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變形五角:改變中的軍事科學

老橘子
・2011/10/03 ・2814字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 572 ・九年級

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2011 年9月出版的《自然》(Nature 477)刊登一篇Sharon Weinberger*寫作的”Power of the Pentagon: The changing face of military science”,本文雖然不是科學研究論文,但是整理了五角大廈在過去幾十年的科技研究資助的變化。述說軍事與科學研究之間的政治、國際局勢、預算及學科衝突之間的關聯。

Sharon Weinberger認為五角大廈支持的基礎研究,正在面臨一個不確定的未來。

不確定的未來

2005年,在伊拉克,當土製炸彈(roadside bomb)比宣稱的造成更多傷亡,資深五角大廈官員呼籲學術社群加入「曼哈頓計畫」,以對抗這些簡易爆裂裝置(IEDs, improvised explosive devices)。如同第二次世界大戰原子彈的軍備競賽,軍事領導人似乎被迫加碼投資科學,以逆轉戰爭局勢。

學術界集體表示事不關己。五角大廈的宏大修辭並未搭上任何科學資助的潮流,也不清楚什麼樣的科技可以協助對抗一個組織鬆散、技術低落的敵人。此外,當時五角大廈的簡易爆裂裝置整合單位的副科學顧問Julia Erdley表示「我們正在尋求短期的解決方案。」

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六年以後,國防部已經花費超過170億美金在對抗簡易爆裂裝置,但是如同Erdley所說,大部分的經費已經流向已知的解決方案的應用,如同載具以及人員的裝甲強化,而非尖端研究。在伊拉克和阿富汗,土製炸彈仍是美軍及盟軍軍隊的頭號殺手。五角大廈官員現在承認,仍無技術上的靈丹妙藥可以避免、偵測和拆除土製炸彈,並且他們曼哈頓計畫般的說詞已經被更謹慎的「阻止恐怖主義網絡高度散布」說法取代(見Nature 471, 566–568; 2011)。

與冷戰時期的風光形成強烈對比,鼓動科學社群對恐怖主義宣戰並沒有成功。冷戰時期,五角大廈支持的科學蓬勃發展,而且被視為反蘇聯技術勢力的重要資產。今日軍事必須在更模稜複雜的環境運作,在一些可能跟任何技術優勢同樣具決定性的「軟」技術(soft skills)中運作,如建立信任、情報蒐集與文化洞見等等。在此新的軍事現實中,科學與技術研究必須提供的東西,變得更不清楚了。

破產的計畫

不確定性,可能有助於解釋某些現在看起來像是缺乏五角大廈支持的藍天基礎科學(blue-sky basic research,指沒有辦法短期達到目標的研究類型),以及偏好短期獲利的應用研究。JASONs,一個由獨立科學家們組成的國防顧問團體,在最近公布的五角大廈科學與技術的報告(完成於2009,公開於2010五月)中說「我們相信國防部重要的基礎研究計畫已經『破產』,甚至丟更多的經費或僅僅改變程序和定義都不能修復。」

表面上,五角大廈的科學基礎看似健全無虞,並支持一系列的研究。包含基礎研究、應用研究與尖端技術發展–在五角大廈的預算項目6.1, 6.2, 6.3–五角大廈的科技預算從2001年9/11事件的高峰下降到2005年的每年147億。(見漲跌表)但大多是尖端技術領域的衰退,不是基礎研究。但總額仍維持每年120億,幾乎是聯邦國家科學基金會的年度預算68億美元的兩倍,而且比起歐洲的國防科學花費高出許多,歐洲國家傳統上只付出美國花在軍事上的一小部份。2009年,從近年來得知的數字,歐洲防衛局(European Defence Agency)的會員–除丹麥以外歐盟每個國家–全部只花費歐元22.6億(折合美金31億)在「研究與技術」領域,大部分投入尖端航空和其他武器的,而非科學。

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http://www.nature.com/news/2011/110921/images/Rise750.jpg
五角大廈科技花費在冷戰末尾降到低點,接著在恐怖主義戰爭中飆增,但現在的下降可能會較深又延續得更長。

在五角大廈內,研究也曾占盡優勢的,前美國國防部長羅伯特.蓋茲(Robert Gates),在2006年入主國防部前,曾任德州農業機械大學的校長,也曾是美國CIA局長,也是一個歷史學博士。

例如,蓋茲清楚意識到許多學術場域,從越戰時期(1955-75)開始就與軍方的關係交惡並經常敵對,尤其是社會科學。2008年,為了重建這些連結,蓋茲提出密涅瓦(Minerva)計畫:一個特別著重社會科學的基礎科學計畫。蓋茲視密涅瓦為軍事科學改革任務的象徵。他在宣佈這項計畫時說到:「面對世界的挑戰,國家力量需要超越軍事威力,發揮更廣泛的概念和應用。…政府和國防部必須參與額外的知識領域–如歷史、人類學、社會學和進化心理學。」

Magnificent seven?

在2012會計年度預算中,蓋茲設定了未來幾年基礎科學預算年成長率2%的目標,並且宣示維持穩定的應用及尖端科技。對於國防資金來源很重要的學科而言,這是特別令人振奮的消息。在美國,約有三分之一的海洋地理學研究和計算機科學的研究資金來自五角大廈,例如,機械工程的大部分資金就是。(見Nature 466, 656-657, 2010)麻省理工學院的的科學史學家David Kaiser提到「物理研究不再與軍事資金緊密相連,即使仍然很重要。」國防部現在也是研究創傷性腦傷的最大單一資金來源。

隨著今年六月三十日下台,蓋茲停止一個五角大廈的科學技術計畫。包含一個用於未來五年的預算計畫的優先性明細表,五角大廈內部人士稱為「豪勇七蛟龍」(magnificent seven)。

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然而,蓋茲的努力也顯示出某些五角大廈的科技計畫的緊張關係。特別是密涅瓦,結合輿論反應,如學術界質問五角大廈是否與社會科學研究有生意往來。(見Nature 455, 583-585; 2008)Magnificent seven的明細表包含的主題有,反毀滅性武器(counter weapons of mass destruction)與減震系統(engineering resilient systems),然而這明顯未鼓舞科學社群。一位馬里蘭大學帕克學院的航太工程師,也是前美國空軍的首席科學家,Mark Lewis說,「很難區分這是魯莽或者先見之明。」這基本上是個人的願望清單。一位五角大廈發言人也說,沒有任何資助目標與Magnificent seven相關。

更基本的問題是許多觀察家認為五角大廈的研究缺乏遠見和整合。前幾十年,透過國防研究工程總部(director for defence research and engineering, DDR&E)來整合,這是一個在1958年蘇聯發射史普尼克衛星之後設置的職位。位於五角大廈權力中心,掌管所有部內的科學與技術計畫。

但是在1970年代晚期,這個職權讓渡了許多預算和政策主導權給採買的國防部次長–武器購買首席。DDR&E,近來刪減員額並改名為國防研究工程助理處,並掌管大部分個人單位和泛五角大廈國防尖端研究計畫機構的科學投資。近年來,辦公室已經被邊緣化,隨著刪減科學預算而不再是軍事科學政策的主導單位。

即使當官方繼續進行國防基礎研究,根據2009年JASON的報告,研究一味地朝向立即應用。在258個由2007年空軍資助的科學基礎研究計畫樣本中,以及陸軍研究單位贊助的類似樣本中,JASON發現有81%並非廣義的基礎研究。

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JASON科學家呼籲國防部提高並加強DDR&E部門,並且獨立於武器採購之外。但是國防部官員沒有做出任何改變的跡象。

同時,五角大廈面臨一個更急迫的威脅。「我們開始看到贊助研發資金的下滑趨勢。」位於華盛頓DC的戰略及預算評等中心的研究員,Todd Harrison提到。歐巴馬政府已經要求五角大廈,在未來12年刪除4000億的預算–現在預算大約每年7000億美金–而且不能保證在國會企圖減少聯邦赤字的同時,這些刪減不會擴大,或者從科技預算中刪除。

Lewis認為蓋茲的增加基礎研究費用的承諾是五角大廈的科學政策在過去幾年內的一個最重要的改變。然而,現在的問題是:蓋茲的繼任者,前CIA局長Leon Panetta,會不會支持這項承諾。Lewis指出,在Capitol Hill舉行的新任國防部長聽證會,當他被問到這個問題時,回答說,他重視基礎研究–但「所有國防撥款都必須考慮現在的預算緊縮時刻。」

換句話說,全部都在刪減的議程中,包含科學。Lewis說「那可能是一個根本的改變。」

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*Sharon Weinberger是西北大學Medill新聞學學院的卡內基研究員。個人網站: http://sharonweinberger.com/

出處:Published online 21 September 2011 | Nature 477, 386-387 (2011) | doi:10.1038/477386a

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老橘子
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貓人複合體。成員為黃貓、花貓、虎班貓。東海社會學博士,清華社人所碩士,曾任報社編輯和記者,博士後研究員,流浪博士。

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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?

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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?圖/pexels

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。

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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。

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。圖/unsplash

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。

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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。

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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?

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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」。

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。圖/unsplash

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。

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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。

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。

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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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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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