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愛爾蘭戴奧辛汙染豬│食安簡史1:打怪前先看圖鑑

miss9_96
・2017/04/26 ・2962字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 588 ・九年級

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食品安全近年引發許多焦慮,臺灣的食安政策究竟該如何制訂,才能讓大家吃得安心放心呢?本系列以歐盟、英國、美國、加拿大、中國等國為例,整理歸納系列文章,邀請大家破關點技,點好點滿成為食安鬥士。

日前(4/21)食品藥物管理署(食藥署)公布檢出國內雞蛋戴奧辛超標1,至 23 日,已封存 14 萬顆雞蛋2,而再次採集的檢體,預計這週五(4/28)完成檢驗3

關於戴奧辛雞蛋的相關新聞。source:2017/4/26 google新聞截圖

多名立委和專家批評政府食安管理不善4, 5,然而僅看單一案例是難以判斷處理速度是及時?還是太慢?本文希望能透過簡述 2008 年愛爾蘭發生戴奧辛汙染豬肉事件的過程、大眾反應與事後檢討,或許可以藉由他國的經驗,來思考台灣在這次事件的下一步。

價值兩億歐元的戴奧辛汙染事件

2008 年的聖誕節前夕,歐洲愛爾蘭主掌食品的政府單位-愛爾蘭農漁業食品部(Department of Agriculture, Fisheries and Food, DAF)在例行檢驗中,發現豬肉裡的戴奧辛超標。該國隨即追蹤汙染源、預防性的下架,甚至全球性的召回愛爾蘭豬肉商品。該事件重擊了該國產業,而政府最終挹注了兩億歐元的經費來復甦豬肉業。

以下是該事件的時間序6

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表:2008 年愛爾蘭戴奧辛豬肉事件時間序6。圖/作者整理、提供
圖:2008 年愛爾蘭戴奧辛豬肉簡單時間序6。圖/作者整理、提供

2008 年的戴奧辛汙染,追查下並非所有豬肉都遭到汙染,但由於愛爾蘭的豬肉產業,都是在少數大型屠宰加工廠裡進行,難以區分無汙染和受汙染的食品。為了國民健康和產品商譽,政府毅然採納愛爾蘭食安局建議,預防性回收 9 至 12 月的商品。雖然最終政府對豬肉產業的補助高達 2 億歐元,但愛爾蘭當局能在短短 2 週裡(11/28-12/11),平息爭執、確立補償辦法,最後讓愛爾蘭豬肉食品重新回到市場,這點絕對讓人值得欽佩。

事件爆發之際,愛爾蘭豬肉被要求下架。圖/By Candlewicke  🙂 , CC BY-SA 3.0, wikimedia commons

他山之石可以攻錯-愛爾蘭政府的措施

接下來我們簡單觀察該次事件背後的一些特徵,來探究是否有可以借鏡仿效之處。

1. 獨立的科學風險評估機構:

有鑒於英國政府於狂牛症肆虐之時,公務機構隱匿疫情,導致重大災情。歐盟於 2002 年設置獨立的科學風險評估機構-歐盟食品安全局7,愛爾蘭亦在 1998 年成立類似機構-愛爾蘭食品安全局8,以避免公務體系因經濟或政治壓力下,做出錯誤決策。而我國其實從 2007 年起就有成立科學風險評估機構的聲音,可惜至今尚未落實9, 10

2. 和利害關係人溝通:

該次事件裡,愛爾蘭政府以及歐盟食安管理局皆盡力和廣大的利害關係人溝通,媒體亦廣泛地討論相關的議題(如後續的消者權益、產業補償和豬肉商品重返市場等),使消費者快速地恢復信心,銷售量回覆到事件發生前的水準11

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3. 民眾想要的是什麼資訊?

該次事件後,愛爾蘭民間持續的研究延伸議題。學者進行網路訪談後發現,整個事件裡,僅管政府傳達了該事件對健康沒有影響的資訊,同時也有政府支出高額補助金等重大消息,但一般民眾最關心的仍然是自身的健康6。而台灣目前的戴奧辛蛋事件至今仍在發展,網路上關於毒性、健康,甚至吃何種食品可加速排毒的文章紛紛出現12-14,如何讓民眾獲得想要且正確的資訊,是值得民間和政府共同思考、著力的方向。

4. 資訊公開和事後檢討:

而愛爾蘭的鄰國-英國北愛爾蘭地區,同時也受到了重大的影響,而從北愛爾蘭議會的公開紀錄中可以發現到,北愛爾蘭認為該次事件最需要改善的是「和所有利害關係人的溝通」,包含生產者、加工業者、消費者,以及貿易夥伴等15,註2

簡要來說,2008 年愛爾蘭戴奧辛汙染豬肉事件裡,我們可以觀察到她們的優點是:1) 獨立科學風險評估組織給予專業、獨立且可信的判斷;2) 溯源機制發揮功能,始得確認汙染飼料的影響範圍;3) 民間和政府事後持續的檢討。

source:Wikimedia

當然,並不是外國政府所做的每件事都完美無缺,該事件也暴露出了愛爾蘭不足之處,例如:僅建立飼料和農場的溯源機制,忽略了屠宰場至加工廠的履歷建立6;缺乏和利害關係人的良好溝通,導致北愛爾蘭政府和業者重大的損失15。而歐盟諸國也陸續發生戴奧辛汙染的事件,如德國亦在 2011 年爆發戴奧辛汙染雞蛋的事件11,該國政府即在 2013 年修改法律、強化業者自主管理,明定通報者不受罰、要求私人實驗室在驗出潛在危害物質時,應立即通報等,以強化自主管理的文化11。這告訴了我們,食安管理並非要求從此就一勞永逸、永遠不再有事件發生,而是在每次事件之後,詳確且落實需要改善的地方。

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台灣的戴奧辛蛋事件仍在發展,現在急於獵巫、責怪政府並不會讓事情突然地變好。這時候好好地蒐集相關資訊,以備後續的檢討和改善,才能真正地改進台灣食安管理的文化吧!

註解

  1. 歐洲各國政府的食品安全管理體制和台灣大不相同,我國是將法制、管理和風險評估三項工作都集中在食藥署、農委會裡,但在歐洲各國的體制設計上,由於 90 年代的狂牛症暴發重創歐洲,各國深刻檢討後發現,如果將食安法制、管理和風險評估都集中在單一組織裡的話,將可能會出現公務機關「球員兼裁判」的現象。在政治或經濟的壓力之下,公務機關可能會做出傷害人民健康的決策。因此歐洲許多國家紛紛設立類似的獨立的科學食安風險評估組織,將科學風險評估的工作獨立拆開,以避免「球員兼裁判」的情況再次發生。而愛爾蘭食品安全局為愛爾蘭政府設立、具有法定地位且獨立、科學的機構。
  2. 該公開記錄相當易懂和確實,內容不僅非常好讀,其資訊甚至包含了委員離席和重新加入的時間點,非常值得我國仿效。

下一篇請見:英國狂牛症│食安簡史2:打怪前先看圖鑑


參考文獻

  1. 食品藥物管理署。衛福部、農委會、環保署持續監測戴奧辛背景值,守護國人健康
  2. 中央社。可疑戴奧辛超標蛋 預防下架近14萬顆
  3. 聯合新聞網。戴奧辛蛋竄全台 「官員要吃?」藍委:食安用喊的!
  4. 農傳媒。追查問題雞蛋戴奧辛來源,飼料、環境檢驗結果下周出爐
  5. 自由評論網。Lin bay 好油》毒蛋與攻殼蛋頭隊
  6. Kennedy, J., Delaney, L., McGloin, A. and Wall, P.G. (2009) Public Perceptions of the Dioxin Crisis in Irish Pork, UCD GEARY INSTITUTE DISCUSSION PAPER SERIES
  7. 洪德欽 (2015) 歐盟食品安全制度對臺灣食安改革的啟示。台大法學論叢。國立台灣大學法律學院。中華民國
  8. About Us. Food Safety Authority of Ireland
  9. 上下游。資深學者呼籲 台灣應建立國家級「食品安全風險評估中心」
  10. 衛生福利部。食品安全政策白皮書2016-2020
  11. 林昱梅 (2015) 論食品安全管理法制中之預防原則:以歐盟與臺灣為中心。台大法學論叢。國立台灣大學法律學院。中華民國
  12. 【韋恩的食.農.生活】粉絲專頁-【最了解戴奧辛毒性的男人-烏克蘭前總統尤伸夫】
  13. 【毒家機密】粉絲專頁-有粉絲問戴奧辛的代謝速度……
  14.  中時電子報。毒物科醫師:想加速排出戴奧辛可以這樣做
  15.  Northern Ireland Assembly. Inquiry into the Dioxin Contamination Incident, December 2008
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蔣維倫。很喜歡貓貓。曾意外地收集到台、清、交三間學校的畢業證書。泛科學作家、科學月刊作家、故事作家、udn鳴人堂作家、前國衛院衛生福利政策研究學者。 商業邀稿:miss9ch@gmail.com 文章作品:http://pansci.asia/archives/author/miss9

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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

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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福島核污水是什麼?我們還能安心吃海鮮嗎?核污水全解析!
PanSci_96
・2023/10/01 ・4897字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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福島核污水正式排放入海了!食鹽要屯多少?海鮮還能吃嗎?哥吉拉要誕生了嗎?

核廢水是怎麼來的?

2011 年 3 月 11 日,一場海嘯衝擊了在福島海邊的第一核電廠,破壞了核電廠中做為緊急電源設備的發電機,在備用電池電力耗盡後,冷卻系統完全失效。然而反應爐內的連鎖反應還在持續,最後溫度不斷竄高,高溫水蒸氣與燃料護套中的鋯合金,發生鋯水反應並產生大量易燃的氫氣,最終與空氣中的氧氣作用導致爆炸。

在事故發生前後,日本政府灌入大量海水來為反應爐進行冷卻,而這些直接接觸熔融燃料棒的污水,就被稱為核污水,日文則稱為「汚染水」。至於當時的決策細節與失誤,大家可以看今年上映的日劇《核災日月》複習一下。而既然事件已經發生了,我們就重點討論核污水。

《核災日月》圖/IMDb

現在儲存在福島的核污水不只有冷卻水,其實還有受污染的降雨與地下水。事故發生後,東京電力公司在第一核電廠加裝擋水牆,阻擋因為降雨流經 1、2、3 號機組的污染水流入海洋。並且設置凍土牆隔絕地下水,同時挖水井抽出污染的地下水,讓廠區內的地下水水位下降,因此地下水只會從外部滲入,內部的污染水則不會滲到外面。不論是降雨還是抽出的地下水,都屬於污染水,平均每天都會增加 92 立方公尺的污染水。直至本集影片上架,當地已經存有 134 萬噸的汚染水,而且還會持續增加,你可以自己打開 Google Map,鳥瞰這密密麻麻的眾多大型儲槽,別忘了,核反應爐本體才是日本更迫切的問題,要是污水不先處理,要是下一個天災來襲,麻煩又會疊加。因此日本政府在 2016 年就展開討論,準備要處理掉這些污水。

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福島第一核電廠。圖/Google Map

為何決定排放入海?

為何核污水的最終處置決定是排放入海呢?其實 2016 年提出的方案有五種:稀釋入海、蒸發至大氣、電解水釋放氫氣、深層地質注水、以及水泥固化並地下處置。很快,電解水因為還需要相關技術研發而被否決,這個我們在氫能那集講過。深層地質注水和水泥固化並地下處置,則有選址與法規問題,無法立即實現。這部分則等同於核電使用國都面臨的核廢料處置問題,我們之前花過好幾集介紹過,歡迎前往複習。

最後僅剩稀釋入海和蒸發至大氣兩種方法,最後日本認為海洋的擴散行為更容易追蹤,最重要的是成本僅有蒸發的十分之一,因此選用了這個方法。至於有些人說,既然東電跟日本政府都保證安全,何不做成瓶裝水拿去賣?之類的建議在這我們不多討論,就請大家用理智來看待。

核廢水如何被處理?

根據日本政府的規劃,在這些污染水排放入海前,會先進行淨化處理成為處理水。首先,污染水會經過「銫吸附裝置」,除去銫(Cs)和鍶(Sr)。接著再經過淡水化裝置除去水中的鹽分後,成為「鍶處理水」。這種鍶處理水,可以作為 1, 2, 3, 4 號機組的冷卻水再次循環利用。

最後,大部分的鍶處理水,會被送到「ALPS多核種除去設備」,將 63 種放射性核種中的 62 種放射性核種去除。「ALPS多核種除去設備」唯一不能去除的放射性核種,就是氚(H-3)。但其實啊還有一個碳-14 無法被過濾,但濃度低到可以忽視。經過「ALPS多核種除去設備」處理過後的「鍶處理水」,就稱為「含氚處理水」。

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根據日本政府的規劃,在這些污染水排放入海前,會先進行淨化處理成為處理水。圖/PanSci YouTube

含氚處理水中的氚,指的是氫的同位素的一種,在自然界中就存在。半衰期為 12.43 年,衰變時會進行 β 衰變,放出一顆電子並成為氦-3。β 衰變對人體的穿透距離僅限於皮膚,不會對內臟器官產生傷害。
如要能危害人體,需要長期大量攝取由氚構成的重水。關於攝取過多重水對動植物的影響,我們網站上有文章詳細說明過。

簡單來說,綜合自然界中跟福島即將排放的氚,以及我們的生活型態來看,遠遠達不到可能產生危害的程度。知道劑量決定毒性,就像我們每天都吃下不少「有害」物質,例如殘留農藥、油炸致癌物、過多的精製糖等等,但攝取的多寡,對你的健康影響差異很大。那麼重點來了,福島排放的處理水,真的有合乎標準嗎?

處理水符合標準嗎?

這個問題,我們在今年六月的核廢料主題中有提到,國際原子能總署 (IAEA) 在五月底公布了第一階段的調查結果,針對「日本的核種監控能力」進行第三方驗證。結果認為,日本的檢測標準跟分析方法沒問題,調查結果是可信任的。報告中除了氚以外,其他放射性核種的活度也都遠低於排放限值。例如鍶-90 為每公升 0.4 貝克、銫-137 為每公升 0.5 貝克,以臺灣的「食品」標準,銫-137 為每公升 100 貝克以下,雖然鍶-90 還沒有定下標準,但是依國際食品法典委員會的標準,也是在每公升 100 貝克以下。目前的排放值都遠小於標準。

國際原子能總署(IAEA)公布第一階段的調查結果。圖/PanSci YouTube

除了各單一核種的活度以外,所有水中核種加起來的「告示濃度限度比」也低於日本國家標準的每年 1 毫西弗(mSv/year), 1 毫西弗大約是多少呢?大約是一般民眾一年會接收到的輻射劑量。

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至於無法被 ALPS 處理的氚,因為海洋中的水中就廣泛存在,日本將透過海水稀釋後排放入海。目前世界衛生組織對於飲用水的氚含量標準訂為每公升 1 萬貝克,台灣的標準嚴格了許多,是每公升 740 貝克。東電公司的處理水是每公升 14 萬貝克,在排放前會稀釋 740 倍,以每公升 190 貝克的氚濃度排放,低於台灣的飲用水標準。

那麼食鹽呢?我們需要搶購嗎?這就更不用擔心,因為食鹽中不含水,自然也不含氚。或是更進一步可以參考東海大學應用物理系的粉專,他們計算,根據國家標準,食鹽含水量若為 3% 以下,需要每天吃超過 400 公斤的食鹽才會攝取氚超標。真的,別吃那麼鹹啊。

每天吃超過 400 公斤的食鹽才會攝取氚超標。圖/pixabay

那麼,我們就真的兩手一攤,為這件事劃下結論,核輻射只是庸人自擾嗎?

我們該如何看待排放的處理水?

當然不是,就像許多人擔心的,就算科學上告訴你沒問題,但前提是,這些數據得是沒問題的。而且不用說周邊國家,連日本自家民眾也多次抗議處理水的排放。

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目前在 IAEA 架設的網站上,可以看到整個排水計畫的各種即時監測資料。其中就包括出水口的輻射數值監測。

為了驗證處理水不會對海洋生物產生影響,東京電力甚至從去年 9 月開始,就開始進行海洋生物飼養實驗,並且全程公開直播放在他們的YouTube頻道上。不過這頻道訂閱人數跟觀看次數都有點低迷,有興趣的話不妨訂閱,開啟小鈴鐺。

那麼我們能下定論了嗎?在科學上,我們確實能說,在符合規範下,這些排放入海的處理水是沒問題的,食鹽、海鮮也都能照吃,把注重食安與健康的努力分配到其他危害更大、風險更高的事情上,對處理水保持健康而非病態的質疑,對個人來說應該效益更高。

臺灣從去年到今年 6 月,曾 3 次組團赴日考察,並於 8/24 公佈報告書,包含跟日方的問答內容,還有福島核廢水排放設施的照片。海委會表示,專家觀察團評估日方排放相關作業的安全性,跟國際原子能總署評估的結果一致。然而是否選擇相信日本以及 IAEA 給出的數據,如今看來成了國際政治問題。

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另外,在 IAEA 的小組成員中,包含周邊國家:中國、美國、韓國、越南、澳洲、加拿大、法國、俄羅斯、英國、阿根廷、馬紹爾群島,並不包含台灣。如果台灣也能以任何形式加入團隊,或得以取得樣水複測,讓我們知道,日本以及 IAEA 給出的數值是可信的,想必都能更進一步降低民眾的擔憂。

最後,也問問大家,對於這次的處理水排放事件,你會擔心我們的海鮮或食鹽受到影響嗎?

  1. 不擔心,跟人類對海洋的其他污染相比,根本小巫見大巫。
  2. 擔心,等我親眼見到泛科學到現場實測我才相信。機票我出!

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雞蛋對蛋糕有多重要?缺蛋也可以做無蛋「旦糕」(下篇)
Evelyn 食品技師_96
・2023/06/13 ・2937字 ・閱讀時間約 6 分鐘

上篇提到,在這波嚴峻的缺蛋危機中異軍突起的無蛋「旦糕」,就是有業者利用南瓜泥、豆漿、豆腐、腰果或果醬等食材取代蛋,研發出各式各樣的「旦糕」,包括布朗尼或杯子旦糕等,做出來就和一般的蛋糕非常相似。

其標榜以蔬果取代雞蛋做出的甜品更低脂,含有豐富營養素及植化素,獲得許多年輕女性、運動員客群青睞。加上自西方風行的「Vegan」(純植物)的概念日漸盛行,該業者在這場缺蛋潮中成為最大贏家[1]

無蛋旦糕。圖/envatoelements

烘焙需求轉變,使雞蛋替代物的市場增長

確實近年來,因消費者健康意識提升或受食安問題等影響,在烘焙需求上有所轉變,包括健康問題如苯酮尿症、雞蛋過敏;公共衛生問題如禽流感;飲食偏好如全素者;以及生產者是否能持續供應雞蛋等因素。

根據 Egg Replacers Market 報告,2020 年雞蛋替代物市場價值約為 14 億美元,預計到 2025 年將達到 16 億美元(2019 年預測),顯然雞蛋替代物的市場日益增長。

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沒有雞蛋的「旦糕」逐漸受到重視,食品科學家在積極尋找各式各樣的雞蛋替代物製作旦糕,並且希望利用這些替代物所製作出的旦糕質地,能夠接近真的蛋糕[2]

雞蛋替代物所做出的「旦糕」質地能接近真的蛋糕嗎?。圖 / pixabay

製作旦糕的材料——雞蛋替代物

雞蛋對蛋糕有多重要?缺蛋可以做無蛋「旦糕」——上篇有提到,雞蛋在蛋糕中所提供的功能,所以雞蛋的替代物,也需要有這些相似的特性才行,目前常見的雞蛋替代物主要分為三大類:

一、蛋白質類

又區分成動物來源或植物來源的蛋白質:

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  • 動物來源:如乳清蛋白,乳清蛋白可提供吸水、黏著或彈性、乳化和起泡等功能特性,可作為蛋糕中的蛋之完全或部分取代物。
  • 植物來源:如鷹嘴豆蛋白或大豆蛋白等,這些植物蛋白皆具有乳化性,能幫助起泡安定、凝膠、風味結合及黏度增加。

二、食品添加物

通常使用親水性的膠體或乳化劑兩種食品添加物:

  • 親水膠體:通常被歸類於增稠劑,可改善產品之親水性、保水性、黏稠度等,以增加產品的安定性,延長保存期限,如玉米糖膠(xanthan gum)及關華豆膠(guar gum)等。
  • 乳化劑:屬於界面活性劑,具有乳化、 起泡、消泡、分散及潤滑等作用。可提高產品品質、延長保存期限、防止食品變質及改善食品風味等,如脂肪酸蔗糖酯(sucrose fatty acid ester)和乳酸硬脂酸鈉(sodium stearoyl lactylate)等[2, 3]

三、其它食品原料

大多數為含有豐富多醣類的膠質,以奇亞籽和亞麻籽為例:

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  • 奇亞籽:在水溶液中可形成黏液或膠體,是由木糖、葡萄糖和葡萄醣醛酸所組成的支鏈多醣,具有強大的增稠效果,已被用於代替蛋糕中的蛋和油。
  • 亞麻籽:亞麻籽殼中含有亞麻籽膠,膠主要成分為多醣類和蛋白質,具有良好的親水與親油性,以及高保水性及高乳化性,已廣泛應用於食品及化工製藥業[4, 5]
亞麻籽粉。圖 / pixabay

戚風旦糕的製作流程

然而上述的那些替代物,很少會單一使用,常會多種搭配一起使用,效果更佳,至於製作方式就以常見的戚風蛋糕為例。

戚風蛋糕一開始製作時會將蛋白與蛋黃分開攪拌,形成蛋白霜和麵糊兩部分,戚風旦糕也是,其流程為:

  1. 蛋白霜:將乳清蛋白粉(或植物來源的蛋白)和水混合均勻後打至濕性發泡,再分次加入白砂糖,並繼續打至硬性發泡(可在前一分鐘加入 SP 拌至均勻)。
  2. 麵糊:將所有粉料(含膠體或乳化劑)過篩,加入已拌均之卵磷脂、油、水、糖中。
  3. 將蛋白霜和麵糊兩部分拌均成蛋糕麵糊,倒入鋁製活動烤模中,以特定時間和溫度烤焙,最後取出倒扣於架上冷卻即完成。

上述的做法中出現做烘焙常會聽到的 SP(surfactant powder),其實就是一種乳化劑,通稱為「蛋糕乳化劑」或「蛋糕起泡劑」,在大陸被稱作「蛋糕油」[3]

食品添加物會影響旦糕的品質,左為無添加海藻膠之旦糕,右為有添加海藻膠之旦糕。圖 / 參考資料 3

與雞蛋蛋白性質相似的全素食材 aquafaba

沒有蛋,就需要使用多種食品添加物來幫助旦糕膨大及穩定,然而許多人為了製作天然無負擔的旦糕,還是會拒絕使用食品添加物。

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通常他們所使用的食材,大多是亞麻籽粉、香蕉泥、蘋果泥或花生醬等,但是這些食材的味道本身就很有個性,做出來的成品也很難百分百像真蛋糕,使用上會有所限制。

不過近年來出現了一個神奇的食材稱作 aquafaba,名字是由拉丁文的水(aqua)和豆(faba)所組成,是一種具黏性液體,這個食材就是煮過的鷹嘴豆水

2014 年,法國廚師 Joël Roessel 發現,鷹嘴豆罐頭的水(含蛋白質)與雞蛋蛋白頗為相似,具有乳化、起泡、黏合、凝膠和增稠等功能特性,甚至可打成全素的蛋白霜。

如此,aquafaba 從食品廢棄物變成有價值的材料,而且成本不高,也許未來會成為全素、無麩質的新興烘焙材料也說不定[2, 6]

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想看 aquafaba 怎麼打成豆蛋白霜嗎?可以點此連結觀看影片 :
BEGINNER’S GUIDE to Aquafaba! | Minimalist Baker Recipes

煮過的鷹嘴豆水就是 aquafaba。圖 / pixabay

健康美味的植物基產品已成趨勢

近年植物基飲食、減碳風潮席捲全球,根據市調機構 Innova Market Insights 的全球食品市場調查,植物基產品以每年近 20% 的速度成長,市場潛力大。

植物基產品除了要求口感擬真與美味之外,營養價值也受到重視[7]。這次的缺蛋危機雖然還不知道會持續多久,但也意外讓美味的植物基旦糕被更多重視健康的消費者所關注。

  1. 嚴雅芳,2023。不怕缺蛋!無蛋奶甜點「綠帶」在民生社區異軍突起。經濟日報。
  2. Yazici, G. N. and Ozer, M. S. 2021. A review of egg replacement in cake production: Effects on batter and cake properties. Trends in Food Science and Technology 111: 346-359.
  3. 梁麗卿,2003。無蛋蛋糕製作技術之研究。國立屏東科技大學食品科學系碩士學位論文。屏東。
  4. 邱恩亭,2018。添加奇亞籽對無麩質蛋糕品質之影響。國立臺灣海洋大學食品科學系碩士學位論文。基隆。
  5. 蔡佩珊,2017。探討添加亞麻籽粉對無麩質蛋糕營養價值與品質之影響。國立臺灣海洋大學食品科學系碩士學位論文。基隆。
  6. 尹嘉蔚,2017。【素食替身】鷹嘴豆水變蛋白霜 Aquafaba做蛋糕唔用雞蛋白一樣得。香港01。
  7. 劉家瑜,2023。低碳飲食!工研院打造全台首顆植物荷包蛋 口味、營養兼顧。民眾日報。
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Evelyn 食品技師_96
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一名食品技師兼食品生技研發工程師,個性鬼靈精怪,對嗅覺與味覺特別敏銳,經訓練後居然成為專業品評員(專業吃貨)?!因為對食品科學充滿熱忱,希望能貢獻微薄之力寫些文章,傳達食品科學的正確知識給大家!商業合作請洽:10632015@email.ntou.edu.tw