「你對釣魚台的看法是？釣魚台的重要性是什麼？」國立海洋科技博物館籌備處主任柯永澤博士表示……

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？

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？

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。

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。

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。

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。

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」

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。

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。

延伸閱讀

• 蔡宗翰（2022）。寫給中學生看的 AI 課：AI 生態系需要文理兼具的未來人才。三采文化出版。
• Tulsulkar, G., Mishra, N., Thalmann, N.M. et al (2021). Can a humanoid social robot stimulate the interactivity of cognitively impaired elderly? A thorough study based on computer vision methods. Vis Comput 37, 3019–3038.

• 駱世豪／中研院環境變遷研究中心博士後研究學者。

Take Home Message

• 歐美熱浪的主因是噴流增強了熱穹的下沉，造成熱空氣北移和累積。臺灣的熱浪則是受到副熱帶高壓的影響。
• 熱浪發生頻率變頻繁且強度變強，與溫室氣體排放造成的全球暖化效應增加有很大的關係。
• 熱浪事件對生態、糧食、經濟和健康等面向都造成威脅，全球與臺灣熱浪的持續天數和強度都有增加的趨勢。

古代傳說中，后羿射下九個太陽讓地上的氣候適宜、萬物得以生長，古代的預言已經告訴我們，炎熱的氣候條件不利於萬物的生長。而在現今全球暖化的情況下，另外九個太陽會復活嗎？以上雖是玩笑話，但今（2022）年歐洲國家就受到熱浪（heatwave）嚴重影響，葡萄牙與西班牙最高溫度達到 45℃ 以上；英國更出現 54℃ 以上的極端高溫，發布有史以來第一個紅色高溫預警，並進入緊急狀態。

據統計，歐洲各國在 6 月因熱浪死亡的人數高達 2468 人。中國的溫度也突破近 62 年的歷史同期最高夏季平均氣溫，有 23 個省分出現 40℃ 以上高溫，許多地方都出現因熱浪致死的案例。臺灣也在 7 月中出現接近 40℃ 的溫度，並在多地出現 35℃ 左右、維持數天的極端高溫。近年來熱浪的強度和發生頻率不斷提高，造成人員經濟的損傷也愈來愈多，而究竟什麼是熱浪？它形成的背後機制為何？

熱浪是什麼？

「熱浪」是夏季主要造成災害的極端事件之一，根據世界氣象組織（World Meteorological Organization, WMO）的定義：「熱浪現象是指一個地區超過該地區的歷年最高溫度平均值 5℃ 以上，並且持續 5 天以上。」一個地區能維持極端高溫並持續一段時間，背後一定有些天氣系統所導致。

如近年歐洲、北美熱浪頻傳，主要因素就是噴流（jet stream）與熱穹（heat dome）所造成；東亞主要受太平洋副熱帶高壓（subtropical high）影響；印度和亞馬遜等熱帶區域則主要是受到降雨的影響。各區域因為氣候背景與緯度位置不同，造成熱浪的成因也有所不同，接下來我們會依序介紹世界各地氣候與緯度間的相互關係。

高空之龍所環抱的氣團

當北半球夏季中高緯地區噴流向北蜿蜒形成一個像 Ω（omega）的形狀時，就有可能形成熱浪（圖一），或因為它的特殊形狀而被稱為阻塞高壓（omega blocking）。噴流是一股由西往東的氣流，通常位於對流層頂，它的水平長度達上萬公里、寬數百公里，中心風速有時可達每小時 200～300 公里。

而噴流就像一個在地上亂甩的水管，蜿蜒的波動有時往北有時往南，當噴流在北美或歐洲地區蜿蜒向北時，會形成一個 Ω 的形狀，也會造成反氣旋（順時針）式風切，進而讓大氣產生下沉運動。在此區域內不易形成對流，造成穩定且乾燥的環境，也就是所謂的熱穹，或是阻塞高壓。噴流和熱穹是相輔相成的關係，噴流增強熱穹的下沉機制，將南邊的暖空氣往北傳送，並將熱空氣累積，所以才形成熱浪。

而在東亞的夏季，氣溫主要受太平洋副熱帶高壓（subtropical high，以下簡稱副高）影響。副高中心約位於太平洋（東經 160 度、北緯 30 度左右），在它的增強過程中會向西伸擴張至中國東南沿岸，而當副高處於增強的狀態時，副高系統會再向西延伸且壟罩整個臺灣。

如上述所說，高壓壟罩的狀況下屬於對流穩定的晴朗天氣，配合上夏季的西南季風，將暖濕空氣往北傳送並堆積在副高所壟罩的區域上，最後在此區域形成熱浪現象。相較於北美、歐洲區域的乾熱浪，臺灣的熱浪屬於濕熱浪（wet heatwave）。除了極端高溫外，還有著高濕度的影響，悶熱的環境對人體有更大的傷害和影響。

另外，印度和亞馬遜熱帶區域雖屬於終年偏高溫的地區，但仍有熱浪現象產生，主要原因是降雨。熱帶地區主要氣候分為乾季與溼季，溼季通常為該地區的夏天，下雨能有助於該地區降溫，所以當降雨系統未出現、延遲或偏移，就很有可能會造成嚴重的熱浪。

熱浪造成的嚴重影響

熱浪事件對生態、糧食、經濟、健康等面向都造成諸多影響，以下將分為四類說明：

生態浩劫

根據聯合國（United Nations, UN）底下的政府間氣候變遷專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC）第六次評估報告預測，如果到了 2100 年全球的溫度升高達到 2℃，陸地上大約 18％ 的物種將面臨滅絕的高風險；如果升溫至 4.5℃，在我們有紀錄的所有動植物物種中約有一半將受到威脅。臺灣也面臨相同的狀況，當熱浪發生的頻率愈來愈高，持續時間和強度也都增加的狀況下，將發生物種多樣性減少、物種的分布改變、增加外來物種入侵機會等情況，對整體生態系平衡或農業生產造成衝擊。

糧食危機

IPCC 於 2019 年報告中指出，全球主要農產品（如玉米、小麥、大豆）產量都會受到全球暖化影響減產 1.8～4.5％。若情況持續惡化，到 21 世紀中則可能導致產量下降 5～30％。

經濟損害

美國報導指出熱浪會造成極端高溫，進而對人體產生危害，所以對於生產力（gross domestic product, GDP）也有影響。在高於平均水平的夏季氣溫下，每升高 1℃，美國各州的 GDP 就會下降 0.25％。國際信評機構標普全球（S&P Global）的報告預測，氣候變遷恐導致 2050 年前全球每年經濟產出損失 4％，臺灣位處的東亞區域則會有 1％ 左右的損失（圖二）。

人體危害

對於人體而言，熱浪最嚴重的傷害為熱衰竭（heat exhaustion）。根據臺灣氣候變遷推估資訊與調適知識平臺計畫（TCCIP）的報告指出，2003 年的歐洲熱浪估計已造成七萬多人死亡；2010 年俄羅斯熱浪則導致超過 5 萬 6000 人死亡。科學家警告：「如果各國家和企業不採取激烈行動來削減溫室氣體排放，2050 年時的英國與高溫相關的死亡人數預計將增加兩倍，而且世界將經歷更頻繁、更強烈、更危險的熱浪危機。」

越來越熱的台灣——極端高溫天氣的頻率增加

熱浪發生頻率變頻繁且強度變強，主要與溫室氣體排放造成全球暖化效應增加有很大的關係。更進一步使用溫度發生機率圖解釋（圖三），若峰值愈接近右邊，代表高溫事件發生的機率愈高；反之，若峰值愈接近左邊，低溫事件發生的機率愈高。當全球暖化效應增強時，就如同圖三所顯示的新氣候，整體機率分布相較於舊氣候來說會往右偏移，往更高溫度的地方移動，造成熱浪事件的發生機率更高。

而實際上全球的變化也是如此，根據科技部、中央研究院環境變遷中心以及國家防災中心的報告，比較全球早期（1951～1980 年）和近期（1981～2010 年）的日最高溫資料（圖四左），在機率分布圖上可以看到往右偏移的情形，表示極端高溫事件的頻率與溫度都有增加的趨勢。

臺灣的夏季日最高溫度也有相同的趨勢變化，以臺北的資料為例，比對早期（1960～1990 年）和近期（2006～2017 年）的夏季日最高溫度，能發現近期的頻率分布向右偏移，夏季日最高溫度的發生機率增加，平均值也增加近 1℃（圖四右）。全球與臺灣的平均氣溫或極端溫度發生頻率皆有增加的趨勢。

在未來（21 世紀中後期）趨勢的變化中，研究學者利用模式推估，指出以現在的熱浪門檻為標準，未來若是能將全球暖化程度控制在低暖化情境（RCP2.6），則臺灣地區的熱浪不管是在頻率、持續時間或強度上，和現今的差異不大。相反的，在高暖化情境（RCP8.5）情境下，21 世紀末臺灣整個夏季都可能處於熱浪狀態。未來若暖化情況持續增長，熱浪的發生將成為常態，而且持續天數和強度也有增加的趨勢。

TCCIP 計畫依據 IPCC 所設定的溫室氣體排放情境，進行臺灣地區的溫度模擬：在高暖化情境（RCP8.5）推估下，世紀末可能增溫超過 4℃，而北部地區增溫較南部嚴重，高溫有可能影響農作物生長與收成。臺灣在未來將面臨更嚴重的熱浪衝擊，對於能源使用、公共衛生健康等都可能帶來前所未有的考驗，而這急迫性的問題，就像電影《普羅米修斯》（Prometheus）裡女主角說的：

「如果不阻止它，我們就會無家可歸！」（If we don’t stop it, there won’t be any home to go back to!）

溫室氣體排放情境假設：「RCP」

IPCC 的報告中長使用到的濃度路徑「RCP」為 representative concentration pathways 的英文縮寫，代表不同程度暖化路徑的人為溫室氣體排放量的「情境假設」，其中假設四種不同暖化情境，由輕微到最嚴重分別為 RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5，分別代表的意義如下：

• RCP2.6：增溫最小且緩慢的情境，輻射強迫力先在 21 世紀中期達到最大值 3 Wm^-2，大約和二氧化碳濃度 490 ppm 相似，然後再緩慢下降到 21 世紀末。
• RCP4.5：輻射強迫力會在 21 世紀末達到一個穩定狀態的情境，約為 4.5Wm^-2，和二氧化碳濃度 650 ppm 相似，代表世界各國會想盡辦法做到溫室氣體減量的目標。
• RCP6.0：和 RCP4.5 相似，但輻射強迫力為 6 Wm^-2，約為二氧化碳濃度 850 ppm，代表世界各國並沒有盡全力積極做到溫室氣體減量的目標。
• RCP8.5：輻射強迫力持續的增加到大於 8.5 Wm^-2，即二氧化碳濃度會大於 1370 ppm，代表世界各國並無任何減量的動作。

• 〈本文選自《科學月刊》2022 年 11 月號〉
• 科學月刊／在一個資訊不值錢的時代中，試圖緊握那知識餘溫外，也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。

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。

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。

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。

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