操縱蟑螂機器人、平行宇宙存在？看獵奇動畫學科學——腦洞大開的成人向動畫《瑞克和莫蒂》

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？

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***溫馨提醒，本文有小強畫面，請斟酌觀看***

周星馳的唐伯虎點秋香上映後，讓小強成為蟑螂的代名詞，但你看到小強的瞬間，是順手將它解決，還是尖叫著逃跑呢？

台灣曾做過調查——不做調查也知道，蟑螂絕對是大家最討厭的害蟲第一名。美國甚至做過大規模調查，有超過四分之一的美國人表示自己最討厭的害蟲就是蟑螂，是第二名蜘蛛的兩倍之多！

所以，若要幫全人類找一個共同的敵人，蟑螂肯定算得上是一個。

但過去的日本節目中，卻發現北海道人竟然不怕蟑螂，難道他們都是勇者嗎？或是我們能從他們身上找到克服蟑螂恐懼的方法？

恐懼源自於未知？北海道人為什麼不怕蟑螂

你是不是光想到蟑螂的外表，就覺得全身起雞皮疙瘩？

面對蟑螂還能如此淡定，甚至能覺得牠們可愛的北海道人，別說你不敢相信，一群演化心理學家也是覺得匪夷所思，開始針對這些人做起了研究。

演化心理學就如字面上的意思，是將達爾文演化論套用到現代人的心理特質上，試圖以天擇的角度解釋許多無法解釋的人類心理現象。

例如近年來被診斷率越來越高的注意力不集中與過動症，也就是所謂的 ADHD，在演化心理學看來其實不是需要治療的「病」，而是環境變化太大導致的適應不良。想像一下，如果你是上萬年前生活在野外的人類，每天都必須在山林裡一邊躲避猛獸、一邊想辦法靠打獵與採集獲取食物。

在這種環境下，眼觀四面、耳聽八方，且隨時保持能戰能跑的機動性，反而都是生存必須的特質，自然會成為演化過程中被保留下來的心理特質。隨著人類社會在近幾百年快速進步，我們不需要再去當高風險的獵人，但那些經年累月刻印在基因裡的特質還來不及被汰換掉，反而讓這些天生的獵人無法適應現代生活。

同樣的道理，演化心理學認為人類對蟑螂的莫名恐懼，其實是來自於大腦主動識別並排斥潛在威脅的生存機制。在醫療資源匱乏的過去，隨便受個傷、生個病都有可能是致命的，人類只能戰戰兢兢，想辦法避開任何可能會傷害到自己的東西。這讓我們在無法辨別敵友時，會本能地戒備未知的東西。

即使從生態系的角度出發，同時兼具環境清道夫與許多動物主要食物來源的蟑螂，是維持自然平衡不可或缺的益蟲。但在無法感受到牠們好處的普通人眼裡，經常出沒於被我們視為髒亂、有害健康的垃圾與廚餘堆的蟑螂身上，只會被貼滿很髒，甚至是有害的負面標籤，當然不可能有好印象。

我猜這時有些觀眾心中閃過了「那又如何」、「我就討厭蟑螂啊」的念頭，但千萬別小看這份理所當然。雖說蟑螂因為生存與繁衍力強，被人類刻意撲殺這麼多年都還沒有要絕跡的意思，但其他昆蟲就沒那麼幸運了。由於人類對昆蟲，特別是只占大約10%的害蟲抱有負面觀感，使得這些小生物常在生態保育的討論中被冷落，甚至就這樣默默絕種，在地球生態系中留下無法彌補的缺口。久而久之，嘗到苦果的還是人類自己。

話說回來，既然演化心理學表明恐懼來自於未知，那只要我們學到關於這些昆蟲的正確知識，就能扭轉刻板印象了，對吧！那麼看完泛科學，想必你就能擺脫對小強的恐懼！

——雖然我很想這樣說，但很可惜，事情沒這麼簡單。還記得北海道人的訪問嗎？按照演化心理學，這些從來見過蟑螂本螂的北海道人，既然對蟑螂完全陌生，那麼應該不會有這麼正向的反應。就算不覺得被威脅，至少也該有點基本的戒備才是啊？

一篇發表於 2021 年的日本研究，正是想探討這個落差。研究團隊分析過往研究，發現「增加昆蟲相關知識」與「減輕恐懼」之間似乎沒有必然的關聯。而且，與出身郊區的人相比，從小生活在都市的人對於昆蟲竟然普遍有著較強、也較難改變的昆蟲嫌惡。

深入研究後，才發現，原來連怕不怕蟑螂這種事都得要看出身的。

都市化—嫌惡假說

在針對13,000名日本人進行調查後，研究團隊提出了「都市化—嫌惡假說」。此假說以都市化為起點，拆解出兩條人類培養對昆蟲嫌惡感的路徑。

你不該出現在我家！由破壞安全感引發的厭惡

首先，由於都市化導致自然環境縮減，無法適應都市環境的昆蟲大量減少，相對的，像蟑螂、蒼蠅、蜘蛛等適應良好的昆蟲，數量不可避免地會增加，也更容易出現在室內環境裡。對我們來說，穩固的牆壁與天花板會帶來與外界隔絕的安全感。因此，當有不請自來、侵門踏戶的東西出現，除了對昆蟲本身的厭惡，我們對所處環境原有的信任也跟著崩塌了。

回想一下，上次在家裡或辦公室茶水間看到蟑螂，就算當下就把它消滅了，在接下來的一段時間內，是不是會到處疑神疑鬼，總覺得某些角落或通風管裡藏著一支蓄勢待發的蟑螂大軍，準備趁你不注意時再出來嚇你一跳？

同樣的，就算不是在你家，而是外出用餐時在餐廳裡看見蟑螂，基於恨烏及屋的情感連結，你對於餐廳的信任感也跟著下降，甚至激動一點當場走人也有可能。但換個場景，假如你今天是在馬路上看見蟑螂，或許還是會覺得害怕、覺得噁心，但反應很可能不會像在家裡這麼大。

這便是都市化—嫌惡假說第一條路徑強調的重點。在都市化程度高的環境裡「室內」跟「室外」的界線變得分明，因此當有不該存在的東西出現，我們的反應也會更強烈。

因為不熟，所以討厭？

至於都市化—嫌惡假說的第二條路徑，是延續演化心理學裡，人們對於不了解的事物會產生恐懼的觀點。但比起針對單一種昆蟲，都市化—嫌惡假說發現，都市化環境會普遍降低其居民接觸大自然的頻率。就算是出生於郊區環境的人，在都市生活久了也會喪失這股熟悉感，甚至開始對大自然出現排斥心理。

同樣的，今天即便你是個都市小孩，只要到郊外生活夠久，而且自發地去接觸自然環境，那份對昆蟲的恐懼便會在洪水療法下逐漸被減敏感。說不定某天你會跟北海道人一樣，開始欣賞蟑螂的可愛之處喔！

從「害怕蟑螂」看見早期教育

除了解釋了我們對蟑螂的厭惡，都市化—嫌惡假說其實也點出了現代社會一個很重要的議題，那就是在現代科技的干擾下，我們接觸真實世界的頻率正在下降，無形中也失去不少珍貴的「經驗」。

我們的大腦仰賴經驗法則才能運轉，想學習新技能、建立穩固的知識結構，都需要持續且頻繁地暴露在特定刺激下。讀書、背講義是一種刺激，與人社交締結關係是一種刺激，走出戶外接觸山林也是一種刺激，任何一種刺激少了，我們就會錯過發展相應能力的機會。

就好像最近幾年特別被重視的語言教育、科學教育、情感教育，甚至是平權與美感教育，其實都是在努力把握小孩子學習的黃金期，讓他們盡早接觸到足夠的相關刺激，打下扎實基礎。這在教育心理學叫做「早期暴露」(early exposure)，這個理論反對只把重心放在學齡後與學校教育的傳統觀念，認為父母在學齡前給予孩子多元化刺激同樣重要。

不需要花大錢上才藝班，平時多帶孩子出門走走，或是準備不同的課外讀物與嗜好，都是很好的新奇刺激，不單能增進大腦發展，還可以培養認知彈性，讓他們在未來遇到未知事物時能保持好奇心、積極自發地去吸收新知，而非縮在固有觀念裡。

這個乍看很冷門、沒什麼了不起的研究，其實衍生出來的意義可是與我們息息相關。就好像我們常說在家裡看到一隻蟑螂，代表看不見的地方還有十隻。怕不怕蟑螂事小，因為享受現代科技的便利而錯失與真實世界互動的經驗，才是最得不償失的。

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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

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