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Narrative
重點摘要
實施數位民主的策略

  • 尋找切入點：成功初步實施像 vTaiwan 或 Join 這樣的系統，需要找出那些緊迫但政府內部缺乏共識的議題。這種僵局提供了必要的政治授權，並促使政府去了解公民的情緒。

  • 超在地化試點：這些系統可以在小規模的在地議題上進行有效的試點，這使得地方代表能夠在他們的選區內測試這種方法，而不會立即面臨全國性的壓力。

  • 建立公民能力：公民參與地方議題有助於解決僵局，並可作為在應對國家級挑戰之前建立公民肌力的訓練。

  • 官僚體系整合：Join 平臺透過行政法規得以維持，這些法規要求在每個部會中設立「聯絡人」（participation officers），這個網絡將促進公共對話的機制內化到官僚體系中。


審議工具的常態化與演進

  • 更廣泛的採用：一旦這些橋接系統的效力得到證明，採用就會從最初的創新者（如 vTaiwan）擴展到學術界和私營部門，這通常得益於開源工具的推動。

  • 新標準：審議式民調使用 AI 來總結參與者的感受，並允許參與者相互回應，正迅速成為廣泛傾聽的常態，取代了傳統的民意調查和焦點團體訪談。


AI 部署、包容性與控制

  • 將 AI 置於人類迴圈中：為了解決數位落差，必須是將 AI 置於人類迴圈（human loop）中，而不是相反。AI 應該只用於連結人群，不應驅動整個過程，或創造一種只有部分人能控制技術的不平等動態。

  • AI 作為促進者：AI 應作為團隊教練或促進者發揮作用，協助進行總結、理解和主題建模。它還可以充當計時員，透過鼓勵安靜的參與者和限制打斷來管理對話流程，而不是自己充當對話者。

  • 無縫整合：AI 應部署在現有的環境中，如市民大會或教室，而不需要使用者學習新工具或改變他們的溝通方式。

  • 地方社群控制：要實現 AI 與民主之間的共生關係，需要社群在地方層級引導 AI。

  • 去中心化模型：利用開源工具和在地端 AI 模型（運行在社群硬體上而非雲端伺服器）至關重要。這可以防止對大型科技公司的依賴，允許進行社會文化微調，提高能源效率，並確保社群掌握方向盤。


建立信任與政府承諾

  • 議程設定：為了促進信任並確保公平，必須賦權給感受最直接的利害關係人，來設定議程。

  • 無評判區：AI 系統應被實施為一個無評判區（judgment-free zone）。目標不是倉促做出決定，而是促進共識形成——一張集體自拍——以揭示社會價值觀。

  • 承諾回應：政府的角色是將公眾認定為廣泛理解的共同點，視為需要回應的議程，而不一定是具有約束力的結果或公投。


管理衝突與 AI 功能

  • 衝突即能量：社會衝突應被視為地熱能，而不是需要撲滅的火災。重點是建立能夠將辯論的摩擦轉化為動能或相互理解的耐熱程序和流程。

  • 橋接語言鴻溝：AI 可以創造性地用於橋接意識形態分歧。橋接字典可以訓練語言模型在對立群體之間翻譯概念，揭示被不同術語掩蓋的共同價值觀。

  • 閉合迴圈：至關重要的是將政策結果回饋給最初提出觀點的個人，展示他們的具體意見如何促成了變革，並從他們的角度重新詮釋政策。

  • 避免幻覺：因為所有的輸入——觀點、對話和分群——都源自人類，AI 的角色嚴格限制在人類語言與人類語言之間的轉譯。透過不要求 AI 生成解決方案，可以避免產生幻覺的風險。

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