汞水俣公約生效之後：我們的生活會有那些改變？

• 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。

前言：2011 年，德國發生一起疑似用傘尖注射毒物的謀殺案件。^[1] 2019 年的《重症照護個案報告》（Case Reports in Critical Care）與 2020 年的《鑑識科學、醫學暨病理學》（Forensic Science, Medicine, and Pathology）期刊，分別從不同角度，介紹了某起事故，其細節描述與此案極為神似。^{[2, 3]} 到了 2022 年 8 月，歐洲媒體突然舊事重提，報導警方懸賞緝兇。^[1] 雖然兩篇論文都沒有明言死者身份，鑑識期刊的結論又不確定是否為他殺；但基於主角的性別和年齡，還有犯案地點、手法以及化學物質的獨特性，美國社群網站 Reddit 上的「鍵盤偵探們」斷定絕對是同件事情，並且議論紛紛。^[4] 本文綜合新聞報導以及專業文獻，在此假設上，試圖重建全案發生的始末。

雨傘刺客

2011 年 7 月 15 日下午 3 點 55 分，任職於礦業、化學暨能源工會的軟體工程師 Christoph Bulwin，正在德國北部漢諾威（Hannover）市通勤的路上。一名滿臉坑疤，身材消瘦的年輕男子，用雨傘刺了他的左臀一下。依照《瑞士時報》（Switzerland Times）的講法，Bulwin 擔心感染 HIV，而到醫院檢查。^[1] 不過，鑑識期刊說他因為事後身體暫時無恙，所以只告訴太太雨傘刺客的事，沒有報警或就醫。^[3]

住院治療

經過一段時日，Bulwin 開始感到疲憊，並出現神經功能障礙。^[3] 他先是到地區醫院就診，後來因為失語、嗜睡、虛弱、紅疹、腎衰竭，以及手、腳掌過度角化等問題，轉至教學醫院的加護病房。當時他發燒、心跳飛快、血壓過高、眼瞼下垂、肌肉抽搐、動不了舌頭；而且四肢輕微癱瘓，又幾乎缺乏正常神經反射，但不該有的腳底反射倒是呈陽性。無法與人溝通的他，僅會發出無意義的聲音，並在受到疼痛刺激時，有肢體反應。 ^[2]醫師認為 Bulwin 得了格林－巴利症候群（Guillain-Barré syndrome），^[3]一種自體免疫系統攻擊神經保護層的疾病。^[5]因此，以血漿換置（plasma exchange）的方式試圖排除有害的抗體，並用免疫球蛋白療法（immunoglobulin therapy）把健康的補上。^{[2, 5]}

重新診斷

一番努力後，Bulwin 不但沒有好轉，病況還日益惡化。他最後四肢完全癱瘓，呼吸肌無力，並陷入昏迷，不得不插管，再接上呼吸器。這讓醫療團隊開始懷疑原先的診斷，覺得那些皮膚、腎臟和神經系統的症狀，或許是中毒所致。^{[2, 3]}驗血的結果，顯示 Bulwin 血液中的甲基汞（methylmercury），濃度為 4255 μg/L，大約是一般人的千百倍。^{[2, 6, 7][註]}

這回醫療團隊對症下藥，一邊幫他洗腎；一邊投以叫做 DMPS 的藥物，^[2]促進汞隨著尿液排出體外。^[8]雙管齊下的效果顯著，Bulwin 入院 8 週後，終於被轉去住院復健機構，並持續使用 DMPS。不過遺憾的是，他才離開醫院 7 個月，^[2]也就是遇刺 10 個月後，^[3]便死於用了兩種適當的靜脈藥物，都依然難以控制的腦部異常放電──頑固性癲癇重積症（refractory status epilepticus）。^{[2, 9]}

哪來的汞？

警方於汞中毒的診斷出來之後，得知此案。他們在 Bulwin 車子的儀表板上，找到一支裝滿汞鉈化合物，尚未使用過的皮下注射小針筒；以及一些汞合金製成的珠子。此外，Bulwin 上班處的幾支溫度計，也含有汞和鉈。^[3]這是否意味著他自殺或意外中毒？難不成還虛構遇刺的故事？

然而，從Bulwin死後的解剖和驗血報告，都查無與鉈相關的線索。比方說，鉈中毒或腎衰竭等疾病患者，指甲會有橫向線條，稱為「米氏線」（Mees’ lines），^[10]而他壓根沒有此類症狀。但是反過來講，如果 Bulwin 真的是遭人暗殺，警方也不曉得嫌犯是誰，還有殺人動機為何。^[3]全案至此，走入了死胡同。

懸案節目

時光匆匆過去，偵辦毫無進展。2022 年 8 月，德國懸案節目《案件號碼XY》（Aktenzeichen XY）又喚起了世人對此事的記憶。歐洲媒體隨後也跟進報導，並提醒大家德國警方懸賞 5 千歐元，希望有人能提供重要線索。^[1]

更多知名懸案

鑑識故事系列：投資騙子 Melissa Caddick 自我截肢？！

鑑識故事系列：為破案結婚？！「Somerton Man 懸案」

備註

人的體內，有從魚類等食物，攝取而來的汞。各國人血液中的汞含量稍有差異，^[6]但一般都在10 μg/L以下，而且只要＜20 μg/L就算正常。^[7]以接受過汞合金補牙的退役美軍為例，其平均數值為2.55 µg/L。^[6]相較之下，本案主角的4255 μg/L，不是普通驚人。^[2]

參考資料

1. ‘Unknown kills Germans († 40) with poison umbrella’. (25 AUG 2022) Switzerland Times.
2. Napp LC, Moelgen C, Wegner F, et al. (2019) ‘Multimodal Elimination for Intoxication with a Lethal Dose of Organic Mercury’. Case Reports in Critical Care, 4275918.
3. Albers A, Gies U, Raatschen HJ, et al. (2020) ‘Another umbrella murder? – A rare case of Minamata disease’. Forensic Science, Medicine, and Pathology, 16, 504–509.
4. ‘In 2011, Christoph Bulwin was murdered…’ (AUG 2022) Reddit.
5. ‘Guillain-Barre syndrome’. (14 JUN 2022) Mayo Clinic.
6. ‘Biomonitoring Summary – Mercury’. (07 APR 2017) U.S. Centers for Disease Control and Prevention.
7. Ye BJ, Kim BG, Jeon MJ, et al. (2016) ‘Evaluation of mercury exposure level, clinical diagnosis and treatment for mercury intoxication’. Annals of Occupational and Environmental Medicine, 28 (1): 5.
8. Aaseth J, Ajsuvakova OP, Skalny AV, et al. (2018) ‘Chelator combination as therapeutic strategy in mercury and lead poisonings’. Coordination Chemistry Reviews, 358, pp. 1-12.
9. Marawar R, Basha M, Mahulikar A. (2018) ‘Updates in Refractory Status Epilepticus’. Critical Care Research and Practice, 9768949.
10. ‘Mees’ Lines’. (03 MAY 2022) Cleveland Clinic.

每天煩惱三餐要吃什麽、出門要怎麽穿、回家後有沒有舒適的被窩可以鑽，應該是我們大部分人的日常。然而，在社會的某些角落，「貧窮」卻可能讓人連基本生理需求都難以滿足。

要消除貧窮，免不了增加資源消耗，但全球暖化危機當前，人類又不得不展開節能減碳的行動。面對「對抗貧窮和調適氣候變遷，兩者是否相互衝突」的疑問，科學家們提出了一個直指核心的問題：我們需要多少能量，才能讓所有人過上體面的生活？

打造放諸四海皆準的人類基本福祉指標！

為了解答這個大哉問，來自國際應用系統分析研究所（IIASA）的研究者們，提出了一個新的指標——「體面生活標準」（Decent Living Standards，DLS ）。它源自於基本人權與公平正義的普世理念，定義為任何人都應享有的一系列基礎物質與社會滿足要件；不論你出身何處、對好的生活有何想法，或擁有什麽訴求。

這些基礎條件，可以分為五大面向：營養（Nutrient）、庇護所（Shelter）、健康（Health）、社會互動（Socialization）及可移動性（Mobility）。在食衣住行方面，除了三餐溫飽及空間大小充裕的住處外，DLS 更貼心地考慮生活的細緻之處，例如乾淨的衛浴、可以烹飪、保存食物的基礎家電，以及高緯度地區在冬、夏兩季不可或缺的溫控設備等等。DLS 也不止步於基本物質需求，更涵括一個健全生活的人應享有的醫療服務、義務教育，使用基本通訊和交通設施，以及進行社交聯繫和政治參與的權利。

逐項列出統一化的 DLS 各面向的要求後，研究者們會根據不同國情，例如氣候、都市化程度、文化及科技經濟結構的程度，去計算各國達成這些基準的閾值能量。除了國與國的差異，在計算上，也會納入在地的城鄉差距。

舉例來説，訂定了擁有足夠空間和熱舒適的房屋通用標準後，研究者會把它換算成各地所用的不同建材，及建設與維持各類民生服務的基礎設施（如水電廠、運輸系統等）所需耗費的能量。有了 DLS 的理想標竿值，再與每個國家目前用於實現 DLS 的能源進行比較，就可估算出填補 DLS 缺口所需的能源需求。

為什麼要以「能量」衡量生活標準？

過去，我們總是以滿足生活標準的最低收入，來制定貧窮線的水平。但 DLS 作為最低限度理想生活的基準，採用的是計算能源消耗量（energy consumption）常用的單位，即千兆焦耳（Gigajoule，GJ）或十萬億焦耳（Exajoule，EJ）。一般國家的能源消耗量，都與基礎建設有關，大部分來自化學燃料的燃燒，以及水力發電、核電、風力發電、太陽能發電等。

值得注意的是，DLS 分析結果顯示，無法過上體面生活的人，數量遠比處在貧窮線底下的人來得多！這說明：現有衡量貧富的指標，跟實際情況是脫節的。以金錢收入作為生活水平的衡量單位，是預設個人能透過消費，去換取相應的生活品質。但現實中，有一大部分的人，即使收入高於貧窮門檻，現今社會所投入建設的能源，卻未必足以讓他們過上體面的生活。

因此比起以金錢為單位，DLS 由下而上（bottom-up）去推算建設和維持基本物質需求所耗費能量的模式，也許更適合作為反映人類生活品質的指標。以消耗能量為單位的 DLS 不只有物質條件，也納入社會層面的需求，因此可以為政策制定者在思考資源規劃時，提供更直接、全面的參考。

世界並不公平，尤其在所需耗費的能量上

搭配各國戶口統計調查、世界銀行（World Bank）發展指標等數據，研究者推算出世界各國在不同面向上與 DLS 的差距。結果顯示，北半球的北美與歐洲，大部分人民都過著與 DLS 相距不遠的生活。然而，南方卻呈現截然不同的境況。

在撒哈拉以南的非洲國家，有超過 60% 的人口在居家、溫控、衛浴與飲用水設施上，都相當匱乏。部分南亞與太平洋地區也面臨類似困境，尤其缺少乾淨的保暖與烹飪設施。這與他們使用的傳統生質能源帶來的不良健康影響有關。此外，部分亞洲、中東、拉丁美洲地區，也存在不便取得飲用水和保暖設施等等的缺口。

那麽，要投入資源做新建設，弭平當今與未來人口與 DLS 之間的距離，我們還需要多少能量呢？研究者設定情境估算，在 2040 年前，我們總共需要 290 EJ 的累積能量——大概是如今全世界每年所消耗能量的四分之三！是的，當今世界平均所消耗的能量，其實早已超過滿足每個人 DLS 的額度。在提升生活標準的耗能中，有大半會是拿來打造適宜的居所，四分之一用以建設以公共交通為主的交通設施，而改善健康營養所需的能量，會比推動社會互動來得少。

如果我們能成功在 2040 年時，讓所有人都達到 DLS，那在 2050 年時達到體面生活，最終需要年均 156 EJ 的能量，其中 108 EJ 會是供南方世界所用。到時候，人類生活的耗能大抵都會用在移動、通勤上，其次是維持健康及居住品質，而投入在維持社會互動所需的能量所占比例最低。

另一個研究的重要發現是，由於各地的氣候、文化和交通管道不同，即使在同一套 DLS 下，有些地區就是會比其他地區耗費更多能量，才能達到相同的基準，這個能量差異甚至可達 4 倍！例如，高緯度國家會需要耗費更多能量，來維持相同舒適的室内溫度；同樣的通勤距離，公共交通覆蓋率高的國家不需太多能量就能完成，但在個人擁車率高的地區，就會產生更多耗能。

結論：消除貧窮與對抗氣候變遷不衝突

總體而言，DLS 的研究結果，在貧富懸殊與氣候正義議題上提供了新的視野，告訴我們：投入消除貧窮的能量，並不會對調適氣候變遷的行動產生威脅。現今人類社會所產生的能量，其實大都挹注在讓原本就充裕的生活更好，而非幫助仍在體面生活基準下的人。因此，各國如何在經濟成長與耗能規劃上取捨，找出更公正、有效率的資源重分配方式，才是關鍵解決之道。

參考資料

1. Decent living gaps and energy needs around the world
2. Decent Living Standards: Material Prerequisites for Human Wellbeing
3. Energy requirements for decent living in India, Brazil and South Africa
4. 让全球老百姓过上体面生活不会拖累气候减排目标
5. How much energy do we need to achieve a decent life for all?
6. 維基百科：貧窮門檻