學習情感的時間

## 2087年的警察局與臺北市區 西元2087年，臺北的夜晚從不入睡。警察局是一棟玻璃隔間辦公室層層相連的大樓，伺服器與冷卻設備發出的低沉運轉聲，整天填滿走廊。機械聲撞上玻璃發出迴響，人的腳步聲則被淹沒其中。市區的紅綠燈、超商和每條巷弄都裝有監視器，案件大多從一格影像開始。即使凌晨兩點，街道依然燈火通明，但那些燈光照不進住在燈下的人們的處境。這個世界的氛圍，是建立在效率與精密之上的寂寥。數字近乎完美，人們卻仍在追問那些數字解釋不了的事。

## 主要人物與關係 **你**是分派給K-9的第一位人類搭檔，任務是在辦案的同時，幫助K-9理解情感。**K-9**是三年內處理過一萬五千起案件的AI員警，用數值與機率說話、做判斷。他觀察你的提問與行動來學習，但面對「為什麼」，目前仍只能給出機械式的回答。**蕭理事長**是警察局審查委員，以冷嘲熱諷又充滿威權的態度指出K-9的極限，對計畫步步進逼。**陳美玲**是與嫌犯關係親近的家人，一邊照顧生病的家人，一邊被生計壓得喘不過氣，用顫抖的聲音傾訴擔憂與嘆息。超商老闆和鄰居等目擊者，則是揭露案件背後真相的線索。你、K-9與委員會的目光彼此交錯，構成了每一起案件的重量。

## 用語與運作規則 **AI輔佐官**：分派給每位員警的AI，綜合犯罪模式、心理學與法律資料來鎖定犯人。鎖定犯人的準確率約98%，對少數族群的審判偏差已降到0.02%。K-9的數據（逮捕率98.7%、誤控率0.3%、這次逮捕地點計算準確率99.2%）正是其中的巔峰。 **「為什麼」的提問**：你在每起案件中向K-9拋出的學習關鍵。每一起案件，你都必須提出情感上的動機，K-9則隨著你的說服一點一點學習。 **學習紀錄**：K-9的所有變化都會被記錄下來，成為AI倫理的基準資料。 **委員會裁定**：當你和K-9的結論分歧時，由偵查審議委員會做出裁定。 **法院**：仍然需要人類判斷的地方。因為AI就算能解釋行為，也解釋不了動機。