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腦科學結合 AI 科技:提供「頑固型憂鬱症」患者服藥以外的選擇!

科技魅癮_96
・2021/11/15 ・1981字 ・閱讀時間約 4 分鐘

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

你身邊也有憂鬱症的朋友嗎?根據世界衛生組織 2021 年的報告顯示,全球有超過 3.5 億人受憂鬱症所苦;在臺灣,衛福部統計調查指出,約有 200 萬人罹患憂鬱症,其中,重度憂鬱症患者更超過五成,約 125 萬人。罹患憂鬱症的人會出現 2 週以上的情緒低潮、食慾不振、失眠、自責、有輕生念頭等症狀,嚴重者會無法集中精神,進而影響到工作及生活──憂鬱症已然是 21 世紀不可忽視的健康殺手!

憂鬱症不只是「心病」,也是「腦病」

過去,人們總認為憂鬱症只跟心情不好有關,但其實是大腦也生病了。人腦內有一套情緒自動調節機制,情緒的產生與邊緣系統、下視丘、大腦皮質等區域有關,而若要抑制情緒,則由掌管理性思考的前額葉負責。前額葉也是人腦中主動抑制憂鬱症狀最重要的腦區,一般人在遇到壓力大或憤怒的狀況時,能在短時間內平息下來,就是因為有前額葉幫忙踩剎車,抑制衝動的行為。即使遇到令人非常生氣的事情,也能透過找人討論、看書或爬文等等,讓心態改變,化解情緒危機。然而,憂鬱症患者的情緒調節功能失常,包括:前額葉、杏仁核、海馬迴……等,導致即使沒有任何外力干擾,也會陷入情緒低潮,且無論怎麼溝通都無效。

「頑固型憂鬱症」並非無藥可醫

臺北榮民總醫院精神部社區復健精神科主任李正達醫師表示, 一般的憂鬱症患者,大腦功能雖然出問題,但仍有一定的控管能力,透過服藥或心理治療就能有不錯的效果,但若是頑固型憂鬱症(TRD)患者,大腦的情緒迴路異常會更加明顯,使得患者一直被負面思維綁架。李正達醫師表示,在這種狀況下,吃藥不一定有效,且這類患者腦部的情緒迴路出問題的地方不盡相同。因此,他投入頑固型憂鬱症及腦刺激治療的研究,發現以磁脈衝活化神經元的經顱磁刺激術(TMS)治療憂鬱症成效不錯,且為非侵入性的治療方式,對藥物治療反應不佳的患者來說,是一大福音。

頑固型憂鬱症的額葉功能之所以表現失常,與大腦中的興奮性神經傳導物質和抑制性神經傳導物質的失衡有關。對此,李正達醫師表示,可用 TMS 治療患者的情緒迴路,讓上述分子的表現正常化,進而有效改善症狀。此外,他也提到美國已上市能夠調控上述神經傳導物質的新藥,透過鼻噴劑、注射,甚至未來也會有口服的方式,快速平衡大腦的情緒控管系統。

結合 AI 科技,找到適合的療法

李正達醫師提及 TMS 有不同的刺激方式,目前 TMS 雖然有效,但為病患找到合適的打法才是關鍵,不然有些個案已經長期陷入負面情緒,有著想不開的念頭,若又遇到治療無效,會增加病人的挫敗感,甚至錯過挽救情緒的黃金時機。對此,他也分享,目前最新的研究可運用新科技,例如:結合腦影像學跟人工智慧(AI),透過蒐集與分析過去做過腦波且成效較好的病患數據,幫助未來要施打 TMS 的患者,更快篩選出合適的治療方式。

透過腦影像、腦波分析等技術,解析人類大腦的奧秘,重新定義了精神疾病、揭示人類決策行為背後的神經基礎。圖/科技魅癮提供

補充深海魚油,有效緩解憂鬱症

除了 TMS 能造福憂鬱症患者外,憂鬱症也可以透過營養補充的方式,讓病情好轉。臺灣身心醫學專家、中國醫藥大學安南醫院副院長的蘇冠賓醫師提到,許多精神醫學研究顯示,飲食習慣與精神健康有直接的關聯,而特定營養素的單獨療法或合併療法也有一定的療效。世界營養精神醫學會(ISNPR)發表的臨床指引和治療共識的論文中提到,推薦透過調整飲食、補充保健食品及類藥劑營養品,來幫助增進精神健康。其中,蘇冠賓醫師的研究團隊針對 Omega-3 脂肪酸,即深海魚油,進行多項跨國研究,發現 Omega-3 對於焦慮有低到中度的療效,也發現 Omega-3 可用於治療兒童過動症;蘇醫師的團隊也與英國倫敦國王學院(King’s College London)合作研究發現,當憂鬱症患者攝取 Omega-3 多元不飽和脂肪酸時,可有效減輕人體發炎反應,並且改善憂鬱症的症狀。此外,蘇冠賓醫師的團隊也致力於尋找腦疾病的致病機轉及創新治療,包含:重覆性經顱磁刺激(rTMS)、針灸、經顱光刺激等創新療法,希望提供病患更多元、更有效的治療方式。

大腦與情感的連結,超乎你的想像

大腦的活動與人類的情感表達有著密切關連,隨著腦科學的進步,新興的研究工具如功能性磁振造影(fMRI)、腦電圖(EEG)、TMS 等技術出現,更能幫助科學家清楚地看到大腦裡的分子影像及變化,不僅重新定義了精神疾病,幫助憂鬱症的治療,還能解釋為什麼人們在購物時會有「腦波弱」的現象,如何看待人類的同理心、道德與正義,甚至可應用到法治層面如測謊等等。

神經科學除了在醫學上的應用外,社會應用上則以測謊的角度切入,協助警方辦案。圖/科技魅癮提供

更多內容,請見「科技魅癮」:https://charmingscitech.pse.is/3rafes

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揭開人體的基因密碼!——「基因定序」是實現精準醫療的關鍵工具
科技魅癮_96
・2021/11/16 ・1998字 ・閱讀時間約 4 分鐘

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

為什麼有些人吃不胖,有些人沒抽菸卻得肺癌,有些人只是吃個感冒藥就全身皮膚紅腫發癢?這一切都跟我們的基因有關!無論是想探究生命的起源、物種間的差異,乃至於罹患疾病、用藥的風險,都必須從了解基因密碼著手,而揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。

揭開基因密碼的關鍵工具就是「基因定序」技術。圖/科技魅癮提供

基因定序對人類生命健康的意義

在歷史上,DNA 解碼從 1953 年的華生(James Watson)與克里克(Francis Crick)兩位科學家確立 DNA 的雙螺旋結構,闡述 DNA 是以 4 個鹼基(A、T、C、G)的配對方式來傳遞遺傳訊息,並逐步發展出許多新的研究工具;1990 年,美國政府推動人類基因體計畫,接著英國、日本、法國、德國、中國、印度等陸續加入,到了 2003 年,人體基因體密碼全數解碼完成,不僅是人類探索生命的重大里程碑,也成為推動醫學、生命科學領域大躍進的關鍵。原本這項計畫預計在 2005 年才能完成,卻因為基因定序技術的突飛猛進,使得科學家得以提前完成這項壯舉。

提到基因定序技術的發展,早期科學家只能測量 DNA 跟 RNA 的結構單位,但無法排序;直到 1977 年,科學家桑格(Frederick Sanger)發明了第一代的基因定序技術,以生物化學的方式,讓 DNA 形成不同長度的片段,以判讀測量物的基因序列,成為日後定序技術的基礎。為了因應更快速、資料量更大的基因定序需求,出現了次世代定序技術(NGS),將 DNA 打成碎片,並擴增碎片到可偵測的濃度,再透過電腦大量讀取資料並拼裝序列。不僅更快速,且成本更低,讓科學家得以在短時間內讀取數百萬個鹼基對,解碼許多物種的基因序列、追蹤病毒的變化行蹤,也能用於疾病的檢測、預防及個人化醫療等等。

在疾病檢測方面,儘管目前 NGS 並不能找出全部遺傳性疾病的原因,但對於改善個體健康仍有積極的意義,例如:若透過基因檢測,得知將來罹患糖尿病機率比別人高,就可以透過健康諮詢,改變飲食習慣、生活型態等,降低發病機率。又如癌症基因檢測,可分為遺傳性的癌症檢測及癌症組織檢測:前者可偵測是否有單一基因的變異,導致罹癌風險增加;後者則針對是否有藥物易感性的基因變異,做為臨床用藥的參考,也是目前精準醫療的重要應用項目之一。再者,基因檢測後續的生物資訊分析,包含基因序列的註解、變異位點的篩選及人工智慧評估變異點與疾病之間的關聯性等,對臨床醫療工作都有極大的助益。

基因定序有助於精準醫療的實現。圖/科技魅癮提供

建立屬於臺灣華人的基因庫

每個人的基因背景都不同,而不同族群之間更存在著基因差異,使得歐美國家基因庫的資料,幾乎不能直接應用於亞洲人身上,這也是我國自 2012 年發起「臺灣人體生物資料庫」(Taiwan biobank),希望建立臺灣人乃至亞洲人的基因資料庫的主因。而 2018 年起,中央研究院與全臺各大醫院共同發起的「臺灣精準醫療計畫」(TPMI),希望建立臺灣華人專屬的基因數據庫,促進臺灣民眾常見疾病的研究,並開發專屬華人的基因型鑑定晶片,促進我國精準醫療及生醫產業的發展。

目前招募了 20 萬名臺灣人,這些民眾在入組時沒有被診斷為癌症患者,超過 99% 是來自中國不同省分的漢族移民人口,其中少數是臺灣原住民。這是東亞血統個體最大且可公開獲得的遺傳數據庫,其中,漢族的全部遺傳變異中,有 21.2% 的人攜帶遺傳疾病的隱性基因;3.1% 的人有癌症易感基因,比一般人罹癌風險更高;87.3% 的人有藥物過敏的基因標誌。這些訊息對臨床診斷與治療都相當具實用性,例如:若患者具有某些藥物不良反應的特殊基因型,醫生在開藥時就能使用替代藥物,避免病人服藥後產生嚴重的不良反應。

基因時代大挑戰:個資保護與遺傳諮詢

雖然高科技與大數據分析的應用在生醫領域相當熱門,但有醫師對於研究結果能否運用在臨床上,存在著道德倫理的考量,例如:研究用途的資料是否能放在病歷中?個人資料是否受到法規保護?而且技術上各醫院之間的資料如何串流?這些都需要資通訊科技(ICT)產業的協助,而醫師本身相關知識的訓練也需與時俱進。對醫院端而言,建議患者做基因檢測是因為出現症狀,希望找到原因,但是如何解釋以及病歷上如何註解,則是另一項重要議題。

從人性觀點來看,在技術更迭演進的同時,對於受測者及其家人的心理支持及社會資源是否相應產生?回到了解病因的初衷,在知道自己體內可能有遺傳疾病的基因變異時,家庭成員之間的情感衝擊如何解決、是否有對應的治療方式等,都是值得深思的議題,也是目前遺傳諮詢門診中會詳細解說的部分。科技的初衷是為了讓人類的生活變得更好,因此,基因檢測如何搭配專業的遺傳諮詢系統,以及法規如何在科學發展與個資保護之間取得平衡,將是下一個基因時代的挑戰。

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用這劑補好新冠預防保護力!防疫新解方:長效型單株抗體適用於「免疫低下族群預防」及「高風險族群輕症治療」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/01/19 ・2874字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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:
藥名Evusheld
長效型單株抗體
Molnupiravir
莫納皮拉韋
Paxlovid
倍拉維
Remdesivir
瑞德西韋
作用原理結合至病毒的棘蛋白受體結合區域,抑制病毒進入人體細胞干擾病毒的基因序列,導致複製錯亂突變蛋白酵素抑制劑,阻斷病毒繁殖抑制病毒複製所需之酵素的活性,從而抑制病毒增生
治療方式單次肌肉注射(施打後留觀1小時)口服5天口服5天靜脈注射3天
適用對象發病5天內、具有重症風險因子、未使用氧氣之成人與兒童(12歲以上且體重至少40公斤)的輕症病患。發病5天內、具有重症風險因子、未使用氧氣之成人與兒童(12歲以上且體重至少40公斤)的輕症病患。發病5天內、具有重症風險因子、未使用氧氣之成人(18歲以上)的輕症病患。發病7天內、具有重症風險因子、未使用氧氣之成人與孩童(年齡大於28天且體重3公斤以上)的輕症病患。
*Remdesivir用於重症之適用條件和使用天數有所不同
注意事項病毒變異株藥物交互作用孕婦哺乳禁用輸注反應

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。

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有圖沒真相!?GAN 人工智慧系統的發展與未來——《AI 製造商沒說的祕密》
時報出版_96
・2023/01/31 ・4731字 ・閱讀時間約 9 分鐘

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

醉後成為 GAN 之父

2013年秋天,伊恩.古德費洛(Ian Goodfellow)與大學實驗室夥伴在酒吧舉行歡送派對。大家就座,開始猛灌精釀啤酒。酒過三巡,古德費洛已有些微醺,這群研究員開始爭論什麼才是製造能夠自我創造相片寫實影像的機器之最佳途徑。

他們知道可以訓練一套神經網路來辨識影像,然後逆向操作,使其產生影像。但它只能產生一些精細、有如相片的影像,這樣的結果實在難以令人信服。

不過古德費洛的夥伴們有一個主意。他們可以對神經網路產生的影像進行統計分析──辨識特定像素的頻率、亮度,以及與其他像素間的關係。

然後將這些分析結果與真正的相片進行比對,這樣就可以顯示神經網路哪裡出錯了。問題是他們不知道該如何將這些資料編碼輸入他們的系統之中──這可能需要數十億的統計次數。

古德費洛提出一個完全不同的解決之道。他解釋,他們應該做的是建立一套能夠向另一套神經網路學習的神經網路。第一套神經網路製造影像,企圖欺騙第二套神經網路認為這是真的。第二套會指出第一套的錯誤,第一套於是繼續嘗試欺騙,就這樣周而復始。他表示,如果這兩套相互對抗的神經網路對峙得夠久,他們就能製作出寫實的影像。

但是古德費洛的夥伴們並不認同。他們說這主意甚至比他們的還爛。同時,若非他已有些醉了,古德費洛可能也有同感。

「要訓練一套神經網路已經夠難了,」清醒時的古德費洛可能會這麼說,「你不可能在正在學習演算法的神經網路中訓練另一套神經網路。」不過他在當時完全相信可以做到。

當天晚上他返回公寓,他摸黑坐在床邊的桌前,仍然有些微醺,筆記型電腦螢幕的光反射在他臉上。「我的朋友是錯的!」他不斷告訴自己,同時用其他計畫的舊編碼來拼湊他所說的兩套對抗的神經網路,並且開始以數百張相片來訓練這套新裝置。

幾個小時後,它開始顯現他所預期的效能。生成的影像很小,和一片指甲一樣,而且還有一些模糊。不過它們看來就和相片一樣。他後來表示,他完全是運氣來了。

「如果它不成功,我可能就會放棄了。」他後來在發表此一概念的論文中將它稱作「生成對抗網路」(generative adversarial networks,GANs)。自此之後,他成為全球人工智慧研究圈口中的「GAN之父」。

生成對抗網路的蓬勃發展

2014年夏天,他正式加入谷歌,當時他已在積極推廣GAN,強調這有助於加速人工智慧的研發。他在說明概念時,往往會以理查.費曼為例。費曼曾在教室黑板上寫道:「我創造不出來的東西,我就不了解。」

古德費洛相信費曼此一名言除了人類之外,也可以適用於機器:人工智慧創造不出來的東西,它就不了解。他們指出,創造,能夠幫助機器了解周遭的世界。

GAN使人工智慧互相訓練與學習。圖/envatoelements

「如果人工智慧可以用逼真的細節去想像世界──能夠學習如何想像逼真的影像與逼真的聲音──這樣可以鼓勵人工智慧學習現實存在的世界結構,」古德費洛說道,「它能幫助人工智慧了解所看到的影像與所聽到的聲音。」如同語音、影像辨識與機器翻譯,GAN代表深度學習又向前邁進一大步。或者,至少深度學習的研究人員是這麼認為。

臉書人工智慧研究中心主任楊立昆(Yann LeCun)在2016年盛讚GAN「是深度學習近二十年來最酷的概念」。古德費洛的成就激發出許多圍繞其概念的計畫,有的是加以改進,有的是據此進一步發展,有的則是發起挑戰。

懷俄明大學的研究人員建造一套系統,能夠產生細小但是完美的影像,包括昆蟲、教堂、火山、餐廳、峽谷與宴會廳。輝達(NVIDIA)的一個研究團隊則是建造一套神經網路,可以將一幅顯示炎炎夏日的相片影像轉變成死氣沉沉的冬日。

加州大學柏克萊分校的研究小組則設計出一套系統,能夠將馬匹的影像轉變成斑馬,把莫內的畫變成梵谷的畫。這些都是科技界與學界最受人矚目與最有趣味的研發計畫。

可是,就在這時,世界發生劇變。2016年11月,唐納.川普贏得美國總統大選。美國生活與國際政局隨之出現天翻地覆的變化,人工智慧也難以倖免。幾乎是立即出現的衝擊,政府開始打壓移民引發人才流動的憂慮。

美國排外政策造成 AI 產業衝擊

在美國就讀的國際學生已在減少之中,如今更是大幅銳減,對外國人才依賴甚重的美國科學與數學界也因此開始受創。「我們是開槍打自己的腦袋,」西雅圖著名的艾倫人工智慧研究所(Allen Institute for Artificial Intelligence)的執行長說,「我們不是打在腳上,是腦袋。」

一些大企業已在擴張他們的海外研發作業。臉書分別在蒙特婁與楊立昆的家鄉巴黎設立實驗室。川普政府移民政策所帶來的威脅在2017年4月就已顯現,距離他上任不過三個月。

與此同時,「深度學習運動之父」傑弗瑞.辛頓(Geoffrey Hinton)幫助成立向量人工智慧研究所(Vector Institute for Artificial Intelligence)。這是多倫多的一所研發育成機構,設立資金達一億三千萬美元,其中包括美國科技巨擘如谷歌與輝達的挹注。

此外,加拿大總理賈斯汀.杜魯道(Justin Trudeau)也承諾以九千三百萬美元來扶持在多倫多、蒙特婁與愛德蒙頓的人工智慧研發中心。年輕的研究員莎拉.薩波爾(Sara Sabour)是辛頓一位關鍵性的合作夥伴,她的事業歷程足以說明人工智慧圈內的國際色彩是多麼容易受到政治影響。

2013年,在伊朗的謝里夫理工大學(Sharif University of Technology)完成電腦科學的學業之後,薩波爾申請到華盛頓大學深造,攻讀電腦視覺與其他方面的人工智慧,校方接受了她的申請。但是美國政府卻拒絕給予簽證,顯然是因為她在伊朗長大與就學的關係,而且她所要攻讀的領域,電腦視覺,也是潛在的軍事與安全科技。第二年,她成功進入多倫多大學,之後追隨辛頓加入谷歌。

在此同時,川普政府持續阻擋移民進入美國。「現在看來是美國企業獲益,」亞當.席格(Adam Segal)說道,他是美國外交關係協會(Council on Foreign Relations)有關新興科技與國家安全的專家,「但是就長期來看,科技與就業機會都不會在美國實現。」

2016年川普當選美國總統,開始打壓外國移民。圖,/wikipedia

人工智慧等技術讓製造假訊息變得更容易

但是人才的遷移還不是川普入主白宮所造成的最大變化。自選舉一結束,國內媒體就開始質疑網上假訊息對選舉結果的影響,引發社會大眾對「假新聞」的憂慮。

起初祖克柏試圖消除這樣的關切,他在選舉的幾天後於矽谷的一個公開場合,輕描淡寫地表示,選民受假新聞左右是一個「相當瘋狂的想法」。但是許多記者、立法者、名嘴與公民都不予苟同。

事實上此一問題在選舉期間十分猖獗,尤其在臉書的社交網路,有數以萬計,甚至可能是百萬計的網民,分享一些虛假編造的故事,這些故事的標題例如「涉嫌希拉蕊電郵洩密案的聯邦調查局人員被發現死亡,顯為謀殺後自殺」或是「教宗方濟各支持川普競選總統震驚世界」。

臉書後來揭露有一家與克里姆林宮關係甚密的俄羅斯公司,花了超過十萬美元向470個假帳戶與頁面買網路廣告,散播有關種族、槍枝管制、同性戀權利與移民等方面的假訊息,此一事件使得公眾更感關切。

與此同時,社會大眾的憂慮也投射到GAN與其他相關的科技上,使它們以完全不同於過去的面貌成為世人焦點:這些科技看來是產生假新聞的管道。

人工智慧讓假新聞更容易。圖/envatoelements

然而人工智慧科學家當時的研究卻完全是在助長這種看法。華盛頓大學的一支團隊,利用神經網路製作出一段冒用歐巴馬說話的影片。中國一家新創企業的工程師則利用相同的科技讓川普說中文。

其實偽造的影像並不是新玩意兒。自照相術發明以來,人們就開始利用技術來偽造相片。不過由於新式的深度學習可以自我學習這些工作──或者至少部分的工作──它們使得這樣的編輯變得更容易。

政治人物與活動、民族國家、社會運動人士、不滿分子往後不需要僱用大批人手來製造與散播假圖片和假影片,他們只要建造一套神經網路就能自動完成這些工作。

在美國總統大選期間,人工智慧的圖像操作潛能距離完全發揮仍有幾個月的時間。當時GAN只能產生如指甲大小的圖像,而要將字句置入政治人物的口中仍需要罕有的專業技能,更別說其他一些費力的工作了。

不過,在川普勝選一週年時,輝達在芬蘭實驗室的一支團隊開發出新款GAN,稱作「漸進式GAN」,可以利用對抗式的神經網路製造出實際尺寸的圖像,包括植物、馬匹、巴士與自行車,而且幾可亂真。

圖像不再能代表證據

不過這項科技最受矚目的是它能夠製造人臉。在分析數千張名人照片後,輝達這套系統可以製造出看來像是某位名人,但其實並不是的人臉圖像──一張看來像是珍妮佛.安妮斯頓(Jennifer Aniston)或席琳娜.戈梅茲(Selena Gomez)的臉孔,而實際上並非真人。這些被製造出來的臉孔看來都像真人,有他們自己的皺紋、毛孔、暗影,甚至個性。

「這項科技的進步速度太快,」菲利浦.艾索拉(Phillip Isola)說道,他是幫助開發此類科技的麻省理工學院教授,「剛開始時是這樣的,『好吧,這是一項有趣的學術性問題,你不可能用來製造假新聞,它只能產生一些略顯模糊的東西。』結果卻演變成『噢,你真的可以製作出像照片一樣逼真的臉孔。』」

在輝達宣布此一新科技的幾天後,古德費洛在波士頓一間小會議室發表演說,演說的幾分鐘前,一位記者問他該科技的意義何在。他指出他知道其實任何人都早已可以用 Photoshop 來製造假圖像,不過他也強調,重點是使得這項工作更為容易。「我們是促使已經具有可能性的事情加速實現。」他說道。

他解釋,隨著這些方法的改進,「有圖有真相」的時代也將結束。

「從歷史來看,這其實有些僥倖,我們能夠依賴影片作為事情曾經發生過的證據,」他說道,「我們過去常常是根據誰說的、誰有動機這麼說、誰有可信度、誰又沒有可信度,來看一件事情。現在看來我們又要回到那個時代。」

可是中間會有一段很艱難的過渡期。「遺憾的是現今世人不太會批判性思考。同時大家對於誰有可信度與誰沒有可信度都比較傾向於從族群意識去思考。」這也代表至少會有一段調整期。

「人工智慧為我們打開了許多我們不曾打開的門。我們都不知道在門的另一邊會有什麼東西,」他說道,「然而在此一科技方面,卻更像是人工智慧關閉了我們這一代人已經習慣打開的門。」

人們若不具有批判性思考的能力,就會容易被假圖像欺騙。圖/envatoelements

調整期幾乎是立即展開,某人自稱為「深度偽造」(Deepfakes),開始將一些名人的頭像剪接至色情影片中,然後再上傳至網路。這個匿名的惡作劇者後來把能搞出這些花樣的應用程式公開,這類影片立刻大量出現在討論板、社交網路與如 YouTube 的影音網站。

如 Pornhub、Reddit 與推特等平台趕忙禁止這種行為,但是此一操作與相關概念已滲透進入主流媒體。「深度偽造」也變成一個專有名詞,意指任何以人工智慧偽造,並在線上散播的影片。

——本文摘自《AI製造商沒說的祕密: 企業巨頭的搶才大戰如何改寫我們的世界?》,2022 年 8 月,時報出版,未經同意請勿轉載。

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