揭开数位面纱(下)
赵政岷
赵政岷（时报文化出版企业公司董事长）
哈佛教授祖博夫新书，提供的长期观测与视角；监控资本主义已经发展二十年，借由科技、人类经验、行为数据被搜集，数据用于未来人类行为预测。预测不再只为了人类服务，而是将预测数据转售出去，卖给企业、政府或是任何所有可能的买家。利用搜索引擎的数位时代，是个体、隐私、甚至自由意志的挑战，在数据、知识、监控力道集中现况下，人们不是顾客，是原物料，不必付钱给你，当然也好像不必付费。
Google在1998年成立，是以提供线上搜寻平台，方便使用者运作，承诺实践资讯解放的民主力量。对广告排斥的Google，在不断增广服务时，成功的成为广大新人类行为领域的中介。慢慢发觉每一笔搜寻指令都产生大量的数据，在数据不断交换的系统里，借助data mining搜寻词窠的数量、样式，対使用者做行为感应分析，用以提升服务品质，经系统演算再把分析行为数据，不断的循环交替、交叉分析，提升精准的服务品质，在2000年网路泡沫冲击下，Google面临大转折，将过去「数据废气」data exhaust意指看似不必要的资料，一些与用户互动的数据分析搜集卖给厂商，再利用系统与用户互动产生副产品，可使类似Google的厂商，改善服务或创造消费者的新体验。Google开始就开始推出关键字提供分众、分类贩售广告，对厂商寻找TA客户也发挥效用。
在资料数据转换过程中，最大改变是循环，祖博夫称之行为价值再投资循环。数据转人换行为、并来回修正改善循环。在循环运作中的数据废气，后来发现是最有价值，透过监控收益对未来行为市场做预测，并预测该提供的产品，这是数位时代全新的生产手段，修出另一个栈道，转换产生很大的利润。监控资本主义批判的不是科技而是资本家，资本家掌握后面一大段并不知道的数据转换，原先的小循环是没有问题，真正的问题是后面的大循环，人类的行为剩余， 所产生的数据废气变成最大财富，而财富被资本家拿走。
以商业为目的 人类被操纵的行为
现在的点击率很重要，如媒体为收视率、阅读率，Google现在明白表示对于点击率的搜集越做越猛、越做越深，而且不会停手。监控资本主义的一个真实案例值得分享，是宝可梦游戏（Pokemon Go），宝可梦游戏出版后，入侵人们日常生活，遭民众闯入按门铃总四次，都是到后院抓宝可梦的陌生人，来人甚至说「你后院里有一只宝可梦，那是我们的！我们可以到后面去抓？」。反观台北也如此，街头会突然出现一群人，不是群众运动是在抓宝可梦。宝可梦游戏的发明，是利用科技引导小孩户外活动，但现在宝可梦游戏为谁服务？因为可以聚集人潮，新北市也办过宝可梦大会，带动观光、旅游，只要在灯会放几只稀有宝可梦，大家都会去抓，游戏带来人流，却改变人类的行动、行为，业者或主事者可利用宝可梦引导民众到希望的目的地，而不是人类自由意志下前往的所在地。是资本家的逐梦，不只是玩家操控角色，是商人引导数据，宝可梦引领要去的场域。
脸书（Facebook）的推出，任务是连结世界每一个人，之后呢？祖克柏2007年5月推出脸书，当年剑桥分析就发现，脸书的群聚效应会影响改变很多人行为。现在的抖音也是，导致美国为什么要去管制。韩国团体防弹少年（BTS）有2000万粉丝，发动去川普的造势大会，登记后不要去就少很多人，抖音也有类似情况，甚至影响你人民行使投票权的选择。用脸书实际被发生如告诉使用者买痘痘药；在周日晨跑结束，脑内啡很快的时，按同意键买新的慢跑鞋；在演算法的普及运用乏，监测使用端行为，脸书量身订作与使用端行为有关的广告，如点一件衣服广告，就不断有衣服广告推播，都是数位时代的日常。
行为数据的被搜集所导致的广告推播，都是自由意识下的点击，虽说自由但有时并没有经过我们同意，就发送强迫接收，如果脸书可以操纵情绪、策动投票，那还有什么做不到？脸书使用者全世界有二十亿，影响之大该如何限制资料量使用，全球目前尚没有完善机制、管制。机器会成为天才和专家的助力吗？还是说，会反过来被聪明的机器奴役？监控资本主义就是在谈论这样的状况。
中研院李宣纬教授提到，谷歌是搜寻引擎，为何它要开发硬体智慧装备、通讯软体、社交平台？亚马逊是销售通路，为何它要推出平板阅读器、家庭数位助理、云端运算？脸书是社交平台，为何它要投资虚拟实境、支付软体、甚至新闻内容？数位企业巨子都无所不用其极，投资数据废气的循环领域，那是资本家竞争庞断的场域，是一个资本主义嵌入科技与网路的巨变时代。
监控资本主义豢养的人类行为
监控资本主义与过去资本主义不同，过去资本主义从农业时代到工业时代，利用生产线促进经济效率，报酬变得更好，牺牲环境、家庭，劳工要听信老板。今日监控资本主义时代，资本者享有知识和自由度极大特权，同时无视消费者和生产者长期存在的有机互惠，所以消费者不是受益者，消费者提供资料、按赞失去自主性，像蜜蜂在蜂巢里豢养被监控，有可预测的集体秩序。祖博夫提出警讯，蜂巢是被设计好的。
监控资本主义如滚雪球般，侵入网路世界搜集使用者的行为剩余，导致实体世界、日常生活、身体与自我的侵蚀、也改变调整人类过去行为，数位革命至今约二十年，人类长久以的习惯巳开始被改变。祖博夫监控资本主义定义：是一种新经济秩序、一种寄生式经济逻辑。再者，机器控制是一种社会运动，人权会遭受剥夺。
公众媒体到自媒体 都应客观描述现象
从事媒体业三十年经历，过去媒体讲求真实权、选择权、自由权，为呈现真相的媒体报导而夺斗、为公平正义権衡挣扎，服务大众、为读者及观众。严谨中立的报导，认为媒体是公器。反观现今媒体，为读者、媒体本身、又或资本家、主政権利？通常是无法下定论，今日的现象不乐观，现今媒体可明目张胆顺老板做新闻或为业主提供新闻。过去有三个条件解读新闻的真实：第一、资讯有没有障碍；第二、时间有没有落差；第三、处理过程有没有听错、认错或意识型态。如今新闻的真实已备受置疑，更有时流为意识形态，数位新闻传播快速又即时，会导致受众的误判，如是意识形态就影响深远、麻烦大。
面对数位时代自媒体的发展，除单方接收编码后的讯息，要加上受众认知。自媒体的产生，原先受规范的公共媒体被跳过，自媒体传播的方式是个人自己编码自己解码，不需媒介帮忙做公共器机、监督、过滤。新的监控者，可透过演算法知道受众爱看的新闻集中喂食，在定向的框架中获取资讯。是只为受众方便于阅读吗？还是强制推播讯息，让受众方只阅读一定范围的讯息。如同脸书为保护本身利益而封杀推文。传播的生态改变，慢慢都成为在同温层，只听喜欢听的，只看喜欢看的，持续下去根本无法判读真假，慢慢变成二元世界，一个你同意的世界，另外一你不同意的世界。
更惶论的是如何在多元面向中看平衡报导，在网路世界中，网红当道，社群媒体变成大众媒体，大众媒体也逐渐被社群媒体同化，受众在接收推播，选择爱看的网红影片，因为在网路世界里有放大的效用，常高估他人的颜值、财富或是高估别人的悲哀，增加点阅率也就等于成交率，现在的市场绝对是一个分众市场，新型态的商业模式快速取得融资与获利，爆红也爆落。
监控资本主义与行为未来市场
人类看到监控资本主义从矽谷成长，逐渐进入各个经济领域。大量财富与权力都集中在让人不安的「行为未来市场」。预测人类的行为，以数据拿来买卖，透过新的行为控制技术，生产各种商品与服务。过去人类的威胁来自于极权主义的老大哥国家，但现在转移到无孔不入的数位设施：「大他者」操作着监控资本的庞大利益。前所未有的权力大熔炉，网路知识只集中在少数人手上，且完全避过民主监督。科技公司在网路上搜集人们的资料，卖给出价最高的买家，管他是政府抑或零售商；他们的利润不仅来自预测人类的行为，更来自调整人类的行为。资本主义与数位科技的结合，将如何形塑人类的价值观，重新定义我们的未来。
悲观的人说：到底能不能监控资本主义，并不知道？在行为数据转换的栈道中，存在着有谁知道？谁决定？谁来决定由谁决定？
祖博夫称拒绝让机器主宰世界，首先是改变不平等的社会学习分化，监控资本家在社会中，同时握有知识与自由，将加剧监控资本家与社会间的权力不对等关系；再来是转型为互惠式经济，监控资本主义抛弃过去资本主义主张的互惠关系，只求网罗更多使用者，不再为了提供更好的服务；最后要求民主的法律管制，2018年5月，欧盟通过「通用资料保护规则」（GDPR）企业不再能轻易取得数据，同时让民众拿回删除个人数据的权利。祖博夫也提及，新的法规进一步挑战监控资本主义的合法性，若想达成此种胜利，社会势必要抵抗奠基于剥夺人类经验的市场，停止为了他人利益，把剥夺人类经验当成预测和控制人类行为的手段。
刘育成
人工智能影响 经济发展与社会公义
刘育成（东吴大学社会学系副教授）
从社会学角度、日常生活观点，如何讨论人工智慧等新科技，在促进经济发展与社会正义能否达到平衡？数位发展无论为红灯理论或绿灯理论，无论是要往前冲，还是要稍微踩煞车，这类的议题在全世界都有很多讨论，例如MIT除了发展新科技之外，也有相关的道德与伦理论述，其中包含很多哲学观点、伦理学观点等，以更全面性地思考科技对人类、社会带来的影响。
人工智慧对人类本质的挑战
人工智慧的应用领域或可分为感知、思考与行动三类，第一，人工智慧可以进行感知，例如各种感测器，可以进行人脸辨识、侦测声音、情绪与行动表现等；第二，人工智慧能够进行「思考」，目前也许还无法像人类一样，但未来也许会有不同，甚至超越人类；第三，人工智慧能够行动，例如在获取资讯后，连结于机械动力装置，便可在真实生活中执行动作等。感知、思考与行动，三者都是社会科学领域的重要主题，在加入心理学、社会学、政治学、经济学等研究成果后，我们将面临的是，当人工智慧能做到像人一样思考的时候，人类的本质与角色是否将得重新定位？当人的脑袋可以完全被拆解时，人类的价值又会以何种形式存在？当人工智慧可以预测人类行为时，人类所独有的自由意志，在演算法的挑战下具有的意义为何？综合以上问题，人工智慧在根本上，其实就是对人类本质的一大挑战。
人工智慧科技的基础，包括统计、计量经济学、优化理论、复杂性理论、电脑科学与游戏理论等，这些都是从比较大的架构去认识人工智慧。在谈科技与人之间的关系时，大概有两件模式，其一是人介入机器模式，意指人跟机器合作，一起进行资料分析与运算。其二是人不介入机器模式，也就是机器可以自己行动、自行运作，不需要人类介入，例如自动驾驶领域中所进行的分级，最高级就是完全自动驾驶，也就是人不需要去介入。例如特斯拉的自动驾驶在遇到状况时，人类驾驶是必须要去接掌方向盘，未来数位发展进程则是期待完全不需要人类驾驶介入。当这天来临时，机器可以自己思考、侦测，人就不存在于人工智慧模式参数里考量，呈现完全自动化。现今的科学家都在往这方向研发，也不只是期待自动化，还想要让机器具有自主性、智能分析，也就会更接近强人工智慧的诞生。
人工智慧发展对经济的冲击
在人工智慧发展途径中，主要包含两个观点，其一是比较狭窄的观点，称之为「弱人工智慧（weak AI）」，基本上目前看得到的应用，都是此类人工智慧，诸如语音辨识、资料标记与分析、自动驾驶等。其二是比较广义的观点，也就是「强人工智慧（strong AI）」，就是可以像人类一样思考，现在所提的强人工智慧，或称之为「通用人工智慧（artificial general intelligence，AGI）」，基本上都还未能实现，但所有科学家都在努力朝此目标迈进。
尽管如此，AI对经济的冲击依旧存在，主要可从五个面向切入，第一是工作种类，随着资讯自动化及演算法的发展，对工作类别也产生一定冲击，不只传统产业、服务业，也扩及金融业或会计师、律师等专门职业，从基层到高阶的工作都有可能被取代，许多新的工作型态也会不断被发明出来，例如像外送平台Uber Eats或Food Panda的外送员，一个要能够同时使用科技平台以进行消费与送货，在过去，这样的角色是不存在的，但因科技发展、AI演算法的推陈出新，这些新的工作种类与型态都可能会被创造出来；第二是生产力，也就是生产数量与品质也可能因人工智慧的介入，而会进行调整。第三是经济效率，AI演算法可以透过大数据来提供更好的经营模型，增加产量，同时也减少资源与时间的浪费；第四是数据搜集，透过数据来发现可能的模式，并给予建议或行动方案等；第五是自动化发展，AI演算法可以更好地部署自动化这件事，这些都对社会发展与经济带来一定的冲击与影响。
未来受到AI介入产业而对GDP产生的影响，基本上随着时间愈长，影响更为加剧，无论是在生产力、个人化、或效能的表现上，都呈现正向关系。从医疗、汽车、金融三个产业端看AI介入的短中长期进程，在医疗产业，许多新型疫病会随时间变化，连人类也无法完全掌握，因此AI科技需要花更多时间才能有效介入；第二是汽车产业，相对于医疗产业，AI科技需要较短的时间，便能够完全介入；第三是金融产业，以目前发展来看，AI科技几乎已经完全融入产业发展，PwC的调查研究预测，在未来三到七年之内，陆续会有更多产业完成AI科技的介入。
全世界都受到AI介入工作、经济发展的影响，2018年，PwC针对 2030年全球受AI的经济预期收益影响进行预测，以中国的26%为首、北美14.5%次居、其他周边国家在5%至11%左右。此外，全世界都非常关心南半球的科技介入，其对社会与经济可能会带来巨大冲击。以人工智慧科技介入产业而言，若以GDP来评估，公共服务跟个人化服务，无论是叫车、订餐、或是医疗等，都受到影响且逐渐增加。以工作机会而言，会受到影响最大的区域是中国，其他如对拉丁美洲、北美洲、北欧的影响也都持续增加。
科技介入对社会正义的影响
若从产业面来谈社会正义，大致上可有几个面向，第一是制造业，第二为公司、产业和国家；第三是劳动市场；第四是重分配的效果。当把科技放进产业时，财富、经济、粮食可能重新分配，这都需要透过科技的介入，做更好的处理与计算。然而，如何处理、处理后会产生的结果，以及其对政策的影响，都会是重要的议题。在数位演化的过程中，大多数人都不会反对科技带来的便利生活，对经济成长带来的帮助等，例如在许多学校门口或公司行号外，一到用餐时间便停满Uber Eats或Food Panda的外送机车，这些景象已经是大家习以为常的日常生活，而人们也逐渐变得懒得外出用餐了。
然而，科技虽然带来了便利生活，但也同样带来影响与风险。以前述送餐为例，劳动市场就会有两极化的发展，科技介入后有些工作被机器取代，但许多个人化服务但却低薪的工作，却没有办法被取代。在这些较无法被取代的工作中，其中大部分不乏是低薪工作，例如社会工作人员、Uber Eats外送员等，这些目前在台湾就是相对低薪的工作。那些能够被取代的，例如中研院现在正开发研究中的AI法官、以演算法为基础的判决系统来取代律师，以及会计师等，这些过去被视为是在金字塔顶端或收入很高的族群，其被取代的可能性也非常高。此外，科技发展也创造新的工作类型，例如资料分析处理工程师等。劳动市场呈两极化发展对社会带来什么样的影响，台湾目前并没有很多的讨论，但美国、欧洲都已开始关注此议题。未来也有可能会有越来越多不平等现象的出现、结构性的失业问题等，最后可能会有无法预期且不希望出现的产业结构变化。
AI能够增进还是损害社会正义，或可从三个面向来思考：平等权利、平等机会、平等对待。这是说，对所有的人、族群、要能不分性别、不分地域的平等看待。科技介入后到底对这三个面向的影响为何？举个例子，最近流行AI面试官，有人认为可以消除偏见，排除人类在面试时的偏见，因为人类面试官多半会因为其文化、社会、训练养成背景等，而产生偏见。相对地，有人会觉得AI也会具有、甚至是增加面试偏见，因为演算法有可能加重AI判别时的偏好。美国日前也打算要透过脸部辨识来预测犯罪，中国也有类似的「社会信用评分」系统，这些固然是一种进步的象征，但也涉及到许多人权问题，仍有非常多人抱持反对立场。
另外，最经典的案例或许是Insecam网站，在网页上可以看到遍布世界各地的网路摄影机所生产出来的即时性影像，台湾就有好几十支即时影像在上面，有的是拍摄自家画面，有的则是工作场所等。这些影像并非是透过传统骇客的方式去刻意搜集，而是从使用者自行买回去的摄影机中，那些没有重新设定密码的用户端所取得。这是因为，只要是同厂牌网路摄影机，在其出厂时的预设密码都是相同的，如果使用者没有更改密码，骇客就可以透过一些简单程式搜寻在网路上使用预设密码的监视器，并将影像串流到网站上。这就是科技带来便利性后的风险。没有人会认为监视器不重要，可是都不太关心重设密码问题，。另外，近年Amazon推出的新产品Ring也是个具有争议性的例子。Ring是兼具门铃功能的监视系统，当按门铃时，有镜头可以对来访者进行辨识，也可以进行摄录影，并将影像上传至资料库。Amazon承认曾把影像提供给执法机关参考。简单来说，透过网路串连，可以监视器镜头看到家门旁边是不是有人经过，这也是在追求安全之虞，同时有可能侵犯到他人的隐私权利。
利用演算法「做决定」、「预测」、「分类」
总体来看，演算法大多是在做三件事：做决定、预测、分类，而这三件事刚好也都与社会正义有关。第一、演算法如何做决策，有可能引导人类完成或进行某件事情或行动，但此一被引导的过程，也很有可能是演算法或其背后的商业利益或国家机器刻意所为，故利用演算法做决策背后也充满争议。第二、演算法很大部分是用来进行预测，包括使用者行为、购买动机等。当使用者在网页上搜寻某些东西时，接着便会发现其他页面中也逐渐都会是刚刚所搜寻的内容，网路平台业者透过演算推播有效的广告内容给使用端，以应用程式介面（API）的方式全部推播到使用者所有的数位设备。第三、演算法不断地在进行分类，可能是透过人类工程师给予类别，也可能在运作过程中强化既有的分类，例如前面提到的AI面试官。「分类」本身就存在许多问题，类别如何出现、如何分类，以及为何被分到某一类？等。这就像有智慧型手机与没有智慧型手机，就会被区分成两类，这也带来相对应的使用行为与资讯近用上的差异。另外，偏乡教育中的数位落差问题，也是与科技有关。据此，做决定、预测、分类这三件事，都会跟社会正义有密切相关，而其背后的逻辑或始作俑者，便是资料数据。
AI或演算法都需要大量资料来训练，这便可从几个面向来思考：第一、AI需要什么样的资料来训练？第二、如何确认或创造干净的资料？演算法偏见来自于提供的资料本身，而这些资料本身便带有偏见。然而，如果若能够提供所谓的「无偏见资料（unbiased data）」给演算法，那么演算法是不是就不会具有偏见呢？第三、这样的一种无偏见资料，真的存在吗？如果所有的资料数据都与历史、文化脉络、人的行为，甚至是在手机或网页上进行的每个动作有关，那么我们如何想像一种无偏见资料的存在？此外，关于资料数据的最后一个问题则是，如何进行所谓的「数据治理」？
数据治理必须赋权于大众意识
去年（2019）在GISWatch出版的报告中讨论到如何进行资料管理，提到数据的治理必须要赋权于大众，除政府必须介入并扮演重要角色外，大众在其中中的角色或许是更为重要的。该报告提出两种方式可供参考，第一、资讯受托人形式，亦即以信托方式，改善线上平台或服务提供者的问责制，主要是针对平台端公司，应做好资料管理、数据保存的责任，以信托的概念进行。第二、资料信托，也就是成立一个信托单位，所有人的资料全部都交给由信托单位来管理，就像是现金资产交由银行信托，信托后就会受到监督，资料信托的概念也是用类似方式去做所有个人资料管理。过去几年已有往这方向进行测试，例如2018年Open Data Institute就开始讨论，2019年英国政府的《数位宪章（Digital Charter）》中便将信托概念放进来，同年OECD的AI原则，也把资料信托概念导入，G20也在其「以人为中心的AI原则」中参考了资料信托的概念。
此外，资料信托有几种类型，第一为公民资料信托，就是把公民价值跟参与过程放到信托过程中，现在的数据不是只有次级资料，而是所有人都是资料提供者，应鼓励主动参与且愿意把自己的资料提供出来、交由信托组织来管理；第二为由下而上（Bottom-up）的相互运作，不再是过去由上而下地透过政府搜集资料与管理资料，而是进一步去思考如何将所搜集的资料提供给权利个体。
未来数位时代还是有很多问题挑战，列举如下：第一、信托透明度问题、是否需要新的专业数据受托人，这是否也会导致一个新的阶级或职业出现；第二、有没有可能会有垄断滥用的问题，该如何解决？第三、标准化的问题；第四、责信的问题；第五、授权的问题等。即便是在资料信托之后，当需要使用时，授权问题该如何处理？这些都是未来可能会遇到的问题。
最后，在使用数位资料时，须意识到相互使用资料的重要性，大部分人在使用数位资料都没有什么意识与防卫，看见隐私权同意键就大多直接按同意，很少对内容进行仔细阅读或甚至是提出质疑。使用者看似对隐私权很在意，但在行为上却几乎不在乎授权与使用，而只是想享有数位带来的便利性。因此，提升大众意识还是非常重要的关键。未来数据治理概念的成果表现、在共享权利下进行问责机制，且在发生问题后能快速弥补，这或许便能够在经济发展跟社会正义之间取得平衡，对其有比较规范性的处理，也就不会只是凭空讨论数位时代的问题。
曹家荣
自由或不自由？社群媒体世代难题
曹家荣（世新大学社发所与社心系合聘助理教授）
最近Netflix刚播出一部纪录片《智能社会：进退两难》（The Social Dilemma），这部纪录片探讨现代这些社群软体：Google、Facebook、Twitter、Instagram等等，巨型的跨国企业、数位公司、监控资本主义企业如何影响了我们的生活。看似单纯的交友与影片平台，实际上都是背后庞大的公司数据资料库的纪录模拟人类喜好与成长，收集所有隐私资料来达到庞大商机，而因这样的商业行为已培养成瘾，引发了一连串问题可能导致民主崩塌和人民安全的崩溃。
资本企业巨兽的演算法与影响力
先从ㄧ个故事分享，有一天从脸书上看到熟识的说书、电影知识型网红（youtuber），他在脸书上分享他最近帮时报出版社出版的「监控资本主义时代」两本新书进行影片书介推播，他发现这部影片推播是他有史以来触及率最低的影片，于是他就在脸书上发文陈述。当然如果已读过监控资本主义时代的大概会对这现象不太意外，因为监控资本主义时代这书，主要以两个大企业为例，第一个谷歌（Google）、第二个就是脸书（Facebook）。所以在脸书上，推播一个打击脸书的新书，显然触及率低就不太奇怪了。
这故事是突显出社群媒体世代面临着矛盾处境，也是做网路研究、资讯社会研究经常看到的观点。今天进入网路、资讯科技、社群媒体带来更多自由、行动可能性、发生可能性的时代，如说上述故事中的网红，在Youtube上已有蛮大影响力，他所推荐的书或电影，很多人都在看，一个年轻人用手机、电脑，就可以自己的力量去面对群众产生的影响力，这是今天在社群媒体世代跟过去很不ㄧ样的地方。然而，即便我们个人有再大的影响力，在脸书这类跨国资本企业巨兽面前都是微不足道，因为他可以很简单的透过演算法将他不喜欢的东西调降触及率，之后想要再去影响别人，在这样机制面前是完全没有力量的。
社群媒体世代中，特别是这个世代的年轻人，到底今天生活在一个更自由或不自由的时代？这个问题之所以具有重要性，是因为如果今天不去搞清楚我们在数位时代的处境，是处于一个可以有所作为，还是走向死胡同，如果搞不清楚这件事，年轻人在谈未来各种目标跟方向恐怕都会有问题。
社群媒体并非想像中的自由强大
过去随着人类历史的发展、资讯科技的发展，都不断进行讨论跟反省。在1990年代网路刚出现的时候，很多当时乐观主义者都觉得太棒了，网路即将带来直接的民主，每个人都可透过电脑科技去直接参与，我们不需要国会、代议制度等，但我们后来慢慢得知不见得如此。2006年之后出现社群媒体，让我们有更多参与的可能性。2011年国际上重要知名的茉莉花革命，北非突尼西亚反政府示威导致政权倒台的事件，通常也都认为是有很多社群媒体推动才有这样影响力。2014年台湾经历318学运，同样在抗争过程中，也看到很多媒体力量的体现。从1990年网路初现，乐观主义者提出来的想法，有很多网路研究者慢慢的回头反观，其实没有那么单纯、乐观，有人开始反省，其实不是那么简单的事情。以茉莉花革命而言，2011年茉莉花革命出现后，很多人觉得这是Twitter革命、社群媒体革命，但是后来冷静下来后，一个英国社会学家、网路研究者Christian Fuchs提出他的研究结果，从研究结果显示，其实茉莉花革命真正产生资讯传播影响最大的还是传统传播模式，也就是人际、电视、电话传播，而社群媒体在当时的时间、空间传播效力其实还是极其有限；从茉莉花革命背后的整个社会文化、政治、历史背景的影响观看，并非社群媒体带来革命。因此，将茉莉花革命称为社群媒体革命，恐怕是夸大了社群媒体的影响力。因此很多学者已开始指出，社群媒体没有想像中的自由跟行动可能性，《监控资本主义时代》这本书的作者肖莎娜．祖博夫（Shoshana Zuboff）在书中也是以类似方式谈论社群问题。
机器控制主义的新经济模式
今年七月时报出版肖莎娜．祖博夫（Shoshana Zuboff）所着的《监控资本主义时代》主要张显随着整体科技与社会发展，已经进入一个新形态资本主义体系，祖博夫把它称为「监控资本主义」，监控资本主义的定义是透过各类资讯科技、社群媒体、普及运算、穿戴式装置等等，遍布在日常生活周遭不断使用的科技，搜集使用者的行为与经验数据，进行所谓的「行为剩余」榨取，进一步实施行为预测、修正等，而从中获利的新经济模式。除此之外，祖博夫其实不只在谈ㄧ个新的经济模式，而是另一个新的控制、权利支配的形式。《监控资本主义时代》主要分成三部，第一部重点在监控资本主义之基础；第二部重点在监控资本主义之演进；第三部重点则放在机器控制主义概念上，其实就是所谓的监控资本主义催生的新权力支配形式，机器控制主义其实不同于传统极权主义的权利支配跟控制，虽然目标都是带来全面控制的生活形式，如传统极权主义使用一种恐怖的权力统治，也就是用一种暴力、武力的强制统治，而机器控制主义则是使用行为数据搜集、行为修正控制、导引、预测等等，透过搜集、分析来追求完全确定控制形式。所以今天讨论的社群媒体世代到底是自由或更不自由，显然答案会是否定，因为在机器控制主义支配下，科技发展其实并没有带来更自由的生活。
社群媒体世代为更不自由时代的说法一定也会有很多人反对，毕竟在一般常识里，会认为人是控制的主体、主宰者，机器只是工具，即便是人工智慧也是工具，只是为人所用。所以人既然是主体、机器既然是工具客体，主宰者既然为人，科技发展又怎么可能去危害到控制工具的主宰者-人的自由呢？似乎有点矛盾，就像骑脚踏车，是人在操控，非脚踏车控制人的方向。
谈自由会在是你想像中的自由吗？
如果更深入的讨论工具论的观点就会有问题，机器控制主义运作模式理念，根源追溯回二十世纪一个非常重要但充满争议的心理学家伯尔赫斯·弗雷德里克·史金纳（Burrhus Frederic Skinner），史金纳的实验，找了一只鸽子然后在墙上画叉叉，鸽子偶然啄了叉叉，就喂食饼干，一次两次三次后，鸽子就学会只要啄叉叉就有饼干，这就是行为刺激反应。史金纳主张激进的行为主义学说，认为人的脑袋想的并不重要，重要的是刺激与反应，以达到行为工程学逻辑，透过行为工程学去导引、修正甚至是促进人的行动。从史金纳所认为的观点，行为只是刺激反应结果，现在数位社会所谈论的自由，根本就是一种无知幻象，当时这种非常激进、尖锐言论，在人文主义盛行年代，认为人的自由其实是无知，且无知于其实是被控制，无知在人类生活的社会其实还有很多机制在影响人类的行动，史金纳称之为刺激的漩涡，那个动力其实在无形当中影响人类生活。只要我们抛开无知，只要我们接受人的行为必然是由刺激反应的结果，就有可能透过行为工程学带来最好的资讯、最确定的生活。
反思今日使用社群媒体、机器工具时，当一切都很自主、自由的点赞、上传照片，这个动作过程并没有不自由，可是从机器主义控制逻辑或是从史金纳学说来看，其实就是反应行为工程非常完美的调教、校准，并预测了人类的行为，自由恐怕只是无知于背后控制人类行为的机制。在监控资本主义的世代里，恐怕侵犯自由根本是不存在的假议题，甚至在运作监控资本主义背后的资本家，脑袋里想的是-谈自由根本不是一个重要的议题。如果按这逻辑，不必再去讨论自由或不自由，所有事情都是万物必有因，都是在背后刺激反应的结果，且没有自由意志可言，这恐怕是蛮恐怖的。
谁知道？谁决定？谁决定谁来决定？
自由的丧钟已被《监控资本主义时代》敲响，从中试图思考出路，以三个关键问题：谁知道？谁决定？谁决定谁来决定？突显监控资本主义内在逻辑，甚至用来批评史金纳行为主义学说，即便接受史金纳主张-人的行为总是刺激反应结果、自由总是无知幻象，但这不意味着就有某些人有特权站在那个位置，可以决定：「我可以知道但你不可以知道」、「我可以修正你的行为、你不可以修正我的行为」，甚至有人因此可以获得巨大利益。在监控资本主义时代里面这是很大的问题。回到社群媒体脉络，谁知道人类行为相关资料？我们没办法知道。
祖博夫将资料称为第一文本与第二文本的区别，所谓第一文本就是在网路上读的各种资料，第二文本就是只有资本主义企业能看到人类的行为数据。谁决定谁能知道什么？谁又决定谁来决定接下来怎么透过经验资料来影响、预测、导引我们的行动？谁来决定突显监控资本主义的问题，实际上就是有一些人占据知道跟决定的位置。从《智能社会：进退两难》纪录片，就能发现可怕的程度超出想像。但更进一步的问题是：为什么人类甘愿受到监控资本主义宰制，答案可以很简单，是因为演算机制太奸巧、精细到我们不知道。但也可以从另一个与自由有关的角度去思考。
社群媒体时代 逃避的自由
透过二十世纪精神分析学家、心理学家埃里希·弗罗姆（Erich Fromm）的解释可以得到另一个启发，弗罗姆1941年重大著作《逃避自由》，认为现代人确实是存在于自由与承担自由的恐慌与矛盾中，因为恐慌与矛盾，可以看到现代人变成了一种逃避自由、放弃积极自主选择状态。也许很怪，但从弗罗姆举例发现好像常常如此，比如心理学很常看到的权威型人格，权威型人格就是逃避自由的典型例子。因为权威型人格就是把自己交付给外在的他者、权利他人。逃避自由机制称为机械化顺从，意指在这样状态中个人放弃自我，接受外在给予的指令与暗示，却仍认为是自己做决定的自由主体。
举例来说，在成长过程中，要好好用功读书才能进好大学、找好的工作、人生才能美满，看似自由选择，可是从弗罗姆的角度，恐怕只是顺从社会期待所产生的结果，是一种机械化顺从。很有趣的是，弗罗姆在1940年代不可能经历监控资本主义的运作，已经可以很清楚看到机械化顺从跟监控资本主义状态下的连结。其实习惯监控资本主义各种运作，如喜欢这张照片才按赞，想要跟大家分享所以才上传出游照，无论从监控资本主义角度、弗罗姆角度，其实都是被控制、放弃自由选择。
最后，到底社群媒体世代是更自由或更不自由？借由弗罗姆的启发，今天可能要去思考这个世代是不是在逃避自由，更重要的是为了打破监控资本主义，有没有可能去突破第一文本跟第二文本学习分化的状态，有没有可能试着去知道更多、去夺回「知道」第二文本的权利。
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