關於 警察法規怎麼讀ptt ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

請問臉書大神，我要怎麼教？

「S」是什麼？
「未了」是「未遂」嗎？
「奧國國賠法…奧國是哪一國」？

其實我很想回答說，S穿在超人身上，未了是指餘情未了。

即使不是本科系的人，上了第一節刑法課就會知道罪責的代號是什麼，版書配合上課內容，也寫得很清楚。每個段落結尾的實例題操作，光是聽就毫無懸念知道那是什麼。

這個學生問「S」是什麼的時候，我刑總已經上到一半了。

課本上明明寫「未了未遂」，硬要拆開來問「未了」等於「未遂」？

在講了警方刑求的案例不會改當125，只有可能是127。他卻一直質問刑法125的主體為何不包括警察？警察明明就常偷偷刑求取供？

割下他人一隻耳朵，講了是第10條第4項第6款重傷害結果，因為還聽得到，聽能沒有喪失，所以不是第2款。他也來質問，明明跟第2款比較貼近，為何不是第2款？

之前還會回答他，但我最近可能是因為還沒打到疫苗（一個被遺棄的老人概念），覺得生命有限，不再中二，不想再浪費自己有限生命。

前幾天被半夜傳訊息問行政法很不爽。對，沒看錯，是問行政法，一個項次標錯是會怎樣？一個明顯的口誤是怎樣？

剛剛下課得知他問了一個
奧國國賠法規定..「奧國是哪一國？」

這個人在Dcard跟ptt曾經一直罵。我不會去預設立場，他是怎樣的人。但從現在開始：

「你有好幾個分身帳號，但我知道你在哪。我也告訴過你，你是個說謊者，我現在也取得證據。別逼我去你機關找你。會很難看。」

#前天昨天今天都有十分鐘讀判決在YT

#已進入新年度刑法總則第14堂

上榜心得第三篇
記住這句話:「榜單並不是留給最聰明的那位，但一定是留給堅持到最後的那位」，一次不行，那就二次，二次不行，那就三次，沒有輕而易舉的幸福！

108年警察三等考試-行政警察人員 上榜心得 林鑫均
前言：
　　你我都有屬於自己想要做的事，我想要學好投資理財，一步步達到財富自由；我夢想著去遍世界的各個角落，體驗不同的風俗民情，找尋生活的意義與目標；我的理想是要組一個家，也許生個一男一女，當個好爸爸、做個好丈夫；我有好多好多想要做的事情。然而，為了這場三等考試，我的人生就好像是在打電動中卡了關，一再地在原地循環打轉，書本是看了又看，忘了再背，背了又忘，考試是報名、繳費、落榜、再報名、再繳費、再落榜。去到哪裡玩，總是不忘了背包塞一本書，不管有看沒看，總覺得能比較安心，每年也同一時間接受同事們及家人的祝福及鼓勵．但也同一時間接受落榜的事實。這樣的我何其幸運，能在這次的三等特考中，如願以償地在榜單中有一個屬於我的小小位置！警校畢業後近六年，我考了大大小小的考試，保甄、二技、研究所、三等，能考的幾乎都考了，我想說：「榜單並不是留給最聰明的那位，但一定是留給堅持到最後的那位」，一次不行，那就二次，二次不行，那就三次，沒有輕而易舉的幸福！

面對考試的心態：
　　我很喜歡保成函授犯罪預防王霏老師曾說的：「準備國家考試這件事其實跟跑步或游泳很像，這一路上你會看著很多的人，有各種樣子、各種速度、各種裝備，在過程中有時你會遇到擋路的路人甲，或者跟你同一個目標表現很驚人的老人，給你帶來壓力；又或者比你晚出發，在後面急起直追的年輕人，但不論如何，你得排除萬難得說服自己，有一天也能表現得這麼好」。記住一點，如果你自己都不相信自己，那寫出來的東西又怎麼能說服改題的閱卷老師呢？　　
　　「唯有犧牲享受，才能享受犧牲」，人生有很多時候是一個人的，或許很多感受你只能自己品嚐體會，尤其考試這件事，過程中會覺得很煩、會覺得很累，會有誘惑，看著朋友們美好的臉書及IG生活照，你會猶豫，你會懷疑自己到底在幹嘛，但你也必須不斷跟自己對話，不斷地說服自己，你一定可以辦得到。大家應該都有看過火影忍者吧！主角漩渦鳴人的目標是要當上火影(木葉忍者村的首領)，他說了一段我覺得很有意義的話，他說：「不是當上火影的人才能得到大家的認同，而是得到大家認同的人才能成為火影。」其實面對三等考試亦然，並不是考上三等考試的人才能得到大家的認同，而是得到大家認同及鼓勵的人，才會更有動力繼續去完成三等考試！考試從來不是絕對，有沒有考上三等其實都很好，時時刻刻都能保有自己的目標這個最重要，人生並不會一次定輸贏，不需要去糾結每一次的結果，過程經歷的一切才是最重要的。

各科準備方式：
　　倘若你已經毅然決然地踏上三等這條不歸路，有著即使失敗了，也不願放棄，想繼續堅持下去的信念，以下是我的準備方式給你們參考，不見得適合每一個人，但是至少可以讓你們比較有方向，少走冤枉路。
1.國文(測驗題16分、公文7分、作文40分，總分63分)
　　我其實算是有準備國文，大概是考前3個月，偶爾一篇詩經或莊子、老子、論語那種短短的古文，搭配翻譯一起看，短短的不用多，每天大概花5分鐘看看也是蠻有趣的，因為專業科目最重要，主要是把國文的語感找回來，順便抄抄名言佳句在筆記上，考試的時候就有素材可以用。國文寫作特別去看PTT國考版的建議，重點是文章篇幅要有，然後開頭首段最好要能讓閱卷老師眼睛為之一亮，若是能首尾呼應那更好，我這次作文寫了整整4面，寫到第4面最後一行，很幸運能拿到40分；公文就看青草茶部落格的公文，其實格式都對的話，就能拿到一定的分數。但我這次公文只拿7分(以往都有12分上下)，我覺得應該是這次有抄題幹給的宣導資料，雖然格式正確，也寫了整整3面到最後一行，但還是被打很低分，真是一大失策，所以切記公文題幹給的東西不能抄太多，以防改題老師認為你在抄題幹資料充當篇幅，還是盡量以自己想出來的內容為主，基本上青草茶公文的資料很完整了，大家可以參考。
2.憲法與警察專業英文(測驗題52.5分、申論題4+4分，總分60.5分)
　　我是個考了三次的考生，不得不說，每年警察特考的憲法我認為真的是偏難，相較於其他國家考試的憲法選擇題，警特的憲法真的很難，已經準備了三次，這次還是錯蠻多的，有點汗顏，警特憲法每年都蠻多釋字的，釋字真的是看了還不見得會選對，我是看105年保成的憲法函授加上106年版林強的憲法題庫書，基本上這科是所有公務員必考的一科，只要在坊間找一本你念得下去的憲法書，再加上勤練選擇考古題，相信你們大家應該都會考得比我好。
　　英文的部分一直以來是我的弱項，大學學測時只有11級分，我是看柯慶忠的執法英文字彙手冊，因為看了好幾年，裡面的單字雖然不見得會背，但是中文意思大概都知道，所以有幸這次英文選擇題只錯了4題，讓我這個科目有機會及格，英文手寫的部分，真的很建議大家作文部分背一些作文開頭或轉折語及結尾，通常寫滿個單詞120字以上，都能有不錯的分數，作文還可以靠考前準備的素材去寫，但今年手寫2題都考翻譯，翻譯真的只能靠實力，對我這種英文不好的人狐狸尾巴就露出來了，不過老師人很好還給我4+4分，記得106年考試時英文手寫只拿了1+1分，真的是上天眷顧。
3.警察學與警察勤務(測驗題38分、申論題15+20分，總分73分)
　　警察學這科要先看警察學五人合著那本，以此為核心內容，接著不得不提到保成函授紀傑老師真的算是很用心，整理的保成警察學參考書，應該已經囊括9成以上的考點了，當你看完五人合著的那本，要開始寫申論題或練習選擇題的時候，看這本準沒錯，對考試很有幫助，分數會出的來，申論重點就是每一章節的大標題小標題，都要能熟記，至於內容就盡量用自己的話寫出來，所以平常要養成寫筆記的習慣，例如：大數據警政Mega Data Policing筆記就要寫2頁、熱點警政Hot-spot policing筆記也寫2頁，每個可能考申論的內容都自己先花時間寫過，平時再複習，等到了考場就有很多素材可以寫。另外警察勤務就沒有捷徑了，那些勤務的法規請用警察知識聯網自己更新到最新，像是治安顧慮人口查訪作業規定、家戶訪查作業規定幾乎都有大修正，但是很多人還再看舊的，這就是資訊的落差，像今年申論也考了家戶訪查辦法修正的內容重點，如果你有寫過一定會有印象，分數自然也不會太差。
4.警察情境實務(測驗題36分、申論題14+11+14分，總分75分)
　　一直以來我覺得這是最關鍵的一科，很多人誤以為這科就是有讀警察法規和警察勤務就會寫了，所以就沒準備，或是花較少時間在上面，但事實上並不盡然是如此，好歹這科也是專業科目，比重也是想對較多，能多拿幾分是幾分，如果寫得好，對上榜也是不無小補，這科我是讀特考班編的情境實務二合一加上題庫書，裡面有詳盡的擬答及SOP流程，然後我把重要作業流程自己做筆記，算了一下總共自己做了36種重要的SOP流程的筆記，每一個筆記1-2頁，這樣考試的時候就可以讀完題目之後，馬上破題，知道他在考什麼作業流程，直接寫出來，這樣分數就會跟別人不一樣，至於選擇題部分就是把握好歷屆考古題，這樣就有不錯的成績了。
5.警察法規(測驗題40分、申論題17+19分，總分76分)
　　這科算是大家最熟的一科，幾乎大家也都看同一本書，程譯老師的警察法規我自己是從2013年版到2019年版都有(只少一本2.1)，幾乎快變成蒐藏品了，如果真能從第一頁認真地讀到最後一頁，這科選擇題絕對沒有太大的問題，真的要謝謝程譯老師長年用心更新最新的內容，使我們能讀到最新資料。我想分享的是申論題的準備，大致上申論題目可以分成法條題、法理題，今年的考試都是法理題，也是我比較喜歡的題型，因為平常就把重要的學說或是法學概念整理成筆記，例如：行執法VS行程法的職務協助、國家賠償法的責任說(代位責任說、過失責任說、自己責任說)類似這樣的整理方式，只要在書上看到可能出申論的考點，就把它寫下來，剛好有整理到關於警職法中架設監視器的見解，所以第二題分數有拿到，第一題則是照自己的感覺拼湊，所以如果你們能花時間平常就把重要的內容自己練習過一次，考試時，即便是沒看過或是沒整理過的題目，你們一樣也能自己推敲、涵攝拿到一定的分數，另外今年程譯老師多出了一本警察法規正題解題書，這本真的很好用，可以拿來當成工具書，幾乎囊括了大大小小警察考試的申論題，如果能和謝安的警察法規解題書，兩本一起看，就會發現其實申論題並無標準答案，論述過程也不盡相同，倘若能一題一題慢慢品嚐、拆解、再自己寫出來，相信大家一定能在申論題有不錯的成績。
6.警察政策與犯罪預防(測驗題42分、申論題24+20分，總分86分)
　　這個科目其實主要就是2本書，以章光明的警察政策、許福生的犯罪學與犯罪預防為核心，這兩本書先看熟之後，老實說這樣題目還是不一定會寫，再來看保成函授紀傑老師的警察政策，我真的覺得整理得很好，對於考試來說，非常有幫助，更準確地來說，這一本反而對考試來說，更能讓分數考出來，警察政策的內容其實不多，強烈建議把每個章節的理論都寫過一次，做成筆記，這樣反而是最快的讀書方式，而且不用擔心考到課外的，因為這科就只有一本書。犯罪預防就把許福生老師的書一頁一頁啃下來，每個章節做成筆記，每個犯罪學理論都盡量要寫過一次，例如：理性選擇理論Rational Choice Theory、社區警政Community Policing，每個理論都自己做成筆記，也是1-2頁左右，篇幅不用多，考試的時候再自己延伸，這樣你會發現，考試時，只是把自己曾經寫過的東西，再寫上去一次而已，寫久了自然心得也就出來了，三等考試真的沒有捷徑，相信我，唯有考前的嘔心瀝血，才能換來考試中的從容不迫。所以考前準備真的很重要。
7.偵查法學與犯罪偵查(測驗題40分、16+18分，總分74分)
　　這個科目可以分成三個部分，刑事訴訟法+犯罪偵查+特種刑事法令，其中以刑事訴訟法尤其重要，大概佔了這科題目中的6-7成，其實刑訴法因為是許多公務人員的共同考科，坊間也有很多書籍，我是看呂律師的刑事訴訟法再加上林朝雲的刑事訴訟法理論與實務，然後配上讀享出版社的解題書，有解題書真的差很多，其實從解題書這類產品的問世真的對準備申論題極有幫助，但重點還是要花時間練習，才能讓東西變成自己的。刑訴法這科真的浩瀚無垠，實務見解、學說永遠念不完，直到現在我也只覺得自己只窺視刑事法學的一小部分而已，所以大家加油，刑事訴訟法是對於我們警察最重要的一科，即使不考試也要加以瞭解，因為我們是第一線的執法人員。其次犯罪偵查基本上掌握犯罪偵查手冊、刑事鑑識手冊、呂明都老師書中的犯罪偵查理論及毒品、跨境犯罪就差不多了。最後真的要花時間準備特種刑事法令，例如：通訊監察保障法、組織犯罪條例、家庭暴力防治法等，都是選擇題及申論題的考點，關於這個部分我是看來勝出版的刑事法及其相關法規，裡面有詳盡的判決及實務見解，有特種刑事法令也有刑事訴訟法，又是薄薄的一本，我覺得很方便，效益也很大。

結語：
　　記得我在抄寫名言佳句時，不知道在何處看到的一句話，直到現在回頭來看還是很有感觸，分享給大家：「不論你在什麼時候開始，重要的是開始之後就不要停止；不論你在什麼時候選擇結束，重要的是結束之後就不要悔恨。」這句話送給每個屢敗屢戰的考生，也衷心希望，有一天你們也能和我一樣嚐到努力過後，看見自己的名字在榜單上，那種苦盡甘來、喜極而泣的感覺，最後，謝謝看這篇心得到最後的大家。

我想，對於人工智慧的第三次復興，正在引領我們進入第四波工業革命這件事，已經越來越沒有歧見了。不管是 AI 的研究還是投資都在持續加快的此刻，包括我在內的每一位企業經營者，都應該很想知道：未來到底會是什麼樣？我們該拿出什麼策略才能搶得先機？

前總統馬英九在 4/30 日舉辦了一場眾星雲集的經濟論壇（重振台灣競爭力會議），包括馬前總統在內，台上坐了 11 個人，另外 10 位是：鴻海董事長 郭台銘、高雄市長 韓國瑜、前新北市長 朱立倫、前新北市長 周錫瑋、媒體人陳文茜、媒體人陳鳳馨、中小企業主代表劉智源、立法委員費鴻泰、立法委員賴士葆、立法委員 許毓仁。

由於之中有多位被視為即將問鼎總統大位的人物，論壇也變得像是總統辯論。看完整場論壇以及問答的我，儘管並不太滿意，但可從眾人談話中歸納出兩個主軸：第一就是「年輕人的未來」，第二就是「 AI 人工智慧」 。而這兩個我也非常關注的議題，其實是一體兩面：人工智慧被認為是創造未來、帶來希望的契機，但由於人工智慧也被認為將讓許多工作消失，因此也是讓年輕人覺得未來黯淡的因素之一，必須立即應對。

（ 論壇影片：https://www.youtube.com/watch?v=fKygCcdiPbI ）

（ 回溯閱讀：
鄭國威專欄：在人工智慧奪走工作之前
https://tw.appledaily.com/new/realtime/20180803/1403209/ ）

這讓我想到最近有一則令我哭笑不得的消息。在 5/2 日，有一位自稱 18 歲剛入社會工作的九年級 PTT 網友Metallicat，於八卦版發文問卦，他說他在「仔細探究」之後，發現都是七年級的老人趁著台灣經濟起飛的時候，賺了錢，然後又去炒房，才讓八、九年級生現在根本沒未來。

（ [問卦] 七年級炒房讓八九年級出社會買不起房?
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1556812192.A.E77.html ）

儘管這說法之荒謬令我這個七年級生不知從何吐槽起，總覺得是故意調侃，但若轉個念，我覺得不妨先問：即將邁入中年的七年級跟年輕的八、九年級生，有哪些差異？首先我想知道，在 2019 年的此刻，台灣到底有多少七年級生、八年級生、九年級生？

透過 國發會的「人口推估查詢系統」，我很快獲得答案：民國 70 -79 年出生的「七年級生」，目前在台灣約有 348 萬人，是所有「年級」中人數最多的。而民國 80-89 年出生的「八年級生」則驟降，約有 309萬人，足足比七年級生少了將近 40 萬人。

（ 人口推估查詢系統：https://pop-proj.ndc.gov.tw/ ）

更大的差距出現在八年級跟九年級生之間。於民國 90-99 年出生的「九年級生」，他們今年最小九歲，最大十八歲，總共只有 213 萬人，比八年級生少了將近百萬人。跟七年級生比起來則是少了 135 萬人。至於我的女兒所屬的「十年級生」（2011 年後出生）當然又比九年級生更少了，不過因為目前十年級生還沒全部出現，就不納入討論了。

少子化與老齡化是鐵錚錚的現實，然而從這些數字簡單來看，七年級其實是「僧多粥少」，競爭最激烈、又始終攀不上去的一個「緩衝世代」。

（借用作家黃麗群語，請見 〈在這個時代，當一個單打獨鬥的浪人──專訪黃麗群《我與貍奴不出門》〉https://okapi.books.com.tw/article/12035 ）

此刻的我們不夠老，又不夠年輕，「厭世」、「負能量」、「鬼島」、「崩世代」、「小確幸」、「佛系」這些時代氛圍都從七年級生的「悶」跟「喪」當中孵化出來。在這樣的情況下，我們迎來了人工智慧第三波復興。

關於這波人工智慧浪潮將如何影響年輕人的未來與工作，我們可以依照樂觀跟悲觀分成兩派。樂觀派認為技術革新造成的技術性失業只是暫時的，他們認為推動第一次跟第二次工業革命的技術，如蒸汽機或是電力，都帶來了更多就業機會、讓勞工的薪資提升、整體生產力也提高了。人工智慧這波新技術革命也不例外，甚至可以讓全球人類都過上富足的生活。

( 樂觀派的意見，可參考《富足：解決人類生存難題的重大科技創新》一書。

https://www.books.com.tw/products/0010591811 )

悲觀的人則認為，人工智慧帶動的第四次工業革命就是「例外」，而且從 30 年前起至今，由資訊科技推動的第三次工業革命，就已經與過去兩次工業革命有了不同的發展。特別是在已開發國家，資訊科技帶動生產力的提升，卻沒有讓人們的薪資與就業機會同步提升，反而還下降。什麼零工經濟、斜槓青年，恐怕都只是滑落到「無用階級」之前的美化用詞。

悲觀派的意見在《被壓榨的一代：中產階級消失真相，是什麼讓我們陷入財務焦慮與生活困境？》這本書中有深入的闡述。

然而，不論你是樂觀派還是悲觀派，都得先理解當前人工智慧最主要的價值所在。我在〈人工智慧，一個自我實現的預言〉(上篇) (中篇) 中引用過《AI 經濟的策略思維》一書作者的論點，其實現在的人工智慧提供的價值就是「平價的預測」。而人工智慧帶來的改變並非如科幻電影中那樣突如其來、征服地球，而是漸漸地改變我們生活中的一點一滴，例如當 Amazon 等電商平台越來越能預測消費者的購物偏好跟節奏，就可能將「先下單再送貨」的傳統模式，轉變為「先送貨再下單」的全新模式。

（ 上篇：https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%8A-f7f344e8be0 ）

（ 中篇：https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%AD-c8b845fa5637 ）

那麼，如果從政府的角度與總統的高度出發，面對人工智慧時代該如何應對呢？如果只是鬼打牆般地說「要利用 AI」、「邁向 AI」、「結合 AI」，不禁令我懷疑是否真的對這個重大議題有足夠的理解。若我身為那場論壇上需要回答問題的 2020 總統參選人，我會仿效最近政壇流行的五字訣，提出「政府得開放、企業更負責、人民要自覺」三個進入 AI 世紀重點。

大多數人期望生活變得更好，就算不發大財，也想安穩地小確幸，人工智慧具有極大的潛能幫助我們達到這個目標，但若政府想發揮這樣的潛能，就要更加開放。

首先，政府在投資與應用人工智慧上，需要獲得外界更多且更完善的監督，切記動輒以機密來迴避，而是要主動提高透明度。如果要使用人民的資料——例如現在有很多政府其他的單位、研究者、企業都想用台灣人的健保資料-——就必須獲得批准，而且這樣的批准流程也必須是公開可檢驗的。

而且，人工智慧作為一種人類創造出的科技，肯定是有漏洞的，政府應該主動修補絕大多數的系統漏洞，不要為了入侵跟監控的目的，而破壞產品或標準規格。例如，政府的警察/司法/國安單位，可能會為了各種目的，隱藏政府掌握的自動駕駛車或是物聯網家電設備的人工智慧安全性漏洞，如果後續因此出現問題，或是被揭露，人們對整個系統的信心都會受到嚴重打擊。

再者，就是企業得更負責。在 2016 年 AlphaGo 征服圍棋之後，先進國政府都不斷加碼，例如美國白宮科技辦公室在 2016 年就推出三份與人工智慧有關的策略報告。分別為「國家人工智慧研究發展戰略計劃書」( National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan )：

https://www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf

「國家人工智慧、自動化與經濟計劃」( Artificial Intelligence, Automation, and the Economy )

https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/images/EMBARGOED%20AI%20Economy%20Report.pdf

以及「準備迎接人工智慧未來」( Preparing for the Future of Artificial Intelligence )。

https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf

中國國務院也在 2017 年 7 月發佈了《新一代人工智慧發展規劃》，定出三大策略目標，簡單來說就是期望在 2030 年，在人工智慧的理論、技術、與應用三方面都達到世界領先。英國則在 2017 年 10 月發佈了人工智慧發展報告，並在 2018 年 4 月推出《產業策略：人工智慧部門協議書》( AI sector deal ) （ https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal/ai-sector-deal ）
希望在面臨未來「人工智慧與數據經濟」、「行動未來」、「潔淨成長」以及「高齡化社會」四大挑戰下，推動英國成為人工智慧全球領先國家。

日本在 2017 年 3 月也提出了 人工智能技術戰略 （http://www.nedo.go.jp/content/100865202.pdf），目標是要建立一個跨領域的 AI 生活跟生態系，與日本原本的社會5.0 倡議結合，強調生產力，健康和行動化，特別重視要讓一般人能夠從 AI 發展中獲益。韓國政府在 2016 年人機大戰後， 立即宣布投入一兆韓元於人工智慧，2018 年又宣布新的五年計畫，將投資 2.2兆韓元，以加強在人工智能方面的研發。（舉例政策或法令），除了以上介紹到的幾個國家，加拿大、澳洲、印度、俄羅斯、法國、德國等國也都各自有類似的國家級AI策略，搭配既有的優勢，手段基本上都不脫離投資新創、人才教育、基礎建設、法規調適等項目。

（ 日本的社會 5.0 倡議
https://www.japan.go.jp/abenomics/_userdata/abenomics/pdf/society_5.0.pdf ）

各國卯起來希望自己能夠大有為地帶動本國的人工智慧產業，然而先行的企業積極投入研發跟打造應用場景，才是這一波人工智慧高潮不斷的動力。問題是，當人工智慧進入了企業運作的流程之後，可能讓企業得以規避責任，包括收集資料，侵犯隱私的責任，以及系統表現不良，造成客戶及使用者損失的責任。

「資料資本主義」主流化，代表資料超過了人力、土地、工廠、資本等等，成為最重要的經營資源。因此，當前企業傾向採取「用便利性換安全性」、「用免費換監控」等經營策略來推廣人工智慧產品，個別使用者很難抵禦。

當企業掌控的資料越多，在人工智慧，特別是深度學習的模式下，就佔據越大的優勢。資料也成為交易的貨幣跟競爭的籌碼，例如 Facebook 就藉由封鎖部分競爭公司，像是 Twitter 推出的 Vine 短視頻 App 使用他們的資料 API ，來阻止他們成長，同時也容許某些公司，像是 Netflix 跟 AirBnb 來使用 API ，藉此交換，讓 Facebook 也得以使用他們的用戶資料。擁有越多資料的公司，就能夠透過深度學習提升人工智慧的預測能力跟反應能力，讓產品更受市場青睞。

（ 延伸閱讀： Another scandal: Facebook user data reportedly at risk again
https://phys.org/news/2019-04-scandal-facebook-user-reportedly.html ）

Facebook 這種作法雖然有違反市場競爭，打壓對手之嫌，而且在我們這些用戶毫無所悉的情況下，就私相授受，也有爭議。但這早已是業界常態，專門的資料仲介商更是如雨後春筍般成立，人工智慧與資料資本主義只會逼得這些企業更加大力道競爭，不擇手段，包括更全面的監控、對隱私跟人權的迫害、以及讓系統漏洞被政府、企業、犯罪者錯誤以及惡意地剝削。

因此政府應該幫人民把關，要求企業告知使用者在使用人工智慧服務時，應該設想不同情境與影響，，包括政府單位可能會向企業索取使用者的資料、犯罪者跟駭客可能會將人工智慧系統視為目標而讓資料外洩、企業也可能會與其他單位交易使用者的資料。這些問題通常都隱藏在沒人看的服務條款或隱私聲明等頁面，並預設為同意，使用者都被迫說謊，假裝自己都看了、同意了這些複雜冗長的條款，這種現況需要被改變。歐盟從推出「一般資料保護規定」(GDPR) 到最近提出的人工智慧道德準則，都值得台灣借鏡。

延伸閱讀：
〈沒有人是局外人！史上最嚴個資法衝擊全球，帶你搞懂什麼是GDPR〉
https://www.bnext.com.tw/article/49249/gdpr-general-data-protection-regulation-eu-

〈Ethics guidelines for trustworthy AI〉
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai

最後，人民需要更自覺。消費者有時候需要跟政府聯手，強迫企業坦承他們的人工智慧系統實際蒐集到哪些資料，並要求他們用比較少的資料來做事，儲存最少的時間，降低前面提到的各種風險。最重要的是，要讓使用者擁有處理個資的權利，能夠選擇在結束使用服務之後，把資料刪除。

就像網路一樣，我們已經無法迴避人工智慧，不管是用 Google 還是 Facebook，用手機app修圖、看機器寫的新聞、還是坐自動駕駛汽車、或是接受機器醫生的診斷，我們不自覺地與人工智慧展開共同生活，某方面來說是好事，代表我們正在適應新的時代，而且還沒有出什麼問題。

但從另一方面來說，這也代表我們不太清楚哪些生活中的場景（如前面所提到的案例），已經大量或全面使用人工智慧，哪些政府機關跟企業組織已經採用人工智慧，而且使用了大量來自人民的資料來訓練機器學習。要是我們對人工智慧不了解，我們可能不知道自己的權益被侵犯，就算知道了也不知道該怎麼辦。

如果政府不夠開放、企業不夠負責、而人民缺乏自覺。就會如歷史學者與暢銷作家哈拉瑞說的，人類的天然愚蠢，藉由強大的人工智慧放大，帶來糟糕的結果。例如過度的政府監控、無止境的軍備競賽、不受控的資料壟斷、更嚴峻的社會分裂，以及由人民發起，對人工智慧的全面否定與不信任。

以上是我試著角色扮演，以一個總統參選人的身份，設想出的回答，雖然我也不是專家，但這大概是我期待聽到、及格的回答方式。

然而回到一個公民的身份，我想對有志於總統大位的政治人物說的是：你們當中或許有人是一時之間無法妥善回答，或是被迫不懂裝懂，想靠著喊人工智慧跟發大財就獲得選票，但我想我們其實都更期盼人工智慧讓人不用在馬路上因車禍死於非命、相信藉由人工智慧能解開能源危機與環境惡化的難題、讓少子化跟老齡化不再是危機而是機會，甚至讓人類再也不用從事無意義的工作。

我們都不是奇異博士，未來會是什麼樣，我們都還不知道，但一個更理想的未來，需要我們從現在開始做出許多正確的選擇。選出誰是下一任總統，只是其中之一。

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如果你是總統參選人，針對人工智慧與年輕人的未來這一題，你會怎麼回答呢？歡迎投稿給 PanX （contact@panx.asia）切磋～（也歡迎真正要參選總統的人來稿喔～）

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今天的 #鄭龜嗑什麼 暫停一天。