Project

計畫主題

人工智慧的創新與規範:科學技術與人文社會科學的交互作用跨領域專案計畫

計畫主旨

源自於人類智慧的人工智慧(Artificial Intelligence, AI),以快速發展之姿,帶領人類進入嶄新的科技境地,同時也開啟了未知的世界與無可預測的未來。在人工智慧科技浪潮下,交通工具、醫療照護、金融投資的演進與變化,關乎食衣住行、生老病死,無人不感之,亦不能不感之。回顧歷史,創新與規範總是攜手並進,人工智慧亦不例外。人工智慧的能與不能、該與不該,可以預見將對人類社會各個層面都帶來大小不一的衝擊,因而也可能帶來更多潛在的社會、倫理與法律爭議,無疑已是人文社會科學不容忽視的重要課題之一。面對科學技術的時刻更新與不斷躍進,人文社會科學的核心任務主要有二:一、如何促進人工智慧的創新與應用;二、如何規範人工智慧帶來的危險與風險。前者牽動人文社會科學的探索主題與範疇;後者反應人文社會科學看待及處理科技問題的視角與能力。本此兩大核心任務,本計畫將結合法律學、社會學、政治學、資訊學、哲學等學門,進行跨領域的合作研究,一方面理解人工智慧的科技發展,探討人工智慧的發展理由,分析人工智慧的應用面向;另方面共同合作評估與分析人工智慧對人類社會的市場結構、社會組織與政治體制所帶來的挑戰與衝擊,在規範上,應該如何因應人工智慧的發展方向,共同設計出適用於人工智慧的應用與監管機制。

形成

AI 跨領域的整合研究

促進

AI 創新與應用

建立

AI 風險管控與責任規範


重點目標

推動

AI 學術研究群

面對人工智慧技術帶來的挑戰與契機,科技部推動為期五年的「AI 創新研究中心」專案計畫,自 2018 年 1 月起執行,已成立 4 個研究中心,此四大 AI 中心的成員以理工背景為主,偏重於科技研發與應用,人文社會方面的研究相對較少,有待強化。本計畫之規劃與執行,即在強化人工智慧的人文社會科學研究,建立人文社會科學研究群,並與現有的四大 AI 中心進行串連或合作,完整臺灣人工智慧的學術研究群。

組織

AI 智囊團

人工智慧技術快速進展在前,人文社會科學研究跟隨在後。人文社會科學研究方法與取徑,偏重文獻分析,仰賴文字論述,通常較難立即且及時反應問題。 面對人工智慧技術一日千里、社會情境瞬息萬變的今日,有必要由跨領域專家學者組成問題對應智庫或智囊團,隨時掌握問題,透過討論與商議,腦力激盪,儘可能在最短時間內提出因應之道或政策建言。

建置

AI 人文資料庫

人工智慧研究有賴跨領域、長時間的投入,良善研究需要足夠的資料基礎,也必須完整保存研究所得資料,以利累積,此非「資料庫」無以為功。資料庫的建置,除有利於保存資料、作為學術分析的素材或提供公眾使用外,亦可供法制研修、政策擬定、乃至於社會運動之用,更有助於實證研究的推廣,並促進人文社會學科之間的學術交流與互動。

連結

AI 國際學術網絡

人工智慧的研究蓬勃發展,世界一流大學陸續投入人工智慧相關議題的研究,多不勝數,法學領域亦不例外,同樣地,在哲學界,對於人工智慧可能衍生的社會與倫理議題,也相當重視。此外,以人為本的人工智慧研究,更是與法律研究並行的新興動向與潮流。本計畫之執行將與世界各國重要學術網建立有形與無線的聯繫網絡。


示範領域

AI

自動駕駛

AI

智慧醫療

AI

金融科技

AI

物聯網絡


打造公共化AI:人文社會跨領域AI資料中心推動

計畫主旨

AI對社會影響日漸深入,但目前之AI發展普遍由技術與資本化興趣所推動,人文社會的公共化理念需要積極參與。以人文社會研究領域學者個人之力進行技術累積與建置有相當門檻,而若未有系統性長期接觸技術領域之學者也無從參與。更重要的是,若要預先防範AI偏見或落差,我們必須由本地資料發展、訓練AI,這些都是緊密牽動本地的長期社會文化發展的前瞻議題。因此,本計畫希望推動建置人文社會之AI資料標註系統、盤點資料庫與加速跨領域合作等基礎建設,希望有助於加快並累積公共化AI發展。

長期目標為以公共化的人社價值與理念導向,推動制度化的跨領域AI人社中心規劃。任務包括發展公共價值導向的AI資料處理與標註,以及演算法範例,並匯集各學門AI合作方案,以協助人社學者集體進入AI發展。本案有九學門認同其重要性。期望推動:

  • 資料庫篩選:盤點既有人文社會資料庫與資料類型,篩選並規劃適合公益目的AI訓練的人社資料庫。
  • 開發開放原始碼的線上文字資料標註平台,節省資料標註的資源與技術門檻。
  • 資料標註工作坊:舉辦進階的資料標註工作坊,由人社觀點初步擬定問題與檢視,形成問題架構進而整理資料架構與初步標註。並推廣公共化標註平台。
  • 跨領域媒合:錨定人社領域資料或問題意識,媒合技術相關合作者,研擬公共價值導向的AI演算法與資料處理模式,做為推廣範例。
  • 經驗推廣與人社合作擴散:結合各學門合作的AI研究推動,累積為中心化基礎。