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科學期刊該描述科學家是如何製造致命感冒病毒嗎?

陸子鈞
・2011/12/24 ・2718字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

史無前例地,美國政府要求科學期刊不要發表有關致命病毒H5N1的實驗細節,避免惡意份子使用那些資訊。這樣的管制是否明智?

H5N1禽流感病毒鮮少感染人類,不過若感染了,將是一發不可收拾的結果。這支病毒在1997年香港,首次感染人類,將近600名患者,其中約60%的人死亡。

雖然禽流感病毒不具有高感染性,但長期以來,科學家當心它可能突變,或許和人類感冒病毒融合,得到在人群間容易傳播的特性,像是在2009年引起A型流行性感冒的H1N1/A病毒一樣。這場惡夢從禽流感首次感染人類之後十幾年,至今尚未成真。目前,H5N1只會感染那些頻繁接觸得到H5N1的鳥類的人。

假如H5N1具高傳染性,我們將面臨另一場改變世界的疫情,像是1918年的流行感冒。好在,到目前為止我們都算幸運。

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那只是因為自然界還沒有途徑讓H5N1變得高感染性。但並不表示科學家沒有辦法。由威斯康辛大學及伊萊茲馬斯大學主導的研究中,科學家製造出能在雪貂間輕易傳播的H5N1病毒株。雪貂是用來研究人類感冒病毒的實驗動物-這也表示,病毒也能輕易在人類間傳播。

無法得知科學家確切如何辦到的,大多的資料從九月之後,就在科學發表及會議中化整為零。合理的推斷,研究團隊下一步就是將成果發表在重要的科學期刊中,除了描述新的病毒株,也包括它的遺傳組成。這也表示,任何有受過足夠科學訓練的人-可能是另一名科學家或恐怖分子,都能讀到這篇報告,並自己製成這支新的H5N1病毒株。

意識到這個風險,美國政府在本週二作了一個史無前例的決定:要求科學期刊不能發表H5N1實驗的細節,避免相關資訊會落入惡棍手中,製成生化武器。看來就兩本期刊會面臨這問題-ScienceNature,他們決定先保留製成「超級H5N1」的相關成分,只發佈研究及結論。不過也許只要這些內容,也就足以讓讀者自己推敲出相關配方了。

週二Foreign Policy的專欄作者Laurie Garrett發表一篇評論,深入「人造H5N1」爭議,推測監管此類研究的國家生物安全委員會(National Science Advisory Board for Biosecurity, NSABB),有幾項可能動作:

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一、建議所有可信的科學期刊,減少釋出相關研究報告,特別是針對這份研究;

二、同意發表全篇文章,並免費開放;

三、建議出版,不過刪除重要的段落。

委員會原先採第三個選項,建議ScienceNature和其他可能發表相關研究的期刊,刪除部分的實驗材料與方法,讓其他科學家知道這個研究團隊作了什麼,但無從得知是如何做的。

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NSABB委員會的決定是:

根據多方考量,NSABB決定建議美國衛生福利部(Department of Health and Human Services, HHS)要求研究報告作者及科學期刊編輯,為了科學發現的重要性對公共衛生和科學社群,考慮修改這篇報告。NSABB建議發表大概的研究結論,及顯著的成果,但不包含研究方法及其他可能使有心人士重複該實驗的細節。

或許看起來很瘋狂,即使科學家也曾進行過類似可能帶來風險的實驗-很小的實驗。致命的H5N1病毒也許會從實驗室中外洩,引發大流行,就像史蒂芬金的小說《末日逼近》(The Stand)情節一樣。不過,NSABB認為諸類研究有助於科學家了解病毒,進而知道如何對抗它。

科學期刊出版社修改研究報告的作法可能有些疑問。隱藏部分資訊或許讓其他科學家難以重複該實驗,但卻未必能阻止生化恐怖分子推敲出製備超級流感的詳細配方。Science的編輯Bruce Alberts於週二發表一則聲明:

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NASBB強調必須確保研究細節不會落入邪惡的手裡。我們強烈支持NASBB的職份,還有他們促使科學的社會責任之重要性。

然而,同時科學家也曾考慮過,隱瞞可能和公共衛生有關的訊息,表示對流行感冒研究負責。許多研究流行感冒的科學社群,尤其那些研究相關病毒株的科學家,出於善意地必須知道研究細節,以保護大眾。

釐清這史無前例的現況非常重要。科學期刊-尤其是科學家本身,致力於藉由同儕評論,推動免費及公開的研究發表制度。這是現代科學發展的基石,尤其對高標準的期刊-像是ScienceNature,是學術界的拱心石。沒有期刊會沒有好理由就同意審稿,就像Garrett在她發表於Foreign Policy的評論中所提及:

如果科學家必須使用文字描述(即使尚未發表)的技術,製成高傳染性、高致病性的禽流感,研究成果理論上能被低科技的邪惡份子利用。或許,更危險地,自然演化會藉由病雞、豬、甚至人類出現這株病毒。科學家已捲入恐怖分子及大流行疫情之中。此外,以往科學家也在大眾的信任下,進行合法的研究,在天花及小兒痲痺的實驗中,利用放射線,讓病毒變得更具致命性。

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 Garrett在這還指出另一爭議,即使期刊決定保留研究細節,但無疑地,對病毒的研究已經在世界各地的實驗室中完成。而且並非全都在絕對安全的實驗室中進行。以疾病管制局(Centers for Disease Control and Prevention)的BSL-4等級實驗室為例,設有像電影《全境擴散》(Contagion)中的氣密裝置,科學家在裡頭穿著太空裝,操作像是天花或伊波拉病毒的致命微生物。而新H5N1病毒株,目前僅在BSL-3等級實驗室中操作;配有高效空氣濾過裝置,及淋浴設備,進出實驗室的操作員必須更換衣物……換句話說,安全,但或許不夠安全。壞消息是,安全往往被高估,而且離每位研究員很遠。

就像Bruce Alberts在Nature中所提到,即使是相對安全的實驗室,病毒溢出的風險遠大於零:

過去十年來,嚴重急性呼吸道症候群(severe acute respiratory syndrome, SARS)在中國大陸、台灣、新加坡的四間等級為BSL-3或BSL-4的高封閉實驗室中,意外感染研究人員。九月一份美國國家科學研究委員會(US National Research Council )的報告指出,在2003至2009年間,在操作列管藥劑時有395起案件違反安全規定,包括七起感染事件,這也讓危險的病毒從高密閉性的實驗室中溢出。

比其他病原體更危險的是,溢出的感冒病毒會快速傳染。明尼蘇達大學「傳染病研究及政策中心」主任Michael Osterholm表示:「當SARS或其他BSL-4實驗室中的藥劑溢出,造成全球感染的程度有限。不過當溢出的是會快速在全球傳染的感冒病毒,將帶來嚴苛的考驗。」

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另一方面,如果H5N1必須限制在BSL-4實驗室中研究,將減緩對疫苗研發及制定相關預防政策的進度,因為世界上只有少數實驗室有如此高規格的設備。此外,我們隱瞞越多有關H5N1人工病毒株的細節,就讓相關研究領域的科學家,越少資訊能為未來自然爆發的禽流感疫情作準備。這是一把雙面刃-無論決定公開,或不公開這項研究。

拜科技所賜,科學變得更學科分化。不同領域的專家,可以進行更深入的研究,並彼此分享成果,使得發展比以往更快速,也有更多的新發現。以兩支高感染性疾病為例-2009年的SARS和2009年的A型流感,全球各地的實驗室,即時找出病毒,挽救性命。不過分工合作也有另外的風險,生物操作防護,會受到研究網絡的分散-一旦有一名研究員操作失誤,就可能會引發不可想像的災難。

資料來源:TIME: Should Journals Describe How Scientists Made a Killer Flu? [December 21, 2011]

相關報導:ScienceInsider: U.S. Biosecurity Panel Calls for Asilomar-Style Moratorium on H5N1 Papers [23 December 2011]

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陸子鈞
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Z編|台灣大學昆蟲所畢業,興趣廣泛,自認和貓一樣兼具宅氣和無窮的好奇心。喜歡在早上喝咖啡配RSS,克制不了跟別人分享生物故事的衝動,就連吃飯也會忍不住將桌上的食物作生物分類。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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科學新聞誰來說?當科學家與記者意見相左時!——《是炒作還是真相?媒體與科學家關於真相與話語權的角力戰》
商周出版_96
・2025/04/05 ・4280字 ・閱讀時間約 8 分鐘

同床異夢:科學家與科學記者間的緊張關係

為了新成立的科學媒體中心負責人一職準備面試期間,我讀到許多科學家的意見,他們指出媒體對MMR疫苗和基因改造等議題的報導削弱了公眾對科學的信任。然而,當我更深入閱讀當時的科學新聞時卻發現情況並不那麼單純,許多嘩眾取寵的報導出自綜合記者或政治與消費的分線記者,消息來源是善於操縱媒體的運動人士而非優秀科學家,反觀科學記者筆下的報導則多數公正平衡。

中心成立後的頭幾個月主要是諮詢,過程中我與一些傑出的科學記者交流,詢問新的科學新聞辦公室如何產生價值,他們花了很多時間回應我接二連三的提問。互動中我清楚意識到科學記者不需要別人教他們怎麼做報導,而且他們其實與科學家一樣苦惱,覺得手機、核能、複製技術等等議題有太多聳動新聞。後來討論焦點就放在科學媒體中心如何改善現況,方法包括鼓勵科學家接受訪問,以及提升科學專業在編輯室內的地位。

一種說法認為科學記者是個特別的記者類型。有人向英國廣播公司前新聞部主任弗蘭.安斯沃思(Fran Unsworth)提出疑問:為何她們的公司高層很少人有科學報導背景?她短暫遲疑後回答:英國廣播公司的科學記者大都熱愛自己的工作,喜歡報導更甚於管理。我在其他媒體也注意到同樣現象,許多科學、醫藥、環境記者在專門領域耕耘超過二十年。湯姆.菲爾登被問到為何熱愛科學報導,他的回答是:

科學報導的內容幾乎都是探索性而非指控性—代表我和科學家都能開開心心回家!而且我能在自由出入實驗室、見到地球上最聰明的一群人、對他們的畢生心血提出各種粗淺的問題,這是多麼大的特權。再來科學新聞多彩多姿,生醫、太空、氣候、生物多樣性、古生物……最後一點,科學新聞很重要,是現代社會不可或缺的一部分。

「要迅速還是要正確?」——新聞編輯室裡的艱難選擇

二○○二年科學媒體中心剛成立時,社會上針對科學和媒體之間為何緊張有過一波辯論,其中一個話題是科學價值觀與新聞價值觀的矛盾。已故的理查.多爾(Richard Doll)爵士教授是發現吸菸與癌症關聯的科學家,他曾經對著滿屋子的記者一語道破:「你們不喜歡老調重彈、報導大家都知道的事情,總想找些新鮮的。但很可惜,科學裡新的事物通常不對,真理需要透過時間慢慢建立。」

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科學追求真理累積,媒體偏好新鮮話題,價值觀自然衝突。圖/unsplash

另一方面,懂得反求諸己的記者通常也不諱言表示媒體反映真相有很多侷限。《華盛頓郵報》資深記者大衛.布羅德(David Broder)一九七九年曾說:「我希望媒體能一再重複、直到大家明白—每天送到門口的報紙,只是記者對過去二十四小時內聽聞的某些事情做出片面、匆促、不完整的敘述,內容不可避免會有瑕疵與偏差。」難怪科學家對記者戒慎恐懼,而記者與科學家合作時也倍感挑戰。曾經有位報紙編輯對著一房間的皇家學會成員說:在他的編輯室內,「要迅速還是要正確」這問題只會有一個答案。那些科學家的惶恐表情我歷歷在目。

我進入媒體關係工作之前拿的是新聞學學位,至今仍記得一位前記者曾在講座中告訴大家:「車禍後無人傷亡」不能成為新聞,「車禍導致五名青少年死亡」才能引起大眾關注。研究媒體的學生辯論新聞價值觀已經辯了數十年,也有人大膽嘗試不同做法,比方說《龜媒體》(Tortoise Media)之類新興平臺就訴求「慢新聞」,旨在建立有別於速度至上的新模型,透過「慢速新聞學」理念以更長時間來更加深入地製作更大、更複雜的報導。但儘管媒體業界發生許多變化,傳統的新聞價值觀仍屹立不搖。

科學媒體中心所有工作都是為了支持科學報導的高標準,不過我們在二○一一年列文森調查期間發現還有其他機會能夠撼動這些標準。該調查由布萊恩.列文森勳爵法官(Lord Justice Brian Leveson)主持,目的是在《世界新聞報》(News International)竊聽醜聞案後瞭解英國媒體業界有什麼慣例。我當時的同事海倫.賈米森(Helen Jamison)建議我們向調查庭提交證據,幾杯所謂的「女士汽油」下肚後,她操著濃厚曼徹斯特口音說:「傷害公眾利益的不是竊聽名人電話—而是糟糕的科學報導。」隔天我們發郵件給幾位科學通訊人員,詢問他們關注什麼議題,一週後就提交多頁書面證據。

我告訴同事自己被傳喚去做口頭證詞時她們還覺得我在瞎掰。小組內部連續幾週密切關注各大媒體如何報導列文森調查案,包含麗貝卡.布魯克斯(Rebekah Brooks)、阿拉斯泰爾.坎貝爾、保羅.戴克瑞(Paul Dacre)和安迪.考森(Andy Coulson)在內很多媒體界大人物都有出庭,而今居然也有我一份,令人興奮又忐忑—被傳喚的人只有我代表科學界,一定要把握好機會。

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標題戰爭:聳動 vs. 精準,誰來決定科學新聞的呈現?

但其實我沒進過法庭,緊張情緒一目瞭然。印象特別深的是御用大律師羅伯特.傑伊(Robert Jay)和列文森勳爵本人一再要我放慢語速。官方紀錄上,提醒我兩次還不見效,列文森這麼說:「不必因為半小時的限制就講很快,時間是可以延長的……而且我有點擔心,總覺得速記員頭上好像冒煙了。」

我的主要論點是媒體長期以來執著於同一套價值觀,在書面證詞中也有所描述:

追求引發恐慌的故事、誇大單一專家從小規模研究得出的結論、不願將令人擔憂的研究結果置於宏觀而令人安心的脈絡、為了平衡而捏造不存在的學界歧見、過分偏愛另類觀點等等。

當天《獨立報》恰好印證我的觀點,一篇跨兩頁的報導標題為:「眼盲者重見光明—患者因幹細胞『奇蹟』痊癒。」然而實際情況是患者並未痊癒,雖然回報視力小幅度改善(他們原本視力極差,已被登記為盲人),但這僅僅是一項安全性研究,而且只有兩名患者參與。當然,研究本身是值得報導的,在幹細胞研究剛起步、真人試驗剛開始的時期,這是個重要的進展。問題在於報導口吻暗示科學研究取得了巨大突破,可能給成千上萬黃斑部病變患者帶來不切實際的希望。

同一天稍晚我揪著心打電話給《獨立報》科學編輯史提夫.康諾,告知我將他的報導當作科學新聞不良案例交給列文森調查庭。他當然談不上高興,但至少沒發飆,所以我鬆了一口氣。原來前一天晚上他提交的原稿內容較精緻,但夜班編輯決定將報導放在頭版,所以文字編輯就對標題進行過加工。康諾將原稿發過來,我們倆就在辦公室玩起「找出不同點」的遊戲了。

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離開法庭時,《太陽報》總編輯攔住我。我在證詞中批評他們前一週煽動恐慌,報導內容是居家用品內的化學物質,但標題卻叫做「商店貨架上滿滿的乳癌『風險』」。原本我以為對方要吵架,沒想到他說《太陽報》真心想改善科學報導品質,邀請我們為報社裡的一般新聞記者開一場科學報導培訓班。隨著列文森調查案持續推進,業界標準似乎終於迎來變革,而且這一次沒有落下科學新聞。

作證時我順便提出有必要為科學報導制訂新的指導方針,還誇下海口表示只需要幾小時就能與記者和科學家共同完成草擬。一週後,調查庭將人召集起來要我們開始,沒想到折騰了整整一天,而且過程中好幾次我都擔心無法達成共識。標題就是特別棘手的項目,記者和文字編輯很堅持標題只追求簡潔和引人注目,沒必要精準總結文章內容,但科學家聽了很火大,認為這是合理化不精準的敘述。

科學家要求標題的正確性,記者堅持要簡潔吸引,雙方激辯不休。圖/unsplash

我感覺自己成了全球和平談判的調解員,必須設法安撫所有人不拍桌走人並達成協議。所幸雙方都有成就這樁美事的意願,最終相互妥協:標題不應誤導讀者對文章內容的理解,且不應以引號包裝誇大的敘述

總體來說,新指導方針鼓勵記者從協助大眾的角度切入,告訴閱聽人什麼證據是可靠的,又有什麼證據還在研究階段。例如其中有幾條的內容是:新聞故事應附上來源以便讀者查詢。應標明研究的規模、性質和侷限性。應指出研究處於何種階段,並從合理角度預估新療法或新技術能為民眾所用的時間點。

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我們將指導方針寄給列文森勳爵,很高興他在最終版本的報告裡也建議採用。調查案結束後成立了獨立報刊業標準組織(Independent Press Standards Organisation)在各大新聞編輯部推廣指導方針,由於制訂過程有編輯和記者的參與所以接受度很高,不至於引起反彈。

為科學家舉辦講座時,我會展示一些因為科學家參與而變得更客觀準確的新聞報導,其中個人特別喜歡的一篇出自二○○八年的《每日郵報》,內容提到一項小鼠研究發現常用的保濕霜與癌症有相關。記者費奧娜.麥克雷(Fiona MacRae)引用兩位不同專家的意見質疑這項研究與人類皮膚的相關性,並指出該研究需要能在人類身上複現才有意義。

專家之一表示:因為這項研究就停止使用保濕霜太「瘋狂」,還補充說明:「小鼠皮膚癌研究其實不太能幫助我們瞭解人類的皮膚癌。」最精彩在於標題是「保濕霜與皮膚癌相關(僅限小鼠)」,而且括號內外用了同樣大小的字體。

從這個案例來看,優秀的記者可以在講述有趣故事的同時確保讀者不會過早丟掉面霜。我還會在講座使用的幻燈片裡摻入一些小報的報導實例來挑戰學術界偏見,比方說《每日郵報》的社論或許爭議頗多,但他們的科學新聞通常品質並不差,不推廣特定立場的時候更是如此,有時甚至優於大報。我還會強調《每日郵報》在英國銷量排行第二,如果連線上版也算進去讀者數超越所有大報,因此務實一點說:如果科學家希望更有效地向大眾傳遞信息,完全沒有不與《每日郵報》合作的道理。

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——本文摘自《是炒作還是真相?媒體與科學家關於真相與話語權的角力戰:從基改食品、動物實驗、混種研究、疫苗爭議到疫情報導的製作》,2025 年 03 月,商周出版,未經同意請勿轉載

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異味、分泌物異常?識破陰道炎的三大類型及治療方法
careonline_96
・2024/09/25 ・2035字 ・閱讀時間約 4 分鐘

圖/照護線上

當私密處的菌叢失去平衡,或是受到感染,會導致陰道發炎,並引發一些症狀。例如在覺得私密處會癢,有些刺激不舒服感;發現陰道分泌物的顏色或氣味改變了,變得難聞,分泌物的量變多或變得濃稠;在尿尿或性行為時更是不舒服,有時還會有輕微的出血。

最常見的三大感染性陰道炎分別是念珠菌陰道炎、細菌性陰道炎、及滴蟲陰道炎,由於致病菌不同,各有不同的特徵與治療方法。我們分別來看看:

癢癢為哪樁?三大感染性陰道炎

  • 念珠菌陰道炎(Candida vaginitis

念珠菌(Candida albican)是皮膚上常見的黴菌,但容易在一些溫暖濕熱處,像是口腔內、腋下或腹股溝的皮膚皺褶、以及私密初造成感染。在一些免疫功能不佳的人身上,或是使用從尿液排出糖分的藥物時,就可能會演變成會陰部的感染。

念珠菌陰道炎(Candida vaginitis)
圖/照護線上

念珠菌陰道炎患者的主要症狀是癢,而且會發現陰道有厚厚的乾酪狀分泌物,雖然沒有臭味但看起來比較濃稠;雖然念珠菌會讓陰道發炎,但這時陰道的酸鹼值界在正常的弱酸性,約3.8到4.5之間。若取樣則可以看到假菌絲。需要用抗黴菌藥治療。

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  • 細菌性陰道炎(Bacterial vaginosis

最常見的陰道炎就是細菌性陰道炎,這是起因於陰道正常菌叢的平衡被打亂了,所以通常陰道內沒有真正出現組織的發炎。性行為活躍的女性比較容易出現細菌性陰道炎,但就算沒有性行為,也會有菌叢失去平衡的狀況,也會讓人罹患細菌性陰道炎。

圖/照護線上

患者會出現水水的陰道分泌物,帶有淡淡的灰白色,而且有魚腥臭味,尤其這種不好的氣味會在性行為後益加明顯。取樣檢查的話,會發現陰道酸鹼值升高,大於4.5。細胞周邊有許多小小的細菌(Gardnerella vaginalis),我們稱為「線索細胞(clue cell)」;用氫氧化鉀檢驗的時候會有胺味。確診後需要用抗生素治療,但經常復發。

  • 滴蟲陰道炎(Trichomoniasis

陰道滴蟲(Trichomonas vaginalis)是由性行為感染到的其中一種寄生蟲。樣貌是單一細胞,帶有活動鞭毛。感染陰道滴蟲的男性會在其泌尿道長著陰道滴蟲,但通常不會有什麼症狀,萬一藉由性行為傳染到女性身上時,就會造成陰道發炎,並增加其他性病傳染的機率。

圖/照護線上

患者的分泌物水水的,但帶有泡泡,顏色是黃綠色,並帶有惡臭。這時患者的陰道發炎,酸鹼值升高,大於4.5。取樣可以看到正在活動的陰道滴蟲。確診後需要用抗生素治療,而且務必同時治療性伴侶。

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癢癢好可怕,我該怎麼辦?

  • 先不要泡澡、泡湯
  • 平常穿著棉質的底褲,避免穿著緊繃悶熱的褲子
  • 不要經常自行沖洗陰道,破壞正常菌叢
  • 上廁所完的擦拭由前至後,絕對不能由後往前
  • 不要用各種會造成局部刺激的物品,像是添加香氛的衛生棉,或是替私密處磨砂等
  • 減少性伴侶數目,並使用保險套

癢癢好害羞,何時該看醫師?

如果你覺得私密處癢癢,有點不舒服,又遲疑著究竟是不是該就診檢查,以下是你可以參考看看的準則。若有以下狀況,最好還是就醫檢查:

  • 異味明顯,分泌物多
  • 過去從來沒有這樣的狀況過
  • 自己曾在藥房取藥治療,卻沒有改善
  • 除了私密處不舒服外,還會下腹痛,或甚至有發燒
  • 本身有多重性伴侶,或是剛換新的性伴侶,要考慮是不是有罹患性病的可能

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