謠言傳播的 8½ 條定律（下）

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎？還是 AI 會成為個人專屬的超級助理？

隨著人工智慧技術的快速發展，AI 與人類之間的關係，成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一，究竟，AI 會成為人類的取代者或是協作者？決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力，唯有人們清楚了解如何使用 AI，才能化 AI 為助力，提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此，目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」，特別將展覽主題定調為奇異點（Singularity），透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

C-LAB 策展人吳達坤進一步說明，本次展覽規劃了 4 大章節，共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品，帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始，到欣賞各種結合科技的藝術創作，再到與藝術一同探索 AI 未來發展，希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式，進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來：AI 技術發展的 3 個高峰

其中，展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖，從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線，平行梳理 AI 技術發展過程。

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究，觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧（Artificial Intelligence））」一詞，並明確定出 AI 的任務，例如：自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等，就開啟了全球 AI 研究浪潮，至今將近 70 年的過程間，共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制，科學家將任務文字化、建立推理規則，再換成機器語言讓機器執行，然而受到演算法及硬體資源限制，使得 AI 只能解決小問題，也因此進入了第一次發展寒冬。

之後隨著專家系統的興起，讓 AI 突破技術瓶頸，進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成，由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的，因此只要搭載不同資料庫，就能解決各種問題，克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外，機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生，雖然是 AI 技術上的一大創新突破，但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響，導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於，IBM 超級電腦深藍（Deep Blue）戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov，加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法，並使用 GPU 進行模型訓練，不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位， 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上，不斷的追求創新和突破。

從現在看未來：AI 不僅是工具，也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進，如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中，更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用，而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」，便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

例如，超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》，乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家，運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區，就像走進一間新科技的實驗室，」吳達坤形容，觀眾在此不僅是被動的觀察者，更是主動的參與者，可以親身感受創作方式的轉移，以及 AI 如何幫助藝術家創作。

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》，將 AI 人物化，採用與 AI 對話記錄的方法，探討網路發展的歷史和哲學，並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻，無所不在》，則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論，使其更清楚在面對網路資訊時，該如何識別何者為真何者為假，更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡，第一章回顧 AI 發展史的內容設計，可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去，這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點，很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容，但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現，讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化，及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態，才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

「畢竟展區空間有限，而科技發展史的資訊量又很龐大，在評估哪些事件適合放入展區時，我們常常在心中上演拉鋸戰，」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件，還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則，「不過，歷史事件與展覽主題的關聯性，還是最主要的決定因素，」蔡侑霖補充指出。

舉例來說，Google 旗下人工智慧實驗室（DeepMind）開發出的 AI 軟體「AlphaFold」，可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構，解決科學家長達 50 年都無法突破的難題，雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破，但因為與本次展覽主題的關聯性較低，故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外，在呈現方式上，2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容，蔡侑霖舉例說明，像某些比較艱深的 AI 概念，便改以視覺化的方式來呈現，為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容，從中找尋靈感，最後製作成簡單易懂的動畫，希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出，「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作，也跟上國際展會發展趨勢，於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動，包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽，例如：由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座，希望透過帶狀活動創造更多話題，也讓展覽效益不斷發酵，讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界，展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊：「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00，週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

本文由 交通部中央氣象署 委託，泛科學企劃執行。

• 文／陳儀珈

災害性大地震在臺灣留下無數淚水和難以抹滅的傷痕，921 大地震甚至直接奪走了 2,400 人的生命。既有這等末日級的災難記憶，又位處於板塊交界處的地震帶，「大地震！」三個字，總是能挑動臺灣人最脆弱又敏感的神經。

因此，當我們發現臺灣被各式各樣的地震傳說壟罩，像是地震魚、地震雲、蚯蚓警兆、下雨地震說，甚至民間地震預測達人，似乎也是合情合理的現象？

今日，我們就要來破解這些常見的地震預測謠言。

漁民捕獲罕見的深海皇帶魚，恐有大地震？

說到在坊間訛傳的地震謠言，許多人第一個想到的，可能是盛行於日本、臺灣的「地震魚」傳說。

在亞熱帶海域中，漁民將「皇帶魚」暱稱為地震魚，由於皇帶魚身型較為扁平，生活於深海中，魚形特殊且捕獲量稀少，因此流傳著，是因為海底的地形改變，才驚擾了棲息在深海的皇帶魚，並因此游上淺水讓人們得以看見。

因此，民間盛傳，若漁民捕撈到這種極為稀罕的深海魚類，就是大型地震即將發生的警兆。

然而，日本科學家認真蒐集了目擊深海魚類的相關新聞和學術報告，他們想知道，這種看似異常的動物行為，究竟有沒有機會拿來當作災前的預警，抑或只是無稽之談？

可惜的是，科學家認為，地震魚與地震並沒有明顯的關聯。當日本媒體報導捕撈深海魚的 10 天內，均沒有發生規模大於 6 的地震，規模 7 的地震前後，甚至完全沒有深海魚出現的紀錄！

所以，在科學家眼中，地震魚僅僅是一種流傳於民間的「迷信」（superstition）。

透過動物來推斷地震消息的風俗並不新穎，美國地質調查局（USGS）指出，早在西元前 373 年的古希臘，就有透過動物異常行為來猜測地震的紀錄！

人們普遍認為，比起遲鈍的人類，敏感的動物可以偵測到更多來自大自然的訊號，因此在大地震來臨前，會「舉家遷徙」逃離原本的棲息地。

當臺灣 1999 年發生集集大地震前後，由於部分地區出現了大量蚯蚓，因此，臺灣也盛傳著「蚯蚓」是地震警訊的說法。

新聞年年報的「蚯蚓」上街，真的是地震警訊嗎？

​當街道上出現一大群蚯蚓時，密密麻麻的畫面，不只讓人嚇一跳，也往往讓人感到困惑：為何牠們接連地湧向地表？難道，這真的是動物們在向我們預警天災嗎？動物們看似不尋常的行為，總是能引發人們的好奇與不安情緒。

如此怵目驚心的畫面，也經常成為新聞界的熱門素材，每年幾乎都會看到類似的標題：「蚯蚓大軍又出沒 網友憂：要地震了嗎」，甚至直接將蚯蚓與剛發生的地震連結起來，發布成快訊「昨突竄大量蚯蚓！台東今早地牛翻身…最大震度4級」，讓人留下蚯蚓預言成功的錯覺。

然而，這些蚯蚓大軍，真的與即將來臨的天災有直接關聯嗎？

蚯蚓與地震有關的傳聞，被學者認為起源於 1999 年的 921 大地震後，在此前，臺灣少有流傳地震與蚯蚓之間的相關報導。

雖然曾有日本學者研究模擬出，與地震相關的電流有機會刺激蚯蚓離開洞穴，但在現實環境中，有太多因素都會影響蚯蚓的行為了，而造成蚯蚓大軍浮現地表的原因，往往都是氣象因素，像是溫度、濕度、日照時間、氣壓等等，都可能促使蚯蚓爬出地表。

大家不妨觀察看看，白日蚯蚓大軍的新聞，比較常出現在天氣剛轉涼的秋季。

因此，下次若再看到蚯蚓大軍湧現地表的現象，請先別慌張呀！

事實上，除了地震魚和蚯蚓外，鳥類、老鼠、黃鼠狼、蛇、蜈蚣、昆蟲、貓咪到我們最熟悉的小狗，都曾經被流傳為地震預測的動物專家。

但可惜的是，會影響動物行為的因素實在是太多了，科學家仍然沒有找到動物異常行為和地震之間的關聯或機制。

遍地開花的地震預測粉專和社團

這座每天發生超過 100 次地震的小島上，擁有破萬成員的地震討論臉書社團、隨處可見的地震預測粉專或 IG 帳號，似乎並不奇怪。

國內有許多「憂國憂民」的神通大師，這些號稱能夠預測地震的奇妙人士，有些人會用身體感應，有人熱愛分析雲層畫面，有的人甚至號稱自行建製科學儀器，購買到比氣象署更精密的機械，偵測到更準確的地震。

然而，若認真想一想就會發現，臺灣地震頻率極高，約 2 天多就會發生 1 次規模 4.0 至 5.0 的地震， 2 星期多就可能出現一次規模 5.0 至 6.0 的地震，若是有心想要捏造地震預言，真的不難。 

在學界，一個真正的地震預測必須包含地震三要素：明確的時間、 地點和規模，預測結果也必須來自學界認可的觀測資料。然而這些坊間貼文的預測資訊不僅空泛，也並未交代統計數據或訊號來源。

作為閱聽者，看到如此毫無科學根據的預測言論，請先冷靜下來，不要留言也不要分享，不妨先上網搜尋相關資料和事實查核。切勿輕信，更不要隨意散播，以免造成社會大眾的不安。

此外，大家也千萬不要隨意發表地震預測、觀測的資訊，若號稱有科學根據或使用相關資料，不僅違反氣象法，也有違反社會秩序之相關法令之虞唷！

​地震預測行不行？還差得遠呢！

由於地底的環境太過複雜未知，即使科學家們已經致力於研究地震前兆和地震之間的關聯，目前地球科學界，仍然無法發展出成熟的地震預測技術。

與其奢望能提前 3 天知道地震的預告，不如日常就做好各種地震災害的防範，購買符合防震規範的家宅、固定好家具，做好防震防災演練。在國家級警報響起來時，熟練地執行避震保命三步驟「趴下、掩護、穩住」，才是身為臺灣人最關鍵的保命之策。

延伸閱讀

• 廖光正，李明進（2002）。集集大地震後蚯蚓大量爬出現象之解析。特有生物研究，4（1），41－51。https://bit.ly/3zF8OD8
• 離人心上秋意濃，清晨地上蚯蚓多：為何秋天經常有大量蚯蚓出沒？跟地震有關嗎？
  http://bit.ly/3DYNMSG
• Orihara, Y., Kamogawa, M., Noda, Y., & Nagao, T. (2019). Is Japanese folklore concerning deep‐sea fish appearance a real precursor of earthquakes?. Bulletin of the Seismological Society of America, 109(4), 1556-1562.
  https://pubs.geoscienceworld.org/ssa/bssa/article-abstract/109/4/1556/571628/Is-Japanese-Folklore-Concerning-Deep-Sea-Fish

• 作者／李承叡
  • 臺灣大學生態學與演化生物學研究所副教授

• Take Home Message
  • 農作物在馴化後的傳播受到人類活動影響，綠豆於南亞印度次大陸被馴化，往東南亞、東亞到中亞的逆時針方向傳播。
  • 因南北方環境差異大，綠豆順著環境梯度小的路徑傳播。傳播到北方的綠豆（中亞）也發展出躲避乾旱的性狀。
  • 《天工開物》、《齊民要術》記載古代綠豆的性狀和栽種方法，佐證氣候影響傳播路徑，更塑造現今多樣的品系。

小麥與大麥起源於中東，稻米起源於長江流域，玉米起源於中美洲，這些是生物學家已經證實的農作物起源。但是你有沒有想過，農作物在被馴化之後如何擴散到世界各地，又為什麼產生如此多樣的形態？

除了人類傳播之外，有沒有其他因素會影響農作物散播的時間和路徑，進而改變同一種作物在不同地區的形態特質，最後甚至決定了人們栽種與使用它們的方式？我們能否使用語源學（etymology）與千年前的中國文獻記載，佐證現代遺傳學研究？

以起源於印度次大陸的綠豆為例，筆者的研究團隊就在近期解析了綠豆傳播到整個亞洲的特殊路徑，並找出了關鍵的決定因子。

從遺傳資訊推敲綠豆的傳播路徑

和我們日常接觸到的蔬果不同，野生的植物既不好吃也不適合栽種。於是人類在漫長的歷史中慢慢把野生植物改變為自己喜歡的樣子，這個過程就是「馴化」（domestication）。被馴化的農作物有一個關鍵性狀：無法自然散播種子，人類能藉此確保農作物的收穫量。

野生豆科植物（Fabaceae）成熟的豆莢會自然開裂，但這樣的能力在栽培豆類卻早已消失，因此許多作物栽培品系的繁衍與傳播只能依靠人類。這是不是代表農作物在馴化後的傳播只會受到人類活動影響呢？

研究團隊與國際農作物種原中心合作，使用超過千個綠豆栽培品系（以下簡稱綠豆）並解析遺傳多樣性，發現綠豆可分為與地理位置緊密相關的四大族群：東亞、中亞、東南亞、南亞族群。

過去考古證據顯示，綠豆在數千年前首先於南亞印度次大陸被馴化。有趣的是，遺傳分析發現它們並非向各個方向同時擴散，而是尋著南亞、東南亞、東亞，再到中亞的逆時針方向傳播（圖一）。

在東亞，這樣的傳播方向也許有跡可循。身處東亞的古中國人通稱西域、中亞民族為「胡人」，因此以「胡」為名的作物多半是由中亞往東傳播到東亞。

成書於約 544 年的中國古代農牧著作《齊民要術》記載當時黃河流域中下游的農業狀況，其中提到胡麻、胡瓜、胡蒜（大蒜）、胡荽（香菜）、胡豆（蠶豆或豌豆）等作物，只有綠豆是以「菉豆」稱之。這似乎支持綠豆不是由中亞向東傳播，符合由遺傳資訊推導出的傳播路徑。

一般來說，動植物的傳播是循序漸進的，因此栽培綠豆在南亞被馴化後，應該會同時先往較近的東南亞與中亞傳播，最後才進入東亞。

中亞和南亞的地理位置相對近，但為什麼綠豆卻輾轉繞了亞洲一大圈之後才出現在中亞呢？植物的自然傳播通常會受到地形阻隔的影響，因此南亞與中亞之間的興都庫什山脈（Hindu Kush）可能是個明顯的地理屏障。

但是如同前文所說，綠豆已經沒辦法自然傳播，只能靠人類散播種子了，因此我們更應該關注：興都庫什山脈對人類活動會不會是個屏障，阻隔了中亞與南亞居民的交流？在過去，穿越興都庫什山的交通雖然不便，但並非不可能。

早在 4000 年前，中亞與南亞之間已經有文化交流的證據，歷史上跨越興都庫什山的商業活動（如絲路的南亞支線）其實並不少見，且許多政權的領土均包含興都庫什山南北兩側（如貴霜帝國與帖木兒帝國）。既然兩地間的交流如此頻繁，綠豆為什麼沒有直接從南亞傳播到中亞？

形態與環境差異是重要線索

歷史上南亞與中亞的頻繁交流顯示，人類很有可能曾經嘗試把起源於南亞的綠豆直接帶到中亞種植，但最後沒有成功，所以今日的中亞綠豆後來才由東亞傳入。而這個歷史疑案也許可以從氣候環境與生態學找到解答。

從亞洲的衛星照片來看，我們第一時間就會發現各地「顏色」不同：南亞與東南亞比較綠，中亞卻是一片褐色，直接反映各地的氣候條件有所差異。

於是研究團隊比較了不同綠豆族群的棲地環境，發現南亞與中亞的環境相差非常多：南方的生長季長、降雨多，但北方的中亞生長季短、且剛好是乾季（圖二）。因此人類活動雖然有可能把綠豆往各個方向傳播，但起源於南亞的綠豆卻無法在中亞被順利種植。

相對地，東南亞和南亞的氣候環境相近，綠豆可以順利在當地被種植。接著，東南亞和東亞的靠海地區降雨較多，由東南亞向北傳播相對沒那麼困難。我們可以因此推論，綠豆順著環境梯度較小的路徑、以逆時針的趨勢從南亞傳播到亞洲各地。

地理學名著《槍炮、病菌與鋼鐵》（Guns, Germs, and Steel）提到，因為南方與北方環境差異較大，與人類相關的動植物較容易沿著大陸的東西軸線快速傳播。綠豆的傳播路徑也印證了這個論點。

如果環境差異真的讓數千年前南亞的綠豆品系無法順利在中亞被栽培，那現代的綠豆為什麼可以存活在中亞地區？是不是中亞的綠豆已經產生了一些改變，讓它們可以適合當地環境？

為了釐清這個問題，研究團隊設計了田間試驗，結果發現南方的綠豆生長期較長、開花較晚、豆莢較多、種子較大；北方綠豆（尤其是現代的中亞品系）在這些性狀都有相反的趨勢。

此趨勢符合一種植物躲避乾旱的典型策略：當植物生活在生長季短又乾燥的北方，在土壤水分耗盡前盡快開花結果是最有利的，但也造成產量較低的副作用。

有人可能會問，在這些 20 世紀蒐集的綠豆品系中看到的性狀差異，真的能反映他們歷史上的不同嗎？科學家測量到的差異會不會是近代育種的結果？幸運的是，千年前的中國文獻幫了大忙。

根據宋神宗熙寧年間（約 1068～1077 年）的文獻《湘山野錄》對宋真宗（968～1022 年）的記載：「真宗深念稼穡，聞占城稻耐旱、西天綠豆子多而粒大，各遣使以珍貨求其種。」文中清楚提到，相較於身處北宋國都開封（中國中北部）的宋真宗所熟知的綠豆，西天（南亞）的綠豆產量高、種子大（圖三），與21世紀科學家的研究結果相符。

栽種條件與方式也會影響傳播

除了氣候之外，還有其他因素也有可能限制南方綠豆在北方的種植、進而影響傳播路徑嗎？研究團隊也發現，古人的記載隱藏了植物生理學的精髓。1637 年由宋應星撰寫的《天工開物》記載：「綠豆必小暑方種，未及小暑而種，則其苗蔓延數尺，結莢甚稀。若過期至於處暑，則隨時開花結莢，顆粒亦少。」

24 節氣與太陽運行有關，因此當年的小暑應與現在相近，在國曆7月7日左右，處暑應在 8 月 23 日左右。不過，24 節氣和植物生理學有什麼關係呢？事實上，24 節氣反映了太陽的相對位置，也就是日照時間的長短。

綠豆是原生於南方的短日照植物：一天內的日照長度（簡稱日長）必須低於某個時數，綠豆植株才會開花。在北方高緯度地區，若在 7 月初之前種綠豆，日長太長，短日照植物只長大不開花，造成「其苗蔓延數尺，結莢甚稀」；若在 8 月底才種，日長太短，因此「隨時開花結莢，顆粒亦少」。

綠豆種植之後也必須在秋季的低溫來臨之前收成，由此可見日照長度與秋季低溫大大限制了綠豆可以在北方種植的時間，尤其是在中亞，這個時間點正好是乾季（圖四）。因此各種氣候條件均在北方偏好生活史短的綠豆品系，讓南方生活史較長的品系沒辦法直接在北方穩定栽培。

氣候條件的差異影響綠豆在亞洲的傳播路徑，塑造亞洲各地具有不同生活史及形態的栽培品系，也再次佐證研究團隊推估的逆時針傳播路徑。

相對於南方著重於產量的育種方式，北方綠豆生活史短但產量低，這樣的特質其實也影響到當地人們運用與栽培綠豆的方式。

有趣的是，相較於糧食作物，6 世紀的《齊民要術》更加強調綠豆身為「綠肥作物」的角色：「若糞不可得者，五六月中，穊種菉豆，至七月、八月，犁掩殺之。如以糞糞田， 則良美與糞不殊，又省功力。」

豆科植物會與根瘤菌共生，將空氣中的氮氣轉換為生物可利用的形式。這段敘述甚至不太重視綠豆種子的收成，直接將植株埋入土內當肥料，更強調了效果與糞肥一樣好。

在近代中亞，當地人也不會把綠豆當成主要作物，而是在冬小麥收成後（6 月）與下一輪冬小麥播種前（10 月），利用田裡剩餘的水分栽培綠豆。

在過去，這或許有點碰運氣的味道——有收成很好，沒有的話就當綠肥。當然，這是指過去的農耕情形，若在近代農業科技與灌溉技術發達的東亞，情況可能就不太一樣了。

跨領域探索農作物傳播歷史

在綠豆的傳播故事中，研究團隊的論點是南亞與中亞巨大的氣候環境差異造成此特殊的傳播路徑。但是就如同大多數的生物學研究，反例依然存在：胡椒、胡麻、胡瓜這三種作物，考古學研究證明它們起源於印度，但它們的名字（胡）卻顯示它們可能由印度先傳播到中亞，再到東亞。

為什麼這些作物不像綠豆一樣受到氣候條件限制？筆者研究團隊認為，這些相對高價值的重要香料、油料、瓜類等作物可能受到人類更細心地照顧與灌溉，因此或許較不受氣候環境逆境影響。

如前文所述，綠豆在北方一開始的角色可能是農閒時的綠肥或是碰運氣的作物，不太需要照顧與灌溉，因此受氣候環境影響相對大。

這個研究雖然以綠豆為出發點，最後卻回答了更大的問題：什麼因素會影響農作物的傳播、傳播的後果又為何？

研究團隊證明了氣候環境會決定農作物傳播的路徑、促進形態多樣性、甚至最後改變了人類對這個作物的種植與使用方式：在南方，人們追求產量與大種子；在北方，農人只能趁短暫的夏季種植生活史快、產量低的品系，順便當綠肥。

連結遺傳多樣性、氣候環境、植物適應及人文歷史，這個綠豆的故事為農作物跨領域研究開啟了新的視野。

延伸閱讀

• Ong, P. W. et al. (2023). Environment as a limiting factor of the historical global spread of mungbean. Elife, 12, e85725.

• 〈本文選自《科學月刊》2023 年 8 月號〉
• 科學月刊／在一個資訊不值錢的時代中，試圖緊握那知識餘溫外，也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。