【人物專訪】在生物科技與法律之間跳躍——專訪李崇僖教授

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科技治理的轉型:人工智慧的機會和挑戰 2024.4/20(六)14:00

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臺北醫學大學醫療暨生物科技法律研究所 李崇僖 教授|來源:講師提供

採訪、撰文|周書瑋

審定|李崇僖 教授

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。

 

跨領域學習並長期累積人文素養

回顧當初為什麼會開始「跨領域法律」研究之路,李崇僖認為法律雖然實用,但似乎和社會脫節,這激起他對法律背後社會結構的好奇,想瞭解是什麼社會或大環境因素,讓法律被寫成人們現在所看到的樣子?也因為意識到法律如果沒有隨社會結構變遷而改變,會變得落伍不合時宜,使他對科技與法律之間的結合產生興趣。李崇僖的跨領域研究最初從生物科技結合法律開始,探討基因改造作物對農業的影響,而後跨足有機農業驗證制度,他發表文章討論有機農業認證的高昂費用常讓小農無力負擔,認為該制度無法有效鼓勵農民投入有機栽培,推動有機農業反而必須先改變消費者對「有機農產品」的觀念——讓消費者瞭解有機農產品的價值並非僅保障人類的健康,而是對環境負責的消費模式,唯有透過教育從根本扭轉社會大眾價值觀,政府才能真正推動制度性改革。從最初探討基改作物議題,李崇僖也轉投入人體基因醫學和藥事法規,近年來因為人工智慧衝擊醫療,他開始探討人工智慧和法律之間的議題。

面對人工智慧快速發展,李崇僖認為最重要的是持續學習新知,讓自己隨時跟上科技的腳步,也因為對快速革新的科技充滿好奇,他越發決定走這條法律結合科技的研究旅程。談到跨領域學習,李崇僖強調最重要的並非學習跨領域技能,而是廣泛閱讀各領域書籍、瞭解該領域主要研究內容和看事情的觀點,再回過頭改變自己原本所屬的領域,就好比他雖然跨足基因研究,但從未親自進入實驗室操作任何儀器或藥品。不同於多數人認為年輕人都應該要會寫程式才不會被人工智慧浪潮淘汰,李崇僖反而更看重需要長期累積培養的人文「素養」,因為此類軟實力不像資訊「操作能力」能速成。李崇僖建議國高中生多涉略歷史,及早培養溝通和抽象思考能力,以及不同於主流媒體的觀點,長期累積下來的內在素養是任何人在短期內奪不走也無法超越的;反觀程式語言革新快速,且說不定未來人工智慧會完全取代程式語言專家,程式操作能力反而並非當務之急。

 

偶然在書店巧遇學長,從此開啟學術之路

唸完博士班也服完兵役後,李崇僖經歷了一段徬徨的日子,思考自己下個階段應該做什麼,是回到原本的工作崗位繼續幫原本的老闆做事?還是考律師過上安穩富裕的生活?又或是尋找可遇不可求的教職?不過,就像上帝總不會按理出牌,某些偶然出現的機遇可能會徹底改變一生。某一天,李崇僖在書店巧遇一位在某國立大學的任教的學長,學長剛好創辦研究所且正在尋找師資,兩人一拍即合,從此確立了他的學術之路。

「山窮水複疑無路,柳暗花明又一村」,李崇僖鼓勵學生面臨挫折和徬徨時,也不要輕易放棄希望,因為永遠不知道會不會在下一個轉角遇到改變人生的機會,當轉角的機會出現時,務必好好把握。他舉了懶螞蟻效應為例:一個人不能把所有的時間都用於一成不變的勤奮工作,反而應該騰出時間探索體驗不同事物,如此一來,當面臨外在環境衝擊時,將有更大的彈性調適並轉換跑道。他鼓勵學生不必太早就強迫自己選擇一條路,也不必因為某科成績特別好而定義自己必須專攻某領域,或強迫自己依循前人制定的規則或道路,而要盡量開拓不同的可能性。

 

沒有固定教材,鼓勵學生思考的教學風格

重視學生思考和討論的李崇僖,上課沒有一套固定教材,而是舉不同的案例讓大家討論發表看法。課堂上學生通常科技背景和法律背景各半,對案例的理解程度和理解角度不同,因此他會先提供學生參考的思考架構,但不強迫學生接受。「思考能力不能像科學原理一樣透過板書傳授,只能藉由不斷練習、交換彼此的思考結果來練習」。學生思考後討論,老師再加入自己的看法,學生透過交流發現自己思考不夠周延、成熟之處,如此反覆練習便能夠慢慢進步。李崇僖上課喜歡使用白板,讓學生自由寫上自己的想法,也可以隨時擦掉;他鮮少使用投影片,因為投影片上條列式的知識是死的,很容易扼殺學生的思考空間。

繞回老師的研究主題——人工智慧。臺灣在政府推動下,長期享有「科技島」的美名,也確實在這人工智慧崛起的時代掌握優勢,但相關法律和制度缺乏長遠規劃,企業界和教育界過度重視晶片和伺服器等硬體生產,忽略軟實力像是開發AI本身和思辨能力的培養。當AI能夠完全取代人類生產硬體設備,臺灣的年輕世代可能會面臨被人工智慧淘汰的困境。李崇僖建議,政府應重新檢視AI相關政策和制度,硬實力和軟實力培養並重,營造鼓勵學生思考的教育環境,成為AI界的隱形冠軍,才能避免淪為「開發硬體讓他國發展AI核心技術」的窘境。

 

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AI新浪潮:生成式變革第四講《人工智慧的機會和挑戰
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