The Role of AI in Democratic Governance-Wendy K Tam Cho教授
記錄整理：曾祥亭（政研碩二）
母系為促進跨院系交流，特與臺大人文社會高等研究院共同籌辦的「尖端講座」系列合作，第十七場於2021年3月31日舉行。此次邀請到本校地理系訪問學者、美國伊利諾州大學香檳分校（Urbana-Champaign）政治學教授、史丹佛大學行為科學高級研究中心研究員Wendy K. Tam Cho（敖超麗）前來演講。演講以全英語進行。
近年來跨學科、跨領域勢起，不同學科之間激盪出許多新穎的創見，而Wendy Cho教授的專長橫跨了政治科學、統計學、數學、計算機科學、亞美研究（Asian American Studies）與法學領域，此次便是以跨領域的視角回應政治學科歷久的傑利蠑螈（Gerrymander）問題。
老問題，新回應
傑利蠑螈意指利用刻意的、偏頗的選區劃分來讓自身偏好的候選人當選，Wendy Cho教授分享了許多美國今日的選區劃分情形，在法律只規範了「禁止『過度』依循黨派偏見劃分選區」的模糊定義之下，美國除了歷史上的嶸螈選區外，甚至還有因形狀而被命名為「Goofy kicking Donald Duck」的選區，顯然即使這個選舉弊端已有很長的歷史，其明確的操作空間仍讓問題持續至今。而鑑於過度與否是基於法院判決，選舉爭議的焦點落在如何說服法官過度偏頗的存在，換言之，牽涉的是「證據」。
Wendy Cho教授舉了一個淺顯易懂的例子來解釋整個過程。若以蘋果代表選區劃分的所有可能性，當民主黨只購買綠蘋果，共和黨只購買紅蘋果，不只是雙方的蘋果對彼此而言「過度偏頗」，連最普遍的、紅黃色共存的蘋果也可能處於任一方的極端──因為他們自始便是偏差的。因此，在舉證是否存在「過度偏頗」時，我們首先需要蒐集有足夠代表性的蘋果來窺探事件的樣貌、建立判斷基準，隨後才能證明我們的看法是否為真，進一步型塑我們的論據。這是一個浩大的工程，而AI的技術革新提供了解決之道。透過超級電腦的運算能力與演算法的學習能力，Wendy Cho教授的團隊在運用多種演算法模擬後，發展出了目前耗時最短、準確率最高的Evolutionary Markov Chain Monte Carlo演算法，其利用AI演算選區劃分的眾多可能性，描繪選區劃分方案分布圖，闡釋個案中的選區劃分是否落在合理範圍內，至今已有協助選舉訴訟案判決的實際經驗。
科技應用帶來的新課題
除了介紹如何以AI解決傑利嶸螈的研究成果外，此次演講還透露出三個層面的意義。首先是過往未能解決的問題，在技術革新帶來的能力增長下，有了解決的可能性，而這時常仰賴於跨領域合作帶來的嶄新契機；但這也會導引至第二個層面，也就是這些技術會如何被人類使用、我們該如何規範它們的問題，好的鐵鎚可能可以用在更多工程上，但也可能用來殺人，如何妥善的將新科技應用在對的方向，是隨著跨領域合作、新科技開始被引入人文社會時，也需要一併思考的。
第三個層面則攸關人類與先進科技的互動與彼此的角色定位，不論是此次引入AI計算人力所不及的成千上萬個選區劃分方案，抑或是之前Alpha Go打敗人類棋士的事件，都引來機器取代人類的擔憂，但Wendy Cho教授以最簡單的例子闡明了各居其位的概念，那便是人類固然無法擁有機器的運算能力，機器卻也無法回答「下列哪些格子中有紅綠燈」這樣的a piece of cake。
科技已經、在未來也勢必會更深入影響我們的日常運作，但我們仍難以想像機器以數值化的運算回答the Trolley Problem（若勢必會造成死亡，火車應走會壓死一個人的路，還是會壓死五個人的路？）人類社會的運作太過複雜，機器意在增進人類的能力，卻很難完全取代人來決策。這是在分享學術上嶄新的突破之外，Wendy Cho教授從自身經驗出發，給予處於這個科技時代下的每一個人的一些期許、提醒與鼓勵。
