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推動叛變的手

陳俊堯
・2009/03/18 ・543字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 494 ・六年級

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Bacillus thuringiensis。圖片來源:AJC1@flickr

Bacillus thuringiensis 是個用細菌進行生物防治的經典案例。

Bacillus thuringiensis 在形成孢子時會產生伴胞晶體(parasporal body)。把這樣的孢子灑在田間,讓害蟲們吃到,伴胞晶體裡的毒素就會跑出來殺死害蟲。由於B. thuringiensis本來就是環境裡的細菌,這樣防治法就不用擔心留下有毒的化學物了。

然而這種方法並不如想像中那麼有效。在田間施用時,鱗翅目昆蟲有的會被消滅,有的好像不太受影響。詳細機制到現在都還不能完全弄清楚。一群美國威斯康辛大學的研究人員在先前研究中發現 B. thuringiensis 的殺菌能力竟然與昆蟲幼蟲腸子裡的常駐細菌有關。在最近發表的這篇研究中更發現如果用抗生素除去腸內細菌,會讓昆蟲對抗時 B. thuringiensis 的存活率增加。而腸道無菌的昆蟲在碰上 B. thuringiensis 時如果同時給予一種腸桿菌屬(Enterobacter)的常駐菌,會增加昆蟲幼蟲的死亡率。看起來 B. thuringiensis 好像會造成某些影響,讓原本相安無事的常駐菌搖身一變成為萬惡毒菌,造成昆蟲腸穿孔而死亡。可是到底兩種細菌在黏黏稠稠的腸子裡說了些什麼煽動人心的東西呢?這就有待未來的研究來發現了。

研究原文:
Nichole A. Broderick , Courtney J. Robinson , Matthew D. McMahon , Jonathan Holt , Jo Handelsman and Kenneth F. Raffa. Contributions of gut bacteria to Bacillus thuringiensis-induced mortality vary across a range of Lepidoptera. BMC Biology 2009,7:11

原刊載於 30.6kj

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陳俊堯
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慈濟大學生命科學系的教書匠。對肉眼看不見的微米世界特別有興趣,每天都在探聽細菌間的愛恨情仇。希望藉由長時間的發酵,培養出又香又醇的細菌人。

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AI 是理科「主場」? AI 也可以成為文科人的助力!
研之有物│中央研究院_96
・2022/08/13 ・5646字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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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/田偲妤
  • 美術設計/蔡宛潔

AI 的誕生,文理缺一不可

人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中,近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等,都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維,除了仰賴工程師的先進技術,更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員,帶大家釐清什麼是 AI?文科人與工程師合作時,需具備什麼基本 AI 知識?AI 如何應用在人文社會領域的工作當中?

中央研究院人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員。圖/研之有物

詩詞大對決:人與 AI 誰獲勝?

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開!人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員,AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人,兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句,猜猜看以下兩首詩各是誰的創作?你比較喜歡哪一首詩呢?

猜猜哪首詩是 AI 做的?哪首詩是人類做的?圖/研之有物

答案揭曉!A 詩是蔡宗翰研究員的創作,B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺,A 詩的內容充滿巧思,為了符合格律,將「類神經」改成「類審經」;詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝,多念幾次會發現,原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯;而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯,整首詩創意十足,充滿令人會心一笑的魅力!

相較之下,B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中,但整體內容並沒有呼應命題,只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝!

由此可見,當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力,無法做出超越預先設定的創意行為。然而,在不久的將來,AI 是否會逐漸產生情感,演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人?

AI 其實沒有想像中聰明?

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童?Google 工程師爆驚人對話遭停職」,讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示:「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料,經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之,AI 無法超越程式,做它沒看過的事情,更無法替人類主宰一切!

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言,多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足,也缺乏實際使用 AI 工具的經驗,因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上,更延伸到文科人與理科人的合作溝通上,因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識,不僅能讓跨領域的合作更加順利,還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是,由於文科人不了解 AI 的訓練流程,因此對 AI 產生錯誤的期待,認為辛苦標注的上千筆資料,應該下個月就能看到成果,結果還是錯誤百出,準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚,兩方就會陷入僵局,導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議:

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程,並在每個訓練階段協助分析:錯誤偏向哪些面向?AI 是否看過這方面資料?文科人就可以補充缺少的資料,讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生:AI

認識 AI 的第一步,我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門,究竟什麼才是 AI 的應用?真正的 AI 有什麼樣的特徵?

基本上,有「預測」功能的才是 AI,你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現,而且人類手工操作就辦得到,那就不是 AI。

數位化到 AI 自動化作業的進程與舉例。圖/研之有物

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例,大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話,你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應,結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同:AI 無法百分之百正確!

因此,AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上,盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段,工程師彷彿化身老師,必須設計一套學習方法,提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生,可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI,讓其根據工程師所定義的資料相似度算法,逐漸學會將相似資料分在同一堆,再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別,進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI,讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

圖/研之有物

學習到一定階段後,工程師會出試題,測試 AI 的學習狀況,如果成績只有 60、70 分,AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念,而工程師也應該與專門領域專家一起討論,想想是否需補充什麼教材,讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作,也可能因為時事與技術的推陳出新,導致準確率下降。這時,AI 就要定時進修,針對使用者回報的錯誤進行修正,不斷補充新的學習內容,讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後,蔡宗翰研究員建議:文科人可以看一些視覺化的操作影片,加深對訓練過程的認識,並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground,可以讓初學者練習怎麼訓練 AI,有了上述基本概念與實務經驗,就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類,全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛,而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因,他充滿自信地回答:因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」!這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性,可以快速讀過並分類所有資料,整理出能快速檢索的結構化內容,也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」(Turing Test)便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代,傳奇電腦科學家艾倫・圖靈(Alan Turing)設計了一個實驗,用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好,並派一個人操作終端機,再找一個第三者來進行對話,判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人,如果第三者無法判斷,代表 AI 通過測試。

圖靈測試:AI(A)與真人(B)同時傳訊息給第三者(C),如果 C 分不出訊息來自 A 或 B,代表 AI 通過實驗。圖/研之有物

換而言之,AI 必須擁有一定的智力,才可能成功騙過人類,讓人類不覺得自己在跟機器對話,而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在:人文研究文本分析、新聞真偽查核,更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料,追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化,而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台,讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析,包含一字不漏地快速閱讀大量文本,進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能,既節省整理文本的時間,更能橫跨大範圍的文本、時間、空間,擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的?就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋,由鎮江、杭州一帶的說書人所創作,著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉,才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素,接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型,以便將「文本向量化」,進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現,白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事,傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音,或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連,推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外,故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀,晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事,而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在,金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

白蛇傳中鎮壓白娘子的雷峰塔。最早為五代吳越王錢俶於 972 年建造,北宋宣和二年(1120 年)曾因戰亂倒塌,大致為故事雛形到元素齊全的時期。照片中雷峰塔為 21 世紀重建。圖/Wikimedia

在 AI 的協助之下,我們得以跨時空比較不同文本,了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事,創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰:AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析,AI 也可以查核新聞真偽,這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音,但對 AI 來說可能是最困難的挑戰!蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點:

如果是答案和數據很清楚的問題,就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多,對 AI 來說就會很困難!

困難點在於新聞資訊的對錯會變動,可能這個時空是對的,另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器,可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假,但過一段時間可能會失準,因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈,當 AI 好不容易能分辨出假新聞,製造假新聞的人就會破解偵測,創造出 AI 沒看過的新模式,讓先前的努力功虧一簣。

因此,現在多應用「事實查核法」,原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程,尋找權威資料庫中有無類似的陳述,可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊,致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源,並透過舉辦國際競賽,廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後,也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論,正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來,AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源,節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能:專屬於你的療癒「杯麵」

想像與 AI 共存的未來,蔡宗翰研究員驚嘆於 AI 的學習能力,只要提供夠好、夠多的資料,幾乎都可以訓練到讓人驚訝的地步!圖/研之有物

AI 的未來充滿無限可能,不僅可以成為分類與查證資料的得力助手,還能照護並撫慰人類的心靈,這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要!許多青壯年陷入三明治人(上有老、下有小要照顧)的困境,期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」(Baymax)機器人出現,幫忙分擔家務、照顧家人,在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式,新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」(Nadine),由感知、處理、互動等三層架構組成,可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境,並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊,連結該用戶先前與娜丁互動的記憶,讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象,或對陌生事物感到不安,常選擇靜默不語,需要照護者主動引導。因此,娜丁內建了注視追蹤模型,當偵測到住戶已長時間處於被動狀態,就會自動發起話題。

實驗發現,在娜丁進駐長照機構一段時間後,住戶有一半的天數會去找她互動,而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性,其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

照護機器人娜丁的運作架構。圖/研之有物

至於未來的改進方向,研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間,需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速,音量也要能讓重聽者可以清楚聽見,並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人,首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型,包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型,期待政府能整合學界與業界的力量,降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感,但卻可以成為人類大腦的延伸,協助我們節省處理資料的時間,更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨,如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代,讓 AI 成為自己的助力,是值得你我關注的課題。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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靠天吃飯行不通,氣候變遷下的「進擊農業」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/12 ・2354字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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根據聯合國政府間氣候變遷專門委員會在 2022 年發布的第二工作小組「衝擊、調適與脆弱度」報告 (AR6 WII) ,人為導致的氣候變遷包含更頻繁、強度更強的極端天氣事件,以及在升溫情境下人類和自然都將面臨各種風險。

傳統的水稻耕作法在插秧時需要使用大量的水。(圖/envato)

去年 (2021) 年斯德哥爾摩研究所的報告指出,農業是受氣候變遷衝擊最大的產業之一, 不論是極端天氣或長期氣候模式轉變,農業所承受的風險是其他產業的好幾倍。

過去一年,臺灣各地經歷了大大小小的淹水和乾旱,我們常說農業是「靠天吃飯」,在氣候變遷之下,臺灣農業會遭受什麼衝擊呢?

靠天吃飯的農業

由於臺灣農作大多露天生產,更容易受溫度和雨量影響。暖化趨勢可能會使作物產期提前或延後,進而影響到品質與產量,以稻米為例,溫度上升的情境下,全臺稻米產量呈減少趨勢,二期稻作又比一期減產程度更大。

至於爲什麼稻作會分成一期和二期?主要因為臺灣介於熱帶、亞熱帶氣候之間,氣溫溫暖且雨量豐沛,一年內適合種植水稻的月份達十個月,因此每年可以種植兩期水稻,第一期通常在冬末春初時插秧,夏季收成,期間約在每年二月至六月;而第二期在七月至十一月,由於氣候條件不同,第二期的單位面積產量通常比第一期低,氣候變遷的升溫情境下,二期產量下降又更為明顯。

極端氣候的影響下,降雨分布也呈現兩極化,乾旱或是暴雨成為常態。(圖/envato)

此外,當降雨型態轉變,雨量太少時造成農作物缺水、強度過大則破壞外觀及品質;而大氣中的二氧化碳濃度提高,會導致植物體碳氮比上升,使農作物更容易遭受病蟲害感染。

雖然「靠天吃飯」的農業受到許多氣候變遷下的衝擊,但其實還有一句俗諺説:「只靠雙手不靠天,修得水利萬年甜。」

臺灣農業究竟如何要克服這些困難呢?一起來看看這些調適策略吧!

水資源不夠「旱田直播」行不行

這邊的直播可不是指在田梗間架手機鏡頭,現場 Live 給大家看作物生長,而是一種直接將水稻種子播在土裡的種植方式。但為什麼要採用旱田直播,而非插秧灌溉這種大家熟悉的方法呢?

水稻種植需要許多水,尤其在插秧時更需要長達三個月的「淹田」,也就是將插滿秧苗的田灌滿水,才可以讓秧苗好好長大。

而故事就要從新竹縣新豐鄉說起,新豐是新竹縣稻米產量最大的產區,然而卻是位於俗稱「風頭水尾」的地區,由於地理位置在石門水庫最尾端,灌溉時搶水搶不過上游的農田。

前面有提過,臺灣水稻一年中可以分兩期栽種,在一期稻作的淹田工作期間大約是一月至四月底,恰好落在臺灣十一月至四月的枯水期,正需要水的時候卻沒有水,使在地的青農開始思考,若未來水情更緊張時,新豐還能繼續種植水稻嗎?因此,必須找出能永續種植的解方。

於是,他們便開始嘗試「旱田直播」的種植方式,直播與傳統種植最大的不同在於,初期不插秧、不淹田,省去這兩個步驟便可以減少大量的灌溉用水。

旱田直播的前三步驟便是關鍵,首先為種子處理,就像是打電動時,在對戰前要先把裝備穿好以防止被攻擊,由於直播不會經過育苗,種子會直接在土壤裡發芽,必須先將種子消毒、裹上藥劑,避免感染水稻在發芽過程的常見疾病;接著是整地,透過整田機具打破犁底層,未來水稻種子發芽時,根系可以更深入土壤表層生長,即便在水分不充足時,秧苗也可以自己在土壤裡找水份;最後為播種,將種子直接播種至土上,再覆上一層土壤保水,給種子適合發芽的環境。

當然,最重要的還是秧苗長得怎麼樣,與生長時間相同的傳統秧苗單株作比較,旱田直播秧苗根系更長、更茂密;由於不用育苗,整地播種的時間提前至十二月底,地上部的莖、葉也有較充裕的時間生長,更為強健、耐旱,有可能成為未來氣候變遷下水稻產業的永續策略之一。

「好天要存雨來糧」—— 農業調適策略還有這些

這句古諺意思是告訴人們要未雨綢繆,替之後的變化做準備,就像現在的我們面對氣候變遷帶來的衝擊,也需要不同的調適策略,應對未來的挑戰。例如使用分子標記輔助育種,找出與性狀相關的基因後做記號,縮短育種時間,開發出能抵過逆境的品種。

而開發新品種的基礎建立在遺傳資源上,這些是幾萬年來大自然演化之下的結果,因此臺灣作物種原庫就像是一座銀行,保存著珍貴的遺傳資產 —— 作物活體種子。

就如同戰鬥組合技,有時經典能力加上新裝備就能發揮最大效用,過去農業發展過程中,前人便留下許多經驗的傳承,搭配現代科技及資訊,有望在未來走出一條永續的路。

臺灣的農業故事展示廳,介紹臺灣農林漁牧業各面向的新發展。(圖/國立科學工藝博物館)

位於高雄的國立科學工藝博物館「臺灣的農業故事展示廳」,便展示了臺灣農業的多元發展,不僅是氣候變遷的農業調適,從臺灣農業的本土特色到科技成就,例如從博物館級的「植物工坊」了解全人工光源、無土的栽種方式,智慧農業 4.0 又是如何改善畜牧業的生產,以及透過 DNA 互動遊戲理解新品種如何產生等,在參觀的過程中看見臺灣農業的今天和未來。

參考資料

  1. 斯德哥爾摩環境研究所報告
  2. 臺灣氣候變遷推估資訊平台
  3. 氣候變遷對台灣農業生產體系的影響
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植物不該被排擠,讓診斷治療成為一種專業
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/10/12 ・4623字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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本文由 動植物防疫檢疫局 委託,泛科學企劃執行。

植物醫師制度介紹

氣候變遷是全球本世紀不可忽視的問題,其衍生的新興病蟲害與極端氣候,對作物來說都是嚴重的衝擊,也大大影響作物生產。聯合國為了因應全球氣候變遷與環境惡化,設立了永續發展方針(Sustainable Development Goals,SDGs),其中,第 12 個目標為「負責任生產消費循環,確保永續消費與生產模式」,這個目標與永續農業跟環境友善大大相關,加上近年來國內食安意識提升,今後的農業都將面臨轉型的問題。

全球氣候變遷亦會造成病蟲害相的改變,農民無法單憑過去經驗有效管理,難以事先防範,長期使用化學農藥可能會使有害生物產生抗藥性,也可能對環境造成傷害,為了有效解決臺灣農業面臨的瓶頸,「植物醫師」制度勢在必行。

植物醫師是什麼?

阿植回到務農的老家,撞見父親神情焦慮,來往左鄰右舍之間。一問之下才知道是家裡的農作物生病了,葉子上面都是病斑,父親拿著一罐農藥對阿植說:「上次隔壁家阿榮的田裡用了這個,病害馬上都好了欸。」

「阿爸,雖然都是葉子長斑點,不一定是一樣的病啊。就像都是咳嗽發燒,也不一定就是流感。」阿植說完,父親皺起眉頭:「啊不然要怎樣?難不成要找醫師來看嗎?有植物的醫師喔?」

「現在還真的有!」阿植接著說:「正在立法的《植物醫師法》,讓植物病蟲害的精準診斷治療成為國家認可的重要專業,未來由植物醫師提供專業諮詢與建議,農民在田間遇到問題時,就不會再求助無門!」

人生病了要找醫師,動物生病了要找獸醫師,顧名思義,植物醫師是以植物為標的進行診斷、治療的專業人員,能夠對於植物有害生物或生理障礙給予正確的診斷,並提供防治技術及資材使用之指導。因此,植物醫師要診斷治療的對象是「植物」。

《植物醫師法》的立法目的為「提升植物保護水準,強化植物防疫檢疫及高風險農藥之使用管理,建立植物醫師專業服務體系」。未來植物醫師的執業機構包括植物診療機構、農會、農業生產運銷合作社,以及農業試驗研究機構、設有農業科系之大專院校、農藥生產或販賣業者等。

植物醫師最重要的工作,是對植物病蟲害進行「正確診斷,對症防治」,並針對農民種植的植物種類、栽培方式等提供客製化的建議。

過往農民遇到病蟲害問題時,時常求助於當地的農業試驗機關,然而機關內的研究人員服務對象眾多,一則無法即時地處理所有農民的諮詢,二來額外的業務量可能導致本身的研究工作進度延宕;植物醫師加入地方農業的運作體系,不但可以讓試驗單位人員致力於研究工作,同時還可以提供農民更即時、更完善的服務,達成三贏的局面。

因此,植物醫師的出現與加入,可以說是相當具有理念與實質上的意義!

對症做出診斷,找到正確有效的治療方式

「總之就是要噴農藥啊,還要聽植物醫師那麼多建議」,聽完阿植的說明,父親還是想直接施用化學農藥,阿植擋下父親手上的農藥,說:

「植物醫師提供精確的診斷之後,也會提出適合的治療方法,這些治療方法未必會使用化學農藥,就像你手痛去看醫生,診斷後很可能只要做復健療程就好,根本不需要吃藥。」

「不噴農藥還能做什麼?」父親一臉茫然。

「植物醫師會運用自身植物保護的專業知識,在減少化學農藥使用的情況下達到病蟲害防治的目標,協助農民朝環境友善的農法前進。」父親聽完阿植的說明後說:「最近大家都怕吃到化學農藥殘留的農產品,如果能少用那還真不錯,而且還可以保障我們這些第一線實際噴藥的農民。」

受過專業訓練並通過國家考試認可的植物醫師,對於農民遇到的疑難雜症,均可給予即時且準確的判斷,並且提供防治建議,節省農民四處打聽詢問的時間。

此外,植物醫師執行的在地輔導和推廣作物有害生物綜合管理(Integrated Pest Management, IPM),能協助農民逐漸朝向環境友善的農法前進。

有害生物綜合管理指的是利用多元防治方法控制有害生物族群,透過監測掌握防治時機,有害生物密度低時使用物理防治、生物防治或非化學農藥的友善資材進行預防,當有使用化學農藥需求時,儘量使用低風險的化學農藥,且依照核准登記的方法進行正確且合理的使用,並在保障農民正常收益的條件下,維持生態平衡,減少對環境的衝擊。

2017 年起,農委會推出「化學農藥十年減半」的政策,配套推出農藥購買實名制、友善環境資材補助等措施;植物醫師在這項重大政策下的角色,即是以植物醫師的專業知識,指導農民正確診斷,搭配 IPM 策略,減少農民栽培作物中化學農藥的使用量。

用更少的化學農藥,卻能達到相同的病蟲害防治效果;不僅如此,農產品供應鏈最末端的消費者,還可以吃得更安心,這絕對是皆大歡喜的結果。

植物醫師怎麼訓練?

「人家醫師有學校醫學系在教,啊植物醫師是要怎麼訓練?」阿植開始跟父親介紹起植物醫師的養成過程。

「植物醫師也有相關的教育系統喔!像是植物醫學系就整合了農藝、園藝、土環、昆蟲、植病等農業學科的內容,有跨領域的知識才能對植物的生長健康有全面的了解。」

目前,臺灣一共有臺灣大學、中興大學、嘉義大學、屏東科技大學等 4 所大學設置植物病理、昆蟲、植物醫學系與植物醫學碩士學位學程等植物保護相關科系,並均成立植物教學醫院。

為了解決農民耕種時遇到的問題,不論是植物的營養還是病蟲害的類型與特性,通通都必須了解;以中興大學的植物醫學學程為例,除了學程本身必修課程,還有修課前必須具備的基礎「先修課程」,而這類先修課,多半是農業相關科系在大學期間指定學習的課程。

為了將課堂的課程與實際作物狀況有效銜接,植物醫師的訓練歷程中必須包含大量的實務訓練,植物醫師實習內容有實地訪診、輔導化學農藥減量,協助農民有效防範作物遭遇的病蟲害等,一面解決問題,一面學習處理問題,快速累積經驗。以屏東科技大學為例,該校的植物醫學系明訂學生的畢業條件包含每周 5 天,共 18 周的實習要求,且積極與不同領域的組織合作,提供學生更多樣化的實習單位,達到產學共利的目的。

「除了植物醫學系等相關科系在學時期的訓練,農委會更持續擴大招募農業相關科系畢業的優秀人才成為『儲備植物醫師』,透過職前培訓和媒合服務場域的在職培訓,強化專業能力訓練,讓植物醫師制度推動更順暢!」

自 110 年起農委會防檢局積極辦理「儲備植物醫師」計畫,讓通過遴選的儲備植物醫師進駐農會或公所,到第一線服務農民增加實務經驗、掌握農民的需求,也讓農民親身體驗農委會推動植物醫師制度所能帶來的好處。

氣候變遷及其造成的災害,程度是難以估計的,但值得慶幸的是,人們研發的各項農業科技,逐漸朝向環境與人共好的方向前進;若要讓技術面的效益最大化,法規及制度面的完備勢在必行。植物醫師制度與《植物醫師法》的推動,或許是個必然,但要推廣與落實這個制度,也絕對是條漫長的道路。

植物醫師制度比較

國際應用生物科學中心(CABI)是一個國際非營利組織。結合全球 40 多個國家工作的 CABI 科學家團隊「通過解決農業和環境問題來改善全世界人民的生活」。為解決包括病蟲害造成的農作物損失、破壞農業生產和生物多樣性的侵入性雜草和害蟲,以及全球缺乏科學研究等問題。CABI 正積極推動植物醫師(Plant Doctor)制度,援助開發中國家執行植物保護工作。其中,CABI 已於亞洲、非洲及拉丁美洲等地,成立超過 65 處「全球植物健康診所」(Global Plant Clinic, GPC),提供即時植物保護服務。

植物醫師制度的推動已逾十年;在植物醫師法尚未完成立法前,農委會鼓勵導入專區實作策略,擴大招聘儲備植物醫師進駐農會或公所,強化防疫工作基層人力,辦理作物診療,有害生物綜合管理及協助特定病蟲害監測及緊急防疫等事項。期待以農立國的臺灣,未來在植物醫師法通過後,有更多植物醫師的加入,持續為農業永續與食品安全把關。

這樣看來,植物醫師與植物醫師法確實是需要存在,其他國家也有相似的制度在運作著,特別有一點值得一提,臺灣即將是世界上第一個訂定《植物醫師法》專法的國家!

《植物醫師法》的起草,最早可追溯至 2008 年,當時農委會徵詢各界意見,歸納農藥業者、醫師、教授,以及各方意見後,方決定推行。目前的草案,不但參考了國內的《獸醫師》法及其他相關法規,也參考美國、日本的培訓、考照制度,期望在執行面培育「接地氣」的專業人才,在制度面建立完整的考試及任用機制,並且在法律面提供植物醫師們完善的保障。

參酌美國、日本植物保護制度的優點後,再依臺灣的情況加以調整,期望這樣的法律與制度設立,能給予國內植物醫師應有的權責與保障;更長遠來看,或許有朝一日就是他國向我們學習的時候了。

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參考資料

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  2. 【植物醫師】「未來植醫」的自我期許:要醫作物也醫人心-農傳媒
  3. 【植物醫師】當農民習慣免費諮詢,以藥養醫是否成必然?-農傳媒
  4. 【植物醫師】實習植醫試辦 3 年,孫岩章:懂實務還會算效益,農民才有感
  5. 【植物醫師】如何與農藥仙仔競爭?實務經驗是關鍵!-農傳媒
  6. 【植物醫師】興大植物醫院年後開張,為作物土壤抓病灶-農傳媒
  7. 儲備植物醫師為農民把關獲肯定農委會明年擬擴大召募
  8. 農委會徵「植物醫師」 底薪 36K+年終 1.5 月
  9. 植物醫師出招,三星蔥和雲林蒜頭農藥大減!學者籲推動立法刻不容緩
  10. 植物生病了該怎麼辦?淺談「植物醫師」制度-PanSci 泛科學
  11. 作物生產整合管理(農委會)
  12. 「植物醫師」在農村,美濃的第一次實驗
  13. 植物保護技師證照推動介紹(農委會)
  14. 斗南鎮農會安全食材守護者
  15. 水稻主要病蟲害整合性管理(IPM)
  16. 立法院第 10 屆第 4 會期經濟委員會第 9 次全體委員會議
  17. 立法院議案關係文書 院總第 1053 號 委員提案第 26002 號(PDF)
  18. 農委會苦推立法十三年立法院終於進一小步降農損、拚出口該許植物醫師一個名分-今周刊
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