生成式 AI 在醫療與長照的應用雖然帶來便利與創新，但同時也引發 倫理（Ethics） 與 社會挑戰（Social Challenges）。例如：長者的醫療資料如何被保存與使用？AI 生成的建議是否會造成資源分配上的不公平？在敏感領域（如安寧療護、家暴防治）中，AI 的角色應該如何定位？若未妥善規劃，AI 可能加劇 隱私風險（Privacy Risk）、不平等（Inequality），甚至讓照顧者承受額外壓力。
因此，本模組聚焦於 隱私、公平、資源分配、心理支持 等面向，探討 AI 的使用如何兼顧 倫理責任（Ethical Responsibility） 與 社會正義（Social Justice）。生成式 AI 必須不只是「好用」，更要「合乎倫理」。
技術：差分隱私（Differential Privacy）、資料匿名化（Data Anonymization）。
專有名詞解釋：
差分隱私：在數據分析中加入隨機噪音，確保單一個案不會被識別。
資料匿名化：移除姓名、地址等個人資訊，使數據無法直接指向特定個人。
技術：公平性演算法（Fairness Algorithm）、資源最佳化（Resource Optimization）。
專有名詞解釋：
公平性演算法：確保 AI 決策不會因性別、收入、族群而產生偏見。
資源最佳化：AI 根據需求與限制，提供更合理的照護人力與資源分配。
技術：風險偵測（Risk Detection）、文本分析（Text Analysis）。
專有名詞解釋：
風險偵測：AI 分析個案紀錄或通報內容，預測潛在家暴風險。
文本分析：從訪談或通報文字中辨識「危險訊號」（如威脅、控制語言）。
技術：同理回應生成（Empathetic Response Generation）、臨終關懷對話代理（End-of-life Care Chatbot）。
專有名詞解釋：
同理回應生成：AI 生成具有同理心的語句，支持患者與家屬的心理需求。
臨終關懷對話代理：AI 提供陪伴與資訊，輔助安寧療護專業人員的工作。
技術：情感分析（Sentiment Analysis）、心理支持平台（Psychological Support Platform）。
專有名詞解釋：
情感分析：判斷照顧者的語言或文字表達中隱含的壓力與情緒。
心理支持平台：AI 提供壓力測評、放鬆建議或資源轉介，減輕照顧者負擔。
模組五從 隱私保護 → 公平資源分配 → 家暴防治 → 安寧療護 → 照顧者壓力管理，形成一個「AI 倫理與社會挑戰循環」。其核心價值在於：確保技術應用符合人權與社會正義，兼顧效率與公平。
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