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資訊技術與民主:日益擴大的鴻溝

原文:Information Technology and Democracy: a Widening Gulf

| 作者:E. Glen Weyl, Audrey Tang and ⿻ Community | 譯者:唐鳳 Audrey Tang, 周宜蔓 Gisele Chou, 王嘉田 Greg Wang


「西方的科技冠軍,美國,已經轉向自我鞭撻,兩大政黨與其民選代表正忙於用一切可能的手段破壞美國的科技產業。」——馬克.安德里森(Marc Andreessen),2021 年接受諾亞.史密斯(Noah Smith)訪問時的內容。

「技術可以是民主的動力,但事實證明,它也可以是對民主的威脅。」——肖莎娜.祖博夫,《監控資本主義時代》,2018 年。


今日對於科技和地緣政治的焦慮無處不在。然而,一場相較於強國間爭奪技術霸權的爭端更為根本的衝突正在發生,其影響更為深遠。更深入觀察,會看見科技和民主發展的道路漸行漸遠,日益增大的鴻溝將使它們走向對立,由此引發的爭鬥讓雙方都蒙受損失。

近十幾年來,AI 與區塊鏈是科技的主導趨勢。AI 賦予了由上而下的集中控制權,區塊鏈則加速了個人主義的極端化與金融資本主義,二者都侵蝕了民主多元化的價值觀。因此,技術被視為對民主最大的威脅,以及作為外部專制主義者和想從內部顛覆民主者所持的有力工具,這也就不足為奇了。

曾經,民主是一場激進實驗,它將單一城邦的治理規模擴大到遍及許多大陸,打敗了封建制度讓數百萬公民參與。時至今日,在世界上的大部分地區,民主卻成了維護僵化、過時、兩極化、停滯和日益失去正當性的政府,在絕望中持續努力的同義詞。這也是為什麼,對於現代技術專家蔑視民主、視它為進步的障礙,和民主擁護者憂心科技進步帶來專制獨裁或內部崩潰的種種態度,我們不需要感到訝異。

在這本書中,我們希望能告訴讀者,這種悲劇性衝突是可以避免的。正確構想的科技和民主互相可以成為強力而自然的盟友。雖然這些言論點在某些時候確實會引來些輕蔑的目光,這也其來有自,畢竟在過去十年裡,這兩者之間的分歧發展、衝突怨恨與不信任早已形成,未必能輕易弭平,卻也並非不可能化解。唯有充分承認二者的存在價值,接受這場衝突中來自雙方的合理關切和批評,我們才有機會看清楚根本的差異性,繼而尋求如何跨越這些差異。因此,讓我們先以慷慨的精神提出這些不滿,接受引起廣泛關注的批評(即使現有的證據並不完全支持這些批評)。讓我們試圖調和這些極端衝突的框架,開創一個提升民主技術雄心的機會。

技術對民主的威脅

過去十年的資訊技術以兩種相關卻同時相反的方式威脅著民主。正如戴倫.艾塞默魯(Daron Acemoglu)和詹姆斯.羅賓森(James Robinson)提出的著名論點:「自由民主社會」存在於社會崩潰和專制主義之間的「窄廊」中[1]。從這兩方面來看,資訊技術正在不斷地縮小這條走廊,擠壓自由社會的可能性。

一方面來看,技術(如社群媒體、密碼學和其他金融科技)正在打破社會結構,加劇兩極分化,侵蝕傳統規範並破壞執法力度。在技術的助力下,金融商業得以快速擴張其影響範圍,導致了它們對民主政體不負責任。我們將這些威脅稱為**「反社會」。另一方面,技術(如機器學習、基礎模型、物聯網)的發展正在提高集中監視的能力,透過一小群工程師操控系統的能力,就可以為數十億公民和顧客塑造出社會生活的規則模式,進而限縮人們有意義地參與發展自己生活和社區的範圍。我們稱這樣的威脅為「集中化」**。

這兩種威脅都打擊了民主的核心,正如阿列克西.德.托克維爾(Alexei de Tocqueville)在《民主在美國》中強調的那樣,民主的繁榮有賴於深層且多樣化的、非市場性且分散式的社會與公民關係[2]

讓我們先觀察這些來自最新技術的反社會威脅,在下列各方面產生的影響:社會、經濟、法律、政治與生存。

  • **社會方面:**越來越多證據指出,雖然社交平台的出現為那些從前在社會中被孤立的人(如在保守地區的性少數群體)提供了建立聯繫的強大平台,但放大到整體平均來看,這些平台反而加劇了社會孤立和排斥感 [3]

  • **經濟方面:**網際網路和日益流行的遠距工作模式,在地理、時間和多家雇主方面提供的彈性,為發展中國家的工作者或部分不適合傳統勞雇市場的人提供了更多機會。不過,廣泛觀察新模式的出現之後發現,現行的發展機制並沒有做好完全的準備,可提供支持的機構與制度條件並沒有隨之出現(如工會與勞動法規等)。如此看來,這雖然可以共享創新模式中的潛在利益,卻也增加了許多已開發國家的工作場所與機會的不穩定性和風險,造成中產階級「空心化」[4]

  • **政治方面:**極端化和偏激政黨的影響力,在許多先進民主國家中正逐步上升。雖然網路社交平台在社會中扮演的角,早已是學術界十分重要的辯論與研究議題,但最近的調查報告中顯示,這些平台與工具遠遠未實現它們當初所承諾的內容,例如:幫助跨越差異分化的社會和政治紐帶,反過來還很可能助長了自 2000 年以來持續上升的極端化,尤其是在美國 [5]

  • **法律方面:**過去幾十年來在金融創新的高速發展下,實際消費者的利益未必增加(減少風險、資本分配或信貸方面)。相反地,金融服務激增反而替金融體系帶來了更大的治理挑戰,甚至繞過了旨在緩解這些潛在傷害的現行監管制度 [6]。雖然住房融資的創新導致 2008 年金融危機來臨,是部分最具影響力的例子,但最極端(雖然影響有限)的案例也許是最近圍繞數位「加密」資產和貨幣的活動。鑒於它們與現有監管制度不符,所以為投機、賭博、欺詐、逃避監管、納稅,以及其他反社會活動提供了普遍的機會 [7]

  • **生存方面:**人們越來越擔心該如何面對日益先進的大規模毀滅性技術,從環境破壞(如氣候變化、生物多樣性喪失、海洋酸化),到更直接的武器發展(如錯位的 AI 與生物武器等)[8],社會認知和群體行動能力的碎片化相當危險。即使科技被認為正在破壞民主社會的凝聚力,也有越來越多人認同,如果為了加強政府的控制而將權力集中在一小部分私定決策者手中,對民主同樣會構成威脅。

  • **社會方面:**資訊技術最持續的影響也許是擴大資料獲取的範圍,以及加速了資訊的傳播。這些行動也擴張到了民眾生活與私領域範疇,使越來越多的資料可以被公開取得。當然,這種透明度的原則可能會引發一系列的社會效應與公眾討論,但實際上處理和分析這些資料可用價值的權力早已落入資本的手中,這些企業有獲取資訊內容的特權,也有投資於大規模統計模型(即 AI)的資本,而這些資料價值還可以再被繼續應用。此外,由於這些模型在獲得更多的訓練資料和資本支持下得到極大改善,因此,如果社會的核心參與者能夠獲得大量的數據和資本,他們往往會在所謂的「AI 競賽」中取得領先,這也給所有的社會帶來了壓力。種種因素相加,迫使社會為了競爭的需要而接受資訊權力集中的狀態 [9],甚至走向監控,使前所未見的監控和對資訊的控制成為常態。

  • **法律方面:**AI 最新的發展速度和變革衝擊了許多民主社會的核心權利,然而,掌控這些至關重要選擇的關鍵權力卻由少數背景相似的工程師把持。由此可知,大型 AI 模型在「重新混製」內容的能力可以在很大程度上迴避智慧財產權法律和其他創意活動保護措施,現行的隱私制度也不一定跟得上資訊爆炸性地擴散發展。不幸的是,反歧視法在處理黑箱 AI 系統與隨之而來的潛在新興偏見和引導作用等方面,並不是那麼合適。另一方面,有可能解決這些問題的工程師,往往都替追求利潤的公司或國防部門工作,他們的教育和人口背景特定且高度一致(通常是白人或亞洲人、男性、無神論者、受過高等教育等),這也挑戰了民主法律制度的核心原則,因為這些原則理應該代表廣大社會的意向才對 [10]

  • **經濟方面:**越來越多的調查顯示,自 1980 年代中期以來,AI 和相關資訊技術的廣泛趨勢,是取代而非補足人類勞動力(尤其是低教育程度的族群),這正是過去幾十年來資本(而非勞動)所得占比劇增的核心因素,從而導致先進國家的收入不平等加劇 [11]。伴隨著勞動占比的下降,市場力量、利潤率和產業集中度(不太一致地)在全球各地攀升,特別是那些最依賴資訊技術的國家和行業 [12]

  • **政治和地緣方面:**上述因素,都加強了專制政體和政治運動反對民主國家的力量。大規模監控、AI 和其他大規模資訊處理機制創造的工具平台與誘因手段,也讓政府更容易直接進行審查制度和社會控制。透過逐漸將經濟力量和社會控制的槓桿集中於一小部分(通常是企業)的巧妙手法、資本收入和市場力量的增加,以及工程師小團體日益增強的權力,使得威權主義政體更容易在需要時操縱或奪取經濟和社會的制高點 [13]

此外,這兩種威脅相互交錯:專制政體越來越善於利用社交媒體和虛擬通貨的「混亂」,在民主國家撒下種子製造分裂和衝突。集中化社交平台利用 AI 極大化用戶對服務的熱度,往往造成爭議資訊和意見分群,導致了離心傾向。然而,即使在這兩種威脅並未積極互補,並且在意識形態多方面衝突的情況下,這兩股力量都對民主社會施加了壓力,並破壞了人們對民主的信心。這種不信任的發展,讓現在許多先進民主世界的信任指數已經降至有史以來的最低點。

民主國家對技術的敵意

這種敵意遠非單向的。整體來說,民主國家已經對這種敵意進行回擊,他們日益將技術視為一種整體的威脅,而不是曾經看見的機會。民主國家的公共部門曾經作為全球資訊技術發展的推動力(例如第一台電腦、網際網路、全球定位衛星),時至今日,大多數民主國家的政府卻轉向限制資訊技術的發展,更無法對資訊技術創造的關鍵發展和挑戰做出有力的回應。

這種倒退表現在四個方面:

  1. **科技反感(techlash):**民主國家的公眾輿論與政策制定者對大型科技公司,甚至式許多技術專家懷著敵意,這種趨勢通常被稱為「科技反感」。
  2. **減少投資:**民主國家已大幅減少對資訊技術發展的直接投資
  3. **發展遲緩:**民主國家在公共部門的應用,或是需要公共部門大量參與的資訊技術進展相對遲緩。
  4. **未能支持技術持續發展:**與此相關的是,大多數科技專家都認為,公眾參與、監管、支持對於技術永續發展式至關重要,然而民主政府在很大程度上未能解決這些因素遇到的問題,反而把重點放在根深柢固的社會和政治問題 [14]

2010 年代,公眾和政策制定者對技術的態度明顯轉向負面。雖然社群媒體和網際網路在 2000 年末和 2010 年初被視為促進開放和參與的力量,但是到了 2010 年末,它們開始被社會輿論撻伐,並在某些民意調查中被歸咎為上述許多弊端的罪魁禍首 [15]。這種態度的轉變也許在在菁英階層的態度上看的最清楚,關於技術的暢銷書占據了主導地位,例如凱西.奧尼爾(Cathy O'Neil)的《大數據的傲慢與偏見:一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發》和肖莎娜.祖博夫(Shoshanna Zuboff)的《監控資本主義時代》,以及《智能社會:進退兩難》(The Social Dilemma)等電影。這些作品左右了公眾輿論與各階層的政治領導人,例如左派的傑雷米.科爾賓(Jeremy Corbyn)和右派的喬許.霍利(Josh Hawley),讓他們對科技行業採取了愈趨悲觀和激進的基調。「科技反感」的興起正擴寫了這些擔憂的存在**(圖示,可能使用谷歌 NGRAMS)**,而「取消文化(cancel culture)」的興起進一步強化了這個現象,透過利用社群媒體、社交平台攻擊或降低知名人士的文化價值,並且特別針對科技行業的領袖人士。

歐洲和美國的監管機構都採取了一系列行動,包括大幅增加對領先技術公司的反壟斷審查、歐盟的一系列監管措施,如《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)以及《資料治理法案》(Data Governance Act)、《數位市場法案》(Digital Markets Act)和《數位服務法案》(Digital Services Act)。這些行動都有明確的政策依據,未來很可能被採用為積極技術議程的一部分。然而,由於消極的語調、與價值同盟的科技發展相對脫節的現象,以及已發展民主國家的評論家和政策制定者普遍不願意闡述正面的科技願景,這些因素相結合而導致產業受到圍攻的印象。

或許最顯著反映出公共部門對資訊技術關注下降的量化標記,就是公共研發支出佔國內生產總值(GDP)的比例下降,特別在於資訊技術的範疇。這也反映出在大多數的民主進步國家中,即使企業的研發支出不斷增大,圍繞在公共相關的研發占 GDP 的比例卻在近幾十年呈現出下降趨勢。然而,中华人民共和国(以下簡稱為簡體「中国」)的政府研發支出占 GDP 的比例卻大幅增加,並且更是以資訊技術領域為重點**(需要圖示)**[16]

聯邦政府研發

除了這個量化的故事外,公共部門在「支持」資訊技術發展上的衰退表現的同樣戲劇性。公共部門曾引領了網際網路的出現(美國)、個人電腦的基礎和其他類似專案於民主國家的發展(如法國的 Minitel)。過去的公共部門扮演了至關重要且帶頭推動的角色,今時今日,資訊技術發展上的重要突破卻幾乎都由私部門推動 [17]

儘管最初的網際網路幾乎完全由公共部門和學術界開發,並且以開放標準為基礎,但 Web 2.0 以及近期圍繞「web3」和分散式社交技術的運動,卻幾乎沒有得到公眾的支持,因為民主國家的政府仍埋頭努力評估數位貨幣、支付和身分系統方面的可行性。儘管電腦最基礎的進步源於二戰和冷戰期間的民主國家政府,但政府現今在「基礎模型」這些革命性的電腦科學突破中幾乎完全沒有發揮作用。事實上,OpenAI 創始人山姆.阿特曼(Sam Altman)和伊隆.馬斯克(Elon Musk)都曾表示,他們最初是向公共資金尋求支持,屢次遭拒之後才轉向尋求資本盈利導向的私人資助。OpenAI 後來開發提出生成式預訓練模型(Generative pre-trained transformers; GPT),這使公眾可以對 AI 的潛力產生越來越多的想像 [18]。這再次與中国等專制政權形成了鮮明對比,後者除了積極制定公共資訊技術戰略,還雄心勃勃地推動它 [19]

公共部門對於科技參與的重要性並不僅限於研發,還涉及部署、應用和促進便利化,最容易衡量這部分的領域正是「數位上網」和「教育的品質與實用性」。這方面的數據有些複雜,因為許多高效運作的民主國家(如斯堪地那維亞國家等)擁有品質高、可用性也高的網際網路。但值得注意的是,領先的專制政權在最新連接技術方面的表現遠超過同等發展水平的民主國家,尤其是中国和沙烏地阿拉伯。例如,根據 Speedtest.net 的數據,中国的網際網路速度在全球排名居第 16 位,但人均收入僅排名在第 72 位;沙烏地阿拉伯和其他波斯灣君主制國家在這方面表現也同樣出色 [20]。在新一代移動連接 5G 的技術方面,他們的表現更為突出,經過一系列調查顯示,沙烏地阿拉伯和中国在 5G 覆蓋最佳排名中始終位列前 10 名,遠高於其收入水平。

對於民主國家政府的核心責任而言,公共服務的數位化更為重要。聯合國數位政府發展指數中,有些相關的數據顯示它支持了這個論述,但我們仍需要更多數據和分析來進一步瞭解。

關於傳統公共服務的數位化,或許是人們覺得民主政府最理所當然可以善用技術之處。在這些新興領域,技術已經重新定義了哪些服務才能滿足現代人的使用習慣,但民主國家卻完全無法跟上時代的步伐。過去,政府提供的郵政服務和公共圖書館是民主交流與知識傳播的重要支柱;而現在,大部分的溝通與資訊傳播都透過社群媒體和網路搜尋進行。過去,大多數的公眾聚會都在公園和「真正的」公共廣場進行;而現在,公共廣場已經轉往線上的狀況早已是老生常談了。

然而,民主國家幾乎完全忽視了支持數位公共服務的重要性。雖然私營的推特(Twitter,現已改名為X)不斷被公眾人物濫用,但它最重要的競爭對手,也就是非營利的 Mastodon 和它運作所基於的開放標準 Activity Pub,卻僅僅獲得了幾萬美元的公眾支持,它的營運資金反而主要仰賴於 Patreon 平台上的捐款。更廣泛地說,開源軟體和維基百科這些具有公地性的公共產品,已然成為數位浪潮下至關重要的公共資源,卻未見各國政府支持它們,它們得到的支持甚至無法與其他慈善組織相提並論。(例如,開源軟體供應商通常不能成為享有免稅的慈善機構。)與此同時,專制政體正持續積極推進中央銀行數位貨幣計畫,而大多數民主政府卻才剛開始探索。

一個積極大膽的想法是,民主國家可以像那些專制國家一樣,推動以技術重塑社會結構的激進實驗。然而,民主制度在這方面似乎更常成為阻礙,而不是促進這些實驗的發生。中国政府建設了城市,重新制訂了法規,提供環境來促進無人車的發展(如深圳),更進一步廣泛制定了國家科技策略來發展,幾乎涵蓋了政策、法規和投資方面等各方面 [21]。而沙烏地阿拉伯正忙於在沙漠中建立一個新的智慧城市 Neom,展示一系列綠色和智慧城市科技。反觀在民主國家,即使是溫和的區域專案(如 Google 的 Sidewalk Labs),也遭到當地人的激烈反對。

即使是在技術專家一致認為需要被監管或謹慎以待的領域,民主國家也越來越落後於產業的需求,無法找到這些新興社會挑戰需要的解決方案。這些技術專家日益明確的共識是,一系列的新興技術可能會帶來災難性、甚至是所謂的生存風險,而這些風險一旦出現之後將很難防範。例如,可能會迅速升高自身能力的 AI 系統,或是可能造成系統性金融風險的加密貨幣,以及高傳染性的生物武器的研發。這些專家的擔心主要在於民主國家的政府可能根本無法想像,更別說是如何制定這些風險的應對計畫與配套措施了。不過,除了這些糟糕透頂的可能性外,各式各樣的新興技術也都需要監管機制變革才能夠可持續的發展。勞動法無法符合資訊技術賦予地理和時間靈活的新型態工作模式,著作權法對於大型 AI 模型中數據輸入的價值歸屬判斷顯得有些不合時宜,區塊鏈正在為新形態的公司治理賦權,而證券法很難理解這些形態,並且經常將陷入法律危險之中。

雖然對公共部門來說,嶄新願景的大膽實驗在專制國家中更為常見,但就民主本身而言,卻有一個更為根本的要素遠遠落後於時代:公眾同意、參與和合法化的機制。這個機制包括投票、請願與徵求公民反饋等,與民主社會的其他方面相比,甚至更加守舊。幾乎所有民主國家的多數重要職位每隔幾年就需要投票選舉,但規則和技術在過去一個世紀基本上沒有任何改變。儘管公民如今可以在全球無國界地即時交流,但所謂的民意代表還是從固定的地理選區產生,以低保真、高成本的方式進行。現代通訊和資料分析工具,鮮少成為公民民主生活的固定配備。

與此同時,專制政權卻越來越頻繁地使用新穎的數位創新機制,來強化監控力道(無論好壞)和社會控制。例如,中国政府廣泛使用臉部識別技術來監控人口流動,採用數位人民幣和其他可受監控的數位支付工具(同時也打擊更隱密的替代品)來進行金融監管,甚而開發了一個全面的「社會信用評分制度」系統,該系統將追蹤大範圍的公民活動,並將其梳整為一個具有影響力的「評級」[22]

這幾年,俄羅斯政府一直在使用臉部辨識技術來確定哪些人參加了抗議活動,並在事後拘留他們,如此便能大規模驅逐持不同政見者,這對政權或其警察部隊造成的風險要低得多[23]。自 2022 年 2 月全面入侵烏克蘭以來,這些技術得到了強化,並用於執行戰爭徵兵[24]

從某種意義上來看,與許多專制國家為了自己的目的熱衷於擁抱技術相比,民主正被技術拋在後面,不僅是民主對技術的忽視,也包含技術本身的反民主傾向,使得二者漸行漸遠。

你得到你所付出的

我們是怎麼走到這一步的?這些衝突是科技和民主社會的必然發展嗎?有可能出現不同的未來嗎?

一系列的研究表明,技術與民主的發展可以齊頭並進、共融演化,但我們目前所走的路只是通過政策、意見、期盼和文化做出的集體選擇結果。從科幻作品到現實世界中的案例,提供了更多元的視角,讓我們能一窺各式各樣的可能性。

科幻作品展現了人類思維所能想像的驚人未來。在許多情況下,這些故事裡的想像正是研究員和創業者最終開發新科技的技術基礎,而其中有些故事與我們最近看到的科技發展相呼應。尼爾.史蒂文森(Neal Stephenson)在 1992 年的科幻小說《潰雪》(Snow Crash)中,描繪了一個未來世界:多數人的大部分時間都生活在沉浸式虛擬世界「元宇宙」(metaverse)中。這個過程削弱了真實世界中的社區和政府必要的參與,讓黑手黨和邪教領袖能乘虛而入,進而發展出大規模的毀滅性武器。這個未來與我們在上文討論的內容密切相關,也就是科技對民主的「反社會」威脅。史蒂文森的其他作品進一步擴展了這些可能性,對科技發展產生了深遠的影響,例如:Meta 的平台就是以尼爾.史蒂文森的元宇宙命名的。科技透過創造「超級智慧」導致權力集中的趨勢也有類似的例子,著名的案例包括以撒.艾西莫夫(Isaac Asimov)和伊恩.班克斯(Iain Banks)的小說、雷.庫茲威爾(Ray Kurzweil)的預測未來主義(Predictive Futurism),以及《魔鬼終結者》(Terminator)和《雲端情人》(Her)等電影。

不過這些可能性彼此大相逕庭,也不是科幻小說中唯一的科技未來願景。實際上,一些最著名的科幻作品中便展示了非常不同的可能性,譬如《傑森一家》(The Jetsons)和《星艦奇航記》(Star Trek)這兩部有史以來最受歡迎的科幻電視劇,分別描繪了非常不一樣的未來輪廓。前者展現了科技在很大程度上如何強化了 1950 年代美國的文化和制度,後者則展示了科技如何推動一個後資本主義世界走向多元交織與異星交融的智慧樣貌。而這兩者也僅是成千上萬個想像中的其中兩個例子,其他作品也創造了各自獨特的未來世界,譬如從科幻作家烏蘇拉.勒瑰恩(Ursula LeGuin)的後性別、後國家想像,到奧克塔維婭.巴特勒(Octavia Butler)的後殖民的未來。這些作品都顯示了科技和社會共融演化的可能性[25]

科幻作家並不孤單。在科學與技術研究領域(Science and Technology Studies, STS),包括哲學、社會學和科學史的重點主題,一直都是科技發展中固有的偶然性和可能性,以及技術發展過程中缺乏單一必要的發展方向 [26]。這些結論在政治科學和經濟學等社會科學領域越來越被普遍接受,而這些領域在傳統上將科技進步視為固定和既定的。

兩位世界領先的經濟學家戴倫.艾塞默魯和賽門.強森(Simon Johnson)最近出版了一本書,主張技術發展的方向是社會政策和改革的關鍵目標,並揭示我們過去所經歷的技術發展其實充滿了偶然性 [27]

或許最引人注目的例證,正是來自現在各國技術發展趨向的比較。雖然往昔的思想家曾預測科技的力量可以消彌社會差異,但如今無論是大國或小國,技術系統都定義了它們相互競爭的社會制度,這與它們陳述的意識形態一樣重要:中国的監控制度看起來像是一種技術未來;而俄羅斯的駭客網絡似乎又是另一種未來;由 web3 驅動的社群空間是第三種;我們關注的主流西方資本主義國家則是第四種。印度、愛沙尼亞和臺灣等多元異質的數位民主國家則完全是另外一種,我們將在下文深入探討。這些發展不但沒有使未來趨於一致,甚至可以說,技術正在不斷擴大未來的可能性。

那麼,如果西方自由民主世界當前的技術軌跡,以及社會與技術的關係,都並非必然的走向,那為什麼我們會選擇走上這條衝突之路?又有什麼辦法可以避免這種情況呢?

儘管有很多方法可以描述民主社會對技術所做的選擇,但最具體、最容易量化的可能是實際投資的程度。這些投資清楚顯示出,西方自由民主國家(以及世界上的大部分金融資本)對未來技術投資的技術路徑做出了明確的選擇,其中許多是最近才開始的。雖然這些投資看起來主要由私部門推動,但它們也反映了政府早先確立的優先順序,而這些過去的決定在許多面向才剛開始滲透到私部門的應用裡。從近年越來越受到關切的創投產業趨勢中來看,過去十年,高科技產業的創投資金,已經明顯且大幅集中在 AI,以及虛擬通貨相關的「web3」技術上。圖二為 NetBase Quid 收集的 AI 私人投資數據,並由史丹佛大學人本 AI 中心(Stanford’s Center for Human-Centered Artificial Intelligence)繪製的《2022 年 AI 指數報告》,顯示了在 2010 年代的爆炸式成長,已經主導了私部門的技術投資。圖三則根據 Pitchbook 提供的數據,顯示了由 Galaxy Digital Research 繪製的(不同時間段和季度)web3 領域的相同情況。

私部門 AI 加密技術

圖 W:私部門 AI/加密技術投資

然而,儘管這些優先排序相對較新,而且似乎是從「市場」的邏輯中產生的,但它們反映了一系列更長期且由群體產生的選擇結果,而這些選擇源自於民主國家政府決定的投資策略 [28]

這些投資不僅僅是可以做出「不同的選擇」;這些選擇是相當近期才出現的,而且在此之前的選擇方式非常不同,這些投資反映在過去幾十年的標誌性技術發展中。在 1980 年代的大部分時間裡,AI 都被預言為「即將到來的革命」,一如 Google nGrams 追蹤的圖表中,顯示了這個詞組在應與書籍中出現的相對頻率。然而,1980 年代的技術里程碑卻恰恰相反:個人電腦使「運算」成為個人創意的擴展。1990 年代,史蒂文森的科幻小說想像了逃避現實的虛擬世界和原子化加密的可能性,網際網路將世界連結在一起,開創了前所未有的資訊和合作時代。2000 年代的手機、2010 年代的社群網絡,以及 2020 年代的遠距工作基礎設施……這些都不是專注於加密超資本主義或超級 AI 的發展。

這反映出了公共部門發展研究路徑的轉變,雖然這部分存有相當大的時間落差,而且數據並不完美,不過沃德羅普(W. Mitchell Waldrop)在他的經典之作《夢想機器》(The Dream Machine,暫譯)中清楚地記錄了此一轉變:美國高等研究計劃署(Advanced Research Projects Agency, ARPA)資助了演變成網際網路的阿帕網(ARPANET),隨著它更名為國防高等研究計劃署(Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA)的同時,投資重點也改變了。該機構大幅降低了對復原通訊(resilient communications)和社會技術系統的重視,轉為更直接地支持與軍事目標相關系統的發展,包括自主武器和加密技術。到了 1979 年,資助了阿帕網和世界上第一個電腦科學部門的首任 ARPA 專案官員約瑟夫.利克萊德(JCR Licklider),已經開始感嘆公共資金不再支持他的網路社會願景的關鍵基礎建設 [29]。1980 年代,隨著人們對於軍用國防的關注日益減少,此一趨勢更為明顯。

二十一世紀的意識形態

如果技術的發展路徑不是預先決定的,而是可以透過市場投資所呈現的集體選擇來形塑,那麼我們又該如何思考一個社會在發展方向上的靈活性?選擇的範圍可以多大?這些選擇又會如何表現?

在思考社會可能選擇的路徑上,一種可用的類比是「意識形態」。我們都知道,不同的社會在發展上已經或可能會選擇不同的意識形態(組合)來組織自己,比如共產主義、資本主義、民主主義、法西斯主義、神權政治等等。每種意識形態都各有利弊,對不同群體也有不同的吸引力,並在不同程度上具一致性和規定性。這些意識型態在某些時候也需要特定的歷史和社會條件,否則無法組織起來。

我們也可以採取類似的方式來觀察技術不同的發展軌跡。未來的範疇並不是漫無止境或無限可塑的:有些事可能更容易,有些事情更困難,有些事情完全不可能。重點是,它並不是預先決定的。未來有許多看似合理的願景,以及可以達成這些願景的技術,而我們可以透過集體技術投資,來幫助我們在這些可能性中做出選擇。

或許與今日常見的關於技術的線性和進步的敘事相比,這種觀點略顯陌生,不過這不是它首次被提出,而且早已是文學、學術研究與娛樂文化中反覆出現的主題。電玩《文明帝國》(Civilization)系列正是一個鮮明的例子:在遊戲中,玩家可以自行替一個民族量身打造他們從史前到未來的路線圖。這款遊戲的關鍵特徵就是技術路徑的多樣性,以及這些路徑和社會可能採納的社會系統之間的互動方式。

這款遊戲系列的最新作品《文明帝國 VI》(Civilization VI)非常優雅地詮釋了上述概念,尤其是其中的「風雲際會」擴展包。在遊戲裡,「未來時代」有三種意識形態可供選擇:「合成專家統治」(Synthetic Technocracy)「法人自由意志主義」(Corporate Libertarianism)「數位民主」(Digital Democracy**)**,它們各有優缺點以及與技術發展的脈絡。乍聽之下,這些名稱似乎顯得有些異想天開,但接下來我們將在下文中論證,它們何以就像 20 世紀的共產主義、法西斯主義和民主主義一般,在很大程度上概括了我們這個時代下的技術的意識形態大辯論。就讓我們將其稱為「二十一世紀的意識形態」。

AI 與專家統治

第一個也是最直接的表示出技術未來願景是圍繞著 AI 與社會系統將如何相互適應而展開的。這樣的情境在《文明帝國 VI》中稱為「合成專家統治」,以下我們簡稱為「專家統治」(technocracy)。

專家統治專注於 AI 創造出的未來潛力,這也正是 OpenAI 創辦人山姆.阿特曼所說的「適用於一切的摩爾定律」:AI 讓所有物質商品變得便宜且充足,看起來在原則上解決了物質稀缺的問題。然而,這種潛在的豐盛可能不會平均分配,它的價值將可能只會集中於控制和領導 AI 系統的一小群人手中。因此,專家統治社會願景的關鍵要素即是資源再分配,通常是透過「無條件基本收入」(UBI)來進行。另一個關注重點則是在於 AI 可能會失去控制,並且危及人類的生存,因此需要對誰有權使用這些技術採取強制且通常是集中式的管理,以確保它們能夠忠實地執行人類的意志。此一觀點的確切輪廓在其支持者間雖然各有表述,但核心概念是「通用人工智慧」(AGI):機器在某種通用性能上超越了人類的能力,也讓人類個人或集體認知功能變得幾乎毫無價值。

這個觀點主要倡導者是在矽谷的山姆.阿特曼、他的導師雷德.霍夫曼(Reid Hoffman)與伊隆.馬斯克。這樣的觀點在中国也十分受到歡迎,馬雲、經濟學者余永定,甚至中国政府的「新一代人工智能發展規劃」(基於馬克思主義的「中央計劃」思想)都在推動專家統治。它也出現在科幻小說中,尤其是以撒.艾西莫夫和伊恩.班克斯等作者的作品中,以及雷蒙.庫茲威爾和尼克.伯斯特隆姆(Nicholas Bostrom)等未來主義學家的著作裡。符合這個觀點的組織包括 OpenAI、DeepMind,以及一些先進的人工智慧專案。在美國,楊安澤(Andrew Yang)的政治運動也將這個觀點帶入了主流政治中,而專家統治的觀點在某種程度上也以較為溫和的形式出現在「科技左派」的許多思想中,包括埃茲拉.克萊因(Ezra Klein)、馬修.伊格萊西亞斯(Matthew Yglesias)和諾亞.史密斯(Noah Smith)等評論者。

虛擬通貨與超資本主義

第二種觀點其實在主流媒體中較不常見,但在比特幣、其他加密貨幣社群或相關網路社群中,一直是一個重要且具主導性的主題。其可見於《文明帝國 VI》的「法人自由意志主義」類別,以下我們簡稱為「放任主義」(libertarianism)。

放任主義關注加密技術和網路協定取代人類團體組織和政治發展角色的潛力(或某種情況下的必然性),進而使個人能夠參與不受政府和其他組織團體「強制」和規範的自由市場。

而小說一直是放任主義思想的重要繆思,包括艾茵.蘭德(Ayn Rand)和尼爾.史蒂文森的作品。史蒂文森的書籍,特別是《潰雪》(1992)和 Cryptonomicon(1999),即使看似明確地提出反烏托邦的警示,但早已被放任主義的支持者奉為藍圖加以採用。這些作品中出現的示範技術隨後成為放任主義社群的核心,包括史蒂文森稱之為「元宇宙」的沉浸式虛擬世界、獨立於政府體系外的數位貨幣、不受監管的私人主權,如漂浮城市(floating cities)和海洋據點(sea steads),以及可迴避集體控制/法律的強大加密技術等。比特幣、web3、4chan 和其他「外圍」但有影響力的線上社群一直是放任主義觀點的社會基礎核心。

或許正因為「放任主義」不如「專家統治」主流,因此擁有更清晰的知識準則和領導者。詹姆斯.戴爾.戴維森(James Dale Davidson)和威廉.里斯-莫格(William Rees-Mogg)的《主權個人》(The Sovereign Individual,暫譯)、筆名為孟子.莫爾德巴格(Mencius Moldbug)的柯蒂斯.雅文(Curtis Yarvin)的著作,以及巴拉吉.斯里尼瓦桑(Balaji Srinavasan)的《網路國家》(The Network State,暫譯),都在社群中被廣泛閱讀和引用。創投家彼得.提爾(Peter Thiel)和他資助進行或推廣的其他作者(如前所述)普遍被認為是放任主義的核心知識領袖。

放任主義與民主國家的民族主義者和極右派有著既密切又些許複雜的關係。一方面,許多放任主義的參與者認同這個群體,並在一定程度上支持它,提爾成為唐納.川普(Donald Trump)及其支持者的主要財政支持者便說明了這一點。事實上,幾位主要的強硬右派政治家都與放任主義世界觀密切相關,例如:著名的英國保守黨下議院議員雅各布.里斯-莫格(Jacob Rees-Mogg)是威廉.里斯.莫格勳爵的兒子;彼得.提爾曾經僱用前奧地利總理塞巴斯蒂安.庫爾茲(Sebastian Kurz);而提爾的門徒布雷克.馬斯特(Blake Masters)和傑德.凡斯(J. D. Vance)分別在 2022 年競選參議員,後者成功當選。

另一方面,放任主義意識形態一向對民族主義(或任何其他形式的集體主義或結黨形式)抱持敵意,放任主義追隨者經常嘲笑和否定右派相關的核心價值觀,例如宗教、民族和文化。這個問題可以透過對他們所認為的主導的左派文化價值觀的共同反感,或是雅文、戴維森和里斯-莫格倡導的「加速主義」(accelerationist)態度來解決,他們將「民族主義反抗」(nationalist backlash)視為在民族國家解體的過程中,未來必然的技術趨勢的催化劑和潛在盟友。

Golden

圖 Y,資料來源:Roger Gordon,《美國經濟增長的興衰》

停滯與不平等

第二種觀點其實在主流媒體中較不常見,但在比特幣、其他加密貨幣社群或相關網路社群中,一直是一個重要且具主導性的主題。其可見於《文明帝國 VI》的「法人自由意志主義」類別,以下我們簡稱為「放任主義」(libertarianism)。

放任主義關注加密技術和網路協定取代人類團體組織和政治發展角色的潛力(或某種情況下的必然性),進而使個人能夠參與不受政府和其他組織團體「強制」和規範的自由市場。

而小說一直是放任主義思想的重要繆思,包括艾茵.蘭德(Ayn Rand)和尼爾.史蒂文森的作品。史蒂文森的書籍,特別是《潰雪》(1992)和 Cryptonomicon(1999),即使看似明確地提出反烏托邦的警示,但早已被放任主義的支持者奉為藍圖加以採用。這些作品中出現的示範技術隨後成為放任主義社群的核心,包括史蒂文森稱之為「元宇宙」的沉浸式虛擬世界、獨立於政府體系外的數位貨幣、不受監管的私人主權,如漂浮城市(floating cities)和海洋據點(sea steads),以及可迴避集體控制/法律的強大加密技術等。比特幣、web3、4chan 和其他「外圍」但有影響力的線上社群一直是放任主義觀點的社會基礎核心。

或許正因為「放任主義」不如「專家統治」主流,因此擁有更清晰的知識準則和領導者。詹姆斯.戴爾.戴維森(James Dale Davidson)和威廉.里斯-莫格(William Rees-Mogg)的《主權個人》(The Sovereign Individual,暫譯)、筆名為孟子.莫爾德巴格(Mencius Moldbug)的柯蒂斯.雅文(Curtis Yarvin)的著作,以及巴拉吉.斯里尼瓦桑(Balaji Srinavasan)的《網路國家》(The Network State,暫譯),都在社群中被廣泛閱讀和引用。創投家彼得.提爾(Peter Thiel)和他資助進行或推廣的其他作者(如前所述)普遍被認為是放任主義的核心知識領袖。

放任主義與民主國家的民族主義者和極右派有著既密切又些許複雜的關係。一方面,許多放任主義的參與者認同這個群體,並在一定程度上支持它,提爾成為唐納.川普(Donald Trump)及其支持者的主要財政支持者便說明了這一點。事實上,幾位主要的強硬右派政治家都與放任主義世界觀密切相關,例如:著名的英國保守黨下議院議員雅各布.里斯-莫格(Jacob Rees-Mogg)是威廉.里斯.莫格勳爵的兒子;彼得.提爾曾經僱用前奧地利總理塞巴斯蒂安.庫爾茲(Sebastian Kurz);而提爾的門徒布雷克.馬斯特(Blake Masters)和傑德.凡斯(J. D. Vance)分別在 2022 年競選參議員,後者成功當選。

另一方面,放任主義意識形態一向對民族主義(或任何其他形式的集體主義或結黨形式)抱持敵意,放任主義追隨者經常嘲笑和否定右派相關的核心價值觀,例如宗教、民族和文化。這個問題可以透過對他們所認為的主導的左派文化價值觀的共同反感,或是雅文、戴維森和里斯-莫格倡導的「加速主義」(accelerationist)態度來解決,他們將「民族主義反抗」(nationalist backlash)視為在民族國家解體的過程中,未來必然的技術趨勢的催化劑和潛在盟友。

Golden

圖 Y,資料來源:Roger Gordon,《美國經濟增長的興衰》

停滯與不平等

這兩種意識形態雖然往往以溫和的形式呈現,但在很大程度上形塑了多數自由民主國家對未來科技的想像,進而影響了民主在過去半世紀對於科技投資的方向。雖然專家統治的故事聽起來很新穎,也與最近的 AI 發展緊密相關,但圍繞 AI 的討論早在 1980 年代開始就已如火如荼了。**(如圖 AI GOOGLE NGRAMS CHART 所示)**儘管最近圍繞著 web3 的討論同樣提高了放任主義的知名度,但其實放任主義在 1990 年代就已到達聲勢高峰,當時約翰.佩里.巴洛(John Perry Barlow)發表了〈網絡空間獨立宣言〉(A Declaration of the Independence of Cyberspace),尼爾.史蒂文森的小說以及《主權個人》也出版了。

隨著這些願景帶來的激進承諾,許多人開始期待可以從資訊技術中獲得顯著的經濟效益和生產力成長;約莫半個世紀前開始,大多數自由民主國家相繼實施私有化、放鬆管制和削減稅收。然而,這些承諾距離實現還很遙遠,經濟分析也越來越頻繁地指出,這些技術方向可能正是其失敗的關鍵要因。

過去半個世紀,經濟並不如預先承諾與期待的爆炸式表現,尤其是生產率增長急劇放緩。圖 4 顯示了美國「總要素生產力」(TEP)自 20 世紀初至今的幾十年平均值成長,總要素生產力是經濟學家衡量技術進步最全面的指標。本世紀中葉「黃金時代」的比率大概是我們稱為「數位化停滯期」前後的兩倍,這個現象在歐洲其他自由民主國家和多數民主亞洲國家更為明顯,僅有韓國和台灣是明顯的例外。

更糟糕的是,這段停滯期也正是不平等急遽上升的時期,尤其是在美國。圖 5 分別顯示了在黃金時代和數位化停滯期間,美國各收入百分位的平均收入成長。在黃金時代,各階層的收入成長大致保持不便,但高收入者的收入成長卻放緩。在數位化停滯期間,高收入者的收入成長更高,只有前 1% 人的收入超過了黃金時代的平均,而整體收入增長遠低於黃金時代,簡單來說,微小的群體卻獲得了大部分收入。

Income

圖 Z 的資料來源:Emmanuel Saez and Gabriel Zucman. 2020. 〈美國收入與財富不平等的上升:來自分配性宏觀經濟帳戶的證據〉(The Rise of Income and Wealth Inequality in America: Evidence from Distributional Macroeconomic Accounts.),《經濟觀點期刊》(Journal of Economic Perspectives)

與之前相比,過去半世紀到底發生了什麼問題?經濟學者研究了一系列可能的原因,從市場力量的崛起和工會的衰弱,到在已經有這麼多發明的情況下,創新面臨得日益嚴峻的挑戰。然而,越來越多的證據集中在兩個分別與專家統治和放任主義影響密切的因素上,就是「技術進步的方向從勞動力轉向自動化」和「政策方向從主動塑造產業發展走向『自由市場最懂』的假說」。

關於第一點:在最近的一系列論文中,艾塞默魯、帕斯夸爾.雷斯特雷波(Pascual Restrepo)以及他們的合作者記錄了技術進步方向從黃金時代到數位化停滯期的變化。圖 6 總結了他們的結果,顯示了勞動力自動化(他們稱為「取代」)和勞動力增強(他們稱為「恢復」)[30] 隨時間推移的累積生產力變化。在黃金時代,恢復大致與取代相平衡,使勞動者收入的占比基本保持不變。然而,在數位化停滯期間,取代略有加速,恢復卻明顯減慢,導致整體生產力增長放緩,勞動者收入占比顯著減少。此外,他們的分析顯示,因為取代作用主要影響低技能的勞工,導致這種失衡的不平等效果加劇。

Displace

**圖 A:Acemoglu and Restrepo. 2019.《Automation and New Tasks: How Technology Displaces and Reinstates Labor》, Journal of Economic Perspectives. **

第二點,「新自由主義」(Neoliberalism)政策在這個時期對於停滯和不平等方面的影響引起了廣大爭議,因此我們懷疑大多數的讀者對這個現象已經有了自己的見解。本書的作者之一也是《激進市場》的合著者,這本書包含了對約莫十年前證據的回顧 [31]。因此,我們在這裡並不會再詳細介紹,而是建議讀者可參考該著作或相關資訊[32]。然而,顯然這個時期的主流意識型態和政策方向擁抱了資本主義市場經濟,而這與一種主張密切相關,即「技術全球化的浪潮」導致社會對於集體治理、集體行動可能性的否定,而這樣的否定正是放任主義意識形態的核心。因此,技術和政策發展在過去半世紀基本上是失效的,因為專家統治主導了技術領域,而放任主義主導了政策領域

當然,過去半個世紀不乏技術的突破,這些突破確實帶來了積極的變革,儘管這種變革並不均衡,有時後甚至令人擔憂。1980 年代,個人電腦賦予了人類前所未有的創造力;1990 年代,網際網路連結了通訊和社群,跨越了往昔難以想像的距離;2000 年代,智慧型手機將這兩種革新融合在一起,並且變得無所不在。但是令人驚訝的是,這些現代最為典範的創新,卻都與專家統治或放任主義的敘事格格不入。這些典範顯然都是增強人類創造力的技術,通常被稱為「擴增智慧」或 IA(intelligence augmentation),而不是 AI。它們也不是主要被設計為逃避現有社會制度的工具;它們促進的是豐富的社交溝通和聯絡,而不僅止於市場交易、私有財產和祕密通訊。正如我們將看到的,這些技術源自於與專家統治或放任主義截然不同的的傳統。因此,即使是這個時代少數且重大的技術躍升,在很大程度上也獨立於上述兩種願景之外,甚至與這二者分庭抗禮。

我們磨損的社會契約

在圍繞著專家統治和放任主義的相關發展中,因為經濟條件最容易量化,所以也最容易引起關注。然而,在其他更深層、更隱蔽且最破壞性的是對信賴、信心和信任的侵蝕,而社會對民主與技術的支持正是奠基於信賴、信心和信任。

對民主制度的信心一直在下降,所有的民主國家在過去十五年裡都是如此,尤其是美國和發展中的民主國家。在美國,對民主的不滿已經從過去三十年的邊緣意見(低於 25%)轉變為主流意見 [33]。儘管沒有一致的衡量標準,但對於科技、特別是領先科技公司的信任度也同樣在下降。在美國,科技行業在 2010 年代初期和中期都曾被視為在經濟範疇中最重要的產業。時至今日,公共事務委員會(Public Affairs Council)、美國晨間諮詢公司(Morning Consult)、Pew 研究中心(Pew Research)和愛德曼全球信任度調查(Edelman Trust Barometer)等組織的調查報告卻都顯示出,科技業已經成為最不受信任的產業之一 [34]

這些擔憂與不信任已經蔓延到更廣泛的領域,導致人們對一系列社會制度普遍喪失信心。美國民眾對一些主要機構(包括宗教組織、聯邦政府、公立學校、媒體和執法機構)表示高度信任的比例,已經降至這些調查剛開始時的一半,大多數是在黃金時代末期 [35]。歐洲的趨勢則較為溫和,全球形勢不一,但對民主國家制度的信任下降的趨勢已然普遍出現 [36]

重塑我們的未來

技術與民主被困在日益擴大的鴻溝兩側。這場戰爭正在傷害相互衝突的雙方,更削弱了民主信心、減緩科技發展。附加損害的是,它減緩了經濟增長,破壞了對社會制度的信任,加劇了不平等。然而,這場衝突並非不可避免,它是自由民主國家集體選擇下而發展的技術路徑,曾經受到與民主理想背道而馳的意識形態所推動。因為政治制度要靠技術才能興盛,如果我們繼續沿著這條道路前行,民主將無法繁榮茂盛。

另一條道路是可行的。技術和民主可以作為彼此最宏大的盟友。事實上,正如我們將要論證的那樣,大規模的「數位民主」是我們正在開始描繪輪廓的夢想,一個需要前所未有的技術才可能造出的願景。通過重新構想我們的未來,改變公共投資、研究方向和私部門發展,我們可以構築我們所期盼的未來世界。在本書接下來的章節,我們希望能向讀者們展示實踐的具體方法。



  1. 引用《自由的窄廊:國家與社會如何決定自由的命運》by D Acemoglu、JA Robinson (2019)。 ↩︎

  2. 這種關係不同於市場中建立的關係,後者基於以「通用」貨幣進行的雙邊交易交換,因為其依據當地價值和信任以單位表示價值。 ↩︎

  3. Gray, Out in the Country (2009); O’Day and Heinberg (2021); Allcott et al., 2020。 ↩︎

  4. 引用自:瑪莉.葛雷、西達爾特.蘇利(ML Gray, S Suri),《你不知道的線上零工經濟:揭露人工智慧中的工人智慧,以及網路眾包人力低薪、無保障的真相,新型態的雇傭關係將如何改變我們的未來?》(Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass),臉譜,2020。 ↩︎

  5. 引用自:史蒂文‧李維茲基、丹尼爾‧齊布拉特(Levitsky, S. & Ziblatt, D.),《民主國家如何死亡:歷史所揭示的我們的未來》(How Democracies Die:What History Reveals About Our Future),時報出版,2019。Crown. Mounk, Y. (2018). The People vs. Democracy: Why Our Freedom Is in Danger and How to Save It. Harvard University Press.;Sunstein, C. R. (2017). #Republic: Divided. Democracy in the Age of Social Media. Princeton University Press.;Jamieson, K. H. & Capella, J. N. (2008). Echo Chamber: Rush Limbaugh and the Conservative Media Establishment. Oxford University Press. ↩︎

  6. 《The Macroeconomics of Financial Speculation Simse, A., 13, p.335-69 ↩︎

  7. “The Dark Side of Cryptocurrencies: How to Tackle the Challenges“ by Chee-Wee Tan and Shan-Ling Pan (2019); “Crypto-asset market surveillance“ by the Financial Stability Board (2020); “Cryptocurrencies and the Future of Money“ by Carlo Gola and Andrea Nodari (2018); “Regulating Cryptocurrencies: Insights from a Survey of Central Banks“ by Jon Frost and Adam Aitken (2018); “Cryptocurrencies and the Global Financial System: An Overview by Michael Kumhof and Clara Vega (2018); “Cryptocurrencies: A Primer“ by C. Eugene Steuerle and Caleb Quakenbush (2019); “Crypto-currencies: An Innovative but Unstable Financial Asset“ by Paola Lucantoni and Niclas Werthén (2019); “Regulating Cryptocurrencies: Analyzing Existing and Proposed Legal Frameworks“ by Frank Pasquale (2019); “Crypto-Assets: Implications for Financial Stability, Monetary Policy, and Payment Systems“ by the International Monetary Fund (2018); “The Challenges of Regulating Cryptocurrencies and Blockchain Technology“ by Ansgar Belke and Dominik Supplieth (2019) ↩︎

  8. Harris, T. (2016). How technology hijacks people’s minds : from a magician and Google’s design ethicist. [online] Medium. Available at: https://medium.com/@tristanharris/how-technology-hijacks-peoples-minds-from-a-magician-and-google-s-design-ethicist-56d62ef5edf3 [Accessed 21 Feb. 2023]. Harris, T. (2018). Time well spent. [online] Time Well Spent. Available at: https://www.timewellspent.io/ [Accessed 21 Feb. 2023]. Schmachtenberger, D. (2017). The War on Sensemaking, Daniel Schmachtenberger at the "Reawakening Our Human Sense-Making" conference. [online] YouTube. Available at: https://www.youtube.com/watch?v=4fjKdVxPwmM [Accessed 21 Feb. 202 Schmachtenberger, D. (2020). Civilization Emergence. [online] Civilization Emerging. Available at: https://civilizationemerging.com/ [Accessed 21 Feb. 2023]. ↩︎

  9. 肖莎娜.祖博夫(Shoshana Zuboff),《監視資本主義時代》(The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power),時報出版,2020。;凱西.歐尼爾,《大數據的傲慢與偏見:一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發》,大寫出版,2017。”The Big Data Opportunity in Our Driverless Future”, Evangelos Simoudis(2018);”Artificial Intelligence and Economic Growth”, Philippe Aghion, Mathias Dewatripont, Julian Kolev, 2019;”The Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future”, Martin Ford, 2015 李開復,;《AI 新世界》,天下文化,2018;大衛.布林(David Brin),《透明社會:個人隱私 VS. 資訊自由》(The Transparent Society: Will Technology Force Us to Choose Between Privacy and Freedom?);,先覺,1999。”Digital Privacy, Playful Media, and Miscommunication: Why Privacy Matters”, Kari Kraus, 2019;”Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism”, Safiya Umoja Noble, 2018;維吉妮亞・尤班克斯,《懲罰貧窮:大數據橫行的自動化時代,隱藏在演算法之下的不平等歧視》,寶鼎,2022。 ↩︎

  10. “The Social Shaping of Technology”, Donald A. MacKenzie and Judy Wajcman, 2018; “Algorithms of Oppression”, Josh Simons, 2023;”Artificial Unintelligence: How Computers Misunderstand the World”, Meredith Broussard, 2018;凱西.歐尼爾(Cathy O'Neil),《大數據的傲慢與偏見:一個「圈內數學家」對演算法霸權的警告與揭發》(Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy),大寫出版,2017;”Race After Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code, Ruha Benjamin, 2019;維吉妮亞・尤班克斯(Virginia Eubanks,《懲罰貧窮:大數據橫行的自動化時代,隱藏在演算法之下的不平等歧視》(Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police, and Punish the Poor),寶鼎,2022;”The Politics of the Artificial: Essays on Design and Design Studies”, Victor Margolin, Sylvia Margolin, 2017;”Toward a Critical Race Methodology in Algorithmic Fairness”, Josh Simons, et al. ,2021;”Decolonizing AI: Toward a More Ethical and Just AI”, Os Keyes, et al., 2020;”The Intersection of AI and Human Rights: Opportunities and Challenges, Nicole Ozer, Steven Feldstein, 2020. ↩︎

  11. “The Social Shaping of Technology”, Donald A. MacKenzie and Judy Wajcman, 2018;”The Race Between Machine and Man: Implications of Technology for Growth, Factor Shares, and Employment”, Daron Acemoglu and Pascual Restrepo, 2018;喬納森.哈斯克爾、史蒂安.韋斯萊克(Jonathan Haskel and Stian Westlake),《沒有資本的資本主義:無形經濟的崛起》(Capitalism without Capital: The Rise of the Intangible Economy),天下文化,2019。;”The Rise of the Machines: Automation, Horizontal Innovation and Income Inequality”, Daron Acemoglu and Pascual Restrepo, 2018;”The Economics of Artificial Intelligence: An Agenda”, Ajay Agrawal, Joshua Gans and Avi Goldfarb, 2018;”The Impact of Artificial Intelligence - Widespread Job Losses”, Kai-Fu Lee, 2021;”Skill Biased Technical Change and Rising Wage Inequality: Some Problems and Puzzles”, David Autor, 2014. ↩︎

  12. "The Rise of Market Power and the Macroeconomic Implications" by Jan De Loecker and Jan Eeckhout, Quarterly Journal of Economics, 2017.; "The Race Between Man and Machine: Implications of Technology for Growth, Factor Shares and Employment" by Daron Acemoglu, American Economic Review, 2019.; "The Cost of Convenience: Ridehailing and Traffic Fatalities" by John Barrios, Yael Hochberg, and Hanyi Yi, Journal of Political Economy, 2020. "Firming Up Inequality" by David Autor, David Dorn, Lawrence F. Katz, Christina Patterson, and John Van Reenen, Centre for Economic Performance Discussion Paper, 2020. "The Increasing Dominance of Large Firms" by Gustavo Grullon, Yelena Larkin, and Roni Michaely, Review of Financial Studies, 2019.; "The Digital Economy, Business Dynamism and Productivity Growth" by Chad Syverson, National Bureau of Economic Research, 2018.; "Industrial Concentration in the Age of Digital Platforms" by Fiona Scott Morton, Yale Law Journal, 2019.;"The Failure of Free Entry" by Philippe Aghion, Antonin Bergeaud, Timo Boppart, Peter Klenow, and Huiyu Li, Review of Economic Studies, 2019.; "The Capitalist Machine: Computerization, Workers' Power, and the Decline in Labor's Share within U.S. Industries" by Shouyong Shi and Wei Cui, Journal of Political Economy, 2021. "Competition and Market Power in the Era of the Big Five" by Thomas Philippon, American Economic Review, 2021. ↩︎

  13. 李開復,《AI 新世界》,;”The Dictator's Dilemma: The Chinese Communist Party's Strategy for Survival”,by Bruce J. Dickson, 2016;”The Cost of Connectionby Nick Couldry and Ulysses Mejias, 2019;“Artificial Intelligence and National Security”by Paul Scharre, 2023;《The New Digital Authoritarianism: Xi Jinping's Vision for the Future of Governanceby Samantha Hoffman;”Data Colonialism: Rethinking Big Data's Relation to the Contemporary Subject” by Jack Linchuan Qiu;”The Future of Power in the Digital Age” by Taylor Owen and Ben Scott;”The Rise of Digital Repression: How Technology is Reshaping Power, Politics, and Resistance”, Steven Feldstein, 2021. ↩︎

  14. OpenForum Europe 對於 Open Tech Community 發表了一份關於開放程式碼(OSS)影響的研究報告。幾年前,歐盟對資料嚴格控制的恐懼導致缺乏競爭和創新,同時也增加了市場的風險。現在我們可以看到對 OSS 的更多投資。這也得益於許多東歐國家的創新步伐,如果民主政府不能維持針對資訊技術的投資,來保持數位公共性之於社會、人們與公共部門之間的關聯,這將在未來造成巨大損失,包括民主多元化。在烏克蘭與俄羅斯的戰爭中,我們就看到了數位技術與 OSS 的重要性。[編輯:補充解釋烏俄戰爭裡哪裡看到 OSS 的重要性?針對一般讀者解釋] ↩︎

  15. 參見:https://news.gallup.com/poll/329666/views-big-tech-worsen-public-wants-regulation.aspx;https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_21_4645;https://deliverypdf.ssrn.com/delivery.php?ID=378070074070096106120096075093127076009075022081036087078089015067078006091125065007021011006001039100019103096003108083114089116049039081035024111121091071093107025069011095094068091120007107065101126071008081003028090028030076083084111115121117089072&EXT=pdf&INDEX=TRUE ↩︎

  16. 參考資料:”The Innovation Illusion: How So Little is Created by So Many Working So Hard” by Fredrik Erixon and Bjorn Weigel (2016); ”The Rise and Fall of American Growth: The U.S. Standard of Living since the Civil War” by Robert J. Gordon (2016); ”The Future of Employment: How Susceptible Are Jobs to Computerisation?” by Carl Benedikt Frey and Michael A. Osborne (2013); 艾瑞克.布林優夫森、安德魯.麥克費(Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee),《第二個機器時代:輝煌技術時代的工作,進步和繁榮》(The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies),天下文化,2014; ”Innovation and Its Enemies: Why People Resist New Technologies” by Calestous Juma (2016); ”The Limits of the Market: The Pendulum between Government and Market” by Paul de Grauwe and Anna Asbury (2014) 參考 1:https://data.oecd.org/rd/gross-domestic-spending-on-r-d.htm, 參考 2:https://www.oecd.org/sti/msti-highlights-march-2022.pdf 參考 3:https://ec.europa.eu/eurostat/statistics-explained/index.php?title=R%26D_expenditure&oldid=59030 ↩︎

  17. 即使是具公共性的開放程式碼也主要由私部門投資,儘管近年美國政府通過推出 code.gov 做出了一些努力來支持該部門。 ↩︎

  18. Altman interview with Ezra Klein……(可擴充性資訊 e.g. UN)。 ↩︎

  19. ‘Made in China 2025: The Industrial Plan that China Doesn't Want to Talk About’ by Usha C. V. Haley and George T. Haley (2018); ”China's Economic Transformation: Lessons, Impact, and the Path Forward” edited by Zhiwu Chen and Chun Chang (2021); ”Innovation in China: Challenging the Global Science and Technology System” edited by Cong Cao (2018); 強納生.希爾曼(Jonathan E. Hillman),《中國網路圈套:數位絲路如天羅地網控制全球未來,美國華府智庫專家的關鍵報告》(The Digital Silk Road: China's Information Capitalism and Its Geopolitical Implications Winston Ma),商業周刊,2022; ”The State, Business and Education: Public-Private Partnerships Revisited” edited by Anthony Welch and Xiaobing Wang (2020) ↩︎

  20. 以下是一些參考引用,可擴充更多可用資訊:"Digital Disconnect: How Capitalism is Turning the Internet Against Democracy" by Robert W. McChesney (2013); "The Internet Trap: How the Digital Economy Builds Monopolies and Undermines Democracy" by Matthew Hindman (2018) ; "The Hacked World Order: How Nations Fight, Trade, Maneuver, and Manipulate in the Digital Age" by Adam Segal (2016); "Information Wars: How We Lost the Global Battle Against Disinformation and What We Can Do About It" by Richard Stengel (2019);《注意力商人:他們如何操弄人心?揭密媒體、廣告、群眾的角力戰》(The Attention Merchants: The Epic Scramble to Get Inside Our Heads),吳修銘(Tim Wu),天下雜誌,2018 ↩︎

  21. 中国「國民經濟和社會發展第十四個五年規劃」(Chinese 14th 5-Year-Plan for National Informatization):https://digichina.stanford.edu/work/translation-14th-five-year-plan-for-national-informatization-dec-2021/ ↩︎

  22. 引用此處 HERE。 ↩︎

  23. 路透社(Reuters):〈臉部辨識控制:俄羅斯警察對抗議者採取數位化手段〉(Face control: Russian police go digital against protesters),請參閱:https://www.reuters.com/article/us-rus-politics-navalny-tech-idUSKBN2AB1U2。另請參閱:https://www.rferl.org/a/Russia-dissent-cctv-detentions-days-later-strategy/31227889.html ↩︎

  24. 人權觀察(Human Rights Watch):「俄羅斯利用臉部辨識來追捕逃兵」,請參閱:https://www.hrw.org/news/2022/10/26/russia-uses-facial-recognition-hunt-down-draft-evaders ↩︎

  25. "The Future of Another Timeline" by Annalee Newitz (2019); "Walkaway" by Cory Doctorow (2017); "Infomocracy" by Malka Older (2016); "The Power" by Naomi Alderman (2016); "The Three-Body Problem" by Cixin Liu (2008); "The Windup Girl" by Paolo Bacigalupi (2009);"The Diamond Age" by Neal Stephenson (1995); "The Peripheral" by William Gibson (2014); "Snow Crash" by Neal Stephenson (1992) ↩︎

  26. "The Technological Society" by Jacques Ellul (1964). "The Social Shaping of Technology" by Donald A. MacKenzie and Judy Wajcman (2018); "The Cybernetic Brain: Sketches of Another Future" by Andrew Pickering (2010); "The Social Construction of Technological Systems: New Directions in the Sociology and History of Technology" by Wiebe E. Bijker, Thomas P. Hughes, and Trevor Pinch (2012); "The Philosophy of Science and Technology Studies" by Steve Fuller (2006); "Technics and Civilization" by Lewis Mumford (2010) ↩︎

  27. 戴倫.艾塞默魯、賽門.強森,《權力與進步:科技變革與共享繁榮之間的千年辯證》(Power and Progress: Our Thousand-Year Struggle Over Technology and Prosperity),天下文化,2023 ↩︎

  28. 根據研究與諮詢公司 Gartner 的報告指出,全球政府對 AI 的支出預計在 2021 年達到 370 億美元,比上一年增長 22.4%。中国在 AI 投資方面領先全球:2017 年中国企業在 AI 方面的投資為 250 億美元,而美國僅為 97 億美元。2021 年,美國參議院通過了一項 2500 億美元的法案,其中包括 520 億美元用於半導體研究和開發,這有望提升美國的 AI 能力。此外,歐盟同年宣布將投資 83 億歐元用於 AI、資安和超級電腦,作為在數位十年計畫(Digital Decade plan)的一部分。2021 年,日本央行開始進行中央銀行數位貨幣(CBDC)的實驗,中国央行則在幾個城市開始了數位人民幣的試用計畫。 ↩︎

  29. “Computers and Government” by J. C. R. Licklider. ↩︎

  30. Acemoglu and Restrepo, 2019, Journal of Economic Perspectives. 請注意,這些研究中的「黃金時代」至「數位化停滯期」的準確分界點可能不盡相同,但它始終是在 1970 或 1980 年代的某個時間段。 ↩︎

  31. 格倫.韋爾、艾瑞克.波斯納(E. Glen Weyl,Eric A. Posner),《激進市場:戰勝不平等、經濟停滯與政治動盪的全新市場設計》(Radical Markets: Uprooting Capitalism and Democracy for a Just Society),八旗文化,2020。 ↩︎

  32. "The Great Reversal: How America Gave Up on Free Markets" by Thomas Philippon (2019);強納森.坦伯、丹妮絲.赫恩(Jonathan Tepper, Denise Hearn),《競爭之死:高度壟斷的資本主義,是延誤創新、壓低工資、拉大貧富差距的元凶》(The Myth of Capitalism: Monopolies and the death of Competition),商周出版,2020。 ↩︎

  33. 資料來源:Cambridge Center for the Future of Democracy。 ↩︎

  34. 據 2021 年愛德曼全球信任度調查,全球只有 57% 的受訪者相信科技是可靠的資訊來源。這相較前一年的調查下降了 4 個百分點。PEW 研究中心 2020 年的調查發現,72% 的美國人認為社交平台對人們看到的新聞擁有過多的權力和影響力。此外,51% 的受訪者表示,它們非常或稍微擔憂科技在政治兩極化中的角色。牛津大學 AI 治理中心(The Center for the Governance of AI at the University of Oxford)於 2019 年的調查發現,只有 33% 的美國人認為科技公司值得信賴。市調公司益普索莫里(Ipsos MORI)於 2020 年對九個國家的 9000 人進行了一項調查,只有 30% 的受訪者表示相信社交平台會負責任地處理他們的資料數據。這些數據表明,人們對於科技在社會中的角色以及對民主的影響抱持日益增加的懷疑和關切態度。 (1)PEW 研究中心於 2022 年 12 月 6 日進行的調查涉及 19 個國家。許多國家認為社交平台對民主大多有益,但美國是個明顯的例外。 PEW 研究中心的調查顯示,普通公民認為社群媒體在政治生活中既有建設性,也有破壞性的部分,整體而言,大多數人認為它實際上對民主產生了積極的影響。在接受調查的國家中,有 57% 的人認為社群媒體對他們的民主制度更有益,有 35% 的人認為它對民主有害。然而,不同國家在這個問題上存在顯著的跨國差異,而美國則是個明顯的例外:只有 34% 的美國成年人認為社交平台對民主有益,有 64% 的人認為它對民主產生了不好的影響。實際上,美國在許多方面都是例外,有更多的美國人認為社交平台造成了分裂。 (2)澳洲私隱專員公署(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)於 2020 年在澳洲的調查顯示,許多受訪的消費者(58%)承認,他們不了解企業如何處理他們收集的資料,49% 的人因為缺乏知識或時間以及涉及的過程的複雜性而無法保護自己的資料。(OAIC, 2020) (3)世界衛生組織(WTO)於 2022 年 9 月 1 日的一項系統性回顧解釋說:「Twitter、Facebook、YouTube 和 Instagram 在迅速和廣泛傳播資訊有著至關重要的作用。」社交平台上錯誤訊息的影響包括「對科學知識的錯誤解讀增加、意見極化、恐慌或對醫療保健的減少」。 (4)根據 PEW 研究中心的研究,這是數位時代的民主擔憂。 ↩︎

  35. 參考資料:https://news.gallup.com/poll/1597/confidence-institutions.aspx ↩︎

  36. 參考資料:https://www.un.org/development/desa/dspd/2021/07/trust-public-institutions / and Kolczynska, Bürkner, Kennedy and Vehtari ↩︎