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「真原醫」引發的科學傳播原則討論

PanSci_96
・2012/07/09 ・4170字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 560 ・八年級

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PanSci在2012年7/5日發表的「本世紀的預防醫學-真原醫(Primordia Medicine)」 (文章已經下架)一文因為與PanSci宗旨跟目標有所差異,引起編輯團隊內部的辯論,後續也引起更多讀者的質疑。編輯團隊在無法直接決斷的情形下,求助於PanSci的社群,並重新檢視了PanSci的存在意義與該走的方向。以下是討論整理。「真原醫」全文請見作者Gene的部落格建議看完全文後,接著看 FB上的討論串,再繼續看下面的意見分類整理。

PanSci:‎

[關鍵時刻]各位好,針對這篇文章(全文請見作者Gene的部落格),我希望能聽聽各位的意見(P):
1. PanSci繼續刊登這篇文章。Why?
2. PanSci不該刊登這篇文章。Why?

贊成繼續刊登者:

謝孟宗 :

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應該登,但個人覺得需要平衡報導。畢竟,科學家的偏見最是可怕,因為其偏見往往和科學相混。

Jyong-Jhih Lin :

希望有平衡報導!所以如果主流是認為這本書是好的正確的,那反而應該去主動蒐集認為是不好的錯誤的人的評論與意見,就算不能了解也至少陳列。

Sylvia Lee :

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應該ㄚ ~很多現在認為不對的觀念未必真的不對。也很多當下認為很科學的觀點經歲月的演進會發現是錯誤的。

對 PanSci 目標提出質疑者與釐清者:

Chi-Chun Chen :

我不知道PanSci設定的目標是傳遞資訊還是傳遞科學方法與價值, 如果是前者, 那只要無法證明為非的資訊大概都可以, 包括一些尼斯湖水怪的目擊報告等等; 如果是後者, 那就要同時檢視楊先生這些主張有沒有經過科學方法的檢驗。要講宗教可以, 那是個人信仰, 但是不能盲目讓科學(包含那些頭銜)替宗教背書。

Zhixi Si :

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嗯…PanSci的定位是科學新聞,那麼應該要以科學的角度去驗證文章的內容吧。「正面情緒對健康有益」這類主題,其實有很多文章了,重點不是靜坐是否有效/如何有效,或拜神是否有效/如何有效,而是為什麼靜坐、拜神會有效,又有效到什麼程度?怎麼測量?如果不去探討其中原因只是跟著照做,那就不是科學而是宗教儀式了。
另外,此篇文章露出在PanSci的前言部分,如「慈悲是宇宙最大的療癒力量」云云,實在太像宗教用語,我想這也是有爭議的原因之一吧。

Lei Yao Chang :

其實換個主題想,一直以來都有人在討論水的結晶是否會因為人情緒的不同改變其結晶結構,如果是一個這樣的新聞,Pansci會不會拿來當問題問大家? 而這本書所談論的東西不該是重點,推薦不該是推薦這本書,而是推薦討論這本書的說法與內容,這就會比較符合PanSci至今的經營路線風格。

如果是討論,即使正統生物醫學中,討論研究情緒相關的因子對於癌症的影響的報告也不少,同時,也可以另外經由正統研究的資料相對提醒,正面思想在某些時候與狀態下對於病症依然起不到大作用,但是這裡面的機制問題就是需要探索的,如果大家在乎的是科學,這不是一個很好的科學導引線嗎?

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Rainbowchild Rc :

如果泛科學如自己在「關於泛科技」中所說的,是一個「理性思考社會議題中的科學面向」的網站,那麼這收錄任何內容前,最應該說清楚的,就是這些內容在學術上的依據和討論,並且深入淺出的讓讀者理解。如果這個內容是有爭議的,就更應該說清楚這些爭議。貿然或不清說明的引用,很容易讓不明就裡的人當成是「這是有科學家背書的」。

有爭議的內容不是不能談,而且很多時候,有爭議的內容恰是最能引起讀者興趣的:例如,有沒有鬼魂、有沒有超能力、正念能不能讓水變得有治癒能量或替電腦掃毒等等。但正因為泛科技的定位是「科普網站」,這些事情到底有無「科學根據」,正是最應該說清楚的。

與其他國內新聞網站相比,泛科技擁有各領域的專業寫手,也因此能明顯有別於時下亂抄國外小報的新聞媒體,在科學相關新聞上取得更多人的信賴。在這個充滿謊言與騙局的年代,誠摯的希望泛科技往後在處理此類議題時能更加小心。

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反對繼續刊登者:

林天讚 :

我覺得如果以現在這種寫法是不應該放,因為這種寫法像是在洗腦,畢竟PanSci的讀者不一定是接受過科學教育,一開頭就說這本書算是一本很有道理的書,就容易讓人掉入本書一定正確的迷思,第二段不斷強調”作者是頂尖的”,我覺得放在PanSci上這是可以去掉或是用詞中性一點,因為這會干擾我們客觀思考,學歷高不一定就是對的,最後這段PanSci節錄停在這裡實在不太對,因為這是一個結論,如果把他提倡的當成結論就像是完全肯定這本書,我覺得應該要提出一些問題作為反思,讓讀者自己去決定是否去接受這個論點,我認為這是最重要的一部份(一點淺見,如有得罪還請見諒)

Milk Lin :

我希望Pansci能考慮到這網站的閱讀者非常眾多, 有一部分是已經受過一定科學思維訓練的泛科學人, 但是還有另一部分是懵懵懂懂正在探索科學這個領域的讀者; 前者如我們可針對爭議,從而批判,討論, 獲得一定的共識; 但後者往往跟海棉一樣, 有多少吸收多少, 不一定具有反思的能力. 所以這邊推廣的內容, 最好以不具爭議性的科學內容為主. 我指的不具爭議性, 是指雖然正反意見皆有, 但是是目前可以用合乎科學的方法來討論的, 例如說: 全球暖化的原因, 是人為工業化的影響還是自然循環, 兩邊都有自己的主張, 這議題有爭議, 但是是在科學範疇內的爭議; 抱持正面情緒就可以產生正面能量讓身體健康心想是成, 一些人說可以, 一些人說不行, 這是有爭議的, 但是是在科學能討論的範疇之外; 像後者這種資訊我認為在刊登之前是要多加三思的.

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Fong Fu Yun :

 ‎”這本書的確有不少解釋,連我自己也覺得怪怪的”–——>如果連自己都覺得怪, 那就更不應該登出來.

PanSci 掛科普的牌子, 很容易會令一些認識不多的人, 誤以為這本書的內容是得到科學界主流認同的.

我的意思不是說這些「主流不認同」的東西不能說, 而是介紹這些東西時, 作者應該仔細說明一下這跟主流有哪些地方相異, 主流學界對這類說法有何反應或看法. 這樣讀者看後可以自己決定信不信這說法.
作者那一篇文的問題在於, 只純粹推薦那本書, 而且列出作者的科學背景, 再沒有其他的解說, 很容易令讀者誤會.

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Gene Ng :

我想建議把這篇文章刪除再加上說明,以免日後引起PanSci的困擾,我也很希望PanSci能刊登嚴謹的科學文章。這篇文章會繼續保留在我的部落格,我想這是不會有問題的。日後我會再寫篇文章,探討該書的科學根據,並全文刊登在PanSci。(編註:Gene是作者)

不確定者:

Hsueh Tseng :

身為讀者,很不喜歡看到某種健康書:以科學論點夾帶其實未以科學方法驗證的健康概念,我把這種作者稱為養生神棍。但我不是說真原醫一書有這個問題,我尚未讀過這本書,不能妄下結論。(不過,比較肯定的是出版社的態度--只要有科學專業背景人士背書,有行銷賣點,至於內容科不科學不關出版社的事,反正作者文責自負。)

Bob Lu

我贊成 Milk Lin 在原文(已經刪除)的回應說的:

“有些學者作為科學家這個職業是做得很好,
[……]但是在放下科學家這個職業的時候,
是否還能做一個成功的懷疑論者, 就不一定了.

但是, 這些科學家在放下職業之後,
將自己的一些形上學觀念 (或信仰) 推廣希望讓世人知道,
我們也不能因此指著他的鼻子罵說:
這些東西不科學!
因為事實上推廣個人的主義,
本來就是一個自由社會應該要有的現象,
如果立意是正面的, 那更沒有理由阻止. ”

也贊成 Gene 說的,Gene 認為這本書出發點良善就好,這也是他的良善意圖,不需苛責。但是本文屬性是否符合 PanSci 的守備範圍則是可以討論的。

我其實沒有追 PanSci 的每篇文章所以不是真的很確定 PanSci 的定位在哪。如果說 PanSci 只報學術派的正規研究,那這篇顯然是不適合的。如果本來就經常有科學家在放下科學家身分以後的一些見解與思考,則這篇就沒甚麼不妥。
不過還是有必須要批評之處:既然這本書的內容有大量 “一個科學家在科學家的職責以外的各人見解”,Gene 的介紹在開頭幾段太過訴諸作者的學術威信,這點我認為確實是不恰當的。

或者更簡單的講,世界上本來就不是只有學院派科學。PanSci 如果不只報學院派科學內容,貼這篇就沒啥不妥。

但是相對的,不是學院派就不應該濫用學院派的威信。用了,就請接受學院派科學所必須接受的嚴肅審查標準!

非常感謝願意提供意見給PanSci的各位,如各位所見,該文已經移除。編輯團隊的意見原朝不該繼續刊登的方向,但因為受限於團隊成員的智識,我們想得並沒有上面那麼多元跟詳盡,若貿然做出決定,怕也不妥。透過這次事件,我們學習到很多。同時也要感謝作者Gene,願意參與進討論中,接受質疑,並且以科學家的器度表示願意移除前文,同時承諾將在近期重新寫一篇從科學角度(而非個人經驗角度)看「真原醫」的專文給PanSci。

經過這次事件,未來PanSci會更盡力確保所有發佈訊息的科學嚴謹性,也希望各位持續給予嚴厲的監督。這並非要將責任轉嫁給各位,而是希望即使在發生類似事件的時候,我們也能像這次一樣,從中學習。

註:感謝Gene的提醒,PanSci在此說明對該文的立場。如同許多伙伴(特別是Lei Yao Chang 跟 Rainbowchild Rc)所指出的,PanSci支持針對「真原醫」一書中提出的立論加以討論,但是是否「推荐」則是問題。因為真原醫一書中(根據Gene的全文書介),並非以科學證據來支持其論點,這與PanSci一直強調要靠證據說話的宗旨有所違背。因此簡單來說,PanSci並非單純以該書「不科學」或「不主流」來下判斷。(但以上說明,在提出問題並獲得多位伙伴回應之前,其實連自己都無法清楚陳述)

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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

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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2024 臺灣科普環島列車啟程 催生科學傳播新力量
PanSci_96
・2024/10/21 ・915字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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「2024 臺灣科普環島列車」今(21)日自臺北火車站啟程,沿著西部幹線南下,將於 10 月 21 日至 26 日搭載全臺 202 所國小學生,展開 6 天的科普環島之旅。前副總統陳建仁、國科會主委吳誠文、數位發展部部長黃彥男、交通部臺灣鐵路公司副總經理賴興隆,美、荷、法、德、英國等駐臺代表、9 家車廂參與單位代表及師生們均蒞臨開幕式。

高中生成為科學傳播新力量 助力全臺科普教育

吳主委表示,自 2016 年以來,已連續 9 年舉辦科普環島列車活動,持續推動科學教育。今年活動規模擴大,火車將在 6 天內行經 17 個縣市、32 個站點,提供超過 300 項科學實驗,讓全臺學童能從小接觸科學。

更值得一提的是,近年來國科會積極邀請全臺高中學生,透過科學培訓後上車擔任「車廂關主」,帶領國小學童玩科普;高中生們由「知識接收者」轉為「科學傳播者」的角色,不僅加深其擔任小老師的使命感,也提升科學傳播、知識轉譯及組織規劃能力。

今年有 391 位來自全臺 18 所高中的學生參與培訓,其中 162 位為女學生,突破科技領域的性別刻板印象,展現女性在科學界的力量。這些科普小老師們將於 10 月 21 日至 26 日帶著全臺各縣市、鄉鎮國小學童學習更多有趣的科學實驗,為科普教育展開多面向的正循環。

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2024 年的科普環島列車很不一樣! 全民一起上列車、長知識

「2024 年臺灣科普環島列車」停靠站點及時刻表

今年臺灣科普環島列車首度開放全民上車體驗,活動開放報名迅速額滿,共有360位民眾參加,8節車廂搭載不同科技主題的特色實驗,包含今年最發燒的 AI 人工智慧、半導體、衛星通訊、以及與我們生活息息相關的隔震減震知識,都設計在車廂的科學實驗活動中,讓參與活動的學生、民眾能獲得最新最熱的科技知識。各車廂活動由台灣默克集團、友達永續基金會、瑞健醫療、ASM 台灣先藝科技、國家地震工程研究中心、數位發展部、緯創資通、聯華電子科技文教基金會和上銀科技等單位規劃設計。

國科會特別感謝各參與單位的支持與合作,讓此次活動更豐富多元。科普列車活動期間,在全國各地火車站及周邊地區也同時舉辦科學市集,歡迎各地民眾經過火車站時不要錯過難得的科學體驗機會!

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性別檢測的荒謬案例:當運動賽場上的「她」被迫成為「他」——《運動基因》
行路出版_96
・2024/08/08 ・2380字 ・閱讀時間約 4 分鐘

性別檢測的歷史與爭議:從脫衣服到口腔擦拭

當然,瑪麗亞.荷塞.馬丁內茲-帕提尼奧(Mar.a Jos. Mart.nez-Pati.o)毫無理由懷疑自己不是女兒身。她的臉瘦長又高貴,有高高的顴骨,肌膚吹彈可破。她是在西班牙北部長大的普通女孩,除了跑跳方面比同齡的女表現還要好之外。

1985 年,具國際水準的二十四歲跨欄選手馬丁內茲-帕提尼奧,抵達日本神戶主辦的世界大學運動會之後,才發覺自己忘了那份聲明她是女性、可參加女子組競賽的醫生證明書。結果,她不得不在神戶按慣例做賽前口腔擦拭取樣,證明她的生物性別。

性別檢測從 1960 年代就開始實行,當時國際田徑總會看夠了肌肉結實的中東歐國家女子選手(其中有很多人參與了煞費心機的禁藥計畫),於是國際田徑總會制定管制辦法,確保沒有男子選手假冒成女性。(從未證實有這樣的情況發生。)剛開始實施的檢測方式很粗暴,女選手被迫在醫生面前脫下褲子,到 1968 年的墨西哥城奧運,這種丟臉的手續就由令人滿意的客觀技術取代了:用採樣棒擦拭口腔組織取樣,再檢驗染色體。女性有 XX 性染色體,男性為 XY。

從基因上來辨別性別,其實沒有那麼簡單。 圖/envato

只不過,有時情況沒那麼簡單。

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1985 年 8 月那天很晚的時候,西班牙代表隊的隊醫準備告訴馬丁內茲-帕提尼奧壞消息。她的檢測結果出了問題,沒辦法上場比賽。馬丁內茲-帕提尼奧想知道自己是不是得了愛滋病還是白血病(白血病才剛奪走了她哥哥的生命),但醫生沒再說什麼。

她非常焦慮地熬了兩個月,自己去看醫生,以免麻煩仍未走出喪子之痛的父母。接著,通知信來了,不是愛滋病,也不是白血病,但這個診斷將改變她的一生。信上寫著,分析五十個她的口腔組織細胞後發現,每個都帶有 XY 染色體。你是男人,想不到吧!國家代表隊官員力勸馬丁內茲-帕提尼奧假裝受傷,悄悄退役。

馬丁內茲-帕提尼奧不但拒絕退役,三個月後還在西班牙國內 60 公尺跨欄賽奪冠。然而勝利的榮耀,卻讓她成為公眾的笑柄。馬丁內茲-帕提尼奧的性別檢測結果在媒體上曝光了,她的名聲一落千丈,受到極其殘酷的對待。

能拿走的都被拿走了。西班牙官員取消了馬丁內茲-帕提尼奧的全國冠軍頭銜,把她踢出西班牙運動選手的宿舍,還撤回她的獎學金。他們刪除她的運動成績紀錄,彷彿她不存在似的。她的友人分成兩類,一種是留下來的,一種是離去的。她的未婚夫屬於後者。

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馬丁內茲-帕提尼奧感到羞愧,喪失了活力,不過很快就展現出韌性。她在媒體上堅稱她確信自己是女性,誓言要反擊,而隨後她獲得遠道而來的援手。

生物學的複雜性:當染色體不再是判定性別的唯一標準

芬蘭遺傳學家亞伯特.德拉夏培爾(Albert de la Chapelle)看到報導馬丁內茲-帕提尼奧爭取權益的新聞之後,公開發表意見。德拉夏培爾十分清楚,染色體不一定能判定一個人是男性或女性。他最先研究了帶有 XX 染色體的男性。當父母的 X 和 Y 染色體在交換資訊時沒有排列整齊,來自 Y 染色體尖端的基因斷開,最後跑到 X 染色體上,這時就有可能發生「德拉夏培爾症候群」(De la Chapelle syndrome)。

馬丁內茲-帕提尼奧花很多錢找醫生檢查,他們告訴她,她有睪丸,藏在陰唇內的隱密處,而且她沒有子宮,也沒有卵巢。不過這些醫生還發現,馬丁內茲-帕提尼奧的睪丸雖然會產生跟男性同樣高的睪固酮濃度,但她有雄性素不敏感症候群(androgen insensitivity syndrome,簡稱AIS),也就是說,她的身體對睪固酮的需求充耳不聞,因此她完全發育成女性。大多數女性可以善用體內分泌的少量睪固酮在運動方面帶來的好處,但馬丁內茲-帕提尼奧根本無法利用。

馬丁內茲-帕提尼奧事件讓運動賽事的性別檢測打上問號。 圖/envato

性別檢測結果公開後差不多三年,奧會醫學委員會在 1988 年首爾奧運開會,裁定應該恢復馬丁內茲-帕提尼奧的資格。只不過,她的運動生涯那時已經受到阻撓,以十分之一秒的差距失去 1992 年奧運的參賽資格。

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受到馬丁內茲-帕提尼奧事件的鞭策,國際田徑總會在 1990 年從各國召集了一群科學家,想要決定如何一勞永逸地辨別女性選手當中的男性,以求競賽公平。專家們的回應是:別問我們!這群科學家反而建議徹底廢除性別鑑定檢測。到 1999 年,國際奧林匹克委員會(簡稱國際奧會)終於決定,只在遇有質疑聲浪時才對女性運動員進行檢測,儘管如此,他們還是沒有明確標準可用來判定何謂合格女性。

問題在於,人類生物學就是不會像體育主管機關希望的那樣,客氣地把人分成男性和女性,而且過去二十年的技術進展完全沒有帶來絲毫改變,未來也不會有任何改變。耶魯大學榮譽教授米隆.吉內爾(Myron Genel)說:「我看不出我們要怎麼提出不同於二十年前所做的結果。」吉內爾也是建議國際田徑總會廢除性別檢測的一員。

醫生群最後判定,馬丁內茲-帕提尼奧受到不公平的對待。他們確定,就競技目的來說她是女性──是個既有陰道也有隱睪,有乳房、但沒有卵巢或子宮,而且體內雖有跟男性等量的睪固酮卻遲緩流著的女性。

不管是身體部位還是體內的染色體,都無法明確辨別男女運動員。那麼究竟有什麼遺傳學上的理由,要把男女分開考慮?

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——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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