外送茶工作者參與AI安全教育訓練以防止網路性剝削的社群實踐
- m55668
- 11月7日
- 讀畢需時 7 分鐘
一、前言：AI時代的外送茶工作安全新挑戰
隨著人工智慧（Artificial Intelligence, AI）技術的迅速發展，性產業的運作邏輯也進入了一個「數位監控與演算法治理」的時代。外送茶、包養平台、線上陪聊與成人直播等多元化的性服務模式，使得外送茶工作者的勞動型態愈加依賴網路平台。然而，這樣的依賴也伴隨著風險的增加──包括深度偽造（Deepfake）影像、數位身分竊用、詐騙誘導、以及資料再利用（data repurposing）所造成的次級剝削。
面對這些風險，傳統的警政或法律保護往往失靈。許多外送茶工作者不願報警，或在報案後遭受歧視與二次傷害。因此，部分社群開始轉向「自我防禦」與「社群教育」的策略，嘗試以AI技術本身作為防禦工具。這些社群開設AI安全教育訓練，讓從業者理解AI生成與偵測技術、強化隱私防護能力，並建立橫向的互助網絡。
這些由下而上的行動，不僅是科技素養的提升，更是一種政治與倫理實踐：它們重新定義「誰有權使用科技」、「誰能決定安全的樣貌」。在這樣的過程中，外送茶工作者展現出前所未有的數位主體性，從被動的防禦者轉為積極的技術行動者。
二、AI與網路性剝削的多層風險結構
AI技術的雙面性，對外送茶工作者社群帶來了極其複雜的挑戰。一方面，AI可以協助防止詐騙、過濾客戶訊息、偵測風險帳號；另一方面，AI也可能成為剝削的媒介。
（一）Deepfake與影像性剝削
AI生成影像技術使任何人都能輕易製造偽造的性化內容。許多女外送茶工作者在不知情的情況下，其照片被換臉製成色情影片，進而被散佈於社群媒體或成人網站。這種「數位再製的身體暴力」不僅摧毀名譽，更帶來心理創傷與職業風險。
（二）演算法監控與資料商品化
部分包養或外送茶平台利用AI演算法對從業者進行「顏值排序」、「互動分數計算」與「回購率預測」。這些隱性演算法不僅影響收入分配，也再生了外貌階級化與性別偏見，將外送茶工作者推入被動的「數據透明勞工」位置。
（三）AI驅動的詐騙與假客戶生成
AI聊天機器人被用來模擬客戶，藉此套取個資、誘導付款或要求傳送私密影像。這些詐騙行為往往偽裝成真實對話，使從業者難以辨識。
因此，AI安全教育不只是學會如何使用工具，更重要的是建立對演算法風險的批判能力，理解「技術也是權力」。
三、AI安全教育訓練的內容與實踐框架
根據台灣多個外送茶工作者社群與數位人權組織的合作經驗，AI安全教育通常涵蓋三個層面：技術防護、心理防禦與社群互助。
（一）技術防護層面
此部分重點在於培養從業者的數位防禦素養，包括：
資料保護與身分隱匿：學習加密傳訊、VPN使用、匿名支付工具（如加密貨幣錢包）、安全雲端儲存等技巧。
AI辨識訓練：利用AI反向檢索系統（如TinEye、Google Lens）比對影像來源，偵測Deepfake痕跡。
平台風險演練：模擬詐騙對話，分析語言模型生成的詐術模式，讓學員實際體驗AI假帳號的行為特徵。
（二）心理防禦層面
AI安全教育不僅關乎技術，更涉及心理安全。許多外送茶工作者在遭遇影像外流或網路暴力後，面臨創傷與焦慮。因此，課程常設有心理輔導模組，提供匿名諮商、同儕支持與壓力釋放技巧，協助她們在資訊焦慮中維持穩定。
（三）社群互助層面
社群實踐是AI安全教育的核心。外送茶工作者在培訓後往往建立線上群組，用以分享詐騙警訊、可疑帳號、或安全知識更新。例如有群體自組「AI防詐資料庫」，由成員共同標註假帳號特徵、比對文字生成風格，建立出一套民間版「防詐演算法」。
這些社群透過共享經驗，形塑出一種「科技公民倫理」：安全不再是個人責任，而是集體行動的結果。
四、案例分析：外送茶工作者AI教育的在地實踐
（一）台北「數位性權工作坊」
2024年，台北市一個性權倡議組織與資訊安全專家合作，舉辦「AI×外送茶工作者安全課程」。課程內容包括AI偽造影像辨識、匿名化技巧、以及AI客服風險模擬。參與者在結訓後成立「安全共學群」，持續交流更新知識，形成長期的社群支持。
（二）高雄「安全影像製作實驗室」
高雄地區的線上陪聊工作者組成團體，自主開發「安全自拍模板」，利用AI遮蔽臉部或背景資訊，同時保留商業吸引力。該團體並推動「影像版權共同守護計畫」，協助成員登錄作品指紋，若影像被AI重製可即時通報。
（三）台中「AI防剝削行動小組」
該小組結合心理學家與AI工程師，開發一套「騷擾語言AI監測系統」，自動過濾客戶的不當語言。此技術後續擴散至外送茶業界群組中，成為防騷擾標準配置之一。
這些案例顯示，AI教育不只是理論培訓，而是轉化為具體的社群行動與創新科技應用。
五、AI安全教育中的性別政治與知識再分配
AI教育的推動同時揭示性別權力的再分配過程。過去，科技教育多由男性主導，外送茶工作者常被排除於數位知識體系之外。然而，當她們開始學習與操作AI工具時，便形成了「知識的逆向流動」。
這些社群透過學習重新奪回技術話語權：她們不再是被監控的資料，而是能理解資料如何被操控的人。這種知識轉移具有深刻的政治意涵，因為它挑戰了「外送茶工作者是科技弱勢」的社會假設。
此外，AI教育過程中也強調「去汙名化」的敘事策略。講師與參與者會共同討論外送茶工作者如何以專業、理性姿態談論科技風險，藉此重構公眾印象。這種由知識生產帶動的「社會再定義」效應，成為抵抗汙名的關鍵路徑之一。
六、AI安全教育與跨界合作：從社群到政策
AI安全教育之所以能發揮實效，離不開跨界合作的支援網絡。許多教育計畫由三方構成：
外送茶工作者組織：提供實務經驗、案例資料與學員招募。
科技專家與研究者：設計AI模組、演練平台與教材。
公民團體與法律顧問：確保課程符合法律規範，並提供報警輔導。
在這樣的合作中，AI不再被視為冷冰冰的科技，而是轉化為一種社會連結的媒介。這也促使部分政策單位開始關注「外送茶工作與AI治理」議題。例如，有學者建議政府應納入「外送茶工作者數位安全」作為AI倫理政策的一環，並提供匿名報案與資料移除服務。
這些政策倡議顯示，AI安全教育的影響力已超越社群內部，逐漸擴散至公共領域。
七、困境與反思：教育的邊界與風險
雖然AI安全教育已展現顯著成效，但仍面臨結構性挑戰：
信任困難：部分外送茶工作者擔心培訓過程會被記錄或追蹤，因此採匿名參與，降低了互動深度。
技術落差：AI教育需要基本數位能力，而部分年長或低教育背景者難以完全掌握。
再汙名化效應：媒體報導常以「外送茶工作者玩AI」、「情色科技化」等標題再度物化學員，削弱教育的正面形象。
法規模糊性：目前AI生成影像的法律責任歸屬不明，若外送茶工作者被偽造圖攻擊，法律救濟途徑仍缺乏。
這些困境提醒我們，AI安全教育不應僅限於技能層面，更需結合法律改革與文化倡議，形成結構性保障。
八、AI素養作為自我賦權的路徑
AI安全教育的核心意義，在於「賦權」（empowerment）。當外送茶工作者掌握AI運作邏輯後，便能主動辨識演算法歧視、拒絕不公平評分、甚至開發自有防護工具。例如，一些社群成員已能運用開源AI模型建立「影像混淆濾鏡」，用以防止人臉識別技術的追蹤。
這種技術自主的能力，使AI教育不只是防禦工具，而是改變權力關係的契機。AI素養成為外送茶工作者抵抗結構性壓迫的「數位盾牌」，也象徵她們在數位治理時代的新角色轉化──從被動被治理者，變成能參與治理、影響政策的行動者。
九、未來展望：制度化與永續化的挑戰
要讓AI安全教育長期發揮效力，必須制度化與資源化。未來發展方向可包括：
設立「外送茶工作者AI安全中心」：整合教育、心理諮商、與法律協助功能。
建立政府與民間協力模型：由人權委員會、數位發展部及非營利團體共同制定「AI安全培訓標準」。
跨國合作網絡：與國際外送茶工作者聯盟、AI倫理組織共享防護經驗，建立全球Deepfake防治資料庫。
推動AI科技公司責任化：要求社交平台與AI開發者主動偵測與移除性化Deepfake內容。
唯有透過制度化支持，這些社群教育行動才能持續發展，並影響更廣泛的科技倫理討論。
十、結論：AI時代的性權自救與社群再造
外送茶工作者參與AI安全教育訓練的社群實踐，揭示了一個重要的社會現象：
科技教育不僅是技術學習，更是一場權力再分配的運動。
透過AI教育，外送茶工作者突破了長期的「技術邊緣化」，進入數位話語中心，展現出作為知識行動者的能力。她們以AI技術為工具、以社群為網絡、以自救為起點，逐步構築出屬於邊緣職業群體的安全文化。
在此過程中，「防止網路性剝削」不再只是外部機構的任務，而成為社群內部共同的倫理實踐。AI教育的最終成果，並非僅是技術防護，而是一種象徵性的主體重建：讓外送茶工作者在科技時代中，不再是被監控、被分類的對象，而是擁有話語權、能定義安全與自由的人。
延伸閱讀
