[訪談] AI 在政治的應用
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受訪人：政治學研究所 廖達琪教授 訪問組員： |
1. 老師從什麼時候開始發現自己的未來的方向呢？
讀研究所時，在台大修過商用程式語言，叫做COBOL，覺得蠻有意思，就此種下一些對電腦學習、AI的興趣，在密西根大學讀博士時，那裡是以電腦見長，所以我們那時都要學一些密西根自己的語言，但我發現美國學生在這領域走的比國內快，早已都學會這些語言，不過我學的都還算順遂。從美國拿到博士學位回來時，政府剛好正在推動，不管什麼領域都能夠參加的“大專教師資訊應用班”，我就去參加了這半年的應用班，從此就一直走在這領域上。
2. 老師在做AI相關研究時，有遇到甚麼困難是讓老師印象深刻的？
在2000年時，台灣和美國是有落差的，我在美國學的那些諸如SAS，在台灣都還沒開始發展，只有SPSS，沒辦法直接把在美國學得馬上拿來應用，學了那麼多卻無用武之地，台灣的環境也還沒有去接受美國較新的技術。幾年後，有一個資管研究所學生，他利用市議會資料做text mining，當時我是做市議會相關研究的，所以那學生就找上了我一起做研究，之後就開始長期合作，一開始我發現最大的困難就是在研究上雞同鴨講，需要很久的磨合才解決。那時的資訊技術，以text mining來講，還沒開發的很多，必須自行開發新的技術，可是研究生只待兩年就畢業了，與資管合作研究，每年都要與新的研究生磨合，對於技能發展的積累就會不夠，也沒有較大的成就感。
1. 老師覺得美國密西根大學跟中山大學的校園氛圍差別如何?
在密西根大學，很自由也能有夠多的資源，不會有人管你，老師上課非常的開放，可是身為研究生一門課一個禮拜就要看六七百頁的英文論文，還要寫報告，很有壓力，可能一個禮拜兩天不睡覺。如果直接照搬到中山，學生可能會吃不消，也沒有這麼多的資源。但我們中山的老師也很努力，在這麼小小的學校也能有夠多的研究能量。
2. 在老師眼中，中山政治與其他學校的政治相關科系有什麼主要的區別呢？
因為受限於我們的學校的大小，中山政治還沒有大學部，可是我們政治所一直在走政治與資訊結合的路，這是全國各大學政治系所還沒發展的，他們也想學，因為現在AI紅的半邊天，但是我已經在這領域學了十七年了，雖然很辛苦，但是新進來的老師都可以有資源做研究，有些都已經發表很多論文了，這就是中山政治的強項—資訊和政治的結合。
1. 老師為什麼想將機器學習應用到政治方面呢？在這方面，其最主要的運用為何？
因為政治學是有大量文本的學科，例如我較專注的立法院研究，那有一堆公報資料，全都是人工處理，所以機器學習基本上就是為我們做text的處理，做各種分類，一開始我是做立法委員政見的分析，讓機器學習去處理看看這些政見是否兌現。利用AI也能建立平台來強化民主—iVoter智慧選民，選民在選舉前可能會不知道如何投票，我們對於各政黨詢問些問題，利用AI進行分析，分析出各政黨的立場，可以供選民作參考。
2. 老師在目前研究領域中所用到的程式語言有哪些？
R語言:處理視覺化資訊
Python:處理文本資訊
3. 如果將AI利用在政治上，AI將可以扮演什麼角色?
AI最主要的功能應是協助大量資訊的有意義串聯以增進透明化及課責性。比如政府利用AI技術整合所有藥局，對於口罩進行有管理性的發送，避免發生民眾恐慌；還有政治人物選舉花多少錢，會在監察院申報，雖然有管制，但不會開放給大家知道，所以需要去查他在監察院的申報和競選所花費的錢是否對得起來，如臉書的廣告費查對等；還有立委對於議題的投票、提案和政見的關係，AI利用這些資訊可以發現這些之間的連結。
4. 老師覺得人工智慧對民主政治有何威脅?
政府可能會用AI來監督人民，對於民主政治上非常可怕，就像之前盤石艦的軍官出現疫情時，我的朋友剛好當天去他們曾去過的地方，事後馬上收到簡訊，需要去做檢測，這表示政府能利用GPS知道人民的行動，這對於控制疫情上是件好事，但如果在平時也有一套系統在監控，人民的隱私就沒有了。
5. 假如未來有AI人工智慧的政治人物，是否可以避免因為人類徇私舞弊、貪官污吏的問題?
很難以想像有AI政治人物，據了解「政治」從業者是最難被AI取代的工作之一。
6. 我們常常聽到民調常常會和真正的選舉結果會有所差異，利用AI可以改善其狀況嗎?
AI要結合很多數據，包括每個票箱的歷史紀錄、人口移動，可以做很大的改善，我知道有些競選公關已經在發展這些技術，他們可以拿到票箱資料、年齡層的變化、移入移出戶籍資料，可以分析出得票有什麼變化，配合民調和人工推估是可以改善，可以預測出得票率是多少。
