感覺理所當然的醫學大數據

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

數位世界已經改變了我們日常生活的體驗，一個人從早到晚都會接受到大量數據，受益於大量數據，也貢獻大量數據。這些數據龐大的程度，和消化資訊的方式已經太過繁多，人類心智根本無法處理。

與數位科技建立夥伴關係

所以人會本能地或潛意識地倚賴軟體來處理、組織、篩選出必要或有用的資訊，也就是根據用戶過去的偏好或目前的流行，來挑選要瀏覽的新項目、要看的電影、要播放的音樂。自動策劃的體驗很輕鬆容易，又能讓人滿足，人們只會在沒有自動化服務，例如閱讀別人臉書塗鴉牆上的貼文，或是用別人的網飛帳號看電影時，才會注意到這服務的存在。

有人工智慧協助的網路平臺加速整合，並加深了個人與數位科技間的連結。人工智慧經過設計和訓練，能直覺地解決人類的問題、掌握人類的目標，原本只有人類心智才能管理的各種選擇，現在能由網路平臺來引導、詮釋和記錄（儘管效率比較差）。

網路平臺收集資訊和體驗來完成這些任務，任何一個人的大腦在壽命期限內都不可能容納如此大量的資訊和體驗，所以網路平臺能產出看起來非常恰當的答案和建議。例如，採購員不管再怎麼投入工作，在挑選冬季長靴的時候，也不可能從全國成千上萬的類似商品、近期天氣預測、季節因素、回顧過去的搜尋記錄、調查物流模式之後，才決定最佳的採購項目，但人工智慧可以完整評估上述所有因素。

因此，由人工智慧驅動的網路平臺經常和我們每個人互動，但我們在歷史上從未和其他產品、服務或機器這樣互動過。當我們個人在和人工智慧互動的時候，人工智慧會適應個人用戶的偏好（網際網路瀏覽記錄、搜尋記錄、旅遊史、收入水準、社交連結），開始形成一種隱形的夥伴關係。

個人用戶逐漸依賴這樣的平臺來完成一串功能，但這些功能過去可能由郵政、百貨公司，或是接待禮賓、懺悔自白的人和朋友，或是企業、政府或其他人類一起來完成。

個人、網路平臺和平臺用戶之間的關係，是一種親密關係與遠距聯繫的新穎組合。人工智慧網路平臺審查大量的用戶數據，其中大部分是個人數據（如位置、聯絡資訊、朋友圈、同事圈、金融與健康資訊）；網路會把人工智慧當成嚮導，或讓人工智慧來安排個人化體驗。

人工智慧如此精準、正確，是因為人工智慧有能力可以根據數億段類似的關係，以及上兆次空間（用戶群的地理範圍）與時間（集合了過去的使用）的互動來回顧和反應。網路平臺用戶與人工智慧形成了緊密的互動，並互相學習。

網路平臺的人工智慧使用邏輯，在很多方面對人類來說都難以理解。例如，運用人工智慧的網路平臺在評估圖片、貼文或搜尋時，人類可能無法明確地理解人工智慧會在特定情境下如何運作。谷歌的工程師知道他們的搜尋功能若有人工智慧，就會有清楚的搜尋結果；若沒有人工智慧，搜尋結果就不會那麼清楚，但工程師沒辦法解釋為什麼某些結果的排序比較高。

要評鑑人工智慧的優劣，看的是結果實用不實用，不是看過程。這代表我們的輕重緩急已經和早期不一樣了，以前每個機械的步驟或思考的過程都會由人類來體驗（想法、對話、管理流程），或讓人類可以暫停、檢查、重複。

人工智慧陪伴現代人的生活

例如，在許多工業化地區，旅行的過程已經不需要「找方向」了。以前這過程需要人力，要先打電話給我們要拜訪的對象，查看紙本地圖，然後常常在加油站或便利商店停下來，確認我們的方向對不對。現在，透過手機應用程式，旅行的過程可以更有效率。

這些應用程式不但可以根據他們「所知」的交通記錄來評估可能的路線與每條路線所花費的時間，還可以考量到當天的交通事故、可能造成延誤的特殊狀況（駕駛過程中的延誤）和其他跡象（其他用戶的搜尋），來避免和別人走同一條路。

從看地圖到線上導航，這轉變如此方便，很少人會停下來想想這種變化有多大的革命性意義，又會帶來什麼後果。個人用戶、社會與網路平臺和營運商建立了新關係，並信任網路平臺與演算法可以產生準確的結果，獲得了便利，成為數據集的一部分，而這數據集又在持續進化（至少會在大家使用應用程式的時候追蹤個人的位置）。

在某種意義上，使用這種服務的人並不是獨自駕駛，而是系統的一部分。在系統內，人類和機器智慧一起協作，引導一群人透過各自的路線聚集在一起。

持續陪伴型的人工智慧會愈來愈普及，醫療保健、物流、零售、金融、通訊、媒體、運輸和娛樂等產業持續發展，我們的日常生活體驗透過網路平臺一直在變化。

當用戶找人工智慧網路平臺來協助他們完成任務的時候，因為網路平臺可以收集、提煉資訊，所以用戶得到了益處，上個世代完全沒有這種經驗。這種平臺追求新穎模式的規模、力量、功能，讓個人用戶獲得前所未有的便利和能力；同時，這些用戶進入一種前所未有的人機對話中。

運用人工智慧的網路平臺有能力可以用我們無法清楚理解，甚至無法明確定義或表示的方式來形塑人類的活動，這裡有一個很重要的問題：這種人工智慧的目標功能是什麼？由誰設計？在哪些監管參數範圍裡？

類似問題的答案會繼續塑造未來的生活與未來的社會：誰在操作？誰在定義這些流程的限制？這些人對於社會規範和制度會有什麼影響？有人可以存取人工智慧的感知嗎？有的話，這人是誰？

如果沒有人類可以完全理解或查看數據，或檢視每個步驟，也就是說假設人類的角色只負責設計、監控和設定人工智慧的參數，那麼對人工智慧的限制應該要讓我們放心？還是讓我們不安？還是既放心又不安？

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來：人工智慧如何改變生活，甚至是世界？》，2022 年 12 月，聯經出版公司，未經同意請勿轉載。

作者：潘人豪助理教授，元智大學大數據與數位匯流創新中心

最近時常帶著來台灣受訓考察的外國朋友，到國內大型醫院做數位化醫院的介紹與教學。當中最讓人感到有趣的，就是這些來自發展中國家的朋友們，對台灣高度資訊化的醫療現場、醫院流程總是處處充滿著驚奇與讚嘆，但這些資訊化的醫院程序，對於居住在台灣的我們來說，彷彿理所當然般的熟悉，但，我們是否有曾經思考過，這些再普遍不過的醫院就醫流程，到底是怎麼發生在我們身活的周遭裡呢？

不知你是否曾想過，當你到醫院看病時，必須與所有病人擠在鐵閘門外彷彿沙丁魚罐頭般毫無秩序的等待著自己名字被呼喊，而醫生則彷彿珍奇異獸般在那保護周密的籠子裡幫人看診。不知你又是否能想像，當醫生要求你要拍攝 X 光片或檢驗時，你必須等到「改天」再回來「戶外」的放射間拍攝，隨後「改天」自行回來找你的 X 光片後，再「改天」重新化身沙丁魚回診讓醫生幫你看片做診斷，而這手沖的 X 光片，並沒有人會幫你分類保管，而是要你自己好好地攜帶保存，更不用說醫院會保存那屬於你的病歷資料。而這些才是屬於當地人們理所當然的日常生活。

在世界名列前茅醫療資訊高度發展的台灣，看診時從網路掛號、候診順序、診間病歷調閱、醫師醫令、處方開立，一直到放射影像存取、檢查檢驗資料儲存等等，無數的數據資訊悄悄的在我們沒有注意的時候在醫院各個角落中傳遞、交換、儲存，在你拍完 X 光片還沒走回診間時，X 光設備便已經透過光纖將你的資料送達儲存在資訊機房設備中，當你返回醫師診間時，醫生便能透過診間電腦進行調閱診斷。同時，大多數你的生理檢驗資訊，同樣的在你回診時得以從電子病歷中檢索。這些我們感覺理所當然資訊處理，在發展中國家甚至需要一個月時間才能完成所有步驟，但在台灣我們只要一天甚至一個早上便達成了！

這一切正是仰賴醫學資訊分析的與醫療大數據交換處理。醫學大數據的產生，主要歸功於醫療設備數位化及電子化病歷發展兩大領域的突破，透過儀器數位化（如放射設備、檢驗設備與電子訊號儀器等），醫院得以獲得更多病人疾病與健康資訊紀錄。然而在病人醫療診斷上，為了妥善紀錄病患個人資料、診斷資料與過往醫療紀錄、照護紀錄與前面提及的放射、檢驗結果等，即促成了電子病歷系統發展。

電子病歷的發展由過去由紙張紀錄抄寫、早期的數位化紀錄病人個人資訊、生理數據與疾病健康資訊紀錄的電子健康資訊系統（electronic health record，EHR），一路發展至目前國內醫療院所普遍使用，醫師可於診斷時在診間電腦進行病歷、檢查檢驗、放射影像數據等資料調用的病歷資料電腦化系統（computerized medical records，CMR），再到目前當紅發展，藉由設備間共通協定進行資料的交換串接，實現自動資訊蒐集的醫療記錄自動化系統（automated medical record，AMR），如自動化檢驗設備流程平台、移動護理資訊系統等等透過電腦自動化數據傳輸將檢體檢驗數據結果或是病人生理資訊，自動將該檢體與病人條碼自動配對與結果回傳儲存，取代以往的人工抄寫輸入流程。

醫學大數據發展的軌跡由過去紙張記錄、紙本資訊數位化、醫學紀錄儲存到現今多資訊整合，其數據量驚人的成長，不僅由過去個人社經資訊、診斷資訊等文字媒介，更擴展到多媒體影像資訊（X 光影像、高解析靜態影像）、動態視訊影像資訊（如磁振造影（magnetic resonance imaging, MRI）動態影像檔、內視鏡攝影）以及電訊號資訊，如心電圖（Electrocardiogram, EKG / ECG）、腦波訊號（Electroencephalography, EEG）等等，這些龐大醫學數據的彙集與高度整合技術能力，正是台灣醫學資訊發展超群的主因，同時更顯見醫學數據發展的多元應用與其重要性。

當今醫學大數據的發展趨勢，架構在臨床、非臨床、放射、檢驗、公共衛生以及醫療保險各領域之資訊彙整上，所衍生之各種分析、整合技術與服務，我們可以從麥肯錫公司（McKinsey & Company）於 2013 年所發表的 The “big data” revolution in healthcare 趨勢報告了解，未來醫學大數據發展及應用所朝向的五個目標，將鎖定在提供人們更佳的生活品質（Right living）、更安全的醫療照護（Right care）、更具水準的醫事人員（RIght provider）、產出更高醫療價值與降低醫療成本（Right value）以及更多創新（Right Innovation）醫療應用，其含括層次包含個人、醫事工作者、醫療單位、設施以及公共群體、政府政策與國際健康衛生，由下至上皆直接受惠於醫學大數據應用之發展，就像目前當紅的健保資料庫加值應用、穿戴式裝置的個人健康管理、遠距照護的資訊傳遞、個人保健雲，許許多多的創新應用都說明了醫學大數據未來的重要性與發展潛力。

在百花齊放的醫學大數據應用中，最後我們可以稍稍反思一下，依據 2012 年 10 月實施之新版個資法規範，如何確保隸屬於極端隱私的個人醫療資訊於大數據計算載體間傳遞並且符合個人資料保護原則、資料歸屬權與道德隱私等議題，相信會是未來醫學大數據發展的另一波衝擊與探討重點。當我們在享受就醫的便利與各種個人健康數據管理裝置、軟體的介入下，你是否開始認識自我資訊隱私的安全保護呢？

醫學大數據小辭典：

• 醫學影像存檔與通信系統（Picture archiving and communication system，PACS）：在過去紙本化醫療紀錄制度中，影像資料如X光片、電腦斷層掃描（CT）、核磁共振（MRI）、超音波影像，僅能由專業儀器或是直接沖洗底片才得以讓醫師進行觀察與診斷。因此病例管理便顯得特別重要，因為若無法有效檢索，影像底片自然無處可尋。因此在許多開發中國家，甚至採用膠片讓病患自行帶回的方式，自行管理以避免資料丟失。但在PACS系統的發展後，透過數位化影像擷取技術將過去需要做底片沖洗的過程直接以數位化方式取代，並採用網路進行存取，醫事人員得以在診間，甚至病床端直接進行影像分析與診斷，更避免了過去實體文件儲存所花費的高額成本。（資料來源：潘人豪助理教授，元智大學大數據與數位匯流創新中心）

• 電子病歷 （Electronic medical records，EMR）：紙本化手寫病歷是醫發展重要工具之一，透過對病況的紀錄與編撰，醫事人員得以瞭解該病患的疾病歷史、生理、心理狀況等資料，因此在醫師的訓練過程中，如何客觀評估病人狀態並給予正確診斷、處置並紀錄於病歷中，便是一門大學問，也因此發展出所謂的SOAP （ Subject, Objective, Assessment, Plan）紀錄方法。然而在醫院規模的成長，病歷的管理、儲存與調閱便越顯困難，在許多開發中國家甚至因為無法有效儲存，導致每次的看診都需重覆建檔，因而造成病人的醫療品質低落。而電子病歷便是因此而發展出，透過電腦建檔，電子病歷便可以在電子載體中儲存、複製與傳輸，更不會受限於紙本調閱在空間與時間上造成的成本耗損，醫事人員可以在醫院內任何受權存取的電腦或設備上進行讀取（前提是經過身份核準），而當下的電子病歷更大幅擴展到包含實驗室資訊、檢查報告、數據、護理紀錄，生命徵象紀錄，藥物使用記錄等等，將病人的疾病資料更加完整的整合，以提供醫師更精確的疾病資料以維持醫療品質與病人就醫安全。（資料來源：潘人豪助理教授，元智大學大數據與數位匯流創新中心）

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搭配不同的任務，人工智慧的應用方式也不一樣，所以開發人員用來創造人工智慧的科技也不一樣。這是部署機器學習時最基礎的挑戰：不同的目標和功能需要不同的訓練技巧。

不過，結合不同的機器學習法，尤其是應用神經網路，就出現不同的可能性，例如發現癌症的人工智慧。

機器的 3 種學習形式

在我們撰寫本章的時候，機器學習的三種形式：受監督式學習、不受監督式學習和增強式學習，都值得注意。

受監督式學習催生了發現海利黴素的人工智慧。總結來說，麻省理工學院的研究人員想要找出有潛力的新抗生素，在資料庫裡放入二千種分子來訓練模型，輸入項目是分子結構，輸出項目是抑菌效果；研究人員把分子結構展示給人工智慧看，每一種結構都標示抗菌力，然後讓人工智慧去評估新化合物的抗菌效果。

這種技巧稱為受監督式學習，因為人工智慧開發人員利用包含了輸入範例（即分子結構）的資料集，在這裡面，每一筆數據都單獨標示研究人員想要的輸出項目或結果（即抗菌力）。

開發人員已經把受監督式學習的技巧應用於許多處，例如創造人工智慧來辨識影像。為了這項任務，人工智慧先拿已經標示好的圖像來訓練，學著把圖像和標籤，例如把貓的照片和「貓」的標籤，聯想在一起，人工智慧把圖片和標籤的關係編碼之後，就可以正確地辨識新圖片。

因此，當開發人員有一個資料集，其中每個輸入項目都有期望的輸出項目，受監督式學習就能有效地創造出模型，根據新的輸入項目來預測輸出項目。

不過，當開發人員只有大量資料，沒有建立關係的時候，他們可以透過不受監督式學習來找出可能有用的見解。因為網際網路與資料數位化，比過去更容易取得資料，現在企業、政府和研究人員都被淹沒在資料中。

行銷人員擁有更多顧客資訊、生物學家擁有更多資料、銀行家有更多金融交易記錄。當行銷人員想要找出客戶群，或詐騙分析師想要在大量交易中找到不一致的資訊，不受監督式學習就可以讓人工智慧在不確定結果的資訊中找出異常模式。

這時，訓練資料只有輸入項目，然後工程師會要求學習演算法根據相似性來設定權重，將資料分類。舉例來說，像網飛（Netflix）這樣的影音串流服務，就是利用演算法來找出哪些觀眾群有類似的觀影習慣，才好向他們推薦更多節目；但要優化、微調這樣的演算法會很複雜：因為多數人有好幾種興趣，會同時出現在很多組別裡。

經過不受監督式學習法訓練的人工智慧，可以找出人類或許會錯過的模式，因為這些模式很微妙、數據規模又龐大。因為這樣的人工智慧在訓練時沒有明定什麼結果才「適當」，所以可以產生讓人驚豔的創新見解，這其實和人類的自我教育沒什麼不同——無論是人類自學或是人工智慧，都會產生稀奇古怪、荒謬無理的結果。

不管是受監督式學習法或不受監督式學習法，人工智慧都是運用資料來執行任務，以發現新趨勢、識別影像或做出預測。在資料分析之外，研究人員想要訓練人工智慧在多變的環境裡操作，第三種機器學習法就誕生了。

增強式學習：需要理想的模擬情境與回饋機制

若用增強式學習，人工智慧就不是被動地識別資料間的關聯，而是在受控的環境裡具備「能動性」，觀察並記錄自己的行動會有什麼反應；通常這都是模擬的過程， 把複雜的真實世界給簡化了，在生產線上準確地模擬機器人比較容易，在擁擠的城市街道上模擬就困難得多了。

但即使是在模擬且簡化的環境裡，如西洋棋比賽，每一步都還是會引發一連串不同的機會與風險。因此，引導人工智慧在人造環境裡訓練自己，還不足以產生最佳表現，這訓練過程還需要回饋。

提供反饋和獎勵，可以讓人工智慧知道這個方法成功了。沒有人類可以有效勝任這個角色：人工智慧因為在數位處理器上運作，所以可以在數小時或數日之內就訓練自己幾百次、幾千次或幾十億次，人類提供的回饋相比之下根本不切實際。

軟體工程師將這種回饋功能自動化，謹慎精確地說明這些功能要如何操作，以及這些功能的本質是要模擬現實。理想情況下，模擬器會提供擬真的環境，回饋功能則會讓人工智慧做出有效的決定。

阿爾法元的模擬器就很簡單粗暴：對戰。阿爾法元為了評估自己的表現，運用獎勵功能，根據每一步創造的機會來評分。

增強式學習需要人類參與來創造人工智慧的訓練環境（儘管在訓練過程中不直接提供回饋）：人類要定義模擬情境和回饋功能，人工智慧會在這基礎上自我訓練。為產生有意義的結果，謹慎明確地定義模擬情境和回饋功能至關重要。

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來：人工智慧如何改變生活，甚至是世界？》，2022 年 12 月，聯經出版公司，未經同意請勿轉載。