Page 140 - 金融科技力

免的 會複製、 甚至放大 這種偏差 。在這種 情況下， 人工智慧 系統 所

作出 的決策將 會產生差 別效應， 從而引發 社會不公 。而這種 不公 平
要比人為偏見和不公隱晦而難以察覺。

例如：在保險或醫療等以區別風險為目的的行業中，人工 智 慧
會對 投保人的 特徵以及 表現行為 進行分析 ，並對那 些被識別 為特 殊

疾病 或者是未 來發病率 高的投保 人刻意拒 保或收取 超額保費 。在 這
種情況下，對於那些健康狀況不佳且經濟能力差的人群尤為不利。

此外，某種程度上，那些有能力研發人工智慧技術的組織 、 或
是擁 有強大資 料以及計 算能力的 企業，才 能夠透過 人工智慧 系統 深

入瞭解市場動態，獲取更多 優 勢，為 自己 帶 來「 富 者 更 富 」的 效 應 ，
從而延續或加劇現有的薪資、收入以及財富分配差距。

從另一方面來說，人工智慧以及流程自動化能夠降低商品 和 服
務成 本，如果 這些降低 的成本能 夠使消費 者受益， 那麼人工 智慧 就

可以縮小貧富差距。在這種情況下，AI 能夠提高整個社會的生活水
準，甚至於引發一個漸進式的再分配效應。

（五）對安全和政治發展的挑戰

2017 年除了 AlphaGo 擊敗人類成為圍棋棋王外，另一個可能更

值得注意的事件是，卡內基美隆大學的電腦科學教授桑德霍姆
(Tuomas Sandholm) 與 他的研究 團隊開發的 Libratus 德州撲 克 程

式， 大勝人類 職業德州 撲克高手 。不同於 象棋和圍 棋這類完 整資 訊
的博弈遊戲 (充分了解規則與對手棋步 )，德 州撲克屬於不完整資 訊

的博弈 遊 戲，參 賽 者無法 獲 得有關 遊 戲的全 部 資 訊 (卡 牌是隱 藏
的，且可策略性欺騙對家叫牌 )，技術難度比圍棋高得多。在比賽過

程， 這個程式 巧妙地運 用各種包 括大賭注 在內的策 略，誘騙 並嚇 退
人類參賽者。Libratus 的成功顯示電腦程式已經能夠透過自我學習，

在不 完整資訊 的環境， 不斷提升 對特定策 略的掌握 程度。但 倘若 這
類的 人工智慧 遭到恐怖 或犯罪組 織不法利 用，勢必 出現災難 性的 後

果，對人類安全帶來威脅。

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