從城市邊角到資料模型的溫柔對話
路，不總是筆直；但願每一條延伸出去的，都是彼此靠近的路。
科技真的能消除貧窮嗎？
聯合國永續發展目標（SDGs）的第一項開宗明義地寫著：「No Poverty — 在2030年前消除一切形式的貧窮。」但當 AI 技術飛速進展，我們是否也同步思考：那些原本就處於社會邊緣的人，會不會反而被這場科技浪潮推得更遠？
2025 年 3 月，《Nature》發表了一篇題為〈Combine AI with citizen science to fight poverty〉的文章，呼籲我們將人工智慧與來自人群的資料參與結合，才能真正理解貧困、改善現狀。文章指出，AI 必須接觸到更在地、更貼近生活的資料，才能避免將最需要幫助的人排除在進步之外。
科技與人之間，是否能有一條平等的路？
AI 的強項是從大量資料中發現模式，但那些最需要幫助的群體，往往不在資料中。這些資料缺口，不只是資訊不對稱，更可能加劇原本已存在的不平等。
在非洲，聯合國 Global Pulse 將手機訊號與社區回報結合，用 AI 預測糧食短缺區域；在印度，Wadhwani AI 與 Google 合作，協助農民以手機拍攝棉花害蟲照片，AI 協助預測病蟲害範圍與處理時機。這些做法的關鍵，不只是「技術導入」，而是讓生活的經驗成為資料的一部分，讓人群的聲音能進入系統設計的邏輯之中。
來自人群的觀察，能為科技帶來什麼？
在國際討論中，這種由群體參與資料蒐集與觀察的模式，常被稱為 citizen science。我更傾向理解它為：生活參與的資料貢獻，而非高舉名詞的概念建構。
這些來自生活現場的資料，或許無法立刻轉化為結構化的數據，也不符合傳統科學的格式要求，但它們帶著真實的脈動與細節，能補足 AI 模型中的盲點與偏誤。當資料來自更廣泛、更貼地的參與，科技才能真正靠近人的生活，而不是僅僅服務於擁有技術門票的少數人。
我的城市記憶：那一位老太太與一排棚子
我始終記得某年寒冬，在台北高鐵站外，看見一位老太太遊民，穿著單薄的衣物，在風中瑟瑟發抖。那一刻我站著，手裡拿著帽子與圍巾，卻遲疑著沒有靠近，只剩下深深的刺痛感，在心中留了下來。
我曾經因工作造訪東京新宿附近那座高聳的市政廳。當拜訪結束，走出莊嚴的大樓，經過地下道邊，看見一排排搭建的臨時棚子。那不是我想像中的城市景象。那時的我，還未能看懂城市邊角的重量，如今回想，才明白那些畫面早已悄悄留在心底。
我知道，遊民會成為遊民的原因非常複雜，無法簡化。但我始終相信：如果科技要成為改變的力量，它就必須從這些邊角之處開始傾聽。
不是誰拯救誰，而是一起看見
我們需要的不是把 AI 當作救世主，而是讓它成為人與人之間理解的媒介。若生活的參與能夠進入資料模型、如果街頭的觀察能成為預測的一部分，AI 才有機會真正「看見人」。
不是誰在救誰，而是一起重新定義科技的可能與角色。
當資料不是冷冰冰地蒐集，而是出自願意、信任與共同關懷；當參與不再只是輸入，而是一種回應、連結與再現，那麼科技就不再遙不可及，而是有人味、有溫度的對話。
從貧窮出發，走向夥伴關係的可能
消除貧窮從來不是一個人的責任，也不是一種技術的奇蹟。它需要許多人的理解與協作，需要人與人之間的連結，更需要從現場出發的觀察與資料。
聯合國永續發展目標第17項提醒我們：「Partnerships for the Goals — 實現目標，需要夥伴關係彼此合作。」
也許我們需要的，不是更多先進的 AI，而是願意傾聽、尊重經驗、靠近生活的 AI。
城市的一角，也能有光透進來的瞬間。願科技所照亮的，不只是一種未來，也是一個人。
後記：我們讀書會的一角
本文的靈感來自一位長輩近期的知識筆記分享，其中提及了《Nature》於 2025 年 3 月發表的〈Combine AI with citizen science to fight poverty〉一文。像這樣的閱讀對話，總會讓我想起那種無聲卻充滿思想連結的讀書會時光。謝謝他持續的分享，也讓這篇文章得以誕生。
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