你直接進去好像好很多那我們看一下現在牆上什麼問題目前都完全沒有那就我還是開場一下其實我入閣到現在也一陣子我是10月1號入閣的我入閣之前從8月底到9月底有過一整個月的時間去在網路上面用一個叫做有一個論壇叫做任何人都可以用類似的slide out這個方式來問我任何問題所以我的mandate其實是跟大家一起形成的就是一個當時臨權前院長在希望我入閣的時候其實並沒有給我任何特定的說一定要我做什麼那我當時是給了他一份報告就是我之前在上一任政府的時候主要是以專案顧問的身份主要是幫蔡玉琳老師然後一定程度幫蔣珊珍老師去做一些對外溝通的一個工作然後也交到公務員說面臨網路上面或者是年輕朋友們排山倒海而來的一些意見的時候不要把它看成是noise應該要把它看成是signal但是要把noise變成signal或把這些voice變成signal它其實蠻需要一個我們叫做demoliation的一個工作就是說有排山倒海的一些意見但是公務員如何不被overwhelm如何引導大家在一個constructive的方式去進行討論然後慢慢收斂成大家真的可以使用的政策那當時第一個用這樣子的方式去做的比較大型的一個政策就是等我一下就是UberX來臺灣的時候沒關係我們講得好了UberX來臺灣的時候當時我記得Uber本來在臺灣是合法應運的它是用有租賃車的駕駛然後是二排的車就是UberBlack但是過了一陣子之後他們就開始去使用沒有駕照的車而且說這是世界的驅使臺灣如果不legalize它就跟不上時代了那當時其實不是只有在臺灣發生嗎Uber在全世界都做了完全一樣的事情但是在其他的國家例如像我當時經常去法國我就會看到他們相似的一些達到被計程車司機就是包圍啊然後那機場都出不了之類的非常激烈的一些社會上面的一些反彈那在臺灣當然也出現計程車司機包圍交通部啊等等這樣子的事情所以當時我們岳才剛經過2014年的的佔領運動那那個佔領運動裡面我的角色比較像是在一開始前一兩天去提供它網路連線上的一個支援然後在接下來的時間裡面就是在線上有個平台當時叫決定離點today去讓所有人可以看到說在異常的裡面在異常的外面到底發生了什麼事情讓謠言不至於傳播然後任何一方我們都提供一樣的carage是一個neutrality的一個情況那在佔領的時候有這樣子一套技術有各種講法CV technologyambient technologycom technology隨便啦就是這樣一套方法我們當時本來只是希望不要讓謠言或者confusion這個dominate其實非常多的occupant包含occupant wall street到最後發生的問題都不是因為有什麼外在的敵人而是因為內部的謠言什麼東西亂傳那我們是在一個等於是一個complete radical transparent的一個情況下確保說大家不會就是做任何這個攝影機或柱子高棉做到的事情但是後來我們就發現說這不是只是為了防避它也有心力的作用就是說隨著大家在立法院的三個旁邊的街上大家可以知道說可能是跟本來一邊是跟就是獨立建國比較有關係的朋友另外一邊是跟環境比較有關係的朋友另外一邊是跟工人的權益比較有關的朋友等等他們會去組織各種各樣的討論但是隨著這樣子討論的過程被直播被柱子高然後被慢慢慢慢收攏他就發現說其實這些立場中間他們彼此之間平常可能不太討論就是有什麼synergy的人群就會像密封受粉一樣慢慢把這些觀點綜合成一致的訴求那同樣的就是說每一天在立法院裡面的這些朋友看的就是說外面的這些朋友前一天又會俱到了什麼樣子可行的建議有什麼樣的 rough consensus然後在裡面的這些朋友又可以在怎麼樣進一步的討論也就是說技術它不但是把地方之間的各個不同佔領的區位中間的溝通的問題解決它也把時間上面變成每天不是大家從頭來討論而是每天討論上一天沒有討論完的事情這樣子的方式來處理所以當然有很多朋友幫忙把這個翻成英文翻成各國語言等等但是到最後我們看到的效果就是說不像其他的地方的佔領是越佔領越發散到最後沒有訴求了那而是說越佔領越收斂然後到最後竟然整理出非常coherent的一套訴求那當時就是王金平前院長是同意了這套訴求所以佔領是成功的就是撤出了那所以同樣的這套收斂的方法我們當時就想說如果就是half a million people可以用這樣子的方法有一定程度的constructive的部分的話那像烏梅這種案子其實他stay holderis a number in the thousands理論上不應該不能溝通才對他是scale down他不是一個scale up所以我們當時的設計就是用同樣的一個方法去做consultation我們後面有一些想法就是我們會覺得說一個will inform public就是要先知道這整件事情到底是怎麼回事就是事實性的部分那因為我們如果在事實性的部分沒有辦法進行去交的話不好意思我們有點慢就是所謂的objective那我們就沒有辦法這個體諒彼此的彼此的感受那如果沒有辦法體諒彼此的感受的話就沒有辦法聚集到科興的一些方案然後就會rush to decision也就是說他是這個是一個一個很固定的一個flow是2005年在加拿大有人提出來叫做focus conversation method就是交電討論的一個方法那通常呢會一個街上可能兩邊的朋友們對什麼是fact就已經有完全不同的認定那這樣子的情況下雙方都有strong feelings而且on the same words可是這個same words大家的理解其實就已經完全不一樣所以當時Gum Zero就是Gling V的朋友們做了很多專案像有一個叫做你被服貿了嗎的一個專案他那個專案t3.Gling V.TW他是完全neutral的就是你進入你的公司的名字或是統一編號他就告訴你說按照這個商業等級你是屬於什麼什麼行業那這個行業根據聯合國WTO的什麼mapping表它相當於什麼東西這個有mapping到就是從華人民共和國的什麼行業所以他就可以服貿exactly怎麼affect me然後他會用漫畫的方式來表現那這裡面後面都是就是hard data那因為這樣的關係所以大家就可以很聚焦的去討論某一條對大家的關係而不是把它包成一包但是每個人想像的東西都不一樣所以這個部分是這件事情那同樣的就是說Uber他到底牽涉到那些法規那些mling目前實際運作的程量有多少所有這些東西都會發生那另外一個就是說大家看到同樣的fac之後就會有各種不同的感受同一個fac可能我覺得很高興你覺得很難過這個都是都是好的就是說沒有人能夠否認彼此的感受那但是我們現在需要的就是說是把大家的共同感受找出來那這個是網路技術在以前比較比較困難的我們以前有bbs有forum然後有各種各樣現在有facebook那所有這些都是比較是發散式的一個東西也就是說上面打過比戰的人都知道不是有道理的人贏是時間多的人贏對不對就在任何group裡面都是這樣子時間多的人就到最後就last words就是他講因為他沒有時間比他好那所以這是為什麼像我們在做standard body的工作像ITF這些工作要那麼強調rough consensus因為你如果要求fine consensus到最後就是時間多的人贏了但是rough consensus就是大家多多少少就可以去做了那這個概念是很重要的所以我們當時就是去engage一個seattle一個新創叫做polis那他就是用我們新learning的方式去試著在statement裡面去找出rough consensus也就是說每一次進來的時候他可以先看到一個對於他比方說認為用網路工具轎車可以降低這個司機故意繞路的機率那這是一個singlestatement他並沒有一個非常後面這個retoric你可以按贊成或者是反對那隨著你按贊成或者是反對呢這個你的這個avatar就會開始在這些group裡面去去移動那一開始的see statement就是經濟部交通部財政部臺灣大車隊Uber然後這個臺灣的台北的那個計程車職業統一工會等等提供的一些statement但是除了這九個initial statement之外所有其他你看到的都是User contributed就是說大家在打完這些之後捲到底下然後按分享您的觀點去把它分享出來然後呢大家也可以看到這個其實並不是一個投票系統就是說這邊196或242或204這個數字是進攻參考而已它的面積是reflect它的diversity它的面積不是reflect它的人數所以這邊就算是五千或者五萬這個都這個面積都是一樣它不會有差別也就是說它可以有效的去讓spam這件事情它不曉得你揪了五萬個人來投票投的都一模一樣那在這上面就是一個點而已它實際上是不會有任何對這個面積有所影響那在一個一般的討論版上面呢大家會看到就是裡面最radical的就是圖面上面最偏這個左上左下右上右下這些一些意見那看一些它比方說A組的人他覺得搭乘有風險那但是B組的人完全不太想那B組的人有各種不同的想法那好比方說如果不敢實踐就算很多計程車這一組的人還是會叫Uber然後97%的人這樣子想那但是A組的人完全不這樣子想那C組的可能關心的是納稅的問題那D組的可能是關心的是不會責任的問題等等那在一般的forum上面就是會是這些極端的意見去dominate discussion然後中間的人到最後就不想討論了然後你就會看到最極端的那邊越討論越分裂嘛那但是這個forum的這個好處就是說他事實上是不可能reply的你看到一個你不滿意的意見你唯一的recourse就是你寫一個比他更好的意見然後我們事前說任何意見他只要能夠列到共同意見這邊他convince一個super majority of people我們就答應用這個來跟Uber跟stay holder做negotiation所以等於是說我們預先給了他一個biting power給了他一個拘束力就是說你的感受只要能夠resonatewith super majority of people我們就負責把你的感受翻譯成法例那所以這是第一次就是這種Machine Learning然後Principal Component Analysis的這個技術去用來做feeling上面的收集它本身並不是standing isolation我們是前面先有一些fact後面是說這些feeling會有一個面對面live stream的一個process去把它收成ID它是在這兩個process去提到一個automated facilitation的一個作用因為事實上如果是上千人的話你不可能用人類去引導他們討論但是機器的話它可以引導到一個程度所以我們到最後就收到了一系列的滿好的consensus然後我們就真的去面對面討論然後真的去跟交通部的朋友一起把它翻譯成多元化計程車方案那所以目前Uber在臺灣是合法的它是以就是駐領車然後帶顧駕駛的方法在運行但是臺灣大車隊你的app上面有些人車子的1.4倍叫一個less over black的這種車它是就是一個healthy的一個競爭的情況那Uber也答應不再去用就是沒有職業假照沒有繳稅或是沒有保險的事情那些朋友們現在都去line上面了那是另外一個問題我意思是說至少沒有一個regulatory framework然後這個 framework我們在推行的時候立法委員可以知道說它是有名義當後盾的因為我們前面已經經過一點穿的討論大家不管到最後是不是完全同意其實都是覺得但可接受因為這些 consensus point大概都有8 90%所以後來做成請說你這個給input你學不了 any qualification沒有不需要你只要會打中文就可以了那譬如說假設另外一個國家enter into東西進去you take itsure why not對就說因為我們這邊manure的是整個 gamutdiversity of feelings我們這邊不是在屬人頭屬人頭 doesn't work就說當我們在做很多案子像之後有 airbnb這個案子Airbnb就是你剛剛講的情況因為他送了一封信給所有的會講中文的會員說請來上面支持我們 airbnb對那但是 much today surprise就是說裡面其實真的只有大概三分之一的人是他們的怎麼講 party line那但是他們招來的人因為我們後台都有數據三分之二的人其實對 airbnb是不滿的只是他們平常沒有人 airbnb知道他們就在平台上面就是也會提出很多不同的論點所以我想這也重點還是說我們給予取出力的是一個 resonate的這個感覺而且你隨時可以做得更好像我覺得臺灣有一個很好的一個事情就是說當某一個人考了91分的時候就會有人想要考92分就會有人想要考93分覺得他會 competewith consensus這個就是提出得分更高的就是說更能夠說服更多人的這件事情那但是這個是因為就是有一套方法去 visualize他因為不然的話就像剛剛講的是時間最多能夠占有別人注意力那別人會得到 reward但是這邊是不是二次處理能說服別人才能夠得到 reward大概是 interface design上有一個這樣子的差別我們看一下是不是這個終於有人提問題了來說服別人那如果說當民的放戰呢一大堆當民的帳號是不是對但是我們的 supermajority的定義是這樣子就是說好比想說在網路賣酒那一案他是80%是majority20% is minority我們看起來好像80%的人支持網路賣酒然後20%的人反對但其實我們用別的民調可以知道其實差不多是無無頗那為什麼是因為支持的人比較會用網路所以就是你不用特別動員你也可以知道是支持的人但是我們對 supermajority的定義當有兩個組的時候是 all of majority plus half of minority就是說80% 20%的時候他要說服90%以上我們才 even enter the threshold所以說你這邊貫在多人你還是要說服一般的這個少數人也就是說他在各個 group 裡面都是 majority我們才認為他是 supermajority所以他就比較 dis-intensivized就是我們不可能完全杜絕有人來貫票但是呢因為他貫票看起來比較大然後第二個呢他貫票吸不掉這個少數人少數人永遠都在還在這邊你還是要說服這裡面的一半我們才會納入政治議程所以他一定程度像是 discouraged貫票不是說貫票不存在這樣那那個如果會不會有族群那不用網路隨便就完全不怕對這是非常好的問題我們我們當初逼台灣這個計劃做的時候我們特別說我們只做 digital economystakeholder他至少要回教Uber那我們介面吧在mobile上設計到比乎比Uber難使用那這樣子的話至少我們會覺得說他的就是 representation 上面是比較稍微 fair可是當然不是完全 fair我們從 analytics可以看到說來參加的人的在各鄉鎮的人口比例跟台灣真正的各鄉的人口比例是相同的所以沒有成像差距就是一點但是在年齡層上面這很明顯就是年輕人比較多這也是全世界做 cyber participation都是看到一樣的一個數據那但是我覺得這不一定是件壞事因為我們做這件事情它是 inform 公聽會它不是取代公聽會我們是把就是之前的 fact finding的參考資料放到這邊來我們也不是說我們做這個就不用做參考資料也就是說它是在本來收集參考資料到各地開公聽會或在台北開公聽會中間多一段大家可以稍微想一想的這個空間這個取消這個取消那如果沒有這個的話其實它也是 unfair就是說有錢做高鐵的人有錢飛到台北的人有錢去 travel 到公聽會在的會場的人會 dominate discussion而且討論品質沒有這個一半好所以我覺得它是作為 augment這是可以的但是我們絕對不會說我們 introduce這個 stage 前面後面就不做了不會這樣子有一問題我不知道會不會問得清楚所有的民主這個一個制度基本上參加的民眾的價值觀數十是一個很重要的事當然在這個過程中間對於小王和大王長期跟所謂的前瞻短視這中間的平衡你有沒有什麼經歷有沒有看有就是說這個 process 的一個好處其實它這裡有一個很 subtle 的地方就是當你要輸入你的意見的時候你要先登入facebook 或 twitter的 profile然後你就會看到說your friends are over the place這些都是你的朋友這些不是不是 nameless 的一些一些想像中的家鄉滴只是說你跟你的朋友可能沒有在吃飯餐的時候聊五個這件事情但事實上就是 real facebook friends或 twitter friends它是有不同的立場的所以一方面這可以讓你不會 antagonize就是跟你意見不同的人因為它是你朋友然後另外一部分是說大家就會發現說在這個 round 二十幾天裡面本來是四個角落的因為我們把這個王子同時給 stay holder他們各自去動員但是你就可以看到大家慢慢往中間集中到現在這四組幾乎要重疊在一起了所以我覺得這個還是一個引導式設計的一個概念就是人本來裡面就有關心小我的部分跟大我的部分但是當你一直 remind它有一個大我存在的時候大家慢慢就會去做 overview effect的這種概念的這種 thinking所以我覺得這是很多是 design work它不是只靠 algorithm就可以做的對所以我們其實當初這個是完全實驗性質的我們投入的時候也不知道它會不會work但是後來就覺得還蠻work的所以接下來我們就把它就類似 institutionalize所以我們現在如果在 v 台灣到 tw 其實已經可以看到很多 digital economy的 issue 在這邊去進行討論像昨天吧才剛上線的就是autonomous vehicle就是自動車到底在台灣要用什麼樣子的方式去推行的 deliberation然後然後還有意識心理試圖網路平台提供服務社會企業在公司法裡面這個剛正季節是我們受到了非常不錯的一些意見然後無人機啊等等那我們也可以看到之前處理過非常非常多這樣的問題所以我覺得這個比較可貴的就是說這個網域他也不是點 GOP 點台灣他的 code 完全都是open source然後他的 operation完全是 civil society在 operate這並不是政府的公務員拿錢然後要交 KPI 的一個專案每一個題目我們要怎麼討論我們都是跟那個題目的 stakeholder一起討論出這個題目要怎麼討論所以每一個題目的 stakeholder都不一樣這個平台只是讓這個過程它是 radically transparent你可以看到這件事情它是到底是怎麼討論怎麼做好的那或者台灣的就是開放資料啊等等的這些 regulation它當初制定的過程到底開過幾次會有過什麼草案然後所有的政策的履歷都可以在這個上面去看到所以我覺得這個是不只是 transparency不只是每一場去直播或者是留注字稿而是 accountability就是你不只是可以問what the hell你是可以問why有哪些 stakeholder 來過為什麼他們講這些事情為什麼最後 decision這樣做你可以甚至從法條追蹤到是因為哪一個人在哪一個 special interest group講了那句話所以做成了這樣子的工作所以我覺得雖然這個 cost非常非常高這個必須不可匯言就是說它是靠各個 stakeholder的志工組成的 working group來支持這樣子的東西的運行但是它收出來的 quality幾乎 uniformly是從公務員的角度來看比他around 公聽會可能還會被繁琢要來得好很多的所以從他們角度來看第一個是降低風險因為他可以知道說他過的時候不會被任何一邊包圍說他可以向這個強度關山什麼因為這些人都有參加 process setting那另外一方面就是說這介紹他的成本因為很多收集意見的成本是軟體區或者是 peer moderation去吸收掉了所以大概是這一類的想法後來我們就把這個不好意思重營的平台它這個就不只是關於 digital economy而是所有的東西都在這個上面去討論任何人都可以提 petition然後到五千票政府就必須要在六十天之內具體回應去處理然後所有的有點像這邊的 regulation.gov就是所有的新的 regulation都必須在上面公告六十天以前是七天或是四天的根本還沒人看到就過了那現在是一定要六十天而且一定要具體討論討論一定要具體回應然後同樣的就是所有的院列館的計畫都會在這邊用 budget visualization的方式讓大家看到說院列館的計畫就是大家選擇的錢到底花到哪裡去了那這個就包含之前的特別預算跟現在的特別預算然後總統政見也在裡面所以像亞洲連結息股的相關的預算也都可以在這邊去進行選擇這樣所以就是整個觀考系統是用公開觀考的精神把它放在上面然後你也可以看到目前部會的預算的比例等等所以我覺得這個就已經變成公務員他的工作的一部分這不再是一個什麼 experimental 的東西這個就是所有的部會都需要知道然後所有的部會都有我們叫開放政府聯絡人participation officer有點像圈片他在那個部會裡的圈片那他必須要進入我們這個聊天室是完全跨部會的然後一起去把這種跨部會的案子去進行討論所以我們這個終於平台上面有很多非常困難的議題像Facebook 購物詐騙案或者是房價要改成食品質或者是所有這些東西那也有一些 regional 的比方說恆春有一些朋友就說他們那邊的醫療有一些困難所以應該要請空氣總隊派直升機到那邊去當救護車使用等等那所有這些題目他在以前是如果你給單一部會然後他就算是回應他也是盡可能的把他推掉因為這些跨部會的程度實在是太大了但是因為我們現在有一個好處就是每一個機關都有開放政府聯絡人所以當他這個就是進來這邊提案的時候他就可以自動去分到各種不同的相關的部會裡面然後我們就會make sure就是所有部會會聯席一起進來做這個開會而且大家這五千多人都會收到一封信就是說我們接下來會開五個小時的協作會議然後希望所有人都能夠來參與然後這個如果來報名的話或在線上參與的話我們都會把每個人的意見去做成紀錄那在底下的討論區我們也同樣是做的這種不能互相reply的設計所以最好的正面意見跟最好的反面意見他會像slido這樣子浮上來而不是大家彼此互相攻擊那而且這邊就是也不是等比例雖然這邊150其實那邊12可是你不會看到綠色把紅色把它擠掉那也就是說我們這整個interface design是希望大家想出更能說服更多人的想法而不是去習慣或者怎麼樣所以我們在這個design上面花了慢度功夫然後我們每個禮拜五就用這樣子的方式去開會把這裡面五千個你們願意來的人然後像這一案或者是物流業者或這些朋友都聚集起來然後再形成一個大會議室裡面然後開會然後我們就是用design thinking的方式去確保說每個人都在一個新製圖上面不斷的加上他們的contribution然後這個contribution就變成我們對於這個政策的map然後我在星期五之後的那個星期一就拿去跟院長跟其他的政務委員同時討論然後說我們這邊是有可以做action的地方那我們是不是就做action了因為已經判定過了一萬些人的想法大家就可以recently sure說我們做這件事情不會被盲目反對因為大家都心裡有準備是覺得說這件事情是真的可以做的他需要loading需要一點時間不過待會我會回來這邊去開會