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大屠殺啟示錄:對社會經濟有哪些影響?

活躍星系核_96
・2019/06/04 ・6524字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 573 ・九年級

  • 胡瑋晉│作者為自由撰稿人,擁有政治學與數學雙學位

歷史上不少見的「大屠殺」,其成因為何?

在台灣安居樂業的當下,大屠殺三字讓人覺得遙遠。與此同時我們有個大屠殺紀念日,每年這個時候都會有政治人物表示紀念是為了讓它不再發生云云。其實大屠殺是歷史上常見的暴力現象, 只是相較於戰爭, 我們對它的了解很少。

為了正視屠殺對人類造成的歷史創傷,每年1月27日為國際大屠殺紀念日。圖為歐洲被害猶太人紀念碑。圖/publicdomainpictures

科學上,要讓一件事情不發生,必須先知道它背後的原理。當我們知道某種傳染病開始流行是因為衛生環境變差,我們就能透過改善衛生條件來阻止這種傳染病的蔓延。同理, 如果我們想要阻止大屠殺的發生, 就得知道它的出現對應哪些社會經濟的條件, 這個問題在 20 年前引起了德州大學教授、經濟學鬼才 Scully 的注意。

Gerald W. Scully 來自紐約,研究過很多稀奇古怪的問題,善於利用數據呈事物不同面貌。他大學時主修中文, 研究所才轉攻經濟學。作為職棒球迷, Scully 生涯早期發展出套能夠衡量選手對於球隊貢獻的指標。以此為基礎,Scully 指出當時球員合約中保留條款的存在讓選手的價格受到嚴重低估 (Scully,1974)。這個有力的結論促成美國職棒自由球員制度的誕生,同時開創了現在稱為運動經濟學的研究領域 (Weber,2009)。

對 Scully 來說,研究大屠殺只是無心插柳,但是他留下的論文成為我們理解這個問題的重要窗口。[1]

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大屠殺:那些政府贊助的謀殺

大屠殺通常與恐怖統治離不開關係。圖/National Museum of the United States Air Force

首先,我們需要釐清名詞的意義。中文裡大屠殺通常指涉單一的大規模暴力事件,像是「南京大屠殺」、 「二二八事件」等等。本文所指的大屠殺是指某個政府在一定時間內的殺戮政策,中文有另一相近詞彙叫做恐怖統治。但是恐怖統治的中文意義不僅止於殺戮,舉凡掠奪、監禁、拷問、流放這些暴行都屬於恐怖統治的範疇。

Scully 後來另取了一個統整用的名詞:政府贊助的謀殺。為求簡潔,我們還是採納大屠殺這個常見的用法。

大屠殺有兩種子類型:針對一般大眾的人口滅絕和針對少數族群的種族滅絕

二戰時期德國對於猶太人的迫害是最著名的種族滅絕,時至今日對這個事件的檢討和評論都還是許多媒體的焦點。事實上種族滅絕比較少見,人口滅絕才是大屠殺的主要形式。20 世紀有 1.7億 (甚至 3.6 億)人死於大屠殺,是死於戰爭人數的四倍以上,其中 9,500 萬是由希特勒 (Adolf Hitler)、史達林(Joseph V. Stalin) 與毛澤東三人領導的政府造成。

大屠殺主要發生在威權統治的國家,民主政府造成的死亡人數佔不到 1%;同時,威權政府當中共產政權跟大屠殺的關係又特別密切,20 世紀殺害最多人的政府幾乎都是共產政權。Scully 重製了政治學家 R. J. Rummel 關於 20 世紀種族滅絕的人口數據,我們把其中殺害超過一萬人的個案挑出,整理成表1。

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國家 時期 人口滅絕 (萬) 種族滅絕 (萬
共產黨
阿富汗 1978–87 22.8 0
阿爾巴尼亞 1944–87 10 0
保加利亞 1944–87 22.2 0
緬甸 1962–87 4.3 0
柬埔寨 1975–79 200 54.1
中國 1949–87 3523.6 37.5
古巴 1959–87 7.3 0
捷克 1948–68 6.5 0
衣索比亞 1974–87 72.5 0
東德 1948–87 7 0
匈牙利 1948–87 2.7 0
北韓 1948–87 129.3 6
寮國 1975–87 5.6 5
蒙古 1926–87 10 0
波蘭 1948–87 2.2 0
羅馬尼亞 1948–87 43.5 0
蘇聯 1917–87 5475.9 1000
越南 1945–87 94.4 0
南斯拉夫 1944–87 98.7 0
非洲
阿爾及利亞 1962–87 5 0
安哥拉 1975–87 12.5 0
蒲隆地 1966–87 15 15
查德 1962–87 1 1
赤道幾內亞 1968–79 5 0
賴比瑞亞 1900–87 1 0
莫三比克 1975–87 19.8 0
奈及利亞 1966–79 40 1.5
盧安達 1962–73 1.5 1.5
蘇丹 1956–87 62.7 49.4
烏干達 1956–87 55.7 2.2
美洲
瓜地馬拉 1956–87 12.2 0
尼加拉瓜 1937–87 2 0
阿根廷 1976–82 2 0
巴西 1945–85 13.1 12.5
智利 1973–87 1 0
哥倫比亞 1948–87 7.4 0.5
祕魯 1980–87 1 0
亞洲
孟加拉 1972–87 1.5 1.2
印度 1950–87 2.5 1.5
印尼 1965–87 57.9 20
伊朗 1954–87 7.1 1.5
伊拉克 1963–87 18.7 14.5
南韓 1948–87 2.3 0
巴基斯坦 1958–87 150.3 150
菲律賓 1972–87 1.5 0
歐洲
法國 1900–44 1.3 0.4
德國 1933–45 76.2 1631.5
西班牙 1939–75 27.5 0
土耳其 1919–83 70.5 89.3
  • 橘色:超過10萬人遇害紅色:超過100萬人遇害紫色:超過1000萬人遇害

表1:20世紀的大屠殺。

經濟文明越發展,被大屠殺的人數越少

對這些集權統治者來說,GDP之於人命相對應的價值。圖/publicdomainpictures

針對 31 個案例進行統計分析,Scully 發現人均國內生產總值 (GDP) 和大屠殺的規模之間存在負相關。換句話說,一國的人均 GDP 越高,大屠殺的規模就越小,反之亦然。這反映出大屠殺對統治者的成本。統治者的收入來自於稅收,稅收來自於人民,人死了就不能繳稅。

當人均 GDP 很低,人命就相對便宜,把人殺了減少的稅收有限。如果人均 GDP 高,進行大屠殺要付出比較高的代價,統治者就沒有動機去殺那麼多人。進行大屠殺的收益主要是來自繼續執政的稅收,以及加上徵收某些經濟資源 (像是農業集體化) 產生的收入。許多人對於大屠殺的評論是「喪心病狂」、「令人髮指」,其實背後有著理性計算的邏輯。Scully 提供了進一步的數據:人均 GDP 每上升 1% 就會少殺 1.4% 的人。

從這個結果我們能理解為何發生在蘇聯與中國的大屠殺趨勢會逐漸放緩。

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  • 蘇聯在史達林統治時期 (1929-1953) 殺害了4270萬人。雖然社會主義制度效率不彰,蘇聯經濟在 1950 年後仍呈現緩慢的成長,大屠殺的規模隨之縮小到 810 萬 (至1987)。
  • 中國在毛澤東時期(1949-76) 殺了3440萬人,鄧小平上台後確定改革開放為經濟帶來急速成長,大屠殺的規模也迅速遞減至 87.4 萬 (至1987)。
人類文明發展的歷程中不乏各種大屠殺的歷史。圖/pxhere

人類文明發展處處充斥大屠殺的痕跡。

  • 遠在沒有文字記載的史前時代,考古學證據顯示穴居人遭到智人屠殺殆盡 (Hirshleifer,1994)。
  • 中國是一個有著大屠殺傳統的古文明,自從秦朝大一統至清末,中國皇帝屠殺了約 3350 萬人。[2]這個數字不包含蒙古人進行的殺戮,活躍於 14 至 15 世紀的蒙古騎兵屠殺了世界 1/10 的人口 (約 3000 萬)。

回到比較明確的數據,Scully 估計,13 世紀約有 9% 的人死於大屠殺,當時火藥尚未出現,殺人是一件相對麻煩的事情;到 17 世紀這個數字減半,剩下4.7%;19 世紀是 3.7%;但是 20 世紀回升到 7.3%。

Scully 把大屠殺的規模視為人類文明進展的指標,文明越進步,被殺害的人應該要越少。

就這觀點來看,20世紀的人類文明有倒退跡象。但是若扣去共產國家造成的死亡,20 世紀的數字可下修為 3.6%。這些數字算高還是低?依據內政部資料,中華民國近 10 年來的人口死亡率大致在 0.7% 左右 (內政部統計處,2018)。

大屠殺目的:排除異己、壟斷資源的「尋租」活動

經濟租源自於獨佔而產生的額外利潤。圖/pixabay

尋租 (rent-seeking) 是指行為者追求獨占地位所做的投資 (Tullock,2018)。健全的市場環境下,廠商可以自由進入市場去生產財貨,成為消費者購買的選擇。產品能被消費者接受的廠商會留下,反之則退出市場,就是所謂的市場競爭。但在一個被權力扭曲的市場裡,政府設下進入障礙,只讓得到許可的廠商進入市場生產。這樣廠商除了賣出產品的收益,還有一筆因為獨佔而多出來的利潤,稱為經濟租,如此一來廠商的競爭標的就從消費者認可轉移到政府「關愛的眼神」。

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經濟租通常很豐厚,大家當然會使出渾身解數,找公關公司遊說、收買對手打假球、寄黑函、請負責人喝花酒等等不一而足。這些都是尋租活動,也都要花很多錢。問題是核發的許可只有一張 (假設),贏家出爐,輸家為了得標花的錢就燒掉了,變成社會資源的浪費,有時浪費掉的資源價值甚至會超過經濟租本身。[3]

從這個例子可以看到,經濟租的產生主要來自於公權力的運用。所有的重分配都能視為經濟租,包括從事公職的收入以及老人年金式的直接補貼。尋租理論的發展是現代公共經濟學最重要的成就。

同為尋租活動的大屠殺與歧視

Scully 認為,大屠殺和歧視 (依據身分差異給予不同待遇) 一樣,都是人類基於敵意本能展開的尋租活動。歧視是一種削弱少數團體尋租能力的手段。[4]證據顯示即使生產力相同,多數團體的平均收入會超過少數團體  (Becker,1971)。

大屠殺和歧視只有一線之隔,強勢團體對弱勢團體設下重重限制。圖/wikimedia

在台灣,外籍勞工不受基本工資保障,一位老闆只要用本國勞工 1/3 的工資雇用外勞提供同樣的產量,他的獲利就會增加。反過來看,外勞產生的財富實際上移轉到了老闆手上,這個例子顯示歧視具有將財富從少數移轉至多數的效果。對抗歧視的關鍵是法治,法治國家能透過立法去限制歧視的強度和範圍。

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即使如此在西方國家的改革腳步依然很緩慢,因為限制歧視的法規或政策將壓低多數團體的收入而受到他們抗拒。放眼世界,擁有法治條件的國家終究只佔少數,在缺乏法治的威權國家,不受限制的敵意就變的無所不在。

威權國家往往存在許多針對弱勢團體的限制,包括職業選擇、教育機會、貿易許可、土地所有權甚至居住自由等不一而足。[5]這些限制讓優勢團體能夠源源不絕的取得經濟租,創造龐大的既得利益;同時和控制國家機器的統治者交易,請他保護優勢團體的尋租能力。另一方面,由於統治者從這種支配關係中得益,他們有保持統治的理由。[6]

謀殺是敵意的極端形式,也是威權國家用來保持權力的工具,能帶來寒蟬效應,提高被支配一方的叛亂成本。需要注意的是,大屠殺不一定會成功,蘇聯與菲律賓馬可仕政府都是因為大屠殺計畫被阻止而瓦解。

尋租活動會造成整體社會資源的損失

前一節已經提到,理論預測了尋租活動會造成社會資源的損失。一個理論要可信,除了邏輯嚴密還需要證據支持。因此經濟學家想要測量尋租活動的規模,最好能發展一些指標去呈現社會資源浪費的情形。但是他們進行這件工作的時候遇到麻煩,原因是尋租行為很難觀察到,遑論計算它們的價值。[7]

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呈現社會資源浪費的情形頓時成了難解之謎。圖/maxpixel

Scully 的研究也遇到同樣問題,大屠殺造成社會資源的損失,但是觀察不到實際的交易。我們不知道優勢團體付了多少錢給統治者去組織恐怖活動,也無從判斷這些錢如果不拿去辦大屠殺還能拿來產生什麼別的價值 (機會成本的定義)。數據鬼才想出來的辦法是利用國家經濟成長率來做為替代指標,因為被殺害的人無法再貢獻國家的 GDP。

經濟成長是指國家 GDP 隨時間推移而增加的現象。理論上,成長的動力來自於資本 (廠房或設備) 形成,形成資本要靠儲蓄。[8]大屠殺是對生命與財產的剝奪,它令人對未來悲觀,這會降低儲蓄率,侵蝕資本形成,對國家的經濟成長有所斲傷。

菲律賓在 1950-1972 年間的年均經濟成長率是 2.9%。馬可仕 (Ferdinand Marcos) 於 1965 年當選總統,1969 年成功連任。依照憲法 Marcos 的任期至 1973 年,但是他在 1972 年 9 月宣布全國戒嚴並且凍結憲法。為了跨越政治上的阻力,馬可仕政府展開大屠殺計畫,自 1972 年起到 1986 年馬可仕去世為止處決了 1.5 萬人。這段時間經濟沒有成長,1982-1986 年的年均成長率是 -3.0%。隨著艾奎諾 (Corazon Aquino) 在 1986 年上台又恢復了正成長,1987-1990 年為 3.6%。

貧窮與大屠殺的惡性循環

大屠殺呼應了一個經濟發展上的惡性循環。圖/pxhere

大屠殺究竟會造成多少的經濟損失?以 1960 年為基期,Scully 蒐集了 67 個經濟條件相似的國家成長數據進行比對,包括 23 個沒有發生大屠殺的威權國家,33 個發生大屠殺的威權國家以及 11 個經濟自由度較高的國家。結果符合理論的預期:

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發生大屠殺的威權國家是三組資料裏頭經濟表現最差的,其次是沒有發生大屠殺的威權國家 (包括台灣),表現最好的則是經濟自由度較高的國家。

Scully 估算,大屠殺平均來說會折損國家 19.2% 的 GDP。以地區論非洲最高,達 24.2%,亞洲和拉丁美洲則相若,分別為 18.6%和 18%。極端值都在非洲,像是安哥拉的 61.6% 與蒲隆地的 54.8%。合併前段的討論我們看到一個經濟發展上的惡性循環:貧窮的地方容易發生大屠殺,而大屠殺又反過來強化了貧窮。這個困境如何克服還有待社會科學家進一步的研究。

參考文獻

  • 內政部統計處 (2018),《中華民國 106 年內政統計年報
  • 吳聰敏 (2007),《總體經濟學》,3 版 ,台北:翰蘆。
  • Becker, Gary S. (1971), The Economics of Discrimination, 2nd ed., Chicago: The University of Chicago Press.
  • Hirshleifer, Jack (1994), “The Dark Side of the Force,” Economic Inquiry, 32, 1–10.
  • Scully, Gerald W. (1974), “Pay and Performance in Major League Baseball,” American Economic Review, 64, 915–930.
  • Scully, G. W. (1997). Democide and genocide as rent-seeking activities. Public Choice93(1-2), 77-97.
  • Scully, G. W. (2004), “State-Sponsored Murder as a Rent-Seeking Activity,” in, The Encyclo-pedia of Public Choice Charles K. Rowkey and Friedrich Sneider (eds.), vol. II, Dor-drecht: Kluwer Academic Publishers, 536–538.
  • Tullock, Gordon (2018), “Rent Seeking,” in, The New Palgrave Dictionary of Economics, Macmillan Publishers Ltd.(ed.), 3rd ed., London: Macmillan Publishers Ltd., 11530–11534.
  • Weber, Bruce (2009), “Gerald W. Scully, Who Wrote Landmark Basebaseball Analysis, Dies at 67”, The New York Times

註解

  • [1]本文使用的數據和見解主要來自 Scully (1997),為流暢起見我們不一一引用。這份研究的非技術性回顧可參考 Scully (2004)。
  • [2] 讀者可以注意到,毛澤東政府殺害的人數超過中國歷代帝王的總和。
  • [3] 社會的損失等於所有廠商尋租損失的加總。
  • [4] 被歧視的一方通常是社會上的少數,例如美國的黑人以及台灣的外勞等等。
  • [5] 不妨視這些限制為制度化的歧視。
  • [6] 雖然不清楚具體的數字,但是諸如 Peron (阿根廷)、Marcos (菲律賓)、Duvalier (海地)、Mobutu (薩伊) 這些統治者在海外的財產都是百萬美元計。
  • [7] 這也許是尋租理論迄今尚未獲得諾貝爾獎肯定的原因。
  • [8] 廠商不是生產資本就是生產消費用的財貨,但只有後者會計入 GDP,前者則視為投入而扣除。儲蓄能透過銀行轉變為廠商獲取的資本,因此資本增加儲蓄就會增加,細節可見吳聰敏 (2007,頁75)。
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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。

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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)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

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。

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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。

「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」/ 圖片來源:shutterstock

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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 / 圖片來源:wikipedia

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。

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)」/ 情境圖來源:shutterstock

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。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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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。

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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?

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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」 。

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 。 / 圖片來源:shutterstock

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 。

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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。

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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。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

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。

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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。

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:shutterstock

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。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

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。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆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…

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貪污如何刺激中國經濟起飛?——吳介民解析中國的「官僚尋租」現象
研之有物│中央研究院_96
・2021/12/16 ・6667字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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|龔雋幃
  • 美術設計|林洵安

中國如何創造經濟神話?

中國崛起,是近年舉世矚目的議題,但中國的發展軌跡與日、韓、台迥然不同,所謂的「中國模式」有何特殊性?下一步,中國還能持續創造奇蹟嗎?中研院社會學研究所吳介民研究員,拆解分析中國崛起背後,如何透過「尋租式」的政商結合打造出世界工廠。「研之有物」專訪吳介民,一探他費時 25 年的著作《尋租中國》,背後橫跨多年的田野觀察,以及他歷經年少困頓、輟學、童工,依舊未曾改變的知識憧憬。

負債逃難、休學做工,少年遍嘗底層辛酸

「經濟起飛/你們家墜毀/那是你們曾經感受飢餓的一年/『家的破裂與復合的真理唯一是勞動,無產階級的身體』/於是,在城市邊陲的小衛星工廠/你們成為輸送帶上的少年工/⋯⋯」

在出版的詩集《地犬》裡,吳介民以詩作〈一九七七〉,描繪自己十五歲時的生命史片段。

吳介民父親原為《中華日報》地方記者,眼見人造纖維毛衣的加工貿易可為,遂與親友借錢開工廠,不料一敗塗地。此後一、二十年債務纏身,全家命運丕變。

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「我爸媽是連夜逃離宜蘭,向鄰居借一百塊買火車票,弟弟跟著走。那時候家裡已經破產,我和妹妹、外祖母留在原來的工廠,後來才陸陸續續北上團聚。」吳介民說。

年少的吳介民遍嘗底層生活的辛勞。一家落腳三重,他和弟弟曾輟學一年到膠鞋工廠當童工,還要同時幫忙家裡的自助餐生意。後來,父母頂下一間水餃館,就位在省北師專(今國立臺北教育大學)對面。透早五點,全家起床賣豆漿,接著備料、包水餃、煮麵,一路忙到晚上十一、二點的宵夜場,週而復始。

直到吳介民考上台大的頭幾年,仍是掙錢還債、讀書兩頭燒,期間更兩度休學,回家當起水餃師傅。大三後家裡陸續還清欠債,他才終於揮別那樣的時光。吳介民感性地說:「父母選擇還債,而不躲債賴帳,確保了全家人的尊嚴,這一點對我們小孩是很要緊的情感教育。」

歷經舉家欠債、還債、輟學做工,吳介民回憶起成長歷程,「我確實有幾年生活其中,經歷過那樣的世界,知道底層工人賺錢的辛苦、被羞辱的感覺。」一切彷若已雲淡風輕,化為他構築、深化理論的養分。圖│研之有物
歷經舉家欠債、輟學做工,「我確實有幾年生活其中,經歷過那樣的世界,知道底層工人賺錢的辛苦、被羞辱的感覺。」吳介民回憶自己的成長歷程,一切彷若已雲淡風輕,化為他構築、深化理論的養分。
圖│研之有物

少時,家裡生計著實困難。吳介民猶記曾和弟弟遠遠望著蚵仔麵攤,眼巴巴地像是肚子餓的小狗。另一次,兩人湊出十塊錢到麵攤合吃一碗油麵,上頭浮著薄薄一小片瘦肉,兩兄弟饞得緊,仍忍著餓相互說你吃你吃,「雖然不到饑荒,但當時真的常有『腹肚枵』(餓肚子)的感覺。」

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吳介民重省這段歷程,說道:「那是真實的下層階級生活,所以後來讀馬克思、韋伯,就能用自己的親身經歷看那些理論。我知道理論的重要,但也知道很多時候『理論只是理論』。」

這些經驗也讓他日後更能感同身受工人階級的思維,以及勞力謀生的不易。

即便沒有優渥環境,高中讀的是放牛吃草的補校,吳介民卻從未放棄他的知識、文學與藝術夢。他自己買石膏像臨摹,也曾努力攢下一千元,買了一台 FM 收音機,晚上聽 ICRT 練英文、聽古典樂。家中的黨外雜誌與柏楊著作,亦是啟蒙養分。

另一個驅動的強烈欲望,則是迫切想離開當時的生活環境,流氓砍殺、幫派械鬥、警匪追逐,社會的幽暗面時時出現眼前。

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透視中國軌跡,反思台灣發展

1981 年,吳介民決定向父親「請假」半年,專心準備大學聯考,如願考上他的第一志願台大政治系。然而,結果卻不如所想。

保守呆板的課程讓他大失所望,有些同學轉投法律懷抱,吳介民不改其志,一面參加讀書會、接觸黨外人士,也投身 80 年代風起雲湧的社會運動,反杜邦自由之愛野百合學運都曾親身參與。他說道:

「從大學到現在 40 年,我關心的事情都一樣──台灣的民主,希望台灣成為真正好的國家和社會。這個核心關懷從來沒有變過。」

直到考入台大,吳介民仍五點起床賣豆漿,課後到餐館包餃子、煮麵、洗碗,忙到深夜才能看書。他笑說自己從小特別愛讀書,高中讀的是被體制放棄的「流氓補校」,仍立志考上大學。進入台大後兩度休學,他依舊不改其志,積極投身社會運動直至今日。圖│吳介民
考入台大後,吳介民仍日日五點起床賣豆漿,課後到餐館包餃子、煮麵、洗碗,忙到深夜才能看書。但他依舊不改選擇政治系的初衷,積極投身社會運動直至今日。圖為翻拍人間雜誌社報導,當時吳介民與學運夥伴從鹿港調查反杜邦運動回到台北,整理問卷資料後,在消基會舉辦的記者會上報告。
圖│吳介民

就算後來出國留學,又或跑遍中國做田野,仍是為了回答台灣自身的問題。吳介民直言,「台灣作為一個現代國家,將來跟中國不管是什麼關係,都離不開這個地緣政治、經濟。這是我們的宿命,必須面對。」

因著這份長期以來的關懷,他一眼持續觀照台灣本土公民社會的茁壯、衝擊與變遷;另一眼,則望向中國經濟改革開放的發展與運作機制,以及飽受工資壓榨、身份差序雙重剝削的中國底層民工。復再凝結成「中國因素」的分析框架,透視兩岸關係。

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看見中國,反思台灣,雙重田野形成的視域交疊,成為吳介民念茲在茲的研究母題。

1994 年起,吳介民開始在中國進行田野調查,採訪台商、幹部,也走訪民工村。從鄉村長途遷徙至外地的民工,常在打工城市的郊區聚居。圖為 2005 年吳介民造訪的北京民工村,當時正在拆除,後再次前來時村落已不復存在。圖│吳介民
1994 年起,吳介民開始在中國進行田野調查,採訪台商、幹部,也走訪民工村。從鄉村長途遷徙至外地的民工,常在打工城市的郊區聚居。圖為 2005 年吳介民造訪的北京民工村,當時正在拆除,後再次前來時村落已不復存在。
圖│吳介民

「我怕不趕快寫,死了會很遺憾」

早在 1993 年的紀錄片《台胞》中,吳介民和幾個朋友就試圖刻畫兩岸交往的不同面貌,包括老兵返鄉、漁民衝擊、政治談判,以及形形色色的第一代台商經驗。但首映會上飽受批評,質疑他們流於片面的現象陳述、囿限於意識形態。今時回顧,吳介民坦言《台胞》的技術與結構還不成熟,可是他仍自信地說,當時提出的問題、方向都是對的。

只是吳介民沒料到,首映會上他的豪語「我會用 5 年、10 年去尋找答案」,結果卻歷經 25 年的淬煉醞釀後,才交出令他自己滿意的答案。

「我知道不寫會很遺憾,因為我怕我會死掉。」幾年前吳介民大病一場,住院、休養超過 4 個月,甫恢復即刻埋首案前,3 個月就寫下 10 萬字,加上之前累積的草稿,共完成了 25 萬字的書稿,終於迎來這本遲來許久的學術代表作——《尋租中國:台商、廣東模式與全球資本主義》。

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貪污與經濟成長並行:認識中國的「官僚尋租」

過去 40 年,中國經濟快速騰飛,同時卻也伴隨著猖獗的「官僚尋租」現象(rent seeking)。亦即,

政府部門透過政策法規,獲取高額利潤的壟斷租金(rent),例如回扣、抽取人頭稅、掌控審批權等,其中往往與貪汙索賄具有高度親近性。

圖│研之有物
圖│研之有物

於是這便形成了一個巨大的謎題——尋租、成長為何能夠並行不悖?當中國地方基層幹部紛紛躋身「收租階級」之際,為什麼卻未削弱整體發展,反倒產生了正面的助益?

1994 年,河南省濟源市一家摩托車店的標示。明明是當地生產,卻被特別標註「台灣機」,而且一台摩托車要價 12500 元!一方面顯示當時台灣因素扮演的經濟影響力,同時這樣的高價品,必定也是飽賺「灰色收入」的幹部才買得起。圖│吳介民
1994 年,河南省濟源市一家摩托車店的標示。明明是當地生產,卻被特別標註「台灣機」,而且一台摩托車要價 12500 元!一方面顯示當時台灣因素扮演的經濟影響力,同時這樣的高價品,必定也是飽賺「灰色收入」的幹部才買得起。
圖│吳介民

吳介民指出,關鍵在於鄧小平提出改革開放後,一方面,中央以明文法規或非正式規則,授予地方官員尋租的空間,作為地方招商引資的誘因;同時,又將經濟發展的成績,納入幹部升遷考核機制。於是,從這兩方面成功動員了地方的積極性,整個黨官僚體系漸漸從過去的政治掛帥,切換到經濟掛帥。

循此,吳介民別出心裁地結合政治經濟學、制度經濟與產權理論,提出「機構化尋租」(institutional rent-seeking)的概念。

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在中央放行下,手握加工貿易許可權的地方官員,兼具創租(rent creation)、分租(rent distribution)與尋租三重角色,以組織化、制度化的形式發展。包括工繳費匯差、土地批租費、勞動管理費、虛擬所有權、社會保險費與住房公積金等,各式形形色色的獲益,創造地方財政收入與幹部個人利益的雙贏,並實現國家攫取價值的創匯目標。

圖│研之有物
圖│研之有物

從另一方面來看,因為這套尋租制度受國家認可,具有一定正當性,提供外資可靠穩定的承諾,也相對降低了應付紛雜政商關係的交易成本。於是,在歷史耦合的時空條件之下,看似南轅北轍的尋租與成長,便得以齊頭並進。

而台商正是過去這波浪潮的重要推手!

中國改革後開放以廣東作為領頭羊,台商受政策優惠補貼所牽引,將全球產業鏈帶進中國,和地方政府攜手,將原先的農、漁村聚落打造為世界工廠,方才觸發中國資本主義高速成長,躍為世界核心國家。

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然而,當國家與資本相謀,打造經濟火車頭的同時,底層民工階級卻深陷雙重剝削的困境。一方面,是典型資本主義對勞動階級的剝削,不斷從中榨取剩餘價值。另一方面,則是中國特殊的資本模式,

由國家一手打造「公民身份差序」體制,把不同背景身分者有位階性的區隔,使企業能「合法地」把民工排除在制度保障之外,只需提供次等待遇。

透過國家積極參與剝削民工階級,大幅降低勞動成本,形成二次剝削。

廣東珠三角工業區,大批民工站在廢棄物前休息。「廣東模式」是吳介民分析中國模式的原型,1978 年廣東成為中國「改革開放」先鋒,政府從內地省分的農村引入農民工,持續提供大量的勞動力。圖│吳介民
廣東珠三角工業區,常見大批民工站在廢棄物前休息。「廣東模式」是吳介民分析中國模式的原型,1978 年廣東成為中國「改革開放」先鋒,政府從內地省分的農村大量引入農民工(簡稱民工),持續提供勞動力。
圖│吳介民
民工、職工被國家區隔,政府刻意壓低民工的工資,底薪通常是最低工資,只能靠加班掙錢;同時,民工作為外來人口,也被排除在當地社會保險、福利之外。透過這種「公民身份差序」體制,為企業提供低廉勞力。圖│研之有物(資料來源│吳介民)
民工、一般勞工被國家區隔分開。政府刻意壓低民工的工資,底薪通常是最低工資,只能靠加班掙錢;同時,民工作為外來人口,也被排除在當地社會保險、福利之外。透過這種「公民身份差序」體制,為企業提供低廉勞力。
圖│研之有物(資料來源│吳介民)

中國的尋租模式仍有未來嗎?

不過時至今日,中國原先倚仗勞力密集產業、創造高額利潤的模式,已走到了盡頭。

吳介民分析,首先民工供給已經飽和,人口紅利不再。再者,中國的經濟成長進入「中所得階段」,無法再繼續維持原本的模式。第三,中國政府有意識地開始大力推動高技術、高資本的經濟發展策略,進行產業升級轉型;周邊國家如越南、印尼、印度,也慢慢取代中國在中低階消費品全球價值鏈的原有角色。

內外因素交雜,中國過往的尋租發展模式不再可行。

吳介民在廣東村落田調,一群民工從他身前經過,他順手拿起相機,按下快門的剎那,身前的工人正好抬起頭,直直望向鏡頭,留下這張意味深長的照片。民工是過去中國經濟成長的沉默貢獻與犧牲者,建築隊是最底層的民工,經常被拖欠工資、睡在工地。圖│吳介民
吳介民在廣東村落田調,一群民工從他身前經過,他順手拿起相機,按下快門的剎那,身前的工人正好抬起頭,直直望向鏡頭,留下這張意味深長的照片。民工是過去中國經濟成長的沉默貢獻與犧牲者,建築隊是最底層的民工,經常被拖欠工資、睡在工地。
圖│吳介民

「如果十年前寫,對尋租發展主義的前景比較明亮一點;可是經過這十年,當它想脫離這個發展模式,就遇到很多內部陷阱,所以我對中國發展前景的評估會比較悲觀。除非它在技術上獲得很大突破,或者孤注一擲跟美國打一仗,而且打贏了。」

昭然若揭的是,中國已經無意韜光養晦,大國崛起的自信愈來愈膨脹,對外侵略性也愈來愈強,美中戰略競爭的對抗局勢顯然沒有回頭路。吳介民觀察,「中國統治精英最大的弱點就是太急躁、沉不住氣,如果再默默耕耘半世紀,等到完全茁壯,美國也拿它沒辦法。」

現階段,中國最想突破的是半導體產業,晶片製造正是「中國製造 2025」首要目標,晶片一天生產不出來,就永遠被西方掐住要害。但總體來看,吳介民評估中國仍具有相當韌性。

「你不能把它看成是 1970、80 年代的蘇聯,經濟非常沉悶。它有 14 億人口的市場,有相當製造技術能力,關鍵是要能夠掌握重要的戰略物資不被西方切斷。所以一帶一路試圖打開中巴、中泰走廊,這樣不必只依賴南海海運,戰略自由度就較高。近年來投擲鉅金,想打造自主的半導體供應鏈,目前還在脫困奮戰,是另外一個例子。」

霸權間的台灣憂患不斷,也充滿機遇希望

如同台灣數百年來的命運,始終只能在帝國霸權的支配與競爭的夾縫中謀生存。吳介民認為,當兩岸永遠維持在一個懸置、難以釐清的關係,甚至處在戰爭爆發的陰影下,會扭曲台灣作為主權國家的正常發展,讓很多事情複雜化。但另一面來看,連帶而來的憂患意識也讓台灣人更戰戰兢兢求生存。

「如果我作為個體,不是鑲嵌在這個集體命運當中,而是跳脫自身認同的束縛,以純然研究者的眼光,觀察現在台灣跟中國的互動關係,其實是很精彩、很熱鬧,充滿懸疑跟劇場效果。」吳介民不改幽默地說。

研究兩岸大半輩子,吳介民至今仍饒富興味持續他的知識遠航。在他心裡,也仍有無數本專著等待完成,「一本中國因素大論述,一本香港政治論,一本玩政治,然後還要寫我的田野,所以說要活到 150 歲才可能。」

數十年磨一劍,吳介民歷經 25 年深入中國各地田野調查,構思、醞釀、積累,出版重量級著作《尋租中國》,本書也獲得中研院人文社科學術專書獎。書中不僅對中國經濟崛起的過去與未來,提出完整解釋,更關鍵的是回應:緊鄰中國的台灣,該走向哪裡?圖│臺大出版中心
吳介民歷經 25 年深入中國各地田野調查,構思、醞釀、積累,出版重量級著作《尋租中國》,本書也獲得中研院人文社會科學學術專書獎。書中不僅對中國經濟崛起的過去與未來,提出完整解釋,更關鍵的是回應:緊鄰中國的台灣,該走向哪裡?
圖│臺大出版中心

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