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上一篇文章，我們探索了「Tech for Good」一詞的可能起源。

它是草根的產物，在 90 年代英國人保羅・米勒（Paul Miller）催化下，誕生於倫敦Shoreditch一帶的科技社群之中。米勒曾是社會創新陣營（Social Innovation Camp，簡稱SICamp）的成員，現任社會科技創投 Bethnal Green Ventures 的執行長。

當年，許多軟體工程師、網路工程師、第三部門集結在黑客週末，試圖用科技解決社會問題。他們提出了許多創新的構想和原型，儘管多數石沈大海，卻讓大家看見科技為善的可能性，孕育出社會科技創新的三重螺旋模型（The Triple Helix of Social Tech Innovation），其整體發展歷程即是「經濟」「社會」和「使用者」三大價值的交織和辯證。

在此基礎之上，加速器計畫催生了無數的社會科技新創，亦為 NGO 和社會企業注入資金和技術。

在這個階段，Tech for Good的主力仍集中在社會科技新創、社會企業、非營利組織等第三部門，是由下而上的行動；企業（含科技業）扮演的是贊助商，贊助小額獎金或啟動基金，但非行動者。

這使Tech for Good充滿了慈善公益色彩。

Tech for Good 和 CSR 界線模糊

隨著企業不再滿足於掏錢的被動角色，主動出擊、提供人力與技術，Tech for Good 和企業社會責任（CSR）益發界線模糊。

舉例來說，摩根大通（JPMorgan）的 Tech for Social Good 計畫，主要是媒合員工志願者和學生／非營利組織，協助他們提出科技的解決方案，稱為「技術志工服務」。

去年，Google 開出「Google AI Impact Challenge」戰帖，企圖用 AI 解決人道與環境問題（AI for Social Good），最後選出全球 20 個非營利組織；除了總額 2,500 萬美元的經費，還提供 AI 專家、機器學習工具、Google Cloud 的雲服務和諮詢等。

Google AI 營運長考芙曼（Irina Kofman）接受路透社採訪指出，該挑戰的初衷之一是「有成千上萬的員工渴望從事社會公益（social good）項目，即便這些項目無法直接創造收入。」

開發新市場

本來是深存於人心向善的渴望，透過 Tech for Good 的世界行動，從員工面向開始，在企業端開始能落地、生根，甚至成為迎向下一波成長的解方。

全球最大的管理諮詢公司埃森哲（Accenture）認為，現今世界已經進入第四波工業革命，下一個大躍進的契機（Next big growth opportunity）就在眼前。為在 2030 年之前分食高達 12 兆美元的商機，企業必須重新審思、並找出自己在新市場中的戰略位置，找出新的 TA，開發新的營收成長模式，並設法品牌差異化。

危機即轉機。新市場就蘊藏在社會、金融和環境議題裡。

這塊大餅尚待開發，亦無法獨食。欲實現和分食新商機，必須進行產業鏈的結構性重組，形成一個 Tech for Good 創新生態系；藉助監管單位、學界、創新者和公民社會的集體智慧和協力合作，來擴大企業的影響力與利潤。

在這套架構下（下圖），有八個行動者，各司其職，協同合作：

政府透過政策和補貼來促進創新，公民社會則定義問題；在這個背景下，學界和研究單位負責基礎研究，開發科技，奠定未來發展。再由新創將這些構想和技術建成原型，開發新的商業模式。

企業則挾其龐大的營運及財務實力，將產品／商業模式規模化，透過市場解決問題，實現獲利。社會企業家肩負開創新市場的任務，並透過投資或合作，從企業和社會創投取得資金和資源。非營利組織則處理市場失靈、服務缺乏市場的弱勢族群，CSR 被歸在這一塊。

解決轉型問題

麥肯錫的談法不一樣，它不談顧客，不談新市場，而是直面「問題」。麥肯錫認為，Tech for Good 是一套解決方案，目的是要解決「前端科技」（frontier technology）和第四次工業革命的轉型陣痛。

其 2019 年發表的報告標題一以概之：「Tech for Good：用科技弭平動盪並提升人類福祉」（Tech for Good: Using technology to smooth disruption and improve well-being）。

這與世界經濟論壇（WEF）的看法不謀而合。2020 世界經濟論壇的 Tech for Good 專題就開門見山說：「新科技總是帶有破壞性的。它殺死了工作，創造了新的工作，引發了深刻的社會變革。」

這些破壞包括了大規模失業、貧富落差加劇，中產階級工作受到威脅等等，而企業無法獨善其身。消弭破壞、積極管理轉型風險，從而實現整體經濟和個人福祉，就是麥肯錫報告定義的善。科技作為一種工具，可以載舟，亦能覆舟，Tech for Good 則是實現善的工具。

「我們的模型顯示，要實現整體經濟的正向發展和個人福祉，必須將科技應用的重心放在創新導向的成長，而不是一昧透過自動化來節省勞動力和成本。」報告指出。

具體操作上，麥肯錫從約 600 個相關案例中，歸納出評估 Good 效果的六大福利指標：

就業保障、物質生活水平、健康、教育、環境永續和機會平等；並總結出一份有望降低轉型風險、抬升六大福利指標的潛力科技清單（見下圖）。最後選出三個重點科技：數據與人工智慧，連接性與平台，機器人。

用 AI 優化每個人的職涯品質

在所有案例中，超過 60％ 都採用了數據分析與 AI。例如 NLP 能有效客製化課程內容，提高職訓的學習效果；利用 AI 消除招募過程的歧視；用 AI 和 IoT 來減少碳排放。

35％ 的個案則採用連接性與平台相關工具，包括行動網路、雲端等。平台可在最短時間內，降低轉職成本，大幅改善勞動市場的流動性，幫助人們重新培訓、企業重配置人力，從而有助於解決就業保障和物質生活水平的問題。

透過數位金融和遠距醫療，行動網路有助於實現機會平等。

機器人的採用率有 16％，藉由機器人輔具、聲控、乃至無人車，都有助於改善殘障者的溝通和移動，進而提升其就業上的機會平等。據估計，自駕車和半自駕車能改善美國 200 萬人的就業機會，並每年節省 190 億美元的醫療開支。

三大重點科技在實務上的正面應用，可見下圖。