【不是不能說,是希望你好好說——淺談台灣運動賽事與原住民的話語政治】
關於新聞標題或內文標籤化族群加上勇士/戰士形容的問題,親愛的漢人在IG已經針對媒體操作楊勇緯的手法進行回應,其中一個原則與倫理,就是如果族群標籤跟新聞內容上下文無關,就避免單獨片面呈現,避免刻板印象的疑慮。這裡我們常常收到很詭異的說詞,總有人聲稱這種提及是「驕傲」,驕傲何辜,為了滿足大眾的驕傲,選手需要被消費自己的族群認同嗎;驕傲何辜,我們從來沒看過其他領域的傑出人士會被同等標準冠上某某族某某律師、某某族某某院長,然後再加一個霸氣形容,雖然都是標籤化,但這至少回應了「為運動員加上族群勇士是一種驕傲」的說法——其實你們只看想看見運動領域的族群標籤與勇猛形象,其他領域就交給漢人驕傲吧。運動場域特別擅長放大這種勇士/戰士/王/后的競賽形象,男生有排灣族戰士,女生有泰雅族公主,這種媒體界習以為常的慣例,或說陋習,在這種標籤化的強化印象中,成為諸多學子求學期間面對教育現場的奇怪要求,限定未來發展之路,比如運動的迷思強調過這種由環境與文化形塑的自我實現預言,好像大家都往這條路那你就往這條路吧的想像,揭露了我們這次的主題。
不是不能說,是希望你好好說。看見原住民族的困境與運動員的努力,不要只是放上族群別就以為這是尊重。第一,人類學分類的族群不是我們辨認彼此的方式。以布農族來說,要介紹一個選手,你可以說他是來自Ispalidav的Talum;以阿美族來說,可以介紹Falangaw的Tana,請記得,在國家語言平等的今天,身為媒體與閱聽人,你本來就有義務去理解這塊土地上不同文化的內容,學會尊重的方法,取消平版的戰士/勇士/公主形容,這其實做好功課真的沒有很難。對那些習以為常的人來說,戰士/勇士已經是太平常的詞彙,所以加在族群前面無傷大雅,但正正好就是這些縱容,讓戰士/勇士對已經被強勢社群壓迫至近乎消亡時,藉由這種原住民族善意族群歧視,又加深了文化裡被扭曲的戰士/勇士意涵;而真正要上山去狩獵、採集織布的這些獵人與文化傳承者,卻又面臨著國家政策與歷史正義未回復的困境。對真正的戰士視而不見,對供你們消費的戰士講得好像錦上添花還招惹不得,這矛盾的運動賽事高潮,反映的就是台灣運動場域話語政治的極端諷刺,強勢詮釋與挪用。
另外,雖然我們在面對這種標籤化的指稱時,也會開玩笑回應「漢人選手得金牌」,不過在多數族群與語言思維強勢主導詮釋時,漢人選手本來就是一種平均值,位於話語階層的最上方,所以你不會看見有人講漢人選手,漢人就是如此自然、不是他者、不會被輕易物化,不必被媒體認為是需要「為自己感到驕傲」的一群,因為他們本來掌握的資源與話語權,就已經足夠驕傲。這就是既得利益者的處境。這種話語政治的其中一個例子,就是名字與族群的錯置。比如Giljegiljaw Kungkuan,回到台灣之後他的名字就轉譯為吉力吉撈·鞏冠,漢字單列,多數媒體根本不會提及那個以族語拼音更為正確且尊重他者的Giljegiljaw,有些還不忘在漢字後面註明漢名朱立人,好像單單漢譯省略族語還不夠一樣。省略理解他者名字/語言的時間,這在道德上是一種輕視與諂媚,輕視是以為漢譯譯名竟足以表現出這個人的族群認同,諂媚是以一種看得懂就好的譯名來沾光——「我知道你是吉力吉撈·鞏冠喔」,實則人家的名字,根本不是,也不應該只是漢譯唸法。
容我們重申,不是不能說,是希望你好好說。好好尊重身為原住民族的名字與出身,好好檢討你們最初入行時要求的真實性與準確性,避免個人觀點或偏見,讓新聞報導回到她原本的角色,一個公正客觀且獨立思考的第四權。當然,我們的監督與批判,也不會缺席。
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AI 助陣醫學、防疫,個人隱私難兩全?
2021/06/09 研之有物
規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
評論
本篇來自合作媒體研之有物,作者周玉文、黃曉君,INSIDE 經授權轉載。
AI 醫療、科技防疫的人權爭議
健康大數據、人工智慧(AI)已經成為醫療研發的新聖杯,新冠肺炎(COVID-19)更將 AI 技術推上防疫舞臺,各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療,我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私?
中研院歐美研究所副研究員何之行認為,規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
「天網」恢恢,公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發,全世界為了因應危機展開大規模協作,從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等,大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系,也引發人權隱私的兩難爭議。
2020 年的最後一夜,臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告,居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾,都不應參加大型跨年活動。而且,千萬別心存僥倖,因為「天網」恢恢,「我們能找得到您」!有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手,許多人拍手叫好,但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。
隱私爭議不只在防疫戰場,另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月,《經濟學人》(The Economist)發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」(Personalised-health-index)。臺灣勇奪亞軍,主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。
國際按讚,國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障,擔憂是否會成為藥廠大數據;但另一方面,部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》(簡稱《個資法》)很嚴、很卡,大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧?
中研院歐美所副研究員何之行認為,原因之一是,
《個資法》早在 2012 年就實施,跑在 AI 時代之前,若僅僅仰賴現行規範,對於新興科技的因應恐怕不合時宜。
健保資料庫爭議:誰能再利用我們的病歷資料?
來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。
2012 年,臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟,質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權,逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味,一般人完全不知道自己的病例被加值運用,侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴,但已進入大法官釋憲。
民間團體批評,根據《個資法》,如果是原始蒐集目的之外的再利用,應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費,並非是提供醫學研究。
但支持者則認為,健保資料庫是珍貴的健康大數據,若能串接提供學術與醫療研究,更符合公共利益。此外,如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意,相關研發恐怕得被迫踩剎車。
種種爭議,讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線,顯得模糊而舉棋不定。何之行指出,「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸,不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題,也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。
我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎?當精準醫療的腳步飛也似向前奔去,我們要如何推進醫學科技,又不棄守個人的隱私權利呢?
「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢,透過健康大數據來評估個人健康狀況,對症下藥。但健康資料涉及個人隱私,如何兼顧隱私與自主權,成為另一重要議題。
去識別化爭點:個資應該「馬賽克」到什麼程度?
何之行認為,「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手,確立資料使用標準,包括:允許退出權(opt-out)、定義去識別化(de-identification)。
「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說:讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。
2017 年,DeepMind 與英國皇家醫院(Royal Free)的協定曝光,DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料,用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫,卻引發軒然大波。原因是,資料分享不僅未取得病患同意,也完全沒有將資料去識別化,每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光!這起爭議無疑是一大教訓,重創英國社會對於開放資料的信任。
回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式,無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度,才算是無從識別特定個人?
何之行指出,個資法中的定義不甚清楚,混用匿名化(anonymous)、假名化(pseudonymised)、去連結(delink)等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準,成為爭點。
現行法令留下了模糊空間,那麼他山之石是否能提供參考?
以美國《健康照護可攜法案》(HIPAA)為例,法案訂出了去除 18 項個人識別碼,作為去識別化的基準;歐盟《一般資料保護規則》則直接說明,假名化的個資仍然是個人資料。
退出權:保留人民 say NO 的權利
另一個消解爭議的方向是:允許退出權,讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前(opt-in)的同意,但仍可以提供事後的退出選項,民眾便有機會決定,是否提供健康資料做學術研究或商業運用。
何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例:英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 (NHS Digital)的機會,一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital,二是資料上傳後,仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據,對商業用途敬謝不敏;也有人覺得只要無法辨識個人即可。
近年,英國政府很努力和大眾溝通,希望民眾認知到資料分享的共善,也說明退出所帶來的社會成本,鼓勵人們留在資料庫內,享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通,努力建立社會信任。
參照英國經驗,目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權,但善盡公眾溝通,應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。
歐盟 GDPR 個資保護的四大原則
健保資料庫只是案例之一,當 AI 成為大數據浪潮下的加速器,最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation,以下簡稱 GDPR),便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。
因應 AI、大數據時代的變化,歐盟在 2016 年通過 GDPR,2018 年正式上路,被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量,設定出個資保護四大原則:目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。
其中,「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用,應在特定目的的必要範圍內,也就是只提供「絕對必要」的資料。
然而,這與大數據運用需仰賴大量資料的特質,明顯衝突!
大數據分析的過程,往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料;資料分析後的應用範圍,也可能超出原本設定的目標。因此,如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」,便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露(self-disclosure)義務。當蒐集方成為主要的資料控制者,就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策,究竟是如何形成的。
「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例,中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用,將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致,就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而,所有被納入評分系統的人民,卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作,也無法知道為何自己的信用評等如此。
芝麻信用表示,系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料,進行每個人的信用評分,分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等,實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證,甚至是求職。
這同時涉及「課責性」(accountability)原則 ── 出了問題,可以找誰負責。以醫療場域來講,無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助,最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷,這不僅是尊重醫病關係,也是避免病患求助無門的問責體現。
科技防疫:無所遁形的日常與數位足跡
當新冠疫情爆發,全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安,科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯,也再次浮上檯面。
2020 年 4 月,挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體,能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後,這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關(NDPA)宣告禁用!
挪威開發了「Smittestopp」,可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡,提出與感染者曾接觸過的示警,定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而,挪威資料保護主管機關(NDPA)宣告,程式對個人隱私造成不必要的侵害,政府應停止使用並刪除資料。
為何挪威資料保護機關會做出這個決定?大體來說,仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。
首先,NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任,目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調?或者為研究分析而持續蒐集資料?而且,上傳的資料包含非確診者個案,違反了特定目的與資料最小蒐集原則。
此外,即便為了防疫,政府也應該採用更小侵害的手段(如:僅從藍牙確認距離資訊),而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡,這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。
最後 NDPA 認為,蒐集足跡資料原初是為了即時防疫,但當資料被轉作後續的研究分析,政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用?又將如何去識別化,以確保個資安全?
換言之,面對疫情的高度挑戰,挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性,不應輕易打開潘朵拉的盒子,國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體,有違反比例原則之虞。
「有效的疫情控制,並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控,一個數位監控國家的誕生,所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析:
數位監控所帶來的威脅,並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害,更深層的危機在於,掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。
當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集,對於個人的「深描與剖繪」(profiling)遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向,都可能全面被掌握!
AI 時代需要新法規與管理者
不論是醫藥研發或疫情防控,數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範,何之行認為,除了一套 AI 時代的個資保護規範,實踐層面上歐盟也有值得學習之處。
例如,對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念(privacy by design),「未來照護機器人可能走入家家戶戶,我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資,隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」
另外最關鍵的是:設置獨立的個資監管機構,也就是所謂的資料保護官(data protection officer,DPO),專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說,就是「個資警察局」。何之行比喻,
如果家中遭竊,我們會向警察局報案,但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管,健康資料歸衛福部管,界定不清楚的就變成三不管地帶。
綜觀臺灣現狀,她一語點出問題:「我們不是沒有法規,只是現有的法令不完備,也已不合時宜。」
過往許多人擔心,「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論,但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善,車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格,但它並沒有阻礙科學研究,仍然允許了科學例外條款的空間。」
「資料是新石油」(data is the new oil),臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料,唯有完善明確的法規範才能減少疑慮,找出資料二次利用與科技創新的平衡點,也建立對於資料二次利用的社會信任。
資料來源:https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss
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<沒有人希望國產疫苗失敗,但政府提供安全、有效且國際認證的疫苗,是責任更是義務;面對愈來愈多人死亡,如何快速獲得最多的國際認證疫苗更是當務之急。可嘆的是,只為蔡英文的「七月說」,台灣竟不惜上演「只准蔡英文總統放火,不許陳培哲院士點燈」的荒謬劇,更連帶讓台灣喪失獲取更多國際認證疫苗的可能。因此多逝去的人命,又是誰該負責?>
蔡政府防疫「超前部署」了多少,國人心裡有數。如今最叫人驚愕的已不是政府的說詞多麼離譜,而是整個國家機器搭配網路側翼,對於跟政府唱反調者、吹哨者的全面「獵殺」,中研院院士陳培哲的遭遇就是當前最鮮活的例子。
陳培哲是國內病毒及肝炎權威,論疫苗專業比牙醫出身的中央防疫指揮官陳時中不知高了幾層,更不要說是蔡英文總統。他說,國產新冠肺炎疫苗選錯技術,七月不可能通過緊急使用授權,顯然也是基於醫學專業的判斷,而未考慮到以政治力「硬闖」的現實,以及跟隨而來的政治操作。
如果說相信科學、信任專家是對的,號稱民主的台灣不是更該鼓勵「陳培哲們」基於醫學專業來評價國產疫苗?他們可是要賭上自己畢生信譽的。更何況,在民主社會就事論事發言,本就受憲法學術與言論自由保障。
但陳培哲的發言又遭到什麼樣的待遇?先是親綠名嘴不知從何處取得名單、爆料陳培哲是疫苗審查委員,指控他因發言違反專業倫理「東窗事發」請辭閃人,接著再進行一連串的人格謀殺,卻又萬般閃躲陳培哲對於國產疫苗的專業質疑。陳培哲回應他在5月底便辭去疫苗審查委員,經且會議召集人證實。若如此,陳培哲以專家學者的角度來評論,何來違反專業倫理。
進一步言,如果連陳培哲專家發言都違法,那蔡英文以總統之尊,不待實驗與審查結果就宣稱七月底可提供國產疫苗,甚至蔡政府已經簽約預購最多兩千萬劑,誠不知其依據為何?莫非竟可以事先獲知國產疫苗的審查結果?或是篤定相關政府部門不敢違逆總統之意?
【重磅快評】只准蔡總統放火 不許陳培哲院士點燈
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[詢問] 倫理學問題
想問一下
在康德義務論的觀點下
若面臨道德兩難
在兩個看似都不道德的行為 只能二選一的情況下
該如何判定行為的道德與否?
該如何決定依行為該不該做?
例:
我看到有人快餓死
但我自己沒有多的食物 也無法正當取得食物的情況下
只好偷麵包給那個快餓死的人吃
以康德義務論觀點來說
這樣是對還是錯?
這樣是該還是不該?
反過來說
我看到有人快餓死
但我自己沒有多的食物 也無法正當取得食物的情況下
我什麼也沒做 最後那個人餓死了
以康德義務論觀點來說
這樣是對還是錯?
這樣是該還是不該?
是否判斷的準則仍是以康德義務論兩大原則來判斷呢?
1. 普遍原則
2. 尊重原則
看道德兩難的行為 何者較符合這兩大原則?
是這樣判準的嗎?
先謝謝各位解惑
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 114.40.10.168
※ 編輯: huchu 來自: 114.40.10.168 (02/11 13:12)
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