AI人物誌

若僅看鄭揚宜教授的研究經歷，或許你會感到好奇，AI主題講座怎麼會與他掛上鉤呢？確實，在AI領域他也是半路出家，但從他的訪談中就能得知，他對於關懷社會的熱情與對於問題的思考正是現今AI快速發展中，所需要的社會人文跨領域專家。他過去主要進行障礙研究，希望透過社會脈絡和價值觀去反思造成一個人變成「障礙者」的成因，進而設計出包容弱勢族群的硬體建設和社會結構。雖然他過去就讀的科系、進行研究的主題並不熱門，但他認為，與其一直探就讀某個系未來有什麼出路，不如思考如何將自己在系上所學貢獻社會。這樣懷有人飢己飢精神的社會學家，亦是AI領域發展過程中不可或缺的腳色。

大型語言模組 (LLM) 橫空出世之後，我們的生活進入嶄新的時代，各行各業都將它投入應用。然而，這樣的改變是喜是憂，一直受到各領域專家熱烈討論。有人認為它的出現會重塑社會結構，但也有些研究發現LLM依然存在著大量的不平等與歧視。臺大語言學研究所謝舒凱教授的研究皆與LLM和語言之間的關聯，多方探討LLM對於人類意識與未來世界的影響。當AI與人共生的那一天到來時，世界的一切是真是假、人類存在的意義為何？這些問題都值得大家深思。

在現今的生活當中，網路資訊已經與我們密不可分。你或許認為，是你操控著自己的社群媒體，但細究又會發現，其實是社群媒體和背後的演化法在操控你的行為，你所接受的資訊是受到演化法的層層過濾、不斷收束而得到的結果。想要跳脫這樣的迴圈，不少人開始討論拿回資訊自主權的重要性，但這真的是人們想要的嗎？世新大學社會心理學系的曹家榮教授從資訊學、社會學與心理學的多方理論中，不斷探討這個嶄新世代科技與人們之間的關係與互動，期望透過他的分享，讓大眾了解人工智慧和演算法對社會和人類的影響，進而引起我們反思自己是否已經過度受其掌控了呢？

臺大電機系一直是臺灣電資研究的學術火車頭，從數年前的大數據到近幾年來快速發展的人工智慧，電機系的教師們始終扮演舉足輕重的角色，帶領臺灣的學術研究走向國際。今天的專訪邀請到臺大電機系鄭士康教授，分享他的學術之路、包羅萬象的研究領域，以及給對有志投入人工智慧研究的年輕學子的建議。

作為臺灣第一位從各路天才齊聚的奇點大學畢業的葛如鈞，他擁有豐富的創業、研究和獲獎經歷，可謂走在時代尖端的創業家和學者，如今更進入立法院推動科技相關法案，將臺灣對人工智慧應用的規範推向全新篇章。今天的人物專訪邀請到人稱「寶博士」、現任立法委員和臺灣大學網媒所助理教授的葛如鈞，分享他前衛的研究領域、跳脫框架的創新思考模式，以及人類在人工智慧快速發展下必備的能力。

李韶曼是臺灣長期深耕法律語言學、計算法律分析領域的學者，透過人工智慧技術更全面地分析法律文本、回答法學問題。是什麼一路引領李韶曼從法律跨入人工智慧領域，甚至決心開發適合法學研究的大型語言模型 (Large Language Models, LLMs) 工具呢？在人工智慧浪潮下，法學研究方法可望有哪些突破？

多數人對法律系畢業學生的出路，除了考國考當律師、法官、檢察官，或少數人踏入政壇，鮮少有其他想像。法律跨領域結合其他專業，像是醫學和自然科學，更是少見。今天的專訪邀請到臺北醫學大學李崇僖教授，分享他在法律界從財經、生物科技、人工智慧醫療和再生醫學的跨領域研究，以及面對快速變革的人工智慧，年輕學子應該培養的能力。

當機器越趨溶入人類生活，人與機的互動、關係，以及科技倫理、技術哲學等領域就越顯重要。對於這樣的人機問題，有人根據自身的專業大聲呼籲、有人以自由、民主為底氣反對不同的聲音，而洪靖教授選擇遠走荷蘭，在這個倡導技術哲學的國度學習。充分吸收技術哲學養分後，他秉持著期許自己能夠改變或改善家鄉社會的使命感，回到了臺灣，並持續關懷著一個又一個議題，並在網路中寫下觀點與評論。面對這個技術越趨發達的社會，他選擇將自己置於一個遠遠俯瞰、適合深思的角落，注視著技術與人的關係日趨複雜的未來。

在過去文理分家明確的時代，大眾皆認為「社科」與「科技」是八竿子打不著的兩個極端。但…同樣是從「人」的思想與行為為出發點的兩者，真的有如此大的不同，彼此能毫無往來嗎？對東吳大學社會系的劉育成教授來說，其實「社科」所學，就是在幫助我們釐清「科技要解決什麼問題」。劉教授不僅在大學所學的「宗教」與近期投入研究的「科技」領域之間找到了連結，更透過社科知識作為基礎，進一步分析科技所面臨的問題，對於AI未來的發展走向提出了獨到的見解。或許，正是因為他是這樣一位「有科技腦的社科人」，才能更清楚的分析「AI科技帶來的文化轉變」。

在資訊、AI議題中活躍的李怡志教授，頻繁地在網路上留下自己的足跡，只要有新的網路服務、新的功能出現，他就會前往嘗試。對他來說，網路並不是經營自己的地方，只是他的遊樂場。回顧過往，他的人生歷練十分豐富。從高中起，他的學習就不止於課堂老師的授課，更多是來自閱讀、自學。對於所追逐的目標，他也總是奮鬥努力、永不放棄，這樣的精神也體現在他所投入的教學現場。或許正因為他「只做自己喜歡的事」，所以他對於「所做的事」總是充滿熱情、做到最好。

『與其擔心AI取代工作，我們更該思考可以如何運用AI，才能提升我們的工作效率。而想要善加利用AI，最核心的關鍵能力便是「定義問題」和「拆解問題」。』在學界、業界皆有所經歷的呂欣澤教授對於AI大未來有了這樣的結論。這樣的結論，來自於他本身的兩次經歷。一次是因為一場遠在泰國的洪水，讓他體認到，要能精準「定義問題」，才能運用科技發揮影響力；一次是在處理案件時，發現某些問題可能沒有辦法一次解決，但將問題拆解之後，問題便迎刃而解。現在走在教學道路上的他，也將自己一路走來的心得分享給學生們，也鼓勵學生善用AI來解決問題，畢竟這才是現實產業與未來在應用AI的實際情景。

「學生的熱情反饋」以及「學生自豪地將課堂作品與親朋好友分享」，這是唐宇新嘗試探索與精進AI教學的原動力。任教於花蓮縣源城國小的唐宇新老師，因為朋友的推薦而接觸了生成式AI，也因為過程中AI的「應答效率」與「刻意性答錯」，讓他有人將AI帶入課堂實作的慾望。儘管AI教學在推廣的過程難關重重，但每每看見課程獲得意想不到的成果，都讓他倍感成就，也有了持續下去的動力。回顧一路走來的AI教學推廣之路，苦樂參半，但他始終秉持著那顆熱情的初心，繼續大步向前邁進。