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下棋之外也能看病?淺析台灣人工智慧醫療之發展

Research Portal(科技政策觀點)_96
・2019/07/24 ・4071字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 589 ・九年級

文/呂宜瑾

從探索、深度學習到圍棋奪勝,人工智慧的歷史與發展

圖/deviantart @agsandrew

「人工智慧」(Artificial Intelligence,簡稱AI),顧名思義是由人類所製造出來的機器(電腦),透過反覆的訓練與學習所展現的智慧。AI內含了「機器學習」、「深度學習」與「自然語言」等概念,且依據電腦能處理與判斷的能力不同,產生不同的分級。

AI發展的歷史,從第一台電腦出現迄今已過半世紀,期間經歷了三波熱潮,前兩次熱潮因受限於當時的技術發展而退燒(曲建仲,2018;盧傑瑞,2018)。

(一)第一波熱潮(1950~1960年):探索與推論的時代

1946 年,全世界第一台電腦Enica誕生,之後的 10 年,在 1956 年達特茅斯研習會(Dartmouth Workshop)中首度出現「人工智慧」 (Artificial Intelligence,簡稱 AI)的專有名詞。

(二) 第二波熱潮(1980~1990年):知識的時代

專家系統:自 1980 年開始,將大量的專家知識輸入電腦中,再由電腦依據使用者的問題來判斷答案,後續應用在疾病的初步診斷。

(三) 第三波熱潮(2000年~現在):深度學習的時代

自 2000 年起,半導體技術的進步,提升了電腦運算的能力;半導體的成本下降,讓雲端儲存的使用變得便宜。而透過雲端伺服器蒐集而來的大數據(Big Data),則成為了 AI 發展最重要的資源。

圍棋是目前最複雜的棋,本文作者估計可能的盤面狀況約有10170種。圖/wikipedia。
圍棋是目前最複雜的棋,粗估可能的盤面狀況約有10^170種。圖/wikipedia

2016年,Google 開發的人工智慧 AlphaGo,打敗南韓棋王李世乭後,讓 AI 的發展再次受到重視。2018 年,美國國際研究暨顧問公司 Gartner「十大技術趨勢」報告中指出,AI技術是近年科技發展的重要目標,並預估 2018 年 AI 相關產業年產值達 1.2 兆美元,相較前一年成長 70%,2022 年相關產值則達  3.9 兆美元(Kasey Panetta, 2017;Gartner, 2018)。

而最新一期 2019「十大技術趨勢」報告中,除了原有 AI 技術外,其餘 AI 衍生或是相關技術也名列其中,可能在未來 5 年內快速成長,對於人類生活、產業發展、科學技術更有機會帶來顛覆性的影響(Gartner, 2019)。

進入「深度學習」時代的 AI 醫療應用

圖/fshoq

依據美國市調機構 CB Insights 的調研結果,從投資趨勢來看,自 2013 年起,美國 AI 醫療新創投資件數共 576 件,募資金額超過 43 億美元,位居 AI 新創相關產業募資首位,而 AI 醫療募資之案件數,也於 2018 年第二季達新高峰,AI 醫療受矚目的程度,可見一斑(Kyle Wiggers, 2018)。

AI 醫療的應用,進入「深度學習」的時代,除了將大量生理資訊輸入電腦,透過拋轉、整合、計算與紀錄,作為醫護團隊預測參考依據外,目前較主流的應用仍為醫學影像辨識。以台灣為例,國人每年平均看診次數約為 15 次,所累積的處方簽高達 3 億 6 千萬張;每年約有 200 萬人次使用電腦斷層與核磁共振等影像檢查,以肺部電腦斷層掃瞄為例,每進行一次電腦斷層掃瞄便可產生 500 張影像,一位有經驗的醫師進行初步篩選至少就要花 20 分鐘。

醫療技術的進步,讓診斷更為細緻,疾病的分類則變得更為複雜。傳統影像辨識,靠的是醫師肉眼的判斷與經驗,一旦醫療數據增多、辨識時間拉長,長時間的工作帶來的疲乏,加上疾病的高複雜度,使醫師犯錯的機率提高(王若樸-c, ,2019; 基因線上,2018)。

醫療影像辨識的發展,可追溯到 2012 年,由 Google 所建立的 ImageNet,一個開放使用的圖像辨識測試數據庫,參賽者將深度學習應用到ImageNet,使圖樣辨識準確度高達 85%,在當年電腦視覺比賽中奪冠,確認了深度學習在影像辨識的可行性。2016 年,Google 旗下的科研機構,發表了第一篇由機器深度學習進而提早發現糖尿病視網膜病變的論文,透過糖尿病患視網膜的影像辨識,早期偵測病變預防失明,技術研發成果後續將佈署於印度等眼科醫師缺乏的國家。

圖/pixabay

台灣實施全民健康保險迄今已 24 年,病歷電子化也即將邁入第 10 年,巨量的醫療數據累積,成為台灣發展 AI 醫療的利基。分析醫療數據的組成,除了基本的生理資訊外,絕大部分就是各類的影像資料,包含:X光片、超音波、核磁共振、電腦斷層、病理切片等。影像辨識技術的發展,除了要足夠的影像資料來「訓練」電腦,從數據獲取→分析→建立模組,最後才能回答問題或是預測未來。

過程中要如何讓電腦得到經驗,「理解」資料的特徵,達成「特徵表達學習」靠的就是專家知識的輸入,透過一群醫師針對影像進行標記,建置模組後再用影像試驗,並進行校正,影像標記是建立模組原型最重要的基礎,也會影響影像預測的準確性。目前AI醫療影像辨識的應用,也已逐漸在台灣發展,相關案例如下(王若樸-a,2019):

  1.  乳房超音波 AI 輔助分類系統:早期發現,腫瘤辨識度達 9 成,但良性、惡性的辨識度約 7 成。
  2. AI 骨齡輔助判讀系統:準確度可達 9 成 5。
  3.  DeepMets:人工智慧腦瘤自動判讀系統,30 秒就能圈出病灶,還能自動計算腫瘤體積。

當然,開發中的醫療影像辨識技術遠比上述的例子多更多。2017 年科技部為了推動國人醫療影像在地化,建置 AI 醫療影像資料庫,提出「醫療影像專案計畫」。次年(2018)年底,台灣首座「AI 醫療影像」資料庫上線,15 類疾病,共 4.6 萬筆影像,目前已有 1/3 完成疾病辨識,資料庫影像開放供很多團隊一同開發演算法,目前有台大、北榮及北醫等團隊參與(吳元熙,2018)。

AI醫療不止步於影像辨識,還需發展文字語意辨識與分子生物檢測

圖/pixabay

醫學影像的辨識難度,會與最終影像的辨識準確度有關,除了需處理的影像數量多外,以肺部為例,其影像有很多血管紋,血管橫切面與肺結節十分相像,增加辨識難度。另外,以開發數位病理AI聞名的雲象科技為例,顯微鏡底下的病理切片影像,又是另外一個層次的首先面臨到的困難,就是病理切片影像傳換為數位影像,解析度非常高,超出電腦的運作能力,必須裁切成小區塊來訓練,以建立模組。初步完成鼻咽癌 AI 模組,自動標示癌症的高風險區,準確度達 97%。全新挑戰則是全球幾乎沒有人在做的數位病理 AI-血癌偵測模組,需辨識近 40 種不同種類或成熟度的骨髓細胞(王若樸-b,2019)。

然而,AI 醫療的應用,不僅止於醫療影像辨識,目前正在發展的還包含文字與語意辨識、分子生物檢測等。以文字與語意辨識為例:全球首建肺癌病灶語意描述資料庫,過去的診療經驗,最關鍵的往往是問診的語句,其中夾帶足以判斷疾病的關鍵,卻無法單純從影像或是病歷中察覺。因此,除了既有的影像病灶標記外,北醫附醫的研究團隊更嘗試加入病灶語意描述,希望藉由AI的協助,讓醫師早一步發現肺癌。

以分子生物檢測為例,藉由目前生物技術的發展,病人基因檢測或蛋白質體學檢測等變得相對容易,依據過去疾病的文獻研究,某些疾病的發生或是疾病發展的進程,可能與基因突變(或遺傳)或基因表現異常有關,如果能藉由病理數據、影像與基因變異之間,建立相關性的分析模組,希望進一步能達成降低早期風險或疾病的發生,或是預測病人預後狀況等。

華生以相當精密的問答系統作為基礎模板。圖/wikipedia

AI 醫療的應用,可以藉由深度學習來增加準確度,而電腦學習的模式,必須由專家知識的輸入(給予框架或答案)來決定模組的原型,目前醫事人力的短缺,是阻礙AI醫療發展的原因之一。另外,AI 於醫療之應用與其他產業的差別在於,醫療往往沒有標準答案,還有太多的例外,以及一些「只能意會、無法言傳」的醫師經驗累積,這些都會影響電腦的訓練結果,以及最終診斷的準確度與一致性。

醫療領域最知名的 AI 應用,就不能不提 IBM 的超級電腦-華生(Waston),主要以自然語言訓練,從2011年發展至今,華生的腫瘤系統已在全球超過 230 家醫院使用,而近年華生醫生的發展聲勢卻持續下跌,原因出在:

  1. 華生雖透過大量文獻資料、診斷紀錄等訓練,但效果仍與醫師診斷有著很大的差距,例如:對於醫療方法的選擇,無法提出具體而合理的解釋,更可能因為無法通盤考量病患條件,而做出不適切之診斷,顯見其電腦學習資料量不足;
  2. 另因應疾病與醫療的變化,須輸入新資料供系統學習,而新舊資料整合不易且所費不貲,這些臨床應用的瓶頸,終將讓華生輪為第二、第三線的醫療諮詢系統,或是為節省成本而捨棄不用,這些都必須在AI醫療的發展與應用上,引以為鑑(陳苓,2017)。
  3. 最後一點,卻也是最重要的,便是相關法規及配套措施,包含技術開發與資料管理規範,建議相關部會積極主動研議,並透過跨部會合作,提出具體規範,才能讓台灣的 AI 醫療發展得更為順利(王郁倫,2019)。

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血玉石、罌粟花與地下走私——這是「中緬泰」邊境百姓的日常

研之有物│中央研究院_96
・2021/09/13 ・6266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|姜雯
  • 美術設計|林洵安

孤軍以外的邊境研究

1949 年,一群國民黨軍隊從雲南撤退至緬甸、泰北,成為英勇反共的「孤軍」。但在異域孤軍的故事外,有更多平凡百姓為求謀生,穿梭遊走在雲南、緬甸、泰國的邊境國界,他們的聲音鮮少被聽見。「研之有物」專訪中研院人文社會科學研究中心張雯勤研究員,多年來她循著這些「雲南移民」的足跡穿梭中泰緬城鎮,探究邊境人們獨特的生命故事與面對困境的能動性。

邊境百姓的日常:玉石、毒品與地下走私

在網路上幾乎找不到張雯勤的照片,她的研究也多以英文書寫。「用英文可以讓國際看見這些故事,另一個因素是保護我自己。」

何以需要這樣的保護?

張雯勤做的是「邊境研究」,她長年從事的人類學田野場域,北起中國雲南,向下延伸至緬北,再一路至泰北──這是一片廣闊、複雜且危機重重的邊境地域。

這裡有 1949 年以後從雲南撤退至此的國民黨孤軍村落,也有隨著政治情勢、經濟生計頻繁遷徙的平民百姓,盤根錯節的武裝叛軍勢力,數百年往返滇緬的馬幫貿易,玉石、毒品、物資的地下走私。

張雯勤踏入田野至今已有 27 年。她的研究從泰北孤軍,延伸到雲南移民的遷徙、跨境貿易,以及對於人類學更重要的主題——邊境百姓的日常生活。過去,學界焦點集中在邊區的國家政治治理,但作為人類學家,「日常」有其獨特深刻的意義。

邊境研究在社會學科裡相對冷門,張雯勤透露,剛開始投稿國際期刊,編輯曾誤以為她是男性。

「他們沒有問我性別,認為寫走私的就是男性吧,在論文刊出首頁用『His Mailing address…』來標註我的聯絡方式。」

如同這樣的性別刻板印象,投入邊境研究也是一個不斷突破刻板印象的歷程。

孤軍以外消聲的生命故事

1992 年,張雯勤隻身在泰北旅行,偶然到了泰緬邊境的一個村子,那裡正是臺灣媒體經常報導的泰北難民村之一。

這段歷史得追溯到 1950 年初。當時,一批一千多人的國軍殘餘部隊,在雲南節節敗退後進入緬甸撣邦,抵達與泰國為鄰的大其力。經過集結、招兵買馬,1951 年這批重整的軍隊在撣邦勐撒成立了「雲南反共救國軍」。其後的故事即是一般人所熟知的「異域孤軍」戰史——經歷兩次撤台,部分軍隊落腳泰北邊境,當地人稱作「國民黨村」。

然而,在被歌泣的男性化、黨國化歷史背後,隱藏著邊區遊移政治與無數難民的生活史。

最初,張雯勤帶著既定印象從孤軍將領訪談,研究這些「雲南移民」。但在村子住了大半年,她發現日常接觸的並不是將官,反倒都是大爹、大媽、大嬸、大叔這樣的平常百姓。「臺灣報導裡全是忠貞愛國、異域求生的孤軍,這些普通人完全沒聲音,但他們的生命故事非常豐富。」

於是,張雯勤用了兩年,走訪二十四個邊境村落,此後又一路延展到緬甸,展開二十多年以平民為視角的邊境研究。

右上圖,瑞麗、洋人街、臘戌等是中緬邊境城鎮,跨境貿易和移動頻繁。右下圖,1950 年初國民黨部隊從雲南敗退後,進入緬甸撣邦、抵達大其力,後來在撣邦勐撒成立了「雲南反共救國軍」。1992 年,張雯勤從清邁偶然到了泰北的 Tha Ton,自此展開她的邊境田野研究。圖/研之有物

越界流動,是歷史上的邊境常態

自古以來,從雲南、緬甸至泰北即常有大批人口來來回回遷移,多元族群交織著不同政治勢力,在這塊廣衾的土地上脈動著爭戰、交易營生、多元文化的習作與交流。1949 年因國共內戰及往後二十多年中國政治運動,造成大規模跨境遷徙。

在 1961 年「二撤」之前,留在緬甸的國民黨軍隊主要有五支,其中三軍和五軍最終沒有撤回臺灣,集結於泰北。1970、80年代,他們協助泰國政府剿滅泰共,爾後取得泰國國籍定居當地。

然而在這些「國民黨村」裡,軍人只是一部分,大部分其實是跟著軍隊逃難的眷屬及一般難民。邊境村落或周遭,包含有雲南漢人、雲南穆斯林、阿卡族、佤族、儸黑、傈僳人等各式族群,彼此用不同語言交流。「我很佩服這些大媽,買賣東西的時候,遇到阿卡人,就講阿卡話,遇到百夷人,就講百夷話。」張雯勤說。

平民耕地、做小生意謀生,撤退至緬泰的國民黨軍隊也亦商亦軍,軍隊找商隊馱運物資,商人仰賴武裝保護。對於難民來說,同樣如此,軍隊既保護也剝削他們。於此同時,帶兵的軍官也利用騾馬往返泰緬馱運「黑金」——大煙(生鴉片)。

刀片上是老闆的,刀片下是我們自己的

從我們社會的眼光來看,毒品似乎萬惡不赦,但回歸到當地生活脈絡,這只是平民百姓的一種生計。許多人歷經顛沛流離,沒有身分、沒有錢,最重要的目標皆為了「努力活下來」。毒品、走私因而成為邊境的生存日常。

「他們的童年記憶裡,從小就生活在大片大片的罌粟花田。爺爺躺在蚊帳裡抽煙,但不是每個人都能抽大煙,只有老人家有權利,年輕人頂多是工作累了,抽個幾口。」

現實中備嘗艱辛的生活,經過記憶轉化後的敘事卻呈現出一種近乎迷人的日常:罌粟花很美,年輕人為雇主做工「刮煙」,一邊刮一邊唱歌。罌粟一顆一顆,用刀子劃下去,汁液才會跑出來。劃也不是亂劃,有一定技巧。劃完以後,白色的汁液流出,不能馬上去刮,隔天凝結成暗褐色,才能用一把彎彎的刀刮下來,在刀片上慢慢累積,就成了生鴉片。

「他們說,刀片上是老闆的,刀片下就是我們自己的。」因為汁液大部分留在刀片上,少量落在刀片下,一點點攢起來可以賣錢,這也是一種酬勞的給付方式。

盛開的罌粟花田,景色至美。罌粟是鎮靜劑的原料,提煉後可製成鴉片、海洛因、嗎啡,泰國、緬甸、寮國過去為產地,曾被稱為金三角地帶。圖/張雯勤

毒品議題龐大而複雜,牽涉跨國政治、經濟與利益集團的輸送角力,甚至不乏國家政府涉入其中;但從底層百姓的角度,罌粟田是人們熟悉的生活記憶,採大煙是從小到大的日常勞作。

對張雯勤來說,這也正是邊境研究的重要關懷,在傳統國家中心的分析視角外,看見每個真實的個別生命。她擅於採用敘事書寫方式,爬梳自 1949 年以後,雲南移民從中國西南逃難到緬甸,部份移民又從緬甸遷居他國的歷史,以及他們從事的耕作和跨境商貿。

這些人的生命和動亂時代交織在一起,相對邊緣不被看見,他們怎麼面對生命處境,掙扎、奮鬥、存活下來?我要做的,就是用說故事的方式書寫出來。

民間「影子經濟」:馬幫到摩托車車隊

除了戰事逃難,經濟營生也讓跨境成為邊界常態。雲南多高山,長途經濟活動必須依靠騾馬。由於在山上形單影隻不安全,容易遇到強盜劫匪,商人便集結起來形成了馬幫,這是自古中國西南獨特的商隊組織。

張雯勤提到,1962 年尼溫軍政府上台,隨後實行國有化經濟體制,嚴厲禁止人民自由行動與私有交易,造成緬甸經濟迅速崩解,大量民生用品必須仰賴泰國走私;而進行地下貿易的主要族群,即為定居兩地的雲南移民。

「雲南移民在泰緬邊區的馬幫貿易,雖然奠基於大漢中心主義『走夷方』的文化傳統心態,然而實踐過程呈現不同社群間互助、衝突與協商,突顯邊區特有的地理政治、經濟與文化主體性,以及這個經濟活動內涵的複雜規範和知識。」張雯勤分析。

雲南、緬北多高山,自古商隊便常以騾馬進行長程跨境貿易。在歷史上,雲南人一直往來高地東南亞一帶。這個區域在太平時期提供長程貿易的機會,家鄉動亂之際,更成為避難處所。因緣於他們的流動性,幾個世紀以來,雲南人在高地東南亞已建立許多移民社群與跨境網絡。圖/張雯勤
過往馬幫商隊騾馬身上的騾鈴。圖/研之有物

時代改變,跨境貿易的方式也在改變。

1980 年代,汽車運輸漸漸取代原有馬幫,往來中緬與泰緬邊區,2000 年到 2014 年更出現「摩托車車隊」,穿梭於上緬甸與雲南邊城瑞麗。過去,馬幫由頭人帶領,策劃路線與行走時間,在特定地點向叛軍或官方上稅;交通工具改變了,當代商隊同樣繼承這些「地下貿易規則」。

以緬北摩托車車隊來說,一個車隊約五至二十人,大家先坐車到雲南瑞麗,到認識的摩托車商店買車。通常一個騎士騎一輛、帶兩輛(拆解成零件),厲害的能帶上四輛!

回緬甸不能走正規大路,要趁夜翻山越嶺,路況好的時候,六小時就能抵達緬北臘戌,一路上過村則需要付費給警察。清晨五、六點,臘戌的摩托車市集擠滿了人。除了賣車的,還有販賣偽造車牌的攤位,貴一點用鐵片做,便宜陽春版則是塑膠材質製成。

「我的摩托車車隊研究主軸,一方面引用地下經濟與日常政治理論,分析這個走私行業的運作規則與組織網絡。另一方面,我將它與過去中國西南與高地東南亞之間的長程馬幫貿易,進行比較對照,兩者在結構運作上高度相似,都是根基於地方知識與社會網絡的助因。」張雯勤談到。

她進一步分析:「我因此主張,當今中緬摩托車走私並非隨意運作,而是延續了歷史上長途馬幫貿易的組織精神;但不同的是,當代摩托車走私打破了馬幫貿易的性別專斷(只有男性從事),同時吸納兩性。」

臘戌的摩托車市集。市集裡除了販賣走私摩托車,還有販賣偽造車牌的攤位。圖/張雯勤
緬甸市集販售的「自製車牌」。圖/研之有物

中緬泰的邊境貿易存在已久,民間百姓經常跨境往返。雖然 1950 到 1980 年代中緬邊界關閉,但私下邊境貿易仍然存在,交易的物資包括許多日常用品:農產、醃豬肉、野生動物、熱水瓶、藥材、豬油、鹽巴、被單、枕頭套、膠鞋、布料、熱水瓶、腳踏車,以及貴重的玉石、紅寶、柚木等。

一位玉石商人曾如此形容緬甸:「賣米不合法,賣鹽不合法,賣什麼都不合法,那還可以做什麼?只能走私啊。」這些國家法律不認可的交易,一般被稱為「非法走私」;然而張雯勤認為,用「影子經濟」(shadow economy)或「非正式經濟」(informal economy),更能理解在國家治理視角之外,邊民們為了生存,遊走穿梭邊境的自主貿易。

無論國界是否封鎖、政治角力如何劇烈,平民百姓手無寸鐵,唯能在檯面下運用常民強韌的生存力量,對抗突破國家政體的限制。

大起大落的血淚玉石夢

在跨境貿易經濟鏈裡,普通人民、不同的叛軍武裝團體、政府官員、軍隊等,都共同參與這個地下商業活動。執法者也是違法者,合法與非法關係錯綜交織。

緬甸最著名的玉石貿易,亦是如此。緬甸玉石開挖已有數百年,過去挖玉石叫「挖洞子」。依照傳統,找到未被開採之處,插個樹枝示意為有主之地,就能以簡單的器具挖掘。

玉石產於克欽邦,是叛軍的勢力範圍,在尼溫主政的社會主義時期(1962-1988),雖然政府禁止私人開採,人民依舊冒險盜採。但緬軍和叛軍經常開打,挖掘玉石非常危險。到了 1990 年代初,緬軍和叛軍和談後,由政府接手管轄玉石場,商人必須向政府標地開挖,挖到玉石後上稅,再經過公盤買賣。不過,地下交易走私仍未消失。

窮人沒錢參與標案,常常聚在玉石場,一等商家把廢棄石頭倒出便蜂擁而上,幸運的或許就能找到被錯過的玉石。但採石如同賭命,由石頭堆起的「山」極不穩固,經常崩塌,傷亡慘重。張雯勤回憶看過的「山崩」影片,滿心不忍地感嘆:「在那麼不安全的社會,你得要用生命去營生。」

在玉石貿易網絡研究上,張雯勤打破既有華人關係研究的迷思,這些迷思強調華商成功源於人際關係的信任、忠誠、和諧。但她切入日常政治與法律層面,指出商貿網絡中組織性層次及規範,並藉由這個研究,提出跨越國家疆界、法律,從地區特性、歷史情境去追踪民間跨境能動性。

緬甸翡翠玉石聞名世界,貴重的翡翠藏在石頭內,剖開石頭前,都懷有一絲發財夢。但玉石礦場不時傳出崩塌新聞,無數人魂斷礦區,導演趙德胤拍攝的電影《挖玉石的人》、《翡翠之城》,便真實呈現當地人冒險挖石的血淚情境。圖/張雯勤

沉默卻堅韌的邊境女人們

性別關係是張雯勤的另一主要課題。「女性移民經常被忽略,尤其是具有軍事背景的雲南移民團體,多數報導、研究只集中在軍事與走私活動,婦女如何在不斷遷移的過程中,扮演日常生活實際供養者與文化意義延續者,卻被視而不見。」

論文中,張雯勤以一位段大嬸的生命故事,爬梳冷戰時期在紛亂的泰緬邊區,女性如何因應複雜的政治軍事生態。她們一方面穩定了家中的經濟,又成功支助男性出外打仗或跑馬幫過程所需的定點補充。論文處理了馬店與雜貨店的經營──這是雲南移民婦女在長程馬幫貿易上,不被看見的經濟角色。

2010 年,張雯勤到泰北邊境的村子田調,剛巧就住進了段大嬸媳婦開的民宿。幾日的停留,張雯勤與段大嬸一起剝著大蒜,聽著她的生命故事。

段大嬸是雲南漢人,少時與家人隨國民黨軍隊輾轉逃往緬甸、泰國。她結過兩次婚,都是部隊軍人,也都早早離世,留她一人流離遷徙,獨力撫養孩子。沒了丈夫,一個女人在邊境村落要靠自己謀生立足,艱辛可想而知。還好段大嬸很有生意頭腦,她買騾馬馱運貨物到少數民族村販賣,後來又開起了馬店和雜貨店,接待往返泰緬的馬幫商隊。

但邊境的生活永遠充滿挑戰,一遇戰事,門來不及鎖就得逃命。有一次戰事又突然爆發,當時下著傾盆大雨,段大嬸抓了雨衣就逃,沿路頭上是盤旋的飛機,身旁是落下的子彈。幾天後,當她再返家才發現鋪子裡的東西全被軍人拿走了。但別說財物,在那樣混亂的時代裡,平民百姓只能在縫隙裡拚命求生,活下來已是大幸。

邊境村子如同段大嬸這樣的女人很多。男人無論做了什麼、數年未歸,只要回家,女人還是必須接納他們。傳統性別的限制與突破,就如同邊境日常的曖昧與多重性。

因為環境險惡,性別限制得以被打破,女性在輾轉遷徙中獲得更多自由與賦權空間,但並不代表她們能完全擺脫傳統框架。

張雯勤指著地圖,說明段大嬸的流離遷徙路線,她解釋:「段大嬸的故事呈現了雲南移民婦女過去不被看見的經濟能動性,尤其是在泰緬邊區長程貿易中的重要角色,這是以往在馬幫經濟文化研究從來沒有被討論的。」圖/研之有物

投入田野近三十年,張雯勤以人類學為根基,結合歷史學的深度,進行跨國界多點的田野研究。她從邊境百姓的遷徙著手,透過「非正式」的邊境貿易,梳理跨境流動的曖昧與多重性。

她的研究瓦解了「合法」與「非法」之間的界限,突破由國家法律先行的刻板印象,並提出「跨境民間」的概念,來理解這個區域不曾中斷的民間跨界與流動。

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