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人與動物之間的溝通一直是科學界和哲學界十分引人關注的一個議題。傳統觀點認為，人類和其他動物之間的溝通受到生物學和語言能力的限制，因此很難實現真正的互相理解。然而，近年來，科學家們對這個問題的看法已經開始轉變，並且有一些跡象表明跨物種溝通有望成為現實。

為什麼科學家認為跨物種溝通即將成真？從海豚到水豚、從蜘蛛到山豬，人工智慧能成為所有生物的萬能「翻譯蒟蒻」嗎？當人類真的破解了另一物種的溝通方式，未來會發生什麼事呢？

為什麼動物溝通，備「獸」關注？

從古代神話、經典傳說，到熱門動漫影視，都有不少能說人話、化為人形的動物，像是美猴王孫悟空、馴鹿喬巴、還有火箭浣熊，這些擬人化的角色雖然外表參雜獸的特質，卻往往更有人性，故事也著重呈現人與獸人如何從誤解到包容，讓我們為之動容。

在當代台灣的漫畫作品中，許多優秀的新一代漫畫家探討了擬人化動物和人類之間的隔閡、衝突以及理解，呈現了多元化的故事情節。其中，有一些引人入勝的作品，例如《瀕臨絕種團》，故事描述了被路殺後轉生成人類的石虎、黑熊和水獺，當上 YouTuber 還成為高中女生的故事。這個作品提供了獨特的視角，探討了不同物種之間的互動和冒險。

另一部作品是《海巫事務所》，它將魔法元素融入生物學，講述了一個迷茫的廢業青年與擬人化海洋動物相遇並相互療癒的故事。還有一個短篇漫畫《IVE》，通過科幻的方式，描述了某種深海雌鮟鱇的繁殖和誘導機制，卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物，及她和科學家之間的異色關係。

這些作品在畫風和故事情節方面都各有特色，無論你是一位一般漫畫愛好者還是偏愛條漫，你都可以在 CCC 追漫台找到它們，享受不同的視覺和情感體驗。

而這幾部作品的共通核心問題就是：如果動物能用人類的語言跟我們溝通，會怎樣？即使牠們能跟我們說話了，我們就能理解彼此嗎？要取得那唯一的真相，除了請出《不可知論偵探》海麟子（也是 CCC 追漫台 上的熱門作品），科學家還有一個辦法：就讓動物自己說話吧！今年 7 月 Science 期刊上發表了一篇觀點文章，標題為《用機器學習解碼動物溝通》表示新方法有望帶來全新的洞見，也有助於保育。不過在打電話給露洽露洽之前，我們得先了解什麼是動物溝通？

什麼是動物溝通？

首先要有一個清楚的認知，那就是人類跟所有其他的動物，都各自受限於自己的感官，活在不同的「環境界」(Umwelt)，這個德文的意思是說每一種生物都活在獨有的感官泡泡裡，所見、所聞、所聽、所嚐、所觸都跟其他生物截然不同。你想想，連人與人之間都會因為家庭背景、生活環境、媒體教育而對同一件事物有天差地遠的詮釋了，對跨物種來說，不同的感官體驗讓彼此如同身處完全不同的世界。

例如，海龜和許多鳥類能感知地球的磁場，藉此進行長距離遷徙；而響尾蛇具有紅外線感覺器官，能夠在黑暗中感知幾公尺外的獵物體溫。蝙蝠則使用回音定位來捕捉飛蛾等獵物，每秒發射兩百次超音波脈衝，並根據百萬分之一秒的時間差距來精準定位目標。斑海豹則依賴其特殊的鬍鬚來察覺魚游過的流體動力，猶如水中留下的軌跡。角蟬使用震動通信，能夠透過植物表面傳遞信息給其他角蟬，即使對人類來說是聽不見的。至於我們的忠實夥伴狗，它們的世界主要由氣味構成，能夠分辨地下埋藏的松露、潛藏的地雷、古蹟、毒品甚至主人身體內的腫瘤等各種氣味。

那麼，海龜要如何跟我們這些沒有磁場感應的人類解釋牠們的感覺呢？蜂鳥又要怎樣才能描述它看到的一億種顏色呢？這真的是雞同鴨講，甚至比牛頭更不對馬嘴！

但有越來越多科學家認為，隨著人工智慧（AI）的快速進步，破譯動物的溝通方式不再是不可能的事情。AI 能幫上什麼忙呢？首先，機器不具備人類的偏見，因此能幫助研究者更理解動物溝通系統的結構和功能，同時辨識我們和動物之間的差異。

其次，機器學習技術能夠辨識那些對於人類難以想像或無法感知的動物感官訊號，這些包括聲音、振動、光線、化學物質等。機器可以幫助分析這些訊號，並幫助我們理解動物想要傳遞的訊息。

最後，AI 還可以基於動物訊號，開發出預測動物行為的模型。例如預測動物的交配行為或遷徙模式，或何時可能需要尋找庇護避免捕食者。

此刻的我們對於深度學習能完美辨識圖像語音，以及 GPT-4 或 PaLM 2 等大型語言模型能生成語言，甚至跟我們交談，完全不覺得奇怪，但可能僅僅 10 年前，這都還像是天方夜譚。那麼將這份能力運用在動物身上，也將變得理所當然……嗎？

現在科學家已經做到什麼程度？破解了哪些動物語言呢？

科學家正在使用人工智慧來解讀各種物種的動物溝通方式。

例如烏鴉：英國聖安德魯斯大學的科學家 Christian Rutz 長期研究南太平洋的新喀里多尼亞烏鴉( New Caledonian Crow )，牠們是少數能夠製造工具的鳥類，會把樹枝的葉子拔掉，做成鉤子來釣蟲，不同群體的作法也有差異。他發現島上不同烏鴉群體有不同的叫聲，可能是文化得以傳播的關鍵。身為烏鴉專家的他加入了 ESP 地球物種計畫，研究二十年前已經野外滅絕，現在只剩圈養個體的夏威夷烏鴉，他們用機器學習來比較圈養跟野生烏鴉的錄音，了解圈養是否改變了烏鴉的詞彙，例如注意威脅、求偶等重要的叫聲，是否已經在圈養環境中失去了，如果我們破譯這些叫聲，可能可以幫助這些烏鴉重新野化。

哺乳類的另一個成員鯨魚更是重點研究對象，2020年成立的 CETI，由 40 多名科學家、跨15 個機構組成，是最受關注的鯨語破譯團隊。他們除了駕船出海用水下麥克風偷聽鯨魚對話，也使用無人機從上方監看，更計畫在加勒比海海底安裝三個監聽站，從遠處捕捉離海岸 12 英里處抹香鯨聊天的喀噠咔嗒聲。以前啊，抹香鯨的聲音被比擬為單純的二進位代碼，但其實更為複雜，而機器學習可以重新辨識這些聲音。圖靈獎得主，加州大學柏克萊分校西蒙斯計算理論研究所所長莎菲·戈德瓦塞爾( Shafi Goldwasser )受訪時就說， CETI 的目標就是要像 ChatGPT 一樣，能預測鯨魚會說什麼，甚至反過來和鯨魚對話。

這些只是 AI 解讀的眾多物種中的一部分，其他還有不少鳥類、靈長類、海豚、蜘蛛、螞蟻、蜂類，或與人親近的貓、狗、豬等，也都是目前被科學家認為有機會破譯其「語言」的生物。

如果我們成功解讀出了動物的語言，我們又該從什麼角度與動物溝通？我們所「理解的語言」真的一樣嗎？

就算解讀動物溝通，能避免擬人化的陷阱嗎？

儘管機器學習在許多情況下表現出令人印象深刻的準確性，但動物的聲音、姿態和其他訊號往往具有多義性，也就是同一個訊號可能有多個意思，很難正確解釋它們的含義。此外，機器學習再強，目前也存在限制，特別是我們尚未完全理解的感知機制，如電感、磁感和費洛蒙等。

在漫畫《瀕臨絕種團》跟《海巫事務所》中，動物跟人類除了偶爾吵架之外，基本上相處得極為融洽，這也是我們人類想像中希望的情境，就是能與動物友善地、無惡意地溝通。而在《 IVE 》這部異色科幻作品中，則提出更現實的問題。汪幼海博士認為 IVE 為了與人接觸，如鮟鱇魚一般的餌球竟然為了吸引人類而變成人形，甚至可以與人溝通。雖然令人驚喜，但這也意味 IVE 的目的就是要讓人類成為其血肉的一份子，獲取其基因，因此也使用類似費洛蒙的物質吸引人類男性。對鮟鱇魚或 IVE 來說，這是很自然、毫無惡意的，但對人類來說，就是一種恐懼的殺戮。大自然中本來就有許多「愛」是以殺為結局，包括蜘蛛、螳螂等。人類又要如何在對事物理解前提完全不同的情況下，與動物更深度溝通呢？

在科學研究上，我們情不自禁地把動物擬人化更是個麻煩且不容易解決的問題，要是過於擬人化地認為動物跟人類共享一樣的情感，可能導致研究者在實驗設計和解釋結果時受到情感干擾，使研究不客觀。此外，擬人化也會使研究者更容易面臨到底是該保護動物權益，還是進行實驗研究之間的衝突，陷入倫理的困境。

但若反過來，要是有科學家認為動物跟人類完全不同，因此缺乏同情心，不尊重動物權益，倫理問題只會更嚴重。現在大家對動物福祉很關注，尤其是在涉及動物實驗和野生動物保護的時候，研究人員對動物無感情的態度反而可能導致研究受到質疑。更重要的是，這會讓科學家缺乏共鳴和洞察力，忘記我們也是動物。因此啊，如何拿捏分寸，在過分擬人跟缺乏同情的兩端之間找到適當的位置，也是動物溝通研究者的重要問題。

人類會將破譯動物溝通的能力拿來善用嗎？怎樣算是善用呢？

在石虎、黑熊跟水獺轉生變高中女生、IVE 開始對人類有興趣之前，機器學習的確可幫助我們監控和保護瀕臨絕種的野生物種，透過解讀其溝通方式，更了解牠們的需求和行為，制定更有效的保育策略。也能夠幫助我們理解圈養動物的情感和需求，從而改進在人類照顧下的生活品質。

然而，當播放動物聲音以吸引它們或干擾它們時，會不會對它們的行為產生不可預測的影響？甚至不可逆地改變群體的文化，從而威脅它們的生存和生態系統的平衡？假訊息在人類世界已經夠麻煩的了，想像一下，若連動物世界也都被假訊息入侵時，會發生什麼事呢？

CCC 追漫台是一個臺灣原創漫畫平台

致力於推廣臺灣漫畫，並將臺灣漫畫融入日常生活。這個平台由本土新銳圖文創作者們打造，並結合國家典藏資料素材，以探索臺灣的豐富歷史、民俗、社會和生態等多元議題。

CCC 追漫台的使命是透過原創漫畫作品，傳達臺灣在地精神，讓讀者深入了解這個多元文化的島嶼。通過精心創作的漫畫，平台不僅提供了具娛樂性的閱讀體驗，還擴展了讀者對臺灣文化和歷史的認識。

文章中提及之漫畫皆可在追漫台上閱讀唷。

今天這集影片我們準備拿 ChatGPT、Google Bard AI 跟微軟的 Bing AI 來作一個大亂鬥比賽，我們準備了幾個不同的挑戰看誰最厲害。

因為 Bard 跟 Bing 都是免費提供，為了公平性，我主要會使用免費的 GPT 3.5 來比較，不過我同時會放上 GPT-4 開啟網路瀏覽功能的結果來給各位作參考。

評比的成果我會給一顆星到五顆星來呈現，主要分為四個類別：易用性、實用性、創造性以及回應速度。

看完今天的影片，你會想要使用Bing、Bard還是Chatgpt呢？歡迎在影片下方留下你的看法

如果這支影片對你有幫助的話，請幫我在影片下方點個喜歡，並且把這支影片分享給需要的朋友，最後別忘了訂閱泛科學院的頻道，我們下支影片再見囉。

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本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜莊崇暉、田偲妤
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

不要再轉傳假訊息了！

「我家親戚群組又在 LINE 傳假訊息了！」這是常在年輕族群中聽到的抱怨，彷彿隨意散播謠言是長輩特有的行為，當你願意了解長輩的數位社交生活，將發現事實並非如此。中央研究院「研之有物」專訪院內民族學研究所李梅君助研究員，在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時發現，臺灣民眾對公共議題的關注存在世代衝突，該衝突延伸至日常相處上，卻在事實查核的協作過程中看到正向溝通的曙光。究竟臺灣長輩發展出什麼樣的數位社交生活？如何應用第三方資訊與長輩溝通，甚至邀請長輩加入闢謠打怪行列？

2018 年臺灣地方選舉和公民投票讓存在已久的世代衝突瞬間引爆，面對韓流現象、同性婚姻、性平教育等議題，厭世代年輕人（1990 年代左右出生）和戰後嬰兒潮世代長輩（約 1946-1964 年出生）因經濟與社會生長背景的不同，常發生意見分歧而爭吵不休的情形。

在臺灣最多人使用的 LINE 即時通訊軟體中，出現不實謠言滿天飛的亂象，年輕人紛紛將矛頭指向長輩，批評長輩不先查核資訊真假就亂發文。

中研院民族所李梅君助研究員在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時，發覺臺灣世代衝突問題的嚴重性。年輕人認定長輩就是假訊息的傳遞者，但事實上，許多年輕人也常在無意間互傳不實謠言。

「大眾常急著為長輩貼標籤，卻從來不去了解他們怎麼使用數位工具。這樣並無助於解決問題，只會加深彼此的誤會。」研究過程中逐一浮現的問題為李梅君指引出一條研究道路，從事實查核協作行動出發，逐步深入長輩的數位社交生活，探索緩解世代衝突、提升全民媒體素養的可能途徑。

「早安圖」的背後：長輩獨特的數位社交

從了解長輩的數位社交生活做起，應有助於促進不同世代的相互理解，李梅君選擇由長輩們發展出的「早安圖」文化來切入研究。

科技與生活的緊密結合讓人手一機成為常態，再加上疫情造成的人群接觸減少，讓人們日漸習慣將社交重心從實體轉往線上。越來越多長輩靠 LINE 群組維繫親友感情、接收外界資訊，每天一早發布的「早安圖」經常是長輩社交生活的起頭。

然而，早安圖一直有被汙名化的傾向，溫馨圖片配上吉祥文字的簡單排版被貼上具有長輩風格的標籤，甚至還被戲稱為「長輩圖」。李梅君與長輩相處後發現，早安圖的存在對於長輩的社交生活具有深刻意義。

首先，早安圖是長輩證明自己跟的上年輕人腳步的重要象徵！身為晚近才接觸手機、電腦的「數位移民」，長輩常因不會操作數位工具、又害怕晚輩覺得自己笨拙，而感到焦躁不安。因此，當自己好不容易學會用手機拍照、修圖、發早安圖，對長輩來說是自信心的累積，代表自己沒被時代淘汰。

此外，早安圖也是長輩與人互動的敲門磚。李梅君察覺，有些長輩在傳訊息時相當在意社交分寸，不像年輕人想到什麼就 LINE 一下朋友，反而擔心隨意發文會被當成不懂規矩的「老人」。因此，當與新朋友開啟話題時，他們會先禮貌性地試探，這時無害的早安圖就是最好的敲門磚，可以從對方回傳的字句、貼圖或已讀不回，判斷能否進一步交談。

如果我們願意深入體會早安圖對長輩的意義，你將發現早安圖是長輩表達「關懷」的重要媒介。

例如在不方便見面的疫情期間，許多長輩會互相分享充滿溫馨祝福的早安圖、早安短影片，當中包含一些身體保健資訊，即時表達對遠方親友的關心，也讓對方知道自己過的很好。

但是，伴隨著早安圖的問候，群組裡轉傳的文字與圖像影片卻可能含有具爭議性的農場內容，例如每天喝檸檬水可以防疫、常喝地瓜葉牛奶可以防癌等，讓以關懷為出發點的長輩成為散播謠言的代罪羔羊。為此，有越來越多公民團體開始號召民眾一起打擊假訊息，李梅君研究的 Cofacts 就是其中一個針對 LINE 假訊息亂象所發展的計畫。

聽到外面的聲音：「事實查核協作社群」打開群組封閉的大門

LINE 假訊息亂象一直是假新聞議題中非常難處理的一塊，因為 LINE 不像 Facebook、Twitter 或 Instagram 有審查下架機制，LINE 聊天室裡所有的對話都經過加密，就算檢舉了某用戶的言論，LINE 官方也難以遏阻資訊傳播。

李梅君提到：「雖然 LINE 群組相當封閉，在臺灣卻已具有極大的公共性。」很多群組都涉及公共議題的討論，並累積千百人以上的成員，一旦有人惡意散播不實謠言，在缺乏查核機制的情況下，後果可能不堪設想。

因此，自 2016 年起，公民科技社群 g0v 臺灣零時政府的成員推出「Cofacts 真的假的 – 訊息回報機器人與查證協作社群」，邀請民眾主動回報在 LINE 上發現的可疑訊息，再由來自各領域的編輯志工進行事實查核，撰寫有助判斷訊息真假的回應。之後只要有民眾發出相似問題，機器人便會從資料庫中找出相關回應供民眾參考。收到回應的民眾如有不同看法，也可以補充新的回應。

你可能會好奇，當今的「人工智慧」（AI）已可查核假訊息，為何 Cofacts 還在仰賴編輯志工這樣的「工人智慧」？李梅君指出，目前的 AI 僅可以偵查大規模的操弄訊息來源，或者評估影像有無修圖造假。當前要用 AI 來判讀文字內容的真偽還相當困難，因為一則文字訊息通常真假資訊參雜，當中還包括個人意見或情緒用詞，很難明確判定是真是假。

因此，Cofacts 的編輯志工除了指出訊息錯誤之處，也會提醒該則訊息是否含有個人意見，有助民眾從封閉的 LINE 群組接收外界聲音，進而創造一處可以參與討論的公共空間，共同思考謠言是什麼、怎麼跟謠言對話。

和時間賽跑 艱辛的闢謠之路

不過該計畫也有艱辛之處，由於需仰賴大量人力進行事實查核，Cofacts 經常面臨闢謠速度趕不上謠言散播的問題。根據統計，Cofacts 的 LINE 目前有 42 萬名好友，過去 10 週每週傳來約 650 則新謠言；目前登記的編輯志工大約有 2,600 多人，但每週會固定回應訊息者只有 20 人上下，平均澄清一則謠言要花 20 至 30 分鐘。

李梅君分享實際參與事實查核的心得：「一開始你可能很熱血地上線回應訊息，但回應了一、二天後，可能會逐漸失去參與感，畢竟你只是一個沒支薪的志工，而且很多謠言看了又很令人痛苦，還要耐著性子花 30 分鐘回應。」

因此，為了維持志工夥伴的參與熱情，Cofacts 每個月都會辦一次聚會，藉由分組競賽活動，讓志工們培養共同打怪的向心力，也可相互交流查核經驗、結交志同道合的朋友。

至於使用 Cofacts 釐清謠言的民眾又有何回饋呢？李梅君聽過一些年輕志工分享參與事實查核的原因，主要是想透過 Cofacts 的第三方資訊與長輩對話。雖然不確定長輩能否接受，卻可盡量避免家人之間發生正面衝突。

根據李梅君的觀察，在政治議題上，純粹處理謠言無法真正化解世代衝突，因為謠言只是表現形式之一，背後牽涉每個人不同的價值觀與政治立場，需仰賴更多對話空間的產生。

不過，在疫情期間，與防疫相關的健康資訊則明顯受到不同世代的共同關注，Cofacts 的使用人數因此大幅成長，其中增加最多的就是 50 歲以上的使用者。因為健康資訊較不受政治立場影響，再加上全民必須共同面對疫情威脅，世代衝突的問題自然較少。

公民團體的辛勤奔走 努力提升全民媒體素養才是真正的關鍵

ChatGPT 等生成式 AI 問世後，未來可能會出現更多人為操作的假圖文，或是誤信 AI 偏差回覆等狀況。面對上述危機，李梅君認為：

應對關鍵在於，大眾是否具備足夠的「媒體素養」與「思辨能力」去判讀網路訊息。

可惜這在我們過去的教育裡並不受重視，直到近幾年教育部才開始在 108 課綱下推動「媒體素養教育」，要求在不同年級與學科中融入媒體素養課程。例如資訊課會介紹社群媒體用演算法投放廣告的邏輯；理化課會教學生分辨並思考「偽科學」的成因；國文課則透過閱讀不同文本培養思辨能力。

然而，社會上多數人沒有上過相關課程，很多還是不太熟悉數位工具的長輩，幸好現在有 Cofacts 以及多家臺灣公民團體在做媒體素養教育。他們主動走進長輩的生活圈，教長輩怎麼使用手機、如何確認訊息真假，甚至鼓勵長輩善用發早安圖的習慣，成為謠言破除推手。

李梅君目前的研究正在觀察這些公民團體怎麼採取行動。例如 NGO 組織「假新聞清潔劑」會前進廟口、菜市場或老人服務中心等長輩聚集地，舉辦街頭宣講活動。在宣講過程中，一開始不會直接跟長輩講假訊息，因為假訊息在臺灣的脈絡裡很容易被導向敏感的政治議題，誤以為要聊網軍。

因此，宣講的切入點通常會先問長輩是不是常收到詐騙訊息？接著，志工會分享一些受騙案例，例如有人買了網路一頁式廣告的保養品，結果臉爛掉；或是吃了來路不明的保健食品，最後弄壞身體。藉由生活化、無政治立場、令人感同身受的案例，讓長輩意識到學會辨別訊息真假很重要！

另一個事實查核的組織「MyGoPen｜麥擱騙」會製作一則則精美的謠言澄清圖文，吸引長輩像發早安圖一樣，將這些闢謠圖文大量轉發到各個群組。如此一來，長輩本身既可釐清謠言，還可幫助更多長輩遠離詐騙，更證明自己擁有不輸給年輕人的知識與能力。

「我覺得這是很令人感動的事情，因為這個題目很難，可是有很多人願意用不同的角度去介入，而且大部分都是志工。」李梅君有感而發的說。

臺灣長期被國際視為境外假訊息泛濫的國度，如今一個提升全民媒體素養的生態圈正在形成，因假訊息而延伸出的世代衝突問題有待長時間相互理解溝通，但公民社群的力量讓人們看見改變的契機。

延伸閱讀

• 中研院民族所李梅君老師個人網頁
• Mei-chun Lee (2022). “Checking Facts by a Bot: Crowdsourcing Facts through LINE Chatbot in Post-Truth Taiwan.” Current Anthropology.
• Sam Robbins, Mei-chun Lee (2022). “Elderly Care: Taking the Good Morning Image Seriously.” A Broad and Ample Road.
• 【g0v 演講】 「沒有人」的運動：黑客、鄉民、與資料行動主義