什麼是我城對談（Talk to the City）？

一旦呼籲「歡迎提供意見」，有時會收到成千上萬則文字。但要由人讀完全部，掌握哪些話題被談了多少，非常困難。我城對談（Talk to the City）就是用 AI 的力量，讓這些「讀不完的意見」能夠一眼看盡的工具。

一句話說明

我城對談（Talk to the City，簡稱 TTTC）是一套軟體：讓 AI 讀取數百到數萬則自由書寫的意見，把「有哪些論點、各被談了多少」做成點狀地圖與摘要呈現出來[1][2]。

打造它的是美國的非營利組織 AI Objectives Institute（AOI）。它免費，程式碼也公開（開源）[1]。這類「聽取許多人聲音」的技術，稱為廣泛傾聽。

舉例來說

臺灣的「對齊大會」（Alignment Assemblies，2023 年）。 臺灣的數位發展部（moda）針對生成式 AI 收集公民意見。先用 Polis 收集線上意見，再用 TTTC 把結果視覺化，作為在臺北與臺南舉行的實體討論的材料[3][4]。受 moda 委託主辦討論的 CIDS（Centre for Innovative Democracy and Sustainability），在案例介紹中也寫到討論現場使用了 TTTC[16]。唐鳳在當時（2023-08）接受 TIME 採訪時介紹說，在這份報告裡，英文和中文的意見會排在同一個群聚中[5]。→〈對齊大會〉

東京都知事選舉（2024 年）。 參選人安野貴博的團隊，用 TTTC 分析 X 上的主題標籤「#TOKYOAI」與匿名意見箱收集到的聲音，在選舉期間做出了 30 份以上的報告[6]。從意見箱投稿中抽出的 951 則意見裡，浮現出希望取消育兒支援所得限制的聲音，並反映在政見的 2.0 版中[6]。→〈安野貴博的 2024 年都知事選舉〉

國會質詢（2025-03-07）。 日本國民民主黨的參議員伊藤孝惠，把透過電話、Google 表單與社群媒體收集到的「就業冰河期世代」的聲音，用 TTTC 做成「論點地圖」，作為在參議院預算委員會質詢首相的資料[7]。《廣泛傾聽》（ブロードリスニング，DD2030 社群著）認為，這是日本國會首次以廣泛傾聽的結果作為質詢依據的例子[7]。國會會議錄也留下了伊藤議員出示用 AI 進行廣泛傾聽的資料的質詢（沒有提到工具的名稱）[17]。在此之前的 2025-01-29，同黨的川合孝典議員在參議院全體會議上說，黨在 1 月 16 日用 Talk to the City 進行廣泛傾聽，把收到的意見視覺化[18]。

運作方式

三個步驟

《廣泛傾聽》把 TTTC 的處理分成三個步驟來說明[6]：

1. 抽取。 由生成式 AI 從每一則貼文中取出「意見」。
2. 歸類。 把文字轉成一串數字（向量），把相似的意見聚在一起（分群）。
3. 命名。 由生成式 AI 替每一群加上標題與摘要。最後把意見的分布畫成二維散布圖。

最新的是「抽取」這一步

西尾泰和寫道，第一步的「抽取」，正是它和過去的分析不同的地方[8]。

要抽取什麼，可以不用寫程式，而是用一般的話請 AI 做。沒有用的貼文什麼都不會抽出，自然就起了篩選的作用。一段文字裡混著好幾個論點，也能拆開來處理[8]。

兩個版本

根據《廣泛傾聽》，TTTC 有兩個版本：用散布圖呈現的「TTTC Scatter」，以及讓 AI 直接分類、以清單呈現的「TTTC Turbo」。兩者都在臺灣等地使用過[9]。

為什麼受到注目

唐鳳回顧，2014 年前後，只靠公民團體 g0v 的力量，要逐一訪談討論的每位參與者、在保留細緻差異的情況下整理意見，是不可能的[10]。唐鳳的看法是，有了我城對談的幫助，這個成本幾乎變成了零[10]。

唐鳳也說，因為工具是公開的，如果社區的人手上已經有訪談錄影等資料，就能用 TTTC 的方法免費把它變成「集體智慧」[11]。

和 Polis 有什麼不同

兩者看起來都是點狀散布圖，但點代表的東西不同[3]：

• Polis 的一個點是「一個人」，想法相近的人排在附近。
• TTTC 的一個點是「一則意見」，話題相近的意見排在附近。

《廣泛傾聽》認為兩者互補：Polis 從投票呈現意見群體，以及跨群體都受支持的意見；TTTC 則從自由書寫的文字，整理人們實際說了什麼[12]。

在日本的擴散

在日本開始使用是 2024 年 5 月。5-23，Code for Japan 的關治之在與安野和西尾的會議上介紹了 TTTC；5-30，西尾用約 2 萬則關於 AI 的公眾意見（public comment）做了試驗[6]。

之後，它也被用在電視台 2024 年眾議院選舉的報導，以及東京都「シン東京2050」的意見徵集[2][13]。→〈東京都「2050 東京戰略」的廣泛傾聽〉

不過，TTTC Scatter 要執行需要專業的準備，並不好用。因此，分叉並重新打造它的「広聴AI」在 2025-03-16 公開，目前由 デジタル民主主義2030（DD2030） 社群持續開發[9]。

爭議與批評

• 不是「意見地圖」，而是「話題地圖」。 西尾指出，TTTC 是依話題而不是依贊成反對來歸類[14]。例如，主張禁止某件事的意見，和主張不要阻止它的相反意見，可能落在同一群。它沒有分辨贊成或反對的機制[14]。
• 把相似的意見混為一談（開發者自己的報告）。 開發者 AOI 的 Deger Turan 與 Colleen McKenzie 在 IE 大學研究中心出版的報告（2024-06）中寫道，在檢查得最仔細的案例裡，沒有發現捏造參與者發言的「幻覺」；但會把相關卻不同的主張合在一起，或把關聯不大的主張分錯類。這和西尾「話題地圖」的指摘方向相同，但這是開發者自己的報告[20]。
• 會混入錯誤。 在和電視台合作的眾議院選舉專案中，由於 AI 寫出原貼文沒有的內容（「幻覺」），以及原貼文本身的錯誤，結果中有時會出現與事實不符的內容。標題與摘要都由記者人工確認，花了相當多的時間和費用[13]。日本電視台自己在節目中也提醒觀眾：由 AI 分析，可能把「錯誤」或「假消息」原樣反映出來（日本電視台是共同執行的當事者）[19]。
• 使用者這一側的門檻。 伊藤議員報告，實際使用後遇到了五道牆：組織的決策、找到工程師、調整給 AI 的指示、經費，以及數位落差[7]。
• 做成圖片就傳達不了。 《廣泛傾聽》提醒，TTTC 是要在瀏覽器上一邊操作一邊看的工具，一旦做成圖片，大部分資訊就會流失[6]。
• 外部對 AI 摘要的疑問。 研究者 Seth Lazar 與 Lorenzo Manuali 舉出使用 TTTC 的例子後主張，用 LLM 摘要公眾意見徵集時，若摘要遺漏資訊、有所偏向或捏造，就會損害民主的價值；LLM 很難挑出次數少但重要的意見，也無法為錯誤負責[21]。卡內基國際和平基金會的 Micah Weinberg 把 TTTC 列為 LLM 彙整工具的例子，並就 AI 摘要整體指出：會磨平意見的差異、偏向多數語言使用者的框架、參與者無法查核[22]。

在《Plurality》中的位置

《多元宇宙》在 5-4 章〈擴增審議〉中，把如何用語言模型擴展 Pol.is 和 社群備註 當作「最明顯的發展方向之一」，並舉我城對談為例[2]。書寫道，這個專案「說明了如何用語言模型，來取代描述群體觀點的陳述列表，讓人們可以通過與互動代理對話來瞭解他們的觀點」[2]。

英文版的同一章，也提到 2024 年都知事選舉中用 TTTC 的視覺化、電視台的眾議院選舉特別節目，以及東京都邁向 2050 年之計畫的意見徵集[2]。（繁體中文版的 5-4 章沒有這些段落。）

6-5 章〈學習〉寫道：「臺灣已運用『我城對談』等擴增審議技術，基於開源的概念來緩解 AI 引發的衝擊」[15] →〈臺灣的數位民主〉

延伸閱讀

1. 《多元宇宙》5-4〈擴增審議〉（中文，書）— https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/zh-tw/
2. 數位發展部〈AI 未來民主化審議式工作坊〉（中文，官方頁面）— https://moda.gov.tw/major-policies/alignment-assemblies/2023-ideathon/1459
3. 《Plurality》英文版 5-4 "Augmented Deliberation"（英文，書，含日本的例子）— https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/eng/
4. Audrey Tang, "Interview with Your Undivided Attention podcast"（2024-01-24，英文，逐字稿）— https://github.com/audreyt/transcript/blob/main/2024-01-24-Interview-with-Your-Undivided-Attention-podcast.md
5. 《ブロードリスニング》（DD2030 社群，日文，書）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book
6. 西尾泰和〈Talk to the Cityの抽出ステップについて〉（日文）— https://scrapbox.io/nishio/Talk_to_the_Cityの抽出ステップについて

出處

1. 《ブロードリスニング》附錄〈用語集〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/99_%E4%BB%98%E9%8C%B2_%E7%94%A8%E8%AA%9E%E9%9B%86.md ［CC BY-NC 4.0］
2. 《多元宇宙》5-4〈擴增審議〉— https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/zh-tw/ ；日本的例子見英文版 — https://www.plurality.net/v/chapters/5-4/eng/ ［CC0］
3. 《ブロードリスニング》11.1〈台湾〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/11_01_%E5%8F%B0%E6%B9%BE.md ［CC BY-NC 4.0］
4. 數位發展部〈AI 未來民主化審議式工作坊〉— https://moda.gov.tw/major-policies/alignment-assemblies/2023-ideathon/1459
5. 唐鳳〈Interview with TIME〉（2023-08-14，逐字稿，英文；moda 的公開版 https://moda.gov.tw/en/press/background-information/6477 ）— https://github.com/audreyt/transcript/blob/main/2023-08-14-Interview-with-TIME.md ［CC0］
6. 《ブロードリスニング》4.1〈安野貴博の取り組み〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/04_01_%E5%AE%89%E9%87%8E%E8%B2%B4%E5%8D%9A%E3%81%AE%E5%8F%96%E3%82%8A%E7%B5%84%E3%81%BF.md ［CC BY-NC 4.0］
7. 《ブロードリスニング》4.2〈国民民主の国会質問〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/04_02_%E5%9B%BD%E6%B0%91%E6%B0%91%E4%B8%BB%E3%81%AE%E5%9B%BD%E4%BC%9A%E8%B3%AA%E5%95%8F.md ［CC BY-NC 4.0］
8. 西尾泰和〈Talk to the Cityの抽出ステップについて〉（日文）— https://scrapbox.io/nishio/Talk_to_the_Cityの抽出ステップについて
9. 《ブロードリスニング》10.0〈DD2030による広聴AIの開発活動〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/10_00_DD2030%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E5%BA%83%E8%81%B4AI%E3%81%AE%E9%96%8B%E7%99%BA%E6%B4%BB%E5%8B%95.md ［CC BY-NC 4.0］
10. 《ブロードリスニング》11.5〈Connective Actionを力に変える〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/11_05_Connective_Action%E3%82%92%E5%8A%9B%E3%81%AB%E5%A4%89%E3%81%88%E3%82%8B.md ［CC BY-NC 4.0］
11. Audrey Tang, "Interview with Your Undivided Attention podcast"（2024-01-24）— https://github.com/audreyt/transcript/blob/main/2024-01-24-Interview-with-Your-Undivided-Attention-podcast.md ［CC0］
12. 《ブロードリスニング》11.2〈Polisの誕生〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/11_02_Polis%E3%81%AE%E8%AA%95%E7%94%9F.md ［CC BY-NC 4.0］
13. 《ブロードリスニング》4.3〈日テレ選挙特番〉（日文）— https://github.com/digitaldemocracy2030/broad-listening-book/blob/f69c60c838a91b91668abf109d7093b240610139/04_03_sumino_%E6%97%A5%E3%83%86%E3%83%AC%E9%81%B8%E6%8C%99%E7%89%B9%E7%95%AA.md ［CC BY-NC 4.0］
14. 西尾泰和〈Polisは意見のクラスタリング、TTTCはトピックのクラスタリング〉（日文）— https://scrapbox.io/nishio/Polisは意見のクラスタリング%E3%80%81TTTCはトピックのクラスタリング
15. 《多元宇宙》6-5〈學習〉— https://www.plurality.net/v/chapters/6-5/zh-tw/ ［CC0］
16. CIDS〈When AI Meets Governance: Enhancing Deliberation through Digital Tools〉（Participedia 案例，英文）— https://participedia.net/case/when-ai-meets-governance-enhancing-deliberation-through-digital-tools ［CC BY-NC-SA 3.0］
17. 日本國會會議錄 參議院預算委員會（2025-03-07）伊藤孝惠議員的質詢（日文）— https://kokkai.ndl.go.jp/txt/121715261X00420250307/304
18. 日本國會會議錄 參議院全體會議（2025-01-29）川合孝典議員的代表質詢（日文）— https://kokkai.ndl.go.jp/txt/121715254X00320250129/10
19. 日テレNEWS（2024-10-26）以廣泛傾聽看眾議院選舉的「網路聲音」（news zero，日文）— https://news.ntv.co.jp/category/politics/95dadf7046b240549506356a7c9a6040
20. Deger Turan、Colleen McKenzie〈How Can AI Be Used to Inform Policymaking?〉（IE 大學 Center for the Governance of Change，2024-06，開發者 AOI 的報告，英文）— https://static.ie.edu/CGC/AI4Democracy%201%20-%20AI%20for%20policymaking.pdf
21. Seth Lazar、Lorenzo Manuali〈Can LLMs advance democratic values?〉（論文，arXiv，2024-10；2025-05 修訂，英文）— https://arxiv.org/abs/2410.08418
22. Micah Weinberg〈Realizing the Potential Gains of AI-Enabled Deliberative Democracy〉（卡內基國際和平基金會，2026-05，英文）— https://carnegieendowment.org/research/2026/05/realizing-the-potential-gains-of-ai-enabled-deliberative-democracy