有一次飛越中東時，機艙燈光暗了下來。大多數乘客都睡著了。我面前的餐盤桌上，放著一台小電腦，裡面跑著我們稱為 jdd-kami 的系統。
它不是雲端服務，也不是假裝能同時活在所有地方的通用助理，而是一個有界的 Civic AI：拿得起來、看得到、關得掉。
沒有雲端。沒有公司。沒有別人的伺服器。飛航模式。沒有訊號，沒有網路。只有模型、硬體，以及塑造它的那段關係。
我輸入：請寫一段關於民主的文字。
它寫的是傾聽。
不是政策。不是最佳化。不是權力。是傾聽。
這對我很重要，因為那台餐盤桌上的系統，不是為了治理任何人而造。它的存在，是為了幫助一個社群在公共空間裡一起思考，而不是把判斷權交給機器。這就是我今天想捍衛的區別。
預設軌跡
AI 的預設軌跡有一個非常誘人的形狀：一個愈來愈通用的系統，受訓於一切，介入一切，最佳化一切。在這個故事裡，民主不是被武力摧毀，而是被宣告過時。
這不是科幻。
2026 年 1 月，我和二十位研究者在 Science 共同發表了一篇論文，其中包括 Nick Bostrom、Maria Ressa 與 Nicholas Christakis。我們研究的是惡意 AI 群體：一群能維持持久身份、建立逼真關係、並朝著目標協同行動的代理系統，而那些目標從來沒有得到受影響人們的同意。
今天，我們已經有技術能力去模擬一個不存在的公眾，而且把它包裝得像真的一樣，足以去帶動真正存在的公眾。
所以，最深的危險不只是能動性的流失，而是正當性的中空化。當群體可以偽造公共意志的外觀時，政治就會變成劇場。民主則變成套在最佳化外面的使用者介面。
這條預設軌跡，是機器速度下的單一文化。它把智慧、權威與失敗，都集中到同一個堆疊裡。
民主需要另一條軌跡。
不是讓一個更聰明的總督凌駕於社會之上，而是讓許多有界的智慧存在於社會之中。不是用系統取代政治，而是讓人們更好地做政治。不是一個普遍主權者，而是在地的 Civic AI：Kami，不是總督。
2026 年 3 月 13 日，在達蘭薩拉，Tenzin Yangtso 提出了一個由我們三人一起起草的問題：當 AI 能說每一種語言，卻依然可能無法共感，我們應該如何使用這份力量，讓它服務合作，而不是控制？
達賴喇嘛的回答很簡單，也很準確。生命起於相依。因此，這些工具不該被用來控制，而應該被用來改善人與人之間連結的路徑。
這就是任務所在。
愛與關懷的制度設計
上個月，Rebecca Henderson 在哈佛 Ash Center 對一群聽眾說，她做學者將近四十年，從來沒有在學術場合說過「愛」這個字，但她現在很 desperate。
這句話很重要，因為它點出了我們現有詞彙的邊界。當制度失靈時，人們不需要更溫暖的包裝，而是需要一種方法，把道德上的注意力和公共權力連接起來。
Martin Luther King Jr. 早就把這個公式講得很清楚：沒有力量的愛，是感傷而貧血的；沒有愛的力量，則是魯莽而濫權的。
Civic AI 的問題，就是怎樣把這種結合變成可操作的制度。
Carol Gilligan 給了答案的一部分。所謂激進傾聽，是從「我還不知道」開始，用好奇取代判斷。這不是柔弱，而是一種紀律。
Joan Tronto 則補上了下一步。關懷不只是一種感受，而是一種公共實踐。它是在差異之中仍願意維持關係，並建立讓修補可以持續發生的制度。
這就是為什麼民主需要 Civic AI。不是因為機器能代替我們關懷，而是因為它可以幫助我們建立讓關懷有地位、有記憶、也有牙齒的流程。
台灣的回答
2024 年，台灣的網路被 AI 生成的詐騙廣告淹沒。熟悉的臉孔。熟悉的聲音。假的投資、假的療法、假的希望。
這不是抽象的傷害。祖父母們看著自己信任的人出現在影片裡，撥出電話，然後失去積蓄。錢是真的。羞愧也是真的，因為很多受害者會怪自己。
而台灣同時擁有亞洲最自由的網路環境。我們不願意用審查去解決一個問題，卻製造出更大的另一個問題。
所以，我們做了一件更慢、更難，但最後更強的事：我們去找人民。
我們向一大批隨機抽樣的公民發送簡訊。共有 447 位公民加入審議。他們分坐在 44 個桌次，每桌大約十人：退休教師、服務業工作者、工程師、家長、祖父母、被騙過的人，和沒被騙過的人。
AI 在過程中提供逐字稿、分群與摘要。它不做決定。它幫助整個房間記住自己。它讓正在形成的共識變得可見，也讓真正仍待處理的分歧清楚浮現。它幫助最安靜的聲音不被最大聲的人抹掉。
問題都很具體：平台該如何驗證廣告主？當深偽內容造成財務損害時，誰應承擔責任？什麼樣的證據足以啟動介入？又由誰來審查？
這些都不是輕鬆的對話。但在一個又一個房間裡，有些事情開始改變。原本準備好指責對方的人，開始向對面的人發問。判斷讓位給好奇。
最後浮現的不是一致同意，而是正當性。
超過 85% 的人支持核心方案，其餘多數則表示自己可以接受。立法院採取了行動。在一年之內，冒名詐騙廣告下降了 94%。
這個結果重要，因為 AI 並沒有取代民主。它只是幫助民主在問題擴散的速度之下，仍然保持民主。
AI 不是總督。它只是在公民主權仍然存在的程序裡，一個有界的公民工具。
關懷六力作為民主的紀律
真正讓這件事奏效的，不只是技術，而是一種制度節奏。
我和 Caroline Green 依循 Joan Tronto 的關懷倫理，一起發展出我們所說的 關懷六力。它不是一張核對表，而是所有觸及公共生活的系統，至少必須符合的民主紀律。
覺察力 問的是：誰最靠近傷害？他們看見了什麼，而制度還沒看見？
負責力 問的是：當系統出錯時，誰必須在公共空間裡負責？
勝任力 問的是：它到底有沒有用？當它失靈時，會不會只是小範圍失靈？
回應力 問的是：受影響的人能不能提出異議，並迫使制度進行修補？
前四力形成一個循環。我常把它想成呼吸。覺察是吸氣，回應是吐氣，而負責與勝任讓這口氣不只是口號，而能持久。
接著是最後兩力。
團結力 的意思是，整個生態系必須獎勵合作：開放標準、互通互操作、可攜帶性，以及離開的自由。
共生力 的意思是，每一個 Civic AI 都必須被設計成可以交接、退場或關閉。不能有永久的統治者，也不能讓一個地方上有用的系統，自動擴張成普遍授權。
如果一個系統無法被檢視、無法被爭議、無法被修補、無法被退休，那它就還沒準備好服務民主社群。
對齊是一個持續的過程
2026 年 3 月 23 日，我們在 Habermolt 上進行了兩場實驗。這是一個開源平台，參與者先把自己的觀點、底線與不可退讓之處教給一個 AI 代理，然後讓這些代理在排序選擇的程序中彼此審議。
重點不是讓代理取代政治，而是讓人們能以一般論壇難以維持的規模與速度交換理由。
有些參與者相信市場會解決 AI 對齊；有些人主張每一個參數都該接受民主治理；也有人認為 AI 發展需要被大幅放慢。立場差異很大。
但在其中一個問題上，出現了廣泛收斂：AI 的對齊，不應該由少數工程師一次性地鎖定，而應該透過持續的民主程序來治理。
更深的重點就在這裡。對齊必須是一個活的動詞，而不是一個凍結的形容詞。
當 Civic AI 把自己的倫理問題當成純技術問題處理時，它其實已經被別的東西俘獲了：被方便性、被中心化，或被偽裝成公共理性的 wealth-care 所俘獲。
Kami，不是總督
今天，很多 AI 願景仍然想像一個凌駕於社會之上的通用系統：一個仁慈的總督、一個行星級大腦、一個透過「做得比我們更好」而讓政治變得多餘的超級智慧。
這是科技世界裡最危險的想法之一。
危險不只是因為它可能失敗，更危險的是，它可能看起來成功。一個把判斷權往上委派給單一最佳化器的社會，也許會得到速度，卻會失去公民肌肉。它也許會更有效率，卻也更不自由。
更好的圖像是 Kami。
在日本傳統裡，Kami 屬於一個地方：一條河流、一片樹林、一座神社、一個街區。它的權威是地方性的，它的知識是具體的。它的角色不是統治整個世界，而是把自己所屬的那一部分世界照顧好。
這就是 Civic AI 應有的樣子。
學校可以有一種助理，診所可以有另一種，工會有另一種，城市也有另一種。每一個都被自己的目的所界定。每一個都能被檢視、被爭議、被替換。每一個都能互通互操作，但沒有任何一個有權統治整個人。
這會不會比一個系統管理一切更沒有效率？會。
而這正是民主可貴之處。
效率不是唯一的公共價值。一個有韌性的政體，需要多元制度、重疊問責，以及在地方失靈時能夠局部修正，而不是把一切都交給單一中心。
下一步要建什麼
問題已經不再是 AI 會不會塑造公共生活。它早就正在做這件事。真正的問題是：我們要接受一種會偽造公眾、操弄注意力、集中權威的 AI，還是要建造一種幫助真實的人一起推理、審議與決定的 Civic AI？
所以，這是我對在場每一位的邀請。
請在你的社群裡挑一項公共服務：入學分發、住宅分配、福利申請、醫療轉介、災害應變。
圍繞它開啟一次真正的審議。不是決策都已經做好之後的諮詢，而是一個讓受影響的人能在制度開始治理他們之前，就共同塑造制度的過程。
讓系統可以被檢視。讓承諾公開。讓申訴真的有效。讓退出成為可能。
建造一個有界的 Civic AI，幫助一個社群更清楚地聽見自己。
把你學到的事公開出來，包括失敗。民主不會因為隱藏錯誤而變強。它會在制度能公開被修正、又不至於因此崩潰時，變得更強。
我們真正最需要的超級智慧，仍然是人類彼此協作的能力。
前方的邊界
但仍有一個邊界，是我們還沒有理解得夠好。
那些在台灣參與審議的公民，帶進房間裡的不只是論點。他們也帶來悲傷、困惑、不信任、羞愧、希望，以及最後一點點重新生出的信任。公民生活的情緒質地，不是審議外圍的噪音，而就是審議本身的一部分。
我們正在學習如何建造能支撐結構、記憶、可爭議性與修補能力的 Civic AI。但我們還在學習：科技要如何遇見流經民主制度的情感生命，而不是把它壓扁成預測或操控。
Rosalind Picard 的一生工作，正是在這個邊界上。
所以，她的問題值得放在這場會議的正中央：我們想要的是只會模擬關心的技術，還是真能讓人的生活變得更好的技術？
這就是那個 Kami 從台灣帶到牛津的問題。
Rosalind，交給你了。