揭開數位面紗(下)
趙政岷
趙政岷（時報文化出版企業公司董事長）
哈佛教授祖博夫新書，提供的長期觀測與視角；監控資本主義已經發展二十年，藉由科技、人類經驗、行爲數據被蒐集，數據用於未來人類行爲預測。預測不再只爲了人類服務，而是將預測數據轉售出去，賣給企業、政府或是任何所有可能的買家。利用搜索引擎的數位時代，是個體、隱私、甚至自由意志的挑戰，在數據、知識、監控力道集中現況下，人們不是顧客，是原物料，不必付錢給你，當然也好像不必付費。
Google在1998年成立，是以提供線上搜尋平臺，方便使用者運作，承諾實踐資訊解放的民主力量。對廣告排斥的Google，在不斷增廣服務時，成功的成爲廣大新人類行爲領域的中介。慢慢發覺每一筆搜尋指令都產生大量的數據，在數據不斷交換的系統裡，藉助data mining搜尋詞窠的數量、樣式，対使用者做行爲感應分析，用以提升服務品質，經系統演算再把分析行爲數據，不斷的循環交替、交叉分析，提升精準的服務品質，在2000年網路泡沫衝擊下，Google面臨大轉折，將過去「數據廢氣」data exhaust意指看似不必要的資料，一些與用戶互動的數據分析蒐集賣給廠商，再利用系統與用戶互動產生副產品，可使類似Google的廠商，改善服務或創造消費者的新體驗。Google開始就開始推出關鍵字提供分衆、分類販售廣告，對廠商尋找TA客戶也發揮效用。
在資料數據轉換過程中，最大改變是循環，祖博夫稱之行爲價值再投資循環。數據轉人換行爲、並來回修正改善循環。在循環運作中的數據廢氣，後來發現是最有價值，透過監控收益對未來行爲市場做預測，並預測該提供的產品，這是數位時代全新的生產手段，修出另一個棧道，轉換產生很大的利潤。監控資本主義批判的不是科技而是資本家，資本家掌握後面一大段並不知道的數據轉換，原先的小循環是沒有問題，真正的問題是後面的大循環，人類的行爲剩餘， 所產生的數據廢氣變成最大財富，而財富被資本家拿走。
以商業爲目的 人類被操縱的行爲
現在的點擊率很重要，如媒體爲收視率、閱讀率，Google現在明白表示對於點擊率的蒐集越做越猛、越做越深，而且不會停手。監控資本主義的一個真實案例值得分享，是寶可夢遊戲（Pokemon Go），寶可夢遊戲出版後，入侵人們日常生活，遭民衆闖入按門鈴總四次，都是到後院抓寶可夢的陌生人，來人甚至說「你後院裡有一隻寶可夢，那是我們的！我們可以到後面去抓？」。反觀臺北也如此，街頭會突然出現一羣人，不是羣衆運動是在抓寶可夢。寶可夢遊戲的發明，是利用科技引導小孩戶外活動，但現在寶可夢遊戲爲誰服務？因爲可以聚集人潮，新北市也辦過寶可夢大會，帶動觀光、旅遊，只要在燈會放幾隻稀有寶可夢，大家都會去抓，遊戲帶來人流，卻改變人類的行動、行爲，業者或主事者可利用寶可夢引導民衆到希望的目的地，而不是人類自由意志下前往的所在地。是資本家的逐夢，不只是玩家操控角色，是商人引導數據，寶可夢引領要去的場域。
臉書（Facebook）的推出，任務是連結世界每一個人，之後呢？祖克柏2007年5月推出臉書，當年劍橋分析就發現，臉書的羣聚效應會影響改變很多人行爲。現在的抖音也是，導致美國爲什麼要去管制。韓國團體防彈少年（BTS）有2000萬粉絲，發動去川普的造勢大會，登記後不要去就少很多人，抖音也有類似情況，甚至影響你人民行使投票權的選擇。用臉書實際被髮生如告訴使用者買痘痘藥；在週日晨跑結束，腦內啡很快的時，按同意鍵買新的慢跑鞋；在演算法的普及運用乏，監測使用端行爲，臉書量身訂作與使用端行爲有關的廣告，如點一件衣服廣告，就不斷有衣服廣告推播，都是數位時代的日常。
行爲數據的被蒐集所導致的廣告推播，都是自由意識下的點擊，雖說自由但有時並沒有經過我們同意，就發送強迫接收，如果臉書可以操縱情緒、策動投票，那還有什麼做不到？臉書使用者全世界有二十億，影響之大該如何限制資料量使用，全球目前尚沒有完善機制、管制。機器會成爲天才和專家的助力嗎？還是說，會反過來被聰明的機器奴役？監控資本主義就是在談論這樣的狀況。
中研院李宣緯教授提到，谷歌是搜尋引擎，爲何它要開發硬體智慧裝備、通訊軟體、社交平臺？亞馬遜是銷售通路，爲何它要推出平板閱讀器、家庭數位助理、雲端運算？臉書是社交平臺，爲何它要投資虛擬實境、支付軟體、甚至新聞內容？數位企業鉅子都無所不用其極，投資數據廢氣的循環領域，那是資本家競爭龐斷的場域，是一個資本主義嵌入科技與網路的鉅變時代。
監控資本主義豢養的人類行爲
監控資本主義與過去資本主義不同，過去資本主義從農業時代到工業時代，利用生產線促進經濟效率，報酬變得更好，犧牲環境、家庭，勞工要聽信老闆。今日監控資本主義時代，資本者享有知識和自由度極大特權，同時無視消費者和生產者長期存在的有機互惠，所以消費者不是受益者，消費者提供資料、按贊失去自主性，像蜜蜂在蜂巢裡豢養被監控，有可預測的集體秩序。祖博夫提出警訊，蜂巢是被設計好的。
監控資本主義如滾雪球般，侵入網路世界蒐集使用者的行爲剩餘，導致實體世界、日常生活、身體與自我的侵蝕、也改變調整人類過去行爲，數位革命至今約二十年，人類長久以的習慣巳開始被改變。祖博夫監控資本主義定義：是一種新經濟秩序、一種寄生式經濟邏輯。再者，機器控制是一種社會運動，人權會遭受剝奪。
公衆媒體到自媒體 都應客觀描述現象
從事媒體業三十年經歷，過去媒體講求真實權、選擇權、自由權，爲呈現真相的媒體報導而奪鬥、爲公平正義権衡掙扎，服務大衆、爲讀者及觀衆。嚴謹中立的報導，認爲媒體是公器。反觀現今媒體，爲讀者、媒體本身、又或資本家、主政権利？通常是無法下定論，今日的現象不樂觀，現今媒體可明目張膽順老闆做新聞或爲業主提供新聞。過去有三個條件解讀新聞的真實：第一、資訊有沒有障礙；第二、時間有沒有落差；第三、處理過程有沒有聽錯、認錯或意識型態。如今新聞的真實已備受置疑，更有時流爲意識形態，數位新聞傳播快速又即時，會導致受衆的誤判，如是意識形態就影響深遠、麻煩大。
面對數位時代自媒體的發展，除單方接收編碼後的訊息，要加上受衆認知。自媒體的產生，原先受規範的公共媒體被跳過，自媒體傳播的方式是個人自己編碼自己解碼，不需媒介幫忙做公共器機、監督、過濾。新的監控者，可透過演算法知道受衆愛看的新聞集中餵食，在定向的框架中獲取資訊。是隻爲受衆方便於閱讀嗎？還是強制推播訊息，讓受衆方只閱讀一定範圍的訊息。如同臉書爲保護本身利益而封殺推文。傳播的生態改變，慢慢都成爲在同溫層，只聽喜歡聽的，只看喜歡看的，持續下去根本無法判讀真假，慢慢變成二元世界，一個你同意的世界，另外一你不同意的世界。
更惶論的是如何在多元面向中看平衡報導，在網路世界中，網紅當道，社羣媒體變成大衆媒體，大衆媒體也逐漸被社羣媒體同化，受衆在接收推播，選擇愛看的網紅影片，因爲在網路世界裡有放大的效用，常高估他人的顏值、財富或是高估別人的悲哀，增加點閱率也就等於成交率，現在的市場絕對是一個分衆市場，新型態的商業模式快速取得融資與獲利，爆紅也爆落。
監控資本主義與行爲未來市場
人類看到監控資本主義從矽谷成長，逐漸進入各個經濟領域。大量財富與權力都集中在讓人不安的「行爲未來市場」。預測人類的行爲，以數據拿來買賣，透過新的行爲控制技術，生產各種商品與服務。過去人類的威脅來自於極權主義的老大哥國家，但現在轉移到無孔不入的數位設施：「大他者」操作着監控資本的龐大利益。前所未有的權力大熔爐，網路知識只集中在少數人手上，且完全避過民主監督。科技公司在網路上搜集人們的資料，賣給出價最高的買家，管他是政府抑或零售商；他們的利潤不僅來自預測人類的行爲，更來自調整人類的行爲。資本主義與數位科技的結合，將如何形塑人類的價值觀，重新定義我們的未來。
悲觀的人說：到底能不能監控資本主義，並不知道？在行爲數據轉換的棧道中，存在着有誰知道？誰決定？誰來決定由誰決定？
祖博夫稱拒絕讓機器主宰世界，首先是改變不平等的社會學習分化，監控資本家在社會中，同時握有知識與自由，將加劇監控資本家與社會間的權力不對等關係；再來是轉型爲互惠式經濟，監控資本主義拋棄過去資本主義主張的互惠關係，只求網羅更多使用者，不再爲了提供更好的服務；最後要求民主的法律管制，2018年5月，歐盟通過「通用資料保護規則」（GDPR）企業不再能輕易取得數據，同時讓民衆拿回刪除個人數據的權利。祖博夫也提及，新的法規進一步挑戰監控資本主義的合法性，若想達成此種勝利，社會勢必要抵抗奠基於剝奪人類經驗的市場，停止爲了他人利益，把剝奪人類經驗當成預測和控制人類行爲的手段。
劉育成
人工智能影響 經濟發展與社會公義
劉育成（東吳大學社會學系副教授）
從社會學角度、日常生活觀點，如何討論人工智慧等新科技，在促進經濟發展與社會正義能否達到平衡？數位發展無論爲紅燈理論或綠燈理論，無論是要往前衝，還是要稍微踩煞車，這類的議題在全世界都有很多討論，例如MIT除了發展新科技之外，也有相關的道德與倫理論述，其中包含很多哲學觀點、倫理學觀點等，以更全面性地思考科技對人類、社會帶來的影響。
人工智慧對人類本質的挑戰
人工智慧的應用領域或可分爲感知、思考與行動三類，第一，人工智慧可以進行感知，例如各種感測器，可以進行人臉辨識、偵測聲音、情緒與行動表現等；第二，人工智慧能夠進行「思考」，目前也許還無法像人類一樣，但未來也許會有不同，甚至超越人類；第三，人工智慧能夠行動，例如在獲取資訊後，連結於機械動力裝置，便可在真實生活中執行動作等。感知、思考與行動，三者都是社會科學領域的重要主題，在加入心理學、社會學、政治學、經濟學等研究成果後，我們將面臨的是，當人工智慧能做到像人一樣思考的時候，人類的本質與角色是否將得重新定位？當人的腦袋可以完全被拆解時，人類的價值又會以何種形式存在？當人工智慧可以預測人類行爲時，人類所獨有的自由意志，在演算法的挑戰下具有的意義爲何？綜合以上問題，人工智慧在根本上，其實就是對人類本質的一大挑戰。
人工智慧科技的基礎，包括統計、計量經濟學、優化理論、複雜性理論、電腦科學與遊戲理論等，這些都是從比較大的架構去認識人工智慧。在談科技與人之間的關係時，大概有兩件模式，其一是人介入機器模式，意指人跟機器合作，一起進行資料分析與運算。其二是人不介入機器模式，也就是機器可以自己行動、自行運作，不需要人類介入，例如自動駕駛領域中所進行的分級，最高級就是完全自動駕駛，也就是人不需要去介入。例如特斯拉的自動駕駛在遇到狀況時，人類駕駛是必須要去接掌方向盤，未來數位發展進程則是期待完全不需要人類駕駛介入。當這天來臨時，機器可以自己思考、偵測，人就不存在於人工智慧模式參數裡考量，呈現完全自動化。現今的科學家都在往這方向研發，也不只是期待自動化，還想要讓機器具有自主性、智能分析，也就會更接近強人工智慧的誕生。
人工智慧發展對經濟的衝擊
在人工智慧發展途徑中，主要包含兩個觀點，其一是比較狹窄的觀點，稱之爲「弱人工智慧（weak AI）」，基本上目前看得到的應用，都是此類人工智慧，諸如語音辨識、資料標記與分析、自動駕駛等。其二是比較廣義的觀點，也就是「強人工智慧（strong AI）」，就是可以像人類一樣思考，現在所提的強人工智慧，或稱之爲「通用人工智慧（artificial general intelligence，AGI）」，基本上都還未能實現，但所有科學家都在努力朝此目標邁進。
儘管如此，AI對經濟的衝擊依舊存在，主要可從五個面向切入，第一是工作種類，隨着資訊自動化及演算法的發展，對工作類別也產生一定衝擊，不只傳統產業、服務業，也擴及金融業或會計師、律師等專門職業，從基層到高階的工作都有可能被取代，許多新的工作型態也會不斷被髮明出來，例如像外送平臺Uber Eats或Food Panda的外送員，一個要能夠同時使用科技平臺以進行消費與送貨，在過去，這樣的角色是不存在的，但因科技發展、AI演算法的推陳出新，這些新的工作種類與型態都可能會被創造出來；第二是生產力，也就是生產數量與品質也可能因人工智慧的介入，而會進行調整。第三是經濟效率，AI演算法可以透過大數據來提供更好的經營模型，增加產量，同時也減少資源與時間的浪費；第四是數據蒐集，透過數據來發現可能的模式，並給予建議或行動方案等；第五是自動化發展，AI演算法可以更好地部署自動化這件事，這些都對社會發展與經濟帶來一定的衝擊與影響。
未來受到AI介入產業而對GDP產生的影響，基本上隨着時間愈長，影響更爲加劇，無論是在生產力、個人化、或效能的表現上，都呈現正向關係。從醫療、汽車、金融三個產業端看AI介入的短中長期進程，在醫療產業，許多新型疫病會隨時間變化，連人類也無法完全掌握，因此AI科技需要花更多時間纔能有效介入；第二是汽車產業，相對於醫療產業，AI科技需要較短的時間，便能夠完全介入；第三是金融產業，以目前發展來看，AI科技幾乎已經完全融入產業發展，PwC的調查研究預測，在未來三到七年之內，陸續會有更多產業完成AI科技的介入。
全世界都受到AI介入工作、經濟發展的影響，2018年，PwC針對 2030年全球受AI的經濟預期收益影響進行預測，以中國的26%爲首、北美14.5%次居、其他周邊國家在5%至11%左右。此外，全世界都非常關心南半球的科技介入，其對社會與經濟可能會帶來巨大沖擊。以人工智慧科技介入產業而言，若以GDP來評估，公共服務跟個人化服務，無論是叫車、訂餐、或是醫療等，都受到影響且逐漸增加。以工作機會而言，會受到影響最大的區域是中國，其他如對拉丁美洲、北美洲、北歐的影響也都持續增加。
科技介入對社會正義的影響
若從產業面來談社會正義，大致上可有幾個面向，第一是製造業，第二爲公司、產業和國家；第三是勞動市場；第四是重分配的效果。當把科技放進產業時，財富、經濟、糧食可能重新分配，這都需要透過科技的介入，做更好的處理與計算。然而，如何處理、處理後會產生的結果，以及其對政策的影響，都會是重要的議題。在數位演化的過程中，大多數人都不會反對科技帶來的便利生活，對經濟成長帶來的幫助等，例如在許多學校門口或公司行號外，一到用餐時間便停滿Uber Eats或Food Panda的外送機車，這些景象已經是大家習以爲常的日常生活，而人們也逐漸變得懶得外出用餐了。
然而，科技雖然帶來了便利生活，但也同樣帶來影響與風險。以前述送餐爲例，勞動市場就會有兩極化的發展，科技介入後有些工作被機器取代，但許多個人化服務但卻低薪的工作，卻沒有辦法被取代。在這些較無法被取代的工作中，其中大部分不乏是低薪工作，例如社會工作人員、Uber Eats外送員等，這些目前在臺灣就是相對低薪的工作。那些能夠被取代的，例如中研院現在正開發研究中的AI法官、以演算法爲基礎的判決系統來取代律師，以及會計師等，這些過去被視爲是在金字塔頂端或收入很高的族羣，其被取代的可能性也非常高。此外，科技發展也創造新的工作類型，例如資料分析處理工程師等。勞動市場呈兩極化發展對社會帶來什麼樣的影響，臺灣目前並沒有很多的討論，但美國、歐洲都已開始關注此議題。未來也有可能會有越來越多不平等現象的出現、結構性的失業問題等，最後可能會有無法預期且不希望出現的產業結構變化。
AI能夠增進還是損害社會正義，或可從三個面向來思考：平等權利、平等機會、平等對待。這是說，對所有的人、族羣、要能不分性別、不分地域的平等看待。科技介入後到底對這三個面向的影響爲何？舉個例子，最近流行AI面試官，有人認爲可以消除偏見，排除人類在面試時的偏見，因爲人類面試官多半會因爲其文化、社會、訓練養成背景等，而產生偏見。相對地，有人會覺得AI也會具有、甚至是增加面試偏見，因爲演算法有可能加重AI判別時的偏好。美國日前也打算要透過臉部辨識來預測犯罪，中國也有類似的「社會信用評分」系統，這些固然是一種進步的象徵，但也涉及到許多人權問題，仍有非常多人抱持反對立場。
另外，最經典的案例或許是Insecam網站，在網頁上可以看到遍佈世界各地的網路攝影機所生產出來的即時性影像，臺灣就有好幾十支即時影像在上面，有的是拍攝自家畫面，有的則是工作場所等。這些影像並非是透過傳統駭客的方式去刻意蒐集，而是從使用者自行買回去的攝影機中，那些沒有重新設定密碼的用戶端所取得。這是因爲，只要是同廠牌網路攝影機，在其出廠時的預設密碼都是相同的，如果使用者沒有更改密碼，駭客就可以透過一些簡單程式搜尋在網路上使用預設密碼的監視器，並將影像串流到網站上。這就是科技帶來便利性後的風險。沒有人會認爲監視器不重要，可是都不太關心重設密碼問題，。另外，近年Amazon推出的新產品Ring也是個具有爭議性的例子。Ring是兼具門鈴功能的監視系統，當按門鈴時，有鏡頭可以對來訪者進行辨識，也可以進行攝錄影，並將影像上傳至資料庫。Amazon承認曾把影像提供給執法機關參考。簡單來說，透過網路串連，可以監視器鏡頭看到家門旁邊是不是有人經過，這也是在追求安全之虞，同時有可能侵犯到他人的隱私權利。
利用演算法「做決定」、「預測」、「分類」
總體來看，演算法大多是在做三件事：做決定、預測、分類，而這三件事剛好也都與社會正義有關。第一、演算法如何做決策，有可能引導人類完成或進行某件事情或行動，但此一被引導的過程，也很有可能是演算法或其背後的商業利益或國家機器刻意所爲，故利用演算法做決策背後也充滿爭議。第二、演算法很大部分是用來進行預測，包括使用者行爲、購買動機等。當使用者在網頁上搜尋某些東西時，接着便會發現其他頁面中也逐漸都會是剛剛所搜尋的內容，網路平臺業者透過演算推播有效的廣告內容給使用端，以應用程式介面（API）的方式全部推播到使用者所有的數位設備。第三、演算法不斷地在進行分類，可能是透過人類工程師給予類別，也可能在運作過程中強化既有的分類，例如前面提到的AI面試官。「分類」本身就存在許多問題，類別如何出現、如何分類，以及爲何被分到某一類？等。這就像有智慧型手機與沒有智慧型手機，就會被區分成兩類，這也帶來相對應的使用行爲與資訊近用上的差異。另外，偏鄉教育中的數位落差問題，也是與科技有關。據此，做決定、預測、分類這三件事，都會跟社會正義有密切相關，而其背後的邏輯或始作俑者，便是資料數據。
AI或演算法都需要大量資料來訓練，這便可從幾個面向來思考：第一、AI需要什麼樣的資料來訓練？第二、如何確認或創造乾淨的資料？演算法偏見來自於提供的資料本身，而這些資料本身便帶有偏見。然而，如果若能夠提供所謂的「無偏見資料（unbiased data）」給演算法，那麼演算法是不是就不會具有偏見呢？第三、這樣的一種無偏見資料，真的存在嗎？如果所有的資料數據都與歷史、文化脈絡、人的行爲，甚至是在手機或網頁上進行的每個動作有關，那麼我們如何想像一種無偏見資料的存在？此外，關於資料數據的最後一個問題則是，如何進行所謂的「數據治理」？
數據治理必須賦權於大衆意識
去年（2019）在GISWatch出版的報告中討論到如何進行資料管理，提到數據的治理必須要賦權於大衆，除政府必須介入並扮演重要角色外，大衆在其中中的角色或許是更爲重要的。該報告提出兩種方式可供參考，第一、資訊受託人形式，亦即以信託方式，改善線上平臺或服務提供者的問責制，主要是針對平臺端公司，應做好資料管理、數據保存的責任，以信託的概念進行。第二、資料信託，也就是成立一個信託單位，所有人的資料全部都交給由信託單位來管理，就像是現金資產交由銀行信託，信託後就會受到監督，資料信託的概念也是用類似方式去做所有個人資料管理。過去幾年已有往這方向進行測試，例如2018年Open Data Institute就開始討論，2019年英國政府的《數位憲章（Digital Charter）》中便將信託概念放進來，同年OECD的AI原則，也把資料信託概念導入，G20也在其「以人爲中心的AI原則」中參考了資料信託的概念。
此外，資料信託有幾種類型，第一爲公民資料信託，就是把公民價值跟參與過程放到信託過程中，現在的數據不是隻有次級資料，而是所有人都是資料提供者，應鼓勵主動參與且願意把自己的資料提供出來、交由信託組織來管理；第二爲由下而上（Bottom-up）的相互運作，不再是過去由上而下地透過政府蒐集資料與管理資料，而是進一步去思考如何將所蒐集的資料提供給權利個體。
未來數位時代還是有很多問題挑戰，列舉如下：第一、信託透明度問題、是否需要新的專業數據受託人，這是否也會導致一個新的階級或職業出現；第二、有沒有可能會有壟斷濫用的問題，該如何解決？第三、標準化的問題；第四、責信的問題；第五、授權的問題等。即便是在資料信託之後，當需要使用時，授權問題該如何處理？這些都是未來可能會遇到的問題。
最後，在使用數位資料時，須意識到相互使用資料的重要性，大部分人在使用數位資料都沒有什麼意識與防衛，看見隱私權同意鍵就大多直接按同意，很少對內容進行仔細閱讀或甚至是提出質疑。使用者看似對隱私權很在意，但在行爲上卻幾乎不在乎授權與使用，而只是想享有數位帶來的便利性。因此，提升大衆意識還是非常重要的關鍵。未來數據治理概念的成果表現、在共享權利下進行問責機制，且在發生問題後能快速彌補，這或許便能夠在經濟發展跟社會正義之間取得平衡，對其有比較規範性的處理，也就不會只是憑空討論數位時代的問題。
曹家榮
自由或不自由？社羣媒體世代難題
曹家榮（世新大學社發所與社心繫合聘助理教授）
最近Netflix剛播出一部紀錄片《智能社會：進退兩難》（The Social Dilemma），這部紀錄片探討現代這些社羣軟體：Google、Facebook、Twitter、Instagram等等，巨型的跨國企業、數位公司、監控資本主義企業如何影響了我們的生活。看似單純的交友與影片平臺，實際上都是背後龐大的公司數據資料庫的紀錄模擬人類喜好與成長，收集所有隱私資料來達到龐大商機，而因這樣的商業行爲已培養成癮，引發了一連串問題可能導致民主崩塌和人民安全的崩潰。
資本企業巨獸的演算法與影響力
先從ㄧ個故事分享，有一天從臉書上看到熟識的說書、電影知識型網紅（youtuber），他在臉書上分享他最近幫時報出版社出版的「監控資本主義時代」兩本新書進行影片書介推播，他發現這部影片推播是他有史以來觸及率最低的影片，於是他就在臉書上發文陳述。當然如果已讀過監控資本主義時代的大概會對這現象不太意外，因爲監控資本主義時代這書，主要以兩個大企業爲例，第一個谷歌（Google）、第二個就是臉書（Facebook）。所以在臉書上，推播一個打擊臉書的新書，顯然觸及率低就不太奇怪了。
這故事是突顯出社羣媒體世代面臨着矛盾處境，也是做網路研究、資訊社會研究經常看到的觀點。今天進入網路、資訊科技、社羣媒體帶來更多自由、行動可能性、發生可能性的時代，如說上述故事中的網紅，在Youtube上已有蠻大影響力，他所推薦的書或電影，很多人都在看，一個年輕人用手機、電腦，就可以自己的力量去面對羣衆產生的影響力，這是今天在社羣媒體世代跟過去很不ㄧ樣的地方。然而，即便我們個人有再大的影響力，在臉書這類跨國資本企業巨獸面前都是微不足道，因爲他可以很簡單的透過演算法將他不喜歡的東西調降觸及率，之後想要再去影響別人，在這樣機制面前是完全沒有力量的。
社羣媒體世代中，特別是這個世代的年輕人，到底今天生活在一個更自由或不自由的時代？這個問題之所以具有重要性，是因爲如果今天不去搞清楚我們在數位時代的處境，是處於一個可以有所作爲，還是走向死衚衕，如果搞不清楚這件事，年輕人在談未來各種目標跟方向恐怕都會有問題。
社羣媒體並非想像中的自由強大
過去隨着人類歷史的發展、資訊科技的發展，都不斷進行討論跟反省。在1990年代網路剛出現的時候，很多當時樂觀主義者都覺得太棒了，網路即將帶來直接的民主，每個人都可透過電腦科技去直接參與，我們不需要國會、代議制度等，但我們後來慢慢得知不見得如此。2006年之後出現社羣媒體，讓我們有更多參與的可能性。2011年國際上重要知名的茉莉花革命，北非突尼西亞反政府示威導致政權倒臺的事件，通常也都認爲是有很多社羣媒體推動纔有這樣影響力。2014年臺灣經歷318學運，同樣在抗爭過程中，也看到很多媒體力量的體現。從1990年網路初現，樂觀主義者提出來的想法，有很多網路研究者慢慢的回頭反觀，其實沒有那麼單純、樂觀，有人開始反省，其實不是那麼簡單的事情。以茉莉花革命而言，2011年茉莉花革命出現後，很多人覺得這是Twitter革命、社羣媒體革命，但是後來冷靜下來後，一個英國社會學家、網路研究者Christian Fuchs提出他的研究結果，從研究結果顯示，其實茉莉花革命真正產生資訊傳播影響最大的還是傳統傳播模式，也就是人際、電視、電話傳播，而社羣媒體在當時的時間、空間傳播效力其實還是極其有限；從茉莉花革命背後的整個社會文化、政治、歷史背景的影響觀看，並非社羣媒體帶來革命。因此，將茉莉花革命稱爲社羣媒體革命，恐怕是誇大了社羣媒體的影響力。因此很多學者已開始指出，社羣媒體沒有想像中的自由跟行動可能性，《監控資本主義時代》這本書的作者肖莎娜．祖博夫（Shoshana Zuboff）在書中也是以類似方式談論社羣問題。
機器控制主義的新經濟模式
今年七月時報出版肖莎娜．祖博夫（Shoshana Zuboff）所着的《監控資本主義時代》主要張顯隨着整體科技與社會發展，已經進入一個新形態資本主義體系，祖博夫把它稱爲「監控資本主義」，監控資本主義的定義是透過各類資訊科技、社羣媒體、普及運算、穿戴式裝置等等，遍佈在日常生活周遭不斷使用的科技，蒐集使用者的行爲與經驗數據，進行所謂的「行爲剩餘」榨取，進一步實施行爲預測、修正等，而從中獲利的新經濟模式。除此之外，祖博夫其實不只在談ㄧ個新的經濟模式，而是另一個新的控制、權利支配的形式。《監控資本主義時代》主要分成三部，第一部重點在監控資本主義之基礎；第二部重點在監控資本主義之演進；第三部重點則放在機器控制主義概念上，其實就是所謂的監控資本主義催生的新權力支配形式，機器控制主義其實不同於傳統極權主義的權利支配跟控制，雖然目標都是帶來全面控制的生活形式，如傳統極權主義使用一種恐怖的權力統治，也就是用一種暴力、武力的強制統治，而機器控制主義則是使用行爲數據蒐集、行爲修正控制、導引、預測等等，透過蒐集、分析來追求完全確定控制形式。所以今天討論的社羣媒體世代到底是自由或更不自由，顯然答案會是否定，因爲在機器控制主義支配下，科技發展其實並沒有帶來更自由的生活。
社羣媒體世代爲更不自由時代的說法一定也會有很多人反對，畢竟在一般常識裡，會認爲人是控制的主體、主宰者，機器只是工具，即便是人工智慧也是工具，只是爲人所用。所以人既然是主體、機器既然是工具客體，主宰者既然爲人，科技發展又怎麼可能去危害到控制工具的主宰者-人的自由呢？似乎有點矛盾，就像騎腳踏車，是人在操控，非腳踏車控制人的方向。
談自由會在是你想像中的自由嗎？
如果更深入的討論工具論的觀點就會有問題，機器控制主義運作模式理念，根源追溯回二十世紀一個非常重要但充滿爭議的心理學家伯爾赫斯·弗雷德裡克·史金納（Burrhus Frederic Skinner），史金納的實驗，找了一隻鴿子然後在牆上畫叉叉，鴿子偶然啄了叉叉，就餵食餅乾，一次兩次三次後，鴿子就學會只要啄叉叉就有餅乾，這就是行爲刺激反應。史金納主張激進的行爲主義學說，認爲人的腦袋想的並不重要，重要的是刺激與反應，以達到行爲工程學邏輯，透過行爲工程學去導引、修正甚至是促進人的行動。從史金納所認爲的觀點，行爲只是刺激反應結果，現在數位社會所談論的自由，根本就是一種無知幻象，當時這種非常激進、尖銳言論，在人文主義盛行年代，認爲人的自由其實是無知，且無知於其實是被控制，無知在人類生活的社會其實還有很多機制在影響人類的行動，史金納稱之爲刺激的漩渦，那個動力其實在無形當中影響人類生活。只要我們拋開無知，只要我們接受人的行爲必然是由刺激反應的結果，就有可能透過行爲工程學帶來最好的資訊、最確定的生活。
反思今日使用社羣媒體、機器工具時，當一切都很自主、自由的點贊、上傳照片，這個動作過程並沒有不自由，可是從機器主義控制邏輯或是從史金納學說來看，其實就是反應行爲工程非常完美的調教、校準，並預測了人類的行爲，自由恐怕只是無知於背後控制人類行爲的機制。在監控資本主義的世代裡，恐怕侵犯自由根本是不存在的假議題，甚至在運作監控資本主義背後的資本家，腦袋裡想的是-談自由根本不是一個重要的議題。如果按這邏輯，不必再去討論自由或不自由，所有事情都是萬物必有因，都是在背後刺激反應的結果，且沒有自由意志可言，這恐怕是蠻恐怖的。
誰知道？誰決定？誰決定誰來決定？
自由的喪鐘已被《監控資本主義時代》敲響，從中試圖思考出路，以三個關鍵問題：誰知道？誰決定？誰決定誰來決定？突顯監控資本主義內在邏輯，甚至用來批評史金納行爲主義學說，即便接受史金納主張-人的行爲總是刺激反應結果、自由總是無知幻象，但這不意味着就有某些人有特權站在那個位置，可以決定：「我可以知道但你不可以知道」、「我可以修正你的行爲、你不可以修正我的行爲」，甚至有人因此可以獲得巨大利益。在監控資本主義時代裡面這是很大的問題。回到社羣媒體脈絡，誰知道人類行爲相關資料？我們沒辦法知道。
祖博夫將資料稱爲第一文本與第二文本的區別，所謂第一文本就是在網路上讀的各種資料，第二文本就是隻有資本主義企業能看到人類的行爲數據。誰決定誰能知道什麼？誰又決定誰來決定接下來怎麼透過經驗資料來影響、預測、導引我們的行動？誰來決定突顯監控資本主義的問題，實際上就是有一些人佔據知道跟決定的位置。從《智能社會：進退兩難》紀錄片，就能發現可怕的程度超出想像。但更進一步的問題是：爲什麼人類甘願受到監控資本主義宰制，答案可以很簡單，是因爲演算機制太奸巧、精細到我們不知道。但也可以從另一個與自由有關的角度去思考。
社羣媒體時代 逃避的自由
透過二十世紀精神分析學家、心理學家埃裡希·弗羅姆（Erich Fromm）的解釋可以得到另一個啓發，弗羅姆1941年重大著作《逃避自由》，認爲現代人確實是存在於自由與承擔自由的恐慌與矛盾中，因爲恐慌與矛盾，可以看到現代人變成了一種逃避自由、放棄積極自主選擇狀態。也許很怪，但從弗羅姆舉例發現好像常常如此，比如心理學很常看到的權威型人格，權威型人格就是逃避自由的典型例子。因爲權威型人格就是把自己交付給外在的他者、權利他人。逃避自由機制稱爲機械化順從，意指在這樣狀態中個人放棄自我，接受外在給予的指令與暗示，卻仍認爲是自己做決定的自由主體。
舉例來說，在成長過程中，要好好用功讀書才能進好大學、找好的工作、人生才能美滿，看似自由選擇，可是從弗羅姆的角度，恐怕只是順從社會期待所產生的結果，是一種機械化順從。很有趣的是，弗羅姆在1940年代不可能經歷監控資本主義的運作，已經可以很清楚看到機械化順從跟監控資本主義狀態下的連結。其實習慣監控資本主義各種運作，如喜歡這張照片才按贊，想要跟大家分享所以才上傳出遊照，無論從監控資本主義角度、弗羅姆角度，其實都是被控制、放棄自由選擇。
最後，到底社羣媒體世代是更自由或更不自由？藉由弗羅姆的啓發，今天可能要去思考這個世代是不是在逃避自由，更重要的是爲了打破監控資本主義，有沒有可能去突破第一文本跟第二文本學習分化的狀態，有沒有可能試着去知道更多、去奪回「知道」第二文本的權利。
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