錯看科學新聞會讓人遺憾終身？被騙過更要學會的判讀力—《科學研習》

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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！

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

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。」

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。

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。

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。

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。

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。

——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。

• 文／世新大學新聞系助理教授 陳秀鳳
  本文轉載自新興科技媒體中心，原文為《「多工」與「趕工」生態：臺灣媒體與科學新聞的距離》

科學是個很長的故事，媒體要的卻只是快門的一瞬間

「一個國家級科研單位召開記者會，記者姍姍來遲，發佈會上，大部分記者忙著埋頭抄新聞稿打字趕即時，因為無法專心聽簡報，簡報完畢，沒提出太多問題，記者會也匆匆結束。」隨著媒體開放，在市場導向下，這是科學（科技）線資深記者李宗祐，與我分享的日常觀察。

科學傳播研究裡有一句名言是：「科學是個很長的故事，媒體要的卻只是快門的一瞬間。」；這句話某種程度說明了「科學」與「媒體」原本就是本質上十分悖離的兩種文化，因此要將這兩種文化結合地很好，需要付出很大的努力與成本。¹

然而，在現今社群媒體蓬勃、網路眾聲喧嘩下，臺灣媒體處於眼球競爭²的生態中，加上新聞報導網路化、即時化、破碎化，使得第一線記者處於「多工」與「趕工」的狀態，多數記者在來不及思考，也缺乏挖掘新聞企圖心的情況下，變成只能拍照、抄新聞稿。就如資深科學記者李宗祐所說：「除非發佈單位本身很會寫新聞稿，否則記者抄寫的新聞，可讀性不高，點閱率也偏低。」

一則科學新聞不論是探討的題材、角度、資料的蒐集，與受訪者的溝通、採訪與後製的技能，它所需要的人力、物力與時間都比一般新聞更多，不是非科學新聞所能比擬。同時，科學家與記者間的認知差異也需要溝通。以電視媒體為例，記者必須能將科學內容轉換、詮釋、編輯、結合影像與聲光，使科學新聞更加豐富而吸引人。但是在當前講求收視率、投資報酬率、以及網路速食新聞的環境中，電視新聞要如何採製科學新聞？首先必須瞭解科學家與記者之間的認知差異。

歐洲聯盟執行委員會（European Commission）在出版的「傳播科學：科學家的致勝寶典」³中歸納出以下六點：

1. 新聞記者一如公眾輿論，期待科學提供肯定的答案；但科學主要就是要提出問題與疑義，再嘗試作出解答。
2. 記者努力找出故事中的感性層面，而科學家則力求中立客觀。有時科學家認為激情只是譁眾取寵，也有時這只是行銷故事的「調味料」。
3. 記者尋找結果，即使是暫時性的、片段性的、或者有些激情的結果。但科學家們寧願在實驗室裡仔細的反覆驗證，極少出來大喊「我發現了！」。
4. 記者喜歡撰寫「科學家獨自達成革命性發現」的故事。但科學家卻認為科學是具累積性與合作性的事業，即使是牛頓也承認他的成功是「站在巨人的肩膀上」。
5. 記者尋找對立性，科學家尋求共識性。科學家認為，精確就是代表著遵循權威性一致說法，記者則認為具差異性的言論，才能帶來完整的故事。
6. 記者來去匆匆，因為有不斷逼近的截稿日期，而且必須要填滿指定篇幅，不論報導是文字或是數分鐘的電視播出，無論如何都須要帶著採訪成果回去。相反的，科學家的進度是依據研究自然推展。

因為前述六項認知的差異，使得科學新聞的產製面臨一般新聞採製不會發生的問題，科學新聞也被歸為「冷門路線」，在平面媒體多半被視為副線，在電子媒體則根本沒有主跑這條路線的記者。尤其新媒體興起，原本的紙媒多轉向經營數位部門、主打網路即時新聞，一天只發行一次的報紙反成為副產品。以蘋果日報為例，報紙本身已經沒有配置記者，每日的新聞是從數位部門檢選編輯而成。中國時報、聯合報雖仍有報紙記者編制，但人數已不若網路數位部門，而且多半一人多工，寫稿、拍照、攝影，還要同時拚即時新聞。

科學新聞重要，卻難產

過去中國時報曾經相當重視《科學》（Science）《自然》（Nature）等期刊的報導（其中以太空天文及疫病領域的相關議題較受讀者青睞），但隨著媒體開放百家爭鳴，點閱率日降，加上報紙版面有限，科學新聞不容易採寫、讀者又是小眾，互動性不強，於是高互動、又容易取得的網路鄉民言論，逐漸取代紙媒的呈現方式。聯合報教育版於 2005 年底曾推出「新聞中的科學」專欄，在各類新聞中選出與科學、生活新知相關的主題，由資深記者聯合執筆，這是國科會（今科技部）經費支援的科普計畫之一，多年來亦養成一群固定的小眾讀者。可惜的是，隨著計畫結束，「新聞中的科學」專欄終無以為繼。在電視媒體方面，近年經營有成、頗具口碑的民視新聞台每週六上午播出的「科學再發現」，以及台視新聞「發現科學」單元，收視狀況雖差強人意，但最近也都因為補助停止而陸續結束。

儘管社會普遍承認科學傳播的重要性，從國科會時代開始即持續補助媒體產業於科學新聞與科普節目的製作，惟因科學新聞的產製涉及複雜的專業知識和採製技能，不論是平面或是電視媒體，基於商業和收視考量，常忽略其發展，或是採取畏懼和抗拒的態度。再加上新聞記者，尤其是電視記者多半是文科背景，對於科學新聞採訪製作通常採取排拒態度，科學新聞的產量算是極為少數之作。除非有政府經費挹注，或者媒體決策者的支持，否則難以長期耕耘。

茲舉 2013 年我在電視新聞實務界服務時，曾受命製作一系列臺灣能源專題為例。印象深刻的是，當時曾與科學顧問們「雞同鴨講」了好幾個星期，雙方無法理解彼此的專業語言和需求，最後有賴轉譯者居中溝通，我才能開始召集記者說明並分派任務。在這過程中，遭到多數記者和主管的抗拒，理由不外乎是「太難做了」、「做了民眾也不會懂、不想看」、「沒有畫面」、「受訪者不好約」，甚至是「沒有收視率」，這個說服與教育記者的過程是辛苦的。由於是第一次嘗試科學新聞，我因此要求挑選較有經驗且畫面構思能力較強的記者參與。

對於陌生的科學新聞，被挑中者多半是「高能力」、「低意願」的記者，在約訪或拍攝過程中，只要遇到問題，例如：科學家不願受訪、台電不給拍畫面、有些畫面現在拍不到等等，都得出面協調找出解決或替代方案，整個過程耗盡心力，收視回饋卻未必對等，若非高層主管政策支持，根本不可能完成。

同樣的情況也發生在平面媒體上，在即時新聞時代，科學新聞的「市場性」比不上一般新聞，在媒體組織裡自然被歸為冷門路線，此時主管是否重視、記者有沒有企圖心就是一大關鍵。然而現實狀況是，過去科學新聞受重視的紙媒年代，認真跑科學新聞的記者，如今多半不是已經退休，就是退到第二、三線；而少數認真跑科學新聞的年輕記者，正因為有衝勁肯挖新聞，很快就被調到「比較有前途」的財經或政治線，於是科學新聞幾乎只剩下可讀性不高的通稿。⁴

因應新媒體挑戰，科技新聞透過圖文呈現，雖明顯提高吸睛效果，卻也因高度專業，相對其他新聞，製作更費時費力，成本也較高，面臨媒體寒冬，逐漸被邊緣化。聯合報曾嘗試以圖表故事呈現科技新聞，卻因好題材可遇不可求，無法滿足新聞追求的時效性，最後不了了之。在這樣的生態下，目前平面媒體偶有科學新聞佳作者，有的是由個別特約記者執行之，例如，蘋果日報開放外界提案，提案人獲通過後取得一定經費才開始採訪製作。

曾任中國時報 20 年科技記者的李宗祐，在離開報社成為自由工作者後，去年就向蘋果日報提案，經過 2-3 個月的採訪，分別完成「極端氣候下農損創新高」⁵與「原能會怠惰害3命—輻射檢驗師集體癌亡」⁶的科學調查報導。至於常態性的報導，目前多藉由與研究單位合作企劃，例如，中國時報與國家實驗研究院、中央研究院、工業技術研究院等單位合作，每週六的教科文版，推出以生活醫學科學為主軸的科普文章。平面媒體或藉由這種方式，或開放外界提案，進行科學新聞的採製或合作，而這也是現行媒體生態下比較可行的方式。

如何拉近媒體與科學新聞的距離？

未來，傳統紙媒只會愈來愈萎縮，網媒百家爭鳴，內容農場盛行，科學記者培養不易、科學新聞的採製耗時費力，大眾媒體要再出現主跑科學新聞的記者，或科學新聞版幾乎不太可能。只能期待由分眾媒體，例如泛科學、科技報橘等網路媒體接手，當然，它的觸及範圍就不太可能是全民，而是對科學有興趣的分眾。

至於電視，對於缺乏科學素養者，其實是更容易拉近他們與科學之間距離的媒體，惟同樣礙於人力與收視率，大多數電視台新聞部採訪中心均未設有科學組、甚至是科學記者。因此長久以來，科學新聞幾乎付之闕如，即使有，也多半是報紙或網媒先有報導，電視記者臨時代班「抄」出來的。臺灣的科學傳播如果要在現階段的電視新聞環境中掙脫出來，在實務上，我建議至少必須思考以下先決條件：

一、科學家方面

• （一）要組成有願意常態性跟電視記者接觸的科學家群，這群科學家具有一定程度的口語訓練，可以用生活化的語言跟記者說科學故事，或甚至到新聞現場現身說法。
• （二）電視是影音媒體，觀眾以視覺為主，任何科學家如果要發布科學新聞，最好能先為電視記者設想到「畫面」的問題。
• （三）提供給電視記者的新聞參考稿，最好就能從生活化、具像化的敘事著手，換句話說，等於是先幫記者找出「新聞切入點」，如此一來，科學新聞被編輯台採用的機率也會比較高。

二、電視台方面

• （一）在觀眾普遍不滿現今瑣碎、深度不夠、重覆的電視新聞內容下，電視台新聞部門應思考設立科學新聞組，不但可以和其他頻道產生區隔，也可以成為新聞特色，讓觀眾多一個選擇。
• （二）電視台在招聘記者時，可思考記者背景的多樣性，讓有科學背景者擔任科學記者，而在新聞收視競爭激烈的情況下，容許科學記者可以有較充裕時間產製新聞。
• （三）如果前面兩項條件都具備了，建議新聞部門可以建立科學顧問人才庫，讓科學記者在尋找題材和企畫及製作專題時，能有先期的了解與準備。

若科學家與電視記者能夠有以上的共識，電視記者產製的科學新聞至少不會「難看」，如此一來，比較不會有「影響收視率」、「觀眾看不懂」的疑慮；長期經營下來，科學新聞甚至可以和其他頻道明顯區隔，成為新聞頻道的品牌，當然人力物力和經費的投資，就要看主事者有沒有這樣的眼界和魄力了。

註釋及參考資料

1. 黃俊儒（2014）。〈科學傳播中「確定」與「不確定」的敘事：以莫拉克風災之系列報導為例〉，《科技醫療與社會》19：73-116。
2. 眼球競爭的生態：由於新聞媒介眾聲喧嘩，令人眼花撩亂，所以媒體需要爭奪讀者注意力點閱率。
3. 關尚仁（譯）（2010），Giovanni Carrada.（原著）（2006）。《傳播科學：科學家的致勝寶典》。臺北：臺灣科普傳播事業催生計畫統籌與協調中心。頁41-48。（原書名：Communicating Science: A Scientist’s Survival Kit. Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities.）
4. 政府、學術單位或企業發布的官方新聞稿，即使發給不同媒體，內容卻都相同，稱為新聞通稿。
5. 從報社退役的資深科技記者李宗祐，以特約記者身份向蘋果日報提案，花費一個月時間採訪的專題：乾旱殺戮 最暖冬天 農委會輕忽 農損13億創新高
6. 從報社退役的資深科技記者李宗祐，以特約記者身份向蘋果日報提案，花費三個月時間採訪的專題：《蘋果》踢爆 原能會怠惰 害3命 輻射檢驗師集體癌亡