規則就是用來打破的！挑戰生存法則的裸鼴鼠

古人類學研究中，如果挖掘現場同時出土石器和化石，多半會判斷石器的製造者，就是化石所屬的古人類。公元 2023 年發表的一項研究，卻讓智人們都很猶豫，因為與石器一起出土的死人骨頭竟然不是「人」，而是 Homo 的近親：傍人。究竟誰才是人之初的石器匠？

最早的奧都萬石器

空間上，遺址地點位於肯亞西部的 Nyayanga，非洲東部有多個大湖，這兒也是維多利亞湖的東北角，古時候算是適宜人居的優質地段。

時間上，年代不是那麼清楚。論文寫法是距今 259.5 到 303.2 萬年前之間，意思不是說延續 40 萬年那麼久，而是這段期間的某個時間點，或是某幾段時間，無法精確區分。如果簡單說一個大概年份，可以採取 290 萬年。

年代的判斷方式不只一種。原理為放射性元素的鈾釷／氦定年法（(U-Th)/He dating）得到將近 300 萬年的數字，地磁反轉則判斷早於 258 萬年。地球的地磁曾經不定期反轉過好幾次，假如確認地層早於 258 萬年前的反轉，便能推測樣本比 258 萬年更早。

遺址總共出土 330 件人造物，195 件在地表撿到，135 件在遺址內挖到。石器數量不少，材質是當地不難取得的石英和流紋岩（rhyolite）。從形貌看來，確實是人為製作的工具，已經可以視為成熟的奧都萬（Oldowan）風格。

奧都萬石器最早於 1930 年代在坦尚尼亞出土，研究領導者正是上古神獸：路易斯．李奇（Louis Leakey）。2019 年的論文報告，衣索比亞的 Bokol Dora 1 出土的石器，比 258 萬年前的地磁反轉更早一些；這回肯亞的遺址年代似乎更早，也就是最早的奧都萬石器。

• 延伸閱讀：比258萬年更早，最古早的奧都萬石器

東非草原，多用途的工具

過往知道超過 200 萬年的奧都萬產品，大部分位於衣索比亞的阿法地區（就是命名「阿法南猿 Australopithecus afarensis」的那個地名阿法），距離這回的遺址超過 1300 公里。看來初期奧都萬使用者，分佈範圍不小。

討論這些古人類學的議題時，我們習慣統稱作「東非」，不過東非概念類似東亞，相關地區的面積實際上很大，有時候距離可能超級遠。

儘管相距甚遠，遺址當年似乎都是 C4 植物為主的草地，夾雜一些樹木，也就是如今常見的東非草原地形。這應該就是奧都萬使用者喜歡的環境。

石器是工具，做什麼用呢？根據磨痕等資訊判斷，有些石器曾接觸過堅硬的植物部位，如樹幹，也有些處理過軟的植物部位；另外還切割、砍砸過動物的骨頭與肉肉。

遺址出土的動物骨頭不少，能確定遭到石器迫害過的有河馬和牛科動物（包括各款式的牛、羊），石器使用者藉此取得肉肉和骨髓，可謂充分發揮石器的作用。動物未必是擊殺，也可能是撿屍取得。

據此判斷奧都萬最初的使用者，會用石器處理各種材料，不限於植物或動物。他們不只是熟練的石器匠，也是手巧的用戶。

石器與化石的演化史

製造與使用石器的人是誰？出土石器的遺址，不少沒有死人骨頭。Nyayanga 遺址倒是有化石，可是卻不是 Homo，而是 2 個「傍人」的牙齒。

這些名詞的關係有點複雜，先來解釋人的部分。傍人（Paranthropus）是何許人也？人類演化史上，300 到 400 萬年前是南猿（Australopithecus）的時代，傍人、Homo 應該都是南猿的衍生型號。

直立人、智人、尼安德塔人所屬的 Homo，和傍人、南猿是近親，都算是古人類；至於「人」是否包含傍人與南猿，看狀況。

再結合石器與年代的資訊，已知最早有 Homo 特徵的化石（無疑的「人」）為 280 萬年，最早的石器不是奧都萬，而是作工更簡陋的拉米關（Lomekwian），存在 330 萬年前的肯亞。所以最早的石器匠不是 Homo，想來也不意外。

按照之前的資訊推敲，最早的拉米關石器早於 Homo，接著 Homo 距今 280 萬年誕生，260 萬年左右研發出奧都萬石器，看似井然有序。

可是 Nyayanga 遺址的年代十分曖昧，剛好卡在 Homo 最初誕生的階段。至今缺乏直接證據，證明那時已經有 Homo 存在，有的話卻也不意外，符合奧都萬最早製造者的時程。

然而，最早的奧都萬石器，卻與傍人化石一起出土，莫非最早的奧都萬是傍人手筆嗎？

傍人或 Homo，誰是製造工具的石器匠？

傍人的外貌更加粗壯，或許也有更猛的咬合力。以前推測傍人的適應主要在肉體和生理，Homo 則是製作工具的行為。此前缺乏明確證據，支持傍人也使用石器，所以這回即使傍人和石器一同出土，依然不敢認定傍人就是使用者。

倘若某些南猿，已經摸索出最初的石器奧義，那麼身為南猿後裔的傍人也會操弄石頭，似乎沒那麼意外。

可是其他遺址也見到過，傍人和南猿與 Homo 住在附近；所以也可能是遺址當年同時住著沒有石器的傍人，以及使用石器的 Homo，後來卻只有傍人留下化石。總之，目前難以判斷誰是石器匠。

還有個黑暗的可能性：與石器一同出土的傍人，搞不好是被石器處理的對象？

• 延伸閱讀：200萬年前最早的直立人，有泉源南猿和粗壯傍人鄰居

最早的傍人

我們對傍人的認識不多，這項研究儘管無法判斷傍人是否會使用石器，依然獲得重要的新知。

傍人一度被歸類於南猿旗下，比較粗壯的南猿，後來才另立新屬 Paranthropus；para 意思是旁邊（beside 或 near），anthropus 是人。目前可分為 3 個物種，這項研究沒有斷言是哪個物種。

以前知道最早的傍人化石距今 260 萬年，出土於衣索比亞的 Omo Kibish，被歸類為衣索比亞傍人（Paranthropus aethiopicus）。

這項研究沒有特別討論，有趣的是，如果年代估計無誤，曾經於肯亞 Nyayanga 出沒的傍人極可能早於 260 萬年，那麼這就不只是最早的奧都萬石器，也是最早的傍人。距離最近的傍人化石 230 公里，也拓展了傍人的分佈範圍。

劃重點：

• 最早的傍人及奧都萬石器，在肯亞出土，年代超過 260 萬年，可能有 300 萬年。
• 東非草原環境中，石器剛出現，用途就很廣。
• 那時可能已經有 Homo 存在，但是石器與傍人一同出土，不確定誰是石器匠。

延伸閱讀

• 肯亞330萬年前的史上最早石器
• 北非240萬年最早石器，可能當地獨立研發？
• 短篇  奧都萬與阿舍利石器，非洲直立人全都要
• 最早的人屬在280萬年前衣索比亞出現
• 南非180萬年前粗壯傍人，比200萬年前更壯
• 理查．李奇 Richard Leakey (1944-2022)：我希望自己是有用的
• 莫維斯線與竹子假說：東方真的比較落後嗎？

參考資料

1. Plummer, T. W., Oliver, J. S., Finestone, E. M., Ditchfield, P. W., Bishop, L. C., Blumenthal, S. A., … & Potts, R. (2023). Expanded geographic distribution and dietary strategies of the earliest Oldowan hominins and Paranthropus. Science, 379(6632), 561-566.
2. Stone Age discovery fuels mystery of who made early tools
3. 2.9-million-year-old butchery site reopens case of who made first stone tools
4. We found 2.9-million-year-old stone tools used to butcher ancient hippos – but likely not by our ancestors
5. Did more than one ancient human relative use early stone tools?
6. Ancient stone tools suggest early humans dined on hippo
7. The “Robust” Australopiths
8. de la Torre, I. (2019). Searching for the emergence of stone tool making in eastern Africa. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(24), 11567-11569.
9. Harmand, S., Lewis, J. E., Feibel, C. S., Lepre, C. J., Prat, S., Lenoble, A., … & Roche, H. (2015). 3.3-million-year-old stone tools from Lomekwi 3, West Turkana, Kenya. Nature, 521(7552), 310-315.
10. Villmoare, B., Kimbel, W. H., Seyoum, C., Campisano, C. J., DiMaggio, E. N., Rowan, J., … & Reed, K. E. (2015). Early Homo at 2.8 Ma from Ledi-Geraru, Afar, Ethiopia. Science, 347(6228), 1352-1355.

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁。

• 文／邱彥哲｜雅文基金會聽語科學研究中心 助理研究員

「Hey, Siri!」「OK, Google!」你曾經對手上的行動裝置說話嗎？你會要求他回答什麼呢？受限於目前的技術，你可能不會得到非常滿意的答案，但至少你會聽到一陣悅耳如同真人的語音吧！這項現今習以為常的技術，其實背後是由很多知識累積而成的。今天，讓我邀請你擔任一日「語音設計師」，從語音合成的技術開始，接著了解人類使用者的聽覺偏好，最後探索不同族群對聆聽合成語音的差異吧！

語音合成（speech synthesis），是指以人工方式，製造出說話的聲音，可以理解為使機器裝置說出人話的技術。廣義來說，很多人也會把文字轉語音（Text to Speech，簡稱 TTS），含括在語音合成的範疇。

語音合成像樂高，但樂高有兩種！

早在 1970 年代，人類就已經開始嘗試讓機器說話了。構思如何讓機器說話這件事，最直接的方式就是請真人錄一段聲音，然後在指定的時機播放。不過，面對複雜的語言情境，我們不可能錄下所有可能的回應 ; 而且若要這樣做，也實在太沒效率。幸好，借助電腦運算技術，可以讓人類向自動生成語音邁進一大步。合成的方法可以分成兩大類，分別是單元選取合成（Unit Selection Synthesis）及參數合成（Parametric Synthesis）^[1]。

單元選取合成這種方法，是將某個語言的語音成分分別以人聲錄製起來，再根據需要的目標語音進行組合。簡單來說，如果需要機器說發出「八」的語音，就必須單獨錄製「ㄅ」跟「ㄚ」。這個技術聽起來直觀方便，但也有缺點。就是事先必須建立一個龐大的語音資料庫，這個資料庫必須包含一個語言所有語音成分，此外，還必須錄下這些語音成分在所有情境下的變化，光想起來就令人有點頭痛。

所以後者，參數合成，就顯得方便許多。這種方法，是直接將語音參數輸入電腦，讓電腦直接根據參數發出聲音，再組成語音。使用參數合成，就可以免去請人錄音的步驟，但直接使用電腦生成的語音，聽起來也會相對不自然。我們可以把這兩類方法想像成是在組合樂高，都是將語音成分一塊一塊組合起來，只是前者的樂高是自然材質（比如說木頭製），後者是人造材質（比如說塑膠）。

借助深度學習，電腦說話很自動

不過，無論是上述哪種方法，都還是需要不少的人工調校，才能使聲音逐步接近人類的語音。但還好，隨著電腦演算的進步，將深度學習（deep learning）運用在語音合成的領域，不但減少了人工成本，也大大提升的語音的擬人性。所謂深度學習，簡單來說就是一套模擬人類神經網絡的演算法。

使用這樣的演算法，設計者只需蒐集大量的語音資料，將資料「餵」給電腦，無須事先切分或分析，電腦便會自動學習其中的規律。如此一來，只要資料數量足夠龐大，電腦就可以自動產生符合自然規律且真實的語音。

但是，身為一位語音設計師，要進一步思考的是：「究竟要餵給電腦什麼呢？」這個問題又必須從使用者的角度來思考：「人類會偏好聆聽什麼樣的語音？」就像生產商品一樣，語音百百款，要能投其所好，才能讓使用者日日寸步不離，對吧！

聆聽也要投其所好，性別頻率最重要

關於合成語音的聆聽偏好，最先被討論的，是性別。雖然我們都知道機器沒有性別，但若希望他和人一樣跟你互動，投射性別是很自然的。不過有人就提出質疑：「為什麼我們的語音助理，都是女性的聲音呢？」美國西北大學梅迪爾傳播新聞整合行銷學院教授 Candy Lee 進行一項調查，測試了 8 種族裔的使用者，結果發現 64% 的人只偏好女性的聲音^[2]。

這樣看起來，預設為女性的聲音應該是沒問題的吧？不過，有人認為這是社會對「助理」的性別刻板印象所致；因為社會習慣女性作為「服務者」，所以在設計語音時，直覺地就挑選了女性聲音。雖然單就頻率方面，的確有研究指出，使用者確實是偏好頻率較高的合成語音^[3]，但若是一昧如此，也極有可能不斷複製性別偏見的印象^[4]。

有鑒於此，越來越多系統開始提供男性語音的選項。更甚者，哥本哈根研究團隊突發奇想，不以性別為選項，而是改以頻率作為調查標準。分析之後，他們得到一個最佳的頻率值──185 赫茲，設計出史上第一個無性別語音助理「Q」^[5]。如此一來，青菜蘿蔔各有所好，聆聽的偏好也朝著多元共好的目標邁進！

聽得舒服，語速考量不能少

解決的性別與頻率的問題，還得注意甚麼呢？專門研究輔助溝通系統（Augmentative and Alternative Communication，簡稱 AAC）的專家想到了語速的問題。輔助溝通系統可以簡單理解成「溝通輔具」，是用以輔助溝通障礙者溝通的工具; 簡單如圖卡，複雜如電子溝通板，都算是其中一員。而像是電子溝通板這類，以螢幕顯示圖片，點擊後可以播放語音的輔具來說，合成語音是很關鍵的技術。

這些溝通障礙專家想知道：「究竟什麼樣的語音速度，是最舒服的呢？」。

Sutton 與其研究團隊招募了 21 至 28 歲的年輕人與 61 至 79 歲的年長者，對合成語音進行語速評分^[6]。語速的計算方式，採用每分鐘幾個字（Words per minute，簡稱 WPM）計算。他們將合成語音調整成不同的語速，範圍介於 120 到 250WPM 之間。結果發現，無論年輕人或年長者，偏好的語速都落在 150 到 200WPM 之間 ; 而年長者則是相對年輕人偏好較慢的語速。這樣的範圍，其實與過去研究提出的人類平均語速，相去不遠^[7]。

如果想知道不同語速聽起來感受如何，可以到合成語音軟體 Speechify^[8]的網站試用，自行調整語速（以 WPM 計算），細細品味其中差異。或者，讓我為你朗讀，請聽示範（語速約 180WPM，內容為「我是彥哲，我是普通人。」）！ 

可見，語音合成的技術雖是極為理性的領域，但若要設計出美妙的語音，對人類感性的理解，也絕對不能偏廢。

合成語音聆聽不易，考量族群差異最貼心

「所以，我只要想辦法把語音設計得很像人類就可以了吧？」你可能會這樣想，不過這裡頭還少了一個部分。現代社會提倡多元，客製化當道，每個人使用同個產品的狀況必然會有差異。

其實，即使是一般人，聆聽並理解合成語音是比自然語音更加困難的。Winters 及 Pisoni 發表的回顧研究指出：由於合成語音的清晰度普遍較差，因此聆聽者通常需要動用更多的認知資源（像是電腦需要動用較多記憶體），以及更多高層次的語言知識來彌補語音訊息的不完整^[9]。如果對普通人來說是如此，對於某些特殊族群來說，想必有更加需要注意的地方。

比如說兒童。Mirenda 及 Beukelman 招募了成年人、10 至 12 歲以及 6 至 8 歲的兒童進行研究^[10]。參與者的任務，是要在聽完自然語音及合成語音播放的八個詞彙之後，再將這八個詞彙回憶並說出來，回答無須按照順序。結果研究者發現，兩組兒童無論聆聽自然或合成語音，回憶詞彙的表現都比成人還差 ; 對於兩組兒童而言，記憶合成語音的表現又更不理想。

由此可知，兒童本身的記憶能力就較成年人弱，在聆聽合成語音時，可以說是是難上加難。

另一個被探討的，是聽障族群。聽障族群最主要的困難，就在於聆聽。聆聽合成語音如果對聽常族群來說本來就比較困難，那對聽障族群應該是更加艱困的挑戰吧！Kangas 和 Allen 的研究^[11]回答了這個問題。研究者請年長聽障者聆聽自然語音與合成語音，並請他們在聆聽後寫出聽到的單字。結果可想而知，聽障者確實在聆聽合成語音的部分表現得比較差。

看完上面的狀況，身為語音設計師的你，在設計語音的時候，是不是也應該從使用者的背景差異去調整你的語音呢？也許是調整語音的頻率，也許是調整語速，也可能，也可能有更多領域需要探索。唯有這樣，才能朝充滿人性又個人化的智慧語音邁進。

怎麼樣？沒想到要設計語音，希望機器說出一句話，背後涉及理性的技術與感性的考量，非常不容易吧！看完之後，你還是可以輕鬆地要求你的行動裝置說個笑話，唱首歌給你聽，自娛娛人；但也千萬別忘記，多留點心思，給這人類文明的結晶致上敬意。一日語音設計師，功成身退！

1. 詹姆士・弗拉霍斯。(2019)。從說話機器人到聊天機器人。聲控未來：引爆購物、搜尋、導航、語音助理的下一波兆元商機(孔令新譯，頁104-137)。商周出版。
2. Marc Jacob.(2022/3/30). Medill Study Finds Preference for Female Voices and Local Accents. Northwestern Medill Local News Initiative.
3. 顏宏旭，楊麗平，宋慧宏。(2020)。聽眾對語音合成導覽裝置聲音偏好之探討。戶外遊憩研究。33(4)，83-107。
4. West, M., Rebecca K., & Chew H.E. (2019). I’d Blush if I Could: Closing Gender Divides in Digital Skills Through Education.UNESCO & EQUALS Skills Coalition.
5. GenderLess Voice. (2023/3/3) Meet Q [Web message].
6. Sutton, B., King, J., Hux, K., & Beukelman, D. (1995). Younger and older adults’ rate performance when listening to synthetic speech. Augmentative and Alternative Communication, 11(3), 147-153.
7. Walker, V. G. (1988). Durational Characteristics of Young Adults during Speaking and Reading Tasks. Folia Phoniatrica et Logopaedica, 40(1), 12–20.
8. Speechify. (2023/3/3) Speechify.
9. Winters, S. J., & Pisoni, D. B. (2004). Perception and comprehension of synthetic speech. Research on spoken language processing report, 26, 95-138.
10. Mirenda, P. & Beukelman, D.R. (1987). A comparison of speech synthesis intelligibility with listeners from three age groups. Augmentative and Alternative Communication, 3, 120-128.
11. Kangas, K.A. & Allen, G.D. (1990). Intelligibility of synthetic speech for normal-hearing and hearing impaired listeners. Journal of Speech and Hearing Disorders, 55, 751-755.

族群間差很大？

要了解遺傳學家為何不再和人類學家手牽手，不再認為人類族群之間的差異小到微不足道，只要看看「基因組部落格主」（genome blogger）就可以知道。

在基因組革命開始之後，人們便在網際網路上熱烈討論關於人類變異的論文，有些基因組部落格主後來精通於分析網路上公開的基因組資料。

相較於絕大多數的學術界人員，基因組部落格主的政治態度往往偏向右派，拉茲布．可汗（Razib Khan）與迪奈可斯．彭迪可斯（Dienekes Pontikos）發表了各族群特徵的平均差異，其中包括了身體外貌和運動能力。

部落格「歐洲基因」（The Eurogenes）中，「哪個古代民族散播了印歐語系語言」這樣激起反應的標題，往往會有上千個留言灌爆。這個非常敏感的議題在第二部分中討論了，那些印歐語系者的擴張過程，被當成建立國家神話的基礎，有的時候受到濫用，如同納粹德國時期的狀況。

基因組部落格主的信念，有部分來自於在討論各族群之間生物性差異時，學術界人士並沒有保持科學家追求真實的精神。基因組部落格主很樂於指出一項矛盾：學術人士基於政治正確所傳遞的訊息，說族群之間的特徵無法區別，但是在他們發表的論文中得出的科學結果卻不是這樣的。

族群內的差異比族群間大

我們知道的實際差異有哪些？我們無法否認，各族群之間有顯著的平均遺傳差異，不只有膚色，還包括了體型、消化澱粉與乳糖的效率、在高海拔地區呼吸的難易程度，以及某些疾病的罹患率。這些還只是我們剛發現的差異而已。

我預料，不知道更多的人類族群之間的差異，是因為能夠找出這些差異的適當統計資源還沒有投入。人類大部分的特徵，一如呂文廷所說，在族群內的差異要大過族群之外。

這代表在任何的族群中，如身高等絕大部分的特徵，都有位於高低兩個極端的個體存在，例如很高與很矮的人。但是這並沒有排除各族群之間在特徵上有細微的平均差異存在。

幾乎每次回爭論，傳統教條都沒能站穩腳跟。二○一六年，我參加了一場約瑟夫．葛拉夫（Joseph L. Graves）在哈佛大學皮博迪考古與民族學博物館（Peabody Museum of Archaeology and Ethnography）的演講，主題是種族與遺傳學。在演講中，葛拉夫舉出五個能夠大幅影響皮膚色素沉積作用的突變，在不同族群中這五個突變出現的頻率差異很大。

他把這個五個突變和腦中上萬個會在腦中活動的基因比較。他指出，會在腦中活躍的基因和那五個和色素沉積的基因不同，會在許多部位活動。有些突變會推動認知和行為出現某個面向的特徵，但是另一些突變會推動的是別的面向，各種作用相加就平均掉了。

但他的論點其實並不可行，因為在實際的狀況下，如果天擇對兩個分開的族群施以不同的壓力，有許多突變所影響的特徵，會如同那些受到少數突變影響的特徵，讓兩個族群之間產生平均差異。事實上，已知有由許多突變所影響的特徵（可能如同行為和認知），如同膚色這種由幾個突變所影響的特徵，也受到天擇篩選。目前最佳的例子是身高。

身高是由基因組中數千個有變異的位置所決定的，二○一二年，喬爾．赫斯霍恩（Joel Hirschhorn）領導的分析研究指出，天擇對於那些位置的篩選結果，使得歐洲南部人的身高平均來說比歐洲北部人矮。

身高並不是唯一的例子，強納森．普瑞查德（Jonathan Pritchard）所帶領的研究指出，至少從兩千年前，天擇就作用在英國人許多特徵的遺傳變異之上，結果包括嬰兒頭部平均來說比較大，女性臀部也是（可能是為了要在生產時配合嬰兒頭部的增大）。

遺傳變異間接影響教育程度

人們很容易會想，遺傳影響體型是一回事，但是影響認知和行為特徵又是另一回事。不過這種界線已經打破了。如果你加入了某個疾病的遺傳研究，得填寫表格，註明自己的身高、體重和受教育時間長度。

丹尼爾．班傑明（Daniel Benjamin）和同事彙整了四十萬名有歐洲血統者的受教育資料，那些人提供自己的基因組資料，以供研究各種遺傳疾病。

班傑明等人找到了七十四個在受教育時間長的人中更為常見的遺傳變異，那些變異在受教育時間短的人中比較少見。這樣研究已經去除了受到研究族群中各種會造成影響的差異，結果很紮實。這些科學家還指出，雖然平均來說，社會影響力在這方面要大過遺傳，但是從遺傳去推測受教育時間長短的準確度不容忽視。

他們指出針對受到研究的歐洲血統族群，設計一個遺傳預測方式，計算出其中完成十二年教育的概率為百分之九十六，而最低的則為百分之三十七。

那些遺傳變異怎麼影響到教育程度？馬上浮現的猜想是它們會直接影響學業能力，但這可能是錯的。

一項包含了十萬多名冰島人的研究指出，那些遺傳變異也會讓女性生第一個小孩的年紀增加，而且造成影響的程度要遠大於對於受教育時間的影響。那些變異可能是以間接的方式發揮作用，讓人們比較晚有小孩，使得小孩必較容易接受完整的教育。

這個結果指出了，在我們發現控制行為的生物性差異時，這些差異發揮功用的方式往往和我們無知的猜想不同。

各族群間影響教育程度的突變在出現頻率上的平均差異，還沒有找出來。但是在冰島，從遺傳上預期年長者整體上受教育的時間要長過年輕人，這點讓我們警覺。

領導這項冰島研究的奧古斯丁．江（Augustine Kong）指出，這項結果代表了在上個世紀，天擇作用不利於預期受到有更多教育的人身上，就像是篩選出比較年輕就有孩子的狀況。

由於在單一族群中，影響受教育時間的遺傳成因顯然於一個世紀內因為受到了天擇壓力而產生明顯的改變，那麼這個特徵在各族群之間出現差異也是極有可能之事。

影響歐洲血統教育程度的遺傳變異，是否會對於非歐洲血統者的行為發生影響，或是對結構不同的社會系統發生影響？這些沒有人知道。不過，如果那些突變對於某一個族群的行為會發生影響，很可能對於其他族群也發生影響，縱使這些族群的社會狀況有所差異。

在遺傳所影響的行為特徵中，教育程度可能只是冰山一角。其他人也和班傑明一樣，發現了能夠預測行為特徵的遺傳因素，其中一項研究調查了七萬多人，發現到在二十多個基因中的突變適合用來預測在智力測驗中的表現。

——本文摘自《我們源自何方？：古代DNA革命解構人類的起源與未來》，2023 年 ３ 月，馬可孛羅出版，未經同意請勿轉載。