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對不起!你吃的藥其實只有安慰效果!──《科倫醫生吐真言:醫學爭議教我們的二三事》

左岸文化_96
・2016/04/22 ・5394字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 525 ・七年級

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安慰劑效應是虛構的嗎?

至少從一九五○年代起,現代醫學就認為安慰劑效應在科學上已經成立。研究顯示如果施予安慰劑的話,大約有百分之二十到百分之七十不等的病人似乎可以由此受益。其中或許最讓人驚訝的是安慰劑外科手術:適當地麻醉病人、切開皮膚,但實際上卻沒有接受有意義的手術;根據報導這樣的手術高度有效。有時候假的手術甚至似乎比真的手術還更有效。例如,它似乎對某些種類的胸痛和背痛有效。一九九○年代中期的研究顯示,這對膝關節炎有效;只把病人的膝蓋切開,其治療效果和那些對膝關節進行刮搔沖洗的效果一樣好;而一般認為後者是膝關節炎高度有效的標準療法。

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我們平常吃的藥真的有用嗎?安慰的效用遠大於療效?圖/wikipedia

不幸的是,這些看來很簡潔明瞭的發現還是引起爭論。現在我們必須穿越另一個更為扭曲的哈哈鏡廳堂:身體不適的人即便沒有接受任何治療也有可能痊癒,而接受安慰劑治療的病人和接受大量醫學介入的病人,同樣可能都是以大略相同的速率自行痊癒。換句話說,接受安慰劑治療的病人,可能不是由於安慰劑效應而有所改善,而是自行痊癒的;而醫學治療也同樣無效,接受外科治療的病人其實也是自行痊癒的。在這樣的情況下,並不是安慰劑效應和真正的外科手術一樣好,而是安慰劑效應並不比真正的外科手術好兩者同樣都是無效的

要了解是否真的有安慰劑效應,必須做另外一種實驗:把接受安慰劑的一組,和完全沒有接受安慰劑的另一組拿來做比較。在這種情況下,如果有安慰劑效應的話,接受安慰劑的病人的治療狀況,必須要比沒有接受治療的病人好。

兩位丹麥醫師(Hrobjartsson and Gotzsche)蒐集對接受安慰劑治療與沒有接受治療之病人進行比較的研究論文,並在二○○一年進行分析。在這一百一十四個試驗當中,只有少數實驗是直接設計來測試安慰劑;其餘大多數狀況是醫生檢查了三組病人:接受醫學治療的病人、接受安慰劑治療的病人,以及完全沒有接受治療的病人。他們發現就治療狀況的改善而言,接受安慰劑的病人和沒有接受治療的病人,兩組並沒有顯著的差別。

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這聽起來像是個決定性的研究,丹麥醫師的報告乍看之下很有說服力。他們分析的研究數量以及病人數目都很大。此一研究似乎推翻了一個重大的成見。但如果仔細檢視論文最後謹慎的但書的話,就會發現其結論並不是那麼地牢不可破。

首先,資料顯示安慰劑對於疼痛的經驗有小的效應,此外安慰劑有可能對一小部分病人或某些疾病有相當大的效應,雖然並非對所有病人或所有疾病都有效應。丹麥研究所使用的統計分析方法,很容易掩蓋掉這些輕微的效應和少數的疾病與病人。更讓人憂心的是下面所要討論的複雜邏輯,要說明此一邏輯,在句子結尾必須使用越來越多的驚嘆號。

不管是安慰劑或其他的療法,是無法以盲目的方式和沒有治療的狀況做比較!病人和治療者都會知道誰沒有接受治療;事實上,沒有接受治療這件事情是無法隱瞞的,否則這就不是「沒有接受治療」,而是接受安慰劑。

現在事情變得更複雜。如果醫師和病人知道誰沒有接受治療,我們會預期這將帶來期待效應以及報告效應;如果安慰劑有作用,我們會預期安慰劑組病人和未受治療組病人的差異會更加顯著!換句話說,沒有接受治療的病人應該會對自己的前景感到悲觀,而執行治療的人應該會預期該組病人不會有什麼改善;因此我們會認為,不論施行治療者或接受治療者,都會有很強的報告效應,而且期待效應還會強化這兩者。總而言之,即便沒有安慰劑效應,在這些非盲目的實驗中,由於沒有治療那一組的負面報告偏差期待效應,實驗結果應該會看到有安慰劑效應。在這個愛麗絲夢遊的仙境中,這應該是種永遠不會失敗的實驗!不管有沒有安慰劑效應,結果應該總是看起來會有安慰劑效應的!!

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若被實驗者已經知道他不會被治療,反而容易引起一種悲觀的心理,覺得自己無法好起來。圖/wikipedia

現在這些實驗的結果卻是沒有顯著的安慰劑效應,那麼意味著沒有任何的期待效應與報告效應出現在這些實驗中,這顯示這些實驗一定有什麼問題!!!就像孟德爾關於遺傳性徵的著名實驗一樣,實驗結果太漂亮了,使它看來好像一定是造假!

丹麥研究者在回應這些質疑時論稱,由於大多數的實驗有三組病人,而非兩組,因此病人和分析師所在意的都不是安慰劑組和未受治療組的差異,而這點或許減低了報告效應與期待效應。然而這樣的論點看起來仍是很薄弱的。

無論如何,缺乏期待效應和報告效應即便不是決定性因素,也有其他相當不同的理由讓我們不信任這個研究的結論。正如前面所說,沒有接受治療的那一組病人,無可避免地會知道他們並沒有接受治療。如果他們的疾病很嚴重的話,那麼他們可能會覺得既然在這個研究當中沒有接受任何治療,便會自行決定以和此一研究無關的方式尋求其他的治療(參見第四章有關維他命試驗的類似主張)。這點並不適用於安慰劑組,因為這一組的病人以為他們正在接受治療。有無自行治療所帶來的差異,可能導致不同組別的成功率沒有太大的差別。

考量上述兩種反對丹麥研究人員結論的論點,讓我們不知道該採取什麼樣的立場,這種情況經常出現在困難的統計科學中,我們只知道不能像過去那樣把安慰劑效應視為理所當然,但我們仍舊很難確定它並不存在。要解決這個問題,必須在安慰劑組和沒有接受治療組之間進行一場雙盲實驗,然而這在定義上就是不可能的(在這個句子最後不得不加上一個驚嘆號)!

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儘管有這些學術爭論,製藥公司與藥物試驗的執行者乃至製藥公司的批評者,都認為安慰劑效應是真實的。批評者指出,所謂的雙盲通常無法執行,因為如果藥物有昏眩或口乾等副作用的話,病人經常能因此而猜出他們吃的是真藥或是安慰劑。這意味著即便藥物在隨機對照試驗中勝過了安慰劑效應,但也能只是因為由於藥物有副作用,而有了更強的安慰劑效應!

製藥公司和為其執行試驗的單位是如此地重視安慰劑效應的真實性,以致於它們實際上甚至還評估接受試驗的病人對於安慰劑效應的敏感程度,試圖排除掉那些容易受到暗示的病人(隱藏式的心理治療)等等。關於安慰劑效應存在與否的問題,我們可以這樣說:就安慰劑效應如何影響我們對醫學的思考而言,它是真實的

還有一個讓事情變得複雜的因素

設想我們要試驗某種早就知道有效的藥物或療法,像是賀爾蒙替代療法(hormone replacement therapy,HRT )。現在假設我們對其是否安全有了某些懷疑,為了審慎起見,最好再次使用一個新的雙盲對照試驗來測試它的有效性。在進行這樣的試驗時,不管是接受真正藥物的病人或是接受安慰劑的病人,都有很好的理由相信藥物的確證實在生理上是有效的。因此很可能會有很強的安慰劑效應,因為病人對於他們認為是真的藥物,會有很高的期待,因此會有很明顯的效果。

簡言之,病人對於真實藥物之有效性的信心越強,在某種程度上,安慰劑效應的強度也會相對應地更強,而這點也許是來自此種藥物的服用者之長時間經驗。在這樣的情況下,如果試驗顯示安慰劑組與控制組之間沒有差別的話,這也許不是因為真正的藥是無效的,而是因為它的有效性讓服用安慰劑的人產生了很強的期待。在這樣的情況下,任何從負面結果所推導出來的結論,可能都是不正確的。

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安慰劑與本書的三個主題

安慰劑效應確實揭露了現代醫學核心的不確定性。但也帶來一個很吸引人的兩難。如果安慰劑效應有作用的話,為什麼不有系統地使用它呢?

答案之一是很直接明顯的。假設問病人:「你喜歡真正的治療還是安慰劑?」病人必然會說「真正的治療」,因為一旦告訴病人他服用的是安慰劑,那它就不是安慰劑了;結果它也就不再是一種治療了。任何試圖提供選擇的做法都必然失敗(這點在邏輯上和我們上面的論點是互補的:一旦你欺騙病人讓他以為他在接受治療,然而實際上沒有接受治療,那麼這就不是治療了,這是安慰劑!)。然而,醫師也許有時候的確會在瞞著病人的狀況下,秉持善意而開安慰劑。遇見科學上沒有有效舒緩方式的疾病時,一個好醫師應該提供安慰劑,同時別讓病人知道目前並無得到認可的治療方法。不過這種療法的有效性是建立在病人沒有真正的選擇,你不能問病人:「你喜不喜歡這種安慰劑啊?」醫師必須欺騙,而在欺騙的情況下,病人是沒有真正選擇的。這點也適用於任何負責整體人口集體健康的單位;在各種治療方法當中,安慰劑是個有用而重要的部分,但是你沒辦法請人們投票支持「在醫學治療上使用更多的安慰劑」。你能嗎?

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有些時候,面對無法治癒的疾病,安慰劑是一個不得不選的方法。圖/free stock photo

醫學是科學,或是救助?另類醫療與安慰劑效應

另類醫療包含所有那些不受到主流醫學科學體制所承認或支持,或是只有少數人支持的療法;它們有的是傳統療法,有的是新療法。正統醫療和另類醫療的界線很難界定,因為醫學科學的不確定性使得其之間有很大的游移空間。例如相較於數十年前,現在很難對針灸嗤之以鼻(關於另類醫療的討論參見第四章)。幸運的是,現在我們還不需要討論另類醫療在生理上的效力,而為了便於分析安慰劑效應,我們可以假設有某種這類治療在生理上是無效的。其實這不是一個假設──這幾乎必然是真的。這之所以幾乎必然是真的,是因為就連正統療法也有許多是無效的,因此如果所有的另類療法都有效,那真是一件怪事。

那我們把這組在生理上沒有效力的另類醫療稱為「空洞治療」。我們在這裡不會指出它們是哪些療法。重點是即使空洞治療沒有直接生理上的效力,也還是有很多人相信自己因為這些療法而獲益。因此大約有百分之四十二的美國人和百分之二十的英國人使用另類醫療。這些人加起來花了那麼多的錢,除了確定已經竭盡所能地尋找治療之外,可能都沒有得到任何好處;但更可能即便是在最差的情況下,他們也因為安慰劑效應而有所改善,而且其中有些效應該是由真正的生理改變所帶來的。其實如果安慰劑效應有什麼重要性的話,那麼最有可能發揮的地方是另類醫療;另類醫療通常強調「全人」照護與樂觀,而且幾乎從來不會使用見諸正統醫療中那種冰冷而機械的步驟。如果安慰劑效應能夠治好病的話,那麼其最密集而有效的形式,最有可能是出現在另類醫療當中。

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針灸
針灸、拔罐等傳統療法,在西方科學觀禮被歸類為另類醫療。圖/pixabay

然而,另類醫療的效力是來自於安慰劑效應,這種想法受到另類醫療執業者的抗拒。他們就像醫療專業一樣,希望能得到科學與生理學基礎的專業認可。而根據我們上面所描述的理由,他們也必定得這樣堅持;因為一旦宣布一種療法是安慰劑的話,它就不再是安慰劑,也無法構成治療了。讓我們暫時脫離整個辯論,重新溫習這一點,然後想像我們可以達到一個「阿基米德點」,有辦法區分直接的生理效力與安慰劑效應所帶來的生理改變。假設我們從這個點可以看出,不管是西方社會的另類醫療,或是其他社會相對應的醫療,像是巫醫、薩滿、巫毒等等,都沒有直接的生理效力;它們都是空洞療法,但是由於安慰劑效應,它們經常能夠透過間接的生理改變而治療疾病。就「原始」社會而言,當外來者宣稱這樣的儀式沒有直接的生理效力時,對其效力並不會有太大的影響,因為從事治療的靈媒之力量被認定是來自於魔法,而非化學或物質。然而,西方社會大多數人則認為,好的醫療介入必須有化學或物質的基礎。安慰劑效應在我們社會的脆弱程度,和社會接受科學世界觀的程度成正比。

在此,醫學既是科學卻又是救助的緊張關係,以清晰的形式呈現出來。在 西方社會,國家通常傾向支持「醫學就是科學」的面向。例如,今天英國的國民健康服務(National Health Service,NHS)越來越強調所謂的實證醫學(evidence- based medicine)。國民健康服務只會提供經過隨機對照試驗或類似試驗證實有效的藥物或療法。然而,隨機對照試驗這個想法本身,即肯定了以科學為基礎的生活方式,因而實證醫學論述的存在本身,就會減少以安慰劑為基礎之療法的有效性。

本書的作者認為,基於許多超越醫學之外的理由,就社會的層次而言,應該支持科學的世界觀,即便我們得接受至少有某些人的健康在如此情況下會間接受到傷害。這是個人利益集體利益之間緊張關係展現出來的方式。當個人罹患正統醫療無能為力的疾病而拼命尋找救助時,另類醫療雖然沒辦法直接治療,但可以經由安慰劑效應而從空洞療法得到好處。然而,政府或相關單位必須負起培養集體科學世界觀的責任(而我們認為這是這類單位所應該要做的),因此從政府單位這類來源得到幫助的機會就會減少。政府有可能在改善醫學「科學」面的同時傷害了「治療」面,然而政府別無選擇只能這樣做。


 

本書從「安慰劑效應」到「接種疫苗的決定」,共舉出八個例子,說明醫學複雜的面向,並用合理的態度面對醫學得不確定性,改善與醫療專業的互動,《科倫醫生吐真言:醫學爭議教我們的二三事》,左岸文化出版。

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左岸文化_96
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左岸的出版旨趣側重歷史(文明史、政治史、戰爭史、人物史、物質史、醫療史、科學史)、政治時事(中國因素及其周邊,以及左岸專長的獨裁者)、社會學與人類學田野(大賣場、國會、工廠、清潔隊、農漁村、部落、精神病院,哪裡都可以去)、科學普通讀物(數學和演化生物學在這裡,心理諮商和精神分析也在這裡)。

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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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批評反而促成發展?科學化中醫和宋朝佛儒交融類似?——《非驢非馬》
左岸文化_96
・2024/04/26 ・3068字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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「雜種醫」的挑戰

余巖在一九三二年出版《醫學革命論文選》第二版之時,新版序的開場白就敘述了朋友對他的氣憤埋怨。他們說:

近年外面半新半舊非驢非馬的醫說,橫行得了不得。這點狡獪都是你教訓他們的。你若不去向他們攻擊,他們永遠不會變遷。舊的索性舊,新的索性新,倒是界限分明,容易解決。⋯⋯你拚命攻擊舊醫,結果是教訓他們尋出一條生路。

余巖先生像。
圖/wikipedia

在一九二九年的衝突之後,許多批判中醫的人都注意到一個令他們毛骨悚然的現象:一夕之間,出現了一種「非驢非馬」的雜種醫。在很短的時間裡,雜種醫就在醫界大行其道,而之前這種混種現象只盛行於商業界的藥品市場而已。雖然抱持第一與第三立場的人對於中醫科學化的意見相反,但他們都把陸淵雷與譚次仲的方案抨擊為「非驢非馬」。

為何被譯為「雜種醫」?

在此,我想清楚說明為什麼把「非驢非馬醫」翻譯為「雜種醫」(mongrel medicine),而不是聽起來比較正面的「混種醫」(hybrid medicine)。第一,兩者間有一個重要的不同之處,就在於「雜種醫」是當年的歷史行動者所使用的概念。當年批判中醫的人士把「非驢非馬醫」等同於「雜種醫」,因爲他們想強調這種醫療是一個背叛了父母的雜種,是對兩個純種醫學傳統的雙重背叛。

這樣強烈的負面意涵便引出我的第二個論點:作為歷史行動者的概念而言,當年沒有任何中醫師會自我標榜為「非驢非馬」,「非驢非馬」是中醫批評者強加在他們身上的一種貶抑性的標籤。相較於「雜種」與「非驢非馬」所帶有的強烈的負面意涵,「混種性」(hybridity)這個後殖民概念的功能剛好相反,它強調「後殖民文化的混種性是一個優點,而不是弱點。」我想傳達的訊息卻正是混種的負面意涵:對於那些企圖匯通中西醫的人而言,他們必須承受對手加諸己身的羞辱與限制,被對手定義為「雜種」。為了傳達「非驢非馬」一詞的貶抑與羞辱,我決定將其意譯為「雜種醫」。

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對於那些企圖匯通中西醫的人而言,他們必須承受對手加諸己身的羞辱與限制,被對手定義為「雜種」。為了傳達「非驢非馬」一詞的貶抑與羞辱,我決定將其意譯為「雜種醫」。
圖/unsplash

備受罵名,仍要追求中醫科學化的原因為何?

面對來自雙方的攻擊,陸淵雷決定在那份備受爭議的中醫科學化提案當中,將接納雜種醫列為五項前提之一:「故整理國醫藥學術,引用科學原理時,不任受破壞國粹之名。」在此陸淵雷清楚表示不認同將中醫視為「國粹」而保存其本真性(authenticity)。

這是一項重要的證據,顯示至少對陸淵雷而言,國醫運動不當被等同為一種文化民族主義運動。他特別提及儒學與佛教在宋朝(九六○ — 一二七八)成功融合的例子,而主張中醫科學化是性質接近的事業,是以一種大膽而富有創意的方式來融合中國與外國文化。就這個意義上而言,像陸淵雷這樣的人士不僅發動了中醫科學化方案,更心甘情願地承受論敵貼在他們身上的貶抑性標籤,因為他們追求的目標不是保存中醫既有的樣貌,而是要發展出國醫館所揭示的那種新生的混種醫。

陸淵雷提及儒學與佛教在宋朝成功融合的例子,而主張中醫科學化是性質接近的事業,是以一種大膽而富有創意的方式來融合中國與外國文化。
圖/ wikipedia

余巖的友人責怪余巖協助創造了這種雜種醫。他們是對的。雜種醫之所以會興起,就是為了回應余巖和其他中醫批評者所倡議的醫學革命。這並不是說在余巖對中醫提出抨擊之前,不曾有人試圖融合這兩種醫學型態──唐宗海就是一個明顯的先例。重點是,雜種醫之所以突然間變地那麼值得追求、那麼引人痛毀極詆、那麼危機四伏,這一切都源於人們堅持要以科學方法整理中醫──換句話說,就是中醫科學化。有史以來第一次,當中醫師想像中醫與西醫的關係之時,他們無可逃避地必須共同直面科學的概念。

雜種醫與中醫科學化的關係?

雜種醫與中醫科學化之間,有一種相互建構與壓制的辯證關係。這兩者的關係具有相互建構性,因為中醫師會想追求雜種醫這種古怪的東西,完全是因為國民黨國家提倡中醫科學化,並強迫抗爭雙方以其作為停戰條件。正是這個科學化的目標,迫使中醫師在改革中醫時認真看待科學的概念以及相關的現代性論述──例如余巖對於中醫的三分法。就這個意義上而言,他們的改革體現現代性的特徵,因此截然不同於由唐宗海為代表的那種前現代式的匯通中西醫。

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另一方面,這兩者之間的關係也具有壓抑性,因為正是科學的概念使人難以想像中醫與生物醫學之間能夠經由跨種雜交而產生有意義的成果。單純想像把兩種醫學型態混合起來,或許不需要擔心會產生怪物。但若是想像將科學與異己的他者進行跨種雜交,感覺上幾乎是褻瀆神聖。由於大家都覺得這是一個無法想像的作法,無怪乎批評者將這種新式醫學描述為「非驢非馬」。

中醫師會想追求雜種醫這種古怪的東西,完全是因為國民黨國家提倡中醫科學化,並強迫抗爭雙方以其作為停戰條件。正是這個科學化的目標,迫使中醫師在改革中醫時認真看待科學的概念以及相關的現代性論述。
圖/pexels

就像那無法繁殖後代的騾,雜種醫雖然表面上看來充滿活力,卻絕對不可能長久存續,無法成為一個富有生命力的活著的傳統(living tradition)。正因為這種醫學廣受大眾歡迎,反對者覺得必須利用雜種醫這個貶抑性的概念,以提醒眾人逾越界線的危險,使人們產生強烈的負面情緒。總而言之,就是因為論爭雙方都接納中醫科學化方案,是以雜種醫才會變成一個廣受中醫師支持的、值得追求的、卻又沒有希望成功的方案;另一方面,也變成西醫師眼中巨大的威脅。

結論

西醫師為何強烈地偏好「中醫科學化」這句口號,而不是「以科學方法整理中醫」?關鍵就在防止雜種醫。由於這句口號包含了「科學化」這個在地發明的概念,因此也就把我們帶回了本章一開頭提出的那個問題:在一九三○年代初期的中西醫論爭中,中醫科學化方案做為一股關鍵歷史力量,究竟發揮了什麼樣的功能?最直白的答案就是,將科學轉化為一個動詞(科學化),其實是最有效的方式來展示世界上存在著一種同質性的實體叫做科學。

如果科學不能被理解為一種同質性的單一實體,那便難以想像將某個東西「科學化」究竟是什麼意思。更重要的是,當人們習以為常、不假思索地使用「科學化」這個動詞時,大家的行為便預設並且強化了一個想法:科學及其對反(中醫)是兩個可以清楚辨識的實體,就像具體的物品一樣真實。

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——本文摘自《非驢非馬:中醫、西醫與現代中國的相互形塑》,2024 年 02 月,左岸文化出版,未經同意請勿轉載。

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左岸文化_96
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對不起!你吃的藥其實只有安慰效果!──《科倫醫生吐真言:醫學爭議教我們的二三事》
左岸文化_96
・2016/04/22 ・5394字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 525 ・七年級

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安慰劑效應是虛構的嗎?

至少從一九五○年代起,現代醫學就認為安慰劑效應在科學上已經成立。研究顯示如果施予安慰劑的話,大約有百分之二十到百分之七十不等的病人似乎可以由此受益。其中或許最讓人驚訝的是安慰劑外科手術:適當地麻醉病人、切開皮膚,但實際上卻沒有接受有意義的手術;根據報導這樣的手術高度有效。有時候假的手術甚至似乎比真的手術還更有效。例如,它似乎對某些種類的胸痛和背痛有效。一九九○年代中期的研究顯示,這對膝關節炎有效;只把病人的膝蓋切開,其治療效果和那些對膝關節進行刮搔沖洗的效果一樣好;而一般認為後者是膝關節炎高度有效的標準療法。

medicine
我們平常吃的藥真的有用嗎?安慰的效用遠大於療效?圖/wikipedia

不幸的是,這些看來很簡潔明瞭的發現還是引起爭論。現在我們必須穿越另一個更為扭曲的哈哈鏡廳堂:身體不適的人即便沒有接受任何治療也有可能痊癒,而接受安慰劑治療的病人和接受大量醫學介入的病人,同樣可能都是以大略相同的速率自行痊癒。換句話說,接受安慰劑治療的病人,可能不是由於安慰劑效應而有所改善,而是自行痊癒的;而醫學治療也同樣無效,接受外科治療的病人其實也是自行痊癒的。在這樣的情況下,並不是安慰劑效應和真正的外科手術一樣好,而是安慰劑效應並不比真正的外科手術好兩者同樣都是無效的

要了解是否真的有安慰劑效應,必須做另外一種實驗:把接受安慰劑的一組,和完全沒有接受安慰劑的另一組拿來做比較。在這種情況下,如果有安慰劑效應的話,接受安慰劑的病人的治療狀況,必須要比沒有接受治療的病人好。

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兩位丹麥醫師(Hrobjartsson and Gotzsche)蒐集對接受安慰劑治療與沒有接受治療之病人進行比較的研究論文,並在二○○一年進行分析。在這一百一十四個試驗當中,只有少數實驗是直接設計來測試安慰劑;其餘大多數狀況是醫生檢查了三組病人:接受醫學治療的病人、接受安慰劑治療的病人,以及完全沒有接受治療的病人。他們發現就治療狀況的改善而言,接受安慰劑的病人和沒有接受治療的病人,兩組並沒有顯著的差別。

這聽起來像是個決定性的研究,丹麥醫師的報告乍看之下很有說服力。他們分析的研究數量以及病人數目都很大。此一研究似乎推翻了一個重大的成見。但如果仔細檢視論文最後謹慎的但書的話,就會發現其結論並不是那麼地牢不可破。

首先,資料顯示安慰劑對於疼痛的經驗有小的效應,此外安慰劑有可能對一小部分病人或某些疾病有相當大的效應,雖然並非對所有病人或所有疾病都有效應。丹麥研究所使用的統計分析方法,很容易掩蓋掉這些輕微的效應和少數的疾病與病人。更讓人憂心的是下面所要討論的複雜邏輯,要說明此一邏輯,在句子結尾必須使用越來越多的驚嘆號。

不管是安慰劑或其他的療法,是無法以盲目的方式和沒有治療的狀況做比較!病人和治療者都會知道誰沒有接受治療;事實上,沒有接受治療這件事情是無法隱瞞的,否則這就不是「沒有接受治療」,而是接受安慰劑。

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現在事情變得更複雜。如果醫師和病人知道誰沒有接受治療,我們會預期這將帶來期待效應以及報告效應;如果安慰劑有作用,我們會預期安慰劑組病人和未受治療組病人的差異會更加顯著!換句話說,沒有接受治療的病人應該會對自己的前景感到悲觀,而執行治療的人應該會預期該組病人不會有什麼改善;因此我們會認為,不論施行治療者或接受治療者,都會有很強的報告效應,而且期待效應還會強化這兩者。總而言之,即便沒有安慰劑效應,在這些非盲目的實驗中,由於沒有治療那一組的負面報告偏差期待效應,實驗結果應該會看到有安慰劑效應。在這個愛麗絲夢遊的仙境中,這應該是種永遠不會失敗的實驗!不管有沒有安慰劑效應,結果應該總是看起來會有安慰劑效應的!!

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若被實驗者已經知道他不會被治療,反而容易引起一種悲觀的心理,覺得自己無法好起來。圖/wikipedia

現在這些實驗的結果卻是沒有顯著的安慰劑效應,那麼意味著沒有任何的期待效應與報告效應出現在這些實驗中,這顯示這些實驗一定有什麼問題!!!就像孟德爾關於遺傳性徵的著名實驗一樣,實驗結果太漂亮了,使它看來好像一定是造假!

丹麥研究者在回應這些質疑時論稱,由於大多數的實驗有三組病人,而非兩組,因此病人和分析師所在意的都不是安慰劑組和未受治療組的差異,而這點或許減低了報告效應與期待效應。然而這樣的論點看起來仍是很薄弱的。

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無論如何,缺乏期待效應和報告效應即便不是決定性因素,也有其他相當不同的理由讓我們不信任這個研究的結論。正如前面所說,沒有接受治療的那一組病人,無可避免地會知道他們並沒有接受治療。如果他們的疾病很嚴重的話,那麼他們可能會覺得既然在這個研究當中沒有接受任何治療,便會自行決定以和此一研究無關的方式尋求其他的治療(參見第四章有關維他命試驗的類似主張)。這點並不適用於安慰劑組,因為這一組的病人以為他們正在接受治療。有無自行治療所帶來的差異,可能導致不同組別的成功率沒有太大的差別。

考量上述兩種反對丹麥研究人員結論的論點,讓我們不知道該採取什麼樣的立場,這種情況經常出現在困難的統計科學中,我們只知道不能像過去那樣把安慰劑效應視為理所當然,但我們仍舊很難確定它並不存在。要解決這個問題,必須在安慰劑組和沒有接受治療組之間進行一場雙盲實驗,然而這在定義上就是不可能的(在這個句子最後不得不加上一個驚嘆號)!

儘管有這些學術爭論,製藥公司與藥物試驗的執行者乃至製藥公司的批評者,都認為安慰劑效應是真實的。批評者指出,所謂的雙盲通常無法執行,因為如果藥物有昏眩或口乾等副作用的話,病人經常能因此而猜出他們吃的是真藥或是安慰劑。這意味著即便藥物在隨機對照試驗中勝過了安慰劑效應,但也能只是因為由於藥物有副作用,而有了更強的安慰劑效應!

製藥公司和為其執行試驗的單位是如此地重視安慰劑效應的真實性,以致於它們實際上甚至還評估接受試驗的病人對於安慰劑效應的敏感程度,試圖排除掉那些容易受到暗示的病人(隱藏式的心理治療)等等。關於安慰劑效應存在與否的問題,我們可以這樣說:就安慰劑效應如何影響我們對醫學的思考而言,它是真實的

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還有一個讓事情變得複雜的因素

設想我們要試驗某種早就知道有效的藥物或療法,像是賀爾蒙替代療法(hormone replacement therapy,HRT )。現在假設我們對其是否安全有了某些懷疑,為了審慎起見,最好再次使用一個新的雙盲對照試驗來測試它的有效性。在進行這樣的試驗時,不管是接受真正藥物的病人或是接受安慰劑的病人,都有很好的理由相信藥物的確證實在生理上是有效的。因此很可能會有很強的安慰劑效應,因為病人對於他們認為是真的藥物,會有很高的期待,因此會有很明顯的效果。

簡言之,病人對於真實藥物之有效性的信心越強,在某種程度上,安慰劑效應的強度也會相對應地更強,而這點也許是來自此種藥物的服用者之長時間經驗。在這樣的情況下,如果試驗顯示安慰劑組與控制組之間沒有差別的話,這也許不是因為真正的藥是無效的,而是因為它的有效性讓服用安慰劑的人產生了很強的期待。在這樣的情況下,任何從負面結果所推導出來的結論,可能都是不正確的。

安慰劑與本書的三個主題

安慰劑效應確實揭露了現代醫學核心的不確定性。但也帶來一個很吸引人的兩難。如果安慰劑效應有作用的話,為什麼不有系統地使用它呢?

答案之一是很直接明顯的。假設問病人:「你喜歡真正的治療還是安慰劑?」病人必然會說「真正的治療」,因為一旦告訴病人他服用的是安慰劑,那它就不是安慰劑了;結果它也就不再是一種治療了。任何試圖提供選擇的做法都必然失敗(這點在邏輯上和我們上面的論點是互補的:一旦你欺騙病人讓他以為他在接受治療,然而實際上沒有接受治療,那麼這就不是治療了,這是安慰劑!)。然而,醫師也許有時候的確會在瞞著病人的狀況下,秉持善意而開安慰劑。遇見科學上沒有有效舒緩方式的疾病時,一個好醫師應該提供安慰劑,同時別讓病人知道目前並無得到認可的治療方法。不過這種療法的有效性是建立在病人沒有真正的選擇,你不能問病人:「你喜不喜歡這種安慰劑啊?」醫師必須欺騙,而在欺騙的情況下,病人是沒有真正選擇的。這點也適用於任何負責整體人口集體健康的單位;在各種治療方法當中,安慰劑是個有用而重要的部分,但是你沒辦法請人們投票支持「在醫學治療上使用更多的安慰劑」。你能嗎?

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有些時候,面對無法治癒的疾病,安慰劑是一個不得不選的方法。圖/free stock photo

醫學是科學,或是救助?另類醫療與安慰劑效應

另類醫療包含所有那些不受到主流醫學科學體制所承認或支持,或是只有少數人支持的療法;它們有的是傳統療法,有的是新療法。正統醫療和另類醫療的界線很難界定,因為醫學科學的不確定性使得其之間有很大的游移空間。例如相較於數十年前,現在很難對針灸嗤之以鼻(關於另類醫療的討論參見第四章)。幸運的是,現在我們還不需要討論另類醫療在生理上的效力,而為了便於分析安慰劑效應,我們可以假設有某種這類治療在生理上是無效的。其實這不是一個假設──這幾乎必然是真的。這之所以幾乎必然是真的,是因為就連正統療法也有許多是無效的,因此如果所有的另類療法都有效,那真是一件怪事。

那我們把這組在生理上沒有效力的另類醫療稱為「空洞治療」。我們在這裡不會指出它們是哪些療法。重點是即使空洞治療沒有直接生理上的效力,也還是有很多人相信自己因為這些療法而獲益。因此大約有百分之四十二的美國人和百分之二十的英國人使用另類醫療。這些人加起來花了那麼多的錢,除了確定已經竭盡所能地尋找治療之外,可能都沒有得到任何好處;但更可能即便是在最差的情況下,他們也因為安慰劑效應而有所改善,而且其中有些效應該是由真正的生理改變所帶來的。其實如果安慰劑效應有什麼重要性的話,那麼最有可能發揮的地方是另類醫療;另類醫療通常強調「全人」照護與樂觀,而且幾乎從來不會使用見諸正統醫療中那種冰冷而機械的步驟。如果安慰劑效應能夠治好病的話,那麼其最密集而有效的形式,最有可能是出現在另類醫療當中。

針灸
針灸、拔罐等傳統療法,在西方科學觀禮被歸類為另類醫療。圖/pixabay

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然而,另類醫療的效力是來自於安慰劑效應,這種想法受到另類醫療執業者的抗拒。他們就像醫療專業一樣,希望能得到科學與生理學基礎的專業認可。而根據我們上面所描述的理由,他們也必定得這樣堅持;因為一旦宣布一種療法是安慰劑的話,它就不再是安慰劑,也無法構成治療了。讓我們暫時脫離整個辯論,重新溫習這一點,然後想像我們可以達到一個「阿基米德點」,有辦法區分直接的生理效力與安慰劑效應所帶來的生理改變。假設我們從這個點可以看出,不管是西方社會的另類醫療,或是其他社會相對應的醫療,像是巫醫、薩滿、巫毒等等,都沒有直接的生理效力;它們都是空洞療法,但是由於安慰劑效應,它們經常能夠透過間接的生理改變而治療疾病。就「原始」社會而言,當外來者宣稱這樣的儀式沒有直接的生理效力時,對其效力並不會有太大的影響,因為從事治療的靈媒之力量被認定是來自於魔法,而非化學或物質。然而,西方社會大多數人則認為,好的醫療介入必須有化學或物質的基礎。安慰劑效應在我們社會的脆弱程度,和社會接受科學世界觀的程度成正比。

在此,醫學既是科學卻又是救助的緊張關係,以清晰的形式呈現出來。在 西方社會,國家通常傾向支持「醫學就是科學」的面向。例如,今天英國的國民健康服務(National Health Service,NHS)越來越強調所謂的實證醫學(evidence- based medicine)。國民健康服務只會提供經過隨機對照試驗或類似試驗證實有效的藥物或療法。然而,隨機對照試驗這個想法本身,即肯定了以科學為基礎的生活方式,因而實證醫學論述的存在本身,就會減少以安慰劑為基礎之療法的有效性。

本書的作者認為,基於許多超越醫學之外的理由,就社會的層次而言,應該支持科學的世界觀,即便我們得接受至少有某些人的健康在如此情況下會間接受到傷害。這是個人利益集體利益之間緊張關係展現出來的方式。當個人罹患正統醫療無能為力的疾病而拼命尋找救助時,另類醫療雖然沒辦法直接治療,但可以經由安慰劑效應而從空洞療法得到好處。然而,政府或相關單位必須負起培養集體科學世界觀的責任(而我們認為這是這類單位所應該要做的),因此從政府單位這類來源得到幫助的機會就會減少。政府有可能在改善醫學「科學」面的同時傷害了「治療」面,然而政府別無選擇只能這樣做。


 

本書從「安慰劑效應」到「接種疫苗的決定」,共舉出八個例子,說明醫學複雜的面向,並用合理的態度面對醫學得不確定性,改善與醫療專業的互動,《科倫醫生吐真言:醫學爭議教我們的二三事》,左岸文化出版。

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