進口水果、肉類誰把關？AI精準揪出食安地雷產品，有效節省人力成本

進口的冷凍藍莓、豬肉、辣椒粉等，這些出現在我們餐桌上的常見食材，都是經過層層關卡來到我們手中，如今邊境抽驗更是透過AI來精準抽驗，對比過去亂數抽驗，更加精準，且命中率也更高。為何需要AI來幫忙「抽驗」？如何得知哪批風險高？《康健》一次為你說明。

你今天早餐吃的冷凍藍莓優格碗、晚上煮咖哩用的薑黃粉和辣椒粉，可能都是經過層層關卡，才來到你手中。它們有沒有農藥？會不會添加違規色素？現在都由AI在邊境幫你把高風險品項揪出來。

隨著人工智慧崛起，如今連食品安全都可靠AI來把關。食藥署從2020年起正式上線的邊境預測智能系統（BPI），利用人工智慧協助決策哪些邊境產品要抽驗、哪些可以放行，挖掘潛在食安風險，讓不合格的產品被擋在境外。

為什麼需要AI來幫忙「抽驗」？

台灣每年進口的食品批數逐年攀升，從2021年的40多萬批，增加到2024年的76萬批，但目前負責抽驗的稽查人員全國只有71人，若以每組2～3人進行稽查，1天每組頂多只能查3批。

在「人力不變、報驗暴增」的壓力下，如何在大量產品中挑出可能不合格的批次，是邊境食安守門人最大的挑戰。

「過去是用亂數決定要不要抽驗，現在則是用AI依據風險決定抽不抽，精準度高很多，可以找出更多不合格的品項，」食藥署北區管理中心主任鄭維智表示，透過AI抽驗節省人力、物力，每年也可減少400多萬的檢驗費用。

AI怎麼知道哪批風險高？

目前邊境食安把關透過2套系統相互搭配，分別是邊境查驗自動化管理資訊系統（IFI）以及邊境預測智能系統（BPI）。

食藥署北區管理中心視察何佳樺說明，除了被列為逐批查驗的產品外，邊境報驗產品會先經由邊境查驗自動化管理資訊系統判定，若屬於一般或加強抽驗的品項，會交由BPI決定是不是要抽驗。

BPI會根據產品資訊、製造廠、生產國、進口商、代理人、報驗紀錄6大面向，篩選出100多個因子，並運用7個不同的演算法來預測風險，最後採「多數決」，若多個演算法得出的答案都是要抽驗，就會列為抽驗品項。

台灣大學資訊工程學系暨資訊網路與多媒體研究所教授陳縕儂說，BPI的任務是查驗產品資訊是否合格，對應過去輸入的查驗資料、演算法等，藉此預測合格與否，例如來自特定國家的產品不合格率特別高，就會決定抽驗，不同演算法也會有不同的加權方式。

若要抽驗，會由IFI依不同品項風險，來決定檢驗項目，包括農藥、重金屬、動物用藥、食品添加物、微生物等。以進口水果為例，就會檢驗農藥、重金屬。

電腦選真的更準嗎？漏網之魚怎麼辦？

食藥署副署長林金富說，BPI上線後變精準抽驗，產品被抽中與否都是「電腦選的」，BPI系統會定期根據實際抽驗結果回饋、修正模型權重，而且台灣和13個國家、14個食安資訊系統即時連結，會時時更新食安輿情，讓BPI能學習到國際間的最新資訊。

以進口冷凍水果為例，這類產品過去常見農藥或重金屬不合格。導入BPI前，抽驗率為6.7%、命中率為3.0%；導入AI後，抽驗率下降至4.3%，但命中率反而上升到3.8%，代表雖然抽驗量變少，但真正有問題、不合格的產品，透過AI幫助，被更有效率地揪出來。

林金富也指出，去年國內發生蘇丹色素事件，其實多數都是國外產品，為了將國外輸入風險降到最低，就有搭配BPI輔助，檢出多項不合格產品。

如果AI沒選中、有漏網之魚，怎麼辦？林金富表示，即使AI沒選中，還有後市場監測，監測市面上食品的品質、衛生與安全，源頭及邊境管理並非滴水不漏，因此要建立多道關卡，盡量降低不合格產品到民眾手中的機會，保障消費者健康。

在AI協助下，邊境食品把關的命中率提高、人力成本降低，也讓你我餐桌上的進口食材，更有保障。