社群網絡與人工智慧—專訪李政德

採訪／楊慈慧

樂當福爾摩斯 好奇心推向研究路

在大三時，李政德接觸到了資料探勘的技術，而後他做了一個科技部大專生專題計畫，試圖找出印象派畫作與古典鋼琴音樂之間的關係，讓人們在觀看畫作時可以有一首相搭配的古典鋼琴曲。正是因為這個計畫發現了二者在情緒上的潛在關聯，進而引發他的研究好奇心，帶領他走上研究之路。李政德認為從事資料探勘，就好比在當福爾摩斯，必須透過各種資料分析演算法去抽絲剝繭方能發現隱藏數據背後的新知識。2008年左右，Facebook的興起讓人與人之間的關係得以被數位化記錄下來，這也改變了社群網絡研究的模式。「在資料探勘中，資料千變萬化，因而方法跟著活了起來」，但無論從事何種類型的數據分析，李政德認為自己的研究核心始終脫離不了「人」，就如他的碩論在從事社群網絡分析；博論題目則是「基於人群模擬與影響力擴散之社群網路探勘」，都跟「人」脫離不了關係。

填補空白格 退役的追趕人生

說到這些年來從事研究時碰到的最大挑戰，李政德的回答並不是那些難解的模型，而是「時機」。將時間拉回到2013年，那年正是深度學習技術方興未艾之時，然而在同年1月，他剛好博班畢業去當兵，研究的部分也因此停擺。

等到他當完兵出來後找到教職，已經是一年半以後的事情了。人工智慧技術的發展日新月異，一日便可能有千里之遠的突破，更不用說是一年半。一年半後，重新回到研究領域的李政德發現「世界都不一樣了」，新的研究思維和方法在深度學習技術的發展下而有所不同。他後來花了整整快兩年，才終於補上當兵那年的空白格。回想起這段過往，李政德認為這是讓他收穫最多，卻也是有著最大挑戰的日子。

研究轉向資訊擴散 產學合作

近年來，他的研究主要針對人工智慧技術應用於「社群網路資訊擴散」。狹義的資訊擴散是預測可能的貼文分享人，或是預測文案該如何設計才能有人分享；至於廣義來說，不只有貼文，連病毒、傳染病等等的擴散也都屬於資訊擴散的一環；甚至連現在很夯的智慧城市，比方說下水道該怎麼設計，這些都是屬於資訊擴散的範疇。

在到成大任教以前，李政德曾在中研院擔任過幾年的助研究員。詢問起為何都是待在學術界，而沒有轉到業界任職？李政德表示，自己是個喜歡保有選擇自由的人。倘若是進到企業，很可能得受限於該公司的發展方向；若是在學術界，則可以挑選自己認為重要、值得的題材鑽研，還能作育英才，培養下一代的人才。儘管選擇待在學術界，李政德也有許多與企業合作的研究案。像是他曾經與KKBOX合作，試著找出多人共用帳號的當下使用者，以便於更準確的音樂推薦。目前則正與永豐銀行合作，試著將人工智慧運用在電話行銷上，打破了過往只靠電話專員的經驗判斷來挑選行銷對象的情況。

科學價值：擇己所愛，自我探索

對李政德來說，科學的意義在於可以做自己認為有價值的研究，能從中學習並發現找到從沒想過的新知識，並讓這些新的學習與發現能有被推廣、應用，進而影響更多人的可能。科學就像是拿放大鏡、從不同的角度去看世界，並能讓人學習從不同的角度來看待事物，並使人不會僵化思考。而擴大到其他面向來說，他認為科學幫助了學生了解自我。在實驗室中，他常常可以很明顯地看出每個人的個性差異，「做研究」不只讓他認識科學，也讓他更認識學生與他自己。李政德笑說，「如果能有人，因為我在研究上的作法或發現而有所觸發或聯想、甚至改變對某些事物的想法，或許這是很有價值的一件事吧！」

此次人工智慧興起的關鍵點在於「資料」，因為機器學習仰賴大量資料來學習並做出準確預測。這波熱潮能夠走得多遠、多久，端看資料的公開度、公開數量，而各個領域對於人工智慧的需求程度，也會大大影響到AI的蔓延程度。Appier首席人工智慧科學家孫民曾說：「很多人都擔心未來我們的工作會不會被取代，但其實會被取代的應該是不會使用AI的人。」儘管在時間的淬鍊下，現在這些炙手可熱的人工智慧技術應該都會變成未來的「常識」，但其實不必擔心它的沒落。人工智慧在成為大眾想像的、可以取代人類的機器人前，還有很長的一段路要走，但相信它會在這段路上扮演輔助人類的角色，而我們也該學習如何使用AI。人工智慧產生並不是為了要妨礙人類生活，而是要讓我們的生活變得更有智慧。