食安謠言氾濫，到底哪些可信？破解4大謠言陷阱，讓你當個聰明消費者！（下）

• 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。

本文為 國家通訊傳播委員會 廣告

疫情加速全球數位化發展，也改變了大眾接收資訊的方式。隨著影音媒體平台及自媒體崛起，每個人除了是訊息接收者，也是內容的生產者，百花齊放的訊息管道也帶來了內容及資訊管理上的挑戰。

國家通訊傳播委員會（NCC）因應全球性之數位匯流發展及監理革新趨勢，致力於促進通訊傳播健全發展，保障消費者及尊重弱勢權益，打造多元文化均衡發展，迄今持續推動「廣電媒體專業素養培訓與公民培力推廣計畫」。

本年度（ 112 年）公民培力推廣部分，藉由與廣電媒體產製端合作，包括公視、正聲廣播、新聲廣播、鳳鳴廣播、陽明山電視和全聯電視，及與大學、公民團體包括國立臺灣師範大學、朝陽科技大學、法律白話文、臺灣新聞記者協會等共 11 個單位，於 7 月至 12 月在北、中、南、東四大區域舉辦共 20 場媒體識讀活動，累積超過 1,300 人次參與，參與者豐富多元，包含媒體專業人員、銀髮族、身障群體、新住民、兒童及青少年、 YouTuber 、 KOL 等，多面向推廣媒體素養意識。

本次公民培力活動形式多元，合作夥伴邀請各方講師發揮所長，針對不同參與對象因材施教，如正聲廣播電臺透過辦理相聲演出，讓平時不易接觸到媒體素養資訊的長輩、偏鄉學生，透過有趣的段子逐漸認識辨別假訊息的重要；國立臺灣師範大學大眾傳播研究所舉辦媒體素養營隊，至臺東教授國中生性別平等的重要性；公視透過舉辦電視台參訪，讓想認識電視媒體運作、節目製播的民眾得以大開眼界。許多單位也透過不同議題講座、互動與大學生或地方社區產生共鳴，散播媒體素養的種子，民眾課後紛紛表示收穫良多。

NCC 以提升廣電媒體專業及社會大眾媒體識讀能力為已任，透過每年持續舉辦公民培力活動，幫助閱聽者對廣電媒體的認識、思考，以及對訊息評估的能力，讓不同年齡層及族群得以將媒體素養教育的種子深埋在心、向下扎根，進而提高全民媒體素養，打造更優質的社會環境。

本文為 國家通訊傳播委員會廣告

國家通訊傳播委員會（NCC）因應數位匯流發展，為促進通訊傳播產業健全發展，保障消費者及尊重弱勢權益，持續推動「公民培力推廣計畫」，鼓勵廣電媒體及公民團體運用既有資源，協力推動全民媒體素養，以串連其影響力至閱聽眾端，並於今（112）年度規劃「認識媒體」、「防制假訊息」、「性別平權」及「公民新媒體內容產製」等議題，增進社會大眾對於通訊傳播產業的認識。

今年度藉由與廣電媒體、公民團體等合作，包括公視、法律白話文運動、正聲廣播、新聲廣播、鳳鳴廣播、陽明山電視和全聯電視等單位，於今（112）年 7 月至 12 月在北、中、南、東部地區舉辦 19 場媒體識讀活動，包括防制假訊息相聲演出、媒體素養營隊、參訪公視等，針對不同年齡層及族群設計互動課程，將媒體素養教育的種子向下扎根，提高全民媒體素養，打造更優質的社會環境。NCC 誠摯邀請銀髮族、兒少、身心障礙者、新住民及社會大眾一起參加，培養正確閱聽習慣及獨立思考能力，提升公民素養，進而創造更健全的媒體環境，報名方式及活動內容詳見活動網站。

本文由衛生福利部食品藥物管理署委託，泛科學企劃執行

上集謠言拆解中，我們探究了食安謠言最常出現的兩種陷阱類型「專家說」以及「神奇效果」，這一集，我們將面對另外兩種陷阱「你不知道的真相」「一定會出事」，一起繼續拆解魔王級謠言，當個耳聰目明的消費者吧！

謠言：日本 90 歲高齡禪宗僧侶富澤知芳大師提倡飲用健康的馬鈴薯生汁，馬鈴薯生汁療法據說可以有效控制癌細胞，也治好了很多人的肝病、糖尿病、高血壓、心臟病、腰痛、胸痛、肩膀痛。如果是正被慢性病所苦的人，請務必嘗試。有數十名癌症患者透過此自然食療逐漸痊癒！要記得，買來的馬鈴薯如果發芽，記得將發芽的部分切除，才能安心食用喔！
另外，最近市面上有些太白粉是用發芽馬鈴薯做的，連蟑螂都不碰，千萬別再用可能有毒太白粉來勾芡了！
看過這篇文章的人都轉發了，趕快發揮你的善心轉發這個資訊，讓世界更美好～謝謝~

陷阱三：你不知道的真相

許多網路瘋狂轉載的食安謠言中，往往繪聲繪影地講述一個令你驚呆的「真相」，狂打恐懼訴求，但是內容半真半假，以便取信於人，面對這種類型的謠言，我們該如何明辨是非、避免被愚弄呢？

建議你，第一個步驟是拆解關鍵字，以便查證資料。如果以「要記得，買來的馬鈴薯如果發芽，記得將發芽的部分切除，才能安心食用喔！」這個謠言為例，首先找到的關鍵字便是：「馬鈴薯」與「發芽」，接下來就必須要查證馬鈴薯發芽是否真的有毒性、延伸的範圍有多大、會如何影響人體等資訊。

其實，在一般保存狀況下，市場上的馬鈴薯已經含有相當微量（12-100 mg/kg，果肉去皮後）的茄鹼（α-solanine，又叫龍葵鹼、茄靈、美茄鹼）。畢竟，茄鹼本來就是植物在自我保護機制下所產生的生物鹼，目的在於防止塊莖被吃掉；而一般馬鈴薯所含茄鹼含量，人體是可以安全代謝的。

但是，發芽的馬鈴薯龍葵鹼含量會暴增（發芽點濃度可達 2000-9970 mg/kg），特別集中在芽眼及馬鈴薯外皮，其他部位的茄鹼含量也會增高，因此，並非切除芽眼就能食用，此外，即使高溫加熱也無法去除毒性。在無法確定整顆馬鈴薯毒性含量的前提下，一般都會建議不要食用已經發芽的馬鈴薯。原始謠言雖然稍微提到馬鈴薯發芽會有問題，但建議的結論卻是錯的。

讓我們來看看另一則謠言「多數人吃的油是化學油！」像這樣的謠言又該如何查證呢？

這裡有個讓人很困擾的名詞「化學油」，基本上世間萬物都由化學物質組成，所以這個批評不太準確，但取其語意應該是想表達「人工化學合成的油品」吧？這時候就必須要回到故事的源頭去看看，市面上在販售的食用油品，主要是從哪裡來的呢？

這時設定關鍵字就變得很重要啦，直接跟著字面設定關鍵字「油品」跟「化學」會找到過太廣泛的資料，顯然無法回答一開始的疑惑；回過頭去看看我們提出的問題，將設定的關鍵字調整得更具體：「油品」、「製程」、「加工」，就可以找到相關的資料了。

如果懷疑這則資訊的內容，也可以直接以關鍵字「油品」、「謠言」來進行搜尋，現在網路上有很多謠言破解的資訊可以查詢得到；如果再不放心，也可以參考食品加工的教科書或是食藥署的「食藥闢謠專區」。

回到謠言內容來看，其實目前不管是哪種食用油，都是來自於大豆、橄欖、棕櫚等具有高油脂的植物種子榨取、精煉而來，沒有哪種食用油是化學合成而來（成本太高也太麻煩了）。

油品加工流程中，取得油脂的方法有兩種：「壓榨法」和「萃取法」，萃取法是將原料弄碎後加熱，並且使用某些化學藥劑（如己烷）協助溶出油脂。雖然添加化學藥劑聽起來很可怕，但是，為了讓大家吃得安心，現行法規中，都有強制規定化學藥劑的使用標準以及殘留標準。而且，油品經過妥善精煉後，去除了雜質，比較不容易劣化，反而才能存放得更久、又能在較高溫的環境下安全使用。

關於化學油謠言的求證，乍看之下有些難度，但是只要保持警覺，多方查詢，就能避免自己產生不理性的恐慌。

第三類陷阱「你不知道的真相」，其實是瞄準了一般大眾對於食品、化學、醫學知識有些細節不熟悉而發動的，但只要抱持「主動進一步查證」的科學精神，對於每個細節多加了解，拆解謠言本身並不困難。

陷阱四：「一定會出事」

探討食安謠言的最後一個類型，就讓我們來看看那些「一定會出事」讓人好怕怕的謠言吧！

在眾多的食安謠言中，我們常看到會「出歹誌」的類型有這兩種：「短期中毒」和「長期癌症」。例如以本次拆解的「魔王級」食安謠言為例，最後一個段落：「另外，最近市面上有些太白粉是用發芽馬鈴薯做的，連蟑螂都不碰，千萬別再用可能有毒太白粉來勾芡了！請趕快將以上健康資訊分享給親朋好友吧」就是屬於這種類型的謠言。

其實，太白粉的原料來源包括樹薯、馬鈴薯或是粉薯的澱粉，所以，宣稱所有的太白粉都可能有毒，從常識判斷就足以讓人對這種說法持保留態度。（編按：來看另一則跟太白粉有關的謠言破解！）

除了謠傳食物本體含有某個有毒或致癌物質之外，變化型還有「食物的相生相剋」，例如，兩種常見的食物一起食用，就會出現恐怖、致癌或中毒的變化。例如，有謠言說：「柿子和優酪乳（酸奶）一起吃會產生劇毒！」

這類型的食安謠言，往往會列出某些理論上「可能」會產生的有毒或過敏的物質。如柿子內含大量的單寧酸，如果跟優酪乳或酸奶內的蛋白質作用有機會讓蛋白質凝結成塊，造成不易消化、腸胃不適，在最最最嚴重的情況下，有些人可能會發生腸絞痛；但是這跟「劇毒」其實相差甚遠啊，而且每個人的體質對於這類會影響消化的物質反應都不相同，呼籲所有人都要戒慎恐懼似乎又太過了。

這類傳言解讀的重點在於，我們必須先了解：人體攝取食物後的消化過程相當複雜，而且同時間會產生很多化學成分在體內運作，最讓人緊張的所謂「有毒物質」，其實含量通常都不會達到造成人體中毒的標準。

對於化學物質的存在以及利用，「劑量決定毒性」這個概念非常重要。正確的劑量下的靈藥，過量使用卻會成為毒藥，即使是水這種隨處可見的物質，人體在短時間內過度攝取也會造成「水中毒」；政府機關對於食品安全的有相當多的法規，重點其實就是要把關這些門檻，而在一般使用情況下不會達到「中毒」門檻的化學物，並不需要太過緊張。如果真正有疑慮，去查詢了解它的毒性範圍、中毒門檻，就可以設法避免風險較高的情況出現啦。

現今社會環境越來越強調健康生活，在食安風暴不時出現，科學、媒體素養仍有進步空間的情況下，「食安謠言」可說是層出不窮。但謠言內容會改變，主要的謬誤結構卻沒有太大的變化，只要掌握食安謠言的主要幾個結構的破解方法：「專家說」、「神奇效果」、「一定會出事」、「你不知道的真相」，無論未來看到哪種謠言，相信各位勇者都可以輕鬆破解。

參考資料：

• United States Standards for Grades of Potatoes
• 闢謠！多數人吃的並非化學油 6原則保健康
• 綠薯條與茄鹼毒性無關─錯誤的食安議題有害無益
• Rytel, E., Gołubowska, G., Lisińska, G., Pȩksa, A., & Aniołowski, K. (2005). Changes in glycoalkaloid and nitrate contents in potatoes during French fries processing. Journal of the Science of Food and Agriculture, 85(5), 879-882.
• Slanina, P. (1990). Solanine (glycoalkaloids) in potatoes: toxicological evaluation. Food and Chemical Toxicology, 28(11), 759-761.
• 帶皮和發芽的馬鈴薯不可食用，是真的嗎？
• 聽說常吃馬鈴薯粉會中毒，這是真的嗎？
• 柿子和優酪乳（酸奶）一起吃會產生劇毒這是真的嗎？
• 《新時代判讀力：教你一眼看穿科學新聞的真偽》，2016，方寸文創出版。
• 《新生活判讀力：別讓科學偽新聞誤導你的人生》，2018，方寸文創出版。
• 吳宗諺、黃哲倫、蔡淑珍。2015。馬鈴薯茄鹼：影響因子與管理措施。台灣農業研究 64(2):81–88。
• 香港特別行政區政府 食物安全中心〈食物植物中的天然毒素〉
• 配糖生物碱——马铃薯中的撒旦
• Friedman, M., & Dao, L. (1992). Distribution of glycoalkaloids in potato plants and commercial potato products. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 40(3), 419-423.