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讓智財權凌駕實體財產權的「科技保護措施」

洪朝貴
・2014/05/14 ・2701字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 514 ・六年級

禁止列印槍枝的3D印表機
禁止列印槍枝的3D印表機

黑箱密約 TPP 裡面有個名詞:科技保護措施 (Technological Protection Measure)。 美國主張: 為了保護 “正版”、 打擊 (被混為一談的) 盜版/山寨/仿冒, 如果廠商販售給你的商品上面有一些電路/機關禁止你用這項商品來做某一些事, 那麼身為消費者的你, 就必須遵守(侵犯人權的)法律。你已購回的商品上面如果有廠商預先安置的枷鎖,而你企圖「斷開魂結、斷開鎖鏈、把枷鎖燒毀!」 那麼你就犯法了。你可以把它理解為實體物品版的遙控數位枷鎖 DRM。一旦這種(必然被破解的)技術受到法律的保護,智慧財產權將凌駕實體財產權之上,而知識分享的言論自由也將受到拑制。Princeton 電腦教授 Ed Felten 早在 2006 年就已經預言 DRM 思維會走向這條路。 (我 2009 年曾摘要)

  1. Keurig 的咖啡機, 防止對手降價搶生意, 內建認證機制, 必須是 Keurig 自家的咖啡膠囊才能泡。
  2. 雷諾新款的 Zoe 電動汽車, 車賣給你但是電池用租的, 要是沒有定時繳租金, 雷諾公司就 遙控 「喀嚓」 斷電 讓你沒辦法開車。
  3. 森精機公司所生產的高檔 CNC 車床內建 GPS 與陀螺儀。 只要一被用戶移動過位置, 就自動關機
  4. 德國公司 Armatrix 設計的 “智慧手槍” 搭配一枝手錶。 兩者都內建 RFID; 手槍必須距離手錶 10 吋以內才能發射
  5. 為了避免用戶 “不小心” 列印槍技, 有公司開發了一款 3D 印表機, 偵測到槍技零件就拒絕列印
  6. 為了避免 “盜版”, 有公司開發了一款 3D 印表機, 下載授權圖檔之後只准印一次

咖啡機跟電動汽車的例子很容易理解。這跟印表機公司不希望讓你自由填充便宜的墨水意思一樣:耗材才是長遠的賺錢之道 — 至於這類計劃報廢的設計所造成的不必要額外垃圾, 則不是廠商所關心的問題。

禁止移動的 CNC 車床完全莫名奇妙。它會不會是擴張解釋極具爭議的 geographical indications 的第一步?(原本用來保護 「臺南擔仔麵」、「新竹米粉」之類商標的機制)總之這種「功能」絕對不是從提升消費者享受/權益的思考角度出發的。

槍枝的例子,也許有些讀者會因為安全考量而認同上述兩種管制方式。但我看到的,卻是它跟電腦開機鑰匙管制、手機管制的相似性。

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今年二月初加州參議員表示:為了應付日益嚴重的手機竊案,未來將要求手機出廠時必須預設一個功能,以便手機被搶被偷之後,執法單位可以遙控毀機。(詳見我為科學月刊四月號所寫的文章:被中國媒體畫錯重點的邪惡美國政府)從資訊安全的角度來看,這種設計完全沒有任何說服力。如果失竊的問題真的很重要,那麼手機加密(整個儲存資料的檔案系統, 不是只有開機畫面)才是真正的終極安全保護措施。最值得政府做的,根本不是立法,而是通識類型的「認識加解密」資訊安全教育, 以及鼓勵廠商推出全面加密的商品。

那麼加州參議員為何要推動 「遙控毀機」 機制呢? 把手機的終極掌控權從你手中奪取過來, 才是真實的目的。 這跟 「手機不要 root 比較安全」 的迷思、 臺灣行政院先前的 「行動裝置資通安全注意事項」 謊言 或是微軟宣稱的 「放棄開機自主權比較安全」 都一樣, 企圖誘騙消費者相信 「你棄權, 就會比較安全」。 從資訊安全的角度來看, 以上一切謊言至為明顯。 真實的目的, 其實就是不希望消費者對於他手中的實體財產握有最終主控權。

回到手槍, 這也是為什麼資安專家會跳出來 解釋 這種 “智慧” 技術對安全可能弄巧成拙、 利小於弊 (Z<B)。 此外, 手槍事件又跟上述手機/電腦案例一樣, 美國一些州正在 推動立法, 要求新手槍必須配有這種 「智慧技術」。 一旦所有的槍枝都配備這種遙控枷鎖, 以後再遇到類似 美國內華達民兵起義 的事件, 政府就可以遙控讓民兵的槍枝暫時失去功能, 那麼結果就大不相同了。 順便一提, 我個人並不支持讓 「公開使用槍枝」 的行為合法化 (但是到了 3D 列印年代, 私下把玩槍枝的行為是不可能禁止的 — 除非剝奪所有人的隱私權)。 這裡要談的不是支持槍枝合法化, 而是政府可以如何透過扭曲解釋 「安全」 的法律, 在某些爭議場合下奪取公民的實體財產控制權。 於是, 一兩家廠商試圖推出這樣的產品之後, 當然立刻引發美國槍枝俱樂部的強烈抗議, 最後只能趕快 道歉下市

但就算以上無法說服你支持 「私下列印手槍」 的自由, 你也應該關心 3D 印表機普遍被 TPM 限制之後的深遠影響。 對大多數人而言, 未來最可能遭遇到的問題, 不是印表機拒印手槍零件, 而是它拒印 「受到版權保護」 的模型檔。 如果我們的世界想要享受 3D 印表技術的好處, 就必須避免它死於一個充斥著侵權訴訟律師的環境。

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不論你對上述個別案例有何看法, 以上所談的所有 「科技保護措施」, 都還有三大共同的問題。 第一, 這些用以保護廠商壟斷權的枷鎖, 最終都將被破解。 這跟 見不得人的 DRM 演算法必然會被破解 的道理一樣: 東西在消費者的手上。 其中 3D 印表機的例子還有另一個面向跟 DRM 很像: analog hole 類比漏洞 不可能完封 — 消費者總是可以用 3D 掃描器把 3D 模型掃成未受保護的模型檔, 那麼 3D 印表機就無從檢查模型是否為 「盜版」。 如果我們認同 Maker Faire (5/24,25 華山文化園區!) 這樣鼓勵大眾動手拆解與創作的文化, 那就不可能接受 「禁止消費者拆解研究自己實體財產」 那樣的法律。 第二, 支持 TPM, 就必須支持某類言論管制 (即使這些文章的作者樂意分享其 「智慧財產」)。 因為只要有少數的人破解一種 TPM, 這項知識就會廣為人知。 如果不管制這類知識的流通, 那麼 TPM 就是玩假的。 第三, 為了禁止 「破解 TPM 知識」 的傳遞, 也就必須禁止私密通訊的自由。 這個道理我已在 「避免網路管制走向拆信檢查私密通訊」 以及 「著作權跟人權只能二選一」 這兩篇文章的幾個段落當中重複提過。

上面所提的這些例子, 目前都還沒有被拿來用 TPM 法令強制執行, 但如果我是意圖遙控售後產品、 意圖壟斷市場的廠商, 那麼將會對 TPM 所賦予我的權力 (yes, I mean power, not right) 寄予厚望。 對於 TPM 的這些問題, 我們的政府會研究與回應嗎? 或者, 只要是美國老大哥在 TPP 裡面所提出的要求, 就算它 侵權甚於 SOPA 幫助財團侵犯公民權利、 甚或讓智慧財產權凌駕於實體財產權之上, 我們的政府依舊要睜眼說瞎話地告訴我們 「Z>B, 簽下去才有競爭力」 呢?

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洪朝貴
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讓 AI 取代真人執法可行嗎?將判斷全交給 AI 可能隱藏什麼危險?——專訪中研院歐美研究所陳弘儒助研究員
研之有物│中央研究院_96
・2024/03/18 ・6292字 ・閱讀時間約 13 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|劉韋佐
  • 責任編輯|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

人工智慧將改變以人為主的法治領域?

由人工智慧擔任警察,再也不是科幻電影的情節,交通管制常見的科技執法就是應用 AI 辨識闖紅燈、未依規定轉彎、車輛不停讓行人等違規行為。 AI 的客觀、高效率正在挑戰以人為審判主體的法治領域,這樣的轉變會對我們產生什麼影響呢?中央研究院「研之有物」專訪院內歐美研究所陳弘儒助研究員,他將帶我們思考:當 AI 取代人類執法時,將如何改變人們對守法的認知?

交通尖峰時段,後方出現一台救護車,你願意闖紅燈讓道嗎?
圖|iStock

想像有一天你正在尖峰時段開車,車子停在十字路口等紅燈時,後方出現一輛急駛而來的救護車,你為了讓道必須開過停止線。這時你是否願意冒著違規被開罰的風險?還是承擔風險以換取他人盡速就醫?

在上述情境中,針對「要不要闖紅燈」我們經歷了一段價值判斷過程。如果剛好十字路口有真人警察,他的判斷可能是:這是情急之下不得不的行為,並非蓄意違規。

然而,如果負責執法的是「法律人工智慧系統」(Artificially legal intelligent,簡稱 ALI)情況可能截然不同。

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ALI 這個詞源自 Mireille Hildebrandt 的研究,在概念上可區分為兩類:採取傳統程式碼的 IFTTT(if this then that)、運用機器學習的資料驅動。前者是注重法律推理或論證的計算機模型,將法律規範轉為程式碼,藉由程式編寫來執行法律任務。後者則透過大量資料的學習,來預測行為範式,用於再犯率、判決結果預測上有較好的成果。

一般情況下,應用在交通管制的 ALI 會辨識車輛是否超速、闖紅燈等違規行為,不過交通情境千變萬化,ALI 能否做出包含「道德價值的判斷」將是一大挑戰!

中研院歐美研究所陳弘儒助研究員察覺,人工智慧(AI)正在左右人們對守法的價值判斷及背後的因果結構,進而反思當我們將原本由人來判斷的事項,全權交由 AI 來執行時,可能產生哪些潛移默化的影響?

讓我們與陳弘儒展開一場從法哲學出發的對話,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。

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中研院歐美研究所陳弘儒助研究員,從法哲學出發,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。
圖|之有物

問

怎麼會對「人工智慧」(AI)與「法律人工智慧系統」(ALI)產生研究興趣?

會對 AI 感興趣是因為我很早就對電腦有興趣,我原本大學想唸資訊工程,因為高中有些科目沒辦法唸,於是去唸文組,大學進入法律系就讀,研究所考入「基礎法學組」研讀法哲學。

後來我到美國讀書,當時 AlphaGo 的新聞造成很大的轟動,啟發我思考 AI 的應用應該有些法律課題值得探討,於是開始爬梳 AI 與法律的發展脈絡。

AI 這個詞大概在 1950 年代被提出,而 AI 與法律相關的討論則在 1970、80 年代就有學者開始思考:我們能否將法律推理過程電腦程式化,讓電腦做出跟法律人一樣的判斷?

事實上,AI 沒有在做推理,它做的是機率的演算,但法律是一種規範性的判斷,所有判斷必須奠基在法律條文的認識與解釋上,給予受審對象合理的判決理由。

這讓我好奇:如果未來廣泛應用 AI 執法,法律或受法律規範的民眾會怎麼轉變?

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至於真正開始研究「法律人工智慧系統」(ALI)是受到我父親的啟發。有一陣子我經常開車南北往返,有一天我跟父親聊到用區間測速執法的議題。交通部曾在萬里隧道使用區間測速,計算你在隧道裡的平均速率,如果超速就開罰。

父親就問我:「政府有什麼理由用區間測速罰我?如果要開罰就必須解釋是哪一個時間點超速。」依照一般的數學邏輯,你一定有在某個時間點超速,所以平均起來的速率才會超過速限,可是法律判斷涉及規範性,我們必須思考背後的正當性課題,不能只用邏輯解釋,這啟發我逐漸把問題勾勒出來,試圖分析執法背後的規範性意涵。

問

如果將執行法律任務的權限賦予 AI,可能暗藏什麼風險?

我們先來談人類和 AI 在做判斷時的差別。人類無時無刻都在做判斷,判斷的過程通常會先做「區分」,例如在你面前有 A 和 B 兩個選項,在做判斷前必須先把 A 和 B 區分開來,讓選項有「可區別性」。

在資料龐大的情況下,AI 的優勢在於能協助人類快速做好區分,可是做判斷還需經歷一段 AI 難以觸及的複雜過程。人類在成長過程中會發展出一套顧及社會與文化認知的世界觀,做判斷時通常會將要區分的選項放進這個世界觀中,最終做出符合社會或自身考量的抉擇。

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當我們將判斷程序交由 AI 執行,就會涉及「判斷權限移轉」的問題,這經常在日常生活中發生,你只要發現原本自己可以執行的事情,有另外一個對象做的比你好或差不多好,你就會漸漸把判斷的工作交給它,久而久之,你大概會覺得這是很好的做法,因為可以節省大量時間。

自駕車導航系統就是判斷權限移轉的例子,由於導航通常可以找出最佳行車路線,駕駛人幾乎會跟著走,但仍有可能誤入路況不佳或無法通行的地方。
圖|Vladimir Srajber, Pexels

我擔心這種判斷權限移轉會快速且廣泛的發生,因為 AI 的工作效率極高,可以大幅節省人力成本,但是哪一些權限可以放給 AI?哪一些權限人類一定要守住?我們經常沒有充足的討論,等到發生問題再亡羊補牢可能為時已晚。

以讓道給救護車而闖紅燈的情境為例,如果讓 AI 來做交管,可以節省警察人力,又可以快速精準地開罰,卻迫使民眾需額外花時間,證明闖紅燈有正當理由。如果是真人警察來判斷,警察通常會認為你的行為有正當理由而不開罰。這對於受法律規範的民眾來說,會產生兩種全然不同的規範作用。

AI 產生的規範作用會讓民眾擔心事後銷單的麻煩程序,如果無法順利解決,可能會訴諸民意代表或上爆料公社,並漸漸改變民眾對守法的態度。而真人警察產生的規範作用,將使民眾自主展現對法律的高度重視,雖然當下的行為牴觸法律,卻是行為人經過多方權衡後做的判斷,相信法律會支持自己出於同理心的行為。

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問

使用 AI 執法除了看上它的高效率,也是因為和真人相比 AI 不會受私情影響,比較可以做出公正的判斷。如果從法治觀念來看,為何決策權不能全權交由 AI 執行?

我認為法治的核心價值在臺灣並沒有很好的發展,我們常想的是怎麼用處罰促成民眾守法,長久下來可能會得到反效果。當人們養成凡事規避處罰的習慣,一旦哪天不再受法律約束,可能會失去守法的動機。

事實上,法治最根深柢固的價值為:

法律作為一種人類行為規範的展現,促使民眾守法的方式有很多種,關鍵在於尊重人的道德自主性,並向民眾陳述判決理由。

給理由非常重要,可以讓民眾不斷透過理由來跟自己和法律體系溝通。如此也可以形成一種互惠關係,使民眾相信,國家公權力能用適當的理由來制定法律,而制定出的法律是以尊重公民自主性為主。當民眾理解法律對我所處的社會有利,會比較願意自動產生守法的動機。

AI 執法看似比人類「公正無私」,但它的執法方式以處罰為主、缺乏理由陳述,也沒有對具體情境的「敏感性」。人跟人之間的互動經常需要敏感性,這樣才能理解他人到底在想什麼。這種敏感性是要鍛鍊的,真人警察可在執法過程中,透過拿捏不同情境的處理方式來累積經驗。

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例如在交通尖峰時段應該以維持交通順暢為原則,這時警察是否具備判斷的敏感性就很重要,例如看到輕微的違規不一定要大動作開罰,可以吹個警笛給駕駛警示一下就好。

我越來越覺得人類這種互動上的敏感性很重要,我們會在跟他人相處的過程中思考:跟我溝通的對象是什麼樣的人?我在他心中是什麼模樣?然後慢慢微調表現方式,這是人類和 AI 最根本的不同。

行動者受各種法律變項影響的因果圖。上圖是由真人警察執法,對於處罰之可能性有影響力,可依不同情境判斷是否開罰。下圖是由全自動法律人工智慧執法,由 AI 直接將處罰之可能性加諸在行動者身上,缺乏真人警察二次確認,很可能影響行動者對守法與否的衡量。
圖|之有物(資料來源|陳弘儒)

問

相較於法律人工智慧,ChatGPT 等生成式 AI 強大的語言功能似乎更接近理想中的 AI,其發展可能對我們產生哪些影響?

我認為會有更複雜的影響。ChatGPT 是基於大型語言模型的聊天機器人,使用大量自然語言文本進行深度學習,在文本生成、問答對話等任務上都有很好的表現。因此,在與 ChatGPT 互動的過程中,我們容易產生一種錯覺,覺得螢幕後好像有一名很有耐心的真人在跟你對話。

事實上,對於生成式 AI 來說,人類只是刺激它運作的外在環境,人機之間的互動並沒有想像中的對等。

仔細回想一下整個互動過程,每當外在環境(人類)給 ChatGPT 下指令,系統才會開始運作並生成內容,如果我們不滿意,可以再調整指令,系統又會生成更多成果,這跟平常的人際互動方式不太一樣。

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ChatGPT 能讓使用者分辨不出訊息來自 AI 或真人,但事實上 AI 只是接受外在環境(人類)刺激,依指令生成最佳內容,並以獲得正向回饋、提升準確率為目標。
圖|iStock

資工人員可能會用這個理由說明,生成式 AI 只是一種工具,透過學習大量資料的模式和結構,從而生成與原始資料有相似特徵的新資料。

上述想法可能會降低人們對「資料」(Data)的敏感性。由於在做 AI 訓練、測試與調整的過程中,都必須餵給 AI 大量資料,如果不知道資料的生產過程和內部結構,後續可能會產生爭議。

另一個關於資料的疑慮是,生成式 AI 的研發與使用涉及很多權力不對等問題。例如現在主流的人工智慧系統都是由私人公司推出,並往商業或使用者付費的方向發展,代表許多資料都掌握在這些私人公司手中。

資料有一種特性,它可以萃取出「資訊」(Information),誰有管道可以從一大群資料中分析出有價值的資訊,誰就有權力影響資源分配。換句話說,多數人透過輸入資料換取生成式 AI 的服務,可是從資料萃取出的資訊可能在我們不知情的狀況下對我們造成影響。

問

面對勢不可擋的生成式 AI 浪潮,人文社會學者可以做些什麼?

國外對於 AI 的運用開始提出很多法律規範,雖然國外關於價值課題的討論比臺灣多,但並不代表那些討論都很細緻深入,因為目前人類跟 AI 的相遇還沒有很久,大家還在探索哪些議題應該被提出,或賦予這些議題重新認識的架構。

這當中有一個重要課題值得思考:

我們需不需要訓練 AI 學會人類的價值判斷?

我認為訓練 AI 理解人類的價值判斷很可能是未來趨勢,因為 AI 的發展會朝人機互動模式邁進,唯有讓 AI 逐漸理解人類的價值為何,以及人類價值在 AI 運作中的局限,我們才有辦法呈現 AI 所涉及的價值課題。

當前的討論多數還停留在把 AI 當成一項技術,我認為這種觀點將來會出問題,強大的技術如果沒有明確的價值目標,是一件非常危險的事情。實際上,AI 的發展必定有很多價值課題涉入其中,或者在設計上有一些價值導向會隱而不顯,這將影響 AI 的運作與輸出成果。

思考怎麼讓 AI 理解人類價值判斷的同時,也等於在問我們人類:對我們來說哪一些價值是重要的?而這些重要價值的基本內容與歧異為何?

我目前的研究有幾個方向,一個是研究法律推理的計算機模型(Computational models of legal reasoning);另一個是從規範性的層面去探討,怎麼把價值理論、政治道德(Political morality)、政治哲學等想法跟科技界交流。未來也會透過新的視野省視公民不服從議題。

這將有助科技界得知,有很多價值課題需要事先想清楚,影響將擴及工程師怎麼設計人工智慧系統?設計過程面臨哪些局限?哪些局限不應該碰,或怎麼把某些局限展現出來?我覺得這些認識都非常重要!

鐵面無私的 ALI ?人類與人工智慧執法最大的分野是什麼?

陳弘儒的研究室有許多公仔,包括多尊金斯伯格(Ginsburg)公仔,她是美國首位猶太裔女性大法官,畢生為女權進步與性別平權奮鬥。
圖|之有物

陳弘儒是臺灣少數以法哲學理論研究法律人工智慧系統(ALI)的學者,他結合各種現實情境,與我們談論 ALI、生成式 AI 與當代法治價值的緊張關係。

由於 ALI 擅長的資料分類與演算,與人類判斷過程中涉及的世界觀與敏感性思辨,有著根本上的差異;以處罰為主、缺乏理由陳述的判斷方式,也容易影響民眾對公權力的信任。因此陳弘儒認為,目前 ALI 應該以「輔助人類執法」為發展目標,讓人類保有最終的判斷權限

至於現正快速發展的生成式 AI ,根據陳弘儒的觀察,目前仍有待各方專家探索其中的價值課題,包括資料提供與使用的權力不對等、哪些人類價值在訓練 AI 的過程中值得關注等。

在過去多是由人文社會學者提出警告,現在連 AI 領域的權威專家也簽署公開信並呼籲:AI 具有與人類競爭的智慧,這可能給社會和人類帶來巨大風險,應該以相應的關注和資源進行規劃和管理

在訪談過程中,有一件令人印象深刻的小插曲,陳弘儒希望我們不要稱呼他「老師」,因為他從小就畏懼老師、警察等有權威身分的人,希望以更平等的方式進行對話。

假如今天以 AI 進行採訪,整個談話過程或許能不受倫理輩分影響,但這也讓我們意識到,在 AI 的世界裡,許多人際互動特有的敏感性、同理反思都可能不復存在。

陳弘儒的研究讓我們體會,AI 在法治領域的應用不僅是法律問題,背後更包含深刻的哲學、道德與權力課題,也讓我們更了解法治的核心價值:

法律要做的不只是規範人們的行為,而是透過理由陳述與溝通展現對每個人道德自主性的尊重。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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如何 3D 列印不會崩壞的蛋糕?
胡中行_96
・2023/03/30 ・1892字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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「那無疑是我從沒嚐過的味道」,論文的第一兼通訊作者 Jonathan David Blutinger 回想起初期的失敗,委婉地承認:「其實不難吃,只是與眾不同。我們畢竟不是米其林大廚。」[1]所幸皇天不負苦心人,在多次修正後,美國哥倫比亞大學的團隊,終於做出原料一樣,但是不再坍塌的蛋糕,並於 2023 年 3 月的《npj 食品科學》(npj Science of Food)期刊上分享食譜。[2]

3D列 印蛋糕的失敗百態。圖/參考資料 2,Supplementary Figure 1(CC BY 4.0)

3D 列印蛋糕的食譜

研究團隊的終極目標,是希望將來任何人均能用簡單的軟體烹飪,3D 列印再雷射加熱,創造經濟、健康且美味的餐點。他們選擇的食材相當普遍,全部都從美國紐約的 Appletree Market 超商購買。[2]

材料

Skippy 花生醬、J.M. Smucker 草莓果醬、Nutella 榛果巧克力醬、Betty Crocker 糖霜、Krasdale櫻桃淋醬、拿叉子搗爛的香蕉泥;以及用食物調理機攪 2 分鐘製成的全麥餅乾糊(8 塊全麥餅乾、2 湯匙的牛油和 4 茶匙的水)。[2]

步驟

(1)冷藏材料,使其變得濃稠,以穩定結構。[2]

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(2)把各種材料灌入分別的 7 支針筒(30ml;14 gauge)。[2]

(圖/參考資料 2,Supplementary Figure 3(CC BY 4.0))

(3)將針筒裝進特製的 3D 食物印表機。[2]

(圖/參考資料 2,Supplementary Figure 2(CC BY 4.0))

(4)把壓克力餐盤擺在 3D 印表機下,盛接針筒擠出的條狀物。其直徑約 1.5 毫米,會逐漸累積出蛋糕的半成品。[2]

(5)論文有寫到運用藍光和紅外線,為蛋糕加熱。不過,實驗方法的段落,僅提及 3D 印表機附設的藍光雷射二極體(blue laser diode),也就是下圖中黑色的長方體。[2]

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圖/參考資料 2,Supplementary Figure 4(Left;CC BY 4.0)
3D 列印蛋糕從失敗到成功的各個版本。影/參考資料 2,Supplementary Video 1(CC BY 4.0)

從上面的影片,可見早期幾個版本的蛋糕,非常容易崩垮。[2]研究團隊於是依據物質受力變形時,展現的黏性和彈性特質,即黏彈性(viscoelasticity),將食材分為「結構」與「填料」兩類,並在軟體中改變設計:[2, 3]用結構性強的全麥餅乾糊,作為蛋糕各層的形狀基礎,又以花生醬和榛果巧克力醬輔助支撐,再填入其他相對柔軟的原料。最後,他們調整 3D 印表機的針筒高度,並減緩列印的速度。如此擠出來的流體,尾端便不會蜷曲。能避免繩捲效應(coiling effect或rope-coil effect),破壞蛋糕表面的平整。要不然有時會出現本文開頭的圖組中,最末一塊蛋糕那種毛躁的外貌。[2]

a. 列印成功的蛋糕;b. 切開看內餡;c. 蛋糕設計;d. (1)全麥餅乾糊、(2)花生醬、(3)草莓果醬、(4)榛果巧克力醬、(5)香蕉泥、(6)櫻桃淋醬和(7)糖霜。圖/參考資料 2,Figure 1(CC BY 4.0)

3D 列印食品的推廣

目前 3D 列印食物尚未普及,此蛋糕的成形有如曇花一現。這一方面是基於科技新穎,懂得操作的人還少;另方面則因為這種印表機索價不菲,不是誰都玩得起。如果要商業化,研究團隊認為得採取 Gillette 刮鬍刀和 Nespresso 咖啡機的經營模式:壓低主要產品本身的價格,後續再從耗材獲利。換句話說,廠商賣出廉價的 3D 食物印表機,之後消費者就會以零買或長期訂購的模式,購買列印用的食譜和食物匣。食物匣的內容物,發展空間多元。除了碎肉和花生醬等泥狀物;也能推出醬油、橄欖油等液體;食鹽與胡椒之類的顆粒;還有百里香或香芹這類碎片等,任何可食用的東西。[2]

此外,在薄利多銷和產品開發的同時,也要提升大眾的接受度。偏好天然食材,或是不信任食品產業,都是對 3D 食物列印存有疑慮的原因。研究團隊提出的解方,是宣傳它的好處,例如:精準調配營養,不浪費材料;降低能源耗損;以及客製化的食譜等。[2]當然,似乎也就避而不談犧牲纖維質,以求列印順暢等問題。[1]總之,他們描繪出科技烹飪的美好願景,並且排除萬難,要讓飲食邁向全新時代。倘若有天上述的市場成熟,產品賣相比論文中的蛋糕誘人,您會願意品嚐嗎?

  

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致謝

特別感謝許凱勝先生協助確認技術細節。

參考資料

  1. Sample I. (22 MAR 2023) ‘Have your cake and print it: the 3D culinary revolution is coming’. The Guardian.
  2. Blutinger, J.D., Cooper, C.C., Karthik, S. et al. (2023) ‘The future of software-controlled cooking’. npj Science of Food, 7, 6.
  3. Gan H, LAM Y. (2008). ‘Viscoelasticity’. In: Li, D. (eds) Encyclopedia of Microfluidics and Nanofluidics. Springer, Boston, MA.
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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活體犧牲不再?讓蚊子吸食水凝膠去吧!
胡中行_96
・2023/03/02 ・2680字 ・閱讀時間約 5 分鐘

以往病媒蚊研究中,人類志願者及受試動物,得犧牲小我以造福蒼生。活生生地,讓蚊子叮咬並吸食他們的血液。現在,美國科學家用充滿動物血液的水凝膠餵蚊子;將來或許還能改為填充蛋白質營養液。[1]從此以後,科學家便能像主持以酒代血的天主教感恩祭,慷慨地對蚊子說:「你們大家拿去喝,這一杯就是我的血,新而永久的盟約之血,將為你們和眾人傾流,以赦免罪惡。」[2]

圖/Australian Department of Foreign Affairs and Trade on Flickr(CC BY 2.0)

餵食蚊子的水凝膠

1944 年科學家 Samuel Gertler 合成的化合物 DEET(中譯「待乙妥」或「敵避」),在二戰期間被美軍用來驅蚊。[3]之後各種防蚊成份的研究過程,仍免不了仰賴人類和動物的活體貢獻。隨著近年 3D 列印與生物相容水凝膠的技術發展,開發替代品的時機逐漸成熟。理想上,餵食蚊子的水凝膠製品,要具備高解析度的 3D 列印血管、擴散於組織中的血液、對多種蚊子的吸引力、低廉的成本,以及較少的動物實驗倫理問題。此外,最好還能搭配一組攝影器材,與相應的數據運算模型。[1]

2023 年 2 月,美國研究團隊於《前沿生物工程與生物科技》(Frontiers Bioengineering and Biotechnology)期刊上,介紹他們一體成形的嘗試成果。[1]

水凝膠的「食譜」

類似於做捲心酥,要先調配麵糊,烘烤定型,才能在裡面填充內餡。此實驗的第一個步驟,是製作稍後能注入血液,或者其他液體的水凝膠。研究團隊先把適當比例的聚乙二醇二丙烯酸酯(PEGDA)、明膠甲基丙烯(GelMA)、甘油(glycerol)、LAP 光敏劑檸檬黃食用色素(tartrazine),混合在一起。[1]透過數位光源處理(digital light processing),使原料遇光固化,將內有曲折空管的水凝膠薄片,3D 列印出來。[1, 4]每批產出3份水凝膠,費時約 23 分鐘。[1]

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接著,成形的水凝膠,被丟進磷酸鹽緩衝生理食鹽水(phosphate buffered saline),浸泡至少 2 天。這段期間內,多餘的色素會不斷流出,所以要勤換水,直到水質清淨。上述從頭到尾的程序,一旦商業量產,成本即可降低。如果在無菌環境中製造,還能冷藏儲存數月。[1]

注入液體

再來,就要幫捲心酥灌多元口味的內餡了。科學家購買了,已經去除凝血功能的研究級脫纖血(defibrinated blood)。[1, 5]依照要進行的實驗,將這些血液或是其他液體,裝進針筒。接著,用注射泵浦(syringe pump)和管路,將針筒裡的內容物以 100 μL/min的速率,推進水凝膠裡。此實驗過程中,一支針筒透過管路,最多連接 6 份水凝膠。[1]

蚊子實驗

美國科學家將多塊水凝膠,分別放置於幾個玻璃罩內。每個罩子裡,引進 20 至 30 隻母蚊子,當作主要的觀察對象。[1]由於母蚊子吸血是為了產卵,所以裏頭還加上幾隻公蚊子作陪,來促進其食慾。[1, 6]攝影機全程對準水凝膠,記錄蚊子的活動,時間總長約 30 至 45 分鐘。[1]基於個別實驗的目的,方法設計上稍有差別:

  1. 餵食觀察:使用充滿血液的水凝膠餵食蚊子,調整溫度與設備,替換蚊子的品種,並優化攝影機的紀錄。簡單講,就是做不同的嘗試,為後面的實驗打好基礎。[1]
  2. 食物選擇:為蚊子奉上動物血液、紅墨水和磷酸鹽緩衝生理食鹽水,三種「口味」的水凝膠,並貼心熱菜到37°C。後二者沒什麼營養價值,單純想看牠們好不好騙。[1]
  3. 防蚊成份:3個玻璃罩裡,血液飽滿的水凝膠,都溫熱至37°C,但分別為沒塗料、塗抹DEET,以及敷上一層檸檬尤加利油(lemon-eucalyptus oil)萃取物。測試蚊子會不會因為外層的化合物,放棄吸食水凝膠裡的血液。實驗重複5次,受試的蚊子也每次更換。[1]
A. 充滿血液的水凝膠;B. 配有攝影機的玻璃罩;C. 建立辨識蚊子的運算模型;D. 不同的蚊子品種、液體和防蚊成份。圖/參考資料1,Figure 1(CC BY 4.0)

結果與展望

餵食觀察的錄像,歷經截圖、挑選、標註和校正等程序,成果被拿來訓練電腦找蚊子。於嘗試及調整後,此運算模型不僅能辨識影片中的蚊子,還會分別「未進食」與「進食中或吸飽血」的腹部形狀,平均準確率高達 92.5%。這個模型,馬上被運用在後面的實驗裡。[1]

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在選擇食物時,紅墨水和磷酸鹽緩衝生理食鹽水,顯然騙不過受試的蚊子;牠們唯獨吸食有動物血液的水凝膠。未來研發蛋白質營養液時,也可以用雷同的方式,評估蚊子的接受程度。為了引誘牠們,以後也能加碼在水凝膠上,塗抹真實皮膚會有的化學物質,並且在附近散佈二氧化碳。若是成功了,成品就能在其他病媒蚊實驗中,替代動物血液。如此便減少血液傳播疾病的風險,[1]以及使用動物血液的倫理問題。

另一個實驗的 DEET 和檸檬尤加利油萃取物,一如預期地令蚊子完全不想靠近。倒是沒塗料的對照組,卻意外只有 13.8% 的低餵食率。科學家覺得應該歸咎於水凝膠太小,有些蚊子擠不進去。將來製作時,得加大表面積。[1]

A. 截圖、標註、校正、訓練運算模型,並評估成果;B. 未進食(正紅色)與吸血(桃紅色)。圖/改作自參考資料1,Figure 2局部(CC BY 4.0)

整體而言,論文的第一作者 Kevin Janson 博士,很滿意這個自動分析功能,迅速又穩定的運算模型。在研究驅蚊效果方面,身為論文作者之一的 Omid Veiseh 教授,則認為他們的設計,未來也可以用於測試其他化合物。至於病媒蚊的品種,此實驗主要採用的,是會傳播黃熱病(yellow fever)、登革熱(dengue fever)和茲卡熱(Zika fever)的埃及斑蚊(Aedes aegypti)。另一位作者 Dawn Wesson 教授表示,假使想套用此模型跟設備,在習性迥異的野生品種上,就得再花時間研究。[7]

  

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參考資料

  1. Janson KD, Carter BH, Jameson SB, et al. (2023) ‘Development of an automated biomaterial platform to study mosquito feeding behavior’. Frontiers Bioengineering and Biotechnology, 11:1103748.
  2. 教學方案」天主教台北總教區教理推廣中心(Accessed on 23 FEB 2023)
  3. American Chemical Society. (20 JUN 2020) ‘N,N-Diethyl-m-toluamide (DEET)’. Chemistry for Life.
  4. A Dowon, Stevens LM, Zhou K, et al. (2020) ‘Rapid High-Resolution Visible Light 3D Printing’. ACS Central Science, 6 (9), 1555-1563.
  5. Technical Support – FAQs’. Thermo Fisher Scientific. (Accessed on 23 FEB 2023)
  6. Harrison RE, Brown MR, Strand MR. (2021) ‘Whole blood and blood components from vertebrates differentially affect egg formation in three species of anautogenous mosquitoes’. Parasites Vectors 14, 119.
  7. Gillham AB. (09 FEB 2023) ‘Human test subjects may no longer be needed for mosquito bite trials thanks to invention of new biomaterial’. Frontiers Science Communications.
胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。