演算法的鐵籠與矽島的幽靈：以 Urry 之論點重寫台灣的技術-社會地景
The Iron Cage of Algorithms and the Ghost of the Silicon Island
【摘要】
台灣這座島嶼正面臨著兩種截然不同、卻在本質上驚人相似的「鎖定」（Lock-in）。在物理空間，我們被 John Urry 所描述的「汽車流動性體系」（Automobility）所困，機車瀑布與塞車車陣成為了都市的血管栓塞；在心智與數位空間，我們正迅速滑入一個由生成式 AI 所主導的「演算法流動性體系」（Algorithmicity）。本文援引 Urry 的經典論證，將「汽車」置換為「AI」，並透過 Hannah Arendt、Pierre Bourdieu 與 Bruno Latour 的視角，診斷台灣如何從「道路的自動化」走向「思考的自動化」。這不只是一場技術升級，而是一次深刻的路徑依賴危機——我們誤以為獲得了自由，實則是用一種「強制的靈活性」，交換了我們在物理與心智空間中的主體性。
(Source: Gemini Output)
壹、導言：從基隆路的壅塞到 ChatGPT 的轉圈
傍晚六點半的台北，基隆路與信義路口。 這是一個令人窒息的場景：數以百計的機車在待轉區像沙丁魚般擠壓，公車與轎車在紅燈前形成了一條看不到盡頭的鋼鐵河流。這就是 John Urry 筆下的「汽車流動性」（Automobility）——一個承諾給予我們無限移動自由，最後卻讓我們集體動彈不得的體系。在這裡，移動的權利變成了一種為了生存而必須忍受的「強制的靈活性」（Coerced Flexibility）。
與此同時，在內湖科學園區某棟燈火通明的辦公大樓裡，一位年輕的軟體工程師正面對著螢幕。他沒有在寫程式碼，他在等待。螢幕上的游標閃爍，ChatGPT 正在「思考」。幾秒鐘後，一段完美的 Python 程式碼流瀉而出。工程師複製、貼上，然後繼續下一個指令。
這兩個場景看似無關，實則是同一枚硬幣的兩面。
前者是我們熟悉的物理世界的「路徑依賴」（Path Dependence）：因為過去五十年的都市規劃與產業政策，台灣人被「鎖定」在必須依賴私人運具的生活模式中。我們蓋了更多路，結果換來更多車；我們想要更快的移動，卻製造了更長的停頓。
後者則是正在成形的、認知世界的「演算法依賴」。就像汽車取代了雙腳，生成式 AI 正在取代我們的神經迴路。我們開始習慣將「思考」這項勞動外包給演算法。正如 Urry 描述汽車駕駛是一種被封裝在鐵殼裡的「去敏化」體驗，使用 AI 也是一種認知的「去敏化」——我們略過了思考過程中的困惑、掙扎與辯證，直接抵達結論的彼岸。
體系（The System）的病毒式擴張
John Urry 在其經典論文中最具洞見的觀點在於：他拒絕將汽車視為單純的「交通工具」。他認為，汽車是一個自我創生的體系（Autopoietic System）。它像病毒一樣，會改造宿主的環境以利於自身生存。為了汽車，我們拆除老房子蓋停車場，我們將生活機能分散到只能開車到達的郊區，我們創造了一種「沒有車就無法生活」的社會結構。
今天，若將 Urry 的論文中的「Car」替換成「AI」，我們會驚悚地發現，這個邏輯完美適用。
AI 不僅僅是一個聊天機器人或繪圖工具。它是一個正在重寫我們社會基因的體系：
環境重組：為了 AI，我們正在重組網路基礎設施，台灣的電網被迫乘載巨大的運算負荷（如同道路乘載車流）。
時間碎片化：Urry 說汽車讓人們活在「瞬時時間」（Instantaneous Time）中，隨時待命、隨時移動。AI 則將我們的心智時間切得更碎，我們在無數個視窗、提示詞（Prompt）與生成結果中跳躍，失去了長篇閱讀與深度沈思的能力。
自我創生：AI 產生的內容（假訊息、合成文本）污染了網路，而解方竟然是「用更強大的 AI 來過濾」。這就是系統自己創造問題，再兜售解方，形成完美的閉鎖迴圈。
台灣：完美的雙重實驗室
台灣是這場全球實驗中極為特殊的案例。
在物理層面，我們是Latour 式的物質中心——台積電（TSMC）生產了驅動這一切演算法的晶片，我們這座島嶼就是 AI 體系的心臟，承擔著巨大的能源與環境代價。 在社會層面，我們是Bourdieu 式的場域——台灣社會對「科技」的崇拜（理工霸權），使得 AI 迅速成為新的文化資本，區隔出新的階級。 在心智層面，我們面臨Arendt 式的危機——長期講求效率、標準答案的教育體系，讓我們成為最容易接受「AI 給出標準答案」的受眾，思考的平庸化（Banality）近在咫尺。
接下來的篇章，我們將分別戴上 Arendt、Bourdieu 與 Latour 的眼鏡，深入剖析這個正在成形的「演算法流動性體系」，並試圖回答一個 Urry 曾對汽車提出的問題：
我們是否有機會打破這個鎖定？還是我們將被封裝在更精密的黑箱之中，駛向一個無需思考的未來？
平庸的生成：從「兩段式左轉」看思考的「自動導航」
The Banality of Generation: From the "Hook Turn" to Cognitive Autopilot
【摘要】
台灣特有的「機車待轉區」（Hook Turn Area），是一個極具象徵意義的空間隱喻。它代表了系統如何為了維持整體的流暢，強制個體進行無意義的「暫停」。本篇將 John Urry 關於駕駛「去敏化」（Desensitization）的觀察，對接 Hannah Arendt 關於「平庸之惡」（Banality of Evil）與「無思」（Thoughtlessness）的警示。我們論證，生成式 AI 正在我們的心智空間中劃設無數個「待轉區」。我們在其中等待演算法給出答案，就像騎士等待綠燈一樣——我們看似在運作，實則大腦空轉。這種「認知的自動化」正在剝奪 Arendt 所珍視的判斷力，使我們成為最有效率、卻也最缺乏靈魂的知識操作員。
貳、心智的待轉區：被規訓的靈魂
在台灣騎過機車的人都知道那種感覺。當你想要左轉，你不能直接轉過去，你必須靠右，滑進路口畫著白色框線的「待轉區」。你停下來，雙腳著地，看著眼前的橫向車流呼嘯而過，等待下一個綠燈。
這是 Urry 所說的「強制的靈活性」（Coerced Flexibility）的極致展現。系統賦予你移動的權利，但前提是你必須完全臣服於系統的規訓。在這個方格子裡，你的暫停不是為了休息，也不是為了 Arendt 所說的「沈思」（Contemplation），純粹是為了配合交通號誌的邏輯運作。
現在，讓我們看看螢幕前的場景。
當我們把一個複雜的社會議題（例如「台灣能源轉型的困境」）丟進 ChatGPT 的對話框，然後看著那個圓圈轉動時，我們其實就是進入了「認知的待轉區」。
我們停下來了。我們沒有在腦中搜索論點，沒有在內心進行 Arendt 所謂的「二合一」（Two-in-One，即自己與自我的對話）的自我辯證。我們只是在等待。等待一個由神經網絡生成的「標準答案」降臨。這種等待，與待轉區的騎士一模一樣——身體（或游標）在場，但心智缺席。
認知的擋風玻璃與「無思」
Urry 在分析汽車駕駛體驗時，用了一個非常精彩的比喻：擋風玻璃（Windshield）。
擋風玻璃將駕駛人與外界隔絕開來。你看不見行人的表情，聞不到街道的氣味，聽不見風的聲音（除非你搖下車窗）。這種感官的剝奪，讓駕駛變得「冷漠」且「去敏化」。外在世界變成了一部無聲電影，駕駛人只需要關心車內的儀表板。
AI 就是我們這個時代的「認知擋風玻璃」。
它為我們過濾了知識生產過程中的粗糙、矛盾與摩擦。當我們詢問 AI，它給出的是一段通順、結構完整、語氣自信的文字。它隱藏了這些資訊背後的偏見、數據來源的爭議，以及知識本身的不確定性。
這正是 Arendt 終其一生在對抗的恐懼——無思（Thoughtlessness）。
Arendt 著名的「平庸之惡」概念，並不是指那個人是大壞蛋，而是指艾希曼（Eichmann）這類官僚「喪失了與自我對話的能力」。他只會執行規則，使用陳腔濫調（Clichés）來應對現實。
今日的生成式 AI，是人類歷史上最高效的「陳腔濫調製造機」。它生成的內容，本質上就是人類語言概率的平均值（Average）。當台灣的學生、公務員甚至教授，開始大量依賴 AI 來撰寫報告、公文與論文時，我們正在集體滑向一種「平庸的流暢」。
我們的文章越來越通順，但我們的觀點越來越像彼此。我們就像待轉區裡那群穿著一樣雨衣、戴著一樣安全帽、等著同一個綠燈的騎士——集體行動，卻無人思考。
填鴨教育：AI 統治的預演
為什麼台灣人對 AI 的接受度如此之高？除了科技島的背景外，或許更深層的原因在於我們的教育體系。
台灣長期的填鴨式教育（Rote Learning），其實就是一場長達十二年的「圖靈測試」。學生被訓練成要精準地輸出「標準答案」。我們的考試是選擇題（Scantron sheets），追求的是與標準答案的零誤差。
這恰好是 AI 的強項。
當 AI 出現時，台灣學生感到無比親切。因為 AI 就是那個我們夢寐以求的「學霸」——它永遠知道標準答案，而且不會累。我們太習慣將「學習」等同於「獲取正確資訊」，而不是 Arendt 所強調的「理解（Understanding）」與「判斷（Judgment）」。
Urry 說，汽車體系一旦建立，就會排擠其他的移動方式（如步行）。同樣的，AI 體系一旦接管了教育與知識生產，它就會排擠那種「低效率」的思考方式——那些充滿猶豫、試錯、迂迴的真正思考。
結語：在綠燈亮起之前
在基隆路的待轉區，綠燈亮起，機車油門轟鳴，集體衝出。那是物理空間的釋放。
但在心智空間，當 AI 給出答案，我們複製貼上時，我們真的「釋放」了嗎？還是我們只是被鎖定在更深層的演算法邏輯裡，失去了在這個複雜世界中，辨識真偽、善惡與美醜的導航能力？
Arendt 提醒我們，思考就像在暴風中沒有欄杆的樓梯上行走。而 AI 試圖給我們一座手扶梯。這很舒服，很快速，但那是通往平庸的捷徑。
雲端的區隔：作為新文化資本的「咒語」與符號暴力
Distinction in the Cloud: "Spells" as New Cultural Capital and Symbolic Violence
【摘要】
John Urry 指出，汽車不僅是移動工具，更是地位的象徵（Sign-values），它重組了社會階層，區分了「有車階級」與「無車階級」。在 AI 時代，這種區隔機制正在數位空間重演。本篇援引 Pierre Bourdieu 的《區隔》（Distinction）理論，剖析台灣社會如何形成一種新的「演算法慣習」（Algorithmic Habitus）。懂得吟唱 AI「咒語」（Prompt Engineering）的人成為新貴，而缺乏這種數位素養的人則面臨邊緣化。此外，我們將探討 AI 模型背後的語言霸權——當台灣使用者被迫適應簡體中文語境或美式邏輯時，這正是 Urry 所言「支配性文化」對在地主體施加的象徵暴力。
參、社會空間的階級戰：誰擁有「演算法手感」？
在 Urry 的汽車社會學中，擁有一輛名車（如賓士或 BMW）是社會地位的具體展現。但在 AI 時代，最稀缺的資本不再是昂貴的硬體（畢竟每個人都能免費使用 ChatGPT），而是「知道如何與機器對話的能力」。
Bourdieu 著名的概念「慣習」（Habitus），指的是一種內化於身體的、對遊戲規則的直覺掌握。在台灣，我們正在目睹一種「演算法慣習」的誕生。
「咒語」作為新的文化資本
現在的職場上，會寫程式碼已經不稀奇，會寫「Prompt」（提示詞）才是顯學。
在台灣的科技社群或 PTT 上，我們常看到人們分享複雜的 AI 指令，這些指令被稱為「咒語」。能寫出精準咒語的人，就像古代掌握拉丁文的祭司，或是 Bourdieu 筆下懂得品味古典音樂的資產階級——他們擁有「文化資本」。
這造成了新的社會區隔：
上層階級（The Prompt-Literate）：他們懂得如何「調教」AI，讓 AI 成為超級助理。他們通常具備良好的英語能力（因為 AI 用英文思考最精準）與邏輯思維。
下層階級（The Algorithmic Proletariat）：他們僅將 AI 當作搜索引擎，只能得到平庸的答案，甚至被 AI 的幻覺（Hallucination）誤導。
Urry 描述汽車體系如何將非駕駛者（行人、老人）邊緣化；AI 體系也正在將缺乏「演算法手感」的人——通常是數位落差較大的長輩或傳統勞工——推向邊緣。他們不僅面臨被取代的恐懼，更面臨在數位對話中「失語」的危機。
台灣特色的階級戰：理工霸權的再強化
台灣社會長期存在一種獨特的場域結構：「理工輕視文組」。 竹科工程師（Tech Bros）被視為經濟支柱，文組生則常被戲稱為「不事生產」。
AI 的崛起，原本被認為可能打破這個界線（因為 AI 可以寫程式，似乎降低了寫程式的門檻）。然而，現實卻是「理工霸權」的再強化。
在 Bourdieu 的意義上，AI 系統的邏輯本質上是數理的、概率的。理工背景的人擁有與這種邏輯共鳴的「慣習」。他們將 AI 視為工具（Tool），能夠快速上手；而人文背景的人往往將 AI 視為對手（Rival），或是感到一種本體論上的焦慮。
這導致了資源的重新分配。政府與企業的資源大量湧向「AI 應用」、「數位轉型」，而人文學科若不能掛上「數位人文」的招牌，就難以生存。這就像 Urry 描述的 20 世紀城市規劃：所有的預算都拿去蓋高架橋（服務汽車），而人行道（服務行人）則破敗不堪。
象徵暴力：當我們用 AI 寫出「視頻」與「質量」
Urry 強調，汽車體系會輸出一種「支配性文化」（Dominant Culture），例如美國的公路電影、汽車旅館文化，這改變了全球對「美好生活」的想像。
AI 體系同樣在輸出支配性文化，且以一種更隱蔽的「象徵暴力」（Symbolic Violence）形式進行。
Bourdieu 認為，象徵暴力是「受害者合謀的暴力」。當我們使用 ChatGPT 時，我們常常不自覺地接受了它的預設值。
語言的殖民：由於訓練資料的偏差（Bias），台灣使用者常發現，為了讓 AI 聽懂，我們必須使用中國用語（如「視頻」代替「影片」、「質量」代替「品質」），或是使用英文語法結構。久而久之，這種「AI 腔」滲透進了我們的日常書寫。我們為了追求效率（配合系統），犧牲了在地的語言主體性。
價值觀的預設：AI 的「安全護欄」（Guardrails）通常基於矽谷的政治正確標準，或是中國的審查標準。台灣複雜的歷史與地緣政治觀點，常在演算法的權重中被抹平或邊緣化。
這就是 Urry 所說的「鎖定」在文化層面的展現。我們被鎖定在一個由美中兩大強權定義的資料庫（Dataset）裡。台灣人的數位足跡雖然活躍，但在兆級參數的模型面前，我們只是微不足道的雜訊。
結語：長輩圖與同溫層
最後，我們不能忽略台灣獨特的「前 AI 演算法」——LINE 群組裡的長輩圖。
這是一個封閉的、自我循環的社會空間。在那裡，假訊息與情感動員形成了一種獨特的「慣習」。當 AI 生成的深偽（Deepfake）內容進入這個場域，它將與既有的社會信任網絡發生劇烈化學反應。
Bourdieu 提醒我們，品味（Taste）不僅是個人的，更是階級的。在 AI 時代，「辨識真偽的能力」將成為區分階級的最重要標誌。而這個區隔，恐怕比賓士車與機車的差別，還要難以跨越。
晶片裡的幽靈：台積電、缺電危機與智慧的「物質性」
(The Ghost in the Chip: TSMC, the Power Crisis, and the Materiality of Intelligence)
【摘要】 John Urry 在其體系論中提醒我們，虛擬的移動自由（汽車）必須依賴沈重的物質基礎（鋼鐵、石油與道路）。同樣地，被我們稱為「雲端」的 AI，其實一點也不輕盈。本篇援引 Bruno Latour 的行動者網絡理論（ANT），打開 AI 的「黑箱」。我們發現，台灣的「護國神山」台積電（TSMC）不僅是經濟奇蹟，更是全球 AI 體系最關鍵的「非人類行動者」。台灣被鎖定在這個物質網絡的核心，承受著巨大的能源消耗與地緣政治風險。這是一種物理上的「路徑依賴」——為了維持全球演算法的流動，這座島嶼必須不斷燃燒自己。
壹、雲端的重量：打開演算法的黑箱
當我們坐在台北巷弄的咖啡廳裡，連上 Wi-Fi，輕快地用筆電召喚 ChatGPT 幫我們寫一封信，或是用 Midjourney 生成一張圖片時，我們往往會產生一種錯覺：這一切都發生在「雲端」（The Cloud），它是輕盈的、無形的、乾淨的。
然而，Bruno Latour 會告訴我們，這是一個巨大的謊言。
Latour 著名的「黑箱」（Black Box）概念指出，當科學與技術越成功，它們就越不透明。我們只看到輸入（Prompt）與輸出（Result），卻看不見中間那個由無數異質元素組成的複雜網絡。John Urry 在分析汽車時也用了類似的手法，他揭開了汽車「自由移動」的假象，讓我們看到背後的石油開採、道路鋪設與環境破壞。
如果我們效法 Latour 與 Urry，試著打開 AI 的黑箱，我們會驚訝地發現：裡面裝的不是魔法，而是矽（Silicon）、水（Water）與電（Electricity）。而這個黑箱的物理地址，很大一部分，就位於台灣的新竹、台中與台南。
貳、矽的鎖定：Urry 的石油 vs. 我們的晶片
Urry 在文中精闢地分析，20 世紀的移動性被「鎖定」在「鋼鐵與石油」（Steel-and-Petroleum）的技術路徑上。這個路徑一旦確立，就排除了蒸氣車或電動車（在當時）的可能性，並導致了長達一世紀的石油地緣政治戰爭。
21 世紀的演算法流動性，則被鎖定在「矽與電」（Silicon-and-Electricity）的路徑上。
AI 模型不是虛無縹緲的靈魂，它是建立在數萬顆 H100 GPU 之上的物理存在。這些 GPU 的運算核心，絕大多數由台積電（TSMC）製造。台灣因此成為了這個體系的物理心臟。這看似是一種無上的榮耀（我們稱之為「護國神山」），但在 Latour 的生態政治學眼中，這意味著我們與這個龐大體系「共生且共亡」。
就像汽車體系強迫城市蓋更多道路來消化車流，AI 體系正在強迫台灣蓋更多電廠、蓄更多水來消化運算需求。AI 模型的參數每翻一倍，對台灣土地的代謝（Metabolism）索求就翻一倍。這是一種物質性的自我創生（Material Autopoiesis）。我們為了服務這個體系，必須不斷重組我們的島嶼地景——將農田變晶圓廠，將藻礁變接收站，將山林變電塔。
參、超級行動者（Super-Actant）：台積電的社會學意義
在行動者網絡理論（ANT）中，「行動者」（Actant）不一定要是人，也可以是物、技術或機構。台積電在台灣社會的角色，已經超越了一間公司，它是一個超級行動者。
Urry 說汽車具有「強制力」（Coercion），它能改變人們的時間感與空間感。台積電也具有這種強制力，甚至更為巨大：
教育的重組：為了餵養這個體系，台灣的大學教育被迫重組，半導體學院如雨後春筍般設立，人才像磁鐵一樣被吸往單一產業。這造成了學科生態的失衡，正如過度發展的公路網扼殺了人行道。
地緣政治的綁架：所謂的「矽盾」（Silicon Shield），其實也是一條「矽鏈」。台灣被鎖定在全球 AI 供應鏈的最上游，這使得我們無法像某些國家一樣選擇「科技中立」。我們的物理存在本身，就是這場 AI 軍備競賽的戰略物資。
我們常以為我們「擁有」台積電，所以擁有了籌碼。但從系統論的視角來看，或許是台積電（作為 AI 體系的代理人）擁有了台灣。
肆、本體論的鎖定：無法登出的島嶼
Urry 曾感嘆，雖然我們知道汽車破壞環境、造成擁塞，但我們已經「回不去了」。因為我們的郊區生活、超市購物模式、社交網絡，全部都是建立在汽車之上的。
同樣地，台灣正面臨 AI 的「存有論鎖定」（Ontological Lock-in）。
當全球 AI 的運算力需求呈指數級成長，台灣面臨的「缺電」與「缺水」危機，就不再只是單純的資源管理問題，而是我們被鎖定在這個特定技術路徑上的必然代價。我們就像是一輛停不下來的跑車，引擎（晶片製造）越轉越快，油箱（能源）卻日益枯竭。
Latour 提醒我們，要理解現代社會，必須「跟隨行動者」（Follow the actors）。當我們跟隨 ChatGPT 的訊號，穿過海底電纜，最終會回到台灣的一座晶圓廠裡。在那裡，極紫外光（EUV）正在刻蝕著奈米級的電路。這個微小的物理動作，決定了全球 AI 能否繼續「思考」。
這就是台灣在 AI 時代的真實處境：我們是智慧的物質載體，是演算法流動性體系的肉身（Body）。而這個肉身，正承受著過熱的風險。
從「路徑依賴」到「路徑創造」：在系統崩解前跳車
(From Path Dependence to Path Creation: Jumping off the System Before the Crash)
【摘要】 John Urry 在《汽車流動性體系》的結尾大膽預言，到了 2100 年，鋼鐵與石油的汽車體系將會像恐龍一樣被放進博物館。面對被「機車」與「AI」雙重鎖定的台灣，我們是否能找到逃脫的契機？本篇總結全系列論證，運用 Urry 的「引爆點」（Tipping Point）理論，探討台灣如何透過「去私有化」（De-privatization）與找回「思考的摩擦力」，從路徑依賴走向路徑創造。
壹、系統的終結：恐龍會倒下嗎？
John Urry 的文章最迷人之處，在於他既悲觀又樂觀。他悲觀地描述了汽車體系如何像科學怪人一樣失控，但在結尾，他卻預言了這個體系的死亡。
他認為，沒有任何體系是永恆的。就像蘇聯帝國或早期的黑金剛手機，汽車體系終將因為其內部矛盾（能源耗竭、氣候變遷、都市失能）而崩解，成為博物館裡的恐龍。
那麼，我們眼前這個正在崛起的「AI 演算法體系」呢？
此刻的它看起來戰無不勝，正如 1950 年代的通用汽車（GM）。但 Urry 提醒我們，複雜系統是非線性的。AI 體系內部的矛盾——能源消耗的指數級增長（Latour 的警告）、人類認知能力的退化（Arendt 的警告）、以及社會信任基石的崩解（Bourdieu 的警告）——可能正是它未來的死穴。
對於台灣這個同時被「機車流動性」與「演算法流動性」雙重鎖定的島嶼，Urry 提出的「引爆點」（Tipping Point）概念，給了我們極大的啟發。引爆點指的是：在一系列微小的、非線性的變化累積後，系統突然發生劇烈的相變。我們不必等到 2100 年，我們現在就可以開始佈置這些微小的變數。
貳、尋找台灣的 YouBike 時刻：去私有化的想像
在交通領域，台灣其實已經展現過一次驚人的「路徑創造」（Path Creation）。
十年前，沒有人相信台灣人會願意在夏天騎腳踏車通勤（太熱、路太危險、機車太方便）。但 YouBike 成功了。它成功的關鍵不在於什麼黑科技，而在於 Urry 所說的「去私有化」（De-privatization）。它打破了「一定要擁有交通工具」的迷思，創造了一種公共的、共享的、隨借隨還的移動方式。它在堅固的機車體系中，鑿出了一個透氣的縫隙，改變了台北街頭的慣習（Habitus）。
這給了我們對抗 AI 霸權的戰略靈感：
1. AI 的去私有化（Public AI）： 目前我們使用的 AI（ChatGPT, Claude, Midjourney），本質上都是高度私有化的、封閉的黑箱。我們的數據被吸進去，變成了矽谷巨頭的資產。 台灣是否能複製 YouBike 的經驗，建立屬於自己的「公共 AI 基礎設施」？ 這不僅僅是像「台版 ChatGPT」（TAIDE）那樣的技術計畫，更是一種社會工程。我們需要一個以台灣公共利益為核心、數據透明、不以營利為唯一目的的 AI 模型。它像健保資料庫或公共圖書館一樣，是公民權利的一部分，而不是資本的禁臠。這將是對抗「演算法私有化」與「符號暴力」的關鍵一役。
2. 認知的「混合車道」（Intermodality）： Urry 提倡「多式聯運」，即結合步行、單車與大眾運輸，而非獨尊汽車。 在心智空間，我們也需要「認知的多式聯運」。我們不應追求全盤的 AI 化，而應設計一種教育與工作模式，是讓「人類的慢思考」與「AI 的快生成」混合運作。我們需要在某些時刻刻意「下車走路」——也就是拒絕 AI 的輔助，強迫自己進行痛苦的、低效率的、但充滿原創性的思考。
參、總體戰：重寫三種空間的契約
要打破 Urry 所描述的雙重鎖定，我們不能只靠個人的修養（少用手機、多走路），我們需要的是一場跨越物質、社會與心智的結構性抵抗。這意味著我們必須同時在三個戰場上發起攻勢：
1. 物質戰場（Contra Latour's Black Box）：從「代工」到「談判」 Urry 預言汽車體系會因資源耗竭而崩解。AI 體系也面臨同樣的物理極限（水電消耗）。台灣作為全球 AI 的實體心臟（台積電所在地），我們不應僅僅滿足於做一個安靜的供血者（Supplier）。 Latour 提醒我們，行動者是有能動性的。台灣應該利用「矽的壟斷」，發起一場生態談判。我們不能只問「如何生產更多晶片」，而要問「這些晶片被用來做什麼？」我們有權力要求全球 AI 巨頭在獲取台灣算力的同時，必須對台灣的能源轉型與環境韌性做出實質貢獻。這不是勒索，這是 Latour 式的「議會」——讓物（晶片/能源）進入政治談判桌。
2. 社會戰場（Contra Bourdieu's Distinction）：打破「演算法神諭」 Bourdieu 揭露了品味如何成為階級壁壘。現在，AI 成為了新的神諭，將人分為「寫咒語的祭司」與「被大數據管理的信徒」。 要打破這種區隔，我們需要的不是「全民學 AI」，而是「全民解構 AI」。教育體系不應只是訓練學生使用工具（那是順從慣習），而應訓練學生拆解工具。當一個台灣學生能指著 ChatGPT 的回答說：「這段文字充滿了西方中心主義的偏見」時，Bourdieu 所說的象徵暴力就被破解了。我們需要建立一種「公民的數位習氣」，將 AI 從神壇拉回工具箱，視其為可質疑、可修改、甚至可拒絕的對象。
3. 心智戰場（Contra Arendt's Banality）：以「行動」對抗「行為」 Arendt 區分了「行為」（Behavior，被因果律與統計學決定的反應）與「行動」（Action，開啟新事物的能力）。AI 是預測「行為」的極致機器，它基於過去的數據預測未來的字詞。它永遠只能重複「已發生之事」。 人類的尊嚴在於 Natality（創生性）——我們能開啟 AI 數據庫裡不存在的未來。 台灣的轉機，在於我們能否在政治與文化上，做出 AI 預測不到的選擇。當我們選擇用 YouBike 取代機車，當我們選擇用繁體中文的複雜性抵抗簡化的語言霸權，我們就是在進行 Arendt 所說的「行動」。我們是在向演算法證明：人，不是概率的奴隸。
肆、總結：我們是建築師，不是數據點
John Urry 在《汽車流動性體系》的結尾將汽車比喻為恐龍。這給了我們最後的啟示：恐龍之所以滅絕，是因為它們無法適應環境的劇變；而人類之所以存活，是因為我們能創造環境。
當前的 AI 浪潮，試圖將我們鎖定在一個由矽谷定義的、高耗能的、思維同質化的「演算法流動性體系」中。這是一個舒適的鐵籠，承諾給我們效率，卻索取我們的主體性。
身處雙重鎖定之下的台灣，擁有最危險的位置，也擁有最大的槓桿。 我們掌握著驅動體系的晶片（Latour 的鑰匙），我們擁有充滿活力的民主社會（Bourdieu 的場域），我們擁有渴望在夾縫中求生存的集體意志（Arendt 的行動）。
我們不必等待 2100 年的博物館來收藏這一切。 從今天起，我們就可以拒絕做演算法路徑上的「數據點」，重新拿回我們作為「建築師」的權利——去設計一種不被系統綁架的移動，去創造一種不被算力定義的智慧。
系統可以自我創生，但它永遠無法學會人類最珍貴的一件事：說「不」的勇氣。
參考書目 (References)
Primary Source:
Urry, J. (2004). The ‘System’ of Automobility. Theory, Culture & Society, 21(4/5), 25–39.
Theoretical Dialogues (Integrated Framework):
Arendt, H. (1958). The Human Condition. University of Chicago Press. (關於行動、創生性與公共領域)
Arendt, H. (1978). The Life of the Mind. Harcourt. (關於思考的停頓與判斷)
Bourdieu, P. (1984). Distinction: A Social Critique of the Judgment of Taste. Routledge. (關於慣習、文化資本與象徵暴力)
Latour, B. (1987). Science in Action: How to Follow Scientists and Engineers through Society. Harvard University Press. (關於黑箱與技術的社會建構)
Latour, B. (2005). Reassembling the Social: An Introduction to Actor-Network-Theory. Oxford University Press. (關於非人類行動者與代理)
Contextual References (Taiwan, Technology & Mobility):
Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press. (關於 AI 的物質性資源消耗)
Sheller, M., & Urry, J. (2000). The City and the Car. International Journal of Urban and Regional Research, 24(4), 737–757. (關於鎖定效應與都市重組)
Zuboff, S. (2019). The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power. PublicAffairs. (關於數位監控資本主義)
Chi, C.-C. (2018). Taiwan's High-Tech Industry and the Environment. (關於台灣高科技產業的環境代價與社會運動)
(以上全文為ＡＩ生成，筆者校訂）
沒有留言:
發佈留言