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。