[科技快訊]物理定律導入AI決策核心 核電安全邁向數位孿生新時代

第一階段：去行銷化與事實摘要

核心技術 (What)： Argonne National Laboratory 開發了「基於物理的人工智慧（PRO-AID）」，結合數位孿生與物理推理模型。此 AI 系統能將熱力學、流體力學等物理定律轉化為數學推理架構，用於核電廠的監測與異常判斷。

關鍵突破 (How)： PRO-AID 與傳統資料驅動 AI 不同，它不完全仰賴歷史數據，而是直接運用物理定律進行推理。當偵測到冷卻劑溫度異常時，系統能計算壓力、流量與熱輸出之間的物理關係，以區分感測器失真或真實管線缺陷，降低誤報率。

應用場景 (Where/When)： PRO-AID 已在機構工程測試迴路（METL）完成實證測試。韓國核電體系正推動「主權型人工智慧（Sovereign AI）」，在封閉式內部網路運行，並將 AI 納入創新小型模組化反應器（i-SMR）的設計中。

主導者 (Who)： Argonne National Laboratory 開發 PRO-AID，韓國 Korea Hydro & Nuclear Power 正在導入 AI 於核電廠。

第二階段：社會影響力與倫理評估

1. 影響力總體定調

雙面刃。這項技術可能提升核電廠的安全性與效率，但也帶來了新的風險，例如對 AI 判斷的過度依賴、資安漏洞，以及可解釋性不足等問題。

2. 關鍵影響分析（舉證）

• 「與仰賴歷史數據訓練的通用人工智慧不同，PRO-AID直接將熱力學、流體力學等物理定律轉化為數學推理架構。」
  • 【涉及層面】： 勞動就業、人類行為。
  • 【社會衝擊分析】： 透過 AI 輔助，核電廠的操作與維護可能更依賴自動化系統，減少對傳統工程師的依賴。這可能導致部分技術人員的技能需求轉變，甚至面臨失業風險。同時，操作人員可能過度依賴 AI 判斷，降低對現場狀況的警覺性，一旦 AI 發生錯誤，後果可能難以預估。
• 「此一能力可大幅降低誤報率，避免不必要的反應器降載或停機，對核電安全與營運穩定性具有高度戰略價值。」
  • 【涉及層面】： 產業升級、環境永續。
  • 【社會衝擊分析】： 降低誤報率有助於提升核電廠的發電效率，減少因停機造成的能源供應不穩定。這對能源安全與減少碳排放具有正面意義。然而，若過度依賴 AI 導致對潛在風險的忽視，反而可能增加事故發生的機率，對環境造成嚴重威脅。
• 「韓國正在研發的創新小型模組化反應器（i-SMR），已於設計初期即納入AI自主運作邏輯。」
  • 【涉及層面】： 隱私權利、人類行為。
  • 【社會衝擊分析】： AI 深度融入核電廠的設計與運作，意味著更多數據被收集與分析，這可能涉及敏感的運營數據。若缺乏嚴格的資安防護，可能導致數據洩露，甚至被用於惡意攻擊。此外，AI 自主運作也可能降低人類對核電廠的控制權，增加決策的複雜性與風險。
• 「不過，實際落地仍面臨挑戰。專家指出，除系統本身的資安與可靠度外，『可解釋人工智慧（XAI）』將是核電應用的關鍵門檻，必須讓監管機構與操作人員清楚理解AI判斷依據。」
  • 【涉及層面】： 隱私權利、人類行為。
  • 【社會衝擊分析】： 可解釋性不足可能導致監管機構與操作人員難以信任 AI 的判斷，進而影響其應用。若 AI 的決策過程不透明，一旦發生事故，難以追溯責任，也可能降低公眾對核電安全的信心。

3. 盲點與反思

文章雖然提到了資安的重要性，但對於 AI 系統可能造成的隱私風險著墨不多。核電廠涉及大量敏感數據，包括運營數據、員工資料等，這些數據的收集、儲存、使用都可能涉及隱私侵犯。此外，文章也未提及 AI 系統的能源消耗問題。AI 模型的訓練與運行需要大量的計算資源，這可能增加能源消耗，抵銷部分環境效益。

參考閱讀

物理定律導入AI決策核心 核電安全邁向數位孿生新時代,商傳媒 • 4 小時前