知名哲學網站Philosophers On在GPT-3語言模型釋出後，開啟了一個討論平台，由哲學家Annette Zimmermann擔任客座編輯，邀請數位哲學家們對GPT-3相關議題進行討論與評論。本文將以這系列討論為基礎，一方面簡單敘述幾位哲學家們對GPT-3乃至於對此類語言模型的看法，另一方面則期待從這些哲學提問中，轉向社會學觀點的思考。
在歷經超過半世紀的發展後，真正稱得上能「像人一樣思考」的「強人工智慧」（或稱通用人工智慧）還遙不可及；但另一方面，越來越多不同於人卻又同樣影響重大的人工智慧「行動」，已然遍佈、深入我們的日常生活之中，讓人或許得開始思考，是否該跳出人類中心主義，從更複雜、異質的角度去考量人工智慧的發展及其行動後果。
知曉演算法的運作組成，同時也意味著，把任務交託給演算法，並不等於讓人類責任止步。反之，演算法中始終鑲嵌著的科技文化政治（如：我們如何意識到這是個需要解決的問題？在思考解決方案過程中挾帶著什麼樣的假設與視角？），會參與形塑出演算法的效用和潛能，進而改變或強化社會的秩序。因此，對於演算法的評估，除了考慮其效能之外，無可迴避的也需審視，它是否對社會有益？
戶籍管理與身分證的晶片化及數位化；數位足跡、剖繪與監控；T-Road的資料庫串連與數位身分證的近用控制；戶籍、身分個資與國家安全；數位轉型與可課責的智慧政府。
面對人工智慧研究，技術和商業的發展往往總是衝在最前線，往往攔也攔不住；很多開發者或科學家卻沒辦法提前意識到，某些系統是會助長威權、摧毀民主、誘發歧視的。然而社會科學的工作，就是來幫助人們更好地理解某些機制之所以會產生的背後脈絡，甚至讓人們看見機制的存在，而這才是談起跨領域 AI 研究，我們真正應該面對問題的方式⋯⋯
莫拉維克悖論或可作為此場對談的前提甚至引言；在一個半小時內的對談中，儘管 AI 的發展進程難以被精準預測，討論卻多數圍繞在現在尚不存在的問題上，由此可見，跨領域協作因著學科之間的鴻溝，並不如想像中容易。當這場人文與 AI 專家之間的對談都未能著地，讓雙方觀點有效交鋒時，筆者認為，要讓對話成為可能，具備多種學科的背景知識，至少對於自己所不熟悉卻須對話的領域具備該學科史的基本認識，應是必要的條件。
人類一直在無數文學與影視作品中試圖想像，當人工智慧科技強大到足以威脅我們的存在，我們該如何應對？尤其是在當今，AI已經被廣泛運用在各大生活領域如交通運輸、財務金融、醫療科技中，我們應該如何在AI科技進展之際，率先將風險納入考量以避免危險發生？
