【人物專訪】從宗教研究轉行,運用社科知識釐清「科技要解決什麼問題」——專訪劉育成教授

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【AI新浪潮:生成式變革】系列講座
文化的轉變:創作新時代,是誰在創作?2024.3/16(六)14:00

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採訪、撰文|謝達文

審定|劉育成 教授

東吳大學社會系 劉育成 副教授|來源:講師提供

當我們試圖用科技解決問題的時候,除了必須具備關於技術的知識之外,還同時需要另外一種知識。劉育成主張,在學習「如何運用這些技術」之外,我們還需要學習「如何理解問題,甚至問『怎樣才算解決問題』」,而後者正是社會學等人文社會學科的核心。

劉育成任教於東吳大學社會學系,同時身兼該系AI社會研究中心的執行長,他在教學和研究崗位上的經驗,都在在促使他進一步思考人文社科知識的意義。「這幾年的學生比較會問『學這些有什麼用』」,面對這樣的問題甚至質疑,劉育成發展出了這樣的答案:人文社科的知識雖然經常很難直接應用,但是,「我在課堂上都會跟學生說,社會學其實是一門基礎學科」。他也因此建議學生,學習社會科學的同時,因此應該同時學習商管、語言或是科技等應用學科,才能夠發揮最大的影響力。

而在他自己的研究生涯中,也可能正是因為社會科學是基礎學科,才使得他可以在不同主題之間幾次轉換研究興趣,卻仍應付裕如。其實,劉育成剛「出道」時的研究題目完全不涉及科技,他碩士畢業於政治大學宗教所,論文主題是伊斯蘭教的婦女觀,後來在政大社會所攻讀博士,論文寫的則是宗教與民主化的關聯。但是,當被問到這幾年來轉型成科技研究者是否困難時,他卻毫不猶豫地說:「轉換沒有特別困難。」

這句話說完,他接著停頓一秒,思考了一下,之後又再度給出確認的答案。「並不困難」,他說,「因為這些理論的基礎都是類似的」。

 

在準備課堂演講的過程中,發現宗教與科技研究「完全可以連起來」

對於社會學在各種不同議題上的這種互通性,劉育成在這幾年之間有越來越深刻的體認,而主因正是他教學和研究經驗的累積。比如,臺大去年開設一門通識課「AI與宗教」,授課老師也是畢業於政大宗教所的張毅民,他也受邀到課堂上發表專題演講。而他在準備演講、蒐集案例的過程中就更進一步發現,這兩個他花了許多時間鑽研的主題,原來「完全可以連起來」。

劉育成舉例,其實面對宗教和科技如何與人互動時,我們都可以用類似的方式提出分析問題,畢竟:「宗教是在解決問題,而哪種技術不是?」他進一步說明,宗教如何使人相信「神可以解決問題」,和科技的推出者如何使人相信「一項科技能解決問題」,其實有相當類似的地方,都涉及「怎麼說服人,並且要人從事一定的行為」,而對於這組問題,人文社會學科就累積了許多分析,對於分析宗教和分析科技同樣有幫助。

此外,他在準備演講的過程中也發現,AI未來對不同宗教的影響很可能並不相同。他查詢到佛教徒以佛教典籍訓練大型語言模型的案例,可以回答信徒的各種問題,而他思考之後意識到:相對於基督宗教更強調「相信」的重要性,佛教的重心是要能「悟道」,而AI雖然不能取代前者,卻很可能從根本挑戰後者。畢竟,如果大型語言模型可以依照佛經回答人們在心靈上的問題,那麼,這個模型是否算是已經「悟道」,比很多信徒自己還走得更遠?

在此,劉育成指出,「AI與過去的技術物很不一樣」。比如網路科技確實也對傳統宗教帶來挑戰,但網路上各種宗教服務的出現,只是減少人們去教堂、廟宇的頻率,或者讓某些信仰儀式或行為數位化。相對地,「AI悟道」這類的問題卻直指教義與靈魂的核心。「那這個其實就很有趣」,劉育成以平穩的口氣這麼說。

 

從看似抽象的社會理論出發,釐清「AI應該沒有偏見嗎」的具體問題

而在一個半小時的採訪之中,劉育成多次用這句「那這個其實就很有趣」開啟話題,帶出許多以社會理論為基礎而產生的洞見,能幫助我們思考AI與社會的相關問題。

他舉出的另一項例子是AI與偏見:近年來,許多人都注意到AI產出的成果可能帶有偏見,而不少管制者和科技業者也都設定「矯正偏見」的目標,但他想進一步問的是:「為什麼我們要讓AI沒有偏見?或者說,沒有偏見的AI是什麼意思?」

劉育成解釋,如果說偏見對應的英文單詞是bias,那無非等於「有所偏好」,但無所偏好其實並不一定是好事。在此,他引用他從博士班時期就深入閱讀的社會理論家盧曼 (Niklas Luhmann) 的理論,指出社會運作仰賴持續的「區別」和選擇。許多人認為盧曼的理論相當抽象,但劉育成具體舉例,比如法律系統的運作就仰賴適用法律的人不斷偏好合法的選項,反覆說「合法是對的」,直到人們幾乎無法想像「違法才是對的」這樣的說法為止──而難道我們會希望AI在合法與非法之間無所偏好嗎?更何況,現在許多人希望開發輔助判決的AI模型,但如果面對的是刑罰、撫養權、財產分配等問題,還會涉及「你有什麼苦衷」之類的問題,無所偏好更也不一定是好事。

因此,劉育成指出,我們應該重新設定問題:與其問該如何消除所有偏見,不如具體指出「哪一些偏見」可能帶來不公平的後果,並且瞭解這些特定的偏見在人類社會中如何產生,才能夠更精準地解決問題。

在這個案例中,劉育成再度借助社會學的理論,釐清「所以科技需要解決的問題究竟是什麼」,而這樣的思考,再度展現他所謂人文社科作為「基礎科學」的價值所在。

 

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AI新浪潮:生成式變革第三講《創作新時代,是誰在創作?
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