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跨性別者為什麼獨特?答案就在多變的大腦裡──《變身妮可》

時報出版_96
・2017/06/16 ・3813字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 578 ・九年級

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  • 【科科愛看書】我們的性別,到底是如何決定的?由天氣、運氣還是神的旨意?多年以來,我們漸漸知道性別背後的科學根據,然而,仍然有太多未知是我們不曾發現的。跟著《變身妮可》一起走過跨性別女孩與她家庭的成長之路,相信在這條路上,唯有更多的理解方能帶來尊重及包容。

獨特的秘密,就藏在大腦裡

因為各種研究蓬勃發展,性別科學家最近終於得以建立同性戀的基因與神經學理論基礎,舉例來說,根據研究發現,當一位婦女在懷孕初期受到壓力,相對於沒有受到壓力的婦女,她生出的兒子是男同志的機率較高。理由是:感受到壓力的孕婦會釋放出雄烯二酮(androstenedione),雖然類似睪酮,但事實上效果較弱。這種因為壓力產生的荷爾蒙打亂了睪酮釋放入胎兒大腦的時機與份量,也干擾了大腦性傾向區塊的發展。

但跨性別者的生理證據在哪裡?1990 年代中期,許多人研究了跨性別者死後的腦解剖結構,發現男性與女性的根本差異起始於情緒中心「杏仁核」,杏仁核會發送訊息到下視丘,也就是身體所需各式荷爾蒙的指揮中心。這個被稱為終核紋(bed nucleus of the stria terminalis,BNST)的中心區主要負責「性」與「焦慮」反應,平均而言,男性的尺寸是女性的兩倍。因此,跨性別女(外表擁有男性解剖學結構,但一輩子都擁有女性性別認同)腦中的 BNST 相對男性而言尺寸較小,反而跟擁有女性內外生殖器官的人相同。

杏仁核是大腦的情緒中心。圖/By Washington irving, 創用CC 姓名標示-相同方式分享 3.0wikimedia commons

有趣的是,無論個體是否接受性別重建手術或荷爾蒙治療,這種差異都不會改變。同樣的,科學家解剖接受大量女性化雌激素治療的睪丸癌患者大腦時,也發現這類男性的 BNST 並不會萎縮。

2008 年,澳洲研究者發現了跨性別女的基因變異:他們的男性性荷爾蒙「睪酮」的受體基因比順性別男性還要長,因此身處子宮時指示吸收男性荷爾蒙的效益較低,導致大腦較為「女性化」。以下視丘的神經元數量與尺寸為例,男跨女與女性相似,女跨男則與男性相似。另外,大腦深處組成基底核(basal ganglia)的一個結構名叫殼核(putamen),其尺寸差異也和性別認同相符,不一定對應生理性別狀態。

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大腦與生理,截然不同兩件事

針對性別認同是基於大腦而非生理結構,我們還能找出更多證據,例如陰莖癌患者會被迫移除陰莖,根據研究,其中有 60% 的人會在原本有陰莖的地方出現痛覺,就像那些切掉四肢後有幻肢傾向的人,然而如果選擇性別重建手術,即便陰莖被移除後重造為陰道和陰蒂,卻從未出現這類「幻想陰莖」的案例。

既然從不覺得自己擁有,當然也不會感覺失去。「我是個女孩,」妮可總是說,「我不認為自己可以變成一個男孩。」她不認為自己能變成男孩,因為從來不覺得自己是男孩,同樣地,喬拿斯也從來不覺得擁有一個弟弟,因為他所認識的懷特,也就是現在的妮可,在他看來始終都是妹妹。凱莉跟韋恩常被這一切搞得昏頭轉向,但即便他們不瞭解,也無法改變事實真相。他們始終不瞭解,一對同卵雙胞胎既然擁有同樣的 DNA,最後的發展怎麼會如此不同。為什麼喬拿斯就不覺得自己是個女孩呢?

擁有同樣 DNA 的雙胞胎為何會有截然不同的性別認同?圖/By karenwarfel @Pixabay

「表觀遺傳學」(epigenetics)是一個相對新穎的研究領域,藉由外在修飾基因,也就是「開啟」或「關閉」特定基因,相關研界者希望探索介於「天生」與「教養」之間的無人之境──環境得以影響基因組成的過程。情況通常是這樣:當環境發生改變,有些基因會被活化,有些卻失去活性。

同卵雙胞胎可能擁有同樣基因組成,卻不擁有同樣分子開關,這些開關不只受到子宮外部影響──母親的行為、感受、飲食或抽菸習慣──也會受到子宮內部影響。同卵雙胞胎雖共用胎盤,但各自浮在不同的羊膜囊中,而且各有各的臍帶。科學家也發現,發展中的胚胎在子宮中的位置各有不同,各類荷爾蒙造成影響的程度也會有所差異。分子之間也會彼此影響,即便兩個胚胎距離很近,同卵雙胞胎受到的影響仍然不同,因此形成了各自獨特的藍圖。

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性別二分?那只是過時而僵化的思維

即便在出生後,性別認同也不見得定案了。2015 年 3 月,馬里蘭醫學大學的研究指出,只要在新生母老鼠下視丘的視前區注射某種形式的睪酮,就能改變牠們的性別行為,雖然年齡已有數週,這些母鼠大腦仍成功被睪酮衍生物雄性化,且展現出公鼠的典型性行為。這些老鼠就生理而言是母鼠,繁殖行為卻類似公鼠,因此科學家相信,類睪酮物質的注射啟動了某種機制,使之前在子宮內曾失去活性的腦內基因再次活化。

無疑地,我們知道影響性別認同的變因橫跨了生物學到社會學等眾多領域,雖然待解決的問題仍很多,我們現在知道的是,基因與孕期後半的的荷爾蒙互作用會影響大腦發展,且其作用方式會對性別認同產生重大影響。一旦我們理解胎兒大腦的性分化發生在孕期後半,比性器發展還要晚,而且兩者皆得透過複雜的生理機制,那麼,性別認同的各種殊異顯然不該令人驚訝。

就算要說,這些殊異強化的也是性別認同絕非固定不變的思想,其實性別只是一個人自我認同的材料之一,對於某些人而言,自己是男是女並非像某些人而言是自我認同的主軸。研究顯示,即便是順性別者,對於性別認同的滿意程度也有所不同。性別殊異似乎是常態,而非例外,因此,認為性別截然二分,且將所有不符期待的性別行為病理化,其實只是一種根深蒂固的頑固思想。

將性別截然二分其實只是一種根深蒂固的頑固思想。圖/By janeb13 @Pixabay

表觀遺傳學也讓研究者開始質疑達爾文的性擇說──這項規律僅僅奠基於男╱女兩種性別,且強調所有人類特徵,包括性別,都是各物種為了適應環境而演化出的結果。因此,有些特定生理與心理特徵之所以出現,是為了創造出更多交配的可能性並增加生存機率。達爾文相信,兩性之分能夠幫助物種彼此競爭、增加生存率,也更能適應環境。根據他的理論,所有包括同性戀的性別變異都只是異常結果,因為無法交配,因此只會降低生存率。

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然而自然本身的現象卻與此理論相衝突。生命一開始都是無性別的,超過百億年前,兩個細胞相遇,細胞核相撞後導致 DNA 交換,之後單細胞群體聚集一起後產生了兩棲類,之後是爬蟲類、哺乳類與人類。但所謂的雌雄兩性究竟是從何處起源?為了回答繁殖為何需要兩個有機體結合的問題,科學家發展出各種理論,但沒有確切答案。達爾文信徒相信,來自兩個有機體的染色體或許能造就多元基因組成,而表面上看來,所謂的多元性能提高生存率。不過這個性擇理論的問題在於:現實中有太多二元性別論之外的例外

大自然的性別比你想得更多元

大自然中的性別是流動的、動態的,甚至能夠彼此交換。性轉換的情況在魚類中很常見,包括海鰻、蝦虎魚和小丑魚。在一群小丑魚中,雌魚佔據位階最高點,等她死後,最強勢的雄魚會變性成雌魚頂替她的位置。珊瑚魚群中的唯一雄魚要是死亡,體型最大的雌魚會變得非常具有攻擊性,並在十天後產生精子。坦尚尼亞的土狼群中的所有母狼都有雄性外生殖器。世界上還曾發現會變性的鹿和有育兒袋的公袋鼠。

在小丑魚群中,當雌魚死後,最強勢的雄魚會變性成雌魚頂替她的位置。圖/By JacLou @Pixabay

2015 年,研究發現澳洲鬃獅蜥的雄性會在氣溫升高時變性,成為非常多產的雌性。這種蜥蜴跟人類一樣擁有兩種性染色體,Z 和 W,雄性帶有 ZZ,雌性帶有 ZW,但當雄性的卵暴露在超過 89℉ 的高溫之下時,帶有 ZZ 的胚胎就會發展為雌性。重要的是,這一切有關繁殖的複雜性討論不是為了反駁有性繁殖的成功之處,而是要提供有關性變異的證據,畢竟許多科學家認為,這些例子能幫助說明人類的許多狀況。

有些人類社會確實擁抱多元性別,巴布亞新幾內亞的東部高地就認可第三性別的存在,部分第三性別嬰兒出生時擁有 5-α 還原酶缺乏症(5-alpha-reductase deficiency),這些孩子出生時外生殖器看來比較接近女性,但到了青春期會出現男性化傾向:睪丸下降、聲音變粗,臉上也會長出鬍子。根據巴布亞新幾內亞語,這些「第三性別」者被稱為「kwolu- aatmwol」,意思是「從女性的東西變成男性的東西」。

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多明尼加共和國也有孩子出生擁有同樣症狀,他們被稱為「guevedoche」(十二歲的陰莖 )或者「machihembras」(先女變男)。至於印度、巴基斯坦、尼泊爾和孟加拉有數以百萬計的跨性別者,他們被稱為「hijra」,是一個可以追溯到至少四千年前的用詞。根據古老的亞洲神話,hijra擁有特殊的力量,能將好運及生殖力授予他人。印尼的布吉斯人(Bugis)相信人不只分成兩、三種性別,而是有五種性別:男性、女性、生理男性但以女性角色生活、生理女性但以男性角色生活,另外還有男女皆然者。如果沒有五種性別分類,布吉斯人相信世界無法存在。換言之,性別非常必要,但不見得只有男女兩種。


 

 

 

 

本文摘自《變身妮可:不一樣又如何?跨性別女孩與她家庭的成長之路》,時報出版

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時報出版_96
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出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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「藍色食物」是什麼概念?——水產食品為何是更營養且環保的選擇?
Evelyn 食品技師_96
・2021/11/07 ・3541字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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藍色食物在世界上愈來愈重要

2020 年新冠肺炎疫情蔓延全球,聯合國世界糧食計劃署 (World Food Program; WFP) 指出,疫情造成糧食缺乏的人口倍增,由 2019 年的 1.35 億人暴增至 2.7 億人。封城防疫措施打亂全球供應鏈,貿易保護主義抬頭與食物運輸、加工中斷,使得全球糧食危機惡化。

除了各國衝突及經濟衰退之外,糧食系統佔了所有溫室氣體排放量的四分之一,氣候變異使全球生物多樣性逐漸喪失。故世界各國普遍認識到現今糧食系統需要轉型,如何建立健康、公平且具永續性的糧食系統逐漸受到重視。

今年年中,藍色食物評估 (Blue Food Assessment;BFA) 正式成立,由全球超過 25 個科學機構中 100 多名科學家聯合倡議,旨在研究「藍色食物」在未來糧食系統中所扮演之重要角色,提供相關政策資訊並推動變革,以促進健康、公平及具永續性的糧食系統。

疫情造成糧食缺乏的人口倍增兩倍。圖/Pixabay

什麼是藍色食物?

藍色食物,即水產 (海鮮) 食品,包括在淡水和海洋環境中培育或捕獲的水生動物、植物和藻類。其具多樣化、高營養價值、環境永續性,以及符合公平交易原則等特性,在糧食系統中相較於陸生食物更具極大的潛力。

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各式各樣的水產食品。 圖/Pixabay

水產食品成分資料庫 (Aquatic Foods Composition Database; AFCD) 分析將近 4,000 種水生動物食品所含之數百種營養素,結果如下圖「水生動物食品與陸生動物食品的營養多樣性」比較所示,藍色 (水生動物) 或綠色 (陸生動物) 方塊的顏色愈深,代表每 100 克食物所含之營養素愈高,包括礦物質 (鈣、鐵、銅、鋅)、維生素 (A、B12) 與脂肪酸 (DHA 和 EPA)。

圖由上至下為按食物營養豐富度 (food nutrient richness) 排序,評估標準為每 100 克食物所含之各種營養素濃度與該營養素每日建議攝取量[註1]之比值,可見營養豐富的動物源性食品的前 7 類都是藍色食物,包括遠洋魚類、二枚貝類和鮭魚等。

圖一:水生動物食品與陸生動物食品的營養多樣性比較。圖/Nature

藍色食物,營養價值超群

相較於陸生動物食品,藍色食物更具備許多優勢與潛力,分析如下。

ㄧ、藍色食物是補充不飽和脂肪酸的優質來源

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在魚脂肪中,特別是脂肪含量較高的鰻魚、秋刀魚、鯖魚、鮭魚或鮪魚等,含有大量不飽和脂肪酸,以二十碳五烯酸 (eicosapentaenoic acid; EPA) 和二十二碳六烯酸 (docosahexaenoic acid; DHA) 最受大眾注目,EPA 是前列腺素 (prostaglandin) 的前驅物之一,有抑制血漿凝固的作用;DHA 是大腦、視網膜及神經中含量最高的脂肪酸。

同時這些不飽和脂肪酸可降低血液中中性脂肪的含量及膽固醇濃度,對降低罹患心血管疾病的風險可能有助益。然而他們身為必需脂肪酸,人體無法自行合成,須額外靠飲食攝取。雖然陸生動物的脂肪含量高,卻以飽和脂肪酸居多,而藍色食物的脂肪含量較低卻含豐富的不飽和脂肪酸,是他們得天獨厚的優勢。

鮭魚、鰻魚、秋刀魚、鯖魚或鮪魚等,含有大量對健康有益的不飽和脂肪酸。圖/Pixabay

二、藍色食物具填補營養不良缺口的潛力

全球大約有 30% 的人口 (約 23 億人) 的飲食中至少缺乏一種微量營養素 (如鐵、鋅、鈣、碘、維生素 A、B12 或 D 等),大多集中在收入不高的開發中國家,如位於非洲的查德、尚比亞和史瓦濟蘭;位於亞洲的印度、印尼和越南;位於美洲的巴西和墨西哥等。尤其兒童、婦女及老人影響更為顯著,每年約有 100 萬人因此而死亡。

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藍色食物除了富含上述的不飽和脂肪酸之外,蛋白質與微量營養素也十分可觀。魚類蛋白質約 18~20%,其組成與家畜類相似,為完全蛋白質[註2];所有藍色食物含豐富的維生素 B1、B2 及菸鹼酸,高脂含量的魚為維生素 A、D 的良好來源,另外魚類所含的鈣、磷、鐵也很豐富,海水魚更含有碘,牡蠣則為碘、銅及鋅的良好來源。故同樣吃 100 克的陸生動物食品,吃 100 克的水生動物食品可獲取更多的營養素,相較之下藍色食物更具有效填補營養缺口之潛力。

三、藍色食物可減少肉類及其加工食品的攝入量

根據 BFA 圖二的研究,模擬 2030 年紅肉、家禽、雞蛋和乳製品等各蛋白質來源食物的消費狀況,圖內量化的值為「各類食物消費量於生產量高時之百分比」與「各類食物消費量於基本生產量時之百分比」的差,差若大於零,表示在高產量情景下消費量更高,差若小於零則反之。

可觀察到中國、印度、菲律賓、美國和加拿大等北半球地區,藍色食物消費量會隨產量增加而增加;而紅肉、家禽、雞蛋和乳製品等產量雖然增加但消費量卻無隨之增加,南半球地區藍色食物消費量的影響則不顯著。故藍色食物可減少紅肉或不太健康的加工肉類之消費,間接降低罹患高血壓、中風、心臟病、糖尿病、直腸癌或乳腺癌的風險。

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圖二:(a) 水生食物消費、(b) 紅肉消費(牛羊豬)、(c) 家禽類消費、(d)蛋類消費、(e)乳製品消費(牛奶、奶油等製品)、(f)非水生動物食品消費;大於 0 代表產量越高、消費量越大;小於 2 萬 5 千平方公里的國家用「點」來表示;歐盟國家在圖內共享同樣的值。圖/Nature

藍色食物,能解決「營養不公平」的問題?

過去大部分的學者對藍色食物的營養價值常採取較狹隘的方法分析,會侷限於單一物種的熱量及蛋白質含量,沒有考慮到其必需的微量營養素與脂肪酸具有高生體可用率 (bioavailability)[註3]

雖然 BFA 已分析了藍色食物在微量營養素和脂肪酸對人類的許多益處,但研究仍有限,因只探討到魚肉的營養價值,其他像是魚油或魚皮等其他部位的營養價值仍待補充,所以實際上藍色食物所擁有的高營養價值潛力可能是被低估的。

研究也指出,藍色食物的產量增加可使價格約降低 26%,連帶使消費量增加,藍色食物消費量增加能大幅提高弱勢地區的婦女及女孩的營養素攝入量,不但為「營養公平」提供了一項可行的解決方法之外,還能減少弱勢地區微量營養素攝入不足的情況。

藍色食物的生產方式,對環境更加友善

在永續性最重要的環境議題方面,小型遠洋捕撈漁業、二枚貝類或海藻生產的溫室氣體排放量低於家禽和其他陸生動物食品。在水產養殖業中,傳統飼料是使用大豆生產,種植大豆需要砍伐森林,若改採高科技循環系統,由藻類或微生物製成的新型飼料,生產一磅魚所需的飼料量,可以減少原本高達 54% 的溫室氣體排放量。

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故可將市場轉移到碳足跡較低的系統和物種去運作,使藍色食物對環境永續性發揮更大的收益。若遇到氣候變遷、流行病盛行或其他問題的時候,藍色食物更具有提供糧食安全和糧食系統恢復能力的重要可能性。

小型遠洋捕撈漁業、二枚貝類的溫室氣體排放量低於陸生動物食品。 圖/Pixabay

在全球的未來,藍色食物勢在必行

藍色食物,不管是物種或營養素皆具有高度多樣化、營養價值高、公平且經濟,更重要的是對環境友善具永續性。

一直以來,人們只針對肉類與植物飲食進行爭辯,而藍色食物這個巨大潛力股,在葷素之爭中徹底被忽視。

當然藍色食物不是靈丹妙藥,每個糧食系統都會面臨挑戰。但若全球要建立促進健康、公平及具永續性的糧食系統,勢必需要藍色食物的一大助力。

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註解

  • 註 1:每日建議攝取量 (recommended dietary allowance; RDA) 表示可滿足 97-98% 的健康人群每天所需要的營養素量。
  • 註 2:蛋白質是由 20 種胺基酸組成,其中 11 種是非必需胺基酸,9 種是必需胺基酸,完全蛋白質指的就是含有「完整」9 種必需胺基酸的蛋白質,大部分都是來自動物。
  • 註 3:生體可用率 (bioavailability):在營養學上,表示食物與營養補充品中所含營養素的吸收程度;在藥物動力學上,指藥品有效成分由製劑中吸收進入全身血液循環或作用部位之速率 (rate) 與程度 (extent) 之指標。

參考資料

  • 1. 顏嘉南,2020。新冠疫情導致全球糧食危機惡化。中時新聞網,檢自https://www.chinatimes.com/realtimenews/20201007006321-260410?chdtv (Oct 26, 2021)
  • 2. 黃佳慧,2017。全球糧食安全的進展與挑戰。行政院農業委員會。臺北。
  • 3. Golden, C. D., Koehn, J. Z., Shepon, A., Passarelli, S., Free, C. M., Viana, D. F., Matthey, H., Eurich, J. G., Gephart, J. A. Fluet-Chouinard, E., Nyboer, E. A., Lynch, A. J., Kjellevold, M., Bromage, S., Charlebois, P., Barange, M., Vannuccini, S., Cao, L., Kleisner, K. M., Rimm, E. B., Danaei, G., DeSisto, C., Kelahan, H., Fiorella, K. J., Little, D. C., Allison, E. H., Fanzo, J. and Thilsted, S. H. Aquatic foods to nourish nations. Nature. 2021. 1-6.
  • 4. 施明智,2013。食物學原理 (第三版)。新北市:藝軒圖書出版社。
  • 5. 藍色食物評估 (The Blue Food Assessment) 官方網站:https://bluefood.earth
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Evelyn 食品技師_96
23 篇文章 ・ 28 位粉絲
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

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看得到、請不到的育嬰假?從《月薪嬌妻》看見「育爸」不能!剖析育兒爸爸的苦衷
雞湯來了
・2021/01/29 ・2645字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 515 ・六年級

  • 文/雞湯來了 蕭子喬
  • 校稿/雞湯來了 韓文起、張芷晴

一想到「請育嬰假的爸爸」你想到什麼?是不是腦中立刻浮現「神隊友」「好老公」的形象?甚至直接浮現了修杰楷帶咘咘或波妞的臉?或是在《月薪嬌妻》播出特別篇之後,浮現平匡努力捍衛育嬰假權利的景象?

其實,當越來越多爸爸想投入育兒,爸爸們遇到的阻力或困境其實比我們想像中更多,這群「育爸」的樣貌也比上述更立體、更多樣,他們的心聲更應該被聽見!一起來看看現在市面上到底有多少「育爸」?他們又是為什麼會成為「育爸」?

「育爸」究竟多稀有?育嬰假爸爸「比例低、成長緩」

育嬰假頒布至今,男性請領育嬰假的人數只達女性請領人數的5分之1,且請領的人數成長幅度緩慢。這群育嬰假爸爸至今仍彷彿是「稀有物種」,充滿「好老公、好爸爸」的誇讚,卻也難免遇上「是工作能力不行嗎?還是不顧其他同事?」的質疑。究竟,這群稀有物種長什麼樣子?是勇敢選擇疼老婆愛小孩、還是不得不?他們又會面臨什麼和奶媽不同的挑戰?

勞動部統計請領育嬰假的男女人數。圖/雞湯來了

Q:育嬰假爸爸都是愛老婆、小孩、有經濟能力不工作也沒差的「神」隊友?

A:不是這樣的!神隊友不一定「神」!需理解育嬰爸爸有複雜的考量

研究發現現今大眾總會直覺地為育嬰假爸爸戴上「神隊友」的封號,但其實這是一種刻板印象,育嬰假爸爸不一定是因為很愛老婆小孩、很有能力等「很神」地狀況而自發「想要」請育嬰假,也有一定比例的父親是「需要請領」,更有些是「不得不請領」,而促使男性請育嬰假的原因則從個人、家庭、社會環環相扣。

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看看育嬰爸爸怎麼說:

  • 「我覺得其實家庭教育很重要,千萬不要只是為了賺錢而把小朋友忽略了……」
  • 「一般而言對男性的刻板印象就是上班賺錢,不過其實男人也是可分擔家務啦……我看我父親是這個樣子,所以我也比較著重家庭這方面」
  • 「我太太怕如果她去申請育嬰假,搞不好會被資遣還是怎樣,因我們公司的員工制度可能比較好一點,所以就由我來請」
  • 「真的是遇到媽媽跟太太對小孩子的意見喬不攏,我夾在中間很為難啦,而且之前工作比較重,身體弄得不好,家庭也照顧得不是很好,剛好現在的情形很適合我做這樣(請育嬰假)的決定」
爸爸請育嬰假的原因。圖/雞湯來了

由此可知,其實這群育嬰爸爸們也需要想很多,不只是「新好男人耶~某某家的老公好好喔~」這樣一句話可說完的,他們受到自己反思、家人看法、職場潛規則、社會氛圍等複雜原因影響著。請育嬰假的不一定是自發的那麼想請、沒請育嬰假的也不一定是不夠愛家人。

Q:爸爸帶孩子好像總是不太到位?再怎麼努力還是豬隊友?

A:豬隊友不一定願意「豬」!需看見育嬰爸爸所受之苦

這群育嬰假爸爸也有著許多獨特的窘境,研究發現即使爸爸請了育嬰假,育兒教養還是媽媽或家中其他女性做得多,常有媽媽下班後就換手、上一輩不放心一直搶著顧孩子的現象出現,好像母職必要、父職不一定要,似乎大家的潛意識中對這群育嬰爸爸「不夠放心、不夠認同」。

甚至,許多人認為母親是有「責任義務」要照顧孩子,而父親卻是「有時陪玩」就好,為何有如此大的差異呢?該研究發現:文化規範經由家庭、學校的教育使得男性缺乏育兒學習管道,而職場環境也常壓縮父親參與育兒的時間。

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育嬰假爸爸的對於請育嬰假的看法。圖/雞湯來了

「豬隊友」之說,其實並非爸爸們不長進,而應當重視社會文化對「男性」也有許多框架與限制;而讚許「新好男人」時,也須理解其或許飽受不被信任、不被重視之感,才能看見家庭、社會不知不覺給爸爸們戴上的緊箍咒,讓家人之間更理解,也記得,把育兒的權利與施展空間還給爸爸們

親愛的媽媽,你常覺得身邊的那位很「豬」嗎?嘿~其實可能不是他不願意努力喔。

親愛的爸爸,你常覺得自己明明很努力,卻怎麼樣也無法成為他人欣羨的「神」隊友嗎?看完這篇文章你是不是更理解自己了一點?

我們想跟你說,其實神隊友、豬隊友都只是個幌子,看見育嬰爸爸所受的成長背景、家庭狀況、工作與社會壓力,才能理解育爸的真實處境。理解社會結構的因素,才不會過度把困境歸咎於個人,也能更有方向地尋找幸福的實踐方法。

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致所有努力變「神」的家長們,請為自己的努力鼓個掌。

延伸閱讀

參考資料

  1. 李庭欣、王舒芸(2013)。「善爸」甘休?「育爸」不能?與照顧若即若離的育嬰假爸爸。臺大社會工作學刊,28,93-135。
  2. 王舒芸、余漢儀(1997)。奶爸難為-雙薪家庭之父職角色初探。婦女與兩性學刊,8,115-149。

本文轉載自 雞湯來了 ,原文為〈《月薪嬌妻》台版平匡:「育爸」不能,看得到、請不到的育嬰假?剖析育兒爸爸的有苦說不〉,歡迎去 雞湯來了 繞繞玩玩喔!

雞湯來了
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