把直覺外包給AI做決策真的可行嗎?利與弊一次看|《直覺鍛鍊》
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
在人工智慧逐漸滲透生活的時代,我們的思考與學習能力也面臨新的挑戰。AI能幫助我們追蹤偏見、修正錯誤決策,甚至提醒我們避免衝動行為。但同時,把決策過度外包給AI,可能讓我們的「生物直覺」逐漸退化。透過《直覺鍛鍊》提出的科學方法,我們能更好地理解直覺與人工智慧的關係,找到一種平衡...
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胖或不胖,當然不能只是一種「感覺」,必須要有客觀的標準。當身體脂肪過度堆積超過正常比例的狀況,就是肥胖。
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計算BMI,看看是否肥胖
胖或不胖,當然不能只是一種「感覺」,必須要有客觀的標準。當身體脂肪過度堆積超過正常比例的狀況,就是肥胖。衡量體重標準最常見的BMI,計算方法並不難;就是把自己的體重(公斤)除以身高(公尺)的平方值所得的數字。當BMI<18.5, 屬於過瘦;18.5≦BMI<24,屬於健康體位;24≦BMI<27就是過重;27≦BMI<30,是輕度肥胖;30≦BMI<35,是中度肥胖,BMI≧35則是重度肥胖。
當BMI≧40, 即為病態性肥胖, 或是BMI在35 ∼ 40之間、出現因肥胖引起的併發症(亞洲的標準為BMI≧32,或是BMI≧27 ∼ 27.5的糖尿病患者),就應該考慮進行減重手術。
BMI簡便卻不夠精準
一般人對BMI應該都不陌生,但是對於BMI的源起,可能並不清楚。BMI其實出自19世紀的比利時人阿道夫.凱特勒(Adolphe Quetelet),當初他是為了幫助法國和蘇格蘭軍隊,找出「身材平均」適合加入軍隊的人,而創造了這個計算方式,沒想到日後竟成了判斷是否肥胖的指標。BMI的優點在於容易計算,只要有身高、體重,就可以計算了;但是,過於簡便也成為它的主要問題。美國流行病學者羅斯曼(K.J. Rothman)就曾經指出,BMI沒有考慮到受測者的年紀、性別、骨架、脂肪分布,以及肌肉質量,並不是一個能夠正確測量出人體肥胖狀況的指標。
BMI無法反映性別年齡差異
舉例來說,當一個人年紀漸長,體內的脂肪會累積(變胖),而肌肉則會流失,但是體重卻保持不變,BMI便無法反映出變化,而有些運動員明明沒什麼脂肪,但是因為身上肌肉厚實,造成BMI偏高,這也是一種誤差。BMI也無法反映性別的差異。即使擁有相同身高、體重的男性和女性,兩者的BMI相同,但是女性體內脂肪所占比率,會大過於男性。
另外,青少年由於身體還在發育,加上現階段相對於身高,他們的體重本來就會比較偏重,所以也不適合用BMI來判斷是否過重。我們不難理解,由於過往測量工具還不發達,才會廣泛使用BMI,對於一般人來說,BMI的確提供了一個初步的參考指標,但是,你是不是真的太胖了,並不是看BMI就能算數。