國科會於2002年設立「吳大猷先生紀念獎」，每年由科技部各學門召集人提名42歲以下學術表現優異的年輕學者，旨在鼓勵國內學術人才長期投入研究，並培育台灣未來的學術菁英。在113年度的45位得獎者中，本校共有兩位傑出青年研究者獲此殊榮，分別是機械工程學系副教授郭秉寰與傳播學系副教授陳怡璇。

本次專訪邀請獲獎人郭秉寰，其長期致力於人形機器人與自動式移動機器人之開發，並在近年將研究焦點轉向人工智慧（AI）與智慧製造之整合。ChatGPT、AI機器人的出現無疑為民眾的生活帶來了便利性，他將分享人工智慧與機器人究竟如何影響整體社會、產業與民眾的日常生活，以及對生物醫學領域帶來了什麼助力。

從學術到實踐  提升刀具管理效率
郭秉寰在智慧製造領域的研究著眼於提升生產效率與降低成本，其投入工具機智慧檢測系統之跨域研究，開發工具機刀具磨耗預測模型。他指出，刀具在加工過程中會因高速旋轉與長時間使用而損耗，進而影響加工精度。因此，準確預測刀具之最佳更換時機，將成為製造業中的一大關鍵。

「透過震動、電流等相關數據之監測，並結合類神經網路進行數據分析，可提前預測刀具之最佳更換時間。」郭秉寰解釋，這項技術能有效避免刀具過早或過晚更換帶來的成本浪費，並提升加工過程之生產效率。

AI與生醫領域的突破  以模型預測疫情發展
除了機器人與智慧製造外，郭秉寰對生醫領域也充滿濃厚興趣。新冠肺炎疫情爆發初期，全球對該疾病的瞭解有限，郭秉寰與其研究團隊利用有限的數據，以深度神經網路模型預測疫情的發展趨勢。而該研究論文在疫情初期的一年之內便獲得相當高的引用數。

「當時，全球對疫情暸解有限，而我們的研究幫助決策者制定更有效的防疫措施。」郭秉寰進一步解釋，在判斷上，其將過去之疫情相關數據輸入模型進行深度神經網路訓練，並預測未來之疫情發展趨勢。這項研究展現AI在生物醫學領域之應用潛力，而這樣的研究成果，不僅贏得了學術界的肯定，也為公共政策的制定提供了科學依據。

人工智慧輔助診斷  提升醫療品質與效率
除疫情趨勢的預測外，失智症的早期預測也是郭秉寰的研究範疇。他將患者檢測出之相關生理數據結合醫生診斷結果，輸入至AI模型進行預測，建立出更加精準預判失智症病況的模型。這項技術不僅可減輕醫生的診斷負擔，更提高了診斷的準確率。他表示，人工智慧的輔助功能至關重要。對於診斷失智症的輔助技術，AI能夠整合患者的病史數據與其他檢測結果，提供早期篩檢之建議，讓醫療資源達到更有效的分配。

不過郭秉寰也強調，AI並不可完全取代醫生，其同樣具有誤診可能性，因此僅能作為醫生的重要輔助工具。他指出，當醫生面對繁忙的門診和大量的病患時，AI的預測與提醒功能可有效減少誤診風險。而AI提供的數據支持也避免醫生過於疲勞，進一步提升醫療服務的整體品質。

科技與食安的結合  拉曼光譜分析技術提升農藥檢測效率
農藥殘留問題一直是食品安全中的重要議題，而傳統檢測方式通常需要耗費大量時間與人力。郭秉寰將研究領域延伸至農業，將肉眼無法觀察到的農藥，以其拉曼光譜辨識農藥之殘留情況，提出快速檢測農藥之方法。其研究不僅停留於學術層面，更展現了廣泛應用價值。

「雖目前農民較少使用這項技術，但在食物檢測與安全保障上已初見成效。」郭秉寰進一步解釋，透過光譜儀掃描，系統可快速分析農藥種類，幫助檢測單位迅速做出判斷。這樣的技術不僅適用於食品安全領域，也具備向環境檢測、化學分析等領域延伸的潛力。

當代科技的雙面刃  便利與風險的平衡
「ChatGPT這類大型語言模型不僅讓機器能更準確地理解人類語言，甚至可以結合影像分析技術，實現全方位的資訊處理。」郭秉寰認為，這類技術未來將能進一步提升機器人的應用潛力，從單純的指令執行，進化到更具人性化的互動方式。

「AI可以改變我們的生活，但不一定百分之百是往好的方向發展。」郭秉寰表示，人工智慧的快速發展伴隨著潛在風險，例如詐騙與隱私問題亦隨之增加。他強調，社會各界需合作制定相關規範，確保AI技術的健全發展。並指出如何以法律規範AI，避免其成為不法行為的工具，將成為社會未來的重要課題。

特約採訪／童建儒