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當我們同在一起創作,智慧系統與人的互動機制如何設計才能讓人快樂無比?

人機共生你我它_96
・2018/12/28 ・4967字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 541 ・八年級

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假如在不久的將來,我們有可能與 AI 共同創作,像是共同寫作、編劇、編曲、拍攝影片、繪畫等;那麼在這共創的情境下,假使 AI 系統提供人類不同詳細程度的說明時,人類的共創體驗會如何受影響?而在 AI 與人合作的過程中,誰該當領導者來主導整個合作?人類會想要主動引導嗎?假使 AI 成為發號施令的角色、而人類只能配合時,又會帶來什麼體驗?

  • 註:本文提及的「AI系統」指的是在繪畫這個特定任務上,系統根據輸入的資訊,利用統計方法、深度學習的模型進行辨識和預測,進而輸出相對應資訊的系統。為求方便溝通,在以下的文中以「AI系統」或「AI」簡略稱呼這個具備基礎推理、學習能力的繪畫系統。

Photo by Steinar Engeland on Unsplash

近年來越來越多關於人工智慧是否會取代工作、哪些工作會被取代等主題的討論。當各式各樣的 AI 系統日漸普及在你我生活中,食、衣、住、行、育、樂各層面都有 AI 參與,使用者與 AI 系統的互動該如何設計,是人機互動領域持續探索的主題之一。

AI 除了協助人類完成重複性高的例行事務,也能輔助人類跨越專家與新手之間的門檻。像 Google 推出的AutoDraw,能夠讓非繪畫專家簡單畫出基本物件輪廓後,自動幫使用者補齊畫面上可能適合的要素,讓繪畫新手也能開啟創作的第一步;MIT CSAILab 也推出了以 AI 為基礎,根據圖像意義去背的圖像編輯工具;Wix 這個線上網頁建置服務也在網頁設計的功能結合 AI 的服務,幫助使用者在沒有太多網頁設計或程式開發的技術前提下,製作出具有特色的個人網站。

  • AI與你協作圖像編輯。

設計 AI 服務合作時,有哪些潛在問題需要注意?

這些 AI 的應用,讓人類有更多跟 AI 一起合作、甚至是共同創作的機會。那麼,當人跟具有 AI 的服務合作時,有什麼潛在問題需要注意?身為提供AI服務的設計者,該留意哪些事?另一方面,身為與 AI 系統互動的使用者能以什麼角度看待自己與 AI 的關係?本文主要介紹由韓國首爾大學研究團隊在 CHI18 發表的研究,便嘗試了解當人與 AI 一起創作的時候,在這互動過程中可能出現哪些潛在問題?人有什麼體驗?並根據研究發現提出未來人工智慧系統設計上需考量的方向。

為回答這個研究問題,研究團隊們以「繪畫」當作了解「人與 AI 共創」的實驗任務,並設計了一個具備 AI 功能的繪畫軟體(以下簡稱AI),這個系統包含幾個功能:自動補齊使用者畫到一半的內容、自動畫出跟先前類似的物件、根據先前被畫出的物件自動產出相對應的新物件、提醒使用者畫布中太過空白的區塊、根據使用者指定的顏色自動上色。這些 AI 繪圖功能主要來自於 Google Sketch-RNN [2] 以及團隊自行開發的演算法。

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接著,研究者設計了五種不同互動情境:

  1. 人擔任主導者,AI 繪圖軟體提供詳細的系統說明;
  2. 人擔任主導者,但是 AI 繪圖軟體提供簡略的系統說明;
  3. 人擔任輔助者,而 AI 繪圖軟體提供詳細的系統說明;
  4. 人擔任輔助者,而 AI 繪圖軟體提供簡略的系統說明;
  5. 使用者沒有與 AI 互動,獨自完成繪畫任務。

研究團隊邀請了 30 位使用者輪流擔任主導者與輔助者,先後在五個實驗情境中完成指定的繪圖任務,同時他們也利用放聲思考法,亦即在繪畫過程中要把自己腦中所想的內容講出來,以便提供研究分析資料。

研究者們根據問卷蒐集了使用者在五種情境下自評的軟體使用性、互動體驗、訪談內容,以及放聲思考的內容,分析、整理出以下幾個發現

  1. 使用者認為跟 AI 共創的過程是有趣且較有效率的;
  2. 使用者偏好 AI 提供詳細的系統說明;
  3. 使用者在合作過程中想擁有主導權。

AI 給予即時創作靈感有效,但人容易缺乏掌控感

當使用者跟 AI 一起創作時,使用者認為有 AI 輔助的情況下使得過程更加有趣與有效率。使用者表示當他們停頓時,AI 會很快建議他們可以畫什麼內容,AI 有時候也會畫出讓使用者意想不到的內容,讓他們感到驚艷;而當 AI 指出畫布上有哪些地方留白太多時,使用者也提到這可以迫使他們去思考應該增加什麼內容來豐富作品;也有人指出和 AI 一起畫畫就像跟另一個人一起畫畫一樣,這讓他畫出自己獨自無法畫出的內容。

然而另一方面,使用者認為在沒有 AI 介入的情況下,整個繪畫過程是較能預期、容易理解且能自己掌控,例如當 AI 畫出一個像是電腦剪貼出來的圖形時,如果跟本來手繪的畫風不一致,使用者便覺得畫面不協調;另外,當 AI 畫得比人好的時候,使用者也會覺得自己廢廢的,心想如果整幅畫都由 AI 自己完成說不定畫面會更好看 (。ŏ_ŏ)

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對多數人來說,如果失去掌握感很容易挫折。圖/pixabay

使用者偏好詳細說明建議,粗略說明讓人迷惑

而當 AI 提供詳細說明,告訴使用者為什麼它會提出這些建議、為什麼會有這些系統行為時,相較於提供粗略說明的情況下,使用者認為有詳細說明的互動是較有效率、溝通品質較好、較容易理解、也更在自己掌控之中的。詳細的指示內容讓使用者覺得自己更了解系統如何運作的,並且覺得自己好像是在跟一個有智慧的人互動、溝通。

有使用者提到在接收到詳細說明的情況下,他們喜歡 AI 建議下一步可以怎麼做、AI 的指示會讓他們覺得自己在適當的方向上創作,也進而對當前的創作過程更有信心;然而在接收粗略說明的情況下,使用者表示不明白系統的某些指示到底是希望自己做什麼事;而當使用者看到 AI 很智慧地自動補齊自己畫到一半的內容時,也會想知道系統究竟是根據哪些線索來作畫。另一方面,當 AI 給出的指令是些空洞無意義的話時,使用者會覺得反感,例如有人提到當自己不是很滿意目前的畫作時,這時候 AI 竟自動回覆一句:「畫得可真好!」,這位使用者頓時覺得自己被 AI 嘲諷……(´_ゝ`)

使用者不喜歡成為 AI 的輔助者

分析結果發現,使用者並不喜歡自己成為 AI 的輔助者──人們認為自己才是決定該畫什麼的角色。當使用者擔任輔助者角色與 AI 共同繪畫時,他們表示當被 AI 告知要在某個區塊上色時,當下有種被冒犯的感覺,覺得這種雜事應該是由電腦做而不是人要做的;也不喜歡這種被 AI 當成工具人指使的感覺,這讓他們覺得只是在回應 AI 的指示,根本不算是「共創」;並且也認為 AI 給予指示時應該要有禮貌,而不該只是叫他照著做;而當 AI 提出一個使用者不明白的要求時,他們說不知道系統到底想搞什麼,但自己對這種情況也無能為力,他們沒有任何協商空間來改變系統做出的決定,所以有些人乾脆直接忽略 AI 的指示,或是希望未來如果還有類似情況出現,自己能有和 AI 協商的空間。

Photo by Vidar Nordli-Mathisen on Unsplash

設計智慧系統互動機制的三個訣竅:引發好奇心、保持透明度、讓人維持掌控感

透過讓使用者跟 AI 一起畫畫的研究,我們初步知道了當人和 AI 共同進行創作時,可能需要注意的幾個面向,那麼這些發現對未來 AI 系統設計能有什麼啟發?

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透過與 AI 的互動引起人的好奇心與創造力

在進行需要創造力的活動時,AI 產生讓人出其不意的內容時會讓人感到新奇,因此在創作時若能夠讓創作者在與AI 互動過程中由 AI 提供「適度」的隨機性,也許能幫助創作者進行聯想,進而激發更多創造力;不過有一點需要留意的是,「風格」在創作過程中對創作者與欣賞者而言也是個重要的因素,當未來 AI 跟人共創成為可能時,如何避免 AI  突然拋出風格迥異的內容是其中一個需要考量的設計方向。

讓AI的運作保持適度的透明

當 AI 提供詳細的運作機制讓使用者了解時,例如向使用者解釋系統是根據什麼資訊推薦某個創作素材、說明為什麼系統能判斷人畫到一半的物件等,使用者會感覺自己比較能預測及掌控系統行為、覺得自己比較能夠理解系統運作,這些都會提升人與智慧系統互動時的體驗,特別是在運用創造力的任務上,詳細的系統說明能讓創作者感覺自己是在跟另一個「人」共同創作,而當系統提供適當的回應時,也可能增進創作者的自信;不過接下來要面對的挑戰之一在於讓 AI 能夠「見機行事」,而非隨機給出模板式的回應,才能避免創作者在這共創過程中產生負面體驗。

控制權掌握在人的手中

從實驗的結果可以知道,無論使用者被指定為主導者或輔助者,人都期望自己在跟 AI 互動時,最終決定權在自己身上,而人似乎也預設了自己跟 AI 各自需要扮演什麼角色,像是重複性高的事該由 AI 處理、人則是處理架構的問題等。因此,當我們在設計人與智慧系統的互動時,也可以思考要如何才能夠讓使用者感受到自己對科技物擁有主控權,而非被科技物控制。

 

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當人與 AI 系統互動時,智慧系統需要提供多少程度的說明讓使用者明白系統背後的運作,一直是人機互動與人工智慧研究領域在意的研究主題之一。AI 演算法對末端使用者來說經常是一個黑盒子,像是當我們在和聊天機器人對話時,經常不清楚系統到底是根據哪些資訊、透過哪些方式回應我們這些話;又或是當我們在瀏覽社群媒體時,不清楚推薦系統到底向我們蒐集了哪些資料、又如何判斷該推薦給我們什麼文章或影片;除了末端使用者需要知道系統的基本運作之外,對開發者而言,AI 演算法成為黑盒子也會使得開發者或設計者無從找尋系統出錯的來源,或是無法控制 AI 為什麼會有意料之外的輸出。

在讀了這篇研究後,身為系統開發者的工程師或設計師們可以一起思考該如何拿捏系統「透明度」的設定;而身為與越來越有智慧的系統互動的我們也可以想想:有哪些事情在 AI 的陪同之下我們可能會做得更好?我們會想跟 AI 在什麼層面進行共同創作?AI 要具備什麼能力才能讓我們覺得跟它合作的體驗是正向的?

備註

  • 本篇是擷取原始論文中部分內容搭配筆者想分享的概念所架構而成,部分研究細節與討論並未完全呈現,鼓勵有興趣的讀者直接參考原文深入了解細節。本篇目的在於讓讀者了解人機互動領域中如何切入人工智慧的主題,並提出未來 AI 系統的設計指引。內文並非逐字翻譯,亦不能取代原文

本文轉載自《人機共生你我它》,原文為《除了讓人工智慧更加智慧,還缺了什麼?》。
「人機共生你我它」由一群致力於人機互動研究(HCI, Human-Computer Interaction)的研究者所創立,我們定期發表人機互動相關文章,讓更多讀者了解這門結合資工、心理、設計等學科的跨領域知識以及它在實務層面的應用。

延伸閱讀:

Reference:

  1. Oh, C., Song, J., Choi, J., Kim, S., Lee, S., & Suh, B. (2018, April). I Lead, You Help but Only with Enough Details: Understanding User Experience of Co-Creation with Artificial Intelligence. In Proceedings of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (p. 649). ACM.
  2. David Ha and Douglas Eck. 2017. A Neural Representation of Sketch Drawings. arXiv preprint arXiv:1704.03477 (2017).
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由致力於人機互動研究(HCI, Human-Computer Interaction)的研究者與實務工作者所創立,我們定期發表人機互動相關文章,與讀者一起思考科技對社會生活帶來的好處與限制。

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不是不會髒,而是更難沾:耐污馬桶的表面科學
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/09/22 ・3364字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 Panasonic 合作,泛科學撰文 

●以下科學研究內容作為知識分享,不直接與Panasonic A La Uno全自動洗淨馬桶產品功能連結

在做家務的痛苦排行榜上,「刷馬桶」絕對名列前茅。明明天天都在沖水,但過不了幾天,馬桶內壁邊角總會浮現黃黃的水垢、角落發黑的霉斑,甚至是那些刷掉又長出來的粉紅色污垢(黏質沙雷氏菌)。

許多市售衛浴設備常標榜「神奇抗污」或「永久不沾」,讓人誤以為安裝後便能永保潔淨。然而從材料科學的角度來看,世上並無能使污垢憑空消失的魔法。所謂「耐污」的實質機制,並非打造完全不沾染髒污的材質,而是調整表面的物理與化學屬性,使水垢和微生物難以強力附著。一旦降低了污垢與內壁之間的附著力,透過日常水流沖刷,便能輕易地將髒污帶走。

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為什麼污垢「黏不住」? 

要搞懂為什麼某些特殊表面能做到「耐污」,我們得先像偵探一樣,拆解馬桶裡的髒污究竟是怎麼「抓緊」材料表面的。馬桶內壁的污垢主要有兩大難纏的元兇:

  1. 水垢與礦物沉積*1:我們日常使用的自來水中含有鈣、鎂等金屬離子。當水滴在表面經歷反覆的濕潤與蒸發乾燥循環時,這些離子會逐漸結晶析出,變成硬度極高、緊緊「卡」在微觀縫隙裡的礦物質水垢。
  2. 生物膜與有機物*2:包含尿液中的無機鹽、油脂殘留,以及細菌入侵後分泌出像超強膠水一般的聚合物,所組成的黏滑防禦大本營。
關鍵不是沖水,而是「這些污垢如何抓住表面」

這兩大類污垢想要在材料上「落腳」,前提是它們必須能在表面找到足夠的附著點與黏合力。那麼,材料科學家是如何讓這些髒污「站不穩」的呢?答案就藏在「表面能(Surface Energy)」與「濕潤性(Wettability)」這兩個核心概念中。

當我們把水滴在某個表面上時,水滴會聚成一顆圓滾滾的水珠,還是迅速攤平開來?這取決於表面的特性:

  • 疏水路線(Hydrophobic)*1:具備低表面能的疏水表面,能顯著減少水分子或污染物與表面之間的極性作用力與氫鍵。水滴在這種表面上會因為表面張力而收縮成水珠,當水珠滾動滑落時,就能順便把表面的灰塵與礦物質顆粒帶走,這就是著名的「自清潔效應」。
  • 親水路線(Hydrophilic / Superhydrophilic)*2:相反地,極度親水的超親水表面則會強烈地吸引水分子,在材料最外層形成一層薄薄的「水化層(Hydration Layer)」。這層水化層就像是實體的液體盾牌,讓油污、蛋白質或細菌無法直接接觸到材料基底,只能漂浮在水膜上方。

如果要用攀岩來比喻:傳統粗糙的表面就像是有許多凹槽的攀岩牆,髒污就像攀岩者,需要找到落腳點並用力撐住才能攀附;而我們做的是抽掉把手點,或是在把手上塗上潤滑油,讓髒污找不到施力點,自然難以停留。

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材料科學的核心:想辦法讓污垢「抓不住」

不給細菌「握手」的機會

解決了水垢,下一個更棘手的對手是「細菌」。

馬桶內壁那些黑黑粉粉、摸起來滑滑的污垢,在微生物學中被稱為「生物膜(Biofilm)」。細菌並不是孤立生長的,當單顆細菌落在表面後,如果覺得環境舒適,它就會開始分泌胞外聚合物(EPS),這是一種天然的超強膠水。細菌們用這種膠水把自己與同伴緊緊黏在一起,並築起堅固的防禦堡壘,這時一般的沖水就很難把它們沖洗乾淨了。

根據《Nature Communications》與《Microsystems & Nanoengineering》的學術期刊研究指出,要阻止生物膜形成,除了化學上的抗菌,材料的「表面微幾何結構」扮演了至關重要的角色。

材料科學領域中有一個著名的「附著點理論(Attachment Point Theory)」:

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  1. 粗糙與微孔洞表面:如果材料表面存在許多微小的裂縫、氣孔或微米級凹洞,細菌(體積通常約 1 到 3 微米)就會興高采烈地鑽進這些小凹槽裡。這些凹槽不僅提供了極佳的機械咬合支點,還能幫細菌擋掉水流的沖刷。
  2. 極致平滑與微結構表面:相反地,如果材料表面做到極致平滑,完全沒有微米級的缺陷;或者反過來設計出尺寸遠小於細菌的奈米結構,細菌的足跡構造(如鞭毛或纖毛)就無法在表面找到穩固的「接觸附著點(Contact Points)」。

當細菌發現自己在這個表面上連「手都握不緊」、隨時會被水流吹走時,它就無法順利定殖並分泌膠水築巢。此外,現代衛浴結構在設計時,也越來越強調「一體成形」與「無接縫工藝」。消除接縫與死角,等於直接拔除了細菌與水垢最喜歡的避風港。

阻止細菌、生物膜找不到「落腳點」

當材料、結構與流體科技組隊聯防 

了解了材料化學與微觀幾何,我們就能勾勒出一座現代耐污馬桶的完整防禦體系:【材料層(低附著力)】+【結構層(無縫平滑)】+【動態流體層(泡沫與水流剪切力)】= 高效清潔!

以市面上備受矚目的 Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶為例,就是將材料科學、結構工程與流體力學發揮到極致的典型代表:

1. 材料層:有機玻璃系新素材

A La Uno 全自動洗淨馬桶採新開發的「有機玻璃系新素材」(以壓克力高分子為基礎研發的衛浴專用材料,這類高分子成形技術亦被廣泛運用於大型水族館高壓觀景窗與飛機機艙罩)。這種材料表面具備極佳的疏水性與耐水垢特性,水滴不易長時間攤平停留;材質堅固、不易破裂,耐刮、不易造成細小傷痕。通過實驗測試,這種素材配合泡沫洗淨,在沖洗後能有效沖刷掉高達 99.99% 的大腸桿菌,從源頭阻斷細菌定殖。

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2. 結構層:無接縫工藝與三重防濺防護

在宏觀結構上,A La Uno 全自動洗淨馬桶採用無水箱沖水與便器、溫水洗淨便座一體成型設計,減少傳統水箱與座體之間的結構層次及接縫,並搭配可動迴轉式排水系統完成沖洗。更貼心的是其「三重防護」設計:

  • 泡沫防護:在水面上製造一層充沛的泡沫緩衝層,有效抑制男性站立小便時的尿液與污水飛濺;
  • 外圍防護:馬桶邊界特別設計了高約 3mm 的水檔,防止液體延著外壁滴落至地板;
  • 測漏防護:便座與馬桶本體採用不外露的防護設計,避免液體從縫隙飛濺滲漏。
Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶

3. 動態流體層:雙效泡沫洗淨、漩渦水流與 nanoe™ X

當污垢降落在馬桶內壁時,A La Uno全自動洗淨馬桶 的動態流體科技便接手進行徹底打掃。其「雙效泡沫洗淨」會先釋放直徑約 5mm 的「毫米泡沫」包裹並帶走大塊髒污,再透過直徑約 60微米的「微米泡沫」深入微觀縫隙,徹底溶解殘餘的油脂與細微污垢。接著,配合高度清潔力的「漩渦型強力水流」,利用旋轉產生的流體剪切力,一口氣將附著力已被削弱的污垢剝離並沖走。此外,Panasonic A La Uno 全自動洗淨馬桶還搭襯了 nanoe™ X 健康科技,釋放氫氧離子有效抑制異味與髒污,維持空氣與內壁的良好衛生狀態。

科技讓生活變輕鬆,但物理法則依然誠實

從材料化學的低表面能設計,到微觀幾何的附著點控制,再到流體力學的水流沖刷,一座現代抗污馬桶的演進,縮影了人類如何運用基礎科學來解決日常生活痛點的智慧。

我們習慣將衛生清潔想像成一場與細菌髒污的硬碰硬死鬥。然而,A La Uno全自動洗淨馬桶 等現代衛浴技術的突破,展示了材料科學的另一種聰明思維:不靠強酸強鹼硬打,而是透過物理與化學邏輯,將「污垢固著」的機率降到最低。

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當材料科學與現代衛浴技術結合,刷馬桶不再是一件令人頭痛的辛苦瑣事。透過這些前沿科技的加持,我們得以從繁重的家務勞動中解放,享受更加乾淨、舒適且有品質的日常生活。

*1 參考論文:A metallic anti-biofouling surface with a hierarchical topography containing nanostructures on curved micro-riblets

*2 參考論文:Brushing up functional materials

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脂肪肝不只靠減肥!AI 看臉揪出風險,瘦瘦針與新藥能逆轉肝纖維化?
PanSci_96
・2026/11/07 ・1997字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 AI 協助生成,內容經編輯審閱。

你相信嗎?未來可能只要拍一張照片,AI 就能看出你的肝臟有沒有問題!這一集,就讓挺健康鄭丁靚醫師帶我們看懂,為什麼明明是肝臟的問題,卻會寫在臉上?而且,當大家還以為脂肪肝只能靠「少吃多動」來改善時,醫學界其實已經有了突破性的進展,就連大家熟知的「瘦瘦針」也成為治療肝病的新星。讓我們一起來了解脂肪肝的最新科學發展吧!

為什麼肝臟生病,會「寫在臉上」?

2026 年《Cell Reports Medicine》發表了一項涵蓋超過 1.1 萬人的研究,團隊開發出一套名為 3D-FAICE 的 AI 系統,透過分析受試者的三維臉部影像特徵,竟然能辨識出罹患脂肪肝的風險。

你可能會想,難道古人說的「印堂發黑」真有科學根據,還是 AI 學會了看面相?其實都不是。研究團隊進一步比對受試者的血液代謝物後發現,AI 算出的風險分數,和人體內的醣類、脂質及胺基酸代謝途徑息息相關。換句話說,AI 看到的並不是「脂肪肝長在臉上」,而是全身代謝失衡後,反映在臉部脂肪分布、組織型態等肉眼難以察覺的細微變化。

這也點出了一個核心觀念:脂肪肝從來不只是肝臟關起門來自己的問題,它更像是全身代謝系統拉警報時,浮現出來的一個強烈訊號。

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一樣都是脂肪肝,為什麼有人沒事,有人卻會肝硬化?

許多人在健檢報告上看到「脂肪肝」,可能會覺得:「不就是肝裡油太多嘛,少吃一點、多運動,明年再看看吧!」但這種「佛系」心態,很可能會讓你錯失治療的黃金期。

脂肪肝的進程是從「單純脂肪堆積」開始的。如果代謝異常持續,肝細胞會因為脂質毒性、氧化壓力而開始發炎,演變成「代謝性脂肪性肝炎(MASH)」。當肝臟反覆發炎、受傷,身體就會啟動修復機制,留下疤痕組織,這在醫學上稱為「肝纖維化」。

醫學上將肝纖維化分為 F0(無纖維化)到 F4(肝硬化)。所以,現在醫師看脂肪肝,已經不再只關心「脂肪有沒有變少」,而是更在意「肝臟有沒有持續發炎?纖維化到了什麼程度?」因為一旦肝臟長出疤痕,未來惡化成肝硬化、肝癌的風險就會大幅增加。

治療重大突破:新藥與「瘦瘦針」也能治肝?

過去面對已經開始纖維化的肝臟,醫師除了勸患者減重、運動外,並沒有太多直接針對肝臟修復的藥物。但近年來,脂肪肝的治療迎來了重大突破。

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2024 年,美國 FDA 核准了首款專門針對脂肪性肝炎的新藥「Resmetirom(Rezdiffra)」。它的機制非常特別,主要鎖定肝臟中的甲狀腺素受體 β(THR-β)。你可以把它想像成是在優化肝臟這座工廠的「內部產線」,讓肝臟更有效率地處理脂質,幫助減少脂肪堆積並減輕發炎傷害。臨床試驗顯示,有超過四分之一使用高劑量藥物的患者,肝纖維化獲得了至少一個等級的改善。

緊接著在 2025 年,大家熟知的「瘦瘦針」——Semaglutide(Wegovy 的主要成分)也正式取得了治療脂肪性肝炎的適應症。Semaglutide 是一款 GLP-1 受體促效劑,原本用來減重和控血糖。當患者體重下降、胰島素阻抗改善,送進肝臟的代謝負荷自然減輕。研究發現,接受治療的患者中,約有 63% 達到脂肪性肝炎緩解。這意味著,瘦瘦針的價值不再只限於減肥,對符合條件的肝病患者來說,它還能帶來肝臟組織實質的改善。

如何知道自己的脂肪肝走到哪一步?

既然有了治療新武器,我們要如何知道自己的脂肪肝只是「單純堆油」,還是已經「發炎長疤」了呢?

雖然肝臟切片最準確,但畢竟是侵入性檢查;而大家最常做的腹部超音波,雖然能看出肝臟有沒有脂肪,卻難以精準判斷纖維化的程度。因此,臨床上現在更強調「風險分層」。

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其實,你可以利用手邊的健檢報告,自己做初步的風險評估。例如利用「FIB-4」指數,只要套入你的年齡、AST、ALT(兩項肝指數)以及血小板數量,就能初步計算出肝纖維化的風險。如果算出來屬於中高風險,醫師就會建議進一步安排「肝臟彈性掃描(FibroScan)」,利用超音波震動來測量肝臟到底有多「硬」,作為後續治療決策的重要參考。

結語:長壽醫學觀點,別等出事才處理

從長壽醫學的角度來看,脂肪肝是一個提醒我們全身代謝出問題的警報。一旦發現脂肪肝,除了關注肝臟本身,更要同時檢視自己的血糖、血壓、血脂與胰島素阻抗。現在我們有了更進步的 AI 篩檢概念,以及能夠逆轉肝臟疤痕的新藥,我們更不應該等到肝硬化才來想辦法。及早評估、積極應對,才能為自己的健康後半場,保留更多美好的選擇。


延伸閱讀|實證醫學專欄|循證長壽、失智預防、更年期、睡眠科學|叮噹醫師
以同儕評審論文為根據的長壽科學深度解析。睡眠科學、光線生物學、更年期醫學、認知儲備、失智早期檢測。

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AI 伺服器晶片大又貴,萬一焊接失敗還有救嗎?
宜特科技_96
・2026/09/18 ・3984字 ・閱讀時間約 8 分鐘

本文轉載自宜特小學堂〈CoWoS, EMIB, SoIC等先進封裝如何精準貼裝且順利重焊(Rework)?〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

隨著 ChatGPT、生成式 AI 與大語言模型(LLM)的爆發,輝達(NVIDIA)的 Blackwell(如 B200)、Ultra系列,以及 AMD、英特爾(Intel)的高階伺服器晶片,都高度依賴 2.5D / 3D 異質整合先進封裝技術。

為了追求運算極限,晶片不再只是單一矽晶圓,而是 CPU、GPU 和好幾顆 HBM(高頻寬記憶體)用先進封裝「拼貼」在一起。這導致整個封裝完的晶片尺寸變得奇大無比,隨便就突破 90 X90 mm的尺寸,這在以前的消費性電子,例如手機晶片頂多 15 X15 mm,是難以想像的大小。

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一顆高階 AI 晶片的報價動輒幾萬美金,如果在最後打上印刷電路板(PCBA)時,才因為焊接不良(如冷焊、橋接)導致測試失敗,若要整顆報廢,所費不貲。這時,就是「返修系統」上場的時候!如何完美地拆下這顆昂貴的晶片、清理乾淨電路板,再精確地焊回去,是極高難度的維修門檻。

面對晶片巨大化的硬體挑戰,業界普遍遵循的 IPC-9701 規範(焊接性能與可靠度實驗標準)也更加嚴格。從組裝到 Rework(重工)都是重要環節;所謂 Rework,就是將已組裝的元件拆下、修復或更換後再重新組裝,尤其適用於高價值元件的修復與再利用,也是確保 AI 伺服器在高溫、高負載環境下維持可靠度的關鍵。

本文將探討在 AI 算力大爆發的時代下,如何提供一套能跨越物理限制、確保高良率與高可靠度的「大尺寸晶片貼裝與自動返修關鍵解決方案」,協助AI供應鏈上下游克服硬體演進的最後一哩路。

一、AI伺服器晶片巨大化帶來的製程痛點

近期業界最常面臨的痛點是:「現在的大尺寸晶片可能達到 150x150mm,能用什麼工具貼裝?晶片重工維修時又該如何確保品質?」

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(一) 現有設備的尺寸限制:

現行普遍的貼片設備(Pick and Place, P&P)受到物理限制,最大僅能支持邊長約 90×90 mm 的元件,面對現今尺寸動輒超過 90×90 mm 的巨型晶片,已完全無法滿足對位與貼裝的需求。

(二) 手工返修帶來的重工風險:

當大尺寸晶片需要進行重工(Rework)或維修時,若使用傳統人工或非專用設備加熱,容易導致以下缺陷:

1. PCB剝離(Peeling):因加熱不均勻或過熱,導致印刷電路板層壓結構受損。

2. 零件燒焦與冷焊(Cold Solder):溫控不精準導致元件表面燒焦,或是錫膏未完全熔化而形成冷焊,嚴重影響焊接品質。

由左至右是傳統人工除錫製程中,易因溫控不準確,導致爆版、燒焦或冷焊(焊接不良)。圖/宜特科技

3. 焊墊缺陷:傳統人工除錫製程中,容易因物理接觸刮傷或拉扯,造成電路板焊墊(Pad)損壞。

傳統手工除錫常見的缺陷:左圖造成BGA焊墊損傷,右圖為人工除錫後高度不均的現象。圖/宜特科技

二、解密「晶片手術」:高階返修與自動除錫技術

從上面的案例可以了解,在面對大型 AI 晶片的貼裝與返修,真正的挑戰不只是「拆下來再焊回去」,而是如何在不傷害晶片與電路板的前提下,精準完成拆除、除錫、對位與重焊。要完成這場高難度的晶片手術,尺寸、精度、溫控與除錫,每個環節都是關鍵。


因此,專為大型晶片開發的「高精度返修系統解決方案」誕生了!透過精準的溫控技術與光學對準功能,確保BGA元件的可靠拆裝與高效返修,避免因焊接不良導致的損毀。

(一)超大尺寸晶片的也能拆裝:

現行普遍的貼片設備(Pick and Place, P&P)受到物理限制,最大僅能支持邊長約 90×90 mm 的元件,面對現今尺寸動輒超過 90×90 mm 的巨型晶片,已完全無法滿足對位與貼裝的需求。

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(二)高精度光學對位控制更精準:

晶片拆下後,要重新對準電路板上的焊點並不容易。透過高解析彩色相機與光學影像重疊技術,可微調 Theta 角與 X/Y 軸,將對位精度控制在 ±25 μm 以內,降低貼裝偏移的風險。

(三) 複合溫控提升受熱均勻度:

大型晶片若局部溫差過大,可能造成基板翹曲甚至損傷,採用大功率紅外線(IR)結合熱風循環複合加熱,並配備即時監控系統,確保大面積基板受熱均勻,避免板材翹曲或損傷。

結合大功率底座紅外線(Dynamic IR)與頂部熱風循環(Hot Air)的精密加熱架構示意。圖/Kurtz ersa,宜特科技重製

(四) 不傷板清理殘留焊錫:

晶片移除後,電路板上仍會留下殘錫,傳統人工除錫可能增加焊墊受損的風險。自動吸錫技術則能以完全不接觸 PCBA 的方式,自動把殘錫吸取乾淨,徹底杜絕手工除錫帶來的焊墊損壞缺陷 。

三、實際案例分享

宜特經常收到客戶緊急送修、搭載大型 AI晶片的高價伺服器主機板。為了兼顧「高精準貼裝」與「無損維修」,以下是我們將核心技術應用在真實案例的分享。

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案例一:大尺寸晶片(> 90 X 90 mm)光學對位貼裝

客戶研發出一款全新的超大尺寸AI晶片,常規SMT(表面黏著)產線根本無法精準貼裝,也會擔心焊接過程溫度不均,導致高價晶片損壞,而以下是我們針對大型晶片的貼裝流程建議。

大尺寸晶片(> 90mm x 90mm)貼裝流程。圖/宜特科技

1. 精密光學重疊對位(Optical Superposition):
在實機對位時,系統配置了5 MP GigE高解析彩色相機,利用光學影像重疊技術,將晶片接腳(下圖的橘點)與電路板焊墊(下圖中的綠方塊)的影像同時呈現在螢幕上。
工程師就能非常直覺地在畫面上進行Theta角度微調(旋轉修正與 X-Y 軸向微對齊,將貼裝精度控制在極精準的±25 μm以內。當對位完成,真空吸嘴便會自動放開,安全地將元件放到極其精準的座標上。

高精度光學影像重疊(Optical Superposition)對位原理,是系統利用分光鏡(Beam Splitter)與雙LED光源,同時捕捉上方晶片接腳(橘點)與下方電路板焊墊(綠方塊)的影像,將兩者即時重疊於螢幕中,協助工程師進行極其直覺且精準的對位微調。圖/Kurtz ersa,宜特科技重製
IC對位微調補償機制(Alignment Correction)。系統在影像重疊後進行兩階段修正:1. Theta軸向調整(Theta adjustment),旋轉校正晶片角度偏差;2. X-Y 軸向調整(X-Y adjustment),進行前後左右的水平線性對齊,確保晶片錫球與PCB焊墊達到精密接合。圖/Kurtz ersa,宜特科技重製

2. 即時溫控多點監控(Real-time Profile):
在焊接階段,系統採用大功率紅外線(IR)與熱風循環複合加熱。我們在電路板上拉出多達7個位置的溫度感測線(熱電偶),在螢幕上即時繪製動態溫度Profile曲線。此技術能確保這顆超大晶片的每一處受熱都完美均勻,徹底杜絕了傳統加熱不良導致的翹曲(Warpage)、零件損壞或焊接問題。

實機運作時,透過多達7組熱電偶拉線進行的Real-time Profile即時溫度曲線監控,確保巨型基板受熱完全均勻、避免板翹。圖/Kurtz ersa

案例二:高價大尺寸 BGA 元件無損重工返修(Rework)

當客戶測試完的 AI 伺服器主機板上的大尺寸晶片,因焊接不良需要更換。此時最擔心的是拆下舊晶片後,人工清理電路板殘錫可能會刮傷、扯斷脆弱的焊墊(Pad),導致整片百萬級主機板報廢。
針對此案例,我們以自動無接觸的除錫手法解除了人工除錫可能刮傷焊墊的問題,將焊墊損傷機率降為零,讓後續重新貼裝(Remount)的新晶片能夠再次擁有完美的焊接基底。

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晶片重工返修流程。圖/宜特科技

四、自動無接觸除錫技術(Auto Scavenger):

當系統自動將舊晶片安全解焊並移除後,電路板上留下了參差不齊的殘錫。此時,「Auto Scavenger 自動吸錫模組」立即啟動。這是一個完全獨立的智慧模組,不需要操作人員費時設定。吸嘴會自動下降至板材上方,在「完全不與PCBA發生物理接觸」的前提下,自動、快速地將殘留焊料吸取乾淨。

(從左到右)顯示了從開始拆拔BGA到焊料吸取,再到完全去除殘留焊料的過程。圖/宜特科技

隨著 2.5D/3D 先進封裝技術發展,AI 晶片越做越大、成本也越來越高,一旦焊接出問題,直接報廢的代價可不小。如何在不傷害晶片與電路板的情況下完成返修,並確保後續使用的穩定與可靠,也成為 AI 晶片製程中越來越重要的一環。

本文出自 www.istgroup.com

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宜特科技_96
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