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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。
- 出席團體：展翅協會、兒童教育有關的基金會

## 流程

| 時間 | 時長 | 議程 | 備註 |
| ----------- | ----: | ------------------ | ------------- |
| 10:00–10:30 | 30 分鐘 | 報到 | |
| 10:30–10:35 | 5 分鐘 | 張雅琳委員介紹今日出席人員及開場致詞 | |
| 10:35–10:38 | 3 分鐘 | 范雲委員致詞 | |
| 10:38–10:43 | 5 分鐘 | 大合照 | |
| 10:43–11:04 | 21 分鐘 | **提綱討論開始：部會報告** | |
| 11:04–11:44 | 40 分鐘 | **專家學者、團體第一輪發言** | 每位 5 分鐘，依發言順序 |
| 11:44–12:04 | 20 分鐘 | **部會回應** | |
| 12:04–12:25 | 21 分鐘 | **專家學者、團體第二輪發言** | 每位 3 分鐘，舉手發言 |
| 12:25–12:30 | 5 分鐘 | 主席總結 | |

## 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]
>
> 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。
>
> 三階段素養核心(一句話說明)：
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。
>
> 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。**
>
> 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。
>
> 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?

### 討論意見 from 9/23 小松
- 因為現在執政黨在國會沒有優勢，也許彼得可以試著幫忙想想如果進入立法階段有沒有什麼攻防素材，尤其樹發部一直視在野黨認為是閒職的開刀對象(加上執政黨立委滿多也不太懂數發部到底發了啥 [name=凱文]
- 要讓立委有想像力
- AI 味有點重[name=bestian]
## 發言稿
### 第一輪｜5 分鐘發言稿

我想從今年 vTaiwan 跟 TWNIC 共同舉辦的兩場審議活動，分享三個我們在討論中看到的觀察。

我們討論的主題是「AI 生成兒少不宜內容」。一開始我們其實就發現，生成式 AI 並不是憑空創造一個全新的兒少問題，而是把原本已經存在的性剝削、深偽、陌生人接觸、個資與平台推薦等問題，變得更容易製作、更容易散布，也更難以追蹤。因此，如果我們只是再增加一門「AI 素養」課程，可能還不足以回應這些問題。

我想分享三點。

第一，AI 素養不能只是教孩子「怎麼安全使用 AI」，而應該培養孩子理解自己身處什麼樣的數位環境。

在我們的審議結果中，77% 的參與者支持在家庭與學校培養親子 AI 安全素養。但討論裡談到的其實不只是辨識假訊息或怎麼下 prompt，而包括個人資料怎麼被使用、平台怎麼推薦內容、生成影像可能造成什麼傷害，以及遇到問題時如何求助。

所以如果要回應 PISA 2029，我會建議不要把 AI 素養理解成另外增加一套教材，而是重新整理既有的媒體識讀、數位素養、資訊安全與科技教育：哪些能力是所有孩子都需要的？哪些能力應該隨著年齡與使用情境逐步增加？

這件事情不能全部壓在老師身上。如果每出現一種新的 AI 風險，就增加一份教案、培訓一批種子教師，最後很容易變成教師額外的行政與備課負擔。

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。

第二，不能把兒少安全的責任全部放在兒少、家長與老師身上。

這是我覺得這次討論非常重要的一點。

過去談網路安全，很容易變成告訴孩子「不要點、不要傳、不要相信陌生人」。但我們整理的資料顯示，只靠使用者自律、平台使用條款以及事後下架，其實不足以處理現在的風險。

在 9 月的審議中，74% 的參與者支持產品上線前先進行兒少影響評估。

這其實提供了一個不同的治理思維：我們除了問「孩子應該學會什麼」，也應該問「產品在接觸孩子以前，業者應該做到什麼」。

我覺得可以避免把問題簡化成「平台是不是應該管得更多」。更重要的問題是：我們能不能讓安全成為產品本身可以被檢驗的設計？

第一，是適齡設計應該進入推薦系統本身。我們現在談兒少安全，很容易想到陌生人私訊、直播、年齡驗證或帳號預設隱私；但另一個更根本的問題是，平台究竟在優化什麼。如果推薦系統主要追求停留時間與互動率，即使個別功能都有安全措施，仍可能持續把兒少帶向高風險內容。因此對兒少使用者而言，安全與福祉本身也應該成為推薦與排序的重要考量。

第二，是安全機制應該具有可驗證性，而且盡可能降低不同平台採用安全措施的成本。我們在 9 月的討論中就碰到一個很實際的問題：大型商業平台或許有資源建立內容安全團隊，但小型或非商業平台未必有這種量能。因此政府除了要求平台負責，也可以思考支持共用的安全工具、技術標準或基礎設施，並建立外部可以檢驗的標準。否則最後可能變成「只有最大的幾家公司有能力符合安全要求」。

所以我認為，適齡設計不是單純限制兒少可以使用哪些功能，而是重新思考數位環境預設如何運作。安全不應完全依賴兒少每一次都做出正確選擇，也不應完全依賴平台告訴我們「我已經做得很安全」。

第三，我們需要的不是找到一個萬能工具，而是一套可以持續調整的治理制度。

這一點其實是審議結果裡最有趣的地方。

91% 的參與者支持讓兒少正式參與政策制定，89% 支持先釐清具體的傷害，而且參與者並沒有簡單選擇「事前管制」或「事後救濟」其中一邊。共同回答相關題目的參與者中，有 45% 同時支持產品事前影響評估與事後被害人協助及救濟。

這提醒我們，AI 治理可能不是找到一條規則之後就結束，而是要有一個持續觀察、評估、修正的制度。

所以如果今天要給教育部一個建議，我會說：不要把 AI 素養教育當成一個孤立的教育政策。

它應該連結教育、兒少保護、個資、平台治理與被害人救濟，而且最重要的是，讓真正使用這些科技的兒少進入政策形成與檢討的過程。

因為我們最後真正要培養的，不只是「會安全使用 AI 的孩子」，而是一個讓孩子可以安全使用 AI 的環境。

第二輪｜3 分鐘發言稿

如果第二輪要再進一步談具體政策，我想集中在一個概念：把政策重心從「要求兒少避免風險」，往「安全與權利導向的設計」移動。

我們在 9 月的活動中特別討論了年齡驗證。很有意思的是，大家並不是單純支持或反對年齡驗證，而是不斷追問幾個問題：

誰持有資料？蒐集什麼？保存多久？如果判斷錯誤怎麼辦？

甚至有人指出，驗證機制本身也可能創造新的隱私與資安風險。

所以我認為，適齡設計不應該被簡化成「確認你是不是 18 歲」。

真正值得建立的是一套依風險與發展階段調整產品功能的原則。

例如低齡兒少的帳號是不是應該預設較高隱私？陌生人私訊是不是預設關閉？個人化推薦是不是應該受到更大的限制？高風險的生成式 AI 功能是不是需要不同的保護措施？

而且這些制度不能只由成人替兒少決定。

這次審議中最強的共識其實不是某一種管制措施，而是91% 的參與者支持讓兒少正式參與政策制定；89% 支持先研究、釐清實際傷害，再決定介入方式與強度。

我覺得這兩個數字放在一起非常重要：

不是因為我們想保護兒少，就可以假設我們已經知道兒少需要什麼。

因此，如果政府未來真的要建立適齡設計或兒少 AI 安全政策，我會建議至少建立三個機制：兒少參與、產品上線前的兒少影響評估，以及上線後的定期檢討。

最後還有一個制度問題。

我們在現場討論平台檢舉時，有參與者分享，檢舉內容之後未必知道平台究竟有沒有處理；小型或非商業平台甚至可能沒有足夠的人力即時處理，而私下傳播的內容又更加難以發現。

這些問題顯然不是教育部、警政、平台或民間團體任何一方可以單獨處理。

所以我認為跨部會機制真正要解決的，不只是「大家定期開會」，而是要回答三個很實際的問題：

風險由誰發現？資訊交給誰？最後誰負責處理？

如果這三件事情沒有被制度化，再多的 AI 素養教育，最後仍然可能讓老師、家長與兒少自己承擔一個本來應該由整個數位環境共同承擔的責任。