Loading [MathJax]/extensions/tex2jax.js

0

0
0

文字

分享

0
0
0

深海沒有大鳳梨,卻有數不盡的人文遺跡──臧振華的水下考古

研之有物│中央研究院_96
・2018/12/10 ・3947字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 545 ・八年級

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

  • 採訪編輯|黃楷元、美術編輯|張語辰

水下考古非尋寶,找的是故事和人文遺產

因為地殼變動、海水面變化或飛機船舶的沉沒,讓許多人類遺址和文物,被深深藏在廣闊的海底。水下考古就是透過專業的潛水與水中探測技術,結合歷史研究和文物保存的觀點,對這些海底的文化遺產進行研究。如同陸上考古一樣,是人類鑑古知今的重要工作。

還記得電影《鐵達尼號》嗎?一群專家利用機具,潛向深深海底,鑽進那靜臥海底近一世紀的沉沒巨輪,想要找到失落的寶藏。最後,寶藏沒有找到,卻找到了一個感動無數人的淒美故事。

水下考古,就是這麼一回事,在水底下找故事、也找寶藏。只是這寶藏不是金銀財寶,而是珍貴的人類文化遺產。

水下考古隊員正在測繪沉船「山藤丸」的殘骸。很多人會將水下考古與水下尋寶、打撈沉船混為一談,其實,水下考古是一種技術,也是一門學問,正式的名稱應該是「水下考古學」。
圖片來源│臧振華提供

啟動水下考古計畫:披荊斬棘的開路先鋒

人類雖然生活在陸地上,但經過千年萬年的地殼變遷,桑田可能變滄海,古代祖先在地表上的生活遺跡,就被隱沒在水中;另一種情況,則是因意外或戰爭,讓飛機船舶隨著文物資料一起沉沒。

廣大無垠的海底,其實有著從古到今許多的歷史發展足跡。水下考古,就是研究這些的領域。

把考古場域搬到海底,是非常艱難的。海底的水壓、海流、能見度、氧氣供給等,都是限制人類探勘海底的因素,直到 20 世紀中期水肺發明之後,潛水與探勘技術持續精進,人類才打開了海底的視野。而台灣,更是遲至近 20 年,才開始發展這個領域,國內的先驅,就是中研院臧振華院士。

台灣考古權威臧振華院士,曾經主導國內指標性的考古計畫:南科遺址的挖掘。而從 2006 年開始,更把考古的觸角伸向大海,成為台灣水下文資保存的重要先驅。
攝影│張語辰

說到投入考古的過程,臧振華說:「團隊裡很多同事上船會暈,我完全不會。原來是因為我出生在山東青島,才 1 歲大的時候媽媽就帶著我坐船,在海上晃了一個多月到台灣。我跟大海的淵源是深深藏在細胞 DNA 裡的。(笑)」

回想當年考大學的時候,選校不選系的風氣盛,填志願時臧振華幾乎把台大科系全都填了,唯一沒填的就是聽起來很無聊的考古系。但高中老師說,考古系其實很賺錢,鑑定甲骨文一次就好幾萬塊,後來他便硬著頭皮去改,塗改的時候還差點把志願卡擦破了。沒想到,錄取的就是這個「程咬金」科系。

臧振華曾經也想過轉系,但大二暑假時跟著老師去台東鯉魚山遺址考古,這才發現考古實在太好玩了!於是打消了轉系念頭,一晃好幾十年過去,台大老校長、也是中研院史語所創辦人傅斯年的名言,也成為他畢生註腳:

上窮碧落下黃泉,動手動腳找東西。

不知名文物寶藏,都在耆老腦袋裡

臧振華是在美國攻讀考古研究時,接觸水下考古領域的。他認為,台灣四面環海,台灣海峽在 1 萬 2 千年前是陸地、近代又是海上航道樞紐,必然會有很多值得研究和保護的水下遺跡。不過直到 2006 年,行政院為了因應國際海洋發展趨勢,以及政府海洋政策推動需要,頒訂了「國家海洋政策綱領」,政府才開始真正注意到海洋文物的重要。

對當時國內來說,水下考古是個新領域,最大的問題,其實是人才的缺乏。臧振華作為這個領域的長年倡議者,義不容辭接受了文建會的委託,組織專業團隊。這是一個從零開始的大工程,他必須從澳洲、美國、歐洲,延聘專家前來訓練國內人員。

我們得讓考古學者搞懂潛水、讓潛水專家瞭解考古。

水下考古需要借重很多現代科學儀器,像是側掃聲納、磁力儀、測深儀、地層剖面儀等等。人力可以下潛的深度大約是水下 30 公尺、使用特殊氣瓶的話可以增加到 50 米深左右,但有些人力無法到達甚至有危險的地方,則會派水下機器人  (ROV) 代為出征。

水下考古隊使用的各種水中探測儀器。
圖片來源│臧振華提供

但茫茫大海,該鎖定哪邊開始尋找呢?這時候,考古學家就得拿出看家本領。第一條路徑,是從文獻資料中尋找蛛絲馬跡,依自然環境和歷史紀錄,判斷出哪裡曾經有遺址、哪幾條航道特別容易出事、哪幾塊區域最可能有沉船;另一種方式,則倚賴「口述歷史」。

很多漁船的船老大,其實就是隱藏在民間的水下考古專家。

臧振華笑說,「船老大們最清楚在哪個地方會有沉船勾破漁網、或是哪邊撒網可以撈到一堆瓦片陶罐。」這些沿海漁民或潛水客的親身經驗,是非常珍貴的資料,在鎖定探勘範圍的階段,臧振華的團隊常常需要花工夫跟他們「搏感情」,如此一來不只收穫了重要的情報,還有濃厚的友誼與人情味。

每艘沈船,都是珍貴的時空膠囊

在一番調查過濾後,臧振華的團隊在澎湖、台南安平、綠島、東沙環礁等區域,劃定了幾處「調查敏感區」,先以聲納等設備進行水底地貌的探勘,發現 200 多個目標物之後,團隊開始按圖索驥、下水進行「驗證」。到目前為止,已經確認其中 85 個目標,確實就是沉船。

每次發現沉船,都令研究團隊很興奮,但一大堆的「考古」工作,從這裡才剛要開始。

水下考古工作,首先是「辨識」,從沉船的樣貌和其中的物件、配合文獻資料,幫這艘船「驗明正身」。

目前有 17 艘沉船,已經辨識出「身分」,年代分布從宋朝到二次大戰期間的都有。其中 4 艘更因為具有高度文化資產與研究價值,被文化部優先列冊管理保護。

例如其中一艘,是空殼嶼的清代沉船,從船上的貨物,像是瓷器、建材等,可以推測出當時的經貿與航運型態。另一艘是 1892 年的英國蒸汽輪船布哈拉號 (SS Bokhara),這起颱風導致的船難,造成 130 名左右人員喪生,是當時全球的頭條新聞。

英國籍蒸汽輪船布哈拉號(SS Bokhara), 1892 年時載運香港板球協會的成員到上海參加比賽,回程途經台灣北部時遭遇颱風,最後沉沒於澎湖姑婆嶼附近,造成約 130 人不幸身亡,僅 20 餘人獲救。
圖片來源│臧振華提供
英國籍蒸汽輪船布哈拉號(SS Bokhara),水中殘骸已經被海砂及珊瑚礁覆蓋。
圖片來源│臧振華提供

而 1895 年沉沒於澎湖的廣丙艦,是清末中國第一批自製的西式軍艦,曾經參與甲午戰爭,後來被日本俘虜;1942 年沉沒的山藤丸,則是二戰期間日軍徵調來進行運輸的商船,被美軍所擊沉。這兩艘船都見證著動盪戰爭的斑駁歷史。

日本運輸船山藤丸, 1942 年 10 月 19 日沉沒於澎湖外海。但耐人尋味的是,美國表示該船是由美國潛艇「長鬚鯨號」以魚雷擊沉,但日方的記載卻是「觸礁」。臧振華表示,這種「各自表述」的情況在戰爭相關史料中經常可見。
圖片來源│臧振華提供
日本運輸船山藤丸的水中殘骸。
圖片來源│臧振華提供

船上的每一塊小器物、每一道小痕跡,對於考古學家而言,都有很多故事可以說。但首先要面臨的重要問題是,在水底發現的文物,該怎麼維護與安置。

這些文物在水下,雖然可能被海水浸泡腐蝕、被珊瑚、藤壺等生物覆蓋,但經過長時間累積,都已處在一個穩定狀態,就像一個封存史料的時空膠囊。從水裡撈出來後,光線、壓力、空氣……周遭環境的劇烈變化,很可能會對文物造成毀滅性的破壞。因此,研究團隊得小心翼翼,從打撈起的那一刻起、到送進實驗室進行脫鹽處理,都要針對文物的材質和狀態,選擇適當的維護措施。

之後,才是說故事的時間,也就是文物的分析與詮釋。像拼圖遊戲一樣,把許多小線索,從點累積成線、再勾勒成面,重建出曾經發生的點點滴滴,讓人類從過去的遺跡,認識現在的自己。

十年磨劍有成,展望下個世代

水下考古隊員在水中進行搜尋調查。
圖片來源│臧振華提供

水下考古計畫的未來,臧振華關切的是專業人才的接續育成、以及水下文資的產業化。

從 2006 年打造研究團隊至今,因為計畫銜接或訓用落差等政策面問題,常常讓團隊留不住專業的人才。臧振華並不氣餒,他認為這些人才帶著水下考古的專業與視野去其他領域,也是一種開枝散葉。長期耕耘,埋下的種子總有一天可以開花結果、激發更多有熱誠的新血注入。政府即將成立的「水下文化資產研究中心」,讓水下文資探勘與保存工作更有延續性,對人才育成更會是一大福音。

下一步,是讓整體產業更健全。「像瑞典的瓦薩沉船博物館、英國的瑪莉玫瑰號博物館,都是兼具教育意義和經濟效益的好例子。」臧振華說,這兩間用沉船打造的博物館,透過完善的長期規劃,不但成功達成保護水下文物的目標,還帶來巨大的觀光價值,值得國內參考。

「但眼光一定要放遠,水下文物的維護保存是一場長期抗戰,如果抱著殺雞取卵的短線速成心態,只會造成文物被破壞、觀光目標也無法達成的雙輸局面。」臧振華語重心長地提醒。

延伸閱讀

本文轉載自中央研究院研之有物,原文為打開深海中的藏寶箱──臧振華的水下考古,泛科學為宣傳推廣執行單位

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度
研之有物│中央研究院_96
296 篇文章 ・ 3653 位粉絲
研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

0

1
0

文字

分享

0
1
0
拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

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。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
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。/ 圖片提供:研華科技

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

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
-----廣告,請繼續往下閱讀-----
文章難易度

討論功能關閉中。

0

11
7

文字

分享

0
11
7
這裡痛,那裡痛,全部都是壓力惹的禍!揭開纖維肌痛症的成因
研之有物│中央研究院_96
・2021/03/22 ・3906字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 541 ・八年級

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文|歐宇甜
  • 美術設計|林洵安

日常壓力會誘發纖維肌痛症

纖維肌痛症 (fibromyalgia) 病患有全身慢性肌肉痠痛,可能伴隨失眠、焦慮和憂鬱等症狀,致病機轉一直是個未解之謎。中央研究院生物醫學科學研究所陳志成研究員與研究團隊,找到纖維肌痛症可能的生理與心理致病機轉和關鍵抑制劑,論文於 2020 年 9 月發表於國際風濕免疫科權威醫學期刊 (Annals of the Rheumatic Diseases)。

無藥可醫的纖維肌痛症

「纖維肌痛症 」最常見的症狀是全身肌肉慢性痠痛,伴隨疲勞、失眠、焦慮和憂慮,有時被稱為稍微累一點就全身痠痛的「公主病」。目前醫學對於該病的致病機制並不清楚,病人往往不斷轉診仍找不到明確病因,因此也尚未有專屬用藥,只能先緩解症狀,但效果相當有限。

纖維肌痛症是一種很常見卻又神秘的疼痛病。在成年人中,約有 2 ~ 6% 的人罹患此病,特徵是慢性廣泛性肌肉疼痛,並伴隨疲勞、失眠、焦慮和憂鬱,嚴重影響病人的生活品質,甚至導致失能。圖/iStock

不過臨床上發現,日常生活精神壓力會誘發或加重纖維肌痛症症狀。多數病患的背後都是一段故事,可能有家庭、親友、經濟、工作等各種問題。只是心理壓力和纖維肌痛症到底誰是因、誰是果?背後的致病機制是什麼?「我們必須建立一個可以反應纖維肌痛症的動物模式,以驗證心理壓力與纖維肌痛症的關係。」 陳志成說明。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在此之前,先來看看痠痛是怎麼引發的呢?

組織酸化誘發痠痛

過去研究認為組織酸化會誘發痠痛。1980 年德國人曾做過人體實驗,直接把酸性物質注射入人體,結果發現真的會引起痛感,而且流速越快、越痛,初步證明酸與痠痛的因果關係。但酸是透過什麼樣的分子機制來刺激痛覺神經,卻一直沒有定論。

陳志成嘗試以此建立纖維肌痛症的動物模式。他們先幫小鼠注射酸鹽水,然後以壓肌肉或用細尼龍線刺激小鼠腳掌,發現小鼠碰到刺激會縮腳,代表的確有「疼痛過敏化」現象,但這疼痛過敏化現象在 24 小時以後會消失不見。但如果五天之內在同樣位置再打一次,就會導致持續約一個月的疼痛過敏化,而且也會發生鏡像性的疼痛,成功符合纖維肌痛症的特徵。

這個小鼠實驗模式提供了一個平台,讓陳志成可以從神經學的分子機制上,深入研究組織酸化如何誘發慢性肌肉疼痛。

我們身上各個組織都有痛覺神經,神經上有許多可被酸給激活的離子通道或受體分子,最重要的包括酸敏性離子通道(ASICs),以及辣椒素受體蛋白 (TRPV1) 等等。陳志成實驗發現,如果以藥物抑制 ASICs 或 TRPV1,五天後再次的肌肉酸化刺激就無法誘發慢性疼痛。但是,如果再次的肌肉酸化刺激發生於第二天,仍會誘發 7 ~ 10 天的疼痛過敏化現象。因此,陳志成推論出,第一次肌肉組織酸化不僅是誘發短暫的疼痛過敏化現象,也讓肌肉痛覺神經產生了可塑性變化,所以五天以內再次肌肉酸化刺激,就足以發展成慢性疼痛。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
我們身上所有組織都有痛覺神經,上面有許多離子通道或是受體分子,分別對應不同來源的痛覺,其中可被酸激活的是酸敏性離子通道(ASICs)以及辣椒素受體蛋白(TRPV1)。圖/研之有物

用噪音製造壓力源

了解痠痛的神經科學分子機制,下一步就是建立心理壓力造成痠痛的動物模式,怎麼做?噪音是好工具!一般的壓力來源很難定量,但是噪音可以換算分貝並以程式設定,比較好掌握。

他們讓小鼠待在籠中,不定時播放尖銳、人耳可能聽不見的超音波噪音,一天重複六次,隔兩天後再連續兩天重覆進行……結果,受到噪音壓力的小鼠,出現了疼痛過敏化現象持續約一個月。「我們發現,關鍵是要有不確定性、間歇性、重複性的壓力刺激,如果是給予短暫的壓力刺激,小鼠並不會出現慢性疼痛過敏化現象。」

此外,一般纖維肌痛症患者常出現共病,像焦慮、憂鬱等情緒問題。他們觀察具有疼痛過敏化現象的小鼠們,焦慮行為也變得明顯:一般健康的小鼠喜歡到處探索、玩耍, 放入十字迷宮時,敢走到兩側開放懸空的部分,但有焦慮行為的小鼠喜歡躲在隱蔽空間、不敢跑出來。

壓力 –> 氧化脂質 –> 疼痛訊號

建立一套動物模式後,接下來他和研究團隊想知道,體內有什麼東西誘發了痠痛?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

他們分析小鼠血液中的脂質,發現小鼠在遭受壓力後,體內有一群特別的脂質被代謝出來。「我們發現到一種氧化脂質 LPC16:0 ,令人眼睛為之一亮!」陳志成說道。原來,幾年前有法國科學家發現這種氧化脂質 LPC16:0 可以專一性的刺激感覺神經元上的 ASIC3 酸敏性離子通道。賓果!全部事情似乎都可以串連在一起了。

經過反覆實驗,致病機轉的輪廓漸漸清楚了!外界的壓力源 (噪音),會導致小鼠體內的氧化壓力上升,造成脂質代謝異常,產生過量的氧化脂質 LPC16:0 ,活化肌肉感覺神經元上的 ASIC3 酸敏性離子通道,造成疼痛過敏化現象,持續刺激下轉變成慢性疼痛。

圖/研之有物 (資料來源|陳志成)

纖維肌痛症療法現曙光

在小鼠身上驗證後,回到纖維肌痛症病人身上觀察:他們體內是不是有比較高的氧化壓力?比較高的異常脂質代謝呢?研究團隊將病患根據症狀嚴重程度分類,一群是全身痛、但症狀比較輕微,一群是全身又痠又痛、症狀比較嚴重,發現全身痠痛症狀嚴重的病人體內的 LPC16:0 特別高,另一組症狀輕微的病患則沒有,兩組之間有明顯的差異。

圖/研之有物 (資料來源|陳志成)

而人體其實本有快速代謝 LPC16:0 的路徑,但在五天內重複刺激,就可能變成慢性痠痛;換句話說,很多纖維肌痛症患者的病因可能是長時間一直受壓力刺激,體內會持續產生氧化脂質 LPC16:0,導致肌肉長期慢性痠痛,「這也能說明一個奇特現象:許多纖維肌痛症病患即使用藥也不見效,但當壓力源去除,像是搬離不幸福的家庭,全身痠痛就可能突然不藥而癒。」陳志成補充。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

研究人員證明氧化脂質 LPC16:0 是引起痠痛感的禍首後,就可以嘗試去阻斷它產生。研究團隊用一種可以抑制這種酵素的藥物–血小板活化因子乙醯水解酵素抑制劑 (platelet-activating factor-acetylhydrolase inhibitor; darapladib),打到小鼠的身上,果真成功降低壓力造成的疼痛反應,此發現已申請國際專利,未來可望運用在纖維肌痛症臨床治療。

纖維肌痛症的神祕面紗,至此終於稍稍揭開!這項重大研究成果於 2020 年 9 月刊登在國際風濕免疫科權威醫學期刊 (Annals of the Rheumatic Diseases) 上。不過這只是陳志成痠痛研究的一角。他首創「痠覺理論」,希望能從更深入、全面解答慢性痠痛的成因,尋找更有效的療法。

建立痠覺理論,尋找新一代止痛藥物

何謂痠覺理論?首先,陳志成認為:痠是痠、痛是痛,兩者並不一樣。

這點對華人沒有問題!在臺語詞彙中有痠(SNG)、也有痛,國語詞彙中有又痠又痛、腰痠背痛等,可是在許多國家語言中只有關於疼痛 (PAIN) 的詞彙,沒有單獨提到痠覺的字彙。目前國際上只有對於疼痛的定義,把痠痛視為同一件事,或認為痠只是比較輕微的痛覺。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

但是痠痛成因其實相當複雜,與組織酸化的關係也有待釐清!

比方說,酸可能引起疼痛,但你知道它也有止痛的效果嗎?在上述的小鼠肌肉酸化實驗中,陳志成發現同時抑制 ASIC3 與 TRPV1 ,可抑制酸所誘發的疼痛過敏化現象。但奇怪的是,第二天對於小鼠再次進行肌肉酸化刺激,雖然 ASIC3 與 TRPV1 這次沒被抑制,但小鼠竟完全沒疼痛反應!由此得知:除了 ASIC3 與 TRPV1 之外,還有一個未知、但是很重要的受體參與反應。這個神秘的受體是一個可以止痛的酸敏性受體分子,讓止痛的效果從第一次實驗延續到第二次!

接著,陳志成發現這個受體分子被刺激後,會促使感覺神經末梢釋放重要的神經傳導物質–物質 P。他認為:當痛覺神經被刺激後,在肌肉端的神經末梢會釋放物質 P,物質 P 會抑制神經活性,達成止痛作用,宛如痠痛的煞車系統。陳志成隨即抑制物質 P ,果然一次肌肉組織酸化就足以誘發慢性疼痛,讓小鼠無止盡痛下去。

那麼,問題來了!既然酸可以誘發疼痛、又可止痛,那麼痠痛病人到底是抱怨痠,還是痛呢?痠顯然不只是一種輕微的痛覺這麼簡單!這個「酸止痛」的神奇現象,提供了痠與痛的另類思考,物質 P 也可能成為新一代的止痛藥物。

「我現在就像一個傳教士,必須努力說服大家,痠與痛不一樣!我也跟語言學家合作,了解其他國家的相關詞彙,希望不久後可以將痠覺清楚定義出來。」唯有正視痠痛的不同,分別了解痠、痛背後各自的分子病理機制,才能發展更有效的止痛或止痠療法,嘉惠更多受到慢性痠痛折磨的病患。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
陳志成自許像一個傳教士,努力建立痠覺理論,並跟語言學家合作,希望不久後可以將痠覺清楚定義出來,進一步找出痠與痛的不同分子機制,發展更有效的止痠與止痛療法。圖/研之有物

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
研之有物│中央研究院_96
296 篇文章 ・ 3653 位粉絲
研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

2

9
1

文字

分享

2
9
1
經濟和疫情,今晚,你選哪一道?經濟學家找出各國的「最佳防疫政策」
研之有物│中央研究院_96
・2021/03/15 ・5638字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 598 ・九年級

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 採訪撰文|蕭歆諺
  • 美術設計|林洵安

拚經濟 VS 顧性命,防疫政策可能兼顧嗎?

新冠肺炎席捲全球,各國紛紛祭出的嚴格手段,封城、禁足、邊境管制。但這類政策宛如雙面刃,控制人流接觸、傳播疫情,也可能同時衝擊經濟。性命要顧,生計也不能不管,政府該如何擬定政策才能兼顧兩者?當 Covid-19 可能趨向常態化,從嚴防守零容忍是長期最好政策嗎?中研院經濟研究所團隊建構出一套經濟學運算模型,在健康與經濟權衡間,找出適合各國的最佳防疫政策。

防疫是公衛與經濟的拔河

想像一下,你現在是防疫團隊的決策者,此時正與各領域專家開會。

一群學者嚴厲警示:防疫如作戰,務必嚴格限制邊境、在家工作,用盡一切手段把感染人數降到最低。但另一群專家立刻出聲反對:「沒錢也會沒命!」他們主張防疫必須適度寬鬆,盡量維持日常生活,才不會把人逼上絕境。兩邊爭吵不休,你怎麼決定?

對許多人來說,答案或許直觀:防疫首選應該是愈嚴密愈好,最短時間、最高防堵。但在經濟學家眼中,答案沒有這麼斬釘截鐵。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

中研院經濟所助研究員林軒馳、楊宗翰和訪問學者許文泰,耗費近五個月,建構一套量化運算模型,試圖在健康與經濟之間權衡,找出各國的「最佳防疫策略」。

「隔離實在太無聊……」談到研究動機,三人半開玩笑地說,但他們隨後也點出了幾個關鍵動機。

首先,新冠肺炎的衝擊百年罕見,但觀察目前的國外研究,多半仍有限制。例如,總體經濟學家大多忽略國與國之間的互動,沒有納入國際貿易觀點;國際貿易學者則鮮少探討是否有共通的防疫政策。因此,三位學者試圖更全面地找出:在開放經濟體中,什麼才是最佳的防疫政策?

另一個關鍵動機是,他們發現權衡健康與經濟議題,國內輿論幾乎一面倒,「新聞裡的學者專家基本都是公衛或醫學背景,」防疫是公共衛生與經濟的拔河,畢竟健康重要,但放眼各國,長期全境關閉、封城禁足已衝擊眾多產業和商家的營運,擊垮無數家庭生計。因此,經濟問題也不可忽視。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

「我們可能同時顧及公衛與經濟,找出經濟損失最少的防疫選項嗎?」,成為研究團隊的核心問題。

各國國情不同 客製化找疾病傳播速率

帶著這樣的問題,團隊以 2020 年初至 7 月 22 日的資料為基礎,建構出一套經濟學運算模型,檢視不同條件對疫情擴散、經濟損失的影響。

第一步,先了解各國疾病傳播速率。

他們使用流行病學的常用指標:基本再生數(Basic Reproduction Number, R0),意思是每一個感染者平均會傳播給多少人。當 R0 越大,代表疾病擴散快,疫情越難控制;若 R0 小於 1,傳染人數變少,疾病便會逐漸消失。

但即使是同一種疾病, R0 也並不是統一的。「我們根據模型裡人與人的互動參數,或是各國的防疫政策等,反過來推估計各國的 R0。」

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

許文泰解釋:「每個國家的國情、防疫措施都不同,例如亞洲人習慣戴口罩,歐洲人打招呼會親吻,所以我們進一步去『客製化』各國狀況——結合各國的 R0 、防疫措施,去計算出對應的有效傳染數(Effective Reproduction number, Re)。」

另外,他們也加入 Dingel and Neiman (2020) 的「各國遠距工作指數」、牛津大學的「防疫政策指標」等重要指標,來做為模型內的運算參數,以提供「客製化」的結果供各國參考。

防疫政策好理解,但為何遠距工作要納入模型?原因是,遠距工作的可行性,也會同時影響疫情傳播與經濟衝擊。楊宗翰舉例:「像美國肉品處理業、或是亞馬遜的雨林工業的工人,很難在家工作,使得工作地就成為群聚感染的破口。」

因此,若一個國家產業的遠距工作可行性愈高,受到的經濟衝擊也相對愈小。國內封城,人們還是可以遠距工作,以及透過國際貿易補足缺口、互通有無,經濟衝擊就可能降低。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

結合流行病學、國際貿易的各項參數,建構出模型後,研究員開始進行各項模擬推算,了解實施不同的防疫政策下,經濟表現有何差異。

各國遠距工作、國際貿易的程度,都可能影響疫情傳播與經濟衝擊。台灣由於製造業占比多,在遠距工作的可行性排行上算是中等國家。
圖/研之有物

參照韓國防疫,「短期」經濟變好或變壞?

他們先以第一波疫情的模範國韓國作為參照。假設,世界各國都向好學生看齊,採用韓國政策防疫,各地的經濟狀況會變好嗎?

檢視經濟狀況的指標有兩項:實質收入(real income)和人民福祉(welfare)。

實質收入較好理解,即是指一國的實質 GDP。後者並非我們熟悉的社會福祉,而是考量了個人感受的效用(utilities)總和,包括風險趨避(risk aversion)、跨時間的替代效果(intertemporal substitution effect)等都納入衡量。簡單來說:當疫情愈穩定、個人收入愈平穩、一國的人民感受愈好,福祉就會愈高。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

要特別說明的是,「套用韓國政策」並不是模仿施行一模一樣的政策,而是「讓疾病傳播速度限制在某個數值(Re)之下」。好比,台灣感染案例更低,因此採韓國政策就代表要增加現行 Re,也就是放鬆現行管制。

至於,為何對照組是韓國,而非超級優等生台灣?說來有趣,答案正是台灣太「模範」了!林軒馳分析:「去年七、八月時,台灣幾乎毫無疫情。如果以台灣做參照,各國經濟活動都要 shut down(全面中止),」台灣就像平行時空,R0 太低,多數國家難以企及。

因此,研究團隊以「韓國的有效傳染數(Re)」做基準,對比現行防疫措施,推算當各國都調整防疫措施,使傳播速度低於這個值時,是否能遏止病毒擴散?對經濟衝擊有何影響?

結果出人意表!除了中國、台灣,短期來看其他國家的實質收入、人民福祉,全都變糟了!加強防疫後,代價是經濟蒙受不小損失。細究原因,韓國疫情比絕大多數國家控制得好,各國需要收緊管制。因此若向韓國看齊,雖然能降低感染人數、少死一些人,但也得承受明顯的經濟衝擊。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
若各國採用韓國防疫模式作為替代政策,不論是染病人數、死亡人數,幾乎都會大幅降低。
圖/研之有物(原圖、資料來源│楊宗翰、許文泰、林軒馳)。
但短期實施後,各國將面臨經濟衝擊。除了中國、台灣的經濟損失會減少,其他國家的經濟反而更慘烈。原因是,韓國比多數國家防疫限制更嚴格,經濟衝擊因而增加。
圖/研之有物(原圖、資料來源│楊宗翰、許文泰、林軒馳)。

看起來,以韓國作為標竿從嚴防疫,對多數國家經濟福祉並不利。難道,防疫真的是經濟殺手?

短期而言,答案似乎是肯定的。但是把時間拉長來看,問題將會複雜許多。因為死亡帶來的各種負面成本,會隨著時間發酵。

比如,一位 30 歲年輕人不幸染疫身亡,假設他原本活到平均年齡的收入、稅金、社會貢獻、消費、可能生養的孩子,將通通化為泡影。另外,狂飆的死亡人數也會讓恐懼陰影擴散,增加不安定的社會成本,「像是賭博一樣,政府都發爛牌給你,知道穩輸的感覺很差,」許文泰解釋。

參照韓國防疫,「長期」經濟變好或變壞?

因此,研究團隊又做了下一個模擬,假定在廣泛施打有效疫苗之前,需要長期防疫。若各國長期採用韓國政策,結果如何?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

情況開始出現分流:有人退步,有人進步。也就是說,一半的國家需要收緊管制,另一半的國家需要放鬆管制,才能有較好的經濟表現。

韓國、台灣得放鬆管制,否則長期下來會承受經濟損失;美國、巴西、印度則應收緊防疫,雖然短期受到衝擊,但長期經濟表現反而更好。

把時間拉長來看,佛系國家若收緊管制,既能挽救更多人的性命,還增加整體經濟利益;中、台、韓等從嚴防疫的國家,則需要放鬆。只是後者調整政策的迫切性沒那麼大,因為實質收入雖然可顯著增加,但福祉並不會巨幅提升。

許文泰強調:「防疫該收緊的時候,請一定要做到,不管是收入、福祉、心理成本都有影響,這不是開玩笑的!」

找出各國最佳防疫政策

保錢、保命一定相互衝突嗎?Re 降到最低,就是最好的防疫政策嗎?顯然,答案未必如此。

從研究結果看來,長期的最佳政策必須在經濟活動、疾病控制之間,找到平衡。強力讓有效傳染數率急速歸零,不見得就能成為模範生,很可能撲滅疾病,但經濟也全面蕭條衰敗,付出慘痛成本,需要考量各國不同的情況,才能計算最佳的防疫政策。因此,下一步,

團隊根據實質收入、人民福祉兩項經濟指標,融合流行病學模型與數據,演算出各國的「最佳防疫政策」──也就是實質收入、人民福祉都能最大化的各國 Re 值。

世紀大疫爆發至今,應該強力封城或者佛系防疫,仍是爭論不休的議題。三位學者透過經濟模型找出最佳防疫參考值,運算出各國最適合的 Re 值,也成為這項研究的突破性發現!

【上圖】研究團隊運算出的各國「最適疾病傳播速度」,例如印度只需要把Re 降至 1.1 ,不須要小於 1。由此提供各國參考,現行政策應該放鬆或管制,才是最適合的防疫方向。
【下圖】若要獲得更好的經濟效益,藍線在0以上的國家,需要加強管制、降低 Re 值;藍線在負值的國家,則需要放鬆管制。
圖/研之有物(原圖、資料來源│楊宗翰、許文泰、林軒馳)。

研究團隊運算出最能降低經濟損失的最適政策後,接著,三位學者也進一步檢視,實施後有多大成效?

根據模型演算,如果各國採取各自最佳防疫政策,多數能增加 2.5% 福祉,包括美國、英國、印度。2.5% 聽起來微不足道,實際上,一兩年的差異如同發展基底,很有可能關乎後續深遠的經濟影響。

白線越短的國家,代表當時的防疫政策表現已接近最適政策。例如,大家印象中的防疫後段班義大利,在圖中表現突出,原因可能是義大利後來採取封城等嚴格政策,將疫情控制住。因此,從蒐集至 2020 年 7 月中的數據來分析,美國、義大利已呈天壤之別。(在此張圖表中,由於台灣當時已無新增案例,R0太低,因此部分失真。)
圖/研之有物(原圖、資料來源│楊宗翰、許文泰、林軒馳)。

如果有一個超級 WHO,該怎麼防疫?

除了最佳防疫政策,他們也做了其他有趣的模擬。例如,想像全世界是由一個機構(例如進化版 WHO),制定全球統一的防疫手段,結果會如何?

「我滿 shocked 的,最佳政策跟放任政策,整體來說實質收入沒有差很多!」林軒馳指出。

若全世界都走佛系路線,相較於採用各國最佳防疫政策,實質收入差距並不大。然而,人民福祉就有顯著差異!這意謂,若國家長期放任,社會必須承受龐大的心理成本,即使表面看來實質收入損失不大,實際上將重創人民福祉。總結本次研究,實施佛系防疫,無論在控制疫情、經濟表現,都明顯吞苦果;採用像韓國般的嚴謹作法,短期雖然會有可觀的經濟損失,長期而言對國家較有助益,死亡人數減少、經濟表現也更好。

值得注意的是,防疫絕非越嚴格越好!最佳防疫政策的推算,就是在控制疫情與經濟效益之間,尋求平衡。

佛系防疫是否可行?從實質收入來看,也許損失並不大;但人們會有風險偏好,當染病、死亡人數不斷攀升,沒有人喜歡隨時處在不安的恐懼陰影,死亡的長期經濟損失也會加成擴大,因而重創人民福祉。
圖/研之有物

另外,三位學者也不約而同談到了國際貿易的重要性。

許多人認為,高度的跨國往來讓病毒很容易搭上「順風車」,是防疫大敵。但研究團隊發現,國際貿易也可以是支援防疫的「後備軍」。

「二、三月的時候,一度出現反全球化浪潮。但實際上,有國際貿易的情況下,才能更良好地控制疫情,」楊宗翰說明,如果各國完全回歸自給自足,疫情可能更糟。比如逼得重災區如美國,工人仍得維持畜牧、肉品加工,因群聚而加速疫情傳播。有他國貨物支援下,國家才能加強防疫,減少經濟衝擊。

林軒馳補充,現代商業交易並非只有人流往來,多數貿易其實是貨運,補足各國生產缺口,反而對拉平疫情曲線有正向幫助。更遑論,許多醫療資源的跨國互助,也需要仰賴國際貿易。

要錢?還是要命?二選一的遊戲很殘酷,但現實中,這道抗疫選擇題不一定是零和挑戰,面對長期的病毒抗戰,社會需要更多面向的思考。隨疫苗研發成功,台灣在努力維持抗疫好成績之時,或許也可以納入經濟學家的意見,找到下一階段最適合台灣的防疫政策。

研究團隊林軒馳、楊宗翰、許文泰(從左至右),為了運算出各國最適合的防疫政策,三人傷透腦筋,但也因此,突破關卡後格外收穫十足。在高度抽象的模型、公式之外,三位研究員仍帶著投身人文社會科學的初心,關懷具體世界的焦慮困境,期盼能從經濟學觀點提供政策建議。
圖/研之有物

延伸閱讀

  1. Wen-Tai Hsu, Hsuan-Chih (Luke) Lin, Han Yang ❬Between Lives and Economy: Optimal COVID-19 Containment Policy in Open Economies❭,2020
  2. 許文泰個人網頁
  3. 林軒馳個人網頁
  4. 楊宗翰個人網頁

-----廣告,請繼續往下閱讀-----
所有討論 2
研之有物│中央研究院_96
296 篇文章 ・ 3653 位粉絲
研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook