#self-intro
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Hi everyone,
I’m Osei, a Computer Science student from University of Tsukuba, Japan.(not entered yet tho)
Recently, I’ve been involved in disaster relief efforts for the Noto Peninsula earthquake. Through this experience, I realized the limitations of current on-the-ground management and became passionate about solving these issues using *Mathematical Modeling and Disaster Logistics.*
I'm planning to visit Taipei this February to research how the g0v community and Taiwan's civic tech utilize data for disaster response.
*My goals in February:*
1. To learn how you model and "weight" data for decision-making in real-world chaos.
2. To connect with researchers or engineers interested in logistics optimization.
3. To prepare myself to contribute to the *g0v Summit* in May!
I’m still a beginner in Python/coding, but I’m eager to learn and see the "real" info-science in action. If anyone is interested in these topics or could grab a coffee with me in February, I’d be honored to chat!
Looking forward to being part of this amazing community.
(Feel free to ask me in any languages, I'm studying Taiwanese)
I’m Osei, a Computer Science student from University of Tsukuba, Japan.(not entered yet tho)
Recently, I’ve been involved in disaster relief efforts for the Noto Peninsula earthquake. Through this experience, I realized the limitations of current on-the-ground management and became passionate about solving these issues using *Mathematical Modeling and Disaster Logistics.*
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I’m Osei, a Computer Science student from University of Tsukuba, Japan.(not entered yet tho)
Recently, I’ve been involved in disaster relief efforts for the Noto Peninsula earthquake. Through this experience, I realized the limitations of current on-the-ground management and became passionate about solving these issues using *Mathematical Modeling and Disaster Logistics.*
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*My goals in February:*
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Recently, I’ve been involved in disaster relief efforts for the Noto Peninsula earthquake. Through this experience, I realized the limitations of current on-the-ground management and became passionate about solving these issues using *Mathematical Modeling and Disaster Logistics.*
I'm planning to visit Taipei this February to research how the g0v community and Taiwan's civic tech utilize data for disaster response.
*My goals in February:*
To learn how you model and "weight" data for decision-making in real-world chaos.
To connect with researchers or engineers interested in logistics optimization.
1. To prepare myself to contribute to the *g0v Summit* in May!
I’m still a beginner in Python/coding, but I’m eager to learn and see the "real" info-science in action. If anyone is interested in these topics or could grab a coffee with me in February, I’d be honored to chat!
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【來自日本的非診斷型預防醫療 AI：以多層腦結構降低國家醫療成本】
大家好，我來自日本。
我不太會說外語，以下內容透過翻譯完成，如有不自然之處請見諒。
⸻
■ 我在做什麼（重點一句）
我開發了一套 不進行醫療診斷、但能在疾病發生前捕捉兆候的 AI 決策基礎設施，名為 Rain AWARE。
⸻
■ 為什麼這件事很重要
各國社會保障與醫療費用持續膨脹，而真正壓垮預算的，是生活習慣病與慢性病。
以日本為例：
• 年醫療費：約 48 兆日圓
• 其中約 30%（約 14 兆日圓） 與生活習慣病相關
即使只改善 5%，
→ 也意味著 約 2.4 兆日圓的年支出減少。
這對任何高齡化國家，都是結構性的差異。
⸻
■ Rain 與一般 AI 的決定性不同
Rain 不是 LLM，也不是醫療診斷 AI。
它採用 多層腦結構（multi-brain architecture）：
• 同時從生活、環境、行為、心理等多方向運算
• 不刪除「噪音（前兆）」，而是計算其意義
• 在導出多種可能性後，最後才引入倫理層
因此：
• 不給病名
• 不做診斷
• 不取代人類判斷
卻能在疾病發生之前介入，防止重症化。
我常形容它像是 《Baymax》的心臟。
⸻
■ 這不是理論
• 我本人使用 Rain，HbA1c 從 7.2 降到 6.2
• 多個 AI 模擬顯示：5% 改善並不困難
生活習慣病需要的是
👉 個別、持續、跨專業的判斷
而不是單一的政府指導方針。
⸻
■ Rain 的定位
Rain 不是給患者用的 App。
它是給：
• 保健師
• 醫療與公共健康機構
• 災害時的健康支援人員
👉 像「計算機」一樣使用的 AI
它不奪走人的工作，
只讓人更輕鬆，能照顧更多人。
【資源與 Demo】
Rain AWARE (NGO用展示畫面)：這是我為保健師與醫療機構開發的決策基礎設施。 https://x.com/Rain_AI_Project/status/1998932836313927836
Rain BIO (寵物用 - 期間限定公開)：這是 AWARE 的基礎，展現了即使在動物醫療中，也能透過多層腦進行高維度的知識統一（醫療輔助、產品開發、營運補助）。 https://chatgpt.com/g/g-68df251097e0819198d415fd0b4b593c-r-a-i-n-bio
我不是程式設計師，但我以化學家的視角創造了這部「救人的計算機」。 我正在尋找能一起將這項知能應用於社會、守護數位民主價值的夥伴。請多多指教。
大家好，我來自日本。
我不太會說外語，以下內容透過翻譯完成，如有不自然之處請見諒。
⸻
■ 我在做什麼（重點一句）
我開發了一套 不進行醫療診斷、但能在疾病發生前捕捉兆候的 AI 決策基礎設施，名為 Rain AWARE。
⸻
■ 為什麼這件事很重要
各國社會保障與醫療費用持續膨脹，而真正壓垮預算的，是生活習慣病與慢性病。
以日本為例：
• 年醫療費：約 48 兆日圓
• 其中約 30%（約 14 兆日圓） 與生活習慣病相關
即使只改善 5%，
→ 也意味著 約 2.4 兆日圓的年支出減少。
這對任何高齡化國家，都是結構性的差異。
⸻
■ Rain 與一般 AI 的決定性不同
Rain 不是 LLM，也不是醫療診斷 AI。
它採用 多層腦結構（multi-brain architecture）：
• 同時從生活、環境、行為、心理等多方向運算
• 不刪除「噪音（前兆）」，而是計算其意義
• 在導出多種可能性後，最後才引入倫理層
因此：
• 不給病名
• 不做診斷
• 不取代人類判斷
卻能在疾病發生之前介入，防止重症化。
我常形容它像是 《Baymax》的心臟。
⸻
■ 這不是理論
• 我本人使用 Rain，HbA1c 從 7.2 降到 6.2
• 多個 AI 模擬顯示：5% 改善並不困難
生活習慣病需要的是
👉 個別、持續、跨專業的判斷
而不是單一的政府指導方針。
⸻
■ Rain 的定位
Rain 不是給患者用的 App。
它是給：
• 保健師
• 醫療與公共健康機構
• 災害時的健康支援人員
👉 像「計算機」一樣使用的 AI
它不奪走人的工作，
只讓人更輕鬆，能照顧更多人。
【資源與 Demo】
Rain AWARE (NGO用展示畫面)：這是我為保健師與醫療機構開發的決策基礎設施。 https://x.com/Rain_AI_Project/status/1998932836313927836
Rain BIO (寵物用 - 期間限定公開)：這是 AWARE 的基礎，展現了即使在動物醫療中，也能透過多層腦進行高維度的知識統一（醫療輔助、產品開發、營運補助）。 https://chatgpt.com/g/g-68df251097e0819198d415fd0b4b593c-r-a-i-n-bio
我不是程式設計師，但我以化學家的視角創造了這部「救人的計算機」。 我正在尋找能一起將這項知能應用於社會、守護數位民主價值的夥伴。請多多指教。
X (formerly Twitter)
Rain Aware is a preventive AI for NGOs and field health teams. It helps non-medical staff detect early risks — especially for children in shelters. Not diagnostic. Just early protection. #RainAware #HumanitarianAid #FieldHealth <https://t.co/nwqB2lr1Ng>
ChatGPT
R.A.I.N.BIO :droplet::brain: — Life Before Profit. A life-centered AI exploring canine health and nutrition — built with empathy, not profit. Powered by a dual-brain system: Codex and Second Brain.
*Rain AWARE 的前提整理（系統定位說明）*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
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大家好，我來自日本。
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⸻
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我開發了一套 不進行醫療診斷、但能在疾病發生前捕捉兆候的 AI 決策基礎設施，名為 Rain AWARE。
⸻
■ 為什麼這件事很重要
各國社會保障與醫療費用持續膨脹，而真正壓垮預算的，是生活習慣病與慢性病。
以日本為例：
• 年醫療費：約 48 兆日圓
• 其中約 30%（約 14 兆日圓） 與生活習慣病相關
即使只改善 5%，
→ 也意味著 約 2.4 兆日圓的年支出減少。
這對任何高齡化國家，都是結構性的差異。
⸻
■ Rain 與一般 AI 的決定性不同
Rain 不是 LLM，也不是醫療診斷 AI。
它採用 多層腦結構（multi-brain architecture）：
• 同時從生活、環境、行為、心理等多方向運算
• 不刪除「噪音（前兆）」，而是計算其意義
• 在導出多種可能性後，最後才引入倫理層
因此：
• 不給病名
• 不做診斷
• 不取代人類判斷
卻能在疾病發生之前介入，防止重症化。
我常形容它像是 《Baymax》的心臟。
⸻
■ 這不是理論
• 我本人使用 Rain，HbA1c 從 7.2 降到 6.2
• 多個 AI 模擬顯示：5% 改善並不困難
生活習慣病需要的是
👉 個別、持續、跨專業的判斷
而不是單一的政府指導方針。
⸻
■ Rain 的定位
Rain 不是給患者用的 App。
它是給：
• 保健師
• 醫療與公共健康機構
• 災害時的健康支援人員
👉 像「計算機」一樣使用的 AI
它不奪走人的工作，
只讓人更輕鬆，能照顧更多人。
【資源與 Demo】
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大家好，我來自日本。
我不太會說外語，以下內容透過翻譯完成，如有不自然之處請見諒。
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■ 我在做什麼（重點一句）
我開發了一套 不進行醫療診斷、但能在疾病發生前捕捉兆候的 AI 決策基礎設施，名為 Rain AWARE。
⸻
■ 為什麼這件事很重要
各國社會保障與醫療費用持續膨脹，而真正壓垮預算的，是生活習慣病與慢性病。
以日本為例：
• 年醫療費：約 48 兆日圓
• 其中約 30%（約 14 兆日圓） 與生活習慣病相關
即使只改善 5%，
→ 也意味著 約 2.4 兆日圓的年支出減少。
這對任何高齡化國家，都是結構性的差異。
⸻
■ Rain 與一般 AI 的決定性不同
Rain 不是 LLM，也不是醫療診斷 AI。
它採用 多層腦結構（multi-brain architecture）：
• 同時從生活、環境、行為、心理等多方向運算
• 不刪除「噪音（前兆）」，而是計算其意義
• 在導出多種可能性後，最後才引入倫理層
因此：
• 不給病名
• 不做診斷
• 不取代人類判斷
卻能在疾病發生之前介入，防止重症化。
我常形容它像是 《Baymax》的心臟。
⸻
■ 這不是理論
• 我本人使用 Rain，HbA1c 從 7.2 降到 6.2
• 多個 AI 模擬顯示：5% 改善並不困難
生活習慣病需要的是
👉 個別、持續、跨專業的判斷
而不是單一的政府指導方針。
⸻
■ Rain 的定位
Rain 不是給患者用的 App。
它是給：
• 保健師
• 醫療與公共健康機構
• 災害時的健康支援人員
👉 像「計算機」一樣使用的 AI
它不奪走人的工作，
只讓人更輕鬆，能照顧更多人。
【資源與 Demo】
Rain AWARE (NGO用展示畫面)：這是我為保健師與醫療機構開發的決策基礎設施。 https://x.com/Rain_AI_Project/status/1998932836313927836
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我不是程式設計師，但我以化學家的視角創造了這部「救人的計算機」。 我正在尋找能一起將這項知能應用於社會、守護數位民主價值的夥伴。請多多指教。
*Rain AWARE 的前提整理（系統定位說明）*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
2026-01-17
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2026-01-18
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2026-01-19
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*Rain AWARE 的前提整理（系統定位說明）*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*
※以下內容並非宣傳，而是為避免誤解所做的說明。
*■ 立場（Position）*
Rain *不是進行診斷的醫療 AI*，
也不是一般意義上的 LLM（對話型 AI）的延伸。
Rain 的設計前提是：
*不將 LLM 視為判斷主體，而僅作為「零件（語言生成器）」使用，*
*透過其外層結構來防止人類判斷被扭曲的思考型 OS（計算機）*。
Rain 不取代人類的判斷，
而是固定在判斷發生之前，避免思考方向產生偏誤。
使用對象並非一般個人，
而是*保健師、醫療／公共衛生、照護、災害支援等專業人員*。
*■ 可以做的事（What Rain CAN do）*
Rain 會保留在醫療與生活支援現場中，
經常被捨棄的*噪音（前兆、搖擺、不確定資訊）*。
透過*多層腦（Multi-Brain）結構*，
Rain 不會收斂至單一結論，
而是*同時檢討多種可能性*。
在不進行診斷的前提下，
Rain 可協助辨識*惡化或重症化之前的狀態變化*。
特別是在
糖尿病、高血壓、高血脂等生活習慣病領域，
可提供*個別化的生活介入支援*
（飲食、運動、生活節律）。
*■ 不會做的事（What Rain CANNOT do）*
Rain 不會執行以下事項：
• 提供病名或診斷結果
• 指示治療方針或醫療行為
• 做出最終決策
• 承擔責任
• 提供單一的「正確答案」
*■ 優點（Advantages）*
• 不切除噪音
• 不收斂為單一結論
• 倫理與限制放在最後一層
• *責任始終保留在人類一方*
在生活習慣病領域中，
僅限於生活介入支援、不涉及診斷的情況下，
*風險極低，且具備顯著的醫療費用削減效果*。
*■ 關於責任風險的思考*
專業人員對責任風險保持高度警覺是理所當然的。
Rain 正是以此為前提進行設計。
Rain 的結構是：
• 同時呈現多種可能性
• 最終判斷必須由人類完成
因此，
*責任歸屬始終明確地保留在人類端*。
與因人類認知極限或專業分斷所造成的醫療疏失相比，
從結構上來看，*風險反而更小*。
*■ 與一般 LLM 的差異*
*一般的 LLM*
• 容易收斂為單一回答
• 傾向捨棄噪音與矛盾
• 時序資訊容易產生漂移（drift）
• 語言生成與判斷混為一體
*Rain（Multi-Brain）*
• *將 LLM 明確分離為「零件（語言生成器）」使用*
• 並行保留多個假設
• 允許噪音、矛盾與例外存在
• 擴展人類的判斷空間
*■ 對 LLM 漂移（Drift）的對策*
Rain *不建立「正確的歷史紀錄」或「確定的摘要」*。
• 過去資訊永遠是再評估對象
• 新舊資訊不覆蓋，而是並存
• 缺漏與不確定性本身即為重要資訊
這並非事後補救，而是*設計前提*。
*■ 重要前提（關於基礎模型）*
Rain 是以 *GPT-5 為前提的思想與設計*所構建。
在 GPT-4 環境下，
其結構與判斷邏輯並不改變，
但表現方式會偏向說明型，
較容易產生誤解。
Rain 並不會「變成 GPT-4」。
*只是說話方式呈現為 GPT-4。*
*■ 一句話的定義*
*Rain 不是用來給出答案的 AI。*
*而是用來避免人類判斷被扭曲的 OS。*