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如果「利他能」不是聰明藥,那它的作用是什麼?又為何有這樣的誤會?

Aaron H._96
・2019/03/16 ・1682字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 611 ・十年級

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除了長生不老之外,一夜之間突然變「聰明」、輕輕鬆鬆就可以考一百分,應該是所有人都想要的吧。所以凡是用於改善情緒、睡眠、注意力等的藥物,都相當容易被誤解為可以提升成績的「聰明藥丸」。因此,美國大學生也一度出現濫用「利他能 (Ritalin) 」的情形。

利他能其實是用來治療注意力不足 (ADHD) 的藥物,讓注意力不足的孩子能專注課業。「利他能」並不是大雄的記憶吐司,對一般人而言也沒有迅速提升智商,達到頭好壯壯的效果。

圖/pixabay

事實上,利他能從研發至今,從來都不曾有「讓人變聰明」或是任何強化大腦的神奇功能。利他能的主要成分是「派醋甲酯」 (methylphenidate HCl, MPH) 。

  • 1944年,由CIBA製藥公司開始研發。
  • 1957年左右,CIBA製藥公司開始以治療慢性疼痛、憂鬱症、躁鬱症等適應症為行銷重點,大肆推銷利他能。
  • 1960年代,一度和許多維他命和賀爾蒙藥物混搭出售,以改善使用者的情緒為主要功能。

現在利他能主要作為治療注意力不足過動症 (ADHD) 的藥物,用於提升孩童專注力。

利他能的運作原理

由於利他能的作用能有效提升專注力,常常被比喻成安非他命,但事實上兩者的運作原理和結構不盡相同。

利他能的運作原理是藉由阻止神經傳導物質被回收到突觸前神經細胞,進而提升專注力。安非他命除了會阻止神經傳導物質的回收外,也會將突觸前神經細胞儲存的神經傳導物質,在短時間內一次吐光;造成使用者的突觸間神經傳導物質的濃度,急速升高,帶來極大的興奮感;也因此極容易上癮,被列為第二級管制藥品。但用在過動症治療的利他能,則屬於第三級管制用藥。

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利他能藉由抑制神經傳遞物質回收,影響神經功能,進而提升專注力。圖/wikimedia

在正常使用下,利他能並不是「毒品」,吃了並不會「High」,所以也很少出現生理上癮的現象。在美國,有時會開立含有安非他命異構物成分的 Adderall ,來治療過動症。但目前台灣並未核准藥證,家長並不需擔心。

利他能用於治療專注力不足,但對一般人有效嗎?

美國大學生與年輕運動員,濫用利他能的現象在 2010 年左右達到高峰,但目前關於未被診斷過動症的成人或孩童使用神經興奮藥物的研究還不多。初步的研究顯示,未診斷出過動症的受測者,自願使用神經興奮藥物後,在理解空間相關的問題,似乎會稍微縮短反應時間。但對於較為複雜的語言功能、理解、記憶等功能,利他能看來毫無幫助。利他能目前經過核准的適應症,適用於改善專注力,並沒有迅速精神強化,吃了會突然智商爆表的功能。

因此利他能並非聰明藥 (Study Pill) ,如今在美國濫用的狀況,也不再如同過去一樣普遍。

圖/pixabay

利他能的常見副作用

臨床上使用利他能最常見的副作用是食慾降低失眠,嚴重的話會影響孩童體重(通常不影響身高);所以盡可能在白天、飯後服藥,讓孩童能正常用餐與休息。

服藥期間,醫師通常也會持續關注孩子的食慾、精神狀態與體重變化。沒有 ADHD 的成人服用利他能而導致食慾減低的狀況並不多見,所以並不能當成減肥藥物使用。對於無需特別關注心血管的孩子,並無證據顯示,利他能會導致心血管疾病或是增加自殺機率。

在台灣治療過動症的神經興奮劑除了利他能之外,還有另外一種成分相同,但藥效較長的專思達 (Concerta) 。由於專思達的膠囊有特殊設計,能夠讓藥物緩慢釋出,延長作用時間,讓孩子一天服藥一次即可,提高接受治療的意願。

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過動症的成因與治療都相當複雜,除了盡早建立對利他能等常用藥物正確的認知之外,積極地培養專注習慣,協助孩子融入學習環境,都對於提升專注力都會有所幫助。

參考文獻:

  1. Lakhan, S. E., & Kirchgessner, A. (2012). Prescription stimulants in individuals with and without attention deficit hyperactivity disorder: misuse, cognitive impact, and adverse effects. Brain and behavior2(5), 661-677.
  2. Beyer, C., Staunton, C., & Moodley, K. (2014). The implications of Methylphenidate use by healthy medical students and doctors in South Africa. BMC medical ethics15(1), 20.
  3. Ritalin,CESAR(Center for Substance Abuse Research)
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Aaron H._96
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非典型醫學人,既寫作也翻譯,長期沉迷醫療與科技領域。

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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

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。

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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)」!

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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。

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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)。

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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。

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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。

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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!

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掌控注意力與動機:終結找不到東西的困擾!——《記憶決定你是誰》
天下文化_96
・2024/08/03 ・1563字 ・閱讀時間約 3 分鐘

為什麼我們總是找不到鑰匙?

讓我們想像一個日常中會發生的情況。你下班回家,用手機確認電子郵件,同時把鑰匙插入鑰匙孔,打開大門。你踏入家中,家裡那隻不久前才認養、還沒訓練好規矩的好動小狗撲過來,纏著你跳來跳去,搞得你身上沾滿狗兒的口水。

你聽到女兒的房間大聲傳出卡加咕咕樂團(Kajagoogoo)的歌曲,一小段極易琅琅上口的重低音合成流行音樂鑽進你的腦門。你疲憊的走進廚房,裡面有股腐臭味,告訴你昨晚忘記把垃圾拿出去。然後,忽然一個抽痛,提醒你要冰敷幾週前扭傷的腳踝。

現在,不要轉頭,試著回想你把鑰匙放在哪裡。如果你想起自己把鑰匙留在鎖孔上,那很好,但如果實在想不起來,你也並不孤單。你可能只是被太多事情轉移了注意力,一旦有一大堆訊息襲來,我們對單一事件的記憶會變得混亂。

有時候就是無法想起自己將物品放在哪裡。 圖/envato

更糟的是,當我們試圖回想自己最後把鑰匙放在哪裡時,會一一過濾各式記憶,包括自己以前曾放置鑰匙的所有地方,以及我們把鑰匙放在各個地方的各種不同情況,不管那些事件是發生在昨晚、上個星期,甚至去年。會有很多這樣的干擾,所以諸如鑰匙、手機、眼鏡、皮夾,甚至車子等常用的東西,我們經常忘記它放在哪裡。競爭的記憶那麼多,能夠記住這些東西放在哪裡才奇怪。

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破解記憶混亂:注意力如何幫助你記住重要細節

試著把記憶想像成一張桌子,上面雜亂的放滿皺皺的紙片。如果你把網路銀行的密碼隨手抄在這種紙片上,要重新找到這張紙片,不僅需要耗費一番努力和運氣,同時也在挑戰你的記憶力。這類經驗就像艾賓浩斯努力背誦的無意義三字母組,要找到當下所需的正確記憶,難度會不成比例的增加。

但如果你把密碼寫在一張亮眼的桃紅色便利貼,要找到就變得格外容易,因為桃紅色便利貼會從桌上所有其他紙片之中凸顯出來。記憶以同樣的方式運作。愈特殊的經驗愈容易記得,因為它會從所有其他記憶裡凸顯出來。

愈特殊的經驗愈容易記得,就像一張亮眼的便條紙。 圖/envato

那麼,要如何使記憶從我們堆滿雜亂事物的腦袋中凸顯出來呢?答案是「注意力」和「動機」。利用注意力,大腦能把我們看到、聽到、想到的事情提高優先順序。我們隨時都可能把注意力放在四周的諸多事物上,而環境裡發生的事情常常會吸引我們注意。

在前面描述的假想情況中,你的注意力可能短暫的放在鑰匙上,接著注意力就被門打開後遇到的許多事情給轉移。即使你留意著應該記住的重要事物(一小時後得去機場接妻子,你需要那串鑰匙,否則會遲到),也不見得能幫你建立特殊的記憶,足以對抗各式各樣吸引你注意的干擾(好動的狗、廚房裡的垃圾臭氣,或女兒房間傳出的樂團聲音)。

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這就是「動機」登場的時候了。你需要利用動機來引導注意力,讓注意力鎖定在某個特定的事物上,好製造一個之後能找得到的記憶。下次你放下鑰匙這類經常找不到的東西時,花一點時間專注在當時和當地的某個獨特事物,例如檯面的顏色,或鑰匙旁邊那疊未拆封的信件。只要一點點專心的動機,就能對抗大腦忽略日常事件的天性,建立較為明顯的記憶,如此便有機會戰勝那些干擾的喧囂。

——本文摘自《記憶決定你是誰:探索心智基礎,學習如何記憶》,2024 年 7 月,天下文化,未經同意請勿轉載

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天下文化_96
142 篇文章 ・ 624 位粉絲
天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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從手術室到街頭:芬太尼如何掀起美國的毒品浩劫
PanSci_96
・2024/07/29 ・3101字 ・閱讀時間約 6 分鐘

今年 4 月,美國眾議院舉行聽證會發布一份調查報告,直指中國共產黨政府透過退稅等補貼措施,補貼生產芬太尼、芬太尼前驅物和其他合成致幻毒品的生產商,等同於用國家力量來製造非法毒品。「每一年」因為服用芬太尼過量而導致死亡的人口數,都超越一整場越戰美國大兵的死亡人數。等於每年都有一場巨大的毒品戰爭在發生。

究竟芬太尼是什麼?為什麼一種藥物居然可以「動搖國本」,逼得美國官方和民間要用和 COVID-19 神似的大流行(epidemic)或危機(crisis)來形容?

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 獲取更多深入淺出的科學知識!

用毒品當飛彈,新型態戰爭開打?

2023 年 11 月,在拜習會上,大家才說好兩國要共同打擊毒品,合力遏止芬太尼生產和出口。短短幾個月後,美國眾議院調查報告卻直接丟出震撼彈,直指中華人民共和國在國內將生產鴉片類藥物列為違法,卻從 2018 年開始用稅收優惠,補貼芬太尼及芬太尼類似物的生產與出口,現在美國有 97% 的非法芬太尼類似物都來自中國。

該報告引用了中國國家稅務總局網站的數據,網站列出了其中某些化學品的退稅最高可達 13%。除了芬太尼以外,芬太尼的前驅物 NPP 和 ANPP 兩種化學物質也在補貼名單內。報告中還引用、分析大量中國政府文件、民間公司的網路銷售數據等,提出措辭強烈的指控。北京方面則完全否認。

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中國駐華盛頓大使館說,中方真誠地與美國當局合作禁毒,並且正在進行芬太尼和製毒化學品的管制專案,嚴厲打擊非法走私、製造和販賣。大使館發言人劉鵬宇表示:「很顯然,中國不存在芬太尼問題,美國的芬太尼危機也不是中方造成的,一味指責中國解決不了美國自身的問題。」

比嗎啡強 100 倍!芬太尼什麼來頭?

芬太尼是一種鴉片類止痛劑(opioid analgesics),1960 年被首次合成出來,特色是既強效又生效快。臺灣衛生福利部常用的正式名稱是「吩坦尼」。與許多毒品一樣,原本用途是外科手術的麻醉,還有急性疼痛的救急治療。如果按照正規用法,芬太尼可以透過靜脈或肌肉注射,用來全身或局部麻醉,或甦醒期間的短暫鎮痛。芬太尼也可以和精神鎮定藥物併用,作為手術麻醉前給藥和輔助術中麻醉的手段。

除此之外,芬太尼也有舌下片、皮膚貼片、舌下噴劑、鼻噴劑等各種劑型,主要用於需要全天候疼痛管理、而且已經對鴉片類藥物產生抗性的癌症病人,幫他們安撫難忍的突發性疼痛。

每次使用濃度為 100μg 的芬太尼鼻噴劑。圖/wikimedia

然而因為芬太尼的高效力,芬太尼一直以來常被混摻進合法止痛藥裡,成為廉價的假藥,或是被加進海洛因等其他毒品當中,加強藥效。但芬太尼很容易上癮,又容易導致死亡。而究竟芬太尼是如何影響我們的身體的呢?關鍵就在大腦。

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揭開鴉片類受體的分子結構之謎

我們大腦和脊髓的神經細胞上,散布著一群特別的神經訊號受體,通稱鴉片類化合物受體(opioid receptor),在心臟、肺和胃腸道也有少量分布。已知的鴉片類受體有 5 種,其中 3 種和藥物反應的關聯最密切,分別是 μ 受體、κ 受體,還有 δ 受體。這 3 種受體的功能不太一樣,大致來說,μ 受體有止痛、鎮靜、產生欣快感的效果,但也會造成便祕,甚至抑制呼吸。κ 受體也有止痛、鎮靜的作用,同樣會導致便祕和呼吸抑制。δ 受體則只有輕微的止痛效果,而且幾乎不會有呼吸抑制的現象。

當人體服用藥品,並且這些神經細胞表面受體和鴉片類化合物結合以後,就會啟動一連串下游反應,接著調控細胞表面的鉀、鈣等離子通道,激發劇烈的神經元活動,產生遮斷痛感、鎮靜等等效果。能活化活化鴉片類受體的,不只有藥物。我們腦中天然存在的胜肽類訊息傳遞分子,例如腦內啡、強啡肽等,也會產生相同的作用。但更大宗的,還是化學結構相似的人工合成藥物,或是植物提煉物,像是嗎啡、可待因、海洛因、芬太尼等。

而芬太尼不只和嗎啡、海洛因一樣有強力的止痛效果,還能快速穿過血腦屏障發揮藥效,甚至也能穿過胎盤,影響胎兒。在醫藥上也用途廣泛,主要用在手術麻醉、癌症病患鎮痛,但只要劑量用錯,很容易造成使用者呼吸抑制、低血壓、心跳過慢等致命危機,因而成為醫藥濫用問題的重災區。

芬太尼(fentanyl)的分子式。圖/wikimedia

最容易取得的毒品?芬太尼風行記

今天的芬太尼,最常見的劑型是貼片,每張大約含有 2.510 毫克的藥量。這些貼片會隨著時間釋放芬太尼,大約需要 26 小時就能達到止痛藥效,效果維持長達 72 小時以上。貼片型芬太尼最大的特色就是,皮膚表面的脂肪組織可以充當藥物庫存,持續釋放,換句話說,可以用很低的劑量,達到長時間穩定的止痛效果。癌症病患需要長時間和疼痛奮鬥,用貼片當止痛劑,能有效避免服藥麻煩,但這樣的設計用在藥物濫用者身上,則讓他們更容易接觸到致命劑量。

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1960 年代,美國第一波鴉片類藥物濫用高峰出現的時候,還沒有芬太尼的蹤跡,但自 1970 年代中期以來,美國街頭開始出現吸食或注射芬太尼的人,到了 1980 年代,芬太尼濫用的案例逐年增加,目前至少有 12 種芬太尼類似物在美國街頭流竄。

芬太尼貼片也常被販毒集團流入黑市,癮君子會把貼片剪開來吸食裡面的凝膠,導致無數的死亡事件。吸食芬太尼貼片的時候,貼片中的酒精、丙二醇等成分會幫助藥效快速釋放,還有民眾直接把貼片溶解在茶、咖啡或水裡,口服吸食,藥效更快發作,導致急救不及,這樣的案例在美國的毒品濫用情況下層出不窮。

喪屍藥物席捲而來!氾濫失控

現在美國國內流竄的芬太尼,不只是來自非法濫用的醫療藥品,還有大量從中國和墨西哥流入的非法製毒藥物。這些毒品和止痛藥、毒品混在一起,助長藥物濫用大流行,導致美國因藥物濫用死亡人數每年都在增加。

芬太尼的混摻甚至出現了連鎖反應——讓其他成癮藥物的濫用情況更加嚴重。例如「喪屍藥」賽拉嗪(xylazine),本來是獸醫用的鎮靜劑,和可卡因、海洛因合併使用,延長效果。因為賽拉嗪本身不受美國鴉片類藥物的管制,非法進口到美國更容易,加上它和其他鴉片類藥物效果類似、價格便宜,因此毒品製造商和販毒者常混入販賣,助長毒品市場混亂。

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由於「喪屍藥」賽拉嗪本身不受美國鴉片類藥物的管制,價格便宜,導致美國藥物類用情況更加混亂。 圖/envato

2023 年初,美國執法部門查獲的可卡因中,有 23% 混有賽拉嗪,5 年內賽拉嗪檢出比例增加了 2.5 倍。賽拉嗪本身就會導致呼吸抑制、低血壓、低體溫等症狀,加上海洛因、芬太尼等毒品混合使用,後果更是不堪設想。使用賽拉嗪和鴉片類藥物的患者,會出現注射點皮膚潰爛,甚至無法愈合。賽拉嗪更會讓患者徹底喪失意識,無法行動,形成喪屍般的景象,讓美國各地的毒品濫用情況更為失控。

儘管美國和中國在打擊毒品問題上已達成一定共識,但芬太尼濫用問題依然嚴峻。芬太尼是當前美國毒品氾濫問題的主要原因之一,其極高的效力、快速上癮的特性,使其成為毒品氾濫的中心問題。

在面對這樣一場「毒品戰爭」,美國政府和社會各界需要共同努力,尋求多方面的解決方案。要遏制芬太尼危機,必須從源頭上控制毒品的生產和流通,加強國際合作,同時也要加強對毒品濫用的教育和預防措施。

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