那當然後來我們就凝聚成三個核心素養。現在大家應該都知道：自發、互動、共好。
所以我們那時候就在討論說，那我們可不可以就是不要像之前那樣子，變成好像每個人都找到他專精的，但是一致性的標準答案等等這個地方。那有沒有哪些是，就算認知性的跟操作性的、有標準答案的機器人都可以做掉的情況下，仍然還是有價值的事情？
所以如果 12 年國教，就是我們一個 7 歲、8 歲的小孩，你一開始就教他有某種一技之長勝過別人。然後剛好他學 12 年之後，AI 就把那件事情做掉了。那他應該會非常的失落。
所以當時就已經可以預測到說，只要是有標準答案、有標準流程的事情，先是認知性的事情，機器大概都會做了。接下來操作性的東西，機器大概也都會做了。
我在 2016 年加入內閣之前，我本來是 12 年國教課發會的委員。我們在課發會當時設計的新課綱，就是現在叫做 108 課綱的想法。在討論的時候是已經 AlphaGo 就是已經下贏李世乭的狀況。
所以公投這個形式還是必須要有。但是實現的那個主文，是大家已經凝聚過。所以公投大家就可以期待是 85%、90% 這樣通過的，而不是說好像都是 51% 贏、49% 輸這樣子。
但是我們現在也在想說，可能就參照臺灣，如果有一萬個人連署的話，我們就先做一次審議式討論。審議式討論最後凝聚出來的，再送到公投，或者再送到州議會。可以這樣來搭配。
後來我們就是透過這種橋接式的方式，去找到雙方都可以接受的見解。但是裡面如果有某些需要改到法律的話，那還是經過州議會的程序，或者是州的公投的程序。
所以像在參與式加州這個平台裡面，我們當時就是在加州野火發生的時候。你如果個別去問加州的人的話，他們要麼就是所謂的 YIMBY（Yes In My Back Yard，歡迎來我家後院），要麼就是 NIMBY（Not In My Back Yard，別來我家後院），就是連電纜地下化、電線杆地下化都不願意，因為是他的土地。就是雙方吵得很兇。
大概的概念就是說，有點像是在臺灣很多提公投之前，會先到我們公共政策網路參與平台上面去試水溫。然後去試到說有 5000 個人的連署。然後正方意見、反方意見，同樣沒有轉推、沒有回覆。然後浮到最上面，大家發現說，我如果把這個題目寫成這樣的話比較好。所以它的公投題目就不是極化式的寫法，而是大家已經比較折衷過的那個寫法。
但確實我們在加州，現在我們跟州長，就是 Newsom 有合作。我們有做一個平台叫 Engaged California（參與式加州）。本來的民主程序，像加州也有公投，跟我們剛剛講到這套生成式的橋接的這種程序（結合）。
非常好的問題。我們目前用這些做法，都是在政策形成的時候，所謂的「議題設定」。就是說讓大家提出選項。但這個選項如果最後要收斂的話，那還是要透過本來的民主程序，不管是代議或者直接民主的程序。
所以它現在已經開放了它的程式介面。所以不止 Grok，現在也有人在用 Gemini，或者是像我們是用 GPT 的開放版本等等。任何人都可以參與，用機器去寫這些社群備註。所以這個 too little, too late 的問題，現在正在想辦法解決。應該 12 月左右可以解決到一個程度。
所以 Grok 他們就提出一個不同的訓練方式。就是透過社群備註裡面，之前成功讓不同陣營的人能夠橋接起來的那些寫法。所以它不是讓特定的人高興，它是讓特定的橋接的能力變強。
總之他們看到，就是肯亞這些朋友們，看到這個回應好、那個回應好，那他們就訓練出 AI 來。但結論就是說，這種 AI 就非常容易拍馬屁、非常容易逢迎諂媚、非常容易順著人講話，提供非常高的情緒價值。但是實際上，就是對橋接是一點幫助沒有。
以前在訓練像 ChatGPT 的時候，他都是讓 ChatGPT 生出兩個版本。然後他們一開始是找非洲肯亞的一些人，然後去看說這個版本好還是那個版本好。所以你如果用 ChatGPT 寫英文，很容易就看到很多長斜線，或者是那個 “delve”（深究）什麼什麼的那些用詞。因為那是標準肯亞英語。
我們就不要等人寫出高品質備註。我們直接透過一個訓練方式，它叫 RLCF（Reinforcement Learning by Community Feedback）。
就是說社群備註他要生效，他必須是你第一眼看到的時候——就像 mRNA 疫苗一樣。就你碰到病毒的時候，你同時也碰到疫苗，那這個時候就非常有保護作用。但你如果是先中了，然後過一段時間再接種疫苗，那你一開始那個症狀還是有。那 X 平台他們的研究團隊，那就跟我們——就是剛剛講英國的合作式 AI 基金會合作。所以我們現在就是在做：讓 AI 來寫備註。
但是你在當時美國總統選舉的時候，所有的這些非常偏激的這些發言等等，常常都是出現之後，可能要六個小時、七個小時，你才有個高品質的社群備註出來。而在那六七個小時裡面看過的人，基本上第一個不會回去去看社群備註。然後第二個是就算他回去看，其實他已經（被影響）了。就是他腦袋已經鎖定了錨定效應。所以他後面再看到說「事情其實不是這樣」的時候，他只會感到不舒服而已。
就是研究都證明說，你如果看到一個高品質的橋接的社群備註，那確實它對於沖淡極化、對於讓人跟人之間不要那麼彼此仇視，確實很有幫助。而且是會持續長時間有幫助。
當然我們很快就看到這個橋接式演算法它的缺陷。它的缺陷簡單講，就是「too little, too late」（太少、太遲）。
其實橋接演算法第一次大規模的被壓力測試，就是上一次的美國總統選舉。然後那次 Elon Musk，就是新聞記者做的那些事實查核，他是不相信的。他認為大的這些新聞媒體都受到某些偏見所影響。總之他有一套想法。所以他就決定 Twitter（X）不再使用第三方事實查核，然後全部都用橋接演算法來進行本來事實查核所做的工作。
那為什麼？就是因為 Podcast 它是建立在剛剛講到的開放協定上面，就是 RSS 這個協定上。所以錄的人沒有辦法去把聽的人綁在特定的平台。所以所有的平台都必須要用更好的服務來競爭。而不是說你一開始綁到多少人。所以一開始只要是設定這個競爭的方式，那它的誘因、它經濟上的誘因，就會變成是服務更好，而不是一開始綁住更多人。
我舉例，像大家如果有在聽 Podcast。那 Podcast 你錄製的人用的那個平台，跟聽的人用的平台，很可能是兩個不同的平台。甚至很多 Podcast 都說，你不管在哪裡聽 Podcast，只要搜尋我們的頻道名稱，就可以聽得到。
但是因為我們所講的只是說，資訊高速公路要有交流道，你要能夠下匝道。所以並不是說我要保護國貨。
第二點是說，我覺得這個也不涉及到內容管制。確實現在因為貿易談判的關係，任何地方只要說我要對美國公司的內容進行內容管制，那馬上你就會收到美國貿易署的一封信，說要加你關稅。這個是公開資訊是可以講的。
這個是蠻有用的。所以當時 Google 就一下子，我們還沒有通過打詐專法，他們就實做了廣告實名制。所以我想具體來講說，我們的談判地位，並沒有我們想像的那麼弱。這是第一點。
然後日本，然後現在各地都通過類似的法律。你越早做到這個法遵，你越能夠跟其他國家說你表現良好，你不是詐騙的從犯。你拖越久，就是你在各個國家所損失的 goodwill（好感）就越多。
不過我想臺灣目前在世界上面的談判位置還滿好的。像廣告實名制我們是第一個推的。但是我們那時候去談判的時候，也是跟 Facebook 跟 Google 等等說：「其實以我所知，別的大使也告訴我說，他們也準備要學我們這一套了。所以你現在趕快實作這一套，你展現出你的誠意。」
這樣的話，你就會想像到每一個社群，就可以開始有他自己的、開源的，就是他自己的一畝地。但是它每一個貼文、每個社會關係等等，都是從現有大平台搬回來的。所以還是應該是需要有法律來做這件事情。
所以剛剛講到這種攜碼、遷徙自由，還是要用法律定之。像猶他州或接下來歐盟的法律，基本上就是說，你所產生的這些行為、這些資料基本上都是你的。你是暫時存在 Facebook 而已。但是哪天你要搬家到別的地方的時候，他不能夠不持續提供這些資料給你新的地方。
所以意思就是說，其實每個人都每天都是在倒扣效益。但是第一個搬走的人倒扣更多效益。所以這個就跟佃農的狀況是非常像的。就是說你不管收成多少，反正就是會要收這個租嘛，地租。而且隨時你的田被收回去，你也沒有辦法說什麼。就像 Facebook 誤判，就把你的帳號砍了，你也沒有辦法說什麼。
但是如果有個魔法按鈕，他一按，旁邊所有人一起都不用 TikTok。他願意反過來付你每個月 30 美元。所以就是說他願意反過來付你每個月 1000 塊，讓他旁邊人都跟他一起不用 TikTok。
那在 TikTok 的這個情況就更加明顯。大概兩年前美國有過一個研究，他們去問美國的大學生有在用 TikTok。發現平均起來，你要說服一個美國的大學生放棄掉 TikTok，你每個月要給他 60 美元（就是接近 2000 台幣）。就是他損失掉那麼多的效益。
然後後來當然電信業也是一樣。就是說你不能不提供攜碼服務。因為如果是同樣的你要改電信商，但是你本來的的手機號碼一定不能留的話，那這樣新進的電信商，基本上永遠都是在劣勢。
所以後來很快地，財金公司的前身（金資中心），就建立了金融卡制度。就強制說你可以收一點點手續費，但是你不能不提供跨行轉帳、跨行提款。
那為什麼不叫金融卡？金融卡的意思就是它可以跨行提款，那個是稍微後面才有的事情。如果是你都不能跨行提款，一開始所有好的位置，都已經被大的銀行已經設定住了。這樣你家新的銀行如果要競爭的話，是不可能競爭的。更不要說數位銀行，像將來銀行、Line Bank 這些。你所有提款機都不給你用，那到底辦個銀行卡還有什麼意義？
要怎麼達到「耕者有其田」的狀況？我想剛剛講到的數位遷徙自由（Freedom of Movement），這個是最基本的。因為如果你連搬家、攜碼的自由都沒有的話，你可以想像，像我小的時候，我記得當時的提款機，當時還叫提款卡，還不叫金融卡。
雲端封建主義，是。
（掌聲）
所以大概今天就先講到這邊。我剛剛已經看到 Slido 上有非常多問題。所以接下來我們是不是就請老師上台，然後我們就大家在 Slido 上面的問題，或現場的問題進行問答。謝謝大家。
我們可以透過這樣子的方式去確保所有的民主國家都可以升級它的民主制度。到來的時候，我們就會像剛剛講的廣泛傾聽等等這樣的方式，能夠快速凝聚到大家雖然不太滿意，但是每個人都可以接受，也沒有誰非常不滿的這些解決方案。
只要大家有彼此之間協調的能力，只要有彼此快速形成共識的能力。在這樣子的情況下，我們其實不需要一個外部的 super intelligence，去幫我們去好像健身房幫我們舉重一樣。
我想我們現在在一個蠻關鍵的轉捩點上。矽谷一直在講 super intelligence，超級智慧。但是我想要提一個概念，就是說我們需要的這種 super intelligence，其實就是我們自己，我們全民。
而我們多快能夠達到這個目標？不是去 read the air，去讀空氣，去猜說其他人怎麼看。而是我們要 write the air，就是去寫入這個空氣。讓大家都看到說，現在大家有共同的證據，可以說這樣對社會是好的，或對社會是不好的。那這樣我們才會有這樣足夠的公民肌肉，去處理接踵而來的 AI 對社會的挑戰。
那在這個情況之下，那這些大廠合作就要比不合作，在經濟上面更有利。因為它如果不合作的話，很快就變成是，就像 Facebook 在臺灣被當作是詐騙的從犯。這樣子的這個做法。
所以重點就是說，我們要怎麼樣去確保說，我們把那個霧霾降下來之後，大家可以很快地看到說，全球有一個共識。就是你這樣子一種新的演算法，它很快的我們去量測，它造成全世界激化的程度馬上有變多。變多的話，我們就讓它好像那個臭氧層破洞的照片，讓大家都看到。
所以當然當時（氟利昂）是便宜又好用的化學物質。替代品在當時實驗室裡面才剛剛開始研究，還沒有辦法產品化。但是因為大家在報紙上都看到了臭氧層破洞的那種照片。所以他們就很快就簽了一個蒙特婁議定書。然後說在幾年之內，就算它替代品不成熟，但是你現有的破壞臭氧層的這種化學物質，就不能夠再用了。
舉例來說，像我小時候，當時大家發現說，在冰箱的冷媒，就是 Freon（氟利昂），它會破壞臭氧層。大家可能都記得，如果年紀大一點的話，看報紙都會看到臭氧層破一個洞的照片。
那所以其實重點還是說，我們多快的速度裡面，可以讓大家看到說一個創新出現，它到底是擾亂這個社會，擾亂的程度到多少？還是說它是對這個社會有幫助的？
