參賽內容聚焦 AI 如何應用於高風險場域,提升社會系統的安全性與韌性。內容將分享我參與國家級運動數據平台、醫療照護系統與救災協作平台的設計經驗,探索 AI 如何結合大數據與智慧分析,協助專業人員進行更有效的判斷與資源配置。
本系列將從運動科學、醫療照護到災害應變等案例出發,探討 AI 如何轉化資料為具體的社會解方,並透過 Human-AI Collaboration 的設計思維,打造值得信任的智慧決策支援系統。
透過實際產品案例與研究觀點,探索科技如何回應真實社會需求,讓 AI 不只是提升效率的工具,而是促進公共安全、健康照護與社會福祉的重要力量。
從資訊整理,到協助現場做出更好的決策 前幾篇談到救災現場的資訊問題。這篇想把視角拉回產品本身,討論如果真的建立一個救災協作平台,AI 在裡面究竟可以扮演什麼角色...
當災害發生時,我們能不能讓資訊更快被理解、更準確地被分派,最後抵達真正需要的人手上?這是這個系列從一開始就想解決的問題,也是這篇要拉遠視野、重新盤點的起點。 目...
過去我談的高風險場域,不管是災害應變、醫療照護,還是運動科學,AI 扮演的角色大多是「決策支援」——把破碎的資訊整理好、把重要的訊號突顯出來,最後把方向盤交還給...
從「AI 作為 Agent」轉向「AI 作為 Designer 的工作夥伴」 前幾篇談的是 AI Agent,從醫療現場的 Decision Support S...
從「找答案的人」到「定義問題的人」 前幾篇談了很多 AI 如何進入產品設計流程。Day 20 分享如何利用 agent-first 工具,在短時間內完成救災平台...
AI 正在快速降低產品開發的 Production Cost。過去,一個想法需要經過 Research、Flow、Wireframe、UI、Prototype、...
三個場域,其實是同一個問題 前面 26 天,把 AI 放進了幾個完全不同的場域:運動科學裡教練如何面對大量數據並建立 Decision Support Syst...
Day 27 收在一個問題上:當「解釋」「介入」「究責」都需要時間,而時間又是高風險情境裡最稀缺的資源,Decision Support System 要如何在...
這篇想進入一個更高風險的領域——太空,回頭檢驗前幾篇提出的通則,究竟站不站得住腳。 設計高風險決策系統時,效率、信任、責任這三個目標,經常被放在同一句話裡一起追...
這系列文章的起點,是一場救災工作坊。 那天邀請了幾位曾經歷風災的居民來分享,其中一位來自尼伯特颱風重創的東部社區。他描述的重點,是災後那幾天的混亂:物資一波一波...