為什麼箱水母能號稱是「地表最毒動物」？──《毒特物種》

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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！

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

一般說到肛門，我們常常會用其他詞來表示，例如「後庭」、「菊花」等等，好像是一個「不可說」的部位一樣，平常和別人聊天時，萬一有人脫口而出它的名字，當下就會想立馬播放「最怕～空氣突然安靜～」尷尬的氣氛幾乎可以讓人窒息。

但很多人不知道的是，「肛門」在演化上有很重要的意義，也跟我們的起源有很大的關係。平常不好提沒關係，我們今天就要來大談特談肛門的厲害！

一切才「肛」開始

看到標題先別驚訝，這個故事要從胚胎時期講起，最早期的胚胎稱為「囊胚 (Blastula) 」後來發育成「原腸胚」時，會形成胚孔 (Blastopore) ，而這個開口之後發育成我們的肛門，因此人類屬於「後口動物 (Deuterostome)」，也就是嘴巴是後來形成的，並非由胚孔發育而來，相反的，胚孔之後發育成嘴巴的，稱為「原口動物 (Protostomia)」；而後口動物除了我們脊索動物門(Chordata) 之外，也包含棘皮動物門 (Echinodermata) ，例如海星，以及有「超強肛門」的海參（至於牠的肛門到底有多厲害，看到最後一段就知道了）。

有肛門？沒肛門？

以人類來說，我們將食物從嘴巴送入體內，中間經過消化系統的處理，最後食物殘渣從肛門排出體外；那現在想像一下，如果消化道的尾端沒有像肛門這樣的開口，殘留的食物便會逆流而上，從原本進食的地方排出去⋯⋯沒錯！從人類的角度來看或許會覺得怪怪的，但數億年前，許多在海裡生活的生物都是只有單一開口，由同一個地方進食、排出殘渣，在現存的生物中，例如海葵、珊瑚等，牠們在進食時一次吃一團食物，然後再從同一個孔排出去，也因此這些生物的消化囊就像是假日大賣場的單道停車場，因為空間有限，必須一進一出才能再進，攝取進體內的量便有一定的限制。

肛門的出現，就像是把停車場變成了高速公路，有了交流道之後，生物不需要等上一餐排出去才能繼續吃，而能夠一餐接著一餐，而且消化道變長之後，逐漸分隔成不同區域，各自具有獨特的微生物相，也形成能吸收不同的營養，讓生物能夠從攝食中獲取養份的效率提高，與生物的體型變大、變長以及移動方式的改變也有密切的關係。

酷肛門！

在了解肛門在生物體中的重要程度後，如果你以為肛門只能把食物殘渣排出去，那就太小看它了～接著我們來聊聊世界上百百款的肛門吧！

首先，有些動物的消化道、生殖器和泌尿道的末端合併成一個開口，稱為泄殖腔(cloaca) ，能夠排出糞便、尿液、卵子或精子，像是鳥類、兩棲爬蟲類都有這樣的構造，泄殖腔有時候很方便，譬如雌鳥在和不喜歡的雄鳥交配的時候，就能夠輕鬆地將精子排出去。至於為什麼有些動物的生殖孔和肛門是分開的，但位置卻很接近，這又是另一個故事了。

除了泄殖腔外，前面提到海參有「最強肛門」，這不是亂說的，因為海參的肛門不只是一個排廢物的出口，還能作為牠的第二張嘴，可以吞食一些藻類，金價ㄟ「後庭進食」就是海參啦！除此之外，海參消化道的末端旁分出一對樹枝狀的器官，稱為呼吸樹 (respiration tree)，可以透過肛門肌肉收縮，將海水吸進體內，藉由吸收海水中的氧氣進行氣體交換，也就是用肛門呼吸（屁之呼吸啾4尼啦～）。

如果你覺得肛門可以進食和呼吸還不夠看，那接著更猛的是——肛門還可以發動攻擊。海參體內有一個防禦器官稱為「居為業小管 (Cuverian tubules)」，在遭受機械刺激時，會從肛門排出一種白色細絲，這些細絲在海水中會變長，與其他物體接觸時還會變得黏黏的，可以用來纏住捕食者，而且對某些魚類來說是有毒的。

除此之外，有些海參的肛門還有「肛齒 (anal teeth) 」，顧名思義就是長在肛門的牙齒，可以避免一些不請自來的生物，在牠的後庭來去自如；但是其實也有生物能夠自由進出海參的肛門，例如隱魚 (pearlfish) ，牠們不會被居為業小管攻擊，而且也對海參排出的毒素有較強的抵抗力，所以當海參張開肛門呼吸時，有時候你可以看到在裡面蠕動的隱魚們 say hi~，正所謂「全家就是你家，你的肛門就是我家啦！」

最後也是我覺得最酷的是，不是所有生物的肛門都像便利商店一樣 24 小時營業的，2019 年的一篇研究發現有一類櫛水母 Mnemiopsis leidyi 的肛門在排便的時候出現，之後就消失了，而重複排便間隔的時間長短則和體型大小有關，例如幼體約十分鐘、成體一小時左右，換句話說，這是一種「間歇性肛門」，科學家們認為這個發現對肛門演化過程有很大的幫助，若繼續深入研究，有機會找到永久性肛門是如何演化出來的。

關於肛門的故事，大概可以聊個三天三夜，例如肛門的演化也是非常精彩，下次當你提到肛門，但旁邊的人露出「假裝不認識你」的表情時，就可以跟他解釋肛門有多偉大、介紹那些超酷的肛門，然後他就會⋯⋯（自行想像）

1. Nielsen, C., Brunet, T., & Arendt, D. (2018). Evolution of the bilaterian mouth and anus. Nature ecology & evolution, 2(9), 1358-1376.
2. Hejnol, A., & Martín-Durán, J. M. (2015). Getting to the bottom of anal evolution. Zoologischer Anzeiger-a Journal of Comparative Zoology, 256, 61-74.
3. What is Deuterostomes?
4. Superphylum Deuterostomia
5. Dean, R., Nakagawa, S., & Pizzari, T. (2011). The risk and intensity of sperm ejection in female birds. The American Naturalist, 178(3), 343-354.
6. Parmentier, E., & Vandewalle, P. (2005). Further insight on carapid—holothuroid relationships. Marine Biology, 146(3), 455-465.
7. Flammang, P., Ribesse, J., & Jangoux, M. (2002). Biomechanics of adhesion in sea cucumber Cuvierian tubules (Echinodermata, Holothuroidea). Integrative and Comparative Biology, 42(6), 1107-1115.
8. Ru, X., Zhang, L., Liu, S., & Yang, H. (2020). Plasticity of respiratory function accommodates high oxygen demand in breeding sea cucumbers. Frontiers in physiology, 11, 283.
9. Jaeckle, W. B., & Strathmann, R. R. (2013). The anus as a second mouth: anal suspension feeding by an oral deposit‐feeding sea cucumber. Invertebrate Biology, 132(1), 62-68.
10. Tamm, S. L. (2019). Defecation by the ctenophore Mnemiopsis leidyi occurs with an ultradian rhythm through a single transient anal pore. Invertebrate Biology, 138(1), 3-16.
11. The Body’s Most Embarrassing Organ Is an Evolutionary Marvel

泄殖腔親吻是什麼？一起看影片了解吧！

免疫系統反應過頭，造成過敏反應

我們的靈長類祖先屬於毒蛇的獵物而非掠食者，毫不意外地對毒液沒有抵抗力。但是有少許證據指出，由於我們具備了適應性免疫系統，所以能獲得某種程度的抗毒能力。然而很不幸地，也因為相同的系統，讓我們對通常無害的毒液（例如蜜蜂的毒素）產生過敏反應，有時會因此死亡。

沒有人真的知道我們為什麼會有過敏反應，科學家對於這個免疫之謎已經爭論了數百年。

你可以把過敏反應想成免疫系統反應過頭的狀態。

過敏的定義是「免疫反應太過敏銳」（hypersensitive immune response）。讓人過敏的東西是過敏原，任何東西都有可能是過敏原，只要它能被身體裡製造抗體的系統辨認出來就行了。

在你首次接觸到過敏原時，並不會引發過敏反應，這時你的免疫系統正在對過敏原留下印象，好在下次遇到時能夠記起來。當過敏原再次出現，你的免疫系統便抓狂了，盡責地送出大量抗體。但是因為某種原因，有些抗原會讓身體送出免疫球蛋白E（IgE），而不是更普通的免疫球蛋白G（IgG）。

造成過敏反應的 IgE 免疫球蛋白有什麼用？

IgE 本身有點麻煩，它們只占全身所有抗體的百分之 0.001 是有原因的，因為它們會刺激組織胺和其他發炎物質的大量釋放，造成全身性過敏反應（anaphylaxis）。過敏反應如果能讓血壓下降，那就是有益的，但是如果讓心跳停止，可是會要人命的。

由於 IgE 很容易就引起麻煩，科學家一直想要了解這種免疫球蛋白在免疫系統中的功用。怪的地方就在它看起來沒有什麼好處，只會引起過敏，有兩到三成的人曾發生過敏。能解釋 IgE 由來的證據並不多，對免疫學家而言這還是未解之謎。

為什麼會有一種弊多於利的抗體？

在人類演化史的某個階段，IgE 應該有些功用，不然持續引發過敏所付出的代價，應該會讓這種抗體消失。有些人認為 IgE 的功用是對抗寄生物，而現在我們周遭滿滿的洗手乳和抗生素，讓 IgE 沒了對手，所以我們只能在它功能失調時才注意到它的存在。

有些證據支持這個理論，但這個理論認為過敏只是 IgE 的副作用而非目的，可是無法解釋為何有些成分更容易引起過敏反應。我們抵抗寄生物的手段怎麼會那麼差勁，居然把花粉、食物、藥物、毒液和金屬誤認為寄生物？其他科學家則認為，這些惱人的抗體可能還有其他有趣的用途：

對抗有毒物質，包括毒液。

毒素理論：

「毒素理論」最早是由一位特別的科學家瑪姬．普羅菲特（Margie Profet）在一九九一年提出。雖然她有物理、數學和哲學學位，不過她讓免疫學界震驚的是對過敏的激進想法：過敏演化出來有其道理，而不是其他程序的副作用。她解釋：

「在演化的過程中，過敏持續存在。過敏耗費了大量成本，這意味著過敏是一種因適應而得到的能力，這種能力顯然是值得的。如是觀之，把過敏當成免疫上的缺陷是不正確的。」、

「過敏反應由一些特別的機制集合而成，顯然這是一種適應而得的反應。這些機制精確、經濟、有效率且複雜，目的就是要造成過敏。」

毒素理論包含了四大論點：

• 首先，毒素無所不在而且會造成嚴重的傷害，這當然會成為演化驅力。如果毒素常見且造成的傷害又大，那麼我們的身體會發展出對抗毒素的方式，是非常合理的。除此之外，普羅菲特指出，大部分的毒素會造成急性傷害與長期傷害，例如許多毒素會刺激突變，進而引發癌症。
• 第二，我們知道毒素具備的生理活性會引起過敏反應。例如許多毒素會和血清蛋白形成共價鍵，這通常會引發過敏。
• 第三，絕大多數的過敏原，如果本身不是有毒物質，就是接上了其他較小毒素分子的攜帶蛋白。舉例來說，毒液本身及其中所含的物質都是劇毒，但有些乍看之下不會造成傷害的抗原也能攜帶毒素，例如乾草可以攜帶由真菌產生的黃麴毒素（aflatoxin），這種毒素會引發急性肝衰竭。
• 最後，毒素理論指出，過敏症狀可以解釋成幫助緩解中毒狀況的方式。如果身體利用IgE 來調整對毒素的反應，那麼過敏症狀應該是有利的。事實上，嘔吐、噴嚏和咳嗽都有助於排出毒素，血壓降低能減緩毒素在體內散播的速度。就算是在過敏反應中釋放肝素這種抗凝血物質，都可以解釋成在對抗多種毒液的凝血作用。

根據普羅菲特的說法，過敏是適應性免疫系統對抗毒素（包括毒液）最後的奮力一擋。每次接觸到同一種過敏原，過敏就變得更加嚴重，這並非免疫系統發生錯誤，而是這種反應的重點。因為同一種毒素倘若多次接觸，傷害便會累積。

換句話說，如果你接觸到某種毒素的次數越多，下次就越需要更快排除。

這個說法並不是說現在的各種過敏反應不會造成困擾，每年用來治療流鼻水、眼睛紅腫、乾草熱的醫藥費用高達數十億美元，這些過敏症狀由各式各樣的物質引發。毒素理論的支持者認為，如果只注意這些麻煩，會讓人忽略了全貌。他們指出，過敏被視為麻煩，這是因為我們不了解這種反應經常幫我們擦屁股。

普羅菲特的毒素理論在一九九三年為她贏得麥克阿瑟基金會（MacArthur Foundation）的「天才獎」（genius grant），但時至今日，科學社群還是無法完全接受。科學家一直說，是因為沒有實驗證據支持這個理論。

有些人（包括普羅菲特）指出，受過敏所苦的人比較不容易得到癌症，可能是因為過敏反應排除了致癌物，但這並非明確的證據。畢竟反應過頭的免疫系統會隨時警惕、啥都攻擊，當然也會更警覺地攻擊癌症。如果毒素理論被證明是對的，那麼過敏反應就應該有些特別的益處。

毒素理論有哪些實驗證據？

普羅菲特激進的看法在二十年後才有實驗證據支持。二○一三年，科學家指出用少量的蜜蜂毒液引發過敏，有助於小鼠對抗後來承受致死的毒液劑量。

最有說服力的證據在於用基因工程改造小鼠，讓牠們缺少這個過敏程序中的某一個步驟（沒有 IgE、IgE 的受體，或是具有這個受體的肥大細胞），如此一來事先接觸少量的毒液便沒有幫助。這個實驗把 IgE 的反應和保護效果建立起直接的關連。後來科學家用毒性更強烈的山蝰（Russell’s viper）進行相同的實驗，之前由 IgE 引發的效應也具有抗毒的功能。

毒素理論如果要在仔細的檢驗下站得住腳，還得要能解釋更多的現象，包括一直受到仔細調控的免疫系統在過敏反應中是如何失控的。不過這是個讓人信服的理論，可以解釋我們身體對應毒素所產生的反應，特別是毒液中的毒素，而且也和我們對製造毒液動物的認知相符，特別是牠們的劇毒真的會影響周遭的動物。

我們現在或許還沒有辦法在自己的血液製造對抗毒液的蛋白質或分子，但是我們古老而嬌小的祖先（以及其他像小鼠那樣被當成獵物的動物）可能已經發展出複雜的免疫反應，目的就只是為了處理毒液這種威脅生命的毒素。如果毒素理論是正確的，那麼科學家可能就不需如此費力就能找出具有救命潛力的治療方式。中毒之後能活下來的祕密也許就在眼前，只是偽裝成過敏而已。

無須多說，對於致死性的中毒，我們急需更好的療法，估計每年有四十萬人遭到毒蛇齧咬，十萬人因此死亡。其他分泌毒液的動物，包括了蜘蛛、蠍子、水母等，也取人性命—我會在最後一章介紹這些動物。

不過抗毒科學未來一片光明，我們現在發展的許多方向，例如普羅菲特的見解、免疫動物、自我免疫者或抗毒學等，都充滿了希望。此外，我們越了解毒素在分子階層的運作方式，越能發展出對抗毒素的武器，就算是不致命的毒素也一樣。畢竟有些毒素雖然不會致人於死，引起的痛苦也要人命。

本文選自泛科學2018年6月選書《毒特物種：從致命武器到救命解藥，看有毒生物如何成為地球上最出色的生化魔術師》，馬可孛羅出版社。

毫無標準武器配備，卻有一瞬間讓你致命的「孔蛋白」

箱水母是刺絲胞動物門中毒性最強的物種。刺絲胞動物門包括了水母、珊瑚和海葵，屬於最早出現的動物支系。大約六億年前，在骨骼、外殼和腦出現之前，就和其他的動物分道揚鑣了。身為掠食動物，刺絲胞動物缺少了我們所認知的標準武裝，而是在觸鬚上布滿許多含刺的細胞，能在剎那間送出致死的毒液。

箱水母毒液中最致命的成分為造成孔洞的蛋白質，稱為孔蛋白（porin），能在細胞膜上打出孔洞。箱水母身上的孔蛋白，會在紅血球上穿孔，使得紅血球中的鉀流出來，然後血紅素也流了出來，最後紅血球破裂。這樣的細胞破裂稱為溶解作用（lysis），接下來會造成更嚴重的後果，那些鉀的釋出才是水母的致命之處。孔蛋白使得血液中的鉀大量增加，在幾分鐘之內便讓心血管系統崩潰。其他與箱水母類似的水母所製造的孔蛋白也已經找出來，研究其特性並且加以定序了。孔蛋白是一種古老的毒素，和細菌中的孔蛋白很相似。不過箱水母的毒液裡還有許多其他成分，包括類似蛇製造的蛋白質和蜘蛛製造的酵素。

美國國家科學基金會（National Science Foundation）把箱水母中最大的澳洲箱水母（Chironex fleckeri）稱作「地球上最毒的動物」。這是什麼意思？是能產生最致命的毒液嗎？每個研究毒液的科學家，在其生涯中都會被問及這類問題。這是一種有既定觀點的提問。我們在談論毒液強弱時，都是想著對人類的毒性高低。拿份報紙，看一下跟分泌毒液動物有關的新聞標題，不論這則新聞說的是小男孩在野外活動時被毒蛇咬了，或是發現了一種新毒蛙，怎樣都好，吸引人注意的永遠是這個動物有多毒。那些看似體型小又脆弱的動物，具有擊敗人類的力量，想到這就讓人惴惴不安。箱水母不過就是一團黏呼呼的玩意兒，卻有辦法在五分鐘內殺死一個人。我們可能不經意踩死蜘蛛或蠍子，而有些蜘蛛或蠍子的毒液也可以輕易殺死人類。

毒液所造成的威嚇在演化上至關緊要。當某個個體生存和繁殖能力超越其他個體，天擇便會發揮作用。任何會直接造成生存的變化，都會對物種帶來深遠的影響，並且可能左右這個物種的演化。能分泌毒液的動物和某些物種的關係極為緊密，特別是被當成獵物的物種。但是那些毒液對於非獵物的物種而言也一樣致命，因此分泌毒液的動物也影響了獵物以外物種的演化。很多時候這些物種包括了人類。在生態系裡許多複雜的交互作用中，這些動物占有重要的地位，並且影響了地球上的其他物種。

如何知道這個東西有多致命？看看「LD50」

所以說，哪種毒液最為致命，受到幾種因素的影響。最簡單的答案是：能直接注入身體中的毒液最為致命。安潔兒在那天清晨便得到了慘痛的經驗，水母的刺差點殺死了她。有數種科學方法可測量「致死性」（deadliness）的高低，最常用的量表是半致死劑量（median lethal dosage），簡寫成 LD50。LD50 是指能殺死一半實驗動物所需的毒素劑量，通常以毫克／公斤表示：一毫克／公斤的劑量代表在兩公斤的動物身上要施用兩毫克毒素。實驗動物通常是大鼠或小鼠，但是科學家在測試不同的毒素時，也會使用到蟑螂或猴子等各種動物。

LD50 是毒性高低的約略值，某個成分的 LD50 越低就越毒，表示只要些許劑量就會有致命的效果。水的 LD50 高於九千毫克／公斤，所以被認為是無毒的，但要是一口氣喝下六公升以上，就可能會致命（不建議嘗試）。肉毒桿菌毒素（botulinum toxin）的 LD50 估計約為一奈克／公斤（奈克是毫克的百萬分之一），是已知對人類最強的毒素。僅六十奈克的肉毒桿菌毒素就可以讓一般人死亡；只要一小把平均施用下去，就可以殺死全世界的人類。但是許多名流或是太在意皺紋的人，喜歡把少量（例如十分之一奈克）這種化合物（藥名為保妥適〔Botox〕）注射到前額。

使用 LD50 的麻煩之處，在於這個數值只和「致死」有關。實際上，施用的方式會影響 LD50 的高低（例如注射到實驗動物的靜脈或是肌肉中），也牽涉到實驗的物種。在五十三頁的表格中，實驗動物是小鼠，即使如此，施用毒素的方式依然重要。如果科學家把最致命毒蛇海岸太攀蛇（coastal taipan, Oxyuranus scutellatus）的毒液，直接注入小鼠的靜脈中，那麼 LD50 為 0.013；如果使用皮下注射，毒性便降了幾級，LD50 變成 0.099，相差幾乎十倍。此外，我們還沒有測量所有有毒物種的數值，內陸太攀蛇（inland taipan, Oxyuranus microlepidotus）與海岸太攀蛇的親緣關係相近，但是我們不知道哪一種比較毒，因為前者的毒液只進行過皮下注射測試，還沒有靜脈注射的 LD50 資料。

進行 LD50 的測量，需要小心地取得毒液，然後在實驗室中研究毒液的效應。科學家已經研究了很多種能夠分泌毒液的動物，依然還有一些尚未寫在科學文獻上，牠們可能是世界上最毒的動物。

藍圈章魚（blue-ringed octopus, Hapalochlaena）的毒液中，最主要的成分是河豚毒素（tetrodotoxin），這種毒素的 LD50 是 0.0125 毫克／公斤，可是沒有人測試過天然毒液的強度。安潔兒被夏威夷箱水母（Hawaiian box jelly, Alatina alata）所刺傷，牠的孔蛋白LD50 範圍為 0.005 到 0.025 毫克／公斤，可是沒有人知道一條帶刺的觸鬚會施加多少毒素。類似的狀況還有砂葵（zoanthid），這一類珊瑚具有沙海葵毒素（palytoxin），這種毒素的 LD50 為 0.00015 毫克／公斤，是地球上最毒的物質之一，但是為何這種毒素會出現在毒液中而非散布在全身（用以對抗掠食者），依然是個謎。

許多動物所分泌的毒液還未進行過 LD50  測試。喇叭毒棘海膽（flower urchin, Toxopneustes pileolus）的毒液可能是地球上最毒的了，是已知唯一會致人於死的海膽，與牠親緣關係相近的是白棘三列海膽（collector urchin, Tripneustes gratilla），將其毒素以腹腔注射方式得到的 LD50 推估為 0.05 毫克／公斤，但是沒有人進行過實驗。令人懼怕的伊魯坎吉水母（Irukandji jellyfish）是箱水母的一種，大小不到兩公分，能夠引起伊魯坎吉症候群（Irukandji syndrome），惡化時會造成大腦出血而致死。除非我們真的知道是哪些水母引起這種症狀（目前找到至少有十六種水母是罪魁禍首），並且收集到足夠多的毒液好進行致死劑量實驗（這並不容易，因為有些物種只有拇指頭大小），無法知道牠們真實的毒性有多高。

由於 LD50 是在小鼠或大鼠身上測試而得，並不絕對表示那些毒素對人類而言就是那般危險。不同的物種對毒液的反應各自不同。舉例來說，天竺鼠對黑寡婦蜘蛛毒液的敏感程度，要高出小鼠十倍，高出蛙類兩千倍。某種動物的毒液對大鼠的 LD50 低，並不表示你被那種動物螫咬後一定會死；LD50 高也並不表示對人類安全無虞。研究致死性較好的方式，或許是比對個案的死亡率：人類的死亡百分率。例如每年被澳洲箱水母螫傷的人類，有百分之 0.5 會死亡。即使是可怕的內陸太攀蛇，由於抗毒素已經在一九五六年發展出來，實際上已經不再高度致死了（在此之前，造成的死亡率幾乎達百分之百）。

本文選自泛科學2018年6月選書《毒特物種：從致命武器到救命解藥，看有毒生物如何成為地球上最出色的生化魔術師》，馬可孛羅出版社。