若執政當局對族群有所偏見,當科技融入歧視政策,將帶來更大弱勢浩劫。

整理撰文|陳廷彥、林冠廷;編輯|OCF Lab

印度破壞人權的數位身分計畫,持續排除特定居民應有權益

(Biometric details being captured in an Aadhaar enrolment centre in Kolkata, West Bengal, India (Biswarup Ganguly, CC-BY-3.0)

印度數位身分系統 Aadhaar 已行之有年,使用普及下,許多居民需要透過 Aadhaar 才能領取社會福利或補助

然而,任職數位身分識別系統公司的印度紀錄片創作者 Subhashish Panigrahi,在《全球之聲》中撰文警告:此身份識別機制中存有「印度社會的系統性壓迫」。他認為若要行使「身份識別」,本應對社會各個大小與特性不同的族群有廣泛的了解與包容度,以避免忽視或偏差對待脆弱的邊緣群體。諷刺的是,推行此計劃的執政黨由社會階級崇高的「高種姓印度教徒」主導,此政黨原本就慣以分裂政策排斥社會位階低的人民,現在將科技力融入歧視政策,已經導致穆斯林等其它宗教、不會印地語或英語等主流語言的居民,因無法以母語搜尋到任何關於 Aadhaar 的資訊,而面臨被社會福利安全網排除的危機。

想要解決問題的 AI,為何變成麻煩製造者?

(Photo credit by TheDigitalArtist on Pixabay)

AI 應用雨後春筍般出現,但不難發現 AI 雖然號稱可以節省時間、帶動社會進步,卻常常帶來更多偏見與排斥,既不能解決問題,更可能讓使用者做出錯誤判斷。

農業領域的機器學習研究者 Hannah Kerner 投書《 MIT 科技評論》指出,關注「現實問題」的 AI 科學家太少,導致機器學習的資料庫中,即使過度偏重某些族群的資料,或資料早已無法反映世界變化,也沒有人在乎。同時,這些與現實脫軌的研究者,面對各種需求時也因此往往問錯問題、想錯方向,例如心臟病領域的 AI 研究,應該優先關注判斷「哪些患者不需要醫師進一步介入」,而不是判斷「患者得了什麼病」。

利用開源,打造地震預警的「護國神碼」

臺灣讀者對地震時的「總統級警報」想必都不陌生,但這種昂貴的地震預警系統並非每個國家都有;當在基礎建設不佳的地區發生地震,若無預警機制,很可能輕易造成大量人民傷亡、或毀損醫院等珍貴設施,如 2010 年的海地大地震,即有高達 200,000 人喪生,損失超過百億美元。


ZDNet 的 Steven Vaughan-Nichols,撰文介紹了兩個開源解決方案:OpenEEW 與 Google,期望能降低地震警報系統的成本,以避免悲劇發生。兩個方案分別使用多個開源的 IoT 元件與 Android 手機中的加速器,配有可快速檢測地面運動的傳感硬體。其中包含高性能的微機電系統 MEMS,已被證實與地震儀具有一樣良好的感應功能,價格卻僅是 1/60,當檢測到地震時就能即時匯報,並通知其他用戶。OpenEEW 的好處在於,固定站點能避免偏遠地區手機數量不足以檢測地震。 Vaughan-Nichols 指出,目前 OpenEEW 已經在墨西哥、波多黎各等地建置,並且要與 IBM 合作在紐西蘭等更多地區裝設。

生日快樂!FreeBSD 二十歲大事紀出爐!

John Paul 在「It’s FOSS」網站中撰文介紹,FreeBSD 的系統可以追溯到 1970 年代在加州大學柏克萊分校開發的 BSD,接著 FreeBSD 基金會才在 2000 年成立,至今已經 20 年。該基金會與研究機構、大學、Sun 等公司合作,致力於 FreeBSD 的開發與推廣,因此現在 FreeBSD 獲得了 Netflix、WhatsApp 等知名組織使用。想了解更多詳情,歡迎閱讀連結內原文!

臉書幫 COVID-19 假資訊帶來每月數以億計的流量

根據 Charlotte Jee 在《MIT 科技評論》中撰文,人權組織 Avaaz 調查臉書,發現今年光是 4 月,就有將近 5 億次的 COVID-19 錯誤資訊瀏覽。美國疾管署、世界衛生組織等 10 個「可靠來源」的預估瀏覽量,只有 10 個「錯誤訊息」網站的四分之一。Jee 指出,很多錯誤資訊是反疫苗、假療法或指稱感染數量「被高估」的偽造新聞,今年前三個月更已經有 800 人在世界各地因為聽信偏方,飲用甲醇治療 COVID-19 而身亡。Jee 引述 Facebook 反駁,稱該公司已在 4 到 6 月為 9800 萬份訊息貼上警告標籤;但仍有許多醫療專家認為 FB 尚未拿出解決方案,克服並減少這些來源複雜、內容多變的流行病假消息。


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