還在用按摩棒按摩眼球，狂點眼藥水？登愣～這些都是護眼 NG 行為！

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

前陣子連鎖壽司店的行銷活動，名字裡有「鮭」「魚」其中一個字，就可以免費吃到鮭魚，讓某些人趨之若鶩，也掀起了一陣社群討論的風潮。

行銷效果本身如何尚不得而知，但最大的受害者大約是鮭魚本魚惹，看著讓人忍不住：今天，我想來點鮭魚？

不過，名字裡有「鮭」字的魚，當然不只是我們在餐盤上看到的一種啦。中文俗名中有「鮭」之名的魚類其實超過一百種，而「鮭科」(Salmonidae) 之下更有 3 亞科 11 屬 225 個物種。

你吃的鮭，是哪種鮭魚？

台灣唯一原生的鮭魚是「國寶魚」，也就是兩千元大鈔上的櫻花鉤吻鮭 (Oncorhynchus masou formosanus)，泰雅族語「Bunban」，當然也是鮭科的成員。台灣櫻花鉤吻鮭被列為「瀕臨絕種」保育類野生動物，目前的野生族群主要生活在七家灣溪的部份流域。台灣的櫻花鉤吻鮭，主要被認為是櫻鱒 (Oncorhynchus masou) 的一個亞種，也是這類物種自然分布的最南界。

被拿來吃的鮭魚當然不可能是國寶魚，在臺灣（或可說是全世界）市面上最常見的鮭魚，屬於大西洋鮭（Salmo salar），又名安大略鮭，是鮭科旗下的另一個屬 Salmo（可翻作鮭屬或鱒屬）。

大西洋鮭是全世界最普遍的養殖魚類，2018年的資料台灣進口近六成來自挪威¹。其他比較主要的養殖地還有智利、加拿大、英國、法羅群島、俄羅斯及澳洲的塔斯馬尼亞。²

因為大西洋鮭野生族群已經相當稀少，現在市面上可以接觸到的應以養殖為主。而如果偶爾遇到「野生鮭魚」，大部分應該是指俗稱的太平洋鮭。

太平洋鮭並不是某一種鮭魚，而是泛稱生活在太平洋沿岸會被抓來吃的太平洋鮭屬（ Oncorhynchus，也可翻譯為鉤吻鮭屬、麻哈魚屬），市面上較常見的種類包括：帝王鮭 (O. tshawytscha)³、銀鮭 (O. kisutch)、紅鮭 (O. nerka)、秋鮭 (O. keta)、粉鮭 (O. gorbuscha)。

此外，雖然在中文中比較少被稱呼為鮭魚，但餐桌上偶爾會聽到的虹鱒 (O. mykiss) 同樣也是 Oncorhynchus 屬，生長於淡水。⁴

不管是大西洋鮭或太平洋鮭，生活史最出名的部分，就是在成年之後會由海洋洄游到河流上游自己的出生處繁殖產卵，這樣的行為被稱為「溯河洄游」(Anadromous migration)。

溯河洄游特別之處，除了鮭魚可以在大海中旅行數年之後，憑著嗅覺再度逆流而上回到出生的故鄉前仆後繼繁殖，完全打趴一眾人類當中的路癡，還包括了這個習性本身，足以影響整個森林生態系！當鮭魚回到河川上游後，體型比離開河川的時候大上許多，在洄游季節也成為許多大型肉食動物如棕熊、黑熊的食物來源。而除了影響這些大型動物的生存，也有研究指出，鮭魚與熊互相的作用，明顯會影響森林的氮元素的輸入，如於南阿拉斯加的研究估算即指出，少了鮭魚與熊足以影響當年度該處森林將近四分之一的氮量。⁵

鮭魚的橘色怎麼來？

森林生態系的好壞對於大家來說還是遙遠了點，還是接著回到餐桌吧。多虧了鮭魚橘紅橘紅的切面色澤，對於不太會辨別魚種的一般大眾來說，鮭魚大約是在迴轉壽司上最不容易被認錯的魚種了。

在野生鮭魚的身上，這個橘紅的色澤來自於食物中甲殼類如蝦、磷蝦體內的蝦紅素 (astaxanthin)，而人工養殖的鮭魚雖然同樣生活在大海中，但牠們吃的卻是人類投餵的飼料，因此一般來說顏色會更淺一點。

可是，對於顧客來說，如果鮭魚不紅了，那就不是鮭魚了啊！

有研究調查指出，顧客願意花更多錢買更紅的鮭魚⁶，也導致飼料商們會在飼料中加入蝦紅素或類胡蘿蔔素來增加鮭魚的體色──為了賣個好價錢，只好提高一點成本惹。

甚至有公司開發出鮭魚的色卡「SalmoFan」，專門用來分辨鮭魚的等級，畢竟在大眾的心中，只有夠紅的鮭魚才是好鮭魚！⁷

人工養殖鮭魚不夠紅這個現象，也隱隱約約地帶來了某種錯覺：野生鮭魚是比養殖鮭魚更好、更高級。

呃，這樣其實不太對。

首先，因為各種棲地環境因素加成的結果，大西洋鮭在美國與歐洲的族群多數都已瀕臨滅絕，使得現行市場上鮭魚絕大多數都是養殖鮭魚。

如果人們僅仰賴捕撈而來的太平洋鮭，我們不但可能會因為數量稀少而吃不到，更可能因為物以稀為貴，而對野外的族群造成更龐大的捕撈壓力！隨著氣候變遷、棲地變化，野生鮭魚已經過得夠苦了，人類何苦為難牠們呢。⁸

鮭魚的養殖與爭議

當然，養殖也並不是全無缺點的，人怕出名、魚怕好吃，架不住養得多了總是容易出包，比如說落跑的鮭魚……。

讓我們話說從頭，根據聯合國糧食及農業組織 (Food and Agriculture Organization of the United Nations, FAO) 的資料，鮭魚的系統化養殖由挪威自 1970 年代開始發展。這種浮式箱籠，基本上就是在開放的海域中，用大網子圍著一大圈養魚。⁹

鮭魚養殖的技術也隨著時間演進，早期透過選育獲得生長快速的品系（就像人類對於牛豬雞做的一樣），再逐漸克服各種病害防治，甚至進展到施打疫苗。而飼養的地區也逐漸擴及到擁有寒冷水域的各國，如智利、加拿大等地。

即使面臨去年疫情的陰影，挪威去 (2020) 年仍出口了 110 萬噸的鮭魚，出口量僅次於 2019 年。¹⁰

魚類是全球重要的蛋白質來源，因為全球過度捕撈、棲地破壞、環境汙染、氣候變遷等情況持續變糟，海洋資源正在快速的枯竭。有許多人主張，養殖魚類或可做為人類補充食物資源，卻不致於大幅破壞海洋資源的重要方法。

相較於飼養牛、羊、豬、雞，魚類的繁殖速度快上許多，可以快速篩選出需要的品系；魚類的飼料轉換率也比其他物種來得高¹¹，是較為有效率的蛋白質來源。

不過，現行大規模的箱籠飼養跟海洋生態系的循環是連在一起的，在更大規模推出的情況下，養殖漁業會如何影響海洋生態，仍然值得釐清並且設法減緩其效應。

而以本文的主角，大西洋鮭魚來說，其養殖業仍具有某些爭議。諸如海洋箱網養殖會直接將魚類的糞便與各種養殖過程中施用的化學物質（如各種抗病藥物等）直接送進大海，可能會會造成局部的優氧化或化學汙染。

近年來也時有養殖設備突遇災害、養殖場裡的鮭魚大量逃逸的新聞¹²，當這些魚群進入野外，不但有可能將疾病傳染給野生的鮭魚群，也有與野生鮭魚雜交的疑慮。

另外一個爭議，則是基改鮭魚。

2015 年，美國食品藥物監督管理局 (FDA) 核准了第一款供人類食用的基改動物，AquaBounty 鮭魚，這種大西洋鮭魚被加上了帝王鮭的生長激素基因，與大洋鱈魚 (Zoarces americanus) 抗寒基因啟動子 (promoter)，可以在一般鮭魚生長緩慢的寒冷時間也照樣生長，長到所需尺寸只需要 16 到 18 個月（一般養殖約需三年），所需要的飼料也少了近四分之一。

基改鮭魚僅有在 2017 年售入加拿大，目前多數的市面上是看不到的。¹³

吃，不吃？對於養殖鮭魚的糾結

回到養殖鮭魚的議題，相較於未經妥善評估的漁業撈捕，我們一般會認為養殖魚類是對地球較為永續的選擇，但在鮭魚身上嘛……事情可沒有這麼簡單。

臺灣選介「吃魚標準」的永續海鮮指南將鮭魚歸為「斟酌食用」，讓人感覺到了其中的無限糾結。

不過是吃個魚，到底是在糾結什麼呢？

除了前面提到養殖對環境的影響等爭議，還有個重要考量：鮭魚飼料的來源。鮭魚是屬於肉食性的魚種，飼料有一定比例需要混合來自海洋的漁獲，現階段多為便宜的下雜魚。

雖然當前有許多研究專注於如何增加植物或海藻等植物性來源在飼料的比例，致力減少漁獲的使用，但不管怎麼說，這類的撈捕對岌岌可危的海洋資源，仍然帶來一定程度的壓力，而且只要鮭魚養殖的產業越興盛，這樣的壓力就越大。

話說回來，人類對於肉品、魚類的食用需求畢竟就擺在那兒，有可靠的方法可以獲得鮭魚來源，又不至於對於野生族群趕盡殺絕，某方面看來，鮭魚的人工養殖像是個近乎雙贏的解方。

然而現階段仍持續擴張中的鮭魚養殖產業，是否能夠擺脫前述的許多爭議，走向更永續、對海洋更友善的未來？這仍是難解的課題，需要許多人持續的關注與努力。而鮭魚養殖作為全世界最普遍的養殖漁業，也將是未來人們如何在永續的前提下，應對糧食需求的重要試金石。

身為吃客的我們，除了繼續看下去，也請不忘在吃魚的每個時刻多問問自己：這是什麼魚？查查海鮮指南了解一下亮起了哪個燈，別再只是傻傻跟風吃美食了！

希望我們不至於走向海洋資源同鮭魚盡、殊途同鮭的未來。

延伸閱讀

• FAO-Salmo salar
• 從台灣海鮮選擇指南看消費者行動──兼發佈2018年新版「指南」
• 臺灣海鮮選擇指南Seafood Guide Taiwan
• 挪威選育大西洋鮭魚的故事- 科學月刊Science
• 想吃就吃 誰讓美味鮭魚天天上桌

參考資料與註解

1. 新冠肺炎影響挪威鮭魚出口中國！反讓愛吃鮭魚的台灣增加73%進口量
2. 挪威選育大西洋鮭魚的故事
3. 紐西蘭有養殖帝王鮭
4. 也是有別稱為虹鮭或麥奇鉤吻鮭，台灣人對於虹鱒的印象應該主要來自日本料理。不過 2018 年中國關於虹鱒能不能被當作「三文魚」來賣，有過一番熱議，後來中國官方公布將其列於《生食三文魚》清單上。總之，虹鱒屬於淡水魚種，寄生蟲對人體有害的機率較高，一般被認為不建議生食。可詳見：真假三文鱼：不止是译名惹的祸
5. Cederholm, C. J., Kunze, M. D., Murota, T., & Sibatani, A. (1999). Pacific salmon carcasses: essential contributions of nutrients and energy for aquatic and terrestrial ecosystems. Fisheries, 24(10), 6-15.
   Hilderbrand, G. V., Schwartz, C. C., Robbins, C. T., Jacoby, M. E., Hanley, T. A., Arthur, S. M., & Servheen, C. (1999). The importance of meat, particularly salmon, to body size, population productivity, and conservation of North American brown bears. Canadian Journal of Zoology, 77(1), 132-138.
   Helfield, J. M., & Naiman, R. J. (2006). Keystone interactions: salmon and bear in riparian forests of Alaska. Ecosystems, 9(2), 167-180.
6. Alfnes, F., Guttormsen, A. G., Steine, G., & Kolstad, K. (2006). Consumers’ willingness to pay for the color of salmon: a choice experiment with real economic incentives. American Journal of Agricultural Economics, 88(4), 1050-1061.
7. 這個色票甚至還有 app 版（人類真是）Digital SalmoFan™
8. 現行的野生鮭魚，也少數地方如阿拉斯加採行永續魚法，透過資源管理概念作管控，以期維繫野生鮭魚族群。
9. 水產養殖：明日之星的箱網養殖－科技大觀園
10.  Norway salmon export value second highest ever in 2020 – FishFarmingExpert.com Optimism persists in farmed salmon sector despite price lull | GLOBEFISH
11. 飼料轉換率，牛為每公斤 6-10，雞為 1.7-2，豬為 2.7-5，鮭魚則為 1.2-1.5
    Fry, J. P., Mailloux, N. A., Love, D. C., Milli, M. C., & Cao, L. (2018). Feed conversion efficiency in aquaculture: do we measure it correctly?. Environmental Research Letters, 13(2), 024017.
12. 澳洲養殖魚場大火 五萬隻鮭魚脫逃、恐活不了太久
13.  基改鮭魚AquAdvantage® Salmon

編按：【科科齊打交】是我們希望可以與大家一起進行的全新對話形式。

泛科學編輯部會盡力蒐集資料，提供可以協助討論的內容，非常期待能夠塑造一個開放與理性討論的空間。

現在，我們想邀請你，在閱讀完相關內容後，在此文底下留言，與我們分享你的想法！這次特別想和大家聊聊「保健食品」這回事，看到新聞三不五時爆出名人募資研發保健食品的各項爭議，你有什麼想法？你曾經參與相關的集資嗎？

怕自己不夠健康，買名人背書的保健食品就對了？

現代人在忙碌的生活中，經常飲食不均、作息不正常，所以會想要藉由服用保健食品來補充身體所需的一些營養物質。

大眾媒體時代，具有知名度與信賴感的藝人與名人代言保健食品已經行之有年，如今在社群媒體上，也有許多具有影響力的 influencer 針對各自專長領域，產出和推送資訊，延伸後續周邊產品的製作與銷售。一些以醫藥健康、科學推廣為定位的社群名人，也紛紛立起健康養生的旗幟，推出了保健食品。

擁有百萬訂閱，以高學歷和知識內容備受歡迎的 Youtuber 「理科太太 Li Ke Tai Tai 」，最近就推出「太空人維他命」，引發一系列爭議討論。

保健食品有吃就有效？研發者看準的民眾知識落差

「理科太太 Li Ke Tai Tai 」於募資平台推出「太空人維他命」，以個人在生醫領域的經歷、和丈夫的藥學博士學位作為販售亮點之一，表示該產品綜合多種營養素，一瓶可抵十二瓶。產品在短時間內就募資成功，短短一周已累積逾 3000 多萬資金，超過 6000 人下單。

在熱銷之餘，多位醫師、營養師接連發文質疑此產品的成分劑量太低，宣傳辭令過於誇大，並未真正符合的需求。

針對容易缺乏的水溶性維生素，這顆膠囊的劑量卻遠遠不足，例如 B12，我的建議都是 100mcg 左右，她的卻是 1.38mcg，至於為何放這麼低的劑量，我推測原因很簡單—-#怕麻煩，我國衛福部對於維生素的劑量只要超過 150% 就要辦理查驗登記。（王姿允醫師。我的無齡秘笈。）

網路行銷工作者多米針對理科太太的行銷文案進行分析，發現她在描述自己的產品時，將弱項隱藏得相當穩妥：

如果是一般人，不具備一定水準以上的藥學知識，是完全看不出破綻的。她在隱藏自己產品缺點上，做得很出色，對於行銷研究是很好的案例。……我們就只是一般人而已，也根本搞不懂產品好壞的差別。所以通常都是網紅或是商家怎麼說，你就只能信什麼。

權威的身分建構，會不會降低消費者的獨立判斷意願和空間？

類似的爭議也出現在 2019 年，自稱由專業醫師、藥師等團隊組成，提倡醫學知識透明化的粉專「MedPartner 美的好朋友」，在募資平台推出產品「究是葉黃素」。

產品主打安心透明化，製造廠商精良，低利潤回饋民眾，募資七天便衝破千萬，超過 7,000 人買單。但之後有網友開始針對「究是葉黃素」的定價提出質疑，表明該葉黃素價位和其他市售價相比明顯偏高，且原料等級、劑量和成分有標示不清的問題。

風波延燒之後，更傳出「MedPartner 美的好朋友」宣稱的專業醫師團隊不存在等經營爭議。最終「美的好朋友」選擇下架「究是葉黃素」募資案。

「美的好朋友」原以專業醫師團隊自居，平時的知識普及文章和對廠商的踢爆和揭露，成功塑造可靠形象；「理科太太 」的高學歷、科學背景，以及頻道發布的科學影片形塑高知識權威感，讓消費者信賴，或許都是成功獲得青睞的原因之一。

那你呢？你面對這類網紅保健品募資案都怎麼想？

A. 就試試看啊，我要加一

B. 觀望一下，拔草測風向

C. 不會考慮，視若無睹

D. 我不吃保健食品

E. 我不參加募資案

F. 其他，請留言分享！