藏在柔軟有彈性麵包裡的魔鬼「溴酸鉀」

• 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。

• 作者／山田昌治；譯者／吳佩俞

小麥蛋白質在麵粉的狀態下是堅硬且不易變形的，不過一旦加水搓揉就會產生變化，成為具有獨特彈性與黏性的物質。這種同時具備彈性與黏性的性質稱為「黏彈性（Viscoelasticity）」。如先前所提到的，因為室溫的水不會造成澱粉糊化，所以可以說這種黏彈性是因為小麥蛋白質才得以出現。

接下來，我們就針對小麥當中的蛋白質種類及性質加以解說。

小麥蛋白質的水合物稱為「麩質（ gluten）」。蛋白質是一種由許多胺基酸聚集構成的串珠狀天然高分子（macromolecule），構造相當複雜。在這裡，我們先省略蛋白質構造的相關說明，把重點放在麩質的物理特性解析，並試著以湯馬斯．奧斯本（Thomas Osborne）的分餾（fractionation）分析法來進行說明。

奧斯本的分餾法是將麩質加入極性（溶解蛋白質的性質）較弱的溶劑當中，接著對溶出的蛋白質性質進行測試檢查，而無法溶出的物質會再繼續浸入極性較弱的溶劑裡，然後再繼續檢查溶出蛋白質的性質，換言之，分餾是一種依序不斷重複進行的手法。使用這種方法可以得知構成小麥蛋白質的蛋白質。也就是表 1-1 的內容。

至於這份表格的閱讀方法，則是若為白蛋白（albumin），可溶在水中，不溶於水的球蛋白（globulin）則是溶入鹽水裡，然後這樣就能由上而下依序看出各種蛋白質能夠溶解和不能溶解的溶劑了。

• 白蛋白

白蛋白的主要成分為澱粉酶抑制劑，不過其特性是只會抑制動物性澱粉酶，並不會對植物性澱粉酶產生抑制。許多研究學者都認為這可能是小麥種子為了避免被動物和昆蟲吃掉，才會發展出此種防禦特性。這也是大家說生吃小麥麵粉會讓胃腸不適的原因之一。

• 球蛋白

所謂的「球蛋白」，就是無法溶入水中、但卻能以「食鹽水」萃取出的「餾分」。目前已經知道這是一種可溶於鹽水的蛋白質。雖然佔比極低，僅有 3 ％，不過球蛋白擁有 α-澱粉酶、β-澱粉酶、蛋白酶（protease）等許多對於植物維持生命活動極為重要的酵素。

• 麥膠蛋白

使用比食鹽水極性更強的「酒精溶液」萃取出的餾分，稱為麥膠蛋白（gliadin）。這種蛋白質具有黏性，置於斜面上會如泥流般滑動。麥膠蛋白與下面提到的麥穀蛋白（glutenin）都與小麥麵粉麵團展現的黏彈性有著密切的關聯。

• 麥穀蛋白

麥穀蛋白是一種無法溶解於酒精溶液的蛋白質，不過卻可以溶在比酒精溶液更強烈的「醋酸溶液」當中。這種蛋白質與極富彈力的性質有著密切的關聯。所謂的極富彈性，就是意味著施加力道後，只要不再使力就會恢復原狀的性質。

小麥麵團黏彈性的祕密

在小麥蛋白質中，佔有關鍵地位的就是極具彈性的麥穀蛋白和富有黏性的麥膠蛋白。那麼，麥穀蛋白又為何會富有彈性呢？

我們在前面曾提過，小麥是生長在沙漠高原地帶並持續進化的植物。在這樣的環境中，與水同為小麥所必須的氮應該會出現常態性缺乏的情況。不過，即使在如此嚴苛的環境，有時還是會因為降雨而以銨離子（ammonium ion）與硝酸鹽離子（nitrate ion）的形式來取得氮的供給。

雖然無法獲得大量的補充，但小麥還是會盡其所能地留下這些氮的養分並加以儲存。銨離子雖然會保持原狀，但硝酸鹽離子一旦轉換成銨離子，就會改以麩胺酸（glutamic acid）及麩醯胺酸（glutamine）這類胺基酸的形式儲存在種子當中。

小麥麩質的胺基酸組成

麩胺酸與麩醯胺酸都是蛋白質的原料，利用這些原料所合成的蛋白質即被稱為儲藏蛋白（storage protein）。因此，小麥種子當中的蛋白質就是由麩胺酸、麩醯胺酸，以及作為誘導體的脯胺酸（proline）以極高比率所構成的。

麥穀蛋白加水揉和，結構開始變化

如同圖① 所顯示的，麥穀蛋白的構造是兩條帶子於末端互相連結。因為麥殼蛋白也是一種蛋白質，所以這種「帶子」其實是由胺基酸連結成為一長串而形成的。

我們在前面提過，麥殼蛋白的構成胺基酸因含有較多麩醯胺酸，所以乾燥狀態下會因麩醯胺酸彼此結合而變成兩條軌道般的形狀。此時加水揉和的話，水分就會進入這兩條軌道之間，成為圖② 那樣的小圓圈。

如果再繼續加入大量水分，即會出現如同圖③ 的大圓圈。看到這張圖，大家應該就能夠感受到小麥麵粉具有的彈性了。

擁有泥土般黏性的小麥麵團

另一方面，若從分子等級來觀察，可以發現麥膠蛋白呈現微小球狀，直覺上就給人似彈珠滾來滾去那種滑動的感覺，所以在目視程度時，就會有如泥土般地溢流移動。這種泥土般流動的性質稱為「黏性」。

因此，麥穀蛋白的彈性與麥膠蛋白的黏性彼此混合在一起後，就形成了小麥麵粉麵團的性質。從這層意義來看，小麥麵粉麵團的物理性質也可以稱為黏彈性質。

麥殼蛋白、麥膠蛋白的每一個單位（domain，結構域）大小約僅有數奈米（奈米：10億分之1公尺），不過，這些結構域會因各種相互作用而連結起來，並且聚合（polymerization）成為目視程度尺寸的薄膜般構造。

上圖就是將小麥麵粉與水混合並充分搓揉後的麵團狀態。這點從麵團延展性極佳，且呈現為可透光至對側的薄膜就能看得出來。

掌控空間、溫度與時間，做出專屬口感

麵團之所以延展良好，其實是來自於結構域彼此結合的相互作用，但其中原因為何正是長年研究小麥學者們的課題。目前知道的是這與名為交聯（cross-link）的結合作用有著密切的關係。

因為交聯的形成屬於一種化學反應，所以也會依循化學反應的一般規則。換言之，只要充分混合拌勻，就能提高與反應相關部分的促發機率，進而開展交聯作用。這種情況就稱之為「空間效果」。

另外，我們也可以說溫度較高時亦較容易進行化學反應。這種情況被稱為溫度效果。還有，花費較多時間也能使化學反應持續進展。這個情況則稱之為時間效果。

空間效果、溫度效果，以及時間效果這三大原則，對於思考麩質的形成與控制是很有幫助的。

舉例來說，烤點心時，如果充分揉和麵團，就會做出脆硬口感的餅乾，但若只是稍加搓揉，就會成為鬆軟口感的點心。不同揉製方法帶來不同口感，應該就是交聯作用的空間效果。此外，製作烏龍麵時，也是有個充分揉和後放上一晚靜置醒麵的作業，這個程序的重點應該就是交聯作用的時間效果了。

——本文摘自《麵的科學：麵粉如何創造豐富的口感、香氣和美味》，2020 年 3 月，晨星出版

作者：CFSA_鍾凱

流言：

Subway 承認在北美出售的食物中有種叫 Azodiacarbonamide 的化學製品，一種麵粉漂白劑，也被用於瑜伽墊和鞋底，在歐盟、澳大利亞等地被明令禁止用於食物。世衛組織曾將它與呼吸、過敏和哮喘等聯繫在一起。CNN 稱市面上大部分麵包都有這種成分，包括星巴克和麥當勞。

真相：

「Subway 承認食物中有鞋底成分」的新聞，乍一看很嚇人。想到之前「老皮鞋酸奶」的新聞，這回連鞋底也上場了。仔細一瞧，原來是一群美國人搞了一項表決，要求禁用一種叫偶氮二甲酰胺的食品添加劑。

人們對食品品質的追求可謂永無止境，以前吃飽就行，現在不僅要吃好，還要色香味俱全。正是食客們對色澤、口感的挑剔，造就了一大批「改良劑」，比如麵粉增白劑、麵粉增筋劑。其中有一種食品添加劑「文武雙全」， 既可以增筋，又可以漂白，這就是偶氮二甲酰胺。

偶氮甲酰胺其實很安全

偶氮二甲酰胺其實也只是一個後起之秀。以前麵製品不夠筋道的時候，人們添加一種叫做溴酸鉀的東西，但是後來科學家發現溴酸鉀是一種致癌物，於是它被廢棄。可大家還是想吃有勁道的麵製品怎麼辦？科學家找到了偶氮二甲酰胺這個接班人。這一點類似於皮蛋工藝中的硫酸銅替代鉛丹，相對來說能避免影響人體健康。

偶氮二甲酰胺和乾麵粉可以相安無事，但加上水一和，偶氮二甲酰胺就迅速釋放活性氧，自己轉變為更加穩定的聯二脲。釋放出來的活性氧可以奪取蛋白質巰基（-SH）上的氫原子，兩個失去「氫伴侶」的巰基相依為命成為二硫鍵（-SS-）。這些二硫鍵就像搭建在蛋白分子間的橋樑，使蛋白質形成立體網狀結構，於是麵就更有勁道、有彈性。

偶氮二甲酰胺的性能優異，但安全性如何呢？國際權威機構糧農組織/世界衛生組織食品添加劑聯合專家委員會（Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives，JECFA）於1966年就對偶氮二甲酰胺作出了評估，結論就是「很安全」，給出的安全劑量是0-45毫克/千克。到目前為止，還沒有足夠有力的研究質疑這一結論。中國目前的食品添加劑標準就是依此規定的：麵粉可以使用偶氮二甲酰胺，限量為45毫克/千克。美國FDA將偶氮二甲酰胺定為「GRAS」，也是很安全，所以美國、加拿大都在用它，使用量的上限（美國）和中國一樣。

那偶氮二甲酰胺產生的聯二脲會不會有問題呢？研究表明，聯二脲在烘焙條件下很穩定。它在體內是一種惰性物質：毒性很低，在消化道裡不被消化酶破壞，可以很快通過糞便和尿液排出，不會累積在我們的臟器中，也沒有發現致癌、致腫瘤或影響生殖。

偶氮二甲酰胺處理過的麵粉會不會使蛋白質營養破壞、流失？研究發現，用偶氮二甲酰胺處理麵粉後，氨基酸構成沒有明顯變化，而且維生素B1、B2和菸酸等成分都沒有變化，所以這一擔憂也是沒必要的。

日常接觸與職業暴露大不同

對於偶氮二甲酰胺的安全性，國際上確實出現了一些「爭議」。比如聯合國環境計劃署曾經在1999年對偶氮二甲酰胺的職業暴露做過分析（很多資料來自英國），他們認為在職業暴露的條件下（比如生產、運輸），偶氮二甲酰胺的確有可能誘發哮喘。但對普通消費者而言，日常接觸不太可能達到職業暴露的量。更重要的是，引起這些呼吸道症狀的原因是吸入，而不是吃到肚子裡。因此這種風險在普通消費者身上是很難複製出來的。

也有文獻報導，偶氮二甲酰胺可能會產生氨基甲酸乙酯、氨基脲等物質。但這些研究都沒有足夠有力的證據來推翻偶氮甲酰胺的安全性結論，畢竟主要產物是聯二脲。比如氨基二甲酸乙酯，在一些酒中（例如黃酒）含量高得多。「潛在致癌」的氨基脲是在高溫焙烤下產生的，不過很多食品 ​​經高溫處理都會產生另一種潛在致癌物丙烯酰胺。模擬實驗中，用偶氮二甲酰胺處理過的麵粉烤製麵包後，氨基脲大約是200微克/千克，而高溫處理的食物中丙烯酰胺是幾十至上千微克/千克。（國際癌症研究機構（IARC）的致癌物分級中，氨基脲為3類，不明確是否導致人類癌症；丙烯酰胺為2A類，很可能導致人類癌症。更多相關分類的含義請參閱〈打破致癌物的核威懾 〉）

當然出於謹慎的考慮，歐盟、澳紐等國要規避上述可能的風險，禁用偶氮二甲酰胺倒也無可厚非。但使用某一食品添加劑或禁用某一食品添加劑本就是各國自己的選擇，譬如，果凍裡山梨酸鉀的允許量，歐盟就是中國的2倍；中國禁用的過氧化苯甲酰（一種麵粉增白劑）在美加等國仍照常使用。

至於說偶氮二甲酰胺是工業成分，這其實挺正常的，食品添加劑中的磷酸鹽、亞硫酸鹽、EDTA等，個個都是工業領域的高強好手。其實只要消費者還喜歡彈力十足的麵製品，食品工業就需要麵粉增筋劑。如果現在想淘汰偶氮二甲酰胺，得找到一個比它更好的接班人。

好消息是科學家們正在試驗用酶製劑、多醣等新方法改良麵製品。相信將來一定會有更多、更經濟實惠的選擇。Subway 近日已經表態準備停用偶氮二甲酰胺，但偶氮二甲酰胺依然是一種合法的食品添加劑。Subway 的聲明，一方面可能是迎合消費者的需求，更重要的是，他們很可能已經有了更好的替代品，否則放棄一個合法的食品添加劑，導致產品失去消費者喜愛的口感，似乎不是商家的明智選擇。

參考資料：

1. wikipedia：Azobisformamide​
2. Concise International Chemical Assessment Document 16: AZODICARBONAMIDE
3. FAO Nutrition Meetings Report Series No. 40A,B,C WHO/Food Add./67.29
4. Semicarbazide Formation in Azodicarbonamide-Treated Flour: A Model Study
5. 食品安全國家標準食品添加劑使用標準GB2760-2011

轉載自果殼網