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【避免未來的疫苗不公平(Averting Future Vaccine Injustice)】
Suerie Moon教授及來自日內瓦國際與發展研究所全球健康中心（SM、AAR、MV）；哈佛大學公共衛生學院的學者，最近在「新英格蘭醫學期刊」（NEJM） 上發表〈避免未來的疫苗不公平〉（Averting Future Vaccine Injustice） [1]表示，從研發疫苗先前的基礎研究，一直到疫苗尚未獲准上市之前的預購，公共資金都一路支持藥廠及藥商。在疫苗上市之後，必須以「可承受的價格」為最終產品定價，並公開分享數據、技術和專有技術。
　
■AZ疫苗使用最普遍，價格也是全球最便宜的疫苗
截至6月底，就全世界來說，AZ疫苗使用最普遍，平均10個國家有8個使用，其次是輝瑞/BNT疫苗，有102國使用。
　
新冠肺炎（COVID-19）疫情肆虐逾一年，就連英國歷史最長、最具聲望的溫布頓網球錦標賽去年也不敵疫情停辦。今年重新開賽第一天，除了網球名將受到觀眾歡迎之外，主持人介紹到AZ疫苗主要研發者、牛津大學教授吉爾伯特（Sarah Gilbert）以及波拉德（Andrew Pollard）時，全場7500名觀眾更起立為他們鼓掌歡呼、掌聲不斷，觀眾們陸陸續續起立致敬。面對觀眾的熱情，吉爾伯特先是有些嚇到，接著露出靦腆、不好意思的表情。
　
牛津大學教授吉爾伯特他們開發「高效」、「便宜」、「好上手」的疫苗，當時就立定目標，讓最窮的國家也能輕易取得並為國民施打。
　
吉爾伯特教授他們顯然沒有辜負自己當初訂定的目標，如今AZ不僅是全球最多國家接種的疫苗，也是國際廣泛承認的幾款疫苗中，價格上最平易近人的選擇。
　
吉爾伯特教授是牛津大學的研究流感疫苗以及新興病毒的專家，因為疫苗研發以及其他醫學貢獻，吉爾伯特在2021年時獲頒大英帝國勳章（DBE）並受封女爵（Dame）。吉爾伯特也曾入選《BBC》的「百大女力」，以及《泰唔士報》的「科學名人堂」。
　
當新冠肺炎（COVID-19）疫情席捲全球，世界各國期盼疫苗問世之時，她與安德魯（Andrew Pollard）、特雷莎（Teresa Lambe）、凱薩琳（Catherine Green）組成團隊，並與英國藥廠阿斯特捷利康（AstraZeneca）共同研發新冠疫苗。
　
自新冠疫情爆發之初，吉爾伯特就開始參與候選疫苗的工作，她們選定腺病毒載體，刺激冠狀病毒棘蛋白產生免疫反應，並在 2020 年 3 月開始動物試驗，隨後進入一期、二期人體臨床，最終在 11 月底宣布三期臨床試驗期中分析結果，顯示平均有效率達 70%，交由阿斯特捷利康量產上市。
　
吉爾伯特表示，通常開發新的疫苗要花 10 年的時間，但她們只花 10 個月就研發出來，這是很艱難的任務，並盛讚阿斯特捷利康藥廠承諾以相當低的成本價，供應疫苗給收入較低的國家，促成牛津/AZ 疫苗的問世，拯救全世界數百萬人的性命。
　
■為什麼 AZ 疫苗這麼便宜？
目前全球正在施打的幾大疫苗品牌價位，截至今年 6 月 7 日為止，以美國購買價格為例，莫德納每劑要價 15 美元、BNT 每劑要價 19.5 美元、嬌生每劑要價 10 美元，而 AZ 每劑僅要價 4 美元，價差如此之大，更讓不少人好奇為什麼 AZ 疫苗可以這麼便宜？
　
事實上，由吉爾伯特領導的疫苗研發團隊，持有 AZ 疫苗的專利所有權，但她們願意以無償的方式，技術轉移給阿斯特捷利康藥廠使用，並在世界各大洲部署代工生產線，大幅降低 AZ 疫苗的生產成本，為的就是加速疫苗的普及率。
　
當時，阿斯特捷利康藥廠也表示，AZ 疫苗的儲存溫度為 2~8°C，因此不需要超低溫冷儲運送，大幅降低運輸與儲存成本，並強調在疫情大流行期間，絕不會從疫苗中獲利，更承諾以成本價供應疫苗給收入較低的國家，此舉有利於發展中國家購買疫苗，而這些才是 AZ 疫苗這麼便宜的真正原因[2] [3] [4]。
　
■病毒載體疫苗(腺病毒疫苗) ─ 阿斯特捷利康（AZ）
病毒載體疫苗也是最新技術，原理和核糖核酸疫苗相似，差別在於核糖核酸疫苗是把DNA或RNA直接注入人體細胞，病毒載體疫苗則是用另外一個病毒，裡面帶著要對抗的目標病毒DNA，去注射感染人體，進而產生抗體，有點「借屍還魂」味道。
　
為什麼要多這一道工？國家衛生研究院感染症與疫苗研究所研究員暨生物製劑廠執行長劉士任解釋，這是因為病毒喜歡、也比較容易感染細胞，光只有DNA本身，沒什麼動機、也不喜歡靠近細胞，所以需要借助一個管道，讓真正要對付的病毒DNA可以快速通關，進入細胞，造成感染而誘發免疫反應。這次各國研發毒載體新冠疫苗，幾乎都以腺病毒為載體。
　
►簡述AZ疫苗原理：將一段製造病毒表面棘狀蛋白的DNA 放入無毒性的腺病毒中，最後將之遞送至人體細胞，誘發免疫反應[5]。
　
■腺病毒疫苗是怎麼達成免疫功效的？
腺病毒載體疫苗是目前全球施打比例最高的新冠疫苗，AZ 疫苗、嬌生（J&J）疫苗、以及俄羅斯的史普尼克 V（Spuntnik V）都屬於此類。
　
腺病毒載體疫苗的原理是把新冠病毒的 RNA 轉成 DNA 後，再放進腺病毒基因體內，腺病毒打入人體後會產生新冠病毒的蛋白，刺激人體產生對應抗體。
　
英國牛津大學（University of Oxford）團隊更發現腺病毒疫苗誘導人體產生強健免疫力的機制。這項 7 月 15 日發佈於《Nature Immunology》研究指出[6]，在人體內的腺病毒會進入壽命很長的基質細胞（stromal cell）中，在基質細胞的保護下，腺病毒表現出的病毒抗原便能長久訓練人體的免疫系統。
　
■增強免疫雙途徑：常駐基質細胞與誘導 IL-33 訊息傳遞
該研究在小鼠模型注射腺病毒疫苗，發現腺病毒會標靶進入纖維網狀細胞（fibroblastic reticular cell），例如肺部的基質細胞。這類細胞的特性是壽命長，且質地柔軟有保護組織的作用。
　
如此一來，腺病毒進入人體後不僅能誘導細胞毒性 T 細胞，也因為持續表現抗原，能促使細胞毒性 T 細胞再分化成更持久的記憶 T 細胞。
　
被入侵的基質細胞會再分泌 IL-33 細胞因子，IL-33 訊息傳導會提高 T 細胞代謝效率，藉此增強免疫系統的活化程度。
　
■腺病毒疫苗優勢與應用趨勢
這項研究指出腺病毒誘導的免疫反應中，基質細胞及其訊息傳遞途徑扮演的重要角色。
　
而除了疫情間廣泛施打的新冠疫苗，腺病毒疫苗因為保存、運送方便，在疾病防治上也還有很多可應用的領域，包含結核病、愛滋病、C 型肝炎與癌症，都能從腺病毒誘導持久的免疫反應獲益[7]。
　
■COVAX是什麼？
面對新冠肺炎疫情來勢洶洶，疫苗成了關鍵解方。為解決富國與窮國之間，疫苗分配嚴重不均的情形，2020年4月世界衛生組織（WHO）、全球疫苗免疫聯盟（GAVI）與流行病預防創新聯盟（CEPI）共同主導了「COVID-19疫苗全球取得機制（COVAX）」，簡而言之就是一種「疫苗共享方案」。
　
COVAX創立的宗旨，主要是加速疫苗開發；待疫苗問世後，再公平分配給約190個簽約參與國，台灣也是其中之一(於2020年9月25日簽約)。
　
■COVAX如何運作？最初設立目標為何？
COVAX最初的構想，是富國從COVAX購買足夠供應國內至少10%人口施打的疫苗劑量且要捐款，藉此幫助92個參與計畫的低收入國家免費取得疫苗。
　
原先預計2021年底要向全球配送至少20億劑的疫苗，其中13億運往92個窮國，使其20%的人口順利接種。為此，COVAX還設定「在計畫捐助國接種率未達人口20%前，任何國家獲配送的疫苗數量，不得超過20%人口接種所需劑數」的限制[8]。
　
■疫苗猶豫是什麼？
疫苗猶豫分成三個類別，前提是即便已有疫苗可以打，卻出現下列現象：雖然接受要打，但心中仍有不安，稱為被動接受；能拖就拖，或是只接受某種疫苗，稱為延遲接受；另外就是死都不打的類型，則稱完全拒絕。
　
決定是否會出現疫苗猶豫有三大關鍵，「中國醫藥大學新竹附設醫院」身心科姜學斌醫師解釋：
1.信心
相信疫苗安全、信任打疫苗的體制，對於可能的不良事件處理也有信心。
2.滿意
倘若目前感染疾病風險仍低，且疫苗並非必要手段時，可能就不會想要打疫苗。甚至想藉由群體免疫，自己就可以不用打疫苗。
3.方便
是否可以簡單取得，距離近、便宜、不需等待。[9]
　
■新冠疫苗的安全性如何？
打完疫苗之後，人體會產生免疫反應，因此會有一些局部注射部位或者全身的發炎反應。根據第 3 期臨床試驗結果，不管阿斯特捷利康（AZ）、輝瑞 / BNT、莫德納（Moderna）3 種疫苗都
會有相關副作用。最多是注射部位疼痛從 5 成到 9 成，疲倦約 5 成至 7 成，頭痛 5 成到 6 成、肌肉痠痛 4 成到 6 成。
　
這些副作用的比例，明顯的要比流感疫苗（10∼20%）要來的高，但多數是輕微的症狀，僅需適當的休息即可自行復原。而嚴重的疫苗過敏性休克發生率，在美國的統計大約是每一百萬個中有 11 個，這些民眾多數都有過敏史。
　
因此，中央流行疫情指揮中心的專家諮詢小組建議，過去對疫苗或者藥物有嚴重過敏反應者暫緩接種新冠疫苗。民眾接受疫苗注射後，應在現場觀察至少 30 分鐘，待無不適再離開。
　
世界衛生組織及許多專家均警示，新冠病毒可能永遠不會消失，會變成一個長期的季節性或者地區性的流行病。我們不可能一直依靠邊境管制、社交距離、口罩洗手等防疫措施來阻絕傳染。藉由疫苗來達成群體免疫是生活回到正軌的一個必要條件[10]。
　　
　　
【Reference】
1.來源
➤➤資料
[1]
Moon S, Alonso Ruiz A, Vieira M. Averting Future Vaccine Injustice. N Engl J Med. 2021 Jul 15;385(3):193-196. doi: 10.1056/NEJMp2107528. Epub 2021 Jul 10. PMID: 34265190.
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMp2107528
　
[2]
(Yahoo新聞)「AZ疫苗研發人出書 談研發艱辛過程」：https://tw.news.yahoo.com/az%E7%96%AB%E8%8B%97%E7%A0%94%E7%99%BC%E4%BA%BA%E5%87%BA%E6%9B%B8-%E8%AB%87%E7%A0%94%E7%99%BC%E8%89%B1%E8%BE%9B%E9%81%8E%E7%A8%8B-051833154.html
　
[3]
(Yahoo新聞)「【專欄】AZ疫苗值得尊敬的另一面」：https://tw.news.yahoo.com/%E5%B0%88%E6%AC%84-az%E7%96%AB%E8%8B%97%E5%80%BC%E5%BE%97%E5%B0%8A%E6%95%AC%E7%9A%84%E5%8F%A6-%E9%9D%A2-084500393.html
　
[4]
(TechNews科技新報)「AZ 疫苗為什麼這麼便宜？背後這群人功不可沒」：https://technews.tw/2021/07/13/sarah-gilbert/
　
[5]
(康健)「台灣新冠疫苗最快3月到貨，5張圖看懂疫苗怎麼做」：https://www.commonhealth.com.tw/article/83548
　
[6]
Cupovic, J., Ring, S.S., Onder, L. et al. Adenovirus vector vaccination reprograms pulmonary fibroblastic niches to support protective inflating memory CD8+ T cells. Nat Immunol (2021). https://doi.org/10.1038/s41590-021-00969-3
https://www.nature.com/articles/s41590-021-00969-3
　
[7]
(基因線上)「全球最普遍施打的新冠疫苗，腺病毒疫苗是怎麼達成免疫功效的？」：https://geneonline.news/adenovirus-vaccine-t-cell/
　
[8]
(Yahoo新聞)「COVAX是什麼？為何取得疫苗要透過它？」：https://tw.news.yahoo.com/covax-%E6%96%B0%E5%86%A0%E7%96%AB%E8%8B%97-%E7%96%AB%E8%8B%97%E5%85%A8%E7%90%83%E5%8F%96%E5%BE%97%E6%A9%9F%E5%88%B6-who-gavi-cepi-073510425.html
　
[9]
(健康醫療網)「想打又不敢打　你認識「疫苗猶豫」嗎？」：https://www.healthnews.com.tw/news/article/50551
　
[10]
「新冠疫苗效果如何？安全嗎？」(◎林口長庚感染醫學科主治醫師　鄭鈞文)：https://www.cgmh.org.tw/cgmn/cgmn_file/2103011.pdf
　　
➤➤照片
∎ [5]病毒載體疫苗製作原理
∎7月8日東區復興國中大型接種站結束後剩下的疫苗空瓶們(圖片來源：劉澄真)
https://www.ithome.com.tw/guest-post/145846
　　
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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

#八百回合經濟談
〔#我猜我猜我猜猜猜 #選美竟然跟發大財有關？〕　


壯士們有沒有一種經驗，每當期中考前，教授們總是會說「為了分散大家的壓力，我們期中考延後一週」，殊不知剛好每位教授都這樣想，最後考試依舊撞在一起...

今天政經八百要跟壯士們介紹一個非常經典、跟「預測」有關的實驗，可以跟文章開頭提到的情況相呼應喔！讓我們繼續看下去吧～


▌ 如果今天要預測選美大賽冠軍...

如果現在辦一場選美大賽，拿到最多觀眾票的參賽者獲勝，壯士們會如何預測誰是冠軍呢？

凱因斯（Keynes）說至少有三種預測法：

❶ 選「自己認為最好看的參賽者」
❷ 選「大眾覺得最好看的參賽者」
❸ 選「一般人認為大眾覺得最好看的參賽者」

三種預測法中，Keynes 認為第三種是命中率最高的，甚至有人會想到第四種、第五種。


▌ 股票市場與選美大賽

Keynes 在《通論》中提到：股票市場就像在預測選美大賽的結果。當所有人都認為某支股票會漲的時候，它便會上漲。

因此，大家都在努力預測：何時「所有人都認為某支股票會漲」，進而預測股價上漲。

於是，更聰明的人就應該要思考：到底什麼時候「所有人都認為所有人都認為某支股票會漲」。

只要能精準預測何時大家會做出上漲預測，就能搶得投資先機發大財！

雖然很像繞口令，但這種多層次的思考（level-k thinking），就是政經八百今天要介紹的重點啦！


▌ 經典實驗：p-beauty contest game

在選美結果預測實驗（p-beauty contest game）中，所有受試者要從 0 到 100 中選取一個整數，之後算出所有人所選結果的總平均，所選數字最貼近總平均的 2／3 的人，即為實驗的獲勝者！

我們可以想像，總平均的 2／3 最高是 67（當所有人都選擇 100），所以選擇 67 是聰明的做法嗎？

當然不是！因為一定有人會選擇小於 100 的數字，那麼我們應該要選多少，才能成為獲勝者呢？

這個答案我們無從得知，因為每個受試者思考的層次都不同，有人只能想到第一層（67）、有人想到第二層（如果所有人都選 67，那總平均的 2／3 應為 44），甚至有人可以想到第三、第四、第五層。

聰明的壯士們看到這應該就知道，如果不斷地推理、並刪除不可能獲勝的策略，最後的奈許均衡解應為大家都選 0！那麼真實世界的實驗結果會是什麼呢？


▌ p-beauty contest game 的實驗結果：

在正式實驗中，第一回合多數人都會選擇介於 21 到 40 之間的數字。

為什麼一開始不是所有的人都猜 0 呢？這可能是因為有些人比較天真（或沒有想太多、或不知道奈許均衡的概念），第一回合不會馬上選 0。

因此，即使是知道均衡解是 0 的受試者，也不會選 0，因為選 0 要獲勝的情況，只有當大家都選 0 的時候才會獲勝。


▌ 如果我們重複做 p-beauty contest game 呢？

針對同一群受試者，第二回合、第三回合繼續重複做同樣的實驗，平均的三分之二會漸漸變小。到第十回合的時候，幾乎所有人都會選 0 了。

這表示經過一番學習之後，大家原本對別人的認知不一致的情形漸漸消失，玩到最後大家都會猜 0。


▌ p-beauty contest game 的實驗啟示：

針對第一回合的實驗結果，行為經濟學家發展出「多層次思考（level－k thinking）」理論，以解釋這些認知不一致的情況。

由於沒有先例，第一回合人們會從某一個簡單的行為（例如亂選）出發，建立「最天真的人（level－0 type）」的行為模型。

然後思考面對這種人該如何反應，建立「想一層的人（level－1 type）」的行為模型。

能夠想像「想一層」的人如何思考，再對症下藥，就是「想兩層的人」，依此類推，也會有人想三層、想四層等等。

第二回合以後的實驗結果，行為賽局論則是提出不同的學習理論（learning theory）來解釋實驗中人們如何根據先前的實驗結果學習，一步步朝均衡移動。


▌ 針對不同族群玩 p-beauty contest game？

p-beauty contest game 後續還有很多衍伸的實驗，例如經濟學家 Camerer 找來五種不同身分的受試者，包含：加州理工大學的學生、投資組合經理、經濟學博班生、CEOs、高中生。

最後發現高中生跟公司的CEO的實驗數據是較接近的，並沒有因為成為老闆而有比較多層次的思考。


▌ 結語

其實日常生活中有非常多可以運用「多層次思考」的情況，例如在尖峰時段搭乘捷運時，除了多數人會站在離自己最近的車門候車，有些人會選擇走到頭尾兩節車廂，因為理論上會最少人走到頭尾搭車（level－1 type）。

但有可能因為大家都這麼想，反而讓頭尾兩側的乘客更多？這種時候，成為「想兩層的人（level－2 type）」就很重要，也許可以讓你在搭捷運的時候，成為更聰明的那個乘客哦（笑）

#3T #最短ターン
防劇透，大略翻譯請往下看。這篇我居然寫了4500字…∑(°Д°)
【Bgm list】
SGO - Fight - StarGate Odyssea
SGO - End Credits - StarGate Odyssea








▲15節
承接上一段劇情。
武藏還調侃古神雙子說真是不解風情，這種時候應該要進入休息時間的啊撿尾刀實在有夠沒品巴啦巴啦之類的。
然而古神雙子想痛殺迦勒底一方很久了，才沒管什麼武士的浪漫。
（這時候見到古神雙子的居民雙子弟弟也很是激動，眼中透露一股復仇的恨意。）
武藏與福爾摩斯的合作無間雖然能稍微緩解古神雙子凌厲的攻勢，但是都心裡明白不可能戀戰。
於是卡利古拉以初見殺的戰術先以寶具的月神權能震懾古神雙子，然後由居民雙子再次使用逃脫的煙霧彈術式讓所有人成功撤退。
古神雙子讓元氣大傷的迦勒底一行人逃脫這一事讓自己非常憤怒，哥哥氣pupu然後妹妹安慰起哥哥。
她說要哥哥先冷靜下來，那些人遲早會被找出來，而且剛才那些招式只要讓他們見過一次，就不會再有作用，下一次見面就會是他們的死期。
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回到黑帝斯的地下基地，眾人在休憩一番後，商討了上次遇見的古神雙子。
卡利古拉也提到同樣的戰術在古神雙子面前是不可能再次奏效（意指就算他放寶具也沒用了），所以若是在行動的途中遇到古神雙子，得想其他辦法對付他們。
提到古神雙子，居民雙子的弟弟就顯得有些激動，看得出他超想殺掉古神雙子，而這也是他們協助破神同盟的原因之一，這個原因…後面在提。
接著藤丸問起居民雙子使用煙霧彈的魔術，這邊設定提到了使用了大量不同地區的魔術基盤，像是凱爾特、芬蘭…（這邊舉了很多歐洲地區）等等，
交錯並且融合使用，這讓希臘機神難以解析是哪種魔術而一時間無法破解，便得以唬弄過去而逃脫。
正當他們要走下一步作戰行動時，佩佩突然從他們身邊出現。
「你們的戒備也太鬆散了吧？連我跟到這裡都沒發現呢。」
這讓所有人都嚇了一大跳，正當大家都在警戒時，佩佩立即解釋說：「你們還記得卡多克君提過的『協力者』嗎？第二協力者就是我唷。」
這讓藤丸和瑪修放下戒心，還很熱絡的跟佩佩打起招呼。
藤丸選擇：1. 是香蕉．香蒜辣椒義大利麵！ 2. 是斯堪地納比亞．香蒜辣椒義大利麵！
（我當然是很皮的選了第一個…果然佩佩的反應超可愛的www）
居民雙子好奇的問佩佩的魔術是使用了神足通嗎？因為居然完全隱蔽自己的氣息而跟著他們到基地。
（居民雙子的魔術學識真的非常淵博，從他們能使用不同系統的魔術基盤就可見不簡單。）
佩佩簡明說了來意，要他們去協力者們的祕密工房。
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▲16節
到達指定座標的迦勒底一行人，居民雙子認為這裡的座標在地底過淺，而且就在大神殿中心的地下，也就是說非常接近宙斯。
這裡的眼線系統與巡邏兵一定更加嚴密，所以他們其實對這裡有些擔憂。
而佩佩說但是這也是反攻絕佳的地點，可以說有風險但是高報酬率的陣地吧。
就在到達工房附近時，果然遇到了巡邏兵，這時候逃走反而增加風險，藤丸決定迎擊做掉他們。
遭遇了兩波攻勢，他們看到了類似平常模擬訓練取種火的黎明的炎腕，感到有些奇怪。
總算到達大工房的門前，出現了電子合成的AI聲音，它自稱是普羅米修斯．赫菲斯托斯。
聽到火神的名字，大家都嚇了一跳，因為火神在亞特蘭堤斯的時候就已經…
「在亞特蘭堤斯的『我』沒告訴你們嗎？『我』還有別的備份個體。」
簡單說，火神赫菲斯托斯是超越個體的存在。
而這裡的火神似乎是與普羅米修斯組合的個體。
AI告訴他們，他們所見到的「睿智之腕」其原型正是取自為了人類偷竊宙斯第一把火的睿智之神普羅米修斯，火與鍛造之神赫菲斯托斯便把他的手作為模型，以「睿智之手」作為形象，賦予幫助人類歷史的意義。
（這也是迦勒底模擬訓練中，取種火養育從者們的模擬敵體，正是使用這樣的形象。）
是普羅米修斯為了幫助我們拯救人理伸出的援「手」。
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總算進去了火神的大工房，內部構造看上去跟亞特蘭堤斯那邊的神殿很像。
由於火神與睿智之神的組合，使得原本不擅長說話的火神得以流暢的對話，而睿智之神也能夠使用火神的全般知識與技術，可以說是升級版了吧。
（附帶一題，火神跟睿智之神都是大戰後戰敗陣線的人類共生派。）
另外在先前卡多克使用的貓頭鷹音樂禮裝也是由火神打造的，也回收了能夠干擾眾神功能的伏筆。
接著他們提到大召喚器的話題，還沒說個幾句切入重點，就被新來的客人給打斷。
凱妮絲的槍居然無聲無息的被「摸」了一把，她嚇到毛毛都豎起來了，想說到底是誰難道是阿薩醒嗎居然一點氣息也沒有！
原來來者是………千子村正。他覺得凱妮絲的槍超棒的所以忍不住就鑑賞起來。
曾經在下總國幫過他們的千子村正，如今卻是異星神的三名Alterego手下…
村正說鍛造神是教授他技藝的師傅，他來這邊很理所當然啊，怎麼都像跨丟鬼。
還跟火神鬥嘴起來…
千子村正：我告訴你們啊，這老頭超難搞的，不，應該說是上了年紀的老頭！
火神/睿智神：一直被叫老頭老頭的聽了心情都鬱悶起來了。你鍛冶的技術和嘴笨是成正比的嗎？
千子村正：噢，若惹你生氣了我就道歉啦。之後再幫你擦擦禿頭以示歉意啦。
火神/睿智神：機神沒有禿頭的概念。（超大聲）
這段氣氛應該是很緊張的，可是突然讓人噴笑（ry
搞了老半天千子村正沒有要跟他們打的意思。
然後有一隻貓頭鷹飛了進來，就是先前卡多克用過的同款貓頭鷹禮裝，
但是這不是卡多克的、也不是佩佩的，而是………
神妃歐羅芭出現在此，帶來聖諭的聖梟正是她之物。
破神同盟真正的協力者，正是神妃歐羅芭。
（讀到這裡我陷入了混亂…你們怎麼一個個開始自挖牆腳了、還是有什麼內幕？）
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神妃歐羅芭解釋起自己在這裡的理由，除了先前在亞特蘭堤斯協同火神偷偷幫過忙以外，
她也曾經見證一萬年前的諸神戰爭，但是她也僅能旁觀而已，接著人事皆非。
宙斯將活下來的4柱神的神核全部都調整改造過：
豐饒神因為違背自己的慈愛本性而發狂。
美神則是忘了真正的「愛」，因為宙斯灼燒掉她二面性質其中「愛」的一面。
過去（異聞）奧林帕斯的歷史紀錄是諸神內戰而留下4柱神跟隨宙斯。
真相並非如此，而是宙斯殺掉了5神，而將留下的5神全數支配控制。
4柱神分別為：月神、海神、豐饒神、美神，而第五位其實是火神。
由於火神/睿智神掌管知識與技術，宙斯還是將其頭腦體留下，因為要正常運作奧林帕斯的效率循環系統。
利用這一點，歐羅芭跟睿智神合作，遮蔽了宙斯的監視網，以這座地下工房作為協力者的基地。
武藏：「支配人的是神，支配神的神…這樣嗎。」
歐羅芭：「這個異聞帶…已經選擇了如此可怕的發展方向。」
無論是身為神后的赫拉、還是神妃的歐羅芭，宙斯都已經無法聽進她們勸阻的話語。
歐羅芭對於人類的態度就是視如己出的親生孩子，所以她無法再繼續旁觀下去。
所以才以間諜的身份，盤旋在兩方之間。
說著說著歐羅芭就哭了，卡里古拉以「祖母」的稱呼安慰歐羅芭現在哭還太早了，
如果要哭的話，那就等勝利之後吧。
藤丸也一起安慰她，她擦擦眼淚才振作起來。
然後她也賦予瑪修一項「土產」，是雅典娜的恩惠。
（此後的戰鬥，瑪修新增了戰鬥續行的buff。）
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佩佩看了時間發現已經是晚餐時間，接著進入了晚餐話題。
神妃歐羅芭說打算親手準備料理，擁有赫拉殘骸的她自然也有家事之神的神恩。
（意思是料理沒問題？）
然後火神又提到最近的伙食都很好，多虧了村正的手藝，那些極東料理讓他們感到很新鮮又豐富。
聊到這些話題氣氛變得相當輕鬆快活，果然民以食為天（ry
居民雙子姊姊沒想到居然有機會能跟這些人一起共進晚餐，感到相當不可思議。
跟迦勒底一行人在一起，總覺得心情上變得愉快許多。
總是一成不變的每一日，開始有了不同的變化。
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趁著其他人忙著料理的時刻，老福跑來問火神/睿智神一些問題。
火神/睿智神表示它本來就能分割思考，儘管問吧。
老福提到了第二次大戰的問題，火神/睿智神說到了白色巨神。
一開始巨神佔上風，但後來宙斯使用全能合神（12機神合體），擊敗了巨神。
這邊的白色巨神提到賽菲爾，也就是說…這是遊星勢力。
算是一個設定的小小補完吧。
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▲17節
在眾人的五臟廟祭好祭滿之後（看起來神妃的料理技能真的點超高），
火神/睿智神的大召喚器也即將完成…
而召喚要用的術式需要龐大的魔力（Mana），以這個異聞帶的高濃度魔力是沒有問題，
但問題是靈脈是神造靈脈，也就是規眾神所管，是偷不到小源的魔力的。
而火神/睿智神說那個神造靈脈正是宙斯命令他做的，所以他知道靈脈的弱點，可以有機可趁竊取那些魔力。
先前破神同盟的AI們告知他們的那些座標，破壞並啟動術式，正是神造靈脈脆弱的某些點，這件事連宙斯都不知道。
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因為吃飽了說想往外散心的武藏，原本藤丸跟瑪修都說外頭很危險不要去，
但是武藏卻想是想作死般的說沒什麼啦我一下子就回來了！
出去的時候，居民雙子因為不放心也偷偷跟著過去，果不其然馬上被武藏發現。
但實際上，是武藏打算跟千子村正單獨私下談話。
武藏問千子村正到底實際的立場是什麼？是站哪邊的？
村正的態度就是工作狂會回應的答案，一碼歸一碼，如果老闆（宙斯）叫他幹啥就幹啥。
而他又對火神/睿智神所幹的事情睜一隻眼閉一隻眼。
火神/睿智神：「快幫忙做召喚器，不然我就要自爆囉。」
千子村正：「………………………………」（心裡滿是靠北只好幫忙做）
因為村正被宙斯任命要保護好火神/睿智神的頭腦體，正常運作奧林帕斯（之一）。
亞特蘭堤斯那時宙斯下令要毀掉那裡的火神，村正也照做，
但是同時也把製作召喚器所需要的火神核心給帶了回來，也就是兩邊都沒有違反。
武藏：「真是一石二鳥之計。怎麼說呢，宙斯真是可憐吶～」
這邊村正對居民雙子說了一句忠告，但是初讀的我跟那對雙子一樣反應，完全不懂他想表達什麼，但是還是姑且先聽了進去。
（難道村正你又在劇透什麼了嗎？）
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終於大召喚器完成，大家正準備啟動之際，牆外突然被敲破了。
來者正是蘆屋道滿，其實他早就發現了這裡，只是故意一直等到大召喚器完成。
因為他要在迦勒底一行人面前破壞這個剛做好的大召喚器，品嚐他們從希望掉落到絕望的表情。
古神雙子在後面嫌棄道滿廢話太多，他們等著開殺等很久了。
居民雙子果然跟他們有仇吧…一直說著「那時候也是這樣奪走我們的希望…一直都是這樣…我們絕不原諒…！」
這邊的眾人顯得氣勢特別高昂，武藏還特地說了神妃料理讓人精神滿滿力氣充足，要幹架就來啊！（非原話，但原意差不多www）
第一個跳出來的當然是凱妮絲，特別是要報當初把她丟入海底的仇，整個爆氣。
趁戰鬥混亂中，道滿帶走了歐羅芭，而留下古神雙子與破神同盟一戰。
古神雙子的叫囂與居民雙子的對話得知了當初是古神雙子殺死了他們的父母，
所以這對居民雙子才持有如此高的恨意與行動力，而凱妮絲也意識到一件事情。
凱妮絲：「哈哈哈哈──我終於懂你們為何這麼討厭我了！」
凱妮絲：「你們憎恨人類對吧？看到我是人類卻得到了神的加護、甚至升格成了神靈，忌妒的不得了對吧？」
古神雙子兄簡直快氣瘋了，直揚言要再做掉一次凱妮絲。
不過我方也不是省油的燈，在古神雙子被迦勒底一方打得節節敗退之際，
古神雙子兄使用佯攻，一把抓住了人類御主藤丸立香………
（下回待續）

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各節重點：

00:20 【臺灣焦點】
03:16 【國際關注】
07:02 【趣味集錦】
09:18 結尾
09:40 掰比～別忘了訂閱！

【 製作團隊 】

｜企劃：土龍
｜腳本：土龍、力寧
｜剪輯後製：Pookie
｜剪輯助理：夯吉
｜演出：志祺

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【 本集參考資料 】

→ 黑洞影像如照片失焦？孫維新解答科學家感動的原因：https://bit.ly/2U9vkME
→ 8座電波望遠鏡捕捉黑洞 我負責3座／中研院另還負責資料成像處理、黑洞模型電腦模擬：https://bit.ly/2Ill6aU
→ 事件視界望遠鏡（Event Horizon Telescope，EHT）全球記者會：https://bit.ly/2PdCTRY
→ https://bit.ly/2P7MGbW：What are black holes? WIRED explains
→ SCIENTISTS HAVE PEERED INTO A BLACK HOLE AND TAKEN A PHOTO OF ITS EVENT HORIZON FOR THE VERY FIRST TIME：https://bit.ly/2DeR3xk
→ The first-ever photo of a black hole is expected very soon：https://cnn.it/2KAHte3
→ 遣返武統學者李毅 總統府：支持依法處理：https://bit.ly/2Pb9VSL
→ 李毅：韩国瑜颂：https://bit.ly/2GeKtYd
→ 李毅：再论和平统一已无可能：https://bit.ly/2V0nmtU
→ 盧秀燕Facebook：https://bit.ly/2PaIB72
→ 獨／深夜已與移民署聯繫 李毅：一秒鐘都不想待台灣：https://bit.ly/2PdAeHN
→ 中市府駁警車開道 中國和平統一促進會：已刪除：https://bit.ly/2Z7b1mK
→ 台中「和平統一」大遊行喊卡，台灣統促會和中共是什麼關係？：https://bit.ly/2ZcTLwt
→ 413護台抗中！反制統促台灣人站出來！：https://bit.ly/2UP9YIT
→ 釋字第 445 號：https://bit.ly/2V1yXZH
→ 集會遊行法 ：https://bit.ly/2GmMcMD
→ 非洲豬瘟資訊專區：https://bit.ly/2VKiJ4v
→ 台灣廠商研發非洲豬瘟「快篩試劑」，獲OIE驗證是亞洲第一：https://bit.ly/2V3KxDT
→ 非洲豬瘟0410》中國海漂豬屍一直來，連日出現已達五例！農委會：中國疫情嚴峻：https://bit.ly/2GpjquQ
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→ 利比亞內戰升高 叛軍爭奪首都之戰已釀121死：https://udn.com/news/story/6809/3755345
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【 延伸閱讀 】

→ 人類首次拍得黑洞照片 再證愛因斯坦廣義相對論：https://bit.ly/2Df80Ye
→ 把望遠鏡搬到格陵蘭？！觀測黑洞的瘋狂天文學家：https://bit.ly/2G58O2x
→ How Katie Bouman Accidentally Became the Face of the Black Hole Projec：https://nyti.ms/2D9Wr4B
→ Israeli settlements, explained | Settlements Part I：https://bit.ly/2PbpM3m
→ How to take a picture of a black hole | Katie Bouman：https://bit.ly/2FKyYYu


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