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這世界出了什麼問題?

Write Science
・2012/01/02 ・3010字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 487 ・五年級

作者 Shane L. Larson

透過社群媒體,各種趣味圖片、引用文章和影片不斷轉載,轉眼就像傳染病毒一樣散佈到全世界。最近網路上有張頻繁被分享轉載的圖片,圖中是兩位名人的照片,左邊的是穿著招牌套頭毛衣的卡爾薩根(Carl Sagan),右邊是因參加美國真人實境節目「玩咖日記」而聲名大噪的妮可波里茲(Nicole “Snooki” Polizzi),圖上有句話:「如果你不知道這是誰(寫在卡爾薩根照片上方),但卻知道這是誰(寫在妮可波里茲照片上方),恭喜你!你就是這個世界的問題!」

我猜這句話會讓科學家感到心有戚戚,但我們也沒辦法拿什麼普朗克質量來證明這句話有多麼合理。這世界出了什麼問題?問題就出在科學家。我們推動科技進步,讓地球上的資訊傳播和溝通互動既便利又迅速,天涯若比鄰,但我們科學家卻龜縮在自己的研究室,漠視各種荒唐無稽、毫無科學根據的言論在外面的世界流傳,任憑妮可波里茲、琳賽蘿涵、提姆蒂博、查理辛這些公眾人物的小道八卦佔據媒體版面。12月20日是卡爾薩根的忌日,無聲無息就過去了;他是天文學家、天體物理學家,更是成功的科普作家,畢生奉獻心力於科普傳播,然而他逝世十五年以來,我們無人承其衣缽,只會躲在研究室裡,還勸阻年輕聰穎的後輩參與公眾事務(因為這不是「認真的科學家」該做的事情),也難怪人們認得妮可波里茲是誰,卻不知道有誰繼卡爾薩根之後、致力於科普事業!

在這個時代,要在部落格社群裡對這個世界的問題發發牢騷、放張饒富深意的圖片跟臉書上的朋友分享,都容易得很。說來是有那麼點諷刺,這就是我現在在做的事情,把這個部落格當作抒發己見的講台高談闊論,抱怨、批評我投身的職業。但對於我們沒有將卡爾薩根耕耘的成果薪火相傳下去,我格外感到難受。為什麼難受?因為我非常清楚卡爾薩根傳遞了什麼樣的訊息。我現在之所以是個科學家,是因為我在最容易受到影響的成長階段,接觸到了卡爾薩根的訊息。1980年的秋天,我每個星期都迫不及待地收看卡爾薩根的「宇宙」(Cosmos)節目,對宇宙的浩瀚廣大無限神往。沒錯,我想成為太空人、我想成為科學家,我進入美國太空總署(NASA),最後當上物理教授;但我真正的渴望,那至今依然在我內心深處的渴望,其實是希望能效法卡爾薩根。

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當然,讓我這種瘋狂想法成形的並不只是卡爾薩根而已。雅各布魯諾斯基的科普系列節目「人類的攀升」(The Ascent of Man)刺激了我對知識的渴求,「雅克庫斯多的海底世界」(The Undersea World of Jacques Cousteau)也讓我潛入未曾被探勘的深海邊境。還有一個節目或許對我影響更為深遠,讓我學會做為科學家最重要的事情,能夠將不同學說裡看似無關的想法連結在一起,藉此對自然世界有新的瞭解與發現,這個節目就是科學歷史學家詹姆士博克的「文明的紐帶」。

我不是在說現在的科普節目不好。美國科普節目「流言終結者」(Mythbusters)用非常具有話題性和娛樂性的方式,引起人們對實驗的好奇和興趣,但並不是真的在教授科學,而是在揭穿流言和迷思(這也算是有其必要,雖然他們有時做出的結論,若是採用嚴謹的實驗方法就會被推翻)。其他還有摩根佛里曼主持的「穿越蟲洞」(Through the Wormhole),艾倫艾爾達主持的「美國科學邊境」(Scientific American Frontiers),都是相當優質的熱門節目,對於科普傳播的效果,可以說不亞於我從前看的那些節目。

所以到底有什麼好發牢騷的?我之所以感到惋惜無奈,是因為沒有科學家參與這些節目的製作。卡爾薩根、雅各布魯諾斯基、雅克庫斯多、詹姆士博克,這些人都是科學家(嚴格說起來,詹姆士博克是科學史家),都致力於將科學介紹給世人;對於當時的科學家、我那個世代的科學家而言,他們就是典範。現在的科學節目主持人或許讓我們對科學的瞭解稍微增進了一些,但他們是演藝人員,不是科學家。

不是科學家又有什麼關係?美國太空人維吉爾格里森在因阿波羅1號例行測試發生大火而喪生的數週前,曾在一場記者會上發表了著名的談話,他坦然接受探索未知所伴隨的風險:「征服太空的想法,值得豁出性命去實現。人類與生俱來的好奇心促使我們親身前往月球,因為只有人能夠用其他人也能理解的方式,來完整地分析、瞭解月球。」維吉爾格里森不經意地破除了認為照片能抵過千言萬語的迷思,點出了人類若要瞭解、接觸荒涼而壯觀的月球,唯一的辦法,就是聽聽曾經親自去過月球的人分享發自肺腑、情感真切的親身經歷。科學也是一樣,我們如果真的想讓世人體會科學的奧妙、瞭解科學的力量是如何改變人們的生活,做為科學家,我們就有責任分享對科學的熱情、對人們說明科學是怎麼回事。唯有科學家知道現代科學研究的些微差異在哪,唯有科學家能細細說明我們已知和未知的事物究竟代表什麼,也唯有科學家才能公正嚴謹地陳述已知的事實。

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當然,我們現在也有一些優秀的科普工作者,比爾奈(Bill Nye)就是非常活躍的名人,布萊恩格林(Brian Greene)幾乎是家喻戶曉,史蒂芬霍金(Stephen Hawking)更不在話下。但若看看周遭,想想地球上發生的大事和我們所謂的「科學素養」,終究只會得到一個結論:這個世界需要我們這些科學家。科技化日漸普及、進步,人口激增使得地球資源的負擔逐漸增加,這個世界亟需科學家積極參與,教育民眾的科學素養、規劃地球物種的未來。我們每一位科學家都應該對此盡一份心力,而且要比現在參與得更多、涉入得更深。

我運氣很好,2002年我在加州理工學院當博士後研究員,艾倫艾爾達就在那年的畢業典禮上致詞。他在致詞中訓誡畢業生,不該聽憑現狀而忽視自己對科學普及應盡的責任。

「我今天要求你們的是,你們在人生中應該要花費相當的心力,想辦法將你們對於科學的熱愛和其他人分享,對我們說明你在做的研究,但不能只是因為這可以讓你得到更多資金做研究……就算這確實會讓你得到資金。為我們說明的時候,請記得,用一堆專業術語讓我們頭昏眼花,雖然會讓我們對你的工作敬佩不已,但不會讓我們愛上科學。請明白地告訴我們你的研究之路是怎麼走的,假如一路上你曾遇到困難曲折、曾經走進死胡同,也別省略這個部份,我們喜歡偵探解謎的故事。如果你這一路上的冒險經歷讓你感到快樂,那我們也同樣會感受到樂趣。大部份的科學家都把過程省略不提,我們聽到那些重大的科學發現時,所有的困難和問題都已經獲得解決,中間那些出錯的過程、找錯方向的挫折,就這樣帶過了……因此這些科學家的成果,聽起來一點也不像人類能達到的成就,因為我們跟研究過程完全脫節、感到非常陌生。所以,不論你做什麼研究,請幫助我們像你一樣地熱愛科學。」

這個世界的問題,就出在科學家身上。對於卡爾薩根的出名、對於他公然表達對科學的熱愛、對於他渴望和其他人溝通而且有能力推動科學普及,我們只會在背後竊笑、指指點點,還大力勸阻優秀的後輩投入老師或是科普工作者這些行業。結果,這世界上的人們一眼就能認出妮可波里茲,但恐怕連一個科學家的名字都說不上來。

亡羊補牢,時猶未晚。回家去把「宇宙」從頭再看一遍,直到你每次翻開天文書籍都能聽到卡爾薩根的聲音在耳邊響起;回家去把「文明的紐帶」從頭再看一遍,想想在中古黑暗時代集結佃農運作的莊園體系,是如何影響了內燃機的發明。然後請你起而行之,照著艾倫艾爾達所說的,跟我們分享你的工作,告訴我們你是如何解開自然之謎,還有這些研究對於人類的明天是何等重要。請學學該怎麼樣才能表達得更好。這並不容易,或許還比取得博士學位更困難,但相信我,比起你的學位、你的研究,這遠遠重要得太多太多了。

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本文經作者Shane L. Larson同意,翻譯為中文,刊登於此。原文網址為:What is wrong with the world?[2011-12-24]

翻譯:Ankh Huang

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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

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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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開創鴉片蛇毒中醫藥研究,臺灣第一位醫學博士——杜聰明
PanSci_96
・2023/02/03 ・3714字 ・閱讀時間約 7 分鐘

  • 文/郭立媛

1954 年夏季處於炎熱高溫的南臺灣,一間禮堂內湧入了近百人,臺下有許多穿著西裝或紳士服的男士們,一個個坐姿直挺聆聽臺上講者的發言,頻頻點頭應和;多數的學生們除了忙著拭去臉上的汗水,同時也更加勤奮地用手搧風消暑,與在座貴賓、家長仔細聆聽的樣貌呈現強烈對比。

講臺上站著一位六旬老人,用著流利優雅的閩南語,對這群剛進入高雄醫學院的學生們講述著「樂學至上,研究第一」的精神信念。

這位老人就是高雄醫學院(今高雄醫學大學)的創辦人,同時也是第一位臺灣醫學博士——杜聰明。

杜聰明在日治時期就有崇高的社會地位,是當時許多臺籍學生的偶像,戰後更在醫界擁有巨大影響力,因此在他創辦高醫後,有許多學生或舊識,紛紛將子弟送來高醫就讀,這些來自醫生家庭的子弟,許多是父子兩代都師承杜聰明,成為一段杏林佳話。

1954 年高雄醫學院成立暨開學典禮會場。圖/參考資料 1

體格丙下破格錄取,臺灣第一位醫學博士

杜聰明(1893-1986),號思牧,臺北淡水人。1909 年自滬尾公學校畢業後,以榜首考取臺灣總督府醫學校,但因體格檢查被評定為丙下,險遭除名,幸有當時的代理校長長野純藏將其破格錄取。

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杜聰明在醫學校期間閱讀許多科學家傳記,最敬重德國的柯霍(Robert Koch,1843-1910)和法國的巴斯德(Louis Pasteur, 1822-1895)這兩名細菌學家。或許是師法這些研究者,醫學校畢業後,杜聰明選擇從事醫學研究,他先進入總督府研究所擔任助手,次年在堀內次雄老師的引薦下,前往日本京都帝國大學醫學部深造,通過了學力測驗後進入賀屋隆吉教授的內科教室,一年後再轉到森島庫太教授的藥物學教室做研究。

1922 年 11 月 23 日《臺灣日日新報》關於杜聰明獲得臺灣首位博士的報導。圖/參考資料 2

1921 年,杜聰明以高等官的身份返臺,擔任臺灣總督府醫學校助教授,是當時第三位被任命為日本高等官的臺灣人。1922 年甫滿 30 歲的杜聰明不僅已升任教授,同年底也順利通過博士申請,成為全日本國第 955 號博士,也是首位獲得日本博士學位的外地人,更是日治時期全臺灣第一位榮獲博士學位者,頓時成為臺灣各界矚目的焦點。

在當時,要取得博士學位本身已非常困難,尤其又是醫學領域。杜聰明身為土生土長於殖民地的臺灣人,卻能得醫學博士,不僅帶給許多臺灣人希望,同時也成為日本殖民政府有力的政策宣傳工具,往後只要提到臺灣,杜聰明的名字就一再被人提起,連帶被冠上了「臺灣第一位醫學博士」的頭銜。

杜聰明於 1942 年 7 月 3 日正式敘陞一等高官,身穿敕任官禮裝,為日治時期臺灣人官位最高者。圖/參考資料 3

鴉片、蛇毒、中醫藥,研究深具臺灣在地特色

校上課的時間外,杜聰明幾乎都待在研究所內做實驗。1925 年底杜聰明出發前往歐美留學,觀摩考察世界一流的研究室,為時約兩年半,1928 年人在巴黎的杜聰明還拜訪了正在環球旅行的林獻堂父子。

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自歐美留學回國後的杜聰明,重新開設藥理學教室,但此時他身邊只有兩位助手和一位醫專應屆畢業生,但杜聰明不以為意,他認為比起實驗室的規模大小,最重要的是研究者的態度,此後他便開始投入鴉片、蛇毒、中醫藥等三項深具臺灣在地特色之研究。

杜聰明(後排中)與更生院的鴉片隱患者。圖/參考資料 4

鴉片癮者是臺灣社會長久以來的問題,不知多少人為此傾家蕩產,因此杜聰明在鴉片戒癮研究方面,主張以「漸減法」治療矯正吸食鴉片和施打嗎啡患者的毒癮,並發明微量嗎啡成分定性定量檢查法,藉由尿液檢查來決定療程,這種「尿檢法」至今仍是毒品檢驗的主要方式。

在日本政府的支持下,杜聰明帶領學生在愛愛寮及臺北更生院內進行大規模的鴉片戒癮療法,以總督府所設立的臺北更生院院內人數統計,在設立後的 17 年間共矯正了鴉片煙癮者 11,498 人。1937 年 8 月,杜聰明更因鴉片戒癮研究之成就,榮獲了日本學術協會賞。

除了鴉片的問題,身處熱帶潮濕地區的臺灣,經常出沒的毒蛇也是杜聰明所關注的研究焦點。原先日人對臺灣毒蛇研究多侷限於免疫學和血清學研究的範圍,杜聰明則將研究方向轉為其所擅長的毒物學和藥理學,更將蛇毒製成的鎮痛劑進行人體實驗,後來由李鎮源繼續傳承蛇毒的研究工作。關於臺灣蛇毒之研究,杜聰明共計發表 100 多篇論文,成績豐碩。

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然而,杜聰明對於傳統的中醫藥也極有興趣,他主張應該要用現代科學角度去研究分析,也曾建議統治者讓中西醫研究一元化,雖未被採納,但他在生藥及中藥的藥理研究上仍有不少成果。

1930 年代在他擔任臺北帝國大學醫學部教授時,仍嘗試向學校當局提出設立漢醫學研究機關之建議;甚至到戰後初期,也曾向當局建議在臺大醫學院第一附屬醫院增設漢藥治療科,可惜最後仍未能如願。

造就臺灣的醫學教育,至高雄創設醫學院

在杜聰明所主持的藥理學教室中,先後有 40 名醫專畢業生跟隨杜聰明研究,共發表 131 篇論文,杜聰明因此建立其學術地位。1936 年,臺北帝國大學醫學部成立後,杜聰明被延攬為醫學部教授,是當時唯一的臺灣人教授,主持藥理學研究室,先後造就了 40 餘位醫學博士。

1945 年日本戰敗投降,杜聰明負責接收臺北帝國大學醫學院及附屬醫院、熱帶醫學研究所、赤十字會醫院,順利完成接收工作。之後,獲任命為臺灣大學醫學院院長兼附屬醫院院長,以及熱帶醫學研究所所長。

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1947 年爆發二二八事件,杜聰明在友人通知下,幸運地迴避風險,同時也保住臺大醫學院的實驗教室與多數儀器,但在此之後,對於政治的熱情逐漸降溫,將全數心力都放在醫學教育上。

經歷臺大校園及臺大醫院一系列的人事變化、制度改革後,他仍積極爭取設立牙醫學系和藥學系,至 1953 年 8 月,臺灣大學終於通過設置牙醫學系和藥學系案,但也因此得罪校方行政部門,最終杜聰明遭校方強制解聘,只能黯然離開醫學院院長職務。

杜聰明離開臺大後,1954 年 7 月在南臺灣創辦了高雄醫學院,來實踐他的醫學教育理想。

首屆招收了 61 名醫學系學生,師資則多由杜聰明從臺大力邀而來。1963 至 1966 年間,因人事及財政問題而爆發「高醫風波」,導致杜聰明於 1966 年 10 月辭職。但此時高雄醫學院已頗具規模,為國內醫學教育重鎮。

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而當時的臺灣省政府為了解決當時原住民部落存在著「無醫村」的問題,轉而向杜聰明尋求協助。鑑於許多醫科畢業生多不肯前往山地服務,在省府的委託之下,1958、1959 年杜聰明協助在高雄醫學院特設公費的「山地醫師醫學專修科」,專門招收原住民青年,經過四年的醫學教育後,必須到山地部落的衛生所服務滿十年,藉此來解決山地原住民醫療缺乏的問題。後來省政府考量地處海島的澎湖縣也是醫療資源不足,因此在原住民青年外,另外增加 4 個澎湖縣的學生名額。

杜聰明(右四)與第一屆山地醫師專科班的畢業生合影。圖/ 參考資料 5

堅定於研究與教育,深刻影響臺灣醫學史

杜聰明有感於身體瘦小,自醫學校時代開始,每日早晨勤於鍛鍊身體,數十年如一日,平時也喜好游泳,在擔任高雄醫學院院長期間,每週前往西子灣游泳健身。

家人記憶中的他,白天待在學校的實驗室,回家後也總是在讀書、研究,是真正全心投入研究的典範。杜聰明也勤於寫作,除了大量發表相關研究成果,他也詳細記錄自己的各類演講稿、出國考察見聞;自 30 歲起,更努力練習書法,每天都要練字至少四張,藉以修心養性,至今許多後輩、學生都仍保留他的墨寶。

杜聰明善用時間勤練書法,每天練字成為終生的嗜好。圖/參考資料 6

綜觀杜聰明的一生,在面對不同的統治政權,都能堅定地扮演好醫學研究實踐者和醫學教育推動者的角色,不僅在鴉片戒癮、蛇毒和中醫藥理三方面有開創性的研究成果,戰後更積極推動臺灣的醫學教育發展,培育出許多優秀的醫學界人士。

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杜聰明畢生投入醫學研究和教育的卓越成果,堪稱為近代臺灣醫學史上影響最深刻的人物。

  1. 杜祖健提供,轉引自:楊玉齡,《一代醫人杜聰明》,臺北:天下遠見,2002,頁 262。
  2. 〈新醫學博士 杜聰明氏〉,《臺灣日日新報》,1922 年 11 月 23 日,日刊版 07。
  3. 杜淑純口述,曾秋美、尤美琪訪問整理,《杜聰明與我:杜淑純女士訪談錄》,新北:國史館,2005,頁 8。
  4. 原載於《杜聰明先生榮哀錄》,轉引自:楊玉齡,《一代醫人杜聰明》,臺北:天下遠見,2002,頁 137。
  5. 原載於《中外畫報》雜誌,振聲攝。轉引自:楊玉齡,《一代醫人杜聰明》,臺北:天下遠見,2002,頁 302。
  6. 杜祖健提供,轉引自:楊玉齡,《一代醫人杜聰明》,臺北:天下遠見,2002,頁 165。
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