知識型網紅崛起，哪些人才算是「知識份子」？

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作，泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此，我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一：免疫療法。

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機，能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞，為它們打上標記，然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統，為身體「上buff (增益) 」來抗癌，副作用較低，因此備受好評。

但尷尬的是，經過幾年的臨床考驗，科學家發現：光靠抗體對抗癌症，竟然已經不夠用了。

事情是這樣的，臨床上醫生與科學家逐漸發現：這個抗體標記，不是容易損壞，就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡，只靠叫醒免疫細胞，還是難以發揮戰力。

但好消息是，我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考：如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用，為什麼不幫它升級，讓它多學幾招呢？

這個能讓免疫藥物（偵察無人機）大進化的訓練器，就是今天的主角—融合蛋白（fusion protein）。

融合蛋白是什麼？

免疫療法遇到的問題，我們可以這樣理解：想像你的身體是一座國家，病毒、細菌、腫瘤就是入侵者；而抗體，就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內，它能迅速辨識敵人、緊抓不放，並呼叫其他免疫單位（友軍）一同解決威脅。過去 20 年，最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年，生技公司基因泰克（Genentech）推出的藥物赫賽汀（Herceptin），就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體，目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症？這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子，構造看似簡單，卻蘊藏巧思：

• 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器，能找到敵人身上的抗原特徵，並黏上去，稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  
• 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」，它能通知免疫系統啟動攻擊，稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說，當免疫細胞在體內巡邏，免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合，進而認出病原體或感染細胞，接著展開清除。

更厲害的是，這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說，人體內多餘的分子，會被定期清除。例如，細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質，或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼，人造抗體對身體來說，屬於外來的東西，自然也會被清除。

而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合，告訴細胞「別分解我」的訊號，阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大，例如接上一段長長的蛋白質，或是聚乙二醇鏈，讓整個抗體分子的大小，大於腎臟過濾孔的大小，難以被腎臟過濾，進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器（Fab）加上標籤（Fc）的結構，使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而，當抗體在臨床上逐漸普及，一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」，但這同時也是它的限制。

第一個問題：抗體只能打「魔王」，無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效，因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化，是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛，卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王，無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時，我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

第二個問題：開發產線的限制。

抗體的開發，得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標，幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機，明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間，讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路，科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計，巧合的是，真正的突破靈感，仍然來自大自然。

在自然界中，基因有時會彼此「融合」成全新的組合，讓生物獲得額外功能。例如細菌，它們常仰賴一連串的酶來完成代謝，中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來，其中幾個酶的基因彼此融合，而且不只是基因層級的合併，產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

結果，反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」，而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說，能更快處理養分、用更少能量維持生存，自然形成適應上的優勢，這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發：如果我們也能把兩種有用的蛋白質，「人工融合」在一起，是否就能創造出更強大的新分子？於是，融合蛋白（fusion protein）就出現了。

以假亂真：融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺：把兩種以上、功能不同的蛋白質，用基因工程的方式「接起來」，讓它們成為同一個分子。 

1990 年，融合蛋白 CD4 免疫黏附素（CD4 immunoadhesin）誕生。這項設計，是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中，大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作，幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段，等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球，就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍，竟然把 T 細胞的 CD4 探測器，當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯，對 HIV 病毒來說，免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白，會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合，就會啟動一連串反應，讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞，導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇，融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似，由由兩個不同段落所組成：一端是 CD4 假受體，另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內，它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞，其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4，自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用：一是延長融合蛋白在體內的存活時間；二是理論上能掛上「這裡有敵人！」的標籤，這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺（ADCC）或免疫吞噬作用（ADCP）。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合，就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過，這裡有個關鍵細節。

在實際設計中，CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是：HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身，許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍，反而可能引發強烈的發炎反應，甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊，這樣副作用太大。因此，CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變，讓它只保留延長藥物壽命的功能，而不會與淋巴球的 Fc 受體結合，以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木：融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大，但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事，得從最根本的設計圖，也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質，都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以，如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起，就得先把這兩段基因找出來，然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過，如果你只是單純把兩段基因硬接起來，那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」，導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手：連接子（linker）。它的作用就像中間的彈性膠帶，讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計，是用多個甘胺酸（G）和絲胺酸（S）組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後，就能把它放進細胞裡，讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著，科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來，再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利，這個人工設計的融合分子，就能像自然界的蛋白一樣穩定運作，一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後，融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白，早就不只是「假受體＋Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體，成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

融合蛋白的強項，就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架，科學家可以接上任何想要的功能模組，創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」（標記特定靶點）；但融合蛋白不只會抓，還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下，它在藥物設計上，幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說，當我們選擇使用融合蛋白時，通常會期待它能發揮幾種關鍵效果：

1. 療效協同： 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用，有機會提升治療反應率與持續時間，達到「一藥多效」的臨床價值。
2. 減少用藥： 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法，也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數，對病人來說，也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
3. 降低毒性風險： 經過良好設計的融合蛋白，可以做到更精準的「局部活化」，讓藥物只在目標區域發揮作用，減少副作用。

到目前為止，我們了解了融合蛋白是如何製造的，也知道它的潛力有多大。

那麼，目前實際成效到底如何呢？

一箭雙鵰：拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年，德國默克（Merck KGaA）展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於，它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝，一邊解除它的防護罩。

PD-L1，我們或許不陌生，它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時，就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」，於是放過它。我們的策略，就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去，把這張「偽裝良民證」封住，讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠，因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍，後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是，轉化生長因子-β，縮寫 TGF-β。

先說清楚，TGF-β 原本是體內的秩序管理者，掌管著細胞的生長、分化、凋亡，還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期，它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合，啟動一連串訊號，抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期，TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失，導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用，反而轉向幫癌細胞做事。

它會讓細胞骨架（actin cytoskeleton）重新排列，讓細胞變長、變軟、更有彈性，還能長出像觸手的「偽足」（lamellipodia、filopodia），一步步往外移動、鑽進組織，甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是，這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統，讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力，同時刺激新血管生成，幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸，默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡，加上了一個「TGF-β 陷阱（trap）」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣，這個融合蛋白在體內循環時，會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合，從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

告別單一解方：融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但，故事還沒完。我們之前提過，癌細胞之所以難纏，在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現，癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張：一張是 PD-L1；另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號，當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時，就會抑制吞噬反應。

為此，總部位於台北的漢康生技，決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47，乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已，但實際上極不簡單。截至目前，全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市，在臨床階段的生物候選藥，也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術，製作出了三功能的生物藥 HCB301，目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強，還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄，我們就透過融合蛋白，創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力，而是一組可以「客製化組裝」的平台，用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can？融合蛋白的回答是：「We Can.」

未來癌症的治療戰場，也將從尋找「唯一解」，轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞，避免任何的逃脫。

本文與 Perplexity 合作，泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡，機器人的聲音就該是冰冷、單調，不帶一絲情感 。它們的動作僵硬，肢體不協調，像一個沒有靈魂的傀儡，甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是，現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲，而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年，美國一間實驗室發表了一項成果：一台名為「SRT-H」的機器人（階層式手術機器人Transformer），在沒有人類醫師介入的情況下，成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力，最終在八個不同的離體膽囊上，達成了 100% 的自主手術成功率。

這項成就的意義重大，因為過去機器人手術的自動化，大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而，這一場完整的手術，是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中，實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題：我們究竟錯過了什麼？機器人是如何在我們看不見的角落，悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化？

這趟思想探險，將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到，它們正以前所未有的方式，發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作，甚至開始自我修復與演化，成為一種真正的「準生命體」 。

所以，你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎？

只靠模仿還不夠？手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼，SRT-H 這位機器人的外科大腦，究竟藏著什麼秘密？答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像，SRT-H 的腦中，住著一個分工明確的兩人團隊，就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

• 第一位，是動口不動手的總指揮「黑傑克」： 它不下達具體的動作指令，而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令，是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
• 第二位，是靈巧的助手「皮諾可」： 它負責接收黑傑克的語言指令，並將這些抽象的命令，轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工，而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始，研究人員在訓練過程中，會刻意讓它犯錯，並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法，被稱為「糾正性示範」 。

這項訓練，讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能：當它發現執行搞砸了，它能即時識別偏差，並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後，機器人在遇到困難時，要不是完全失敗，就是陷入無效的重複行為中 。

正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力，SRT-H 最終在八次不同的手術中，達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦，足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎？例如在亞馬遜的倉庫裡，機器人不只需要思考，更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動，光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體，它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去，這裡的倉儲機器人（如 Kiva 系統）就像放大版的掃地機器人，核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸，只負責搬運整個貨架，再由人類員工挑出包裹。

但 2025 年5月，亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡，商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中，而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網，再從堆放雜亂的儲物格中，精準取出單一包裹，且不能造成任何損壞。

Vulcan 的核心突破，就在於它在「拿取」這個動作上，學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具（EOAT, End-Of-Arm Tool），不僅配備了攝影機，還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力，和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指，裡頭分布著非常多的受器，不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」，能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同，從而動態調整行為，避免損壞貨物。

其實，這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時，你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上，你會先把手伸到大概的位置，讓指尖輕觸桌面，再沿著桌面滑動，直到「感覺」到硬幣的邊緣，最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺＋觸覺」的混合策略，先用攝影機判斷大致的空間，再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

靠著這項能力，Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項，並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義，從單純的「替代人力」，轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」，Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎？它們都還是「專家」，一個只會開刀，一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本，但機器人的終極目標，是像人類一樣成為「通才」，讓單一機器人，能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」？

你問，機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎？過去不行，但現在，這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去，我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在，科學家們換了一種全新的教學思路：停止教機器人完整的「任務」，而是開始教它們基礎的「技能基元」（skill primitives），這就像是動作的模組。

例如，有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元，和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法，學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子，當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時，它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合：首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後，就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功：通用 AI 的誕生

好，既然要學，那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會？總不能直接去你家廚房實習吧。答案是：它們在數位世界裡練習。

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台，能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境，讓 AI 可以在一天之內，進行相當於數千小時的練習，獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」（sim-to-real）的訓練管線，正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象：用來自多種「不同類型」機器人的數據，去訓練一個單一的 AI 模型，會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後，它在任何單一機器人上的成功率，比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後，經驗值合併，讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念，這些概念獨立於它所控制的特定身體。

不再是工程師，而是「父母」： AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來：或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」，它可以下載到各種不同的身體裡，並即時適應新硬體。

這種學習方式，也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師，而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型，正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的：

• 金字塔底層： 是大量的人類影片。
• 金字塔中層： 是海量的模擬數據（即我們提過的「數位世界」練習）。
• 金字塔頂層： 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式，大大降低了「教導」機器人新技能的門檻，讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體，而是「任何」物體？

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸，甚至舉一反三。但這一切，都建立在一個前提上：它們的物理形態是固定的。

但，如果連這個前提都可以被打破呢？這代表機器人的定義不再是固定的形態，而是可變的功能：它能改變身體來適應任何挑戰，不再是一台單一的機器，而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性，該學院的仿生機器人實驗室（Bioinspired Robotics Group, BIRG）2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯，其中瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室（BIRG）在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年，來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室（RRL），更進一步推出了 Mori3，這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

Mori3 的核心，是一個個小小的三角形模組。別看它簡單，每個模組都是一個獨立的機器人，有自己的電源、馬達、感測器和處理器，能獨立行動，也能和其他模組合作。最厲害的是，它的三條邊可以自由伸縮，讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時，就能像一群活的拼圖一樣，從平面展開，組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡，我們熟悉的 3D 模型，其實就是由許多多邊形（通常是三角形）拼湊成的網格。Mori3 的創新之處，就是把這種純粹的數位抽象，真正搬到了現實世界，讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼？團隊已經展示了三種能力：

• 移動：他們用十個模組能組合成一個四足結構，它能從平坦的二維狀態站立起來，並開始行走。這不只是結構變形，而是真正的協調運動。
• 操縱： 五個模組組合成一條機械臂，撿起物體，甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
• 互動： 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面，即時追蹤使用者的手勢，把手的動作轉換成實體表面的起伏，等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示，不只是實驗室裡的炫技，而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力：它不僅能構建靜態的結構，還能創造具備複雜動作的動態系統。而且，同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景：救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機，而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人，鑽入瓦礫縫隙；一旦進入開闊地後，再重組成一隻多足的「蜘蛛」，以便在不平的地面上穩定行走；發現受困者時，一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑，另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景，正是科幻中的概念：可程式化物質（Programmable Matter），或稱「黏土電子學」（Claytronics）。想像一桶「東西」，你可以命令它變成任何你需要的工具：一支扳手、一張椅子，或是一座臨時的橋樑。

未來，我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」，它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上，是一個從硬體定義的世界，走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是，因為模組可以隨意分開與聚集，損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時，它就像一個超個體，如同蟻群築橋。至此，「機器」與「有機體」的定義，也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡，演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T)，甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展，一個全新的挑戰也隨之而來：在一個 AI 也能生成影像的時代，我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」？

舉一個近期的案例：2025 年 2 月，一則影片在網路上流傳，顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽，並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑：這太誇張了，一定是 AI 合成的影片吧？但，該怎麼驗證呢？答案是：用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中，Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity，它馬上就告訴我：該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住，而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D。

接著，選擇「研究模式」，就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來，真正的羽球機器人根本不是「人形」，而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解，Perplexity 的「實驗室」功能，還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用，更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史：為何選擇四足？如何精進硬體與感測器結構？以及除了運動領域外，四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人：數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球，到虛擬練功，這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來，機器人將獲得更強的「探索」能力，幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是，傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力，它就像是數位世界裡的機器人，能成為我們的「代理人」（Agent）。

它的核心功能，就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流，提供「專業代工」，並直接交付成果。

例如，你可以直接對它說：「閱讀這封會議郵件，檢查我的行事曆跟代辦事項，然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令：「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位，記得要來回票。」

接著，你只要兩手一攤，Perplexity 就會接管你的瀏覽器，分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋，或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路，而實體機器人，則在幫我們前往真實的物理絕境。

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◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

• 本文轉載自 LIS情境科學教材

他是胡子 Huzi，是台灣少數以實驗型內容為主的 YouTube 創作者，更被網友戲稱爆炸系創作者，也許你會很意外，這位胡搞小子在成為百萬訂閱 Youtuber 之前曾經是一位老師！

家裡開補習班、大學成績恰恰落在師範、教育大學的胡子，走向教職似乎是老天爺為好人為師的他預備了一條安全且穩定的道路，然而當胡子進入體制內的教育現場，亦或是協助父母經營家裡的補習班，他發現自己沒有辦法專注在喜歡的教學上，更多的時候他需要教的不是小孩而是孩子的家長。

在自我探索的過程中，胡子被 Youtuber 這個職業給吸引，他勇敢的放棄、勇敢的相信，果斷離開碩士學位的最後一哩路，突破舒適圈為自己的選擇拼搏。現在的胡子繼續把「好人為師」的精神放在影片創作裡，藉由數位傳播的影響力，把他相信的教育理念、價值觀加進去，這一回成為創作者，他可以放心胡搞各種被束縛的框架，帶著更多的大小朋友一起胡思亂搞！

胡子的人生故事和教育觀點，邀請你一起往下閱讀>>>

順勢而為成為教育者

Ｑ：胡子是怎麼樣走上教職這條路？

會往教職走完全是順勢而為，我家裡本身其實都是老師，我的爸媽有經營一家補習班，我高中沒有特別愛念書，就念著念著剛好指考分數坐落在教育學院、師範學院，我就想說未來如果可以當個老師，就可以在家裡補習班幫忙，當老師對當時的我而言最安全最穩定的道路。

自己也有一點點「好為人師」的特質，在教別人讓別人變好的過程，可以讓我感受到成就感。一個人能因為我而進而改變，會讓我感到高興，覺得當老師這途應該滿適合我的。

不過到了第一線的教學現場，才發現我是喜歡教人，但學校體制的老師除了把學生帶好，還有很多很多很多很多…….繁瑣和我不想處理的事情，比方說跟家長溝通，小的要教，大的也要教，還要處理學校交代的一些意義不明的行政事務，總覺得很多事有更好的做法，但常常不能盡如人意。

後來我的心力主要放在補習班這邊，然而來到補習班的學生，最主要的目的就是要提升課業成績，有一些教學理想又不一定能放在補習教育裡，之前在學校碰到的家長問題也還是存在。

比方我曾經有個學生有注意不足過動症（ADHD），但因為他是長子長孫，全家對他寄予厚望，希望這個孩子未來能當醫生，當時我主要帶他數學和自然科學，從一開始的七八十分，慢慢到平均到九十、九十五分，但家長看到進步只覺得「為什麼都到九十了，還是不能到達一百分」，他的才華不應該往醫生的方向過去，在他讀書的過程中，我可以感受到他是讀得很痛苦。

因為補習班是家裡開的，除了教學我也要處理行政事務，想到未來十年、二十年如果還要過著這樣的生活，我知道自己沒辦法這樣下去，一直以來我都告訴學生要多方嘗試，勇於追求自己的夢想，但到頭來我發現我自己才是那個不滿現狀卻又不敢跨出舒適區的人，於是我在碩三那年毅然退學離開教育研究所、離開教學前線，先去當兵再慢慢思考自己到底該何去何從，後來才在替代役服役期間發現 YouTube 這條路。

試著為自己創造工作

Ｑ：什麼樣動機開始經營 Youtube 頻道 ？

我從研究所退學之後，在替代役服役期間花了大量的時間思考自己的各種可能性，低潮時就看一些雞湯影片來振奮自己，偶然間發現原來經營 YouTube 可以作為一個職業，而且收入可能可以很不錯！ 於是我花了大量的時間研究，本來是因為之前受到很多翻譯的雞湯影片鼓舞，所以想當個翻譯 YouTuber，提升語文能力的同時又可以讓我翻譯的影片發揮影響力，鼓舞更多像我這樣對人生感到徬徨的年輕人。

但後來發現這樣很容易遇到版權問題，而且既然都要花時間了，為何不用來投資自己？於是我轉而朝向當時很喜歡的 Hajime 社長、人生肥宅 x 尊那種快節奏的「開箱＆實驗」路線前進，畢竟這種內容的題材源源不絕而且永遠都會有市場，再者，只要觀眾對我的形象開始產生信任，我也一樣能發揮雞湯影片一般的影響力來改變大家，畢竟就我以前的經驗來說，學生總是在他們最喜歡的老師所教授的那個科目展現出最高的學習熱忱，因此我給自己一年的時間，從零開始學習影像剪輯、社群經營、企劃籌備、等等全新知識，慢慢地走到今天。

人生就是需要勇敢的相信、勇敢的放棄

Ｑ：放棄教職，家人得知胡子當初要成為 Youtuber 的反應？

從小家人都蠻放任我自由發展興趣，但他們可能有發現我並沒有真的發展出什麼興趣，如果不接補習班、不當老師，我也沒有什麼特別能工作謀生的技能，他們就覺得我好好接管家裡的補習班就好，他們也可以退休，我越長越大他們希望我當老師接補習班的期望也越來越強烈和明確。

當我做了從研究所退學的決定，家人一開始得知也很崩潰，說我都已經讀到碩三了，為什麼不咬著牙把論文寫完，當時他們對我要當 Youtuber 的想法是很不能諒解，因為在他們的認識中並沒有這樣的職業，他們會覺得很危險風險很高，也是擔心我拉，全天下的父母都是這樣的！

瘋子的定義，就是重複做一件事情卻期待得到不同的結果

Ｑ：胡子選擇這句科學人宣言的原因？

我覺得科學很多理論定律都可以運用在現實生活中，例如自然科學很強調的是科學的再現性，如果完全重複同樣的動作，理論上都應該要得到同樣的結果。

在日常生活中，如果你想要得到不同樣的結果，但你又不改變你的生活，是不可能會有所改變，比方說想要減肥，但又不運動不改變飲食習慣，想要找理想伴侶，但用同樣的擇偶邏輯，也不改變自己的身心狀況和生活習慣，你永遠都只會找到一樣的人，只是換著不同的名字罷了，所以我覺得這句話放在生活其他地方也都是很好用的。

響應本次「LIS 第二季大科學計劃」，胡子 Huzi 分享給我們的大科學人宣言：
❛❛ 瘋子的定義，就是重複做一件事情卻期待得到不同的結果  ❜❜
——愛因斯坦

胡子分享的科學宣言，恰巧呼應著他的人生抉擇，因為看見體制教育、補習班教育裡的限制，他勇敢的跨出改變，為自己開創新局。科學定理不只能存在科學課本裡，我們也能活在這些道理之中！

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❛ 教育不只是老師的事，這是我們的任務，下一個世代的科學史，現在就得開始寫起！ ❜
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• 作者／MK Kong

誰才稱得上知識份子？

大家對「知識分子」都有一些概念與想像。籠統地說，學問高的人就是知識分子。（是嗎？）「知識分子」很多時候是一種正面的評價。我們如此批評討厭的學者︰「那樣的人根本不能夠算是知識分子。」這反映我們對知識分子有一定的期望，或多或少有一些評價準則。

有人會批評一些知識分子把自己關進「象牙塔」，淪為無用於社會之人，但有人亦會批評一些融入或取悅大眾的知識分子淪為知識的廉價販賣者。這些評價反映了人對知識分子有甚麼期許呢？為何某些人稱得上為「知識分子」另一些則不然？有甚麼準則？何謂好與壞的知識分子？反思一下，我們原來可以有完全不同的理想期望與評價準則。

本文旨在發掘與反思不同的「知識分子」理念，並討論當中的標準，試圖整理出三種各有千秋的想法。至於哪種理念才正確，就由看倌定論了。

追求唯一真理，這才是知識份子？

第一種想法，就是知識分子一心追求知識與真理。是其是，非其非，真理當然不應該為其他事而妥協。地球圍繞太陽轉的事實，不會因為教會大發雷霆而變更。政治風暴要求知識分子向權威表忠，智者誓不低頭、直言不諱。如果社會、政府或甚大眾的耳朵容不下真理，那麼知識分子亦不怕曲高和寡、獨排眾議。蘇格拉底與伽利略就是這種知識分子的典範。「蘇格拉底之死」可謂將這種理想貫徹始終。尋找知識與真理的心靈又可會懼怕肉身之死？

那些震撼人心、忠於真理的故事，絕少提到知識分子如何維持生計、與家人的關係如何等問題。世俗功利之事皆為求真路上庸俗與煩瑣的負擔。不過我們卻不需要知道蘇格拉底與伽利略如何維生，仍可以明白這種理想型態大多與絕大部分人無緣。試問有幾多個人願意為自己的理論、文章而遭處死或軟禁終身？這不禁令我想起學生領袖思考將行動升級與否時的反問︰「有誰願意為此付十年牢獄的代價呢？」大概沒幾個吧。若果不願意為真理付出如此之多，那麼，一旦與權威有甚麼衝突，妥協便看似是唯一的出路。今日交通發達、盛行全球化，有本錢的人大多遠走高飛、另謀高就。在蘇格拉底與伽利略的理想人格面前，這些妥協的行為盡是可恥，但對知識分子的有如此苛求會否不太現實？

但是…真理能當飯吃嗎？

當今典型因政治而受苦的知識分子要數劉曉波，但今天知識分子面對的問題大多並非政治風暴。反之，現今真正廣泛關注的問題是生計受威脅，尤其是人文學科這些難以計算其社會功用的科目，投身人文學科者糊口更見困難。

以往知識分子會靠私人資助來維生，古中國有「食客」制度，現代西方的馬克斯亦要多得恩格斯的資助。政府資助的大學廣泛設立時，知識分子得到了前所未有般安穩的容身之所。裡面有聽眾、有同伴、有薪酬、有名銜。然而，每當公共資源緊絀，我們不禁發問︰「為何公共的資金不集中放在科技與醫療的研究直接造福社會呢？為何要社會資助一堆功用不明的學科？」這個詰問，逼使當代的知識分子要證明其社會地位為何重要。

不會有一本書想要證明餐廳的服務值得我們付某個價錢──那是自由市場的事。你覺得不值得便不要再光顧。大家都覺得不值得，餐廳要麼減價，要麼倒閉。可是，大學裡的知識分子的服務供應與社會的需求沒有那麼有效地掛勾。最強而有力的回應是說社會、政府與學生都未必知道自己需要哪些知識、理論與反思。知識分子就如古代的智者一樣，應該扮演指引社群、挑戰社群甚至對抗社群的角色，而非有效地順從社會的需要與欲求。這種反對「教育商品化」的論點正正在訴諸第一種知識分子的純粹理想型態。

可是，又有幾多人真的願意為挑戰社會而不惜受死與監禁？大概沒多少吧。再者，為了證明自己應該得到社會的資助，而將自己比擬成不惜挑戰社會的蘇格拉底與伽利略，當代的知識分子難道不會臉紅嗎？向社會權威妥協一下必定就不好嗎？改變社會不一定要硬碰硬吧。羅馬亦並非一日建成，慢慢循循善誘亦不為過。偶爾擦一擦邊球或者「抽水」也許便足夠吧？

別人有斗內，就能稱為知識份子？

除了依賴官僚審批的公共資源之外，知識分子似乎還可以另覓出路。為何某些人要以淺白通俗的方式來向大眾傳播知識？除了教育與娛樂大眾，無非還是想要尋求大眾的資源來幫助自己續存「知識分子」的生命。不依賴官僚、教會或者少數富人的資助，直接接觸與取得群眾認同然後建立自己的受眾，再賣廣告、演講或者眾籌就是出路了。這當然亦多得當代互聯網的發展。

曾被法西斯囚禁的意大利思想家葛蘭西 (Antonio Gramsci) 在其《獄中筆記》（Prison Notebooks）區分開「知識分子」與「知識分子的社會功能」兩個概念，並認為所有人都是知識分子，只是並非所有人皆發揮知識分子的社會功能。他似乎嫌這個主張不夠「廉價化」知識分子，還進一步說，除了教授、學者在發揮知識分子的功能外，任何試圖取得群眾認同的人皆在發揮知識分子的社會功能。 [1]換言之，政客、企業廣告人、Facebook／Instagram上的網路作者與 KOL 皆扮演社會裡知識分子的角色。

借葛蘭西的說法加以發揮一下：這種看法或許點出了知識分子與社會的權力關係。誰決定誰做知識分子？

人若果要以知識分子的社會身分生活，就必需要說服那些擁有資源的人／團體去「buy」你的知識。如果社會的身分完全由教會決定，那麼伽利略是否知識分子就視乎他的理論能否服務教會，或者至少不與教會的利益有所抵觸。我們後來再重新認同伽利略是知識分子，只不過是我們後來以科學反抗教會作為社會終極權威的結果。決定誰是知識分子的判斷從來都是一場權力遊戲。崇拜過神權之後，我們仰望科學。經歷過戰爭科技的可怕之後，定義知識分子來爭奪話語權的遊戲亦隨之變得更加複雜、多變。

在當代多元文化的世界裡，不同人可以藉擁戴不同的知識分子來鞏固自己的話語權。即使是小眾的群體，團結起來也可以在民主社會內玩這場權力遊戲。Facebook／YouTube／Instagram 並非單純的交友平台，而是當代知識分子的求職平台，你我都是潛在的顧主。在極權的社會，遊戲當然就難玩了，任何政治異見都是企圖推翻政權的外在勢力，但只要小心翼翼不觸動大哥的神經，知識分子還是有遊走空間。

或許你會反對說，知識分子應該使社會變得更加美好，而非純粹替不同的利益團體玩爭權角力的遊戲。要回應這種反駁，便要分析「多元」的意思。在宗教與科學不再壟斷話語權的當代世界，不同人或團體對何謂「美好」有互相衝突的定義。你覺得 A 好，我覺得 not-A 好。因此，不同人自然就會要求不同的知識分子，根據各自偏好的事物來使社會變得更「美好」，衝突於是無可避免。最終衝突如何解決，便要看看社會的制度有多民主有多極權了，但過程始終還是一場權力遊戲。 [2] 最後，哪些是真理或者知識，其實只是一些意識形態（即背後代表着某些利益的信念系統）最終戰勝另一些意識形態的結果。

只要成功獲取資源，誰人都可以扮演知識分子的角色。評價知識分子的「好」與「壞」，只反映到評價者想不想讓某人扮演知識分子的角色而已。看穿不同利益的角力便再沒有誰比誰高。在高舉第一種純粹理念的人眼中，這種觀念將知識分子、知識與真理一併變得「廉價」。[3] 但純粹追求知識的理念是否真的現實可行呢？有誰覺得自己一心為了知識而活？不臉紅嗎？很多當代的知識分子都說自己只在發掘一些新的可能意義，而非發現真理。這或許反映了知識分子已經承認自己對於學問沒有甚麼實在的權威了。

獨善而居、不問世俗的博士生，也算知識份子嗎？

說實話，有幾多熱忱學習的人，並非首先因為要追求滿足自己的好求心與知性欲望，而是首先想到要服務他人？當然，知識是眾多人集體研究所得的成果。即使學者最終只能夠為問題下一些註腳，亦會希望自己的研究能夠有益於後學。然而，習得的學識還是自己的能力與資產。若果研究者真的純粹求真，毫無半點私心的話，不然所有論著文章都匿名發表好了。知識本來就有發展個人能力的面向，不能抹煞。

當代的德性知識論 (virtue epistemology) 主張知識的獨特價值，在於其體現出人有求真的能力。

研究所得的知識與純粹猜對的信念，不同之處就在於前者的成功歸因於人的能力而後者則純屬運氣使然。[4] 即使學者無法覓得真相，亦不表示其學識不足。舉例說，有兩位弓箭手比賽射箭。第一位弓手訓練有素，紮好馬步，盤算過環境因素後發射，可惜箭矢中途遭遇不能預估的雷電打落。第二位弓手不諳箭術，隨意發射卻幸運地正中紅心。我們卻仍然肯定只有第一位弓手稱得上有作為弓手的射箭能力與修為。知識的獨特價值在於智識能力的表現。同樣道理，有沒有做學問的智識能力，亦決定某人能否稱得上為「知識分子」。

即使某人在展現其能力與修為時，沒有在任何意義上貢獻社會（沒有發現真理、沒有挑戰常識、沒有代任何人發聲），似乎只要仍然能夠表現其學養就可以算是知識分子。想像一位學識淵博的人歸隱於深山之中，與世隔絕。他仍然可以是一位了不起的知識分子，只是無法取得社會資源而已。在這種觀念下，知識分子孰好孰壞取決於其學識能力的高低。

但若果他的學識是社會資助而來的結果而且社會需要他，那麼他還可以獨善其身嗎？如此還配得上稱頌嗎？或許，智識能力須要包括將學問經世致用之能力。不過，當代學院所培訓的學識又有幾多能夠活用於世呢？現今學問專門化、學術期刊化，很多研究最終大多對社會無甚用處，甚至可謂與他人了無關係。純粹關注自身能力成長的知識分子，大概是當代研究者的親身經歷。可是，受過高等教育的當代研究者，必定就是知識分子嗎？

無疑我們還可以有更多的「知識分子」的可能觀念與看法。如何取捨、改進或者調和種種觀念還可以有引發更多討論。這裡充其量只算是一個開始，當真是學海無涯。

• 本文轉載自《好青年荼毒室》，原文標題為〈甚麼是知識分子？為何網紅不可以是？〉。

備註

• [1]： Said, Edward.（1994）. Representation of the Intellectual. 頁.3-4.
• [2] ：哲學當然不乏其他理解或者疏解「多元」的進路，但篇幅有限，不宜再在這裡探討了。
• [3] ：若果你對這種知識觀感到很不安，請看 Paul Boghossian 的 Fear of knowledge: Against relativism and constructivism（2007）來解脫。
• [4] ：這裡只是借理論來加以發揮，未能詳解其要處理的知識論問題。有興趣認識相關問題者可參考 Steup、Turri、Sosa 合編的 Contemporary Debates in Epistemology（2013），尤其第六章。