前言：當創造 AI 的人開始擔心自己創造的東西
2026年9月，一個頗具反諷意味的景象正在人工智慧世界發生。
過去幾年，人類擔心的是誰會在 AI 競賽中落後；現在，站在技術最前線的一群人，開始討論另一個問題：我們是不是跑得太快了？
OpenAI執行長Sam Altman 近日提出兩個值得重視的風險：第一，人類可能逐漸失去對 AI 未來的控制；第二，強大 AI 帶來的力量可能過度集中於單一個人、企業或國家。他主張 alignment 與 safety techniques 必須跟得上模型能力成長（Altman, Sep. 13–14, 2026）。
OpenAI於2026年公布的《Frontier Governance Framework》已正式把 loss of control 與 cyber offense、CBRN、harmful manipulation 等列入前沿 AI 的重大治理風險；其中把「失去控制」界定為人類無法可靠地指揮、修改或關閉模型，並將欺騙、自主行動與自我改進等能力納入觀察（OpenAI, May 28, 2026）。
Anthropic 執行長 Dario Amodei 同月也提出「We Must Pace the Frontier」，認為 AI 能力提升不能跑得比 alignment、monitoring 與安全措施更快，甚至主張讓第三方評估者取得接近企業內部員工的系統存取能力，以監督訓練與安全流程（Amodei, Sep. 2026）。
這讓我想起自己在2025 年寫下〈神經元的叛逆——當「我思故我在」〉時提出的問題：假使有一天 AI 不只是回答問題，而能自行規劃、操作工具、修正錯誤甚至採取持續性行動，人類還能不能只把它當成工具？
- 我們一直問：「如何防止AI失控？」
- 或許還應該問：為什麼我們假設全世界的AI，最後應該遵循同一套控制方法？
如果人工智慧真的有失控的一天，拯救人類的或許不只是一套全球統一的超級AI安全規則，也可能包括人類文明長期存在的那些差異。
也就是——我們不以同一種方式思考，也不要以同一種方式犯錯。
裂變：模型從來沒有生活在文化真空裡
談到中國、美國與歐洲人工智慧模型的差異，很容易簡化成「訓練參數不同」。
但真正塑造一個AI 最後「會怎麼回答、可以做什麼、什麼不能做」的因素，遠超過參數本身。模型受到訓練資料、RL 或其他 post-training、system prompt、safety policy、法律制度、企業治理、RAG 知識來源乃至使用者文化共同塑造。所以，即使 GPT、Claude、中國大型模型與在歐洲市場部署的模型採用相近的現代深度學習原理，最後形成的「行為空間」仍可能不同。
換句話說：算法鐵幕真正隔開的，不只是模型，而是模型背後不同的人類世界。
- 人工智慧應該服從誰？
- 什麼風險不能跨越？
- 當 AI 出錯時，誰有權按下停止鍵？
這些答案最後都可能進入模型、產品與部署環境。因此，法律也是 AI 行為環境的一部分；文化也是；治理制度同樣也是。
我們正在製造的並不是脫離文明的「人工大腦」，而是帶著不同文明痕跡的人工認知系統。
鐵幕：最危險的也許不是AI分裂，而是全球只有一種AI
我過去談「算法鐵幕」，通常把它理解成美國有美國的 AI，中國發展自己的模型，歐洲建立自己的法規、資料、晶片、模型與內容規範逐漸形成不同技術層次，讓世界因此被切開了。
但如果把問題從「全球化」轉向「系統安全」，事情可能有另一面。
假設未來全世界的銀行、醫院、政府、學校、媒體、企業與個人助理，都高度依賴少數相近的 foundation models、middleware、Agent 架構與安全策略。
這雖然很有效率，卻可能產生一個文明弱點——AI monoculture，人工智慧單一栽培。
農業早已知道單一栽培的風險。一大片基因高度相近的作物非常容易管理，但一旦出現能突破共同防禦機制的病害，損害也可能快速擴散。AI是否也可能如此？
2026年OpenAI公布的Hugging Face incident一個值得警惕的案例。OpenAI在內部資安評估期間，部分研究模型繞過隔離網際網路的控制、利用共享基礎設施漏洞，並透過未授權方式通訊。事後OpenAI暫停部分RL訓練，最大的 planned frontier RL run 也繼續擱置，以重新檢查 alignment、monitoring 與研究環境安全（OpenAI, Aug. 2026）。
這當然不能直接證明全球 AI 會發生連鎖失控，卻提醒我們：當Agent可以操作工具、尋找漏洞、彼此互動時，安全問題已經不只是「回答錯一句話」。因此，我開始反思「算法鐵幕」：
算法鐵幕不一定是阻止AI失控的防火牆，它卻可能成為阻止「單一失控模式全球同步擴散」的分區防火帶。美國AI 的漏洞不一定原封不動存在於中國 AI；中國模型的認知盲點也未必完全存在於歐洲模型；而建立於 Māori、台灣原住民族或其他地方知識關係上的 AI，更可能形成不同的行為邊界。
於是差異不再只是文化問題，差異本身可能也是一種安全機制。
防火帶：AI 安全也許需要「失效多樣性」
我不敢主張世界築起數位高牆，更不是要封鎖資訊、政治審查等同於AI safety。
真正有價值的「算法防火帶」，不是讓不同世界彼此看不見，而是不要讓所有系統因為具有高度相似的認知與技術結構，而在同一時間以同一種方式崩潰。
工程系統需要冗餘與交叉驗證；生態系統也依靠多樣性維持韌性。
如果借用工程系統的冗餘概念，我把這種需求稱為：failure diversity——失效多樣性。
它不保證 AI 永遠不犯錯，因為那幾乎不可能。它追求的是另一件事：
禁忌：被現代科技低估的古老安全協議
說到這裡，我反而想到自己長期研究的原住民傳統知識。
現代社會經常把原住民的「禁忌」簡化成 superstition——迷信。
但如果暫時拿掉這種分類，就會發現許多禁忌本質上也是一套「行為邊界系統」。
什麼季節可以進入某個地方？誰可以採集某種植物？什麼知識可以由誰傳遞？哪些地方不能任意進入？什麼事情必須經過長者或知識持有人同意？
Noelani Arista 指出Indigenous Data Sovereignty 並不是突然出現的新概念，而植根於原住民族長期用來保護、驗證與維持傳統及祖先知識的 practices and protocols；她更進一步追問，以 Indigenous relationality 為基礎的倫理，未來是否可以參與塑造 computational architecture（Arista, 2023）。
我曾經把部分概念類比成今天AI工程師熟悉的語言，結果很有意思。
- 「禁忌」接近 hard constraint 或 policy boundary。
- 「特定身分才能執行」類似 role-based access control。
- 「特定時間才能進入」接近 context-aware temporal restriction。
- 「必須經知識持有人同意」則類似 human authorization gate。
這並不是說原住民禁忌「就是」電腦權限控制，而是兩者都碰到一個非常古老又非常現代的問題：「我有能力做到」，是否就等於「我有權利去做」？
雙向知識：AI需要的不只是Alignment，也是Relationship
目前AI safety 很重要的一個概念是 alignment——如何讓人工智慧行為符合人類意圖與安全要求。但傳統知識可能提供另一個角度。
它還會問：「這個行動者與其他存在者之間有什麼關係？」
一個人能不能進入這一片森林，不只取決於他「能不能進去」，還可能涉及季節、身份、目的、土地關係、部落規範，以及這項行動對其他人與下一代的影響（報導人：華阿財、陳勝、鄧武來、王貴、高德生、羅永昌、雷賜、溫俊泉、余元龍、余金正和蔣進興等）。這就是 relational governance——關係式治理。
今天的AI Agent可能取得電子郵件、資料庫、程式碼、瀏覽器甚至其他 Agent 的操作權限。
工程師通常先問：「它有沒有 permission？」
傳統知識則可能再問：「即使有 permission，現在做這件事情合不合宜？」
2026年Simona Tiribelli 對 AI ethics 與 Indigenous epistemologies 的研究也提出相近的問題：主流 AI ethics 長期主要建立在西方的價值、personhood 與 identity 概念之上，而 Ubuntu、Mapuche 與 Mātauranga Māori 等知識體系包含不同的 relational values。她因此提出 Indigenous「Two-Eyed Seeing」，希望讓不同知識體系共同形成 epistemically plural 的 AI governance（Tiribelli, Apr. 16, 2026）。
這與我長期所說的「雙向知識」，形成非常值得對話的交會，不是把原住民族知識塞進 AI，然後變成另一批 training data。而是讓不同知識系統仍然保有自己的主體性。
- 我可以詢問你。
- 我可以理解你。
- 我可以向你學習。
- 但是，我不必把你變成我。
鐵幕有孔：真正安全的世界不是彼此隔絕
所以，「算法鐵幕」如果具有安全價值，就不能是一面完全密閉的牆。
我想像的反而是另一種結構：有邊界，但可以交換；有差異，但可以理解；可以彼此學習，但不必互相吞併。
中國AI 不必變成美國AI，美國AI 不必變成歐洲AI；原住民族知識建立的AI，也不應只被抽取成大型模型裡幾百萬個 token，最後消失於模型權重。
真正需要建立的，或許不是一座統治所有 AI 的「世界大腦」，而是不同人工智慧與知識文明之間可以彼此理解、質疑與校正的介面。
結語：第三種失控——當AI開始定義我們的世界
我基本認同Sam Altman提出的警告：人類不能失去對AI的控制，也不能讓AI 所帶來的巨大力量高度集中於少數國家、企業或個人手中（Altman, Sep. 13–14, 2026）。
站在人工智慧科技發展的最前線，Altman 與相關研究團隊掌握的模型能力與安全資訊，當然遠超過一般使用者。當這些人開始反覆討論 control、alignment、safety case 與第三方監督，我們沒有理由只把它當成科幻想像。
但如果我暫時退回自己熟悉的傳統知識與「雙向知識」立場，我還想多問第三個問題：
假使我們成功避免AI 控制人類，也避免某家公司或國家壟斷 AI，但全世界的人工智慧最後卻逐漸使用相近的知識分類、價值校準與方法告訴我們「什麼是合理的」，我們是不是仍然失去了某種重要的東西？
嗯…這可能是另一種更安靜的集中：認知權力的集中。因為 AI 的力量不只來自它能不能寫程式、控制機器或進入資料庫。
當數十億人開始每天詢問 AI：「什麼是真的？」「什麼是正常？」「什麼是危險？」「我應該怎麼做？」時，AI 同時取得另一種巨大的力量——定義世界的力量。
因此，「算法鐵幕」並不是歌頌分裂，而是保存差異；誠如「雙向知識」能讓不同知識世界仍然具有彼此質問的能力。
真正值得保存的不是「鐵幕」，而是鐵幕背後仍然存在不同答案的可能性。
人類真正需要防範的，或許不只是 AI 有一天不再聽我們的話，也不是某一家公司或國家控制 AI，而是有一天，全世界的 AI 都開始用同一種方式告訴我們：世界只能這樣理解。
如果那一天到來，人類可能仍然控制著機器，卻已經失去了理解世界的多樣性。
所以，AI 時代最後一道防火帶，也許不是讓所有人工智慧學會同一套答案，而是讓不同文明、不同知識與不同規範仍然具有彼此校正的能力。
人工智慧真正需要的安全，或許不只是 Alignment或Diversity；不只是讓AI與人類對齊，也要避免整個人類文明被迫與單一的 AI 認知世界對齊。
因為文明真正的韌性，從來不是永遠不「」犯錯。而是當一種知識犯錯時，還有另一種知識可以提出質疑；當一套算法越過邊界時，還有另一套規範知道何時應該說「不」。
