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心理學界的再現性危機,研究數據指出別輕易相信你所看到的「研究數據指出」

Te-Yi Hsieh_96
・2021/06/25 ・5224字 ・閱讀時間約 10 分鐘

「培養媒體識讀能力」已是這個資訊爆炸時代,人人都須具備的基本素養。閱讀報章雜誌時檢查資料出處、收到危言聳聽的訊息時先查明是否為假消息,這些幾乎都己經是基本常識。然而,撇除一些惡意扭曲事實的報導、刻意造假的研究結果不算,那些發表在國際科學期刊、經過嚴謹審查機制的研究報告,我們就真能全盤相信嗎?首先,讓我們從 2015 年心理學界的再現性危機1(reproducibility crisis,或作replication crisis)案例說起……

在資訊爆炸的時代,我們生活可能充斥著各種假消息。圖/Giphy

2015 年,有鑒於學界出版偏誤2(publication bias,註一)、選擇性分析資料、選擇性報告結果等問題,一大群世界各地的心理學家集結一起,合作進行了 100 個複製性研究 (replication studies),要看看如果以同樣的研究方法、實驗配置,能否成功重現一些刊登於三個心理學領域重要期刊(註二)的研究結果。畢竟,若一現象為真,研究人員能再次發現相同結果的機率應是相當高。心理學家們先是利用準隨機抽樣 (quasi-random sampling) 方式選擇要進行重複驗證的研究題目,分工合作、嚴謹複製原實驗的研究設計、程序與工具,過程也經過原作者的認證,並以相當高的統計考驗力(average replication power = 0.92)去檢定原實驗效果。原本,在他們參照的 100 個已發表研究結果中,高達97%的結果是有統計顯著性的,簡單來說,幾乎所有的原始研究都成功驗證某假說,或者發現某個顯著的現象、關聯。

然而令人驚訝且失望的是,重複驗證的結果中僅有 36% 是有統計顯著性的,即使是那些達到統計顯著的結果,新發現的平均效果值(mean effect size = 0.197)也小於原本發表於期刊上的效果值(mean effect size = 0.403)。這樣的結果給心理學界丟下了一個巨大的震撼彈!畢竟,可重複性(或作再現性,reproducibility)是科學的重要特徵之一,在眾多條件都控制的情況下,仍有如此高比例的研究結果無法被再現,不禁使人懷疑,是否多數心理學發現僅是曇花一現?在某個陰錯陽差的機緣下「幸運」達到的統計顯著性?再者,如果一項科學發現可以有時候是對的、很多時候是錯的,那這項科學發現的價值何在?

心理學期刊充斥著「有統計顯著性」的結果,但其中有多少是真實存在、能被重複驗證的現象?圖/Giphy

2018 年,另一批超過 200 位心理學家參與的大型研究計畫(Many Lab 2)3, 4中,他們針對 28 個常見的心理學現象進行重複驗證。類似於前述 2015 年的例子1,28 個重複驗證的研究中只有約一半(15 個)結果是支持原發現的,並有高達 75%(21 個)研究的效果值是低於原期刊中報告的效果值。另外,Many Lab 2 這項大型研究計畫廣納 36 個國家的 15305 位受試者,以確認心理學研究結果是否會受到族群間異質性等背景因素影響,他們的結果顯示,只有 39%(11 個)的研究結果呈現群體異質性(heterogeneity),而這 11 個研究大多是那些成功被重複驗證、效果值很大的研究題目。

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換句話說,要以受試者、情境的不同來解釋那些無法被重複驗證的結果,似乎是不成立的,因為反而是那些能成功重複驗證的研究題目會受到群體異質性影響4。複製性研究的成敗,更多取決於研究的現象本身1, 4。真實存在的現象、貼近事實的理論與假設,通常都能在不同環境、對象、時空背景下被重複驗證;相對的,僅因為偽陽性 (false positive) 機率或其他因素而發現的顯著結果,即使完美重現原研究場域、工具、對象,能再次有相同發現的機率也不高。

更令人吃驚的是,在近年無法被重複驗證的案例中,甚至不乏一些對心理系學生來說耳熟能詳、出現於教科書的經典心理學現象,例如,「臉部回饋假說」(facial-feedback hypothesis,註三)4-6、促發效應(priming effect,註四)4和自我耗損(Ego Depletion,註五)7, 8

在這波重複驗證風潮中最諷刺的莫過於,最經得住考驗的發現居然是「大約只有一半的心理學研究結果能被重複驗證」9

複製性研究的結果,令人大失所望!圖/Giphy

讀到這,先別急著把心理學教科書、期刊丟進垃圾桶!也先別急著下定論說:「果然心理學、社會科學都是主觀的!是不可信的!」當然不是。事實上,再現性不高的現象,在生物學、工程學、物理學、甚至醫學,都不算罕見10, 11。在質疑批判之前,或許我們更該思考:是什麼造成目前的現狀?以及,作為知識的產出者、使用者、讀者,我們能做些什麼?

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為何無法重複驗證?

假設研究員 A 和研究員 B 使用同樣研究設計、實驗方法,但得出的結果卻不一致,例如 A 發現的東西 B 沒發現,我們可以懷疑的解釋有:

  1. A、B 所研究的對象與環境不同,情境與個體差異的因素造成結果不同
  2. A 或 B 在研究時不小心出了錯,以至於 A 與 B 的實驗事實上不完全一樣
  3. 結果不同僅是由於抽樣誤差(sampling error)、機率的關係,A 的結果可能是偽陽性(false positive),或者 B 的結果是偽陰性(false negative)。此點的深入探討可參考「p 值的陷阱:p 值是什麼?又不是什麼?」12一文。
心理學的再現性危機,是由於實驗情境誤差?機率?抑或是其他因素?圖/Giphy

像是在 2015 年1與 2018 年4的大型複製性研究中,無法重複驗證的原因較不可能是實驗方法誤差或個體差異等混淆變項。原因是,可能影響結果、但無關於研究主題的混淆因素,都已被研究人員納入考量並透過統計方法排除,例如,樣本數、個體差異、文化差異等。並且,研究團隊在進行重複驗證時都與經過原作者審核、同儕審查,以確認實驗程序成功複製原始實驗。也就是說,現實條件下能控制的都控制了,但仍有如此高比例的研究結果與原始發現不同,究竟是哪裡出了問題?

Open Science Collaboration 團隊認為1,多數研究無法重複驗證的結果,指出了目前心理學領域出現的出版偏誤與選擇性報告等問題。一直以來,期刊出版者重視原創性研究多於複製性研究,加上過去期刊多半傾向發表有統計顯著性的結果,少數研究者甚至為了能成功在期刊發表,選擇性的報告結果,甚至修改原先假設、操弄資料以達到成功驗證假說的假象。而重複驗證危機正是顯現了這樣不當的風氣、行為造成的後果,並彰顯施行複製性研究的重要性與必要性。

當然,針對個別研究,單一一次重複驗證的失敗,不代表我們應該全盤否認原始發現,而應是蒐集更多、更透明、更全面的證據,以後設分析 (meta-analysis) 等統計方式,得出真正有可信度的結論1, 4

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研究人員可以如何應對?面對這樣系統性的問題,矯正方法當然也需要系統性的合作與改變。出版決策者在判斷是否發表一篇研究報告的標準,不該單靠結果的顯著與否,而是主題重要性、研究方法正確性、嚴謹性等,並給予支持性與不支持性的證據同等重視;研究資金贊助者,可以更鼓勵這類複製型研究、而非僅是創新研究;此外,目前學者也建議研究人員在開始進行實驗前進行預先註冊(Preregistration)13,或選擇進行註冊研究(registered report)14

例如,在 OSF (Open Science Framework)15此平台上,研究人員可以在實驗、收資料之前,先將實驗設計、實驗假設、受試者的排除標準(Exclusion Criteria)等,先在網頁上進行註冊16,如此一來便能保證研究的透明性、可信性,並避免有心懷不軌的研究人員在蒐集資料後,才事後操弄假設、扭曲數據13

此外,也越來越多心理學期刊提供「註冊研究」(registered report)17。此投稿方式,有別於以往只在完整撰寫完一篇研究報告後才投稿,進行註冊研究時,會在研究緒論、方法撰寫好時(實驗開始前),就先投稿到期刊接受第一階段審查(Stage 1 peer review),待該領域專家認可其研究價值、方法正確性之後,再開始實際進行實驗、收受試者的步驟。此舉也確保了,不管之後的研究結果是支持或不支持原先假設,其結果的報告都會在第二階段審查(Stage 2 peer review)之後刊登在該期刊上,藉此,多少有辦法校正目前文獻中支持性和不支持性證據失衡、研究發現過於正向的狀況14

同時,Open Science Collaboration 團隊也強調1,再現性危機不代表心理學家們應該志在讓所有初始研究都能在未來被重複驗證,因為這樣反而是變相地鼓勵研究者只去探討那些「明顯會成功」的研究題目,限制了該領域的創新性與探索性。也許我們該做的,單純就是回歸科學、理性的本質,真正聚焦在一研究主題的價值、方法嚴謹度、結果解釋的正確性等。而非單純因為某一研究題目有多「吸睛」或是某一研究「感覺」會不會成功,來決定研究以及領域的走向。

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身為讀者、知識使用者,我們可以如何看待再現性危機?

科學成果的品質很大程度取決於研究者,但同時,任何研究人員都不是完人、每個研究都可能因資源限制、現實考量而有其限制。另一方面,我們也不太可能要求社會上所有人都熟悉統計、數據分析的判讀,但身為讀者、知識使用者,我們可以做到的是,用正確、理性的態度面對所接受到的資訊。尤其是針對新穎、單一、小規模、樣本數少的研究證據,不要馬上視之為「真理」,並在之後有相斥、反駁的證據出現時,保持開放的心態,才不會落入確認偏見 (confirmation bias) 的陷阱中18

科學是一種問題解決、探究世界的方式,而非一種盲目的「信仰」。更重要的是,科學是依循序漸進的過程,也許我們很多時候會以為,科學發現的過程像是卡通、故事中的那樣,研究者經過幾年埋頭苦幹,在某個天時地利人和的當下,對天大喊「Aha!我找到了(某現象、某理論、某關聯)!」然後留下改變世代的研究成果與發現。

偉大的科學發現都是如石破天驚般、一舉成名?圖/Giphy

當然,這種故事可能在少數案例是真的,但大多時候,科學是一個集眾人之力、不斷自我修正、相互辯論,最後達到一個「趨近」真理的過程,過程中,可能會走岔路、會誤判虛實、會自相矛對,這不代表我們必須對科學失望,相反地,我們應該為「發現錯誤與不足」感到欣喜,因為唯有診斷出現有的病灶,我們才能真正對症下藥,從而將知識探索推向一個更正確的方向。

備註

註一:出版偏誤(publication bias)意指,科學期刊傾向於發表有顯著結果、成功驗證假設的研究結果,而非無顯著性、不支持假說的其他證據,造成學界充斥著過於正向的支持性證據,使學者難以權衡正負向證據、達成客觀觀點。

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註二:Open Science Collaboration(2015)進行複製性研究的主題選自2008年刊登於Psychological Science (PSCI)、Journal of Personality and Social Psychology (JPSP)、以及 Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition (JEP: LMC)的共100個研究

註三:「臉部回饋假說」(facial-feedback hypothesis)由美國心理學家William James提出,其假說認為臉部表情、肌肉的變化能導致心裡情緒反應上的變化,例如,咬一支筆時,做出嘴角上揚的表情能讓人心情感到快樂。

註四:促發效應(priming effect)指,藉由激發人們心中的某個概念,相關、類似的態度、信念、行為也會一同被激發。如,激發「熱」的概念,會強化人們對溫室效應的信念。

註五:自我耗損(Ego Depletion)理論認為,人的意志力(willpower)為有限資源,因此進行任何需要消耗心理能源的事之後,如自我控制、決策等,再從事其他作業的效能就會降低。例如,壓抑自己想吃零食的欲望後,專心於解數學難題的毅力就會降低。

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參考資料

  1. Open Science Collaboration. (2015). Estimating the reproducibility of psychological science. Science, 349(6251).
  2. Van Aert, R. C., Wicherts, J. M., & Van Assen, M. A. (2019). Publication bias examined in meta-analyses from psychology and medicine: A meta-meta-analysis. PloS one, 14(4), e0215052.
  3. https://osf.io/8cd4r/ 
  4. Klein, R. A., Vianello, M., Hasselman, F., Adams, B. G., Adams Jr, R. B., Alper, S., … & Sowden, W. (2018). Many Labs 2: Investigating variation in replicability across samples and settings. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 1(4), 443-490.
  5. https://digest.bps.org.uk/2016/09/01/no-reason-to-smile-another-modern-psychology-classic-has-failed-to-replicate/ 
  6. https://pansci.asia/archives/170845#:~:text=%E3%80%8C%E8%87%89%E9%83%A8%E5%9B%9E%E9%A5%8B%E5%81%87%E8%AA%AA%E3%80%8D%E6%B8%AC%E8%A9%A6,%E6%94%AF%E7%AD%86%EF%BC%8C%E4%B8%80%E9%83%A8%E7%89%87&text=%E7%84%B6%E8%80%8C%EF%BC%8C%E6%9C%89%E4%BA%BA%E8%AA%8D%E7%82%BA%E5%8F%8D%E9%81%8E%E4%BE%86,%E4%BA%86%E5%8F%88%E6%9C%83%E6%9B%B4%E5%BF%AB%E6%A8%82%EF%BC%81
  7. http://www.slate.com/articles/health_and_science/cover_story/2016/03/ego_depletion_an_influential_theory_in_psychology_may_have_just_been_debunked.html?via=gdpr-consent
  8. Hagger, M. S., Chatzisarantis, N. L., Alberts, H., Anggono, C. O., Batailler, C., Birt, A. R., … & Zwienenberg, M. (2016). A multilab preregistered replication of the ego-depletion effect. Perspectives on Psychological Science, 11(4), 546-573.
  9. https://www.theatlantic.com/science/archive/2018/11/psychologys-replication-crisis-real/576223/ 
  10. Baker, M. (2016). Reproducibility crisis. Nature, 533(26), 353-66.
  11. http://www.angle.com.tw/ahlr/discovery/post.aspx?ipost=2658#:~:text=%E6%A0%B9%E6%93%9AKNAW%E5%A0%B1%E5%91%8A%E4%B8%AD%E7%9A%84,%E7%9A%84%E7%9B%B8%E5%90%8C%E7%9A%84%E7%B5%90%E8%AB%96%EF%BC%8C%E5%8D%B3
  12. https://pansci.asia/archives/110923 
  13. Lakens, D. (2019). The value of preregistration for psychological science: A conceptual analysis. Japanese Psychological Review, 62(3), 221-230.
  14. Nosek, B. A., & Lakens, D. (2014). Registered Reports. Social Psychology, 45(3), 137–141. https://doi.org/10.1027/1864-9335/a000192 
  15. https://osf.io 
  16. https://www.cos.io/initiatives/prereg?_ga=2.70913104.1585635274.1623426782-1610779414.1622469013
  17. https://www.cos.io/initiatives/registered-reports
  18. https://pansci.asia/archives/185705
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Te-Yi Hsieh_96
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PhD in Neuroscience and Psychology/Social Robotics (University of Glasgow, 🇬🇧)。寫心理🧠、寫機器人🤖、寫跟你我生活有關的🙋‍♀️ 。 發表詳見 👉 https://hsadeline.wixsite.com/teyihsieh (Twitter: @TeYiHsieh)

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從認證到實踐:以智慧綠建築三大標章邁向淨零
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/11/15 ・4487字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文由 建研所 委託,泛科學企劃執行。 


當你走進一棟建築,是否能感受到它對環境的友善?或許不是每個人都意識到,但現今建築不只提供我們居住和工作的空間,更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生,正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題,確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染,同時提升我們的生活品質。然而,要成為綠建築並非易事,每一棟建築都需要通過層層關卡,才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境,政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立,旨在透過標準化的建築評估系統,鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時,為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法,自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止,已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品,涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築,不僅提升建築物的整體性能,也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

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說這麼多,你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程,要經歷哪些標準與挑戰?

綠建築標章智慧建築標章綠建材標章
來源:內政部建築研究所

第一招:依循 EEWH 標準,打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源,是綠建築(green building)的核心理念,但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單,而是涵蓋建築物的整個生命週期,也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內,都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶,氣溫高,濕度也高,得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生,四個英文字母分別為 Ecology(生態)、Energy saving(節能)、Waste reduction(減廢)以及 Health(健康),分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級,設有九大評估指標。

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我們就以「台江國家公園」為例,看它如何躍過一道道指標,成為「鑽石級」綠建築的國家公園!

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園,也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時,還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築,其外觀採白色系列,從高空俯瞰,就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落;從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊,生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構,設計自然護岸,保留基地既有的雜木林和灌木草原,並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物,採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙,不僅強化了環境的保護力,也提供多樣的生物棲息環境,使這裡成為動植物共生的美好棲地。

台江國家公園是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築。圖/內政部建築研究所

第二招:想成綠建築,必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築,使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中,對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

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這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出,一路到今日,國際間對此一概念的共識主要包括再使用(reuse)、再循環(recycle)、廢棄物減量(reduce)和低污染(low emission materials)等特性,從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時,使用自然材料與低 VOC(Volatile Organic Compounds,揮發性有機化合物)建材,亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後,內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度,以建材生命週期為主軸,提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說,為確保室內環境品質,建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件;為了防溫室效應的影響,須使用本土材料以節省資源和能源;使用高性能與再生建材,不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性,也強調材料本身的再利用性。


在台江國家公園內,綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念,更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設,並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料,為鳥類和小生物營造棲息空間,讓「蚵殼磚」不再只是建材,而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆,整體綠建材使用率為 52.8%。

被建築實體圍塑出的中庭廣場,牆面設計有蚵殼格柵。圖/內政部建築研究所

在日常節能方面,台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如,引入樓板下的水面蒸散低溫外氣,屋頂下設置通風空氣層,高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出,廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地,創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企,如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流,不僅提升了隔熱效果,減少空調需求,讓建築如同「與海共舞」,在減廢與健康方面皆表現優異,展示出綠建築在地化的無限可能。

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島式建築群分割後所形成的巷道與水道。圖/內政部建築研究所

在綠建材的部分,另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程,其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材,比方提高高爐水泥(具高強度、耐久、緻密等特性,重點是發熱量低)的量,並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」,還用再生透水磚做人行道鋪面。

2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所
2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區,首先,他們捨棄金屬建材,讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是,他們也將施工開挖的土方做回填,將有高地差的荒地恢復成平坦綠地,本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪,無痛轉綠。

雲林豐泰文教基金會的綠園區。圖/內政部建築研究所

等等,這樣看來建築夠不夠綠的命運,似乎在建材選擇跟設計環節就決定了,是這樣嗎?當然不是,建築是活的,需要持續管理–有智慧的管理。

第三招:智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率,除了從建築設計與建材的使用等角度介入,也須適度融入「智慧建築」(intelligent buildings)的概念,即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性,使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器,用於蒐集環境資料和使用行為,並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

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為了推動建築與資通訊產業的整合,內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度,為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂,目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例,為了掌握建築物生命週期中的能耗,需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標,評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面,則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境,以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中,充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術,來達成兼顧環保和永續發展的理念,也是利用建築資訊模型(BIM)技術打造的指標性建築,受到國際矚目。

樹林藝文綜合大樓。圖/內政部建築研究所「111年優良智慧建築專輯」(新北市政府提供)

在興建階段,為了保留基地內 4 棵原有老樹,團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描,並將大小等比例匯入 BIM 模型中,讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離,確保施工過程不影響樹木健康。此外,在大樓啟用後,BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」,透過 3D 建築資訊模型,提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護,包括保養計畫、異常修繕及耗材管理,讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用,從建造設計擴展至施工和日常管理,使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management,簡稱 FM ) 為例,該系統可在雲端進行遠端控制,根據會議室的使用時段靈活調節空調風門,會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣,而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率,保持低頻運作,實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

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總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現,從源頭減少碳足跡;綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小,並保障居民的健康;智慧建築標章運用科技應用,實現能源的高效管理和室內環境的精準調控,增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用,讓建築不僅是滿足基本居住需求,更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

建築物於魚塭之上,採高腳屋的構造形式,尊重自然地貌。圖/內政部建築研究所

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NCC 公民培力活動百花齊放,公私協力推動媒體素養
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/10 ・1036字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文為 國家通訊傳播委員會 廣告

疫情加速全球數位化發展,也改變了大眾接收資訊的方式。隨著影音媒體平台及自媒體崛起,每個人除了是訊息接收者,也是內容的生產者,百花齊放的訊息管道也帶來了內容及資訊管理上的挑戰。

國家通訊傳播委員會(NCC)因應全球性之數位匯流發展及監理革新趨勢,致力於促進通訊傳播健全發展,保障消費者及尊重弱勢權益,打造多元文化均衡發展,迄今持續推動「廣電媒體專業素養培訓與公民培力推廣計畫」。

本年度( 112 年)公民培力推廣部分,藉由與廣電媒體產製端合作,包括公視、正聲廣播、新聲廣播、鳳鳴廣播、陽明山電視和全聯電視,及與大學、公民團體包括國立臺灣師範大學、朝陽科技大學、法律白話文、臺灣新聞記者協會等共 11 個單位,於 7 月至 12 月在北、中、南、東四大區域舉辦共 20 場媒體識讀活動,累積超過 1,300 人次參與,參與者豐富多元,包含媒體專業人員、銀髮族、身障群體、新住民、兒童及青少年、 YouTuber 、 KOL 等,多面向推廣媒體素養意識。

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