158 歐美研究 正是在這樣的脈絡下，Big Tech 自1990 年代起靠威脅利誘滋 養了一套「自律」說，讓科技巨擘 (Zuboff, 2020b) 更暢行無阻地藉 著其在公領域的優勢影響視聽，使大眾不知不覺中願意「開放」這 些企業在大眾私領域挖礦 (即我們的個資) 轉換為更多的利潤以及 政治影響力，造成頂端菁英與一般大眾的資訊、財富、權力不對稱 情況更進一步惡化。時至今日，我們依舊不時聽到「科技業跑在太 前面，政府管制不可能追得上科技業的腳步」這樣的論點：業者有 強大的動機帶動諸如此類的風向，惟人民毫無義務順從地擁抱失敗 主義，任由Big Tech繼續從我們每個人珍貴獨特的生命經驗竊取他 們營利所需的原料。「科技業跑在太前面」反而更是應該積極管制 補破網的理由。 Frank Pasquale 在《黑箱社會》(The Black Box Society) 一書中即 提出種種補破網措施，包括資料的蒐集、買賣、利用以及使用過程 中的演算邏輯之強制透明化。資料當事人不僅有權檢視自身資料， 亦必須被賦予更正資料的權利。27 大數據公司亦需要重新省思應否 提供有害社會公益的數據清單；任何可能造成不肖商人利用他人不 幸或脆弱賺取不義之財的清單，如「女兒死於車禍者」、「性侵受 害者」、「易受騙的長者」等類別，根本就不應該被建立。然而諸 如此類對AI 黑箱社會的技術性修補 (technical fix) 固為必要，卻絕 非充分。Pasquale 雖未直接使用批判新自由主義的語言陳述現況， 卻點出了「財團與政府合謀對付人民」乃現下AI 發展的一大特色， 並呼籲政府角色亟需回歸為為人民服務，儘速開始監測規制長期以 來大到不能倒的企業財團。Pasquale 與本文同樣認為美國政府早已 從反托拉斯執行者淪為企業壟斷的護航者，並且同樣引述 Robert 27 惟有關演算法透明化的限制請見第伍章。
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