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# 0924 立法院座談會發言稿共筆

## 緣起
- 9/17 參與 FNF 諾曼基金會晚宴時，遇到民進黨在教科文委員會的張雅琳委員，有提到剛好 9/24 會在立法院舉辦座談會，因此希望邀請我們出席。
- 經過跟社群成員討論，決定以共筆的方式處理發言稿，較符合社群運作方式，同時也降低 Peter 負擔。

## 討論題綱
260924 座談會提綱

### 1. 面對 OECD PISA 2029 預計納入「媒體與人工智慧素養」相關評量,教育部應如何以該評量框架檢視現階段推出的「AI 素養教育計畫」,進一步界定國小、國中及高中不同教育階段應具備的 AI 與媒體素養能力?

> (以下建議歡迎自由綜整、摘要、刪修、精簡化) [name=bestian]
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> PISA 2029 將「媒體與人工智慧素養（MAIL）」列為創新評量領域，重點包括接觸與使用、分析與評估、參與與協作、創作，以及倫理與責任五項能力。教育部可進一步參考 OECD 與歐盟共同提出的《AI Literacy Framework for Primary and Secondary Education》，建立國小、國中、高中的分齡能力進程。台灣在地化時，除 AI 幻覺、演算法偏誤、深偽、推薦演算法與資料蒐集外，也可加強假訊息、境外資訊操弄與認知作戰等資訊韌性教育，培養學生查證、判斷與獨立思考能力。
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> 三階段素養核心(一句話說明)：
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> 國小：我知道 AI 是什麼，也知道怎麼保護自己。
> 國中：我能懷疑、查證、比較，也知道 AI 如何影響我。
> 高中：我能自己決定何時、為何、如何使用 AI，並為其後果負責。

| 教育階段 | 建議重點 |
| ------------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **國小：認識 AI、保護自己、保持好奇** | 從生活經驗理解 AI「能做什麼、不能做什麼」，知道 AI 可能犯錯，不把輸出當成事實或真人意見。學習保護個資、辨識不舒服或危險的互動，練習「停一下、想一想、問別人、再決定」。透過遊戲、故事與創作培養好奇心，鼓勵嘗試 AI，但同時理解「不用 AI」也是一種選擇。開始練習站在別人的角度思考：自己使用 AI 的方式會不會傷害同學、家人或其他人。 |
| **國中：查證資訊、理解影響、形成自主判斷** | 能辨識與理解 **AI 幻覺（AI hallucination）、演算法偏誤（algorithmic bias）、深偽（deepfake）、推薦演算法（recommendation algorithm）及個人資料蒐集（personal data collection）**，並以多個來源、理由與證據檢驗 AI 的說法。理解 AI 與社群平台如何影響自己看到的資訊、情緒、人際關係與選擇。遇到有偏誤或不合理的輸出時，不只是接受，而能修改問題、換方法、重新驗證。討論 AI 伴侶、性影像、著作權、假訊息與資訊操弄等情境，思考自己的行為可能造成哪些預期與非預期後果。 |
| **高中：自主決策、系統評估、創新與公共責任** | 能根據目的、風險與限制決定「要不要用 AI、用什麼 AI、哪些部分交給 AI、哪些判斷必須由人負責」，並能說明自己的理由。對 AI 工具、資料來源、模型限制、偏誤與利益關係進行系統性評估，以實驗、比較與證據驗證新主張。能運用 AI 解決真實問題並反覆修正方法，不只做技術消費者，而是成為創作者與決策者。同時分析 AI 對不同群體、民主、文化、勞動、環境與心理健康的影響，能從他人立場思考短期與長期後果，並對自己的 AI 使用承擔責任。 |

參考資料：

[OECD：AI Literacy Framework 正式版](https://ailiteracyframework.org/)
[OECD：PISA 2029 Media and Artificial Intelligence Literacy](https://www.oecd.org/en/about/projects/pisa-2029-media-and-artificial-intelligence-literacy.html)

### 2. 教育部過去已推動數位素養、媒體識讀、資訊安全及科技教育,面對生成式 AI 帶來的新型態學習與安全問題,現有課程、教材及教師培訓制度應如何整合與深化?

> (以下建議歡迎自由綜整、摘要、刪修、精簡化) [name=bestian]
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> 我建議不是再新增一門獨立的「AI 素養課」，而是把生成式 AI 納入既有的數位素養、媒體識讀、資訊安全與科技教育，依不同年齡階段設計適齡、適性的學習目標。
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> 內容上，除了理解 AI 是什麼、如何生成內容，也加入兒少真正在生活中會遇到的情境，例如假影音、深偽、AI 裸化、合成親密關係、陌生人互動、演算法推薦、資訊操弄，以及如何辨識風險、說不、保存證據和求助。第三方求助管道，例如學校輔導室、iWIN、衛福部性影像處理中心、警政單位，也可以納入基本課程，讓學生不只是「知道有風險」，而是真的知道遇到事情時可以怎麼做。
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> 教學形式不宜只靠講義或宣導影片。像公視「[青春網戀模擬器](https://youth-news.pts.org.tw/onlinedating/)」這類互動情境，就可以讓學生實際練習判斷、拒絕與求助。未來也可以發展漫畫、短影音、遊戲、互動網站等兒少熟悉的媒介，讓素養教育不只存在課堂裡，而能融入日常生活。
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> 更重要的是建立一套公共的「AI 與媒體素養教材基礎建設」。政府可以維運一個持續更新的教材資料庫，提供經去識別化的真實情境案例、法律與求助資訊、教學腳本、圖片、影音、互動題目及延伸素材，並標示適用年齡、資料來源、更新日期與版本紀錄。
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> 這套資料庫可採 CC BY 等開放授權，並提供固定規格的 JSON API，以及圖片、影音的公開格式，讓學校、教師、公共媒體、NGO、開源社群、遊戲與漫畫創作者都能直接取用和再製，不必每個單位重新從零開始。
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> 政府主要負責出資、維運、基本標準與品質治理；內容則可以由教師、兒少工作者、心理與法律專業、公共媒體、民間團體、技術社群及兒少共同參與審查與製作。[name=Bestian]

### 3. 如果 AI 素養要透過體制內教師進行教學,將規劃如何為老師增能?若未來仍主要依靠教師增能、種子教師或新增教案推動,教育部將如何評估並減輕教師的備課、授課及行政負擔?以及如何評估推廣成效?

> (以下建議歡迎自由綜整、摘要、刪修、精簡化) [name=bestian]
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> 如果 AI 素養教育最後主要靠老師執行，我認為關鍵不是一直增加研習時數或要求教師自己做教案，而是降低教師準備教材、查證資訊與追蹤新科技的成本。
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> 可以先建立前述的公共教材資料庫與 API，讓教師面對新的 AI 風險時，不必自己從網路搜尋、判斷資料是否可靠，再從頭設計課程，而是可以直接找到經專業審查、按年齡分類、附有案例與活動設計的素材。
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> 教師研習也可以從「一次性聽課」轉成持續支援。例如：
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> 1. 建立可搜尋的 AI 教學與案例資料庫，依國小、國中、高中及不同主題分類。
> 2. 定期整理兒少實際發生的新型態案例，轉化為去識別化的教學情境。
> 3. 提供可以直接使用或修改的短教案、互動活動、簡報與影音素材，而不是要求老師自行開發完整課程。
> 4. 建立教師回報機制，讓第一線遇到的新問題可以回到中央資料庫，再由專業團隊整理、更新教材。
> 5. 讓教師、輔導人員、兒少工作者及技術人員形成持續交流的社群，而不是只依賴少數「種子教師」層層轉訓。
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> 在減輕負擔方面，可以把 AI 素養設計成可融入既有課程的模組，例如國文課討論 AI 生成資訊與查證，社會課討論演算法與公共議題，資訊課理解生成式 AI 與資料使用，綜合或輔導課則練習網路互動、拒絕與求助，而不是另外增加教師一整套新課程。
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> 成效評估也不宜只看辦了多少場研習、多少老師完成時數或下載多少教材。比較值得觀察的是學生是否真的增加了能力，例如能否辨識可疑內容、理解 AI 的限制、知道如何查證、知道向誰求助、能否在情境中做出較安全的選擇；同時也要評估教師實際使用教材的比例、備課時間是否下降、教材是否容易修改，以及第一線回報能不能快速轉化成新的公共教材。
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> 這樣的方向，比單純「增加教師研習＋新增教案」更接近一套可長期維護、持續更新，而且不把壓力全部丟給第一線教師的制度。[name=Bestian]

### 4. 現行兒少網路安全政策多著重於提升兒少及家長的風險意識,但面對 AI平台蒐集、分析及利用兒少個人資料,以及推薦演算法、陌生人接觸、私訊、直播、生成式 AI 與深偽影像等風險,是否應進一步要求平台承擔前端保護義務?我國應如何建立「適齡設計」原則,依不同年齡及發展階段,規範帳號預設隱私、個人化推薦、資料蒐集、陌生人接觸及高風險功能?

> (以下建議歡迎自由綜整、摘要、刪修、精簡化) [name=bestian]
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> 我認為在談平台是否應承擔更多前端保護義務時，可以先換一個角度：與其只問「平台要不要管得更嚴」，不如問「能不能把保護機制做成可驗證、可協作、可遷徙的公共基礎設施」。
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> 第一，**把數位遷徙權納入兒少保護。**
> 兒少在平台上累積的社交關係、內容與數位足跡，不應因平台鎖定而難以帶走。若平台演算法改變、誤判帳號或造成不利環境，兒少與監護人應有能力攜帶資料與社交關係轉移到其他服務。當使用者真正有能力離開，平台的安全與隱私表現才會成為競爭條件，而不是只能接受平台單方面規則。
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> 第二，**把安全機制做成可驗證、可共用的基礎建設。**
前端保護不一定等於每個平台都要自己養一支昂貴的審查團隊。政府可以鼓勵或支持開放、可修改、可驗證的安全工具、模型與 API，讓中小型平台也能導入兒少保護機制。如此可降低保護成本，也避免「只有大型平台做得到安全」的情況。平台是否履行義務，也應有可被外部檢驗的標準，而不是只靠自我宣告。
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> 第三，**適齡設計不只限制功能，也要改變推薦與排序目標。**
對兒少而言，平台風險不只來自深偽、陌生人接觸、私訊或直播，也來自演算法持續追求停留時間與互動率。適齡設計可以把「出處優先」與「安全重於互動率」納入原則，例如提高有數位簽章、來源可驗證內容的權重，降低高風險或欺騙性內容的擴散；推薦系統也可以從單一追求黏著度，改為同時考量親和力、同理、好奇、細緻、個人故事、推理與尊重等正向指標。
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> 因此，我認為平台的前端保護義務，不應只理解成「審查更多、禁止更多」，而應往三個方向發展：**讓使用者可以離開、讓安全機制可以被驗證與共用、讓推薦系統把安全與福祉放在互動率之前。**
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> 至於陌生人接觸、私訊、直播、年齡驗證、監護人同意與介面分級，這些仍需要更具體的技術與法規設計；但至少可以先確立一個原則：適齡設計不是把兒少隔絕於數位世界之外，而是讓數位環境本身更容易支持安全、判斷與自主。
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> 參考資源：[鳳問](https://ask.archive.tw)
> [name=Bestian]

### 5. 目前 AI 素養教育、兒少保護、個資隱私、平台治理、性影像防制及犯罪偵查分屬不同機關,當兒少在校園內外遭遇新型態 AI 風險時,現行權責分工是否存在斷點?政府是否有必要建立常態性的跨部會協調與風險通報機制,或更具獨立性、統整性的網路安全監理架構?