Ruha Benjamin《科技之後的種族》為什麼提出「New Jim Code」？創新也可能把歧視做得更有效率

Ruha Benjamin《科技之後的種族》為什麼提出「New Jim Code」？創新也可能把歧視做得更有效率

科技常被說成能消除人的偏見：交給資料、模型與自動化，就能比主觀判斷更公平。Ruha Benjamin在《科技之後的種族》提出「New Jim Code」，正是要挑戰這種想像。她重點落在指出：當既有的不平等進入資料、制度、商業目標與設計選擇後，技術可能把歧視做得更有效率、更難被看見，也更容易被說成只是系統結果。

Benjamin的問題不只關於AI有沒有偏見，而是誰有權定義風險、效率、正常與安全。當某些群體總是更容易被識別、懷疑、評分、拒絕或錯誤分類時，技術重點落在在參與決定誰的生活會被當成需要管理的問題。

實體索引｜Ruha Benjamin 與 New Jim Code

• 人物：Ruha Benjamin，研究科技、種族與社會不平等的學者。
• 作品：《科技之後的種族》（Race After Technology），提出「New Jim Code」來描述科技如何延續種族階序。
• 技術實體：招募系統、信用評分、臉部辨識、警務資料與醫療分類，可能把歧視嵌入看似客觀的創新。
• 核心問題：效率與創新不天然等於公平；自動化可能讓歧視更快、更廣、更難被看見。

快速抓住這篇文章

• New Jim Code重點落在指出技術可能把既有不平等重新編碼成看似中立的系統。
• Benjamin關心的除了錯誤率，還涵蓋誰被優先監控、誰被判定高風險、誰被當成需要修正的對象。
• 「創新」與「公平」不是同義詞；一套系統即使更快、更省成本，也可能對不同群體產生不對稱傷害。
• 技術歧視除了發生在程式碼，也存在於資料蒐集、產品定義、採購、部署、申訴與維護的每個階段。
• 真正的技術正義，重點落在讓受影響的人能參與定義問題、評估風險與設計替代方案。

Ruha Benjamin、《科技之後的種族》與New Jim Code

名稱	在理論中的位置	今天仍值得追問的問題
Ruha Benjamin	美國社會學者與科技正義研究者	種族、科技、制度與社會想像如何互相塑造
《科技之後的種族》	2019年出版的重要著作	科技如何以新形式延續或挑戰既有種族不平等
New Jim Code	Benjamin提出的批評概念	技術如何把歧視重新包裝成效率、創新與中立
技術歧視	不只發生在模型結果	資料、設計、部署、制度與維護如何共同造成傷害
設計正義	與Benjamin問題相連的方向	誰能參與定義問題、決定風險與提出替代方案

《科技之後的種族》出版於2019年。Benjamin用New Jim Code指向一種危險的現象：技術表面上可以被說成比人更客觀、更有效率，卻可能在既有制度不平等的條件下，讓某些群體承受更多監控、錯誤辨識、風險標記與資源排除。

這個概念的歷史重量必須被保留。Jim Crow指向美國長期的種族隔離制度；Benjamin借用這個名稱，重點落在提醒人：歧視不需要以舊形式回來。它可以換成更現代的介面、分數、攝影機、資料庫與自動化流程。

技術中立為什麼常常是最需要被檢查的說法

技術系統常被說成中立，因為它依照資料與規則運作。但Benjamin的問題是：資料從哪裡來？規則為誰而寫？什麼被定義成風險、效率與成功？只要這些選擇來自一個原本就不平等的社會，系統就可能把不平等當成合理的基準。

中立重點落在願意讓自己的價值、假設與後果被檢查。一個系統若只說「我們依資料決定」，卻不願回答資料是否代表所有人、錯誤由誰承擔、受影響的人能否質疑，那麼中立就可能只是避免責任的語言。

效率不等於正義：誰被優化，誰被犧牲

很多技術導入都以效率為理由：更快篩選、更少人力、更低成本、更精準預測。這些目標本身不必然錯，但Benjamin會問：效率是對誰而言？一個系統若讓多數人更快通過，卻讓少數人更常被誤判、反覆證明自己或失去申訴機會，這種效率其實是把成本轉移給最缺乏權力的人。

這個觀點很重要，因為技術傷害常被說成個案。若同一類錯誤總是集中在某些人身上，它就除了偶發失誤，還涵蓋系統把誰當成可被犧牲的例外。公平不能只看平均表現，也要看錯誤落在誰身上、造成什麼後果，以及有沒有辦法被修正。

歧視不是只寫在程式碼裡，也寫在制度流程裡

把技術歧視只理解成程式碼偏見，會讓問題太窄。即使模型本身經過測試，制度仍可能在採購、部署與使用時產生傷害：誰被要求使用？誰有權拒絕？誰可以看資料？誰能解釋結果？誰在系統錯誤後得到補救？

Benjamin的方法是把技術拉回整個社會流程。攝影辨識、預測模型、福利系統、教育軟體與醫療資料庫，不只是產品，它們都會進入組織、法律、勞動與日常生活。若只修一段模型程式，卻不改變誰能提出異議、誰負責審核與誰承擔風險，問題就很容易以新形式回來。

反對技術歧視，不是要求科技停止發展

Benjamin並不是要人放棄技術，或把所有自動化都視為壓迫。她更在意的是，人們是否只會在技術造成傷害後被動修補，還是能在一開始就讓不同經驗進入問題定義。很多時候，真正需要的重點落在重新問：這個辨認真的必要嗎？

有些問題可能不該先用分類、預測與監控來解決。若一個制度把貧困、疾病、學習困難或安全問題完全翻譯成個人風險，再精準的模型也可能走錯方向。技術正義除了是在既有目標裡降低偏差，也包括有勇氣改變目標本身。

Benjamin和Noble、O’Neil、Haraway的差別

• Benjamin：技術如何把歷史不平等重新編碼成現代制度。
• Noble：搜尋與資訊排序如何再生產種族與性別的權力。
• O’Neil：不透明模型如何大規模放大傷害與不平等。
• Haraway：人、機器、身體與資料的邊界如何形成新的權力關係。

這些觀點共同提醒人，AI倫理不能只停在抽象原則。公平、透明與責任都必須回到具體的歷史、資料、制度與人。誰受影響，誰能說話，誰能拒絕，往往比一個系統自稱多先進更重要。

生成式AI讓「看起來正常」的模板更值得警覺

生成式AI能快速產生人物、家庭、職場、城市與專業形象。這帶來創作可能，也可能把既有的正常模板加速複製：什麼臉像主管、什麼口音像專業、什麼身體像健康、什麼生活像成功。當模型反覆生成同樣的理想樣貌，差異就容易被當成需要修正的偏離。

Benjamin的問題在這裡非常直接：誰能決定什麼是正常？誰的生活被資料完整記錄，誰又只以刻板印象被呈現？AI不會自動創造新世界，它很可能先把舊世界的分類方式做得更流暢。因此，來源、資料、測試與受影響者參與都不能被省略。

對台灣讀者來說，技術公平不能只用「大家一視同仁」判斷

在台灣談公平，常會說系統只要對每個人使用同一套規則就好。但Benjamin讓人看見，形式上一樣的規則，可能對不同處境的人造成完全不同的負擔。有人有足夠資料、文件、時間與數位能力配合系統；有人則可能因語言、身心狀況、工作型態或資源不足而更容易被排除。

真正的公平重點落在願意檢查規則如何落在不同人身上。當政府、學校、醫療與企業導入自動化時，是否保留人工協助、申訴、替代管道與可理解說明，會比系統是否看起來先進更重要。

對讀者的實際意義

讀《科技之後的種族》最實用的地方，是在聽到「這是客觀系統」時多問幾個問題：誰定義目標？誰的資料被拿來訓練？錯誤集中在誰身上？受影響的人能否拒絕與申訴？這些問題不會阻止創新，反而能避免創新只替最有權力的人節省成本。

讀者常問

New Jim Code是什麼？

New Jim Code是Ruha Benjamin用來描述一種現象的概念：技術系統可能在看似中立、創新與有效率的語言下，把既有的種族與社會不平等重新編碼、延續或擴大。它不是指所有科技都蓄意歧視。

技術中立為什麼有問題？

技術不會脫離資料、設計目標、制度流程與商業利益而存在。若這些條件本來就不平等，系統可能把偏差說成客觀結果。真正重要的重點落在能否公開假設、檢查後果並允許外部挑戰。

New Jim Code和演演算法偏差一樣嗎？

演演算法偏差是較廣的技術問題；New Jim Code更強調偏差如何和種族化歷史、制度權力與社會不平等相連。它要求人除了修正模型，也要檢查技術被部署在哪裡、對誰產生後果。

怎樣才算較公平的技術設計？

沒有單一公式，但基本條件包括：受影響者能參與問題定義，資料與目標能被檢查，錯誤可被追蹤，重大決策有說明與申訴機制，並且願意在技術不必要時選擇不部署。

Benjamin留下的，不是對未來的恐懼

《科技之後的種族》真正留下的，是一種不把創新當成免責理由的能力。科技可以幫助人，也可以把舊問題換成更漂亮的介面。當我們願意讓被影響的人參與定義未來，技術才有可能除了提高效率，也擴大尊嚴與選擇。