駕馭未來：自動駕駛汽車——《知識大圖解》

本文由 建研所 委託，泛科學企劃執行。 

當你走進一棟建築，是否能感受到它對環境的友善？或許不是每個人都意識到，但現今建築不只提供我們居住和工作的空間，更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生，正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題，確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染，同時提升我們的生活品質。然而，要成為綠建築並非易事，每一棟建築都需要通過層層關卡，才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境，政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立，旨在透過標準化的建築評估系統，鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時，為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法，自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止，已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品，涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築，不僅提升建築物的整體性能，也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

說這麼多，你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程，要經歷哪些標準與挑戰？

綠建築標章	智慧建築標章	綠建材標章

第一招：依循 EEWH 標準，打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源，是綠建築（green building）的核心理念，但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單，而是涵蓋建築物的整個生命週期，也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內，都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準，讓我們先回到 1990 年，當時英國建築研究機構（BRE）首次發布有關「建築研究發展環境評估工具（Building Research Establishment Environmental Assessment Method，BREEAM®）」，是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後，於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」（Leadership in Energy and Environmental Design, LEED）這套評估系統，加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶，氣溫高，濕度也高，得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生，四個英文字母分別為 Ecology（生態）、Energy saving（節能）、Waste reduction（減廢）以及 Health（健康），分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級，設有九大評估指標。

我們就以「台江國家公園」為例，看它如何躍過一道道指標，成為「鑽石級」綠建築的國家公園！

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園，也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時，還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築，其外觀採白色系列，從高空俯瞰，就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落；從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊，生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構，設計自然護岸，保留基地既有的雜木林和灌木草原，並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物，採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙，不僅強化了環境的保護力，也提供多樣的生物棲息環境，使這裡成為動植物共生的美好棲地。

第二招：想成綠建築，必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築，使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中，對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出，一路到今日，國際間對此一概念的共識主要包括再使用（reuse）、再循環（recycle）、廢棄物減量（reduce）和低污染（low emission materials）等特性，從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時，使用自然材料與低 VOC（Volatile Organic Compounds，揮發性有機化合物）建材，亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後，內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度，以建材生命週期為主軸，提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說，為確保室內環境品質，建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件；為了防溫室效應的影響，須使用本土材料以節省資源和能源；使用高性能與再生建材，不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性，也強調材料本身的再利用性。

在台江國家公園內，綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念，更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設，並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料，為鳥類和小生物營造棲息空間，讓「蚵殼磚」不再只是建材，而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆，整體綠建材使用率為 52.8%。

在日常節能方面，台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如，引入樓板下的水面蒸散低溫外氣，屋頂下設置通風空氣層，高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出，廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地，創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企，如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流，不僅提升了隔熱效果，減少空調需求，讓建築如同「與海共舞」，在減廢與健康方面皆表現優異，展示出綠建築在地化的無限可能。

在綠建材的部分，另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程，其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材，比方提高高爐水泥（具高強度、耐久、緻密等特性，重點是發熱量低）的量，並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」，還用再生透水磚做人行道鋪面。

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區，首先，他們捨棄金屬建材，讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是，他們也將施工開挖的土方做回填，將有高地差的荒地恢復成平坦綠地，本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪，無痛轉綠。

等等，這樣看來建築夠不夠綠的命運，似乎在建材選擇跟設計環節就決定了，是這樣嗎？當然不是，建築是活的，需要持續管理–有智慧的管理。

第三招：智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率，除了從建築設計與建材的使用等角度介入，也須適度融入「智慧建築」（intelligent buildings）的概念，即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性，使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器，用於蒐集環境資料和使用行為，並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

為了推動建築與資通訊產業的整合，內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度，為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂，目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例，為了掌握建築物生命週期中的能耗，需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標，評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面，則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境，以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中，充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術，來達成兼顧環保和永續發展的理念，也是利用建築資訊模型（BIM）技術打造的指標性建築，受到國際矚目。

在興建階段，為了保留基地內 4 棵原有老樹，團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描，並將大小等比例匯入 BIM 模型中，讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離，確保施工過程不影響樹木健康。此外，在大樓啟用後，BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」，透過 3D 建築資訊模型，提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護，包括保養計畫、異常修繕及耗材管理，讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用，從建造設計擴展至施工和日常管理，使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management，簡稱 FM ) 為例，該系統可在雲端進行遠端控制，根據會議室的使用時段靈活調節空調風門，會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣，而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率，保持低頻運作，實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現，從源頭減少碳足跡；綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小，並保障居民的健康；智慧建築標章運用科技應用，實現能源的高效管理和室內環境的精準調控，增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用，讓建築不僅是滿足基本居住需求，更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

• 本文轉載自科技大觀園，原文為〈年節塞車好心煩！自動駕駛讓你暢行無阻〉
• 作者／科技大觀園特約編輯｜簡茹因

每到年節時期，不管返鄉或是出遊，用路人最討厭遇到的就是塞車，漫長的等待、讓人踩剎車踩到腳痛的行車速度，抑或是被汽車廢煙包圍的感覺，本是愉悅心情恐怕都大打折扣。你也是恨不得讓「塞車」這個詞消失在這世界上的人嗎？自動駕駛或許能幫你達成心願喔～感到好奇的話，那就繼續看下去吧！

造成塞車的幕後黑手是誰?

試想，人類與機器人在駕駛汽車時，要維持車與車之間等速前進，誰會 hold 得最好呢？答案很明顯是……機器人！為什麼呢？關鍵就在於「人類的反應速度」，反應速度因人而異：當老（手）司機在開車時，他們能夠對於哪時候該踩剎車、油門的反應速度快，因此不會因誤判與前車之間的距離，而落下一大段「空白車距」；然而菜鳥司機就不一樣了，他們反應速度沒有老（手）司機快，所以在看到前方車輛時，因無法正確判斷哪時候踩剎車最恰當，加上基於安全意識都會先減慢避免 A 到前車為第一反應，「空白車距」自然就出現了～而後方的車輛們會因為這位菜鳥司機（老鼠屎）的行車速度減慢而開始擠成一團，造成塞車。

相反地，當機器人在行車時，因為他們的動作程序一致，因此能穩穩地維持等速行駛。這也就是為何現今車廠想推出自動駕駛車（以下簡稱「自駕車」）的原因之一。自動駕駛真有那麼神嗎？讓我們來一一剖析它吧！

延伸閱讀：連假無法逃離宿命！為什麼會塞車呢？

自駕車大小事

自動駕駛，顧名思義就是讓車子在無人為操作的情況下，將行車速度與控制車間距離等原本需要手動操控車子行進的動作轉為自動化，以減輕駕駛人的行車負擔。

• 自動駕駛分級：

自動駕駛可是也有分級制度的！國際汽車工程師協會 （Society of Automotive Engineers, SAE） 依據汽車的自動化程度分為以下級別：

時至 2020 年末，汽車業的自動駕駛即將發展至第四級，第五級則是各企業競相達成的最終目標。

• 自駕車的配備主要有哪些？
  • 感測器：相當於人類的眼睛，能辨識障礙物的種類及位置。而感測器又可分為攝影機（Camera）、光達（LiDAR）、雷達（Radar）、超音波這四種，不同種的感測器對於環境辨識及障礙物解析力也會有差異。
  • 動態定位：相當於 Google 地圖功能，當接收來自感測器的環境資訊後，自駕車能協同 GPS、IMU 與高精準地圖資訊等定位工具自動辨識車輛所在位置及設定目的地。
  • 智慧決策：相當於人腦的決斷力，透過整合電子地圖 （RNDF／OpenStreetMap）、感知融合（Perception）、靜態軌跡規劃（Mission Planning）、行為規劃（Behavior Planning）以決定自駕車整體需執行哪些動作及規劃。
  • 電控底盤：負責車子的轉向、剎車及油門。

參考資料：自駕車發展趨勢與關鍵技術

自動駕駛真的能解決塞車嗎？

自駕車本身雖能達到自動辨識路口標誌及安全煞停系統，但它就像一個好的食材，需要透過精湛的廚藝及調料的輔助才能發揮它最完美的風味，而輔助自駕車的便是「車聯網」。究竟什麼是「車聯網」？自駕車與車聯網的搭配真的能解決塞車嗎？就讓台大資工系的林忠緯教授來幫大家解惑吧！

林忠緯教授小檔案：
林忠緯教授在博班時期的研究題目即是關於 Cyber-Physical System（CPS）的研究，而 CPS 簡單來說是指能夠執行物理層面上動作的電子產品，例如車子（能在路上行走）、心律調節器（能放電控制心律）都屬於 CPS。林教授在博班的研究即是關於車子的 CPS，也曾在美國通用汽車（General Motors）實習，畢業後持續拓展自己所長，進入加州矽谷的豐田汽車（Toyota InfoTechnology Center）擔任研究員。林教授熟知自駕車與車聯網的研究，自身也致力於自駕車、車聯網與資安問題的研究，並開心表示對於未來 28 年後自駕車的展望懷抱深深的期許。

1. 車聯網是什麼？
   車聯網（Internet of Vehicles，IoV） ，是指車與車之間（vehicle-to-vehicle，V2V），或車與道路狀況（Vehicle-to-everything, V2X）之間利用網路互相交換、接收感測器所會彙整出的訊息，以達到更完善、迅速的交通網絡資訊交流，讓用路人能即時獲得路況的整體資訊。

2. 自駕車結合車聯網真能解決塞車嗎？
   若要剖析塞車問題，其實可以分成以下幾種狀況，自駕車必須面對各種塞車情況作出相對應的解決方案。
   1. 選擇路徑：假如過年走春行程是去宜蘭玩，大家通常會想到要走雪隧，然而當大家都走雪隧的話，勢必會造成大塞車。而車聯網能即時追蹤到已經開始塞車的道路，並通知自駕車可以改走較為不塞車的路段（例如北宜），這時候就達到了疏散車流量的效果。
   2. 路口與路口間的交通號誌：假如今天車子走在路上，一路都是綠燈當然令人心情愉悅，反之，則會導致後面開始塞車，因此在車聯網當中也可以整合總體交通號誌的順暢運行。
   3. 單一路口的車輛運行：通常遇到駕駛人遇到路口，都需先放慢行駛速度，觀察轉角方向是否有來車，再行通過；當一個路口車多時，塞車肯定逃不掉～而車聯網能達成上述第二點的升級版——便是不用交通號誌！車聯網就像是開上帝視角，可以同時獲得路口的各道路資訊，而這些資訊是單一自駕車無法自行偵測的，自駕車針對這些資訊做出相對應的動作，而自駕車對於這些動作的控制能比駕駛人更加精準，因此車聯網與自駕車能夠相輔相成增加路口的運行效率。
   4. 單一車輛的運行：車聯網與自駕車亦能互相搭配在安全的前提下縮短跟車距離並減少過度保守的煞車，如此道路的使用率能夠提升，也能減少塞車的機率。

林教授認為自駕車結合車聯網勢必能解決部分層面的塞車問題，也能避免酒駕、恍神、視線死角等人為意外肇事的發生比率，但在現實生活要自駕車能實際放在道路上跑，現階段仍面臨重重難關。

3. 自駕車的發展現階段會遇到哪些瓶頸？
   讓我們想像一下，當自駕車、車聯網已完全取代所有的交通系統，實際上最有可能會發生以下幾種瓶頸：
   • 瓶頸一：自駕車的整合系統尚未完善
     林教授個人認為目前自駕車的整合系統會是一大問題，即便供應商提供再好的車組配件，配件與配件之間的整合系統不佳還是會造成車子載運行時效率不佳，甚至還可能會釀成車禍，或是遭駭客入侵自駕車系統。所以教授認為設計一個具縝密規畫的整合系統，不僅可以讓車子運行順暢，也能保障駕駛人的安全。
   • 瓶頸二：法規訂定的難題
     當自駕車發生車禍了，那誰該跳出來負責任呢？該怪自駕車內部的機器學習沒有收納進這些意外狀況的數據嗎？還是都是工程師的錯？其實這也是自駕車衍伸出的頭疼題，而林教授針對這個問題也提出相關建議，例如在購買自駕車時，售價的一部分可以作為保險補償，當發生意外時，便能獲得補償金。
   • 瓶頸三：消費者的接受程度
     消費者在購買商品時常會考慮價格及使用感受，而自駕車雖然目前製造成本高昂，但相信未來隨著自駕車的研發技術逐漸成熟，成本也會隨之下降，但成本要降到多低才能達到量產，以及售價普遍是消費者能接受的範圍仍是個問題。另外，感受度的部分，當我們坐進自駕車裡面，由於自駕車可以精準縮小車距，因此當對向來車很近地迎面衝過來，真的不會嚇到嗎？因為自駕車有別於以往的行車感受，所以也不見得能被所有消費者接受。
     另外，有部分消費者享受自己駕馭車子的樂趣，所以他們也不會想使用自駕車，當道路上並非統一是自駕車的情形，要達成車聯網更是難上加難哪～
   • 瓶頸四：資安問題
     自駕車結合車聯網運行時極需網路，而有網路的地方，駭客便如影隨形，當駭客像電影情節一樣駭入車聯網時，不但會構成駕駛人的性命威脅，甚至還會造成全面性的交通世紀大癱瘓！水能載舟亦能覆舟，車聯網雖能讓交通運行更順暢，也可能會釀成一場可怕的災難，因此林教授強調維護資安也是設計車聯網的重點項目。

解決塞車問題的理想藍圖

當我們檢視塞車問題的視野再拉遠一點，除了自駕車及車聯網以外，教授也慷慨地分享了以下管道解決塞車問題：

• 共享汽車：當大家都選擇搭乘共享自駕車，便能減低車流量與車子的總量（大家更傾向不買車），路上的車子少了，便能減低塞車的發生率。（傳染病盛行的時代不太適用）
• 道路擴大：當車子的總量下降，停車需求減少，空間使用更有彈性。當道路新增了好幾條線，便能分散車流，避免全部車子堵在同一條路上。
• 網路通訊：現在網路科技發達，人們在家也能透過網路完成視訊會議、參與活動，減少出門的必要性，也就無須駕車。

結語

雖然現階段自駕車要完全解決塞車問題仍需經時間歷練，但相信透過林忠緯教授及眾多研發單位的辛勤貢獻，大家在春節期間能夠利用自駕車與車聯網享受更加順暢、迅速的行車體驗，而不再受塞車之苦的日子指日可待!新春期間，也祝大家行車平安，旅途別塞！

參考資料

1. 「自駕車受騙上當和辨識盲點」之專家回應
2. 為何美國交通部選用SAE的自動駕駛分級，而棄NHTSA丨汽車商業評論
3. 自動駕駛車發展現況與未來趨勢
4. 何謂自動駕駛？
5. 關於自動駕駛：內行人才會懂的有話直說
6. 對於塞車問題，智慧交通提供的四大解決方案
7. 塞車讓駕駛踩煞車踩到抽筋，汽車新科技解決這困擾！（內有影片）
8. 2020 最新自動駕駛技術報告出爐！以特斯拉、Volvo 為例，全面涵蓋智駕技術
9. 網宇實體系統與製造應用- 熱門焦點- 經濟部技術處
10. Wevolver: Knowledge for engineers
11. 一起來用十分鐘略懂自駕車吧！GoGoGo！
12. 無人駕駛車/自駕車技術探索
13. SAE International
14. 科學月刊：不需駕駛也能輕鬆上路－淺談自駕車與高精地圖

• 文／張智皓

「在演算法的年代，人類從未如此刻這般的重要。」——弗萊（Hannah Fry）

圖靈（Alan Turing）在 1936 年提出圖靈機（Turing Machine）的基本構想，人類文明揭開了電腦時代的序幕，並在很短時間內為人類生活帶來了劇烈的變化。上一次有這樣的景況，大概是 17 世紀末蒸汽機的發明，帶領人類文明進入工業時代。

這兩個時代有類似之處。蒸汽機讓人開始擔心自己被機械取代：生產模式改變，人力不再重要，生產機器和失業人口大量出現。然而，這種困境並沒有維持太久。新技術讓人失業，也拓展了人的想像力，讓各種新興行業與技術應運而生。這些行業和技術促進產業轉型，反而提高了人力需求，讓人類文明變得更加繁盛。此時，我們知道人類變得比以前更重要。

電腦，或者我們說，演算法，就像是現代的蒸氣機，同樣大幅地改變人類生活模式。在本書中，倫敦大學學院（UCL）先進空間分析中心（CASA）的數學家漢娜弗萊從權力、資料、司法、醫療、車輛、犯罪與藝術這七個面向出發，告訴我們演算法已經如何深入我們日常生活中，為我們帶來前所未見的巨大貢獻，並展現出取代人類的企圖心。

更重要的是，弗萊也透過她細膩的觀察，提醒我們：就如同蒸汽機時代的人類沒有被取代一樣，在演算法時代，人類也只會比以前更重要。

人機合作，讓人類的棋藝再創高峰

讓我們從書中一個輕鬆的例子開始。弗萊告訴我們，在 1997 年，西洋棋世界冠軍卡斯帕洛夫（Gary Kasporov）被 IBM 設計的「深藍」擊敗後，他並沒有因此排斥電腦，反之，他創辦了人類與電腦合作的棋賽。卡斯帕洛夫相信，有了電腦的輔助，人類不再需要花時間在棋盤細節的計算上，而是將心思放在整體戰略上，人機合作，能讓人類的棋藝再創高峰。

這樣的劇情非常類似於 DeepMind 的圍棋軟體 AlphaGo 在 2016 年的創舉。在 AlphaGo 相繼打敗世界冠軍李世乭以及柯潔後，AlphaGo 以及其繼任 AlphaGo Zero 的棋譜變成職業選手們爭相學習的目標。DeepMind 甚至推出 AlphaGo 圍棋教學工具，讓大家學習它的佈局，並進而開發出新的佈局形式。AlphaGo 沒有取代人類棋手，反之，它為圍棋世界注入了新的生命。

演算法無法回答的問題：隱私與安全該如何平衡

接著讓我們談談一個較嚴肅的例子。在本書「犯罪」這一章節中，弗萊提到「臉孔辨識系統」如何對人類產生顯而易見的貢獻。在 2015 年，紐約警察局透過臉孔辨識系統「成功指認了 1700 名嫌犯，並且發動了 900 次逮捕行動。」另外，她也提到從 2010 年以來，紐約州「僅僅針對詐欺和身分盜用就發動了超過四千次逮捕行動。」有了臉孔辨識系統，各大交通運輸管道也可藉恐怖份子資料庫來預防恐怖襲擊（而事實證明這很有用）。

作為預防手段，臉孔辨識系統可以有效增進人們生命與財產之安全。但這些好處有其代價。弗萊指出，就連目前全世界最先進的臉孔辨識系統（來自於中國的「騰訊優圖實驗室」），在一百萬張臉孔資料庫的測試中，也只有 83.29% 的辨識率。這在技術上已經令人佩服，但在現實中卻可能釀成大禍。

比方說，2014 年，一位住在丹佛的居民被錯誤辨識為銀行搶匪，並在警察的逮捕過程中「遭受神經損傷、血栓及陰莖折斷。」或許有人會主張，只要技術更好，辨識率更高，問題就解決了。但情況可能沒這麼簡單，辨識率提高的代價是隱私度的下降。試問，我們願意讓「老大哥」看著大家嗎？

臉孔辨識系統有其好處，有其代價。我們願意讓此系統做到甚麼程度？為了安全，我們願意犧牲多大的隱私？而為了隱私，我們又願意犧牲多少安全？這些問題是演算法無法回答的，只有人類可以，因此，人類只會更重要。

演算法兩難：自駕車該拯救駕駛還是行人？

另外一個嚴肅例子，我想談談「車輛」這一章節中的自動駕駛技術。一旦自動駕駛技術普及，將可以大幅減少人為車禍的發生。而我們知道，現代大多數車禍都源於人為。然而，將駕駛工作交給演算法，也意味著將決策的任務交給演算法。當失控的自駕車面臨的選項是「拯救駕駛，還是拯救行人」時，演算法應該如何行動？

弗萊提到，在 2016 年發表於《科學》期刊（Science）的一篇文章指出，多數人主張應該盡可能的拯救更多人命。然而，當詢問他們自身較願意購買哪一款自駕車時，我們可以從賓士汽車發言人胡苟（Christoph von Hugo）的回應（當被問到賓士車會如何設計時），理解他們的猶豫：「保護駕駛。」

這衝突看起來不可調和，我們一方面希望盡可能拯救人命，另一方面又希望可以保障駕駛的安全（否則我幹嘛買它呢？）。在這樣的衝突中，弗萊指出另外一個可能選項：放棄全自動駕駛，將演算法的目標放在輔佐駕駛人上（比方說，現在已有的「自動緊急煞車」或「自動與前車保持距離」等設計）。換言之，演算法不扮演「司機」，而是扮演「守護者」。我們該做的，是讓演算法配合人類，主動性依然在人類手上，因此，人類只會更重要。

在《打開演算法黑箱》中，弗萊透過大量有趣的案例，說明演算法如何深入日常的同時，也提醒我們人類的重要性，這是我認為本書最大的優點。新技術的提出值得受到肯定，然而，在肯定其貢獻的同時，背後所付出代價卻往往會被忽略。本書在闡述新技術的同時，也很平衡地展示這些技術背後的代價。

就如同作者一再強調的，她肯定技術所帶來的好處，但我們必須思考如何在新技術所帶來的進步中，保有人類的主動性，或者說，如何在機器年代中當個人。

本文為《打開演算法黑箱：反噬的AI、走鐘的運算，當演算法出了錯，人類還能控制它嗎？》書評