為什麼大麻倫理爭議，其實是一場 AI 時代的「資料與人類痛苦」考試

Why the cannabis ethics debate is really about data, systems, and human suffering in the age of AI
作者：Gerald Kuo｜2025.12.10

多數人以為「大麻議題」只牽涉法律、毒品分類、或醫療爭議。
但當我們把議題放進 AI 治理（AI governance）、資料分級、醫療決策風險 的架構重新審視，它呈現的其實是：

一個社會願意讓資料與制度決定誰的痛苦值得被看見。

大麻只是舞台。
真正的劇情，是系統與倫理。

1. 法律 × 資料分類：當「錯的分級」讓人受苦

AI、醫療資訊系統和法規一樣，都依賴 classification（分類）。

受訪者被起訴的原因不是傷害他人，而只是 CBD 檢測呈陽性：

• 沒有傷害
• 沒有被害人
• 只有分類錯誤（misclassification）

這與 AI 的 false positive（假陽性）問題 完全一致。

當法律分類與科學脫節，就像模型未校正（uncalibrated），最脆弱的人往往付出代價。

2. 醫療倫理 × AI 風險：緩解痛苦卻成了「法律風險」

家屬描述一些大麻衍生物能減少癲癇、緩解震顫，但醫師仍然猶豫。
不是因為不安全，而是因為 法律比醫療判斷更具風險。

這類情境與 AI 醫療系統非常類似：

• 醫師避免使用 AI
• 不是因模型差，而是因責任不清、法規落後

當「合規」比「減輕痛苦」更重要時，倫理就已經偏離軌道。

3. 產業結構 × 利益：危害更高的物質為何反而合法？

酒精、菸草的公共衛生危害遠高於大麻，卻：

• 合法
• 高額課稅
• 具既得市場利益

這揭示出一個殘酷現象：

許多風險分類來自經濟利益，而非科學證據。

在資料科學語言中，就是：
不是最高風險的分類先被處理，而是最有利潤的分類先被保留。

4. 媒體敘事 × 資料偏誤：恐懼比證據更容易傳播

多年來，媒體將大麻包裝成：

• gateway drug（入門毒品）
• 暴力來源
• 家庭破碎的起點

這不是科學，而是 偏誤資料（biased data） 的外溢效果。

媒體沒有解釋大麻，而是解釋「人們應該害怕什麼」。

汙名因此比科學更長壽。

5. 人文倫理 × 核心問題：我們允許誰減輕痛苦？

一位家長說：

“My child finally slept. Why is this illegal?”
「我的孩子終於能睡著，為什麼這是違法的？」

這是一筆 人類痛苦資料點，卻不在法規與政策模型中被納入。

它逼問我們：

當制度遇上個別痛苦時，是選擇修正，還是選擇忽略？

這正是 AI 時代倫理治理的本質問題：
資料是否能承載、理解並回應人類的痛？

結語：Cannabis is a system mirror

大麻議題只是鏡子。
它反射出的並不是「毒品」本身，而是：

• 法規是否與科學證據同步？
• 醫療專業能否在沒有法律恐懼下行醫？
• 媒體是否用事實而非情緒敘事？
• 制度是否願意更新，去減輕真正的痛苦？

若社會真正重視健康，它必須走向：

• harm-based regulation（以危害為基準）
• science-driven policy（以科學為基礎）
• compassion-centered ethics（以同理為核心）

否則，造成痛苦的永遠不是物質，而是系統。

作者簡介

郭冠廷（Gerald Kuo）

• 天主教輔仁大學商學博士班
• 專長：健康照護管理、長照系統、AI 醫療治理
• 任職：Home Health Care Charity Association
• 聚焦：AI × 高齡照護 × 資料負擔 × 醫療治理

🔗 延伸閱讀（作者網址）

• https://geraldkuo.com/md
• https://kevinmd.com/2025/12/why-the-cannabis-ethics-debate-is-really-about-human-suffering.html