量子場と経営戦略の接点を探る

  摘要 隨著人工智慧（AI）在醫療、金融和司法等領域的廣泛應用，其決策公平性成為倫理核心問題。本研究提出「公平濾鏡」，一種檢查和調整AI模型偏差的算法框架，旨在確保決策對性別、種族等敏感屬性無偏見。透過模擬實驗，我們在公開數據集上測試公平濾鏡，結果顯示公平度提升30%，同時保持模型效能。論文進一步探討台灣2025年「大罷免」失敗的社會教訓，揭示共識與透明對倫理決策的重要性。研究強調，技術解決方案需與社會參與結合，方能實現公平AI。本文為AI倫理研究提供實證基礎，並提出未來政策建議。 關鍵詞 ：AI倫理、公平濾鏡、決策公平、偏差緩解、台灣大罷免 1. 引言 人工智慧（AI）的快速發展改變了決策過程，從醫療診斷到貸款審批，AI影響深遠。然而，AI模型常因訓練數據偏差，導致不公平決策，例如對特定性別或種族的歧視（Barocas et al., 2019）。此類偏差不僅損害個人權益，也削弱公眾對AI的信任，類似於台灣2025年「大罷免」因缺乏共識而失敗的社會現象。本研究提出「公平濾鏡」，一種算法框架，旨在檢測和修正AI決策中的偏差，確保公平性。本文探討以下問題：1）公平濾鏡如何提升AI決策公平？2）社會共識如何影響技術倫理？透過實證分析和社會反思，本研究為AI倫理提供技術與政策洞見。 2. 文獻回顧 AI倫理研究聚焦於偏差來源與緩解策略。Dwork et al. (2012)提出公平性的數學定義，如「平等機會」和「結果均等」。數據偏差是主要問題，例如歷史數據可能反映種族或性別不平等（Kleinberg et al., 2018）。現有緩解方法包括數據預處理（Kamiran & Calders, 2012）、模型內公平約束（Zafar et al., 2017），以及後處理調整（Hardt et al., 2016）。然而，這些方法常犧牲模型準確度，或缺乏透明性。 社會層面，台灣2025年 首輪「大罷免」失敗凸顯共識不足的問題。罷免運動因高唱「反共」等空洞議題、忽略 法律與行政機制配套 、草根經濟需求、動員不足及缺乏全國性代言人而受挫，類似AI倫理中技術方案需社會支持的挑戰（參考台灣新聞報導，2025）。本研究結合技術與社會視角，提出「公平濾鏡」作為新方法。 3. 方法論 3.1 公平濾鏡框架 公平濾鏡是一套算法，旨在檢測和修正AI決策中的偏差。其核心步驟包...

  以下是一篇聚焦於量子退火計算機中的約瑟夫生結（Josephson Junction）、量子隧穿、全局最小值、近似解，以及與蒙地卡羅模擬的比較。論文旨在清晰闡述約瑟夫生結在量子退火中的作用及其與蒙地卡羅模擬的差異。 量子退火與蒙地卡羅模擬在優化問題中的比較：約瑟夫生結與量子隧穿的角色 引言 組合優化問題在物流、金融、機器學習等領域具有廣泛應用，其特徵是離散搜索空間中存在多個局部最小值，尋找全局最小值（global minimum）或高質量近似解（approximate solution）是一大挑戰。量子退火計算機（quantum annealing computer）利用量子力學原理，特別是量子隧穿（quantum tunneling），通過約瑟夫生結（Josephson Junction）實現高效的全局最小值搜索。相比之下，蒙地卡羅模擬（Monte Carlo simulation）作為經典方法，依賴隨機採樣探索解空間，但效率較低。本文將探討約瑟夫生結在量子退火中的核心作用，通過數學模型和模擬圖表比較量子退火與蒙地卡羅模擬的性能，分析量子隧穿如何幫助系統跳出局部最小值，找到全局最小值或近似解。 理論背景 量子退火與約瑟夫生結 量子退火是一種基於量子力學的元啟發式優化方法，旨在尋找目標函數的全局最小值。其核心思想是模擬物理退火過程，利用量子隧穿跨越能量勢壘。量子退火的哈密頓量（Hamiltonian）可表示為： [ ℋ(𝑡) = (1 - 𝑠(𝑡))ℋᵢ + 𝑠(𝑡)ℋₚ ] 其中，(ℋᵢ) 是初始哈密頓量（通常為橫向磁場，促進量子隧穿），(ℋₚ) 是問題哈密頓量（對應優化問題的能量函數），(𝑠(𝑡)) 是時間依賴的調度函數，從 0 增加到 1。系統從初始疊加態演化到問題的基態（global minimum）。 約瑟夫生結是量子退火計算機（如D-Wave系統）的核心元件，由兩個超導體夾一層薄的非超導材料組成，允許庫珀對（Cooper pairs）通過量子隧穿穿越勢壘。其超電流（supercurrent）與相位差 (𝜑) 的關係為： [ 𝐼ₛ = 𝐼𝑐 sin(𝜑) ] 其中，(𝐼𝑐) 是臨界電流，(𝜑 = 𝜑₍𝐵₎ - 𝜑₍𝐴₎) 是兩個超導體的相位差。約瑟夫生結通過控制相位差實現量子比特的狀態轉換，模擬伊辛模型（Is...

Quantum Annealing vs. Monte Carlo Simulation in Optimization Problems: The Role of Josephson Junctions and SQUIDs Introduction Combinatorial optimization problems are pivotal in fields like logistics, machine learning, and physical simulations, where the goal is to find the global minimum in an energy landscape with multiple local minima. Quantum annealing computers, such as D-Wave systems, leverage quantum tunneling facilitated by Josephson Junctions and Superconducting Quantum Interference Devices (SQUIDs) to efficiently search for global minima or high-quality approximate solutions. In contrast, Monte Carlo simulations rely on classical random sampling, which is often less efficient. This paper explores the critical role of Josephson Junctions and SQUIDs in quantum annealing, compares their performance with Monte Carlo simulations through mathematical models and simulated charts, and analyzes how quantum tunneling enables escape from local minima to approach the global minimum. T...