機器學習的修辭學
arXiv - Computers and SocietyRobert C. Williamson
本文主張機器學習本質上是修辭性的，並探討其在商業模式「服務化操縱」中的應用。
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AI 重點 1
認識機器學習的修辭性有助於揭露算法背後的權力結構。
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若忽視其說服性，使用者可能無法辨識算法如何影響決策，進而導致倫理風險。
AI 重點 2
將「服務化操縱」視為案例，可促使教育者思考AI在學習環境中的操控潛力。
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此洞察提醒教育工作者在設計AI工具時需考慮透明度與學生自主性，避免被動接受。
核心研究發現
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機器學習並非中立的數據建模工具，而是帶有說服力的技術。
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作者指出，機器學習在商業領域常被用於「服務化操縱」模式，透過算法影響消費者行為。
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文章闡述了機器學習的修辭特徵，如語境化、說服策略與權力關係。
對教育工作者的啟發
教育工作者在採用AI工具時，應先評估其修辭層面，確保算法的透明度與可解釋性。可在課程中加入算法素養模組，教導學生辨識資料驅動決策中的說服策略與潛在偏見。設計學習活動時，鼓勵學生批判性分析AI推薦，並討論其對學習自主性的影響。透過案例研究與角色扮演，讓學生體驗「服務化操縱」的實際情境，培養其對數據倫理與權力關係的敏感度。最後，教育者應與技術開發者合作，推動開放原始碼與可解釋模型，以降低算法黑箱風險。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- The Rhetoric of Machine Learning
- 作者：
- Robert C. Williamson
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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