揭開數位面紗

前言

承擔與試煉系列座談一直是余紀忠文教基金會的挑戰。來自時報出版公司趙董事長推薦的「監控資本主義時代」上下冊，在資本主義作為全球化多年推手，哈佛社會學者祖博夫（Zuboff）出書，對當今資本主義提出挑戰，面對未公開揭露數位操控造成的不安與威脅，深刻且清楚的描繪發展趨勢，發出警訊。透過歷史追述和文化衝擊的解析，提醒大家思考未來。關鍵時機問世的新書，在新冠疫情加速「數位時代」來臨之際，舉辦「揭開數位時代 跨域知識交流」座談，為數位時代的屆臨，展開剖析與交鋒，也為數位工具化運行的現實環境，揭示數位化造成的生活衝擊和文化變遷。

三位董事，陳添枝教授、史欽泰院長、葉俊榮教授，無論就學術、從政經驗，擔負國事重任有年，皆允諾為此課題貢獻專研，邀請年青世代學者劉育成與曹家榮教授，以及資深媒體人趙政岷董事長，從變遷現象中提出觀點討論，跨世代對話，跨領域交流，投入與承擔。為了解影嚮全民切身生活之境況，與政府、民眾，加強認知、共研與準備。

余紀忠文教基金會

主持

陳添枝：

數位時代跨領域交流，是一個非常大的議題，新冠病毒疫情還沒結束，大家都已感受到新時代來臨，我特別覺得不到一年間，因為疫情關係，做很多從來沒做過的事。我一向非常抗拒網路教學、打電話叫外送、去餐廳訂位、利用網路叫計程車等。已退休快七十歲，還能做過去沒有做過的事，覺得真的很棒。數位時代看來是擋不住，讓我們過去生活方法都在改變。能過新生活非常興奮，好像小孩子又新生了。快七十歲面臨完全不熟悉的時代，能跨領域討論數位時代議題是非常棒的，今天基金會聚集政治、法律、文化、出版、社會、心理各方專家看問題。我認為數位影響，應觸及每一個我們可以想像的知識層面，其中最明確的應是經濟層面，與我們的生活息息相關，就數位時代經濟挑戰與影響分享觀點。

數位經濟下 政府、企業、產業的影響

陳添枝（臺灣大學經濟系教授、前國發會主委）

我從四個方面引領大家進入數位時代經濟挑戰：一是談數位經濟的本質，；二是談數位的資本主義，是否為一個新的資本主義且內涵為何；三是談企業與員工關係，每個人都要工作，工作場域中的「企業與員工」關係，也正產生巨大的變化，最後談一下政府的角色。

即時數據驅動的經濟

數位經濟的核心，不是數位技術，而是數據（data）；與其說數位經濟（digital economy），不如說數據驅動的經濟（data driven economy）。就好像工業時代的核心是機器，不是工業技術；機器的出現，才啟動一個新的時代，技術則是不斷演進的。用即時的數據生產和提供服務，才是數位經濟。用歷史數據規劃或指引生產，是舊經濟。

就整個經濟活動領域來看，最大的變化其實是「數據」，過去數據在生產與交易活動中，從來沒有那麼重要，現在的數據變得非常重要。在整個生產或是交易活動中，過去只講土地資本勞動力等生產要素，現在多了一個要素「數據」，它不是一種技術的變化，不是工業4.0，數據也不是工業化下的產物。數據在過去也經常被使用，如農業時代的二十四節氣，春耕秋收，都是長年累積，簡單可應用的數據。但現今社會經濟發展，使用的資料龐大太多，而且最重要都是即時發生的數據，被納入生產與交易活動當中。過去經常使用歷史的數據、累積的數據來分析應用；現在我們用的都是立刻發生、即時性的數據，這些即時性的數據在整個數據經濟活動中非常重要，而且因為它的即時，才有很大的重要性。在數位時代，即時數據才有價值；舊數據價值有限，除非它是商業機密，或經過處理，變成知識。一個旅客在通關時，知道他是新冠病毒帶原者有高價值，通關以後才知道此事，價值遞減，某個時點以後，價值為零。把即時數據分析納入當下的生產與提供服務，才是數位經濟；用歷史數據規劃或指引生產，則為舊經濟，所以未來的即時數據，時機點變得非常重要。

數據沒有排他性 跨域使用 價值不減

就生產活動而言，過去我們講經濟學的生產要素都有排他性，就是如果我正在用而別人就不能用；但作為一個生產要素，數據沒有排他性，異於資本、土地、勞力等投入。數據也會有折舊，說不定折舊很快，但讓數據變成知識，可免於折舊， 甚至歷久彌新。因為數據沒有排他性，數據可以跨公司使用、跨域使用、跨業使用，且價值不減，讓整個生產活動本質產生非常大的變化。數位時代的企業數位時代的企業跨業經營、跨域經營將是常態，傳統的產業領域概念也將被打破。如Uber APP平台，包含了駕駛、店家、消費者三種人都在使用同一套系統，定義Uber為交通公司？餐飲公司？還是什麼公司？更搞不清楚這公司是誰的、屬於哪一國的公司，他的數據從哪裡流到哪裡，都搞不清楚；數位化產生了新的空間在引導這樣類型的活動。

數據轉譯成知識 才能創造價值

數據在數位時代變得非常重要，廣泛的搜集數據，並沒有明顯報酬遞減（diminishing returns）現象。但對生產活動來說，如果只是搜集許多數據並沒有價值，一定要將數據整理分析，產生為有效知識；也就是說「生」數據必須透過搜集、整理與處理後，才能變成有用的「熟」數據。再將這些數據應用到生產和服務上，才能創造廠商特別的競爭優勢。這種優勢因廠商而異（firm specific），不易模仿和複製，而且應用數據的優勢，創造更多的數據，強者愈強，使這種優勢可以持久維續。在數位時代，沒有數據優勢，很難競爭。。

數據轉譯成資訊再轉譯成知識，最後才會成為生產活動的一部分。數據經處理後變成「熟」資料，或資訊，然後結合專門領域的know-how，轉化成為有用的知識，可用於生產和服務上，因此數據驅動的經濟基本上是一個知識經濟(knowledge economy)。以數據驅動生產或服務，需要有一套流程或路徑，體現在軟體上。軟體是實現數據驅動的載具，就好像機器是人造力量（非牛馬之力）的載具一樣。想像一下，在工業時代，我們需要有機器，沒有機器沒有辦法實施工業生產，那在數位時代需要軟體，軟體像機器ㄧ樣，軟體才能驅動例行性生產，不斷投入數據， 就不斷地進行生產。雖是重複性的生產活動，但每次生產時都使用不同的數據，其結果就會有相當程度的不同，相對於傳統的生產活動不斷重製同樣的產品，現在每次造出的東西都可以不同。所以數位時代的企業，軟體占資產的比例越來越大。因為軟體能體現廠商特有的優勢，而且軟體是廠商專有而非泛用。如果用軟體類比機器，那數據就是石油；但石油是同質的，數據則是廠商專屬。這個石油要挖才有，如同數據需要搜集，且搜集之後要想辦法讓它變得有用，這個數據才會變成生產要素。

資本主義其實就是機器主義

資本主義出現就是因為機器，機器的誔生產生資本主義。以數據驅動的經濟，即是數位（資本）主義或數據資本主義，經濟的型態也將完全改觀。從農業時代看工業時代，就是多了鐵做的牛頭與馬頭，這就像是我們從現在看數位時代ㄧ樣。機器的出現產生資本，這個資本可以不斷地被累積，資本累積就是資本主義與農業時代最大的差別，因為農業時代所有的生產因素都無法累積，資本是可以累積的，資本累積越多，生產能量越大，財富越多。資本主義下的經濟成長，就是資本設備的累積結果。資本主義下的大國，不一定是土地大的國家。因為只要累積資本就可以無限的提升生產力，國家與市場的概念就脫離農業時代的範疇，小國也可以變成很大的資本主義國家。我認為在數據驅動的經濟下，也會產生同樣的事情，數據的累計可以產生很大的力量，但數據的力量不必然和數量成正比。知道怎麼用數據才是關鍵，數據累積要有能力轉換成資訊再轉換成知識，知識累積會變成未來發展最大原動力，但數據累積不必然帶來經濟成長，數據之間還需要再經過兩個轉換過程才會變成知識，透過知識累積才會帶動經濟發展動力。

資本主義來臨時，生產關係產生很大的變化，資本變成生產中不可或缺的要素，而勞動力多如牛毛，無產階級的收入相對下降。當數據變成生產中不可或缺的要素時， 勞工的下場也一樣悽慘。農業時代每個人都是在土地上工作、附著在土地而上，生產活動與家庭活動連接在一塊。工業時代後產生改變，男人被徵招到工廠做工，離開了家庭；而更重要的是機器不斷增加、生產力不斷的提升、勞動力的價值就減少了。資本與勞動對抗產生所得分配問題，是資本主義帶來最大的改變。現在數據變成生產中最重要的生產元素，而且可以無限累積，跨公司、行業、領域使用，勞工價值就更低。就世界幾個市值超過兩兆的公司員工數比較，如Microsoft、Apple、Google都只雇用十幾萬的人，Amazon為高達84萬人與AT&T為247,800人，是因需要第一線低薪服務人員，跟過去傳統工業時代的大公司僱用人數與薪資完全不能相比。數位時代的大企業和舊經濟相比，雇用人數相對稀少。在他們系統下的公司，如Uber或Uber Eats所提供的工作，也大都是低薪的工作。

數據和知識運用 影響企業存在價值

當數據變得完整，可以串通交易活動，交易成本就減少甚至消失了，廠商就沒有存在的價值，所以不需要企業，也不需要中介商。廠商存在的價值，只在它擁有的廠商專屬知識（firm-specific knowledge），知識將變成是企業生存的基本條件。。如當所有家庭都可以變成旅館時，旅館就沒有存在的必要，Airbnb就會把所有旅館取代掉。如果說數據越多越好，則擁有最多數據的企業自然形成獨占。數據獨占很難處理，因為數位市場不易分割，而且是跨越國界的。要把Google分割和把Standard Oil分割是完全兩回事。工業時代的獨佔者逼消費者付出高價，數位時代的獨佔者則竊取消費者隱私。

數位經濟也將使商品與服務的關係改變。消費者要的是即時的服務，而非商品；商品只為提供服務而存在。傳統上，我們製造非常多的商品，這些裝置本身都是提供服務的載體，到數位經濟時代，這些載體的需要可能越來越少，甚至完全不需要載體，像音樂可直接下載聆聽，不需要CD。製造商品的需求會減少，這個是好事，讓我們對資源的使用減少、減少對環境的衝擊。這是一個非常大的改變，所有生產活動的目的都是要創造服務，而不是要創造商品，如果商品無法帶動服務作為一個載具，就沒有存在的必要，而且商品最好是可以與時俱進，不同的時間可以傳送不同的服務。

再者因廠商擁有數據，產生廠商與消費者之間資訊不對稱，使廠商可以對消費者實施價格歧視，或針對願付較高價格的消費者，提供較好的服務；並排除只願付低價享受服務的消費者。廠商甚至可以形塑消費者的偏好。廠商詐取豪奪消費者的資訊，就是《監控資本主義》一書關心的問題。

新型商業模式 重塑僱傭關係

即時生產與即時消費是數位時代最佳的商業模式，據此也引起僱傭關係的巨大變化。數據的流通、數位平台串流，未來僱傭關係可能呈現沒有雇主或者沒有固定雇主的常態。勞動市場也將跟隨劇變，對家庭、社會關係產生重大影響。農業時代僱傭關係基本上是終身的；工業時代僱傭關係雖非終身但基本穩定；數位時代的僱傭關係基本上是不穩定，僱傭關係多元化，勞工的選擇機會增加，保障減少。工作型態的改變，可能也使工作和家庭不必絕對分離。

過去農工時代，講求專業分工，而數位時代所要面對的是跨領域問題且更加即時處理問題，未來企業與部門裡，相同知識背景的人才組合將不再有價值，不同知識領域的員工組合才有價值，因此企業人才的多元化是必然趨勢。有能力整合多元知識的人才，是企業最珍貴的人力資產。未來擁有專門知識的人，也可能可以不再受雇於任何企業，而在市場上獨立提供服務。沒有固定雇主的自由業者亦將增多，僱傭關係將改變。

為了在自由市場競爭，企業只在乎知識工作者，他們的知識和其他知識工作者有加乘效用，是企業的無形資產。其他工作者，無論藍領、白領隨時可以被替代。藍白之分並沒意義，對雇主來說都只是勞工。如外送平台，Food Panda與Uber Eats是創造媒合平台製造工作機會，提供消費者與外送人員間供需的選擇，消費者是透過兩家公司平台使用委託外送員送餐，外送員是接受消費者委任，並不屬於兩家外送平台公司的正式員工，形成新型態的僱傭關係，這也將影響勞工保障相關法律的適用。

培養跨域知識人才 提升企業競爭力

數位時代也將員工區分為知識工作者及勞工，知識工作者是找數據、看數據，解決問題的人，數據越多，生產力越高。勞工是和機器（生產設備）協作的人，機器越厲害，勞工越沒價值。知識工作者和勞工的分別，是知識經濟下的不同階級。知識工作者的產出和也將不受限於工作時間與工作地點，因此不需要固定時間和場所工作。勞工因為必須和機器協作，因此沒有時間和地點的彈性。在傳統勞力密集產業，勞工的工作技能也能透過數據累積和運用（如AI），使老師傅經驗價值減損，勞工要得到勞力以外的報酬，只能靠手藝和創新，後者在少量生產的場合較有價值，以及無法數位化的藝術才有價值。

企業的競爭力來自知識創新與應用，一個國家如果沒有好的企業，擁有知識的人將為外國企業工作，他們甚至不需跨境移動，即可為外國公司工作。國家競爭力來自知識累積與應用知識能力，不是數據累積。大國在數位經濟時代具有先天優勢是錯誤的假說，就好像石油儲藏量大的國家，不一定有品質好的石油公司一樣。政府沒有適當手段，防止人才外流（brain drain），將影響國家競爭力。

政府角色 應做好數據治理

數位經濟時代，政府最重要的工作就是數據治理（data governance），亦即數據的收集、管理、運用，包括公務數據與私人數據，政府收集越多數據越好，因此無須反對政府收集資料，但數據的管理和運用才是關注的重點。政府可以用數據來造福人民，也可以用資料來監控人民，這涉及「監控資本主義」問題，是政治問題。如果無法確保政府不會濫用資料，只好禁止政府搜集資料。我們學經濟的非常擔心自由經濟市場基本假設的遭到顛覆，自由市場經濟是假設人民比政府知道的多，如果這項假設不成立，市場經濟優於計畫經濟的假說就不成立。

數位經濟時代，政府與人民關係的建立，有三個關鍵點：第一為信賴關係，人民和政府的信賴關係至為重要，否則很多東西無法運作，如果人民信任政府會善用數據，就會提供正確的數據，如果人民相信任政府會惡用數據，就會掩藏或扭曲數據。數據雖多但品質不良，只會誤導政策，如人民健保資料若被政府惡用，政府有效控制疫情的所有手段都會破功。第二為信賴關係建立在制度和法規之上，因此政府數位治理的相關制度和法規必須要謹慎規劃建置。第三為政府若擁有完整數據，人民遵法成本下降，違法動機降低，社會整體的生產力上升。現在政府知道的事情比過去多得多，因為數位化原因，在稅徵及個人的經濟活動、收入、交易，政府能看到的數據比過去多，所以逃稅會更困難、不守法被抓到的機會越來越高。

政府對於數據基本態度與基本邏輯，應該是影響未來數位時代中，政府與人民關係最重要的元素，政府如果認為所有數據皆屬於國家，那就是極權的政體，政府如果認為所有數據屬於人民，那就是另外一個極端，如歐盟在制定的個資規範GDPR，認為所有數據屬於個人不是政府，政府只能保管、借用數據，政府永遠不會擁有數據的所有權。

政府數據統籌 應設立專屬機構與數據長

數據依其特性可分成三種，第一種是環境數據，像是天氣、交通、水文、物價等，這不屬於私人，對所有人都有用，屬公共財，政府應該盡量搜集、鼓勵使用。第二種是個人數據，屬個人所有，非經個人同意，不能搜集、運用；要搜集、處理、運用非常麻煩，未來該如何管理各國仍在調適中，如歐盟現在制定新法律與中國科技應用間個人資料保護的對抗。第三種是物品（商品）數據，像機器、商品本身產生的數據，一般為企業所有，應鼓勵搜集、交易、加值運用。第一種跟第三種數據比較不敏感，我們迫切需要處理第二種個人數據搜集、處理、使用的問題。

以台灣的角度來談數位時代，政府需要一個專責機構，能夠統籌所有資料管理，日本現在的新首相也成立設數位廳因應數位管理的需要。台灣在現行體制下，由各個部會自行管理數據，衛福部有健保相關數據，交通部有交通數據，內政部有犯罪數據等等，部會之間的數據資料，因使用目的的法規受限，原則上無法相互流通。除非因特定政策目的，而被依法授權搜集，部會不能收集個人數據，使用數據上僅限於法律授權的範圍。數據若不做水平整合，無法有效被利用，政府首先應該要處理這個問題。政府應有單一機構可以整合所有個人數據，並在法律授權範圍內，進行跨領域使用。政府應設有數據長制定和推動數據政策，決定搜集什麼數據、做什麼樣的使用、什麼情況下允許其他部會使用、或企業使用，這都是數位時代很重要的議題。如果政府合法收集的數據無法統籌運用，將無法提高服務人民的效能。

科技的加速器助長 生活、產業與未來

史欽泰（清華大學科技管理學院榮譽講座教授、前工研院院長）

談數位時代的科技是相當大的題目，也許可以從生活面需要來討論，科技帶來什麼改變？2020年變化非常大且快速，我是個科技人，但我很早就體認到我已被科技打敗，目前年輕人稀鬆平常實用的生活科技反而我沒有辦法使用，因為眼力不好，手機銀幕小沒有辦法閱讀，手機可以搜尋很多資訊、很方便，但我會按錯，不敢使用app，有一下雨天我在路上要叫計程車，舉著手待了半天叫不到，很多人笑我不會用app叫計程車？我終於理解到，科技會打敗像我這樣年紀大視力差的人，但是科技在發展過程中並沒有這樣理解，工程師在開發科技時，只會想到功能，不見得了解使用者需求。

驅動前端科技發展有兩種動力，一是解決生活問題，二是戰爭打敗敵人，但大部分還是影響人類生活比較有關係，像核子武器發明對人類毀滅性威脅極大，國際間紛紛規範限制發展，現在數位發展所產生的影響（如AI人工智慧），大概還沒到有毀滅性的問題，因此會一直不斷發展並利用。

數位行動改變過去生活模式

全球化發展、中美兩強爭霸及新冠肺炎大流行，正好檢視科技跟人類的密切關係，原本已在加速發展的數位科技，在兩強關係惡化、疫情加劇時發現數位應用與發展呈現跳躍式成長。疫情封鎖人與人無法正常接觸，透過數位行動的方式工作、聯繫、購物等。在談數位時代要先從通訊科技說起，原本的固定式通訊，因手機行動通訊出現，通訊不再受到時間與地點影響，將人與人距離透過手機連在一起，發展至今的物聯網，更將人與物全部都串連，真正的改變正在加速。科技研究發展是依人類生活基本需求與市場導向前進，從2G 、3G4G、到5G，發展至雲端科技，這些科技發展都是物聯網開發很重要的進程。

人類一直幻想發展人工智慧，未來機器人可能由機器人自己開發，有一天機器像人一樣聰明，會不會進而取代人類，影響人類生存? 但對科學家、工程師而言開發人工智慧是一種不斷探索的挑戰，這些科技名詞不是今天才聽到，30、50年前就聽過，很多可能是幻想，但現在已有部分活生生的呈現。

科技驅動的力量

1960年代美國很多大學開始研究自駕車，利用剛發明的大型電腦研究讓無人驅動車運行，當時是把一台車用很粗大的訊號管線接到一個大電腦，管線不能太遠，怕影響傳輸，透過房間內的電腦運算，車子真的可以自己走動，但動得很慢，每走一步要算非常久，傳送資料、運算到判讀，來回需要好多分鐘，有點像老頭子在跺步。時過境遷，今天自駕車到處在路上試跑，自駕技術仍不能放心，還有太多因素需要被考量，如背景、光線、行人等，都還需要再加強。

醫療科技進步也是非常快，對人的身體結構了解比上一代進步，上年紀的人都會感受到醫療科技進步對人類的重要性，利用核磁共振成像（MRI），幾乎每一寸骨頭都看得很清楚，如神經受到擠壓等。想想，如果將來連人的大腦思考都可以看得很清楚時，到底會被拿來做什麼用？不只是人腦的結構，連想什麼、存在大腦裡的記憶，過去發生什麼變化都能透過科技得知，會是什麼心情。科技是慢慢且不斷往前發生，不論是科學家的好奇、好勝，或工程師想要實際上解決問題，又或是野心家想要去統治別人，這些都是科技驅動的力量。

產業解構 商業模式須要改變

2019年至今發生很多巨大變化，第一為是中美關係的改變，資本主義與社會主義相競合，經濟學家提倡的全球化與自由經濟原本是主流思維，以成本效益考量，在全球設置製造工廠所在地，把資源有效的利用、競爭力提升。但是中美競爭開始後，加上新冠疫情爆發，各地封城斷鏈，全球化浪潮明顯受到衝擊，大部分產品及製造物料需要靠外地輸入。當供應鏈斷了，人流、物流都受到影響，必須重新布局供應鏈。第二為競爭科技主導權，原先科技的發展，因為人工智慧必須利用大量數據，數位數據變成新的能源、物資，社會跟經濟已在改變，產業開始解構，如Uber新興產業打亂市場管理次序，Amazon線上商店發展，讓傳統書店、唱片行面臨倒閉，數位時代新興產業一步步在解構市場原有商業模式，短短二十年間產業已經變調，如一台電動車把汽車之都-底特律徹底摧毀，底特律幾乎變成廢墟，產業完全改變，商業模式當然改變，現在如果不會上網可能就會餓死。

數位生活與工作分不開

台灣2003年受到SARS疫情教訓，面對今年新冠肺炎（COVID-19）疫情影響，加強境管防疫、強制戴口罩並保持社交距離，得以有效控制。人最基本的需求就是安全健康，因為害怕所以行為改變，產業也跟著變。首先是疫情使得我們在家工作不必到公司就能完成，生活跟工作分不開。數位網路技術發展至今，上班打卡意義不大，員工在工作時總會順便訂午餐、約朋友下班後聚餐，分不開生活與工作。疫情中居家工作 (WFH) 更是如此，原本家庭必須提供的功能，如生活、工作、學習、休閒，通通在家裡面發生，穩定的網路變成 WFH的基礎建設，家庭成員生活也隨之變調。企業也一樣，無論開發新產品或是原產品生產，因供應鏈的裂解令整個市場需求也改變，製造智慧化、自動化加速。服務業也一樣，因顧客不上門，現在無論什麼生意都需要上網行銷，甚至要有服務到家的概念，整個社會數位化的轉型才會那麼快。

危機是數位轉型的關鍵，當今的科技是二十年來所演進累積進步的，人工智慧的發展凸顯數據相對的重要，企業利用數位科技搜集各種資料，加上新的機器學習、感知科技，強化人工智慧的進程。企業ㄧ方面受限於監控、一方面要精準行銷，判讀要賣什麼東西給消費者，在醫療方面，要精準治療等。人類科技一直在進步，當疫情嚴重威脅人類生活、生命時，所有不同領域的科技加速整合。全球數位化生活是沒有人可避免，就像疫情以前是局部的，現在是全球同步。人類也沒有選擇，必須面臨數位挑戰。科技早已存在，只是快或慢而已，全民利用網路、大幅增加資料搜集，數位行動人工智慧的時代，因為疫情而提早來到。

數據演算發展 須兼顧永續

數位應用已於公共防疫、監控追蹤管理，如醫院、家庭、物資、防疫、疫苗等。數位化也應用在家裡的學習與娛樂。如台北數位園區都是年輕人，數位道具很多，如個人AR、VR等各種工具類，這也是科技開發下的產物。遠距的應用，像是自駕，就算還不能安心上路，自動駕馭也已運用在倉儲的搬運、或場域消毒等。另外，透過數據運算，精準行銷是現在影響消費者最多的，如在網上訂一間旅館後，未來每天在臉書上就可以看到當地旅館消息。數據搜集科技很多，收集方式不受局限，搜集內容包括時間、地點、方位、影像、溫度、經常到訪或居住城鎮等，也包括行為、情緒都可以搜集，現在從臉面血管肌肉改變就可以知道人的情緒，其中社交資訊搜集為最多，但這也並非今天才發生，很多科技以前美、蘇中情局早已在做研究開發，只是非生活應用無法立即感受。

台灣迫切需要數位科技整合，研發也需要耗費的龐大能量，因為數據化需要大量的儲存，現在數位儲存的產業發展蓬勃，數據快速流通、串連、運算，演運器的發明更要精準可靠且安全，精準的量測也是現在非常重要的科技，但演算法的分析發展也是一種浩劫，增加了地球的溫度與廢棄電子耗材等。

數據對於台灣半導體科技影響最為直接。人工智慧發展也很重要，基本上未來服務性產業都會依靠人工智慧，如果沒有人工智慧快速運算很難做服務，數位發展目前不會危害人類生命，反而需要兼顧與地球環境永續發展為考量。

民主治理 還須量能建構

葉俊榮（臺灣大學法律系教授、前內政部部長）

數位雙峰 等量齊觀

數位時代民主治理的挑戰與因應，挑戰比較多，因應部份需要與大家一起進一步討論，找出解方。以往資訊監控的老大哥直指政府，數位時代來臨，民間網路服務業者論實力，與政府也等量齊觀，一起形成「數位雙峰」大數據（如圖）。演算法的運用、便利與選擇自由，交雜難解。不論是紅燈理論或綠燈理論，綠燈理論就是可以放行往前走，所搜集的數據資料對國家治理、經濟發展、社會治理、安全、個人都有用；反之數據資料使用與監控令我們比較害怕的是會失去什麼還不知道？是否會造成人性尊嚴、家庭和諧、社會的危害？在全球地緣政治競逐下，雙峰發展更為微妙，民主課責將面臨挑戰。如2018年美國臉書（Facebook）個資外洩聽證會，臉書創辦人祖克柏（Mark Zuckerberg）首次出席美國國會參議院商業及司法委員會聯合聽證會，就臉書不當分享用戶數據作證，過去臉書一直專注於應用工具開發，但如今僅僅構建應用工具是不夠的，他強調社交網路已經被使用在不當的政治手段裡，臉書正在努力防範。

數位時代下的資訊搜集，可以分為政府與網路服務業者兩個龐大主體，我們了解數位發展過程，過去都是以政府為主扮演重要角色，許多討論資訊、資料、數據，最後都會參照龐大政府的動態作為。但各位如果像我一樣曾在政府機關中任職，真的會感到害怕，害怕政府機關裡面，真的有很多資源，掌握各方眾多數據、資料、資訊。不禁要問，這些資料是從何而來？我們政府有著非常複雜的文官系統，不同的專業基於不同的需求，有些基於法律的授權，有些基於不做也不行，掌握與掌管許多數據、素材與資訊。從最基本的金融交易秩序、經濟發展，背後需要有信用原則（如聯合徵信中心），市場要運作必須認得出來今天跟我訂契約的是誰，那個人是誰？同一性、恆定性要透過戶政、民政機關，依一定程序，在社會上形成社會公信，政府機關角色就出來了，無論戶政、民政、地政、人民、土地、主權，牽涉到很多細節內容，若無完整掌握，無法成為共同體，連基本經濟活動、社會互動之間的相互扶持，都無法確定有公信力。其他還有治安、交通、環境、天氣、污染、水利、水文化等相關工作也都隨著數位發展演進到今天。

我們經歷資訊革命、數位時代，政府形成一座看不見的高峰，無法進行鳥瞰，恐怕任何人都無法一手掌握仍在運作中的龐大複雜系統，隨著施政方向，數據在串聯，透過公務員討論、部會機關之間協調、並加上與人民互動，不斷演變。真正進入數位時代後，我們看到的是另外一個越來越高的塔也準備形成另一套規則的有機運作中。

數位全球化與演算法的挑戰

另一個塔就是民間的網路服務業者，以不同方式不斷搜集各種資料、個人資料，並在搜集過程中，不斷的累積運用，包括運用大數據、演算法，尤其是演算法，在相當技術程度內，可以預測行為模組，告訴我們可以先看這部片子、先做那件事，再可以考慮要不要行動。演算法把人類行為路徑，經由個人資料演算顯現出來，它不是要強制你選擇，但你人生視野、抉擇一直在被它導引。現今的社會，也會有很多人喜歡被導引，因為確實很方便，立即看到我想要的，但也左右著我們的思考。從威權時代到民主自由，我們花了多少時間爭取獨立思考與自由意識，現在卻慢慢的有那麼多的保母（演算公式），不斷每天告訴我們可以做什麼，而且有時候我們還很快樂的跟隨。所以面對數位時代挑戰，第一個是演算法的運用，透過各種不同的服務業者引導、告訴、甚至主宰我們。

數位時代第二個的挑戰是，在全球化政治圈裡，中美競逐、互動，間接影響民間網路業者的發展與運作。民間網路業者已經掌握了許多的數據、資料與資源，但是在全球的運作，這些業者的運作並非如此單純，在某一個國家或地方、限制某一類的服務與交易，過程中牽涉非常多複雜政治性考慮、利益衝突、地緣爭奪，這些都是數位的雙塔起來後，所造成的挑戰。過去人類一方面是數位化，另ㄧ方面強調人類共同生存價值、理念，當中最重要的體現就是民主思維，民主法治、憲政主義觀念橫掃全世界。本來很樂觀的人認為世界可以越來越趨於ㄧ致，但是從雙子星被炸、恐怖主義再次發生之後，後續種種發展，我們發現世界其實還是非常紛亂。我們身在台灣這幾十年一直在走民主的路徑，面對數位化後的挑戰是我們需要思考的問題。政府與民間網路業者形成的雙塔都很強，未來當兩個塔碰撞後，會產生什麼火花，仍不得而知。美國與歐盟都已經在處理，那我們呢？雙峰在互相交涉的過程，也許我們看得見，但是不是有些是我們看不到雙峰對峙。究竟是美國政府代表所有的臉書用戶，還是臉書代表所有的網路服務業者，數位時代的問題非常多，尤其兩個都是龐大的資訊的收集者、運用者。

民主治理下 數位雙峰之差異化監督

隨著數位時代發展網路，服務業者呈現四個型態：一為網路接觸服務業者（Internet Access Provider；簡稱 IAP），如AOL、HINET、SEEDNET等；二為網路內容服務業者（Internet Content Provider；簡稱 ICP），如Pchome、Yahoo等；三為網路平台服務業者（Internet Platform Provider；簡稱IPP），如 Google、Amazon、Facebook等；四為網路應用服務業者（Application Service Provider；簡稱ASP），如金融業務軟體服務、遊戲軟體服務、應用程式服務等。所加起來的業者非常多，相互之間也有關聯、串流。雖然說民間業者彼此間具有關聯，但相較於政府機關的資訊搜集更為複雜，以政府為例，機關為單位可以清楚看見歸類，相互之間就有行政一體概念，如果政府要對搜集來的資訊要進一步了解，須依法行政，個資法有規定，資料搜集目的與使用目的之間要有相當合理關聯性，但事實上政府是非常容易掌握、可以完整的鳥瞰。但是網路服務業者的散佈甚廣，他們之間能否協調，相互之間又是什麼樣的關聯，勾勒出的圖像就比較複雜一點。

政府機關與民間網路服務業者的資訊搜集方式、資料屬性、資料整合、搜集速度與數量皆不同，受到的監督更是不同。政府往往是比較高的管制方式、以公權力來實行，需要時可以整合，但也受限於ㄧ些法規上限制，政府在搜集資料以主權得行使範圍為界，且需經過法律授權執行，因此速度與數量皆較可確定。如不談論憲法所保障的人權，政府可以將犯罪資料與移民資料整合，偵辦詐騙案件時，詐騙業者頻繁出國，檢調可以即時調閱出入境相關資料，透過頻繁出入及轉機幾個因素整合起來，與過去犯罪記錄比對，就知道要到哪裡去抓人，這是好事要抓犯罪。但如果不是好事怎麼辦？

其實政府機關的整合，在新冠肺炎傳染危機中，具體展現，像這次移民資料用來確認新冠肺炎確診者過去路徑，即時與防疫中心配合，杜絕國內民眾染疫風險提高，資料跨部門整合後發揮重要功能，政府機關搜集資料是基於行政一體透過行政協調、整合各部門所搜集到的資料，比較有可能整合，形成龐大的資料庫。而網路服務業者能搜集到跨國境的使用者資料，且隨著科技與服務日新月異、業者間彼此交流資訊，業者得以快速搜集到更全面的使用者資料。並以市場導向、服務導向，基本上是讓使用者自願提供資料，網路服務業者資料取得，更私密、更細瑣、更容易串連到個人的意象，平常行為，構築使用者習性與足跡的資料庫。故兩者搜集模式不同，搜集速度與數量不同，受到監督的密度也應不同。

須強化監督角色的適法性

人民要求政府原則上公開政府資訊，使人民便於取得。但如有涉及個人隱私應不予公開，如就醫及用藥紀錄。人民同樣希望網路服務業者公開其搜集使用者資料的範圍、路徑和用途，且要求網路服務業者提出具體的隱私和資料處理政策、公開數據，如美國總統選舉期間被認證的假帳號數量。但必須對於個別使用者的網路足跡保持秘密。人民對網路服務業者的對於自身個資的保護期待不亞於對政府的要求。實際上兩者所受到監督密度卻十分懸殊。網路服務業者受到的監督穿透力過低，導致陽光根本無法滲入繁複而龐大的資料搜集機器中。

數位時代依法監督政府是最基本要件，一般公民社會監督政府同時也要配合法律要求，但如何監督網路服務業者？只有兩條路徑：人民自己監督或是政府監督。一方面我們要監督政府亦要求政府監督另外一個峰（網路服務業者），所以政府有兩個角色同時存在。這是人民現在的困境，如果人民能自己監督、控管，透過網路按下同意鍵就能解決。但事實上同意鍵存在著不對等的條件，永遠沒辦法保障我們的權益。所以數位時代常存在不對稱關係，導致監督力度不同、陽光穿透力不同，且搜集模式多樣化，一種是政府搜集人民資訊後自己用，一種是網路服務業者收集後自己用，另一種則是雙峰之間串連、互動，以公共利益或非公共利益，政府與網路服務業者合作向業者索取用戶資料或網路服務業者與政府合作向政府索取人民資料。如消費者保護、刑事偵查、防疫等。基於各種原因互動產生多種不同模式。所以又要運用又要監督，我們怎麼辦約束？是相當大的問題。

監督政府 落實管制網路服務業者

未來管制網路服務業者有兩個面向，一為人民要求並監督政府，強化對網路服務業者監督。政府搜集大量人民資料，人民要求政府不得過度搜集人民資料，也不得任意將資料傳輸給網路服務業者，現行是以「個人資料保護法」規範行政對業者蒐集、處理及利用個人資料監督之權責。訂有服務使用者向業者侵權請求損賠之規定，亦有損害賠償團體訴訟規定。未來須強化立法，授權主管機關對業者制定相關規範標準，讓行政機關與網路服務業者合乎標準作業程序，並降低人民透過法院尋求司法或行政救濟門檻。

二為人民主動集結監督業者。管制業者資料搜集、處理、利用與保存，過去著重於搜集方式與數量，數位時代下，人民高度使用並依賴網路服務，自主透過網路服務業者向其他服務使用者揭露私人生活及個資，業者更輕易搜集大量個資，在資料和技術不對等情況下，人民難以知道資料如何被處理使用。網際網路服務縱使極具公共性，業者與服務使用者仍被定位為「私人法律關係」。因此，在網路上經常心虛且快速按下「同意」鍵，對於同意的內容也不要太相信。人民可自主組織團體，監督業者，減緩不對等情況，面臨大型、跨國網路服務業者可能無意願與人民團體協商，人民藉由透過代議機制，亦即「國會」代表人民監督業者。

數位時代 量能建構刻不容緩

數位時代下，政府不會失去角色，反而角色越來越重，更須同時扮演推動與監管。高普及的網路資源，無法完全依靠政府公權力管制。人民的量能建構（capacity-building）、民主素養、媒體識讀都很重要，千萬不要認為只要監督出偉大政府就能安心無虞，政府政策與行政推動也必須積極有力。唯有不斷提升人民的量能建構，政府也有責任協助人民建立量能建構。人民更不能僅仰賴政府，民間社會活躍也非常重要，如民間基金會集結問題進行研討，台灣安全也是因為有活躍的台灣團體努力而來。

政府可藉由命令控制模式或協商模式管制網路業者。透過立法或行政權，要求業者配合管制措施，包括提供資訊、行為許可須符合標準配合監控等；但命令控制也有難處，政府對商業活動及網絡空間活動有過度介入疑慮，反而影響民眾隱私與言論自由，且許多業者是跨國企業，國家主權與法律要求也有其侷限；另外是透過協商模式與業者談條件，透過自我監管、後設管制、經濟誘因、市場管制、揭露規範等，彈性貼合市場需求管制措施，但民主社會競逐下，政府真的會為了人民最大利益進行協商模式成為難題。協商必須是「法律上授權」、「程序」、「公開透明」兼具，協商方向、主張與範圍不能違反既有法律，若僅採個別協商授權更是有疑慮。

國會角色也必須演變與翻轉，人民「直接」決定的空間擴增，傳統上政府與人民二元思考下，國會「代理」角色產生侵蝕，私部門快速崛起並成為威脅，人民自決意識高漲，影響監督與課責模式發生變化。國會既有行政權又有制衡關係，若轉由人民直接監督成本太高，何況人民連組成團體代表性都有疑慮。人民權益的守護，國會必須更關心，國會應積極透過聽證會來釐清問題，聽取業者、服務使用者（人民）與政府三方立場聲音，界定公共利益範疇，進而面對數位時代影響與因應。

數位民主 須跨平台溝通

現今很多議題走向公與私併存交雜，傳統民主正當性監督仍有必要，也必須改變。數位民主普及時，網路及資安議題，對代議制產生衝擊，國會反更可以扮演監督角色，發展國會監督可能性，國會必須擺脫傳統功能桎梏，蛻變成為監督並促進人民社會對話角色。數位雙峰掌握人民資訊，政府與民間都有相互監督的必要，除了行政機關不斷整合進步外，國會必須更努力，維持活躍的人民社會，及強化數位時代民主量能建構，更是刻不容緩。

台灣確實需要跨領域平台，集結產官學的聲音進行討論，從學術建構到政策實踐，以面對全世界變動的重要議題。任何一個討論平台都是讓大家來分享看法，進一步幫台灣發現新問題，提出方針或願景，發揮研擬作用。

社群傳播真實性 知的選擇與限縮

趙政岷（時報文化出版企業公司董事長）

哈佛教授祖博夫新書，提供的長期觀測與視角；監控資本主義已經發展二十年，藉由科技、人類經驗、行為數據被搜集，數據用於未來人類行為預測。預測不再只為了人類服務，而是將預測數據轉售出去，賣給企業、政府或是任何所有可能的買家。利用搜索引擎的数位時代，是個体、隱私、甚至自由意志的挑戰，在數据、知識、監控力道集中現况下，人們不是顧客，是原物料，不必付錢給你，當然也好像不必付費。

資本家略奪的行為價值與再投資循環

Google在1998年成立，是以提供線上搜尋平台，方便使用者運作，承诺實踐資訊解放的民主力量。對廣告排斥的Google，在不断增廣服務時，成功的成為廣大新人類行為领域的中介。慢慢發覺每一筆搜尋指令都產生大量的數據，在數據不斷交換的系統裡，借助data mining搜尋詞窠的數量、樣式，対使用者做行為感應分析，用以提升服務品質，經系統演算再把分析行為數據，不斷的循環交替、交叉分析，提升精準的服務品質，在2000年網路泡沫衝擊下，Google面臨大轉折，將過去「數據廢氣」data exhaust意指看似不必要的資料，一些与用户互動的數據分析蒐集賣給廠商，再利用系統與用户互動產生副產品，可使類似Google的廠商，改善服務或創造消費者的新體驗。Google開始就開始推出關鍵字提供分眾、分類販售廣告，對廠商尋找TA客戶也發揮效用。

在資料數據轉換過程中，最大改變是循環，祖博夫稱之行為价值再投資循環。數據轉人換行為、並來回修正改善循環。在循環運作中的數據廢氣，後來發現是最有價值，透過監控收益對未來行為市場做預測，並預測該提供的產品，這是數位時代全新的生產手段，修出另一個棧道，轉換產生很大的利潤。監控資本主義批判的不是科技而是資本家，資本家掌握後面一大段並不知道的數據轉換，原先的小循環是沒有問題，真正的問題是後面的大循環，人類的行為剩餘， 所產生的數據廢氣變成最大財富，而財富被資本家拿走。

以商業為目的 人類被操縱的行為

現在的點擊率很重要，如媒體為收視率、閱讀率，Google現在明白表示對於點擊率的搜集越做越猛、越做越深，而且不會停手。監控資本主義的一個真實案例值得分享，是寶可夢遊戲（Pokemon Go），寶可夢遊戲出版後，入侵人們日常生活，遭民眾闖入按門鈴總四次，都是到後院抓寶可夢的陌生人，來人甚至說「你後院裡有一隻寶可夢，那是我們的！我們可以到後面去抓？」。反觀台北也如此，街頭會突然出現一群人，不是群眾運動是在抓寶可夢。寶可夢遊戲的發明，是利用科技引導小孩戶外活動，但現在寶可夢遊戲為誰服務？因為可以聚集人潮，新北市也辦過寶可夢大會，帶動觀光、旅遊，只要在燈會放幾隻稀有寶可夢，大家都會去抓，遊戲帶來人流，卻改變人類的行動、行為，業者或主事者可利用寶可夢引導民眾到希望的目的地，而不是人類自由意志下前往的所在地。是資本家的逐夢，不只是玩家操控角色，是商人引導數據，寶可夢引領要去的場域。

臉書（Facebook）的推出，任務是連結世界每一個人，之後呢？祖克柏2007年5月推出臉書，當年劍橋分析就發現，臉書的群聚效應會影響改變很多人行為。現在的抖音也是，導致美國為什麼要去管制。韓國團體防