科學寶可夢 #21 烈雀：長了翅膀的超級大聲公

你是否也曾在抽衛生紙的瞬間，心頭閃過「這會不會讓更多森林消失」的擔憂？當最後一張衛生紙用完，內心的愧疚感也油然而生……但先別急著責怪自己，事實上，使用木製品和紙張也能很永續！只要我們選對來源、支持永續木材，你的每一個購物決策，都能將對地球的影響降到最低。

二氧化碳是「植物的食物」：碳的循環旅程

樹木的主食是水與二氧化碳，它們從空氣中吸收二氧化碳，並利用這些碳元素形成枝葉與樹幹。最終這些樹木會被砍伐，切成木材或搗成紙漿，用於各種紙張與木製品的製造。

木製品在到達其使用年限後，無論是被燃燒還是自然分解，都會重新釋放出二氧化碳。不過在碳循環中，這些釋出的二氧化碳，來自於原本被樹木「吸收」的那些二氧化碳，因此並不會增加大氣中的碳總量。

只要我們持續種植新樹，碳循環就能不斷延續，二氧化碳在不同型態間流轉，而不會大量增加溫室氣體在大氣中的總量。因為具備循環再生的特性，讓木材成為相對環保的資源。

但，為了木製品而砍伐森林，真的沒問題嗎？當然會有問題！

砍對樹，很重要

實際上，有不少木材來自於樹木豐富的熱帶雨林。然而，熱帶雨林是無數動植物的棲息地，它們承載著地球豐富的生物多樣性。當這些森林被非法砍伐，不僅生態系統遭到破壞，還有一個嚴重的問題–黃碳，也就是那些大量儲存在落葉與土壤有機質中的碳，會因為上方森林的消失重新將碳釋放進大氣之中。這些原本是森林的土地，將從固碳變成排碳大戶。

不論是黃碳問題，還是要確保雨林珍貴的生物多樣性不被影響，經營得當的人工永續林，能將對環境的影響降到最低，是紙漿和木材的理想來源。永續林的經營者通常需要注重環境保護與生態管理，確保砍下每顆樹木後，都有新的樹木接續成長。木材反覆在同一片土地上生成，因此不用再砍伐更多的原始林。在這樣的循環經營下，我們才能不必冒著破壞原始林的風險，繼續享用木製品。

如何確保你手中的紙張來自永續林？

如果你擔心自己無意中購買了對環境不友善的商品，而不敢下手，只要認明FSC（森林管理委員會）認證與 PEFC（森林認證制度）認證標章，就能確保紙漿來源不是來自原始林。並且從森林到工廠、再到產品，流程都能被追蹤，為你把關每一張紙的生產過程合乎永續。

家樂福「從 i 開始」：環境友善購物新選擇

不僅是紙張，家樂福自有品牌的產品都已經通過了環保認證，幫助消費者在日常生活中輕鬆實踐環保。選擇 FSC 與 PEFC 標章只是第一步，你還可以在購物時認明家樂福的「從 i 開始」價格牌，這代表商品在生產過程中已經符合多項國際認證永續發展標準。

「從 i 開始」涵蓋十大環保行動，從營養飲食、無添加物、有機產品，到生態農業、動物福利、永續漁業、減少塑料與森林保育，讓你每一項購物選擇都能與環境保護密切相關。無論是買菜、買肉，還是日常生活用品，都能透過簡單的選擇，為地球盡一份力。

• 文／洪萱眉 雅文基金會聽語科學研究中心 助理研究員

你的日常生活也是這樣子嗎？桌上總是堆滿了待處理的資料與報告，電話聲不斷，會議一場接一場，連坐下來喘息或喝水的機會都沒有。下班後拖著疲憊的身軀回家，睡前仍在想著白天的工作與隔天的待辦事項。日復一日，這些繁瑣的事務不僅讓人感到焦慮與壓力，還影響了生活作息和睡眠品質。為了舒緩壓力、獲得一覺好眠，有些人會在睡前點精油或香氛蠟燭，營造一個舒適放鬆的環境。但你知道嗎？我們的彩色噪音也能讓我們放鬆身心，助我們一覺好眠嗎？

噪音和彩虹一樣也有顏色的區分

聽到「噪音」這個詞，通常會聯想到那些刺耳且令人心煩氣躁的聲音，例如施工時的電鑽聲或敲打聲。但其實噪音也有顏色區分，就像彩虹一樣。

一般而言，我們眼睛所見的顏色實際上是由可見光的不同頻率產生的，當光波刺激我們的眼睛並傳送到大腦時，大腦會根據其頻率和強度將其解釋為不同的顏色。例如，低頻的光波為暖色調，而高頻的光波為冷色調。而同樣的概念也可以套用在噪音上，因為噪音也有不同的強度及頻率^[1-2]，根據噪音的頻率範圍和強度，我們可以依此區分為白色噪音、粉紅色噪音、棕色噪音等不同類型的噪音^[3-4]。

不同類型的噪音顏色會有不同的功效

不同類型的噪音顏色都具其獨特的頻率分佈特性，其中，最常被討論的三個噪音顏色，分別為白噪音、粉紅噪音、棕色噪音：

1. 白噪音（white noise）：白噪音是大家最熟悉、最常聽到的噪音顏色。我們人可聽到的聲音頻率介於 20~20,000 赫茲 ( Hz )，而白噪音在所有頻率上具有相同的強度。這與白色光由紅、綠、藍三原色均勻組成的概念相似。
   白噪音的聲音聽起來有如電視機壞掉發出沙沙聲、風扇聲、冷氣運轉聲音等^{[1, 5-6]} 。白噪音通常用來蔽屏 ( mask ) 其他聲音，覆蓋掉環境中我們不想聽到的聲音，營造一個舒服、放鬆的環境。對於有睡眠困擾的人來說，白噪音可以幫助改善睡眠品質。Ebben、Yan、Krieger ( 2021 )針對 10 位因受環境噪音干擾而造成失眠問題的成人，執行一週白噪音的介入，並使用穿戴式睡眠測量器來記錄其睡眠狀況。結果發現，因白噪音介入會覆蓋擾人的環境噪音，這 10 位受試者他們的入睡後醒來時間（wake after sleep onset，簡稱WASO）與入眠期（sleep latency）比在介入前都有顯著降低與改善。然而，即使沒有白噪音的介入，其入睡後醒來時間（WASO）的改善成效依然能持續^[7]。
2. 粉紅噪音（Pink noise）：相比於白噪音，粉紅噪音的聲音聽起來較為低沉、舒緩且平衡，因為它過濾掉較多高頻的聲音且在低頻的能量上較白噪音強，聲音聽起來接近我們聽到大自然的風聲、雨聲等 ^[5,8]。研究指出，粉紅噪音能加強我們深度睡眠、提高記憶力^[9]。Papalambros et.al（2017）探討使用不同聲音刺激（acoustic stimulation），對提升深層睡眠時間和記憶力的影響。受試者為 13 位 60-84 歲的健康的成人，結果發現，睡覺時有使用粉紅噪音介入能增加他們深層的睡眠時間，且在記憶測驗上也有顯著的提升^[10]。
3. 棕色噪音 （Brown noise）：又稱為紅色噪音。跟白噪音和粉紅噪音相比，棕色噪音具有更明顯的低音頻率，隨著頻率的增加而音量逐漸降低。所以聲音聽起來像是低沉的隆隆聲^[11]。棕色噪音聲音類似打雷聲、大雨聲、海浪拍打聲音^[9]。和白噪與粉紅噪音一樣，都能遮蔽環境中讓人干擾的聲音，並營造一個有利於放鬆、專注與睡眠的環境。有研究表明，棕色噪音會對大腦活動產生影響，與放鬆、冥想和深度睡眠有關，因此對於有減輕壓力和焦慮帶來很大的幫助^[10] 。

噪音顏色除了讓我們放鬆、改善睡眠品質外，還是耳鳴、聽覺過敏以及新手爸媽的救星 

從上述可知，白噪音、粉紅噪音和棕色噪音不僅能改善睡眠品質、專注力以及放鬆外，其實在臨床上更被用來治療耳鳴和聽覺過敏等症狀。所謂的耳鳴，指的是在沒有外界聲音刺激的情況下，患者感覺耳中持續有嗡嗡聲。在臨床治療中，白噪音通常用作背景音，以減少患者對耳鳴的感知^[12]。對於聽覺過敏患者，他們對日常生活中的聲音敏感度較高，因此粉紅噪音更適合用於治療，因為其低頻聲音的特性有助於患者長時間適應並習慣低強度聲音^[12]。此外，許多新手父母使用白噪音來安撫哭鬧寶寶，因為它可以模擬寶寶在母體內聽到的模糊外界聲音，並遮蓋其他可能會驚擾寶寶的聲音，市面上的許多助眠裝置也運用了這個原理^[5]。

然而，儘管噪音顏色可以提升睡眠品質和專注力，長時間或過度暴露於任何類型的噪音都可能對聽力和整體健康造成負面影響。建議播放時間應限制在10至15分鐘，並給耳朵足夠的休息時間。如果打算使用彩色噪音來幫助自己入睡，應設置播放時間以避免整晚播放，避免聽力造成損傷，那就得不償失了！^{[9, 11, 13]}

參考資料：

1. Bulter, R.  & Writer, S. (2023). What Are Sonic Hues? White Noise, Brown Noise, Pink Noise, and More. https://thegatorseye.com/13787/opinion/what-are-sonic-hues-white-noise-brown-noise-pink-noise-and-more/

2. Sound of Life。(2021)。噪音竟然助眠？白噪音、粉紅噪音是最佳床伴。取自：https://shorturl.at/abdV1
3. 林奕榮。（2023/10/19）。噪音有顏色？ 白、綠、棕、粉紅噪音都能減壓助眠。蔬福生活。取自：https://vegemap.merit-times.com/veganews_detail?id=5682 
4. Color Energy Soup (2016/11/25)。人的眼睛為什麼能看到顏色?取自：https://color-energy-soup.com/2016/11/25/eyes-light/ 
5. 鄭俊宇。（2021/4/16）。白噪音更能安撫寶寶？「粉紅噪音」能增強記憶力、改善睡眠。親子天下。取自：https://www.parenting.com.tw/article/5089287 
6. Surles, T. (2023.3.13). What are white, pink and brown noises? Health Hearing. Retrieved from https://www.healthyhearing.com/report/53430-Noise-colors-white-pink-brown-tinnitus-hearing 
7. Ebben, M. R., Yan, P., & Krieger, A. C. (2021). The effects of white noise on sleep and duration in individuals living in a high noise environment in New York City. Sleep Medicine, 83, 256-259.
8. Sloan, M. (2023.3.27). Noise Colors: Which One Is Best for Sleep? Retrieved from https://www.discovermagazine.com/health/noise-colors-which-one-is-best-for-sleep 
9. Shapiro, Z. (n.d.). Exploring the World of Color Noises: White, Pink, and Brown. Retrieved from https://audiologyisland.com/blog/exploring-the-world-of-color-noises-white-pink-and-brown/?srsltid=AfmBOordaPgtNG9s6MyfN–He9dD-BejcA5sQTj2hncTWg4MmkQi666v 
10. Papalambros, N. A., Santostasi, G., Malkani, R. G., Braun, R., Weintraub, S., Paller, K. A., & Zee, P. C. (2017). Acoustic enhancement of sleep slow oscillations and concomitant memory improvement in older adults. Frontiers in human neuroscience, 11, 1-14
11. Sedona Sky Academy (2024.5.10). Can brown noise turn off your brain ? Retrieved from https://www.sedonasky.org/blog/can-brown-noise-turn-off-your-brain
12. American Speech-Language-Hearing Association. (n.d.). Tinnitus and Hyperacusis. (Practice Portal). Retrieved from www.asha.org/Practice-Portal/Clinical-Topics/Tinnitus-and-Hyperacusis/.
13. Cleveland Clinic (n.d.). Brown Noise May Help You Focus and Relax. Retrieved from https://health.clevelandclinic.org/brown-noise 

AlphaFold的誕生：人工智慧的奇蹟

2018 年，Google 旗下的 DeepMind 團隊推出了第一代 AlphaFold，這是一款基於深度學習的 AI 模型，專門用於預測蛋白質的三維結構。AlphaFold 的命名取自「fold」一詞，意為折疊，指的是蛋白質在胺基酸鏈構成後迅速摺疊成其功能所需的三維結構。

AlphaFold 的突破在於其能夠預測出蛋白質折疊的可能性，這是一個傳統計算方法無法達到的領域。第一代 AlphaFold 在國際 CASP 比賽中取得了一定的成功，雖然其預測準確度尚未達到實驗室標準，但其潛力讓科學家們充滿期待。

為什麼蛋白質結構預測如此重要？

蛋白質是生命的基石，它們的功能取決於其複雜的三維結構。然而，僅靠實驗技術來解析蛋白質的結構既昂貴又耗時。過去科學家依賴於如 X 光晶體繞射等技術來解析蛋白質的結構，然而這種方法雖然精確，但往往需要數年時間來得出一個結論。

到目前為止，人類已知的蛋白質數據庫中，全球僅解析了大約 22 萬種蛋白質的結構，這遠遠不足以滿足生物學和醫學研究的需求。尤其是人類的許多蛋白質結構仍然未知，這成為阻礙醫學進步的一個主要瓶頸，特別是在藥物開發和疾病治療上，因此如何加速對蛋白質的結構的解析至關重要。

AlphaFold 2：技術飛躍

2020 年，AlphaFold 2 橫空出世，改進了多項技術，預測準確度大幅，幾乎達到了與實驗結果相媲美的程度。這一成就震驚了全球生物學界，許多科學家開始將 AlphaFold 2 應用於實際研究中。

AlphaFold 2 的成功源自於其三大技術革新：

• 注意力機制：模仿人類的思維模式，從大局出發，關注蛋白質結構中的每一個細節，進而提高預測的準確性。
• 多序列比對功能：通過搜尋類似的胺基酸序列，推斷新的蛋白質結構。
• 端到端預測模式：利用深度學習神經網路，不斷反饋預測結果，持續優化模型。

AlphaFold 3：下一代 AI 的力量

隨著 AlphaFold 2 的成功，DeepMind 並未停止其腳步。2024 年 5 月，AlphaFold 3 正式推出，這標誌著 AI 技術在生物學領域的又一個里程碑。AlphaFold 3 的改進再次吸引了科學界的目光，它強化了注意力機制，並引入了擴散模型，這使其能夠更快且更準確地預測複合蛋白質的結構。

擴散模型是一項關鍵技術，它能夠生成大量的可能蛋白質結構，並快速篩選出最可能的解答。與此同時，AlphaFold 3 還內建了「減幻覺」功能，這讓其在產生結果時能夠避免過多不切實際的預測，提升了結果的可信度。

AlphaFold 的實際應用：醫學與藥物開發

AlphaFold 3 的誕生，不僅是一個技術突破，還為醫學和藥物開發帶來了巨大的希望。過去，癌症治療中的標靶藥物需要經過漫長的實驗才能確定其作用原理，然而現在，通過 AlphaFold 的預測，科學家可以更加精確地針對癌細胞中的錯誤蛋白質，設計出更有效的藥物。

除此之外，AlphaFold 3 還在抗病毒藥物、抗生素以及阿茲海默症等領域展現了潛力。其能夠預測蛋白質與其他分子（如DNA、RNA）的交互作用，這使得研發新藥的過程大大加速。

AlphaFold 3 的挑戰與未來

儘管 AlphaFold 3 取得了驚人的進展，但其仍然面臨一些挑戰。首先，目前 AlphaFold 3 的模型尚未完全開源，這限制了研究人員對其內部運作的了解。為此，一些科學家已聯名要求 DeepMind 開放其程式碼，以便進行更深入的研究和應用。

不過，隨著 AlphaFold 3的逐步推廣，生物學家相信它將繼續改變生物學研究的方式。未來，這項技術有望在解決更多未解難題中發揮關鍵作用，並為醫學領域帶來更大的突破。