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糧食危機中的無限生機

科學月刊_96
・2012/02/18 ・6456字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 593 ・九年級

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隨著各項科技的發展與整合,未來糧食生產、供應與安全體系將出現重大變革,日常飲食將更精緻、精準、安全、健康與有趣。

從古至今,人類對食物的要求從原本只要能填飽肚子,到必須滿足色香味俱全;從對肉類的渴求,轉向重視素食養生;從只顧慾望滿足,到推動食育教育……,以下我們將從四個面向(吃飽vs.吃好、素食vs.葷食、愉悅vs.健康、食慾vs.食育),介紹未來糧食的趨勢。

吃飽vs.吃好

過去老一輩的鄉親見面問好總是說:「吃飽沒?」因為過去糧食不足,很難飽餐一頓,如果能夠吃飽就表示日子過的很好。現今科技進步、經濟發達,大家多能豐衣足食,年輕一輩的人已經很難想像長期饑餓的感覺。過去的人懷抱憧憬,期待未來的糧食可充分供應。這個願望確實在世界許多地方實現了,但是真的大家都吃飽了嗎?未來就真的不會有糧食危機了嗎?我們該如何做才能防止危機的發生呢?

人口飽和肚難飽

世界人口逐年增加,2011年10月31日全球第70 億人誕生在菲律賓。根據聯合國預估, 2050 年人口將達91.5億,其中90%集中在亞洲、非洲及拉丁美洲等開發中國家。而據聯合國糧農組織(FAO)估計,到目前為止,至少就有10 億人還吃不飽,而且營養不良,其中尤以亞洲與非洲最為嚴重。然而亞洲和非洲的人口最多,但亞洲每公頃只能生產28 公擔的糧作物,非洲更只有13公擔,皆遠較其他的地區平均的50公擔為低。似乎解決之道只有糧食增產一途!聯合國估計,如果要保證2050年時, 90億的人得以避免挨餓,那就得較目前增產70%。其中最大的關鍵在於種子和化學肥料,同時還要借助優化的糧食生產與管理技術。

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未來糧食難逆料

然而世界糧食供需的問題遠比想像的複雜。過去占世界人口不到20 %的發達國家,消耗了全球80%的資源,這種供銷不均衡的問題因為全球化趨勢而更加嚴重,不是呼籲各國政府人道關懷或每年舉辦「饑餓三十」就能解決,此外加上近幾年以來,天、地、人三種因素交互影響下,致使糧食供應更不確定。天是指氣候變遷、暴雨乾旱頻繁;地是指耕地限縮、地力逐漸貧乏;兩者皆影響糧食生產。人的因素尤其複雜,包括新興國家崛起、城市人口激增,人民有吃的更好的渴望,對糧食的需求只會有增無減;而先進國家鼓勵生質能源,使部分糧食或糧食用地轉而用於生產酒精或柴油;再加上部分投機客從中炒作,問題更是雪上加霜。

整合科技是絕招

縱使如此,問題還是要解決。解決的關鍵在於如何運用生物、材料、機電以及資通訊等科技,結合農業科技,進行跨領域科技整合,建立一套穩定、高產、質優與高效率的糧食生產體系。「基因改造作物」(Genetically modified organism, GMO)、「精準農業」(precision agriculture)以及「植物工廠」(plant factory)是其中最被期待的解決方案。

基因改造似狂潮

利用基因工程技術改造植物、動物及微生物,以增加產量、提升應用價值、去除不良特性、延長儲存期限已非夢想。基因改造植物業已大量問世,包括玉米、大豆、馬鈴薯等糧食作物,目前至少已有120種。2009 年全球基因改造作物的種植面積已達1.34 億公頃,種植的國家亦達25 個,其中以美國最高,巴西、阿根廷、印度、加拿大與中國大陸等,亦各在數百萬至數千萬公頃以上。基因改造產品已充斥市面,目前台灣市售的大豆製品中,使用基因改造大豆恐怕達9成以上。

精確操作基因體特定位置的基因操作技術已漸純熟,從好的方面看,面對未來不確定的天候與地力因素,利用基因改造培育耐旱、耐澇、耐鹽、耐瘠等高產作物,以及具有高特定營養或保健因子含量的作物將指日可待。然而基因改造生物產品之安全性仍有爭議,對部分宗教信仰者亦未能釋疑,各國政府的立場依其商業利益、環保勢力與消費者認知而異,從而衍生各種經貿糾紛。我國基因改造作物之研發已歷20 年,已有多項進入田間試驗階段,但尚無產品核准上市。顯然基因改造作物的發展,仍有許多瓶頸與障礙必須克服。

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基因改造的食品@維基
基因改造的食品@維基

精準農業整合高

基因改造或許可以解決種子的問題,實際種植生產上仍需一套有效率的生產系統來達成。運用衛星定位系統(GPS)、地理資訊系統(GIS)等資通訊技術,配合遙測技術、農耕與土壤資料庫以及農業自動化科技,所建構的精準農業操作技術與管理系統,可以根據土地與作物的變異性,給予最適當的耕作決策與處理,以最少的或最節省的投入,改善生產效率並降低對環境的衝擊。隨著資通訊科技的發展,未來精準農業的操控與應用將更趨成熟與廣泛,有助於穩定糧食生產。

植物工廠正發燒

植物工廠是另一種克服天候與地力限制的解決方案,咸認為農業發展的新趨勢。除了可以室內化與立體化克服時空限制、提升作物產量與生產效率之外,也為目前當紅的材料與光電科技,找到新的整合應用方向。事實上利用溫室與水耕方式栽培作物已超過半世紀,並累積相當多實務經驗,新興的材料科技使溫室環境的操控性更佳,而太陽能及LED 光電科技可供應作物生長所需的最適波長光線,配合程式化生長條件控制,已應用於高價作物與藥用植物的栽培。然而植物工廠的造價仍高,如能降低設備與電力的費用,未來在空氣清爽(cool)、環境乾淨(clean)而且產程透明(clear)的植物工廠內工作,將使農業成為新3C 的高科技業。

未來大面積興建植物工廠應非難事,但植物工廠到處林立與都市叢林何異?何妨保留大片田園,讓未來的人仍能享有飽覽綠疇、親近土地的體驗與感受。因此,未來植物工廠更有可能走進社區與家庭,不僅成為地區性糧食蔬果供應之重要方式,亦可能改變人們的生活型態。日本發展植物工廠最為積極,植物工廠超過50 家且大多採用人工光源,其中FairyAngel 公司單廠日產近萬株蔬菜,居全球之冠。此外,日本許多地方已興建地下農場,吸引不少都市農耕愛好者,成為休閒體驗與生活互動的新型態。你是否也心動了呢?

植物工廠可以克服天候與地力限制,為農業發展的新趨勢。 photo source:Fliskr用戶Wang Fonghu
植物工廠可以克服天候與地力限制,為農業發展的新趨勢。
    圖片來源: Fliskr用戶Wang Fonghu

 吃飽還要吃更好

聯合國糧農組織分析世界各國發展趨勢發現,當一個國家的平均國民生產毛額(GDP)超過3000美元時,肉品的消費量即顯著提升,顯示國民所得增加後,人民會有增加食用肉品的欲望,畜牧業亦隨之快速發展。由於畜牧業需要將大量的糧食轉換為飼料,勢必影響糧食的供應。例如中國大陸經濟發展後,不到10 年間,即已成為世界最大的大豆進口國,飼料的需求激增是關鍵,影響全球大豆供需至鉅。許多專家對此極為關注與憂心,呼籲人口眾多的發展中國家必須走新的工業化之路和有效解決糧食問題。然而這對脫貧者而言,心中委實難以平衡。隨著金磚四國、五國、十一國逐漸興起,想要吃的更好的需求將會更加強烈。

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素食vs.葷食

人類對肉食的渴望其來有自。近代畜牧業發達,已建立非常完整的肉品生產供應體系。然而畜牧業過度發展致使地球環境遭受破壞亦言之鑿鑿。根據2011 年7 月由美國環境工作小組(EWG)所公布的《肉食者指南》顯示:肉食的碳排放量遠遠高於素食,排碳量最高的前八名全是動物性食品,其中以羊肉居冠。平均每公斤被吃掉的羊肉需排碳39.3 公斤,比排名第二的牛肉多出約45%,更是大豆等植物蛋白的30 倍。然而禁肉茹素只能是種道德呼籲,很難移風易俗、立竿見影;如何設計與導入更具科技含量的畜肉生產模式才是關鍵。

動物飼養立體化

荷蘭與丹麥是世界豬肉生產與供應大國,其先進的飼養、屠宰、加工與儲運體系,單位生產力高且亦能符合友善動物的要求。然動物飼養所必須面臨的飼料、土地及環保問題,在未來仍需一一克服。在飼料方面,動物營養專家已能利用較少的資源甚或非糧食資源當做飼料,減少對糧食的衝擊。在土地和環保方面,近年來有不少豬隻飼養立體化的規劃,將養豬從傳統的農業生產模式中脫鉤。

丹麥一位叫做Nee Rentz-Petersen 的建築師,打造一個零碳排放的養豬城專區(Pig City)。該計畫整合「豬隻生產」、「蕃茄種植」及「再生能源供應」成為系統,可去除豬舍異味,生產過程產生的氨或肥料不會對環境造成負擔,沼氣系統所生產的能量亦可直接用於全區。此項新穎系統每獨立單位每週可生產豬隻380 頭,年產2萬頭,預計2012 年正式運作。荷蘭知名建築師事務所MVDRV 亦設計一座極具未來概念、完全為豬建造的概念城市。在此概念豬城中,一棟棟現代化的養豬大廈林立,豬隻悠閒生活其間,比丹麥的設計更先進而人道。然於2009 年提出構想後,仍備受道德爭議與素食團體的責難。

素食風潮全球化

自古以來,鼓勵人們吃素的主張與呼籲從未減弱,除了宗教因素之外,近年來環保與健康已成為茹素的新口號。數十年前,美國知名生物社會學家哈佛大學威爾遜(Edward O. Wilson)教授即高呼,如果把所有的穀物都用來餵養人類而不是牲口,加上大家都願意開始吃素,那麼,現在的14億公頃耕地才有可能養活100 億的人口。「吃素救地球」、「每週一素」已成為新的全球運動。此外,許多研究指出,食用過多動物來源的食物可能與人體代謝症候群相關疾病有密切相關,更促使重視健康的消費者逐漸改行茹素。此類非單一因素及並非全然茹素的「彈性素食者」,已成全球素食主流。目前以印度的素食者最多,達其總人口之40%,我國與日本、義大利及德國等國皆超過10%,估計2020 年全球素食人口將達30%。

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素食供應產業化

我國從10 餘年前以大豆與麥麩為基礎,發展高價素肉技術,已由進口替代轉而出口外銷,成為全球高價素肉技術的領先國。此外,我國擁有300萬素食人口,由於消費需求帶動,已建立良好的技術及產品發展環境,可以成為素食產業的試驗場域。加上2009年7月1日政府率先訂定素食包裝標準,有益產業秩序之形成,使我國在全球素食需求增加之際,深具拓展國際或亞洲素食巿場的優勢。

素食原料是素食產業化的關鍵,一般多從替代性的角度開發。以仿肉(meat-free)製品為例,來自大豆或麵筋等植物組織蛋白的開發對仿肉製品的發展影響大,開發的產品除提供豐富的蛋白質及纖維外,亦使素食產品品項更為多元。其他素食原料來源以英國QUORN公司的真菌蛋白和荷蘭的羽扁豆蛋白最為有名,另新近國外陸續有動物保護團體贊助研發組織培養肉(c u l t u r e dmeat)。這些素食原料的多元化對未來素食產業化的推動極有助益。

愉悅vs.健康

人類對美食的追求永無止盡,由茹毛飲血、粗茶淡飯一直發展到各種精緻的料理與加工食品,過去如此,現在如此,未來亦復如此。從人類的演化歷程來看,熟食是一個飛躍,提供更好的營養攝取與衛生;農耕畜牧是一個飛躍,提供穩定的營養與熱量;城市化與全球化的發展又是另一個飛躍,分工體系使大部分的人脫離農業生產,依靠便利的外食,糖、鹽、油及熱量攝取過多而纖維攝取不足,竟成為現今人類健康危機的最大關鍵。未來不僅是吃的飽與吃的好的問題,而是如何兼顧好吃又健康、便利又安心。

美食享受體驗化與科技化

色香味俱全已無法滿足現代人對美食的追求,前衛的烹飪大師已跨入提供造型美觀、體驗驚喜、啟迪哲思的新廚藝時代。其中近年來在法式料理基礎上崛起的分子料理(molecular gastronomy),已成為媒體與美食追求者的話題。分子料理是應用科學方式,分解食物分子的物理及化學原理,尋求理想的烹調條件,將食物改變成意想不到的形態,極盡驚奇、近似譁眾,褒貶不一。未來是否得以持續?個人認為型式會改變,但科學料理的精神不會消失。甚至近年來發展快速的奈米科技,亦可擴大運用在食品設計的方面,為美食的科學化與精準化注入創新的能量。

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另有一些美食主義者以追求原味為至高的享受,新鮮、有機的食材已逐漸成為飲食的熱點,尤其大多使用在地化食材,符合環保的概念,未來應會更為風行。在食品加工上,因為傳統熱加工技術經常會破壞食物原味,促使超高壓、超靜壓、脈衝電場等非熱加工技術在食品加工上的應用。目前超高壓加工的產品已量產,在日本更發展出家庭用小型超高壓家電,使美味與原味得以較好保存。其他的非熱加工技術在不久的將來,極有可能為人們帶來更好的飲食享受。

美食發展全球化與健康化

全球化使消費者可以體驗世界各國不同的特色餐飲,而在健康意識帶動下,未來的飲食將走向健康化。例如日本飲食強調天然原味,且味噌與綠茶皆有明確之健康訴求;韓國飲食少肉多菜,且泡菜與醬料的機能性亦廣被認同;泰國料理單純多樣,大量使用香料與醬料具健康效益;地中海飲食高纖少脂,早已成為健康飲食風潮;歐盟嚴謹的產地認證制度,以及符合健康飲食概念之合理化傳統餐飲組合,已證實可以改善人民健康。上述各國料理之健康訴求,皆得力於其政府對基礎研究以及大規模調查試驗之支持,我國以美食聞名,近年亦大力推行台灣美食國際化,未來如何將健康概念融入膳食之中,有待借助學研界之投入。

有鑒於美國肥胖問題日益嚴重,甚至年齡層已向下延伸,美國第一夫人蜜雪兒歐巴馬頻頻呼籲各界重視孩童飲食,並呼籲主要食品廠商使用低糖、低脂、少鹽等更健康的配方。在政治人物登高一呼之下,美國卡夫食品公司宣布將減少北美產品含鹽量10%。事實上減少食物中對健康具危害風險因子的作法,已成為先進國家政府嚴重關切,並呼籲主要食品廠商善盡社會責任的重要訴求。在各界呼籲與推波助瀾之下,未來的加工食品將具健康化。

飲食設計客製化與個人化

人類基因體全序列解碼開啟營養基因體(Nutrigenomics)的新紀元。經由醫學、營養、生技及食品科技專家的合作,許多國際食品大廠已跨入基因營養學(Nutrigenetics)的領域,未來將可以個人的基因分析結果,提供客製化甚至個人化的基因營養食品。這方面的進展神速,只是目前檢測的費用仍高,而且個人基因資料的隱私尚未有較好的保護規範,如能加以克服,則可預期在可見的未來,將會進入一個具有預測性(predictive)、預防性(preventive)及個人化(personalized)的3P 保健時代。

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食物生產真實化與透明化

食品安全(food safety)與糧食安全(food security)的概念不同,但皆為嚴肅的課題。無論食品多美味、便利與健康,食品安全永遠是最基本的要求。近年來隨著全球化的快速發展,使食品供應鏈拉長,亦使食品安全問題層出不窮。此外,食品的真實性(authenticity),亦即是否如其所宣稱的貨真價實,以及產程透明度,亦即所有原料與製程是否清楚揭露,更讓許多消費者質疑。目前由農場至餐桌(from farm to table)的食品安全管理鏈,以及由此建立的食品履歷與追溯系統(food traceability),已成為全球奉行的圭臬與準則,未來將更為普及。

食安問題已迫在眉睫@維基
食安問題已迫在眉睫@維基

食慾vs.食育

不管糧食或食品安全的問題,科技皆可提供關鍵解決方案;但科技只能解決部分問題,最重要的還是人。先賢造字充滿智慧,「食」這個字由字面上來看,即隱含以「人」為先的意涵;不僅製造與提供食物的人,或是享用食物的人,皆必須秉持「良」心與善念。食品安全管理上常講:「食品的品質是製造出來的,不是檢驗出來的。」這就要靠製造者的良心,所以沒有黑心食品,只有黑心商人。道德良心絕不會因時代的改變而失去其重要性。

但是享用食物的人需要什麼道德良心呢?胃口與慾望都是養大的。一個人要吃多少才叫飽?要吃多少才叫夠?營養學上有一些建議,但我們似乎總是吃的比實際需要的多。俗話說能吃就是福,但每餐我們浪費多少食材?有人估計美國人的食材中有50%都丟棄浪費掉了,如果妥善運用這些食材,是否可以讓全球十億饑餓的人口獲得紓緩?控制食慾、珍惜食物就是享用食物的人最需要的良心,而這是「食育」的重要理念。

日本政府於2005年頒布《食育基本法》並制定「食育推進基本計畫」,進行全面性飲食指導,以培養人民理想飲食習慣。推動五年後,日本兒童不吃早餐比例與學校餐食之在地農產使用比例已有相當改善,且整體社會逐漸形成將食育視為國民運動的共識。然而更重要的是家庭教育,食品製造只能由農場帶到餐桌,餐桌上的食育就要靠家庭用心營造。在推動食育的同時,科技或許也可以幫上一點忙。如果未來能把太空人飛航飲食專用的食物膠囊(food capsule)大量製造,以提供一天所需一半以上的營養、熱量與飽足感,那麼我們所需要的食物就可以減少一半,不僅更能細細品嚐食品的真味,亦可使更多人有飯吃。未來並不遙遠,理想並非不能實現,只要有心,願景就能發揮力量。

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本文作者 簡相堂 任職於食品工業發展研究所

原文登載於 科學月刊 2012 二月號

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科學月刊_96
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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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餵飽全人類,需要她與她的科學——余淑美專訪
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・2022/03/29 ・5129字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 台灣萊雅 L’Oréal Taiwan 為慶祝「台灣傑出女科學家獎」15 周年而規劃,泛科學企劃執行。

  • 2014 年「台灣傑出女科學家獎」傑出獎第七屆傑出獎得主

余淑美帶我們走進她在中研院分子生物研究所的辦公室,小的讓我意外。一台小型的葉片式電暖器放在門邊,就佔掉了一大塊空間。「這是給植物保暖用的,因為最近比較冷。」我們這群採訪者擋在門口還來不及動作,貴為院士的她就俐落地收起電暖器的插頭,將其移到另一側。「這舊電暖器要移動有個角度,我比較知道怎麼推。」她隨即拉來兩張椅子招呼我們坐下,採訪這天下午一連多日的寒流稍退,冬陽在此時斜斜曬入,點綴著大小綠色植栽的辦公室,在我眼中突然像是森林一隅,變得好大。

氣候條件跟植物生長狀況息息相關,這點你知、我知,我們老祖宗也知,因此才有了一萬多年前,被某些學者指稱為「農業革命」的時代,越來越多人類族群放棄狩獵採集,發展農牧生活型態。只不過這革命因為各種因素,過程極為緩慢、停停走走有時甚至還逆轉,而且並不是只帶來益處……。一萬多年後的此刻,科學家對農業與農作物的理解比老祖宗高出何止百萬倍,但人口暴增、耕地破碎、過度施用肥料與農藥、土壤與水源污染、加上氣候變遷造成的高溫、乾旱、洪患、海平面上升等,就連像余淑美這樣最頂尖的科學家也擔憂。

但比起現在才在煩惱氣候變遷的你或我,她早就採取了行動。

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圖/余淑美提供

農業要發展,育種很重要

「農業其實跟我們生活息息相關,可是太廉價容易獲得,所以大家都不珍惜,辜負了辛苦的農夫。」余淑美院士小時候就跟許多同年代的孩子一樣,在農村成長,在水稻田邊玩邊學。雖然家庭經濟狀況不佳,但父親一直鼓勵她讀自己真正有興趣的,不要為了家境委屈求全,因此她從北一女畢業後,雖然同時考上國防醫學院護理系,可以畢業即就業,但從小就喜歡植物的她,最後選擇就讀中興大學植物病理學系,就此一直鑽研水稻,勤奮不懈,成為國際上舉足輕重的「水稻教母」。

就像 SARS-CoV-2 這新冠病毒不斷變異,余淑美說所有的生物基因都在不斷變化,就像人類的癌症來自基因突變,而現代社會能豐衣足食,也要感謝育種學家跟農夫持續透過作物雜交來改造基因。她說最早的玉米跟現在長得一點都不一樣,只有幾顆種子,而且又硬又難吃。不過透過化石證據,發現 7,000 年前到 500 年前這段時間的玉米不斷經過育種,外表已跟目前非常接近。另外,如今我們常吃的蔬菜,像是高麗菜、白菜、花椰菜、青花菜、羽衣甘藍……等,雖然名字跟外型差很多,但祖先其實都是十字花科的油菜,基因定序後會發現只有非常小部分不同,這都是育種多年的成果。

然而「育種多年」,也就等同速度太慢,而且也不一定想育什麼種,就出什麼種。過程艱辛也使得田間育種的人才越來越少。因此,新的生物技術接連誕生,有的使用化學藥劑,有的則透過放射線來誘發基因突變,速度雖然快了一些,但依舊是隨機突變,會出現難以預料的性狀,而且通常是我們不想要的。

基因轉殖,或你可能更常聽見的「基改」,則是速度更快更精準的育種方式,也是余淑美實驗室的專業。「我們知道很多水稻基因的功能,非常容易複製及插進好的作物品種基因體裡面。目前有技術可以精確地控制要插在哪裡,不會影響基因體其他基因的功能。」相較於其他育種方式起碼要六年到八年,余淑美表示基因轉殖兩到三年就可以完成,創造了已廣泛種植的基改玉米跟黃豆。因此,現代育種需要結合分子生物學、生物化學、物理化學、生物資訊學、組織培養技術、農園藝、病蟲害防治等技術,才能在短時間培育出好品種。余淑美說目前更已進入電腦育種時代,透過運算讓已經縮短的育種時間更短、產出更佳。

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30 年來投入水稻研究,從 1993 年完成全世界第一個利用農桿菌轉殖水稻基因,到建立臺灣水稻突變種原庫、參與國際 C4 水稻計畫,余淑美持續突破,於前年(2019)10 月發表在《美國國家科學院期刊》加長版(PNAS, Plus)的研究,更發現了水稻抵抗逆境的關鍵機制。雖然這份研究在實驗時還是用基因轉殖技術,但隨著基因編輯技術發展盛行,她也向我們透露實驗室已經用基因編輯成功實現。

「我們平常追求 100 分的產量,可是如果雖只有 90 分的產量,水卻只用三分之一,經濟成本是很划算的,我們希望將來可以推這些技術。」對基因編輯稻米新品種,她樂觀期待。

基改的難題:要克服的不只有技術,還有人心

余淑美相信基因轉殖改良的作物能夠為世界創造更高的價值。以玉米這種易受玉米螟、玉米穗蟲加害的主要作物為例,農民可以噴灑蘇力菌(Bacillus thuringiensis Berliner, Bt)來防治。這種細菌的孢子會產生結晶蛋白,當幼蟲吃進腸道裡,會導致腸道穿孔,而且不同菌種有特定的殺蟲對象,能避免誤殺益蟲,也是對人類很安全的一種農藥。孟山都公司以此原理,透過基因轉殖技術,讓植物自行產生這種抗蟲蛋白,就可以連蘇力菌都不用噴了,而且一樣安全。
除了玉米之外,大豆、棉花、油菜、馬鈴薯也都陸續由生物科技公司開發出基改抗蟲品種,因此大幅降低了農藥的噴灑量達 3/4,間接保護了農人與消費者的安全,降低了環境保護跟生產的成本。另外像是香蕉萎縮病、木瓜輪點病等極難防治的疾病,影響貧窮地區的人民甚鉅,透過基因轉殖創造新品種也是最有效的作法。余淑美認為有些生技公司儘管名聲不好,但其對全球大量減少使用殺蟲劑的貢獻足以獲得諾貝爾和平獎。

科技上不斷突破、讓育種比過往更快更精準,降低農藥與肥料施用,從而減少環境影響;增加產量跟營養,讓食物更便宜可親。但在許多國家地區的政策跟民眾觀感中,基因轉殖作物始終過不了關,包括臺灣。

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攝影/呂元弘

余淑美認為,相較於其他更不精準的育種技術,基因轉殖作物受到的要求太高了。生物安全評估的成本一層層疊加,「所以你可能十塊錢的成本,一塊錢是研發,九塊錢是花在生物安全評估上。」她說,這也使得這遊戲只有大公司玩得起,有志創新的小公司反而被排擠。

雖然臺灣面對少子化、人口下降,但就全球來說,總人口依舊還在快速增加,往 95 億前進,即使是此刻,全球也有 10 億人處於飢餓狀態。而一份統整了 500 篇研究的報告,顯示糧食生產的速率完全趕不上人口成長,屢創紀錄的自然災害,如旱災、洪荒、野火、高低溫、病蟲害等,更讓余淑美估計糧食危機將提早到來。

以稻米來說,「日本原來的品種都比較適合低溫,現在溫度越來越高,他們到臺灣來要品種去做雜交,因為他們的稻米現在已經開始不耐高溫了。」她接著指出前年(2020)花蓮有機米也因為高溫產量減少四成,桃竹苗第二期稻作也因為乾旱而休耕,去年(2021)中部許多地方第一期也休耕。她表示其實只要政策願意開放,她有把握可以育出不需要用那麼多灌溉水的品種。

除了耐旱,耐鹽也是余淑美認為值得開發的特性。像是歐洲唯一的稻米區——法國與西班牙南部就遇到地中海海平面上升、鹽水侵襲的問題;同樣的問題在臺灣,余淑美指出也有 30,000 公頃的耕地地層下陷受鹽害,影響範圍從彰化到臺南,在這些地方耐鹽的品種就能派上用場。

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那現在最熱門的「基因編輯」呢?余淑美表示基因編輯的厲害之處,就是可以有效精準改變與改進基因,而且沒有外來基因,能夠提升消費者的接受度,她的實驗室也已經在做,但基因轉殖依舊是最能解決糧食問題的育種方式。余淑美認為,有機與基改其實訴求一致,都是要避免化肥跟農藥過量傷害環境與人體,尤其在臺灣每公頃農藥用量為亞洲第一的情況下,其實更該反思現行農法的問題。或許隨著教育、科普、跟糧食危機逼近,社會對基改作物的接受度也會逐漸提升吧!「我們家的豆腐都是挑基改的買喔!」她笑著說。

不斷前行的步伐與堅定的意志

除了力挺基改食材,身為研究糧食作物的生物學者,余淑美還有別的堅持,例如自己做飯。

「孩子小時候我都給他們每天帶便當。我雖然很忙,沒辦法幫他們做很多事,可是有些事情我很堅持。」余淑美回顧自己剛回國時的生活:兒子才滿月,女兒也只有兩歲,與先生趙裕展(同為中研院分生所研究員)互相配合,例如自己下午五點下班回家做飯,晚上八點回辦公室,換先生回家陪小孩,然後到十點換她回家顧小孩,輪到先生回辦公室繼續工作到十二點。

不過難以想像的是:回國 33 年,這般勤奮竟然一直延續至今!兩人如今還是每天早上九點半到辦公室,晚上抽空回家做飯、然後又回到辦公室,近半夜十一點半才回家。真的是連學生都不得不努力了。

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「我小時候媽媽身體非常不好,我從小學一年級開始就要做很多家事,洗衣燒飯。冬天很冷,屋瓦上都會結霜,還是要到溪邊去洗衣服。」也因此,即使研究工作再忙再累,余淑美或許早已習慣,做事極有效率。身為家中老大,下有三個妹妹、一個弟弟的長女,成長的年代也曾感受過被視為「賠錢貨」的社會氛圍。負面的刻板印象反而刺激了她,讓她更努力,要讓所有人看見女生可以做得跟男生一樣好。

攝影/呂元弘

2014 年,得到第七屆「傑出女科學家」的肯定,余淑美因此多了許多到高中女校演講的邀約。她總是以自身為例,鼓勵學生要衝破家庭與學校教育給他們的窠臼,就像她父親告訴她的:想要唸、可以唸就往上唸,沒有一定要幫家裡賺錢或是早點出來工作。而當了母親的余淑美也總是鼓勵一對兒女盡量接觸各種興趣,自行探索方向。

就算在原本的路上撞了牆,或是想換條路走,余淑美也覺得沒什麼關係,但她建議學生要把握原有的基礎,在那之上學習新東西,才能為自己加分。「因為這種跨領域的人才其實更少,在這麼競爭的環境下,更可以凸顯你的能力。」她表示。

相較於其他科學領域,生命科學領域堪稱性別平衡,以余淑美所在的中研院分子生物研究所來說,男女比就幾乎各半,工作領域也無同工不同酬的問題。另外她認為,相較於美國女性婚後大多冠夫姓,臺灣沒有這情形,算是很不錯。

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不少女性研究者在家庭裡負擔較多的工作,例如照顧長輩跟小孩,她認為的確比較辛苦,也因此另一半非常重要。她就有一些學術領域的朋友,因為先生跟家庭不太能諒解她們長時間待在實驗室而起衝突。她自己分析,即使生命科學領域女性跟男性比例平衡,但有許多女性未婚或沒有生育;若是成家有小孩的,另一半也幾乎都是學者,比較能體諒研究者的需求。由於分子生物領域非常重人力,進行各項精細實驗皆仰賴研究者的細心與耐心,加上也不太耗體力,她認為很適合女性。然而在她的學生當中,也會有女學生遇到職涯與家庭的兩難考驗。余淑美當然會予以鼓勵,但若她們仍舊放棄,在尊重其決定之餘,有時也不免覺得可惜。她認為每一個人都應該有權利追求自己的興趣,人生才有意義,但仍需要一定的幸運。

如今帶領多國學生的余淑美,笑著說實驗室像是聯合國一樣,巴基斯坦、印度、越南等許多南亞與東南亞國家的學生紛紛慕名而來,一方面是因為在這些國家,稻米是很重要的作物,他們也覺得很有發展前景,另一方面,她說,因為臺灣的學生想研究農業科學的越來越少了,因此國際學生佔比就不斷提高。

「我很喜歡手機定時欸,可以訂好多不同的時間提醒我。」在跟我們分享她怎麼安排每天的工作時間與指導學生的節奏時,余淑美眼睛一亮地冒出這麼一句話,讓人覺得十分可愛。這句單獨聽起來一點也沒什麼的話,放在脈絡裡,其實是這位頂尖科學家 30 多年來日復一日、研究、教學、與服務不歇的證據。不論是在對基因轉殖的認識、採納上,還是對農業與糧食安全的體悟上,或許臺灣還需要一些時間趕上她的腳步,只不過,到時候余淑美肯定又已經走得更前了吧!

台灣傑出女科學家獎邁入第 15 年,台灣萊雅鼓勵女性追求科學夢想,讓科學領域能兩性均衡參與和貢獻。想成為科學家嗎?妳絕對可以!傑出學姊們在這裡跟妳說:YES!:https://towis.loreal.com.tw/Video.php

水稻基因改造的專家!中研院余淑美院士-第七屆台灣傑出女科學家獎得主/YouTube

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