0

10
2

文字

分享

0
10
2

讓機器人成爲長照復健的得力「助手」!──清大動機張禎元專訪

科技大觀園_96
・2021/05/05 ・4519字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 569 ・九年級

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

2025 年,台灣將步入超高齡社會,65 歲以上的老年人口將佔總人口的 20% 以上,未來醫療照護的需求只會越來越多,而其中復健更是費時且勞力密集的工作。近幾年來自動化機器人投入工業市場,除了可以代替人類處理高危險或繁瑣的工作,也成功使勞動成本下降。如果想將機器人投入到醫療照護方面,機器人勢必要學會更靈活細緻的動作。

清華大學動力機械工程學系的張禎元特聘教授是美國卡內基美隆大學機械工程博士,並曾任職於美國 IBM,專長是精密機電整合與穿戴式復健機器人等。在科技部「客製化機器人輔助手掌(指)開合物理復健輔具系統開發」的邀請下,與任職於長庚醫院復健科醫師的小學同學裴育晟醫師合作,設計幫助中風患者手部復健的穿戴式機器手。張禎元教授所帶領的機器人實驗室(Vibrations, Mechatronics & Robotics Laboratories)結合人工智慧、醫學與人因工程,研發出有視覺、觸覺且動作跟人一樣流暢的機器手臂。 

隨著台灣步入超高齡社會,長照的需求大增,該如何解決年輕勞動力不足的問題是一大考驗。圖/Pixabay

衛福部於 108 年發布了國人十大死因報告,中風排在了第四名。中風後常常伴隨著肢體僵硬、手指緊握的症狀,是因為大腦失去對脊髓神經的控制能力,使脊髓神經變得非常敏感,常常傳遞訊號使肌肉張力過高。這時復健治療就很重要,透過重複活動來保持肌肉、韌帶的彈性,協助神經受損部位恢復正常功能。

給予復健治療的醫療人員必須把病患十根手指一根一根掰開再合上,不停地重複同樣的動作,是費時且勞力密集的工作。不僅對將步入高齡化社會的台灣是個沈重的負擔,也無法保證每一次治療的拉伸動作都一致,更無法精確紀錄病患各個關節的復原程度。

像是穿上鋼鐵人盔甲一樣──鏡像手

張禎元教授受到科技部「客製化機器人輔助手掌 (指) 開合物理復健輔具系統開發」的邀請,設立醫療照護服務型機器人專案,將人工智慧、醫學、生物力學與人因工程做結合,研發出主動型復健機器手。在科技部的輔導下,張禎元教授的穿戴型機器手技術轉移給富伯生醫公司,經研發改良,讓復健用的「鏡像手」得以成功面市!

不同於以往線拉力的大型復健儀器,「鏡像手」僅 650 公克,能使治療擺脫場地的限制,像是穿上外骨骼一樣,訓練對真實物件的抓握、實施鏡像治療,並同時透過線張力紀錄患者手部各個關節在活動時的鬆緊程度、角度,建立資料庫。療程中收集的數據可以分析出專屬的數位復健療程,再透過精準的機器人復健,加快病患的神經連結。

由健康的右手做動作帶動左手患側復健,體型輕便,進行復健時可以與真實物體做互動。因為患者手部非常僵硬,研究團隊特別諮詢過醫生,對復健運動速度減慢避免拉傷,並將肌肉張力評估(MAS)控制在1 ~ 1+。圖/泛科學攝影

什麼是鏡像治療(Mirror therapy)

中風患者中有一大部分有半邊癱瘓的困擾,鏡像治療是將患側手放置於鏡後、健側手放置於鏡前,看著健側手在鏡子反射的影像想像患側手正在執行相同的動作。由鏡子反射的健側手影像刺激大腦中的前運動皮質區(premotor cortex)的活化,來促使患側手恢復肢體動作。

目前已經有多篇臨床論文證明鏡像治療能有效幫助肢體失能的中風患者增加關節活動程度和精確性。圖/wikipedia

「鏡像手」已於 2019 年成功拿到美國 FDA 認證,未來教授的實驗團隊想將上臂也做出來,全面的走入長照生活,像是家中老人需要彎腰提重物時,就可以穿上這套「鋼鐵人盔甲」,由機器人幫忙出力減少負擔;又或者長者手部控制不夠靈敏,拿菜刀不小心鬆開手時,機器手臂也能幫忙及時握緊減少危險發生。

機器人也可以是溫柔的紳士

早期的機器人大多應用在工業製造方面,主要追求快速、準確的執行命令,如果想將機器人投入到醫療照護方面,機器人勢必要學會更靈活細緻的動作。張禎元教授的團隊研發了一款更貼近人類的機器人──清華紳士,與其他機器手臂最大不同的是,清華紳士除了配有靈活度更高的七軸手臂能讓機器手臂折到人類無法伸到的角度,還有立體動態視覺、觸覺和軟硬兩隻手臂。 

清華紳士的頭部配有鏡頭,視覺輸入影像之後透過人工智慧、數學運算來辨識物體品項和距離,讓手臂動作更加精確。圖/泛科學攝影

清華紳士可以依靠手指上的三維壓力感測器偵測所抓物體的壓力方向,就像我們的手上有觸覺神經一樣。對人類來說,感受東西的軟硬程度是極其簡單的事情,但對機器人來說可能不是。像是拿包子這種軟軟的東西時,人類會自然而然放輕動作,傳統機器手臂就容易因為力道過大把包子捏扁,張禎元教授的清華紳士可以根據指尖上的感測器偵測到的回饋力道放輕手指收攏的速度,應用在醫療照護方面時就能避免力道過大誤傷病患。

清華紳士配有兩隻手臂,可以依照使用需求裝上軟手或硬手,雖然能比工業用單一手臂做更多任務,但對設計者來說是一大考驗。像是在端盤子時,一隻手的時候只要平平的拿起來就好,兩隻手的時候就要配有協調、感知的能力,互相配合才不會傾向其中一邊,張禎元教授覺得這就是研發機器人的樂趣所在。

指尖的感測器能取得力量在x、y、z三軸的大小,實現人類的觸覺感受。圖/泛科學攝影

張禎元教授認為在設計機器人時應該更貼近人類,讓機器人也能使用人類的工具,不應該特地發明一系列「機器人專用工具」。以往在使用機器手臂時,操作員要先幫機器人換上專屬工具,再針對目標任務為每個關節分別輸入指令,耗時又耗力。有別於傳統機器手臂,清華紳士的手會在接觸物體的同時配合物體的輪廓自然而然的彎曲手指。想像小時候我們常常玩的捲尺手環,不論你的手腕粗細,只要往手腕一打,捲尺手環都能沿著你的手腕包覆。清華紳士的手也是同樣的道理,透過人工智慧和工程的技術整合,清華紳士就能跟人一樣,碰到物件的同時自動調正出最適合的拿法。

機器手臂能根據物體的輪廓自動調節每個關節角度來抓取物體。圖/泛科學攝影

傳統機器手臂給人的印象大多是堅硬的、一板一眼的,清華紳士的軟手臂採用氣壓傳動的方式,能更貼近人類的手部動作,溫柔地抓取物體。硬的手可以用感測器得到每一個關節的轉動角度數據,軟的手因為在三維空間中會隨意地移動,所以沒辦法裝上可變電阻偵測角度的轉動。像是手機有加速計、陀螺儀、磁力計來知道現在手機在空間中的位子,研究團隊成功研發出一款感測器裝在手指節上,能透過 14 個感測器回傳的資料計算出整隻手在空間中的姿態。 

軟手臂採用氣壓傳動的方式,最大限度地貼近人類的手,相較於硬手能更溫柔地抓取物體。圖/泛科學攝影

整合各方人才創造價值

張禎元教授表示,能成功研發出清華紳士靠的不是頂尖的工程技術,而是懂得將已經擁有的技術整合。清華紳士由張禎元教授負責機電整合與結構設計,資工、電機系教授負責「腦部」軟體研發,是機械、資工、電機跨領域合作的結晶。

進一步詢問教授會建議什麼樣的人才投入這個產業時,答案令人驚訝!張禎元教授鼓勵美學人才也一起加入機器手臂的製作。對台灣來說,我們的工程規格世界領先,但一個產品的價值不只有工程,美學設計、產品理念也很重要,台灣不缺少專業人才台灣缺少的是價值定位者。教授舉了蘋果手機當例子,iPhone 如此成功除了本身的軟體外,面板材質、尺寸大小、背板顏色、商標位置都是經過嚴格設計的,價值就藏在這些小細節中。

張禎元教授鼓勵美學人才也一起投入機器人產業,創造更多價值。圖/envato elements

科學的研究發展包含研究(research)和發展(development),研究是重新找東西,同一個問題從不同角度去思考,我們要找的是所有能發揮價值的可能性,鎖定目標後再發展技術去實現它,像是思考機器手臂除了幫助醫療復健,可不可以也應用在日常生活甚至是軍事上呢?張禎元教授認為我們應該先訂方向(研究)再找研究缺口(發展),在提升單一技術的同時要不停的考慮,這樣技術還可以運用在什麼方面?還缺少什麼?

工程是科學的應用,是科學和經濟的結合,所以要懂得定義問題再來創造價值。張禎元教授建議工程方面學生除了具備自己領域的專業知識以外也要具備管理能力和企業家精神(entrepreneur),將格局放大才能知道自己的技術定位在哪裡,我們要做的不只是定義價值,最好能定義未來。

從各方報導和參展照片都可以看到許多學生展示跟解說機器手臂的身影,張禎元教授說:「學生才是主角,我不需要跟大家說我用了多少人做出這個手臂,我只要回家跟我太太報告就好了!」張禎元教授認為自己在他所帶領的機器人實驗室是「促成者」的角色,教授非常贊同學生站出來分享自己的研究,也鼓勵學生向自己提出想法一起找出可行的設計方向。作為領導者應該整合團隊創造出成果,跨領域人才的整合是未來趨勢,如何創造更多價值值得我們去發揮創意。

未來步入超高齡社會的台灣,使用自動化機器人代替人力,也許可以解決日益增加的醫療照護需求。清大動力工程張禎元特聘教授,專長為精密機電整合與穿戴式復健機器人,其實驗室結合人工智慧、醫學與人因工程,研發出有視覺、觸覺且動作跟人一樣流暢的機器手臂。
圖/清華大學

參考資料

  1. 國家發展委員會 – 高齡化指標
  2. 衛福部於 108 年發布了國人十大死因報告
  3. 清華大學動力機械工程學系的張禎元特聘教授學經歷
  4. 鏡像治療-衛生福利部南投醫院
  5. 清華大學 – 「清華紳士」機器人有雙溫柔手 醫療照護夠體貼
  6. Youtube – 新創復健機器人輔具公司-張禎元特聘教授 (清華大學動力機械工程學系)
  7. 台灣機器人學會電子會訊 2019 年第三期
  8. 富伯生醫科技
文章難易度
科技大觀園_96
82 篇文章 ・ 1112 位粉絲
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。

0

1
0

文字

分享

0
1
0
人造腦挑戰 AI!培養皿中的腦組織+腦機介面能打敗電腦嗎?
PanSci_96
・2023/05/27 ・3178字 ・閱讀時間約 6 分鐘

2023 年 2 月底, 約翰霍普金斯大學教授 Thomas Hartung 帶領研究團隊,發表了「類器官智慧」(Organoid intelligence , OI)的研究成果,希望利用腦類器官加上腦機介面,打造全新的生物計算技術。

我們終於要製造人工大腦了嗎?OI 和 AI,誰會成為未來主宰?

類器官智慧 OI 是什麼?目標為何?

2023 年的現在,AI 就已展現了不少驚人的實際成果;相較之下, OI 仍只是一個剛起步的計畫,甚至連名稱都與 2018 年美國《自然—物理學》期刊專欄作家、物理學家布坎南以 Organoids of intelligence 作為標題的文章幾乎一樣。

類器官智慧、Organoid intelligence、OI 是個很新的跨領域名詞,同時結合了「腦類器官」和「腦機介面」兩個領域的技術。

簡單來說,腦類器官就是指透過培養或誘導多能幹細胞(iPSCs),在模擬體內環境的旋轉生物反應器中,產生的腦組織。這項聽起來好像只會出現在科幻電影裡的技術,確實已經存在。

最早的腦類器官是在 2007 年,日本 RIKEN 腦研究所的笹井芳樹和渡辺毅一的研究團隊,成功從人類胚胎幹細胞培養出前腦組織。第一個具有不同腦區的 3D 腦類器官則是發表在 2013 年的《Nature》期刊,由奧地利分子技術研究所的尤爾根.科布利希和瑪德琳.蘭開斯特研究團隊成功建立。

腦類器官的出現,在生物與醫學研究中有重大意義,這代表未來科學家們若需要進行大腦相關的研究,再也不用犧牲實驗動物或解剖大體老師來取得人類大腦,只需要在培養皿就製造出我們要的大腦即可。

儘管培養皿上的組織確實是大腦組織,但不論是在大小、功能,以及解剖構造上,至今的結果仍遠遠不及我們自然發育形成的大腦。因此要達到 OI 所需要的「智慧水準」,我們必須擴大現有的腦類器官,讓他成為一個更複雜、更耐久的 3D 結構。

要達到 OI 所需的「智慧水準」,必須擴大現有的腦類器官,成為一個更複雜的 3D 結構。圖/GIPHY

而這個大腦也必須含有與學習有關的細胞和基因,並讓這些細胞和 AI 以及機器學習系統相連接。透過新的模型、演算法以及腦機介面技術,最終我們將能了解腦類器官是如何學習、計算、處理,以及儲存。

OI 是 AI 的一種嗎?

OI 能不能算是 AI 的一種呢?可說是,也不是。

AI 的 A 指的是 Artificial,原則上只要是人為製造的智慧,都可以稱為 AI。OI 是透過人為培養的生物神經細胞所產生的智慧,所以可以說 OI 算是 AI 的一種。

但有一派的人不這麼認為。由於目前 AI 的開發都是透過數位電腦,因此普遍將 AI 看做數位電腦產生的智慧—— AI 和 OI 就好比數位對上生物,電腦對上人腦。

OI 有機會取代 AI ?它的優勢是什麼?

至於為何電腦運算的準確度和運算速度遠遠高於人腦,最主要原因是電腦的設計具有目的性,就是要做快速且準確的線性運算。反之,大腦神經迴路是網狀、活的連結。

人類本身的基因組成以及每天接收的環境刺激,不斷地改變著大腦,每一分每一秒,我們的神經迴路都和之前的狀態不一樣,所以即使就單一的運算速度比不上電腦,但人腦卻有著更高學習的效率、可延展性和能源使用效率。在學習一個相同的新任務時,電腦甚至需要消耗比人類多 100 億倍的能量才能完成。

神經網路接受著不同刺激。圖/GIPHY

這樣看來,至少 OI 在硬體的效率與耗能上有著更高優勢,若能結合 AI 與 OI 優點,把 AI 的軟體搭載到 OI 的硬體上,打造完美的運算系統似乎不是夢想。

但是 OI 的發展已經到達哪裡,我們還離這目標多遠呢?

OI 可能面臨的阻礙及目前的發展

去年底,澳洲腦科學公司 Cortical Labs 的布雷特.卡根(Brett Kagan)帶領研究團隊,做出了會玩古早電子遊戲《乓》(Pong)的培養皿大腦—— DishBrain。這個由 80 萬個細胞組成,與熊蜂腦神經元數量相近的 DishBrain,對比於傳統的 AI 需要花超過 90 分鐘才能學會,它在短短 5 分鐘內就能掌握玩法,能量的消耗也較少。

現階段約翰霍普金斯動物替代中心等機構,其實只能生產出直徑大小約 500 微米,也就是大約一粒鹽巴大小的尺寸的腦類器官。當然,這樣的大小就含有約 10 萬個細胞數目,已經非常驚人。雖然有其他研究團隊已能透過超過 1 年的培養時間做出直徑 3~5 毫米的腦類器官,但離目標細胞數目 1000 萬的腦類器官還有一段距離。

為了實現 OI 的目標,培養更大的 3D 腦類器官是首要任務。

OI 的改良及多方整合

腦類器官畢竟還是個生物組織,卻不像生物大腦有著血管系統,能進行氧氣、養分、生長因子的灌流並移除代謝的廢物,因此還需要有更完善的微流體灌流系統來支持腦類器官樣本的擴展性和長期穩定狀態。

在培養完成腦類器官以及確定能使其長期存活後,最重要的就是進行腦器官訊息輸入以及反應輸出的數據分析,如此我們才能得知腦類器官如何進行生物計算。

受到腦波圖(EEG)紀錄的啟發,研究團隊將研發專屬腦類器官的 3D 微電極陣列(MEA),如此能以類似頭戴腦波電極帽的方式,把整個腦類器官用具彈性且柔軟的外殼包覆,並用高解析度和高信噪比的方式進行大規模表面刺激與紀錄。

研究團隊受腦波圖(EEG)紀錄的啟發。圖/Envato Elements

若想要進一步更透徹地分析腦類器官的訊號,表面紀錄是遠遠不夠的。因此,傷害最小化的的侵入式紀錄來獲取更高解析度的電生理訊號是非常重要的。研究團隊將使用專門為活體實驗動物使用的矽探針Neuropixels,進一步改良成類腦器官專用且能靈活使用的裝置。

正所謂取長補短,欲成就 OI,AI 的使用和貢獻一點也不可少。

下一步,團隊會將進行腦機介面,在這邊植入的腦則不再是人類大腦,而是腦類器官。透過 AI 以及機器學習來找到腦類器官是如何形成學習記憶,產生智慧。過程中由於數據資料將會非常的龐大,大數據的分析也是無可避免。

隨著 AI 快速發展的趨勢,OI 的網路聲量提升不少,或許將有機會獲得更多的關注與研究補助經費,加速研究進度。更有趣的是,不僅有一批人希望讓 AI 更像人腦,也有另一批人想要讓 OI 更像電腦。

生物、機械與 AI 的界線似乎會變得越來越模糊。

OI=創造「生命」?

生物、機械與 AI 的界線越來越模糊。圖/Envato Elements

講到這裡,不免讓人擔心,若有一天 OI 真的產生智慧,我們是否就等於憑空創造出了某種「生命」?這勢必將引發複雜的道德倫理問題。

雖然研究團隊也強調, OI 的目標並不是重新創造人類的意識,而是研究與學習、認知和計算相關的功能,但「意識究竟是什麼」,這個哲學思辨至今都還未有結論。

到底懂得「學習」、「計算」的有機體能算是有意識嗎?如果將視覺腦機介面裝在 OI 上,它是否會發現自己是受困於培養皿上,被科學家們宰割的生物計算機?

不過這些問題不僅僅是 OI 該擔心的問題,隨著人工智慧的發展,GPT、Bing 和其他由矽構成的金屬智慧,隨著通過一個又一個智力、能力測試,也終將面臨相應的哲學與倫理問題。

最後,Neuralink 的執行長馬斯克說過(對,又是他 XD),人類要不被 AI 拋下,或許就得靠生物晶片、生物技術來強化自己。面對現在人工智慧、機械改造、生物晶片各種選擇擺在眼前,未來你想以什麼樣的型態生活呢?

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

1

1
0

文字

分享

1
1
0
AI 也會出差錯?使用人工智慧可能帶來的倫理與風險——《科學月刊》
科學月刊_96
・2023/02/19 ・3976字 ・閱讀時間約 8 分鐘

  • 甘偵蓉|清華大學人文社會 AI 應用與發展研究中心博士後研究學者。

Take Home Message

  • Facebook 或 Instagram 的訊息推薦、YouTube 或 Netflix 推薦觀賞影片、掃瞄臉部以解鎖手機,AI 應用早已在我們日常生活中隨處可見。
  • AI 應用中四種常見的倫理和風險:演算法偏誤、相關技術或產品偏離原先使用目的、擁有善惡兩種用途,以及演算法設計不良或現有技術限制。
  • 近年來各國家皆制訂有關 AI 發展的規範,臺灣則在 2019 年制訂「AI 科研發展指引」,期望能改善 AI 發展帶來的問題與風險。

當談到人工智慧(artificial intelligence, AI)、也就是 AI 時,讀者會想到什麼?是多年前由史匹柏(Steven Spielberg)導演的那部《A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence)中那個一直盼不到人類母愛而令人心碎的機器人小男孩?還是由史密斯(Will Smith)主演的《機械公敵》(I, Robot)裡那些沒遵守機器人三大法則的機器人或中央系統?

《A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence)電影海報,上映於 2001 年。圖/IMDb

或許未來有一天,人類真的可以設計出如電影中那些像人一樣的 AI 系統或機器人。但目前為止,你常聽到的 AI 其實既很厲害又很不厲害,為什麼呢?厲害的是它下圍棋可贏過世界冠軍,還能夠比放射科技師更快、更準確地辨識 X 光片中疑似病變的細胞;但它不厲害的是,很會下圍棋的 AI 就只能下圍棋,別說不會打牌,連撲克牌是什麼都不知道!而且每次學新事物幾乎都是打掉重練,得不斷做好多考古題才有可能學得會,不像人類通常教幾次就會舉一反三。

不過,即使目前世界上的 AI 都是這種只具備特定功能的「弱 AI」(artificial narrow intelligence, ANI),但已經為這個世界帶來相當大的進步與便利。所以,以下要談的就是 ANI 的倫理與風險。

談到這種只具特定功能的 ANI,讀者知道目前生活周遭有哪些事物有利用 AI 技術嗎?其實 Google 上的搜尋資訊、Facebook 或 Instagram 的訊息推薦、對智慧型手機喊「Siri 現在外面有下雨嗎?」等功能,或是以掃瞄臉部解鎖手機與進入大樓、YouTube 或 Netflix 推薦觀賞影片,甚至是投履歷求職、銀行審核貸款申請等都常用到 AI 技術,它早在我們日常生活中隨處可見。

AI 技術在日常生活中隨處可見,如 YouTube 推薦觀看影片。圖/Pexels

但也正是如此,讓人們這幾年在使用 AI 時,逐漸發現它可能造成的問題或傷害,以下簡單介紹常見的四種AI應用可能造成的倫理問題或風險。

演算法偏誤

第一種是演算法偏誤(algorithmic bias)。什麼是演算法偏誤?簡單來說就是 AI 在某些群體的判斷準確率或預測結果上總是很差,導致結果可能對於此群體造成系統性的不利。但為何會造成演算法偏誤?常見原因有三項。

第一項原因是,建立 AI 模型的研究資料集有偏誤,在性別、種族、社經地位等特徵上,沒有真實世界的人口分布代表性。例如數位裝置採用 AI 臉部辨識技術解鎖,原本是希望保護個人使用數位裝置的安全性,結果皮膚深的人卻常常遇到辨識失敗而無法解鎖。這通常是因為目前許多 AI 模型都是以機器學習技術設計,而機器學習的主要特性就是從過去人類留下的大量資料中學習;當初提供電腦學習臉部辨識的圖片時,如果多數都是白皮膚而非黑皮膚、多數都是男性的臉而非女性的臉,那麼電腦在學習辨識人臉的準確率上,整體而言辨識男性白人就會比辨識女性黑人要高出許多。

第二項產生演算法偏誤的原因是建立 AI 模型的研究資料集不只有偏誤,還反映現實社會中的性別、種族、社經地位等歧視;例如美國警政單位以過往犯罪資料訓練出獄後犯人再犯風險評估的 AI 模型,那些資料不意外地有色人種的犯罪紀錄遠多於白人犯罪紀錄。然而,那些紀錄也反映美國社會長久以來對於有色人種的歧視,其中包含警察對於有色人種的盤查比例遠高於白人、法院對於有色人種的定罪比例及判刑嚴重程度也遠高於白人、警力通常被派往多黑人與拉丁裔人種居住的窮困社區盤查等。所以根據過往犯罪資料所訓練出來的 AI 模型,不意外地也就會預測有色人種的再犯機率普遍來說比白人高。

第三項產生演算法偏誤的原因則是 AI 學會了連系統開發者都沒有察覺到,潛藏在資料裡的偏誤。例如科技公司人資部門本來想借助 AI 更有效率地篩選出適合來面試的履歷,所以挑選在該公司任職一定年資且曾升遷二次的員工履歷來訓練 AI 模型。問題是,高科技公司向來男多女少,所提供給 AI 學習的資料自然就男女比例相當不均。AI 也就學會了凡是出現偏向女性名字、嗜好、畢業學校系所等文字的履歷,平均所給的評分都比出現偏向男性等相關文字的履歷還低。

潛藏在資料裡的偏誤造成 AI 預測結果彷彿帶有性別歧視。圖/Envato Elements

但目前科技公司陽盛陰衰,是受到以往鼓勵男性就讀理工、女性就讀人文科系,或男性在外工作女性在家帶小孩等性別刻板偏見所影響。所以 20~30 年來許多人做出各種努力以消除這種性別刻板偏見所帶來的不良影響,政府也努力制定各種政策來消除這種不當的性別偏見,像是求才廣告基本上不能限定性別、公司聘雇員工應該達到一定的性別比例等。因此,訓練 AI 的研究資料一旦隱藏類似前述性別比例不均的現象,訓練出來的 AI 預測結果就彷彿帶有性別歧視,讓人們過往致力消除性別不平等的各種努力都白費了!

其他 AI 應用帶來的倫理與風險

除了演算法偏誤的問題外,第二種可能帶來的倫理問題或風險是 AI 技術已經偏離原先使用目的,例如深偽技術(deepfake)原本用來解決圖片資料量不夠的問題,後來卻被利用在偽造名人性愛影片等。

第三種則是有些 AI 技術或產品本身就可能有善惡兩種用途(dual-use)。例如 AI 人臉辨識技術可用在保護數位裝置的使用者或大樓保全,但也可用來窺探或監控特定個人;無人機可以在農業上幫助農夫播種,但也可作為自動殺人武器;可用來搜尋如何產生毒性最少的藥物合成演算法,也能反過來成為搜尋如何產生毒性最強的藥物合成演算法。

最後,第四種是演算法設計不良或現有技術限制所導致的問題。在演算法設計不良方面,例如下棋機器人手臂可能因為沒有設計施力回饋或移動受阻暫停等防呆裝置,而造成誤抓人類棋手的手指且弄斷的意外。在現有技術限制方面,道路駕駛的交通標誌在現實中可能時常有老舊或髒汙的情況,儘管對於人類駕駛來說可能不影響判讀,但對於自駕車來說很可能就因此會嚴重誤判,例如無法正確辨識禁止通行標誌而繼續行駛,或是將速限 35 公里誤判成 85 公里等。但前述情況也有可能是自駕車網路、控制權限或物件辨識模型受到惡意攻擊所致。

以上介紹了 AI 常見的四種倫理問題或風險:演算法偏誤、相關技術或產品偏離原先使用目的、擁有善惡兩種用途,以及演算法設計不良或現有技術限制。但人們該如何減少這些倫理問題與風險呢?

培養AI使用倫理與風險的敏銳度

近五、六年來國際組織如聯合國教育科學及文化組織(United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, UNESCO)、歐盟(European Union, EU)、電機電子工程師學會(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)或是國家、國際非營利組織皆紛紛制訂有關 AI 發展的白皮書或倫理指引(ethical guidelines),甚至逐漸朝向法律治理的方向,如歐盟的人工智慧規則草案等。儘管這些文件所提出的倫理價值、原則或行為規範,看似各有不同,但經過這些年的討論與摸索,也逐漸匯聚出一些共識。

「人工智慧科研發展指引」提出三項倫理價值,包含以人為本、永續發展、多元包容。圖/Pexels

臺灣相較於前述國際文件來說,在制訂的時間上比較晚。2019 年由當時的科技部(現改為國科會)制訂「人工智慧科研發展指引」,裡面提出的三項倫理價值以及八項行為指引,基本上涵蓋了前述各種國際 AI 發展指引文件最常提及的內容。所謂三項倫理價值包含以人為本、永續發展、多元包容,行為指引則有共榮共利、安全性、問責與溝通、自主權與控制權、透明性與可追溯性、可解釋性、個人隱私與數據治理、公平性與非歧視性共八項。

未來當讀者看到又出現哪些 AI 新技術或產品時,不妨試著評估看看是否有符合這三項價值及八項行為指引。若沒有,究竟是哪項不符合?不符合的原因是上述所介紹常見的四種倫理問題或風險的哪一種?若都不是,還有哪些倫理問題或風險過去被忽略了但值得重視?

AI 技術發展日新月進,在日常生活中的應用也愈來愈廣。但考量法律條文有強制性,在制訂時必須相當謹慎,免得動輒得咎,也很可能在不清楚狀況下反而制訂了不當阻礙創新發展的條文;再加上法律制定也必須有一定的穩定性,不能朝令夕改,否則會讓遵守法規者無所適從。因此可以想見,法令規範趕不上新興科技所帶來的問題與風險本來就是常態,而非遇到 AI 科技才有這種情況。

人們若能培養自身對於 AI 倫理問題或風險的敏銳度,便可發揮公民監督或協助政府監督的力量,評估 AI 開發或使用者有無善盡避免傷害特定個人或群體之嫌,逐漸改善 AI 開發者與大眾媒體常過度誇大 AI 功能,但對於可能帶來的倫理問題或風險卻常閃爍其詞或避而不談的不好現象。

本文感謝工業技術研究院產業科技國際策略發展所支持。

  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 2 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。
所有討論 1
科學月刊_96
239 篇文章 ・ 2723 位粉絲
非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

1

2
3

文字

分享

1
2
3
人體自燃現象是真的嗎?這些傳聞究竟是「科學」還是「戲劇」?——《怪奇醫療史》
時報出版_96
・2023/02/19 ・3023字 ・閱讀時間約 6 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

肥滋滋的肚子也能當蠟燭燒?

在寫到狄更斯與醫學關係的第三篇文章前,我想先鋪一個梗,談一下三國時代的人物董卓―這位漢靈帝時代的中郎將,受大將軍何進之託,脅迫當時干政的宦官十常侍,利用手中兵權搞得朝廷大亂,是開啟三國時代序幕的重要推手。

董卓應該是長年享受錦衣玉食慣了,根據記載他身軀肥胖,因此他的死,讓文史作家有了無限想像的空間。例如在《三國演義》第九回「除暴兇呂布助司徒,犯長安李傕聽賈詡」中,司徒王允設反間計,挑撥董卓的大將呂布將其殺死,羅貫中寫道:「卓屍肥胖,看屍軍士以火置其臍中為燈,膏流滿地。」

另外在一本紀錄東漢末年軍閥割據的小說《英雄記》也提到:「卓素肥,膏流浸地,草為之丹。守屍吏暝以為大炷,置卓臍中以為燈,光明達旦,如是積日。」

這些都比《三國演義》還扯,肥滋滋的董卓死後,肚臍被置入燈芯,竟然光亮如日,而且還持續好幾天,把董卓比成瓦斯桶。

人體的脂肪被傳聞說能當成瓦斯桶一樣燃燒。圖/giphy

看到上面的兩段描寫,以外科醫生的立場而言,只能說是鬼扯,如果人死後脂肪可以膏流滿地的話,那開刀房一定是人間煉獄,因為每個胖子被開腸剖肚之後,還沒有看到病灶時,外科醫師可能要準備大量的吸油紙,甚至是幫浦來把流出的油處理掉,否則沒有辦法進行下一步的工作。

至於利用肚子的脂肪當成蠟燭使用,更是讓我匪夷所思,因為人體的成分不見得全然是油脂,身體組織的燃點也不可能輕易的用燈芯點燃,如果這種情形會發生的話,那外科醫師一定也深受其害,因為我們用刀劃開身體之後,必須以高溫的電燒刀去止血,目前還沒有聽到患者在手術中忽然被點燃,甚至開刀房為此發生火災的紀錄。

會提到董卓的故事,是向各位說明人體不可能作為點燃的原料,否則在火場裡,消防弟兄救人時可能會帶著火柱出來,會特別提出來討論,是為了接下來探討狄更斯所處的時代,一直有很多人深信不疑的「人體自燃現象」(spontaneoushuman combustion,SHC),我們這位偉大的作家也是它的信徒。

許多故事中都有提到人體自燃現象。圖/giphy

「科學」現象還是「戲劇娛樂」效果?

狄更斯在《聖誕頌歌》中寫到,主角史古基(Scrooge)就擔心遇到聖誕禮物的幽靈時,會成為一個有趣的「身體自燃案」;另一部小說《荒涼山莊》(BleakHouse),其中的角色克魯克(Krook),一個時常酒醉的破銅爛鐵店老闆,被狄更斯形容「嘴裡冒著煙,好像身體裡著火一樣」,結果在一場大火中以驚人的方式消失:

「金屬爐架只剩下很小的火,但房間中有一股悶悶不樂的蒸汽,牆壁和天花板上有一層又黑又油膩的塗層。椅子和桌子,以及很少出現在桌子上的瓶子,都像往常一樣站立著,在一張椅背上掛著擾人毛茸茸的帽子和外套……這裡是一小塊燒焦的碎木頭的灰燼,上面灑著白灰,還是煤?哦,恐怖,他在這裡。」

狄更斯所描述的是克魯克當時已經發生了人體自燃,和傳說中所描述的一樣,房間裡有濃濃的灰燼,除了遺體化成油性的物質外,其他的東西卻安然無恙。

為什麼狄更斯會大膽地將當時流行的人體自燃寫入小說中?根據長年研究狄更斯的專家特雷佛.布朗特(Trevor Blount)所說,和作家在小時候經常閱讀一本可怕的期刊《The Terrific Register》有關,裡面多刊登聳人聽聞的事情,如暴行、酷刑、地震、沉船、鬼故事或決鬥場景等等,該雜誌在一八二二年有一期特別以駭人的細節描述,講述了柯妮莉亞.讚哈里.迪.班狄(Cornelia Zanghari di Bandi)伯爵夫人的死訊。

那是發生在一七三一年三月十五日,班狄伯爵辦了晚宴,當天伯爵夫人喝了相當多的白蘭地,所以不勝酒力的她早早回房睡覺,隔天女僕敲門,但伯爵夫人沒有回應,女僕只好打開窗戶,驚訝發現伯爵夫人已不成人形。

根據期刊裡的記載,伯爵夫人部分的顱骨及下巴已燒成灰燼,她的身體其他部分完好如初,當然身旁的家具都沒有燃燒的痕跡,不過空氣中瀰漫著臭味,像是酒與食物混合發出的酸臭味,有些油膩的東西滴得到處都是。

一位叫比安奇尼(Bianchini)的牧師到場,也看到如此驚人的景象,斷言伯爵夫人是人體自燃,原因是發炎的血攪動了胃裡的汁液,和腹中的發酵物(其實是白蘭地)作用而燃燒。

類似上述的故事,從十七世紀時就充斥在歐洲的大眾間,到了十九世紀的報紙、甚至醫學期刊中,還不乏有零星的報告出現,也難怪喜歡大量閱讀的狄更斯受不了蠱惑,最終將其寫入小說中,作為那些卑鄙人物的懲罰。

《荒涼山莊》是連載的小說,所以在克魯克死亡這一部分發表後,有一位有醫學背景的文學批評家喬治.亨利.路易士(George Henry Lewis)對其發出嚴厲批判,引經據典提出許多科學家來嘲諷狄更斯,還敦促他在《荒涼山莊》以書本形式出版後,能夠做出一些校正,以防止類似的錯誤訊息傳播。

人體自燃現象也許純屬劇效果。圖/giphy

如果狄更斯以輕鬆的筆調回應這件事,勸路易士不要太嚴肅的話,整件事大概就不會有糾纏,可惜狄更斯找出了一些深信人體自燃的醫師還有學者,及現場目擊者來反擊路易士,甚至在《荒涼山莊》以單行本出版時,斬釘截鐵說他的故事確實可信,而且有科學依據,結果惹來路易士更強烈的批判,希望他「不能隨意忽視和沉默地忽略,他所收集到的反對人體自燃的科學證據」。

結果普羅大眾的反應呢?大家對克魯克死亡沒有發表任何贊成或反對的意見,狄更斯的聲明沒有受損,《荒涼山莊》更是大賣,這是玄學戰勝科學嗎?我並不這麼認為,因為喜歡看小說的讀者,都喜歡看到壞人死狀悽慘,那遠比科學重要。

如果大家以人體自燃上網站搜尋的話,相信會有驚人的發現,而且也會看到長長一列的知名作家,如馬克.吐溫,以及寫出《簡愛》(Jane Eyre)的英國作家夏綠蒂.勃朗特(Charlotte Bronte)等等,在他們的作品中談到人體自燃現象的情節。

許多作品中讓壞人以自燃的方式死亡。圖/giphy

可能讀者有的是人體自燃的擁護者,會提出很多不可思議的現象來問我意見,我的反駁除了剛剛在董卓死亡的敘述外,另外提出一個觀點讓大家思考:所謂的人體自燃受害者,大都沒有任何現場目擊證人以解釋他們如何燃燒?所以我並不反對他們燒成灰燼,只是不相信他們會自己燒起來罷了!

我的心情應該和買那些《荒涼山莊》的讀者一樣,小說本來就是要怪力亂神、天馬行空,壞人就該死狀悽慘、結局大快人心,把那些不合常理的事拿到科學上來討論有必要嗎?

拜託,大家不要像狄更斯和路易士那麼認真嘛!

——本文摘自《怪奇醫療史:從疫苗發明、疾病歷史、護體神功、縮陽症、按摩槍等,解開最不可思議的醫學古今事》,2022 年 10 月,時報出版出版,未經同意請勿轉載。

所有討論 1
時報出版_96
156 篇文章 ・ 30 位粉絲
出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。