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大數據與人道援助 – 群眾標記應用

活躍星系核_96
・2015/02/26 ・3496字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 598 ・九年級

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

「人道援助」,乍聽這個詞,或許大家腦海中浮出的,是穿著白袍的醫生坐在簡陋環境裡義診,也可能是大批穿著制服協助難民撤逃的軍人們,又或者是寫著UN(United Nations)聯合國的白色四輪驅動越野車奔馳在災區中進行調查支援。有沒有曾經想像過,雲端計算、大數據應用,這樣的前端資通訊技術,也有可能應用在人道援助的場域中呢?

這幾年雲端技術、大數據應用的蓬勃發展,早已深入每一個人日常生活中,更不用說在各個商業領域的前端應用。然而在這樣全球火熱且全面關注的議題中,卻鮮少有人意識到,大數據也同時悄悄的應用到人道援助、國際合作領域中。

每當我們撥出一通電話、購買某個商品、使用社群媒體,甚至僅僅打開網頁瀏覽,都在不知不覺中產生大量資訊,加上自動化感測裝置的連續資料,無論是從政府單位或是私人企業產生儲存,這些無數的大數據資訊源與其交互組合可解釋的問題幾乎可以涵蓋各種議題,而當今的人道援助、國際合作機構,便是企圖利用各種大數據資訊或雲端計算科技,解決當下所面臨的問題,給予目標族群(vulnerable communities)更快速、有效的援助服務。

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然而對於這樣的大數據、雲端服務應用,其實並不是近幾年大數據技術流行才有的,早在2007年,位於東非的肯亞(Kenya)共和國因為俱爭議總統大選後的全國性暴動,種族對立衝突造成超過一千三百人喪生與三十五萬人被迫離開家園躲避內亂。

政府軍隊進行武力鎮壓 (Photo: Evelyn Hockstein, The New York Times)
政府軍隊進行武力鎮壓 (Photo: Evelyn Hockstein, The New York Times   )
肯亞國內Kikuyu 族群民眾抗爭(Photo : Evelyn Hockstein, The New York Times)
肯亞國內Kikuyu 族群民眾抗爭(Photo : Evelyn Hockstein, The New York Times

而在肯亞內亂當時,一群當地程式設計師與網路團體開發出名為Ushahidi計畫,Ushahidi為肯亞當地Swahili語言的證言(testimony)之意,Ushahidi計畫發展出一個網路平台,使用者可以透過手機SMS(Short Message Service)簡訊或網站進行暴力事件通報,隨後Ushahidi平台利用Google map進行地理位置標定,藉此跳脫國內媒體受控制或失去機能的狀態,直接由人民發聲向國際尋求援助,也因為Ushahidi的通報與傳播,國際組織得以快速動員進行人道援助救援與物資提供。

2008年後Ushahida計畫也擴展為國際人道援助平台,企圖提供全球進行事件通報與群眾標記(crowdmapping),並運用於諸多國家,如美國亞特蘭大(Atlanta)犯罪事件追蹤、印度(Republic of India)與墨西哥(United Mexican States)選舉結果的提報追蹤,甚至是2010年海地(Republic of Haiti)大地震與2011年日本東北大地震(2011 Tōhoku earthquake and tsunami)的事件追蹤標記。

2011年日本東北大地震Ushahidi應用(圖片來源:livedoor news) 右圖:Ushahidi 平台介面(圖片來源: Jim Craner , Advancing Your Mission With GIS Tools)
2011年日本東北大地震Ushahidi應用(圖片來源:livedoor news
Ushahidi 平台介面(圖片來源: Jim Craner , Advancing Your Mission With GIS Tools)
Ushahidi 平台介面(圖片來源: Jim Craner , Advancing Your Mission With GIS Tools

此外針對急難應用與災害救援事件,Google藉由其所擁有的計算資源,結合其自家Google App Engine分散計算引擎與儲存架構,以及Picasa 影像平台,於2010年時針對中美洲海地地震提出了Google Person Finder服務,針對災區進行災民尋找與通報服務;該服務後續亦提供之後2010智利(Chile)大地震、2011年日本東北大地震,甚至是前年(2013)於菲律賓造成嚴重災情的海燕颱風等災害救援。而Google Person Finder在2011年日本東北大地震期間曾創下高達六十萬姓名資訊紀錄的規模,堪為短時間內人道援助資訊蒐集彙整之成功案例。

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2010 海地大地震時Google推出之Person Finder服務 (Image from : Wikipedia)
2010 海地大地震時Google推出之Person Finder服務
(Image from : Wikipedia

同樣透過大數據群眾標記進行人道救援案例,還有哈佛醫學院Rumi學者,透過社群媒體進行對傳染疾病傳播於地理位置擴散標定的流行病學研究,該研究發表於2012年American Journal of Tropical Medicine and Hygiene期刊,該作者透過自動網路媒體調查平台HealthMap,針對海地自2010年10月20號爆發霍亂(Cholera)疫情開始100天,紀錄由網路平台HealthMap、Twitter所產生之社群網路與關鍵字”Cholera”相關訊息,並透過訊息自動標定其地理位置,藉由時間推演與地理資訊標的,進一步對照海地政府公共衛生部(Ministère de la Santé Publique et de la Population, MSPP)提供之實際通報個案數據。

其結果發現網路數據的呈現與地理位置分布,符合MSPP所提供之事後通報個案資料分布與趨勢,證明透過社群媒體進行大數據資料探勘之方法,可以以低成本的方式進行傳染性疾病早期偵測,並達到快速反應與提早實施防疫策略之使用,針對醫療發展落後、醫療資訊蒐集傳遞機制不健全之國家 實為一個創新的應用。

Rumi學者透過社群媒體數據所獲得之禍亂發生、擴散分布圖。 (圖片來源  doi:10.4269/ajtmh.2012.11-0597)
Rumi學者透過社群媒體數據所獲得之禍亂發生、擴散分布圖。
(圖片來源 doi:10.4269/ajtmh.2012.11-0597

發展中國家的公共衛生改善與發展,直接影響該國家人民的生存條件與健康條件,目前各國雖透過社群媒體大數據探勘技術企圖進行早期偵測,但如同文獻與相關報導中所提及,因為城鄉差異過大,資訊能力素養不齊,資料過度集中於高人口密度區域如首都太子港(Port-au-Prince)造成評估上的誤差與偏鄉地區的低估。

2014.02 筆者於Saint-Michel-de-l'Attalaye地區拍攝之霍亂隔離病房
2014.02 筆者於Saint-Michel-de-l’Attalaye地區拍攝之霍亂隔離病房
2014.07 筆者重返Saint-Michel-de-l'Attalaye地區, 該區正爆發霍亂疫情病患擠滿霍亂隔離病房(因病患隱私,未拍攝內部照片)
2014.07 筆者重返Saint-Michel-de-l’Attalaye地區,
該區正爆發霍亂疫情病患擠滿霍亂隔離病房(因病患隱私,未拍攝內部照片)

上述之偏差狀況,由筆者近幾年數度至海地進行人道援助計畫時可得到驗證,今年七月筆者與桃園醫院國際衛生中心再度訪問海地北部Artibonite省之偏鄉Saint-Michel-de-l’Attalaye地區時,遭遇該區域爆發嚴重霍亂疫情,然而時隔2010初次爆發至今已將近三年之久,卻仍無法有效控制疫情散布,原因除了當地缺乏公共衛生工程礎建設、民眾公共衛生教育素養不足外,當地醫療機構僅使用紙本文件進行病患診斷紀錄,缺乏病患追蹤、主動式訊息通報機制,導致衛生單位無法立即獲取第一手疾病資訊以進行疫情防堵,亦是主要原因之一。

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因此如何導入全國醫療資訊傳遞網路,由政府端建立真正醫療大數據平台,進行即時傳染性疾病事件通報、監控、追蹤機制,才是治標治本之道。

2014.07 筆者與桃園醫院國際衛生中心 於海地衛生部(MSPP)進行醫療資訊應用課程
2014.07 筆者與桃園醫院國際衛生中心 於海地衛生部(MSPP)進行醫療資訊應用課程

大數據小辭典:

  • 群眾外包(crowdsourcing):此為《連線》(Wired)雜誌記者Jeff Howe於2006年發明的一個專業術語,用來描述一種新的商業模式透過網際網路上的使用者所組成的群體,進行創意的發想、工作執行與技術問題解決等。參與群眾外包成員,針對特定執行項目大多僅收取小額報酬或無償提供服務,因此建立了一種新的勞動結構。
  • 群眾標記(crowdmapping):透過網際網路、行動裝置,群眾使用者可以於平台上標記任何虛擬化事件資訊,包含文字、影像、視訊多媒體、地理資訊、健康醫療紀錄等等,為群眾外包 (crowdsourcing)的延伸應用。常見的群眾標記服務多與地理資訊系統整合,提供具備地理位址之事件資訊。
  • 社群網路(Social Network):是為一群擁有相同興趣與活動的人連結而成的線上社群。針對這類社群所提供的類服務往往是基於網際網路並為用戶提供各種聯繫、交流的互動通路,如電子信件、即時訊息服務或線上網路平台等。常見社群網路平台Facebook, Twitter, Plurk, Google+, LinkedIn, 人人網, 新浪微博, 騰訊微博, Instagram等等。
  • 社群媒體資料探勘(Social Media Mining):社群媒體資料探勘是透過針對社群網物所產生的資料,所進行的資訊擷取、彙整、分析,企圖取得特殊目的、族群的目標模式,透過統計方法、機器學習、網站分析、網路科學等等不同領域的方法,進行對社群網路資料所產生的龐大數據資料尋找其有意義的應用資訊與現象。
  • 社群網路分析 (Social Network Analysis):有別於社群媒體資料探勘,社群網路分析主要過社群網路上每個使用者與其彼此間的關聯性透過電腦科學中的圖學理論、網路理論,將社群網路的事件關聯轉化為圖學上的節點與線段連接,藉此便可以使用數據分析方法中針對圖學、網路關聯分析技術進行判斷,找出其中的群聚、分類、特殊事件與趨勢等標的。

想了解更多大數據知識,歡迎訂閱元智大學大數據匯流電子報

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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數據塑造生活與社會,讓人既放心但又不安?——《 AI 世代與我們的未來》
聯經出版_96
・2022/12/28 ・2760字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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)。

日常生活中很少察覺到對自動策劃的依賴。圖/Pexels

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。

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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。

網路平臺和用戶之間是既親密又遠距的聯繫。圖/Envato Elements

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。

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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。

透過導航,為旅途帶來不少便利。圖/Pexels

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。

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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。

網路平台協助我們完成各種事項。圖/Pexels

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。

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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。

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聯經出版_96
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