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為什麼機車白天還要開大燈呢?

車輛中心ARTC_96
・2018/02/26 ・1668字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 501 ・六年級

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  • 文/黃嘉聖│ 財團法人車輛研究測試中心技術服務處
白天開大燈的機車可不是誤開,而是有安全效果的。 圖/SplitShire @Pixabay

2017 年機車強制配備的「晝行燈」

不知您是否有發現,在路上行駛的汽機車多了些許亮點,遠遠的就能發現白色的燈?其實這是 2017 年交通部對於新型式機車所規定強制配備的晝行燈(Daytime Running Light, DRL,又稱為日行燈),新型式的小型汽車則會在今年強制配備。所謂晝行燈是指汽機車在電源開啟或引擎啟動後,車輛前方就會自動點亮的燈具。

或許會有個疑問,為什麼汽機車要強制安裝晝行燈呢?其實世界各國在個人交通工具的數量增長的狀況下,發生交通事故的數量也隨之升高,於是歐美等先進國家開始研究如何降低交通事故的發生率,尤其在降低日間行駛所發生的交通事故,晝行燈就是其中一項非常重要的因素,愛爾蘭道路交通局[1]的研究數據指出車輛使用晝行燈可以減少 15% 的死亡交通事故、10%的重傷事故、5% 的輕傷事故。

既然晝行燈可以降低交通事故發生率,但如果您的車輛是舊車型(可能沒有配備晝行燈),其實是可以在車輛發動後就將大燈開啟,其效用也等同於配備晝行燈。國外在尚未強制配備晝行燈時,也是大力推廣白天保持開啟大燈。在白天開大燈行車時,由於大燈與道路背景的差異對比提高了車輛的可被視性,也就是說更容易讓其他用路人發現該車輛的存在,而且由於光的照射特徵會讓其他用路人產生該車輛較近的感覺,進而保持較大的安全距離,可減少交通事故發生的機率。

沒有晝行燈,就開大燈吧!

從機車防禦駕駛的層面來說,機車白天保持開大燈更是重要,因為機車體積小且只有兩輪,當其他用路人未與機車保持安全距離,或可能做出沒有考慮到機車的駕駛行為時,可能導致機車因此受到驚嚇做出急煞閃躲等反應動作 [2],將大大增加摔車風險。所以為了提升自身機車的能見度,保持開大燈是建議機車上路必備的動作,讓其他用路人更容易發現並注意到你(機車)。

機車保持開大燈被注意。 圖/車輛中心提供

如上圖的機車保持開大燈可以縮短其他用路人看到機車的時間落差,提早注意到機車的存在,有效縮短其他用路人的反應時間避免事故發生,機車在道路上與其他汽機車同方向行駛時,在對方後視鏡出現的光點可以第一時間反應後方有台機車,進而在路口轉彎或者是汽車在路邊開啟車門時考慮到後方機車的存在;當機車進入較小的道路或巷弄內時,保持開啟大燈更可以提醒對向迎面而來的汽機車,或是行人、自行車等注意到您的出現,尤其是平時較少車輛進出的狹小路段,只要一個光點就能提醒對方提早因應您的動態,避免因為沒注意、一個不小心的動作發生意外。

機車保持開大燈可以縮短其他用路人看到機車的時間落差,提早注意到機車的存在。 圖/free-photo @Pixabay

天色或能見度不佳請開啟大燈,這是一般人知道的安全觀念,但事實上遇到天色或能見度不佳時,很多人都會忘了開燈。保持開大燈能在陰暗的雨天或者晨昏能見度不佳時,或是夏日突然的午後雷陣雨造成的視線不良,提供一層忘了開大燈的保護作用。為了提升自身安全,建議用路時充分發揮防禦駕駛的用路精神,也就是「認知危險、預測危險、避開危險」的用路態度,認知視線不佳的危險、預測其他用路人可能看不見的危險、避開他人可能疏忽或不小心所引發的事故危險。

注解:

  1. Ireland Road Safety Authority, DAYTIME RUNNING LIGHTS Public Consultation
  2. 機車防禦駕駛──如何避免機車在彎道煞車時的不穩定危險

本文出自財團法人車輛研究測試中心;原文標題《機車族自保 保持開大燈讓你被注意》,如需轉載,歡迎與車輛中心聯繫。

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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【2022 年搞笑諾貝爾安全工程獎】交通安全麋鹿有責!用假麋鹿守護行車和平!
Peggy Sha
・2022/09/30 ・2013字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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夜路走多了,總匯三明治;公路開久了,總會遇麋鹿(咦?)。

好啦,在台灣不管開車開多久,你都不太可能會撞到麋鹿,但若是在北美、西伯利亞或斯堪地那維亞半島這些高緯度的國家,那實在蠻容易碰上突然衝出來的「麋鹿驚喜包」,一不小心就可能造成車禍慘劇。

在瑞典,平均每天會發生 13 起左右的麋鹿車禍事件,可說是道路安全的一大難題。

在台灣的我們,很難想像開車在路上會撞到一隻鹿。但在高緯度國家,這是一個嚴重的交通問題。
在台灣的我們,很難想像開車在路上會撞到一隻鹿。但在高緯度國家,這是一個嚴重的交通問題。 圖/envato.elements

於是,為了防止車輛被破壞、為了守護行車的和平,瑞典道路管理局贊助了一項碩士論文研究,希望可以找出減少車禍損害的方法;為此,研究團隊做出了非常可愛的鹿鹿……然後努力撞爆它!

(話說這篇論文的研究對象是肩高可達 2 公尺的那種巨型麋鹿,不是那個拖著聖誕老公公的可愛馴鹿,想知道兩者的差異可以看這篇:「鹿茸」是誰的茸?」)

想守護道路安全?首先,你需要一隻耐撞的鹿鹿

鹿鹿這麼可愛,怎麼可以撞鹿鹿?就算想要守護道路安全,我們也不能夠抓真麋鹿來測試對吧?於是乎,做出一隻既「真實」又「耐撞」的假麋鹿,變成了最重要的功課。

鹿鹿這麼可愛!怎麼可以撞鹿鹿? 圖/GIPHY

真正動手之前,首先要來蒐集一些背景資料。由於麋鹿本身的個體差異很大,要在野外觀察也較不容易,於是,本研究的作者 Magnus Gens 聯繫了科爾莫登野生動物園(Kolmården Zoo)和其中的獸醫,除了取得資料外,也近距離觀察了兩隻 3 歲左右、已馴化的麋鹿。

每年五月左右,當小麋鹿逐漸成熟、長到差不多一歲時,便會被麋鹿媽媽掃地出門。剛離開母親的小麋鹿們會有些懵懂、容易到處亂晃,也因此帶來交通事故的高峰時期。麋鹿雖然看起來笨重,但其實十分苗條,此外,當牠們被撞擊時,會呈現出「柔若無骨」的狀態,肩膀和骨盆的關節甚至可以用超乎想像的方式詭異地扭轉。而當牠們受到驚嚇或是卡在擋風玻璃上時,有時會劇烈掙扎,並對駕駛造成二度傷害。

親愛的,我為你打造了隻超強無頭麋鹿!

資料收集完成後,就準備要來實行「造鹿大業」了!

首先呢,假鹿的材質可得十分講究,需要耐用、容易取得又接近真實數據,千挑萬選之下,Magnus Gens 決定採用由 Trelleborg Industri AB 所製造的一款又軟又韌,約為蕭氏硬度(Shore)40° 的橡膠「RF 19 Red」。

Magnus Gens 共用了 116 塊橡膠搭配鋼製零件,打造出了超強大的假麋鹿,雖然它的外表實在是不太像頭麋鹿,畢竟沒有毛也沒有頭,不過呢,它能很好地模擬真實麋鹿的組織密度和柔軟度,也解決了舊有模型太硬、太脆而導致撞擊測試失準的問題。

接下來,Magnus Gens 找來了三輛舊車來進行撞擊測試,分別是 Volvo 245 和兩輛 Saab 9-5。關於這撞擊的結果呢,只能說非常令人滿意!因為撞毀的車輛看起來跟真正的車禍車輛看起來有 87% 像,實在是可喜可賀啊!

假麋鹿撞擊測試。

別小看假麋鹿的力量!交通安全從假麋鹿做起!

看到這裡,你或許會有點好奇:到底為什麼要花這麼多力氣去做假麋鹿呢?

Magnus Gens 表示,研發這種好做、容易維護又耐用的假麋鹿非常重要,因為它能在各個車廠進行車輛安全測試時發揮巨大效用。假設車廠們能根據相同條件進行反覆測試,便能為潛在的買家提供有價值的比較數據。另一方面,如果消費者開始重視相關議題、要求車廠進行安全測試,便能帶來更多資金和支援,進而打造出更加安全的汽車。

所以說,假麋鹿真的是非常重要而且影響深遠的存在啊!難怪在多年後的今天,這個研究能成功拿下 2022 年搞笑諾貝爾中的「安全工程獎」,讓我們感謝假麋鹿們的努力!

感謝研究團隊與假麋鹿們的努力! 圖/GIPHY

另一方面,除了麋鹿之外,世界上還有許多地方都苦於大型野生動物所造成的相關車禍;在澳洲有袋鼠,在非洲有駱駝,因此,相關需求始終存在。不知道,未來會不會有更多人開始研發假袋鼠、假駱駝呢?那想必又將會是一場有趣又有意義的奮鬥吧!

參考資料:

http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:673368/FULLTEXT01.pdf

Peggy Sha
69 篇文章 ・ 387 位粉絲
曾經是泛科的 S 編,來自可愛的教育系,是一位正努力成為科青的女子,永遠都想要知道更多新的事情,好奇心怎樣都不嫌多。

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「車禍」成為全球年輕人的主要死因?我們能做些什麼?
椀濘_96
・2022/09/23 ・2415字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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交通事故幾乎天天在台灣各地出現,加上近年受疫情影響,外送產業蓬勃發展,機車騎士經常面臨事故的風險。

下班尖峰時間的摩托車潮。圖/wikipedia

台灣年輕人車禍事故逐年增加

根據交通部道路交通安全督導委員會的官方數據顯示, 18 至 24 歲年輕人的普通輕型及重型機車事故,有逐年增加的趨勢。

台灣歷年車禍事件數與死亡人數折線圖。圖/作者

公路總局統計,在台灣領有機車駕照的人數多達 1497 萬人,其中 18 至 25 歲的年齡層中,持有機車駕照約 142 萬人,占總數將近 1 成。

學生與青年上班族大多以機車作為通勤工具,隨著持有駕照的人數增多,發生車禍事故的機率也跟著提升,年輕人騎乘機車相關的傷亡事故居高不下,這對於台灣人口高齡化現象有著相當程度的影響。

台灣青年多以機車作為通勤工具,相關的傷亡事故提高,對高齡化有一定程度影響。圖/Pexels

不只是台灣,全球年輕人正面臨車禍的危害

「全球交通事故正在剝奪年輕人的生命,並且持續成長,未有減緩。」

根據澳洲新南威爾士大學雪梨分校的一項新研究表明,與交通相關的死亡和傷害是全球年輕人的最大殺手——造成的死亡人數超過了疾病或其他傷害所造成的總數。

全球交通事故剝奪年輕人的生命,造成的死亡人數超過了疾病和其他傷害。圖/Pixabay

該研究結果發表於專業期刊 The Lancet Public Health《刺胳針全球衛生》上,為首次對全球 10~24 歲年輕族群進行統計分析,討論因交通意外傷害相關發生率及死亡率的綜合趨勢。

研究團隊以 2019 年全球疾病負擔(Global Burden of Disease, GBD)[註1] 研究的最新數據,依照國家、性別、年齡組成(10~14 歲、15~19 歲、20~24 歲)、社會人口指數(Socio-Demographic Index, SDI;社會和經濟狀況密切相關的匯總指標)分層與人口健康狀況,分析了過去 30 年中 204 個國家的青少年,因交通事故意外傷害造成的死亡和失能調整生命年(Disability-Adjusted Life Years, DALYs;為測量疾病對人所造成影響的單位,指一個人因罹病而早夭或失能,所造成的生命損失年數)[註2],也就是:青少年因車禍而導致死亡或失能,所損失的生命年數。

註 1:全球疾病負擔(Global Burden of Disease, GBD)之研究始於 1991 年,由世界衛生組織、世界銀行及哈佛大學共同開發,以醫療經濟學的原理與方法,配合倫理學之公平原則,發展出 DALYs 新指標來測量疾病負擔。from 衛生福利部疾病管制署
註 2:死亡和失能調整生命年(DALYs) 相當於生命損失人年數(Years of Life Lost, YLLs)與失能損失人年數(Years Lived with Disability, YLDs)的總和。from 衛生福利部疾病管制署

結果發現,儘管自 1990 年以來交通傷害死亡率下降了三分之一,但在一些國家,青少年因道路交通事故造成的死亡人數仍在增加

該論文主要作者,新南威爾士大學醫學與健康學院人口健康學院研究員,艾米佩登博士指出:「特別是在低收入和中低收入國家,與道路事故傷害相關的死亡和 DALYs,其絕對數量大幅增加,這表明有越來越多人口面臨受傷的風險。」

「車禍」問題,需要有更多的關注

該研究也指出,高收入國家近十年來的因交通事故造成的傷害和死亡率,其降低的速度有所減緩;與 1990 年至 2010 年間,每年下降 2.4% 的相比,2010 年至 2019 年間每年僅降低 1.7%。但也有像是澳洲這樣的高收入國家,在過去的 10 年裡,道路交通傷害率的下降基本上是停滯不前的,這也說明該國家對此議題缺乏關注。

對於低收入國家而言,交通事故所帶來的傷害也逐年嚴重,死亡人數的比例從 1990 年的 28%(271,772 人中的 74,713 人)增加到 2019 年的 47%(214,337 人中的 100,102 人)。

佩登博士提到:「低社會人口指數 (Low socio-demographic index)國家,正在應對快速城市化所帶來的挑戰,因此,年輕人面臨更大風險的道路交通和其他類型的傷害。」

車禍問題需有更多關注。圖/GIPHY

為了道路安全,我們應該採取行動

「讓道路更安全並不一定需要激進的解決方案,只需要做出更強有力的承諾來促進安全的使用道路行為。」

與其他青少年死亡原因相比,在預防道路交通傷害的資源仍然不足,與全球其他公衛議題相比,車禍的問題缺乏關注與改善的資金

正式駕照、最低飲酒年齡、繫安全帶和配戴安全帽等相關法規規定,以及現在學校普及的道路交通安全教育,都已證實可以有效的減少道路交通事故傷害。

接下來我們要做的應該是促進積極的交通基礎設施,並將兒童和青少年的道路安全需求放在首位。進一步策畫一些簡單、負擔得起且行之有效的措施,來減少車禍事故;在加強全球道路安全的同時,進一步保護青少年遠離可預防的傷害。

藉由一些簡單且行之有效的措施,來減少沒有被應用或執行的道路交通傷害,進一步保護青少年。圖/Pixabay

參考資料

  1. Road injuries are killing young people, and it’s hardly slowing down—ScienceDaily
  2. Amy E Peden et al. Adolescent transport and unintentional injuries: a systematic analysis using the Global Burden of Disease Study 2019. The Lancet Public Health, 2022; DOI: 10.1016/S2468-2667(22)00134-7
  3. 台灣機車事故年奪數百性命,恐加劇少子化國安危機?
  4. 交通部道路交通安全督導委員會—道安資訊查詢網
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