本館與中華民國圖書館學會多年合作舉辦 IO Talk論壇，致力於資訊組織新興議題之交流探究。於115年6月16日以「人工智慧時代知識組織的倫理挑戰（Ethical Challenges for Knowledge Organization in the Age of Artificial Intelligence）」為主題，邀請巴西佛魯米嫩塞聯邦大學資訊科學系（Department of Information Science, Fluminense Federal University, Brazil）教授Natalia Bolfarini Tognoli博士分享其對知識組織倫理議題的洞見，並由國立臺灣師範大學圖書資訊學研究所陳亞寧教授、成維寧教授主持活動。

　　首先，由主持人陳亞寧教授開場，介紹主講者Natalia博士現任SSCI國際期刊《知識組織（Knowledge Organization）》主編，是研究知識組織倫理的專家，本次講題是臺灣圖資界較少論及的新興議題，鼓勵同道多方了解並積極與Natalia博士交流。

　　主講者Natalia博士分享其學術背景以檔案理論與社會正義觀點的知識組織研究為主，自言雖非人工智慧專家，但能透過知識組織的視角，看待人工智慧時代下知識組織的倫理議題。研究知識組織倫理，著重探討的是知識組織背後的權力關係與主觀選擇：誰有權力描述、呈現、評價知識？在知識組織系統中，反映哪些族群的文化與觀點，又是如何反映；哪些族群又被排拒在知識組織體系之外，因而在主流文化中遭到「消音」？

　　人工智慧的運作固然是基於資料，但原始資料（raw data）必須經過人為組織予以結構化，方能產生資料集與詮釋資料（metadata），進而以知識本體（ontologies）、知識分類學（taxonomies）、知識圖譜（knowledge graphs）等專門領域的知識概念與架構提升語意精確性，從而能在人工智慧系統中進行運算，產出符合使用者需求的回應——由此可見知識組織之於人工智慧的意義與重要性。當代人工智慧面臨資料量爆炸的困境，更加仰賴可將資料結構化的基礎架構（infrastructures），原始資料需要經過組織才能成為知識，讓資訊物件變得有意義，可被呈現、檢索並善加利用。

　　Natalia博士強調：知識組織並非客觀中立。由資訊學專家主導建構的知識組織工具與系統，不免帶有主流優勢族群（如歐美強權、異性戀白人男性）之觀點與偏見，少數族群（如女性、原住民、LGBTQIA+性少數族群）的聲音則被掩蓋消解，而這將會影響使用者的資訊檢索、取用與認識，尤其對少數弱勢族群不利。而在不中立知識組織系統下運作的人工智慧，自然也會產生偏見：就資料層面而言，採用特定時空、主流優勢族群訓練資料將導致偏見（biases）；就概念層面來說，用以呈現資料的特定分類與概念架構，將會以主觀認識形塑資料的意義；就演算法層面而論，資訊系統的演算法決策將會強化特定觀點的分類，進而加深不平等與偏見——以上三種認識論的（epistemic）偏見彼此關聯、互相交織，更形成加重偏見的惡性循環。

　　就知識組織在人工智慧的應用而言：作為特定領域中概念與關係的形式化表徵，知識本體（ontologies）是連通知識組織與人工智慧的重要橋梁，藉由組織專業領域的概念，支援人工智慧系統的推理與推論。而作為真實世界中實體與關係的結構化表徵，知識圖譜（knowledge graph）將實體與關係連結成視覺化的語意網，有助於理解資訊片段之間的連結，進而支援橫跨多個資料來源的複雜查詢作業，有助於強化人工智慧的應用，提升資訊檢索與推理能力。

　　演講的最後，Natalia博士呼籲：人工智慧正在重新形塑圖書館界的生態，更進一步介入知識組織與取用歷程，而圖資學術與實務工作者扮演的角色不僅不會被取代，反而更顯重要。如今我們除了掌握技術之外，還需要就知識表徵、分類體系、通透性與社會責任等層面進行批判性反思，以因應當前人工智慧時代下的倫理議題與挑戰。

　　演講後的提問與討論時間由成維寧教授主持，知識組織領域的同道們也熱烈響應，踴躍向Natalia博士提問請益。Natalia博士建議：應與不同領域的專家合作，共同打造好的人工智慧工具。另外，也要多方聆聽群眾的聲音，基於群眾的文化去建構知識組織系統與工具；並精進專業領域知識，以提高對特定領域偏見的覺察，降低偏見產生的可能性。

　　最後，活動在主講者、主持人與圖資同道的積極交流中畫下圓滿句點。感謝Natalia博士的精采演講、兩位主持人的引言討論與現場61位臺灣圖書資訊學界同道的熱情參與。