好書推薦《#造局者》部落格文末抽獎贈書 2 本
這是我今年讀過最喜歡的書之一，作者探討在這個 AI 崛起和時局飄渺動盪的年代，人類已經無法跟演算法和電腦的計算速度競爭。但是，身為人類的我們仍然擁有一項電腦無法取代的優勢：「懂得建立、想像、創造各種思考框架的能力」，掌握這項能力的人在未來會愈來愈有優勢。
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【這本書在說什麼？】
《造局者》這本書的作者是三位學者共筆，他們都是在 AI 和 大數據領域有卓越的成就，分別是《經濟學人》雜誌資深編輯庫基耶（Kenneth Cukier）、英國牛津大學網路研究所教授麥爾．荀伯格（Viktor Mayer-Schönberger）、歐洲管理科技學院教授，決策、模型暨數據中心主任德菲爾利科德（Francis de Véricourt）。

他們發現在 AI 崛起和世局動盪的現在，人類最無可取代的能力之一就是「決策能力」，而要擁有好的決策能力就必須掌握許多不同的「思考框架」。因為當一個人能提出正確的思考框架，就能找出更多的選項，做出更好的決策，創造更好的局勢。深諳此道的人就被稱之為「造局者」。

這本書從人類如何做出好的決策出發，談到建立思考框架的重要性，也提供我們三種最重要的建立思考框架的方式。在書本中段，則說明了遇到瓶頸的時候，如何重啟另一個思考框架。在後半段則說明了我們該如何學習更多的思考框架，以及讓自己擁抱更加多元性的策略，並且培養敏銳的心智。

如同這本書的介紹影片裡談到的：生活中一切都需要抉擇，而做出更好抉擇的秘訣，就在於思考框架。駕馭這種思考方式可以讓你更瞭解世界、改善工作表現和人際關係、促進社會進步。這也是人類之所以能夠勝過機器和 AI 的因素。成為「造局者」正是未來人才必不可缺的關鍵技能。
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【什麼是造局者？】
以標準的定義來說，「造局者」（Framer）指的就是起草美國憲法的那一群人，他們建立了聯邦政府的框架。因為美國憲法就像是一個思考框架，用來定義和界定聯邦政府的職權及程序。而在這本書中，造局者指的就是那些「懂得建立和運用思考框架的能手」。

這本書要講的重點之一，就是無論人們的地位高低，每個人都可以成為造局者：「能夠發揮和建立思考框架，或是重啟思考框架的能力，讓自己的生活乃至於整個世界有所不同。」作者也不斷強調建立思考框架所需要的技巧，可以靠著訓練與經驗不斷進步。這本書就像是一本操作指南。
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【什麼是思考框架？】
在1970年代，「心智模型」（Mental Model）的概念開始流行，人類的推理並非以邏輯形式在運作，反而更像是在模擬現實：人們評估各種選項的方式，是去想像可能發生的種種情況。我們對於世界萬物的思考方式，會受到你「相信」這個世界如何運作而影響。因此，面對同樣一件事情，用不同心智模型在思考的人會有不同的觀點。

而在這本書中所謂的「思考框架」（Frame）就是我們選擇和應用的心智模型，這會決定我們如何理解世界、決定我們如何行動。面對一個新的情境，我們也可以用思考框架去歸納和歸類，並且想出一個抽象的概念，在應用到這個全新的情境裡面。

舉例來說，當我們要畫地圖的時候，經常會採取「笛卡爾直角坐標」的思考框架，這上面有X軸和Y軸的維度可以幫我們用2D的觀念畫出相對的距離和位置。可是當你要在台北市搭捷運從A地到B地的時候，反而採用「捷運地圖」的思考框架比較有效，雖然捷運地圖的站點之間，距離和位置都不是真實的呈現，可是卻能幫助乘客直覺地理解：下一站要去哪裡。這時的重點就不是距離和位置，而是清楚地辨認出目的地的站點該搭乘哪一條線。

所以當我們問：「哪一種地圖最好？」這個問題本身並沒有意義，而是會因為使用的情境和目的的不同，而產生不同的答案。所以，也沒有什麼叫做最正確的思考框架，都是要看情況和目的而定。讓自己成為建立思考框架的能手——也就是造局者，就能懂得如何選擇並且應用思考框架，這會是各種決定與行動的基礎。
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【思考框架的轉變】
在聊主動建立思考框架之前，讓我們先看一個被動轉換思考框架的真實故事，這是書中提到一段關於朗讀到默讀的閱讀框架轉變。在西元11世紀之前，歐洲大部分都是在教堂才會有閱讀的行為，而且都是以「集體朗誦」的方式在進行，主要的目的是讓大家參與一個讚頌神的集體活動。但是到了11世紀之後，開始出現另外一種閱讀的框架，也就是「默讀」。

默讀讓閱讀這件事情不再是集體的體驗，而是一種個人的經歷。每個讀者都可以控制自己要讀快一點或慢一點，你也可以重複閱讀某一些篇章，自己可以慢慢思考書裡面的內容，產生新的點子，促進獨立思考。到底，是什麼東西造成了人們從朗讀的閱讀框架，轉移到默讀的閱讀框架呢？

在早期的書籍和文章裡面，常常沒有標點符號，字跟字之間也沒有空格，就像是一連串的字母之間不斷地延續。這種情況下光是要閱讀就非常困難了，想要默讀更是不可能的任務。這個時候集體朗讀就有它的功能，因為在一群人裡面，總會有人過去曾經讀過這篇本文，還記得某些字跟段落該怎麼念，就可以帶領大家一起朗讀下去。

在後來才出現了一項創新，書籍的字裡行間，開始有了「空格」和簡單的「標點符號」，這個時候就不再需要有人帶領，許多讀者可以自己進行斷句，獨自閱讀一本書了。於是，在這個時候人們就可以切換到另外一種閱讀框架。這件事情的影響非常的深遠，因為這一整個新世代的讀者都可以自行默讀，有助於人們自己的獨立思考，進而激發出更多元的思考框架。
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【建立思考框架的三個方式】
建立思考框架的方式有三個：想清楚因果關係，想像出平行現實，運用物理學定律制定適合的限制條件。這三個特色正是應用思考框架的時候最重要的因素。值得注意的是，思考框架本身並不是解決方案，而且是尋找解決方案的工具。以下分別介紹這三個方式：
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１．#因果關係
人類運用因果思維來看待這個世界，可以更容易理解世界，也有助於預測未來可能發生的事情，可以說人類是天生「因果推理」的機器。相較起來，AI 科技就無法擁有自己的因果思維，而是需要人類幫忙設定。舉經典的 Dota 電腦遊戲來說，這是一個兩隊人馬 5 vs. 5 互相廝殺，力求破壞對方大本營的遊戲。

科學家找來遊戲高手擔任 AI 策略的開發人員，設計了一些獎勵因素，讓 AI 跟自己進行的數百萬次的對戰，反覆嘗試錯誤，找出最好的操作手法。但是當 AI 跟人類正式交鋒的時候，人類還是取得了上風，尤其在團隊合作上面 AI 顯得像一團散沙。

後來，開發人員發現說，一般玩家會分成三個階段來安排戰鬥，所以開發人員就依照這樣的順序安排程式，在不同的階段給予不同的策略，調整獎勵的優先次序。然後開發人員就發現說一開始機器人通常只會照顧自己，所以還得幫他們建立「團隊合作」精神的框架。他們建立起了一些跨越個人遊戲角色的「超參數」，調整成一隻要達成共同獎勵的團隊。經過這一些修改之後，AI 反過來把人類打得落花流水。

值得注意的是，電腦不是自己學會這些事情的，而是因為人類先輸入了一些「因果框架」的獎勵因素，才可以讓這些運算發揮它的功效。同樣的現象發生在其他像是圍棋和西洋棋遊戲的對決，真正的突破並不在於機器高速的數字運算，而在於人類調整了 AI 對於因果關係（獎勵）的思考框架。
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２．#平行現實
書中的說法是「反事實思考」，但我認為有點難懂，用「想像出另一個平行現實」比較好理解。這個方法可以讓我們跳脫當下對世界的認知，想像出一個全新的情境，問自己：「如果……會怎樣？」就像是小孩子在玩扮家家酒，或者是科學家透過抽象理論設計出全新的實驗。透過想像出一個平行現實，我們可以將因果關係轉換成實際行動，測試看看可能有什麼影響，帶來什麼後果。

心理學家高普尼克（Gopnik）認為這種能力其實在人類孩童時期就已經具備了，他還把嬰兒稱為「搖籃裡的科學家」，她設計過一個很有趣的實驗名叫「贊多測試」的假裝遊戲（贊多指的是顏色鮮豔、形狀可愛的物體）。

實驗的第一階段，高普尼克和孩童待在同一個房間，孩童會學到一個因果關係：把贊多放到一個機器上面，機器就會播放生日快樂歌，幫一隻猴子玩偶慶生。然後，在實驗的第二階段，會有實驗人員走進來把機器和贊多拿走，高普尼克和孩童一起露出失望的表情。

這時候高普尼克會拿出一個「盒子」、兩個不同顏色的「積木」，並對孩童說：「我們假裝這個盒子是機器，這塊積木是贊多，另一塊積木不是贊多。」接著她鼓勵孩童繼續幫猴子玩偶慶生。此時，孩童挑選了正確的積木，放到盒子上。即使她把兩塊積木的定義互相對調，孩童都能夠選到正確的積木。

這個假裝遊戲的實驗，證實了人類自幼就擁有了反事實思考的能力，也就是有能力可以想像出另一個平行現實。高普尼克發現，更會玩假裝遊戲的孩子，就能對平行現實做出更好的推論。她說：「嬰兒和幼兒就像人類社會的研發部門，至於成人這是那些單調無聊的製造與行銷部門。」許多人在成年之後，反而容易落入單一現實的思考方式，而忘記了我們天生就有想像平行現實的能力。
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３．#限制條件
作者提到，所謂的建立思考框架，並不是任由想像力無邊無際地飛翔，也不是像斷了線的氣球到處亂飄，而是要有一定程度的「條件限制」，有助於約束我們的想像力，讓平行現實的想像維持在可以執行的程度，這才能讓思考光架真正發揮效用。

書中舉了一個很像電影裡才會發生的真實故事「恩德培行動」，這是一個以色列精銳部隊在恩德培機場的行動中，從恐怖分子手裡救出人質的戰鬥情節。1976年，恐怖分子綁架了飛機上106名人質，關押在烏干達的恩德培機場航廈中。當時烏干達獨裁者跟以色列當局並不友好，出動軍隊肯定不是好的選項。另一個方案是讓突擊隊員假裝成獲釋的巴基斯坦犯人，但太容易被看穿了。還有人提議讓突擊隊員降落在機場旁的湖裡，但是湖裡有許多鱷魚，而且任務結束之後這麼多人該怎麼全身而退？

評估了各種可能選項後，在種種條件限制之下，以色列想出了一個奇招：讓突擊隊搭乘運輸機在夜間降落到機場，搭乘機場內常見的車輛前往航廈，消滅恐怖份子、救出人質之後搭乘運輸機直接回國。他們在空軍基地搭建了航廈的等比例模型，透過少數獲釋的人質口中知道人質的大約位置，並且一次又一次地排練所有行動，講究到每一秒、每一步該怎麼進行。

在一個沒有烏雲的午夜，29位突擊隊員搭乘運輸機降落機場，他們身穿烏干達軍隊的服裝開著機場車輛前往航廈。突擊隊以迅雷不及掩耳的速度突擊航廈，只花了十分鐘就解決所有的恐怖分子，然後就帶著人質直接搭乘運輸機返回以色列。整場行動中只有三位人質喪生，而且連烏干達政府都還來不及反應。這個故事從天馬行空的平行現實裡，限縮了各種條件，找出了最可行的方案，最後成功執行了這次任務。
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【重啟另一種思考框架】
當你想要解決一個全新問題的時候，尤其是還沒有人曾經解決過的問題，你可能會感到不知所措。這個時候，先透過兩個步驟來思考：(1) 先從自己腦袋裡的框架庫找找看，有沒有其他適用和類似的框架、(2) 檢查其他不同領域的框架庫，看看有沒有能夠直接借用，小幅度調整就可以使用的框架。

如果這兩個步驟都找不到適合的框架庫，那麼才嘗試最困難、也是最後的殺手鐧：「發明新的思考框架」。作者提醒道：「切換到不同的思考框架，能讓你對世界有不同的觀點，但這也有風險。」一旦你重新找到一個新的思考框架，帶來的報酬可以是相當可觀的。

書中有一個重啟框架的例子很值得我們參考，美國紐澤西南邊的小城市康登市為了改善當地的犯罪率，直接解散整個警察隊伍並且重整執勤策略。當時城市的治安非常糟糕，市容也很破舊，到處都會發生大小程度不同的犯罪。這還不是最慘的，警方栽贓、造假、暴力執法的情況更是屢見不鮮。民眾除了害怕黑道，也非常害怕警察。

當地首長找來社區領袖和居民共同商討，最後決定放棄頭痛醫頭、腳痛醫腳的貼膏藥方式，採取全新的執法策略。解散警隊之後，他們精挑細選和新聘任的警察，改變了巡邏的方式。他們逐家登門拜訪、自我介紹、談談可以幫忙居民什麼。警察在街頭舉辦派對，和民眾聚餐，和小孩打籃球。

過去的思考框架是「警方將人民視為罪犯」，但是新的思考框架則是「警民一家親」的社區群體，警察從原本打擊犯罪的戰士，搖身一變成了社區當中親切的守護者。最後，康登市的犯罪率下少了一半，謀殺率少了六成，警方過度使用武力的案件少了九成五。重啟思考框架的方式，獲得了前所未有的成功。
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【創造多元性的四種策略】
作者指出，很多人可能會認為，想要擁有多元性就代表要接觸大量的想法和觀點，其實那是抓錯了重點。多元性的優勢不是來自於數量，而是來自於差異。找出七百個類似的想法，不如找出七個不同的想法來得有價值。如果一個工具箱可以有七種不同的工具，絕對會比擁有七百把錘子的工具箱更加實用。

如果我們想要擁有多元的思考框架，就是要刻意的去營造，以及一起維護，這並不是一次的成功就可以高枕無憂。如同貝佐斯在《創造與漫想》書中提到的：「這個世界要你與眾無異，千方百計把你拉向跟大家一樣，別讓它得逞。」人類本能的從眾傾向，以及社會自然而然的同質化趨勢，都需要我們自己刻意地、有意識地選擇，才能夠擺脫與眾趨同的自然發展，擁抱更加多元化的觀點和想法。

如果你想為自己的生活、家庭、工作環境創造出多元性的樣貌，可以採取以下四種策略：擁抱變化，運用教育，鼓勵遷徙，容許摩擦。
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１．#擁抱變化
如果一個思考框架一直以來都行不通，最好的做法就是擁抱改變，試試看別種思考框架。書中舉例同性戀婚姻的推動者，把美國從1995年支持同婚的人從25%提高到2020年將近70%。以前的同志運動一直把婚姻當成是核心議題，也一直把爭取這種「法律權利」當作是重點。但是進展並不顯著。

當時那種法律思考的框架，講究的是「法律權利」，但就是沒有效果。那種框架太缺乏想像力、太唯物主義，沒有說服力。到了2000年，他們研究很多民意調查還有焦點團體的意見，想弄清楚大家到底還有什麼疑慮。他們去思考說要怎麼樣用大眾的思考模式來談。最後他們選定了一個價值觀的思考框架，鎖定大部分的人結婚的原因：「愛、奉獻、家庭」。

他們把同性戀婚姻不再當成一種自由或者是權利，而是對於愛的表達與承諾。他們漸漸的讓大家知道，世界上有許許多多不同的框架，而且都同樣正當。到了2011年，第一次出現的黃金交叉，支持的人數正式超過了反對的人數。根據調查，只有14%的人會說這是一種「自由」，而有32%的人會說這是一種「愛」，是一種人類的情感。最後在2015年聯邦最高法院正式裁定的用憲法來保障同性伴侶的結婚權利。這並不是強迫民眾接受某種特定的思考框架，而是讓各種不同的思考方式能夠共存。
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２．#運用教育
要建立起多元的思考框架，從教育著手是非常有效的模式。美國有一個很有趣的研究，就是去看美國的白人父母和黑人父母怎麼跟孩子談論種族。發自內心一片好意的白人父母，通常不會去刻意談到種族議題，因為他們相信「種族色盲」這種做法比較能夠讓孩子避免成為種族主義者。

另一方面，黑人父母卻常常和孩子討論種族議題，在他們看來，這種種族色盲的做法就是在故意忽視各種明顯的歧視現象。例如逛超市的黑人被懷疑是小偷，開著車子卻無緣無故被警察攔下來，黑人孩子的家庭教育就是要強調看到「種族的各種顏色」在日常生活的各種影響。

最後，這些社會學家發現，種族色盲的框架正好是種族歧視的主要來源，白人父母雖然出自於好意不想強調種族之間的差異，但也在無意之間，否認了有色人種遭受到歧視的真實狀況。這種教育方式忽略了差異，抹去了多元性。要培養多元的思考，就必須認識到差異的存在，承認仍然存在的落差。
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３．#鼓勵遷徙
如果我們能夠鼓勵遷徙及流動，人們會把自己的文化和思考方式帶到別的地方，促進融合和變化。曾經有學者研究各個區域和城市的經濟成敗因素，發現了這些地區成功背後的原因有三個主要的因素：「科技、人才、寬容」。作者認為，「寬容」是其中最關鍵的一項，那些現在最開放的地方，經濟表現就最好。因為這些地方有更大的思考地圖，會讓人能夠放手冒險，這也是思考框架多元化所造成的經濟紅利。

像是美國被譽為一個民族「熔爐」，但是最近比較像一個「燉湯」，也就是讓裡面的好料都還維持各自的形狀。像是韓國人會住在洛杉磯的韓國城，華人會住在舊金山的唐人街，拉丁美洲的族群住在德州南方，古巴人住在佛羅里達州，巴西人就住在波士頓。雖然這種文化融合的速度不像我們想像中的快速，但是不同的文化激盪之下，也為美國社會注入了很多元的觀點和看法。
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４．#容許摩擦
把社會上的摩擦，看成是這個社會的優勢、而非缺點。作者說到：「如果在社會裡面維持思考框架的多元化，確實會讓人們彼此之間感覺到不安很衝突，就是因為大家要看到彼此的不同，而且還要可以彼此互動。但畢竟，大家觀點不同、意見相對，本來就是正常生活該有的模樣。」

哈佛法律學院的昂格（Unger）教授認為，如果要讓政治進一步的去中心化，就必須要用一些反事實的模型來做思考。他說：「當社會很果斷地沿著一條路前進的時候，應該要多方下注，以避免損失，也就是要允許在特定的地點或部門，跳脫一般的解決方案，實驗看看不同的國家走向會怎樣。」

昂格鼓勵讓社會充滿摩擦，也鼓勵教育上面要用辯證式的討論方式，不要讓社會被束縛在單一的版本，而是可以嘗試其他的社會組織方式。運用和擁抱多元的思考框架，才能擁有多樣化的各種策略，再從中選取適合的方案。
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【對思考框架保持警覺】
這本書告訴我們，幾乎沒有錯誤的思考框架，只有不適合某種情況的思考框架。而且各種框架應該要有共同存在的權利。但是作者們提醒我們要保持一個警覺，他們說：「唯一要注意的是，這種慷慨的態度要有一個前提，也就是說：『唯一』的一種錯誤的思考框架，就是拒絕其他的思考框架。」

要讓框架多元性的目的，就是為了讓各種框架可以彼此競爭、互補、對抗、共存。然而，如果有某一套思考框架的目的在於完全抹煞其他框架的存在，這就是不可被接受的。所以作者們才說：「如果你聽到有任何人或團體，說只有自己的思考框架放諸四海皆準，只有自己說的是真理的時候，千萬別相信。」
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【後記：拓展想像的邊界】
如果說另一本我很喜歡的《超級思維》那本書是心智模型的「百科全書」，那麼《造局者》就像是心智模型的「使用指南」。書中有清楚的概念和步驟，讓我們了解為什麼要學習更多的心智模型，以及該怎麼樣活用各種心智模型，並且在必要的時刻推翻自己的假設，重新啟動一個新的心智模型。

這本書是今年我讀過的書裡面感到非常印象深刻，也讓我的思考方式深受啟發的。作者們把故事和理論的比例搭配得恰到好處，從一則又一則的故事和研究案例當中，會自然而然地理解作者們要帶給我們的觀點，也讓我感受到什麼叫做多元性，以及為何要擁抱差異。

從書中也可以發現，AI 並不會削弱心智模型的重要性，反而是增強了心智模型的重要性。因為 AI 無法自己建立思考框架，仍然只能依靠人類。人類最重要的特色就是可以處理「假設之外」的新問題，能夠把心智模型的空間拓展到可以親身體驗的範圍之外，也就是能夠做到抽象與推理。人類只靠著極少數的資料，甚至是完全沒有新的資料，就能夠適應全新的、過去從來沒有體驗過的情境。

作者最後提醒到：「這是一個救贖也是一個警訊：一個人如果擁有建立思考框架的能力，就會保有價值。但要是放棄了努力，沒有辦法做好這件事情，就會失去現在人類的特權地位。」我們能夠想像的邊界，就是我們世界的邊界。
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AI 如何為公司創造更多價值？專家：2 個缺陷，要先由人類來修補

2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴

美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。

從企業到國家，都愈來愈重視人工智慧，知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過，目前 AI 發展到底處於什麼階段？我們又該如何應用？

美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授張凱崴形容，目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事，像是疫情來襲，電腦可以從大數據中篩選條件，自動搜尋、判讀潛在病例，幫助醫生大幅減少檢查時間，但 AI 也並非萬能，要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性，獲得 2021 年的史隆研究獎（Sloan Research Fellowships）。

AI 局限1. 資料寬廣度不足時，就會複製人類偏見

張凱崴認為，電腦在學習的時候，是依賴「彙整數據資料」來判斷，並沒有真正思考，如果資料來源太狹隘、不夠多元，資料寬廣度不足，電腦判斷就會出現偏差，「你跟電腦講清楚 input（輸入）、output（輸出），提供足夠的數據資料，它可以對應、學得很好，但還有很多面向 AI 做不到。」

舉例來說，亞馬遜（Amazon）2014 年推出智慧音箱（Amazon Echo），使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而，有些人口音較罕見，或是用字較特殊，智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案，就可能失靈，這是當前 AI 的其中一大問題。

張凱崴進一步解釋，AI 另一項挑戰是，它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」（無法出現）之間的區別，只是從資料統計出要學的東西，無法像人類一樣進行邏輯思辨。

AI 的運作方式，第一步是輸入資料，第二步是分析，但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字，會去看四周有什麼字詞，來學習總統這個詞，由於許多總統都是男性，電腦就會「覺得」總統是男性。

這也是為什麼，如果讓 AI 學習，在它的認知裡，女性「不可能」當美國總統（因為沒有資料紀錄）。「你可以跟人類說，任何職業、性別都是平等的，但對電腦來講，這很困難，」張凱崴說明，一旦資料的寬廣度受限，電腦就容易產生偏見。

就像在自然語言處理（Natural Language Processing，讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號）領域，張凱崴說明，AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」，才能運算下去。但如果資料受限，使用男性的「他」，電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長；但換成女性的「她」，由於數據不足，電腦就會混亂，出現系統性誤差。

他再舉一例，美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統（GPT，Generative Pre-training），推出到 GPT3 版本，屬於書寫類 AI，電腦能夠揣測人們說完上一句話，下一句可能會講的句子，自動完成後半段。

好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」，系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」，因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示，GPT2（前一代版本）系統也從資料中學習到許多偏見，像是如果句子前半談論白人男性，系統傾向產生正面評價；如果句子前半是黑人女性，系統竟會產生負面句子。對企業來說，許多組織接觸 AI，想讓它們取代部分工作，首先需要留意資料的廣度、多元性，才能減少電腦犯錯的機會。

AI 局限2. 即便條件相同，也無法每次都做出正確判斷

「其實，現在的 AI 就像一台原型飛機，還缺乏穩定性。」張凱崴說，現行的 AI 就好比萊特兄弟（Wright brothers）剛發明飛機，看似可以做很多有趣的事，但「可以飛」跟「飛得很好」，有一大段落差。

紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片，AI 掃描後，確認是不是本人，但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小，一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」，因此照片無效。

張凱崴說，在這個例子中，凸顯出 AI 的穩定性不足，「系統沒有考慮到不同人種的差異，很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性，指的是 AI 沒辦法在相同條件下，每次都做出正確決策，這也是使用 AI 時，須留意的第二個挑戰。

他再舉例，許多模型可以準確分析，一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示，有時只要將影評中一些字換成同義詞，例如把電影（movie）換成影片（film），或改寫句子，即使意思並未改變，系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。

在設計這些程式時，人們必須注意到 AI 可能有局限，設定的資料範圍要更完整，考慮這些因素，就能減少偏見、落差，進而加強穩定性。

餵指令給 AI 要多元化，嘗試「換句話說」、刻意混淆

經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識，但只要掌握觀念，再透過 AI 領域專才協助，也能優化系統。張凱崴指出，最直接的方法是，設計 AI 模型時，要把來源群組不同的資料分門別類測試，在測試階段讓群體多元化，並確保不同特色的使用者，用起來都沒有問題。

舉例來說，一套 A 系統擁有來自各地的使用者，如果設計者是台北人，設計系統的思維容易以台北生活為主，很可能因為當地習慣不同，導致花蓮使用者操作不順。

另一個方法，則是用不同的「語意」，去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如，有一套餐廳評鑑的 AI 系統，只要蒐集、整理使用者意見，就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性？張凱崴建議，可以利用「抽換詞面」的方法。

比如，把詞彙換成同義字，再看 AI 是否能運算出相同結果，「你可能會發現，原本評比結果是食物很美味，但如果美味換成比較困難的詞，AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時，可以將詞彙隨機抽換成同義詞，增加 AI 的詞彙量。

第三種方式更進階：改變句型、重寫句子。張凱崴指出，同樣一句話，如果換成不同說法，電腦可能判讀錯誤，將「因為發生 A 事件，所以導致 B 事件」，改寫成「B 事件發生了，是因為 A 事件的緣故」，明明兩句話意思一樣，但 AI 很可能因為穩定性不足，搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性，可以使用自動改寫的方式，增加資料的多樣性。

張凱崴表示，經過這些測試，讓 AI 接受更多元化的訓練，得到更廣的學習範圍，往後碰到同義詞、相似資訊，才能有效判讀。

張凱崴總結，AI 還在快速發展，或許可以創造更多工作機會、新的職位，但現行階段，它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子，使用它就一定有更好結果，人們還是要保持高度耐心，先認識它的缺陷，才能在技術更迭下，發揮出最好的結果。

張凱崴

台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學（UIUC）電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授，研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎（Sloan Research Fellowship），研究團隊開發的運算方法，使人類語言處理的程序更有效率、更多元，同時兼具公平性。

附圖：優化AI系統的3方法

資料來源：https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis

【中鋼AI現場1：1千5百度高熱密閉生產環境如何監控？】高爐AI應用大剖析

中鋼靠間接量測高爐生產數據，一步步打開黑盒子，運用AI即時監控爐況，提早預測異常生產狀況即時應變

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影／洪政偉

高爐之於鋼廠，是不可或缺的一環。飄洋渡海的鋼鐵原料從港口上岸後，會先由煉焦工廠製成焦炭、燒結工廠製成燒結礦與鐵礦，加入其他次要原料後，就會來到鋼鐵融煉的第一站，高爐。

高爐的作用，就是透過一連串高溫熔融反應，將鋼鐵原料煉成鐵水。雖然說起來容易，實際上，高爐卻是一個複雜的煉鐵反應器。中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達解釋，每一座高爐，都集合了非常多系統於一身，包括了爐體本身冷卻系統、熱風爐、原料輸送、出鐵、爐氣處理、頂壓回收發電、噴媒等環節，每個系統互相搭配，才能維持高爐穩定運作。

這個系統中，真正煉製鐵之處，就是外觀形似巨大養樂多瓶的高爐爐身。其運作原理，是從上方加入煉鐵原料，以一層焦炭、一層燒結礦與鐵礦的方式，盡量將原料均勻散布其中，再透過周邊的熱風爐，將空氣加熱，從高爐下部的鼓風嘴鼓進高爐，來加熱、還原，將鐵礦石融煉成鐵水與爐渣。

熔煉過程中，中鋼也透過鼓風嘴噴吹粉煤，來取代部分焦炭作為還原劑，可降低煉焦爐的負荷，並有利於爐熱調節；而爐內產生的高爐氣，也能在淨化後用來發電，並作為熱風爐及廠內的燃料，來達成節能、減少碳排放的效益。最後的鐵水與爐渣，則會分開取出，各自進行下一步的加工或販售。

許雍達指出，這套高爐生產的做法，早從十多年前就持續運作至今，但在過去，高爐內部高溫、密閉且不易觀測，難以得知爐況是否符合預期，「比如原料一層一層加入之後，到底分佈均不均勻？又要如何在爐溫下降之前，提早預測來因應？」

這些問題，隨著IoT與AI技術日漸成熟，中鋼開始蒐集更多生產數據，逐步翻轉過去熟悉的高爐運行操作。

落地27項高爐智慧應用，更即時掌握高爐生產動態

中鋼約從3年前開始，致力於研發高爐AI，不只開發高爐爐況監控的相關應用，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等，截至今年初，已經完成27項高爐智慧應用的開發，依據應用的特性與適用場域，分散部署在4座高爐中。

由於高爐本身就像是一個黑盒子，為了掌握高爐的生產狀況，中鋼在高爐上裝設了多種感測器，就是要靠各種生產數據，一步步將盒子打開。

比如說，從高爐上方布料時，雖然是均勻旋轉布料，但實際布料情況還是會依據爐內氣流變化而改變，為了監控布料狀況並適時調整，中鋼在布料槽裝設了料面溫度儀與輪廓儀，來掌握布料形狀與高溫氣體的分布情形。在爐壁上，中鋼也裝測了溫度感測器，透過爐壁溫度變化頻率，來預測爐壁冷卻元件是否受侵蝕、內部是否結塊。

不只如此，為了預測爐熱變化，中鋼量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，開發AI預測未來爐熱；也運用爐溫爐壓分布的異常數值，找出發生管道流異常的可能性。透過更即時發現異常並自動預警，就是要讓產線人員盡早發現問題，才能提前調整生產參數來因應。

而且，針對所有開發的生產數據監控與AI應用，中鋼開發了綜合爐況評分機制，能從原料分佈、氣流狀況、目前風量、鐵水產量、爐內溫度等生產狀況，為高爐當下的運行表現評分，讓產線人員可以更直覺、快速地的了解當前高爐爐況，「中鋼自己設定的目標，是要隨時大於89分以上，」許雍達說。

克服AI落地挑戰，中鋼導入一站式生產數據監控平臺

中鋼過去開發AI應用時，是由技術人員設法取得生產數據，開發出AI模型，再由IT單位開發成應用程式，個別部署到現場中控室的單機電腦中。

許雍達指出，這個做法面臨了三大挑戰。首先，當時從生產環境蒐集到的資料，位於封閉式的生產系統中，為避免透過外部線路存取資料時，可能帶來的資安風險，「研究人員不能輕易的取得生產數據資料，分析費時費力。」

再加上，每一支開發完成的應用程式，都必須部署到中控室的單機電腦中，透過視窗介面來呈現，在應用程式分散在多臺電腦的情況下，增加了電腦、網路的維護工作。不只如此，隨著蒐集到的資料量更大，AI分析也需要更大量的硬體運算需求，原有的主機資源逐漸不敷使用。

這三大挑戰，讓中鋼在2019年底，率先在二號高爐場域，規劃建置AIoT智慧分析平臺，更找來研究部門、子公司中冠資訊共同研發，利用二號高爐在去年大修的期間，同步導入該場域。

這套AIoT平臺最主要的目的，是要將分散部署在不同電腦的AI應用，整合到同一個Ｗeb平臺中，讓員工只要以瀏覽器開啟入口網站，登入帳密，就能一站式管理高爐所有的生產資訊。

建置過程中，中鋼不只以Web介面重新設計AI應用儀表板，也將過去難以取得的生產數據整合到一個資料平臺，供技術人員更方便的分析取用資料，更建置了專屬AI應用的硬體資源，取代分散部署到電腦主機的方法。

許雍達指出，AIoT平臺上線後，中控人員不只能即時查看重要的生產資訊，當高爐發生任何異常狀況，平臺也會自動觸發告警，並顯示操作指引，讓員工可以依照指示排除異常，將異常狀況可能帶來的傷害降到最低。

比如說，當AI偵測到四號高爐的爐身發生結塊，就能利用過去一段時間的溫度變化，去推測結塊情形的演變，系統也會提供操作指引，來建議員工應使用哪一種應對模式，才不會導致結塊問題更嚴重。

處置完成後，員工也可以直接在介面中回報，將此次事故處理過程提交出去，作為歷史維運紀錄，而且，過去類似事故的處理方法與結果，也會同步附件於操作指引的介面中，提供緊急處理時參閱。

除了上線網頁版的AIoT監控平臺，中鋼也接續打造了行動裝置版本，只要安裝到手機上，具登入權限的中控人員，就能隨時隨地掌握生產即時動態，了解異常狀態資訊。

今年初，二號高爐完成大修，這套AIoT平臺已經導入二號高爐場域中。中鋼也正在規劃，要將AIoT平臺導入其他座高爐中。許雍達表示，更長久的計畫，則是要開發煉焦、燒結兩大原料加工廠的智能模組，並且整合到AIoT平臺來監控運用，「這樣一來，我們在高爐的現場就能看到原料加工廠的生產數據，如果有異況，高爐也能同步調整、配合。」

高爐AI應用大剖析

「高爐出了問題，就得降風停產，如果能見微知著，在發生狀況前預先防範，就能降低損失產量的風險。」中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭，一句話點出高爐AI的重要性。

用AI煉鐵，導入27項高爐場域智慧應用，被中鋼視為第一個進化里程。27項應用中，中鋼不只開發高爐爐況分析監控，也開發周邊設備的AI應用，比如原料輸送帶的預測維修、熱風爐生產效率與耗能監控、現場人員的安全監控等。

其中，高爐本身的爐況監測，更是AI開發的重點任務，因為高爐就像是一個黑盒子，為了掌控高爐的生產狀況，中鋼得在高爐上裝設多種感測器，以AI監控生產數據，才能提前發現問題，並及早因應。

因此，在眾多應用中，中鋼特別介紹7項與高爐爐況分析相關的智慧應用，揭密1,500度高熱密閉的生產環境，如何靠AI監控。

1 爐內布料情形監控

技術關鍵 靠掃描感測儀器與熱像儀，偵測原料、粉塵、高溫氣體分佈狀況，並將資料視覺化

效用 監控氣流是否穩定、布料形狀是否符合預期

將原料從爐頂添加到高爐時，過去無法得知實際布料狀況，但現在，中鋼在爐頂布建掃描感測儀器，就能即時偵測原料在高爐內的分佈，同時透過爐內的熱像儀，掃描粉塵、高溫氣體的分佈，就能比對得知目前氣流是否穩定，布料形狀是否符合預期。中鋼也將量測到的數據，以視覺化的方式來呈現。

2 管道流預警AI

技術關鍵 透過AI判斷爐內壓力與溫度分布是否超過異常值，來預測管道流異常

效用 提早預測管道流異常發生可能性，調整生產參數來因應

一般來說，高爐運作的理想情況，是從下面鼓風，爐氣均勻往上傳遞，將原料還原熔融。但是，若爐氣無法穩定通過爐料，而是累積在某個區塊，就可能因為壓力蓄積過大往上竄出，造成爐頂洩壓閥排放，或造成設備損傷。「氣集中在一個地方，壓力大到一個程度就會往上衝，就好像人打嗝，不能等到衝上來，要想辦法及時拯救。」鄭際昭形容。

為了提早發現管道流的情形，中鋼在高爐爐殼上設置壓力量測與溫度量測點，分別將溫度與壓力的分佈視覺化呈現，若結合兩者數值，發現壓力差超過異常值，或是局部溫度過高，AI判斷為管道流異常可能發生，「系統會發出預警，引導操作人員先降低風壓、風量，」中鋼煉鐵廠高爐二課課長許雍達表示，越早預測出管道流異常，就能越早調整生產參數，來避免管道流發生。

3 爐壁厚度監測AI

技術關鍵 透過爐壁探鑽深度與周圍壁面溫度變化的關聯性，訓練AI靠爐壁溫度變化，判斷爐壁厚薄

效用 預測爐壁冷卻元件受損情形，安排檢修時程

高爐爐壁冷卻元件（冷卻壁）若被蝕破，就可能造成嚴重的生產危機。然而，單從高爐外觀，無法得知爐壁冷卻元件被侵蝕的程度，中鋼以往只能定期量測來推斷爐壁狀況，定期檢修，來降低意外風險。

要監測爐壁厚薄，中鋼在爐壁裝設測溫感測器，找出溫度與爐壁厚薄的關聯性。鄭際昭解釋，一般來說，爐壁變薄後，測得的爐壁溫度會升高，雖然鐵水在壁面結塊或脫落，也會造成可能造成溫度改變，但相較於正常爐壁狀況，溫度變化頻率會較為劇烈。

因此，中鋼以探鑽點位附近的歷史溫度變化，結合實際探鑽的厚度訓練AI模型，再套用到高爐其他測溫點位上，來推測爐壁不同位置的侵蝕狀況。

4 爐壁結塊預測AI

技術關鍵 透過爐壁溫度變化頻率預測結塊情形

效用 監測到爐壁溫度變化異常，提早因應避免結塊情形惡化

高爐溫度一旦降低，就可能造成鐵水冷卻結塊、附著在爐壁上，若爐壁的結塊大量滑落，導致爐氣異常溢出，就可能發生操作上的危險，「許多高爐曾經因為高爐內部結塊過大，掉落時打到鼓風嘴，導致鼓風元件受損漏氣。」許雍達說。

為了維持爐況穩定與操作安全，中鋼開發了爐壁結塊預測AI，當發現溫度變化波動越來越小，就能推測爐壁內部結塊，並提前調整高爐的生產條件，避免結塊情形更嚴重。

許雍達表示，這套AI應用目前部署在三、四號高爐，因為這兩座高爐的爐內冷卻元件形式與一、二號高爐不同，更容易發生產生爐壁結塊問題，較有應用AI的急迫性。

5 爐熱溫度預測AI

技術關鍵 量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預測未來爐熱

效用 預測未來2～4小時內的爐熱變化，提前調整生產參數來因應

對於正在生產鐵水的高爐來說，必須維持一定的爐熱，高爐才能穩地熔煉鐵水，若溫度異常大幅下降，就可能造成爐冷危機，需花費許多時間調整加熱，一旦惡化至鐵水凝固無法排出，復原工作會很困難。

「發生一次就是上億的損失，所以我們要盡可能避免走到這一步。」鄭際昭點出爐熱預測的重要性。

中鋼在建立爐熱溫度預測AI時，就是透過量測出鐵口的鐵水溫度變化，參考操作條件、鐵渣的化性分析，學習預知未來2～4小時的爐熱趨勢，藉此訓練出爐熱預測的AI，若預測到未來爐熱可能下降，就能即時調整生產參數，微調風溫、噴煤量，來維持爐熱的穩定。

6 鼓風嘴噴煤預警AI

技術關鍵 透過大量鼓風嘴噴煤影像訓練AI判斷異常

效用 自動化找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異常影像，減少人力監控負擔

中鋼透過在鼓風嘴噴吹粉煤，來減少原料焦炭的使用，同時，也能透過粉煤噴吹量來調節爐熱。不過，粉煤噴吹的狀況，過去需要人工監控，透過攝影機將風口影像傳輸到中控室，來監測是否發生噴嘴阻塞、或是噴煤槍設備耗損的情形，而且，需監控的影像還不只一個，光是二號高爐就有30個風口影像需要監控。

為了減少人力的負擔，中鋼正在運用歷史監測影像，訓練影像辨識AI，來自動監診噴煤槍設備，找出噴煤槍過短、噴煤口堵塞等異狀。

7 高爐原料粒徑分析AI

技術關鍵 透過原料粒徑影像資料，訓練AI進行粒徑分析

效用 即時辨識原料粒徑大小與分布，調整入料情形來降低燃料率

將原料送入高爐時，若原料的粒徑大小符合預期、分布較平均，有助於爐況穩定、降低燃料率。中鋼甚至推算，高爐燃燒料率每減少1%，每年可以減少上億的燃料經費，因此，中鋼用AI來即時辨識原料的粒徑大小，即時計算進入到高爐原料粒徑分布，以及是否混雜到其他原料等情況，再根據分析結果來調整原料分布，有助於穩定爐況、降低燃料率。

附圖：光是二號高爐，中鋼就投資約5,700萬元來建置智慧應用，投資的金額雖大，但帶來的效益更可觀，預估每年可以降低成本3,270萬元，減少排放溫室氣體2,217噸。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142938

【一家之煮】迷你傳統月餅
時間：3小時 難易度：困難 份量：12個
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
材料：⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
中筋麵粉 110克
轉化糖漿 50克
橄欖油 30毫升
鹼水 1/2茶匙
雞蛋 1個
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
內餡材料：
鹹蛋黃 6個
玫瑰露酒 1湯匙
新鮮蓮子 450克
糖 200克
橄欖油 150毫升
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
步驟：
1. 新鮮蓮子去掉綠色蓮芯，浸泡3小時，然後倒入裝有水的深鍋，以大火煮20分鐘，至蓮子軟稔，備用
2. 備碗具，加入中筋麵粉、轉化糖漿、橄欖油和鹼水，用膠刮輕輕攪拌均勻，搓揉成團，蓋上保鮮膜，靜置1小時，備用
3. 備攪拌器，加入預先處理過的蓮子，攪拌成蓮蓉
4. 備熱鍋，加入蓮蓉和糖，用小火炒至均勻，然後加入橄欖油，炒至油完全被吸收，蓮蓉濃稠即可，用保鮮膜蓋起來，放入冰箱冷藏1小時或以上，備用
5. 備碗具，加入鹹蛋黃和玫瑰露酒，待鹹蛋黃附着的蛋白被酒分解出來，用廚房紙抹浄鹹蛋黃，將每個鹹蛋黃切開兩半，備用
6. 將麵團分做12份，每份20克，備用
7. 將蓮蓉取出12份，每份30克，備用
8. 取出一份蓮蓉，搓成球狀，用手指在中央開一個洞，把半個鹹蛋黃包在蓮蓉裡，備用
9. 取出一份麵團，滾圓，用保鮮膜兩面包起，用桿麵棍壓成薄餅，加入完成的鹹蛋蓮蓉球，小心地包起來，滾圓，放入50克的月餅模型中，輕輕用力壓出月餅，重覆此步驟完成12個迷你月餅，備用
10. 焗爐調至180度預熱10分鐘
11. 將雞蛋打入碗中攪拌均勻，備用
12. 將月餅放進已預熱的焗爐中，焗大約4分鐘後，小心取出，掃上薄薄的一層蛋液，放回焗爐，繼續焗大約6分鐘，焗至黃金便可
13. 待涼後，放入密封盒子，過2天後，月餅回油，餅皮變得柔軟，色澤光亮，便可食用，完成
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
小貼士：
1. 這個食譜用的是50克的月餅模，比例是3:7，餡料共35克，月餅皮15克，不過因皮過薄反而令整體口感欠佳，所以月餅皮加至20克，但不影響印模過程，所以大家可以根據個人喜好和經驗來分配比例
2. 製作蓮蓉時，水份要蒸發得夠乾，否則焗月餅時，月餅會變形，而且回油後也會變得又黏又油
3. 鹼水可幫助月餅皮蓬鬆起來，也可令月餅皮容易上色，轉化糖漿中的酸性令月餅皮不易上色，因此鹼水份量視乎所用轉化糖漿而定，如月餅皮上色不夠，即鹼水加得不夠，反之，如月餅皮上色太深，即是鹼水加得太多
4. 包起月餅時，要把空氣都擠空，否則經過焗烤後的月餅會變形，所以在還沒放入月餅模前，要仔細檢查是否有小氣泡，如有則可用尖物刺穿，擠出空氣，然後再滾成圓球便可
5. 掃在月餅表面的蛋液要非常的薄，不然月餅上的圖案會變得模糊不清
6. 因為香港天氣較潮濕，密封待回油的月餅最好放入冰箱，以免發霉
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本影片詳盡解說Pokemon Go的朋友和交易系統，詳列各友誼等級交易的星塵所需數量，另外還有團體戰加成和神秘獎勵！其實大家也急忙把未見過的精靈、神獸進行交換，又有玩家把高IV的交換，其實都是錯的，應該先把低IV的全部處理完，等友誼等級高了，再換高IV也不遲喔！

我們在此向各位訓練家宣布，眾所期待的「朋友」功能將在本週加入Pokémon GO！各位訓練家不只能和現實世界中的朋友們一起冒險，也可以在遊戲中互相幫忙、贈送禮物和交換寶可夢。朋友之間的友誼等級越高，能獲得的獎勵就越多。

每個訓練家都有獨特的ID「訓練家代碼」，只要輸入訓練家代碼，便能傳送朋友申請給該訓練家，請對方新增你為朋友。你也可以把訓練家代碼分享給其他訓練家，請他們輸入代碼，來將你新增為朋友。朋友申請獲得對方的許可後，兩人就能成為朋友，朋友名單上也會顯示彼此的名字。

新增朋友功能後，當你旋轉寶可補給站和道館的轉盤時，除了道具之外，你還可以獲得特別的「友情禮物」。雖然獲得友情禮物的你沒辦法打開它，但你可以將它贈送給朋友名單上的朋友。友情禮物的內容除了有道具之外，有時還會出現蛋。如果運氣夠好，甚至可以從這顆蛋裡孵出阿羅拉的樣子的寶可夢！贈送友誼禮物時，系統會為你附上一張註明獲得友情禮物地點的明信片，你可以用友情禮物來告訴朋友你現在在何處旅行。

贈送友情禮物、和朋友一起參加團體戰或道館對戰可以提升「友誼等級」。友誼等級越高，和朋友一起玩遊戲時能獲得的獎勵就越多。友誼等級分做「朋友、好朋友、給力好朋友、麻吉好朋友、正港好朋友」五個等級。舉例來說，如果和友誼等級為「給力好朋友」的朋友一起參加團體戰或道館對戰，進行攻擊時可獲得「攻擊獎勵」，讓你們的形勢更加有利。

當然，和朋友交換寶可夢也能提升友誼等級。只要兩人的訓練家等級都在10以上，而且兩人之間距離在一定範圍內，就可交換盒子裡的寶可夢。交換時需要使用星星沙子，但你送出去的那隻寶可夢將會送你糖果做為餞別的禮物，而且只要交換的兩隻寶可夢被捕捉到的地點距離越遠，能獲得的糖果就會越多。

交換傳說的寶可夢、異色寶可夢、或是尚未登錄至圖鑑的寶可夢時，需進行「特殊交換」。只有友誼等級為「好朋友、給力好朋友、麻吉好朋友、正港好朋友」的朋友之間才能進行特殊交換，一天只能進行一次，且交換時消耗的星星沙子會比交換一般寶可夢時多上許多。但只要友誼等級越高，消耗的星星沙子就會越少！

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