麻省理工學院（MIT）近期舉辦了「AI 與社會論壇」，匯集了來自各學院的專家，共同探討科技創新對勞動、工作本質、公民對話、選舉管理等領域的潛在利弊。此次活動包括個人研究發表、小組討論，以及一場探索生成式人工智慧在藝術中應用的音樂表演。

該論壇由人文、藝術與社會科學學院（SHASS）和計算社會與倫理責任計畫（SERC）共同舉辦，並與 MIT 的兩項策略性計畫，MIT 生成式 AI 影響聯盟（MGAIC）和 MIT 人類洞察合作計畫（MITHIC）合作呈現。SHASS 院長 Agustín Rayo 和 MIT Schwarzman 計算學院院長 Dan Huttenlocher 發表了開幕致詞。

Rayo 院長表示，刻意匯集 MIT 各領域學者是為了強調，理解 AI 的影響需要學院內各學科的專業知識。他指出：「關注 AI 的社會後果並非偏離 MIT 的使命，而是確保我們的技術領導力能發揮最大影響力的方式。」

Huttenlocher 院長補充說，運算和 AI 的快速發展，使得支持跨學科對話與研究變得至關重要。他強調：「了解 AI 的優勢與不足，不僅是釋放其效益的關鍵，也是避免嚴重錯誤、過度依賴和意外後果的必要條件。」

工作與 AI

5 月 12 日的論壇在 MIT Linde 音樂大樓的 Tull 音樂廳舉行，首先由 MIT 經濟學系的 Daniel (1972) 和 Gail Rubinfeld 教授、經濟學家 David Autor 發表主題演講。Autor 挑戰了 AI 將單純淘汰工作的普遍說法，反而提出技術的影響取決於它如何改變人類專業知識的稀缺性和價值。

他表示：「當我思考技術如何與勞動價值互動時，我會從它如何改變專業知識的稀缺性來思考，無論是使其更有價值，還是使其更商品化。」Autor 認為，關鍵在於自動化是移除了例行性的支援任務，還是移除了專業任務。他主張 AI 很可能創造新的專業工作，這需要圍繞勞工培訓、工資保險和更廣泛的資本所有權制定積極政策。

隨後舉行的小組討論由 McKinsey & Company 合夥人 Rob Loughlin 主持，MIT 專家們探討了工作如何變化以及這對社會的意義。MIT Panasonic 電腦科學教授兼電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）主任 Daniela Rus，對 AI 提升工作場所的方式表達了興奮。

她說：「我喜歡將機器人想像成你的朋友和助手，一個觀察你並找出如何幫助你的人，一個你可以高層次地分配任務的對象。」然而，Rus 也指出，人類判斷在決策中仍然至關重要。

她強調：「我們確實可以考慮與 AI 工具協同工作，但人類作為決策者、具有良好判斷力的人、決定下一步行動的人，無論那是什麼，其角色仍然超級重要。」航空航太學教授兼科學、技術與社會計畫工程與製造史 Dibner 教授 David Mindell 表示，多年來工作的本質一直在變化，但「重要的是新工作」。

他說：「我們需要支持個人、經濟、專業，不斷創造新工作。我們絕對有必要將工具交給年輕人，讓他們做自己認為有創意的事情，並向我們展示新工作將會是什麼。」小組成員也談到了維持安全標準的必要性，同時也探索提高效率的方法。

Mindell 以貨運航班為例，由於飛行時間長，需要六名飛行員。他說：「我們還不知道如何將這個數字從六減少到五，更不用說二、一或零了。解決這個問題背後有很多資金，但也有一個非常完善的系統已經發展起來，以確保這些系統的安全。」

MIT 經濟學系和電機工程與電腦科學系（EECS）雙聘的 Peter de Florez 教授 Sendhil Mullainathan 描述了 AI 的效用和增長願景，它能帶來生產力提升，但也警告說：「我認為區分生產力提升與實際驅動長期增長的事物，是非常值得的。」

無論如何，Mullainathan 表示，很明顯我們正進入一個 AI 對勞動力影響高度變化的時期。他說：「如果你問『組織將如何精確重組？』我不知道。但會有很多重組嗎？很難相信不會有很多重組。從某種意義上說，如果我們知道我們正在進入一個高度變化的時期，這本身就提供了極其豐富的資訊。」

民主與 AI

當天的第二場會議聚焦於 AI 技術及其對民主的影響。MIT Sloan 管理學院的 Class of 1942 職業發展助理教授兼運籌學與統計學助理教授 Chara Podimata，發表了她關於審計大型語言模型在選舉資訊中偏見的研究。

她表示：「演算法現在決定了我們生活中的許多事情。關於聊天機器人和選舉資訊，如果我讓兩個人與同一個聊天機器人互動，聊天機器人會如何回應？它會如何為這些人提供個人化資訊？」一項針對 2024 年美國總統大選期間 12 個主要模型進行的長期研究發現，回應會根據所陳述的人口統計數據和政治傾向而產生巨大差異。她的研究團隊目前正與政治學專家合作，利用重新設計的調查，對 2026 年美國期中選舉進行新的審計。

在由 Principal Venture Partners 創始合夥人兼 MIT Corporation 成員 Songyee Yoon 主持的小組討論中，專家們對 AI 可能侵蝕民主規範和程序的潛力表達了擔憂，但也探討了潛在的積極成果。政治學系的 Theodore T. Miller (1922) 職業發展教授 Bailey Flanigan，同時在 MIT Schwarzman 計算學院和 EECS 擔任職位，她對某些人將 AI 應用為能讓人們更快達成決策或共識的工具持懷疑態度。

她說：「有理由認為這很好，因為它更有效率、更容易。但它失去了許多民主的程序性元素，這些是我們如何聚集在一起做出決策的儀式。我認為當我們開始考慮自動化時，忘記這一點是個錯誤。」政治學 Kenan Sahin (1963) 傑出教授兼 MIT 選舉數據與科學實驗室創始主任 Charles Stewart III 表示，一個挑戰是政府結構的演變速度不及技術。

Stewart 說，他最大的擔憂是 AI 可能在選舉期間和之後導致混亂。他警告：「如果事情出錯，它們可能會變得非常糟糕，非常嚴重。如果選舉結果受到質疑，可能會導致暴力。」

他補充說：「我們在低技術時代就已經看到選舉結果被操縱。我擔心的是即將到來的選舉日，以及之後的星期三，如果 AI 已經幫助對選舉系統造成了不可逆轉的破壞。」政治學 Ford 教授兼 MIT 治理實驗室（MIT GOV/LAB）主任兼創始人 Lily Tsai 表示，在許多方面，AI 與健康民主所需的民主規範和承諾背道而馳。

Tsai 說：「這不僅在設計原則上非常重要，設計者也必須熟悉構成民主基礎的價值觀和原則：自主性、政治平等、相互尊重、包容性和自主權。」Tsai 還指出，她的研究顯示有些人更喜歡與機器互動。

她描述了她的團隊設計的一個「蘇格拉底式對話聊天機器人」，它會要求人們闡明其信念和立場背後的思考。Tsai 表示：「有趣的是，這實際上似乎在過程中緩和了他們的政策立場。因此，AI 絕對有辦法對民主產生積極影響。但這確實關乎以正確的原則進行設計並嚴格評估它們。」