塞車好心煩！自動駕駛能解嗎？——台大資工林忠緯專訪

本文由 台灣感染症醫學會 合作，泛科學企劃執行。

• 審稿醫生/ 台灣感染症醫學會理事長 王復德

「好想飛出國～」這句話在長達近 3 年的「鎖國」後終於實現，然而隨著各國陸續解封、確診消息頻傳，讓民眾再度興起可能染疫的恐慌，特別是一群本身自體免疫力就比正常人差的病友。

全球約有 2% 的免疫功能低下病友，包括血癌、接受化放療、器官移植、接受免疫抑制劑治療、HIV 及先天性免疫不全的患者…等，由於自身免疫問題，即便施打新冠疫苗，所產生的抗體和保護力仍比一般人低。即使施打疫苗，這群病人一旦確診，因免疫力低難清除病毒，重症與死亡風險較高，加護病房 (ICU) 使用率是 1.5 倍，死亡率則是 2 倍。

進一步來看，部分免疫低下病患因服用免疫抑制劑，使得免疫功能與疫苗保護力下降，這些藥物包括高劑量類固醇、特定免疫抑制之生物製劑，或器官移植後預防免疫排斥的藥物。國外臨床研究顯示，部分病友打完疫苗後的抗體生成情況遠低於常人，以器官移植病患來說，僅有31%能產生抗體反應。

疫苗保護力較一般人低，靠「被動免疫」補充抗新冠保護力

為什麼免疫低下族群打疫苗無法產生足夠的抗體？主因為疫苗抗體產生的機轉，是仰賴身體正常免疫功能、自行激化主動產生抗體，這即為「主動免疫」，一般民眾接種新冠疫苗即屬於此。相比之下，免疫低下病患因自身免疫功能不足，難以經由疫苗主動激化免疫功能來保護自身，因此可採「被動免疫」方式，藉由外界輔助直接投以免疫低下病患抗體，給予保護力。

外力介入能達到「被動免疫」的有長效型單株抗體，可改善免疫低下病患因原有治療而無法接種疫苗，或接種疫苗後保護力較差的困境，有效降低確診後的重症風險，保護力可持續長達 6 個月。另須注意，單株抗體不可取代疫苗接種，完成單株抗體注射後仍需維持其他防疫措施。

長效型單株抗體緊急授權予免疫低下患者使用 有望降低感染與重症風險

2022年歐盟、英、法、澳等多國緊急使用授權用於 COVID-19 免疫低下族群暴露前預防，台灣也在去年 9 月通過緊急授權，免疫低下患者專用的單株抗體，在接種疫苗以外多一層保護，能降低感染、重症與死亡風險。

從臨床數據來看，長效型單株抗體對免疫功能嚴重不足的族群，接種後六個月內可降低 83% 感染風險，效力與安全性已通過臨床試驗證實，證據也顯示針對台灣主流病毒株 BA.5 及 BA.2.75 具保護力。

六大類人可公費施打 醫界呼籲民眾積極防禦

台灣提供對 COVID-19 疫苗接種反應不佳之免疫功能低下者以降低其染疫風險，根據 2022 年 11 月疾管署公布的最新領用方案，符合施打的條件包含：

一、成人或 ≥ 12 歲且體重 ≥ 40 公斤，且；
二、六個月內無感染 SARS-CoV-2，且；
三、一周內與 SARS-CoV-2 感染者無已知的接觸史，且；
四、且符合下列條件任一者：

(一)曾在一年內接受實體器官或血液幹細胞移植
(二)接受實體器官或血液幹細胞移植後任何時間有急性排斥現象
(三)曾在一年內接受 CAR-T 治療或 B 細胞清除治療 (B cell depletion therapy)
(四)具有效重大傷病卡之嚴重先天性免疫不全病患
(五)具有效重大傷病卡之血液腫瘤病患（淋巴肉瘤、何杰金氏、淋巴及組織其他惡性瘤、白血病）
(六)感染HIV且最近一次 CD4 < 200 cells/mm³ 者 。

符合上述條件之病友，可主動諮詢醫師。多數病友施打後沒有特別的不適感，少數病友會有些微噁心或疲倦感，為即時處理發生率極低的過敏性休克或輸注反應，需於輸注時持續監測並於輸注後於醫療單位觀察至少 1 小時。

目前藥品存放醫療院所部分如下，完整名單請見公費COVID-19複合式單株抗體領用方案。

• 北部

台大醫院(含台大癌症醫院)、台北榮總、三軍總醫院、振興醫院、馬偕醫院、萬芳醫院、雙和醫院、和信治癌醫院、亞東醫院、台北慈濟醫院、耕莘醫院、陽明交通大學附設醫院、林口長庚醫院、新竹馬偕醫院

• 中部

         大千醫院、中國醫藥大學附設醫院、台中榮總、彰化基督教醫療財團法人彰化基督教醫院

• 南部/東部

台大雲林醫院、成功大學附設醫院、奇美醫院、高雄長庚醫院、高雄榮總、義大醫院、高雄醫學大學附設醫院、花蓮慈濟

除了預防 也可用於治療確診者

長效型單株抗體不但可以增加免疫低下者的保護力，還可以用來治療「具重症風險因子且不需用氧」的輕症病患。根據臨床數據顯示，只要在出現症狀後的 5 天內投藥，可有效降低近七成 (67%) 的住院或死亡風險；如果是3天內投藥，則可大幅減少到近九成 (88%) 的住院或死亡風險，所以把握黃金時間盡早治療是關鍵。

• 新冠治療藥物比較表：

免疫低下病友需有更多重的防疫保護，除了戴口罩、保持社交距離、勤洗手、減少到公共場所等非藥物性防護措施外，按時接種COVID-19疫苗，仍是最具效益之傳染病預防介入措施。若有符合施打長效型單株抗體資格的病患，應主動諮詢醫師，經醫師評估用藥效益與施打必要性。

這匹馬穿上了黑白條紋的外套是怎麼回事？以為穿了馬甲就認不出來了嗎？我們當然不會認錯，但那些總是圍著馬飛的馬蠅就不一定了。

Plos One雜誌最近發表了一篇新研究，試圖解開一個從達爾文時代起便困擾著科學家們的謎題：斑馬究竟為什麼長著條紋？答案可能並沒有我們想的那麼複雜──條紋能夠避免蟲子的叮咬。

百餘年近二十個假說嘗試解釋斑馬之謎

在過去的 150 多年裡，關於斑馬條紋之謎的假說有將近二十個。最普遍的說法是，條紋在自然界中起到了偽裝色的作用；也有說條紋造成對流，能夠幫斑馬在炎熱的環境中降溫；還有的說這獨特的紋理有社交功能，能讓斑馬在野外辨認出同伴。

但是，這些假設都被一個個推翻了──條紋偽裝對於獅子來說不太起作用，因為獅子視力並不好，在遠距離時主要是靠聽覺和嗅覺來發現獵物。​

至於降溫，對斑馬和其他野生動物進行熱成像測量後發現，斑馬並不比身邊的其他動物「更涼爽」。那麼社交呢？事實上，純色馬可以通過臉和聲音來辨識彼此，並不需要依賴條紋。而且偶爾也會出現沒有條紋的斑馬，它們並不會被其他斑馬排斥。

只剩下條紋驅蟲一說。

為了證明這僅剩的一種假說，加州大學大衛斯分校的生物學家蒂姆．卡羅（Tim Caro）和同事們來到英國薩默賽特的一家馬場。在這裡，他們得以近距離地觀察純色馬和斑馬，以及嗡嗡飛的馬蠅。

馬蠅很少在斑馬身上多做停留

數蟲子不是一件容易的事。兩個研究員一左一右，站在距離馬兩米內的位置，用肉眼觀察，並用攝像機記錄下了馬和馬蠅的一舉一動，然後一幀一幀地分析錄影。他們發現，純色馬和斑馬吸引到的蒼蠅數量差不多，但是，真正停留在斑馬身上的蒼蠅要遠遠少於純色馬。這讓人有點費解。

先來看看純色的棕馬。周圍的馬蠅盤旋、轉圈、逐漸減速，然後穩穩地降落在了馬身上，至少能停留 10 秒，最長能停 20 分鐘。

斑馬就不一樣了，大多數馬蠅直接飛過了它們，或者只短暫停留了不到一秒就飛走了。

「停留」這個詞用得還不夠準確，斑馬吸引到的這些蒼蠅幾乎沒有減速，直接撞了上去然後被彈開，像是走路不注意看路的人撞上了玻璃。

可見條紋是真的能驅趕馬蠅？研究員們還不敢妄下定論，因為影響馬蠅飛行軌跡的因素還有很多，比如說氣味、溫度、風速等。為了控制這些變數，研究員們又設計了一個實驗。

給馬穿上不同的外套

他們給同一匹馬分別穿上白色、黑色以及條紋三種不同的外套，看看在同樣的時長內，究竟哪一種的驅蟲效果最好。

實驗結果應驗了之前的猜想，條紋又一次贏了。停留在條紋外套上的馬蠅數量，要遠遠低於白色或黑色外套上的。

但是外套只遮住了身體，頭部還是裸露著的。一隻穿著條紋衫的馬還是會吸引馬蠅，只是這些馬蠅在靠近的時候選擇調轉方向，停在光裸的馬頭上。

實驗結果讓研究員們得出一個結論：馬蠅在遠處並不能分清斑馬和純色馬，只有在靠近到一定距離時，黑白條紋才會開始發揮作用。

到底是什麼作用？科學家們猜想，黑白條紋會產生一種視覺錯覺，在馬蠅逼近時擾亂它們的運動模式，它們無法正常降落。

還有一種猜想聽起來更有趣：蒼蠅們在遠處時看不清斑馬，誤把斑馬當成了一個個黑色的物體，像是一排樹，牠們試圖從樹之間的縫隙飛過去。只有在靠近斑馬時，馬蠅們才意識到那是一個實實在在的物體，來不及刹車就撞了上去。

夏天來了，買件條紋衣吧（誤）

你也許會想，我這一輩子都見不到幾次斑馬，我知道它們條紋的奧秘有什麼用？科學家研究斑馬的意義是什麼呢？

一個重要的科技應用是自駕車。昆蟲有著不同尋常的視覺處理能力，給自駕車的人工視覺和碰撞檢測系統提供了豐富的靈感。現在我們已經知道黑白條紋對馬蠅的飛行活動是有影響的，那是否對自駕車的系統也有影響呢？自駕車的應對系統可以升級起來了。

對養馬行業或者愛騎馬的人來說，這個研究也很有意義，可以考慮給馬和騎手定制條紋套裝，讓他們免受蒼蠅的煩擾。

對於我們普通人來說，這個研究給我們的實用啟示再簡單不過：給自己添兩件條紋T恤，畢竟夏天就要到了呢。

編按：沒想到很快就有新研究反駁這個說法啦！快看看這個世紀難題的新發展：舊問題舊假說的新研究：斑馬的黑白條紋有助降溫嗎？

參考文獻

1. Associated Press. (2019). Why do zebras have stripes? The ages-old question may finally have an answer. The Washington Post.
2. Caro, T., Argueta, Y., Briolat, E.S., Bruggink, J., Kasprowsky, M., Lake, J., Mitchell, M.J., Richardson, S. and How, M., 2019. Benefits of zebra stripes: Behaviour of tabanid flies around zebras and horses. PloS one, 14(2), p.e0210831.
3. How, M., & Caro, T. (2019). Zebra’s stripes are a no fly zone for flies. 

本文授權轉載自果殼網，原文標題：斑马究竟为什么长斑？一个困扰了科学家150年之久的谜题

• 文／張智皓

「在演算法的年代，人類從未如此刻這般的重要。」——弗萊（Hannah Fry）

圖靈（Alan Turing）在 1936 年提出圖靈機（Turing Machine）的基本構想，人類文明揭開了電腦時代的序幕，並在很短時間內為人類生活帶來了劇烈的變化。上一次有這樣的景況，大概是 17 世紀末蒸汽機的發明，帶領人類文明進入工業時代。

這兩個時代有類似之處。蒸汽機讓人開始擔心自己被機械取代：生產模式改變，人力不再重要，生產機器和失業人口大量出現。然而，這種困境並沒有維持太久。新技術讓人失業，也拓展了人的想像力，讓各種新興行業與技術應運而生。這些行業和技術促進產業轉型，反而提高了人力需求，讓人類文明變得更加繁盛。此時，我們知道人類變得比以前更重要。

電腦，或者我們說，演算法，就像是現代的蒸氣機，同樣大幅地改變人類生活模式。在本書中，倫敦大學學院（UCL）先進空間分析中心（CASA）的數學家漢娜弗萊從權力、資料、司法、醫療、車輛、犯罪與藝術這七個面向出發，告訴我們演算法已經如何深入我們日常生活中，為我們帶來前所未見的巨大貢獻，並展現出取代人類的企圖心。

更重要的是，弗萊也透過她細膩的觀察，提醒我們：就如同蒸汽機時代的人類沒有被取代一樣，在演算法時代，人類也只會比以前更重要。

人機合作，讓人類的棋藝再創高峰

讓我們從書中一個輕鬆的例子開始。弗萊告訴我們，在 1997 年，西洋棋世界冠軍卡斯帕洛夫（Gary Kasporov）被 IBM 設計的「深藍」擊敗後，他並沒有因此排斥電腦，反之，他創辦了人類與電腦合作的棋賽。卡斯帕洛夫相信，有了電腦的輔助，人類不再需要花時間在棋盤細節的計算上，而是將心思放在整體戰略上，人機合作，能讓人類的棋藝再創高峰。

這樣的劇情非常類似於 DeepMind 的圍棋軟體 AlphaGo 在 2016 年的創舉。在 AlphaGo 相繼打敗世界冠軍李世乭以及柯潔後，AlphaGo 以及其繼任 AlphaGo Zero 的棋譜變成職業選手們爭相學習的目標。DeepMind 甚至推出 AlphaGo 圍棋教學工具，讓大家學習它的佈局，並進而開發出新的佈局形式。AlphaGo 沒有取代人類棋手，反之，它為圍棋世界注入了新的生命。

演算法無法回答的問題：隱私與安全該如何平衡

接著讓我們談談一個較嚴肅的例子。在本書「犯罪」這一章節中，弗萊提到「臉孔辨識系統」如何對人類產生顯而易見的貢獻。在 2015 年，紐約警察局透過臉孔辨識系統「成功指認了 1700 名嫌犯，並且發動了 900 次逮捕行動。」另外，她也提到從 2010 年以來，紐約州「僅僅針對詐欺和身分盜用就發動了超過四千次逮捕行動。」有了臉孔辨識系統，各大交通運輸管道也可藉恐怖份子資料庫來預防恐怖襲擊（而事實證明這很有用）。

作為預防手段，臉孔辨識系統可以有效增進人們生命與財產之安全。但這些好處有其代價。弗萊指出，就連目前全世界最先進的臉孔辨識系統（來自於中國的「騰訊優圖實驗室」），在一百萬張臉孔資料庫的測試中，也只有 83.29% 的辨識率。這在技術上已經令人佩服，但在現實中卻可能釀成大禍。

比方說，2014 年，一位住在丹佛的居民被錯誤辨識為銀行搶匪，並在警察的逮捕過程中「遭受神經損傷、血栓及陰莖折斷。」或許有人會主張，只要技術更好，辨識率更高，問題就解決了。但情況可能沒這麼簡單，辨識率提高的代價是隱私度的下降。試問，我們願意讓「老大哥」看著大家嗎？

臉孔辨識系統有其好處，有其代價。我們願意讓此系統做到甚麼程度？為了安全，我們願意犧牲多大的隱私？而為了隱私，我們又願意犧牲多少安全？這些問題是演算法無法回答的，只有人類可以，因此，人類只會更重要。

演算法兩難：自駕車該拯救駕駛還是行人？

另外一個嚴肅例子，我想談談「車輛」這一章節中的自動駕駛技術。一旦自動駕駛技術普及，將可以大幅減少人為車禍的發生。而我們知道，現代大多數車禍都源於人為。然而，將駕駛工作交給演算法，也意味著將決策的任務交給演算法。當失控的自駕車面臨的選項是「拯救駕駛，還是拯救行人」時，演算法應該如何行動？

弗萊提到，在 2016 年發表於《科學》期刊（Science）的一篇文章指出，多數人主張應該盡可能的拯救更多人命。然而，當詢問他們自身較願意購買哪一款自駕車時，我們可以從賓士汽車發言人胡苟（Christoph von Hugo）的回應（當被問到賓士車會如何設計時），理解他們的猶豫：「保護駕駛。」

這衝突看起來不可調和，我們一方面希望盡可能拯救人命，另一方面又希望可以保障駕駛的安全（否則我幹嘛買它呢？）。在這樣的衝突中，弗萊指出另外一個可能選項：放棄全自動駕駛，將演算法的目標放在輔佐駕駛人上（比方說，現在已有的「自動緊急煞車」或「自動與前車保持距離」等設計）。換言之，演算法不扮演「司機」，而是扮演「守護者」。我們該做的，是讓演算法配合人類，主動性依然在人類手上，因此，人類只會更重要。

在《打開演算法黑箱》中，弗萊透過大量有趣的案例，說明演算法如何深入日常的同時，也提醒我們人類的重要性，這是我認為本書最大的優點。新技術的提出值得受到肯定，然而，在肯定其貢獻的同時，背後所付出代價卻往往會被忽略。本書在闡述新技術的同時，也很平衡地展示這些技術背後的代價。

就如同作者一再強調的，她肯定技術所帶來的好處，但我們必須思考如何在新技術所帶來的進步中，保有人類的主動性，或者說，如何在機器年代中當個人。

本文為《打開演算法黑箱：反噬的AI、走鐘的運算，當演算法出了錯，人類還能控制它嗎？》書評