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臺日AI科技交流🤝 「疫」起打造銀髮🧓健康新生活！
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後疫情時代加上臺灣逐漸邁向超高齡化社會，銀髮族的樂活與健康一直是國人👁🗨關注的話題之一。
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AI 助陣醫學、防疫，個人隱私難兩全？
2021/06/09 研之有物
規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。
評論
本篇來自合作媒體研之有物，作者周玉文、黃曉君，INSIDE 經授權轉載。
AI 醫療、科技防疫的人權爭議
健康大數據、人工智慧（AI）已經成為醫療研發的新聖杯，新冠肺炎（COVID-19）更將 AI 技術推上防疫舞臺，各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療，我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私？
中研院歐美研究所副研究員何之行認為，規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂，《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構，都是當前課題。
「天網」恢恢，公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發，全世界為了因應危機展開大規模協作，從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等，大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系，也引發人權隱私的兩難爭議。
2020 年的最後一夜，臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告，居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾，都不應參加大型跨年活動。而且，千萬別心存僥倖，因為「天網」恢恢，「我們能找得到您」！有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手，許多人拍手叫好，但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。
隱私爭議不只在防疫戰場，另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月，《經濟學人》（The Economist）發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」（Personalised-health-index）。臺灣勇奪亞軍，主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。
國際按讚，國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障，擔憂是否會成為藥廠大數據；但另一方面，部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》（簡稱《個資法》）很嚴、很卡，大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧？
中研院歐美所副研究員何之行認為，原因之一是，
《個資法》早在 2012 年就實施，跑在 AI 時代之前，若僅僅仰賴現行規範，對於新興科技的因應恐怕不合時宜。
健保資料庫爭議：誰能再利用我們的病歷資料？
來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。
2012 年，臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟，質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權，逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味，一般人完全不知道自己的病例被加值運用，侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴，但已進入大法官釋憲。
民間團體批評，根據《個資法》，如果是原始蒐集目的之外的再利用，應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費，並非是提供醫學研究。
但支持者則認為，健保資料庫是珍貴的健康大數據，若能串接提供學術與醫療研究，更符合公共利益。此外，如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意，相關研發恐怕得被迫踩剎車。
種種爭議，讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線，顯得模糊而舉棋不定。何之行指出，「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸，不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題，也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。
我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎？當精準醫療的腳步飛也似向前奔去，我們要如何推進醫學科技，又不棄守個人的隱私權利呢？
「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢，透過健康大數據來評估個人健康狀況，對症下藥。但健康資料涉及個人隱私，如何兼顧隱私與自主權，成為另一重要議題。
去識別化爭點：個資應該「馬賽克」到什麼程度？
何之行認為，「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手，確立資料使用標準，包括：允許退出權（opt-out）、定義去識別化（de-identification）。
「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說：讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。
2017 年，DeepMind 與英國皇家醫院（Royal Free）的協定曝光，DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料，用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫，卻引發軒然大波。原因是，資料分享不僅未取得病患同意，也完全沒有將資料去識別化，每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光！這起爭議無疑是一大教訓，重創英國社會對於開放資料的信任。
回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式，無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度，才算是無從識別特定個人？
何之行指出，個資法中的定義不甚清楚，混用匿名化（anonymous）、假名化（pseudonymised）、去連結（delink）等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準，成為爭點。
現行法令留下了模糊空間，那麼他山之石是否能提供參考？
以美國《健康照護可攜法案》（HIPAA）為例，法案訂出了去除 18 項個人識別碼，作為去識別化的基準；歐盟《一般資料保護規則》則直接說明，假名化的個資仍然是個人資料。
退出權：保留人民 say NO 的權利
另一個消解爭議的方向是：允許退出權，讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前（opt-in）的同意，但仍可以提供事後的退出選項，民眾便有機會決定，是否提供健康資料做學術研究或商業運用。
何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例：英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 （NHS Digital）的機會，一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital，二是資料上傳後，仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據，對商業用途敬謝不敏；也有人覺得只要無法辨識個人即可。
近年，英國政府很努力和大眾溝通，希望民眾認知到資料分享的共善，也說明退出所帶來的社會成本，鼓勵人們留在資料庫內，享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通，努力建立社會信任。
參照英國經驗，目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權，但善盡公眾溝通，應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。
歐盟 GDPR 個資保護的四大原則
健保資料庫只是案例之一，當 AI 成為大數據浪潮下的加速器，最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation，以下簡稱 GDPR），便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。
因應 AI、大數據時代的變化，歐盟在 2016 年通過 GDPR，2018 年正式上路，被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量，設定出個資保護四大原則：目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。
其中，「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用，應在特定目的的必要範圍內，也就是只提供「絕對必要」的資料。
然而，這與大數據運用需仰賴大量資料的特質，明顯衝突！
大數據分析的過程，往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料；資料分析後的應用範圍，也可能超出原本設定的目標。因此，如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」，便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露（self-disclosure）義務。當蒐集方成為主要的資料控制者，就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策，究竟是如何形成的。
「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例，中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用，將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致，就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而，所有被納入評分系統的人民，卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作，也無法知道為何自己的信用評等如此。
芝麻信用表示，系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料，進行每個人的信用評分，分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等，實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證，甚至是求職。
這同時涉及「課責性」（accountability）原則 ── 出了問題，可以找誰負責。以醫療場域來講，無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助，最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷，這不僅是尊重醫病關係，也是避免病患求助無門的問責體現。
科技防疫：無所遁形的日常與數位足跡
當新冠疫情爆發，全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安，科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯，也再次浮上檯面。
2020 年 4 月，挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體，能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後，這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關（NDPA）宣告禁用！
挪威開發了「Smittestopp」，可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡，提出與感染者曾接觸過的示警，定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而，挪威資料保護主管機關（NDPA）宣告，程式對個人隱私造成不必要的侵害，政府應停止使用並刪除資料。
為何挪威資料保護機關會做出這個決定？大體來說，仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。
首先，NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任，目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調？或者為研究分析而持續蒐集資料？而且，上傳的資料包含非確診者個案，違反了特定目的與資料最小蒐集原則。
此外，即便為了防疫，政府也應該採用更小侵害的手段（如：僅從藍牙確認距離資訊），而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡，這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。
最後 NDPA 認為，蒐集足跡資料原初是為了即時防疫，但當資料被轉作後續的研究分析，政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用？又將如何去識別化，以確保個資安全？
換言之，面對疫情的高度挑戰，挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性，不應輕易打開潘朵拉的盒子，國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體，有違反比例原則之虞。
「有效的疫情控制，並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控，一個數位監控國家的誕生，所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析：
數位監控所帶來的威脅，並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害，更深層的危機在於，掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。
當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集，對於個人的「深描與剖繪」（profiling）遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向，都可能全面被掌握！
AI 時代需要新法規與管理者
不論是醫藥研發或疫情防控，數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範，何之行認為，除了一套 AI 時代的個資保護規範，實踐層面上歐盟也有值得學習之處。
例如，對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念（privacy by design），「未來照護機器人可能走入家家戶戶，我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資，隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」
另外最關鍵的是：設置獨立的個資監管機構，也就是所謂的資料保護官（data protection officer，DPO），專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說，就是「個資警察局」。何之行比喻，
如果家中遭竊，我們會向警察局報案，但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管，健康資料歸衛福部管，界定不清楚的就變成三不管地帶。
綜觀臺灣現狀，她一語點出問題：「我們不是沒有法規，只是現有的法令不完備，也已不合時宜。」
過往許多人擔心，「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論，但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善，車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格，但它並沒有阻礙科學研究，仍然允許了科學例外條款的空間。」
「資料是新石油」（data is the new oil），臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料，唯有完善明確的法規範才能減少疑慮，找出資料二次利用與科技創新的平衡點，也建立對於資料二次利用的社會信任。
資料來源：https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss
打造「聊」癒系機器人！看圖說故事 AI也略懂略懂
信傳媒
研之有物
2020年11月8日 下午1:24
看圖說故事對人類來說，是輕鬆好玩的事，但對 AI 來說，卻是巨大挑戰，因為這代表 AI 必須看出圖中有哪些物件、理解圖片意義、能夠生成文句，還要看懂圖片間的因果邏輯。在中研院資訊科學研究所古倫維副研究員的努力下， AI 看圖說故事的能力有了很大的進展。她的模型有什麼獨特之處呢？跟著研之有物一起來瞧瞧！
俗話說得好：「發文不附圖，此風不可長。」不論你發的是爆卦文、閒聊文還是業配文，有圖更容易晉身流量熱文。不過近年來，社群網站發文的風向漸漸有了改變，從「發文附圖」轉變成「發圖附文」，我們總是先來一張照片，再配上相應的描述文字。接下來，我們的發文習慣還會怎麼改變？
或許，未來你拍下一張照片上傳社群網站，電腦就會自動「看圖說故事」，為你的照片腦補一段說明文字，節省你的思考時間。
讓電腦學會「看圖說故事」的伎倆，正是中研院資訊科學研究所的古倫維副研究員正在鑽研的主題之一。她的主要研究領域是人工智慧（ AI ）的自然語言處理，在因緣際會下，接觸到一個 AI 看圖說故事的競賽： Visual Storytelling （ VIST ），開啟了她對 AI 看圖說故事的興趣。
電腦如何學會「看圖說故事」？目前學界使用「機器學習」，簡單來說，就是讓電腦從大量的圖文搭配組合，從中學習看到怎樣的圖片，應該說出怎樣的故事。古倫維說：「其實一開始我們做得並不特別好。我們跟其他參加競賽的人一樣，用機器學習的方法，把圖和對應的文字丟進電腦，讓機器自己學習最佳的圖文搭配。然而機器學習幾乎是軍備競賽了！誰的電腦計算能力更強，得到的模型更複雜，生成的文字就會更好。」
先選角、打草稿，再寫故事
在軍備競爭不足的情況下，古倫維決定採取不同的策略：「既然完全由 AI 看圖說故事的效果不夠好，能不能在故事生成的過程中，有一個人類可以介入改善的步驟。」所以她把原來的做法分成了兩個階段，先從圖片抽取語意，接著再生成文字故事。
語意抽取，是指先從個別圖片中選出用來說故事的概念（如同電影選角），用知識庫找出概念之間的關係，建立圖片的關聯，再為這些圖片擬定最好的草稿（如同電影故事大綱)。
重點來了！在「選角」階段， AI 會先以機器學習的結果，找出最適合說故事的「角色組合」，尤其是面對連續圖片。這就好比張曼玉、梁朝偉、成龍三個演員，前兩個主要演愛情片，第三個以武打戲為主，如果第一張照片選了張曼玉，第二張照片應該選梁朝偉，生成的故事會比較好看。
但目前 AI 選角部分還不夠靈光，有時仍會發生如「張曼玉配成龍」的選角名單。古倫維的兩階段設計讓人類可在「選角」階段介入修改。實際例子如：圖片中有小男孩、天空、腳踏車三個概念。AI 從上圖抽取出的概念可能是「小男孩」、「天空」，最後生成的故事可能是「一個小男孩在天空下」……滿無聊的。但人類可以把「天空」改成「腳踏車」，機器最後就可能生成「一個小男孩騎著腳踏車。」嗯，是不是比較有故事性了？
最後，人類再將修改後的選角和故事大綱，交給 AI 產生整個故事。這種「先選角、打草稿，再說故事」的方式，最後產生的故事比較不會無聊或是不合理，更接近人類說出的故事。
知識庫，AI 想像力的補充包
為了增加 AI 的想像力，古倫維也在模型中納入「知識庫」，幫 AI 增加故事的知識。例如圖片中有人與馬，如果沒有知識庫，AI 可能只能生成「有一個人與一匹馬」這種平淡的句子。但知識庫可以補充人與馬關聯的知識，包括人可以騎馬、養馬等等，讓 AI 有機會說出「有一個人騎著自己養的馬」比較具故事性的句子。「當然 AI 也可能從大量的故事中以機器學習取得『很多人都會騎馬、養馬』的知識。但知識庫的最大功用，就是直接提供這個知識給 AI ，縮短學習歷程。」 古倫維解釋。
更重要的是，知識庫讓 AI 更容易解讀出圖片之間的關聯。如 VIST 競賽的題目就是包含了五張圖片的圖組，在知識庫的協助下， AI 比較容易找出各別圖片的概念之間的關聯，說出的故事會比較連貫，具有因果關係。
AI 是完全沒有想像力的，但若透過知識庫給它知識，這些知識在故事中呈現出來的，就像是 AI 的想像力。
巧妙切開「語意抽取」與「生成文本」
兩階段生成故事的方法還有一個優點，就是可善用大量的「圖片辨識」與「故事文本」資料庫，避開「圖文搭配」資料的缺乏。
現今的「圖片辨識」技術和資料庫非常成熟，可以精準的從圖片中抽取出各式各樣的概念。另一方面，說故事是人類從古至今不斷從事的活動，留下了大量的「故事文本」。相較之下，看圖說故事的「圖文搭配」資料量卻相當少，需要有人刻意去蒐集圖組、撰寫文字，古倫維說：「這種圖文搭配的資料必須人工建立，能有一萬組就很厲害了，但這個數量對於機器學習來說卻是遠遠不夠的。」
古倫維則把生成故事的過程拆成「語意抽取」與「生成文本」兩個階段，第一階段可利用精熟的圖片辨識技術和資料庫，抽取故事概念；第二階段再運用故事文本資料庫，讓機器學習如何將第一階段抽取（並由人類修改過）的概念，組合成漂亮的故事，巧妙避開了「圖文搭配」資料不足的難題。
把「語意抽取」與「生成文本」切開的話，兩個階段都可以利用幾千萬筆的既有資料，供機器學習。
腦補，讓機器更有溫度
說了半天，但 AI 會看圖說故事，到底能幹嘛？難道只是幫貼圖寫寫圖說？以研究的層面來說，如果 AI 能看圖說故事，代表 AI 在理解圖片、文字分析及因果邏輯等方面，都達到一定的水準，代表 AI 語言能力更加接近人類。在實際應用上， 可以為圖文創作者提供故事草稿，或是對於常常需要撰寫廣告文案、出差報告的人，能夠很快從圖像生成文本，人類只要略做修改潤飾即可 (小職員計畫通！)。
但更重要的是，機器人也能因此更有溫度！古倫維與臺大人工智慧與機器人研究中心的傅立成教授合作，希望透過 AI 看圖說故事的技術，讓居家照護機器人更有「人味」，會主動關懷人類。因為居家照護機器人在家中「看見」的一切，其實就是一張張的圖， AI 可以透過這些「圖」形成可能的故事，再轉化為暖心的問句。
想像一下，未來居家照護機器人看見老人家在廚房，故事劇情可能是「他要煮飯」，於是問出：「今晚想吃什麼？需要幫忙嗎？」當老人拿出相簿緬懷過去，AI 也能從舊照片解讀可能故事，轉化成聊天的問句：「照片中的這個人是誰啊？你們去哪裡玩？」還能變身孩子最愛的說故事姊姊！AI 可能從儲存的繪本資料庫中，隨機抽出不同圖畫重新組合，說出全新的故事。
會看圖說故事的 AI ，可以從眼前的情景連結到事件或情感，就像人類的腦補一般，而這些腦補就是故事。
如此一來，居家照護機器人不再只是被動的處理人類需求，相反的，「說故事的能力賦予了 AI 機器人找話題的功能。」古倫維笑著解釋，機器人從此不再詞窮，可以主動關心人類，與人類互動聊天，讓機器人變得溫暖許多。看來 AI 看圖說故事，不只是寫寫圖說、幫忙解決麻煩的出差報告，在不遠的未來，更是拉近我們與機器人距離的關鍵所在呢。
附圖：AI 看圖說故事的能力，可讓照顧居家照護機器人了解眼前的生活情境，具有找話題的能力，變得溫暖許多。（圖片來源／研之有物授權使用，下同）
中研院資訊科學研究所的古倫維副研究員，主要研究領域是人工智慧（ AI ）的自然語言處理，現正開發如何讓 AI 不只會說故事，還會看圖說故事。
古倫維的故事生成模型將產生故事的過程分成「語意抽取」及「故事生成」兩個階段。 圖說重製│黃曉君、林洵安
電腦看圖說故事的範例。No KG 代表機器在不添加額外知識時所產生的故事，Visual Genome 與 Open IE 古倫維團隊用兩個不同的知識庫分別產生的故事，GLAC 是除了古倫維的模型外目前成果最好的模型。由上可知，知識庫的確能幫助故事的上下文連結。最後的 Human 是真人所寫的故事，包含了許多圖片中沒有的知識，甚至精神性的內容。
資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E6%89%93%E9%80%A0-%E8%81%8A-%E7%99%92%E7%B3%BB%E6%A9%9F%E5%99%A8%E4%BA%BA-%E7%9C%8B%E5%9C%96%E8%AA%AA%E6%95%85%E4%BA%8B-ai%E4%B9%9F%E7%95%A5%E6%87%82%E7%95%A5%E6%87%82-052415130.html
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