沉迷電玩是一種病?「遊戲成癮」納入精神疾病,醫療把關成挑戰
沉迷電玩是一種病?「遊戲成癮」納入精神疾病,醫療把關成挑戰

智慧型手機、行動通訊的普及,讓手機、遊戲成癮如同「電子鴉片」一般蔓延,世界衛生組織(WHO)今年初將「電玩失調症」(gaming disorder)正式列入精神疾病,相關的規定在今(19)日正式生效,希望能鼓勵更多專家投入相關醫療研究,讓成癮者有更多資源得以求助。

而在成癮與疾病之間的界線該如何拿捏?立法院在去年11月,通過《運動產業發展條例》部分條文,首度將電子競技(eSports),納入國家認證的運動競技項目。而2022年在中國杭州登場的亞運會,也將電競列為正式比賽項目,在經濟效益與身心健康之間如何找出平衡,也成為新時代必須面對的共同課題。

三大判斷準則,「電玩失調症」視為精神疾病

今年初世界衛生組織(WHO)將「電玩失調症」(gaming disorder)列入新版的《國際疾病與相關健康問題統計分類》(ICD)中,將我們俗稱的「電玩成癮」列為跟賭博、囤積症等異常問題的成癮行為之一,作為新一項的醫療參考標準,相關規定在今(19)日正式生效。

WHO指出,全球遊戲人口中,約有2%到3%的人存有遊戲障礙,同時針對「電玩失調症」列出三大判斷標準:

  1. 失去對於玩遊戲的控制(玩遊戲的頻率、強度、時間都要納入考量)
  2. 遊戲的重要性高於生活中其他興趣
  3. 在知悉遊戲會產生負面影響的情況下,仍選擇繼續玩遊戲

其實如果單看以上三點,或許很多人都已經有類似的症狀,但WHO對於成癮有更嚴謹的規範,一般來說,上述的成癮指標必須連續出現12個月,嚴重影響家庭、社交、學業、工作,才有可能被診斷為成癮。

Gaming disorder
WHO認為,成癮指標必須連續出現12個月才能確診。
圖/ shutterstock

成癮界線難定義,醫療把關成挑戰

最新版本的《國際疾病與相關健康問題統計分類》正式將遊戲成癮列為精神疾病的一種,WHO將陸續通知各國政府,將遊戲成癮納入醫療體系。

年初WHO首次將「電玩失調症」列入精神疾病目錄時,就曾引發一陣討論,目前心理學家普遍使用的第五版精神病診斷手冊DSM-V,還沒有將遊戲成癮列為疾病,僅認為是「需要進一步研究」的案例。有一派人也擔心這可能會加深家長在判斷孩子是「遊戲愛好者」還是「成癮者」時不必要的恐慌,有些人可能還不到成癮的程度,但卻可能被歸類是一種疾病,各國要如何在醫療上做把關將會是一大挑戰。

且在科技快速演進的時代下,玩電動也可能帶有社交互動成分,現今數位生活與日常生活已經某種程度的交融在一起,因此家長也不必因為WHO的最新修正而過度恐慌,一味將孩子與電玩強制隔離,也不見得是最好的做法。

另外,醫生現在也不會馬上開始對病患做出「遊戲失調」的診斷,因為最新修訂的版本ICD-11,必須在2019年5月的世界衛生大會上進行表決,通過後最快也要到2022年1月才會開始實施,且WHO也只會向世界各國推廣,並沒有權利要求各個國家必須採納,各國政府仍擁有最後是否採納的衡量權。

Gaming disorder
玩電動其實也帶有社交互動成分,因此家長不必因為WHO的最新修正而過度恐慌。
圖/ shutterstock

亞洲各國面對遊戲成癮作法

據統計,目前全球擁有約26億的遊戲人口,以知名遊戲《要塞英雄》(Fortnite)來說,平均一個月就能賺進3億美元的收入,遊戲產業全球年收益預估在3年內就能成長31%,達到1800億美元(約合新台幣5.4兆元)。電玩產業不單純只是娛樂,背後擁有龐大的經濟效益以及產業生態系,台灣文化部甚至在去年,還正式增設了電競替代役。

當然在兼顧產業發展的同時,政府也必須兼顧全民健康發展,提出好的配套措施,舉例來說,像新加坡設賭場發展觀光,當地政府就訂出嚴格規範,必須年滿21歲才能進入賭場,還必須額外繳交入場費,若發現親屬有成癮狀況,還能申請「禁門令」,而電動產業也是同樣的道理,世界各國在正視電玩產業發展的同時,也必須提出相關解決成癮的方法。

南韓

南韓當局於2011年通過法案,規定玩線上遊戲必須有ID認證,16歲以下青少年不能在午夜至凌晨6點之間玩網路遊戲,來幫助青少年克服網路成癮。

Gaming disorder
在兼顧電玩產業發展的同時,政府也必須兼顧全民健康發展,提出好的配套措施。
圖/ shutterstock

中國

中國騰訊在2017 年 7 月,在《王者榮耀》遊戲平台推出防沉迷機制,規範未成年用戶玩樂時間。

12 歲以下的用戶每天最多上線 1 小時,晚上 9 點以後禁止登錄;12 歲以上的未成年用戶每天最多上線 2 小時,超出時間會被強制下線。同時為了防止未成年用戶使用其他帳號登錄,玩家的帳號會與硬體裝置綁定,家長可以對已綁定的裝置設定強制下線。

台灣

今年三月,台灣衛福部也跟進當時WHO最新的草案,將遊戲成癮列入精神疾病之一,不過現階段還沒有遊戲成癮的健保診斷碼,目前醫生在診斷成癮現象時,會用焦慮症、憂鬱症、衝動控制障礙作為診斷結果,由於台灣採用WHO的診斷分類系統,隨著WHO最新的修訂生效,未來也不排除新增遊戲成癮健保診斷碼。

此外,過去衛福部心理及口腔健康司司長諶立中曾說過,未來希望台灣可以比照韓國規範,限制未成年用戶在深夜時段使用網路,不過相關規範還需要整合電玩業者導入用戶實名制、達成全民共識,才有可能訂出相關管理規範。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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