#八百回合經濟談⁡
〔#現實版的魷魚遊戲 #一場測試人性之惡的實驗〕⁡
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壯士們應該都有看到，這禮拜在社群媒體上，《魷魚遊戲》這部影集迅速竄紅，甚至擠上全球排行榜第二名！⁡
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在《魷魚遊戲》影集中，我們看到角色們為了讓自己生存下去，不惜泯滅人性，羞辱、欺騙、背叛、甚至拿起刀相互廝殺，展現潛藏在他們心中「惡的一面」。⁡
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但在遊戲開始前，大部分的參賽者其實都是一般的市井小民，背著難以負擔的債務，在社會的夾縫中掙扎，也許稱不上善良，但絕對沒有在遊戲中展現地那麼「惡」。⁡
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於是，今天想來跟壯士們聊聊，一場和測試「人性的惡」有關的實驗。⁡
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▌ 米爾格倫實驗⁡
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1961 年，猶太裔的美國心理學家 Stanley Milgram 提出了一個問題：「如果希特勒要求你電刑一個素未謀面的陌生人，你會執行命令嗎？」⁡
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於是，他找了 1000 位 20-50 歲的男性受試者，告訴他們：這是一項關於「體罰對於學習行為的效用」的實驗。⁡
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並請受試者扮演「老師」的角色，以教導隔壁房間的另一位受試者——「學生」，然而學生其實是由實驗人員假冒的。⁡
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在實驗過程，學生會被綁在電擊儀器上，而實驗負責人（權威角色）會告訴「老師」說：你的任務是教導隔壁的學生認識單字。⁡
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如果學生答對了，老師要繼續測驗其他單字；但如果答錯了，就要施以電擊。⁡
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第一次答錯的懲罰是 15 伏特的電擊，基本上人體感覺不到。但隨著錯誤題數變多，電擊的伏特數也會隨之提升，最高是 450 伏特，且在 375 伏特會標示「警告，危險電擊」⁡
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電壓越高，「學生」的反應也會越來越激烈，從尖叫、敲打牆壁、到哭喊表示患有心臟疾病。最後當伏特數提升到 330 伏特以上後，學生會突然保持沉默，並停止所有反應（上述反應皆為錄音機預先錄製好的）。⁡
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在這過程中，許多受試者都希望暫停實驗以檢查學生的狀況。此時實驗人員會嘗試說服受試者，並告知他們「不會有任何責任歸咎」。⁡
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如果經過四次回覆的慫恿後，受試者仍然希望停止，那實驗便會停止。否則，實驗將繼續進行，直到按了 3 次 450 伏特的按鈕。⁡
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▌ 米爾格倫實驗的結果⁡
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壯士們猜猜，最後有多少人按到 450 伏特？⁡
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Stanley Milgram 問了 40 位精神科醫師，他們預估只有 1% 的美國人會按到 450 伏特，因為那是虐待狂般的行為，而全美約有 1% 人口有類似傾向。⁡
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但實驗結果和精神科醫師的預期大相逕庭，雖然所有的受試者都表示感到不舒服，並質疑這項實驗的目的，但最終有 62.5% 的受試者按到 450 伏特、且沒有參與者在到達 300 伏特之前堅持停止！⁡
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後來 Stanley Milgram 自己，以及許多全世界的心理學家都做了類似的實驗，但都得到差不多的結果。⁡
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馬里蘭大學的 Thomas Blass，在重複進行了多次實驗後也發現：無論實驗的時間和地點，每次實驗都有約 61% 至 66% 的參與者願意施加致命的伏特數。⁡
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▌ 米爾格倫實驗的啟示與爭議⁡
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這個實驗想測試的是，人們在面對權威者下達違背良心、傷害他人的命令時，人性所能發揮的拒絕力量到底有多少。⁡
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Milgram 在文章《服從的危險》（1974）中寫道：「這個實驗是為了測試一個普通的市民，只因一位輔助實驗的科學家所下達的命令，會願意在另一個人身上加諸多少的痛苦。⁡
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當主導實驗的權威者命令參與者傷害另一個人，更加上隔壁傳來的痛苦尖叫聲，即使受到如此強烈的道德不安，多數情況下權威者仍然得以繼續命令他。⁡
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實驗顯示了成年人對於權力者有多麼大的服從意願，去做出幾乎任何尺度的行為。」⁡
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然而，它不可避免地引起一些爭議。⁡
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因為這項實驗對受試者施加了極度強烈的情感壓力，雖然這種壓力是由受試者的自由操作所造成的，但許多當代科學家將這類實驗視為是違反實驗倫理。⁡
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▌ 匿名有多危險⁡
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另一個今天想介紹的研究，是在探討「戰士穿著統一服裝以達匿名性，對於戰場的表現是否有影響？」⁡
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在眾多文明中，戰士們穿著統一服裝以達到匿名性，美國人類學家 John B. Watson 就在 23 組文明中找到兩組變因，比較他們是否更換制服（15 個是；8 個否），與他們是否殺戮、折磨、殘害（13 個是，10 個否）之間的關係⁡
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結果發現，如果該文明的戰士不更換制服，8 個文明只有 1 個文明有殺戮、殘害；但如果穿著制服，13 個文明中有 12 個都會表現出殺戮等殘暴行為，也就是說，一旦匿名之後，有 90% 的文明都會展現殘暴行為。⁡
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▌ 《魷魚遊戲》中的惡⁡
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今天介紹的兩個研究，各自代表了「盲目服從權威」及「匿名性」，是如何驅使人們展現那些泯滅人性的行為。而這兩點，似乎可以和影集《魷魚遊戲》的部分情節有異曲同工之妙。⁡
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首先，當簽下同意書，加入遊戲開始之後，身穿紅色制服的面具人們，就成為玩家盲目服從的絕對權威者。⁡
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而「匿名性」，則可以從穿著桃紅色衣服的工人身上體現。⁡頭戴面具不許脫下、身穿制服、沒有名字，這樣「對自我去個體化」的規範，讓每一個人都與其他人無異，完完全全地統一，降低了執行殺人指令的罪惡感，也模糊化「惡行」的界限。⁡
⁡（小結放留言！）

#八百回合經濟談⁡
〔#現實版的魷魚遊戲 #一場測試人性之惡的實驗〕⁡
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壯士們應該都有看到，這禮拜在社群媒體上，《魷魚遊戲》這部影集迅速竄紅，甚至擠上全球排行榜第二名！⁡
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在《魷魚遊戲》影集中，我們看到角色們為了讓自己生存下去，不惜泯滅人性，羞辱、欺騙、背叛、甚至拿起刀相互廝殺，展現潛藏在他們心中「惡的一面」。⁡
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但在遊戲開始前，大部分的參賽者其實都是一般的市井小民，背著難以負擔的債務，在社會的夾縫中掙扎，也許稱不上善良，但絕對沒有在遊戲中展現地那麼「惡」。⁡
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於是，今天想來跟壯士們聊聊，一場和測試「人性的惡」有關的實驗。⁡
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▌ 米爾格倫實驗⁡
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1961 年，猶太裔的美國心理學家 Stanley Milgram 提出了一個問題：「如果希特勒要求你電刑一個素未謀面的陌生人，你會執行命令嗎？」⁡
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於是，他找了 1000 位 20-50 歲的男性受試者，告訴他們：這是一項關於「體罰對於學習行為的效用」的實驗。⁡
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並請受試者扮演「老師」的角色，以教導隔壁房間的另一位受試者——「學生」，然而學生其實是由實驗人員假冒的。⁡
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在實驗過程，學生會被綁在電擊儀器上，而實驗負責人（權威角色）會告訴「老師」說：你的任務是教導隔壁的學生認識單字。⁡
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如果學生答對了，老師要繼續測驗其他單字；但如果答錯了，就要施以電擊。⁡
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第一次答錯的懲罰是 15 伏特的電擊，基本上人體感覺不到。但隨著錯誤題數變多，電擊的伏特數也會隨之提升，最高是 450 伏特，且在 375 伏特會標示「警告，危險電擊」⁡
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電壓越高，「學生」的反應也會越來越激烈，從尖叫、敲打牆壁、到哭喊表示患有心臟疾病。最後當伏特數提升到 330 伏特以上後，學生會突然保持沉默，並停止所有反應（上述反應皆為錄音機預先錄製好的）。⁡
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在這過程中，許多受試者都希望暫停實驗以檢查學生的狀況。此時實驗人員會嘗試說服受試者，並告知他們「不會有任何責任歸咎」。⁡
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如果經過四次回覆的慫恿後，受試者仍然希望停止，那實驗便會停止。否則，實驗將繼續進行，直到按了 3 次 450 伏特的按鈕。⁡
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▌ 米爾格倫實驗的結果⁡
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壯士們猜猜，最後有多少人按到 450 伏特？⁡
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Stanley Milgram 問了 40 位精神科醫師，他們預估只有 1% 的美國人會按到 450 伏特，因為那是虐待狂般的行為，而全美約有 1% 人口有類似傾向。⁡
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但實驗結果和精神科醫師的預期大相逕庭，雖然所有的受試者都表示感到不舒服，並質疑這項實驗的目的，但最終有 62.5% 的受試者按到 450 伏特、且沒有參與者在到達 300 伏特之前堅持停止！⁡
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後來 Stanley Milgram 自己，以及許多全世界的心理學家都做了類似的實驗，但都得到差不多的結果。⁡
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馬里蘭大學的 Thomas Blass，在重複進行了多次實驗後也發現：無論實驗的時間和地點，每次實驗都有約 61% 至 66% 的參與者願意施加致命的伏特數。⁡
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▌ 米爾格倫實驗的啟示與爭議⁡
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這個實驗想測試的是，人們在面對權威者下達違背良心、傷害他人的命令時，人性所能發揮的拒絕力量到底有多少。⁡
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Milgram 在文章《服從的危險》（1974）中寫道：「這個實驗是為了測試一個普通的市民，只因一位輔助實驗的科學家所下達的命令，會願意在另一個人身上加諸多少的痛苦。⁡
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當主導實驗的權威者命令參與者傷害另一個人，更加上隔壁傳來的痛苦尖叫聲，即使受到如此強烈的道德不安，多數情況下權威者仍然得以繼續命令他。⁡
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在眾多文明中，戰士們穿著統一服裝以達到匿名性，美國人類學家 John B. Watson 就在 23 組文明中找到兩組變因，比較他們是否更換制服（15 個是；8 個否），與他們是否殺戮、折磨、殘害（13 個是，10 個否）之間的關係⁡
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結果發現，如果該文明的戰士不更換制服，8 個文明只有 1 個文明有殺戮、殘害；但如果穿著制服，13 個文明中有 12 個都會表現出殺戮等殘暴行為，也就是說，一旦匿名之後，有 90% 的文明都會展現殘暴行為。⁡
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▌ 《魷魚遊戲》中的惡⁡
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而「匿名性」，則可以從穿著桃紅色衣服的工人身上體現。⁡頭戴面具不許脫下、身穿制服、沒有名字，這樣「對自我去個體化」的規範，讓每一個人都與其他人無異，完完全全地統一，降低了執行殺人指令的罪惡感，也模糊化「惡行」的界限。⁡
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▌ 小結

獨編第一次看到這兩個研究時，只覺得當下毛骨悚然，但並沒有留下太多後續的感觸。

直到這幾天追完《魷魚遊戲》，看見人性在瀕臨絕望時刻的細膩刻劃，再回頭看米爾格倫實驗，才意識到，原來普通人也「很可能」在整個社會體制的作用下，成為他人眼中的惡人。

AI 助陣醫學、防疫，個人隱私難兩全？

2021/06/09 研之有物

規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

評論

本篇來自合作媒體研之有物，作者周玉文、黃曉君，INSIDE 經授權轉載。

AI 醫療、科技防疫的人權爭議

健康大數據、人工智慧（AI）已經成為醫療研發的新聖杯，新冠肺炎（COVID-19）更將 AI 技術推上防疫舞臺，各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療，我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私？

中研院歐美研究所副研究員何之行認為，規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。

「天網」恢恢，公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發，全世界為了因應危機展開大規模協作，從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等，大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系，也引發人權隱私的兩難爭議。

2020 年的最後一夜，臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告，居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾，都不應參加大型跨年活動。而且，千萬別心存僥倖，因為「天網」恢恢，「我們能找得到您」！有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手，許多人拍手叫好，但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。

隱私爭議不只在防疫戰場，另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月，《經濟學人》（The Economist）發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」（Personalised-health-index）。臺灣勇奪亞軍，主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。

國際按讚，國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障，擔憂是否會成為藥廠大數據；但另一方面，部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》（簡稱《個資法》）很嚴、很卡，大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧？

中研院歐美所副研究員何之行認為，原因之一是，

《個資法》早在 2012 年就實施，跑在 AI 時代之前，若僅僅仰賴現行規範，對於新興科技的因應恐怕不合時宜。

健保資料庫爭議：誰能再利用我們的病歷資料？

來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。

2012 年，臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟，質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權，逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味，一般人完全不知道自己的病例被加值運用，侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴，但已進入大法官釋憲。

民間團體批評，根據《個資法》，如果是原始蒐集目的之外的再利用，應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費，並非是提供醫學研究。

但支持者則認為，健保資料庫是珍貴的健康大數據，若能串接提供學術與醫療研究，更符合公共利益。此外，如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意，相關研發恐怕得被迫踩剎車。

種種爭議，讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線，顯得模糊而舉棋不定。何之行指出，「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸，不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題，也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。

我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎？當精準醫療的腳步飛也似向前奔去，我們要如何推進醫學科技，又不棄守個人的隱私權利呢？

「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢，透過健康大數據來評估個人健康狀況，對症下藥。但健康資料涉及個人隱私，如何兼顧隱私與自主權，成為另一重要議題。

去識別化爭點：個資應該「馬賽克」到什麼程度？

何之行認為，「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手，確立資料使用標準，包括：允許退出權（opt-out）、定義去識別化（de-identification）。

「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說：讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。

2017 年，DeepMind 與英國皇家醫院（Royal Free）的協定曝光，DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料，用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫，卻引發軒然大波。原因是，資料分享不僅未取得病患同意，也完全沒有將資料去識別化，每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光！這起爭議無疑是一大教訓，重創英國社會對於開放資料的信任。

回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式，無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度，才算是無從識別特定個人？

何之行指出，個資法中的定義不甚清楚，混用匿名化（anonymous）、假名化（pseudonymised）、去連結（delink）等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準，成為爭點。

現行法令留下了模糊空間，那麼他山之石是否能提供參考？

以美國《健康照護可攜法案》（HIPAA）為例，法案訂出了去除 18 項個人識別碼，作為去識別化的基準；歐盟《一般資料保護規則》則直接說明，假名化的個資仍然是個人資料。

退出權：保留人民 say NO 的權利

另一個消解爭議的方向是：允許退出權，讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前（opt-in）的同意，但仍可以提供事後的退出選項，民眾便有機會決定，是否提供健康資料做學術研究或商業運用。

何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例：英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 （NHS Digital）的機會，一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital，二是資料上傳後，仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據，對商業用途敬謝不敏；也有人覺得只要無法辨識個人即可。

近年，英國政府很努力和大眾溝通，希望民眾認知到資料分享的共善，也說明退出所帶來的社會成本，鼓勵人們留在資料庫內，享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通，努力建立社會信任。

參照英國經驗，目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權，但善盡公眾溝通，應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。

歐盟 GDPR 個資保護的四大原則

健保資料庫只是案例之一，當 AI 成為大數據浪潮下的加速器，最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，以下簡稱 GDPR），便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。

因應 AI、大數據時代的變化，歐盟在 2016 年通過 GDPR，2018 年正式上路，被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量，設定出個資保護四大原則：目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。

其中，「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用，應在特定目的的必要範圍內，也就是只提供「絕對必要」的資料。

然而，這與大數據運用需仰賴大量資料的特質，明顯衝突！

大數據分析的過程，往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料；資料分析後的應用範圍，也可能超出原本設定的目標。因此，如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」，便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露（self-disclosure）義務。當蒐集方成為主要的資料控制者，就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策，究竟是如何形成的。

「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例，中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用，將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致，就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而，所有被納入評分系統的人民，卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作，也無法知道為何自己的信用評等如此。

芝麻信用表示，系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料，進行每個人的信用評分，分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等，實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證，甚至是求職。

這同時涉及「課責性」（accountability）原則 ── 出了問題，可以找誰負責。以醫療場域來講，無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助，最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷，這不僅是尊重醫病關係，也是避免病患求助無門的問責體現。

科技防疫：無所遁形的日常與數位足跡

當新冠疫情爆發，全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安，科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯，也再次浮上檯面。

2020 年 4 月，挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體，能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後，這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關（NDPA）宣告禁用！

挪威開發了「Smittestopp」，可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡，提出與感染者曾接觸過的示警，定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而，挪威資料保護主管機關（NDPA）宣告，程式對個人隱私造成不必要的侵害，政府應停止使用並刪除資料。

為何挪威資料保護機關會做出這個決定？大體來說，仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。

首先，NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任，目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調？或者為研究分析而持續蒐集資料？而且，上傳的資料包含非確診者個案，違反了特定目的與資料最小蒐集原則。

此外，即便為了防疫，政府也應該採用更小侵害的手段（如：僅從藍牙確認距離資訊），而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡，這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。

最後 NDPA 認為，蒐集足跡資料原初是為了即時防疫，但當資料被轉作後續的研究分析，政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用？又將如何去識別化，以確保個資安全？

換言之，面對疫情的高度挑戰，挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性，不應輕易打開潘朵拉的盒子，國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體，有違反比例原則之虞。

「有效的疫情控制，並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控，一個數位監控國家的誕生，所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析：

數位監控所帶來的威脅，並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害，更深層的危機在於，掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。

當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集，對於個人的「深描與剖繪」（profiling）遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向，都可能全面被掌握！

AI 時代需要新法規與管理者

不論是醫藥研發或疫情防控，數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範，何之行認為，除了一套 AI 時代的個資保護規範，實踐層面上歐盟也有值得學習之處。

例如，對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念（privacy by design），「未來照護機器人可能走入家家戶戶，我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資，隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」

另外最關鍵的是：設置獨立的個資監管機構，也就是所謂的資料保護官（data protection officer，DPO），專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說，就是「個資警察局」。何之行比喻，

如果家中遭竊，我們會向警察局報案，但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管，健康資料歸衛福部管，界定不清楚的就變成三不管地帶。

綜觀臺灣現狀，她一語點出問題：「我們不是沒有法規，只是現有的法令不完備，也已不合時宜。」

過往許多人擔心，「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論，但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善，車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格，但它並沒有阻礙科學研究，仍然允許了科學例外條款的空間。」

「資料是新石油」（data is the new oil），臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料，唯有完善明確的法規範才能減少疑慮，找出資料二次利用與科技創新的平衡點，也建立對於資料二次利用的社會信任。

資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss