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錯看科學新聞會讓人遺憾終身?被騙過更要學會的判讀力—《科學研習》

科學研習
・2016/10/20 ・4673字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 515 ・六年級

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文/黃俊儒|國立中正大學通識教育中心教授

因應新時代科學新聞的判讀能力,必須包含一對孿生的能力,一個是「媒體判讀力」,另一個是「科學判讀力」,兩者需要同時現身,缺一不可。

新聞讓科學變得切身且有趣

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在科技社會中, 只要打開報紙、網路、電視,總會充斥著許多我們有點懂又不會太懂的科技詞彙,例如「奈米」、「DNA」、「肉毒桿菌」、「脈衝光」⋯⋯等,學校中可能有提過,但未必深入解析的東西。如果再看看某些科技發展所引發的爭議,例如「石化廠蓋不蓋?」、「複製科技好不好?」、「基改食品吃不吃?」⋯⋯等,也似乎是在學校的科學教育中提過,但是大家卻似懂非懂的問題。

在臺灣的社會觀念中,我們經常將「科學教育」化約為一種為升學與考試服務的工具,久而久之也就習慣了一種「去脈絡化」的科學學習情境。例如在求學的過程中,筆者印象裡有許多課本裡的科學實驗是沒有做過,然後就似懂非懂地做考卷中的練習題。往好處想,或許不少臺灣人從很小的時候就開始進行抽象度極高的「思想實驗」。但是往壞處想,由於科學經常沒有跟我們的生活情境結合,就算考試可以考高分,卻可能因此而認為科學沒有趣味。

在教室裡的科學學習之餘,當一個人離開了校園,能夠持續跟科學發生關係的管道大概就是媒體中的科學了。例如網站、電影、電視、報章雜誌⋯⋯等媒體都會承載許多科學相關的訊息,成為多數人離開校園之後接觸科學的重要媒介。在這些媒介之中,科學新聞又是其中最重要的管道,因為科學新聞不僅是最主要的科技新知來源,它更具有生活相關、脈絡化、即時性等特質,容易將一般人的生活與科學連上關係。所以在不同的科學文本中,科學新聞應該是最容易補足「教室科學」不足的重要文本,並且有機會讓讀者認為科學切身而且有趣。

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可是只要是科學新聞都「很科學」嗎?這是科學新聞常常被認為是科學普及之兩面刃的主要原因,因為好的科學新聞固然有其優點,但是不好的科學新聞卻也會適得其反地破壞大家對於科學的品味,甚至是因為相信了不好的科學新聞而遺憾終身。

科學新聞讓你遺憾終身?

錯看科學新聞會遺憾終身?有這麼嚴重嗎?在過去,也許這只是一句口味較重的玩笑話,被劣質的科學新聞騙過一兩次,頂多下次不信就算了,怎麼會遺憾終身呢?事實上,日前在中國大陸所發生的一個事件足以作為殷鑑。

2016 年 4 月中的時候,有一名中國西安電子科技大學的學生魏則西,在網路上揭露了自己就醫受騙的經過,並提醒大家不要重蹈他的覆轍。在事情揭露不久後,魏則西就與世長辭,並且在後續引起了軒然大波。整個事件的始末是魏則西在大二時被診斷出罹患罕見的癌症「滑膜肉瘤癌」,在缺乏明顯有效的治療方式之下,魏則西與家人奔走各地醫院,卻一直苦無正面消息。最後,透過中國最大搜尋網站百度網的搜尋,他們找上關鍵字搜尋排行在很前面的「武警北京市總隊第二醫院」尋求解方,主要原因是該醫院聲稱擁有來自於史丹佛大學、成功率高達八、九成的生物免疫療法。

魏則西事件讓人重新思考,搜尋引擎上的廣告競價排名,對我們判定資訊上的影響。圖/由hwanghsuhui - photo of hwanghsuhui,GFDL,https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=14635340
魏則西事件讓人重新思考,搜尋引擎上的廣告競價排名,對我們判定資訊上的影響。圖/hwanghsuhui, GFDL, wikimedia commons.

之後魏家就四處籌錢進行治療,只是最後不僅癌細胞仍舊轉移至肺部,追查後更發現這一個療法在國外早已因為成效不佳,在臨床試驗階段就已停止。後來更進一步發覺,原來百度網的搜尋機制背後包藏了「競價排名」的商業服務,也就是透過廣告客戶出價的高低,來決定關鍵字搜尋結果的排序,出價高的就越容易出現在越前面的地方,也就是說魏則西看見的搜尋結果其實是個廣告。

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更誇張的是,「武警北京市總隊第二醫院」的這一套療法也不是自己院內的服務,而是外包給另一個「莆田系」醫院體系的商品,所以武警醫院的名聲並不能確保這套療法的可信性。

這一個故事告訴我們:「你是不是瞭解什麼是生物免疫療法?」,並不是這個事件的重點,「你瞭不瞭解原來現在日新月異的新媒體已經衍生出新的訊息搭載模式」和「你瞭不瞭解現在的醫療體制原來還有『靠行』或是『外包』等商業型態」才是這整個事件的關鍵。

這個事件背後牽涉的知識其實都顛覆了我們過去對於傳統科學素養的看法,要在這個日新月異的科技時代裡面判讀正確的科學訊息,關鍵已經不再是比比看「誰的科學知識比較廣博」這樣的問題而已。

類似魏則西這樣的故事會發生在臺灣嗎?或許沒有像這個事件這麼誇張,但未必沒有不同型態的脫序。例如,自從智慧型手機與各種即時通訊軟體大行其道之後,相信每個人都有過這樣的經驗,就是常常收到來自身邊各路親朋好友所轉寄來的各種五花八門簡訊,你曾經懷疑過這樣的訊息來自於什麼地方?值不值得相信?

這些簡訊除了笑話跟奇人異聞之外,最多的應當就屬一些「健康關懷文」,筆者曾經將些不同型態的「健康關懷文」區分成幾個不同的類型:第一種是「噓寒問暖型」,這種類型的簡訊多數是用一些菊花或蓮花的圖片作為背景,然後搭配幾個螢光色的美工字體,寫下例如「早安!用美好的心情迎接每一天」、「惜福!祝福我的朋友平安喜樂」之類的問候語;第二種是「保守關懷型」,例如提醒你脊椎要保健、坐姿要端正、久坐要舒展、天冷要保暖、睡眠要充分等;第三種則為「積極建議型」,這類簡訊是更積極、更具警示性的類型,例如十種容易致癌的食品、地震逃生的保命方法、熬夜需要補充的食物、冰箱門不要貼磁鐵等,可能再加上以專家保證作為開頭,像是:「最新研究說⋯⋯」、「英國科學家發現⋯⋯」、「諾貝爾獎得主推薦⋯⋯」等。

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在這三種類型的關懷簡訊中,前兩種比較不具威脅性,基本上多數的內容是無害的,當作是親朋好友的關心,可以感恩以對。但是第三種簡訊就很值得商榷,相信多數人一定對於這樣的訊息抱持著半信半疑的態度,不敢完全相信,卻也不敢完全不信,於是就姑且過著為每一則關懷簡訊活一、兩天的方式面對。但是如果不幸碰到像魏則西所遇見的狀況,就十分值得警惕了。

享受科學新聞必備的判讀力

圖/Japanexperterna
圖/Japanexperterna

這些網路新媒體或是手機中的簡訊,有許多內容都與科學相關,只是這些科學新聞都像是寰宇搜奇,經常夾雜著許多不同類型的錯誤。而判讀科學新聞的難度,就難在它同時是「科學」及「新聞」的兩種綜合體,只瞭解其中一項的特質,恐怕仍無法擔保可以明確地辨知,也因此它才會嚴重到甚至讓人遺憾終身。細數這些無奇不有的科學新聞,它們在訊息的完整度上其實經常有許多顯而易見的疏漏。

最常見的就是「以偏概全」,例如原本只是某個人、在某個地方、某種狀況下吃了某種東西而突然有效的特例,卻可以把它講成是仙丹妙藥,語氣裡就可以擔保大家跟著做都能受益。不然就是各種「過度簡化」的集結,例如簡化因果關係、簡化數據、簡化過程、簡化方法,讓我們覺得在面對各種複雜的健康問題時,彷彿只要服用了這一劑資訊大補帖就可以藥到病除。

此外,這類科學新聞另一個更致命的關鍵來自於消息來源的不清,例如許多健康相關的報導都沒有清楚的出處,也就是說根本不知道到底是誰編寫了這個訊息,說不定只是某位路人甲,他將看見的資訊拼拼湊湊就成了一則科學新聞,其中當然有更多是出自於專門騙取點閱數的「內容農場」手筆。

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我們必須承認,這些問題的判讀並不容易,因為現代社會中任何一個科技問題幾乎都是複合式的, 舉凡食、衣、住、行、育、樂各方面的議題都極其複雜,牽涉的範圍都十分寬廣,導致每一個問題都沒有辦法被切片成獨立的零散片段,所以也就不容易找到單一位專家可以因時、因地、因情境而全方位地幫我們解答所有的疑問。多瞭解科學知識當然對於問題的解答會有助益,但是畢竟大部分的人並不是科學專家,不會有機會像科學家一樣透過一輩子的生命歷程來感受科學活動的精髓。

所以多數的科學知識對於一般人所面對的真實問題來說,大概就是「多一分不多,少一分不少」的窘境,要能夠判斷科技的問題,必然需要有一個完全不同於科學專家的判讀方式。這種因應新時代科技問題的判讀能力,筆者認為主要必須包含一對孿生的能力,一個是「媒體判讀力」,另一個是「科學判讀力」,兩者需要同時現身,缺一不可。例如,我們想要瞭解一塊餅乾該不該吃,相關的判斷訊息可能會來自於一個網路論壇、一段簡訊、一則臉書PO 文、一個廣播專訪、一則食品廣告、一篇雜誌報導、一個健康談話性節目上的名嘴發言等,各種管道不一而足。如果我們所接觸的這些訊息在一開始就是片面、偏頗、被加工、被設計的話,那我們滿腹的科學知識恐怕也不容易發揮作用,就像是再好的牌技,恐怕也救不了滿手的爛牌。

在這個資訊時代中,我們想要瞭解的各種科學議題就像是一顆糖果,但是它被層層的包裝所裹著,第一層是五花十色的炫麗色紙,第二層則是包著糖果的錫箔紙。我們都知道這兩張包裝紙的功能,第一層讓我們感到賞心悅目、喜歡親近、想吃,第二層則是具有功能性,可以幫糖果保鮮。

如果要吃到糖果的美味,當然就要先學會把這兩張包裝紙分別拆開來,漏掉一張都不行。大家應該都有過這樣的經驗,就是包裝紙品質不佳,所以糖果受潮了,吃下的滋味變了,有時甚至外層包裝紙的色素還會滲進糖果裡面,破壞你的美味。

面對新時代科技問題的判讀力,就是拆除這些包裝紙的能力。首先,外層這張包裝紙是媒體裡面吸引你注意的各種元素,所以一開始就必需要能用「媒體判讀力」來判斷這個消息到底能不能信?例如, 這是廣告嗎? 內容農場嗎? 置入性行銷嗎?是只想賺取點擊率的劣質媒體嗎?⋯⋯如果你可以順利地拆開這層包裝紙,那麼你就可以開始針對裡面的內容好好地斟酌了。

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如果你已順利地進入到裡面的第二層包裝紙,那麼這一層包裝紙指的就是用「科學判讀力」來診斷它的科學生產過程。例如,這是一個很尖端的研發嗎?這是一個很確定的事實嗎?這是許多科學都承認的結果嗎?抑或只是一種假設、測試過程或初步成果?這個研究的範圍很廣、很大、很具代表性嗎?還是僅是一個小範圍的測試?⋯⋯這些問題的確認跟你的微積分好不好、物理成績高不高、數學運算熟不熟或許都沒有直接的關係,但是跟你瞭不瞭解科學家的生活或是科學運作的方式就息息相關。

過去筆者曾經累積了十多年的研究,透過對於臺灣「媒體中科學」的觀察資料及解析,歸納了國內科學新聞報導中最常犯的十種錯誤類型(註1),包括:理論錯誤、戲劇效果、名不符實、便宜行事、多重災難、關係錯置、忽冷忽熱、不懂保留、官商互惠、忽略過程等,大概含括了所有科學新聞可能犯錯的類型。也曾經以這些錯誤類型作為工具,實際解析最常發生在我們手機簡訊裡各種謬誤的科學新聞(註2),在這些過程中,筆者發覺科學新聞就像一把雙面刃,能夠成就科學,也能破壞科學。

如果一般民眾都能夠練就一對火眼金睛,同時具備科學判讀力及媒體判讀力,必然可以正確地判讀科學新聞,進而享受閱讀科學的樂趣。

註:

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  1. 詳細內容可參考《別輕易相信!你必須知道的科學偽新聞》(2014)一書。
  2. 詳細內容可參考《新時代判讀力:教你一眼看穿科學新聞的真偽》(2016)一書。

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本文摘自《科學研習》月刊第 55 卷第 10 期,2016 年 10 月號

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科學研習
5 篇文章 ・ 0 位粉絲
《科學研習》 月刊自民國 51 年創刊至今,經歷半世紀之久,為我國中、小學師生參考的科學補充教材,為倡導科學活動,提高科學研習興趣,培養正確科學態度,增進科學知能,並輔導學生進修研究,長久以來希望成為中小學師生交換科學教學心得、報導各類科學話題與成果的園地。

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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臺灣媒體與科學新聞的距離?在多工與趕工生態下的科學傳播困境
台灣科技媒體中心_96
・2020/07/14 ・4526字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 559 ・八年級

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科學是個很長的故事,媒體要的卻只是快門的一瞬間

「一個國家級科研單位召開記者會,記者姍姍來遲,發佈會上,大部分記者忙著埋頭抄新聞稿打字趕即時,因為無法專心聽簡報,簡報完畢,沒提出太多問題,記者會也匆匆結束。」隨著媒體開放,在市場導向下,這是科學(科技)線資深記者李宗祐,與我分享的日常觀察。

就算是國家級科研單位的記者會也很難受到重視。source:elements.envato.com

科學傳播研究裡有一句名言是:「科學是個很長的故事,媒體要的卻只是快門的一瞬間。」;這句話某種程度說明了「科學」與「媒體」原本就是本質上十分悖離的兩種文化,因此要將這兩種文化結合地很好,需要付出很大的努力與成本。1

然而,在現今社群媒體蓬勃、網路眾聲喧嘩下,臺灣媒體處於眼球競爭2的生態中,加上新聞報導網路化、即時化、破碎化,使得第一線記者處於「多工」與「趕工」的狀態,多數記者在來不及思考,也缺乏挖掘新聞企圖心的情況下,變成只能拍照、抄新聞稿。就如資深科學記者李宗祐所說:「除非發佈單位本身很會寫新聞稿,否則記者抄寫的新聞,可讀性不高,點閱率也偏低。」

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一則科學新聞不論是探討的題材、角度、資料的蒐集,與受訪者的溝通、採訪與後製的技能,它所需要的人力、物力與時間都比一般新聞更多,不是非科學新聞所能比擬。同時,科學家與記者間的認知差異也需要溝通。以電視媒體為例,記者必須能將科學內容轉換、詮釋、編輯、結合影像與聲光,使科學新聞更加豐富而吸引人。但是在當前講求收視率、投資報酬率、以及網路速食新聞的環境中,電視新聞要如何採製科學新聞?首先必須瞭解科學家與記者之間的認知差異。

歐洲聯盟執行委員會(European Commission)在出版的「傳播科學:科學家的致勝寶典」3中歸納出以下六點:

  1. 新聞記者一如公眾輿論,期待科學提供肯定的答案;但科學主要就是要提出問題與疑義,再嘗試作出解答。
  2. 記者努力找出故事中的感性層面,而科學家則力求中立客觀。有時科學家認為激情只是譁眾取寵,也有時這只是行銷故事的「調味料」。
  3. 記者尋找結果,即使是暫時性的、片段性的、或者有些激情的結果。但科學家們寧願在實驗室裡仔細的反覆驗證,極少出來大喊「我發現了!」。
  4. 記者喜歡撰寫「科學家獨自達成革命性發現」的故事。但科學家卻認為科學是具累積性與合作性的事業,即使是牛頓也承認他的成功是「站在巨人的肩膀上」。
  5. 記者尋找對立性,科學家尋求共識性。科學家認為,精確就是代表著遵循權威性一致說法,記者則認為具差異性的言論,才能帶來完整的故事。
  6. 記者來去匆匆,因為有不斷逼近的截稿日期,而且必須要填滿指定篇幅,不論報導是文字或是數分鐘的電視播出,無論如何都須要帶著採訪成果回去。相反的,科學家的進度是依據研究自然推展。

因為前述六項認知的差異,使得科學新聞的產製面臨一般新聞採製不會發生的問題,科學新聞也被歸為「冷門路線」,在平面媒體多半被視為副線,在電子媒體則根本沒有主跑這條路線的記者。尤其新媒體興起,原本的紙媒多轉向經營數位部門、主打網路即時新聞,一天只發行一次的報紙反成為副產品。以蘋果日報為例,報紙本身已經沒有配置記者,每日的新聞是從數位部門檢選編輯而成。中國時報、聯合報雖仍有報紙記者編制,但人數已不若網路數位部門,而且多半一人多工,寫稿、拍照、攝影,還要同時拚即時新聞。

科學新聞重要,卻難產

過去中國時報曾經相當重視《科學》(Science)《自然》(Nature)等期刊的報導(其中以太空天文及疫病領域的相關議題較受讀者青睞),但隨著媒體開放百家爭鳴,點閱率日降,加上報紙版面有限,科學新聞不容易採寫、讀者又是小眾,互動性不強,於是高互動、又容易取得的網路鄉民言論,逐漸取代紙媒的呈現方式。聯合報教育版於 2005 年底曾推出「新聞中的科學」專欄,在各類新聞中選出與科學、生活新知相關的主題,由資深記者聯合執筆,這是國科會(今科技部)經費支援的科普計畫之一,多年來亦養成一群固定的小眾讀者。可惜的是,隨著計畫結束,「新聞中的科學」專欄終無以為繼。在電視媒體方面,近年經營有成、頗具口碑的民視新聞台每週六上午播出的「科學再發現」,以及台視新聞「發現科學」單元,收視狀況雖差強人意,但最近也都因為補助停止而陸續結束。

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民視「科學再發現」。source:科學再發現粉絲頁

台視「發現科學」。source:台視發現科學網站

儘管社會普遍承認科學傳播的重要性,從國科會時代開始即持續補助媒體產業於科學新聞與科普節目的製作,惟因科學新聞的產製涉及複雜的專業知識和採製技能,不論是平面或是電視媒體,基於商業和收視考量,常忽略其發展,或是採取畏懼和抗拒的態度。再加上新聞記者,尤其是電視記者多半是文科背景,對於科學新聞採訪製作通常採取排拒態度,科學新聞的產量算是極為少數之作。除非有政府經費挹注,或者媒體決策者的支持,否則難以長期耕耘。

茲舉 2013 年我在電視新聞實務界服務時,曾受命製作一系列臺灣能源專題為例。印象深刻的是,當時曾與科學顧問們「雞同鴨講」了好幾個星期,雙方無法理解彼此的專業語言和需求,最後有賴轉譯者居中溝通,我才能開始召集記者說明並分派任務。在這過程中,遭到多數記者和主管的抗拒,理由不外乎是「太難做了」、「做了民眾也不會懂、不想看」、「沒有畫面」、「受訪者不好約」,甚至是「沒有收視率」,這個說服與教育記者的過程是辛苦的。由於是第一次嘗試科學新聞,我因此要求挑選較有經驗且畫面構思能力較強的記者參與。

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對於陌生的科學新聞,被挑中者多半是「高能力」、「低意願」的記者,在約訪或拍攝過程中,只要遇到問題,例如:科學家不願受訪、台電不給拍畫面、有些畫面現在拍不到等等,都得出面協調找出解決或替代方案,整個過程耗盡心力,收視回饋卻未必對等,若非高層主管政策支持,根本不可能完成。

同樣的情況也發生在平面媒體上,在即時新聞時代,科學新聞的「市場性」比不上一般新聞,在媒體組織裡自然被歸為冷門路線,此時主管是否重視、記者有沒有企圖心就是一大關鍵。然而現實狀況是,過去科學新聞受重視的紙媒年代,認真跑科學新聞的記者,如今多半不是已經退休,就是退到第二、三線;而少數認真跑科學新聞的年輕記者,正因為有衝勁肯挖新聞,很快就被調到「比較有前途」的財經或政治線,於是科學新聞幾乎只剩下可讀性不高的通稿。4

因應新媒體挑戰,科技新聞透過圖文呈現,雖明顯提高吸睛效果,卻也因高度專業,相對其他新聞,製作更費時費力,成本也較高,面臨媒體寒冬,逐漸被邊緣化。聯合報曾嘗試以圖表故事呈現科技新聞,卻因好題材可遇不可求,無法滿足新聞追求的時效性,最後不了了之。在這樣的生態下,目前平面媒體偶有科學新聞佳作者,有的是由個別特約記者執行之,例如,蘋果日報開放外界提案,提案人獲通過後取得一定經費才開始採訪製作。

曾任中國時報 20 年科技記者的李宗祐,在離開報社成為自由工作者後,去年就向蘋果日報提案,經過 2-3 個月的採訪,分別完成「極端氣候下農損創新高5與「原能會怠惰害3命—輻射檢驗師集體癌亡6的科學調查報導。至於常態性的報導,目前多藉由與研究單位合作企劃,例如,中國時報與國家實驗研究院、中央研究院、工業技術研究院等單位合作,每週六的教科文版,推出以生活醫學科學為主軸的科普文章。平面媒體或藉由這種方式,或開放外界提案,進行科學新聞的採製或合作,而這也是現行媒體生態下比較可行的方式。

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如何拉近媒體與科學新聞的距離?

未來,傳統紙媒只會愈來愈萎縮,網媒百家爭鳴,內容農場盛行,科學記者培養不易、科學新聞的採製耗時費力,大眾媒體要再出現主跑科學新聞的記者,或科學新聞版幾乎不太可能。只能期待由分眾媒體,例如泛科學、科技報橘等網路媒體接手,當然,它的觸及範圍就不太可能是全民,而是對科學有興趣的分眾。

至於電視,對於缺乏科學素養者,其實是更容易拉近他們與科學之間距離的媒體,惟同樣礙於人力與收視率,大多數電視台新聞部採訪中心均未設有科學組、甚至是科學記者。因此長久以來,科學新聞幾乎付之闕如,即使有,也多半是報紙或網媒先有報導,電視記者臨時代班「抄」出來的。臺灣的科學傳播如果要在現階段的電視新聞環境中掙脫出來,在實務上,我建議至少必須思考以下先決條件:

一、科學家方面

  • (一)要組成有願意常態性跟電視記者接觸的科學家群,這群科學家具有一定程度的口語訓練,可以用生活化的語言跟記者說科學故事,或甚至到新聞現場現身說法。
  • (二)電視是影音媒體,觀眾以視覺為主,任何科學家如果要發布科學新聞,最好能先為電視記者設想到「畫面」的問題。
  • (三)提供給電視記者的新聞參考稿,最好就能從生活化、具像化的敘事著手,換句話說,等於是先幫記者找出「新聞切入點」,如此一來,科學新聞被編輯台採用的機率也會比較高。

二、電視台方面

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  • (一)在觀眾普遍不滿現今瑣碎、深度不夠、重覆的電視新聞內容下,電視台新聞部門應思考設立科學新聞組,不但可以和其他頻道產生區隔,也可以成為新聞特色,讓觀眾多一個選擇。
  • (二)電視台在招聘記者時,可思考記者背景的多樣性,讓有科學背景者擔任科學記者,而在新聞收視競爭激烈的情況下,容許科學記者可以有較充裕時間產製新聞。
  • (三)如果前面兩項條件都具備了,建議新聞部門可以建立科學顧問人才庫,讓科學記者在尋找題材和企畫及製作專題時,能有先期的了解與準備。

若科學家與電視記者能夠有以上的共識,電視記者產製的科學新聞至少不會「難看」,如此一來,比較不會有「影響收視率」、「觀眾看不懂」的疑慮;長期經營下來,科學新聞甚至可以和其他頻道明顯區隔,成為新聞頻道的品牌,當然人力物力和經費的投資,就要看主事者有沒有這樣的眼界和魄力了。

註釋及參考資料

  1. 黃俊儒(2014)。〈科學傳播中「確定」與「不確定」的敘事:以莫拉克風災之系列報導為例〉,《科技醫療與社會》19:73-116。
  2. 眼球競爭的生態:由於新聞媒介眾聲喧嘩,令人眼花撩亂,所以媒體需要爭奪讀者注意力點閱率。
  3. 關尚仁(譯)(2010),Giovanni Carrada.(原著)(2006)。《傳播科學:科學家的致勝寶典》。臺北:臺灣科普傳播事業催生計畫統籌與協調中心。頁41-48。(原書名:Communicating Science: A Scientist’s Survival Kit. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities.)
  4. 政府、學術單位或企業發布的官方新聞稿,即使發給不同媒體,內容卻都相同,稱為新聞通稿。
  5. 從報社退役的資深科技記者李宗祐,以特約記者身份向蘋果日報提案,花費一個月時間採訪的專題:乾旱殺戮 最暖冬天 農委會輕忽 農損13億創新高
  6. 從報社退役的資深科技記者李宗祐,以特約記者身份向蘋果日報提案,花費三個月時間採訪的專題:《蘋果》踢爆 原能會怠惰 害3命 輻射檢驗師集體癌亡
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