「關懷六力」（6-Pack of Care）不僅僅是理論。在本書中，我們引用了現實世界的案例來依序闡明每一力——包括「覺察力」中那慷慨大方的女主人、具有簽署確認「負責力」的派工單，以及「回應力」所建立、掛滿退役損壞零件的工作室牆面。在本章中，我們將匯集其中幾個案例並加入新案例，以展示仁工智慧（Civic AI）如何在不同規模、文化和問題領域中，作為一個連貫的系統運作。
將我們研究的這些案例聯繫在一起的，並非共同的意識形態或技術堆疊，而是一種共同的導向：將關懷作為設計的組織原則。在系統建立之前，有人會問：_ 誰受影響？_ 在部署之前，有人會問：_ 如果出錯，誰能阻止它？_ 而在系統運作之後，有人會問：社群學到了什麼，下一位治理者可以繼承什麼？
對於技術專案來說，這些並非自然而然會產生的問題。它們需要一套不同的直覺——即我們所稱的「公民關懷」。這種方法是關係性的：它圍繞著共同問題將人們聚集在一起，而非針對個人結果進行最佳化。它是包容性的：不侷限於技術專家，無論地理位置或政治立場如何皆可參與，是「與」受影響的人民共同建構且「為」其而建。此外，它是可及的：書中描述的方法與框架皆為公開可得——不會被鎖在專利牆或學術付費牆之後，而是作為工具提供給任何人使用、改編並在在地進行治理。
本章探討了五個案例：台灣的國家級對齊大會程序、加州的野火災後重建平台、一場從選舉實驗轉型為政治運動的日本案例、針對藏語社群的語言保存計畫，以及一個橫跨四大洲平台的聯邦式兒童安全網路。這些案例共同描繪出仁工智慧在實踐中的全貌。
個案研究 1：台灣的人工智慧對齊大會
第 1 章完整講述了這個故事：447 位隨機選出的台灣公民，在 AI 輔助的意義建構（sensemaking）下進行十人一組的討論，產出了一套深偽詐騙（deepfake scam）防制政策框架。該框架達成 85% 的共識，在數月內由國會通過立法，並使深偽詐騙案件減少了 94% ——且全程未訴諸審查制度。在此，我們重新審視此案例，以展示「關懷六力」如何作為一個連貫的系統運作，而非孤立原則的集合。
從「關懷六力」的角度來看，其對應關係非常直接。「覺察力」透過廣泛的隨機抽樣運作：小公眾並非從現有的公民團體或專家名單中選出，而是來自廣大的人民，包括先前從未參與過政策討論的人。AI 意義建構工具的設計明確旨在呈現我們所謂的「罕見的共識」（uncommon ground）——並非聲量最大的共識，而是獲得跨組支持的提案。「負責力」 被內建於程序架構中：預先承諾的「參與契約」（engagement contract）意味著政府在第一位參與者抵達之前，就已經發出了它的派工單。
「勝任力」體現在 AI 助手的角色上。它們不提出解決方案，而是提供即時逐字稿，標示出摘要與原始貢獻的分歧點，並為參與者提供討論所需的資訊，而非預設他們應達成的結論。「回應力」則是結構性的：85% 的共識資料與 15% 的反對意見一同公布，確保結果可以被爭議與檢視。「團結力」並非透過由上而下的命令達成，而是透過一個需要跨黨派支持的程序——大會的設計使得任何單一派系若無真誠的說服，在數學上都無法強加其偏好於他人。而「共生力」 在大會的侷限性中得到了體現：它有特定的目的、特定的期限，並在任務完成後結束。「地神」（Kami）退位，而法律留存。
台灣的大會也證明了審議程序本質上並不緩慢。該程序從召集到立法通過僅費時數月——比大多數企業的政策週期還要快。這種速度之所以可能，是因為大會並非附加於預現政策程序上的活動，而是作為一項常設的「數位公共基礎建設」，其規則與授權早已確立。正如我們在第 9 章中所主張的，只有當審議被視為例外而非基礎時，它才會顯得緩慢。
個案研究 2：參與式加州
2025 年 1 月 7 日晚間，洛杉磯郡發生野火。幾天之內，阿爾塔迪納（Altadena）和帕利塞德（Pacific Palisades）社群面臨毀滅性的破壞，數千棟房屋被毀。災後重建的問題——不僅是如何重建，還有重建什麼、為誰重建、透過何種程序重建——是該州數十年來面臨最具政治爭議的問題之一。
州長紐森（Gavin Newsom）領導的政府啟動了參與式加州（Engaged California）平台（engaged.ca.gov），其使命宣言也是一項設計承諾：與社群共同創造重建計畫。這並非傳統「公眾諮詢」的語言，後者通常意味著針對已做出的決定蒐集回饋。這是「公民關懷」的語言：社群並非治理的受眾，而是治理的參與者。
該平台與來自阿爾塔迪納和帕利塞德的約 900 人合作——包括倖存者、社群組織者、小企業主、租戶與屋主、長期居民及新移入者。它並非根據技術專長或公民參與紀錄來篩選，而是根據其與傷害的親近程度（proximity to harm）。這正是 「覺察力」 所要求的：並非尋找口才最好的聲音，而是最受影響的聲音。
AI 意義建構工具——其架構與台灣對齊大會所使用的工具相似——協助引導者識別災後重建優先事項的交集與分歧。產出的結果並非平均值，而是地圖：這裡幾乎每個人都同意；這裡的社群意見依租賃權與收入高低而分裂；這裡是跨越這些界線並獲得支持的提案。正如我們在第 3 章中所描述的，這些「小冊子」（brochures）是可分享、可引用且可修正的。
與此同時，平台的一個平行分支吸引了超過 1,400 名州政府員工參與，他們針對野火應對與重建的政府效率提出了 2,600 多個構想。這些構想並非掉進黑洞的建議，而是轉化為實際的行政行動——改變了採購、許可和跨部門協調，直接影響了實地的重建速度。這裡的 「回應力」 是結構性的：平台的設計使得構想從提交到結果都有可追蹤的路徑，若未被採納也會公布說明。
「參與式加州」的團結面向，對於本書關於規模的論點可能最具意義。災難後的重建通常極度破碎：不同的社群有不同的損失、資源、時程，以及與治理機構之間不同的政治關係。阿爾塔迪納作為一個歷史悠久的非裔與多元種族社群，對於火災及地方政府的經驗與帕利塞德截然不同。「參與式加州」並未抹平這種差異，而是使其清晰可辨——並藉此創造了基於認可而非虛假統一的團結條件。
使「參與式加州」區別於善意的諮詢活動之處，在於其走向永久化的軌道。2025 年加州議會正在審議的一項法案提出，將該平台轉變為常設的「數位公共基礎建設」——不再僅是單一州長的倡議或取決於單一政府的承諾，而是任何未來政府面臨未來危機時都能使用的耐用制度資源。這就是 「負責力」 所要求的制度記憶：不是一次性的承諾，而是具備實效、能在領導層更迭中存續的負責程序。
如果這項立法成功，加州將實現民主理論長期嚮往卻鮮少達成的目標：建立一種常設的參與式治理能力，以人民實際生活的規模（在地、具體且具回應性）來與其對接，而非僅為了國家行政的便利。
個案研究 3：未來黨（Team Mirai）與日本的選舉仁工智慧
2024 年夏天，一位名為安野貴博（Takahiro Anno）的軟體工程師讀了《多元宇宙》（Plurality）——這本由格倫．韋爾（Glen Weyl）與唐鳳（Audrey Tang）合著關於技術與民主的書——並決定參選東京都知事。以任何傳統標準衡量，他的競選預算極低且在政治上邊緣化，但他經營競選的方式並不傳統。
安野貴博部分是以 VTuber 的身份參與競選——使用數位虛擬形象與直播內容，來接觸傳統政治競選無法觸及的受眾。更重要的是，他建立了一個程序，讓任何人都能撥打他的 AI 助手電話並針對他的政見提出改進建議。這些建議被彙整、呈現並在 YouTube 上公開發表。AI 並非在做政策決定，而是在執行「關懷六力」中所說的「廣泛聆聽」：接收來自各方的輸入，保持其易讀性，並將其作為共享的人造物而非私人資料資產歸還給社群。
安野貴博獲得了超過 2% 的選票。他雖然沒有勝選，但這次競選不僅是一場選舉實驗，它更是一個概念驗證，展示了仁工智慧在選舉政治這種傳統上抗拒民主創新的環境中所能發揮的作用。訊號雖然微弱但很真實：建立一個低成本、大規模的參與式政治平台是可能的，且無須假裝 AI 正在做它並未做出的決定。
選後，安野貴博並未回歸軟體工程領域，而是創立了「未來黨」（Team Mirai）。在隨後的選舉中，未來黨在日本眾議院贏得了 11 個席次，安野本人也成為參議院議員。該黨目前正將仁工智慧的討論帶入日本國會——不再僅僅將其視為技術政策問題，而是將其視為民主與中介工具之間關係的問題。
這裡的教訓並非仁工智慧可以贏得選舉，而是更細微的：即使是最根深蒂固且充滿象徵意義的民主制度——選票、競選、議事廳——也並非不能透過仁工智慧基礎建設來重新想像。安野的競選證明了候選人可以將真正的參與內建於政見平台中，而無須造假（將預設結果包裝成諮詢）或放棄（候選人獨自決定，參與僅是過場）。AI 是一個實現真正 「覺察力」 的工具，且其運作透明到足以讓選民評估其成效。
「未來黨」也展示了「關懷六力」中「侷限性」並非限制。安野的 AI 助手並未試圖治理日本，它只是試圖聆聽那些想為東京都知事政見做出貢獻的人。其目標的專注正是其公信力的來源。它是競選活動中的「地神」——照料特定的土地，對使用它的人民負責，並在任務結束時終結。
個案研究 4：Monlam AI 與藏語保存
並非所有的仁工智慧都運作於國家治理的規模。有些最重要的工作發生在有限的文化社群中，其利害關係關係到一種語言及其所承載的生活世界的存續。
Monlam AI 是一個由藏族電腦科學家組成的小型團隊所領導的計畫，由學者兼技術專家羅桑格西（Geshe Lobsang）主持。經過多年耐心的努力，該團隊已將數千份藏文文獻數位化——包括古典手稿、宗教文件、學術評論、口傳歷史謄本——並開發了一套 AI 工具，包括藏語與其他語言之間的即時翻譯、數位辭典，以及全球藏語社群（包括無法接觸實體檔案的流亡社群）都能使用的應用程式。
藏語正承受著巨大的壓力。其使用者地理分布零散，正式制度受限，且其文本傳統廣博，即使對許多母語使用者而言也難以全盤掌握。Monlam 開發的 AI 並非試圖取代守護這些傳統的學者與僧侶，而是試圖為他們提供與其面臨問題規模相匹配的工具。一位能在幾秒鐘內檢索一萬份文本的學者，能完成過去窮極一生也無法達成的研究。
這是 「共生力」 最清晰的表現。Monlam AI 被侷限於特定的文化需求。它並非為了滿足所有人的一切需求而建，而是為了特定的社群執行這項特定的任務，並對準確性與文化忠實度寄予極大的關懷。計畫的治理權掌握在它所服務的社群手中：工具的開發會諮詢使用者，而關於數位化內容、如何呈現歧義篇章以及優先採用哪些譯文的決定，皆由具備深厚文化權威的人士做出，而非由接受過多數語言資料訓練的外部演算法決定。
這與「榨取式 AI」形成了鮮明對比。在網路抓取資料上訓練的大型通用語言模型或許接觸過藏文文本，但它對藏族文化的呈現將是貧乏的，會受到數位易讀性的扭曲，且不受其所聲稱代表的文化社群治理。Monlam 的方法恰恰相反：深耕、具體、社群治理，且旨在保存而非榨取。
Monlam 案例中還有一個值得關注的團結面向。該計畫讓全球（印度、歐洲、北美以及已流亡數代的社群）的藏語使用者都能使用這些工具。它建立了一種分布式的文化基礎建設，不依賴於單一檔案館或機構的物理位置。用第 7 章的語言來說，當共享資源不是威脅情資而是文化記憶時，「聯邦」就是這個樣子：治理在在地、觸角及全球，且其結構旨在造福持有知識的社群，而非託管工具的平台。
Monlam 案例也直接回應了第 9 章提出的「資料即勞動」問題。Monlam 數位化的文本代表了藏族學者、僧侶與抄寫員數世紀以來的智力與精神勞動。基於這些文本建立的 AI 工具，其價值源於這些勞動。Monlam 的結構確保價值回流到社群——這並非一種慈善姿態，而是計畫治理中的結構性特徵。社群擁有工具、治理開發，並決定其用途。
個案研究 5：ROOST 與聯邦式信任與安全
兒童性虐待內容（CSAM）是網路所引發最嚴重的傷害之一，也是技術上最難解決的問題之一。其難度不僅在於技術，更在於結構。有效的偵測需要使用虐待案例進行訓練，這引發了深層的倫理與法律問題。它需要跨平台的協調，這引發了資料分享與隱私的問題。此外，它需要大規模的執行，這在歷史上意味著要麼將巨大的權力委託給少數中心化服務，要麼接受重大傷害將無法得到處理。
ROOST（Robust Open Online Safety Tools）提供了一種不同的架構。ROOST 並非將所有內容路由到中央偵測服務，而是在社群行為準則下，訓練可在包括筆記型電腦在內的標準硬體上運行的在地模型。每一件進入的內容收到的不是二元判決，而是一組「引用」（citations）——指向觸發標記的特定模式或案例的參考——這些引用可以由社群版主（moderators）進行爭議、審查與申訴。審核軌跡會記錄每一項決定。
這是將第 7 章描述的「聯邦式方法」落實於最困難問題的具體實踐。ROOST 不要求平台營運商將私人用戶內容傳送到中央服務，也不要求他們信任單一供應商對「傷害」的定義。它允許他們應用共享的安全情資，同時保留在地的執行權限——並為其版主提供工具，以便隨時間推移爭議並改進模型的判斷。
到 2025 年，ROOST 已在 Discord、Bluesky、Roblox 和 Notion 等平台正式投入使用。這些平台服務於截然不同的社群，擁有不同的社群規範與調解文化，但他們對於有效保護兒童有著共同利益，且無須犧牲絕大多數非加害者用戶的隱私。
這裡的 「團結力」 對應非常直接。ROOST 體現了第 7 章所稱的「聯邦式安全網路」：合作夥伴在其自身的文化脈絡中偵測傷害、分享威脅訊號，並保持執行權在在地，而非將其讓渡給單一核心。這種「開放堆疊」架構——開放權重（open weights）、開放審核軌跡、開放社群行為準則——意味著沒有任何單一行為者可以壟斷「傷害」的定義，或為了狹隘的商業目的而掌控工具的治理權。
這具有更廣泛的啟示。ROOST 證明了隱私與安全之間的緊張關係（通常被呈現為一種被迫的選擇：要麼中央掃描一切，要麼接受傷害無法被偵測）是一個虛假的二元對立。聯邦式架構透過重新設計系統，使兩者都能得到尊重，從而解決了這種緊張。在地處理保護了隱私；共享訊號情資保護了安全；社群治理保護了負責力。沒有任何一項價值被犧牲。
這也是 「勝任力」與「回應力」 在實踐中發揮支撐作用的案例。具爭議性的引用賦予了版主實質性的回覆權——並非向黑盒子申訴，而是對特定的、可審核的決定提出易讀的質疑。當引用被成功爭議時，結果會被記錄並更新共享模型。這裡的「損壞零件牆」不僅是一個隱喻，它更是聯邦式安全網路隨時間改進的機制，且無須任何單一平台將其調解權讓渡給外部權威。
結論：實踐背後的模式
這五個案例跨越了不同的規模——從藏族學者社群到國家立法程序；以及不同的文化：台灣、日本、美國、西藏以及全球線上平台網路。它們處理了不同的問題領域：金融詐騙、災後重建、選舉政治、文化保存與兒童安全。沒有單一技術支撐著所有案例，也沒有單一組織在協調它們。
將它們聯繫在一起的是一種模式。
每個案例都始於 「在地覺察」——並非解決一切問題的全球野心，而是由特定社群針對特定傷害提出的特定問題。台灣詢問如何在不訴諸審查的情況下保護公民免受深偽詐騙；藏族學者詢問如何使龐大的文本傳統讓散居社群也能接觸；加州野火倖存者詢問如何形塑自己的重建計畫。在每個案例中，起點都是關係——人民與影響其生活的問題之間的關係——而非尋找應用場景的技術。
每個案例都嵌入了 「共享負責力」——使驗證承諾是否被遵守、並在結果未達標時提出爭議成為可能的結構。台灣預先承諾的參與契約、參與式加州可追蹤的「構想到行動」路徑、ROOST 具爭議性的引用：這些都是同一項底層要求的不同實現方式。沒有負責力的關懷是多愁善感；沒有關懷的負責力是合規表演。「關懷六力」堅持兩者缺一不可。
每個案例都尊重 「侷限性目的」——即「地神」原則：系統治理其預定目標，除此之外別無他求。Monlam AI 守護藏語與文化，它並未試圖治理西藏政治；安野的 AI 助手聆聽知事政見建議，它並未做出政策決定；ROOST 偵測 CSAM，它並不裁決使用該工具平台的更廣泛內容政策。這種侷限性並非限制，而是每個系統可信度的來源。
每個案例都落實了 「社群治理」——即最接近問題的人對旨在解決問題的工具有權威的原則。這不僅是在桌邊占有一席之地，而是有能力撰寫自己的評估、爭議決定，並在必要時關閉系統。這就是仁工智慧與「機構式 AI」的區別，後者是「對」社群部署，而非「與」社群共同部署。
「關懷六力」並非要強加於這些情況的模板。它是一個鏡頭，透過它我們可以識別這些情況的共同點——在台灣的會議室、在西藏社群的山中寺院，以及服務數百萬兒童的平台信任與安全團隊中，看見同樣底層的關懷結構：覺察受影響的具體個人、對可驗證的承諾負責、執行有力、對失敗具回應性、在分擔治理成本方面展現團結，並在將系統自身的退位視為成功標誌方面展現共生。
這些案例也指出了該框架仍有待努力之處。每個案例都出現於具備現有公民基礎建設的背景中——功能健全的立法機關、具回應性的州長辦公室、具備制度連續性的學術社群。更嚴峻的考驗在於基礎建設較弱的環境：公民參與受到積極壓制的地方、社群被驅散或遭受迫害的地方，以及國家更可能成為傷害來源而非治理夥伴的地方。「關懷六力」命名了原則，而建立讓這些原則在更艱困的土地上發揮實效的制度，是下一代的工作。
目前，這些案例提供了一些較為謙卑但真正寶貴的東西：證明仁工智慧並非科幻小說。它已經在發生。台灣的大會、加州的平台、東京的參議員、達蘭薩拉的字典、在版主家中電腦運行的聯邦式安全網路——這些都不是等待部署的原型。它們是已經部署、在真實條件下測試過，並對真實人民產生真實影響的實踐。
未來十年將回答的問題，不是仁工智慧是否可能，而是我們是否選擇大規模地建構它——以及那些最需要它的社群，是否擁有形塑它的地位。