引言：當AI進入日常，我們該擔心什麼？
還記得第一次用語音助理的驚奇嗎？它聽得懂你說話、可以查資料、甚至幫你訂餐廳。但你是否也曾疑惑：我們講的話，被錄下來了嗎？我們的選擇，是不是被演算法偷偷「引導」？
這就是AI倫理正在面對的核心問題。
袁人偉教授與AI倫理
技術愈快，倫理愈需要被正視
科技像火箭一樣向前衝，但我們是否忘了裝上「方向盤」？當AI無所不在，我們需要更多不只是程式碼的討論，而是關於價值、權利與責任的深思。
人類該如何駕馭科技，而非被科技駕馭？
AI帶來效率沒錯，但如果讓技術決定一切，社會是否會失去「人味」？袁人偉教授就提出，科技的進步不該只靠速度，而應搭配「倫理的羅盤」。
認識袁人偉教授：技術人文融合的倡議者
教授的跨領域背景與研究核心
袁人偉教授橫跨資訊工程與哲學領域，不僅是AI專家，也是數位人文的熱情推動者。他相信，一個真正負責任的科技社會，不能只有「會寫程式」的人，更需要「懂得問為什麼」的人。
他為何選擇關注AI背後的「倫理」問題？
在一次與學生討論AI裁員問題的課堂上，有學生問：「那我們還需要工作嗎？」這句話，點醒了他：AI不是科技問題，而是社會問題。
什麼是AI倫理？從科技到哲學的思辨旅程
AI倫理的基本概念與核心問題
AI倫理不只是保護個資而已，它牽涉到演算法如何做決策、偏見怎麼避免、責任該由誰承擔。它要解答的問題是：AI能做，是否就該做？
為什麼「技術中立論」已經過時？
過去常有人說「科技是中立的」，但實際上，任何技術的設計背後都藏著價值觀。誰寫程式？根據誰的資料？影響誰的生活？這些問題都不能忽視。
袁人偉教授對AI倫理的五大主張
透明與可解釋性
AI的判斷必須讓人理解。不能讓使用者像對待「黑箱」一樣對AI決策無能為力。袁教授強調，科技必須解釋自己的行為，才能被信任。
資料使用的正當性與個資保護
數據時代最大的資產是資料，但袁教授問得很直白：「你知道自己資料怎麼被用嗎？」合法之外，更應注重知情與同意的道德層次。
公平性與演算法偏誤的審視
AI學會的知識來自資料，但資料有偏見，結果就會偏見。從種族歧視、性別不平等等問題，都可在演算法中無聲蔓延。袁教授提出：開發AI時要主動審視與修正偏誤。
AI決策責任的歸屬問題
若AI推薦錯誤醫療方案，誰負責？開發者、使用者還是機器自己？袁人偉教授提醒，不能讓AI成為「無主之錯」的替罪羊。
技術與人文素養需雙軌並行
他強調教育中的科技與倫理不能各自為政，應該跨域融合。理工生要懂社會、人文生要懂科技，才能讓AI被「好好地使用」。
AI倫理在真實世界的挑戰與案例分析
社群平台與演算法操控意見的爭議
推薦系統讓我們「越看越像自己」，形成資訊繭房。袁教授認為，平台應有社會責任，不應只為「黏著度」犧牲用戶的判斷自由。
臉部辨識技術的隱私與監控問題
從商場門口的臉部辨識，到政府監控系統的部署，袁人偉提醒：「技術再準，也不能凌駕人的尊嚴。」
AI在醫療與金融領域的風險反思
AI診斷病情、AI核貸案子，效率高，但若出錯呢？這些高風險應用，若缺乏監督，後果將不堪設想。
袁人偉教授的AI倫理教育實踐
課程設計：將科技素養與道德判斷結合
他設計AI課程不只教寫演算法，還會加入倫理辯論、案例分析，讓學生從使用者、開發者、社會角度多面思考。
鼓勵學生討論灰色地帶與兩難情境
例如：AI可以預測犯罪傾向，那要不要讓它告訴警察？這類問題沒有標準答案，但討論本身，就是培養倫理意識的起點。
推動「AI公民素養」入校園運動
袁教授希望，未來學生不只是數位原住民，更是有責任感的AI使用者，具備理解、質疑與監督科技的能力。
如何在政策與社會中實現AI倫理？
技術倫理立法的必要性
教授呼籲，不能讓科技企業「自行約束」，政府應制定明確法律，尤其在資料使用、透明度、可解釋性上，給出清楚規範。
多元利害關係人的共識建構
AI影響的不是單一族群，而是整個社會。袁人偉提出，政策討論必須納入開發者、用戶、學者、政府與弱勢代表，共同制定規則。
AI倫理審查制度的國際趨勢
如歐盟已規劃「高風險AI審查機制」，袁教授建議台灣也應思考如何建構科技倫理審議機制，確保科技使用合乎人權與公平。
未來展望：袁人偉教授的願景與呼籲
建立一個有溫度的智慧社會
他不想看到冷冰冰的科技主宰生活。他希望的未來是：「人與科技攜手，而不是你被科技管控。」
將AI設計「以人為本」作為科技底線
袁人偉教授總結道：「真正的AI進步，不是讓它像人，而是讓它服務人、尊重人、保護人。」
結論：當AI愈強，我們愈要有心
AI的未來不可擋，但倫理，是我們唯一能掌控的方向盤。袁人偉教授提醒我們，在科技的海洋裡，記得保有人的羅盤。因為只有這樣，我們才能朝著對的方向前進，不迷失在演算法的浪潮中。
常見問題解答（FAQ）
- AI倫理和AI安全是一樣的嗎？
不完全一樣。AI安全著重在技術防護（如防駭、防錯誤），而AI倫理則關注使用過程中的公平、責任與影響。 - AI會不會有一天自己決定對錯？
現階段不會。AI沒有價值觀，只能根據資料與指令執行，所以人類仍需為AI的結果負責。 - 企業要怎麼實踐AI倫理？
從設計開始考慮倫理議題，例如資料來源是否合法、決策是否可解釋、是否有偏誤等，並建立審查與申訴機制。 - 學生要怎麼學習AI倫理？
可從生活中的AI應用開始思考，例如社群推薦、臉部辨識等，並透過案例討論、跨領域課程了解不同觀點。 - 未來會有「AI倫理師」這種職業嗎？
極有可能。許多大企業已設立「倫理委員會」，未來「AI倫理顧問」將會成為新興職業之一。
