爭議中的流浪動物管理條例，強制實施 TNVR 幫了誰又害了誰？

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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F 編按：本文編譯自 Live science

螃蟹一直是海鮮美食中的明星，從油炸軟殼蟹到清蒸螃蟹，餐桌上經常見到牠們的身影。有地方也習慣直接將活螃蟹丟沸水煮熟，認為這能保留最多的鮮味。過去人們認為甲殼類缺乏複雜神經結構，不會感受到痛苦，因此不必過度憂心道德問題。但近年來，越來越多研究開始挑戰此一想法，指出螃蟹與龍蝦等甲殼動物可能具備類似疼痛的神經機制。

甲殼類是否能感覺到痛？

人類長期習慣以哺乳類的神經構造作為痛覺判斷依據，由於螃蟹沒有哺乳動物那樣的大腦腦區，便被認為只憑簡單反射行動，談不上真正「痛」。然而，新興科學證據顯示包括螃蟹、龍蝦在內的甲殼類，除了可能存在被稱為「nociceptors」的神經末梢，更在行為上展現自我防禦模式。這些研究結果顯示，螃蟹對強烈刺激不僅是本能抽搐，還有可能進行風險評估或逃避策略，暗示牠們的認知或感受方式比我們想像更精緻。

關鍵證據：nociceptors 與自我保護行為

近期實驗在歐洲岸蟹（Carcinus maenas）中觀察到，當研究人員以刺針或醋等刺激手段測量神經反應，牠們顯示與痛覺反應類似的神經興奮；若只是海水或無害操作，則無此現象。此外，透過行為實驗也可看出，寄居蟹在受到電擊時，會毅然捨棄原本的殼子逃離電源，但若同時存在掠食者味道，牠們會猶豫要不要冒著風險離開殼子。這些結果使科學家認為，螃蟹並非單純反射，而可能有對於痛感的判斷。若只是「低等反射」，牠們不會考慮掠食風險等外在因素。

痛覺與保護：實驗結果引發的道德思考

以上發現已在科學界引發廣泛關注，因為餐飲業與漁業中常見「活煮」或「刺穿」處理螃蟹方式，如今看來很可能讓牠們承受相當程度的不適或疼痛。瑞士、挪威與紐西蘭等國已開始禁止活煮龍蝦或螃蟹，要求先以電擊或機械方法使其失去意識，試圖減少痛苦。英國也曾討論是否將甲殼類納入動物福利法保護範圍，最後暫時擱置，但此爭議仍在延燒。

部分學者保持保留態度，認為雖然甲殼類展現疑似痛覺的行為與神經反應，但與哺乳類相同的「主觀痛感」仍需更多研究證明。大腦與神經系統結構畢竟存在很大差異，有些反射也可能是進化而來的自衛機制，而非真正意義上的感受。然而，科學家普遍同意，既然相關證據已經累積到一定程度，毋寧先採取更謹慎與人道的處理模式，而非輕易推卸為「牠們不會痛」。

海洋生物福利：未來的規範與影響

如果螃蟹被證實擁有痛覺，將牽動更廣泛的海洋生物福利議題，包括鎖管、章魚或多種貝類也可能具有類似神經機制。人類一直以來習慣將無脊椎動物視為「低等生物」，未必給予與哺乳類相同的法律或倫理關注。但若更多實驗持續指出，牠們同樣對嚴重刺激展開避痛行為，社會或終將呼籲修訂漁業與餐飲相關法規。未來可能要求業者在捕撈與宰殺前使用電擊或麻醉，並限制活煮等方式。這勢必對漁業流程與餐廳文化造成衝擊，也引發經濟與文化折衷的爭議。

龐大的實驗數據雖已暗示螃蟹「會痛」，但確鑿的最終定論仍需更多嚴謹研究支持，包括更深入的大腦活動成像與突觸路徑分析。同時，落實到實際操作也需追問：是否存在更快、更人道的宰殺或料理方式？能否維持食材鮮度同時保障動物福利？這種思維轉變既考驗科學進程，也考驗人類對自然資源的態度。也許未來，既然我們仍會食用海產，就該以最小痛苦的方式對待那些可能感受痛苦的生物，為牠們提供基本尊重。

你能接受移除外來種嗎？

但要是今天移除的是狗狗好朋友跟貓貓主子呢？

泛糰們知道嗎？5 月 11 日晚間 6 點，有一隻失親的小石虎被發現，發現的民眾還傳送了小石虎健康的萌照給縣府人員。但就在 2 個小時後，卻被送到特生中心的野生動物急救站，確定小石虎已經死了，死因是遭到遊蕩貓的攻擊，頸部大量出血而死。

這是台灣僅剩下約 400-600 隻的野生石虎族群的生活日常。

不僅如此，進入急救站的保育類穿山甲，也有高達五成是因為被遊蕩犬咬傷了尾巴。而且可別以為遊蕩犬只會欺負小動物，前陣子陽明山有遊客拍到遊蕩犬群起圍攻水鹿的畫面。壽山附近的山羌，更因牠們而出現區域性的滅絕危機。

這死傷越來越慘重的尾巴衝突，你說怎麼辦？

台灣土狗不是原生種嗎？

小等一下 (Sió-tán–tsi̍t-ē)！為什麼講的好像狗不是台灣原生動物一樣？我們不是有台灣土狗這個品種嗎？

其實啊，這只是名字衍生的誤會，全世界沒有一個地方的「狗」是原生種。因為早在兩三萬年前，人類就已經從灰狼馴化出「狗」這個物種，無論在哪個生態系，牠都屬於外來種。例如澳洲野犬也是 3000 年前被人類帶到澳洲的，台灣本來就沒有原生犬科動物，因此「烏狗 (oo-káu)」不能鳩佔鵲巢說自己是本土原生種。既然不是原生動物，那麼流浪狗算是怎樣的存在呢？

科學家其實會用「野化動物」來形容這些並非野生動物，也非寵物的動物們。也就是原本馴養的動物，脫離人類飼養環境後，在野外棲息並且繁衍的情況，像是被棄養的狗狗。除此之外，在台灣鄉間常見「放養」的狗兒們，基本上吃飯以外的時間都在野外淺山環境晃蕩，我們統稱叫作「遊蕩犬隻」。這個數量一大，對於野生動物就造成不小的威脅。包括咬死咬傷野生動物、競爭野外棲息地、傳播疾病等等。

根據 2017 年在《Biological Conservation》所發表的研究，遊蕩犬已成為全球至少 188 種瀕臨絕種動物的主要威脅。而在台灣 2022 年農業部的統計數據顯示，全國遊蕩犬估計有 15 萬 9697 隻，牠們的數量超過了台灣任何原生食肉哺乳動物。特生中心的林育秀研究員指出，或許只有台灣鼬獾的數量能與遊蕩犬相提並論。

雖然遊蕩犬滿街跑，但看起來狗狗們都融入生活中，頭好壯壯沒什麼問題嘛！如果你這樣講，那就大錯特錯了。遊蕩犬在野外環境要活下去，就得跟野生生物爭奪資源，並面對很多生存困境。根據清華大學的顏士清助理教授 2016 到 2018 年在陽明山國家公園進行的研究，在那個區域裡的遊蕩犬普遍存在不同程度的血檢異常。大約一到兩成具有斷腳或皮膚病，導致牠們每年的存活率不到一半。而許多跨物種的傳染病如：焦蟲病、犬瘟熱、犬小病毒等，更是同時危害遊蕩犬跟野生動物們，更別提可能有狂犬病。

所以其實我們必須認知一個前提，那就是遊蕩動物在外頭並不是天堂，毛孩子們應該要有個家。

另一方面儘管犬貓在國際上是被國際自然保育聯盟（IUCN）認定的外來入侵種，但我們台灣是一直到去年 2022 年，在中研院的台灣物種名錄上才將犬貓從「外來種」更新為「外來入侵種」，和埃及聖䴉、綠鬣蜥並列。

外來種與外來入侵種

外來種跟外來入侵種有怎樣的差別呢？一般外來種就像是開心農場裡的水豚、實驗室的白老鼠，這些雖然是人類特意引入的物種，但在管理之下對當地生態的影響相對可控，就算是那隻跑出來名揚一時的東非狒狒也不例外。這之中最大的差異是：外來入侵種會捕獵原生動物或瓜分其生存資源，對原生生態造成負面影響。而名列為外來入侵種的遊蕩犬，不僅嚴重影響石虎、水鹿、穿山甲等野生動物的生存，還有可能會增加野外傳播疾病的速率。

顏士清老師 2019 年發表在《Scientific Reports》的研究指出，大台北地區包括陽明山國家公園遊蕩犬的出現，確實導致了野生動物的多樣性下降。穿山甲、麝香貓、山羌、山豬、鼬獾、白鼻心跟野兔等動物為了生存，都必須避免與遊蕩犬接觸。這這這……我們該怎麼處理呢？

早在十多年前，台灣許多動保組織就引入了一種族群控制方式，NT……啊不是，我是說 TNvR。TNvR 是英文 Trap、Neuter、Vaccine、Return 四個字的縮寫，目的是透過降低母狗的生育率來處理遊蕩犬過多的問題。TNvR 的操作手法是先用籠子跟罐頭吸引遊蕩犬進入，以母狗為主，進行輸卵管或卵巢移除手術結紮並且施打疫苗、剪耳標記後再回置原棲地。

先等等，既然目的是減少遊蕩犬，都捕捉了為什麼要放回原地呢？

原來第四步的 Return 是利用犬類強烈的領域性，回置後可以有效阻止其他遊蕩犬進入占地盤，避免「真空效應」的出現——也就是流浪犬貓被移除後，周遭區域的其他流浪動物看中這個地盤，吸引而來填補空缺。

印度齋浦爾市是一個經常被拿來當作 TNvR 成功案例，從 1994 年到 2002 年 長達八年的時間，總計 TNvR 了近兩萬五千隻的遊蕩犬。印度在此計畫中幫 65% 的母狗進行了絕育和疫苗接種手術，雖然最終族群的數量只下降了 28%，但當地人類狂犬病例下降到零，蔚為美談。除此之外，在泰國曼谷、伊朗克爾曼市也都有正面的案例。只可惜，不是每個案例都是成功的。也有不少 TNvR 經過了十多年的施行還是宣告失敗，例如被認定是台灣 TNvR 示範區——台南漁光島。

原本島上有 80 多隻遊蕩犬，2011 年在市府幫助之下開始啟動 TNvR 計畫，經過 4 年時間的努力，到了 2015 年，漁光島的流浪犬族群已經減少到 50 隻以下了，而且剩餘的犬隻大多數都已經經過 TNvR 的處置，不會在當地繼續繁殖。但好景不常，後續這個「狗島」的浪犬回置印象，反而變成了飼主暗地棄養犬的地點。而這個「人犬衝突」最終還是由當地居民承受，造成攻擊家畜、追逐車輛、影響用路人等等問題，居民不勝其擾。

過多的愛是一種負擔？

不過呢，對科學家來說，最關切的就是可再現性。因此非得問的問題是：「為什麼台灣施行 TNvR 的場域都沒有成功，遊蕩犬問題到現在越演越烈呢？」人類沒辦法讓遊蕩犬少子化原因不是遊蕩犬不用擔心高房價，其實答案就在地理課本之中。

如果你還有記憶的話，高中地理有教過人口變化的四大要素：出生、死亡、移入、移出。我們把這個模型放到漁光島，發現透過 TNvR 可以降低出生率，因為漁光島是一個沙洲島，除了漁光大橋之外不太受到外界干擾，等同是一個生態學上的「封閉族群」。但若放到台北市、新竹市、台中市這些四通八達的都會， TNvR 的努力成果就很有限。因為難以阻絕外來遊蕩犬跟棄養犬遷入，即使降低出生率也沒用。

換言之，TNvR 不是單一解方，必須同時搭配小族群且封閉的場域才容易有成果。只要一直有新的移入族群，那麼想要利用無生殖力的絕育犬降低遊蕩的數量，就只是緣木求魚，結果來的都是狗。而且這些地方還面對另一個挑戰——人類的愛。被稱為愛爸愛媽的民眾真的很有愛，這些熱心民眾覺得流浪動物很可憐，因此每天定時定量地提供飼料或廚餘。不過我們若是希望流浪動物越少越好，可得好好參考在《美國獸醫學會期刊》發表的這篇研究。

當人類對城市中的流浪貓進行 TNR 並持續供應食物，貓貓的數量不僅沒有減少，反而增加了。這主要是因為穩定的食物供應使得貓貓覓食的壓力消失了，反而吸引附近周圍的新貓移入。這也意味 TNR 所稱的「真空效應」其實取決於食物多寡，並不是回置動物就可以阻擋周圍流浪動物移入。雖然部分絕育母貓無法生寶寶，但其他未絕育母貓的繁殖競爭壓力反而變小，加上有充足營養來哺育，新生幼貓與成貓的死亡率下降，結果最後就是流浪貓變得更多。

絕育方案花了好大的力氣想要把「出生」這一個新貓入口給堵上，但餵食卻是一次達成「移入提升、移出減少、出生提升、死亡降低」，換言之只要人類餵食，所有努力都將付諸流水。少貓狗化大失敗，最大的問題是：我們對浪浪的愛心，將直接轉變為對野生動物的殘忍；讓牠們更有力氣也更有本錢和野生動物競爭，讓野生動物更容易遭到攻擊。這也是為何野保人士希望能夠禁止餵食的主因。

動保和野保究竟在吵什麼？

在這個複雜的議題戰場中，看似野保和動保兩派一直在互相較勁。野保人士訴諸科學面和野生動物滅絕的急迫，主張 TNvR 無效，回置和餵食遊蕩犬都只會傷害野生動物，因此偏向移除或禁止餵食的路線，甚至認為結紮後回置無助於解決野生動物領域被侵犯的根本問題，不如重新考慮對付外來入侵種的標準 SOP——「撲殺」；而動保人士則主張毛孩是人類的責任，浪浪在外面遊蕩不是牠們願意的，認同繼續強化 TNvR 的範圍和乾淨餵食，也不支持移除或十二夜的安樂死悲劇再次發生，反過來指責野保人士殘忍無情。

但撇開二元對立的框架，兩方其實都是關心動物的人。多年來不同路線的爭論讓情況完全膠著，雙方越來越極端化，背後根本原因是——台灣沒有進行飼主責任教育或寵物管制，導致遊蕩犬貓持續增加。加上這個議題位於野保法和動保法之間的灰色地帶，既有的管理措施執行力也不足，例如：許多風景區禁止餵食野生動物和遊蕩動物的告示牌形同虛設、許多養育寵物的飼主沒有登記也沒有打晶片，最令人為難的是，就算政府想出面，也只能對著無米之炊瞪著眼嘆氣。

最知名的例子就是十年前的電影《十二夜》，上映之後轟動一時，政府順應輿論和動保團體的倡議，從 2017 年開始對遊蕩犬採取了收容零撲殺的立場，廢除掉 12 夜——也就是公告滿 12 天之後未有人領養或是收養，就採取人道處理。由於對於「安樂死」的污名化，使得收容所執行安樂死變得很敏感。儘管面對重病重傷或是嚴重傳染性疾病，很多收容所也不太敢真正執行安樂死，只好任其「自然死亡」。包含台北市動物之家在內，全台有 8 個收容所超額收容。骨牌效應下，就算想移置石虎生態熱區的遊蕩犬，也沒地方放。而因為安樂死這三字背負的原罪實在太重，即使有些動保團體已經意識到這樣可怕的收容環境，恐怕比路殺或是野外移除還要「不人道」，卻也無計可施。

最後我們要來談談政府的角色，自從石虎永哥被遊蕩犬殺死，農業部正準備推動「台灣原生種野生動物受遊蕩犬侵擾改善試辦專案計畫」，預計先在苗栗、台中跟南投針對九大石虎受侵擾的熱區，推動禁止餵養犬貓。苗栗目前已就「禁止餵養遊蕩犬貓自治條例草案」進行公聽會，並展開移除遊蕩犬，也和動保團體溝通，這個移除絕對不是撲殺，而是收容後不回置。也會編列預算改善收容所的設施，並辦理領養活動。即使如此仍然受到雙方立場夾殺，野保人士人士認為：三千萬的經費根本不足以守護九個熱區；動保人士人士要求：至少要有大型開放性安置中心的規劃等等。

農業部有如深陷電車難題啊！可見遊蕩犬的問題早就已經超越科學問題，成了政治問題。政治是妥協，也許我們不該追求最好，而是相對更好的解才走得下去。例如對收容動物適度的安樂死、提升整體收容動物的福祉，更多的人開始呼籲 TNR 的處置手段應該升級為 TNSA，也就是將回置的 R 改為收容 S 以及領養的 A，才能邁向更長遠的源頭控制，重新落實飼主責任。

例如 10/29 剛舉辦完的「為野生動物而走」遊行活動的訴求，就是讓犬貓有人類溫暖的家；野生動物有自然的環境。這樣的台灣，才是以生物多樣性為傲的美麗之島！

一如開頭所說，複雜的問題沒有簡單的答案。你認為在資源有限的情況下，還有什麼方法是處理遊蕩犬貓的相對好的方法呢？

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• https://www.cambridge.org/core/journa…
• https://www.sciencedirect.com/science…
• https://www.mdpi.com/2076-2615/13/11/…
• https://www.nature.com/articles/s4159…
• https://www.thenewslens.com/article/1…
• https://ourisland.pts.org.tw/content/…
• https://wuo-wuo.com/report/171-wuo-we…
• https://www.hotac.org.tw/news-4522
• https://kmweb.moa.gov.tw/theme_data.p…
• https://e-info.org.tw/node/236939
• https://www.natgeomedia.com/environme…
• https://wuo-wuo.com/topics/stray-anim…
• https://wuo-wuo.com/report/171-wuo-we…
• https://news.pts.org.tw/article/640284
• https://www.upmedia.mg/news_info.php?…