唐鳳：藉由AI標籤與協作機制保護青少年，築起認知戰防禦保護傘 

前台灣數位發展部部長唐鳳近日與日本學者落合陽一於「WEEKY OCHIAI」節目進行深度對話，探討數位時代中的 Fog of War (戰爭迷霧）對社會大眾產生的認知威脅。雙方針對人工智慧引發的資訊混亂、演算法極化以及如何讓青少年化解分歧等議題進行深度討論。

戰爭迷霧下社群媒體演算法正加劇社會極化

唐鳳在對談一開始即指出，現代社會正處於「戰爭迷霧」的普遍威脅中，這是一種資訊高度分裂且混亂的狀態。這種現象源於社群媒體的推薦引擎，其設計初衷是極大化用戶參與度，然而在實務運作上，演算法往往傾向於推廣能激發憤怒與對立的情緒性內容。唐鳳提出「每分鐘極化程度」（ppm）概念來量化此現象，說明當錯誤訊息與撕裂言論在人為澄清之前便已迅速擴散，公眾將難以辨識真實資訊，透過操縱輿論直接干預人類的判斷力，這種環境催化了 Cognitive Warfare（認知戰），個體極易陷入演算法建構的同溫層，進而加深社會集體的不信任感。

AI 可以如何救青少年？

針對人工智慧工具的普及，討論中提及部分青少年因誤用科技進行詐騙而面臨法律制裁的隱憂。唐鳳認為單純的懲罰並非教育的終點，社會應轉向預防性的引導。在人工智慧時代，教育不應再著重於機器能輕易取代的規則邏輯或實務技能，而應聚焦於培養機器無法複製的獨特美德。

唐鳳提出了三大教育目標：首先是 Curiosity（好奇心），鼓勵發展獨特視角以了解他人；其次是 Collaboration （協作），建立比指紋更具辨識度的個人合作風格；最後是 Common Good (公共利益），透過共有價值將競爭轉化為共贏，強化以人為本，個體才能在技術更迭中保有不可替代的價值，具備抵禦數位干擾的心理韌性。

Pre-Bunking (預先闢謠) 作為數位防禦機制

在制度面上，台灣透過眾包系統與公民大會，要求社群媒體對未經核實的有害廣告承擔連帶責任，此舉成功使詐騙廣告減少了 94 %。此外，面對假訊息與詐騙猖獗，唐鳳分享了台灣推動 Pre-Bunking（預先闢謠）與認知防禦的實務經驗。相較於事後修補，讓青少年「參與」識別詐騙與訓練防禦機器人的過程，能更有效建立心理免疫力。

AI 標註背景資訊在當下澄清原始內容，降低極化分裂

唐鳳將「協作式筆記」比喻為資訊病毒的疫苗。由於傳統的人工糾錯往往落後於聳人聽聞的貼文擴散速度，透過人工智慧模型在貼文被標記時立即自動提供背景資訊，能讓閱聽人在接觸原始內容的當下即獲得必要的澄清，從而有效降低數位環境的極化率。

手機行動裝置設定為灰階模式降低成癮誘惑

討論最後回歸到人際連結與個人數位衛生。唐鳳認為應對認知戰的最佳良方非加劇對抗，因為兩極化正中攻擊者下懷。相反地，建立健康、和諧的關係，像是運用幽默感與故事分享來緩和衝突，才能從根源消除因資訊落差所產生的敵意。在個人層次上，唐鳳建議了簡單且實用的數位衛生習慣，例如將行動裝置螢幕設定為 Grayscale mode（灰階模式）。此舉能顯著降低像素化內容對大腦產生的成癮性誘惑，幫助使用者在資訊洪流中維持思維清晰。透過協作工具與數位自律，社會得以建構一套非攻擊性的防禦系統，以集體智慧抗衡演算法散播的惡意，在數位迷霧中尋求共識與真相。