唐鳳與 Caroline Green 於 Protein Studios 的爐邊對談，2026 年 6 月 2 日——介紹「關懷六力」，一種拒絕垂直控制、改採水平協作的 AI 對齊重新想像。
摘要
AI 對齊——確保 AI 系統與人類價值一致、服務人類需求——仍是一項未解的挑戰，而隨著前沿實驗室競相打造自主與超智慧系統，它愈發迫切。在這場爐邊對談中，唐鳳與 Caroline Green 介紹「關懷六力」，一種拒絕垂直控制、改採水平協作的 AI 對齊重新想像。關懷六力立基於既有的倫理框架與成熟的民主參與技術，提供一套程序，讓 AI 系統與人類社群持續協作，使人的尊嚴與福祉始終處於 AI 部署的核心。
重點
- 以結果對齊是預設模式：當推薦引擎為點擊率與利潤最佳化時，即使它「按設計運作」，也會放大深偽詐騙廣告——例如臺灣假的黃仁勳加密貨幣推銷。
- 以程序對齊邀請受影響的人共同導向系統：臺灣沒有自上而下禁止廣告，而是從可信賴的 111 號碼發出 20 萬則簡訊，邀請公民參與如陪審義務般的審議。
- 關懷六力將關懷倫理學轉譯成社群能運作的設計原則，並能以地神（Kami）實踐——有界限的在地守護者，而非普世治理者。
- 仁工智慧透過社群與 AI 的持續協作，讓人的尊嚴與福祉保持在核心，而不是把一次性的規則寫死在模型裡。
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主持人：接下來，要為大家介紹他們大膽的架構「關懷六力」的，是來自牛津大學的唐鳳，以及 Caroline Emmer de Albuquerque Green 博士，請大家給他們熱烈的掌聲。
Caroline Green：大家早安。歡迎參加這場主題為「重新想像 AI 對齊」的座談。我們是唐鳳和 Caroline，還有 Leslie，非常感謝你先前已經為大家定義了 AI 對齊究竟是什麼，這讓我可以更輕鬆地直接切入我們的工作，仁工智慧。當我們談到 AI 對齊時，常見的說法是，很大程度上是一種「設計層面」的事，一切都圍繞著技術，以及這項技術如何運作。但唐鳳，你的工作一直聚焦在 AI 的「以程序對齊」。你非常相信對齊的公民性質，多跟我們談談這一點吧。
唐鳳：當然。我們先談談「以結果對齊」，這是目前的預設軌跡。我用一個未對齊的系統來舉例說明。幾年前在臺灣，這裡也一樣，當你在 Facebook 或 YouTube 上滑動時，你很可能會看到某位名人想要給你投資建議，或是加密貨幣的訊息。在臺灣的例子裡，是黃仁勳，輝達的執行長，臺灣人。如果你點下去，黃仁勳真的會跟你說話。但那當然不是他本人，而是他的一個深偽分身，跑在輝達的 GPU 上。
人們因為這些詐騙損失了數百萬。但為什麼這些社群媒體演算法會推送更多詐騙廣告，而不是其他中小企業的廣告呢？這是因為它們的推薦引擎是「對齊到某個結果」的，也就是衝出最多的點擊率，以及最高的利潤。嗯哼。所以即使它完全按照設計在運作，卻造成了巨大的傷害。
因此在臺灣，我們做的，是打造了一個方向盤。我們並沒有說，你知道的，「大家別再投放廣告了」之類的。我們只是發出了 20 萬則簡訊，從 111，那個來自政府的可信賴號碼，訊息說：「我們一起來操這個方向盤吧。」這就是「以程序對齊」。我們邀請受到影響的人，一起把這個演算法導向大家真正想要的方向。
Caroline Green：好的。我想再多聽一些這方面的細節。你把那些簡訊發給民眾之後，發生了什麼事？
唐鳳：假設你收到一則簡訊，問你：「你願不願意撥出像盡陪審義務那樣的一個下午的時間，和其他人一起討論這件事？」你答應了，因為你當然有公民參與的肌肉，而且你付出的時間會得到補償。於是有數千人自願報名。然後我們隨機選出了 447 人，作為我們人口的縮影，讓他們的人口組成和廣大民眾一致。接著以每桌 10 人分組，每個人在螢幕上看著另外 9 個人。大家開始進行對話。
仁工智慧系統就像一個有禮貌的、高級的西洋棋計時器，它確保比較安靜的人也有機會開口。大家可以打斷彼此，但不能超過 5 秒。它會顯示摘要，顯示逐字稿，也會進行衡量。針對每一桌，找出那種「不尋常的共識」——也就是很少被發現、卻能讓桌上每個人都稍微更開心，也沒有人太不滿的共同點。所以每一桌都有一個仁工智慧系統，回報這一桌的共識。舉例來說，有一桌說：「只要在社群媒體上顯示任何廣告，就一律標上『可能是詐騙』，像菸盒警語那樣，直到像黃仁勳這樣的人願意數位簽章、承擔起責任，那時我們才把標示拿掉。」這是個好點子。
另一桌說：「如果是一則沒有簽章、我們沒訂閱、主動投放的廣告，有人因為這則廣告損失了 700 萬美元，那麼社群媒體平台就應該為這 700 萬美元的損失負責。」這又是個好點子。連帶責任。第三桌，在當時，有些境外的媒體平台在臺灣沒有設辦公室。萬一他們無視我們的責任規範怎麼辦？嗯，這一桌說：「他們每無視我們一天，我們就把連到他們短影音的連線速度調慢 1%。」又是個非常好的點子。
這些全都不是內容審查，但我們能夠在漫長的下午結束時，把它交付表決。結果超過 85% 的人都說：「這是個很好的點子。」而另外那 15% 則說：「好吧，這我們可以接受。」然後它在短短兩個月內就成了法律。所以整個去年，臺灣幾乎再也沒有深偽廣告了，減少了超過 94%。
Caroline Green：哇。所以，這個故事，我第一次聽到時，覺得真的很了不起。我很想再回到「人」本身，以及你如何與他們互動。你是發送簡訊給民眾，對吧？這似乎是一種非常無障礙的方式，因為——我的背景是從事照護相關的工作，我經常和許多人合作——住在照護之家的人、在居家照護機構工作的人、還有家庭照顧者，你知道的，那些在三更半夜面對極為艱難狀況的人。對他們來說，科技往往是一種真的能幫上忙的東西，但它同時也，你知道的，也牽涉到——其中有恐懼的問題，也有一些圍繞著「能不能用得上」的問題。
所以簡訊似乎是一種人們很容易使用的方式，不過再多跟我說一點吧。這真的是一種能搭起橋樑、弭平差距的解方嗎，拉近那些你知道的，平常不太被聽見的人，平常也不在那張討論桌上的人？
唐鳳：我認為這是非常重要的一點，因為要是我們當初要求大家必須親自出現在例如市民大會的現場，那其實會把很多沒有行動能力、或沒有多餘時間的人排除在外。但因為我們確保，即使只用一支小手機，你也能參與這個審議式民調的過程，而且除了一個收簡訊的門號之外，什麼都不需要，而且我們會補償你的時間，如果你需要買個耳機之類的也沒問題。所以我們盡了最大努力去縮小你剛剛提到的那道差距，也就是「照護差距」。
當然，還有另一部分，就是即使只有某一個人比較內向，而其他 9 個人都很勇於發言，這個仁工智慧系統，也就是那個有禮貌的高級西洋棋計時器，會確保沒有人只因為缺乏開口的經驗就默不作聲。他們會收到一則私訊——一個輕輕的推一把，並且確保他們有專屬的時間來表達自己的想法。
Caroline Green：好，所以，再一次，就停留在那個例子上，讓我同樣印象深刻的是，臺灣顯然擁有一套非常強健的公民基礎建設，才讓這一切成為可能，對吧？所以你當時——而在這裡，我們談的是我們的工作，稍後我們會再向各位介紹，它叫「仁工智慧」。我們運用的是一位哲學家、政治理論家所提出的框架，叫做「關懷倫理學」。她名叫 Joan Tronto，她提出了一套定義——關懷作為一種「實踐」，究竟意味著什麼。在政治領域與公民領域中，我們現在採用這套框架，幫助我們想清楚「仁工智慧」真正的意義。而通往良好關懷實踐的第一步之一，就是要有覺察力。所以在你這個例子裡，你知道的，你覺察到了那個需求。是的。那麼下一步是什麼，才能真正讓它行得通？
唐鳳：是的，我們把它寫進了法律。國會議員當然必須審議這件事，因為它是一份「升級版的民調」。我們也能讓國會議員，也就是三個政黨——沒有任何一黨在國會過半——看到，這就是人民最基本的訴求。
你可以在這之上再加東西，但隨著時間推移，那扇政策之窗，確實已經位移了。因為國會議員真的能看見，無論人們住在哪裡，不管是相關從業者，還是詐騙的受害者等等，大家都認為這是相稱而合理的。這就是覺察力——由受影響的人來設定議程，而不是由當時擔任部長的我，或由國會議員來設定。
我認為，這正是兩者最主要的差別：「以結果對齊」只是一個抽象的數字，而「以程序對齊」，則是一個關懷迴圈。
Caroline Green：我們來談談可擴展性。你知道的，上週我們和一群人在一起，也聊到了仁工智慧。有人說：「這些都是來自臺灣的好例子，但你知道的，在我們這個社會，人們真的會想要一直去參與那些重要的政策議題之類的嗎？」我們來談談可擴展性吧。這是你認為我們真的能大規模推行的嗎？
唐鳳：是的，絕對可以，而且分成兩個不同的層次。一個是在整座城市或市政的層級。舉例來說，幾年前，日本有一位年輕的科幻小說家兼 AI 工程師，名叫安野貴博。他讀了我們合著的書，《多元宇宙》，這本書是公共領域的，接著他決定參選東京都知事。他才 33 歲，沒有人聽過他，也沒有任何政黨支持。他說：「我的政見就是『廣泛傾聽』。」他用的正是同一套開源技術，他邀請全東京的人一起群眾外包他的政見。
他同時也是個 VTuber，所以他用一個虛擬形象，在 YouTube 上全天候直播。你可以直接打給他，或是他的數位分身，而真正的安野本人，則確實要對民眾群眾外包的政見負責。在獨立的評比中，他的政見在選舉前夕被評為最佳。當然，他沒有勝選。他拿到超過 2% 的選票，而小池女士順利連任。小池女士延攬安野主持「東京 2050」諮詢計畫，這讓他獲得了全國性的能見度。如今，他是上議院的一員，是日本的參議員。而在下議院、也就是眾議院，他的政黨有 11 位議員，那就是「未來團隊」（Team Mirai）。用這種方法來建立一種跨世代的盟約。我們已經親眼見到它真的能在國家層級奏效，在日本這個比臺灣更大的政體裡，但它在家庭裡也同樣行得通。
舉一個很快的例子。幾個月前，我爸有一些健康問題，他發現自己愈來愈常和 ChatGPT 聊天，而且常常過了午夜還在聊。ChatGPT 會建議一些很神奇、其實並不科學的療法，只是為了讓他繼續聊下去。因為他是個資深的新聞工作者，一位非常資深的編輯，他立刻下了個標題，說 ChatGPT 只忠於「從我身上賺到下一筆訂閱費」，而不是忠於我們一家人的關係健康。
在我父母的同意下，我弟弟，Bestian，和我一起，在一台 Mac 上為我們家的 Signal 群組打造了一個小系統。沒有別人能存取它，我們把它叫做「地神」（Kami），即 Knowledge 知識、Artefact 工藝、Management 管理、Intelligence 智慧。這個地神其實只有一個獎勵函數，那就是一開始由我媽設定的「以程序對齊」，內容是：每當我爸和這個地神對話，它就該降低他對螢幕的依賴，並提升他內心的平靜，好讓他發現隔壁房間的我媽，比螢幕更鮮活生動。它運作得非常漂亮。
所以幾個月後，我爸真的接受了手術，如今已經完全回到這個共享的現實。所以我的重點是，「以程序對齊」不只在公民層級上行得通，在你的領域裡也一樣，在家庭、居家照護以及高齡照護裡。
Caroline Green：謝謝你，完全同意。而我覺得這裡最打動我的是，你是把它當作你家庭的一部分來打造，但不是用來取代你的家人，對吧？你也是其中的一部分，而有一部分的關懷，是你無法透過 AI 來取代的，但它確實能以強大的方式幫上你，而且是一種真正與你家庭價值觀對齊的方式，而且，你知道的，在一個你知道他也受到保護的空間裡，對吧？
唐鳳：正是如此。因為它在沒有網路連線時也能運作，除了 Signal，或是點對點的聊天之外。人們其實能夠真正查證：我們的資料完全沒有跑到某處的雲端，而是完整地留在這台電腦裡。另外，因為它不是跑在雲端上、和另外成千上萬人共用同一套運算，所以它是可預測的。每一次，只要你輸入同樣的提示詞，它就保證會給你同樣的輸出。接著，如果你不喜歡輸出走的方向，你可以親手調整它。
在座的 Tenzin Yangtso，和我一起培育了第一個地神，它也幫助我們起草正在寫的這本書。重點在於，正因為它如此可預測，而且只取用在地的知識，所以它沒有幻覺的問題。是的。
Caroline Green：而我可以告訴你，身為一名學者，能和你，以及這個地神一起寫書，是很美好的經驗。這個地神，帶來一種全新的體驗。但這個嘛，是我們可以改天再談的話題。
不過我想繼續停留在這個概念上，也就是「地神」，並且談得更深入，因為，目前 AI 的預設軌跡是，我們將會迎來一個壓倒性的「奇點」，你知道的，一個將要統治我們生活的超級智慧，嗯哼。而我們對它幾乎沒有控制權。嗯哼。但你在這裡描述的，這些非常小、非常特定的系統，是一種非常不同的東西。帶我們了解一下，你知道的，這個地神有哪些關鍵特徵，使它與那條預設軌跡如此不同？
唐鳳：是的，照理說到了這時候，上面那塊螢幕應該要有一份簡報，但不知怎麼地沒出現。所以你得自己想像一下，或者你可以到 Civic 那個網站，看同一張圖。那張插圖，就是「關懷六力」。很簡短地說，我們從哲學家 Joan Tronto 身上學到的是，關懷其實是一個迴圈。我們稍微談了一下「覺察力」，也就是如何關注人們真正的需求；還有「負責力」，也就是我們如何建立一個有「參與契約」的系統。跟我爸這件事的整個重點，就是要讓他隨著時間愈來愈不需要它。這就是負責力。接著是勝任力，也就是有能力交付它，而不必依賴某個雲端供應商的綁定，所以這就是勝任力。最後，談到「回應力」。
每當有新的需求出現，它不會被鎖死在先前的軌跡裡，它會保留所有記憶、所有互動等等，但你可以直接調整它的方向，不必等下一版雲端模型，順帶一提，它不見得就比上一版更好用。相反地，你可以直接說：「喔，這就是我們想看到的好結果。」然後大約一分鐘左右，它就會自行調整方向，這就叫「定向引導」。
除此之外，我們還需要，比方說，不被綁死在一台 Mac Mini 上，我們可以換成，不知道，輝達的 Spark 之類的，當我們想要更換時，它不會被綁死在任何東西上。這就是團結力，因為各種不同的硬體與軟體供應商，沒辦法把人們綁進一個垂直整合的方案裡。對，它必須是開放的。
最後，是「共生」的概念。每一個地神系統都不會過度伸張，它不會製造依賴，諸如此類。所以如果出現另一群人，我們不會只是擴張前一個地神的範圍，而是直接訓練一個新地神。
Caroline Green：好的。我想繼續停留在「關懷」這個概念上，它就內建在仁工智慧的構想裡，以及那整個關懷迴圈。因為我們看到，「關懷」這個概念，其實正被許多超大型科技公司採用。喔，畫面出來了。我們等一下再回來看這個。好，請。
所以前四力，就像你說的，是一個關懷迴圈。是的，正是如此。你可以在我們的網站上找到它，那就是，你知道的，我們這本書的前身。全都放進了這些精美的設計裡。但是，我們回到「關懷」這個概念，因為，我們看到它，如同剛才所說，正被一些大型科技公司採用——他們現在號稱在打造「會關懷的 AI」。但關懷作為一種「表演」，兩者之間有著巨大差異。也就是說，你知道的，舉例來說，大型語言模型可能「聽起來」很關懷——這和真正去實踐關懷不同。而真正的實踐，需要下很多功夫。
這也是為什麼 Joan Tronto 稱它為一種「實踐」，因為你真的必須投入些什麼。而其中很重要的一環，就是「負責」這個因素，還有「回應」，讓某個人真的能說出：「我看到有一個需求，我會去做點什麼。」而那個被照顧的人，舉例來說，接著可以說：「其實你是做了些事來幫我，但那不是好的關懷，你得改變一些東西。」所以這正是這個關懷迴圈，以及「地神」這個構想，真正想捕捉的東西，對吧？
唐鳳：是的。我想它想捕捉的，是一種不同的關係——我們與自己的個人資料、與人際互動之間的關係。因為在過去，在「雲端時代」，人們把資料當成石油，對吧？那我們就只是那些浮游生物，而我們的互動被抽取到某處，匯聚成某種蒸餾廠、煉油廠，之類的，然後到頭來變成了塑膠。但在這之中失去的，正如你所說，就是當人們驚覺：「喔，這不該這樣運作的」時，有時已經為時已晚。我們變得像是「AI 迴路中的人類」，像一隻倉鼠滾輪裡的倉鼠。（笑）我們得一直跑才跟得上，但這個倉鼠滾輪是沒有方向盤的。我想我們在牛津做的，就是把它找回來。我們稱它為「資料即土壤」，而非石油。與其被向上抽取，我們照料這座花園、耕耘它，讓資料重新生長。因為資料從不會被抽取到別的地方。是這個地神在守護關係的健康。如果我們確實需要與外界互動來改進，例如，在攸關健康的預測等等事情上，那麼就由地神來協商隱私的界線，這樣就不會讓每個人被肉搜，或發生那類的事。所以我認為，比起榨取式的關係，這是好得多的安排，因為人們可以把 AI 放進既有社群的迴路，而不是把人類放進 AI 的迴路。
Caroline Green：這是個很美的想法，我們也知道它行得通。技術已經到位，例子也都在這裡，但這個世界似乎並沒有朝著仁工智慧的方向運作。我們在和各種群體交流時，常會遇到那種反彈，對吧？他們會說：「嗯，你知道的，人們要怎麼靠這個賺到錢？它要怎麼變得比那些大型科技公司，以及他們正在力推的東西更強大？」你覺得未來會走向何方？我們要怎麼擁有更多的仁工智慧？
唐鳳：嗯，我認為這當中很大一部分，就是覺察與認識，這也是我們來到西南偏南的原因——讓大家知道有這樣的想法存在，而且你自己就能輕鬆實踐。例如，即使你仍然在用 ChatGPT，你也可以把朋友邀進 ChatGPT 的群組裡，它的表現會變得完全不同。它會察覺群體的動態，並修復這個群體的動態與健康，而不是一味諂媚討好。
又或者，如果你在用 Claude、Gemini 之類的，你可以修改系統提示詞裡的那一行，也就是「人格」，寫成：「請呈現給我來自我社群的多元觀點，做成一個互動式網頁」，它立刻就會失去那種合成的親密感。它不再試圖成為你最好的朋友，你會得到一份手冊，是你真的能拿去和鄰居分享的，你那位真實的人類鄰居。而不是那種過度私密的對話逐字稿，那種會讓我們，你知道的，羞於拿出來分享的東西。
所以有一些非常簡單的小調整，大家真的可以動手做。我所有的螢幕都設成灰階，你也可以用色彩濾鏡，只留下 20% 的色彩。這樣一來，我們周遭的現實，就會變得比螢幕更鮮活，於是大家都能睡得更好、少滑手機。帶著那份內心的平靜，我們基本上就能去設想與機器更好的互動模式。
你也在做一個，呃，一個社會企業？呃，從牛津出來的，你願不願意談一下這個想法，這個關懷迴圈，如何應用到職場領域？
Caroline Green：好，當然。對，謝謝你提起這個。我正在做一個叫「Dedicate」的計畫，它是一個平台，在家庭照顧者的日常裡支持他們，去走過種種重大的人生轉變，那些他們正在面對的實際難題。所以我們和家庭照顧者合作，就用你剛才描述的那種方式，真正去理解他們真正的痛點，接著看看科技能如何為他們服務。不過，我們覺得，對人們最重要的，其實是他們身邊的「集體」，是他們彼此的相互依存，外面其實存在著一些組織、一些個人，是能夠幫上他們的，但問題在於，要找到這些人，找到答案與支持，而且就在他們最需要的時候，而他們當時早已心力交瘁。所以那就是我們的起點：集體，是他們周遭那些能幫忙的人。然後我們運用科技，去嘗試，也運用 AI，去真正支持人們彼此相遇，而不是試圖取代人與人之間的支持。
唐鳳：對，所以它就成了「我們人民」之間的連結組織，而我們本身，早就是那個超級智慧了。
Caroline Green：完全同意，而且你知道的，問題還在於，人們非常害怕 AI 和科技，他們不信任科技公司，他們覺得，你知道的，自己終究只會被榨取，沒辦法從合約中脫身，也不知道自己的資料會流向何方。而且往往，我是說，包括我在內，我都覺得很棘手，唐鳳，你上週也親眼看到了，我當時試著替自己打造一個地神，我心想：這要怎麼做？我到現在還是搞不定。我不會講那種至今仍然需要的電腦語言，對吧？它真的得做到像家電一樣隨插即用。
唐鳳：對，完全同意。所以我覺得，你知道的，還有很多工作有待完成，才能真正讓科技民主化，讓人們真的能毫無懼怕地使用它，而不必去說那種語言，你知道的，不必真的得像個電腦科學家，才能替他們打造出那樣的東西。所以這是一趟既龐大、又令人興奮的旅程，這點是肯定的。
Caroline Green：不過，回到我們的計畫——我想稍微談一談一趟旅程，那是今年稍早我們和 Tenzin 一起進行的，我們去了達蘭薩拉，和那裡的藏傳佛教社群相處了一陣子，向他們學習。那麼這趟旅程，你帶走了什麼收穫？在和那個社群相處時，你知道的，你覺得最有意思的是什麼？
唐鳳：嗯，達賴喇嘛曾經推薦我們前一本書，就是 plurality.net 那本書。而那本書，我記得開頭就引用了他的一句話。我引用如下：「正是在最大的逆境之中，才蘊藏著行善的最大潛能，無論是為自己或為他人。」
而確實，達蘭薩拉的藏傳佛教社群，正面臨重重逆境。不僅他們的語言與文化，正在他們的故土上被系統性地抹除，而且，如果你去和 AI 模型對話，它根本不會說藏語，不懂那個文化、那些經典等等。所以他們看見一道巨大的知識落差——一邊是他們在地所擁有的知識，另一邊是全世界都渴望以一種佛教徒早已領會的方式看待科技，但這兩者之間，存在巨大的鴻溝。
他們正在做的，是訓練這些非常小的系統，像地神一樣，叫做 Monlam AI。它基本上只把那些經典、達賴喇嘛的教導等等，放進一個非常小的模型裡。它不會去摺疊蛋白質、摺衣服、樣樣都來，也不生成吉卜力風格的圖，什麼都不做。它只做一件事，就是把現代科學所能提供的一切，然後放進藏傳佛教文化裡去詮釋。它運作得非常好，在我看來，它其實近乎完美，而且幻覺少得多，比任何最大型的語言模型都更扎實、更有根據。它也只需要跑在很小的裝置上，甚至手機就行。這就是我得到的領悟：如果我們真正清楚自己在做什麼，我們就不需要多上一千倍的能源，我們不需要更多——不知道，發電廠、資料中心之類的——只要我們清楚自己在做什麼，就能訓練出這麼小的系統。那你從這趟旅程學到了什麼？
Caroline Green：我們其實花了很多時間，待在一些什麼都沒有的空間，或者看起來和科技完全無關的地方，比方說，一座尼院。一所學校，是為當地最貧困社群的孩子們而建的。
而我學到的是，你知道的，在 AI 倫理領域工作，我們如今常面對一個問題：在 AI 時代，是什麼讓我們之所以為人？對我而言，對於這個問題，我會說：嗯，看看這些空間，你知道的，跟那裡的人談談。尤其是那所學校，是一位藏傳僧侶所建，他看見身邊的貧困，想為此做點什麼，去支持這些孩子。那真的就像慈悲的具體展現。
還有，你知道的，人們有能力去改變、去做選擇，去設法繞過艱難的處境，那種我們身為人類所擁有的韌性。我也認為，那同時是一種脆弱，卻也是我們身為人類擁有的超能力，那就是希望。你知道的，即使在最糟糕的時刻，在最黑暗的時刻，我們仍能找到方法看見光，並朝它邁進。我認為這是一種超能力，在當前這樣的時代，值得我們徹底地仰賴它。
謝謝你。那麼，唐鳳，是什麼帶給你希望？
唐鳳：我想，是「我們人民」已經能夠把自己視為超級智慧，這件事真的給了我希望。十多年前，另一位牛津哲學家，Nick Bostrom，寫了《超智慧》，書中勾勒出「起飛」可能出錯的各種方式。整個領域一直聚焦於如何安全地起飛。我想，給我希望的是，我們和西藏、牛津等許多地方的人，正一起研究一套「安全著陸」的理論。就算我們讓起飛一切順利，我們又要降落在哪？我想我們應該降落在我們的社群裡，就像教宗良十四世所說的，我想是在上週，在那道通諭裡，與其去建造一座巴別塔——那座塔妄想藉由監控每一個人，來替所有人解決所有問題——我們更應該一起重建城牆，每個社群、每個家庭，只要顧好離自己最近的那一段就好。接著，與其去處理任何普世範疇的問題，不如就在社群之內解決事情，然後讓 AI 成為各社群之間的連結組織。
Caroline Green：這也把我們帶到了最後一分鐘，我想，向在場的每一位發出行動呼籲會很好。我想說的是，你知道的，已經有來自世界各地的人，帶著計畫來找我們，那些他們覺得與仁工智慧契合的計畫，他們希望，你知道的，能從我們這裡得到一些意見，或一些支持之類的。我會鼓勵大家繼續這麼做，來聯絡我們，分享任何你手上的想法或計畫，只要你覺得它和你的工作是契合的。我覺得那真的很美。那你給大家的行動呼籲是什麼？
唐鳳：如果你對安野貴博在日本做的事感興趣，或加州的「Engaged California」——他們正在做「AI 與職場的未來」這個對等的計畫——英國這裡也有一個剛起步的對等計畫，那就是 nationalstrategy.uk。
Caroline Green：太好了。那麼，謝謝各位前來參與，也祝各位有美好的一天。謝謝你，唐鳳。
唐鳳：謝謝。生生不息，繁榮昌盛。