颱風剛過，帶來豐沛的雨量。這是臺灣的福氣，夏季用水不虞匱乏；但這幾年來，穩定供水一直是臺灣面臨的挑戰。

🚰 大家可能不知道，臺灣有超過一半的水管，仍是 30 年前為了普及自來水而採用的塑膠水管。這些塑膠管限於經費，無法全面更換，導致目前全臺水管漏水率高達 15%，每年因管線損失的水將近 10 億噸。

👂 這是個大問題，有解嗎？的確有專家在做「抓漏」這件事。台水公司現有 80 位師傅，揹著可以放大 900 倍聲音的「檢漏器」，在下水道來回「聽測」，其中資深者已有 30 年的經驗。可是，他們 80 個人一個個下去，三年才能繞台灣一圈，即使不眠不休的工作，也很難即時發現新的漏水點。

這個燙手的問題，沒想到最近在一個 AI 技術下出現曙光。

📈 當初我在總統盃黑客松中，第一次看到「搶救水寶寶」團隊的提案，發現他們採用了「監督式學習」的技術，也就是讓抓漏的師傅們告訴機器，聽到怎樣的數據就表示有漏水，然後利用「深度學習」演算法預測，再實地檢核是否正確。等到這個「機器學徒」逐漸建立模型，就可以節省師傅們大量的時間和精力。

🕚 這樣的系統臺灣並非第一個發明，也有以色列公司開發商用的解決方案，但是所費不貲。而臺灣這套運用開放源碼寫成的系統，已達到七成的準確率，找到漏水源所花費的時間也降低到過去的十分之一。

🇳🇿 自主研發技術有一個好處：以後運用在別的場域上，例如智慧電錶或者天然氣管線，因為都有壓力跟流速，同樣可以配合這個概念。「搶救水寶寶」團隊也將在下個月代表臺灣，參加紐西蘭政府舉辦的加速計劃，為當地的缺漏水問題提供解方。

而這個案例有意思的是，坊間一直有一個聲音：AI 來了，人類的工作機會將被取代。

👴 例如抓漏的這 80 位師傅，AI 來了他們就失業了嗎？完全相反！機器學習的過程，會持續需要人類的智慧「灌」進去，不斷地讓人與機器互相學習，才能將問題一一破解。

💡 「搶救水寶寶」把老師傅的智慧納入，在協作中解決了問題，又讓人的價值找到新的定位，這才是讓我們期待的事。