[AI 工作] 走出 AI 的全景監獄：為何「虛構」比「幻覺」更危險，以及我們該如何行動
Breaking Free from AI's Panopticon: Why "Confabulation" is More Dangerous Than "Hallucination," and What We Must Do About It
今天聽了人機互動（HCI）先驅、多倫多大學名譽教授 Ronald Baecker 的到校演講，感觸很深。原本只是想了解一位學術巨擘的觀點，沒想到卻像被迎面澆了一盆冷水，讓我重新思考我們這些所謂的「infomation 架構師」到底在做什麼。
當「虛構」遇上「監控」，我們的道德羅盤在哪？
我們一直以來對 AI 最大的誤解，是擔心它的「幻覺」（Hallucination）。但 Baecker 教授點出了一個更隱蔽、也更危險的概念：「虛構」（Confabulation）。
你可能會想，這兩個詞差在哪？差別可大了。
"The real danger isn't AI getting things wrong; it's AI getting things wrong so plausibly that we stop questioning it. That's the essence of confabulation."
「幻覺」是機器犯錯，像個學生在考試中寫錯答案。我們可以修正它、優化它。但「虛構」完全不同，它是 AI 在面對數據空白時，用看似最合理的謊言去填補空隙。這不是 bug，這是它運作的內在機制。
這讓我立刻聯想到演講中提及的「數位全景監獄」（Digital Panopticon）。這座監獄最可怕的地方，不是它一直在看著你，而是它在你看不見的地方，根據它窺探到的數據碎片，「虛構」出一個完整的你——你的偏好、你的弱點、你下一步的行動。
當 AI 的「虛構」能力，與 Shoshana Zuboff 所說的「監控資本主義」一拍即合，一個前所未有的權力結構就誕生了。我們不僅失去了隱私，更失去了自我定義的權利。
所以，身為 AI/UX 的從業人員，我們的天職到底是什麼？是把這座監獄打造得更舒適、更有效率，讓使用者在無知中愉快地被監控？還是為他們設計一條逃生路線？
Baecker 教授的演講給了我答案。他提出的七項行動方針，與其說是給學生的建議，不如說是一套給我們所有人的職業道德判斷指南。
七項行動方針：從獄卒到革命者的轉變
一、你的職業選擇，決定了你是在建牆，還是在挖地道
Baecker 教授提醒我們，除了追逐科技巨頭的高薪，我們還可以選擇為數位可及性、環境科技、或是為南半球的發展貢獻心力。這不是清高的說教，這是一個務實的選擇題：你的才華，是要用來加固圍牆，還是用來鑿開一個缺口？
二、預設你的作品會被濫用，並為「好人」留下後門
他稱之為「預期性設計」（Anticipatory Design）。不要再天真地相信「科技中立」。
"Stop designing for the ideal user. Assume your system will be misused by bad actors from day one, and design defenses for the good users. That's Anticipatory Design."
從一開始就假設你的作品會被惡用，並在設計中埋入防禦機制。這不是空泛的道德呼籲，而是具體的設計紀律。例如，AIPET 框架中的核心原則——提供強大的可恢復性 (Recoverability)，確保使用者永遠有一個「重置按鈕」；以及將隱私選項設計為情境內授權 (Just-in-time Permission)，而非深埋於設定中。這就像在設計一把鎖的同時，也要想好只有對的人才能拿到鑰匙。我們要將「價值敏感設計」（Value-Sensitive Design）融入系統核心，讓公平、透明成為產品的基因。
三、你總有一天要回答：「我是誰？我為誰工作？」
職涯中總會遇到那種讓你徹夜難眠的專案。Baecker 教授鼓勵我們發聲，甚至在必要時成為「良心反對者」（Conscientious Objector）或「吹哨人」（Whistleblower）。這聽起來很極端，但這個問題無法迴避。當你的工作成果與你的良知背道而馳時，你選擇忠於薪水，還是忠於自己？
四、我們的職責是翻譯，不是說教
我們掌握了複雜的技術語言，但多數人沒有。Baecker 教授呼籲我們放下「極客行話」（geek speak），成為知識的「翻譯者」。向家人、朋友、甚至立法者解釋 AI 到底是什麼、風險在哪。知識的落差，就是權力的落差。弭平這個落差，是我們的責任。
五、別幻想自己是孤膽英雄，革命需要盟友
一個人的力量微不足道。Baecker 教授建議我們與大學實驗室、智庫、公民社會組織結盟。透過消費選擇、公民參與、專業合作，形成一股集體的力量。想拆掉一座監獄，你需要一支軍隊，而不只是一個良心發現的獄卒。
六、我們需要執照，不只是為了負責，更是為了設立底線
這是 Baecker 教授最激進，也是我認為最重要的觀點。醫師、律師、工程師都需要執照，為什麼掌握著塑造社會能力的我們不用？
"We are building the infrastructure of society. If a civil engineer's bridge collapses, they are held accountable. When our software collapses lives, why shouldn't we be?"
建立電腦科學家的認證與執照制度，不是為了增加門檻，而是為了設立一個專業的道德底線。當你的軟體致人於死地時（就像波音 737 MAX 那樣），你必須為此負責。
這也正是 Baecker 教授提到，近期有人開始倡議為軟體工程師建立「希波克拉底誓詞」(Hippocratic Oath) 的原因。我認為，這份誓詞更應該是每個 AI/UX 工作者的內心獨白。它提醒我們，法律責任只是底線，我們的專業自覺應該追求更高的標準。這份誓詞的核心，就是「不造成傷害」(Do No Harm)——這不僅是指不寫出會導致飛機墜毀的程式碼，更是指從根本上拒絕設計那些會剝奪用戶自主權、將他們困在數位全景監獄裡的系統。而像 AIPET 這樣的實踐框架，正是將此誓詞轉化為介面與程式碼的具體藍圖。
七、如果規則是混蛋制定的，那就去成為制定規則的人
科技的發展遠快於法律。與其抱怨立法者不懂科技，不如自己進場。Baecker 教授鼓勵更多懂技術的人才進入政府，甚至競選公職。如果你不喜歡牌桌上的規則，那就努力成為發牌的人。
問答環節 (Q&A)
問：關於「可解釋性」(Explainability)。提問者質疑，將「可解釋性」作為 AI 倫理的支柱，其背後的驅動力可能只是為了規避法律責任，而非真正追求知識。我們真的能要求人類去理解神經網路這個「黑盒子」嗎？
答 (Baecker 教授)：可解釋性至關重要，尤其是在法律、醫療等關鍵決策領域。你可以質疑人類法官或醫師的判斷，並要求他們解釋原因；對於 AI，我們也必須擁有同樣的權利。雖然目前的神經網路技術讓我們很難做到這一點，但這是 AI 要達到倫理標準的必要條件。我堅持這個立場。
問：演講主題似乎很「歐威爾式」(Orwellian)，但我們是否也該考慮「赫胥黎式」(Huxleyan) 的面向？也就是說，我們是否正「娛樂至死」，心甘情願地成為了監控的共犯？設計能如何應對這種「自找的」問題？
答 (Baecker 教授)：非常好的問題。是的，我們確實是共犯，我們對科技上了癮。我們無法回到過去，所以挑戰在於如何盡力減少不公、不義與不可靠。好消息是，你們的職涯有很多選擇，不必非得去 Google 或 Apple 的「工廠」當另一名工程師，有很多致力於解決這些問題的公司能提供有意義且收入豐厚的職位。在設計層面，我們可以建立防護機制，例如防止青少年在使用 AI 聊天機器人後，因缺乏情感支持而走上絕路。我們可以選擇成為解決方案的一部分，而不是問題的一部分。
問：您沒有深入談到 AI 的「環境影響」，例如訓練模型的巨大能耗。這讓我感到焦慮且無力，您有什麼看法？
答 (Baecker 教授)：你完全正確，這是一個巨大的問題。我個人（即便快 83 歲了）也剛開始一個新研究，希望能透過極端天氣的數據視覺化來驅動人們的行為改變。我沒有現成的答案，但我最近有個想法：如果我們把用來訓練一個「AI 老師」的錢，拿去培訓「人類老師」，對環境的耗損會小得多，效果或許還更好。承認問題的存在，是解決問題的第一步。這是我們整個領域需要共同面對的挑戰。
最終的解方：在建造者的心中植入倫理的種子
個人的行動很重要，但如果整個教育體系都在源源不絕地培養下一代的「監獄建造師」，我們該怎麼辦？
這就是為什麼 Baecker 教授如此推崇哈佛大學的「嵌入式倫理」（Embedded Ethics）計畫。
這個計畫的革命性在於，它把倫理思辨嵌入到每一門電腦科學的核心課程中。它在告訴未來的工程師：倫理問題，就是技術問題。資料偏見不只是社會學議題，它是機器學習的數學議題；隱私保護不只是法律議題，它是資料庫架構的設計議題。如果說「嵌入式倫理」是從教育端植入道德的種子，那麼像 AIPET 這樣的設計框架，正是在業界讓這顆種子開花結果的土壤。它將倫理思辨轉化為產品開發的具體支柱與實踐指南。
這才是從根源上解決問題的辦法。我們需要的不是更多呼籲向善的外部規範，而是從一開始就讓建造者質疑：「我們真的應該建造這座監獄嗎？」
Baecker 教授給了我們路線圖，哈佛給了我們教育範本。現在，球在我們腳下。
在你的下一個專案，下一次會議，下一次面試，你是選擇為這座數位全景監獄再添一塊磚，還是遞出一把錘子？
附錄：深度背景與實踐框架
人物 (People)
Jonathan Grudin (強納森·格魯丁)：微軟研究院資深研究員，HCI 領域重量級人物，Baecker 教授演講中提及的合作者與朋友。
George Orwell (喬治·歐威爾)：英國作家，其反烏托邦小說《1984》被用來比喻當代數位監控的危險。
Jeremy Bentham (傑里米·邊沁)：英國哲學家，其「Panopticon」(環形監獄) 的設計被用來類比數位監控的心理效應。
Shoshana Zuboff (蕭珊娜·祖博夫)：哈佛商學院榮譽教授，提出了「監控資本主義」(Surveillance Capitalism) 的概念。
Frances Haugen (法蘭西絲·霍根)：前 Facebook 員工，2021 年的吹哨人，揭露了 Facebook 內部問題。
Edward Snowden (愛德華·史諾登)：前美國國安局 (NSA) 承包商雇員，2013 年揭露了全球監控計畫。
Batya Friedman (貝蒂亞·傅利曼)：華盛頓大學教授，「價值敏感設計」(Value-Sensitive Design) 的主要提出者。
Gene Twenge & Jonathan Haidt (珍·特溫格 & 強納森·海特)：美國社會心理學家，研究社群媒體對青少年心理健康的影響。
Barbara Grosz & Allison Simmons (芭芭拉·葛羅斯 & 艾莉森·西蒙斯)：哈佛大學教授，共同領導了「嵌入式倫理」(Embedded Ethics) 計畫。
Scarlett Johansson (史嘉蕾·喬韓森)：知名演員，其聲音被指控遭 OpenAI 模仿，引發關於生成式 AI 倫理的討論。
Gary Marcus (蓋瑞·馬庫斯)：紐約大學名譽教授，知名的 AI 評論家，對當前 AI 發展持批判態度。
機構 (Organizations)
Cambridge Analytica (劍bridge 分析)：已倒閉的英國政治諮詢公司，涉及濫用 Facebook 用戶數據影響選舉的醜聞。
Harvard Berkman Klein Center for Internet & Society (哈佛大學貝克萊恩網路與社會中心)：專注於網路空間法律、社會與政策問題的頂尖學術機構。
Wait Until 8th (等到八年級)：美國非營利組織，倡導家長延後給予孩子智慧型手機。
ACM (國際電腦協會)：全球最大的電腦科學教育與研究學會，制定專業倫理規範。
事件與概念 (Events & Concepts)
CSCW (Computer-Supported Cooperative Work / 電腦支持的協同工作)：HCI 的分支，研究如何用科技支持群體協作。
Boeing 737 MAX Crashes (波音 737 MAX 空難)：因軟體系統缺陷導致的兩起重大空難，是軟體可靠性不足造成災難的警示案例。
British Post Office Scandal (英國郵局醜聞)：因有缺陷的會計軟體，導致數百名郵局分局長被錯誤定罪的英國司法醜聞。
Embedded Ethics (嵌入式倫理)：哈佛大學的一項教育計畫，將倫理思辨直接整合進電腦科學的技術課程中。
AIPET 設計框架
AIPET 框架為要設計「代理式使用者體驗」(Agentive UX) 提供了一個將倫理與實踐結合的藍圖，確保在賦予 AI 自主性的同時，始終維護使用者的控制權與信任感。它包含五個核心支柱：
A - 代理能力 (Agency)：明確定義 AI 的能力邊界，包含它能做什麼、何時需要人類批准（觸發器），以及絕不能碰的紅線（例外）。
I - 互動模式 (Interaction)：提供從「全手動」到「全自動」的光譜式控制，讓使用者可以隨時無縫接管或放權，保有最終決定權。
P - 隱私增強 (Privacy)：將隱私控制權內建於互動流程中，在 AI 需要敏感權限時，必須在當下情境中明確請求授權（情境內授權），而非深埋於設定中。
E - 體驗連續性 (Experience)：確保 AI 擁有跨設備、跨時間的記憶，能理解任務的完整脈絡，提供連貫而非碎片化的體驗。
T - 信任建立 (Trust)：建立信任的雙支柱。可恢復性 (Recoverability) 確保使用者能隨時一鍵撤銷 AI 的操作；透明度 (Transparency) 則讓 AI 的行動計畫與推理過程清晰可見。
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關於本刊作者
Gainshin Hsiao 是 Agentic UX（代理式使用者體驗）的先驅，在人工智能與使用者體驗設計領域擁有超過 15 年的開創性實踐。他率先提出將用戶隱私保護視為 AI 產品設計的核心理念，於 2022 年創立 Privacyux Consulting Ltd. 並擔任首席顧問，積極推動隱私導向的醫療 AI 產品革新。此前，他亦擔任社交 AI 首席策略官（2022-2024），專注於設計注重隱私的情感識別系統及用戶數據自主權管理機制。
Agentic UX 理論建構與實踐
AI 隱私保護設計準則
負責任 AI 體驗設計
在 Cyphant Group 設計研究院負責人任內（2021-2023），他探索了 AI 系統隱私保護準則，為行業標準做出貢獻。更早於 2015 至 2018 年，帶領阿里巴巴集團數位營銷平台體驗設計團隊（杭州、北京、上海、廣州）、淘寶用戶研究中心並創立設計大學，從零開始負責大學的運營與發展，不僅規劃了全面的課程體系，更確立了創新設計教育理念，旨在為阿里巴巴集團培育具備前瞻視野與實戰能力的設計人才。其課程體系涵蓋使用者中心設計、使用者體驗研究、數據驅動設計、生成設計等多個面向應用。
活躍於國際設計社群，在全球分享 Agentic UX 和 AI 隱私保護的創新理念。他的工作為建立更負責任的 AI 生態系統提供了重要的理論基礎和實踐指導。
學術背景
Mcgill - Infomation study/HCI -Agentic UX, Canada
Aalto Executive MBA-策略品牌與服務設計, Singapore
台灣科技大學：資訊設計碩士- HCI, Taiwan
中原大學：商業設計學士- Media and marketing design, Taiwan