[專訪] 國際醫學維基翻譯計畫發起人海爾曼:因為醫生不會永遠都是對的!
[專訪] 國際醫學維基翻譯計畫發起人海爾曼:因為醫生不會永遠都是對的!
2016.01.26 | 人物

2014年初,伊波拉疫情在西非大爆發,全球民眾人心惶惶。根據世界衛生組織和多國政府採集數據,到今年1月14日為止,感染案例已經超過2.8萬宗、死亡案例也超過1.1萬宗,堪稱史上最嚴重的伊波拉疫情。當疫情蔓延時,哪一個網站是賴比瑞亞、獅子山和幾內亞等疫區人民最依賴的資訊來源?答案不是CNN、不是疾病管制局,也不是世界衛生組織,而是你我幾乎每天都會用到的維基百科(Wikipedia)。

原來,在伊波拉病毒剛爆發時,維基百科編輯群就搶先編修了伊波拉相關條目,再發給具有語言長才的譯者翻譯成各國語言。到目前為止,伊波拉病毒條目已有115種語言版本,而光是在2014年,點閱次數就已經約達1億次之多。「我深信,維基百科在伊波拉疫情中扮演了很重要的角色。」發起這項翻譯計畫的詹姆斯‧海爾曼(James Heilman)接受《數位時代》專訪時堅定地說。

國際醫學維基翻譯計畫發起人詹姆斯‧海爾曼(James Heilman)
圖說:國際醫學維基翻譯計畫發起人詹姆斯‧海爾曼(James Heilman)。圖片來源:顏理謙攝。

三大步驟,讓資訊更開放

除了國際醫學維基翻譯計畫(Medical Translation Project)發起人之外,海爾曼其實還有另一個身分,那就是加拿大不列顛哥倫比亞大學的急診室外科醫生。笑稱自己「一半是維基人、一半是醫生」的海爾曼說,之所以參與維基百科編輯,得回溯到8年前的某個尋常夜晚。

那天,海爾曼正在急診室值夜班,碰巧在網路上逛到維基百科的肥胖症條目,赫然發現,裡面竟然藏了許多錯誤訊息。「那時我心想,我的天啊,這實在太糟糕了!」不過就在此時,他發現頁面上有一個編輯按鈕,可以讓使用者編修文章,從此他一頭栽入維基百科浩瀚的知識之海。而一年半前,他甚至將醫院的工作時數減半,只為了投入更多時間和心力在維基社群。「當我看了越多維基百科的文章,越發現世界上有許多人依賴維基提供的資訊。對他們來說,維基百科就是醫療資訊的來源,這更加激勵我去修正這些文章,」他說。

在那之後,海爾曼開始發起國際醫學維基翻譯計畫。這項計畫共分為三大步驟:改善條目(Article Improvement)、翻譯(Translation)、讓讀取更方便(Improving Access)。

首先,以海爾曼為首的編輯群先參照世界衛生組織和維基百科的醫療主題列表,從中挑出1,000項關鍵疾病,再將英文原文編修得更完善。當文章品質到達一定水準後,除了鼓勵大家參與翻譯,2012年起還請來無國界譯者組織(Translators without Boaders)協助,以人工翻譯方式,將文章譯成超過100種不同的語言。

2014年秋天開始,國際醫學維基翻譯計畫也和台灣的中華民國維基媒體協會合作,邀請台大醫學院學生加入這項翻譯計畫。透過Facebook和Hackpad等數位工具,他們在短時間內就翻譯出超過90個短條目,成果驚人。最後一個步驟則是搭起獲取知識的最後一哩路,讓更多人能夠使用維基百科。

例如在開發中國家,雖然手機已經相當普及,但是資料流量費用卻很高,大多數民眾根本無力負擔。因此,維基媒體基金會推出維基百科零點計畫(Wikipedia Zero)並且邀請當地電信商加入,讓民眾可以免費讀取維基百科。目前這項計畫的受惠人口已達4億人,大多數在非洲和東南亞國家。

為什麼要推動翻譯計畫?海爾曼表示,全球每天有上千人因為無法獲得充足的醫療保健資訊而死,追本溯源,就是因為網路世界的語言和實體世界語言差異懸殊。他指出,維基百科目前擁有286種語言,雖然聽起來數量龐大,但是其實全世界共存在超過6,000種語言,光是非洲就有大約2,000種語言。然而諷刺的是,在實體世界中占了多數的語言,到了網路世界卻成了弱勢族群,而只懂該語言的人民也因此無法獲得足夠資訊。

開放醫療知識為什麼重要?

「尊重專業」四字人人都愛講,既然如此,為什麼我們還需要開放醫療知識?這麼一來,會不會養出更多難纏的病人,造成醫師的壓力和負擔?對於這個顧慮,海爾曼絲毫不以為意。他指出,以前大家都覺得醫生最懂,但是事實卻不一定如此。在過去,病人去看醫生時,會先回答醫生所有的問題,再由醫生為病人下決定。「但是我們致力於改良這種狀況。我認為,應該要讓雙方都了解醫學資訊,讓醫生和病人一起做決定。」

海爾曼表示,醫生們希望病人具有充足的醫療知識,至少年輕一輩的醫生這麼認為。所以,大多數的年輕醫生對於病人可以在網路上閱讀相關資訊,其實是很開心的。他以自身為例說明:「比方說我是急診室外科醫生,我的病人有成人也有孩童。當孩子生病了,如果母親事先做了功課,她就會成為這個疾病的專家,變成最了解孩子的人。身為醫生,我其實很仰賴這樣的專家。」

雖然當病人獲得很多資訊後,可能會質疑醫生的判斷,「可是有些問題是該問,因為醫生不是永遠都是對的,」他說。

海爾曼進一步解釋,有些醫生可能是40年前讀了醫學院,但是他們並沒有跟上最新的資訊,因此這些醫生給的答案很可能是40年前的正確答案,已經不再符合當下的狀況了。所以,為了病人好,有時候的確該質疑醫生。不過,他也強調,更重要的是讓醫病之間的資訊平等,讓雙方可以多加討論。病人可以說出他的想法和擔憂,協助醫生判斷,進而得到更好的醫療照護。

而同樣面對開放資訊,加拿大、美國和台灣的態度有沒有什麼不同?海爾曼直接了當地說:「我認為年輕世代都很認同開放資訊,因為他們就是在這樣的環境中成長。」他表示,當他和越多來自不同文化背景的人共事,越發現彼此有很多共通點,相同之處遠比差異來得多。尤其在維基百科社群,開放資訊和民主理念就是大家共享的價值觀。

關鍵字: #維基百科
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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