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《82年生的金智英》隨處可見,正如源自性別的困境平凡無奇

活躍星系核_96
・2019/11/25 ・3459字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 503 ・六年級

  • 文/長安 臺大中文所碩士,臺北地方異聞工作室成員。參與出版《城市邊陲的遁逃者》,《說妖》桌遊、小說,《臺灣妖怪學就醬》。

有一本書,讓韓國人氣女團成員因為讀了它,而被男粉絲燒照片、剪照片。
這一本書,讓主演改編電影的人氣女演員,被網友攻擊說「這是你最後一部作品」。

它不是什麼恐怖的禁書,它是《82 年生的金智英》。

就是這一本《82 年生的金智英》在韓國引發了無數爭議。圖/博客來

這本書引起韓國社會的高度爭議,還讓人以為內容有多煽動。實際上完全不是這麼一回事。《82 年生的金智英》裡的故事極其平凡,它講述一位出生於 1982 年、名為「金智英」的女性,從小到大平凡的一生。金智英是韓國女性的菜市場名,隨處可見,相當於臺灣版的「雅婷」,每個人從小到大都會遇到至少一個。而金智英的人生,也跟她的名字一樣:典型、隨處可見,平凡無奇。

一般來說,作為小說角色,金智英應該要有一點「異於常人」的地方,但是金智英完全沒有。金智英和每個女性一樣,上學、畢業、進入職場、結婚生子。

既然如此平凡無奇,有什麼好引起爭議的?

平凡卻不順遂的人生:每個階段,都有新的困境

小說中金智英的一生雖然平凡,卻不太順遂。

金智英孩童時,因為偷吃弟弟的奶粉被奶奶打。到高中時,回家路上被男學生跟蹤。她好不容易得到路見不平女子的幫助,脫困之後請爸爸開車來接,卻被爸爸斥責裙子穿太短。

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金智英進入職場後,被迫和工作對象應酬。不僅被要求坐到男性部長的旁邊,還被灌了酒、聽到一些不堪的黃色笑話。金智英結婚後,不斷被長輩關心「為什麼還不生小孩」,就算和丈夫抱怨,丈夫也只說「趕快生一個吧。」

好不容易懷上了孕,長輩一發現金智英懷的是女生,又說「下一胎再生個男孩就好」。金智英辭職帶小孩,終於可以抽空喝杯咖啡,卻被路過的男性職員,說她是用老公錢享福的「媽蟲」(韓國用語,諷刺有小孩卻整天無所事事的母親)。

金智英的經驗十分典型:幾乎每個女兒都會不小心發現哥哥或弟弟吃得比她們好;幾乎每個女性受害者都會被責備「被性騷擾是你的錯」;幾乎每個女職員都會遭遇職場性騷擾;幾乎每個家庭主婦都會被認為不事生產、無所事事。金智英的經驗,一點也不特別。

甚至作者趙南柱十分重視金智英經驗的普遍性,不時會在行文中加入研究數據。例如金智英遇上求職困難時,小說提到女性求職錄取率只有二成五。當金智英發現自己薪資低於男同事時,小說提到韓國女性薪資往往只有男性的六成。金智英辭職生子時,小說也談到韓國有五分之一的已婚女性因為生育辭去工作。或許是作者預想到會有人質疑金智英人生的代表性,因此不斷提出統計數據來佐證。

既然金智英的經驗這麼普遍,那《82 年生的金智英》的特殊之處又在哪呢?

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既然金智英的經驗這麼普遍,那《82 年生的金智英》的特殊之處又在哪呢?圖/imdb

「不是你的錯,而是社會的錯」:從女性經驗到性別意識

《82 年生的金智英》呈現的是普遍的女性經驗,但是加入了一樣特殊的東西:性別意識。

女性的「性別意識」指的是:「女性意識到自己的困境來自於性別,希望透過集體行動改善。」

雖然所有女性都具有女性經驗,但卻不一定具有「性別意識」。儘管金智英遭遇到的困境,完全是因為性別,但這是因為小說把這些事件排列在一起,讀者才能看得如此清楚。

平常,相似的事件在人生陸陸續續出現時,它們可能會被歸類為其他原因:被跟蹤是因為到很遠的補習班補習、跟陌生人說話;求職受挫是因為自己不夠努力;辭職帶小孩是因為丈夫的薪水比較高⋯⋯所以雖然處處受阻,許多女性卻沒有意識到,背後的原因很簡單:只是因為「你是女生」而已。

在無法意識到問題出在群體時,往往只能以為是「個人因素」造成的。甚至有許多女性,終其一生,儘管遭遇了各式各樣的困境,卻沒有意識到這都是性別所導致的,更沒有興起「要透過集體行動改善處境」的念頭。

但是《82 年生的金智英》明確點出性別的作用。它先描述經歷,再用一兩句話,點出共同經驗隱含的性別歧視,讓女性從負罪感中解脫。例如講到金智英的媽媽被迫拿掉未出世的女兒時,小說評論了這種不合理性:「雖然這一切都不是母親的選擇,卻得由母親全權負責。」

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明明不是母親的選擇,為什麼卻要求母親全權負責?圖/By Kat Jayne @pexels

《82 年生的金智英》大聲地說:你之所以在這些地方受挫,就因為你是女生。因此,不是你的錯,而是社會的錯。

「是因為我?還是因為我的性別?」那些阻礙性別意識形成的話術

然而,就連要說出「你之所以在這些地方受挫,就因為你是女生」這句話,都十分困難。儘管事實如此,但是社會上總是存在著一些話術,阻礙女性產生性別意識。

這種話術,假裝困境的形成「不是因為性別,而是因為其他因素」。小說裡一併揭露這種話術:金智英家中,金智英與姐姐都會做家事,只有弟弟不會做。媽媽袒護弟弟說「他還小嘛」、「他是老么嘛」,卻被金智英的姐姐大聲反駁:「我看是因為兒子的關係吧!」使媽媽啞口無言。

金智英受到和弟弟不同的差別待遇,真正的原因無他,就是因為性別。但是長輩們可能會包裝成「弟弟比較調皮」或者是「你是姊姊,弟弟比較小,要讓著他」之類的話術,強迫女兒們接受這種不公平待遇。這種話術很常見,它時常阻礙性別意識的建立,讓女生們相信,差別是源於個體差異,跟性別沒什麼關係。

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社會上總是存在著一些話術,阻礙女性產生性別意識。圖/geralt @pixabay

在台灣,也有這樣一群金智英們

金智英出生於 1982 年,在台灣,就是七年級前段班。

《82 年生的金智英》在韓國銷量突破百萬,在台灣也賣到了三十刷的好成績。這說明了儘管南韓與台灣國情不同,在女性處境上,仍有不少相似之處。事實上,作為八年級的台灣孩子,我讀到《82 年生的金智英》十分訝異,裡頭的情境和台灣如此接近。

比如說吃東西的問題好了,台灣也有這種食物上的性別不平等。畢恆達研究女性性別意識的形成,其中一個受訪者就提到,因為家裡有兩個弟弟,雞腿理所當然地就給他們吃,作為女兒的她就吃雞翅。七年級前段班作家李屏瑤也有過同樣經驗,她在散文集《台北家族,違章女生》裡,提到弟弟的便當總是特別豪華:

「然後我發現在眾多雞肉便當中,只有表弟的主菜是雞腿。後來我多次溜進廚房偷看便當們。即使不是雞腿,也總是最大的排骨,最多肉的,最豐盛的。」

這使她成為努力爭取「吃的選擇權」的奇怪小孩。畢竟對於女生而言,「可以選擇自己想吃什麼」是一種奢侈、是要透過努力爭取才能得到的。

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平凡如便當,可能也存在著差異。圖/By Reila Liu @flickr

回到最初的問題:《82 年生的金智英》有什麼好引起爭議的?

如果當社會上有一半的人,始終處在壓迫之中,卻渾然未覺。如今,她們卻有了察覺的方式,甚至因此有了付諸行動的契機,那麼另一半的人,會不會感到害怕呢?

台灣的狀況與南韓不同,南韓的性別處境嚴峻,女性主義者必須要隱姓埋名才能進行運動,否則很容易受到攻擊。

但是在台灣,依然存在性別歧視。有人指責女性「拿了父權紅利」(實際上是誤用了「父權紅利」一詞),是社會的受益者、有人堅持女性的困境並不是性別造成的。但是同時,女性駕駛會被嘲笑為「三寶」,女性被諷刺說「不用負擔經濟壓力」。這一切,不都說明性別因素依然影響著我們的生活嗎?

而且詭異的是,性別明明確實造成了差異,但是人們卻傾向認為「這種差異並不存在」。因此主張「差異存在啊!」的《82 年生的金智英》,才會被視為毒蛇猛獸——如果這本書又毒又猛,那也是因為性別歧視本身,早已經毒害了人們的生活。

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參考資料:

  1. 畢恆達:〈女性性別意識形成歷程〉,《通識教育季刊》11卷1&2期 (2004.06),P117 – 146。
  2. 【李屏瑤專欄|台北家族,違章女生】01:排骨或雞腿便當的問題,不只是愛不愛吃的問題
  3. 周芷萱:〈厭女、傳統與東亞社會:讀《82年生的金智英》〉
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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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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

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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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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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從遺傳學角度剖析:女性能在體育場上超越男性嗎?——《運動基因》
行路出版_96
・2024/08/10 ・3712字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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科學期刊的預言:女性能追趕甚至超越男性?

我在 2002 年還在讀大四時,第一次看到兩位 UCLA 生理學家的論文〈不用多久女性就會跑得比男性快?〉,當時我覺得這個標題很荒謬。在那之前我花了五個賽季,進行 800 公尺中距離跑步訓練,成績已經超越世界女子紀錄。而且我還不是自己接力隊上跑最快的。

但那篇論文發表在《自然》(Nature)期刊上,這是世上極具聲望的科學期刊,所以一定有些道理。大眾就是這麼認為的。《美國新聞與世界報導》雜誌在 1996 年亞特蘭大奧運之前,對一千個美國人做了調查,結果其中有三分之二認為,「終有一天頂尖女運動員會勝過頂尖男運動員」。

1996 年亞特蘭大奧運前,一千位美國人中有三分之二認為,「終有一天頂尖女運動員會勝過頂尖男運動員」。 圖/envato

《自然》期刊上那篇論文的作者,把男子組和女子組從 200 公尺短跑到馬拉松各項賽事歷年的世界紀錄畫成圖表,發現女子組紀錄進步得遠比男子組急速。他們用外推法從曲線的趨勢推斷未來,確定到 21 世紀前半葉,女性就會在各個賽跑項目擊敗男性。兩名作者寫道:「正因進步速度的差異實在非常大,而使(兩者)差距逐漸縮小。」

2004 年,趁著雅典奧運成為新聞焦點之際,《自然》又特別刊出一篇同類型的文章〈2156 年奧運會場上的重要衝刺?〉(Momentous Sprint at the 2156 Olympics?)──標題所指的,正是女子選手會在 100 公尺短跑比賽中,勝過男子選手的預計時間。

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2005 年,三名運動科學家在《英國運動醫學期刊》發表了一篇論文,省去問號開門見山在標題宣稱:〈女性終將做到〉(Women Will Do It in the Long Run.)。

難道男性主導世界紀錄的情況,始終是歧視女性、把女性排除於競技場外的結果?

20 世紀上半葉,文化規範與偽科學嚴重限制了女性參與運動競技的機會。在 1928 年阿姆斯特丹奧運期間,有媒體(捏造)報導指稱,女性選手在 800 公尺賽跑後筋疲力竭地躺在地上,這讓一些醫生和體育記者十分反感,使得他們認為這個比賽項目會危害女性健康。《紐約時報》上有篇文章就寫:「這種距離太消耗女性的體力了。」〔1〕那幾屆奧運之後,在接下來的三十二年間,距離超過 200 公尺的所有女子項目,都突然遭禁,直到 2008 年奧運,男女運動員的徑賽項目才終於完全相同。但《自然》期刊上的那幾篇論文指出,隨著女性參賽人數增多,看起來她們的運動成績到最後可能會與男性並駕齊驅,甚至比男性更好。

運動能力的基因密碼:性別差異的生物學根源

我去拜訪約克大學的運動心理學家喬.貝克時,我們談論到運動表現的男女差異,尤其是投擲項目的差異。在科學實驗裡證實過的所有性別差異中,投擲項目一直名列前茅。用統計學術語來說的話,男女運動員的平均投擲速度相差了三個標準差,大約是男女身高差距的兩倍。這代表如果你從街上拉一千個男子,其中 997 人擲球的力氣會比普通女性大。

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不過貝克提到,這種情形可能是反映女性缺乏訓練。他的太太是打棒球長大的,輕輕鬆鬆就能贏過他。他打趣說:「她會發出一束雷射光。」那麼這是生物學上的差異嗎?

男性和女性的 DNA 差異極小,僅限於在女性身上為X或男性為Y的那單一染色體。姊弟或兄妹從完全相同的來源取得基因,透過重組母親和父親的 DNA,確保兄弟姊妹絕對不會相近到變成複製人。

性別分化過程大部分要歸結到 Y 染色體上的「SRY 基因」,它的全名是「Y 染色體性別決定區基因」。若要說有「運動能力基因」,那就非 SRY 基因莫屬了。人類生物學的安排,就是讓同樣的雙親能夠同時生育出男性的兒子和女性的女兒,即使傳遞的是相同的基因。SRY 基因是一把 DNA 萬能鑰匙,會選擇性地啟動發育成男性的基因。

我們在生命初期都是女性──每個人類胚胎在形成的前六週都是女性。由於哺乳動物的胎兒會接觸到來自母親的大量雌激素,因此預設性別為女性是比較合算的。在男性身上,SRY 基因到第六週時會暗示睪丸及萊氏細胞(Leydig cell)該準備形成了;萊氏細胞是睪丸內負責合成睪固酮的細胞。睪固酮在一個月之內會不斷湧出,啟動特定基因,關閉其他基因,兩性投擲差距不用多久就會出現。

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男孩還在子宮時,就開始發育出比較長的前臂,這使得他們日後投擲時會做出更有力的揮臂動作。儘管男孩和女孩在投擲技能方面的差異,不如成年男性和女性之間那麼顯著,但這種差異在兩歲幼童身上已經很明顯了。

性別分化過程大部分要歸結到 Y 染色體上的「SRY 基因」,會選擇性地啟動發育成男性的基因。 圖/envato

文化與訓練的影響:投擲項目中的性別差距

為了確定孩童之間的投擲差距有多少與文化有關,北德州大學和西澳大學的科學家組成團隊,共同測試美國孩童與澳洲原住民孩童的投擲技能。澳洲原住民沒有發展出農業,仍過著狩獵採集生活,他們教導女孩丟擲戰鬥及狩獵用武器,就像教導男孩一樣。這項研究確實發現,美國男孩和女孩在投擲技能上的差異,比澳洲原住民男孩和女孩之間的差異顯著許多。不過儘管女孩因為較早發育長得較高較壯,男孩仍比女孩擲得更遠。

普遍來說,男孩不僅比女孩更善於投擲,視覺追蹤攔截飛行物的能力往往也出色許多;87% 的男孩在目標鎖定能力的測試上,表現得比一般女孩好。另外,導致差異的部分原因,至少看起來是因為在子宮的時期接觸到了睪固酮。由於先天性腎上腺增生症,而在子宮裡接觸到高濃度睪固酮的女孩,上述項目的表現會像男孩一樣,而不像女孩;患有這種遺傳疾病的胎兒,腎上腺會過度分泌男性荷爾蒙。

受過良好投擲訓練的女性,能輕易勝過未受訓練的男性,但受過良好訓練的男性,表現會大幅超越受過良好訓練的女性。男子奧運標槍選手擲出的距離,比女子奧運選手遠大約三成,儘管女子組使用的標槍比較輕。此外,女性投出的最快棒球球速的金氏世界紀錄是 65 mph(相當於時速 105 公里),表現不錯的高中男生的球速經常比這還要快,有些男子職業球員可以投出超過 100 mph(相當於時速 160 公里)的球速。

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在跑步方面,從 100 公尺到 1 萬公尺,經驗法則是把菁英級表現差距定在 11%。從短跑到超級馬拉松,不管任何距離的賽跑,男子組的前十名都比女子組的前十名快大約 11%。〔2〕在職業等級,那就是個鴻溝。女子組的 100 公尺世界紀錄,跟 2012 年奧運男子組的參賽資格還差了四分之一秒;而在一萬公尺長跑,女子組的世界紀錄成績,與達到奧運參賽資格最低標準的男選手相比落後了一圈。

不論距離,男子組前十名的跑步速度普遍比女子組快約 11%。圖/enavato

投擲項目與純爆發力型運動項目的差距更大。在跳遠方面,女子選手落後男子 19%。差距最小的是長距離游泳競賽;在 800 公尺自由式比賽中,排名前面的女子選手,與排名前面的男子選手差距不到 6%。

預言女性運動員將超越男性的那幾篇論文暗示,從 1950 年代到 1980 年代,女性表現的進展遵循一條會持續下去的穩定軌跡,但在現實中是有一段短暫爆發,隨後趨於平穩──這是女子運動員,而非男子運動員進入的平穩期。儘管到 1980 年代,女性在 100 公尺到 1 英里各項賽跑的最快速度,都開始趨於穩定,但男子運動員仍繼續緩慢進步,雖然只進步一點點。

數字很明確。菁英女子選手並未趕上菁英男子選手,也沒有保持住狀況,男性運動員則在非常慢地進步。生物學上的差距在擴大。但為什麼原本就有差距存在?

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註釋

  1.  各報上氣不接下氣地報導 800 公尺女子選手紛紛倒在跑道上。正如運動雜誌《跑步時代》(Running Times)2012 年的一篇文章指出的,實情是只有一個女子選手在終點線倒下,其餘三名都打破了先前的世界紀錄。據稱人在現場的《紐約郵報》記者寫道,「11 位淒慘的女性」當中有 5 人沒有跑完,5 人在跑過終點線後倒下。《跑步時代》報導說,參賽的女運動員只有 9 個,而且全部跑完。
  2. 過去普遍認為,隨著比賽距離拉長,女子賽跑選手會超越男子選手。這是克里斯多福.麥杜格(Christopher McDougall)在《天生就會跑》這本很吸引人的書裡談到的主題,但不完全正確。成績非常優秀的跑者之間的 11% 差距,在最長距離和最短距離同樣穩固存在。儘管如此,南非生理學家卻發現,當一男一女的馬拉松完賽時間不相上下,那個男士在距離短於馬拉松的比賽中通常會贏過那個女士,但如果競賽距離加長到 64 公里,女士就會跑贏。他們報告說,這是因為男性通常比較高又比較重,比賽距離越長,這就會變成很大的缺點。然而在世界頂尖超馬選手當中,男女體型差異比一般群體中的差異小,而 11% 的成績差距,也存在於超級長距離的最優秀男女選手之間。

——本文摘自 大衛・艾普斯坦(David Epstein)運動基因:頂尖運動表現背後的科學》,2020 年 12 月,行路出版,未經同意請勿轉載

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行路出版_96
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行路為「讀書共和國」出版集團旗下新創的出版社,出版知識類且富科普或哲普內涵的書籍,科學類中尤其將長期耕耘「心理學+腦科學」領域重要、具時代意義,足以當教材的出版品。 行路臉書專頁:https://www.facebook.com/WalkPublishing

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揭開雙性的面紗:從雌雄嵌合體看待多元性別的世界
水鯨球_96
・2023/05/31 ・3092字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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你知道嗎?世界上的另一個族群
在這個世界上存在一種族群,叫雙性人,俗稱間性人,或陰陽人。他們的性器官或是性染色體異常,所造成性徵上不符合典型的男生或女生。根據聯合國統計,雙性人約佔全球人口 0.05% 到 1.7%。而我國監察院依照上限估算,台灣人約有 40 萬名雙性人。在許多生物中,也有因突變所形成的雙性特徵。讓我們透過自然界的案例,從其他生物面對雙性所造成的影響,檢視社會上面對雙性人的問題。

大自然中的「雌雄嵌合體」

一研究團隊在北美進行蝴蝶物種調查中,採集到很特別的一隻蝴蝶,經鑑定後為卡納藍蝴蝶(Plebejus samuelis。奇特的地方在於,這是一隻帶有雄性特徵和雌性特徵的蝴蝶,一側為藍色,但另一側為棕色邊緣還帶點橘色斑紋。

一側雌性,一側雄性的卡納藍蝴蝶。圖/Joshua P Jahner, 2015

這種生物現象叫做「雌雄嵌合體」,一半雄性、一半雌性。雌雄嵌合體不同於「雌雄同體」,雌雄同體指的是卵巢和精巢共存於同一個體上,身上所有體細胞都具同一基因型,但雌雄嵌合體是在同一個體上具有不同的基因型,而且不同基因型分布在不同的區域。

北美紅雀(也就是「憤怒鳥」的原型),也同樣存在「雌雄嵌合體」的現象。北美紅雀的雄鳥毛色鮮紅,雌鳥毛色呈淡褐色。雌雄嵌合體的北美紅雀則是一面紅色、一面白色。

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雌雄嵌合體的北美紅雀。

對於雌雄嵌合體的北美紅雀來說,雙重的性別特徵大大影響了牠們的生活。牠們求偶時唱著雄性的求偶歌,但身體卻跳著雌性舞蹈,而奇特的體色也讓牠們無法融入族群。

在求偶上遇到困難的除了北美紅雀,還有雌雄嵌合體的蚊子。科學家在加州聖華金谷(san joaquin valley)採集到多種雌雄嵌合體的蚊子,比較特別的是,牠們雌雄的區域分佈不是左、右兩邊,而是上、下兩部分。科學家們採集到的其中一隻是紅胸庫蚊(Culex rubithoracis),牠的雌性部分在頭部,雄性區域則是在胸腹部。

實驗採集到的紅胸庫蚊。其頭部呈現雌性,具有羽狀觸角和短鬚;腹部則為雄性。圖/De La Vega et al., 2020

這樣的蚊子在繁殖上有著極大的阻礙,原因有兩個。第一個是牠們的翅膀。雌性蚊子的翅膀發出的聲音頻率,可以吸引雄蚊進行交配,然而雌雄嵌合體的蚊子,其翅膀卻可能是雄性的,因此無法和雄蚊互相吸引。第二個原因則和進食有關。雌蚊之所以會有吸血的行為,是因為牠們在產卵時需要血中的營養素,但對於雌雄嵌合體的蚊子來說,「頭部雌性、腹部雄性」的特徵,會導致吸進去的血沒有對應的消化酶可以被消化、吸收,進而導致死亡,牠們在開心吸血的同時可能連自己怎麼死的都不知道。

如果頭部剛好是雄性區域,也可能因爲刺吸式口器中的上下顎退化,導致根本不能刺穿動物皮膚來獲取血液;此外,雄性頭部也沒有感知宿主的受器,根本找不到可以吸血的對象。種種特徵和功能缺陷對於雌雄嵌合體的蚊子來說簡直厄運連連。

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雌雄嵌合體」的現象是如何產生的?

到底為什麼會產生雌雄嵌合體或雙性人這種生物現象呢?可能的原因有部分受精重複受精染色體分離異常性染色體異常缺失染色體連鎖互換異常等等,許多基因上的突變都很有可能造成雌雄嵌合體產生。

在鳥類的基因中,是由 Z 染色體和 W 染色體決定性別特徵,雄性的鳥類具有同型染色體(ZZ)雌性具有異型染色體(ZW),類似人類 XY 染色體的性別決定系統。

鳥類的 ZW 性別決定系統。雄鳥生殖細胞中的兩個 Z 染色體(黑色字母);雌鳥的生殖細胞中則有一個 Z 染色體和一個 W 染色體。這些染色體會被隨機分配到子代的身上(雄鳥、雌鳥各貢獻其中一個)。子代身上的染色體組合,就決定了子代的性別。圖/作者繪

正常狀態下,卵母細胞會分裂成分別具有 Z 染色體的卵子和 W 染色體的卵子。如果分裂的時候出現問題,原本各帶一條染色體的兩顆卵子,會變成一顆卵子同時攜帶 Z 和 W 兩種性染色體,而另一顆則完全沒有性染色體。這顆同時具有兩種性染色體的卵子可能被兩條精子同時受精,如此一來,生出的後代就會同時具有 ZZ 和 ZW 的細胞;也就是說,這個後代的身體內會同時具有雄性特徵和雌性特徵。

一般來說,一條精子進入卵子時會觸發卵膜「極化」,以快速阻斷其他精子進入卵內,因此要有兩條精子同時儘速卵內、形成雌雄嵌合體的條件機率極低,除了要在細胞分裂時出問題,還要意外地讓兩隻精子進入卵內才能達成。

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位於蘇格蘭愛丁堡的「羅斯林研究所」研究了一隻雌雄嵌合體的雞。這隻雞的左側是雄性,具有白色羽毛和大胸肌,腳上也具有骨刺(是雄性的最大特徵);而右側則是雌性,具深色羽毛,體型相對比雄性小,腳上也無骨刺。研究發現,脊索動物中「鳥類」的性發育機制,是來自於染色體而不是激素。

雌雄嵌合體的雞。圖/Clinton et al., 2012

在人類身上,性別是由 XY 性染色體決定,一般男性為 XY 異型性染色體,女性則是 XX 同型性染色體。性染色體的缺失或多餘都會造成雙性人的出現。在醫學上常見的雙性人分類有克林伊斯菲特症、透納氏症、腎上腺素增生症(CAH)、雄性激素不敏症(AIS)、尿道下裂症等等,這些人雖然身體構造和其他人略顯差異,但多數都是健康的狀態。

Y 染色體缺失所引發透納氏症。圖/wikimedia

目前各國已開始努力維護雙性人的人權及權益,而台灣對雙性人人權的重視也才剛起步。監察院在 2018年發布首次對雙性人人權進行調查的報告。同年 10 月,衛生福利部頒布〈未成年雙性人之醫療矯正手術共同性建議原則〉,其中最重要的是一項原則為「訂定雙性人性別手術的年齡規範」,成為亞洲先驅。

不管是人類還是自然界,都可能出現雌雄嵌合體的現象,生活在這樣性別多元的世界,大眾應以正面的態度認識雙性人。願大家都能保持多元開放的心態看待每一個人。

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水鯨球_96
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東海大學生命科學系學生,腦袋可以裝下一整個生物圈。對於進那個實驗室猶豫不決,透過寫作廣泛吸收各種科普資訊。