[想攝影145] 細說分鏡 Vol.22
🎥 影片時間連結：https://youtu.be/3XpWY8Xbe5U?t=316
🖍我的課程，每一堂課的設計
🖍並沒有華麗的外在標題
🖍既不追求速成、速效
🖍也無法讓你覺得大開眼界、值回票價

「老師，課程快結束了，你有開進階課嗎?」這問題這幾年教完基礎課，我一直被問到的問題，一開始是沒有什麼進階課程，但經過數次的課程更新，上課速度放得慢一點，增加更多說明與例子，再把一些我覺得「真的對學生稍難」的課程，另外獨立出來，我的入門課程，從 2012 年初的 6 堂課，到現在共有 12 堂，再另還有 6 堂進階課，所以這個問題答案是「有的」

🟥課程設計想法不同
「蛤? 你單就對焦、光圈，就花 2 堂課，4 小時來教哦?」 別人一節課不但都講完，也把快門、ISO 等等全都講完了，為什麼你要花這麼多時間來講?

嗯，雖然沒有上過別的基本攝影課，但有參考別人的課程大綱、講義，如果真的要我一堂課講完曝光三元素 – 快門、光圈與感光度，我當然可以，甚至快的話，可以在 10 分鐘全部講完，有什麼難的? 但為何我不這麼做? 單單「對焦」我就可以講近 2 個小時，因為背後對於「整個所有課程設計想法」是有很大的不同。

前面幾篇文章，約略談到「構圖」對我的意義，也提及到「構圖技巧」與「構圖」的關係，但有一點是沒有提到的，當要開始「構圖」，也就是要說一個故事之前，我們該如何進行第一步 – 對焦，先將一張照片主角放進去，透過對焦，讓主角更加清楚，讓觀眾一眼就看得出「誰，是這張照片該看的」，不用其它的言語輔助，對焦就能達到這一點。

這樣就要花 2 個小時去講嗎? 這當然不只如此，要簡單認識相機、鏡頭結構、如何達成對焦、對焦在不同處，清楚的「主角」不同，背後隱含的意義有什麼差別? 又或著問最根本的問題 「我們幹嘛要對焦」，一張照片可不可以不要對焦? 如果要對焦的話，在實際拍攝流程，該放在一開始? 還是邊構圖邊對焦? 構好圖再對焦可不可以?

更常看到的，很多初學者根本「完全不在意對焦」，無論是手動、自動對焦、對焦的形式，一點也不去管，彷彿「對焦」這件事，在他拍照過程完全消失，只管照片裡頭元素的擺放、呈現形式，遇上更誇張的是，有些初學者拍了一整天，相機一直切換至「MF 手動對焦」都不去在意。

🔹這些問題在這幾年都會被台下同學問到，進而重新調整講義，希望在同學舉手發問時，不是後頭的講義有準備到答案，不然就是等著同學提問，好讓我進一步來談談「對焦」更重要的意義 – 一張照片的故事、靈魂就從「對焦 – 主角」展開，一個故事，沒有主角，自然就沒有下文，更難去構圖，甚至就算拍完照片，這張照片也說不出個故事，也更無法呈現你與這張照片的「連結、關係」也答不出所以然。🔹

🟥談談故事的「主角」
．「即將上映的電影「007：生死交戰」終於要上映了」
．「電影 “魔戒” 若是一句話講完，就是一個人，千辛萬苦把戒子帶到大老遠的地方，把它熔掉的故事」
．「ㄟㄟㄟ，聽說 A 跟 B 他們有點曖昧，每天中午經常一起下樓買飯，他們會不會是情侶啊」
．「我聽說隔壁東西要漲價，這樣子以後我就可能不去吃了」
．「今年第 3 號颱風 – 櫻花颱風已經成形，位於我們東南方海面 1500 公里…」

任何一篇故事、小說、電影、戲劇、舞台劇、歌舞劇，還是我們市井小民日常生活閒談、八掛，或是電視新聞，甚至是氣象預報，無論時間長度、字數多少，以上每一種「故事」裡頭都隱含著我們討論的焦點 – 主角，在裡頭，整個故事才能繼續往下推展。

如果你打開電視，隨意看著一部播到一半的電影，你該如何判斷出誰是這部電影的主角?

「鏡頭最多的那一位」(這一定是)
「對話最多的」 (這通常也是)
「最帥的、最美的」 (大多都是)
「正義的一邊」 (通常)

「主角，通常不會死」，這是最常聽到的說法，總是死裡逃生，槍林彈雨總是沒任何一發子彈打中他，就算打中了也不會致命，總是在身體邊邊角角不礙事的角落，就算命中要害，沒事的，很快救援就來，沒事沒事，但也是有主角最後真的死去的故事，最有名的莫過就是「鐵達尼號」，裡頭主角「傑克」在全長近 3 小時的電影，最後十幾分鐘才沉入冰凍的海裡。

若是一部「沒有主角的電影」，主角在電影播放第一分鐘被賜死了、消失了，那故事還能如何推展下去呢? 即使主角真的第一分鐘就「消失了」，那應該也是採用「倒敘法」方式訴說後頭的故事，若整個電影沒了主角，自然就沒有意義，更不會被拍攝出來。

🟥對焦與主角
🔹電影，某程度可以說是「連續不停播放的照片」，在電影播放時，你按下「暫停鍵」，不就等於是一張「照片」了嗎? 🔹

無論在何時暫停，每一秒的鏡頭，都是導演與剪接精心設計的「分鏡」，想傳達一些概念在裡頭，讓故事合理、節奏流暢、或是輔助說明，沒有一個分鏡浪費時間，若是以奧斯卡眾多獎項中「最佳剪輯獎」或許可以說明，好的剪輯可以讓一部原有的故事更加出色，既然可此，無論電影播放到哪，任何一刻按下暫停所呈現的畫面，我們都可視為充滿「故事性」的照片。

🔹我們並不是拍電影，也不是微電影、短片，我們拍的是「靜態攝影」，相對就簡單多了，只需要拍攝「一張照片」就好，並且為了要訴說這張照片的故事，以及背後的「創作動機」，我們得要好好朝著這目標，在眼前的景像，眾多的事物中「尋找出主角」，並且搭配「構圖技巧」，好讓一張照片完成後，有著你想說的故事，有著這張照片代表的意義在裡頭。🔹

當在說明這張照片故事，必然說說創作動機，而「為何這個放這裡、為何比例是如此、為何曝光如此呈現」這些都構圖技巧，最後你仍需要說明這張照片，所要傳達的「故事」，故事自然是從主角開始展開，那麼「對焦」這件事情，必定為選定一張照片的「主角」，所有的故事都從主角開始展開，自然是故事的重心。

🔹照片的「重心」，並不是視覺上的重心，而是所有這張照片存在目的，就是為了「他」才開始一連串拍攝工作的準備、路途的跋涉，全都是為了「他」，照片才有存在，才有了背後的故事，又或著是說，這張照片就是為了證明事件的存在、證明你的心中的追求，又進一步可以說，在眾多你所拍照的照片，背後隱藏的主角，其實就是「你自己」。🔹

「好的導演，會從電影最後一幕開始推起整個故事」，當電影第一秒開始，所有的故事鋪陳、轉折、悲歡離合，就是為了最後一幕所準備，隨著電影謝幕升起才算是最後的 ENDING 。

我覺得這觀念跟「攝影過程」蠻像的，無論拍攝一張照片中間歷經多少曲折、起伏，觀眾所看到的「就是成果而已」，事前所有的準備，包含每個攝影工具的準備、行程規畫、拍攝技巧的磨練，不就是為了「最後的照片」存在嗎? 這所有的過程就是為了最後一幕能夠完美誕生 – 也就是這張照片，從這個角度去想你一張感動自己的照片，是不是讓你有著蠢蠢欲動的念頭，也來想試著動動筆、動動口，來為這些作品說說背後的故事，其實也就是交代與分享你自己的故事。

🟥HOW 很重要
但更重要的是「WHY」，我認為「為什麼 WHY」比「怎麼做 HOW」來得先、來得重要，也許這跟我從小學習的個性有關，我總是希望知道「為什麼這門課是必修」，而想著不是「如何把這門課學得好」。

讓我想到求學時期的故事，面對一題數學問題，不懂當然問懂得同學，他們給我的感覺通常是不假思索的說「就帶 XX 公式就好了啊」，心裡不免「蛤，你們都這樣子死記哦? 都不去想為什麼一定要這麼做嗎?」這種感覺，但最後到底誰對? 當然他們是對的，誰對或錯又該如何判別? 看誰考高分、誰過關、誰被當，一翻兩瞪眼，沒有好爭論的。

偏偏我又是理組的，計算數字哪怕差個 0.01 都是錯的，用誇張一點的比喻的話，這個 0.01 的誤差可能會炸掉一間工廠，或是燒掉一隻手機，確實數學「計算得精準」是很重要的，至於為什麼要用 XX 公式? 在那時候對我「並不重要」，若我真想證明可以不要用 XX 公式也能計算出來，可能要到研究所，或是更高深的學位，這問題才比較適合被提出來。

我這「WHY 比 HOW 看得更重的個性」，不大適合讀理組，轉到社會學門就太適合了，社會學門面對問題，通常比較不給定一個確定的答案，比較傾向思考答案之外，有沒有其它的可能，只要你說得通，理論帶進來解釋得好，就不像是理組考題「不是對就是錯」，而社會組的答案，比較像是「哪個理論解釋得更好、更適合」，這樣子我反而駕輕就熟，讀得自在也符合我的個性。

🟥課程設計精神
🔹若是在戶外拍攝時，你我只是片面之緣，問我「拍的太亮怎麼調整」，我用「十秒鐘的時間」告訴你如何操作「曝光補償」來達到你想要的；但如果是在課堂上，要清楚了解曝光補償，我得要花 4 小時時間先講講「測光」與「測光公式」，再花 2 小時講講曝光補償原理，以及實際相機操作過程學習，懂了以後你才了解「曝光補償」那不到 10 秒的動作，原來背後是 6 小時的學習，是這麼多要學的概念。🔹

你想要哪一種? 不同的學生要的不同，攝影教學快 10 年，遇上各式各樣、老的少的、男的女的各種形形色色的學生，總是得因應不同學生上課目的，選擇一種適合的教法來迎合學生才行，現在，不如也想想這問題「你願意花上近 6 小時間來學習 10 秒鐘就能操作完的動作」還是「我只要知道怎麼做，背後為什麼我不想知道」。

🔹課程設計大綱越是看起來精彩、豐富多元，當然在競爭的市場上，更容易得到學生的青睞，這一點我並不否認，我的課程大綱，無法帶著你爬上山、跳下海，讓你知天文通地理，因為每一堂課的內容，我總是希望帶著更多的 WHY 在裡頭，讓你在懂得 HOW 之前，是了解自己為何要「這麼做」，當你更了解每一個動作背後基礎是這麼一步步推展而來，這並不是走冤枉路，而是為你打下更多未來創作的基礎，也許課程結束短暫時間你無法體會，但相信若你繼續朝著更深、更多元的攝影主題鑽研，你所花的時間與精力，在那時會漸漸現出來，這點是我設計課程的精神，也正我對攝影教學的堅持的地方。🔹

你說若採用這樣子精神，設計每一課、每一個觀念、每一個章節、每一個投影片，直到每一句話，有辦法在短短的時間，教會你更多東西嗎? 我，是做不到的；但如果我們講求「速效」，簡單了解基本做法與原理，然後帶著設備直接開始拍攝，遇到不懂再回頭來討論問題，這樣子不好嗎?

也沒有什麼不好，這點在前幾篇文章我也提到過，因為學習攝影不是個「單程車票」，總是在「基礎 – 創作」之間不斷的來回，從偉大的作品中發現精華點，再回頭看看自己哪裡不足，再做更多嚐試重新創作，但如果你的基礎不夠好，是無法識讀那些讓人感動作品背後的心血如何達成，反之若你不適當踩個煞車停下來思考自己的缺失檢討，要再突破自己的界限也是有限。

先準備齊全後再出發、再回頭檢討? 還是先有了簡單的認識，先出發再說，遇到困難再回頭，哪一種教學課程設計比較適合? 沒有哪個比較好，只是哪種方法適合你，而我的課程設計採取「前者」，希望你準備更齊全後再出發，失敗了、遇上問題了再回頭檢討、再出發，同時我的求學過程那些挫折經驗，以及轉換不同領域後學習的經驗，讓我強調「為什麼 WHY」，比起告訴你「如何做 HOW」來得更重要，不希望你一開始朝著飛翔前進，只希望在往前踏第一步前，先試著問自己「為什麼」，而不是「如何走得好」。

🟥蘇格拉底之死
我常問學生「哲學家蘇格拉底是怎麼死的?」，大多數學生認為「人，總是一死」帶過這問題，知道故事的學生會說是被賜毒酒死的，但我總是開玩笑說「他是被人 “討厭” 死的」。

🔹為何這麼說? 蘇格拉底總是到處問人「為什麼、為什麼」，最敏感也不能問的問題 – 為什麼你要信上帝? 上帝是誰? 真的存在嗎? 信他有什麼好處? 這些不該問「為什麼」的問題惹怒了掌權的人，覺得他是個挑戰威權的無神論者，要他做二個選擇，要嘛認錯相信上帝，不嘛就喝下毒酒去見上帝，此時我相信蘇格拉底喝下毒酒後可能心裡還在想「喝下毒酒，人為什麼會死」吧，我猜。🔹

我不敢拿我自己跟蘇格拉底相比，我也不想淪落到蘇格拉底最後的結局，在面對有限的時間，以及市場彼此競爭之下，儘管我多麼想在一個觀念上做更多的「為什麼的討論」，但學生總是需要更多的實作，以應付未來，或是即將到來的問題 – 我需要學會攝影，來做一點什麼事情，而近期的課程，也試著平衡「WHY 與 HOW 」的比例，這才是我更該做的。

所以我自認我的課程大綱，沒有華麗的外在標題，本身設計也不追求速成速效，更無法讓學生能有一種「哇，一門課可以學到超多東西」的感覺，這些都是我自認的缺點，也只有認同我的想法的學生，願意嚐試上上我的課程，我都非常感激。

也有學生、朋友建議我「既然課程內容這麼多，再拆細一點，多元一點」讓不同需求的學生，選擇更多，如果一味追求「開課、賺錢」，似乎又與我的個性相違背，但這又是另外一個可以好好開一篇數千字的文章來分享，這裡，就讓我們跳過吧。

或許目前開設的線上課程 – 終生閱讀的線上課，較能解決這個問題，若想學得快一點，每天都看一集，並且用 1.5 倍速度播放，觀念學到了，不懂再重頭看；若想要慢慢看的也沒關係，一周看一集，一集看二次都沒關係，享受每天都進步一點的感覺。

再應因疫情下的困境，所以，這樣子的線上課程就這麼「上線」。

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雖然編輯已經下指導棋，規定這個月我都只能推薦自己的書，但乖乖聽話向來不是我的本性。

我很喜歡追著時事閱讀，因為書裡書外對照下，讀起來總是特別有感。這次我要推薦的是「最致命的敵人-人類與殺手級傳染病的戰爭」。

作者是美國流行病學家，本身歷經瘧疾、愛滋病、 茲卡病毒，流感、SARS爆發，他直指未來傳染病對人類的威脅肯定比戰爭來得高。因為全球化已經讓地球變成一日生活圈，在中國出現的病毒可在二十四小時內散播到全世界。再加上養殖科技讓動物可快速且超乎自然的繁殖，成了病毒快速繁殖突變的溫床。但人類對傳染病投入的關注與資金遠低於國防，不管是呼吸器、加護病房、醫療人員皆處於「剛剛好」夠用的緊繃狀態，根本禁不起傳染病的肆虐。再加上美國的製造業均轉移到中國、印度，一旦當地有疫情影響產業運作，美國更可能面臨缺口罩藥物的窘境。

作者寫作當時也預言，SARS相關的上呼吸道病毒勢必捲土重來，且爆發點最有可能在菜市場，且不能排除是人造病毒。他甚至以「上海流感」爆發模擬未來全球大流行的慘況，和現實相似的程度讓我驚訝不已，心裡也暗想這本書在中國應該是禁書。

整本書都相當精彩，淺顯好讀，我特別想和大家分享「疫苗是箭袋裡最鋒利的劍」這章。

🥸對抗病毒 疫苗是箭袋裡最鋒利的劍

首先，作者回顧史上第一個天花疫苗，從簡納在 1796年發現牛痘，中間靠著華盛頓將軍的催打令、美國總統的背書，大法官決定，強制天花接種對公共衛生的好處，超越了個人能主張的自主權。當然中間也有反對聲浪，畢竟疫苗接種是全新的技術，也曾被一些人視為騙術。過了兩百年，1980年世衛組織終於正式宣佈撲滅天花。而這一場勝戰也讓學術單位、藥廠積極開發各種疫苗、推動就學前一系列接種疫苗的習慣，讓人類順利的降低狂犬病、德國麻疹、腮腺炎、百日咳、小兒麻痹等病例數。

疫苗的成功挽救了許多生命，也被譽為醫學最重要的發明，帶領人類戰勝病毒。而其中最令人動容的不外乎發明小兒麻痹疫苗的沙克，他放棄疫苗的專利權，將這個成果歸功於全體民眾。「你能為太陽申請專利嗎？」沙克這樣比喻。

可惜的是，並非所有的疫苗都如此有效。每年都要重複施打的流感疫苗就是效果最差的疫苗之一，作者在書中針對此點說明，因流感病毒變異能力強，公衛官員只能根據專業預測主要流行的病毒株，因此效力往往只有30% ～60%。但面對像是「去年打過還不是生病，不如不打」的說法，作者仍呼籲，這一針絕對值得。因爲即使無法保證不會染疫，疫苗仍可降低重症機會和傳染力，絕對好過完全沒有保護力。

尤其在變異的過程中，疫苗的效果本來就會降低，越會變種的病毒，人類往往就只能追著病毒跑，加緊腳步再研發新的疫苗。肆虐全球超過一年的covid19就是其中最好的例子。

這也讓我想到前陣子院內感染頻傳，先生的同事即使完整接種兩劑疫苗，仍在大規模篩檢中呈陽性。但他病毒量很低，沒有傳給任何人，本身也毫無症狀。

這就是所謂群體免疫，是一場和病毒賽跑的團隊戰。當疫苗覆蓋率提高，病毒越來越傳不出去，一旦感染人數少，病毒就不會有機會在大量複製的過程中產生突變。這就好像大家一起蓋房子，每個人迅速扛起手邊的材料，才能在更大的暴風雨來之前讓每個人獲得保護。打疫苗本就是一個愛人愛己，互助的表現啊！

不過這種群體免疫的效益也讓部分的人自私地認為，那就靠其他人產生抗體就好，自己何苦承擔施打疫苗的副作用和風險呢？當然現在的社會，不可能釋憲要求全民施打，但假設大家都保持這樣的心態，房子不就永遠蓋不起來，人類是不是終究會被病毒擊垮呢？

🥸面對陰謀論、謠言 我選擇相信科學證據、已知的風險

另外，在此章節作者也清楚解釋疫苗開發過程，包括臨床試驗的分期和雙盲、單盲的意義，我非常推薦大家一看。因為如此一來就不會被惡意的資訊誤導，好比最近就有政客指責陳建仁既然是施打安慰劑，當初又怎能為國產疫苗掛保證呢？甚至連有醫療背景的市長也以「打安慰劑當然可以保證安全 」的曖昧說詞來打擊民眾對國產疫苗的信任度。

任何受試者在解盲前，本來就不可能知道自己打的是疫苗還是安慰劑，但這不就是相信這個新產品，才願意接受試驗嗎？

而當本土疫情爆發時，基於醫學倫理，藥廠本來就該讓打安慰劑的族群了解自身目前無保護力，開放他們後續追加疫苗獲得保護力。媒體或政治人物何苦為了流量與政治考量，扭曲臨床實驗的流程，為了帶風向而給民眾錯誤的觀念？

再來就是，關於疫苗的陰謀論從古至今都不會少，書中提到麻疹曾被指控會造成自閉症，但最終被揭露指控不實，數據造假。但這樣的錯誤資訊已經讓上萬人枉死於麻疹，也讓很多人根深蒂固的認定施打疫苗會影響兒童發展，影響後續施打意願。而最近也有許多謠言指出施打covid-19疫苗會導致不孕、癌症。

這些散播謠言的人實在非常可惡，我也無法理解其目的為何，到底有什麼好處。不過我倒是能同理相信謠言而害怕施打疫苗的民眾，因為不管是自閉、不孕或癌症，這些疾病根本很難預防，有些也沒有確切原因，民眾在面對未來不確定狀況時，往往寧可信其有。

坦白說，醫師當然無法保證未來一定不得癌症、兒孫滿堂，但不打疫苗現階段就是存在染疫的風險，我只能堅定的告訴你，放寬心！把握現在有的資訊，選擇相信科學證據和期刊。我也推薦報導者一系列針對疫情和疫苗的報導和podcast，客觀中立的分析，應該能讓你在混亂的資訊中，吃下一顆定心丸。

最後要說的是，如果你對這本書有興趣又想省運費，或是單純覺得我文筆還算可以想聽聽這個婦產科醫師想傳達什麼知識，破解哪些迷思。

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酒精是最致命的敵人？還是最溫柔的敵人？😜

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

黃金自古以來都珍貴，有什麼是用黃金來比喻的台語諺語呢？
小木偶遇到了象徵良心的蟋蟀鬼，他會接受勸告而避開危險嗎？
小木偶的鼻子說謊就會變長又是為什麼呢？

最後，由機器人Friday來跟大家說明喝牛奶跟吃香蕉的好處～

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