心智障礙與刑事責任之謎（二）：責任能力之謎—刑法第十九條的構成與內涵

測量疼痛

疼痛程度能被客觀測量嗎？

在二十世紀的前半，設計來檢測人類痛覺的機制主要是呼應從純粹身體觀點量測痛覺組成的需求。痛的主觀特質（或更直接地稱為由受測者本人提供的證據）若是遭到忽視還算最好的情況，在最糟的情況下甚至會遭到貶抑。疼痛程度應該要可以客觀量測出來，或說這就是大家進行相關研究的基本依據；一個人感受自己疼痛的方式與個性、道德觀，或甚至性別及種族有關。

再加上醫學的主要功能就是要檢測出傷病並尋求醫治的這種想法持久不衰，疼痛便成為次要的關注重點，只被視為反映出「眞正」問題的指標。疼痛的測量及客觀性因此被刻意保持著疏離、冷淡的狀態，與其說是缺乏同情的立論基礎，還不如說是完全置身於同情的範疇之外。

研究者主要想建立的是痛覺敏感度指數。他們希望知道人體的疼痛要到什麼程度才可以被偵測出來。一般而言，在受控的條件下，不同的疼痛程度顯然可以反映出受試者的文明程度、犯罪傾向，又或者相對「野蠻」的狀態。大家一直都知道，每個人的疼痛閾値——痛無法再被忍受下去的臨界點——差異甚大，不過痛在每個人身上可以被感受出來的最低程度是否具有根本性差異仍是重要議題。

痛的現代史是建立在主張特定「種類」的人不是對痛的刺激更為敏感、就是更難以忍受疼痛的研究之上。這對尋求專業醫療協助的疼痛患者造成了實質上嚴重的後果。他們獲得治療的程度——包括施加的麻醉劑劑量和醫護人員提供的同情心——可能都會跟種族、年紀和性別直接相關。

疼痛敏感度能成為犯罪證據？忽視痛覺主觀性，能幫助醫生更精準診斷嗎？

相當令人感到奇怪的是，生產可以測量疼痛敏感度的設備——痛覺計（algometer）或測痛儀（dolorimeter）——是心理學家和生理學家範疇內的工作。龍勃羅梭（一八三五─一九○九）因為在著作《犯罪人》（一八七六）中提出了犯罪類型分類而聞名，他採用了德國生理學家杜布瓦－雷蒙（一八一八－一八九六）開發的設備，透過電流刺激測量個體的疼痛敏感度及疼痛閾値。根據他的結論，成為罪犯的人對痛覺的「感受度較不敏銳，有時甚至完全感受不到」。而疼痛測量儀的數據就可以提供證據。

龍勃羅梭的研究是基於犯罪特質可以透過遺傳而來的理論，而且強調相關跡象都可以在人體上發現。他決心要透過比較（無論死活的）罪犯以及非罪犯之間的特質來證明這項理論，而獲得的結果非常驚人、具有高度影響力，但卻又毫無根據可言。不過他的例子可以反映出當時更為廣泛的趨勢。痛覺測量在機械領域的推進讓心理學家不再推敲心靈方面的非物質性運作，而改為追求物質性且具體可測的皮膚敏感度，並藉此探討大腦處理痛覺的各種相關能力（跟心靈完全不同的領域）。

另外在一九四○年的紐約醫院進行了一個計畫，他們將一盞燈的熱度聚焦在患者皮膚的一塊區域，然後記錄患者會開始感到疼痛的溫度，以及此疼痛到什麼程度會變得無法忍受。這是想將痛覺變成客觀可測量性質的一項新嘗試，其中帶有兩層意涵。

首先，痛覺若是可以被精準地測量出來，或許就能更有效地治療疼痛。其次，如果痛覺可以被測量，醫療體系就能更精準地評估患者對痛覺的反應（或可以無視哪些反應）。擁有機械測量的痛覺數據可以幫助臨床醫生超越（或甚至消滅）痛覺帶有各種隱喻且不甚精確的主觀性質。有些人就是會喜歡高報或低報自己受苦的程度，而這類傾向可以不再對醫療體系處理疼痛的藥物造成影響。

可是問題在於這個痛覺量測系統不管用，至少任何一個實驗室的結果都無法在其他實驗室複製出來，因為受測對象可以在受過訓練後忍受不同程度的疼痛。外界刺激在受控條件下首先被人感知到的數値至少算是有找到共同的範圍，但疼痛閾値卻因為各種理由而出現各式各樣的差異，更何況個體實在很少（甚至不知道是否可能有）處於不受任何外在條件影響的「中性」狀態。

各種機械理論

人類的所有特質、體驗都能被測量及量化？

如果說與疼痛相關的機械性研究大多得算是笛卡兒的功勞，那是因為他被認定說過一些話，而那些話又顯然能讓後人從中發現一種透過「疼痛路徑」運作的特定機制。若是遵循這樣的笛卡兒觀點，人類這架機器被認定內建一個特定的痛覺系統，此系統將皮膚的神經末梢連結到脊椎，再連結到大腦中的「痛覺中心」。十九世紀以降的生理學家在勤奮不懈的努力下開始尋找特定的痛覺接收神經，或說所謂的「傷害感受器」（nociceptor）。

他們認定所有形式的人類特質及體驗都可以被測量及量化，於是透過大腦秤重的數據建立起以種族、性別為指標的智商系統、透過頭骨的測量顯示文明化的程度，甚至利用各種精良的技巧拍攝臉部後描繪出「犯罪可能性等級」。另外還有一些「疼痛纖維」（pain fibres）被描述成跟特定種類的疼痛有關、又或者跟不同規模的疼痛有關。根據這種方式，大腦只是用來接受特定疼痛輸入訊號的接收器。於是自一九六○年代以來，疼痛量表等級可能跟傷勢程度呈正相關的基本前提已被確信是明顯錯誤的想法。

將疼痛以機械性解釋有哪些侷限？

沒有被這種機械性簡化手段抹消並在當代神經科學中獲得進一步探究的部分，是科學家依據刺激的種類及程度，將受激發的不同神經末梢做出分類。我們現在知道，人的體驗和神經刺激之間沒有絕對的相關性。雖然我們還是會用「傷害感受器」這個詞，但它們發出的訊號在成為痛覺前必須先通過大腦的解讀。機械性簡化看法的另一個問題在於，儘管這種說法用來描述一個人將腳放進火堆的情況看似合適，卻無法解釋那些無視特定神經損傷或直接刺激程度而出現的疼痛。於是又有更進一步的機械性解釋來試圖解決這個謎團。

為了解釋跟初始神經刺激不成比例的巨大疼痛反應，一八八○到一九五○年代出現了各種「（痛覺刺激及反應）模式」理論。有人假設一定是在脊髓中發生了某種反應，而且這個由原本末梢神經接收刺激所啟動的反應可以自我維持或甚至自我加強。隨著神經系統機制愈來愈常使用電機工程學的語言來比喻（而且使用的程度驚人），人們開始可以想像神經元在脊髓的「線路」中產生「反饋迴路」，因而「引起共振」並激發鄰近的其他神經元。正如原本那幅插圖所暗示，這種神經啟動的模式可以永無休止地延續下去，就算接受過治療或甚至原初起因已消失也沒關係（例如幻肢痛）。

這個觀點的問題在於，這種帶有反饋迴路的電路板比喻想像起來容易，眞正要在實驗中發現卻有其難度。同樣地，疼痛方面的病變一直以來都被想像成一個「正常」的疼痛「電路系統」出現問題的結果，若要類比，就像是有訊號在特定種類的疼痛纖維中受到增強。在當代神經科學及疼痛管理領域中，這些理論的許多元素後來都證明在建構更全面性的疼痛體驗理論時很有幫助，但同時也必須超越「刺激帶來體驗」這種純然的機械性關係。

機械性關係以外的其他觀點？

直到一九六○年代，科學機構內外才開始出現批評的聲音——最有名的批評者是孔恩（一九二二－一九九六）和之後的拉圖（一九四七－）——這些人指出社會脈絡在科學工作中所扮演的重要角色，以及埋藏在社會脈絡中的各種想法及預設。到了更近期，達斯頓和蓋里森在他們的著作《客觀性》（二○○七）中重建了「客觀性」的概念。現在，所謂的「事實」已會被許多人視為透過特定框架後建構而來的偏頗資訊。這種不確定性為相關研究開展了全新的寬敞大道，但眞正的改變卻很慢才出現。

早在一八九四年，美國心理學家馬歇爾（一八五二－一九二七）曾有力地指出，快樂和痛苦都是心理狀態的不同特質；兩者是與情緒、感官、心靈和身體相連的「意識元素」，不過就在目睹摩根生產出行為主義式「定律」的這一年，這種全面性的思考觀點卻幾乎沒產生什麼漣漪。當痛的研究在一九七○年代確實開啟了痛覺的情緒及社會組成的相關探討之際，在醫療實務上對於能夠確切測量、判斷並診斷的既存需求，卻讓痛覺和傷害之間的機械關係得以續命。

傷害的意象

第一份讓患者掌握自身疼痛體驗內涵的醫療評估問卷？

臨床醫生數十年來都帶著對痛的多面向理解在實務現場工作。梅爾扎克（一九二九－）和托格森（一九二四－一九九九）在一九七一年開發出了麥吉爾疼痛問卷。那是為了讓患者足以掌握自身疼痛體驗內涵的第一個精密醫療評估工具。疼痛問卷將痛的形容詞及比喻根據痛的強度進行分組，然後依照「感覺」、「情感」、「評價」和「其他相關」四種項目進行分類，再搭配圖表指出身體上的疼痛位置，另外還會針對其他症狀及一般生活方式進行整體評估。

此問卷的前提在許多案例中獲得證實，也就是受疼痛所苦之人會用類似的詞彙來描述特定的疼痛症候群。因此，疼痛問卷帶來的質化觀點對臨床醫療人員很有幫助，能讓他們在一開始更有機會根據患者對自身疼痛狀況的評估做出正確診斷。

當言語無法精準描述，我們如何形容疼痛感受？

乍看之下，這是將疼痛體驗的情感特質重新導入醫療體系的成功應對方式，並因此讓臨床評估朝新的方向前進，但這種做法還是有其限制。疼痛問卷被翻譯成許多其他語言時使用了同樣的武器修辭，或說同樣有關受傷、割傷、刺傷、射傷、揍傷或壓傷的各種比喻。許多學者都指出，這些用來描述人類疼痛體驗的比喻被使用的時間久得驚人，彷彿我們沒有足以訴說疼痛的直接用詞，所以非得求助於這些傷害意象。

不過，這種顯而易見的限制掩蓋了存在於人們陳述中的驚人豐富性及深度。隨著時間過去，武器的種類當然改變了，描述武器對人類造成的傷害種類也出現了更多具有想像力的比喻性說法。此外，隨著語言的改變，人們會發現無論是問卷中的表達方式、代表意義及所處脈絡，都具有難以將其中分類普遍化的細微差異。翻譯的政治（更別說是做法）總是會引發誰的用語足以建立起基本分類架構的疑慮：我們應該要採用患者、醫生，還是譯者的用語？

一旦語言被認定為一個人描述主觀體驗的重要資訊載體，我們就很難將其限制在事先規範好的定義及分類中。疼痛問卷成功地將許多當時在英文中常用的疼痛描述整理在一起，不過也可能限縮了人們在未來描述疼痛的用詞。當醫療人員把一連串描述性用詞交給患者並要求他們找出「符合」自身痛感的詞彙時，這種做法很可能會被視為一種具有高度暗示性及影響力的策略，因為這份用詞淸單暗示了這些詞彙已捕捉到了疼痛的本質。

這種做法對某些人來說可能有用，但有些人即便感覺不太對勁，仍得努力將這些用詞硬套到自身的感受上。另外還有些人在覺得這些用詞完全無法用來描述自己的狀況時，甚至會開始質疑自己的疼痛是否眞實存在。為了聽見疼痛的主觀陳述而定下語言框架的嘗試，反而造成了將痛客觀化的效應。

說到底，一九七○和八○年代在尋求痛的情感特質時，是放入由固定價値觀所掌控的基模（schema）中，就像身體的疼痛値也是由機械主導的客觀數値來決定。患者的聲音並不是沒被聽見，但也受到既有的量測方式取代。

受教育程度會影響疼痛體驗嗎？疼痛分類因文化不同有所差異？

根據一份由哈里森所進行的研究指出，當麥吉爾疼痛問卷在科威特被翻譯成阿拉伯文時，編纂者非常淸楚意識到，即便是在當地社群內部也出現了溝通上的語言偏差。受過教育的科威特人因為懂英文而擁有較多字彙量，因此可用「對一般患者而言過於深奧」的詞彙來描述他們的痛覺。難道這代表他們的疼痛體驗也就因此有所不同嗎？我們很可能永遠不會知道，因為這類描述被有意識地迴避掉了。

有意思的是，阿拉伯文譯者也迴避了對慢性疼痛患者伸出援手，因為「他們的痛覺評分標準跟那些……經歷急性疼痛的人相比有系統性的不同」。如果有人記得的話，麥吉爾疼痛問卷一開始的設計是要嘗試深入理解疼痛症候群的疼痛體驗——也就是完全以受到慢性疼痛所苦的人為目標——因此我們可以認定這個翻譯策略反而阻礙了這項量測工具原本的概念性目標。

二十世紀醫學對於調查對象必須在各項數値方面完全中立的需求，阻礙了我們去探索疼痛體驗中的一項核心元素，因為那個核心元素本身就是作為一種情感的主觀値。疼痛情感的語言表述——人們針對自身感受說出的話——本身抗拒任何精確的製表及分類作為。科威特的那些譯者對此擁有第一手體驗，他們發現原本在英文中被歸類為「感覺」的詞彙，在翻譯後更接近「情感」或「評價」的類別。

這些作者後來做出結論，「我們有很充足的理由認定，疼痛分類會因為不同文化而有所差異。」比如他們就找不出翻譯「射傷」（shooting）這種痛覺的詞彙。在此同時，義大利文把「射傷」這種痛覺翻譯成「像是床墊彈簧反彈」的痛。

整體而言，根據二○○九年由雪梨的喬治國際健康研究所做的研究，麥吉爾疼痛問卷被翻譯成了二十六種語言，研究發現這些翻譯後的問卷效力普遍不佳，並建議必須謹愼使用這些「非英語版本」的問卷。這些不同版本的問卷中描述疼痛的詞彙從四十二到一百七十六個不等，反映出了人類口中疼痛體驗的豐富程度。這些疼痛反抗或拒絕被分類列表的特質只顯示了人們不是（或說至少不完全是）機器。

——本文摘自《痛：牛津非常短講 012》，2024 年 02 月，左岸文化出版，未經同意請勿轉載。

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜劉韋佐
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

人工智慧將改變以人為主的法治領域？

由人工智慧擔任警察，再也不是科幻電影的情節，交通管制常見的科技執法就是應用 AI 辨識闖紅燈、未依規定轉彎、車輛不停讓行人等違規行為。 AI 的客觀、高效率正在挑戰以人為審判主體的法治領域，這樣的轉變會對我們產生什麼影響呢？中央研究院「研之有物」專訪院內歐美研究所陳弘儒助研究員，他將帶我們思考：當 AI 取代人類執法時，將如何改變人們對守法的認知？

想像有一天你正在尖峰時段開車，車子停在十字路口等紅燈時，後方出現一輛急駛而來的救護車，你為了讓道必須開過停止線。這時你是否願意冒著違規被開罰的風險？還是承擔風險以換取他人盡速就醫？

在上述情境中，針對「要不要闖紅燈」我們經歷了一段價值判斷過程。如果剛好十字路口有真人警察，他的判斷可能是：這是情急之下不得不的行為，並非蓄意違規。

然而，如果負責執法的是「法律人工智慧系統」（Artificially legal intelligent，簡稱 ALI）情況可能截然不同。

ALI 這個詞源自 Mireille Hildebrandt 的研究，在概念上可區分為兩類：採取傳統程式碼的 IFTTT（if this then that）、運用機器學習的資料驅動。前者是注重法律推理或論證的計算機模型，將法律規範轉為程式碼，藉由程式編寫來執行法律任務。後者則透過大量資料的學習，來預測行為範式，用於再犯率、判決結果預測上有較好的成果。

一般情況下，應用在交通管制的 ALI 會辨識車輛是否超速、闖紅燈等違規行為，不過交通情境千變萬化，ALI 能否做出包含「道德價值的判斷」將是一大挑戰！

中研院歐美研究所陳弘儒助研究員察覺，人工智慧（AI）正在左右人們對守法的價值判斷及背後的因果結構，進而反思當我們將原本由人來判斷的事項，全權交由 AI 來執行時，可能產生哪些潛移默化的影響？

讓我們與陳弘儒展開一場從法哲學出發的對話，探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。

怎麼會對「人工智慧」（AI）與「法律人工智慧系統」（ALI）產生研究興趣？

會對 AI 感興趣是因為我很早就對電腦有興趣，我原本大學想唸資訊工程，因為高中有些科目沒辦法唸，於是去唸文組，大學進入法律系就讀，研究所考入「基礎法學組」研讀法哲學。

後來我到美國讀書，當時 AlphaGo 的新聞造成很大的轟動，啟發我思考 AI 的應用應該有些法律課題值得探討，於是開始爬梳 AI 與法律的發展脈絡。

AI 這個詞大概在 1950 年代被提出，而 AI 與法律相關的討論則在 1970、80 年代就有學者開始思考：我們能否將法律推理過程電腦程式化，讓電腦做出跟法律人一樣的判斷？

事實上，AI 沒有在做推理，它做的是機率的演算，但法律是一種規範性的判斷，所有判斷必須奠基在法律條文的認識與解釋上，給予受審對象合理的判決理由。

這讓我好奇：如果未來廣泛應用 AI 執法，法律或受法律規範的民眾會怎麼轉變？

至於真正開始研究「法律人工智慧系統」（ALI）是受到我父親的啟發。有一陣子我經常開車南北往返，有一天我跟父親聊到用區間測速執法的議題。交通部曾在萬里隧道使用區間測速，計算你在隧道裡的平均速率，如果超速就開罰。

父親就問我：「政府有什麼理由用區間測速罰我？如果要開罰就必須解釋是哪一個時間點超速。」依照一般的數學邏輯，你一定有在某個時間點超速，所以平均起來的速率才會超過速限，可是法律判斷涉及規範性，我們必須思考背後的正當性課題，不能只用邏輯解釋，這啟發我逐漸把問題勾勒出來，試圖分析執法背後的規範性意涵。

如果將執行法律任務的權限賦予 AI，可能暗藏什麼風險？

我們先來談人類和 AI 在做判斷時的差別。人類無時無刻都在做判斷，判斷的過程通常會先做「區分」，例如在你面前有 A 和 B 兩個選項，在做判斷前必須先把 A 和 B 區分開來，讓選項有「可區別性」。

在資料龐大的情況下，AI 的優勢在於能協助人類快速做好區分，可是做判斷還需經歷一段 AI 難以觸及的複雜過程。人類在成長過程中會發展出一套顧及社會與文化認知的世界觀，做判斷時通常會將要區分的選項放進這個世界觀中，最終做出符合社會或自身考量的抉擇。

當我們將判斷程序交由 AI 執行，就會涉及「判斷權限移轉」的問題，這經常在日常生活中發生，你只要發現原本自己可以執行的事情，有另外一個對象做的比你好或差不多好，你就會漸漸把判斷的工作交給它，久而久之，你大概會覺得這是很好的做法，因為可以節省大量時間。

我擔心這種判斷權限移轉會快速且廣泛的發生，因為 AI 的工作效率極高，可以大幅節省人力成本，但是哪一些權限可以放給 AI？哪一些權限人類一定要守住？我們經常沒有充足的討論，等到發生問題再亡羊補牢可能為時已晚。

以讓道給救護車而闖紅燈的情境為例，如果讓 AI 來做交管，可以節省警察人力，又可以快速精準地開罰，卻迫使民眾需額外花時間，證明闖紅燈有正當理由。如果是真人警察來判斷，警察通常會認為你的行為有正當理由而不開罰。這對於受法律規範的民眾來說，會產生兩種全然不同的規範作用。

AI 產生的規範作用會讓民眾擔心事後銷單的麻煩程序，如果無法順利解決，可能會訴諸民意代表或上爆料公社，並漸漸改變民眾對守法的態度。而真人警察產生的規範作用，將使民眾自主展現對法律的高度重視，雖然當下的行為牴觸法律，卻是行為人經過多方權衡後做的判斷，相信法律會支持自己出於同理心的行為。

使用 AI 執法除了看上它的高效率，也是因為和真人相比 AI 不會受私情影響，比較可以做出公正的判斷。如果從法治觀念來看，為何決策權不能全權交由 AI 執行？

我認為法治的核心價值在臺灣並沒有很好的發展，我們常想的是怎麼用處罰促成民眾守法，長久下來可能會得到反效果。當人們養成凡事規避處罰的習慣，一旦哪天不再受法律約束，可能會失去守法的動機。

事實上，法治最根深柢固的價值為：

法律作為一種人類行為規範的展現，促使民眾守法的方式有很多種，關鍵在於尊重人的道德自主性，並向民眾陳述判決理由。

給理由非常重要，可以讓民眾不斷透過理由來跟自己和法律體系溝通。如此也可以形成一種互惠關係，使民眾相信，國家公權力能用適當的理由來制定法律，而制定出的法律是以尊重公民自主性為主。當民眾理解法律對我所處的社會有利，會比較願意自動產生守法的動機。

AI 執法看似比人類「公正無私」，但它的執法方式以處罰為主、缺乏理由陳述，也沒有對具體情境的「敏感性」。人跟人之間的互動經常需要敏感性，這樣才能理解他人到底在想什麼。這種敏感性是要鍛鍊的，真人警察可在執法過程中，透過拿捏不同情境的處理方式來累積經驗。

例如在交通尖峰時段應該以維持交通順暢為原則，這時警察是否具備判斷的敏感性就很重要，例如看到輕微的違規不一定要大動作開罰，可以吹個警笛給駕駛警示一下就好。

我越來越覺得人類這種互動上的敏感性很重要，我們會在跟他人相處的過程中思考：跟我溝通的對象是什麼樣的人？我在他心中是什麼模樣？然後慢慢微調表現方式，這是人類和 AI 最根本的不同。

相較於法律人工智慧，ChatGPT 等生成式 AI 強大的語言功能似乎更接近理想中的 AI，其發展可能對我們產生哪些影響？

我認為會有更複雜的影響。ChatGPT 是基於大型語言模型的聊天機器人，使用大量自然語言文本進行深度學習，在文本生成、問答對話等任務上都有很好的表現。因此，在與 ChatGPT 互動的過程中，我們容易產生一種錯覺，覺得螢幕後好像有一名很有耐心的真人在跟你對話。

事實上，對於生成式 AI 來說，人類只是刺激它運作的外在環境，人機之間的互動並沒有想像中的對等。

仔細回想一下整個互動過程，每當外在環境（人類）給 ChatGPT 下指令，系統才會開始運作並生成內容，如果我們不滿意，可以再調整指令，系統又會生成更多成果，這跟平常的人際互動方式不太一樣。

資工人員可能會用這個理由說明，生成式 AI 只是一種工具，透過學習大量資料的模式和結構，從而生成與原始資料有相似特徵的新資料。

上述想法可能會降低人們對「資料」（Data）的敏感性。由於在做 AI 訓練、測試與調整的過程中，都必須餵給 AI 大量資料，如果不知道資料的生產過程和內部結構，後續可能會產生爭議。

另一個關於資料的疑慮是，生成式 AI 的研發與使用涉及很多權力不對等問題。例如現在主流的人工智慧系統都是由私人公司推出，並往商業或使用者付費的方向發展，代表許多資料都掌握在這些私人公司手中。

資料有一種特性，它可以萃取出「資訊」（Information），誰有管道可以從一大群資料中分析出有價值的資訊，誰就有權力影響資源分配。換句話說，多數人透過輸入資料換取生成式 AI 的服務，可是從資料萃取出的資訊可能在我們不知情的狀況下對我們造成影響。

面對勢不可擋的生成式 AI 浪潮，人文社會學者可以做些什麼？

國外對於 AI 的運用開始提出很多法律規範，雖然國外關於價值課題的討論比臺灣多，但並不代表那些討論都很細緻深入，因為目前人類跟 AI 的相遇還沒有很久，大家還在探索哪些議題應該被提出，或賦予這些議題重新認識的架構。

這當中有一個重要課題值得思考：

我們需不需要訓練 AI 學會人類的價值判斷？

我認為訓練 AI 理解人類的價值判斷很可能是未來趨勢，因為 AI 的發展會朝人機互動模式邁進，唯有讓 AI 逐漸理解人類的價值為何，以及人類價值在 AI 運作中的局限，我們才有辦法呈現 AI 所涉及的價值課題。

當前的討論多數還停留在把 AI 當成一項技術，我認為這種觀點將來會出問題，強大的技術如果沒有明確的價值目標，是一件非常危險的事情。實際上，AI 的發展必定有很多價值課題涉入其中，或者在設計上有一些價值導向會隱而不顯，這將影響 AI 的運作與輸出成果。

思考怎麼讓 AI 理解人類價值判斷的同時，也等於在問我們人類：對我們來說哪一些價值是重要的？而這些重要價值的基本內容與歧異為何？

我目前的研究有幾個方向，一個是研究法律推理的計算機模型（Computational models of legal reasoning）；另一個是從規範性的層面去探討，怎麼把價值理論、政治道德（Political morality）、政治哲學等想法跟科技界交流。未來也會透過新的視野省視公民不服從議題。

這將有助科技界得知，有很多價值課題需要事先想清楚，影響將擴及工程師怎麼設計人工智慧系統？設計過程面臨哪些局限？哪些局限不應該碰，或怎麼把某些局限展現出來？我覺得這些認識都非常重要！

鐵面無私的 ALI ？人類與人工智慧執法最大的分野是什麼？

陳弘儒是臺灣少數以法哲學理論研究法律人工智慧系統（ALI）的學者，他結合各種現實情境，與我們談論 ALI、生成式 AI 與當代法治價值的緊張關係。

由於 ALI 擅長的資料分類與演算，與人類判斷過程中涉及的世界觀與敏感性思辨，有著根本上的差異；以處罰為主、缺乏理由陳述的判斷方式，也容易影響民眾對公權力的信任。因此陳弘儒認為，目前 ALI 應該以「輔助人類執法」為發展目標，讓人類保有最終的判斷權限。

至於現正快速發展的生成式 AI ，根據陳弘儒的觀察，目前仍有待各方專家探索其中的價值課題，包括資料提供與使用的權力不對等、哪些人類價值在訓練 AI 的過程中值得關注等。

在過去多是由人文社會學者提出警告，現在連 AI 領域的權威專家也簽署公開信並呼籲：AI 具有與人類競爭的智慧，這可能給社會和人類帶來巨大風險，應該以相應的關注和資源進行規劃和管理。

在訪談過程中，有一件令人印象深刻的小插曲，陳弘儒希望我們不要稱呼他「老師」，因為他從小就畏懼老師、警察等有權威身分的人，希望以更平等的方式進行對話。

假如今天以 AI 進行採訪，整個談話過程或許能不受倫理輩分影響，但這也讓我們意識到，在 AI 的世界裡，許多人際互動特有的敏感性、同理反思都可能不復存在。

陳弘儒的研究讓我們體會，AI 在法治領域的應用不僅是法律問題，背後更包含深刻的哲學、道德與權力課題，也讓我們更了解法治的核心價值：

法律要做的不只是規範人們的行為，而是透過理由陳述與溝通展現對每個人道德自主性的尊重。

「風聲鶴唳，草木皆兵」形容疑神疑鬼、驚恐不安，典故來自歷史上著名的「肥水之戰」。當時的慘烈狀況，前秦苻堅甚至可能出現與戰爭有關的創傷後壓力症候群 PTSD 的症狀。

根據《晉書·卷一一四．苻堅載記下》和《晉書．卷七九．謝安列傳》的記載，東晉時期野心勃勃的前秦苻堅意圖征服中原，東晉太元八年（前秦建元十九年）（西元 383 年），他率領龐大的八十萬大軍逼近肥水，準備進攻東晉。

東晉派出大將謝玄和謝石帶領八萬精兵抵抗。苻堅錯誤地認為東晉兵力不足，自以為佔有優勢，計劃迅速擊敗晉軍。然而未料到謝玄巧妙運用奇襲戰術，使苻堅損失了許多重要將領和士兵。

在肥水戰前，苻堅登上壽陽城觀察晉軍的情勢，卻發現晉軍部隊整齊有序，士氣高昂，戰鬥力十分強大。他遙望八公山，發現山上長滿無數草木，隨著風吹過，那些草木地晃動就像無數士兵在移動，於是他轉身對弟弟苻融說：「你看那山上，還有那麼多實力強大的軍隊，誰說晉軍很少呢？」這顯示出他內心的憂慮和恐慌，也是「草木皆兵」的由來。

後來苻堅的軍隊在淝水一戰中遭受重大失敗，苻融壯烈戰死；苻堅本人中箭受傷，只能率領殘兵拼命逃回北方。當他們逃亡的過程中，只要聽到風聲呼嘯、飛鶴的鳴叫聲，他們都以為晉軍仍然緊追不捨，他們日夜奔逃，飢寒交迫。然而，當他們最終回到北方時，龐大的百萬大軍已經損失了七八成。逃亡的過程他們疑神疑鬼，恐懼不安，也是成語「風聲鶴唳」的由來。

看不見的敵人——戰爭壓力造成的心理創傷

我們對於 PTSD 的了解，並非一朝一夕就在醫學上產生了共識，從誤解到了解，是數百萬歸來士兵們的真實體驗。

1914 年，第一次世界大戰發生的早期， 英國遠征軍（British Expeditionary Force）發現多達 10% 的英國軍官和 4% 的士兵在戰鬥後出現一些醫學上的症狀，包括耳鳴、健忘症、頭痛、頭暈、震顫和對噪音過敏，甚至有人表現出恐慌、恐懼、逃跑，或是嚴重到無法思考推理、睡眠、行走或說話。由於這些症狀和腦部神經直接受傷類似，當時被認為是一種因中樞神經受傷而導致的精神疾病，但奇怪的是那些士兵們的頭部其實並未發現任何的外傷。

1915 年，英國醫生查爾斯·邁爾斯（Charles Myers）首次在醫學期刊柳葉刀（The Lancet）使用「彈震症」（shellshock）一詞，用來形容因為爆震衝擊而造成生理以及心理受損的士兵。

第二次世界大戰（ 1939 年至 1945 年）後，隨著對士兵出現的壓力症狀有很多的認識，醫師的診斷上開始使用戰鬥反應壓力（Combat Stress Reaction (CSR)）取代彈震症。雖然比起彈震症有了更多的了解，但醫學界們對於該症狀的出現仍不清楚。

1955 年，越戰爆發，美國總共派出 270 萬人前往越南作戰，最後高達 70 萬人需要某種形式的心理治療。

戰爭後的第二次創傷

創傷後壓力症候群 PTSD 被發現以前，已遭受精神創傷的士兵們可能需要面對社會歧視所造成的二次傷害。當時由於對彈震症的成因了解極少，有士兵因此被指控逃兵以及懦弱被送上軍事法庭，甚至因此被處決。越戰後雖然試圖重新融入社區的遭受創傷的退伍軍人數量相當驚人，但他們既無法獲得適當的治療，也無法從退伍軍人管理局獲得殘疾撫卹金，導致美國產生極大的家庭以及社會問題，也催生許多描述退伍士兵因戰爭創傷導致無法正常回歸社會的經典影視作品，如電影《越戰獵鹿人 The Deer Hunter 》（1978），以及《第一滴血 First Blood 》（1982）。

創傷後壓力症候群 PTSD

在 1970 年代，臨床上醫師開始使用創傷後壓力症候群（posttraumatic stress disorder），簡稱 PTSD 一詞來診斷越戰回來的退伍軍人出現的症狀。一直到 1980 年代，美國精神學會（American Psychiatric Association）才將 PTSD 納入精神疾病診斷與統計手冊（Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Third Edition (DSM-III)）。雖然 PTSD 被正式承認為精神疾病，但診斷上仍面臨許多挑戰。最大的困難就是 PTSD 的症狀與太多的精神疾病相似，如強迫症（Obsessive Compulsive Disorder）和廣泛性焦慮症（Generalized Anxiety Disorder）。這也使得 PTSD 的歸類和診斷需要不斷的精進修正，在 DSM-IV 時 PTSD 歸類在焦慮症（Anxiety Disorder）的範疇，但在最新版本的 DSM-V，PTSD 已經和焦慮症分開來，有著自己的分類——創傷及壓力相關疾患（Trauma- and Stressor-related Disorders）。這也有助於醫界以及學界提高對 PTSD 的重視，能更了解 PTSD 對神經的影響以及治療方式。

中醫如何治療受戰爭創傷的軍人

根據《晉書．卷一一四．苻堅載記下》和《晉書．卷七九．謝安列傳》的描述，苻堅和許多他隊伍中的士兵已經出現 PTSD 的症狀，但西方國家一直到西元 1970 年代才對 PTSD 有更多醫學上的見解，那究竟古代中國是如何治療那些精神上受到創傷的軍人們呢？

中國傳統醫學的奠基之作，也是現存最早的中醫理論經典著作——《黃帝內經》，成書於戰國至秦漢時期，並在東漢至隋唐時期經過多次的修訂和補充。PTSD 出現的症狀，可能接近中醫所說的「驚悸」、「健忘」、「情志病」的範疇。在《黃帝內經》中《素問》的《舉痛論》就記載「百病生於氣也，怒則氣上，喜則氣緩，悲則氣消，恐則氣下，寒則氣收，炅則氣泄，驚則氣亂，勞則氣耗，思則氣結」，說明人的七情（喜、怒、憂、思、悲、恐、驚）傷人先造成氣的變化﹐然後才有各式疾病的產生。七情分別屬於五臟（心、肝、脾、肺、腎），以喜、怒、思、悲、恐為代表，稱為五志。五志與五臟的對應關係為心志為喜，肝志為怒，脾志為思，肺志為憂（悲），腎志為恐，所以說怒傷肝、思傷脾、喜傷心、憂傷肺、恐傷腎。

雖然 PTSD 涵蓋中醫許多症狀的描述，但古代中國並未有明確文獻指出治療的方式，透過現代醫學診斷以及中醫的結合，有研究認為 PTSD 最可能是熱、火或體虛引起的心神失調；肝氣鬱結；及腎虛。次要的模式是長期肝氣鬱結（肝主脾胃、肝火、痰火、痰濕和心火）以及心、腎和脾器官系統體質缺陷的結果（Sinclair-Lian et al., 2006）。如此治療上就可以根據中醫師的評估來進行各臟器的調節。

結論

我們能從許多經典文學和改編真實歷史事件的影視作品認識到戰爭的殘酷，但這遠遠比不上親身面臨戰場上的恐怖和帶來的創傷。戰爭奪取無數人的性命，存活者面臨的巨大的壓力也將改變一個人的一生。

參考文獻

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• 風聲鶴唳，草木皆兵_百度百科 (baidu.hk)
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• Shell shock – Wikipedia
• Post-traumatic stress disorder – Wikipedia
• 臺北市政府衛生局社區心理衛生中心-專題文章-認識創傷後壓力症候群 (gov.taipei)
• How Veterans Created PTSD – JSTOR Daily
• 圓扶原中醫診所 – 創傷後壓力症候群(Post-Traumatic stress disorder, 簡稱PTSD)… (facebook.com)
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• 五志（中醫術語）_百度百科 (baidu.hk)
• Airiti Library華藝線上圖書館_創傷後壓力症候群的情節記憶缺損與中醫治療
• Developing a traditional chinese medicine diagnostic structure for post-traumatic stress disorder – PubMed (nih.gov)