談到人工智慧的未來，人們最常問的問題大同小異：模型還會變得多聰明？人工通用智慧何時到來？哪些工作將被取代？我們又該如何防範技術失控？
在這場「資訊科技商會」（Worshipful Company of Information Technologists）年度講座 Barney Gibbens Lecture 的對談中，這些問題當然都沒有缺席。Demis Hassabis 和 Wendy Hall 討論了人工智慧推動科學研究、改善教育與改變人類生活的可能，也談到發展更強大人工智慧所伴隨的風險。有趣的是，當 Wendy Hall 被問到，究竟什麼事情會讓她夜不能寐時，她的答案不是 AI 失控，也不是機器是否終將超越人類。她最擔心的，是 AI 產業極度缺乏多元性。
Hall 指出，主導全球人工智慧發展的企業與決策階層，愈來愈呈現出一種封閉的「單一文化」（monoculture）。少數具有相似性別、階級、教育與產業背景的人，掌握了定義問題、配置資源與決定技術方向的權力。她甚至改寫了前輩導師的一句話，直言：「AI 太重要了，不能只交給男性。」
這句話的重點不是要貶低男性，也不只是要求科技公司多雇用幾名女性員工。Hall 提出的是一個治理層次的問題。因為如果 AI 將深刻改變教育、工作、醫療、媒體與公共生活，我們就不能一方面宣稱它會影響每一個人，另一方面卻只讓極少數人決定它該如何發展。是以，這篇文章將把 Demis Hassabis 放在一邊，好好整理 Wendy Hall 在對談中的論點。
單一文化：那些矽谷大男孩們
Hall 對多元性的擔憂，來自她長期參與資訊運算領域的親身經驗。她指出，自 1980 年代以來，女性參與資訊運算的比例不僅沒有明顯改善，在某些領域甚至變得更糟，到了 AI 產業，這種不平衡尤其嚴重。
當技術產業由具有相似性別、階級、教育與文化背景的人主導，他們所看見的問題、認為重要的需求，以及想像中的「一般使用者」，都可能高度相似。這正是 Hall 所擔憂的單一文化，而它的風險不只在於模型偶爾生成帶有性別歧視或種族偏見的答案，更在於某些問題從一開始便沒有被看見。照顧者的時間壓力、高齡者使用數位服務的困難、弱勢家庭缺乏設備與網路的現實、女性在公共空間與職場中承受的不同風險，都可能因為缺乏相關經驗的設計者，而被排除在技術想像之外。即使資料表面上達到性別平衡，一套由單一文化團隊建立的系統，仍然可能再製狹窄的社會想像。
換句話說，每一套技術系統背後，都藏著一組關於「世界應該如何運作、誰是使用者、什麼才算進步」的預設。當這組預設只由單一群體反覆確認，它就容易被當成理所當然的答案，而不是眾多可能性之一。Hall 所說的多元性，因此不限於提高女性工程師的比例，而是更廣泛地涵蓋不同性別、年齡、階級、文化、身心條件與地理位置的人，都應該有機會參與 AI 的發展，包括思考高齡者如何從人工智慧中受益，以及如何支持缺乏設備、網路與科技資源的兒童。
也因此，多元性不能只是企業招募政策，也不能等到產品完成後，才由倫理團隊檢查模型是否帶有偏誤，它必須在更早的階段發生：誰有權決定研究題目？誰參與設定產品目標？哪些資料被納入？成功由什麼指標衡量？當效率與公平發生衝突時，又由誰作出選擇？多元性不是讓不同背景的人協助完成已經定義好的技術任務，而是讓不同的人共同參與定義任務本身。
年輕世代：恐懼是政治訊號，不是抗拒改變
這種「被排除在定義之外」的處境，不只發生在性別與階級之間。Hall 也觀察到，部分年輕學生已經開始出現對 AI 的抵制情緒，有些學生甚至要求設立「無 AI 教室」，希望保留一個不受生成式工具介入的學習環境。
這種要求很容易被成年人解讀為不了解科技、抗拒改變，甚至缺乏未來競爭力。但學生的恐懼並非毫無根據，畢竟他們看見藝術家、作家與創作者的作品被用於訓練模型，也看見部分初階工作可能遭到自動化。學校一方面警告學生不得利用 AI 作弊，另一方面又不斷告訴他們，未來的學習與工作都必須依賴 AI。成年人告訴年輕人，人工智慧將改變一切，卻很少說明改變的規則由誰決定，以及年輕人在其中有多少發言權。在這種情況下，要求一間無 AI 教室，或許正是在爭取一個仍然能夠確認自己的努力、作品與聲音屬於自己的空間。
Hall 擔心的是，這種恐懼如果轉化為無力感，年輕人便可能完全退出 AI 發展的討論，只留下少數企業與技術菁英決定未來。但化解恐懼的方法，不能只是向學生宣傳 AI 帶來的巨大機會。教育機構與科技公司必須讓學生真正參與討論：學校應該如何使用 AI？哪些學習過程不應自動化？學生資料能否用於訓練模型？什麼樣的作品仍然必須由學生親自完成？哪些學習空間應該保留為無 AI 環境？
與其把學生的抗拒視為需要克服的心理障礙，不如將它理解為一項制度設計的要求。年輕人不是等待適應未來的人力資源，而是已經生活在技術轉型之中，理應參與決定未來的公民。這也呼應了前一節「誰有權定義問題」的提問：當一整個世代最早、最直接地承受著技術轉型的後果，他們理當是最早被納入決策桌的人，而不是最後才被告知結果的人。
如果年輕人的抗拒不是心理問題，而是被排除在規則制定之外的結構性反應，那麼接下來真正該問的是：主流社會準備拿什麼來回應這種恐懼？
教育：AI 素養是公共基礎設施，不是個人責任
面對年輕人的抗拒，主流論述通常混雜著兩種預設：一是把這種抗拒理解為單純不了解科技、跟不上時代，缺乏未來競爭力；二是把 AI 素養當作每個人都該自行練就的個人能力，學不會是自己的責任。Hall 的論點，恰好同時反駁了這兩種預設。
她對英國 AI 產業的現況提出直接批評。英國早在 2017 年便著手制定國家 AI 戰略，一度被視為全球先行者，但到了真正要普及技能、改革教育制度的階段，政策反而顯得零散，既缺少跨部門整合的專責機構，中小學也少有清楚一致的教學指引，結果是有資源的學校能持續引進新工具與師資，資源不足的學校只能被動追趕。相較之下，新加坡等國家透過更集中的規劃已經後來居上。
個人化學習，不能以家庭為預設場域
是以，Hall 固然支持發展個人化 AI 輔導，藉此打破一位教師同時面對三十名學生的「一體適用」教學模式，甚至理想上甚至能把過去只有富裕家庭負擔得起的私人家教，轉化為公共資源。一如 Hassabis 提出可以把機械式的知識學習交給學生在家透過 AI 完成，把課堂時間留給討論與協作。但 Hall 指出這種矽谷意識形態的盲點就在於，並不是每個學生回家後都有電腦、網路，以及能協助排除故障的成年人。若教育制度把基礎學習移往家庭，卻預設所有家庭數位條件相同，AI 個人化學習反而可能把資源差距直接轉成學習落差。技術從來不會平均地散布到每個人身上，它總是沿著既有的資源條件流動，讓原本的落差被放大，而不是被抹平。因此她強調，這類學習必須能在家裡、學校或其他公共場域彈性進行。
要讓這件事真正落地，Hall 認為需要政府作出「巨大的承諾與投入」，因為市場只會優先服務有購買力與數位素養的使用者。所謂的「公平競爭環境」不是讓所有學生下載同一套軟體，而是依學生的不同處境補足所需資源，畢竟有人需要硬體、有人需要網路，有人需要真人教師協助判斷 AI 給出的資訊。但她也提醒這不能被當成削減教師與學校成本的藉口，否則最需要支持的學生反而被留在只有自動化系統的環境裡。同時，她也分享了在南安普敦推動的草根計畫，那就是透過面向慈善機構與社區工作者的 AI 快閃工作坊，讓對科技感到陌生的人從自己的生活問題出發思考 AI。國家戰略與草根行動因此相互補足，前者若沒有後者接住，容易停留在宏大的產業指標上。
每個學科都需要自己的 AI 教育
在高等教育，Hall 推動類似「AI 駕照」的普及教育，目的不是要人人成為工程師，而是像交通規則一樣，讓每位學生理解 AI 的基本運作、資料來源與責任邊界。她更進一步主張，大學內所有科系都應該發展符合自身專業的 AI 模組，而不是在每個科系中複製一門通用的提示詞課程。例如，歷史系需要討論 AI 如何處理史料、生成不存在的證據，以及如何改變檔案研究；心理學需要面對情緒辨識、心理健康聊天機器人與診斷責任；地理學需要處理空間資料、預測模型與監控；設計教育則必須追問，當生成內容變得容易之後，問題定義、價值判斷與設計責任將如何改變。不同學科有各自的證據標準、研究倫理與專業責任。而真正的 AI 素養，不在於會不會操作工具，而是能否理解工具進入特定知識領域之後，改變了哪些知識實作、專業判斷與權力關係。
Hall 同時強調，這不代表 STEM 教育不再重要。社會既需要更多人理解 AI，也仍需要具備深度技術能力的人改善系統，STEM 教育的目標不是讓人人都當工程師，而是不能讓技術知識只集中在少數人手中。她也提醒，AI 教育不能只談效率工具，也必須討論招募演算法、醫療模型與推薦系統背後的公平與民主問題。因為如果只有開發者理解 AI，其他人只能被動接受系統輸出，AI 素養就會成為新的權力分界。
換句話說，年輕人要求的「無 AI 教室」，某種程度上正是在替這整套尚未到位的公共基礎設施發聲。問題不是他們不願意學，而是從來沒有人問過他們，想要在什麼條件下學、由誰陪著學，學習之後那些風險又該由誰承擔。
結語：從「使用 AI」到「參與定義 AI」
Hall 對單一文化、年輕世代與教育的主張，最終指向同一個關鍵問題：一個社會不能一方面宣稱 AI 將影響所有人的生活，另一方面卻只讓少數人參與決定它的方向，無論那個「少數人」指的是特定性別與階級的技術菁英，還是把年輕人與弱勢學生排除在規則制定之外的成年決策者。
打破單一文化，需要讓不同性別、階級與生活處境的人，從問題定義的最初階段就參與其中；接住年輕世代的恐懼，需要把他們的抵抗當作制度設計的提醒，而不是需要矯正的心態；建立 AI 素養，則需要國家把它當作公共基礎設施長期投資，而不是留給個人在課餘時間自行摸索。
Hall 說，AI 太重要了，不能只交給男性。更近一步地說，AI 也太重要了，不能只交給科技公司、工程師、投資者，或任何單一群體。如果人工智慧真的將影響人類未來，那麼它的發展就不能只是技術問題。而是必須成為所有人都有能力參與的公共問題。
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