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科學 VS 倫理!基因編輯爭議在哪?——《上帝的手術刀》(上)

PanSci_96
・2019/04/09 ・2078字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 546 ・八年級

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基因編輯,一門涉及倫理學的技術

基因治療和基因編輯,在我們的故事裡主要是以醫療手段的樣貌出現。但對基因動手術,絕不只是一種普通的醫療手段而已。說到底,基因編輯這把上帝的手術刀,針對的對象是人類的遺傳物質──決定人之所以為人的物質。

可想而知,這種技術手段的推進,最後一定會從科學走向倫理學,觸及人的定義、人類個體的獨立性等終極問題。而回顧過去 20 年,倫理層面的爭論和批評似乎一直伴隨著現代生物醫學研究的發展。

越是禁止,越想嘗試

1996 年,在愛丁堡羅斯林研究所培育的複製羊「桃莉」引起對複製技術,尤其是複製人的巨大爭議,並促使各國政府迅速通過禁止複製人的法律條文。2001 年,在宗教保守團體的遊說下,美國總統喬治 • 布希簽署總統行政命令,禁止美國聯邦經費用來發展新的人類胚胎幹細胞。2013 年,哈佛大學因兩隻靈長類動物非正常死亡,徹底關閉校內的靈長類動物研究中心,而歐美許多研究機構中對靈長類的研究也受到越來越多限制。

複製羊「桃莉」引起對複製技術,尤其是複製人的巨大爭議。圖/wikimedia

2015 年春天,倫理爭議的焦點再次光顧了生醫領域,而這次處於旋渦中心的正是基因編輯技術。

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在當年 3 月初,麻省理工學院《技術評論》的記者造訪該技術應用的先驅之一、哈佛大學教授喬治 • 丘奇的實驗室,結果意外發現該實驗室已經開始嘗試在人類卵細胞中利用 CRISPR/cas9 技術編輯人類基因體。當時,喬治 • 丘奇實驗室正在嘗試修復會導致女性乳腺癌和卵巢癌的突變基因 BRCA1,以期從根本上預防相關基因缺陷導致的癌症。短短一周之內,科學界久負盛名的《自然》和《科學》雜誌紛紛發文,警告編輯人類生殖細胞基因有未知的安全和倫理風險,呼籲立刻停止同類型的技術嘗試。

一波未平一波又起,不過 1 個月後,中國中山大學黃軍就實驗室的一篇學術論文更是將爭議推到了前所未有的高度。他們在受精後的人類胚胎中用 CRISPR/cas9 技術進行基因編輯。儘管黃軍就聲稱實驗用的是本身存在缺陷、無法發育成熟的受精卵胚胎,但就很多批評者看來,類似作法已經與人工修改和創造人類無異。相較之下,喬治 • 丘奇實驗室的基因編輯對象是沒有受精的卵細胞,而黃實驗室所修改的已經是擁有了人類個體全套遺傳因子的受精卵。如果把基因編輯過的受精卵植入女性子宮,完全可能孕育出一個完整的生命。

如果把基因編輯過的受精卵植入女性子宮,完全可能孕育出一個完整的生命。圖/pixabay

到了 2016 年,英國的實驗室也開始類似的實驗。雖然從技術層面上來說,這些研究都是種探索,沒有任何一個科學家真的希望現在就製造一個接受過基因編輯的「新新人類」,但他們的研究不言而喻地昭告了天下,基因編輯技術有可能帶來什麼樣的未來。

就在人類社會還沒有在心理上和制度上準備好擁抱基因編輯技術的時候,幾位大膽的科學家就已經用最直接的方式宣告:未來的未來已經快要到來。

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但,這樣做真的好嗎?

來自科學界的擔憂不是沒有道理的:CRISPR/cas9 的基因編輯技術還遠未成熟,此時輕率開始編輯人類胚胎和生殖細胞的基因,很有可能會出現意想不到的災難後果。來自宗教界、法律界和普通大眾也順理成章地批評:輕易改造人類自身的遺傳,將會動搖人類社會的價值觀。到底什麼才是人?如果混合了來自其他生物的基因,人還是人嗎?修改人類基因是否會造成永久的階級分化和不平等?父母和醫生替孩子決定他們的基因,這樣做是不是不道德?

圖/flickr

借此機會,我想來聊聊科學和倫理的永恆衝突。由於生物醫學研究的首要對象是人類本身,與同樣重視人類本身價值和尊嚴的倫理觀念「擦槍走火」甚至正面衝突,幾乎是難以避免的。

類似的例子不勝枚舉。我們知道,人類對人體解剖構造和生理功能的瞭解大多依賴人體解剖。而長久以來解剖屍體在東西方文化中都是被鄙視和被嚴懲的行為。其中有相信靈魂不滅、屍體是靈魂居所這樣的宗教性理由,也有尊重死者和先人這樣純粹的倫理因素。

中國的《唐律》裡明文規定,光割去屍體的頭髮就要「減鬥殺罪二等」。而在 16 世紀的歐洲,當安德莉亞斯 • 維薩里(Andreas Vesalius,見下圖)得在黑夜中偷偷切下運回再拼接死刑犯的屍骨。

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安德莉亞斯 • 維薩里 16 世紀著名醫生,人體解剖學創始人。圖/大寫出版

當他用屍體解剖完成他的巨著《人體構造》的時候,這一行為也被宗教裁判所處以極刑。然而,正是這些「盜墓賊」、「屍盜」等冒天下之大不韙的叛逆舉動,最後助我們一步步瞭解了自身的身體構造和功能。

 

 

 

 

 

本文摘自《上帝的手術刀》,2019 年 1 月,大寫出版

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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讓 AI 取代真人執法可行嗎?將判斷全交給 AI 可能隱藏什麼危險?——專訪中研院歐美研究所陳弘儒助研究員
研之有物│中央研究院_96
・2024/03/18 ・6292字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|劉韋佐
  • 責任編輯|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

人工智慧將改變以人為主的法治領域?

由人工智慧擔任警察,再也不是科幻電影的情節,交通管制常見的科技執法就是應用 AI 辨識闖紅燈、未依規定轉彎、車輛不停讓行人等違規行為。 AI 的客觀、高效率正在挑戰以人為審判主體的法治領域,這樣的轉變會對我們產生什麼影響呢?中央研究院「研之有物」專訪院內歐美研究所陳弘儒助研究員,他將帶我們思考:當 AI 取代人類執法時,將如何改變人們對守法的認知?

交通尖峰時段,後方出現一台救護車,你願意闖紅燈讓道嗎?
圖|iStock

想像有一天你正在尖峰時段開車,車子停在十字路口等紅燈時,後方出現一輛急駛而來的救護車,你為了讓道必須開過停止線。這時你是否願意冒著違規被開罰的風險?還是承擔風險以換取他人盡速就醫?

在上述情境中,針對「要不要闖紅燈」我們經歷了一段價值判斷過程。如果剛好十字路口有真人警察,他的判斷可能是:這是情急之下不得不的行為,並非蓄意違規。

然而,如果負責執法的是「法律人工智慧系統」(Artificially legal intelligent,簡稱 ALI)情況可能截然不同。

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ALI 這個詞源自 Mireille Hildebrandt 的研究,在概念上可區分為兩類:採取傳統程式碼的 IFTTT(if this then that)、運用機器學習的資料驅動。前者是注重法律推理或論證的計算機模型,將法律規範轉為程式碼,藉由程式編寫來執行法律任務。後者則透過大量資料的學習,來預測行為範式,用於再犯率、判決結果預測上有較好的成果。

一般情況下,應用在交通管制的 ALI 會辨識車輛是否超速、闖紅燈等違規行為,不過交通情境千變萬化,ALI 能否做出包含「道德價值的判斷」將是一大挑戰!

中研院歐美研究所陳弘儒助研究員察覺,人工智慧(AI)正在左右人們對守法的價值判斷及背後的因果結構,進而反思當我們將原本由人來判斷的事項,全權交由 AI 來執行時,可能產生哪些潛移默化的影響?

讓我們與陳弘儒展開一場從法哲學出發的對話,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。

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中研院歐美研究所陳弘儒助研究員,從法哲學出發,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。
圖|之有物

問

怎麼會對「人工智慧」(AI)與「法律人工智慧系統」(ALI)產生研究興趣?

會對 AI 感興趣是因為我很早就對電腦有興趣,我原本大學想唸資訊工程,因為高中有些科目沒辦法唸,於是去唸文組,大學進入法律系就讀,研究所考入「基礎法學組」研讀法哲學。

後來我到美國讀書,當時 AlphaGo 的新聞造成很大的轟動,啟發我思考 AI 的應用應該有些法律課題值得探討,於是開始爬梳 AI 與法律的發展脈絡。

AI 這個詞大概在 1950 年代被提出,而 AI 與法律相關的討論則在 1970、80 年代就有學者開始思考:我們能否將法律推理過程電腦程式化,讓電腦做出跟法律人一樣的判斷?

事實上,AI 沒有在做推理,它做的是機率的演算,但法律是一種規範性的判斷,所有判斷必須奠基在法律條文的認識與解釋上,給予受審對象合理的判決理由。

這讓我好奇:如果未來廣泛應用 AI 執法,法律或受法律規範的民眾會怎麼轉變?

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至於真正開始研究「法律人工智慧系統」(ALI)是受到我父親的啟發。有一陣子我經常開車南北往返,有一天我跟父親聊到用區間測速執法的議題。交通部曾在萬里隧道使用區間測速,計算你在隧道裡的平均速率,如果超速就開罰。

父親就問我:「政府有什麼理由用區間測速罰我?如果要開罰就必須解釋是哪一個時間點超速。」依照一般的數學邏輯,你一定有在某個時間點超速,所以平均起來的速率才會超過速限,可是法律判斷涉及規範性,我們必須思考背後的正當性課題,不能只用邏輯解釋,這啟發我逐漸把問題勾勒出來,試圖分析執法背後的規範性意涵。

問

如果將執行法律任務的權限賦予 AI,可能暗藏什麼風險?

我們先來談人類和 AI 在做判斷時的差別。人類無時無刻都在做判斷,判斷的過程通常會先做「區分」,例如在你面前有 A 和 B 兩個選項,在做判斷前必須先把 A 和 B 區分開來,讓選項有「可區別性」。

在資料龐大的情況下,AI 的優勢在於能協助人類快速做好區分,可是做判斷還需經歷一段 AI 難以觸及的複雜過程。人類在成長過程中會發展出一套顧及社會與文化認知的世界觀,做判斷時通常會將要區分的選項放進這個世界觀中,最終做出符合社會或自身考量的抉擇。

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當我們將判斷程序交由 AI 執行,就會涉及「判斷權限移轉」的問題,這經常在日常生活中發生,你只要發現原本自己可以執行的事情,有另外一個對象做的比你好或差不多好,你就會漸漸把判斷的工作交給它,久而久之,你大概會覺得這是很好的做法,因為可以節省大量時間。

自駕車導航系統就是判斷權限移轉的例子,由於導航通常可以找出最佳行車路線,駕駛人幾乎會跟著走,但仍有可能誤入路況不佳或無法通行的地方。
圖|Vladimir Srajber, Pexels

我擔心這種判斷權限移轉會快速且廣泛的發生,因為 AI 的工作效率極高,可以大幅節省人力成本,但是哪一些權限可以放給 AI?哪一些權限人類一定要守住?我們經常沒有充足的討論,等到發生問題再亡羊補牢可能為時已晚。

以讓道給救護車而闖紅燈的情境為例,如果讓 AI 來做交管,可以節省警察人力,又可以快速精準地開罰,卻迫使民眾需額外花時間,證明闖紅燈有正當理由。如果是真人警察來判斷,警察通常會認為你的行為有正當理由而不開罰。這對於受法律規範的民眾來說,會產生兩種全然不同的規範作用。

AI 產生的規範作用會讓民眾擔心事後銷單的麻煩程序,如果無法順利解決,可能會訴諸民意代表或上爆料公社,並漸漸改變民眾對守法的態度。而真人警察產生的規範作用,將使民眾自主展現對法律的高度重視,雖然當下的行為牴觸法律,卻是行為人經過多方權衡後做的判斷,相信法律會支持自己出於同理心的行為。

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問

使用 AI 執法除了看上它的高效率,也是因為和真人相比 AI 不會受私情影響,比較可以做出公正的判斷。如果從法治觀念來看,為何決策權不能全權交由 AI 執行?

我認為法治的核心價值在臺灣並沒有很好的發展,我們常想的是怎麼用處罰促成民眾守法,長久下來可能會得到反效果。當人們養成凡事規避處罰的習慣,一旦哪天不再受法律約束,可能會失去守法的動機。

事實上,法治最根深柢固的價值為:

法律作為一種人類行為規範的展現,促使民眾守法的方式有很多種,關鍵在於尊重人的道德自主性,並向民眾陳述判決理由。

給理由非常重要,可以讓民眾不斷透過理由來跟自己和法律體系溝通。如此也可以形成一種互惠關係,使民眾相信,國家公權力能用適當的理由來制定法律,而制定出的法律是以尊重公民自主性為主。當民眾理解法律對我所處的社會有利,會比較願意自動產生守法的動機。

AI 執法看似比人類「公正無私」,但它的執法方式以處罰為主、缺乏理由陳述,也沒有對具體情境的「敏感性」。人跟人之間的互動經常需要敏感性,這樣才能理解他人到底在想什麼。這種敏感性是要鍛鍊的,真人警察可在執法過程中,透過拿捏不同情境的處理方式來累積經驗。

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例如在交通尖峰時段應該以維持交通順暢為原則,這時警察是否具備判斷的敏感性就很重要,例如看到輕微的違規不一定要大動作開罰,可以吹個警笛給駕駛警示一下就好。

我越來越覺得人類這種互動上的敏感性很重要,我們會在跟他人相處的過程中思考:跟我溝通的對象是什麼樣的人?我在他心中是什麼模樣?然後慢慢微調表現方式,這是人類和 AI 最根本的不同。

行動者受各種法律變項影響的因果圖。上圖是由真人警察執法,對於處罰之可能性有影響力,可依不同情境判斷是否開罰。下圖是由全自動法律人工智慧執法,由 AI 直接將處罰之可能性加諸在行動者身上,缺乏真人警察二次確認,很可能影響行動者對守法與否的衡量。
圖|之有物(資料來源|陳弘儒)

問

相較於法律人工智慧,ChatGPT 等生成式 AI 強大的語言功能似乎更接近理想中的 AI,其發展可能對我們產生哪些影響?

我認為會有更複雜的影響。ChatGPT 是基於大型語言模型的聊天機器人,使用大量自然語言文本進行深度學習,在文本生成、問答對話等任務上都有很好的表現。因此,在與 ChatGPT 互動的過程中,我們容易產生一種錯覺,覺得螢幕後好像有一名很有耐心的真人在跟你對話。

事實上,對於生成式 AI 來說,人類只是刺激它運作的外在環境,人機之間的互動並沒有想像中的對等。

仔細回想一下整個互動過程,每當外在環境(人類)給 ChatGPT 下指令,系統才會開始運作並生成內容,如果我們不滿意,可以再調整指令,系統又會生成更多成果,這跟平常的人際互動方式不太一樣。

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ChatGPT 能讓使用者分辨不出訊息來自 AI 或真人,但事實上 AI 只是接受外在環境(人類)刺激,依指令生成最佳內容,並以獲得正向回饋、提升準確率為目標。
圖|iStock

資工人員可能會用這個理由說明,生成式 AI 只是一種工具,透過學習大量資料的模式和結構,從而生成與原始資料有相似特徵的新資料。

上述想法可能會降低人們對「資料」(Data)的敏感性。由於在做 AI 訓練、測試與調整的過程中,都必須餵給 AI 大量資料,如果不知道資料的生產過程和內部結構,後續可能會產生爭議。

另一個關於資料的疑慮是,生成式 AI 的研發與使用涉及很多權力不對等問題。例如現在主流的人工智慧系統都是由私人公司推出,並往商業或使用者付費的方向發展,代表許多資料都掌握在這些私人公司手中。

資料有一種特性,它可以萃取出「資訊」(Information),誰有管道可以從一大群資料中分析出有價值的資訊,誰就有權力影響資源分配。換句話說,多數人透過輸入資料換取生成式 AI 的服務,可是從資料萃取出的資訊可能在我們不知情的狀況下對我們造成影響。

問

面對勢不可擋的生成式 AI 浪潮,人文社會學者可以做些什麼?

國外對於 AI 的運用開始提出很多法律規範,雖然國外關於價值課題的討論比臺灣多,但並不代表那些討論都很細緻深入,因為目前人類跟 AI 的相遇還沒有很久,大家還在探索哪些議題應該被提出,或賦予這些議題重新認識的架構。

這當中有一個重要課題值得思考:

我們需不需要訓練 AI 學會人類的價值判斷?

我認為訓練 AI 理解人類的價值判斷很可能是未來趨勢,因為 AI 的發展會朝人機互動模式邁進,唯有讓 AI 逐漸理解人類的價值為何,以及人類價值在 AI 運作中的局限,我們才有辦法呈現 AI 所涉及的價值課題。

當前的討論多數還停留在把 AI 當成一項技術,我認為這種觀點將來會出問題,強大的技術如果沒有明確的價值目標,是一件非常危險的事情。實際上,AI 的發展必定有很多價值課題涉入其中,或者在設計上有一些價值導向會隱而不顯,這將影響 AI 的運作與輸出成果。

思考怎麼讓 AI 理解人類價值判斷的同時,也等於在問我們人類:對我們來說哪一些價值是重要的?而這些重要價值的基本內容與歧異為何?

我目前的研究有幾個方向,一個是研究法律推理的計算機模型(Computational models of legal reasoning);另一個是從規範性的層面去探討,怎麼把價值理論、政治道德(Political morality)、政治哲學等想法跟科技界交流。未來也會透過新的視野省視公民不服從議題。

這將有助科技界得知,有很多價值課題需要事先想清楚,影響將擴及工程師怎麼設計人工智慧系統?設計過程面臨哪些局限?哪些局限不應該碰,或怎麼把某些局限展現出來?我覺得這些認識都非常重要!

鐵面無私的 ALI ?人類與人工智慧執法最大的分野是什麼?

陳弘儒的研究室有許多公仔,包括多尊金斯伯格(Ginsburg)公仔,她是美國首位猶太裔女性大法官,畢生為女權進步與性別平權奮鬥。
圖|之有物

陳弘儒是臺灣少數以法哲學理論研究法律人工智慧系統(ALI)的學者,他結合各種現實情境,與我們談論 ALI、生成式 AI 與當代法治價值的緊張關係。

由於 ALI 擅長的資料分類與演算,與人類判斷過程中涉及的世界觀與敏感性思辨,有著根本上的差異;以處罰為主、缺乏理由陳述的判斷方式,也容易影響民眾對公權力的信任。因此陳弘儒認為,目前 ALI 應該以「輔助人類執法」為發展目標,讓人類保有最終的判斷權限

至於現正快速發展的生成式 AI ,根據陳弘儒的觀察,目前仍有待各方專家探索其中的價值課題,包括資料提供與使用的權力不對等、哪些人類價值在訓練 AI 的過程中值得關注等。

在過去多是由人文社會學者提出警告,現在連 AI 領域的權威專家也簽署公開信並呼籲:AI 具有與人類競爭的智慧,這可能給社會和人類帶來巨大風險,應該以相應的關注和資源進行規劃和管理

在訪談過程中,有一件令人印象深刻的小插曲,陳弘儒希望我們不要稱呼他「老師」,因為他從小就畏懼老師、警察等有權威身分的人,希望以更平等的方式進行對話。

假如今天以 AI 進行採訪,整個談話過程或許能不受倫理輩分影響,但這也讓我們意識到,在 AI 的世界裡,許多人際互動特有的敏感性、同理反思都可能不復存在。

陳弘儒的研究讓我們體會,AI 在法治領域的應用不僅是法律問題,背後更包含深刻的哲學、道德與權力課題,也讓我們更了解法治的核心價值:

法律要做的不只是規範人們的行為,而是透過理由陳述與溝通展現對每個人道德自主性的尊重。

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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女性注意!腸胃不適、小腹凸可能是卵巢癌症狀,定期婦科檢查,及早發現治療
careonline_96
・2023/11/22 ・2074字 ・閱讀時間約 4 分鐘

「看起來就是一般中年婦女,小腹很大,有點脹氣,但她表示沒有特別不舒服,年屆四十工作忙碌要照顧家庭小孩,只覺得自己就是這三四年一直變胖,也不以為意。很久後才看婦科,沒想到一內診,不僅腹部有狀況、腫瘤蔓延到陰道,並且已經轉移到了肺部,是晚期卵巢癌。」

臺中榮民總醫院婦女醫學部主任許世典醫師指出,卵巢癌在早期沒有明顯的症狀,且無特異性,故有高達約 50% 至 75% 的卵巢癌患者,確診時已是第三或第四期遠端轉移[1]。 

根據國健署公布 109 年國人癌症發生資料統計報告,台灣新診斷卵巢癌個案共有 1,824 人,較 108 年新增 8.77%,名列台灣女性好發癌症第七位[2]。許世典醫師說明,卵巢癌的種類相當多,最常見是上皮性卵巢癌,另外非上皮性卵巢癌包括性索基質癌、生殖細胞癌等。

除了生殖細胞瘤一般發生在 30 歲前,平均發生年齡 16 至 20 歲,其餘類別大概好發在 5、60 歲,但是每個年齡層都有可能發生,除了有明確的家族病史建議定期追蹤,不然由於卵巢癌早期症狀不明確,女性朋友需要特別留心身體異常症狀,若發現近一年,每個月有超過 12 次的下列症狀:

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骨盆腔或腹部疼痛、腹部變大或腹脹、無法正常攝食或很快就有飽足感。

除了想到腸胃科,也需做婦科檢查,才有辦法早期發現、及早治療。

許世典醫師以臨床經驗分享,卵巢癌患者確診時的症狀大概分成兩類,大部分患者隨著腫瘤變大,有腸胃不適,或肚脹、腹部變胖,但求助腸胃科檢查後,卻無消化道異常,可能就不以為意因此耽誤黃金治療時間;另一類是急性腹痛到急診就醫,此時卵巢腫瘤常有扭轉或破裂,但因為有症狀,反而能在早期診斷。在此提醒女性朋友,腹部不適或變大,也要考慮到婦產科進一步檢查,以確認婦科狀況。

「很多女性朋友認為自己單身、或沒有性經驗,就不願意進一步檢查。另外很多人雖有接受子宮頸抹片,但是篩檢僅聚焦於子宮頸病變,而非卵巢癌。若有懷疑卵巢問題,當然抽血可以驗卵巢癌指數,但準確度較差。透過陰道或肛門內診、腹部或陰道超音波(但陰道超音波影像比較清楚,更為推薦),更能確認卵巢的狀況!」

許世典醫師指出,特別針對有子宮內膜異位症的女性,得到卵巢癌的風險相較正常人高兩倍以上[3],即便是沒有腹脹、腹痛等的腸胃道症狀,亦應定期做卵巢的追蹤檢查,以確保若有卵巢病變能及早被發現。

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其他腫瘤通常會先切片化驗以確認是否是惡性細胞才行開刀,但目前卵巢癌診斷不建議用超音波或電腦斷層下做細針抽取,由於要避免若腫瘤破裂,一般建議直接開刀手術,完整移除腫瘤。若最初無法確定惡性與否,也可在發現腫瘤後追蹤一、兩個月後,再次確認這個腫瘤有無變化,才進行開刀。

早期卵巢癌,在可完整移除卵巢腫瘤不弄破腫瘤的前提下,可考慮微創手術,降低疤痕,但若腫瘤太大,有破裂風險,或已有腹內轉移,建議以開腹手術為主。年輕的女性,若病灶局限於單邊卵巢,可討論保有生育功能的手術方式。

許世典醫師說明,卵巢癌雖然因為早期症狀不明顯,許多患者確診時已經晚期,但只要積極治療並與醫師互信,即便是晚期也有機會延續存活期。上文中年婦女案例,手術後化學治療,雖中間有復發但開刀拿掉剩餘腫瘤後,透過癌症精準治療基因檢測,選定適用的標靶藥物後,自確診經過三四年的時間,不僅回歸工作、日常生活,並且腫瘤全部都不見了。

許世典醫師指出,中榮有非常好的手術團隊及先進醫療,因此患者存活率比歐美的平均值更高,並且中榮進行多項卵巢癌臨床試驗,輔以衛教師追蹤患者療程進度需求,再加上病友支持團體,提供患者全人照護。

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參考資料

  1. 認識卵巢癌:台灣癌症基金會
  2. 衛福部國民健康署。2022,Dec 29。中華民國109年癌症登記報告
  3. Chang, W. et al. (2014, April). Endometriosis and the Subsequent Risk of Epithelial Ovarian Cancer.
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