在紐西蘭，沒有「一百分」的考試—《物理雙月刊》

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜李芊
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

考試制度是怎麼從科舉變成今天這個樣子的？

我們從小到大經歷過無數次考試，但你是否有想過，這個影響我們求學與就業的重要制度是因何而起？究竟考試制度背後隱藏哪些驚人內幕？中央研究院「研之有物」專訪院內近代史研究所徐兆安助研究員，帶我們回到清末民初的教育現場，探索政府與教育界如何應用考試，挽救岌岌可危的新式教育制度，雙方又如何相互制衡與合作，讓考試及學校成為管控社會秩序的利器。

對於在臺灣準備升高中的九年級學生、準備升大學的高三生來說，也許一年的劃分就是以冬季與夏季的升學考試為依據。在競爭激烈的職場中，優秀學歷成為社會新鮮人的最佳利器，但想謀得好學歷就必須力拚考試高分，讓考試成為跨世代臺灣人共同的記憶。

儘管持續有教改團體針對考試的內容、形式、公平性等提出改革建議，但數十年來，眾多考生與家長依然接受了升學考試制度，投入大量時間、精力備考，更不惜砸重金搶補教名師課程。

我們的一生經歷過大大小小的考試，卻不一定清楚這些考試制度當初成立的目的。

事實上，在民國初年，新式教育剛施行的 1920、1930 年代，曾經考試除了用來測驗學生，更被用來監督學校的辦學成效。

專長明清及近代思想史、制度史的中研院近代史研究所徐兆安助研究員，深入探討 1905 年科舉廢除後的新式教育制度，訴說一段政府與學校透過考試相互制衡與合作的詭譎歷史。

要怎麼讓社會接受新式學校的文憑？來考個試吧！

在談現代考試制度之前，讓我們先回到清末科舉存廢的關鍵時刻。

1900 至 1901 年八國聯軍攻佔北京，科舉考場「貢院」遭到破壞，當時受科舉宰制的教育與選才方式已成眾矢之的，該將有限的國家資源拿來修復貢院，還是發展新式教育制度，在 1905 年成為各方人馬的爭論焦點。在這次辯論中，廢除科舉最終定案，新式教育制度成為肩負國家教育大業的主要系統。

然而，科舉與新式教育的不同目的與學習過程，卻帶來新的價值觀混亂。

首先，在科舉制度下，為了一舉成名而寒窗苦讀者，不需在私塾或書院待滿固定年限，大半時間是靠自學通過層層考試關卡。但是，接受新式教育的學生必須依序就讀小學、中學、大學等學校，一級一級往上累積學歷，且每個學歷都有固定的修業年限。

身處當代教育環境的我們已經很習慣循序漸進的學習制度，但清末民初的人們卻一時難以適應。新式學校不像傳統書院會發學習津貼給學生，還要收取相對高額的學雜費。畢業後還要面臨社會對學校文憑的不信任，一時難以成為求職的有效助力。

許多學生一開始受政府鼓吹而進入學校就讀，卻經常未完成修業年限即離開校園，「教育破產」很快成為政府與社會各界的共識，而學校便成為被究責的單位。

廢除科舉後的十多年間，各界的討論開始聚焦於該如何監督學校、管制學生。到了 1920 年代，政府與教育界推出了各種校外考試的實驗方案。這些方案大同小異，都預設考試可以成為規範學校、解決「教育破產」的重要手段。

是什麼讓考試成為評鑑辦學效率的方法？——「以簡馭繁」的法家精神

支持考試論的學者以史學家呂思勉、厚黑學作者李宗吾為首，面對民國初年的教育破產危機，他們為何都倡議由國家透過集體考試來監督學校呢？

一方面，用監察態度面對學校起因於對教育界的不信任，這可追溯至廢除科舉後的教育改革過程並不公開透明。新式教育的推行牽涉政府官員、半官方與非官方代表，包含辦學人員、民間教育會、教科書出版商等，他們彼此拉扯出錯綜複雜的利害關係、形成勢力龐大的教育界。

李、呂二人身涉教育事務，看到學校各種圖利卻未自我要求的行為，因而認為一個審核學校的機制勢在必行。

李、呂二人更主張，考試制度還能讓教育過程更有彈性，學生只要通過考試即可證明自己的實力。因此，學生可以選擇私塾或新式學校等不同的學習方式，不需受到學校修業年限的硬性規範。而且不同學習機構並存還可強化競爭力，促使學校為了招生而更積極辦學。

另一方面，對當時的國民政府來說，在國家資源有限的情況下，國家只需負擔統一大考即可由上而下監督學校，提醒學校要維持該有的教學品質。這樣秉持法家「以簡馭繁」精神的手段，使考試制度最終受到執政當局的採用。

「我不要考試啦！」學生的反彈與思想控制的開始

1932 年政府正式頒布《中小學學生畢業會考暫行規程》，卻受到各地師生的反抗。對於參加會考的學生來說，會考對取得學歷、升學和職涯發展都沒有明顯好處。

首先，單就畢業資格來說，不參加會考也能在修業期滿後獲得學歷，一旦參加會考卻成績不及格，反倒會被留級。再來，許多大學並不以通過會考作為入學資格。最後，除非想要成為公務員或任職國營機構，畢業生沒有會考成績也可直接應聘私人單位。整體看來，不參加會考才是比較聰明的選擇。

面對反抗考試的學生，一意推行會考制度的國民政府，採用相當直接的手段回應：以武力逼迫學生就範。

臺灣在 1970 年代出了一位拒絕聯考的小子，時間回到 1930 年代的中國，不願考試的可不只一、二位學生。1932 年，山東濟南高中學生因反對會考而與校方展開對峙，最終在教育廳長出動軍警武力鎮壓後落幕，卻造成大批學生受傷、被勒令退學。

隔年 1933 年，政府再根據實施情況及各方意見修改規程，最大的改變是取消小學畢業會考，轉而針對初級和高級中學制定《中學畢業會考規程》、《中學畢業會考委員會規程》。針對中學施行會考的原因之一是，當局認為小學生還年幼，不像中學生會發起學運，至此，會考除了監督學校以外，更加上了控制學生思想行為的功能。

學校各自為政，會考制度名存實亡

至於考試論支持者最重視的「以考試監督並制衡學校」卻反而沒有達成。預設的中央化考試制度、標準化知識內容，實際執行時卻面臨經費與人力嚴重不足的困境。真正負責考試業務的單位並非中央政府，而是非官方、地方仕紳聯合形成的教育會，或者資源多寡不一的各地省政府。

地方資源的多寡深刻影響考試的舉行。例如，大規模考試為了防堵作弊，通常不讓考生在原校就考，但在不可能另撥經費建造考場的情況下，仍舊得仰賴學校提供大量考場。如果一個地方沒有足夠的學校，學生往往就在原校就考，在熟悉的環境享受主場優勢，甚至發生老師協助作弊等醜聞。

此外，照理來說，各校的考生名單應該由中央政府統一管理，但無力建立管理機制的政府只好交由學校來處理報考業務。有些學校因而私下篩選成績好的學生參加考試。

不久，隨著 1937 年抗日戰爭的全面爆發，各省行政資源逐漸耗竭、多地交通中斷、學生四散，集中考試變得難以辦理，改以「抽考」部分學生作為學校整體畢業標準指標，甚至讓學校自行辦理會考，政府僅派代表監臨。

自此，會考可說名存實亡。雖曾短暫於 1957 年在臺灣復辦，將國文、史地、三民主義的會考成績與聯考合併計算，試圖鼓勵學生重視中華民族主義的相關知識。但會考與聯考的標準無法整合，在各方反對之下，僅一年時間便告終，結束近 20 年的政府與學校角力之爭。

為了什麼而考？不同治理方法中有不同目的

徐兆安出生於英國殖民時代末期的香港，身處的教育制度仍然相對寬鬆，通常上午 8 點半上課、下午 4 點即放學，在升學上並未經歷臺灣式的考試高壓。來臺求學與就業的過程中，他逐漸體會臺灣教育與升學考試之間緊密的關係，印象最深刻的是補習班門口榜單滿掛的盛況！

如今在臺灣結婚生子的徐兆安，開始想像女兒長大後必經的升學考試歷程，研究近代中國考試制度，有助了解臺灣過去 70 多年的考試發展脈絡，讓他更認識臺灣親友的生長背景。

徐兆安想深入探討的是：「廢了科舉以後，為什麼我們現在還這麼相信考試？中間發生什麼事？作為一個歷史學家，我覺得現有的解釋還不完整，跳過很多具體的事件。」

我們需要了解細節，以避免誤解的延續。今日我們在臺灣所共同面對的升學體制，並不是直接延續自科舉的產物。對歷史的誤解，會讓我們無法確切把握教育問題的病源。

事實上，在科舉與現代考試之間還有一段歷史需要填補。校外中央化考試的立意不僅是監督學校的辦學成效，更隱含執政者對學生的高度不信任。尤其在五四運動後，一連串的學運讓學生被視為動搖社會秩序者，因而以考試制衡學校、也間接淘汰反抗的學生。

國民政府遷臺後，1949 年起在臺灣實施長達 38 年又 56 天的戒嚴令，也連帶改變過去制衡學校與淘汰學生的作法，轉而讓學校成為吸納大批學生、管控社會秩序的幫手。考試的目的之一遂變成把學生依照分數高低分發至不同學校予以教導。

目前徐兆安正著手進行科舉與近代考試制度的研究出版計畫，他認為近代史的研究難題在於材料「既多又少」。所謂「多」是指，各種出版與轉引的材料往往多到難以處理。所謂「少」則是指，特定材料宛如試金石，讓研究者理解眾多一般材料背後的真正意義，但這些關鍵材料卻相當稀少，且分散在兩岸以至歐美的各個機構中。

徐兆安生動比喻自己的研究過程：「就像跳探戈一樣，周旋在多與少之間，這是近代史學者比古代史學者更困難的地方。」

即使困難重重，近代史學者仍持續蒐集並解讀每筆文獻，修正對過往事件的刻板印象，讓歷史盡可能以貼近事實的方式呈現，我們因而能更明白自己承續的故事和當下的處境。

說到世界上最悲傷的生物，實在不能不提全身粉嫩、整隻軟趴趴，表情還超喪的水滴魚（Blobfish）。

世界上最憂傷的魚

軟隱棘杜父魚（Psychrolutes marcidus），俗稱水滴魚、憂傷魚，是一種棲息在澳洲塔斯馬尼亞島和紐西蘭附近、水深 600-1200 公尺處的深海魚。1983 年，研究船在紐西蘭發現了第一隻水滴魚。但深海魚不易觀察，僅靠海底拖網中的樣本數實在很難增加生物學家對牠們的了解。

即使如此，這個粉紅色、肉嘟嘟的塌鼻子怪魚，很快就吸引了大眾目光，並因其奇特的悲傷外貌獲選為「世上最醜」生物。各種水滴魚的迷因、鑰匙圈和絨毛娃娃充斥在我們生活週遭。人們特別喜歡牠悶悶不樂的表情，覺得牠完美體現了我們的日常情緒。

然而，水滴魚並不是天生就長這樣——牠的「苦」是後天造成的。

都是急速減壓惹的禍

生長在深海中的水滴魚，必須承受比我們大 100 倍以上的水壓。為了適應環境，牠們的骨頭很軟，而且只有少量肌肉。 當水滴魚被托網捕獲並帶到水面時，快速減少的水壓會使其身體膨脹，而牠凝膠狀的組織，則會因無法保持原本的結構而塌陷，變成了我們大眾印象中扁塌的樣子。

沒錯！人類著迷的那個「悶悶不樂的水滴魚」，其實是死於內臟爆裂的腫脹魚屍。

水滴魚的深海日常

活在深水下的水滴魚，其實看起來十分普通。牠的體長通常不超過 30 公分，重量不到 2 公斤。

就像許多深海魚一樣，水滴魚沒有魚鰾這類可以控制浮力的氣囊式器官，如果牠們想要自由地在海床移動，就得仰賴密度小於水的「膠狀脂肪體」。

換句話說，水滴魚就像浮在水中的「油」，牠們並不主動捕食，而是在深海中隨波逐流，吃下漂到嘴邊的各種東西。

比悲傷更悲傷的事

迄今為止，學界對水滴魚的了解仍然不多，目前只能推測牠們和其它深海魚一樣，有較長的壽命。至於其交配行為、幼魚樣貌、天敵以及群體數量，仍屬未知。

需要注意的是，在深海捕撈盛行的現在，水滴魚可能正瀕臨滅絕危機。

尤其在動物保育的議題上，可愛上相的物種總是搶盡風頭，長得醜的就幾乎沒人討論。以無脊椎動物為例，雖然佔了所有生物的 79%，卻因外貌不討喜，而僅出現在 11% 探討動物保育的文獻中。像水滴魚這種「醜」的動物，別說是保護了，連相關研究都特別稀少。

下回在保育的議題上，除了貓熊、北極熊這些代表動物外，別忘了還有這些默默無聞、同樣掙扎著生活在這顆星球上的居民們。

參考資料：

1. The blobfish: A bloated guide to the world’s ugliest animal (and what they really look like)
2. Behold the Blobfish – How a creature from the deep taught the world a lesson about the importance of being ugly