用光照調控基因

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！

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本文轉載自顯微觀點

透過質疑，引起反思

昏暗的實驗室裡，紅色的 LED 綻放光芒，電線連向一旁玻璃杯內的電極。5個盛裝深色液體的玻璃杯由電線與電極串聯，累積電壓，向 LED 供應電流，如同小學自然課以果汁發電的實驗配置。

日光燈亮起，玻璃杯內的液體呈現比 LED 更加深沉的暗紅色，桌後身穿實驗衣的藝術家／科學家曹存慧開口介紹，「人類血液中具有電解質，因此可以和鋅片與銅片組成的電極發生氧化還原反應，產生電流使二極體發光。」此時，她的手背上還貼著止血棉。

這是曹存慧與葛昌惠合力創作的生物藝術裝置《血電廠》。藝術家現場抽取自己和參與者的血液，透過簡單的氧化還原發電原理，在黑暗中得到光線。讓參與者親身體驗犧牲身體部位、承受健康風險以獲得能源的情境。

抽血發電很容易引起對衛生與比例原則的質疑，但是社會日常仰賴的發電模式如燃煤、核分裂等，不是明顯損及環境或居民健康，就是藏有重大風險。《血電廠》抽血發電引起的憂慮與質疑，凸顯了現代社會為了滿足電能需求，選擇持續承擔的代價與風險。

透過藝術為科學除魅

《血電廠》並非曹存慧唯一具有爭議性的創作，甚至不是參與者反對與質疑最激烈的。她與「遠房親戚實驗室」夥伴的作品《有我在^TM》在國立台灣美術館現場帶領工作坊參與者進行自體基因轉殖，透過基因工程技術，將人類基因片段插入大腸桿菌染色體中。

這項讓參與者感到「轉殖自身基因的大腸桿菌與自己十分相似」（實際上僅有極小片段相同，不同參與者彼此間的基因相似性還比較高），足以讓人反思何謂「自我」以及物種間親近性的實驗，因為扮演「有我在生物科技股份有限公司」在虛擬的商業情境中進行實驗，事後被民眾檢舉未依法登記而執行業務。

藝術家們為了法律訴訟而傷神耗時，同時也凸顯基因工程技術對民眾來說，是需要被政府嚴格管理的行為。

面對民眾的緊張，曹存慧說，「台灣人對基因工程態度其實相對輕鬆，在意的是健康與環保。不像歐美社會，有觸犯神權的那種禁忌感。」如果是在荷蘭，這種行動藝術場地外一定會集結抗議團體，主辦方也會開記者會說明。

曹存慧回憶《有我在^TM》現場說，「我帶參與者們做 heat shock（熱休克，使質體進入大腸桿菌細胞膜的方法）, 他們紛紛驚訝說『怎麼這樣就結束了？』。我希望可以讓一般民眾發現『基改並非一件深不可測的事情』」。這是她為生物藝術賦予的價值之一。

對於生物藝術的定義，曹存慧反思地說，「每一天我對生物藝術的定義都有一點變動。現在我採取的定義是『內容與生物學有關的』創作，比較符合大眾對這個特定領域的想像。」

她認為，單純討論生命與死亡，或媒材中採用生物材料，其實都是傳統藝術包含的作法。但是以生物學知識與討論為主題的創作，最接近生物藝術（Bioart）這個 1997 年由 Eduardo Kac 發明的創作領域。

懷抱著創作願望的生物學博士

曹存慧從大學開始攻讀生物科技領域，專長分子生物學和生物資訊，於昆士蘭理工大學獲得博士學位後回到台灣，進入中研院從事博士後研究。聽起來是相當典型的生科系職涯發展，接下來就是進入學院擔任助理教授或技術人員、實驗室經理。

但是在扎實的學術訓練歷程，曹存慧始終懷著對藝術的喜愛與好奇，她說，「我對藝術的興趣明確存在，但是方向模糊。只是從小喜歡畫畫、會當學藝股長，沒有受過科班訓練。高中參加的還是生研社，不是美術社。」

曹存慧與生物藝術的接觸，是在昆士蘭讀博士班時，那時她正在疑惑「自己的生物科技專業，能不能結合藝術創作」。她回憶說，「千禧年過後，一個無聊的晚上，我上網 google “Bio + Art” 沒想到真的有這種藝術領域！」她投入創作的願望，在新世紀展開時逐漸活化。

2009 年，曹存慧畢業歸國，參與了她的生物藝術展覽初體驗，也是臺灣第一場聚焦生物科技與醫學的創作展《急凍醫世代》。不僅是她第一次親眼看見生物藝術裝置，同時也得到參加研討會、工作坊的機會，可以聽到藝術家剖析自己的創作脈絡。

觀察了他人的作品，曹存慧開始想要親手創作，但是既缺少經驗，也不了解何謂藝術創作。同時，她的職業仍然是中研院分子生物學博士後研究員，她一面忙碌於實驗室工作，一面在陌生的創作領域摸索，讀藝術理論、了解當代藝術作品、與藝術家對談。

曹存慧回憶那段時光說，「探索新領域很有趣，但是也很掙扎，因為時間實在不夠用。」她維持白天做實驗，夜晚學習藝術的跨領域生活到 2011 年，帶著教學相長的期待，與其他藝術家合作向文山社區大學提案，開一門生物藝術課程。

一波三折的跨領域之路

文山社區大學對生物藝術課程的熱烈歡迎出乎她們意料，連臺北市其他區域的社區大學，也紛紛邀請她們開課。曹存慧笑說，「當時我們很開心地答應了，還擔心自己會忙不過來。結果報名截止那天，整個臺北市只有一個人報名，而且那個人還是我的朋友！」

原來，「生物藝術」這個名詞當時在臺灣社會鮮少被公開討論，社區居民分不清楚究竟是生物課還是藝術課，自然不會報名。曹存慧教學相長的課程，只能暫且擱置。

曹存慧並未因此而放棄，為了投入更多時間嘗試創作，她在 2016 年申請荷蘭的生物藝術研究單位職缺，準備離開原本的工作，卻因為簽證問題而無法成行。

看似又一個深入生物藝術領域的阻礙，曹存慧卻視為重要的轉捩點。在輾轉詢問、求助的過程中，她結識更多生物藝術圈的同儕，也被拉進臺灣生物藝術社群，得到充沛的交流。她說，「那時我開始更清楚自己能做甚麼，也開始有策展人特地邀請我參展。」

曹存慧的第一個正式展出作品，是 2014 年於臺北市中山創意基地 URS21 的《愛@窒息》，在密閉小容器中裝入植物和日常物品的零件（如玩偶或是芭比娃娃的肢體）。展覽期間植物逐漸生長，人造物品被慢慢吞沒，只留下輕微輪廓。

曹存慧在展期發現，室內展場光線不如室外明亮，作品中的植物不一定會如預期般生長。生物藝術猶如生物學實驗，比起使用無生命材料的同行，更加需要注意生物學性質。

她笑說，「我從那時開始體會，生物藝術家會遇到很多不可思議的環境因素，是其他領域創作者無法想像的。」

最誇張的經歷是，「大量的果蠅飛進展場，吃掉我的作品！密封的作品無法隔絕果蠅的嗅覺和食慾，展間裡、作品上都是果蠅。策展人、館方都氣急敗壞。」

一路挑戰創作框架與材料的限制，曹存慧獨具風格的創作逐漸被更多策展人認同，也登上國家美術館的展廳，讓她得到更多信心與創作欲。2018 年她辭去博士後研究員的工作全心投入創作，隔年卻回到了學術機構，這次領域不同以往——清大藝術學院聘任她為助理教授，並主持生物藝術實驗室。

現正創作：族群與語言的演變（螞蟻版）

擔任教職的曹存慧持續活躍的個人創作，她最近的作品是浪漫臺三線藝術季的邀約作品：名稱未定，以客家話和客家族群的流動變化為核心概念。

曹存慧說明，「現在臺灣人使用的客家話，發音和用詞與中國南方的客家話已頗有不同，臺灣不同客家族群間也有少許差異，但社會共識依然認同是應該被保存的『傳統文化』。」

而客家族群血緣方面，曹存慧提起馬偕醫學院教授林媽利引發激烈討論的分子人類學研究，該研究指出臺灣客家人的染色體單倍群比較接近中國南方人，不同於客家族群傳統故事中，客家人來自華北、華中的漢民族大遷徙敘事。

圍繞這個引起民族認同爭端的科學研究，曹存慧展開新的創作想像，「客家人從北方逐漸南遷的過程中，或許不斷有人加入、也有人在中途落地生根。到達南方、臺灣時，群體中的成員、家族組成與出發時早已不同，因此這個族群的基因庫也已經演進，如同語言的變化。」

曹存慧透漏，她計畫設計一個大型螞蟻飼養箱，其中糖漬洛神花排列成漢語拼音的客家話辭彙，涵蓋客家話各分支的用字、腔調差異。其中同時放置泥土、樹枝和水，讓螞蟻得以築巢、生活。

螞蟻覓食過程中，糖漬洛神花會被螞蟻集體搬動，拼音逐漸出現變化，仿擬語言在集體活動過程被重新建構。曹存慧說，「族群和文化特徵在演變過程會消失一部分，同時也會建構新的成分。演變是自然的，或許不是那麼需要抗拒的事情。」

至於醃漬洛神花，是因為現在洛神花是當前桃園客家文化景點的熱銷名產，被形塑為客家特色農作物之一。但洛神花並非當地傳統的作物，大概 2008 年前後才開始流行，其實是相當新的地區特色。

曹存慧以此說明，「客家族群的自我認同強烈，但文化演變本來就會一直加入新的元素，得到新的特徵未必是一件壞事。我想趁機探討『傳統』在文化演變過程中不斷建構並保存下來，是動態而非固著的概念。」

對於發想過程，她自我剖析道，「創作時我沒有很明確的政治性、社會性目的。但我想生活在這個社會環境，人本來就會注意社會議題並產生反應，也就是我每天看到和思考的內容。我想進行的創作，是和當下社議題密切相關的。」

年輕、階級扁平的教室與創作領域

在曹存慧的課堂上，每個人都以自取的綽號相稱，曹存慧在學生口中的稱呼是「跳跳」。

她解釋說，因為生物藝術是個很年輕的領域，輩分與階級都很扁平，「我和學生年紀不同，在教室裡的權力也不同。雖然一開始我是思考與創作的帶領者，但是希望可以讓學生感到互動框架是平等、可鬆動的。這樣在討論何謂生物藝術、評論作品時，可以自由地發展與表達想法。」

曹存慧認為，這樣的課堂情境類比了生物藝術圈的現狀，沒有太明確的權威與硬性框架，生物藝術的形式、目的與價值都還在共同創造及實踐中。

科學期刊的預言：女性能追趕甚至超越男性？

我在 2002 年還在讀大四時，第一次看到兩位 UCLA 生理學家的論文〈不用多久女性就會跑得比男性快？〉，當時我覺得這個標題很荒謬。在那之前我花了五個賽季，進行 800 公尺中距離跑步訓練，成績已經超越世界女子紀錄。而且我還不是自己接力隊上跑最快的。

但那篇論文發表在《自然》（Nature）期刊上，這是世上極具聲望的科學期刊，所以一定有些道理。大眾就是這麼認為的。《美國新聞與世界報導》雜誌在 1996 年亞特蘭大奧運之前，對一千個美國人做了調查，結果其中有三分之二認為，「終有一天頂尖女運動員會勝過頂尖男運動員」。

《自然》期刊上那篇論文的作者，把男子組和女子組從 200 公尺短跑到馬拉松各項賽事歷年的世界紀錄畫成圖表，發現女子組紀錄進步得遠比男子組急速。他們用外推法從曲線的趨勢推斷未來，確定到 21 世紀前半葉，女性就會在各個賽跑項目擊敗男性。兩名作者寫道：「正因進步速度的差異實在非常大，而使（兩者）差距逐漸縮小。」

2004 年，趁著雅典奧運成為新聞焦點之際，《自然》又特別刊出一篇同類型的文章〈2156 年奧運會場上的重要衝刺？〉（Momentous Sprint at the 2156 Olympics?）──標題所指的，正是女子選手會在 100 公尺短跑比賽中，勝過男子選手的預計時間。

2005 年，三名運動科學家在《英國運動醫學期刊》發表了一篇論文，省去問號開門見山在標題宣稱：〈女性終將做到〉（Women Will Do It in the Long Run.）。

難道男性主導世界紀錄的情況，始終是歧視女性、把女性排除於競技場外的結果？

20 世紀上半葉，文化規範與偽科學嚴重限制了女性參與運動競技的機會。在 1928 年阿姆斯特丹奧運期間，有媒體（捏造）報導指稱，女性選手在 800 公尺賽跑後筋疲力竭地躺在地上，這讓一些醫生和體育記者十分反感，使得他們認為這個比賽項目會危害女性健康。《紐約時報》上有篇文章就寫：「這種距離太消耗女性的體力了。」^〔1〕那幾屆奧運之後，在接下來的三十二年間，距離超過 200 公尺的所有女子項目，都突然遭禁，直到 2008 年奧運，男女運動員的徑賽項目才終於完全相同。但《自然》期刊上的那幾篇論文指出，隨著女性參賽人數增多，看起來她們的運動成績到最後可能會與男性並駕齊驅，甚至比男性更好。

運動能力的基因密碼：性別差異的生物學根源

我去拜訪約克大學的運動心理學家喬．貝克時，我們談論到運動表現的男女差異，尤其是投擲項目的差異。在科學實驗裡證實過的所有性別差異中，投擲項目一直名列前茅。用統計學術語來說的話，男女運動員的平均投擲速度相差了三個標準差，大約是男女身高差距的兩倍。這代表如果你從街上拉一千個男子，其中 997 人擲球的力氣會比普通女性大。

不過貝克提到，這種情形可能是反映女性缺乏訓練。他的太太是打棒球長大的，輕輕鬆鬆就能贏過他。他打趣說：「她會發出一束雷射光。」那麼這是生物學上的差異嗎？

男性和女性的 DNA 差異極小，僅限於在女性身上為X或男性為Y的那單一染色體。姊弟或兄妹從完全相同的來源取得基因，透過重組母親和父親的 DNA，確保兄弟姊妹絕對不會相近到變成複製人。

性別分化過程大部分要歸結到 Y 染色體上的「SRY 基因」，它的全名是「Y 染色體性別決定區基因」。若要說有「運動能力基因」，那就非 SRY 基因莫屬了。人類生物學的安排，就是讓同樣的雙親能夠同時生育出男性的兒子和女性的女兒，即使傳遞的是相同的基因。SRY 基因是一把 DNA 萬能鑰匙，會選擇性地啟動發育成男性的基因。

我們在生命初期都是女性──每個人類胚胎在形成的前六週都是女性。由於哺乳動物的胎兒會接觸到來自母親的大量雌激素，因此預設性別為女性是比較合算的。在男性身上，SRY 基因到第六週時會暗示睪丸及萊氏細胞（Leydig cell）該準備形成了；萊氏細胞是睪丸內負責合成睪固酮的細胞。睪固酮在一個月之內會不斷湧出，啟動特定基因，關閉其他基因，兩性投擲差距不用多久就會出現。

男孩還在子宮時，就開始發育出比較長的前臂，這使得他們日後投擲時會做出更有力的揮臂動作。儘管男孩和女孩在投擲技能方面的差異，不如成年男性和女性之間那麼顯著，但這種差異在兩歲幼童身上已經很明顯了。

文化與訓練的影響：投擲項目中的性別差距

為了確定孩童之間的投擲差距有多少與文化有關，北德州大學和西澳大學的科學家組成團隊，共同測試美國孩童與澳洲原住民孩童的投擲技能。澳洲原住民沒有發展出農業，仍過著狩獵採集生活，他們教導女孩丟擲戰鬥及狩獵用武器，就像教導男孩一樣。這項研究確實發現，美國男孩和女孩在投擲技能上的差異，比澳洲原住民男孩和女孩之間的差異顯著許多。不過儘管女孩因為較早發育長得較高較壯，男孩仍比女孩擲得更遠。

普遍來說，男孩不僅比女孩更善於投擲，視覺追蹤攔截飛行物的能力往往也出色許多；87% 的男孩在目標鎖定能力的測試上，表現得比一般女孩好。另外，導致差異的部分原因，至少看起來是因為在子宮的時期接觸到了睪固酮。由於先天性腎上腺增生症，而在子宮裡接觸到高濃度睪固酮的女孩，上述項目的表現會像男孩一樣，而不像女孩；患有這種遺傳疾病的胎兒，腎上腺會過度分泌男性荷爾蒙。

受過良好投擲訓練的女性，能輕易勝過未受訓練的男性，但受過良好訓練的男性，表現會大幅超越受過良好訓練的女性。男子奧運標槍選手擲出的距離，比女子奧運選手遠大約三成，儘管女子組使用的標槍比較輕。此外，女性投出的最快棒球球速的金氏世界紀錄是 65 mph（相當於時速 105 公里），表現不錯的高中男生的球速經常比這還要快，有些男子職業球員可以投出超過 100 mph（相當於時速 160 公里）的球速。

在跑步方面，從 100 公尺到 1 萬公尺，經驗法則是把菁英級表現差距定在 11%。從短跑到超級馬拉松，不管任何距離的賽跑，男子組的前十名都比女子組的前十名快大約 11%。^〔2〕在職業等級，那就是個鴻溝。女子組的 100 公尺世界紀錄，跟 2012 年奧運男子組的參賽資格還差了四分之一秒；而在一萬公尺長跑，女子組的世界紀錄成績，與達到奧運參賽資格最低標準的男選手相比落後了一圈。

投擲項目與純爆發力型運動項目的差距更大。在跳遠方面，女子選手落後男子 19%。差距最小的是長距離游泳競賽；在 800 公尺自由式比賽中，排名前面的女子選手，與排名前面的男子選手差距不到 6%。

預言女性運動員將超越男性的那幾篇論文暗示，從 1950 年代到 1980 年代，女性表現的進展遵循一條會持續下去的穩定軌跡，但在現實中是有一段短暫爆發，隨後趨於平穩──這是女子運動員，而非男子運動員進入的平穩期。儘管到 1980 年代，女性在 100 公尺到 1 英里各項賽跑的最快速度，都開始趨於穩定，但男子運動員仍繼續緩慢進步，雖然只進步一點點。

數字很明確。菁英女子選手並未趕上菁英男子選手，也沒有保持住狀況，男性運動員則在非常慢地進步。生物學上的差距在擴大。但為什麼原本就有差距存在？

註釋

1.  各報上氣不接下氣地報導 800 公尺女子選手紛紛倒在跑道上。正如運動雜誌《跑步時代》（Running Times）2012 年的一篇文章指出的，實情是只有一個女子選手在終點線倒下，其餘三名都打破了先前的世界紀錄。據稱人在現場的《紐約郵報》記者寫道，「11 位淒慘的女性」當中有 5 人沒有跑完，5 人在跑過終點線後倒下。《跑步時代》報導說，參賽的女運動員只有 9 個，而且全部跑完。
2. 過去普遍認為，隨著比賽距離拉長，女子賽跑選手會超越男子選手。這是克里斯多福．麥杜格（Christopher McDougall）在《天生就會跑》這本很吸引人的書裡談到的主題，但不完全正確。成績非常優秀的跑者之間的 11% 差距，在最長距離和最短距離同樣穩固存在。儘管如此，南非生理學家卻發現，當一男一女的馬拉松完賽時間不相上下，那個男士在距離短於馬拉松的比賽中通常會贏過那個女士，但如果競賽距離加長到 64 公里，女士就會跑贏。他們報告說，這是因為男性通常比較高又比較重，比賽距離越長，這就會變成很大的缺點。然而在世界頂尖超馬選手當中，男女體型差異比一般群體中的差異小，而 11% 的成績差距，也存在於超級長距離的最優秀男女選手之間。

——本文摘自 大衛・艾普斯坦（David Epstein），《運動基因：頂尖運動表現背後的科學》，2020 年 12 月，行路出版，未經同意請勿轉載。