在這篇文章裡，我想討論的是不需要吃喝的AI(人工智慧)，如何對每天必須又吃又喝的我們造成影響、如何改變我們每天看似平凡重複的飲食習慣、影響飲食產業的走向與運作、甚至改變了我們的飲食文化。

人工智慧(Artificial Intelligence，簡稱AI)早在1950年代就出現在科學家的研究領域，期間經歷了漫長的失敗與不斷的嚐試，發展緩慢。從2010年代開始，科學家們試著讓AI自己開始機器學習，也就是把人的經驗放進電腦，由相關領域的專家們提供歷史紀錄，讓電腦自己歸納，最後終於有了突破，正以飛快的速度持續演進中。人工智慧就像是網際網路一樣，是一種好用的工具，可以應用在所有的產業；目前在各項產業中，人工智慧的應用以電商、金融、製造、醫療這些產業走得比較快[1]。

迄今為止，食品公司在人工智慧方面的投資少於其他一些行業，但這不代表AI對人類的飲食生活影響不大。本文從與我們每天最為相關的飲食消費開始，討論我們每天的飲食相關行為如何與AI產生關聯，其次探討把飲食送到消費者手中的流通業如何應用AI科技，接著討論AI對於飲食生產的影響與應用。最後，我想討論的是，AI科技有沒有可能反過來主導我們每天的飲食生活？也讓我們一起來思考，對我們來說，飲食的意義究竟為何。

一、飲食消費與AI

不知道讀著這篇文章的你/妳是否跟我一樣，每天吃東西前要先｢餵飽｣自己的相機？我每天吃飯或吃東西前，甚至連只是去咖啡館喝杯咖啡的時候，都會習慣性地先拿起手機，拍下眼前飲食的照片。這些照片記錄了我每天的生活，替我做了飲食日誌，也為我記下那時刻的美好記憶。通常我們會把手機裡這些相片備份到雲端硬碟去保存，好清空自己手機記憶體來迎接更多的相片，或是上傳到自己的社交媒體(SNS)上，與親朋好友分享自己的生活。

這個看似平常的舉動，其實就是在幫網路相關業界累積｢大數據｣(big data)，而這些大數據，是名符其實用來｢餵飽｣AI的資訊。在資訊時代，數據(資訊)是最重要的資源，也是可以用來煉金(變現)的重要工具。業界使用這些每天鉅量上傳的相片，用來分析人們的喜好與行為模式。每當我們上傳一張與美食相關的照片時(不管是上傳到雲端或社交媒體)，這些公司就能使用AI來分析這些上傳的資訊，試圖分析出人們的行為模式。甚麼時候、去甚麼地方、吃喝了甚麼東西、甚至跟誰在一起，都變成AI學習以及分析的對象，成為未來制定商業策略的參考。

另外，相關的應用軟體(app)也正急遽地改變我們的飲食生活。最頻繁被使用的飲食軟體應該是Google這類的搜尋引擎，我們在這裡尋找某個特定地理區域(台北士林或台南)、類別(韓式料理或義大利麵)、以及特定時段(早午餐或是宵夜)等的飲食推薦，順便上去看看別人的評價或食記，好決定我們接下來的飲食選擇。如果想省錢，還可以用GOMAJI、EZTABLE或Groupon這類的app幫我們找尋可以折價省錢的餐廳。另一類與我們相關的飲食app，是像 Uber eats或 Food panda這類的飲食外送軟體。當我們想吃外食卻又懶得出門的時候，只要隨手按個鍵，就有人幫我們把東西送上門，完美解決想｢外食｣卻又不想出門的宅人生困境。

萬一不小心吃多了，開始想要控制飲食、維持健康或體態，現在有些AI軟體被開發用來協助我們達成健康管理的目標。早期的健康管理app需要我們手動輸入吃下了哪些東西，新的AI技術發展出自動辨識的技術(AI food recognition)，只要把照片輸入，AI就開始幫我們分析營養素與熱量等。這個技術也開始被應用到需要特殊飲食限制的需求上，像是有糖尿病的人、或是高齡銀髮族，就可以通過這樣的飲食管理app，來確保自己吃下的食物是不是有益健康，或更進一步地，透過這些app來個人化並引導我們攝取足夠的營養需求。當然，以上這些數據也變成重要的商業資訊，成為商業發展行銷策略的參考依據。

二、飲食流通與AI

飲食需要靠流通業者配送到消費者手上，我們可以分成三方面來討論AI在這方面的影響與應用，分別是飲食外送、物流管理、以及減少食物浪費的可能性。

首先是飲食外送服務。其實飲食外送並不是現代才有，據說早在1768年韓國朝鮮王朝後期，學者黃胤錫在《頤齋亂藁》中就提到因為宮廷中的冷麵很受士大夫歡迎，因此有人專門從事外送冷麵服務。1906年的報紙《萬歲報》上，出現當時的餐廳｢明月館｣外送/外燴食物的廣告[2]。