度參與的人被邀請，以 45 個房間、每房 10 人的形式，進行線上討論。他們最終提出一些具體建議，例如：若有人投放廣告，假冒名人說了一些名人沒說過的話（深偽 AI 影片），在臺灣應該禁止這種不實的名義冒用。要怎麼做？不是硬性審查，而是要求廣告裡出現的名人必須提供「數位簽章」，證明該影片是經過本人同意。若 Meta 或其他平台沒有確保簽章卻仍幫忙投放廣告，導致有人因此受騙上當，平台就要負擔相應責任。這就是我們今年上路的打詐專法，既不需要言論審查，也能有效打擊詐騙。

所以，我們在巴黎 AI 行動峰會上提出了「ROOST」（Robust Open Online Safety Tools）概念，主張以開源的方式做網路安全偵測（例如檢測非法內容、兒少性剝削素材、深偽詐騙等等）。這樣一來，即使是小規模的內容託管平台（host）也能輕鬆偵測非法內容，而不用支付高額授權費給大型業者，也不必被迫簽署 NDA。唯有開源、可自我調整的防護機制，才能真正讓大家都能「馴化」或「本地化」AI，讓它成為助力，而不是被少數人霸佔。

我還是同樣的答案：和社群審核一樣，我認為 AI 應該掌握在全民手中，而不是只有一兩個人掌控。若 AI 的調校（tuning）與應用都由少數勢力壟斷，整個社會就要被迫接受那群人的世界觀或倫理價值。這跟我們剛剛講過的「演算法審核社群」其實是一樣的道理。

所謂的「言論自由」，對我來說不只是「要能廣泛播送」，更包括「要能廣泛傾聽」對方。當雙方能及時交流，就比較難把對方簡化成「極端敵人」。所以我認為即使是所謂的「可憎但合法（awful but lawful）」言論，只要能及時回應並說明，就比較有機會消弭誤解。像現在直播聊天，就是個很好的例子。

是啊，目前也有很多人透過 Rumble 的聊天視窗留言，我有在看。我覺得能直接回應或對談真的很好。只有透過直接對話，大家才不至於把對方一竿子打翻。好比說，聊天室有人問我是否支持女性安全空間。當然，我向來完全支持。

回到你問的核心：我認為絕對的言論自由跟相互尊重可以並行不悖。主要問題在於，傳統「廣播式」社群平台只會擴大最具爭議與煽動的內容。人們就會誤以為「極端看法」才是全部，而無法發現還有很多理性「中間」聲音。雙方彼此扭曲成最糟糕的形象。

我生理上原本睾固酮水平就很低，也算是身體自然條件介於性別光譜之間。但我不覺得這影響到我生活。我的代名詞是「隨意」，在華語我們都說「ㄊㄚ/ㄊㄚ/ㄊㄚ」，也沒有強制誰一定要用什麼代名詞。所以我也不主張改變任何人的用詞方式。

這部片的訊息其實就是「科技應該推進自由」。在臺灣，我們始終相信，「自由」與「安全」並不是對立，要擁有安全，不必犧牲言論自由。也希望美國及國際社會可以擴大這個理念，讓科技真正為所有人的自由與參與服務。

好的，這部片會在 3 月 9 日正式上映。我會在 Truth Social、X.com 和 Bluesky 等平台分享更詳細的觀影資訊。

好的，片名叫《夠好的祖先（Good Enough Ancestor）》，內容聚焦於臺灣民主化的進程。我是出身於新聞家庭——父母都是記者——他們在戒嚴時期必須遵守相當嚴格的審查。一直到 1996 年，臺灣才舉行首次總統直選，真正走向民主。也就是說，我們的網路自由和民主自由幾乎同步發展。隨著北京的威權體制一直在干擾臺灣，我們也在思考如何抵禦這種侵蝕，並且不對外犧牲自由。片中也敘述我個人成長如何與臺灣民主一起蛻變。

對，完全開源，歡迎自由重製。

我的論文也提出「換個商業模式」的可能性：讓不同的社群集資，打造「共享體驗」的貼文。譬如說，有些貼文可以同時向保守派與自由意見群體做預先宣傳（prebunking），讓衝突尚未爆發前，各方就能看到能夠溝通或緩和的「橋樑式內容」。這比事後才做的「闢謠」效果更好，也不需要審查任何內容；只需要多挖掘那些有助於跨社群理解的貼文。

技術上，我們當前最需解決的是，不同平台往往是由一家公司或一個團隊集中控制，這些平台透過廣告盈利模式，會優先把所有使用者行為資料賣給廣告商，而非開放給使用者自行分析，導致每個人看到的廣告與回饋都高度客製化，社會就更被割裂。

是的。我剛註冊了 Truth Social，第一篇貼文就轉了你的一則貼文。我感覺到，那裡的用戶對社群本身有更多自主感，所以使用者也較不會因為覺得被審查就放棄平台。這很有助於形成真實的社群對話。

在我們的設計中，你會很清楚看見這些支持者和所屬社群的標籤，也能理解哪些是「共有的想法」，哪裡有「不同派別」。這就能協助人們建立比較完整的視野，而不是只見到極端片面內容。如此也可破除那種「看起來只有亂象，沒有共識」的印象。

我認為威權主義者的核心論述是：「自由只會帶來混亂與內鬨，不可能帶來成果。」這種「自由=混亂」的敘事不斷被強調，就成了他們鎮壓與封鎖的藉口。要反制這點，我們就必須打造一個能夠自我強化的自由社會——例如，你在社群上看到某篇貼文上有註記：「這在基督教保守社群中具有共鳴」，同時也看到一些網路酸民的貼文試圖挑撥離間。現在的威權操作手法，有時不是簡單地刪除，而是反而塞滿假訊息，好像「整個社會都在吵架」。

既然政府要簽訂貿易協定，我們就示範更好的方法，甚至與北京打交道時，也讓大家看見更好的防禦方式。正因為很快地把立場定位在「示範者」，而不只是「抗議者」，才讓這場運動在結束時出現罕見的結果：立法院長出面表示，群眾提出的方案確實有理。這次佔領最終是以「收斂」結束，而不是越趨激烈的「發散」。

回到 2014 年，當時臺灣可說更加撕裂與憤怒，馬總統的支持率只有 9%，意思是有 2,000 多萬人口中，超過 2,000 萬人都不認同他，國內情緒可謂高漲。二者之間的最大差別在於，我們從一開始就強調，我們不是單純在「抗議」或「提出訴求」，而是在示範（demonstrate）如何提出實際對策。也就是說，我們直接嘗試去供給（supply side）更好的政策，而不是只停留在需求（demand side）。

我認為 J.D. Vance 的演說某種程度上也指向了這條路：要確保網路社群審核權是掌握在多元的社群手上，而不是只交由某個國家或某個大型科技公司集中管理。只要決策保持在中心化，就會繼續陷入「安全 vs. 自由」的假性兩難之中。

許多歐洲聽眾其實也在嘗試了解臺灣經驗：我們已經在這裡發展出一整套透明、開放、且能讓人民掌握真實資訊的策略，以防禦極化或外部的入侵操作（troll attack）。與其把一些人貼上「輿論操作」的標籤並封禁，他們更想學習臺灣如何「讓大家看到」那些騷擾或破壞行為的實質內容，並透過更多的資訊分享來加強社會穩定。如此一來，不同意見之間的社會紐帶才更穩固。

他在慕尼黑分享的羅馬尼亞案例，正好也是我常舉的例子，那就是民主如何需要更強的防禦機制，才能抵擋境外勢力利用機器人或透過極化的手段從內部瓦解。關於這點，我想我們的觀點和他相當一致。

第二，我們倡導的原則是「以更多言論取代更少的言論（more speech, not less）」。我們的系統會為貼文標上更多的背景標籤，說明哪些想法有廣泛共識，哪些仍在爭論之中，以及不同社群對該議題的辯論走向。但這些標籤並不會移除任何貼文，而是提供更多上下文背景，告訴使用者在哪些社群獲得支持、原因是什麼。這完全是另一種思路，不是審查，而是「補充」資訊。

有兩點非常關鍵的差異。第一，我們想把決策權「自上而下」轉變成「自下而上」的社群模式，而不是由隱形小組在背後決定要禁言誰。換言之，由每個社群自行決定他們重視的內容，而非某個祕密委員會判定誰該被消音或移除。

至於你提到的社交媒體角色，我目前是「Project Liberty Institute」的資深學人；我們正在重新思考網路社群的模式，基於所謂的開源或自由軟體和分散式系統。如果某個社群平台的政策讓你不滿意，你仍然可以保留你的內容、人際關係以及社交圖譜（social graph），並「搬家」到另一個社群。在那裡，由你們自己決定討論規則與審核機制。而我們也在協助「The People’s Bid」的團隊，他們想收購 TikTok——由 Frank McCourt 和 Kevin O’Leary 主導——以便讓 TikTok 成為更分散式的模式，不再由遙遠的中心化團隊制定審查方針，而是把決策權交給各個次級社群。

然而，我們在臺灣的經驗則顯示，只要讓社群自行做內容的審核，而不是交給專家或第三方（通常被大型科技控制），就可以建構更具彈性的機制。與其看不到那些攻擊或製造極化的行動，我們反而讓社群看得更清楚：哪些是機器人、哪些是網路酸民（trolls），但你不必去審查或移除貼文；大家可以形成對事件真實狀況的共同理解，然後共同提出具創意的解方，把衝突當成共創的能量，而不是一把把「需要撲滅的火」。我在慕尼黑網安會上也是分享這樣的立場。

在臺灣，我們在網路自由——包括言論自由等方面——被國際評為亞洲最自由的。我們並不認為「安全與自由之間」有任何必要的取捨。在許多司法管轄區，人們認為要取得安全，就得在言論自由上做出一點犧牲，例如為了安全或治安而必須審查某些言論。

我是在慕尼黑網路安全會議上發言的，該會議比主要的安全會議早一天開始。不過，我和其他人一樣，都有聽到貴國副總統在主會議上的談話。

同年年底，我受邀基本上做同樣的事情，不過是在網路上執行：建立一套系統，讓人們可以不受大型科技平台審查地進行對話。於是我們一起協商各種政策，不只針對 Uber 和勞動權等問題，也為了應對來自威權強鄰的假訊息攻擊與極化攻擊而努力。我們也透過群眾智慧，將原本花三小時的報稅流程縮短為三分鐘（大約在 2016–2017 年），開放任何人貢獻想法，同時把政府的支出與採購透明化，讓大家自由提出建議。

好的。其實我從 2014 年就加入內閣，當時是以專案顧問（special adviser）的身份進入。那是大約十年前吧，起因是在當時的臺灣立法院，很多人不滿與北京的貿易協議——那個協議將允許他們進入我們的媒體、通訊網路等等。所以民眾就自己出面，和平佔領了立法院三週，呼籲改革。當時我們並不僅僅是「抗議者」，而是自稱「示範者（demonstrators）」，因為我們想示範一種透明且不受審查的方式，讓整個社會一起討論公共事務。

您好，我現在在臺灣，這裡是晚上十點半。很高興能跟您分享有關言論自由的一些想法。對我們來說，來自臺灣的觀點當然是支持充分且不受審查的討論，因為臺灣以前曾經歷過戒嚴統治，目前也在抵抗威權式的審查。

好的，謝謝。

沒問題，感謝。我後面這一段我會做逐字稿，但是我會等您發佈之後再發布。

但如果現在大家的討論是往「open source 怎麼樣才能盡到社會責任，甚至是能夠透過開源的方式，一起設計某些能夠抵禦惡意用途的共通工具」等等，那這樣大家就會把 open source 接下來的發展，引導到對社會、對人權都比較好的一個方向。

那這也對於接下來 open source（開源）的發展，是一件正面的事情。因為在國際上面也有討論說，open source 到底能不能促進我們剛剛講到的那些權利，還是因為很容易產生詐騙、深偽等等，會削弱這些權利？這是一個很大的討論。

我覺得這是很好的事情，因為大家越注重這些基本的人權——人權不只是存在於類比世界，線上世界也是一樣的。所以這個部分，我覺得越討論，大家就越會有一個共識，就是你至少需要尊重到哪些權利才是好的。

我覺得比較重要的還是說，因為這個禮拜，大家對於自己的資料權利、隱私權利、言論自由等等，越來越重視了，可以看到討論都是繞著這個在轉。

所以我只是說，它剛出來的時候，就剛出來一兩天吧，我因為定期會看 Hugging Face 上面新的模型，所以有下載下來在本機來試用。那 Perplexity R1 剛出的時候，我因為想知道它有移除掉多少這種審查，所以也用了一陣子。但是我現在日常最常用的，還是 O1 Pro，然後配一些 O3 Mini High。

倒沒有，我就像我剛剛講的，我到現在還是主要用的是 O1 Pro。

那當然也有一個很簡單的，就是大家也可以去用 Gemini Thinking，那個也是免費的，或者是 O3 Mini 等等，用其他 AI 公司的模型。因為在大家所看中的那些層面，包含寫程式、推理等等上面，Gemini Thinking 或者 O3 Mini 並沒有比較差，所以其實這不是一個需要做出的權衡。

所以用 Perplexity 的版本，我目前到現在的感覺，不能說完全解決第二層、第三層的問題，但是已經有效去防堵到一個程度。但當然要徹底解決這個問題，還是像剛剛講到的 Open-R1 這樣子，重新訓練一個。