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AI 當法官,會是正義女神的化身嗎?專訪李建良

研之有物│中央研究院_96
・2020/09/19 ・5642字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 587 ・九年級

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

  • 採訪編輯|劉芝吟
    美術編輯|林洵安

AI 進入法律領域,該踩剎車嗎?

Alpha Go 打敗人類棋王,自駕車躍躍欲試,人工智慧不僅改變世界運作的規則,也逐漸從科技跨入人文社會領域。讓 AI 坐上審判席,會是追求正義的新解方嗎?AI 法官是鐵面無私的包青天,或者科技暴走的新危機?

「研之有物」專訪中研院法律學研究所特聘研究員李建良,從法學視角提供思辨觀點,我們不只應審視 AI 的技術能力,也必須嚴肅面對規範性界線。

人工智慧變身法律小幫手

十幾年前,電腦會揀土豆已經夠驚奇,現在的 AI 更是大進擊,能辨識人臉、駕駛汽車,根據 2019 年眾多媒體報導,歐洲愛沙尼亞甚至即將推行「AI 法官」!法律事務涉及事實認定、法條解釋與價值規範等多重問題,人工智慧果真已如此高「智慧」,有能力涉入複雜的法律領域?

前兩波人工智慧(AI)希望電腦能像人一樣思考,但皆失敗。2010 年至今的 AI 熱潮由「 機器學習」領銜,簡單來說就是我們提供大量資料,讓電腦自己找出事件之間的關聯規則,學會判斷,在許多領域都已比人類預測得更精準。資料來源│〈人工智慧在台灣〉演講,陳昇瑋

中研院李建良特聘研究員說:「將 AI 應用到法律訴訟其實並非未來式,而是行之有年的現在式。」

在美國,近年法院已廣泛運用「COMPAS」系統,這是一套由商業公司開發的 AI ,幫助法官評估被告的再犯風險,作為量刑的準據。COMPAS 會進行大量問答調查,依據被告回答、年齡、過往犯罪紀錄與類型等各項資料,推估被告的再犯率,給出 1-10 的危險指數,最後由法官決定被告服刑的長短。

有研究指出,AI 判定為高風險者,63% 在交保期間犯罪,其中 5% 犯下性侵或謀殺。做為法官小幫手,AI 似乎確實能發揮一定程度的「鷹眼」,預測危險性。

國內也逐步嘗試將 AI 運用在量刑與家事判決預測。司法院建立「量刑趨勢建議系統」,以自然語言分析判決書,提供法官、律師量刑參考。清華大學研究團隊則開發出「AI人工智慧協助家事判決預測系統」,讓 AI 從判例「學會」法官的判決模式,預測撫養權花落誰家。圖片來源│ 取自量刑趨勢建議系統網頁
國內也逐步嘗試將 AI 運用在量刑與家事判決預測。司法院建立的「量刑趨勢建議系統」,以自然語言分析判決書,提供類似案件的量刑參考。清華大學研究團隊則開發出「AI 人工智慧協助家事判決預測系統」,讓 AI 從判例「學會」法官的判決模式,預測撫養權花落誰家。
圖片來源│ 取自量刑趨勢建議系統網頁

法官不是人?!別急,再等等

從現況來看,人工智慧確實已進入國家司法系統,但目前仍作為「專家團隊」扮演輔助角色,由法官做裁決。那麼下一步, AI 有可能獨當一面坐上審判席嗎?

愛沙尼亞的 AI 法官計畫,似乎就朝著這個方向前進。

根據報導,AI 法官將處理小額民事訴訟案件(少於 7000 歐元,台幣約 24 萬),由原告方輸入訴訟對象、金額、提告理由等。AI 系統能從過往大量判例學習,解析法條做出判決。換句話說,隔壁鄰居摔壞你的 iPhone,你一狀告到法院,會由 AI 判定誰勝訴,鄰居該賠你一台手機或折價金額。對結果不服?可以上訴,將有人類法官審理。這項超級計畫如果成真,「法官不是人」恐怕就要從罵人話變為描述句了!

不過,李建良特別澄清:「媒體報導後,我們研究團隊成員曾請教愛沙尼亞法界人士,目前所知這是數位政府計畫的一部分,但應該還只停在『計畫』階段。」

他強調,若要把國家審判權完全交給 AI ,必定需要法源基礎,明確建立一套法規方案。由於目前愛沙尼亞並沒有出現相關法規,這個突破仍是「只聞樓梯響」。

AI 法官的技術邊界:它能做出好判決嗎?

儘管 AI 尚未披上法官袍,但愛沙尼亞構想彷彿是驚天一雷,預示出可能的未來圖像。許多人或許有同樣的好奇:AI 當法官究竟行不行?

李建良分成不同層次來討論:

行不行有兩層涵義:能力上行不行,規範上可不可以。

第一層次是「可能性」問題:AI 法官足以擔任人類法官的角色嗎?更直白地問:AI 真有那麼厲害,能夠做出好判決?

要確認 AI 的能力,首先我們得問:什麼是好判決?

「這牽涉社會對法院判決的評斷標準。」李建良分析,一種標準是檢視「判決結果」;另一種則是審視「判決理由」,法官在判決書詳述的心證,如調查結果、採信哪些證據、證據效力、法條依據等。

若觀察近年台灣社會的現象,大眾似乎較關注判決結果。好比引發社會矚目的「台鐵殺警案」,這樁尚未確定的爭議案件,引發了司法當局對司法鑑定制度的重視與檢討,而輿論譁然多半是殺人無罪的結論,批評法官「不接地氣」,關於心證過程的討論相對較少些。

換言之,假如重視結果,那不難想像 AI 法官有能力透過歸納、類比分析對案件做出判決。但若我們在乎法官為什麼、如何做出裁決,依照目前技術和愛沙尼亞計畫,AI 所產出的可能只有答案,但沒有理由(或較簡式的理由)。

這形成了第一重挑戰:

若 AI 法官無法清楚說明理由,我們如何檢視它的判決好不好?有沒有瑕疵?

有些人也質疑,AI 的精準、一致可能反倒是弱點。現行 AI 不具有真正理解他人的能力,無法實際參與答辯交鋒和開庭審理,而許多訊息來自臨場、個別案例的判讀,並非用數據化與資料化就足夠解釋,背後涉及文化、風俗、情境常識,相當複雜。

目前的人工智慧仍屬於「弱 AI」,沒有意識、思考能力,只是透過巨量資料與機器學習歸納出已知和未知之間的關聯。哲學家 John Searle 曾用「中文房」譬喻提出挑戰:如果 AI 並不了解真正意涵,就算它能和人一樣做出正確回應,似乎也不代表它就有獨立的心靈意識。
圖說設計│ 劉芝吟、林洵安

不過,AI 派並沒有全輸!

首先,技術可能超前突破,讓 AI 未來也有能力寫判決書、說明論證。另外若拿現行制度相比,美國陪審制同樣只宣告:「陪審團認為無罪」,不會附上理由。更何況所謂的情境判斷,經常也會造成主觀性偏誤,《美國國家科學院院刊》(PNAS)研究發現,接近午餐時間法官對假釋認定較嚴格,用餐休息後,假釋審查就變寬鬆了!

想要假釋,還得祈禱法官吃飽飽?恐怕多數人難以接受。

鐵面無私包青天? 小心 AI 的內建歧視

總地來說,理性、客觀幾乎是 AI 的最大光環,以準確一致的邏輯做判斷,不受法官個人情緒與好惡影響。

但真是這樣嗎?許多研究證實:AI 默默戴上了有色眼鏡! COMPAS 系統被抨擊帶有種族歧視,有色人種更容易被預測為高再犯率;亞馬遜招聘、蘋果信用卡信貸系統都曾被發現隱含性別差別待遇。

「這就如同人類一路走來看到的歷史不平等。」Amazon 資訊科學家說。

AI 系統在資料學習的過程,複製了人類長年累積的性別、種族、階級偏見。即便這些偏見已長久存在,但 AI 可能更強化不平等,因為人們會在毫無所覺下,信任科技工具的「客觀」訊息,對陌生人打分數。

然而,科技支持派沒有全盤放棄。AI 歧視是學來的,因應之策是在資料訓練時降低這些「標籤」,並且提供多樣性的資料。此外,比起人類刻意包裝、掩飾偏見,AI 反而有機會讓偏誤被「顯題化」,讓我們更加警覺,並進行修正。

綜合而論,若單從技術可能性評估,目前的 AI 也許不夠「聰明」,但是只要科技持續追求突破、進展,似乎沒有理由全盤否定 AI 法官可行性。畢竟,人類同樣也會犯錯、誤判、有偏見。

「從能力來看,AI 確實可以幫助人類、補位弱點,很值得期待未來發展。」李建良持平分析:「但國家是否應該開放制度,更重要的仍在第二層次的考量。」

AI 法官需要明確法源基礎

他點出更關鍵的第二層議題:從規範角度來看,讓 AI 當法官可不可以?

簡單來說,即使人工智慧有能力獨立分析、判決,我們應該把審判大權交給 AI 嗎 ?是否可能衍生倫理問題?

「第一個遇到的是:需不需要修憲?這是多數人忽略的框架。」專研憲法、行政法的李建良特別指出。法官的身分保障及審判獨立的要求是直接寫在憲法上頭的,但憲法規定的法官是不是專指「人」呢?法學界可能有不同論述。

如果憲法說的法官專指「人」,也就是法官審判權奠基在人的前提,勢必需要修憲。反之,就算憲法允許「非人」擔任法官,仍然需要修法 ── 如同剛拍板的《國民法官法》,國家同樣必須建立一套法制來規範非人法官。例如,適用民事或刑事案件?能上訴嗎?上訴後交給另一位 AI 法官(AI 會有不同法官嗎?),或者由人類法官打掉重來?

價值選擇的難題:科技優勢 VS 法律原則

法源基礎僅是第一步,對整個社會而言,AI 法官挑戰的是價值選擇的難題。

2013 年,美國威斯康辛州法院參酌 COMPAS 風險指標,判處被告 Eric Loomis 6 年徒刑。Loomis 不服而上訴最高法院,認為法庭以 AI 系統裁決是一種「秘密審判」!要求說明 COMPAS 系統如何演算判斷出危險值。

這個案例顯然暴露了 AI 法官的價值衝突:演算法黑箱(black box)。

「在民主法治國家,法官不是個人,他代表的是國家。審判必須在公開透明的運作下,被監督、檢驗、究責。」李建良說:「法院公開審理、法官說明判決理由,都是來自這種被檢驗的要求。」

倘若披上法官袍的 AI ,無法開庭、詰問、說明判決理由,讓審判攤在陽光下,勢必挑戰現行的法院體制,也可能稀釋透明、公開、負責的司法價值。我們無從知道它為何會做出 A 判決,而不是 B 判決,不能確定它有沒有失誤,也難以確認責任歸屬。

Loomis 案也突顯出另一挑戰:代罪羔羊! AI 推測來自過往的資料,但「相似條件的其它人這麼做,不代表個別主體也會這麼做」。

這同時讓人擔憂 AI 的「因襲性」:社會信仰的美好價值是不斷翻轉、改變,有時正是因為劃時代的法院判決,才讓我們終於能破除傳統、確立新價值,例如美國法院推翻種族隔離平等制度,AI 法官會不會弱化、壓縮了法律肩負的深刻意義?

李建良直言,第一層次的「能力可行性」是人與 AI 的 比較參照,AI 能做到什麼,補足哪些人類弱點,帶來什麼優勢。

但最終,「倫理辯證」仍是無可迴避的關鍵核心,當新科技打破、牴觸基本價值,我們是否願意為了科技可能提供的「客觀公正」,放棄退讓這些原則?

我們願意授權給一套科技系統,讓它判定人們是否有罪,剝奪我們的人身自由(甚至生命)嗎?李建良認為,AI 法官的倫理爭議勢必挑戰人類的信任邊界,最終將深刻探問人類對科技制度的核心信念。圖片來源│ iStock
我們願意授權給一套科技系統,讓它判定人們是否有罪,剝奪我們的人身自由(甚至生命)嗎?李建良認為,AI 法官的倫理爭議勢必挑戰人類的信任邊界,最終將深刻探問人類對科技制度的核心信念。
圖片來源│ iStock

人文關懷,也是艱困的價值論辯

「這不會是全面贊成/反對的選擇題,因為 AI 法官很難普遍性適用每一種案件。」李建良強調。

AI 在資料統整、數據分析上已大放異彩,導入科技新工具、人機合作,可以減輕法院負擔,也拉近一般人與訴訟裁決的距離。然而,法律範疇高度複雜,即便未來開放 AI 法官,也必定是在特定的條件、脈絡與案型。

他以行政法說明,「大埔農地要不要徵收?美麗灣渡假村能不能蓋?這類行政法案件極度複雜,牽涉環保、制度、法規多重衝突,還有價值選擇的命題,不太可能由 AI 獨立裁決。」

更重要的是,即使技術邊界有機會突破、修正,讓 AI 越來越聰明,我們也不應迴避第二層次的倫理辯證。這也正是人文學科最重要的價值關懷。

「我們很容易倒過來想,認為有這麼多好處,為什麼不開放、不使用?但人文學者關注的是價值倫理,一旦越過了某些界線,無論多少優勢,我們都必須謹慎、嚴肅地看待。」李建良提出艱難考驗做類比:

當你明確知道這人是兇手,卻沒有任何證據,這時我們要不要放棄無罪推定,不計手段堅持罪有應得?這就是價值選擇的論辯。很困難,但很重要!

「人文學者的使命,是預先關切各種可能的問題。」面對 AI 大躍進,李建良集結法政、社會、哲學學者展開長期跨領域計畫,關切 AI 應用的人文思辨。他這麼說:「客觀來看,目前的 AI 技術還無法高度涉入法律系統,但當我們做更多思考對話,才能讓社會更清楚彼此的價值、信念與方向。」
攝影│林洵安

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本文轉載自中央研究院研之有物,原文為AI 當法官,會是正義女神的化身嗎?專訪李建良,泛科學為宣傳推廣執行單位

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保留海洋中的絢麗色彩——海科館陳麗淑博士專訪

科學月刊_96
・2021/09/30 ・5120字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文由海洋保育署廣告企劃,泛科學為宣傳推廣執行單位。

  • 作者:採訪撰稿 ∕ 謝育哲 ∕ 本刊主編

大海中美麗的珊瑚礁是許多海洋生物的棲地,但由於海洋環境汙染及氣候變遷等問題,珊瑚的生存不斷受到壓迫,珊瑚白化問題更是屢見不鮮。為了讓一般大眾也能保育珊瑚,由海科館陳麗淑博士等人團隊從澳洲引進的「珊瑚觀測」,用簡單色卡上的顏色與觀測珊瑚進行比對,就能評估該珊瑚的健康狀況。此外,海科館及海保署也進行更多的計畫與推廣,讓全民一起守護海底美麗的珊瑚。

圖/Pexels

海中有著形形色色的生物,如果要挑選出一種外觀最令人印象深刻的,肯定是色彩斑斕綺麗的珊瑚了!許多人常會誤認珊瑚是一種植物,但牠其實是不折不扣的動物。事實上,珊瑚是由許許多多的珊瑚蟲(coral polyps)所形成的群體。目前全世界共有 800 多種的珊瑚,而由珊瑚組成的珊瑚礁(coral reef)更是許多海洋魚類生存的家園。

但由於珊瑚生長速度極慢,每年僅增長約 10 公分,且十分脆弱,近年來又因氣候變遷與海洋汙染等問題,造成珊瑚的生存出現危機。因此,保護珊瑚人人有責,但身為一般人的我們又該如何保育這些美麗又珍貴的海洋生物呢?本次《科學月刊》專訪了國立海洋科技博物館(以下簡稱海科館)的研究員陳麗淑博士,看看有哪些保護珊瑚的方式,以及介紹從澳洲引進的珊瑚觀測(coral watch)方法吧!

珊瑚遇到了什麼危機?

關於珊瑚,我們最常聽到的是「珊瑚白化」(coral bleaching)。但珊瑚白化代表什麼?又是什麼造成了珊瑚白化呢?

白化的軸孔珊瑚(Acropora spp.)與背景中的健康軸孔珊瑚形成對比。圖/WIKIPEDIA

由於珊瑚對於生存環境的溫度十分敏感,一般來說,對珊瑚而言最自在的水溫環境為 23~28℃,而生存的極限溫度範圍則為 18~32℃,若超過這個溫度區間,對珊瑚來說即為太冷或太熱的環境。陳麗淑表示,一但海水溫度超過 32℃,珊瑚就會出現白化現象。當然不是所有的珊瑚都會同時白化,各種珊瑚因生長速度不同,白化現象發生的情形也會有所差異。一般來說,生長速度較快的枝狀珊瑚比較容易白化,而團塊狀珊瑚則比較有抵抗力。

不過珊瑚到底是怎麼「變白」的?其實珊瑚白化詳細原因,是因為當環境溫度出現劇烈變化時,珊瑚內部的共生藻數量就會下降。由於共生藻是珊瑚繽紛色彩的來源,因此在珊瑚內部的共生藻數量多時,顏色就會飽滿鮮豔,而當共生藻離開珊瑚後,珊瑚的顏色便會越變越淡,最後白化,若後續沒有適當保護與處置,珊瑚就可能會因而死亡。所幸珊瑚白化並不是不可逆的,只要海水溫度回到適合珊瑚生存的溫度,珊瑚就會逐漸穿上牠美麗的彩衣,恢復原本繽紛的色彩。

過去臺灣周遭海域曾出現過多次珊瑚大量白化的現象,陳麗淑表示,珊瑚大規模的白化的情形主要集中發生在夏季,甚至在去(2020)年夏季就曾發生珊瑚大量白化的現象,由於當時的海水溫度偏高,且維持時間較長,使得臺灣各地出現珊瑚白化的情形。不過好消息是,根據調查,今(2021)年還未發生大規模的珊瑚白化,且時節已進入秋季,海水溫度下降,至少目前珊瑚不會面臨溫度升高的生存壓力。不過,陳麗淑也語重心長地提醒:「近年來海水溫度過高的發生頻率相較以往提高了不少。」令人擔心的是,若海水溫度升高頻繁,將可能嚴重衝擊珊瑚的生存。因此,我們必須想辦法保護珊瑚。

圖/Pexels

一般人該怎麼保護珊瑚?老嫗能解的「珊瑚觀測」

對一般大眾來說,並不是所有人都具備珊瑚的相關知識,對此,陳麗淑一直在思考該用什麼方法,才能讓沒有專業知識背景的大眾能參與保育珊瑚的活動呢?在公民科學領域中,有個名為「珊瑚礁體檢」(reef check)的珊瑚監測計畫。但由於珊瑚礁體檢的入門門檻較高,需要先經過一定時數的課程訓練,且所費不貲,因此這並不是一項適合所有人的方法。

這時陳麗淑想到了「珊瑚觀測」。事實上,珊瑚觀測約莫在 2009 年就已有人引進臺灣,但當時並未受到大量關注。直到 2018 年,陳麗淑帶領的團隊開始重新研究珊瑚觀測的方式,發現其背後的科學大有學問,也可簡化成任何人都能理解並運用的珊瑚監測方式。

珊瑚觀測主要是透過一張卡片,上頭有 4 種由淺至深的色調。陳麗淑表示,這些色調涵蓋了約 70~80% 的珊瑚種類,即使無法囊括其他特殊顏色的珊瑚,但卡片上的設計對普通人來說已是綽綽有餘。而觀測方法也很簡單,任何人只要帶著這張卡片潛水至珊瑚旁,將卡片上的顏色與想觀察的珊瑚顏色進行比對與拍照即可。如果是前往水深 6 公尺以上的區域,則建議觀測時攜帶光源,以避免色差造成的誤判。前文有提到,珊瑚的顏色代表其內部共生藻早的數量,當共生藻數量越多,珊瑚顏色越深,也就代表越健康;反之,若顏色越淡則代表珊瑚的健康可能出現狀況了。

因藻類過度生長而造成的珊瑚白化 。圖/WIKIPEDIA

陳麗淑說明,珊瑚觀測背後的科學基礎十分紮實。這套由澳洲昆士蘭大學(The University of Queensland)學者馬歇爾(Justin Marshall)等人組成的團隊研發設計。團隊將珊瑚搬至實驗室中進行一系列實驗,觀察在各溫度區段中,不同溫度會如何影響珊瑚中的共生藻數量,並記錄珊瑚的顏色變化。在經過嚴謹的科學實驗後,馬歇爾團隊將其簡化並歸納成珊瑚觀測的色卡。陳麗淑表示,這套化繁為簡的觀測方式在經過推廣後,許多保育團體對於珊瑚觀測的接受度都非常高,能進而達到推廣珊瑚保育目的。

海洋公民科學知識報你知

珊瑚觀測

珊瑚觀測是一項由澳洲昆士蘭大學學者所辦理的非營利全球珊瑚礁監測計畫,將珊瑚的顏色變化標準化後,製作成珊瑚健康色卡,提供一種簡單的方法用以評估珊瑚健康,並為 CoralWatch 的全球數據庫做出貢獻。大家可以使用這些色卡協助科學家收及數據,支持珊瑚礁監測工作。

另外,珊瑚觀察也透過與世界各地的志願者合作,包括了潛水中心、科學家、學校團體、遊客參與其中,讓大眾更加了解珊瑚礁白化、氣候變化對於珊瑚礁的影響。

保育珊瑚面臨哪些困境?

雖然保育珊瑚是許多人的共識,但過程中依然面臨到許多的挑戰及困難。目前最常見的是海洋垃圾問題。由於珊瑚本身不會移動,當海洋垃圾在海中漂浮時不慎卡在珊瑚上,若沒有人為協助清理,則非常有可能造成珊瑚死亡。

圖/Pexels

陳麗淑舉例說明,由於今年 5 月起爆發 2019 冠狀病毒疾病(COVID-19)的本土疫情,位於基隆的潮境公園也為了防疫而禁止一般人下水。但當研究人員下水觀察後發現,因為沒人下水協助清理海洋垃圾,許多卡在珊瑚上的垃圾無法被及時移除,發現的當下已有許多珊瑚出現白化現象,這些珊瑚後續花了約一個月才慢慢恢復正常。

對此,陳麗淑曾與中研院學者邵廣昭等人討論,若保育區都沒有人進入可能並不是件好事,尤其當海洋汙染嚴重,垃圾很多的情況下,都還是必須定期有人去協助清理。因此,保育區在人為管理的情況下或許才是保育珊瑚好方法。

你我都可以為珊瑚盡一份心力

我們還有什麼方法可以保護珊瑚呢?陳麗淑表示,如果你是一個會下水觀測的人,使用珊瑚觀測是個好選擇。無須再多帶任何設備,只要準備珊瑚觀測的卡片,攜帶相機與光源,就可以拍攝並記錄珊瑚的健康狀況。不過若是沒有相關潛水經驗或半路出家的遊客,反而可能在潛水的過程中不慎踢到或傷害珊瑚,因此潛水者必須要具備一定的潛水技術。

海洋保育署(以下簡稱海保署)為推廣友善珊瑚礁生態旅遊,提出「珊瑚礁區你該注意的 8 件事」,包含不踩踏、不揚沙、合格玩家、保持適當距離、使用海洋友善防曬、不餵魚、不吃珊瑚礁魚、減塑行動。

即便沒有下水,在岸上也有許多可以保護珊瑚的方法。舉例來說,在我們常用的防曬乳中,多數含有可能傷害珊瑚的成份,因此在選購時可以優先考慮「海洋友善防曬」。此外,由於珊瑚礁魚類可以協助清理珊瑚礁之中的藻類,讓珊瑚順利生長,我們應盡量避免食用珊瑚礁魚類。所以最重要的,是希望大家一起落實節能減碳,全球暖化是影響珊瑚生存的主要原因之一,若減碳能從個人做起,也是保育珊瑚的積極作為。

「海洋友善防曬」 的成分較不會傷害珊瑚。圖/Pexels

出書、展覽、辦活動 海科館邀你一起守護珊瑚

除了上述的個人保育行為外,海科館也辦理了一系列保育珊瑚計畫。陳麗淑表示,海科館的研究人員會定期前往珊瑚礁進行監測,還會前往各地宣傳及教導大家如何使用珊瑚觀測。

至於在珊瑚復育方面,海科館內也有養殖珊瑚,研究人員會把這些珊瑚移植到野外,或是使用不同的材質,測試珊瑚附著生長的情形等。未來希望透過這些方法,協助加速珊瑚的生長。

在教育方面,去年海科館與行政院環境保護署及科技部等單位,共同主辦的「2020 海洋公民科學家行動計畫」中,包含了「珊瑚保育監測」的主題。對此,海科館團隊舉辦了一系列的「針織珊瑚」活動。「針織珊瑚」主要是前往各地的小學,除了教導珊瑚的知識,以及倡導珊瑚保育外,讓小朋友們藉由織毛線的方式,訴說一則關於珊瑚的故事。每所國小的作品都有自己的主題,也讓小朋友在織毛線的過程中,思考珊瑚對於生態的重要性,從小扎根珊瑚保育知識。並在後續收集作品後,舉辦「陸上造礁 針織珊瑚計畫特展」。

此外,海科館也曾於 2019 年出版《珊瑚很有事:珊瑚保育×環境藝術×手作針織×珊瑚教案》一書,並榮獲第 44 屆金鼎獎。今年更在海科館官網建置「海科館悠遊數位海洋行動學堂懶人包」,整合科普電子書、電子繪本、數位課程學習平台、海洋知識、動畫學習、影片等。陳麗淑表示,透過這些教材與教案的持續推廣,希望能讓更多人利用這些資源,一起守護海洋中的美麗珊瑚。

海洋保育署與臺灣珊瑚保育

海保署於今年透過「臺灣珊瑚監測交流網絡建立與保育策略規劃」計畫,建立珊瑚監測與保育示範點,以及珊瑚監測交流網絡,選訂全臺灣共 32 個地點進行水下珊瑚礁調查。調查結果截至今年 9 月底,澎湖、恆春半島、東部、北部珊瑚覆蓋率多呈現穩定狀態,但小琉球珊瑚礁卻多數已衰退,可見除了受到全球暖化影響,不當的遊憩踩踏行為也對珊瑚礁造成嚴重衝擊。

此外,海保署也與行政院農業委員會水產試驗所共同合作,針對澎湖池東淺坪海域的棲地環境現況進行調查及珊瑚復育,增加棲地多樣性。截至今年 9 月底,珊瑚移植面積已達到 100 平方公尺,其中珊瑚礁魚類包含青嘴龍占(Lethrinus nebulosus)、鸚哥魚(Scaridae)、隆頭魚(Labridae)等也逐漸聚集在移植區域,豐富當地生態。

棕吻鸚哥魚。圖/WIKIPEDIA

此外,有鑒於目前許多單位都在進行珊瑚保育及復育相關工作,海保署今年度與海生館合作成立珊瑚保育專案辦公室,除了作為各單位資料蒐集整合中心,提供數據科學家分析資料外,還能進一步轉化為資訊呈現給大眾,使珊瑚礁相關專家學者、單位,以及一般民眾等,都可藉由此互相交流,同時兼具諮詢、推廣功能,協助提供珊瑚保(復)育相關標準作業方式及技術指導。並設立臺灣珊瑚礁水質採樣點及進行水樣分析,了解水質狀態,以作為後續珊瑚復育棲地及規畫保育方式選擇的依據。

為了鼓勵更多在地民間團隊參與,海保署亦透過辦理「海洋保育在地守護計畫」,支持在地團體進行公民科學、清除珊瑚礁覆網及珊瑚復植,希望能夠結合在地生活方式及資源提出具體保育策略,發揮社會影響力,促進在地參與珊瑚保育及復育作業,並提高民眾對海洋保育的參與及投入。

從政策面、科學面,再到行動面,海保署將持續呼籲全民共同守護臺灣珍貴的珊瑚資源。

海洋委員會海洋保育署正在舉辦 海有問題 我來分析 | 第一屆海洋公民科學家數據松!為臺灣周遭的海洋生態盡一份心力吧!

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