濫用 Deepfake 製作換臉影片，有哪些法律責任？

本文與 BRITA 合作，泛科學企劃執行。

你確定你喝的水真的乾淨嗎？

如果你回到兩百年前，試圖喝一口當時世界上最大城市的飲用水，可能會立刻放下杯子——那水的顏色帶點黃褐，氣味刺鼻，甚至還飄著肉眼可見的雜質。十九世紀倫敦泰晤士河的水，被戲稱為「流動的污水」，當時的人們雖然知道水不乾淨，但卻無力改變，導致霍亂和傷寒等疾病肆虐。

幸運的是，現代自來水處理系統已經讓我們喝不到這種「肉眼可見」的污染物，但問題可還沒徹底解決。面對 21 世紀的飲水挑戰，哪些技術真正有效？

濾水技術：從霍亂危機到高效濾芯

19 世紀的歐洲因為城市人口膨脹與工業發展，面臨了前所未有的水污染挑戰。當時多數城市的供水系統仍然依賴河流、湖泊，甚至未經處理的地下水，導致傳染病肆虐。

1854 年，英國醫生約翰·斯諾（John Snow）透過流行病學調查，發現倫敦某口公共水井與霍亂爆發直接相關，這是歷史上首次確立「飲水與疾病傳播的關聯」。這項發現徹底改變了各國政府對供水系統的態度，促使公衛政策改革，加速了濾水與消毒技術的發展。到了 20 世紀初，英國、美國等國開始在自來水中加入氯消毒，成功降低霍亂、傷寒等水媒傳染病的發生率，這一技術迅速普及，成為現代供水安全的基石。    

 19 世紀末的台灣同樣深受傳染病困擾，尤其是鼠疫肆虐。1895 年割讓給日本後，惡劣的衛生條件成為殖民政府最棘手的問題之一。1896 年，後藤新平出任民政長官，他本人曾參與東京自來水與下水道系統的規劃建設，對公共衛生系統有深厚理解。為改善台灣水源與防疫問題，他邀請了曾參與東京水道工程的英籍技師 W.K. 巴爾頓（William Kinnimond Burton） 來台，規劃現代化的供水設施。在雙方合作下，台灣陸續建立起結合過濾、消毒、儲水與送水功能的設施。到 1917 年，全台已有 16 座現代水廠，有效改善公共衛生，為台灣城市化奠定關鍵基礎。

進入 20 世紀，人們已經可以喝到看起來乾淨的水，但問題真的解決了嗎？ 科學家如今發現，水裡仍然可能殘留奈米塑膠、重金屬、農藥、藥物代謝物，甚至微量的內分泌干擾物，這些看不見、嚐不出的隱形污染，正在成為21世紀的飲水挑戰。也因此，濾水技術迎來了一波科技革新，活性碳吸附、離子交換樹脂、微濾、逆滲透（RO）等技術相繼問世，各有其專長：

• 活性碳吸附：去除氯氣、異味與部分有機污染物

• 離子交換樹脂：軟化水質，去除鈣鎂離子，減少水垢

• 微濾技術、逆滲透（RO）技術：攔截細菌與部分微生物，過濾重金屬與污染物等

這些技術相互搭配，能夠大幅提升飲水安全，然而，無論技術如何進步，濾芯始終是濾水設備的核心。一個設計優良的濾芯，決定了水質能否真正被淨化，而現代濾水器的競爭，正是圍繞著「如何打造更高效、更耐用、更智能的濾芯」展開的。於是，最關鍵的問題就在於到底該如何確保濾芯的效能？

濾芯的壽命與更換頻率：濾水效能的關鍵時刻濾芯，雖然是濾水器中看不見的內部構件，卻是決定水質純淨度的核心。以德國濾水品牌 BRITA 為例，其濾芯技術結合椰殼活性碳和離子交換樹脂，能有效去除水中的氯、除草劑、殺蟲劑及藥物殘留等化學物質，並過濾鉛、銅等重金屬，同時軟化水質，提升口感。

然而，隨著市場需求的增長，非原廠濾芯也悄然湧現，這不僅影響濾水效果，更可能帶來健康風險。據消費者反映，同一網路賣場內便可輕易購得真假 BRITA 濾芯，顯示問題日益嚴重。為確保飲水安全，建議消費者僅在實體官方授權通路或網路官方直營旗艦店購買濾芯，避免誤用來路不明的濾芯產品讓自己的身體當過濾器。

辨識濾芯其實並不難——正品 BRITA 濾芯的紙盒下方應有「台灣碧然德」的進口商貼紙，正面則可看到 BRITA 商標，以及「4週換放芯喝」的標誌。塑膠袋外包裝上同樣印有 BRITA 商標。濾芯本體的上方會有兩個浮雕的 BRITA 字樣，並且沒有拉環設計，底部則標示著創新科技過濾結構。購買時仔細留意這些細節，才能確保濾芯發揮最佳過濾效果，讓每一口水都能保證潔淨安全。

不過，即便是正品濾芯，其效能也非永久不變。隨著使用時間增加，濾芯的孔隙會逐漸被污染物堵塞，導致過濾效果減弱，濾水速度也可能變慢。而且，濾芯在拆封後便接觸到空氣，潮濕的環境可能會成為細菌滋生的溫床。如果長期不更換濾芯，不僅會影響過濾效能，還可能讓積累的微小污染物反過來影響水質，形成「過濾器悖論」（Filter Paradox）：本應淨化水質的裝置，反而成為污染源。為此，BRITA 建議每四週更換一次濾芯，以維持穩定的濾水效果。

為了解決使用者容易忽略更換時機的問題，BRITA 推出了三大智慧提醒機制，確保濾芯不會因過期使用而影響水質：

1. Memo 或 LED 智慧濾芯指示燈：即時監測濾芯狀況，顯示剩餘效能，讓使用者掌握最佳更換時間。

2. QR Code 掃碼電子日曆提醒：掃描包裝外盒上的 QR Code 記錄濾芯的使用時間，自動提醒何時該更換，減少遺漏。

3. LINE 官方帳號自動通知：透過 LINE 推送更換提醒，確保用戶不會因忙碌而錯過更換時機。

在濾水技術日新月異的今天，濾芯已不僅僅是過濾裝置，更是智慧監控的一部分。如何挑選最適合自己需求的濾水設備，成為了健康生活的關鍵。

濾水技術：不僅是進步，更是守護未來

人類對潔淨飲用水的追求，從未停止。19世紀，隨著城市化與工業化發展，水污染問題加劇並引發霍亂等疾病，促使濾水技術迅速發展。20世紀，氯消毒技術普及，進一步保障了水質安全。隨著科技進步，現代濾水技術透過活性碳、離子交換等技術，去除水中的污染物，讓每一口水更加潔淨與安全。

今天，消費者不再單純依賴公共供水系統，而是能根據自身需求選擇適合的濾水設備。例如，BRITA 提供的「純淨全效型濾芯」與「去水垢專家濾芯」可針對不同需求，從去除餘氯、過濾重金屬到改善水質硬度等問題，去水垢專家濾芯的去水垢能力較純淨全效型濾芯提升50%，並通過 SGS 檢測，通過國家標準水質檢測「可生飲」，讓消費者能安心直飲。

然而，隨著環境污染問題的加劇，真正的挑戰在於如何減少水污染，並確保每個人都能擁有乾淨水源。科技不僅是解決問題的工具，更應該成為守護未來的承諾。濾水器不僅是家用設備，它象徵著人類與自然的對話，提醒我們水的純淨不僅是技術的勝利，更是社會的責任和對未來世代的承諾。

*符合濾(淨)水器飲用水水質檢測技術規範所列9項「金屬元素」及15項「揮發性有機物」測試
*僅限使用合格自來水源，且住宅之儲水設備至少每6-12個月標準清洗且無受汙染之虞

同床異夢：科學家與科學記者間的緊張關係

為了新成立的科學媒體中心負責人一職準備面試期間，我讀到許多科學家的意見，他們指出媒體對MMR疫苗和基因改造等議題的報導削弱了公眾對科學的信任。然而，當我更深入閱讀當時的科學新聞時卻發現情況並不那麼單純，許多嘩眾取寵的報導出自綜合記者或政治與消費的分線記者，消息來源是善於操縱媒體的運動人士而非優秀科學家，反觀科學記者筆下的報導則多數公正平衡。

中心成立後的頭幾個月主要是諮詢，過程中我與一些傑出的科學記者交流，詢問新的科學新聞辦公室如何產生價值，他們花了很多時間回應我接二連三的提問。互動中我清楚意識到科學記者不需要別人教他們怎麼做報導，而且他們其實與科學家一樣苦惱，覺得手機、核能、複製技術等等議題有太多聳動新聞。後來討論焦點就放在科學媒體中心如何改善現況，方法包括鼓勵科學家接受訪問，以及提升科學專業在編輯室內的地位。

一種說法認為科學記者是個特別的記者類型。有人向英國廣播公司前新聞部主任弗蘭．安斯沃思（Fran Unsworth）提出疑問：為何她們的公司高層很少人有科學報導背景？她短暫遲疑後回答：英國廣播公司的科學記者大都熱愛自己的工作，喜歡報導更甚於管理。我在其他媒體也注意到同樣現象，許多科學、醫藥、環境記者在專門領域耕耘超過二十年。湯姆．菲爾登被問到為何熱愛科學報導，他的回答是：

科學報導的內容幾乎都是探索性而非指控性—代表我和科學家都能開開心心回家！而且我能在自由出入實驗室、見到地球上最聰明的一群人、對他們的畢生心血提出各種粗淺的問題，這是多麼大的特權。再來科學新聞多彩多姿，生醫、太空、氣候、生物多樣性、古生物……最後一點，科學新聞很重要，是現代社會不可或缺的一部分。

「要迅速還是要正確？」——新聞編輯室裡的艱難選擇

二○○二年科學媒體中心剛成立時，社會上針對科學和媒體之間為何緊張有過一波辯論，其中一個話題是科學價值觀與新聞價值觀的矛盾。已故的理查．多爾（Richard Doll）爵士教授是發現吸菸與癌症關聯的科學家，他曾經對著滿屋子的記者一語道破：「你們不喜歡老調重彈、報導大家都知道的事情，總想找些新鮮的。但很可惜，科學裡新的事物通常不對，真理需要透過時間慢慢建立。」

另一方面，懂得反求諸己的記者通常也不諱言表示媒體反映真相有很多侷限。《華盛頓郵報》資深記者大衛．布羅德（David Broder）一九七九年曾說：「我希望媒體能一再重複、直到大家明白—每天送到門口的報紙，只是記者對過去二十四小時內聽聞的某些事情做出片面、匆促、不完整的敘述，內容不可避免會有瑕疵與偏差。」難怪科學家對記者戒慎恐懼，而記者與科學家合作時也倍感挑戰。曾經有位報紙編輯對著一房間的皇家學會成員說：在他的編輯室內，「要迅速還是要正確」這問題只會有一個答案。那些科學家的惶恐表情我歷歷在目。

我進入媒體關係工作之前拿的是新聞學學位，至今仍記得一位前記者曾在講座中告訴大家：「車禍後無人傷亡」不能成為新聞，「車禍導致五名青少年死亡」才能引起大眾關注。研究媒體的學生辯論新聞價值觀已經辯了數十年，也有人大膽嘗試不同做法，比方說《龜媒體》（Tortoise Media）之類新興平臺就訴求「慢新聞」，旨在建立有別於速度至上的新模型，透過「慢速新聞學」理念以更長時間來更加深入地製作更大、更複雜的報導。但儘管媒體業界發生許多變化，傳統的新聞價值觀仍屹立不搖。

科學媒體中心所有工作都是為了支持科學報導的高標準，不過我們在二○一一年列文森調查期間發現還有其他機會能夠撼動這些標準。該調查由布萊恩．列文森勳爵法官（Lord Justice Brian Leveson）主持，目的是在《世界新聞報》（News International）竊聽醜聞案後瞭解英國媒體業界有什麼慣例。我當時的同事海倫．賈米森（Helen Jamison）建議我們向調查庭提交證據，幾杯所謂的「女士汽油」下肚後，她操著濃厚曼徹斯特口音說：「傷害公眾利益的不是竊聽名人電話—而是糟糕的科學報導。」隔天我們發郵件給幾位科學通訊人員，詢問他們關注什麼議題，一週後就提交多頁書面證據。

我告訴同事自己被傳喚去做口頭證詞時她們還覺得我在瞎掰。小組內部連續幾週密切關注各大媒體如何報導列文森調查案，包含麗貝卡．布魯克斯（Rebekah Brooks）、阿拉斯泰爾．坎貝爾、保羅．戴克瑞（Paul Dacre）和安迪．考森（Andy Coulson）在內很多媒體界大人物都有出庭，而今居然也有我一份，令人興奮又忐忑—被傳喚的人只有我代表科學界，一定要把握好機會。

標題戰爭：聳動 vs. 精準，誰來決定科學新聞的呈現？

但其實我沒進過法庭，緊張情緒一目瞭然。印象特別深的是御用大律師羅伯特．傑伊（Robert Jay）和列文森勳爵本人一再要我放慢語速。官方紀錄上，提醒我兩次還不見效，列文森這麼說：「不必因為半小時的限制就講很快，時間是可以延長的……而且我有點擔心，總覺得速記員頭上好像冒煙了。」

我的主要論點是媒體長期以來執著於同一套價值觀，在書面證詞中也有所描述：

追求引發恐慌的故事、誇大單一專家從小規模研究得出的結論、不願將令人擔憂的研究結果置於宏觀而令人安心的脈絡、為了平衡而捏造不存在的學界歧見、過分偏愛另類觀點等等。

當天《獨立報》恰好印證我的觀點，一篇跨兩頁的報導標題為：「眼盲者重見光明—患者因幹細胞『奇蹟』痊癒。」然而實際情況是患者並未痊癒，雖然回報視力小幅度改善（他們原本視力極差，已被登記為盲人），但這僅僅是一項安全性研究，而且只有兩名患者參與。當然，研究本身是值得報導的，在幹細胞研究剛起步、真人試驗剛開始的時期，這是個重要的進展。問題在於報導口吻暗示科學研究取得了巨大突破，可能給成千上萬黃斑部病變患者帶來不切實際的希望。

同一天稍晚我揪著心打電話給《獨立報》科學編輯史提夫．康諾，告知我將他的報導當作科學新聞不良案例交給列文森調查庭。他當然談不上高興，但至少沒發飆，所以我鬆了一口氣。原來前一天晚上他提交的原稿內容較精緻，但夜班編輯決定將報導放在頭版，所以文字編輯就對標題進行過加工。康諾將原稿發過來，我們倆就在辦公室玩起「找出不同點」的遊戲了。

離開法庭時，《太陽報》總編輯攔住我。我在證詞中批評他們前一週煽動恐慌，報導內容是居家用品內的化學物質，但標題卻叫做「商店貨架上滿滿的乳癌『風險』」。原本我以為對方要吵架，沒想到他說《太陽報》真心想改善科學報導品質，邀請我們為報社裡的一般新聞記者開一場科學報導培訓班。隨著列文森調查案持續推進，業界標準似乎終於迎來變革，而且這一次沒有落下科學新聞。

作證時我順便提出有必要為科學報導制訂新的指導方針，還誇下海口表示只需要幾小時就能與記者和科學家共同完成草擬。一週後，調查庭將人召集起來要我們開始，沒想到折騰了整整一天，而且過程中好幾次我都擔心無法達成共識。標題就是特別棘手的項目，記者和文字編輯很堅持標題只追求簡潔和引人注目，沒必要精準總結文章內容，但科學家聽了很火大，認為這是合理化不精準的敘述。

我感覺自己成了全球和平談判的調解員，必須設法安撫所有人不拍桌走人並達成協議。所幸雙方都有成就這樁美事的意願，最終相互妥協：標題不應誤導讀者對文章內容的理解，且不應以引號包裝誇大的敘述。

總體來說，新指導方針鼓勵記者從協助大眾的角度切入，告訴閱聽人什麼證據是可靠的，又有什麼證據還在研究階段。例如其中有幾條的內容是：新聞故事應附上來源以便讀者查詢。應標明研究的規模、性質和侷限性。應指出研究處於何種階段，並從合理角度預估新療法或新技術能為民眾所用的時間點。

我們將指導方針寄給列文森勳爵，很高興他在最終版本的報告裡也建議採用。調查案結束後成立了獨立報刊業標準組織（Independent Press Standards Organisation）在各大新聞編輯部推廣指導方針，由於制訂過程有編輯和記者的參與所以接受度很高，不至於引起反彈。

為科學家舉辦講座時，我會展示一些因為科學家參與而變得更客觀準確的新聞報導，其中個人特別喜歡的一篇出自二○○八年的《每日郵報》，內容提到一項小鼠研究發現常用的保濕霜與癌症有相關。記者費奧娜．麥克雷（Fiona MacRae）引用兩位不同專家的意見質疑這項研究與人類皮膚的相關性，並指出該研究需要能在人類身上複現才有意義。

專家之一表示：因為這項研究就停止使用保濕霜太「瘋狂」，還補充說明：「小鼠皮膚癌研究其實不太能幫助我們瞭解人類的皮膚癌。」最精彩在於標題是「保濕霜與皮膚癌相關（僅限小鼠）」，而且括號內外用了同樣大小的字體。

從這個案例來看，優秀的記者可以在講述有趣故事的同時確保讀者不會過早丟掉面霜。我還會在講座使用的幻燈片裡摻入一些小報的報導實例來挑戰學術界偏見，比方說《每日郵報》的社論或許爭議頗多，但他們的科學新聞通常品質並不差，不推廣特定立場的時候更是如此，有時甚至優於大報。我還會強調《每日郵報》在英國銷量排行第二，如果連線上版也算進去讀者數超越所有大報，因此務實一點說：如果科學家希望更有效地向大眾傳遞信息，完全沒有不與《每日郵報》合作的道理。

——本文摘自《是炒作還是真相？媒體與科學家關於真相與話語權的角力戰：從基改食品、動物實驗、混種研究、疫苗爭議到疫情報導的製作》，2025 年 03 月，商周出版，未經同意請勿轉載。

本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過，當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症，或者決定是否批准貸款，甚至從無人機發射飛彈時，它的每一步「決策」是怎麼來的？如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟，對於那些 AI 輔助的診斷和判斷，要我們如何放心呢？

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後，創立了新 AI 公司 xAI，並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型，而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今，AI 已滲透生活各處，而我們對待它的方式卻像求神問卜，缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性，成為當前關鍵問題？

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題？試想，現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險，但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒，卻完全不知原因，感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是，AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價，這些與信用風險真的相關嗎？這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系，加劇貧富差距。這種不透明性，會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體，更加難以取得貸款，讓貧富差距越來越大，雪上加霜。

AI 不僅影響貸款，還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑，試圖預測嫌犯再犯風險。然而，這些工具被發現對有色人種特別不友好，往往給出偏高的再犯風險評估，導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是，這些決策缺乏透明度，AI 做出的決策根本沒法解釋，這讓嫌犯和律師無法查明問題根源，結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外，AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用，也充滿類似挑戰。例如，AI 協助診斷疾病，但若原因報告無法被解釋，醫生和患者又怎能放心？同樣地，社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查，以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題，都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果，卻無法理解過程。這樣的情況下，對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具，自己卻無法理解？

原因有二。首先，深度學習模型結構複雜，擁有數百萬參數，人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果，難度極高。例如，ChatGPT 中的 Transformer 模型，利用注意力機制（Attention Mechanism）根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算，因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算，這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

其次，深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」，你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習，人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習，但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中，人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置，或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵，而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示（Distributed Representation）來編碼特徵，意思是將一個特徵表示為一個高維向量，每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」，在傳統的方式下，你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵，例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中，這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量，向量中的每個數字表示顏色的不同屬性，比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言，這是理解世界的方式，但對人類來說，卻如同墨跡測驗般難以解讀。

試想，AI 協助診斷疾病時，若理由是基於醫生都無法理解的邏輯，患者即使獲得正確診斷，也會感到不安。畢竟，人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子：可解釋 AI 如何運作？我們要如何教育 AI？

首先，可以利用熱圖（heatmap）或注意力圖這類可視化技術，讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡，來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ，當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時，我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」，像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

其次是局部解釋，LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈，它將每個特徵看作「玩家」，而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻，讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且，SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的，還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中，哪些特徵最重要。

以實際的情景來說，SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時，指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同，會針對單一個案建立一個簡單的模型，來近似原始複雜模型的行為，目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時，LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用，一大優勢是靈活且計算速度快，適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景，LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案，並說明幾個主要原因，這樣醫生不僅能更快做出決策，也能增加患者的信任感。

第三是反事實解釋：如果改變一點點，會怎麼樣？

如果 AI 告訴你：「這家銀行不會貸款給你」，這時你可能會想知道：是收入不夠，還是年齡因素？這時你就可以問 AI：「如果我年輕五歲，或者多一份工作，結果會怎樣？」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響，讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大，就像揭示一道菜中，哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中，模型可能指出「收入」影響了 40%，「消費習慣」占了 30%，「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時，還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術，才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡，你可能會問：我們距離能完全信任 AI 還有多遠？又或者，我們真的應該完全相信它嗎？

我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事，你自然希望它的決策與行動能讓你認可，幫你省心省力。因此，AI 既要「可解釋」，也要「能代理」。

舉例來說，當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時，背後的過程其實可能極為複雜。例如，快時尚品牌決定是否推出新一季服裝，不僅需要考慮過去的銷售數據，還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測，甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨，厚外套可能賣不動；或消費者是否因某位明星愛上一種顏色，這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源，龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是，企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人，能吸收數據、快速分析，並在做決定時不僅給出答案，還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子，而可解釋 AI （XAI）則清楚解釋其判斷依據。例如，為什麼不建議推出厚外套？可能理由是：「根據天氣預測，今年暖冬概率 80%，過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

但會解釋還不夠，AI 還需能真正執行。這時，就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」，大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時，這位產品經理不會手忙腳亂，而是按以下步驟行動：

1. 檢查倉庫物料：庫存夠不夠？有沒有替代料可用？
2. 評估交期影響：如果需要新物料，供應商多快能送到？
3. 計算成本變化：用新料會不會超出成本預算？
4. 做出最優判斷，並自動生成變更單、工單和採購單，通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節，還會記錄每次決策結果，學習如何變得更高效。隨時間推移，這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快，幾乎不需人工干預。更重要的是，這些判斷是基於「以終為始」的原則，為企業成長目標（如 Q4 業績增長 10%）進行連續且動態地自我回饋，而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作，讓企業決策流程不僅透明，還能自動執行。這正是數智驅動的核心，不僅依靠數據驅動決策，還要能解釋每一個選擇，並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA，即「感知（Sensing）→ 理解（Understanding）→ 規劃（Planning）→ 行動（Acting）」的閉環流程，隨著數據的變化不斷進化。

以偉勝乾燥工業為例，他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後，偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發，專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合，開發出新形態智慧化設備，成功打入半導體產業，帶動業績大幅成長，創造下一個企業的增長曲線。

值得一提的是，數智驅動不僅帶動業務增長，還讓員工擺脫繁瑣工作，讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術，還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用，企業首先要確保它服務於具體的業務需求，而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐，才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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