Intel® Core™ Ultra AI 處理器：下一代晶片的革命性進展

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作，泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通，多數人會想到都市裡的壅塞車潮，但真正致命的「塞車」，其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機，主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白（ Low-Density Lipoprotein，簡稱 LDL ）。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色，但當 LDL 顆粒數量失控，卻會開始在血管壁上「違規堆積」，讓「生命幹道」的血管日益狹窄，進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象：即使 LDL 數值「看起來很漂亮」，心血管疾病卻依然找上門來！這究竟是怎麼一回事？沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用？

膽固醇的「好壞」之分：一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好？答案是否定的。事實上，我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種：高密度脂蛋白（High-Density Lipoprotein，簡稱 HDL）和低密度脂蛋白（ LDL ）。

想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」，負責將壞膽固醇（ LDL ）運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少，清不過來，垃圾便會堆積如山，最終導致血管堵塞，甚至引發心臟病或中風。

因此，過去數十年來，醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL，女性則需更高，達到 50 mg/dL（ mg/dL 是健檢報告上的標準單位，代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數）。女性的標準較嚴格，是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降，需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地，LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下，以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字，實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼，為何同為脂蛋白，HDL 被稱為「好」的，而 LDL 卻是「壞」的呢？這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪，會透過血液運送到全身，這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」，主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式，而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

這些血脂對身體運作至關重要，本身並非有害物質。然而，由於脂質是油溶性的，無法直接在血液裡自由流動。因此，在血管或淋巴管裡，脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合，變成可以親近水的「脂蛋白」，才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠，製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中，低密度脂蛋白載運大量膽固醇，將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時，部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應，最終形成粥狀硬化斑塊，導致血管阻塞。因此，LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號，因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白（HDL） 則恰好相反。其組成近半為蛋白質，膽固醇比例較少，因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」，負責清除血管壁上多餘的膽固醇，並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此，HDL-C 被視為「好膽固醇」。

過去數十年來，醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物，如史他汀類（Statins）以及近年發展的 PCSK9 抑制劑，其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而，科學家們在臨床上發現，儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好，甚至很低，卻仍舊發生中風或心肌梗塞！難道我們對膽固醇的認知，一開始就抓錯了重點？

傳統判讀失準？LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年，美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校（UCLA）進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間，全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據，並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現，在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中，竟有高達 72.1% 的人，其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」！即使對於已有心臟病史的患者，也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

這項研究明確指出，依照當時的指引標準，絕大多數首次心臟病發作的患者，其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著，單純依賴 LDL-C 數值，並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式，可能就像只計算路上有多少貨車，卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣，沒辦法完全揪出真正的問題根源！因此，科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」，找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」：L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡，誰才是最危險的分子，科學家們投入大量心力。他們發現，LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質，其成員有大小、密度之分，甚至帶有不同的電荷，如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

早在 1979 年，已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術，像是用一個特殊的「電荷篩子」，依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡，成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少，相對溫和；而 L5 則帶有最多負電荷，電負性最強，最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年，陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中，分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實，在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中，L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣，不僅天生帶有超強負電性，還可能與其他不同的蛋白質結合，或經過「醣基化」修飾，就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質，使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時，它並非僅僅路過，而是會直接「搞破壞」：首先，L5 會直接損傷內皮細胞，讓細胞凋亡，甚至讓血管壁的通透性增加，如同在血管壁上鑿洞。接著，L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後，血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

然而，這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後，會堆積在血管壁上，逐漸形成硬化斑塊，使血管日益狹窄，這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂，可能引發急性血栓，直接堵死血管！若發生在供應心臟血液的冠狀動脈，就會造成心肌梗塞；若發生在腦部血管，則會導致腦中風。

L5：心血管風險評估新指標

現在，我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此，是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在，除了關注 LDL-C 的「總量」，我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」，即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念，從世界知名的德州心臟中心帶回台灣，並創辦了美商德州博藝社科技（HEART）。HEART 在台灣研發出嶄新科技，並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可，日本也正在申請中，希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說，如果您的 L5% 數值小於 2%，通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%，您就屬於高風險族群，建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時，務必提高警覺，這可能預示著心血管疾病即將發作，或已在悄悄進展中。

對於已有心肌梗塞或中風病史的患者，定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外，糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群，以及長期吸菸者，L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代，無論是癌症還是心血管疾病的防治，都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標，而是進一步透過更精密的生物標記，例如特定的蛋白質或代謝物，來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值，或是對這項新興的健康指標感到好奇呢？

我當時負責管理一條用於生產記憶體晶片的裝配線。我認為微處理器是個非常大的麻煩。
-Andrew Grove（英特爾首席執行官）

蕭克利（William Shockley Jr.）1910 年 2 月 13 日出生於英國倫敦，父母是美國人，1913 年返回美國，在加州帕洛阿爾托（Palo Alto）接受教育，1932 年加州理工學院畢業，1936 年取得麻省理工學院物理學博士學位後，到貝爾電話實驗室工作。第二次世界大戰爆發後，研究中斷，1942 年 5 月離職，擔任哥倫比亞大學雷達研究、反潛戰作戰小組的研究主任。

1945 年戰爭結束後不久，回到貝爾電話實驗室與化學家摩根（Stanley Morgan）領導新成立的固態物理小組； 1956 年與同事巴丁（John Bardeen）和布拉頓（Walter Brattain）因「在半導體和電晶體效應方面的工作」而榮獲諾貝爾物理學獎。1954 年蕭克利離開貝爾實驗室，到加州理工學院任國防部武器系統評估小組副主任兼研究主任。因想嘗試將新型電晶體設計商業化，於 1956 年回到故鄉附近的山景城（Mountain View），在 Beckman Instruments, Inc. 的資助下，建立了自己的公司「蕭克利半導體實驗室」（Shockley Semiconductor Laboratory），專注於開發矽基半導體裝置。

「蕭克利半導體實驗室」為現在被稱為「矽谷」（Silicon Valley）的第一家致力於開發半導體裝置的高科技公司。蕭克利跑遍全美國招募了許多優秀員工，但因其傲慢；粗魯、專制、不穩定的管理、和研究方向不同而造成許多人才不久便紛紛離開，在附近創立新公司，將原本主要產業為種植李子、到處都是杏樹和櫻桃樹果園的舊金山灣區南部發展成為今天全世界科技中心的「矽谷」。在後來被稱為「叛徒八人」（traitorous eight）於 1957 年辭職後，「蕭克利半導體公司」就再也沒有從中恢復過來；在幾次轉賣後，終於在 1969 年壽終正寢。幾經曲折，當初引發半導體革命的建築物現在已經完全消失，為新建築及一些紀念蕭克利對矽谷開端所做之貢獻的噴泉、雕塑和幾塊牌匾等取代。

蕭克利雖然被《時代》雜誌評為「本世紀最重要的科學家之一」，但創業的目的完全失敗，只能眼睜睜地看著財富和權力落入他人手中。1963-1974 年蕭克利擔任史丹佛大學電機工程教授；在生命的最後二十年裡，他力倡種族主義和優生學，毀了其名譽；除了忠實的第二任妻子之外，他與大多數朋友和家人都疏遠了，非常孤獨。蕭克利於 1989 年 8 月 12 日死於攝護腺癌，享年 79 歲。

誰是那被蕭克利稱為「背叛」（betrayal）的八位頂尖科學家呢？因為編幅的關係，我們在這裡只提將要出現在本文的四位：諾伊斯（Robert Noyce）、摩爾（Gordon Moore）、赫爾尼（Jean Hoerni）、與拉斯特（Jay Last）。

仙童半導體公司

諾伊斯 1953 年獲得麻省理工學院物理學博士學位，於 1956 年加入蕭克利半導體實驗室團隊。一年後，諾伊斯因對蕭克利的管理風格產生疑問與其他七人一起離開。諾伊斯說服了商人和投資家費爾柴爾德 ( Sherman Fairchild )，八人共同創立了仙童半導體公司（Fairchild Semiconductor）。新成立的仙童半導體很快就成長為半導體產業的領導者及「矽谷」的孵化器，直接或間接地促成了包括英特爾（Intel）和超微半導體公司（Advanced Micro Devices, Inc.，簡稱 AMD）在內的數十家「仙童小孩」（Fairchildren）公司的創建。

50 年代前，電路都是用手將許多離散零件（電阻器、電晶體、和電容器等）用電線連接在一起來控制內部電流的。1959 年德州儀器（Texas Instruments）的基爾比（Jack Kilby，註一）和諾伊斯分別同時發展出將所有零件放在矽（鍺）晶片上，再用銅線將它們連接起來。同年，赫爾尼開發出透過二氧化矽層保護的平坦表面來製造電晶體的平面製程（planar process），隨後諾伊斯提出在晶圓頂部沉積鋁「線」來互連晶圓上的電晶體；拉斯特的團隊於 1960 年製造出第一塊平面「積體電路」（integrated circuit，簡稱 IC ）。這種製程不但使得電路更穩定，還可以完全避開緩慢手工接線的需求，使得大規模生產電路成為可能，催生了現代電腦晶片（chip）產業，開創了前所未有的電子設備小型化，徹底改變了我們的日常生活範式。

1968 年，諾伊斯因未能晉升到公司的領導職位，及想尋求更多的自主權和建立具有新願景的新公司，與摩爾離開仙童半導體公司，共同創立英特爾；不久開發助理總監格羅夫（Andrew Grove）也離開仙童半導體公司，於英特爾成立之日加入，成為第三號員工。

英特爾的成立

英特爾成立的初衷是做半導體記憶體。1970 年 10 月英特爾開發和製造第一款商用動態隨機存取記憶體 ( DRAM ) 積體電路；相對於當時廣泛使用的磁芯記憶體，因其較小的物理尺寸和較低的價格，它在許多應用中取代了後者，為 1981 年前英特爾的主要業務。

1971 年 10 月 13 日英特爾首次公開募股，為首批在當時新成立的全國證券交易商協會自動報價（納斯達克，NASDAQ）證券交易所上市的公司之一。

雖然英特爾解決了不少內部基本技術問題，但他們認為也應該進行一些根據客戶的特定規格製造晶片的客製化工作。因此於 1969 年 4 月與一家日本計算器公簽訂了一份晶片製造合約，為其一系列不同的計算器型號構建不同的顯示器、印表機、內存量等等的晶片。沒想到這決定竟然使英特爾能即時在日本以品質更優越、成本更低的記憶體晶片侵食其主要產品市場時，脫胎換骨成為今天我們所知道的英特爾，不再是記憶體的大供應商。  

霍夫 ( Ted Hoff ) 於 1962 年獲得是史丹佛大學電機博士，在史丹佛大學工作一段時間後，於1968年9月被諾伊斯挖角成為英特爾第 12 號員工。當他在塔希提島（Tahiti）裸露上身的海灘上時，不知道看到什麼（美女？），突然悟出了一種解決日本計算器製造商專案的革命性方法：類似於諾伊斯和基爾比的想法，將處理器的所有基本元件組合到一個小晶片上。在當時，處理器是由一個實際處理資料的核心晶片、一些準備資料供核心晶片使用的邏輯晶片、及一些記憶體等不同元件組成的，因此體積很大，為大型主機中的巨大部件。當時唯一存在的微型處理器是計算器內部的處理器，它們僅針對一些數學函數而設計，無法重新編程來處理文字、圖形或其它事物。

1971 年 11 月 15 日英特爾推出首款霍夫的微處理器（microprocessor, 註二）4004。半年後發表第一款8位元微處理器 8008。1974 年 4 月，英特爾推出具有 4,500 個電晶體的第一款通用 8080 微處理器，啟動了個人電腦（PC）的開發。1978 年 6 月英特爾推出成為個人電腦業界標準（x86 指令集）的 16 位元微處理器 8086。

綽號「矽谷市長」的諾伊斯被認為是英特爾早期願景及其大部分企業文化的製定者，而摩爾則是一位技術奇才，以 1975 年預測未來 10 年積體電路上的電晶體數將每年翻倍的「摩爾定律」（Moore’s law）聞名；在他和格羅夫的領導下，英特爾在矽存儲器及微處理器領域取得早期領先地位，並成功地將公司從 80 年代中期的記憶體轉型到微處理器。英特爾雖然開創了電腦記憶體、積體電路、和微處理器設計的新技術，但它真正成為一顆科技巨星則是運氣加上豪賭的結果━且聽筆者道來。

IBM 的個人電腦

早在蘋果公司的小鬼們在車庫裡建造個人電腦之前數年，雄霸商用電腦、目中無人的 IBM（國際商業機器公司）就已看出了個人電腦的發展前途與機會。但十幾年過去了，卻只聞樓梯響，不見人下來；因此在 1980 美國國慶的前一個禮拜，舉行了最高階全權管理委員會會議。會中董事長卡里（Frank Cary）生氣地問：「我的蘋果電腦在哪裡？」當通用產品部負責人羅傑斯（John Rogers）回答說他的部門手頭緊，無法資助個人電腦研發時，卡里立刻說：「好，不用操心，我來資助它。」他轉問曾做過有關開發個人電腦演示的羅傑斯下屬洛比爾（Bill Lowe）：「你是否有任何場外土地可以放置一個與他人隔離的開發團隊？」洛比爾回說：「有，佛羅裡達州的博卡拉頓（Boca Raton）。」卡里： 「你帶四十個人到那裡，然後挑選一位直接向我匯報的菁英來管理。我給你一個月的時間去組織起來向我匯報。」

事實上不是金錢，而是 IBM 的官僚及各部門之明爭暗鬥扼殺了其個人電腦的發展。因此洛比爾挑選了一位謙虛、穿牛仔靴、完全不符合 IBM 形象、幾乎被 IBM 踢出大門的 43 歲中階管理「菁英」伊斯基（Philip Donald Estridge）。既然有太上皇令箭，伊斯基就大膽地、毫無顧忌地違反所有 IBM 的規則去推進洛比爾的項目。基於過去失敗的經驗，為了避免內部不停的干擾，及像他人在個人電腦市場上花費兩三年的時間，伊斯基決定選擇開放式架構和現成元件，在 IBM 外部購買操作系统軟體和幾乎所有的硬體零件。當 IBM 個人電腦於 1981 年問世，1982 年和 1983 年真正開始流行時，IBM的收入開始起飛：從 1981 年的 290 億美元增加到 1984 年的 460 億美元；股票市值在 1984 年底達到約 720 億美元，為當時全球最值錢及最賺錢的公司。在《財星》雜誌的美國企業年度調查中，IBM 成為最受敬佩的公司。

當初領導一個只有 14 人的「臭鼬工廠」團隊，竟然開發出了 IBM PC 產業，伊斯基「瞬間」成為個人電腦界名人，被稱為「IBM PC 之父」，出現在各主流雜誌和報紙上，好像他就是 IBM；儘管外界不停地挖角，他都以「在 IBM 工作」為榮拒絕（註三）。但在 IBM 內部，伊斯基則成為高階主管既羨慕、又嫉妒、又恨的對象，於 1985 年年初表面上將他「提升」為製造副總，負責監督全球所有製造業務，但實際上是沒大權責的貶職；伊斯基私下向親友表示不懂為什麼會被打下來，也因此曾經想離開 IBM（註四）。正方興未艾的個人電腦事業則不再獨立、被歸入稱為「入門級系統」的公司部門編制，由伊斯基以前的老闆、IBM 官僚體系內的洛比爾接管。

英特爾的興起

相信大部分讀者都已經知道，伊斯基決定在 IBM 外部購買操作系统軟體和幾乎所有的硬體零件的最大幸運受惠者是：前者是微軟公司（Microsoft Corp.），後者就是本文的主角英特爾。但如果僅此，英特爾可能將永遠只是活在 IBM 陰影下的零件供應商而已。

話說 IBM 的大佬們都想控制小型系統團隊，因此將伊斯基提升為公司製造副總，將他所帶領的獨立團隊併入母公司體系，依照官僚體制製定了一項基於英特爾 1982 年 2 月推出之 80286 微處理器的「個人系統二號」（PS/2）十年計劃。1985 年 10 月，英特爾推出一款可更快地同時運行多個軟體程式的 32 位元 80386 微處理器晶片時，IBM 還是圍繞著 80286 開會又開會、討論又討論、…。英特爾不能眼看這項先進技術擱置在哪裡等待別人來追趕，因此決定進行一豪賭：尋找新客戶。英特爾很清楚這項決定可能會摧毀它，因為 IBM不但是銷售最多個人電腦的大客戶，還擁有世界一流的製造處理器技術，惹惱了可以隨時推出更強大的英特爾晶片變體來取代 80386。

最後決定還是賭了：英特爾轉向1982年成立的康柏電腦公司（Compaq Computer Corp.）。1986 年 9 月，康柏電腦非常成功地在紐約市展示一系列首次能與 IBM 個人電腦相容、採用英特爾 80386 微處理器的個人電腦。這是 IBM 個人電腦主要元件由非 IBM 公司進行更新之首例：從 80286 處理器升級到 80386。《紐約時報》謂 Deskpro 386 的發布確立了康柏作為個人電腦行業領導者的地位，「在聲譽和金錢方面，沒有任何一家公司比 IBM 受到更大的傷害」。《資訊世界》（InfoWorld）在其 1986 年 9 月 15 日刊的封面上刊登了標題：「康柏推出 386PC，挑戰 IBM 與之匹敵」。IBM 終於在 1987 年 7 月發布了他們的第一台基於 386 的個人電腦 PS/2  Model 80，但為時已晚，IBM 標誌已經開始失去其商標價值，個人電腦的未來已經改由英特爾和微軟主導了！微軟創辦人蓋茨（Bill Gates）謂：

個人電腦產業歷史上的一個重要里程碑是 IBM 的員工不信任 386。因此我們鼓勵康柏繼續生產 386 機器。那是人們第一次意識到不僅僅是 IBM 在製定標準，這個行業（已）有自己的生命力，而像康柏和英特爾這樣的公司正在做新的事情，人們應該關注。

英特爾這場賭博得到了回報：康柏的成功加速客戶轉向新的英特爾80386晶片後，英特爾在某些年份的獲利超過了 IBM，其股票市值在 90 年代初期也超過了 IBM，於 1999 年成為代表美國 30 主要工業的道瓊指數之一。

備註

• （註一）基爾比獲 2000 年諾貝爾物理學獎；在他的「諾貝爾演講」中，三次提到了已經過世（1990年）的諾伊斯對積體電路的貢獻。
• （註二）英特爾的微處理器事實上是一「中央處理器」（Central Processor Unit，CPU）。微處理器和 CPU 的相似之處多於不同之處。事實上，所有 CPU 都是微處理器，但並非所有微處理器都是 CPU。兩者之間的主要區別在於它們在電腦系統中的功能和用途。CPU 是一種具有多種角色的處理器；而微處理器通常僅負責一項特定任務，能夠非常出色地完成該任務。CPU 向微處理器發出指令，微處理器依令將資料傳送到 CPU 或 CPU 指定的其它元件。微處理器的任務是執行特定且可重複的操作，而 CPU 的任務則是執行廣泛且多樣化的任務。如果將 CPU 比喻成電腦中的大腦，那麼身體的腿和手將成為微處理器的區域。
• （註三）蘋果電腦創辦人賈伯斯（Steve Jobs）曾提供一份身價數百萬美元的蘋果電腦總裁職引誘。
• （註四）1985 年 8 月攜妻度假，飛機失事雙亡。

延伸閱讀 ：日常生活範式的轉變：從紙筆到 AI

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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