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【2012版】你願意送PanSci 一個新年禮物嗎?

PanSci_96
・2012/12/19 ・1170字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 498 ・六年級
相關標籤: 科學傳播 (54)

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各位科學人,

新的一年即將到來,回顧過去一年PanSci上發表的1500多篇文章,你絕對可以感受到這個世界隨著科學而脈動。2012年是PanSci度過的重要一年。在莽莽撞撞不斷嘗試摸索下,PanSci從一個單純且孤獨的科學主題部落格…到現在…還是一個單純的部落格XD–不過已經不再孤獨。感謝所有義務貢獻的作者跟譯者,還有編輯、感謝所有推荐、批評、跟轉發、感謝所有合作伙伴、參加過M.I.C. 微型點子對撞機TALKs 科學最前線TALK 360高校無雙 科學有梗等活動的夥伴,感謝網際網路跟社群媒體,在台灣安靜到幾乎窒息的科學傳播道路上,我們一起發出了聲音。

PanSci是一個獨立的計劃,起碼到目前為止依舊是這樣。從創站二年又兩個月以來,除了很微量的合作專案收入與辦活動的收入以外,台灣數位文化協會完全以自身的資金在支持。雖然我們沒有付給任何一位作者他們應得的稿費,也沒有跟任何單位簽下可以帶進穩定收入的合約,僅靠著最基本的人力成本在運作(編輯P今年起轉為兼職,PanSci只是他1/n的工作;編輯Z從今年七月轉為全職,但以他的貢獻跟付出來看,絕對算是自我剝削的血汗勞工),加上固定得支出的主機維運等費用。

這篇文章不是要募款或是哭窮,我們已經很習慣在沒人看好、沒人支持的情況下作重要的事情,我們相信重要的事情只有該做跟不該做,沒有躊躇或猶豫。不過呢…PanSci還是很希望能收到各位的新年禮物 XD

所以(重點來了!!!),在此,PanSci希望收到的禮物就是「在你的FB/G+/Plurk/Twitter/Blog 上推荐PanSci,並鼓勵大家加入PanSci的FB專頁/G+專頁/Plurk/Twitter」!讓更多人一起來關心以及討論科學吧!

 

比起金錢來說,能有更多人知道PanSci在做的事情,絕對是更棒的禮物,也更能支持PanSci繼續下去。所以在此PanSci誠心誠意地跟各位討新年禮物,希望各位能多多幫忙!

以下是幾個範例:

1. (委婉版)我常常逛的一個網站叫作PanSci 泛科學,挺有意思的喔,能讀到很多科學新知,推荐給各位朋友。(加上PanSci的FB等社群連結)

2. (認真版)台灣媒體總是欠缺有深度的科學報導,PanSci很努力想要彌補這個缺失,讓大家看見科學新聞的真相。大推!(加上PanSci的FB等社群連結)

3. (直白版)讚!(加上PanSci的FB等社群連結)

4. (誇張反問版)這麼棒的網站還不快加入?(加上PanSci的FB等社群連結)

5. (寶傑版)在這樣一個世界末日、外星人入侵、亞特蘭提斯回歸的前夕,PanSci是你必須關注的一個非常重要的網站!(加上PanSci的FB等社群連結)

6. (自訂版)…………………

遠望:以臉書為基礎,希望在2013年1月1日之前,按讚人數能夠翻倍達到60000人!(目前是31,934人)。

先打個預防針:這個目標非常非常非常………困難,畢竟目前的30000多位夥伴是2年多才累積到的,要在剩下兩個禮拜不到的時間內衝到60000人,就算買下全臉書的廣告都不一定辦得到。現實一點的評估,達成的機率低於1%。但結果會是什麼呢?

最後,預祝各位新年快樂!

PanSci 泛科學 編輯 P 與 Z 敬上

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PanSci_96
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PanSci的編輯部帳號,會發自產內容跟各種消息喔。

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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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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面對新聞媒體,科學家該如何溝通?——《疫苗先鋒》
天下文化_96
・2022/03/27 ・3958字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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  • 作者/莎拉.吉爾伯特、凱薩琳.格林
  • 譯者/廖建容、郭貞伶

2020 年 7 月 15 日,佩斯頓(Robert Peston)在英國獨立電視台《十點新聞》(News at Ten)報導:「記者最近得知,在製藥界巨頭『阿斯特捷利康』的支持之下,牛津正在進行的疫苗開發工作有了非常重要的消息,同儕審查顯示,我們身上都具備的抗體,以及名為 T 細胞或稱殺手細胞所造成的免疫反應,跟研究者期待的一樣好。所以這是個好消息,是疫苗可能有效的證據……相關人士認為最快在秋天『這款疫苗』就有可能大量生產。」

Robert Peston
羅伯特.佩斯頓現為英國獨立電視台的記者。圖/Nuffield College

我想我真的把紅酒噴了出來。這是在搞啥啊?所有參與這項計畫的人,只要是跟臨床試驗數據沾上一點邊,都會受到嚴格的指示,絕對不能談論它。我們不能在自己的電腦裡保存副本,或是用電子郵件傳送。當然也不能告訴朋友。甚至有些人實際參與疫苗製造,也還未被告知數據是長什麼樣子。但是,佩斯頓卻在推特跟全國新聞上大談特談。

《泰唔士報》(The Times)及《每日電訊報》(Telegraph)上,立刻出現了對他的某些說法照單全收的文章(其他報紙則主要關注我們有必要在三明治連鎖店裡繼續戴口罩)。牛津大學甚至在推特上發推其中一條新聞連結;我們被禁止談論自己的研究發現,但洩密的科學卻可以,這似乎是精神錯亂了。

我不認為我們有人去調查消息從哪裡走漏(對於洩密的源頭為何,充斥著各種猜測:是英國疫苗任務小組的某人說出去的,還是有政府部長想要在那一天曝光一個好消息?)但這讓我們在未來更加小心。如果我們瞭解得還不夠清楚的話,這件事也讓我們更加明白了,當聚光燈照到我們所做的每一件事情上時,燈光是多麽刺眼。

媒體的影響

在我小時候,我夢想著要成名:我會上電視,《每日郵報》(Daily Mail)上會刊登我的照片,所以我決定要成為科學家。以上純屬虛構,並沒有人這麼說過。

一整個 2020 年,團隊裡的每個人都挺身應付自己的人生課題。與此同時,由於事情還沒有難到爆表,我們以很快、有時快到嚇人的速度發展出全新的技能。我們一路走一路解決問題,也因為參與這個「世上獨一無二的故事」,我們學習著如何克服在溝通上所遇到的挑戰。

當人們只想要簡單的答案時,我們試著想出方法讓人們瞭解事情的複雜性。在為病人保密(和避免內線交易)的同時,也要公開透明。要真實地介紹我們的工作,卻又不低估它的價值。既要跟人們討論與數據相關的注意事項、未知數及不確定性,又要能給人們安慰,讓人們信任我們的工作。在維持住個人生活界線的同時,我們也努力促進大眾對科學有更多瞭解。

有時候媒體(傳統媒體和社群媒體)會幫助我們應對這些緊張局面。大部分新聞記者跟我們一樣,都是在艱難的情況下盡力而為,在傳播新興的複雜科學方面,有許多記者做得相當出色。但是在其他時候,媒體似乎也確實造成了緊張狀態。有時候,某些記者有自己的目的,而其他記者根本沒仔細去查證真相,就把這位記者說的話當成事實報導出來,結果訊息被扭曲,或是故意聳人聽聞,讓我們深感挫折。

這同時也是我們的機會,畢竟可以接觸到通常不會對我們的研究感興趣的人群,並將確認過的正確訊息告訴全世界。我們始終清楚,疫苗之父詹納(Edward Jenner)的偉大成就不是發明對抗天花的疫苗。疫苗並非他的創見,他就跟其他科學家一樣,都是在其他人的工作基礎上發展壯大。但是他做到了其他人沒有做到的事,那就是向大眾宣傳他的發現,並呼籲人們廣泛接種疫苗。

1796 年,愛德華.詹納發明人類史上第一支疫苗,用來對抗天花。圖/Wikipedia

媒體像雙面刃一樣,這並不是什麼新鮮事。但我們不是有影響力的人或是皇家成員,所以我想,我們絕大多數的人先前並沒有那麼關心媒體的本質。我們在實驗室裡隱姓埋名的工作,如果我們的最新發現能刊登在高度專業的科學期刊,我們會很高興。可是現在,我們別無選擇,只好拿起這把雙面刃,盡我們所能地揮動。我們的工作很重要,而且人們想要瞭解我們的工作,即使我們不想涉入,也無法置身事外。在 2020 年最初的幾個月,關注、壓力及失言都在逐漸累加。1 月底,全世界開始擔憂疫情,我們收到很多請求,希望我們發表談話。2 月時,我們在研究實驗室首度進行照片拍攝(不是在臨床生物製造機構,畢竟我們正在製造疫苗,我不能冒險讓疫苗製造過程受到汙染或中斷),往後還又進行過好幾次。

讓攝影師及拍攝小組進實驗室,總是會一團混亂。三、四個人在實驗室裡踩來踩去,電線拉來拉去,有讓人絆倒的危險,拍攝小組將工具隨手棄置在實驗室的工作檯上,並要求深感壓力的團隊成員解釋目前正在做什麼,拍攝小組會說再講一次,最後一次,這次真的是最後一次。有時候結局並不愉快,譬如有位工作人員認為原本要進行拍攝的辦公室不合適,會拍到窗外的鷹架,結果他們在免疫學實驗室裡最忙碌的角落拍攝訪談,毀了一整個早上的工作。

到了 3 月,我和團隊成員一直不斷收到媒體的採訪請求。我記得曾跟《每日快報》(Express)的記者做過電話訪談。我跟他談了大約半小時,我以為我有小心仔細地向他描述整個故事:我們如何製造疫苗,如何測試疫苗的安全性,以及對於臨床試驗的計畫。結果當我看到新聞標題時,想像一下我有多麼驚訝:「冠狀病毒疫苗:牛津大學科學家怕英國『把雞蛋全放在一個籃子裡』」。

愚蠢的是,我真的說過這樣的話。就在訪談結束前,他問了我:「妳最擔心什麼?」現在回想起來,這顯然是記者的套話技巧。我們一直在聊天,我覺得很放鬆,所以我沒想太多就回答了。我其實說的是(我的想法埋在文章的字裡行間,文章其實寫得相當好,既清晰又準確),由於我們必須如此快速的工作,吉爾伯特無法先花上好幾年的時間測試不同版本的疫苗,再提出最後的設計,我們只能做出最簡單的選擇,重複之前對抗 MERS 的有效策略。但是標題暗示的跟我所說的並不一樣。上了一課,學到教訓了。

4 月時,聽說校園裡出現了狗仔隊(我想是有人在醫院停車場注意到某人持有長焦鏡頭的照相機)。我們並不習慣這種關注。格拉納托據稱死亡的假新聞所帶出的一連串事件,讓我們清楚的意識到,在跟媒體互動時,我們需要更有策略、更主動掌握局勢。

媒體在許多方面對我們都很有幫助。我們能夠那麼快地招募到臨床試驗志願者,新聞報導很可能是重要關鍵之一,它也提升了我們的知名度,讓注意到的人慷慨捐助我們的計畫。但是現在我們需要保護志願者及臨床試驗過程的隱私及安全性,並給我們自己空間,繼續研究工作。

我們在為疫苗臨床試驗而設立的網站上貼出告示:「我們知道臨床試驗的進展充斥著謠言及不實報導。我們懇請民眾不要相信這些訊息,也不要繼續轉傳。我們不會再提供關於臨床試驗的評論,所有的官方更新都會公布在這個網站上。」

我們也開始將所有來自新聞記者的要求轉給大學的新聞辦公室,他們會代表我們回絕絕大部分的要求。新聞辦公室幫我們安排跟幾位選定的記者做了幾次背景介紹。我們不再做任何形式的評論,而是討論一些一般性議題,譬如,比較兩次不同臨床試驗結果的困難之處,以及我們可能會如何處理;或者在臨床試驗中我們如何測量抗體。除此之外,我們會在有數據要發表以及有話要說時再進行溝通,而不是無話不說。

當然,這並未讓各方不再提出請求。儘管我的推特出了點狀況,相對來說我的私人資訊還是沒那麼公開,但吉爾伯特就得放棄手機了。大學網站上有她的手機號碼,記者不斷打來要她發言,公眾人士想聽她的保證,投資顧問希望得到內線消息,會議籌辦業者想找她當主講人。

吉爾伯特教授不斷收到新聞記者和各方人士的邀約。圖/Pexels

可是吉爾伯特無法放棄電子信箱,因此她的收件箱中充滿了想得到及想不到的釣魚嘗試,企圖誘使她點擊惡意附件,也有人寄來各種訊息,要她放棄研究,採用他們的理論來治癒新冠肺炎,包括吃香蕉/大蒜/水仙花/日本梅精/植物/所有天然成分/複合配方/蜘蛛毒的解毒劑/水及鹽/動物(「我沒有指明什麼動物」)。

大學升級了網路安全防護。有傳言說俄羅斯特工試圖偷竊我們的疫苗數據,我們的資訊人員也遇到一些「不尋常」的問題。不過,無論他們做了什麼,肯定沒有過濾掉所有可能是善意、卻也造成困擾的方法。

我們的新策略其實就是在發表第一篇同儕審查論文之前,繼續埋頭苦幹。這個策略一直還滿順利,直到佩斯頓的洩密文刊出。他讓我們大吃一驚,但還好他的結論是正確的,不像 4 月時我們處理的假新聞。疫苗的表現確實如我們的預期。它讓免疫系統增強對新型冠狀病毒棘蛋白的防禦,並且沒有引起任何有問題的副作用。偶爾會有手臂痠痛,或是發燒的現象,這些副作用很容易用撲熱息痛(paracetamol)治療。

不過就像 4 月時的情況,希望我們做出評論的要求激增,突破新高。這讓我們首度感到相當為難。任何一絲訊息,即使是某人從其他管道洩漏出去的,都會讓我們受到質疑。當我們什麼都不說,會被批評不夠透明化,沒有盡到告知大眾的義務,但要是我們真的說了,批評者又會說我們是在做「新聞稿科學」。

——本文摘自《疫苗先鋒:新冠疫苗的科學戰》,2022 年 2 月,天下文化
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天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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泛科學 X 屏東大學科傳系——產學合作共創科學傳播大未來
PanSci_96
・2021/04/28 ・720字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 558 ・八年級

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身為泛科學的讀者,一定對科普、科學傳播等等的名詞不陌生,但你知道在臺灣,有專屬於「科普傳播」科系嗎?國立屏東大學科普傳播學系(簡稱科傳系),是臺灣唯一以科普傳播(Science Communication)為名的科系,建設在數理學院之下,以培養科學傳播人才為目標。

科學傳播相關領域的人,不是只能在科學媒體、雜誌、博物館等地方工作,從產品技術含量極高的企業公關、科學科技政策的顧問、甚或是科幻小說家等等,都是需要運用到科學傳播技能的地方。

科學傳播不只需要以知識為底、具有傳播的思維與技巧,更要有跨領域的技能,這在如今的臺灣文理教育分流的環境之下,是極為不容易的事。為了促進科傳人才的養成, PanSci 泛科學與屏東大學科傳系簽署了產學合作計畫,以應對全球科學市場蓬勃發展,國內外科普人才供不應求的窘境,為學生創造實務與理論並行的多元學習環境。

泛科知識總經理馮瑞麒(左)與屏大校長古源光(右)合影。圖/國立屏東大學粉絲專頁

未來泛科學將會透過遠距教學、實際課程等授課方式,將科普傳播的實務經驗直接授予科傳系的學生。除了授課以外,也會提供企業實習的安排。

本次產學合作的簽署舉辦在科傳系的畢業展「科勢力」的會場內,展覽除了有學術界、產業界專家外,也特別邀請在地國高中生參觀。科普傳播不分年齡,「科勢力」畢業展適合闔家參觀互動,並從中學習科學傳播精神,而超前部屬的產學合作計畫,則替科傳系學生開闢專業技能習得的新道路。

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