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是誰教機器人性別歧視?人工智慧複製人類偏見——高醫大性別所余貞誼專訪

科技大觀園_96
・2021/03/03 ・4566字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 605 ・十年級

科技始終來自於人性,人工智慧更是如此。此時此刻,人類社會中仍隱藏許多不平等與歧視,人工智慧與這些議題將如何互動?透過社群媒體可以如何解讀性別議題?任教於高雄醫學大學性別研究所的余貞誼助理教授,研究專長包括性別社會學、資訊科技與社會。她關注的重點之一,便是科技應用對社會溝通的影響

2018 年,亞馬遜宣布停止使用 AI (artificial intelligence) 篩選求職履歷,因為從招聘結果看來,這個 AI 居然嚴重的偏好男性

一個好好的 AI,哪裡學來性別歧視的壞毛病?從人身上阿。(設計對白)圖/Pixabay

2006 年機器學習演算法 (machine-learning algorithm) 突破瓶頸,讓人工智慧在某些情況,足以模擬人類的判斷,提供資訊解讀加速作業流程,如影像診斷、關鍵字判讀、資訊推薦、外文翻譯等。此外亦常見以演算法處理排序、挑選內容、過濾資訊等工作,經手人們的決策與信息流通。但快速便捷的同時,多數人不假思索信賴的演算法,也可能會反映強化已經存在的價值偏差,甚至夾帶嚴重的歧視偏見

如同開頭的案例,2018 年亞馬遜的 AI 演算法以過去十年間招聘資料進行訓練,最終演算法「忠實」呈現了招聘男女不平均,由於難以確保該演算法對於性別的公平性,亞馬遜只得棄用。1也有資料學家指出,許多商用的臉孔辨識系統擅長辨識白人男性,換個性別膚色就會失靈。2這些偏差的起因,都與訓練資料的取樣偏誤有關。如何在導入應用之前,發覺演算法失靈以避免可能的不公,將是未來科技社會發展的重要課題。3

用上人工智慧之前:用在哪?該怎麼用?

而除了前述源自訓練資料造成的不公,如人工智慧這類科技工具該用在何處,該如何設計才能稱得上妥適,也存在探討的空間。

余貞誼認為,人臉辨識科技應用的解讀魔鬼藏在細節裡,需要深刻探究背後的執行與設計邏輯。圖/曹盛威攝

最新的一個爭議案例,發生在印度北方邦的首府勒克瑙 (Lucknow)。當地政府規劃於今 (2021) 年在已知的 200 個性騷擾熱點設立監視錄影器,佈署 AI 人臉辨識進行監看,偵測女性出現困擾表情,即傳送警報予警察局。4

「第一個顧慮的點,是要如何辨認什麼是被性騷擾後不適或是驚恐的表情?」

余貞誼認為,這類科技應用的解讀魔鬼藏在細節裡,需要深刻探究背後的執行與設計邏輯。

印度率先於各國考慮採用 AI 於性騷擾事件,背景脈絡與其 AI 人才的發展息息相關。成功前例便有 2018 年 4 月印度警方使用臉部辨識軟體,根據婦女和兒童發展部 (The Ministry of Women and Child Development) 與失蹤兒童追蹤網站 (Track Child) 提供的照片,在四天之內追蹤到將近 3000 名失蹤兒童的紀錄。5爾後也傳出意圖打造全球最大的臉部辨識系統於刑事系統中,因此有此應用構想確實有跡可循。

但是此次應用人臉辨識系統於警方的監視錄影機,很多執行細節並未審慎考量。非政府組織網路自由基金會 (Internet Freedom Foundation) 就指出,監看臉部表情並不妥當,除了極可能失誤判斷,也形同監視路過女性的一舉一動。

余貞誼分析,透過官方演算法篩選「受威脅」的女性表情,等同認定這類的事件存在固定的「被害者」形象,除了疏於保護「不夠典型」的受害者,也可能變相為另一種受害人責怪的材料,強化助長「理想受害者」的形象

「用這樣子的方法,會帶來的爭議比解決的問題還要多。」余貞誼指出,公權力錯誤的使用,視同將此演算法所得的結果視為「證據」,有可能導致惡性循環迴圈 (pernicious feedback loop),從出發點即隱含了歧視觀點,並持續強化歧視觀念。政府單位使用演算法需要審慎評估其後果。

官方演算法篩選「受威脅」的女性表情,除了疏於保護「不夠典型」的受害者,也可能強化「理想受害者」的刻板印象。圖/Pexels

印度本次的爭議中,選擇攝影機「看向誰」本身,就已經體現了權力立場,無論是偵測哪個性別,如此的設計都存在著嚴重瑕疵。而更多的問題還包括:這類公權力涉入的演算法,被觀看、紀錄、分析的人本身,其隱私資料是否有受到足夠的哪些保護?有哪些人可以接觸到資料?收集的資料是否有足夠的保護設計?這些都是未來任何牽涉廣泛的科技方案,無論是設計者或是使用者,都必須要審慎考慮的問題。

看見科技中的性別議題:誰的設計,誰能得利?

數位科技產品推出,設計者往往難以意識自身經驗的偏差,而使用者也有可能後知後覺。該如何察覺數位產品中可能存在的偏差?余貞誼介紹了《數據女性主義》(Data feminism,暫譯)6 裡提出的七個原則,由提問來檢視科技產品中的權力:是誰(或不是誰)從事相關技術工作?哪些族群的目標具有優先性?誰會從中獲利?又會有誰因此受忽略或傷害?

「要先問出『誰』,這個關鍵問題。」余貞誼認為,由此可一窺各種特權,包括了性別議題,如何融入數據產品。

舉例來說,性愛機器人 (Sex Robot) 的爭議,很明顯可以反映出優先以男性視角為中心的產品設計。最早推出的性愛機器人如美國公司 Realbotix 的 Harmony ,其設計服務的對象明顯是異性戀白人男性,除了存在固化的性別腳本,也有科學家指出可能會帶來心理與道德上的隱憂。7

光是決定優先推出的產品、是怎樣的樣貌,就反映了某種權力分配的議題。

設計者優先考慮自己的視角無可避免,但如此一來,蓬勃發展的 AI 產業就更值得密切關注。2018 年,世界經濟論壇 (World Economic Forum, WEF) 全球性別差距報告,指出全球的 AI 從業人員有 78% 為男性組成,性別差距懸殊。AI 快速蔓延各領域應用的此時此刻,如果未能在密切檢視主要由男性視角出發的 AI 應用,將可能擴大既存的性別差距。

那麼,研發 AI 的時候,該如何避免複製社會上常見的不平等呢?

2018 年二十國集團女性會議 (Women 20, W20) 上,全球資訊網基金會 (World Wide Web Foundation) 提出了運作 AI 的兩個注意事項,以避免帶有性別意識或其他偏見。

首先是應注意訓練資料的平等程度,除了資料的數量,更應該注重質量,尤其檢視樣本中是否存在特定「數據匱乏」(data desert) 的情況,使 AI 缺乏資料無法解讀特定族群。不只性別資料數量應當平均,還包括應納入邊緣與少數族群的資訊。

運作 AI 應注意訓練資料的平等程度,除了資料的數量,更應該注重質量。圖/Pexels

其次,應該找出系統性的偏誤,利用開放資料與邏輯運算進行修正。透過擴大資訊的透明度、訂定相關守則並且開放其它意見的溝通與監督,才有機會避免系統性的偏誤。如前述亞馬遜的履歷 AI 所根據的資料即具備此類系統性的問題,W20 並認為可透過政府單位規範提升 AI 服務的資訊透明度,訂立準則進行監督來修正相關問題。

最後余貞誼補充,由於資料科學家常缺乏對於現場脈絡的理解,《數據女性主義》以及 Google Brain 的數據科學家莎拉‧虎克 (Sara Hooker) ,均提出研發 AI 等數據計畫,應當重視「接地氣」的知識,納入多元參與才有機會打造出更有效、更有創意的方案。

以性別議題做為試金石,避免人工智慧放大歧視的未來

除了 AI 的從業人員應當銘記在心,自身立場可能帶來的偏差,AI 使用者對於資料來源、資訊與現實間的差距,也應當有一定的體認,甚至提供回饋貢獻。舉例來說,於 2009 年發表於 Nature 風靡一時的「Google 流感趨勢預測」(Google Flu Trend),就在後續幾年間被證實沒有預測效力。當演算法採取間接資料做出推論,使用者對於原始資料與演算法屬性應該有足夠的認識,方不至以管窺天差之千里。

討論到 AI、社群媒體或科技將如何型塑我們的未來,余貞誼主張,任何科技發展的後續效應,主要是人群、情境與科技產物互動的綜合效果,不宜輕易落入「科技決定論」。余貞誼曾以關鍵字分析批踢踢的厭女與性別挑釁,認為由於社群媒體的匿名性以及極化特性,容易聚集極端意見,加上與現實間的界線消弱同情心、倫理規範模糊,因而容易聚集呈現激烈的偏見言論。相同的科技物質基礎不見得會出現同樣結果,仍要端看人與情境的最終互動。

近年來,經諸多有識者的關注,科技設計於性別議題的敏感度逐漸增加。Google 在 2020 年 2 月公開宣告, Google Cloud Vision API 取消照片辨識「男性」「女性」性別標籤,希望以此避免對 AI 灌輸性別偏見。8,9而史丹佛大學歷史系的隆達·希賓格 (Londa Schiebinger) 設立的「性別化創新」網站,也提供科學家與工程師可運用的性別/分析實用方法。如未來設計機器人該如何避免強化性別刻板印象,並列出六種可同時顧及社交投射需求的做法,包括挑戰既有的刻板印象、客製化設計、設計無性別或性別流動的機器人等。10

未來設計機器人應該避免強化性別刻板印象。圖/Pexels

「討論性別,其實就是討論權力,那是一種很具象的『看見權力』的方式。」余貞誼說明從事性別研究的起點,權力有時候很抽象,由性別的角度能協助將之具像化,因而察覺其分佈與影響。

科技需要克服的偏見絕不止於性別,而探討科技如何受人的權力與價值觀影響,性別議題可說是個最好的試金石,讓我們一窺各種決策之下人性、情境、科技的互動。人工智慧最終發展是載是覆,就端看人類的智慧是否足以駕馭這把雙面刃了。

參考資料

  1. 亞馬遜發現招聘用人工智慧系統歧視女性,決定棄用
    亞馬遜AI徵才歧視女性挨轟- 國際
  2. Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018, January). Gender shades: Intersectional accuracy disparities in commercial gender classification. In Conference on fairness, accountability and transparency (pp. 77-91). PMLR.
  3. Courtland, R. (2018). Bias detectives: the researchers striving to make algorithms fair, Nature. Accessed 23 July, 2018. Available: httpa.
  4. 打擊猖獗性犯罪 印度加裝AI監視器偵測女性表情
  5. 印度警方使用人臉辨識技術,在4 天內發現近3000 名失蹤兒童
  6. Book: “Data Feminism”
  7. 暗黑的AI性與愛學者警告:性愛機器人有害- 國際
    AI性愛機器人恐危害人類心理與道德專家籲管制[影] | 國際
  8. Google 圖片辨識AI 工具將不再標記男女| TechNews 科技新報
  9. 高雄醫學大學性別研究所:Al 與社會—數據女性主義
  10. 性別化創新

數感宇宙探索課程,現正募資中!

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科技大觀園_96
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為妥善保存多年來此類科普活動產出的成果,並使一般大眾能透過網際網路分享科普資源,科技部於2007年完成「科技大觀園」科普網站的建置,並於2008年1月正式上線營運。 「科技大觀園」網站為一數位整合平台,累積了大量的科普影音、科技新知、科普文章、科普演講及各類科普活動訊息,期使科學能扎根於每個人的生活與文化中。


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既是科學家,也是樂團鼓手!──專訪數學物理學家程之寧

研之有物│中央研究院_96
・2022/03/11 ・5978字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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|郭雅欣、簡克志
  • 美術設計|林洵安、蔡宛潔

在學術與搖滾的多重維度上行走

還記得美劇《The Big Bang Theory》嗎?劇中常常出現的物理名詞「弦論」,是描述物理世界基本結構的理論。中央研究院「研之有物」專訪院內數學研究所程之寧研究員,她正是研究弦論的科學家,也是熱愛音樂的搖滾樂團鼓手,這種跨領域身份並不衝突,兩邊都需要創造力與紀律。由於天生斜槓的性格,讓程之寧在數學和物理領域大展身手,透過數學的深入探討,她試圖將弦論更往前推進。最近程之寧更跨足到人工智慧領域,為學界提供理論物理上的貢獻。

中研院數學所程之寧研究員,主要研究 K3 曲面(特殊的四維空間)的弦論,她發現模函數和有限對稱群之間有 23 個新的數學關聯,稱之為「伴影月光猜想」(Umbral Moonshine)。圖/研之有物

萬有理論和難以捉摸的「月光」

世界從那裡來呢?物理世界的本質是什麼呢?回答這樣的大哉問,一直是理論物理學家所追求的目標。從牛頓力學(日常應用)、廣義相對論(探討很重的物質)到量子力學(探討很小的物質),隨著物理學不斷發展,我們似乎一步步接近答案,但至今卻還未走到終點。

舉例來說,如果有個東西很重又很小,就像「黑洞」,或是大爆炸時的宇宙,我們要怎麼用數學描述?於是科學家試圖整合廣義相對論和量子力學,找出所謂的「萬有理論」(Theory of Everything)──能完全解釋物理世界基本結構的核心理論。

程之寧研究的「弦論」就企圖發展成這樣一個萬有理論。弦論一如其名的「玄妙」,它設定宇宙所有的粒子都是由一段段「能量弦線」所組成,每一種基本粒子的振動模式不同,產生不同的粒子特性。

「人類一直以來的夢想之一就是,如果能用一句話解釋所有事情,那該有多麼美好。」中研院數學所研究員程之寧說道。

程之寧的研究牽涉到數學上的「月光猜想」(Moonshine)與弦論中 K3 曲面的連結。月光猜想是存在於模函數係數與特殊群之間的數學關聯,程之寧與其研究夥伴共發現了 23 個新的關連,並稱之為「伴影月光猜想」(Umbral Moonshine)。

基於弦論的假設,我們的世界是十維的,除了人們在日常生活中可以感知到的 3+1 維(空間+時間),還有六維是因為尺寸太小而無法用肉眼觀察的,這些看不到的維度影響著物理世界,最終也產生了我們這個物理世界所需的各種條件與特性。

綜觀程之寧的研究,橫跨了物理與數學兩個領域,她笑稱自己「天生斜槓」。在學術上,程之寧原先喜歡文學,之後卻走上數理研究的道路;在音樂上,程之寧喜愛搖滾樂,至今仍在自己的樂團裡擔任鼓手。

她如何看待自己一路走來的各種轉折?游徜在數學與物理之間,她又對這兩個領域的連結有怎樣的體會?在與「研之有物」的訪談中,程之寧侃侃而談她的經歷、想法,以及對學術研究的熱忱所在。

在弦論的設定中,宇宙所有的粒子都是由一段段「能量弦線」所組成,每一種基本粒子的振動模式不同,產生不同的粒子特性。圖/iStock
  • 請問您是如何對數學及物理產生興趣?從何時開始?

一開始考大學時,其實我想去念中文系(笑)。不過,因為我高中是選理組,而且只念了一兩年,對文科考試比較沒把握,加上對工程科系沒興趣,最後就選擇臺大物理系就讀。

後來發生兩個轉折,第一個是我很認真的去修了大學中文系的課,結果發現真的沒有想像中容易。第二個就是我發現物理系的課還蠻有趣的,像量子力學和相對論,讓我覺得還想再多學一點、多知道一點。

我開始覺得如果念完臺大物理系就停下來,好像有一種小說沒讀完的感覺,所以就想繼續讀碩士班。那時還沒有覺得自己會走上學術研究的路,單純抱著想把故事看完的想法。

  • 後來是如何接觸到弦論?弦論是如何引起您的興趣?

後來我去荷蘭念碩士,指導教授是諾貝爾物理獎得主 Gerard ’t Hooft。他其實蠻不認同弦論,但他對於如何處理量子力學與相對論很有興趣。

當時 ’t Hooft 教授在建議我碩士題目時就說:「你也知道我不太認為弦論是一條正確的道路,不過聽說弦論最近真的在量子重力這一塊有一些成果。不如妳去讀一讀,看看是不是真的有一些東西在那裡,也可以比較一下其他量子重力理論。」

在我很認真的比較各個量子重力理論之後,就變成弦論派了(笑)。’t Hooft 教授對此也保持開放態度,他有幾個不錯的博士生後來也變成弦論學家,之後我在 Erik Verlinde 的指導下念博士時,就完全以弦論為研究主題了。

  • 研究理論物理會影響您對現實世界的理解嗎?

蠻多人會問我說,妳學了量子力學,是不是就會比較了解這個世界不是非黑即白?或問我量子力學跟宗教是不是有關?可是我覺得我分得很開,我不會去做這樣的連結,我還是活在現實裡,走路時大部分都在專注於自己不要跌倒之類的。

如果真的要講,我蠻感激我們的存在,因為我所學的東西讓我知道這是沒有必然性的。我們能這樣以一種人形的很奇怪的生物的形式存在,然後在這樣一個環境過一輩子,是機率很低的事情,而且我還蠻開心我是當人,而不是奇怪的阿米巴蟲或外星生物!有些人會從這裡連結到宗教或轉世,但我不會,我就停在這裡。

  • 來談談您的研究,伴影月光猜想與 K3 曲面弦論之間是什麼關係?

弦論中有很多的可能性,我們可以挑選特定的四維,然後假設這四維空間是個 K3 曲面。例如說,我們可以把兩個甜甜圈乘起來,在上面做特殊的奇異點,來製造出一個 K3 曲面。這個曲面有一些很有趣的對稱性。從弦論的角度來講,我們可以透過這個過程,找出一個解釋為何有伴影月光猜想的框架。

「把維度乘起來」這個概念很難想像,但這在數學上是成立的。我舉例一個我們能想像的「乘起來」:如果有一個空間是一條線,另一個空間是一個圓,乘起來就變成一個圓柱形,從一個方向剖面可以切出圓,另一個方向則切出線。而在數學上,不管幾維,能不能在紙上畫的出來,都可以這樣操作。

程之寧向「研之有物」採訪團隊解釋「把維度乘起來」的概念。圖/研之有物
  • 如何透過計算,發現捉摸不定的「月光」?

有時候這看似湊巧,一個數學上的函數正好就是弦論某個問題的答案。但其實並不是真的那麼巧,弦論看起來很有彈性,好像什麼都可以解釋,但它其實有非常多結構及限制。

當我在計算一個弦論理論時,它的內部結構可能原本就具有某些特定的性質,然後我再去觀察數學中,有這樣性質的函數可能就只有一兩個,只要再初步算一下,就能知道哪一個是答案。弦論學家日常的計算常常是這樣的,所以這是巧合嗎?是也不是。

  • 您曾經發現 23 個新的伴影月光猜想,您對這類題目特別有興趣嗎?

我覺得數學有兩種,有些數學家喜歡系統性的事情,就像蓋房子一樣,在數學裡建造一個很美麗、非常有系統性的結構,可以把很多事情都放入這個結構來理解。

另一種比較少數的,就是喜歡獵奇,去收集分類奇奇怪怪的特殊東西,例如有這些性質的函數在哪裡?可能你算出來就是 5 個,你也不知道為什麼。月光猜想很明顯就屬於這一類。

兩種的樂趣感覺是不一樣的,我覺得應該都很棒,但我可能是屬於偏好獵奇的這種。

  • 您的研究連結了物理上的弦論與數學上的月光猜想,您怎麼看待這兩個知識體系的互動?

弦論是一個需要很多數學理論配合的物理理論,它是一個有點繁複的框架,我們什麼都要會一些,才能看懂這個理論。當你把許多不一樣的學門的知識加起來,有時候就會在某一個學門──例如幾何──有意想不到的收穫。

弦論在數學上也扮演探索與找尋新方向的角色,讓數學家有新的發現。雖然最後數學定理的證明還是得仰賴傳統數學方法,但在這二三十年間,我們一直從弦論身上找尋數學研究的新方向或有趣的猜想,看到了弦論與數學之間的互動。

數學家有兩種,一種人喜歡建立美麗又有系統性的結構,另一種人喜歡尋找和收集奇怪特殊的數學物件(比如函數),程之寧表示自己屬於後者。圖/研之有物
  • 剛才一開始提到,您高中只念了一兩年,是因為對學校沒有興趣嗎?

其實我一直都覺得上學很無聊。我小時候臺灣教育和現在很不一樣,一班 50 幾個人,老師必須盡量軍事化管理,大家最好都一模一樣,比較好管理。我和學校一直處於互相磨合的狀況,我自認已經努力配合學校,但學校一直覺得我在反抗,這可能是一個認知上的差別。

舉例來說,我小學的時候不想睡午覺,可是老師說大家都一定要睡午覺,不睡午覺的人要罰抄課文,所以我早上到學校時就會把已經抄好的課文交給老師。我覺得我這樣做是在配合老師的規定,可是以老師的立場會覺得我在反抗,學校教育中我遇到了很多類似的情況。

還有就是不喜歡高中的升學氛圍,同學和老師好像都只有一個活著的目標,就是「考大學」。我當時無法習慣升學氛圍,感覺好像活在平行宇宙一樣。

  • 高中休學後,您去唱片行工作,可否談談當時的想法?

我國中開始聽音樂,這是我除了看書之外的重要興趣,我也很快就喜歡上了搖滾樂。高中休學的時候,我唯一的謀生技能可能就是我對音樂的各類知識吧!所以我就去了唱片行,這是唯一一個我會做又有興趣的工作,還好那時候還有很多唱片行(笑)。

  • 對音樂的熱忱,讓您與朋友共組了樂團,並擔任鼓手。您是否比較過樂團生活和學術研究之間的異同之處?

有些人覺得我這樣很跳 tone,但我自己覺得還好。音樂和學術都是我發自內心覺得好玩的東西,兩者也有相同之處,例如它們都需要創造性,也都有需要了解的框架。數學需要嚴謹的證明,音樂演奏也需要遵循結構,例如不能掉拍。

音樂領域還有一點和數學類似──玩樂團的圈子也是以男性為主。我們樂團則是只有一個男生,其他都是女生,可能我真的天生對框架有點遲鈍,玩團之後才發現:「怎麼大家都是男生?」

程之寧表示,學術界仍有許多性別不平等問題未受重視。圖/研之有物
  • 也就是說,目前數學學術圈仍是男性主導,在研究路上,您有因為性別而感受到一些衝擊或眼光嗎?您怎麼面對?

有。那感覺很明顯,日復一日地要去面對,尤其是年紀還比較輕、還必須每一天去證明自己的能力的時候,特別有感。

我遇到時的反應就是,在心裡暗罵一句髒話,然後繼續做我要做的事。我不會想改變別人的想法,感覺那是浪費時間,就算環境給我的阻礙是這樣,我還是繼續去做該做的事。

可是有些事情沒那麼簡單,現在我也當過老師,有時候會看到年輕女生在學術界因為性別而被欺負,或遭到不公平待遇、甚至騷擾。

對此我感到心痛,覺得為何我們學術領域還是這樣的狀況?甚至為什麼性騷擾至今還是一個議題?可以確定的是,學術界許多性別不平等問題未受到重視。

  • 您現在已經有傑出的研究成果,還會因為性別而遭受質疑嗎?

我現在比較會遇到一個狀況反而是來自學生的質疑。我在荷蘭阿姆斯特丹大學教書時,有時候學生會因為我是女教授,而且我的外表在許多歐洲人眼中看起來就像小妹妹,所以比較容易去挑我的毛病。

在課堂上,下面坐的可能都是男學生,只有一兩個女學生,那個氣氛就會變得很奇怪。例如說偶爾會聽到學生評論我的身材或樣貌。

我有和其他一些在歐洲或美國的女性教授聊過這樣的問題,似乎不少人都有類似的不太愉快的經驗。感覺不是很好。

  • 看到您最近的研究和人工智慧(AI)有關,為何會想往這個方向發展?

我有兩個動機。一個就是我真的想深入了解人工智慧。我也可以像普羅大眾,看看 AI 下圍棋,讚嘆「哇!好厲害!」這樣就好,可是我覺得我一定可以真的去理解它,這可能就是數學家的自大吧!

另一方面,我知道對科學研究來說,未來 AI 將會是一個非常重要的工具。這是「在職訓練」的概念,我可能會用到這個新工具,或以後我可能會需要教這樣的課,因為學生是下一代的科學家。因為這些原因,我覺得我需要去訓練自己使用新的工具。在我的領域裡,也有一些有趣的、還沒被解答的科學問題,是 AI 有可能幫得上忙的,我看到了一些潛力。

  • 弦論和 AI 感覺差距很大,AI 也可以應用到弦論的研究嗎?

乍看之下,弦論的確比較抽象,也不像其他許多實驗會產生大量數據。但其實弦論有大量的可能性,我認為使用 AI 來在這些巨量的可能性當中搜尋特別有趣的理論,是一個有潛力能夠加深我們對弦論理解的新的研究方法。

而且 AI 的應用絕不僅限於巨量資料。如果是面對一些比較新的挑戰,在沒有現成的演算法可以用的情形之下,可以自己做出需要的功能嗎?這過程我覺得也非常很有趣,而且應該是會有成果的一條路。這種不是那麼顯而易見的事情,我覺得很有挑戰性,也蠻好玩的。

除了用 AI 來幫助物理跟數學的研究之外,我也試著物理研究當做靈感來源,找出新的 AI 的可能性,我覺得這也是一個很有趣的研究方向。我現在有和 AI 的學者合作,嘗試做出一些創新的演算法,真的還蠻有趣的。

  • AI 對您而言是全新的領域,您如何面對跨領域遇到的門檻?

一開始會覺得真的要去碰這個新的領域嗎?其實現在也還是偶爾會有這樣的懷疑。我在弦論領域可能已經是專家,但去了一個新的領域,我學得不會比二十歲的人快,要怎麼去跟人家競爭?是不是在浪費時間?

但也會想,與其想這麼多,不如先做再說。到目前為止我做了兩年多,感覺還蠻好的,我有學到東西,也有做出小小的貢獻。

其實我還蠻感激有這樣的學習機會。對我來說當科學家最大的好處就是,去搞懂一個新的東西就是工作的一部分。當科學家雖然蠻辛苦,但就結果論來說,我還蠻開心能當一位科學家!

延伸閱讀

  1. Moonshine Master Toys With String Theory | Quanta Magazine
  2. Mathematicians Chase Moonshine’s Shadow | Quanta Magazine
  3. 林正洪教授演講 一 怪物與月光(Monster and Moonshine),《數學傳播》

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