環境

讀者可能會問，「跨越差異的協作」是關於人與人之間的合作，與環境有什麼關係？然而，跨越了人類歷史長河的各地傳說、故事、傳統宗教和許多當代宗教，都強調大自然是需要尊重與合作的對象。

本章將探討「多元宇宙」如何改變人類與自然的技術關係，脫離主宰的觀點，以數據導向多元協力的關係。無論我們將這些生態系統本身視為有生命、有知覺，還是將其視為人類社會不可或缺的維生系統，這些方法都能讓我們更永續地與自然共存。

今日的環境

犧牲環境來換取經濟高速增長，是否會走入無法挽回的困境？從 1950 年代起，人類活動，尤其是對不可再生能源的依賴，已經深刻改變了地球。森林減少、全球暖化、海洋酸化、大規模物種的滅絕，都隨著氣侯變遷而加劇。

21 世紀初，「人類世」由諾貝爾獎得主保羅·克魯岑（Paul Jozef Crutzen）提出，代表了主要由人類因素驅動的地質新紀元。生物多樣性急速減少；約有 173 個物種在 2001 至 2014 年間滅絕，比以往物種消亡的速度快了 25 倍；在 20 世紀裡，有 543 種脊椎動物消失，這樣的規模過去需要 1 萬年才會達到。

當然，我們人類也不能倖免。舉空氣污染為例，每年就導致近 670 萬人死亡，其中包括 50 萬名嬰兒。在空氣品質最差的一些國家，平均每個人的預期壽命甚至會縮短到 6 年之多。

數據聯盟與集體行動

氣候、空氣品質、水資源等數據，通常依靠政府機構的投入與維運，成為國際間互惠互利的資源。在開放資料組織及環境團體的推動下，環保意識已成為一種鮮明的特徵。網際網路社群中的公民技術運動，替數位社會參與開啟了新的空隙。公民技術社群不僅提供工具，也支持公民社會與政府合作，提供更多環境知識，再將其發展成協調多方利益的公眾運動。

在臺灣，開源環境感測網絡社群（Location Aware Sensor System, LASS）是一個開源環境感測器社群，任何人都可以沿線佈點、構築自然萬物的資訊，並且自由分享，發展出結合公民科學知識的數位溝通模式。有別於仰賴權威機構來形塑公眾的認知，LASS 是基於直接行動的理念，將社群關懷延伸至自然環境。

這類涵蓋了空氣、森林、河流感測的公民科學社群，以開源造雨的的共享精神為基礎，也替「民生公共物聯網」的數據聯盟機制做出貢獻，「民生公共物聯網」數據聯盟，提供全國範圍內每 3-5 分鐘即時更新的即時感測資訊，作為行動者的共通基底，讓解決問題的想法更容易檢驗與傳播。

數據聯盟與社會運動為基礎的公民技術相互連結；一系列由黑客松主題的場域已在全球展開，這些行動將成為可相互支持的流動閘口，作為自然環境與志願者的技術脈絡，推動全球化規模的集體行動。可以說，協作網絡的特性，不僅僅是資訊收集與價值再造，更是社群知識體系和推動環境正義的基礎。

歷史上，Edmund Burke 等理論家將社區團體稱為「小單位」（little platoons），規模位於個人和國家之間的社會樞紐。考慮到環境問題經常最先且最嚴重地衝擊到最弱勢的群體，如低收入家庭或原住民社區，有效的溝通與培力尤為重要。關鍵在於，要如何透過法律和政策，確保社區成員在開發、資源分配和實施過程中擁有平等的參與和發言權，並將他們從研究對象，轉變為善用數據的行動者。

與自然直接對話

近年來，賦予河流和其他「自然法人」法律地位的運動日益壯大。擁有固有權利、指定監護人的河流，包括加拿大的喜鵲河（Muteshekau Shipu）、紐西蘭的旺加努伊河（Whanganui），印度的恆河（Ganga）和亞穆納河（Yamuna）等等，象徵了後代子孫保護生態系統的共同承諾。

對於事實的共同理解，是民主社會的基礎。自然法人、數據聯盟與 AI 對話互動的結合，開啟了一條新徑，使得從空氣品質、海洋保護、河流管理到土地利用等環境權利的議題，更能進入現有的民主程序中。

由數據聯盟建置的對話模型，可以促成積極的換位思考，讓它作為知識分享和集體意識形成的可信輔助技術，一同解決複雜的跨界、跨境問題。在推動環境永續性方面的應用方面，AI 展現出科技與人類共存的新模式 ; 當環境數據經過可驗證的關係輸入與產生價值（如空氣、水質監測）向人們傳送脈絡的圖像、聲音和訊息，並且即時回應熱心的提議，邀請更多關懷自然的夥伴同行。

值得強調的是，如此脈絡的先進技術，促進了基於同理心的互惠共創關係，使得各方能在保護地球的共同目標下更緊密地合作。特別是在處理跨境環境問題上，提供了前所未有的機會，能夠解析和應對全球氣候變遷、生物多樣性損失和水資源管理等複雜挑戰。透過與自然直接對話，我們能夠更好地理解環境變化，並在此基礎上制定有效的策略和解決方案。

跨界流域的共同治理

大氣、海洋、河川等自然萬物是流動的，無法只用靠分區科層的方式，來處理跨及多個鄉鎮、城市國家之間的環境議題。此時，我們可以借重公民黑客的文化，不只單一社群、而是相互流動的群眾、程式員、設計師、公民等。

建立自然環境 AI 基礎模型（AI Foundation Models）面臨諸多挑戰，包括資料治理的開源實踐、投入的資金與算力，以及跨學科的合作。透過 AI 深度學習，我們能洞察自然環境的複雜性。這些新見解在科學研究和環境管理的應用，促使它們變得更可靠，甚至改變了我們的社交結構。從 NASA 持續進行的地球環境 AI 模型專案，我們看見這不僅關乎自然環境的正義，也牽涉到人類社會的正義。

正如生物識別技術可以證明人的身份一樣，我們也需要更好的方法來理解和識別河流等自然生態系統。我們需要新的身份概念——一種考慮到人類個體與其賴以生存的生態系統之間聯繫的概念。本書前面所探討的「多元公眾」，可以涵蓋文化和基於關懷的關係，作為塑造公民如何理解和與生態系統行為者互動、保護它們的方式。

值得一提的是，這也克服了「AI 系統是否能作為自主個體」的爭議；數據聯盟可以視為由受益於生態系統的人們創造的「小單位」，也同時可以透過自然法人的法律定位，將河流的數位分身，視為具有權利和責任的法人主體。