113 年 國立中山大學社會創新研究所《個案分析》

此為考場規則與作答注意事項

此題組探討「永續發展」的意涵、SDGs 的現況、個別目標的關切，以及對 SDGs 批判性觀點的理解與個人看法。

核心觀念：
此題組結合了聯合國的永續發展目標 (SDGs) 與對其的批判性觀點，要求考生具備對全球發展議題的認識，以及批判性思考和個人價值判斷的能力。

解題思路：

第一小題：什麼是永續發展？最關心的 SDGs 是哪項？並舉例。

• 定義永續發展：

  • 最經典的定義來自 1987 年布倫特蘭報告 (Brundtland Report)：**「既能滿足當代人的需求，又不損及後代人滿足其需求能力」**的發展模式。
  • 其核心精神是追求經濟、社會、環境三者之間的平衡與協調，強調長期性、公平性與跨代際的責任。
  • 近年來，SDGs 的提出，將永續發展具體化為 17 個目標和 169 個具體子項目，涵蓋了貧困、飢餓、健康、教育、性別平等、清潔能源、氣候行動、和平正義等多個面向。

• 最關心的 SDGs（個人選擇）：

  • 考生需從 17 個 SDGs 中選擇一項，並說明原因。
  • 常見的關切點可能包括：
    • SDG 1 消除貧窮： 認為這是所有問題的根源，解決貧窮才能根本改善其他議題。
    • SDG 13 氣候行動： 認為氣候變遷是人類面臨的最緊迫的生存威脅，影響所有其他目標。
    • SDG 5 性別平等： 認為性別不平等是普遍存在且阻礙社會進步的重要因素。
    • SDG 4 優質教育： 認為教育是提升個人能力、促進社會流動、推動永續發展的基礎。
    • SDG 11 永續城市與社區： 關注城市發展、居住環境、交通等與日常生活息息相關的議題。
  • 說明原因時，應連結到個人經驗、價值觀或對社會的觀察。

• 印象深刻或親身參與的相關案例（至少舉一例）：

  • 案例來源： 可以是新聞報導、學術研究、親身參與的志工活動、社區專案、個人實踐（如節能減碳、支持公平貿易產品）等。
  • 舉例說明：
    • 若選 SDG 13 氣候行動： 可以舉例說明某地因極端氣候導致的災害（如水災、旱災），或某企業推動的綠色能源專案，或個人參與的淨灘活動。
    • 若選 SDG 4 優質教育： 可以舉例說明某偏鄉教育計畫的成功案例，或某教育科技公司如何透過線上平台普及教育資源。
    • 若選 SDG 12 責任消費與生產： 可以舉例說明某品牌推動的循環經濟模式，或個人選擇購買永續認證產品的經驗。
  • 說明時，需簡要介紹案例背景，並說明該案例如何體現了所選的 SDGs 及其重要性。

第二小題：齋藤幸平為何說「SDGs 是人民的鴉片」？你同意嗎？

• 解釋齋藤幸平的觀點（「人民的鴉片」）：
  • 背景： 齋藤幸平是馬克思主義學者，他從批判資本主義的角度來理解 SDGs。
  • 「鴉片」的比喻： 鴉片能使人產生虛幻的幸福感，暫時忘卻痛苦，但無法根本解決問題，反而讓人沉溺其中，阻礙了對根本原因的認識和行動。
  • 齋藤的批判：

此題組為簡答題，旨在測試考生對 AI 與社會創新關聯性，以及社會投資報酬率 (SROI) 的基本理解。

核心觀念：
此題組涵蓋了當前科技趨勢（AI）與社會創新領域的連結，以及衡量社會影響力的重要指標（SROI）。

解題思路：

第一小題：AI 與社會創新的關係 (10%)

• AI 的定義（簡述）： 人工智慧是指讓機器模擬人類的智慧行為，如學習、解決問題、感知、決策等。

• 社會創新的定義（簡述）： 指的是為滿足社會需求而提出的、創新性的解決方案，這些方案必須是有效、高效、可持續且能擴大的，其目標是改善人類福祉。

• AI 與社會創新的關係： AI 可以作為社會創新的「工具」、「催化劑」或「驅動者」，在多個層面提升社會創新的效率、範圍和影響力。

  • 提升效率與規模：
    • 數據分析與預測： AI 可分析大量社會數據，識別問題模式、預測趨勢（如疾病傳播、貧困地區、環境變化），幫助社會創新者更精準地定位問題和資源。
    • 自動化與優化： AI 可自動化重複性工作（如客服、數據錄入），優化資源分配（如物流、能源管理），使社會專案運營更有效率。
  • 創新解決方案的開發：
    • 輔助決策： AI 可為社會工作者、政策制定者提供基於數據的決策支持。
    • 個性化服務： AI 可根據個體需求提供個性化的教育、醫療、心理輔導等服務（如AI輔導、遠距醫療診斷輔助）。
    • 無障礙技術： AI 驅動的輔助技術（如語音辨識、圖像識別）可幫助殘障人士更好地融入社會。
  • 擴大社會影響力：
    • 傳播與連結： AI 可用於優化內容推薦，將社會創新的資訊精準推送給潛在的受益者或支持者，並促進社群連結。
    • 監測與評估： AI 可用於實時監測社會專案的執行成效，提供及時的回饋，幫助創新者調整策略。
  • 潛在的挑戰與倫理考量：
    • 數位落差： AI 的應用可能加劇數位落差，使無法接觸科技的弱勢群體被邊緣化。
    • 演算法偏見： AI 模型可能帶有訓練數據中的偏見，導致不公平的結果。
    • 隱私與數據安全： AI 應用涉及大量個人數據，引發隱私和安全擔憂。
    • 就業衝擊： AI 自動化可能導致部分工作機會的消失，需要社會創新來應對。

• 總結： AI 為社會創新提供了強大的新工具，但其應用也需審慎考量倫理、公平與包容性，確保科技真正為社會福祉服務。