所以我覺得就是 Trusted Tech，然後 Tech must advance freedom，這個是最主要的訊息。

促進自由，就不只是 Clean Network 把我們自己的網路或者是盟國中間的網路裡面，不值得信賴的部分把它去掉，而是說我們可以跟美國合力，一起去推進值得信賴的技術。

當然我們在推 Trusted Tech 有一句話「Technology must advance freedom」，就是技術必須能夠促進自由。

DOGE 是 DOGE。

對，沒錯。

但是就像現在很多通用的大模型，大家實際在部署的時候發現說，其實我不需要一個會背整個維基百科的東西，我如果只是要它算數學，我把它弄成一個小模型專門算數學就好了，還省電，對不對？所以確實有可能對齊完之後，它重新 narrow、重新窄化，然後變成單一功用的，這個也是很容易看到。

所以在這個情況之下，對大部分的人來講，你要對齊一個人型機器人在你的生活空間裡面的期待，或者工廠空間裡面的期待，這個對人來講是很容易，因為這跟你帶學徒是完全一樣的性質，所以大部分人不用學就可以參與對齊程序。但如果你要戴眼鏡加上十幾台無人機，這個到底怎麼對齊，不是那麼清楚，所以，我覺得它至少是在普及化這件事情上面是有價值。

所以我覺得當然我們要去問說一個工作要怎麼做，確實真的很容易的做法就是我做一遍給 AI 看，尤其是現在有了 Vision Pro，那你可以戴 Vision Pro 或戴個手套、戴個外骨骼什麼，那你做個幾次，人型機器人就學會了。

對，就是說這個是不是一個好主意？對不對？

一定成本更低。但回到哈拉瑞的論點，這樣你對社會普及的溝通就比較不容易。

對，之類的。就是說你只要想得出一種用法，總有某種非人型的方法比那個有用。

就像你說的，因為它要做非常多額外的東西，所以幾乎你如果只是講求效率的話，總是有單獨一個機器手臂，或者是大家就戴個 AR 眼鏡……

我想人型機器人，可以說最突出的好處，就是你不用為了它重新設計任何既有的系統，它只要是人能夠操作的環境，它就按照定義可以操作。

Chip Team Taiwan。

日本這方面也是很早發展。

我們臺灣的信賴科技產業鏈。

像 Pixar 的檯燈。

可能一個麥克風？

所以我覺得這部分倒是可以參考，即使是歐盟也覺得說，那我至少把這一部分它是一個 carve out，就是說我不要什麼都煞車踩到底，大家可以試試看，某些方向是安全的，也許那個方向不用特別踩煞車。

所以我覺得更能夠制度化的，在法律層級去給予法規層級或地方自治層級更多的這樣子 sandbox 的授權，我覺得這個倒是不錯。那之前在臺灣當然也有像金融或者是無人載具，有過類似的這樣子的意思了。

像歐盟雖然說他是做煞車專門的，但他現在也說裡面每個國家在 AI Act 底下，他可以去認領 sandbox。所以可能就是我隨便舉例，像立陶宛他可能覺得說我做 Fintech 特別厲害，我就專門做這方面的 sandbox 去挑戰說 AI Act 的某些部分，是不是煞車踩過分了，然後我們在 sandbox 裡面去證明它等等。

也有很多的國家，現在想要把這樣子的機制把它制度化，就是變成好像 copilot 這樣，就是說一部分是行政官員在做決定，但另外一部分就是透過像我們剛剛講到的就是全民審議，或者是大家弄一個沙盒，或者是弄一些這樣的方法。

當然，我現在就在各國這樣子看，有滿多的國家其實是覺得臺灣這樣子，就是快速地去把地方某些部分的創新或者是小規模的創新，他一下就提到全國的這個視野，然後把它擴展出來，像總統盃黑客松這樣子的機制，其實大家覺得這是一個滿好的機制。

但是您剛剛講到的我也滿同意的，就是並不是每個人在這個狀態下面，都可以得到他想要在那個部會找到一個人說：「你是我的 champion、你幫助我把這部分這個推到底。」因為一開始的目的就是大家誰都不落下來嘛，所以自然也比較難說這個隊伍裡面，某個人他就先跑到終點，所以這兩個本來就是多少有點權衡了。

我想之前在設計包含 AI 推動方案等等的時候，其實有一個滿重要的，就是你剛剛講到的，包含產業 AI 化、人人有 AI 等等，這個是一開始就是不把誰落下去。就好像我們寬頻人權一樣，不能說你就是大家某一部分人上了車，其他人都還在走路，這個我們是不接受的。在這一點上面，我覺得我們是做得不錯。

你剛剛在說 DOGE 嗎？

大家都是國科會委員，所以確實說是國科會並沒有錯。

其實都有。對吧？

有一些又回到防禦加速主義，就是某些部分如果我們知道它幾乎是完全防禦性的，像數位皮夾這些部分，我們就不妨把它當公共建設來推，這個實際上也是有推。

但是在美國也好，很多其他地方也好，他們想到 AI 並不是信賴的感覺，是魔鬼終結者的感覺。那樣子的話，即使你開發出來，你要測試社會對它接受的程度、社會對它的期許是什麼、對齊到底行不行、方向盤怎麼轉，都很困難，因為社會上面它對立的程度太高，或者是覺得科技無法信賴的程度太高等等，所以我覺得我們在百花齊放的部分還是有優勢。

當然因為我們的體質就是比較去中心化的，就是有非常多中小企業，讓中小企業能夠更容易的去用，包含我們的晶片這整套、更容易的使用 AI，我覺得這個是很好的。

去中心化？

然後到一半發現很危險、錯了。

有點像投資，用國家的資本來投資。

所以如果剛剛是提到說要用公部門的預算，我們又是編在這個預算裡面，那他一定有 deliverable，他一定要交出東西來，他交出東西來的 KPI 好像很難寫說，但是可能有一半的機會到中間，我們就算了吧？

所以，不管是美國所謂曼哈頓計劃或者其他也好，現在很多是把它當做一個比喻，意思是說如果哪一天我們真的發現時間線短，而對齊突然解決了，我們有足夠的資源來做這件事，但並沒有誰現在說這就百分之百一定成功。

這個時候當然運氣好的情況下，就是你自己喊停了；運氣稍微不好，就是人家強迫你停了；那運氣再不好一點，就是停不下來。對，那在趕短的時間線的時候，幾乎一定會有這個狀況。當然從各國的角度來看，現在都不是很確定說，它對齊真的容易到你做這件事情是沒有壞處的，不會說衝到最後發現 AI 贏、人類輸這個情況。

不過剛剛提到集中資源，又提到說短的時間線、高的對齊可能，但是它總有一個可能性是，你為了趕這個短的時間線，你中間可能忽略了什麼，所以你誤以為它有對齊了，然後到一半你才發現說這好像看起來比較像一顆核子彈，比較不像什麼防衛性的東西。

對，這個聽起來比曼哈頓……

短的時間線，而且又可以對齊這兩個前提下。

對，整個概念是誰要做第二個核彈，我們保留炸他的權利。

但事實上我們也簽了，好像是發起《核不擴散條約》？

曼哈頓計劃，傳統上好像不是做防具的（笑）。

製造大規模毀滅性武器？

大家都承擔一樣的責任，要維護民主。

所以在這個情況下，你設定一個願景它當然可能很好，但是說不定這條路不通往那邊，這就是一個比較大的問題。

然後，到底能不能夠把 AI 引導到一個基本上只能做防禦性的使用，而不能夠做大規模毀滅性的使用的這個對齊能力，到底有沒有辦法快速發展出來？這一點也是大家還沒有辦法回答。

現在主要大家還沒有辦法在華府或在布魯塞爾其他地方快速收斂，主要的原因就是對齊到底難不難？這個問題大家沒有回答，大家沒有答案。

對，就是說我們 GPS 那個 endpoint 到底在哪裡？這真的是非常好的問題。