你是否曾想過在擁有千年歷史的神社簷廊下談論人工智慧的治理，會是什麼樣的景象？本次由京都大學法共同政策研究中心舉行的「2025 AI 治理夏季課程」，正是在這樣的背景下展開。來自世界各地的參與者，在有上千年歷史的八坂神社中，進行為期四天的密集課程與討論。

近三十位的與會者中有奧地利的 AI 法律師、迦納電信公司的經理、大型日商的隱私專員、加拿大駐日大使館秘書官、與來自法國的國際 NGO 參與者等。在這場為期四天的密集課程中，圍繞人工智慧在民主選舉、產業政策、法律制定與公民參與等領域的影響展開深入討論。不同場次彼此呼應，從多個角度勾勒出 AI 時代的機遇與挑戰。

公民參與與人機互動的民主新挑戰

首日的課程是三場與人工智慧相關的座談，集中在人工智慧如何影響民主運作與選舉過程，探討人類與機器人共存的倫理與法律邊界，以及公部門與私人企業如何協作促進人工智慧治理。

在第一場討論中，史丹佛大學的Nathaniel Persily 教授指出，AI 兼具促進參與與製造風險的能力，但在速度、滲透性與不透明度上更具挑戰性。他以 2024 年美國大選為例，說明 AI 生成假訊息可能引發「說謊者紅利」：對於AI 生成的假訊息的過度警示，反而會削弱公眾的判斷力。台灣人工智慧學校基金會秘書長侯怡秀則分享了 g0v 黑客松與 vTaiwan 等公民科技實踐，強調民主韌性需要完善的基礎設施、長期的價值培養，以及將 AI 納入公民教育，讓學習 AI 如同學游泳般成為公民的基本能力。

第二場有關人機互動治理的討論中，同樣來自史丹佛大學的Rob Reich 教授認為，與 AI 的互動應不同於與人類的互動，不應賦予 AI 與人類相同的道德與政治平等地位。京都大學的稻谷龍彦教授則指出，AI 技術仍有偏見，法律應在法治原則與文化多元之間取得平衡；工程學者淺田稔則提醒，機器人對人類認知系統的影響日益深刻，未來人與機器人的關係可能從工具走向「共同居住者」。這些觀點共同勾勒出 AI 在民主環境下的倫理困境與制度挑戰。

在最後一場公私協力推動 AI 政策的場次，日本 AI 安全機構（AI Safety Institute）的執行長村上明子提到標準化與明確規範是建立信任的基礎，但目前多數企業對規範細節仍感不確定，且法遵成本高昂。來自產業與政策領域的與會者強調，必須投資教育、擴展資料來源、發展開源與主權 AI，並在風險思維與創新空間之間取得平衡。

除了授課，亦有小組討論環節。

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產業政策與民主治理下的人工智慧發展

第二天的議程將焦點放在產業政策與 AI 治理的結合。AWS 的歐洲、中東與非洲區 AI 政策負責人 Sasha Rubel 以「Gauge War」與「紅旗法案」的歷史案例，說明標準化與適度監管的重要性。她指出，數位轉型的基礎在於基礎設施，但 AI 採用速度可能極快，且已出現初創與大型企業、科技原生與非科技原生、公私部門之間的「雙層 AI 經濟」。缺乏技能與監管不確定性，讓企業在投資 AI 時步伐趨緩。她呼籲以人為中心，透過教育、明確規範與跨部門合作，形成「責任—信任—採用—創新」的正向循環。

在「人工智慧與民主治理」場次中，Nathaniel Persily 分析了烏托邦、加速主義、反烏托邦、警告派與宿命論等不同治理觀點。他特別關注生成式 AI 在政治傳播中的風險，包括假訊息、偏見與民主脆弱性，並指出 AI 放大了各類行為者的能力，同時降低內容製作成本。與會者提出，應採取分級監管、廣告與貼文標示義務、偏見與準確度稽核等措施，並將關注範圍擴展至審議式民主、立法模擬與公共服務等領域。

在被列為重要文化財的八坂神社常磐殿內授課與進行討論。

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良善治理原則與人機協作的法律邊界

第三天的「AI 時代的良善治理原則」場次由牛津大學布拉瓦特尼克政府學院的 Aaron Maniam 教授分享新加坡、加拿大與丹麥的 AI 策略經驗。他提出十項原則：包含 AI 策略須整合既有的物質基礎建設、法律規範、人才培養與文化建構，並意識到既有制度與新興挑戰的交織。強調AI治理需結合整合性、人本思維、規範制度、包容性與國際協作。

在「集體主動推理與法律」場次中，稻谷龍彦教授以主動推理理論（active inference theory）將人腦比作「主動推理機器」，並引申出「延伸心智」的概念，指出法律作為共同敘事能影響人類與 AI 的集體決策模式。他也引用「捷思（heuristic theory）」指出人腦並非絕對理性，而是會出現快思（system 1）與慢想（system 2）之差異，因而導致不同的判斷結果。他也提醒文化背景作為共同敘事對於 AI 治理造成的影響，通用規範與強調文化特色之間存在取捨，全球一致性的代價可能是犧牲情境差異。

課程全員在八坂神社常磐殿前合照。

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台灣經驗與 AI 開發倫理的重要性

最後一天的議程以台灣的經驗為起點。侯怡秀秘書長在「AI for All：民主化人工智慧與台灣經驗」中指出，AI 的未來是一個可透過政策與教育塑造的設計空間。她強調普及教育與培訓、使用者友善的工具以及實作專案的重要性，並以 g0v 社群與台灣人工智慧學校的人工智慧審議為例，展示民主化 AI 治理的實踐。同時，她指出計算基礎設施昂貴、資源分配不均與公部門回應緩慢等挑戰，建議從小型專案起步，建立跨部門信任，並探索邊緣運算等非監管式解決方案來保護隱私。

在「負責任 AI 治理的前進之路」中，Rob Reich 引用 E.O. Wilson 所言「我們擁有舊石器時代的大腦、中世紀的制度與神一般的科技」，認為 AI 治理是一個設計問題而非預測問題。他回顧歷史上的監管延遲現象，包含飛機、汽車、鐵路等，證明監管的延遲並不是壞事，反而是一件好事。而目前當前正處於AI 的政策窗口期，應建立開發者行為準則，並借鑑生物醫學倫理的經驗，形塑社群的倫理規範。他強調，AI 應以增強人類能力為目標，而非取代人類，並指出專業規範、跨部門合作與公私分際在年輕 AI 社群中的重要性。

結業式。

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結論

在這四天的密集課程與深度交流後，這場旅程不再只是「尋求答案」的過程，而是一次從問題出發，最終走向「創造答案」的實踐。與會者們從不同領域帶來的觀點在討論中交織，不僅讓議題的輪廓更加清晰，也讓行動的方向逐漸成形。經過這四天的洗鍊，目標已經從被動等待解答，轉化為主動把握當下的契機——在這個關鍵時刻，共同塑造人工智慧的未來。

前往八坂神社本殿進行特別參拜。