人工智慧（AI）技術已被運用在現代社會的各個層面。AI已在不知不覺間深入我們的社會和生活，但在為我們帶來恩惠的同時，也帶來了許多的課題。
本書將藉由漫畫和插圖，從深度學習AI技術的基礎，到公平性和不平等、隱私監控與安全的交換，以及社會分裂和假新聞等等，深入淺出地探討AI這面反映「社會」的鏡子會對各種社會問題造成哪些影響和互動。透過AI這副透鏡，帶你重新審視人類建立的現代社會，並思考科技與生活的關係。
「所謂的常識，只不過是人們在18歲前累積的各種偏見。」
這是知名物理學家亞爾伯特・愛因斯坦的名言。
受到出生環境和所受教育的影響，我們大多數人的潛意識中都存在著某種特定的價值觀。本書的主題雖然是人工技術（AI），但同時也嘗試透過AI這面透鏡，重新審視現代社會中存在於我們心中的偏見，以及生活和工作的型態。
早在2020年爆發的新冠病毒大流行改變我們的工作型態前，我們社會的價值觀和國際政治、經濟勢力地圖就已在緩緩地發生轉變。如今我們的社會正面臨著必須大聲疾呼「攜手合作」的巨大分裂。自己心目中的「理所當然」在他人眼中無法理解，這件事正在成為一種「理所當然」。
正如溫水煮青蛙，緩慢的改變往往難以察覺。在這樣的環境中，知識將是最重要的力量。對於當今世上有哪些事正在發生，全球又在討論何種價值觀，本書也做了一些最基本的整理。
同時，許多AI相關的技術和環境門檻都變得比以前更低，任何人都能使用和學習。換言之，我們之中的任何一個人都可能成為AI的使用者或開發者。而為了不被科技玩弄，了解這個科技能做什麼、不能做什麼十分重要。
正如人類會因出生環境和所受教育而存在特定的價值觀，AI其實也一樣。本書將介紹AI是如何在與社會的交互作用下被開發和利用的。AI一方面是解決社會問題的工具，但另一方面也是讓問題變得更複雜的雙面刃。
AI正在不知不覺中融入我們的社會和生活。也許有些讀者很堅定自己永遠都不會去使用什麼AI。然而，在行政、醫療、交通系統等層面，專家們早已引進包含AI在內的各種新科技，身為公民和消費者的我們也正享受著這些科技的恩惠。而下一個階段將是認知的階段。
認識、察覺這些科技後，再來就是談論。筆者由衷期盼本書能為讀者帶來新的知識和察覺，進而帶動更多人向身邊的人談論這些新知。
作者簡介：
江間有沙（Ema Arisa）
東京大學未來願景研究中心副教授。自2017起擔任日本國立研究開發法人理化學研究所革新至能統合研究中心客座研究員，2021年起擔任日本國立研究開發法人產業技術綜合研究所情報・人體工學領域研究支援顧問。人工智慧學會倫理委員會委員。日本深度學習協會理事。2012年東京大學大學院綜合文化研究科博士課程畢業之博士（學術）。主修科學技術社會論（STS）。主要著作有《AI社会の歩き方》（暫譯：邁向AI社會的道路，化學同人，，2019）。
章節試閱
要理解圍繞著AI的各種課題，
必須先理解這項技術的特色和原理。
本章將以綜覽的方式帶大家一探AI技術的相關環境和歷史、
AI能做到的事情及未來的研究方向，
讓大家有個概觀的認識。
支撐AI的技術與環境
要讓AI妥善地運作，就一定要有底層的技術和環境支援，其中包含：
①資料的輸入、②硬體和軟體的運算、
③電腦畫面或機器人等輸出裝置、④通訊網路或資料中心等外部環境，
資訊會在物理空間和電腦空間往來交換。
電腦空間
Cyber
Physical
物理空間
有什麼問題想問嗎？
①把資料輸入AI
目前主流的AI是透過學習過去的資料來進行認知和預測（☞2-3）。資料的種類除文字、聲音、圖像外，有時還包括地理位置或對話資料。
要用AI可讀取的形式取得資料，除了必須運用攝影機或麥克風等接收器外，有時為了取得地理位置還會利用衛星資料。
②運算
告訴AI運算步驟的設計圖叫做演算法（☞2-5）。演算法可以在Windows、macOS、Android、iOS等OS（作業系統）上運作。
要使用演算法進行運算，必須先有CPU或GPU等物理性的機器（硬體）。這些機器是由名為半導體的物質製造而成，性能優秀的處理器可以用很高的速度進行非常精確的邏輯運算，還能組裝出像手錶一樣小巧的電腦。
另外，運算的工作除了用實體裝置外，也可以利用網路交給雲端服務商代為執行（☞4-8）。利用雲端運算，除了不用自己整備運算環境就能進行高度運算，也不需要自己維護硬體設備，相當便利。但相反地，假如遇到通訊不良或伺服器斷線的話，使用者除了等待之外什麼也不能做。
③輸出運算結果
AI的運算結果不只可直接顯示在電腦或手機等裝置（機器）上，也可以藉由網路對其他連接網路的設備下達新的運算指令。這使得一個AI可以對其他AI連鎖下達命令，或是讓兩個AI互相學習。
此外，也可以將AI安裝在機器人身上，根據運算結果讓身處物理空間的機器人做出動作。
為了讓人可以輕易理解輸出的結果，必須設計易於使用、閱讀的畫面或外觀（人機介面），或是能跟人類對話的代理者（Agent）。
④外部環境
要將資料送給AI，或是透過雲端把AI的運算結果送到裝置上，就一定要有通訊網路。現在全球正利用5G技術，部屬兼具高速、高頻寬、低延遲、高可靠性的網路連接環境。
此外，還有管理提供雲端服務所需的伺服器、線路的資料中心，以及支撐以上所有設備的電力供應網，都是現代社會不可或缺的一環。
各種東西會轉化成資料被輸入進去
在本機或雲端上運算
喀啦喀啦
相互學習，有時還會對別的AI下命令
有什麼問題想問嗎？
通訊網路和電力供給皆不可少
要理解圍繞著AI的各種課題，
必須先理解這項技術的特色和原理。
本章將以綜覽的方式帶大家一探AI技術的相關環境和歷史、
AI能做到的事情及未來的研究方向，
讓大家有個概觀的認識。
支撐AI的技術與環境
要讓AI妥善地運作，就一定要有底層的技術和環境支援，其中包含：
①資料的輸入、②硬體和軟體的運算、
③電腦畫面或機器人等輸出裝置、④通訊網路或資料中心等外部環境，
資訊會在物理空間和電腦空間往來交換。
電腦空間
Cyber
Physical
物理空間
有什麼問題想問嗎？
①把資料輸入AI
目前主流的AI是透過學...
推薦序
從1956年的達特矛斯會議出現AI名詞之後，AI經歷了幾次的爆發與寒冬期，在2022年的現在，在AI行業工作超過10年的筆者，可以很大膽跟大家確認，AI已經融入到我們的生活當中，不管是在產品品質檢測、客戶服務、電子商務等地方，都已經有很棒的應用，雖然目前為止AI仍然還是有缺點，但是它能夠增加企業附加價值，降低企業運作成本，是已經非常確定的一件事情。
拿到此書當下，就迫不及待地閱讀，在細細品讀之後，書中淺顯易懂的文字敘述，加上可愛的插圖，毫無乏味感的帶著讀者去了解許多AI必要的知識，深深覺得這是一本幫助大家了解AI概念的好書。書中不僅將AI技術的概念都點到了，還提到了許多近幾年幾個非常新且重要的概念，包含模型可解釋性、模型偏差、社會影響等，這是一本值得收藏的的AI科普書籍！
亞太智能機器創辦人兼執行長 吳柏翰(JerryWu)
從1956年的達特矛斯會議出現AI名詞之後，AI經歷了幾次的爆發與寒冬期，在2022年的現在，在AI行業工作超過10年的筆者，可以很大膽跟大家確認，AI已經融入到我們的生活當中，不管是在產品品質檢測、客戶服務、電子商務等地方，都已經有很棒的應用，雖然目前為止AI仍然還是有缺點，但是它能夠增加企業附加價值，降低企業運作成本，是已經非常確定的一件事情。
拿到此書當下，就迫不及待地閱讀，在細細品讀之後，書中淺顯易懂的文字敘述，加上可愛的插圖，毫無乏味感的帶著讀者去了解許多AI必要的知識，深深覺得這是一本幫助大家了解AI概念...
目錄
前言——3
第一章 未來不只一種——7
1-1 思考明天的社會——8
1-2 AI帶來的價值交換——10
1-3 人與AI的關係——12
1-4 AI與社會的世界地圖——14
1-5 AI與未來願景——16
1-6 圍繞AI的各種問題——18
1-7 本書的閱讀地圖——20
第二章 認識AI技術的基礎——23
2-1 支撐AI的技術與環境——24
2-2 AI的歷史與寒冬期——28
2-3 會學習的機器（AI）能做的事——32
2-4 讓機器學習的方法——36
2-5 學習所需的步驟——40
2-6 借鑑大腦的運作原理——44
2-7 從神經網路到深度學習——46
2-8 AI的研究分野與擴張——50
第三章 探討AI技術的課題——55
3-1 AI系統的製作方法：用煮菜來比喻⋯⋯——56
3-2 品質保證——58
3-3 可解釋性與透明性——62
3-4 語意理解與常識——66
3-5 穩健性——68
3-6 生成——72
3-7 遷移學習——76
Column 手塚治蟲計畫——77
3-8 AI民主化——78
第四章 認識AI帶來的社會問題——81
4-1 迷偵探AI事件簿——82
4-2 出問題的原因——84
4-3 資料與資料組——88
4-4 演算法與社會問題——92
Column 思考電車難題——96
4-5 剖析建檔——98
4-6 社會的分裂——102
4-7 假訊息與仇恨言論——104
4-8 隱私與個人資料保護——106
4-9 資訊安全——108
第五章 思考科技與社會設計——113
5-1 AI系統的製作方法：評估與調整——114
5-2 交互介面的設計——116
5-3 由誰來開發和評估AI？——122
5-4 擬人性的追求——126
5-5 擬人對話的追求——128
5-6 擬人的外觀與動作——130
5-7 如何說明AI系統——134
5-8 人與機器的生死設計——136
第六章 重新審視社會的既存問題——139
6-1 在生活和工作中運用AI——140
6-2 工作與任務——146
Column 分工研討會——148
6-3 該讓機器做什麼？——150
6-4 改良與改革——152
6-5 資料運用的課題——156
6-6 AI治理——158
Column COVID-19與資料治理——162
6-7 與人相關性和風險管理——166
6-8 責任與信賴——168
6-9 軍民兩用與軍事利用——170
第七章 我們能做什麼？——173
7-1 思考未來的願景——174
7-2 包容與排除——176
7-3 設計理念與納入設計（by design）——178
7-4 我們能做的事——180
Column 風險鏈模型（Risk Chain Model）——182
結語——184
深化理解的AI與社會入門書——186
參考網站——188
索引——189
前言——3
第一章 未來不只一種——7
1-1 思考明天的社會——8
1-2 AI帶來的價值交換——10
1-3 人與AI的關係——12
1-4 AI與社會的世界地圖——14
1-5 AI與未來願景——16
1-6 圍繞AI的各種問題——18
1-7 本書的閱讀地圖——20
第二章 認識AI技術的基礎——23
2-1 支撐AI的技術與環境——24
2-2 AI的歷史與寒冬期——28
2-3 會學習的機器（AI）能做的事——32
2-4 讓機器學習的方法——36
2-5 學習所需的步驟——40
2-6 借鑑大腦的運作原理——44
2-7 從神經網路到深度學習——46
2-8 AI的研究分野與擴張——50
...
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