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仿生:向自然取經的智慧與藝術

Gilver
・2014/04/15 ・3739字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 537 ・八年級

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記錄 / Gilver

人類早從遙遠的史前時代就已經開始取之於自然。隨著歷史更迭和科技革新,工業製程逐漸成為主流,但發展至今卻面臨成本漸高的困境,人類也因此付出環境破壞的代價。於是人們再一次師法自然-近15年來,由基礎科學研究衍生而來的「仿生學」,應用大自然的經驗來解決問題,人們得以追求更好的性能、更低的能源消耗、更少的廢料、更低的毒性、更低的價格。說了這麼多,那麼目前科學界有哪些是當紅的仿生題材呢?另一方面,你是否想過仿生和藝術結合的可能性?今晚M.I.C. 第20場,即以仿生為題,由清大材料科學工程系助理教授陳柏宇、和MakerBar Taipei創辦人闞凱宇共同開講,且讓我們看看仿生材料和仿生藝術,能夠激盪出甚麼樣的火花!

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仿生:來自大自然的靈感

陳柏宇老師目前任職於清華大學材料科學工程系,是首位國際著名學術期刊《科學》邀請撰文的臺灣學者,他的專長研究領域即為仿生材料。陳老師認為,「仿生」不僅只是模仿生物而已,更以生物作為啟發靈感的來源,因此觀察力非常重要。今晚他想和聽眾們分享幾個有趣的仿生研究。

在可取得的材料中,天然的材料相較於人造材料較為有限,像是礦物質、蛋白質和多醣類,它們和傳統的「製造」條件不一樣,需要在穩定的環境下花費時間「生長」,此外生物體的天然材料還具有自我修復、以及複雜階層結構的特性。例如以蛋白質和礦物質這兩種材料,前者的特性是軟而韌,後者則是硬而脆,若將兩者的特性各取其優,便有機會創造出更輕、更強且更韌的複合材料;而在未來,人造材料的發展也將面臨製造昂貴或是傷害環境的困境,未來有期以生物材料解決這些問題,比如說從自然界尋找新的材質,例如纖維素、幾丁質或是木頭,盡量減少毒物使用量的環保製程來取代傳統工業製程。

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仿生的例子,比比皆是

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天然材料雖然有限,但有無限的可能。陳老師曾經為了研究韌而輕的結構性生物材料,就曾以鹿角、貝殼、蟹殼和海綿為研究題材。蜘蛛絲是另一個輕而韌的例子,以單位密度來說,蜘蛛絲相當的強韌,但蜘蛛結網時卻不能讓整張網都強韌過頭,網上也要有能夠吸收昆蟲撞擊的部分,否則送上門的獵物可能反而會被彈走,故蜘蛛利用調整蛋白質的結晶形式、吐出不同強度的絲,讓整張網不同的部分各自發揮其效用。

接下來,陳老師顛覆了聽眾對玻璃的印象。矽藻是一群原始的單細胞藻類,卻有著繁複樣式的多孔矽質外殼,對仿生學家來說,矽藻們就好像是蒐羅各種工具的博物館。一般而言,以二氧化矽為主成分的玻璃是易碎的,但類似的材質在海綿的矽質針狀骨中,卻成為韌性良好、不易斷裂,堪稱是不會碎的天然玻璃,它的秘密在於具有孔洞的多層微觀結構,能夠阻擋微小的裂縫擴大。仿生學將之應用到大樓設計中。

鮑魚殼的內側閃耀著珍珠光澤的「珍珠層」,則是強韌的天然陶瓷材料,其主成分為碳酸鈣。它的殼壁組成好比是微米級的磚牆,以碳酸鈣為磚塊、有機層作為交界面砌成,透過研究觀察,鮑魚殼從巨觀到微觀都有著提升韌性的結構特性。而在陳老師的實驗室,即是將陶瓷材料加上些許高分子層狀材料,便可做出模擬鮑魚殼、具有韌性的陶瓷;除了從材質下手,也可以用冷凍鑄造法做出一種特殊的陶瓷,來模仿鮑魚殼的結構。

輕還不夠,機能性嘛要顧

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而在輕而強的複合材料面向,則可以師法卡通裡常見的巨嘴鳥。雖然巨嘴鳥的嘴,卻非常的輕,其秘密在於鳥喙的角質層外殼內部是完全中空的封閉腔室,裡面是有機薄膜包覆的骨架,使得巨嘴鳥的鳥喙重量輕、又具有機械強度。「就好像是你拿很輕的多孔性海綿,塞入同樣很輕、又可以折彎變形的吸管,就能使得它不容易被壓扁,也不容易被折彎。」 陳老師以模型示範說道。 羽毛也是同樣很輕的生物材料,僅憑肉眼就可以觀察到它具有一些孔洞。但羽毛可是別有洞天,洞裡還有洞!羽毛的內壁也是中空的,可減輕重量並兼顧機械強度。鳥類的骨骼也是類似的輕量化設計,骨骼壁薄且內有支架。

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抗彎折的輕複合材料,例如豪豬的尖刺和某些熱帶植物的莖和葉柄,也同樣是利用一層殼包覆住輕質的結構達成。輕量化的設計當然還可以應用到新型飛機,但新型飛機的仿生設計已不滿足於變得更輕,它還可以朝著模仿鯊魚低阻抗的表面、蝴蝶和飛鳥的羽翼形狀、貓頭鷹的無聲飛行和高效能的老鷹飛行……等等為面向更「進化」。

最後,來討論自然界的吸附機制,其中壁虎、鮑魚和樹蛙都是佼佼者。壁虎利用腳掌的奈米纖毛產生的凡德瓦力吸附牆面,鮑魚的腹足也有類似的結構。樹蛙的腳過去以為只是吸盤,但後來發現它也有奈米結構,使樹蛙特別能在粗糙的表面移動。類似的結構還有臺灣高山急流區的生物,擁有能夠吸附、又能移動的適應現象。 雖然目前還沒有具體的產業專門做仿生材料,但它可以應用到生活周遭,像是衣服、汽車到推動節能、生醫技術的發展。陳老師和其他學者共同撰寫的《Biological Materials Science》也已經出版,是第一本仿生學的教科書。

仿生衍藝:數位時代的仿生藝術

闞凱宇先生是設計公司「衍象設計 FABRAFT DESIGN LAB」和3D列印工作空間「MakerBar Taipei」的創辦人,今晚他將以「仿生衍藝」為例,分享設計師如何利用仿生思維進行創作。

「仿生衍藝」(Parametric Vine)是闞凱宇2013年和國立臺灣美術館合作的工作坊。若說陳柏宇老師是研究仿生的科學,闞先生就是將仿生當成藝術設計的創作元素。仿生(Biomimicry)就是模仿生物的造型和機能,透過觀察、分析生物的生長邏輯,歸納出一套演算法,將仿生元素的優點融入設計思維之中。過去的設計多是平面繪圖的形式,而未來透過程式模擬,將能夠把設計更進一步帶到更高程度的仿生境界。

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以工作坊中使用的Diffusion-limited aggregation(DLA)為例,它是一種模擬植物生長型態的演算法,能夠產生如樹枝般生長、擴張的圖形。在活動中,設計師能夠以程式語言給軟體下達指令,再加上沒有相關背景的學員的參與,共同利用這套演算法,設計出一千多個造型不同的單元體,最後在3D列印技術的助力下,組成長達六公尺、如巨型帷幕的數位藝術品。

數位時代的仿生未來

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歸功於電腦的運算和3D列印的技術,我們能夠短時間內大量製造出不同造型的仿生設計作品,突破傳統製造方式的侷限、增幅客製化物件的效率。再加入每個人獨特的思考模式,最後加以組合,所產出的就是集結數位製作、程式語言和民眾參與的結晶。 數位製造有賴於精準的數位設計,也就是程式語言。無論是生物的仿生或是幾何的邏輯,都要想辦法讓電腦看得懂。以骨骼仿生的建築師在設計建材和結構時,也是透過演算法達成。

然而,所謂的仿生並不僅只是模仿生物的造型,生物體的機能才是仿生的精神所在,在此提供一個網站 AskNature.org,它以線上問答的方式提供豐富的仿生知識,給設計師參考。 Nervous System也是一支以演算法模擬神經網路模式進行創作的設計團隊,讓人印象深刻。除了演算法,仿生思維還可以融入傳統的設計模式,做出一些特別的物件,像是蒲公英球和沙漠甲蟲儲水瓶。

問與答:關於蜘蛛人的科幻夢,科學家想說的是……

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陳老師表示,構成蜘蛛網的絲分成兩種:強韌的「牽引絲」和具有黏性、能吸震的「網狀絲」。兩種絲的本質都是蛋白質,但結晶的程度不同,受到蜘蛛吐絲器官精密的控制。如果科學家能夠控制高分子材料的結晶方式,或許可以做出更為強韌、機械性更高的纖維。不過,蜘蛛的吐絲器官極為精密,是目前的機械所比不上的;而且目前也沒辦法透過飼養蜘蛛來大量產絲,因為蜘蛛飼養不易,牠們不喜歡被養在一起,會互相吞食。所以蜘蛛人的夢想,可能還要再等等!

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仿生,有時也有意外

仿生一定會成功嗎?會不會有跟預想完全不一樣的結果出現? 陳老師說,他研究的其中一項主題—「超親水表面」,即是以豬籠草為題。豬籠草的捕蟲籠唇部原本具有親水性,在雨露沾濕的情形下,覆上水膜使得它變成了超親水表面,讓昆蟲一失足即成千古恨。陳老師的研究團隊用翻模的方法想模擬豬籠草超親水表面,但受制於高分子材質的性質,它反而變成疏水了;可是,我們用電漿表面處理,它又變成親水了! 雖然做研究的過程中,我們會預設研究的材料有一個預設的功能,但不要忽略那些出乎意料的發現,因為它們可能就是讓材料變成多功能的契機。

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【關於 M. I. C.】
M. I. C.(Micro Idea Collider,M. I. C.)微型點子對撞機是 PanSci 定期舉辦的小規模科學聚會,約一個月一場,為便於交流討論,人數設定於三十人上下,活動的主要形式是找兩位來自不同領域的講者,針對同一主題,各自在 14 分鐘內與大家分享相關科學知識或有趣的想法,並讓所有人都能參與討論,加速對撞激盪出好點子。請務必認知:參加者被(推入火坑)邀請成為之後場次講者的機率非常的高!

本場演講由「科普資源整合運用推廣計畫」科技部科技大觀園的支持。PanSci泛科學與國家高速網路與計算中心共同舉辦,感謝時報出版贊助好書《大黃蜂飛得比波音747還快?》

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Gilver
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畢業於人人唱衰的生科系,但堅信生命會自己找出路,走過的路都是養份,重要的是過程。

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如何 3D 列印不會崩壞的蛋糕?
胡中行_96
・2023/03/30 ・1892字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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「那無疑是我從沒嚐過的味道」,論文的第一兼通訊作者 Jonathan David Blutinger 回想起初期的失敗,委婉地承認:「其實不難吃,只是與眾不同。我們畢竟不是米其林大廚。」[1]所幸皇天不負苦心人,在多次修正後,美國哥倫比亞大學的團隊,終於做出原料一樣,但是不再坍塌的蛋糕,並於 2023 年 3 月的《npj 食品科學》(npj Science of Food)期刊上分享食譜。[2]

3D列 印蛋糕的失敗百態。圖/參考資料 2,Supplementary Figure 1(CC BY 4.0)

3D 列印蛋糕的食譜

研究團隊的終極目標,是希望將來任何人均能用簡單的軟體烹飪,3D 列印再雷射加熱,創造經濟、健康且美味的餐點。他們選擇的食材相當普遍,全部都從美國紐約的 Appletree Market 超商購買。[2]

材料

Skippy 花生醬、J.M. Smucker 草莓果醬、Nutella 榛果巧克力醬、Betty Crocker 糖霜、Krasdale櫻桃淋醬、拿叉子搗爛的香蕉泥;以及用食物調理機攪 2 分鐘製成的全麥餅乾糊(8 塊全麥餅乾、2 湯匙的牛油和 4 茶匙的水)。[2]

步驟

(1)冷藏材料,使其變得濃稠,以穩定結構。[2]

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(2)把各種材料灌入分別的 7 支針筒(30ml;14 gauge)。[2]

(圖/參考資料 2,Supplementary Figure 3(CC BY 4.0))

(3)將針筒裝進特製的 3D 食物印表機。[2]

(圖/參考資料 2,Supplementary Figure 2(CC BY 4.0))

(4)把壓克力餐盤擺在 3D 印表機下,盛接針筒擠出的條狀物。其直徑約 1.5 毫米,會逐漸累積出蛋糕的半成品。[2]

(5)論文有寫到運用藍光和紅外線,為蛋糕加熱。不過,實驗方法的段落,僅提及 3D 印表機附設的藍光雷射二極體(blue laser diode),也就是下圖中黑色的長方體。[2]

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圖/參考資料 2,Supplementary Figure 4(Left;CC BY 4.0)
3D 列印蛋糕從失敗到成功的各個版本。影/參考資料 2,Supplementary Video 1(CC BY 4.0)

從上面的影片,可見早期幾個版本的蛋糕,非常容易崩垮。[2]研究團隊於是依據物質受力變形時,展現的黏性和彈性特質,即黏彈性(viscoelasticity),將食材分為「結構」與「填料」兩類,並在軟體中改變設計:[2, 3]用結構性強的全麥餅乾糊,作為蛋糕各層的形狀基礎,又以花生醬和榛果巧克力醬輔助支撐,再填入其他相對柔軟的原料。最後,他們調整 3D 印表機的針筒高度,並減緩列印的速度。如此擠出來的流體,尾端便不會蜷曲。能避免繩捲效應(coiling effect或rope-coil effect),破壞蛋糕表面的平整。要不然有時會出現本文開頭的圖組中,最末一塊蛋糕那種毛躁的外貌。[2]

a. 列印成功的蛋糕;b. 切開看內餡;c. 蛋糕設計;d. (1)全麥餅乾糊、(2)花生醬、(3)草莓果醬、(4)榛果巧克力醬、(5)香蕉泥、(6)櫻桃淋醬和(7)糖霜。圖/參考資料 2,Figure 1(CC BY 4.0)

3D 列印食品的推廣

目前 3D 列印食物尚未普及,此蛋糕的成形有如曇花一現。這一方面是基於科技新穎,懂得操作的人還少;另方面則因為這種印表機索價不菲,不是誰都玩得起。如果要商業化,研究團隊認為得採取 Gillette 刮鬍刀和 Nespresso 咖啡機的經營模式:壓低主要產品本身的價格,後續再從耗材獲利。換句話說,廠商賣出廉價的 3D 食物印表機,之後消費者就會以零買或長期訂購的模式,購買列印用的食譜和食物匣。食物匣的內容物,發展空間多元。除了碎肉和花生醬等泥狀物;也能推出醬油、橄欖油等液體;食鹽與胡椒之類的顆粒;還有百里香或香芹這類碎片等,任何可食用的東西。[2]

此外,在薄利多銷和產品開發的同時,也要提升大眾的接受度。偏好天然食材,或是不信任食品產業,都是對 3D 食物列印存有疑慮的原因。研究團隊提出的解方,是宣傳它的好處,例如:精準調配營養,不浪費材料;降低能源耗損;以及客製化的食譜等。[2]當然,似乎也就避而不談犧牲纖維質,以求列印順暢等問題。[1]總之,他們描繪出科技烹飪的美好願景,並且排除萬難,要讓飲食邁向全新時代。倘若有天上述的市場成熟,產品賣相比論文中的蛋糕誘人,您會願意品嚐嗎?

  

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致謝

特別感謝許凱勝先生協助確認技術細節。

參考資料

  1. Sample I. (22 MAR 2023) ‘Have your cake and print it: the 3D culinary revolution is coming’. The Guardian.
  2. Blutinger, J.D., Cooper, C.C., Karthik, S. et al. (2023) ‘The future of software-controlled cooking’. npj Science of Food, 7, 6.
  3. Gan H, LAM Y. (2008). ‘Viscoelasticity’. In: Li, D. (eds) Encyclopedia of Microfluidics and Nanofluidics. Springer, Boston, MA.
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活體犧牲不再?讓蚊子吸食水凝膠去吧!
胡中行_96
・2023/03/02 ・2680字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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以往病媒蚊研究中,人類志願者及受試動物,得犧牲小我以造福蒼生。活生生地,讓蚊子叮咬並吸食他們的血液。現在,美國科學家用充滿動物血液的水凝膠餵蚊子;將來或許還能改為填充蛋白質營養液。[1]從此以後,科學家便能像主持以酒代血的天主教感恩祭,慷慨地對蚊子說:「你們大家拿去喝,這一杯就是我的血,新而永久的盟約之血,將為你們和眾人傾流,以赦免罪惡。」[2]

圖/Australian Department of Foreign Affairs and Trade on Flickr(CC BY 2.0)

餵食蚊子的水凝膠

1944 年科學家 Samuel Gertler 合成的化合物 DEET(中譯「待乙妥」或「敵避」),在二戰期間被美軍用來驅蚊。[3]之後各種防蚊成份的研究過程,仍免不了仰賴人類和動物的活體貢獻。隨著近年 3D 列印與生物相容水凝膠的技術發展,開發替代品的時機逐漸成熟。理想上,餵食蚊子的水凝膠製品,要具備高解析度的 3D 列印血管、擴散於組織中的血液、對多種蚊子的吸引力、低廉的成本,以及較少的動物實驗倫理問題。此外,最好還能搭配一組攝影器材,與相應的數據運算模型。[1]

2023 年 2 月,美國研究團隊於《前沿生物工程與生物科技》(Frontiers Bioengineering and Biotechnology)期刊上,介紹他們一體成形的嘗試成果。[1]

水凝膠的「食譜」

類似於做捲心酥,要先調配麵糊,烘烤定型,才能在裡面填充內餡。此實驗的第一個步驟,是製作稍後能注入血液,或者其他液體的水凝膠。研究團隊先把適當比例的聚乙二醇二丙烯酸酯(PEGDA)、明膠甲基丙烯(GelMA)、甘油(glycerol)、LAP 光敏劑檸檬黃食用色素(tartrazine),混合在一起。[1]透過數位光源處理(digital light processing),使原料遇光固化,將內有曲折空管的水凝膠薄片,3D 列印出來。[1, 4]每批產出3份水凝膠,費時約 23 分鐘。[1]

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接著,成形的水凝膠,被丟進磷酸鹽緩衝生理食鹽水(phosphate buffered saline),浸泡至少 2 天。這段期間內,多餘的色素會不斷流出,所以要勤換水,直到水質清淨。上述從頭到尾的程序,一旦商業量產,成本即可降低。如果在無菌環境中製造,還能冷藏儲存數月。[1]

注入液體

再來,就要幫捲心酥灌多元口味的內餡了。科學家購買了,已經去除凝血功能的研究級脫纖血(defibrinated blood)。[1, 5]依照要進行的實驗,將這些血液或是其他液體,裝進針筒。接著,用注射泵浦(syringe pump)和管路,將針筒裡的內容物以 100 μL/min的速率,推進水凝膠裡。此實驗過程中,一支針筒透過管路,最多連接 6 份水凝膠。[1]

蚊子實驗

美國科學家將多塊水凝膠,分別放置於幾個玻璃罩內。每個罩子裡,引進 20 至 30 隻母蚊子,當作主要的觀察對象。[1]由於母蚊子吸血是為了產卵,所以裏頭還加上幾隻公蚊子作陪,來促進其食慾。[1, 6]攝影機全程對準水凝膠,記錄蚊子的活動,時間總長約 30 至 45 分鐘。[1]基於個別實驗的目的,方法設計上稍有差別:

  1. 餵食觀察:使用充滿血液的水凝膠餵食蚊子,調整溫度與設備,替換蚊子的品種,並優化攝影機的紀錄。簡單講,就是做不同的嘗試,為後面的實驗打好基礎。[1]
  2. 食物選擇:為蚊子奉上動物血液、紅墨水和磷酸鹽緩衝生理食鹽水,三種「口味」的水凝膠,並貼心熱菜到37°C。後二者沒什麼營養價值,單純想看牠們好不好騙。[1]
  3. 防蚊成份:3個玻璃罩裡,血液飽滿的水凝膠,都溫熱至37°C,但分別為沒塗料、塗抹DEET,以及敷上一層檸檬尤加利油(lemon-eucalyptus oil)萃取物。測試蚊子會不會因為外層的化合物,放棄吸食水凝膠裡的血液。實驗重複5次,受試的蚊子也每次更換。[1]
A. 充滿血液的水凝膠;B. 配有攝影機的玻璃罩;C. 建立辨識蚊子的運算模型;D. 不同的蚊子品種、液體和防蚊成份。圖/參考資料1,Figure 1(CC BY 4.0)

結果與展望

餵食觀察的錄像,歷經截圖、挑選、標註和校正等程序,成果被拿來訓練電腦找蚊子。於嘗試及調整後,此運算模型不僅能辨識影片中的蚊子,還會分別「未進食」與「進食中或吸飽血」的腹部形狀,平均準確率高達 92.5%。這個模型,馬上被運用在後面的實驗裡。[1]

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在選擇食物時,紅墨水和磷酸鹽緩衝生理食鹽水,顯然騙不過受試的蚊子;牠們唯獨吸食有動物血液的水凝膠。未來研發蛋白質營養液時,也可以用雷同的方式,評估蚊子的接受程度。為了引誘牠們,以後也能加碼在水凝膠上,塗抹真實皮膚會有的化學物質,並且在附近散佈二氧化碳。若是成功了,成品就能在其他病媒蚊實驗中,替代動物血液。如此便減少血液傳播疾病的風險,[1]以及使用動物血液的倫理問題。

另一個實驗的 DEET 和檸檬尤加利油萃取物,一如預期地令蚊子完全不想靠近。倒是沒塗料的對照組,卻意外只有 13.8% 的低餵食率。科學家覺得應該歸咎於水凝膠太小,有些蚊子擠不進去。將來製作時,得加大表面積。[1]

A. 截圖、標註、校正、訓練運算模型,並評估成果;B. 未進食(正紅色)與吸血(桃紅色)。圖/改作自參考資料1,Figure 2局部(CC BY 4.0)

整體而言,論文的第一作者 Kevin Janson 博士,很滿意這個自動分析功能,迅速又穩定的運算模型。在研究驅蚊效果方面,身為論文作者之一的 Omid Veiseh 教授,則認為他們的設計,未來也可以用於測試其他化合物。至於病媒蚊的品種,此實驗主要採用的,是會傳播黃熱病(yellow fever)、登革熱(dengue fever)和茲卡熱(Zika fever)的埃及斑蚊(Aedes aegypti)。另一位作者 Dawn Wesson 教授表示,假使想套用此模型跟設備,在習性迥異的野生品種上,就得再花時間研究。[7]

  

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參考資料

  1. Janson KD, Carter BH, Jameson SB, et al. (2023) ‘Development of an automated biomaterial platform to study mosquito feeding behavior’. Frontiers Bioengineering and Biotechnology, 11:1103748.
  2. 教學方案」天主教台北總教區教理推廣中心(Accessed on 23 FEB 2023)
  3. American Chemical Society. (20 JUN 2020) ‘N,N-Diethyl-m-toluamide (DEET)’. Chemistry for Life.
  4. A Dowon, Stevens LM, Zhou K, et al. (2020) ‘Rapid High-Resolution Visible Light 3D Printing’. ACS Central Science, 6 (9), 1555-1563.
  5. Technical Support – FAQs’. Thermo Fisher Scientific. (Accessed on 23 FEB 2023)
  6. Harrison RE, Brown MR, Strand MR. (2021) ‘Whole blood and blood components from vertebrates differentially affect egg formation in three species of anautogenous mosquitoes’. Parasites Vectors 14, 119.
  7. Gillham AB. (09 FEB 2023) ‘Human test subjects may no longer be needed for mosquito bite trials thanks to invention of new biomaterial’. Frontiers Science Communications.
胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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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

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  • 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。

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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。

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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。

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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。

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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〉
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