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從麻瘋病到新冠肺炎:由歷史發掘中國防疫的真實面相

研之有物│中央研究院
・2020/11/23 ・5329字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 554 ・八年級

TAAi 2020 25th 人工智慧研討會

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 文/整理報導|蕭歆諺;美術編輯|林洵安

中研院演講精華

新冠病毒肆虐全球,中國作為疫情發源地,已累積大量確診與死亡數。這並不是中國第一次面臨大規模疾病威脅,血吸蟲病、麻風病、愛滋病等,中國政權屢屢展現獨特的防疫手段。2020 年 2 月在中研院的演講「從中國的『後帝國』語境看疾病的隱喻與防疫:從麻風病談起」,中研院民族學研究所劉紹華研究員,分享她對疾病隱喻和防疫政治的觀察。研之有物整理演講精華,帶你透視中國的防疫治理。

不只是疾病 更牽涉醫療汙名與歧視

2007 年 10 月 1 日,一群中國醫生在四川省涼山州聚首,鬧哄哄地舉辦同學會。但仔細聽,席間常常提到「別人瞧不起我們,我們不能看不起自己」,充滿共同對抗外人的惺惺相惜之意。

為什麼這群世人普遍視為菁英的醫生,念茲在茲的竟是彼此鼓舞,彷彿想洗刷某種貼在身上的負面標籤?

原來,他們是 1975 年「涼山麻風病培訓班」的兩屆學員,曾參與麻風防疫的醫療工作。

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在中國,麻風病(臺灣稱為漢生病)和其他疾病不同,是令人聞之色變、高度被汙名化的疫病。很長一段時間,政府採取隔離政策,建村建病院,一般民眾對麻風病人避之唯恐不及,視他們為「瘟神」。這種高度懼怕與厭惡之情,也連帶影響了社會對麻風醫生的觀感。

自此,麻風不再只是單純的「疾病」,更牽涉社會福祉、汙名歧視和結構性暴力等議題。前述的這場同學會,正是劉紹華於《麻風醫生與巨變中國》一書中的開場故事,也是她起心動念十多年來研究中國麻風防疫史的起點。

長年關注衛生治理與社會變遷的人類學家劉紹華,藉由探訪 45 位麻風醫生,重構中國麻風防疫史。在新冠肺炎盛行之時,尤其受人關注。她以中國麻風醫師的集體生命史為經,歷史事件與國家政策為緯,編織出這本工程浩大的防疫運動史。圖/劉紹華。

十年磨一劍 跑遍中國採訪麻風醫生

劉紹華提到,麻風的防疫在中國歷時最久、規模最大,也是牽動階級情緒跟汙名歧視最劇烈的疾病。同時,防疫的規模史無前例,卻完全上不了檯面,充滿矛盾性。

此外,中國在 30 年間成功將原先盛行的麻風病,降至聯合國的防疫標準,成為多國稱許與欲借鏡的公共衛生成就。這項「防疫奇蹟」背後動用哪些方法?付出何種代價?中國經驗是否可能複製?皆令她十分好奇。

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過往研究多從醫療發展和病人的角度下手,劉紹華別開生面,選擇從「麻風醫生」的角度出發,藉由訪談記錄珍貴的口述歷史,拼湊出中國治理與醫療傳承的痕跡。

「挖得很辛苦。」她坦言,相關史料隱晦難找,想博得麻風醫生的信任,又是另一難題。跑遍成都、南京、北京、雲南、廣東、上海等地,劉紹華投入超過 10 年,偌大中國成了「田野」,足見研究規模之大。

從福音醫療到後帝國實驗

分析這段龐大的防疫史,劉紹華從兩方向著手:中國與世界的關係,以及中國的內部治理。

她分享,談中國與世界的關係涉及疾病隱喻。在這隱喻中,中國是相對且龐大的「他者」,直至今日仍可見此痕跡。以麻風為例,其實不只在中國出現,而是遍布全世界,但從 19 至 20 世初,西方普遍把矛頭指向華人,認為麻風源於亞洲、入侵歐美,隔離患者時也刻意把華人和白人分開,將疫病種族化。

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2016 年世界衛生組織公布的全球麻風地圖,僅剩巴西一帶盛行率超過萬分之一。
圖/World Health Organization

麻風帶著西方世界對「東亞病夫」的隱喻,同時,西方基督教的「福音醫學」則投入救贖麻風患者與佈教中國。

由於民間普遍對麻風有歧視汙名,治療工作多數由傳教士執行。1949 年,中共建政後將教會系統盡數趕出,直到 90 年代,政府經費變少、醫生離開,教會體系才重返中國。教會體系不在的這數十年間,麻風防疫工作靠的是一系列「後帝國實驗」。

1945 年,毛澤東寫下〈愚公移山〉一文,強調要挖除擋在中國前面的兩座大山:帝國主義與封建主義。後帝國實驗揭開序幕,中共將包含麻風在內的四大傳染病與帝國主義、封建主義掛勾,打倒傳染病成為「反帝愛國」的象徵。

防疫背後的隱喻與動機,
是民族主義與建國大業的動員。

1952 年中國的衛教海報,公共衛生與愛國、反帝運動相互結合,創造出一套民族主義的防疫論述。疫病防治,即是對抗西方帝國的救國之戰。
圖片來源/U.S. National Library of Medicine,Digital Collections,NLM Image ID:E00103。

數十年來,中國有不少特別的防疫手段,其中一項就是廣建偏遠孤立的麻風村。當歐美剛找到有效的現代治療方法,開始逐漸廢除隔離政策之際,中國卻一反國際潮流,興建更多麻風村落。

究其原因,是中國施行「人民公社」集體化的運動,把人從家戶中拉出來,共吃共住共勞動。但歧視並未被去除,沒人想和麻風病人齊聚一堂,政府便順勢廣建麻風村。中國各地的麻風聚落,形成一個巨大而封閉的防疫網,只有麻風醫生穿梭其間,也加深了社會對疾病的拒斥。

麻風病會傷及顏面、皮膚,嚴重者可能引發潰爛,自古以來即受到強烈排斥。中國實施大規模隔離,為避免民眾反彈,麻風聚落通常安排在高山上、山谷中,與世隔離,讓消除汙名變得更加困難。圖片為感染麻風病的患者,皮膚明顯受損。圖/Pierre Arents

無奈的麻風醫生

面對高度汙名的疾病,被徵調投入的醫護人員一代接一代,有的真心想照顧患者,有的因為出身低圖謀翻身,有的在國家的口號下加入防疫隊伍。大體而言,自願投入的醫護人員少之又少。

當第一線的醫療人力付之闕如,要派誰去治療麻風患者?答案是剛踏出醫學院的新手醫生,而且家庭政治成分多數「有問題」。

他們天資聰穎且滿腹理想,但被國家指派防治麻風時,儘管驚訝委屈,也只能默默忍耐奉獻。「麻風問題大家都害怕、歧視,而且麻風都是窮的地方……要說心裡掙扎,不只我一個,所裡搞麻風都這樣的心情。」老麻風醫生如此說。

文革時期,大批醫療人員與機構面臨下放農村的命運。麻風防治雖然也是衛生政策的一環,卻因為上不了檯面,那些鬥志高昂的下鄉醫生海報,幾乎不見麻風病的宣傳。圖/U.S. National Library of Medicine,Digital Collections,NLM Image ID:E0017。

麻風醫生的工作艱辛,他們自嘲擁有「銅頭、鐵嘴、鐵胃、飛毛腿」,隔離衣、帽子、手套不離身,工作時常常手泡在汗裡,連上個廁所都有困難,一天可能只上一次廁所。當時醫學知識已清楚麻風桿菌的傳染力其實不強,但恐懼造成的迷思依舊難以克服。

生理考驗煎熬,心理痛苦更讓人難受。除了一般民眾與同儕的多方歧視,連家人都冷眼相待。有個受訪者分享,因為怕麻風病菌傳染給女兒,回家後不敢抱她,母女關係直到後來都沒辦法修復。

採訪過程中有麻風醫生直言,這是「一群被瞧不起的人,去照顧另一群被瞧不起的人」,幾乎每個防治者都承受高度挫敗與歧視。這群麻風醫生在國家由上而下的強迫勞動中,懷著認同矛盾前行。背負政治汙名的醫生,被迫投入加深疾病汙名的防疫工作,政治汙名與醫療汙名的複雜交纏,讓麻風歧視更難消解。

劉紹華親身走訪中國麻風村進行田野研究。長年的研究中,麻風病人的生命韌性帶給她無數感動,她也從麻風醫生與救助者身上,看見可貴的人性。圖/劉紹華。

新冠肺炎侵擾 重演疾病汙名

「雖然是講麻風,但如果看疫情,你會有熟悉的感覺。」演講中,劉紹華話鋒一轉,談起正肆虐全球的新冠病毒,中國當前的處境和過去有幾分相似。

她舉例,這次新冠肺炎的國際反應,又出現了「他者化」的景象:來自中國以外的亞洲人到白人世界,都強調自清自己不是中國人。「自清這件事沒錯,但因為肺炎而很嫌惡自己被當成是中國人這件事,讓我有點猶豫。」她解釋,

我們應該檢討標籤和汙名化他人的人,
而不是反過來踩比我們還要「低階」的人。

另外,「武漢肺炎」的名稱也讓她多所保留。從疫病史來看,人類歷史上已經有很多汙名化爭議,比如 MERS(中東呼吸症候群冠狀病毒感染症)便曾遭到中東國家抗議。設身處地想,若有疾病在臺灣發源,我們也不會希望疾病一直以臺灣冠名。

除了處境相似,中國也使用了一些歷來慣用的防疫手段。劉紹華認為,他們慣於在檯面上製造號召眾人跟隨的樣板,如女性醫療人員集體剃髮,就是一種儀式性的表演。這種動員手段在麻風防治也很常見,沒人想當麻風醫生時,國家會安排醫生做出「祖國需要,就是我唯一志願」的宣示,她稱之為「強制的人道主義」(coercive humanitarianism)。

毫無疑問,肺炎疫情多少影響了中國夢的實現,中國是否會迎來夢醒時分,或者在疫情結束後做下一個夢,猶未可知。

劉紹華於演講尾聲談到,在危急和資源分配的時刻,劃清他群、我群的界線是人性基本反應,不大會消失。但成熟社會應該警惕教訓,在一次又一次的危機中學會如何不讓汙名、恐慌和敵意蔓延,減少信任破壞。「所以歷史很重要,不一定要念到清朝或殖民史才叫歷史,昨天就是歷史。」

新冠肺炎引發疾病汙名、標籤化的爭議。劉紹華以愛滋病來說明,1980 年代,美國疾病史將男同志列為高危險群,後來血友病患、海洛因注射者、海地人都被列入名單,成為被標籤化的感染者。回顧公衛史,這類汙名歧視的痕跡需要後人保持警戒。圖/iStock。

講座最後,聽眾也相繼提出問題,希望從過往防疫史,重省我們面對大規模疫病的態度:

問:新冠肺炎彰顯了中共治理的優缺點,當中有極權優勢嗎?

極權政府可以不用像民主國家,處理跟人民之間的約定,效率好像比較快,但實際狀況並非如此。為什麼?這同樣是因為政治體制。醫療衛生不是他們的優先考慮,政治考量才是。這種不透明讓他們錯過了黃金時期,以致應該有效的規範手段,後來也沒那麼有效。舉例來說,隔離是擴散前才有效,麻風病屬於慢性傳染病所以隔離有效果;但新冠肺炎是急性傳染病,一旦失去先機就很難見效。

另一個觀察面向是疾控中心(CDC),疾病防控統一隸屬這單位,架構與權力比以前更集中,這是全球包括中國的趨勢。在民主國家,對 CDC 有很多監督的可能性,但中國的中央極權很絕對,誰來監督?加上中國很大,要約束地方很難。CDC 內部有資源競合,對外要跟地方政府競奪,出問題是可以預見的事情。

問:在這波疫情中,中國出現很多以愛為名的防疫論述和歌曲,這是對抗汙名的解方嗎?

這跟愛可能無關,跟國家主義比較有關。人們遇到困境時,直覺就是求老天爺或宗教協助,但中國沒有這樣的思考慣性。他們的信仰就是民族主義跟國家主義,所以會約定開窗喊武漢加油或愛國加油,缺乏高於國家集體主義的祈求象徵,我覺得滿令人傷感的。

值得注意的是,有中國朋友提到,喊武漢加油的人,很可能就是不准武漢人進入他們地域範圍的人。當大家用愛國精神來提振士氣,汙名化仍可能持續存在。汙名有很多不同層面,包括世界對疾病的普遍汙名,基於對中國反感而出現的汙名,還有中國內部對邊緣群體的歧視汙名,並不是用愛就能一筆帶過。

問:從公共衛生的角度,我們可以怎麼看待人權跟疾病管控的平衡?

國家選擇用什麼立場跟態度很關鍵。這在中國無法討論,臺灣可以,只是還沒開始。比如健保卡可以連線旅遊史,作為人權工作者,這些訊息會讓我神經「ㄍㄧㄥ」起來:什麼時候我們允許政府理所當然地用我們的大數據?

這並非質疑或反對這個政策,只是目前還沒到戰時最緊急的時刻,應該還有餘裕跟理性維持立法透明跟監督精神,向社會說明這麼做是根據哪些法律?如何界定「緊急」?處理這類涉及人民隱私的議題,政府可以更謹慎,對民心安頓也會比較周全。

延伸閱讀

  • 《麻風醫生與巨變中國:後帝國實驗下的疾病隱喻與防疫歷史》劉紹華,衛城出版社,2018
  • 《我的涼山兄弟:毒品、愛滋與流動青年》劉紹華,群學出版社,2013。
  • 劉紹華個人網頁
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研之有物│中央研究院
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感染的人多了,自然就會有群體免疫嗎?
寒波
・2020/11/24 ・2407字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 600 ・九年級

TAAi 2020 25th 人工智慧研討會

若群體中有許多人感染過特定疾病,該疾病的傳播有可能下降。圖/Pxhere

什麼是群體免疫?

COVID-19(武漢肺炎、新冠肺炎)肆虐之下,群體免疫(herd immunity)是很常聽到,也常常被誤解的概念。

它直接的意思是,族群中有相當比例的人數對傳染病免疫,不會成為傳染源,即使有新的感染者,也會由於無法繼續傳播而中斷,令疫情不會擴大。

達到群體免疫之下,仍然有人會感染,只是因為許多人具備免疫力,所以不會廣傳,潛在的傷害有限。有些學者認為,群體免疫並非適當的名詞,因為它其實沒有讓人「免疫」,實際上是讓被感染的機率降低,稱作群體保護(herd protection)更加合適。

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群體免疫是透過大部分人接種疫苗降低傳染機會。 圖片來源:Avian Flu Diary
群體免疫通常是透過大部分人接種疫苗,降低傳染機會。 圖/Avian Flu Diary

群體免疫一般是擺在疫苗的脈絡思考,也就是說:多少比例的人接種疫苗,獲得免疫力之後,足以阻止疫情廣傳?

群體免疫門檻的估計取決於基本傳染數(R0),也就是「一般狀況下,一位感染者平均會傳染給幾個人」。它的公式為「1 – 1/R0」,例如 R0 為 3,門檻為 1 – 1/3,等於 67%。這就是常常聽到有 67% 的人免疫,武漢肺炎才會達到群體免疫的理論基礎。

假如 R0 比較低,門檻也會比較低,例如 R0 為 2.5,門檻值為 60%;R0 為 2,門檻 50%。如果像麻疹般 R0 高達 12 到 18,門檻也將達到 90% 左右。

每個人狀況不同,群體內異質性的影響

然而,感染或注射過疫苗不等於免疫,未必每個人的免疫力都能長期維持。假如有些人一段時間後失去免疫力,就要從免疫比例中扣掉,那麼一開始的門檻便需要更高。

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簡單公式下,假設每個人接觸病原體、被感染、傳染給別人等條件,機率都一樣,很明顯不符合實際狀況。一項研究考慮族群內的異質性,重新估計群體免疫需要的門檻值。

這項研究將所有人按照年齡分為 6 組。依照活躍程度分為 3 種,50% 的人活動程度定義為正常,其餘 50%,各 25% 分別為高度、低度活動者,高度活動者接觸他人的機率較高,反之亦然。

假設武漢肺炎的 R0 為 2.5、潛伏期 3 天、傳染期 4 天(應該是低估),估計若有 43% 人口具備免疫力,便足以達到群體免疫的門檻。R0 若是 3,門檻則為 49.1%。

這項研究值得參考,它表示達到群體免疫的門檻,可能不如之前想像的那麼高。不過一如所有數學計算,都建立在簡化變數與許多假設條件之下,不能直接應用於現實世界

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但是理論不一定等於現實情況

即使存在群體免疫,也無法徹底避免有人感染,甚至有實例指出,即使達到群體免疫的門檻,疫情仍然可能爆發。例如近來一些國家,某些疾病的疫苗接種率降低後便出現疫情。這些地區理論上具有免疫力的人口比例都超過門檻,病原體卻仍然能夠傳播。

群體免疫門檻也不是固定的數字,實際上會因時因地因人而異。假如族群中愈多人實施口罩、清潔、保持社交距離、減少人際交流等防疫措施,那麼這些人被感染及傳染給他人的機率降低,具有免疫力的人數不用那麼多,群體保護也能達到一樣的效果。

人為的防疫措施,諸如戴口罩和維持社交距離,也會讓群體保護所需門檻下降。圖/Pixabay

某些特定場所,43%,甚至 60% 的人感染過,仍無法自然阻止病毒傳播。例如加州的 San Quentin 州立監獄 60% 人員染疫。群體免疫的標準概念是,不需要人為介入,傳染自己就會停止;然而假如缺乏人為強制介入,傳播無疑將持續下去。加州監獄的情境下,儘管已經有相當高比例的人感染,群體免疫卻沒有發揮作用。

監獄或船艦等特定時空,人與人接觸的機率更高,和一般狀況不同。最近卻有些案例指出,群體免疫在一般地方也未必能起到預期的作用。

巴西的瑪瑙斯(Manaus)有近 200 萬人口,估計 44 到 66% 人口已經感染過武漢肺炎。8 月時瑪瑙斯的疫情舒緩,似乎是群體免疫產生效果,最近確診數卻又明顯增加。確實有許多市民疏於防疫,但是感染者的抗體是否有效,能維持多久,是更大的疑問。

巴西城市瑪瑙斯的位置。
圖/Wikipedia

大多數人感染後,應該順利發展出免疫力,不過仍不清楚能維持多久;幾個月過去,世界各地陸續傳出有人再度感染的消息,表示至少某些人即使感染過,也無法長保免疫力。

總之,想要建立群體免疫,大規模使用疫苗是最妥當的策略。靠著天然傳播達到群體免疫,過去沒有成功案例,對於武漢肺炎暫時也不要抱什麼希望。

本文轉載自新公民議會《群體免疫的數學,與現實世界的應用

延伸閱讀

1. 抗體檢驗:偽陽性、群體免疫、不同對象的意義

2. 冰島的WARS抗體檢驗

3. COVID-19 殺死的人比帳面數字更多,但是究竟多少?

參考資料

1. A mathematical model reveals the influence of population heterogeneity on herd immunity to SARS-CoV-2(連結

2. The false promise of herd immunity for COVID-19(連結

3. In Brazil’s Amazon a COVID-19 resurgence dashes herd immunity hopes(連結

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波
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當前最快最準的AI偵測技術!辨識車輛只要一眼瞬間——YOLOv4
研之有物│中央研究院
・2020/11/10 ・4066字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 554 ・八年級

TAAi 2020 25th 人工智慧研討會

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪編輯|郭雅欣、黃曉君;美術編輯|林洵安

「只要讓我看一眼,我就知道這是什麼!(You Only Look Once,YOLO)」YOLO,是目前當紅的 AI 物件偵測演算法。中研院資訊科學研究所所長廖弘源及博士後研究員王建堯,與俄羅斯學者博科夫斯基(Alexey Bochkovskiy)共同研發最新的 YOLO 第四版(簡稱為 YOLO v4),一舉成為當前全世界最快、最高精準度的物件偵測系統,引爆全球 AI 技術社群,已然改寫物件偵測演算法的發展。究竟,他們在演算法裡動了哪些手腳?又是什麼樣的契機,開啟了這項研究?

產業出難題,學界來解題

故事,是從一項產學合作開始。前幾年,科技部提出了「產學共創」機制:產業出題、學界解題,中研院合作對象義隆電子,出了一個考題給資訊所:如何增進十字路口的交通分析?也就是即時偵測車流量、車速等等。當時義隆電子已經在十字路口架設了監視器,包括全景攝影機及單一方向的槍型攝影機,接下來最需要的,就是辨識車輛的物件偵測技術。

「但我們需要的不只是辨識車輛而已。」王建堯說。在馬路上運行中的車速度很快,物件辨識必須非常即時,在短時間內就能辨識出車輛,並能持續追蹤,計算車速。換句話說,這個技術對物件的偵測必須「快、狠、準」。此外,因為影像資料不斷產生,如果把資料都上傳雲端運算,不但比較耗時,也會給雲端電腦帶來太大的負擔,因此這個偵測技術還得做到一件事──計算量必須夠小,小到可裝在十字路口監視器上的小型計算器, 即可完成物件偵測的任務。

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要做到交通路況的即時分析,必須有一種速度快、仍能精準辨識,但又可應用在生活中小型計算器的物件偵測技術。

YOLOv4 演算法達到這個不可能的任務!它是目前世界最快、最精準的物件偵測演算法,卻又能小到放在十字路口的監視器內,已實際應用於如「智慧城市交通車流解決方案計畫」,即時偵測車輛、停等車列、車速等等 。

物件辨識的阿基里斯腱:梯度消失問題

怎麼辦到的?首先,王建堯著手研究著名物件偵測系統 YOLOv3 ,「我們想找出在建立一個物件偵測系統時,哪一個步驟是最關鍵的?如果改善了,效率和精確度會提升最多?」廖弘源強調:「雖然是工程問題,但我們要把科學思考帶進來。」

先來認識物件偵測技術!它是個卷積神經網路(Convolutional Neural Network,簡稱 CNN),具有許多網路層,每一層負責抽取某些圖像特徵。一個輸入的影像通過層層層層層層……分析,最後找出最可能的答案。理論上,層數越多、判斷結果應該越精確。

先教電腦定義每個影像的值,再透過神經網路的層層非線性函數運算,判斷這個影像最可能為哪個數字,信心水準比值最高者為答案。圖│研之有物(資料來源│李宏毅)

訓練這個卷積神經網路的方法是:先倒入大量已標記正確答案的學習材料(如標記好各種車輛的圖片),讓機器學習如何判斷。每次機器判斷結果與正確答案不符,就將這個資訊反饋到前面的網路層,調整每一層的參數,以期下次達到更準確的判斷。

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那麼,哪一步改善後可以大幅提升表現呢?王建堯找到的關鍵是:學習的反饋過程。當卷積神經網路的網路層數愈多,在訓練階段,因為反饋計算方式,每回傳一層就會損失一些資訊,越前面的網路層學習到的東西越少,稱為「梯度消失問題」(vanishing gradient problem)。

為了解決梯度消失問題,前人曾經提出 ResNet、DenseNet 等等卷積神經網路,簡單來說,即是將後面資料備份後往前「跳級」傳遞!以 ResNet 為例,我們可以想像成「含水傳話」,從最後一個人往前傳,愈前面的人資訊愈缺失。但如果最後一層開始,每一層都備份錄音,再把錄音跳過一層直接往前傳,那麼前面的所有層都可接收到資訊,前面網路層就不會學不到東西。

上圖為原始的卷積神經網路(CNN),假設只有三層,在資料回傳的過程中會逐層遞減,稱為梯度消失問題。下圖為改良版 ResNet ,從最後一層開始,每一層都備份,再把備份越過一層「跳級」傳遞,前面網路層就能接收到後面的資訊。圖│研之有物(資料來源│王建堯)

然而,ResNet 具有太多重複的拷貝,不但浪費計算量,而且不同層的參數用來學習重複、但多餘的資訊,換句話說,每一層能學到的東西都差不多。「是否有一種更好的方式,在不改參數量,讓機器運算變快,省下來的資源(參數)還能讓機器多學一點,提高精確度?」廖弘源說。

不只最快,還要最精準!

2019 年年初,廖弘源與王建堯團隊首先研發出局部殘差網路 PRNet(partial residual networks, PRNet),將資訊「分流」,減少無謂的計算量,使運算速度增加兩倍。「一開始做出 PRNet,我還是覺得效果不夠好。雖然減少計算量,大幅加快了計算的速度,但是正確率和原本相比並沒有什麼提升。」廖弘源自信的說:「我覺得這樣沒什麼意思,因為我們的目標,是做出全世界最好的物件偵測技術!」

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2019 年 11 月,他們在 PRNet 的基礎上,緊接著研發出跨階段局部網路 CSPNet(cross stage partial network, CSPNet),利用分割—分流—合併的路徑,成功達到了大幅減少計算量、卻能增加學習多元性的目標。

從 PRNet 與 CSPNet,我們一步步把物件偵測的計算量減低,但是學習卻能更多元,因此也得到更好的精確度。

以上為 CSPNet 簡化結構的一部分,三色箭頭代表機器學習過程中,後面的資料如何反饋往前傳。這個設計的重點在於資訊的分流與多了過渡層(Transtion),讓反饋的學習資訊在分流後產生差異,提高每一網路層參數的利用率,目標是讓機器學到更多樣的東西,提高判斷的精確度。另一方面,因為資料分流的關係,有部分直接往後傳,不經過分析計算,使整個計算量變少,運算速度也因此加快。圖│研之有物(資料來源│王建堯)

「我們發表 CSPNet 之後,吸引 YOLO 技術的維護者博科夫斯基(Alexey Bochkovskiy)的注意。」廖弘源說。他們很快與博科夫斯基(Alexey Bochkovskiy)展開合作,將 CSPNet 用於開發新一代的 YOLO,並於今年 4 月發表了 YOLOv4,成為當前全世界最快、最準的物件偵測技術,引爆全球的 AI 社群。廖弘源笑說:「我們 4 月發表的論文,短短不到三個月,閱讀次數就超過了 1400 次,比我以往發表的任何論文都還多。」其中的關鍵技術正是 CSPNet。

此外,由於 YOLOv4 的技術是開放的,各式各樣的應用也如雨後春筍般快速出現。舉例來說,YOLOv4 可即時偵測人們的社交距離,或是快速判斷路上的行人有沒有戴口罩。

YOLOv4 甚至能辨識並捕捉滑雪運動中的人,廖弘源進一步解釋:「滑雪的人姿勢以及運動軌跡都不斷變換,甚至可能拋物線飛起,偵測難度相當高,但 YOLOv4 都能追蹤得非常精準。」

帶學生的第一要求:把科學帶進來!

中研院資訊所所長廖弘源長期研究多媒體視訊處理,從雞尾酒浮水印到人臉資料庫、數位化影片修補等,再到這次的 YOLOv4 物件偵測技術,研究成果卓越。而每一項成果的後面,都是廖弘源帶領資訊所前後屆學生一起努力的成果。

想在廖弘源的實驗室工作,可不是件輕鬆的事。他說:「做研究,不該只想著工程問題,應該本著科學家的精神,從中找出最具科學價值的關鍵下手。」許多學生一到廖弘源的實驗室,必須將過去狹隘、僵化的工程解題模式打掉重練,重新以科學看待問題。例如:本次 YOLOv4 的成功關鍵,即在於一開始問了個好問題,找到最值得改善的環節。

不論面對的是何種問題,我的第一個要求,就是把科學帶進來。

儘管治學甚嚴,個性海派的廖弘源和學生也有著亦師亦友的關係。他喜歡和學生一起找出好的研究議題後,一起埋首投入研究工作的熱血感,也喜歡在研究遭遇瓶頸時,與學生一起「大吃一頓解憂愁」。如今,他的學生遍布國際級知名公司與研究單位,持續發揮「廖式思考」的深刻影響力,開發更多如 YOLOv4 般頂尖的科研成果。

雖然團隊屢屢創造具商機的研究成果,但廖弘源對於獎項或是申請專利等,卻是看得很淡。「我的目的本來就不是賺錢,」廖弘源說:「我只希望我們對世界的好奇與探索,能真正轉化為對人類的貢獻。」

中研院記者會合影。由左到右,義隆電子葉儀皓董事長、中研院周美吟副院長、中研院資訊所廖弘源特聘研究員、中研院資訊所王建堯博士後研究員、科技部前瞻司楊琇雅司長、台大人工智慧研究中心陳信希主任、杜維洲執行長。圖│研之有物(中研院秘書處)

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本文轉載自中央研究院研之有物,原文為《一眼揪出你有沒有超速!世界第一物件偵測技術: YOLOv4》,泛科學為宣傳推廣執行單位

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三個經濟學家有四個看法,經濟學家如何從數據做出未來經濟預測?
研之有物│中央研究院
・2020/11/04 ・5059字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 612 ・十年級

TAAi 2020 25th 人工智慧研討會

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪編輯|蕭歆諺;美術編輯|林洵安

每年 7、12 月,中研院都會發佈對台灣總體經濟的預測,12 月公布隔年總展望,7 月發佈當年修正後的預測數據。但未來未來一直來,變數這麼多,經濟學家是怎麼判斷前景大好或大壞?難道是靠投票、擲骰、丟硬幣?「研之有物」專訪中研院經濟預測小組召集人、經濟研究所兼任研究員周雨田,帶你破解經濟預測的幕後步驟,一窺經濟學家如何推估經濟指標,幫助政府和大眾掌握經濟風向。

經濟預測的影響有多大?差 1% 差很大

一般人聽到「經濟總體預測」,可能很難有具體感覺。預測報告中密密麻麻的各項指標,似乎不會直接影響日常生活。但真是如此嗎?我們與經濟指標的距離,或許比想像中還近。

五花八門的經濟指標。圖/Envato Element

周雨田解釋,經濟預測很大程度會影響政府決策,舉凡編列預算、稅收增減、大型公共建設計畫等,都奠基在對整體經濟的展望評估。

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這些政策看似遠在天邊,其實與生活環環相扣:明顯的如三倍券或紓困方案,讓民眾多了一點小確幸;重大政策如前瞻基礎建設、央行貨幣調節、銀行利率,會影響產業發展與企業進出口成本,也帶動大家最關心的股市行情。

這些數字看似微小,實則影響巨大。經濟成長下修 1%,聽了不容易有感;但台灣一年 GDP 約 19 兆台幣,差 1% 就差了 1900 億元!也難怪每年發布經濟預測時,總會吸引媒體目光。

2020 年 7 月中研院發布的經濟預測。中研院經濟預測小組是經濟所組成的研究團隊,每年固定公布二次報告。圖/研之有物(資料來源:中研院經濟預測小組)

1.83%?-4%?為何國內外各家預測大不同?

政府主計單位之外,中研院是台灣第一個進行總體經濟預測的機構,早在 60 年代中期由于宗先院士等人首開先河,歷史悠久。

國內其他非官方預測單位還有中華經濟研究院台灣經濟研究院台灣綜合研究院和近年加入的中央銀行等;國外重要預測機構則有 IMFOECDWorld BankIHS Global InsightOxford Economics 等機構。此外,一些大型民營金融單位也會提供涵蓋較小範圍的總體經濟預測。

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比對各家版本,中研院的預測數字有時較為保守,例如今年各家數據最高達 1.83%,中研院則落在 1.15%。為何同樣是經濟預測,結果卻有不小差距?

2020 年對台灣的經濟預測非常分歧,國內預測都在 1% 以上;外國數據幾乎都不到 1%,最差是 -4%,原因可能是資訊不對稱,外國預測單位對台商回流、振興政策等影響效果的掌握較不足。圖/研之有物(資料來源:周雨田提供)

周雨田解釋,每個機構有各自的運算模型、方式;作為學術研究機構,中研院相對沒有約束與包袱,比較可以「放得開」,更勇於據實當一隻烏鴉。

檢視過往紀錄,中研院的預測表現確實平穩,準確度很高。比如 2012 年主計總處曾「連九降」經濟成長率,從 4.58% 一路調至 1.66%;當年 7 月中研院發布的數據為 1.94%,是預測最精準的版本。

儘管有學術上的優勢,他也坦承,相較於其他機構,學術單位對個別產業的細部發展掌握較少。

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2012 年受到歐債問題延燒、全球經濟成長下修等負面影響,主計處的經濟預測曾出現罕見的「九降風」。圖/研之有物(資料來源:周雨田提供)

拆解「經濟預測」四大步驟

整個經濟預測流程,主要包含四大部分:蒐集資料、模型運算、預測討論和對外發佈。

蒐集資料是常態性隨時進行的程序,密集準備期則約需一到兩個月的時間。研究模型使用的是季度資料,大部分來自主計總處,其他還包含中央銀行、財政部、中央氣象局與 IMF 等國內外單位。除了數據,也需要關注重要新聞事件,例如政策施行成效、國際地緣政治發展,進一步評估對各變項的影響。

在模型運算的階段,團隊使用統計分析軟體 EViews 和 GAUSS 進行計量經濟分析,每季都會重新運算數據,反應最新一季資料的影響。

目前使用的預算模型是一個中型規模,共有將近 30 條方程式,涵蓋商品與勞務市場(民間消費、民間投資、出口、進口)、勞動市場(失業率、工資)、價格函數(進口物價、出口物價、國產內銷品物價、消費者物價、核心物價、8 項物價平減指數)、金融市場(股價、匯率、利率、M1B、M2)、及政府財政(稅收)等變項。

台灣經濟結構並非一成不變,運算模型自然也要不斷修正。經年累月的優化下,照理說,預測模型應該愈趨精準。但周雨田解釋,除了經濟結構不斷改變之外,許多影響經濟的因素、程度都難以被具體量化,因此每季得到初步運算結果後,就有賴團隊進一步開會討論與修正。

經濟結構不斷改變,因此模型也需要不斷修正。例如,台灣已從製造業轉向服務業,高科技產業比重持續擴增,運算時就需要區分:消費屬於服務(餐飲、旅遊)或商品類?若是商品,那屬於耐久財(汽車)或非耐久財(日用品)?圖/研之有物

三個經濟學家有四個看法,我們有七個成員,你就知道會有多少看法!

周雨田笑著說,意見分歧是常態,從不同變數的影響時間長短,到不同政經事件衝擊的程度,不一而足。研究團隊得透過一次次的開會討論、辯證、說服彼此,取得共識,萬不得已才會投票表決。

今年最大的歧見是什麼?周雨田透露,「先前比較大的歧異點是疫情影響。」新冠肺炎剛爆發時,有些人認為疫情仍侷限對岸,不會有過大、過長的影響;另一派則認為兩岸交流頻密,絕不可小覷嚴重性。光是簡單描述,就能想像彼時討論有多熱烈!

但無論共識有多難,經濟指標總是要發佈。7、12 月中研院固定召開兩次記者會,發佈對台灣總體經濟的預測,內容包含經濟成長率、民間消費成長率、進出口成長率、消費者物價指數和失業率等重要指標。

黑天鵝頻頻出現 經濟預測挑戰大

上述每個指標都相互牽動,其中集大成者是「實質經濟成長率」,受到消費、投資、政府購買及淨出口等影響。包括疫情對外貿動能的衝擊,政府紓困與前瞻計畫,都會反映在該指數上。

相比之下,「美金和人民幣匯率會有什麼漲跌?」「央行利率可能調降嗎?」「股市什麼時候跌?現在能不能進場?」這些記者會經常出現的敏感問題,學術上很難有一致的答案,運算模型則不做預測。這在文獻中有個名稱叫隨機漫步模型(Random Walk),增加跟降低的機率基本上一樣,意思就是沒辦法預測。

整體來看,經濟預測中最大的挑戰是什麼?

周雨田認為特別難預測的是「進出口成長率」。他解釋,評估進出口成長率要考量匯率、國內產業發展、國外需求和其他國際情勢等因素,牽涉變數廣。除了變數之間的相互影響,還要考慮影響時間,例如:假設去年貿易變數延續至今,這個影響會長達一季或兩季?

另外,「民間投資成長率」也是一大難題。因為投資牽涉景氣循環起伏,但任何經濟預測中,最難掌握的就是轉折點!景氣何時到谷底?是不是要開始反轉了?都是經濟學家的頭痛挑戰。

相較之下,較好預測的有民間消費、政府支出。前者大概佔 GDP 的五到六成,畢竟無論現實情勢如何都會有基本消費;後者則因為政府前一年就需訂下預算編列,相對容易掌握。

不過,只要遇上黑天鵝,各項指標皆顯得變幻莫測。

回首過往,911 事件、金融海嘯都曾劇烈衝擊景氣,讓預測誤差明顯擴大。今年,黑天鵝同樣頻頻出沒!周雨田表示,疫情大流行、中美衝突、美國大選等,增加了經濟預測的難度。

所幸,面對黑天鵝,經濟學家並非束手無策。對應之策是參考歷史,像是參照 SARS 來推估新冠疫情對經濟的衝擊程度。

面對高度不確定的狀況,中研院除了發佈「點預測」,也從 2011 年起率先提出「區間預測」。不確定性愈高則區間愈大,彈性應對,預測數據更具參考價值。

今年飛來這麼多隻黑天鵝,預測時會不會特別有壓力?「會也不會,會是因為很難下定論,不會是反正大家都不準,」周雨田露出頑皮的笑容。

股市是經濟的領先指標之一,但也是有缺陷的指標。意思是:我們可以透過股市了解景氣的可能趨勢,但因為股市和 GDP 關係並不那麼緊密,因此常出現股市與經濟表現脫鉤的現象。但是就長期趨勢而言,股價和 GDP 的走向總會回歸一致的。圖/研之有物

後疫情時代,台灣的經濟前景樂觀嗎?

劇烈震盪的 2020 年,全世界史無前例大規模封城、鎖國,國際貨幣基金組織(IMF)更預測全球衰退將擴大到 4.9%。面對外在嚴峻挑戰,台灣是否能刺激景氣復甦?未來經濟走勢又是如何呢?

談起備受討論的「三倍券」,周雨田表示,目前只能從過往數據推估新政策的效果,主要根據中研院王平院士、彭信坤與簡錦漢對 2009 年消費券成效進行的研究,預測三倍券的邊際消費傾向(Marginal Propensity to Consume, MPC)、替代效果、乘數效果與 GDP 貢獻度。

舉例來說,每使用 100 元振興券,民眾額外多支出的費用,就是邊際消費傾向(MPC)。乘數效果則是多增加的消費再逐層衍生出新的消費,最後創造出的總經濟獲益。如果民眾買的是原本必要的商品(米、奶粉),沒有拿去做額外消費,替代效果太高,振興方案的乘數效果就會較低。圖/研之有物

理想的狀況下,替代效果愈低、邊際消費愈高,三倍券的乘數效果愈大。相較於消費券,現在多了數位選擇,消費方式更多樣化,另外民眾若綁信用卡直接折抵,不能衍生第一層後續的消費,就不會有大的乘數效果。

綜合上述因素,周雨田推估三倍券可貢獻 GDP 約 0.2%~0.3%。單從數字看來,刺激經濟效果似乎並不太大?他解釋,部分原因與預算規模有關,三倍券預算約僅占 GDP 的 0.27%,遠小於 2009 年消費券的占比 0.62%,振興方案的效果自然較低。

綜合來說,後疫情時代,台灣的經濟前景將是如何?

「我們並不悲觀!你看全世界,GDP 有 1% 的很少。」周雨田總結,台灣整體經濟、消費者信心逐步回溫中,2020 年的總體經濟成長率預估能破 1%,來到 1.15%。

但不可否認的是,未來仍充滿變數,中美衝突加劇地緣政治風險、下一波疫情、疫苗研發時程,都將牽動景氣。因此周雨田認為,經濟復甦的曲線可能不會是 V 或 U,而是上上下下呈 W 型,這也是今年經濟學界的熱議話題,包括研究團隊內部至今都充滿分歧爭論。

不靠通靈占卜,經濟預測靠的是硬到不行的模型演算,以及經濟學家對現實景況的熱烈論理。下回看到經濟預測,你就知道眼前一條條經濟指標背後,究竟仰賴多少厚實的研究過程與基礎功。

今年剛從研究員退休的周雨田,轉任兼任研究員,繼續為年底的經濟預測努力。走入辦公室,牆上貼著幾張描繪經濟走勢的圖表,一組組書櫃盡是經濟學相關書籍。每年影響台灣重大經濟政策、商業發展的報告,就出自這間看似尋常的研究室。圖/研之有物

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本文轉載自中央研究院研之有物,原文為《景氣好、景氣壞,未來經濟怎麼預測?破解經濟學家的「天眼通」!》,泛科學為宣傳推廣執行單位

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