科學家在實驗室「養殖」鑽石,大鑽戒越來越不值錢了?
科學家在實驗室「養殖」鑽石,大鑽戒越來越不值錢了?

想像這麼一刻:新垣結衣跟你撒嬌想要一顆大鑽石,你會怎麼辦?

A. 拿錢買去。 B.自己挖去。 C.算了新垣結衣不要了。

你忍心嗎?

聽起來每個都是會肉痛的選項。但如果你是科學家,你還可以擁有 D 選項:像養豬一樣,自己養一把鑽石。

英國卡迪夫大學的一個研究團隊最近稱,只需要幾天時間,他們就能在實驗室「養」出一顆 1 克拉鑽石。而且看上去跟在地球深處躺了幾百萬年的鑽石沒有任何區別。

專案負責人 Oliver Williams 教授稱,他們原本研究如何製作半導體裡的金剛石片,但發現這個過程同樣可以用來培養鑽石。

跟把大象放進冰箱裡一樣簡單,養大一顆鑽石只需4步:

先將一顆小小的鑽石「種子」放入真空環境裡去除雜質。然後科學家會往裡泵入溫度高達攝氏3,000度的甲烷和氫氣,這些高溫氣體會生成高電荷的等離子體。

等離子體迅速分解,會釋放出碳原子。這些碳離子會模仿鑽石的正八面體結構,然後附著在「種子」表面,以每小時0.006毫公分的速度瘋狂生長。

接著再等幾天時間,就可以拿去切割拋光,做成大鑽戒送給新垣結衣了。

Williams 相當自豪地說,「這些來自實驗室的鑽石,比你在自然界見到的任何東西都要純淨。1萬億粒原子裡可能只有1粒含有雜質。」

聽起來稀奇的人造鑽石,其實已經是上個世紀的新聞了。在 1950 年代,科學家就研究出合成鑽石的技術,但在當時去除雜質的技術還很粗糙,造出來的鑽石(也就是金剛石)大多都供工業用。

發展到幾年前,人造鑽石已經投入商業世界,可以擺在櫥窗裡跟開採而來的鑽石一起爭艷,甚至「以假亂真」。一些珠寶商建立了自己的實驗室,但受技術限制,一顆 1 克拉鑽石還是需要 6-10 個禮拜才能養成。

而現在,英國卡迪夫大學的研究將漫長的等待時間縮短到了幾天。

人造鑽石會取代天然鑽石嗎?

關於人造鑽石會不會顛覆鑽石市場的話題,珠寶行業已經討論好一陣子了。

實驗室「養」出來的鑽石跟天然鑽石可以說是一模一樣。它們有著同樣的光澤和硬度,甚至鑽石鑑別專家僅憑肉眼也無法分辨。

因為沒有大費周章挖礦開采的昂貴成本,這些人造鑽石在市場上的售價能比天然鑽石低 20% 到 40% 不等,對囊中羞澀的小情侶來說非常有吸引力。而技術的革新與發展,只會讓這一價格優勢越來越明顯。

除了打「價格牌」,為人造鑽石搖旗吶喊的珠寶商也在強調環保與道德。

2006年由「小李子」李奧納多·狄卡皮歐出演的電影《血鑽石》,將鑽石開採行業的血腥帶到螢幕前。

在非洲一些常年內戰的國家,軍隊會逼迫人們去開採鑽石,再用銷售所得的高額利潤去購買軍火設備。鑽石因此也被稱為「血鑽」或「衝突鑽石」。

李奧納多自己也投資了人造鑽石公司。

鑽石的價值一直被過高吹噓。

如今的鑽石行業巨頭 De Beers 公司,在 1947 年推出了「A Diamond is Forever」(中文譯作「鑽石恆久遠,一顆永留傳」)的行銷活動,將鑽石跟婚姻承諾聯繫在一起。這個美好概念讓鑽石需求暴漲,人人都在追逐這顆破石頭。

雖然知道鑽石的象徵意義是世紀行銷大騙局,也明白人造鑽石給地球帶來的傷害更少,但英國一位珠寶商 Sandeep Babber發現,他的大多數客戶還是會選擇買天然鑽石。

鑽石生產商協會(Diamond Producers Association)的首席執行官也並不認為天然鑽石可以被替代。他表示在人們眼裡,天然鑽石是帶有金錢和情感價值的,而人造鑽石更像是廉價的工業複製品。

但對 Williams 教授來說,這兩顆石頭根本沒有任何區別。

這就是兩堆碳原子而已。

摩根士丹利一份報告稱,截至 2016 年,全球鑽石原石市場的規模達到 140 億美元。其中人造鑽石的市場份額僅有 1%,但預計在 2020 年會上升至 15%。

本文授權轉載自:愛范兒

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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
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金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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