擴增審議

原文：DELIBERATION

| 作者：E. Glen Weyl, Audrey Tang and ⿻ Community | 譯者：唐鳳 Audrey Tang, 周宜蔓 Gisele Chou

正如我們在上文所指出的，人們對社交媒體最普遍的擔憂之一是，它時不時鞏固了現有的社會分化，形成「迴聲室效應 (Echo chamber)」，破壞人們對共同現實的認知。不論人們在多大程度上認為這是事實（相對於什麼反事實而言），都會自然而然地提出這樣一個問題：如何才能以相反的意圖來設計這些系統？在這方面最大規模的嘗試是 X（Twitter）社交媒體平臺上的「社群備註」（Community Note，前身為 Birdwatch）系統。

「社群備註」通常被視為「事實查核」的一種變體，其允許 X 社群的成員，對被標記為可能具有誤導性的內容，提出補充資訊的建議。此一過程的參與者，不僅可以提交建議說明，還可以對他人建議的說明相互進行評分。這些評分可用於對評分者的整體觀點以進行統計評估。

具體來說，評分者被放在一維的意見光譜中，其位置是通過資料統計分析發現的。然而實際上，在大多數應用中，其與西半球、大部分地區政治中的「左右」分歧也相互對應。然後（或同時），每篇筆記從任何社群成員那裡獲得的支持，都會被總結為與他們在這個光譜上的立場的親和力，和某種潛在的、與立場無關的「客觀程度」的結合。如果客觀程度（而不是總體支持率）足夠高，那麼筆記就會被顯示出來。這種代基於「多樣性合作原則」的優先顯示內容的方法，與多元宇宙理念契合，每周也已經接觸到數億人。

在地球上的人類歷史上，文字，可能是最常見、最穩定的交流與協作形式，無論是書面或口述形式的。友誼、商業、政治、科學、文化和其他許多方面，當然都依賴於其他的互動方式，但通過語言交流來交換想法、方向、批評和感受等等，通常是這些互動方式的核心。在本章中，我們將探討當今對話的力量和嚴重局限性，並希望多元宇宙的推展，能使語言成為前所未有的增殖和溝通多樣性的馬達。

今日的對話

語言交流，在人類生活中無處不在，因此很難對它進行分類，尤其是在有限的篇幅裡。但我們將大致區分兩種模式（口語、書面），以及結合前兩種模式的第三種模式（網路化），其中口語的書面摘要被遠距離傳送，並可能被用來激發其他口頭交流。

最古老、經典、豐富也最常見的口頭交流形式，是面對面的會談。商務會議和談判，是在這種場合做出最重要決策的方式。對民主的理想化描繪，通常更多地指向討論，如在傳統部落、雅典市集或新英格蘭市政廳中進行的討論，而非投票或媒體。最近上映的電影《沒有聲音的女人們》（Women Talking），出色地捕捉到此一精髓，描繪出一個飽受創傷的社區，通過討論達成共同行動計劃的場景。由朋友、俱樂部、學生和教師組成的團體間，通過面對面的交談、交流觀點、學習、成長並形成共同的目標。除了互動性質之外，當面交流通常還包含我們上文所述、更豐富的非語言交流元素，因為參與者共享一個物理環境，並能在談話中感知到來自他人的許多非語言訊息。

下一個最古老、最常見的交流形式是書寫。雖然書寫的互動性遠不及口頭交流，但它乘載文字，跨越更廣闊的時空。一般來說，書寫交流被認為是捕捉某位「作者」的聲音，但在印刷和翻譯的幫助下，文字可以廣泛流傳（甚至是全球性），有時甚至可以持續數千年，使文字訊息的「廣播」比露天劇場或擴音器更遠（雖然錄製的影音也可以與之媲美）。

正如我們的討論揭示的，長期以來，面對面討論的豐富與書寫文字的廣泛，二者之間存在著嚴苛的權衡關係。許多人做過結構上的努力，試圖通過某種網路利用二者的要素，在這種網路中，面對面的對話與討論是節點，而書面則是連結線。這方面的例子包括許多制憲和制定規則的過程（在這些過程中，各小組對書面材料進行審議，爾後提交出給與下一次審議，審議的結果是形成另一份文件，然後再送回他處審議）、讀書會、出版物的編輯委員會、焦點小組、調查和其他研究過程等。

這些豐富多樣的形式，所面臨的最根本挑戰之一，就是在速度和包容之間做出權衡。一方面，對話時間長、成本高、耗時長。這往往意味著對話難以產出明確而即時的結果，即企業環境中經常抱怨的「分析癱瘓 (Analysis paralysis)」，正如據傳來自王爾德的抱怨：「社會主義佔用了太多的夜晚」。

另一面，審議往往難以做到兼容並蓄。受某個議題影響的人們，往往地理位置分散又廣，使用不同的語言、不同的對話規範等。對話形式、文化和語言的多樣性，往往會妨礙相互理解。此外，鑒於不可能聽取所有人的完整發言，因此，正如我們將在下文詳細討論的那樣，對話要跨越廣泛的社會多樣性，就必須建立某種代表制度。

也許所有這些方法的根本限制在於，雖然廣播（允許許多人聽到同一個聲明）已經大大改進，但廣泛傾聽（讓某人深思熟慮地消化一系列觀點）仍然極其困難和耗時。正如諾貝爾經濟學獎得獎者、資訊科學先驅司馬賀（Herbert Simon）所指出的--「豐富的資訊，導致了注意力的貧乏。」對注意力的限制，可能會對資訊的豐富性和包容性，造成嚴重的影響。

為了應對這些挑戰，過去和最近各採用了一些策略，通過各種方法選擇參加談話的代表，其中包括：

選舉：通過競選和投票程序選出代表，通常以地域或政黨團體為基礎。這種方式最常用於政治、工會和教會，其優點是具有一定程度的廣泛參與性、正當性和專業性，但往往比較僵化和昂貴。
抽籤：隨機選擇一組人，有時會有檢查或限制，以確保各組之間的某種平衡。這種方法最常用於焦點小組和民意調查，以較低的成本保持合理的正當性和靈活性，但會犧牲（或需要補充）專業知識，且參與度有限。
行政管理：根據「才德」或管理決策，通過科層分配程序選出一組人，代表與此相關的各種觀點或民眾。這種方式最常用於商業和專業組織，往往具有相對較高的專業知識和靈活性，成本較低，但參與程度和正當性較為不足。

一旦選定參加審議的人員並到達現場，如何促進有意義的互動，同樣是一項重大挑戰，這本身就是一門科學。確保所有參與者，無論其交流方式和風格如何，都能充分表達自己的意見，這需要一系列技巧，包括積極包容、謹慎管理輪流發言、鼓勵積極傾聽，往往還包括翻譯和照顧聽覺和視覺交流方式等不同能力。這些策略有助於克服「無架構的暴政」，這種暴政往往會影響共融與民主治理的嘗試，因為在這種情況下，不公平的非正式規範和支配等級制度，會壓倒共融交流的意圖。

近年來技術的發展，大幅改善了包容性面臨的挑戰。實體旅行的距離，曾經是審議工作的嚴重障礙。電話會議甚至更多的視訊會議，已大大緩解這類障礙。運用各種形式的遠程/虛擬會議場域，來進行具有挑戰性的討論，也日益普及。

以網際網路為媒介的寫作，包括電郵、電子佈告欄/留言板、網頁、部落格，尤其是社交媒體的出現，同樣擴大了書面形式的包容性。這些媒體為分配有限的注意力，提供了各種替代方法，包括（實際上）通過朋友的投票（通過「按讚」或「轉貼」）、網站排名等，使過去編輯過程所強加的網絡結構，發生了重大變化。雖然在許多方面，這些媒體包括了許多在過去無法發言的人，但分配注意力的挑戰依然嚴峻，其中許多媒介缺乏脈絡和有意識的引導討論，導致了我們以前強調過的許多問題，包括「不實訊息」、「假訊息」和資源充足的行為者的泛濫攻勢。

明日的對話

最近取得的一系列進展，已開始推動這些權衡的前沿，使人們能夠更有效的在網路分享豐富的現場討論，且對更具包容性的社交媒體形式進行更周到、更平衡、更符合實際情況的調節。

正如我們在「玉山視野」中所揭示的，臺灣最成功的例子之一是 vTaiwan 系統，它利用的是英文名為 Pol.is 的開放源碼軟體。該平台與 X 等社交媒體服務有些相同之處，但在其注意力分配和使用者體驗中，實作了促進包容性的原則。與 X 一樣，使用者根據提示提交簡短回復。但他們並不對彼此的評論進行放大或回應，而是簡單地進行贊成或反對投票。然後對觀點進行分組，以突顯出共同態度的模式。能代表這些不同意見群體觀點發言，將被顯示出來，讓使用者瞭解對話中的關鍵觀點，以及「彌合」分歧的觀點：那些跨越分歧界限且獲得贊同的看法。使用者在回應這一不斷發展的對話時，就能提出更多有助於進一步彌合分歧、闡明現有立場，或引出可能尚不突出的新意見群體的觀點。

著名多元技術專家 Aviv Ovadya 和 Luke Thorbur，將 Pol.is 稱之為「集體回應系統」，其他人則稱之為「共筆問卷」。其他領先的例子包括「我們所有的想法」（All Our Ideas）和 Remesh，它們在使用者體驗、開源程度和其他功能方面，有不同的權衡。這些系統的共同點是，它們將社交媒體的參與性、開放性和互動性，與鼓勵深思熟慮的傾聽、對對話動態的理解以及對共同觀點和粗略共識的審慎理解相結合。此類系統已被用於圍繞乘車應用的監管，和一些領先的大型基礎模型（如 Anthropic's Claude）的發展方向等主題，做出越來越重要的政策和設計決策。同時，它們也是激勵相關方法的核心，如我們上文強調的 X 社群備註，其覆蓋面和影響力甚至更大。

一種目標相似、但出發點略有不同的方法是，以面對面對話為中心，但旨在改進其見解的網絡化和共享方式。麻省理工學院建設性溝通中心（Center for Constructive Communication）與民間組織 Cortico 合作開發的方式，就是這類方法中的佼佼者。這些方法混合使用了我們在「自由」篇章中討論過的身份和關聯協定，以及自然語言處理技術，從而使關於具有挑戰性話題的對話錄音，能夠得到保護並保持私密性，同時還能浮現出一些見解，這些見解可以在這些對話中傳播，引發進一步討論，並由社區成員向更廣泛的公眾（包括政策制定者和大學管理者）進行強調。故事軍團（StoryCorps）和勇敢天使（Braver Angels）等組織，也都使用了複雜程度不同的相關工具，這些工具已惠及數百萬人。

另一種更具實驗性的做法，與我們在「沈浸式實境共享」中強調的方法有很大的重疊，其目的是將遠端連線討論的豐富性，提升到與人面對面的程度。最近一個引人注目的例子是， Meta 執行長馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）與知名 Podcast 主持人利克斯·弗里德曼（Lex Fridman）之間的對話，兩人在虛擬實境中，都能感知對方的細微面部表情。一個不那麼戲劇化、但也許更有意義的例子是「門戶警務專案（Portals Policing Project）」，在受警察暴力影響的城市裡安裝貨櫃，讓人們可以跨越物理和社會距離，在鮮活的視訊交流中，感受這種暴力。其他大有可為的因素包括：高器質、低成本和越來越具有文化意識的機器翻譯工具日益普及，以及利用類似系統，使人們便於綜合價值觀，並從自然語言陳述中找到共同立場的工作。

擴增式審議的前沿

有些雄心勃勃的實驗開始指向未來，特別是運用大型語言模型（LLM），來進一步地解決廣泛聆聽問題，賦予審議迄今為止難以想像的品質和規模。

其中最明顯的發展方向之一，就是如何利用現代圖論和語言模型，來擴展 Pol.is 和 Community Notes 等系統。例如，「我城對談」（Talk to the City）專案，就說明了如何用語言模型，來取代描述群體觀點的陳述列表，讓人們可以通過與互動代理對話來瞭解他們的觀點。不久的將來，我們肯定可以更進一步，通過語言模型避免參與者局限於簡短的發言和正反投票，而是讓他們在對話中充分表達自己的觀點，再由模型濃縮對話內容，讓其他人也能參與進來。模型還可以幫助尋找大致達成共識的領域，不僅僅是基於共同投票，而是基於對所表達立場的自然語言理解和回應。

此外，儘管目前圍繞集體反應模型的討論，都側重於明確識別出大致共識的領域，但另一個強大的作用是，支持多樣性和具成效的衝突的再生。一方面，它們有助於識別不同的意見群體，而不是由歷史假定或身份來決定，從而有可能讓這些群體找到彼此，並圍繞彼此的觀點組織起來。另一方面，通過代表擁有不同支持的共識立場，它們也會產生不同的反對意見，這些反對意見可以凝聚成新的衝突，而不會強化現有的分歧，從而有可能圍繞這些觀點組織起來。總之，集體反應系統，在動態映射和演變衝突方面可以發揮同樣重要的作用，幫助人們有效地應對衝突。

本著類似的精神，人們可以運用並推進像「社群備註（Community Notes）」的設計元素，來全面重塑社交媒體動態。雖然該系統目前將整個平台上的所有意見，都排列在一道光譜上，但我們可以想象在平台上繪制出一系列的社群，並利用基於橋接的方法，不僅對備註進行優先排序，而且對首先需要關注的內容進行優先排序。此外，橋接可應用在許多不同的規模和許多交叉群體，不僅僅是平台整體。我們可以想象，在未來，饋送中的不同內容，會被突出顯示為橋接內容，向自己所屬的一系列社群（宗教、當地、政治）共享，從而在一系列社會關係中，強化脈絡、共同知識與行動。

這種對社會生活的動態呈現，還能大幅改進我們在進行更深層次的討論狀態（包括親身參與，以及豐富的沈浸式實境共享）如何呈現和選擇參與者的方法。有了對相關社會差異更豐富的描述，我們就有可能超越地理或簡單的人口統計和技能，作為需要代表的群體。取而代之的是，也許可以多加利用身分多元交織的豐富特性，作為考慮包容性和代表性的基礎。以這種方式定義的選區可以參與選舉，或者，可以設計某些協定，來選擇最大程度多樣化的委員會進行審議，而不只依靠抽籤。舉例來說，根據已知的社會關係和從屬關係來選擇參與者的集合，就能最大程度地減少最邊緣化的參與者被邊緣化的程度。這種方法可以同時實現抽籤、管理和選舉的許多優點，特別是如果與我們在下文投票一章中討論的一些流動式民主方法相結合的話。

在某些情況下，我們甚至有可能從根本上重新構想「民意代表」此一概念。正如我們在上一章中所討論的，LLM 可以進行「微調」，越來越準確地模仿個人的想法和風格。但是，這種方法並非只能用在個人上；它只是以文本為基礎。我們可以想象，以某個群體的文本為基礎，來訓練某個模型，這樣，它就不是代表一個人的觀點，而是作為相當直接代表某個群體，也可能作為對該群體代議士的的某種輔助、補充或制衡。

最大膽的是，這種想法原則上可以超越在世的人類。哲學家布魯諾·拉圖爾（Bruno Latour）在其經典著作《萬物議會》中認為，自然特徵（如河流和森林）在政府中應有代表權。當然，挑戰在於如何讓這些自然景觀說話。語言模型可能會提供一些方法，將對這些系統狀況的科學測量轉化為某種「Lorax」（雷斯），即蘇斯博士筆下為那些不能為自己說話的樹木和動物說話的神話生物。金·史丹利·羅賓遜（Kim Stanley Robinson）的《未來發展部》（Ministry for the Future）一書中也有類似的內容。無論好壞，這種基於語言模型的代表，都有能力以比大多數人類更快的速度進行討論，然後向人類參與者傳達討論摘要，從而使討論既包括人類個體，也允許其他風格、速度和規模的自然語言交流。

審議的局限

自然語言在人際交往中的核心地位，很容易讓人忘記它的嚴重局限。文字可能是比數字更豐富的符號，但與人類豐富的感官體驗相比，文字不過是九牛一毛，更不用說和體感相比了。「言語無法捕捉」的東西，遠遠多於它們所能捕捉的東西。無論這句話在情感上有什麼道理，但從理論邏輯上講，我們在共同行動和經驗中形成的注意力遠比在語言交流中形成的注意力要深刻得多。因此，無論審議的進展如何，它都無法取代我們已經討論過的、更豐富的合作形式。

從另一個方面來說，談話很花時間，即使是我們所描述的進階版本亦然。許多決策都不能等審議完全結束後再做，尤其是當需要跨越巨大的社會距離時，審議過程通常會變得緩慢。在許多情況下，為了滿足及時決策的需要，通常需要我們在下文中討論的其他協作方法。

此外，許多可以克服討論速度緩慢的方法（例如，使用語言模型進行部分「矽基」審議），也說明了對話的另一個重要局限：許多其他方法往往更容易實現透明化，從而具有廣泛的正當性。無論對話是在人與人之間還是在機器中進行，其輸入和輸出的方式都很難完全描述。事實上，我們可以將向機器輸入自然語言、由機器產生論斷，視為一種更複雜、非線性的投票形式。但是，與我們將在下文討論的行政和投票規則不同的是，我們可能很難就如何進行這種轉換達成共識並使之正當化，從而像投票和市場那樣成為共同行動的基礎。因此，在未來很長一段時間內，運用其他系統來制衡、監督審議的過程，將會非常重要。

此外，審議有時被理想化為有助於克服分歧，達成真正的「共同意志」。然而，儘管達成重疊和粗略的共識對於共同行動至關重要，但同樣重要的是多樣性和富有成效的衝突的再生，從而激發活力，確保為未來的審議提供富有成效的投入。因此，正如我們在上文所述，審議及其與其他合作方式的平衡，必須始終關注對有成效的衝突的激勵，就像解決積極衝突和避免爆炸性衝突一樣。