【我們為什麼挑選這篇文章】
文中作者與許多科技界人士都表示，看好中國會成為領先全球的 AI 產業強者，因為中國沒有其他國家擔心的「數據隱私」問題，所有資料早就已經受到高度監管了，而這衍伸出的另一個問題是，AI 技術發展和社會政策之間的平衡，該如何拿捏？
我覺得文章中講得很好的是，AI 已經不再是技術問題了，而是社會和政治問題。這中間牽扯到很複雜的科技價值觀問題，還有責任歸屬的道德問題。
（責任編輯：謝秉芸）
作者：LIVEhouse.in 共同創辦人程世嘉
這兩天很紅的新聞：科大訊飛的 AI 機器人通過臨床執業醫師考試，成為全球第一個通過專業醫師考試的機器。
連 Google 前執行董事長 Eric Schmidt 也跳出來說，中國的 AI 實力在 2025 將會領先全球，2030 年會掌握整個 AI 產業。
上週在以 AI 為題的長風基金會突破論壇，席間一位聽眾問到我對於中國和美國發展 AI 的看法，正好我的看法也是中國很快會超越其他國家，原因很簡單，因為中國沒有 data privacy 的問題，everything is under massive surveillance. （TO 編按：任何事都受到高度監管）這樣的環境不僅為 AI 的訓練提供了絕佳的龐大資料，同時中國本身又是一個龐大的市場，可以進行人類最大規模的 AI 社會實驗，形成再促成 AI 進步的正向循環。
反觀歐美，則會因為人民對於 data privacy 的敏感度影響到公共政策和科技發展，讓 AI 的發展速度逐漸落後中國，Eric Schmidt 的憂心忡忡，其實不敢直接說出來的是這一件事情：當你必須用更多人民的資料和可能侵犯隱私的手法才能讓 AI 維持發展速度時，國家和社會的抉擇是什麼？
2016 年，歐盟通過 right to explanation 立法，對於機器做出的決策，人民有權利要求做出解釋。舉例來說，當你被銀行拒絕貸款時，你有權利要求銀行解釋為什麼機器認定你是一個不會還錢的高風險客戶。這項立法即將於 2018 年正式實施，人民對於那些機器做出的決策將有提出質疑的權利。
這項立法引發了許多論戰，因為一些人主張這會讓企業的經營成本升高，在全球化的今日不利企業競爭力，同時企業和公家單位都可能面臨沒完沒了的訴訟；但同時也有人主張，這除了是人權的勝利之外，還可以衍伸出很多新的「政策產業」，從此以後，歐洲需要製造出「AI 管理者」的新職務，主要的任務是了解 AI 的運作、有能力向大眾解釋 AI 的決策是怎麼做出來的。
這兩種說法都對，都很有可能成為未來社會普遍的現象，但中間的平衡點是什麼？國家這個時候要怎麼做決定？如果每個人面對科技的價值觀都不一樣，是要怎麼去形成公共政策？這將會是接下來全世界的大難題。
若是以後的疾病診斷主要都是由機器來做，你是否接受這樣的醫療環境？你又願意提供多少你的醫療歷程資料給機器分析（即使是經過匿名化）？你願意承擔多少這些資料可能外洩被濫用的風險？當有醫療糾紛時，機器的法律責任是什麼？哪些人類又該負起責任？是訓練這群 AI 的軟體工程師？還是那些配合機器做決策的醫師？
科技永遠是中立的，可以被拿來做惡、也可以被用來為善，就像核子工程一樣，可以拿來發電、也可以拿來製造核子彈，真正具備善意或是惡意的是人類，而不是科技。
可以確定的是，AI 已經不是技術問題，而是社會和政治問題。
（本文經作者程世嘉授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文在此，首圖來源：Pixabay。）
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