讓你印象最深的迷因是……？｜【科科齊打交】

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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• 作者／李承叡
  • 臺灣大學生態學與演化生物學研究所副教授

• Take Home Message
  • 農作物在馴化後的傳播受到人類活動影響，綠豆於南亞印度次大陸被馴化，往東南亞、東亞到中亞的逆時針方向傳播。
  • 因南北方環境差異大，綠豆順著環境梯度小的路徑傳播。傳播到北方的綠豆（中亞）也發展出躲避乾旱的性狀。
  • 《天工開物》、《齊民要術》記載古代綠豆的性狀和栽種方法，佐證氣候影響傳播路徑，更塑造現今多樣的品系。

小麥與大麥起源於中東，稻米起源於長江流域，玉米起源於中美洲，這些是生物學家已經證實的農作物起源。但是你有沒有想過，農作物在被馴化之後如何擴散到世界各地，又為什麼產生如此多樣的形態？

除了人類傳播之外，有沒有其他因素會影響農作物散播的時間和路徑，進而改變同一種作物在不同地區的形態特質，最後甚至決定了人們栽種與使用它們的方式？我們能否使用語源學（etymology）與千年前的中國文獻記載，佐證現代遺傳學研究？

以起源於印度次大陸的綠豆為例，筆者的研究團隊就在近期解析了綠豆傳播到整個亞洲的特殊路徑，並找出了關鍵的決定因子。

從遺傳資訊推敲綠豆的傳播路徑

和我們日常接觸到的蔬果不同，野生的植物既不好吃也不適合栽種。於是人類在漫長的歷史中慢慢把野生植物改變為自己喜歡的樣子，這個過程就是「馴化」（domestication）。被馴化的農作物有一個關鍵性狀：無法自然散播種子，人類能藉此確保農作物的收穫量。

野生豆科植物（Fabaceae）成熟的豆莢會自然開裂，但這樣的能力在栽培豆類卻早已消失，因此許多作物栽培品系的繁衍與傳播只能依靠人類。這是不是代表農作物在馴化後的傳播只會受到人類活動影響呢？

研究團隊與國際農作物種原中心合作，使用超過千個綠豆栽培品系（以下簡稱綠豆）並解析遺傳多樣性，發現綠豆可分為與地理位置緊密相關的四大族群：東亞、中亞、東南亞、南亞族群。

過去考古證據顯示，綠豆在數千年前首先於南亞印度次大陸被馴化。有趣的是，遺傳分析發現它們並非向各個方向同時擴散，而是尋著南亞、東南亞、東亞，再到中亞的逆時針方向傳播（圖一）。

在東亞，這樣的傳播方向也許有跡可循。身處東亞的古中國人通稱西域、中亞民族為「胡人」，因此以「胡」為名的作物多半是由中亞往東傳播到東亞。

成書於約 544 年的中國古代農牧著作《齊民要術》記載當時黃河流域中下游的農業狀況，其中提到胡麻、胡瓜、胡蒜（大蒜）、胡荽（香菜）、胡豆（蠶豆或豌豆）等作物，只有綠豆是以「菉豆」稱之。這似乎支持綠豆不是由中亞向東傳播，符合由遺傳資訊推導出的傳播路徑。

一般來說，動植物的傳播是循序漸進的，因此栽培綠豆在南亞被馴化後，應該會同時先往較近的東南亞與中亞傳播，最後才進入東亞。

中亞和南亞的地理位置相對近，但為什麼綠豆卻輾轉繞了亞洲一大圈之後才出現在中亞呢？植物的自然傳播通常會受到地形阻隔的影響，因此南亞與中亞之間的興都庫什山脈（Hindu Kush）可能是個明顯的地理屏障。

但是如同前文所說，綠豆已經沒辦法自然傳播，只能靠人類散播種子了，因此我們更應該關注：興都庫什山脈對人類活動會不會是個屏障，阻隔了中亞與南亞居民的交流？在過去，穿越興都庫什山的交通雖然不便，但並非不可能。

早在 4000 年前，中亞與南亞之間已經有文化交流的證據，歷史上跨越興都庫什山的商業活動（如絲路的南亞支線）其實並不少見，且許多政權的領土均包含興都庫什山南北兩側（如貴霜帝國與帖木兒帝國）。既然兩地間的交流如此頻繁，綠豆為什麼沒有直接從南亞傳播到中亞？

形態與環境差異是重要線索

歷史上南亞與中亞的頻繁交流顯示，人類很有可能曾經嘗試把起源於南亞的綠豆直接帶到中亞種植，但最後沒有成功，所以今日的中亞綠豆後來才由東亞傳入。而這個歷史疑案也許可以從氣候環境與生態學找到解答。

從亞洲的衛星照片來看，我們第一時間就會發現各地「顏色」不同：南亞與東南亞比較綠，中亞卻是一片褐色，直接反映各地的氣候條件有所差異。

於是研究團隊比較了不同綠豆族群的棲地環境，發現南亞與中亞的環境相差非常多：南方的生長季長、降雨多，但北方的中亞生長季短、且剛好是乾季（圖二）。因此人類活動雖然有可能把綠豆往各個方向傳播，但起源於南亞的綠豆卻無法在中亞被順利種植。

相對地，東南亞和南亞的氣候環境相近，綠豆可以順利在當地被種植。接著，東南亞和東亞的靠海地區降雨較多，由東南亞向北傳播相對沒那麼困難。我們可以因此推論，綠豆順著環境梯度較小的路徑、以逆時針的趨勢從南亞傳播到亞洲各地。

地理學名著《槍炮、病菌與鋼鐵》（Guns, Germs, and Steel）提到，因為南方與北方環境差異較大，與人類相關的動植物較容易沿著大陸的東西軸線快速傳播。綠豆的傳播路徑也印證了這個論點。

如果環境差異真的讓數千年前南亞的綠豆品系無法順利在中亞被栽培，那現代的綠豆為什麼可以存活在中亞地區？是不是中亞的綠豆已經產生了一些改變，讓它們可以適合當地環境？

為了釐清這個問題，研究團隊設計了田間試驗，結果發現南方的綠豆生長期較長、開花較晚、豆莢較多、種子較大；北方綠豆（尤其是現代的中亞品系）在這些性狀都有相反的趨勢。

此趨勢符合一種植物躲避乾旱的典型策略：當植物生活在生長季短又乾燥的北方，在土壤水分耗盡前盡快開花結果是最有利的，但也造成產量較低的副作用。

有人可能會問，在這些 20 世紀蒐集的綠豆品系中看到的性狀差異，真的能反映他們歷史上的不同嗎？科學家測量到的差異會不會是近代育種的結果？幸運的是，千年前的中國文獻幫了大忙。

根據宋神宗熙寧年間（約 1068～1077 年）的文獻《湘山野錄》對宋真宗（968～1022 年）的記載：「真宗深念稼穡，聞占城稻耐旱、西天綠豆子多而粒大，各遣使以珍貨求其種。」文中清楚提到，相較於身處北宋國都開封（中國中北部）的宋真宗所熟知的綠豆，西天（南亞）的綠豆產量高、種子大（圖三），與21世紀科學家的研究結果相符。

栽種條件與方式也會影響傳播

除了氣候之外，還有其他因素也有可能限制南方綠豆在北方的種植、進而影響傳播路徑嗎？研究團隊也發現，古人的記載隱藏了植物生理學的精髓。1637 年由宋應星撰寫的《天工開物》記載：「綠豆必小暑方種，未及小暑而種，則其苗蔓延數尺，結莢甚稀。若過期至於處暑，則隨時開花結莢，顆粒亦少。」

24 節氣與太陽運行有關，因此當年的小暑應與現在相近，在國曆7月7日左右，處暑應在 8 月 23 日左右。不過，24 節氣和植物生理學有什麼關係呢？事實上，24 節氣反映了太陽的相對位置，也就是日照時間的長短。

綠豆是原生於南方的短日照植物：一天內的日照長度（簡稱日長）必須低於某個時數，綠豆植株才會開花。在北方高緯度地區，若在 7 月初之前種綠豆，日長太長，短日照植物只長大不開花，造成「其苗蔓延數尺，結莢甚稀」；若在 8 月底才種，日長太短，因此「隨時開花結莢，顆粒亦少」。

綠豆種植之後也必須在秋季的低溫來臨之前收成，由此可見日照長度與秋季低溫大大限制了綠豆可以在北方種植的時間，尤其是在中亞，這個時間點正好是乾季（圖四）。因此各種氣候條件均在北方偏好生活史短的綠豆品系，讓南方生活史較長的品系沒辦法直接在北方穩定栽培。

氣候條件的差異影響綠豆在亞洲的傳播路徑，塑造亞洲各地具有不同生活史及形態的栽培品系，也再次佐證研究團隊推估的逆時針傳播路徑。

相對於南方著重於產量的育種方式，北方綠豆生活史短但產量低，這樣的特質其實也影響到當地人們運用與栽培綠豆的方式。

有趣的是，相較於糧食作物，6 世紀的《齊民要術》更加強調綠豆身為「綠肥作物」的角色：「若糞不可得者，五六月中，穊種菉豆，至七月、八月，犁掩殺之。如以糞糞田， 則良美與糞不殊，又省功力。」

豆科植物會與根瘤菌共生，將空氣中的氮氣轉換為生物可利用的形式。這段敘述甚至不太重視綠豆種子的收成，直接將植株埋入土內當肥料，更強調了效果與糞肥一樣好。

在近代中亞，當地人也不會把綠豆當成主要作物，而是在冬小麥收成後（6 月）與下一輪冬小麥播種前（10 月），利用田裡剩餘的水分栽培綠豆。

在過去，這或許有點碰運氣的味道——有收成很好，沒有的話就當綠肥。當然，這是指過去的農耕情形，若在近代農業科技與灌溉技術發達的東亞，情況可能就不太一樣了。

跨領域探索農作物傳播歷史

在綠豆的傳播故事中，研究團隊的論點是南亞與中亞巨大的氣候環境差異造成此特殊的傳播路徑。但是就如同大多數的生物學研究，反例依然存在：胡椒、胡麻、胡瓜這三種作物，考古學研究證明它們起源於印度，但它們的名字（胡）卻顯示它們可能由印度先傳播到中亞，再到東亞。

為什麼這些作物不像綠豆一樣受到氣候條件限制？筆者研究團隊認為，這些相對高價值的重要香料、油料、瓜類等作物可能受到人類更細心地照顧與灌溉，因此或許較不受氣候環境逆境影響。

如前文所述，綠豆在北方一開始的角色可能是農閒時的綠肥或是碰運氣的作物，不太需要照顧與灌溉，因此受氣候環境影響相對大。

這個研究雖然以綠豆為出發點，最後卻回答了更大的問題：什麼因素會影響農作物的傳播、傳播的後果又為何？

研究團隊證明了氣候環境會決定農作物傳播的路徑、促進形態多樣性、甚至最後改變了人類對這個作物的種植與使用方式：在南方，人們追求產量與大種子；在北方，農人只能趁短暫的夏季種植生活史快、產量低的品系，順便當綠肥。

連結遺傳多樣性、氣候環境、植物適應及人文歷史，這個綠豆的故事為農作物跨領域研究開啟了新的視野。

延伸閱讀

• Ong, P. W. et al. (2023). Environment as a limiting factor of the historical global spread of mungbean. Elife, 12, e85725.

• 〈本文選自《科學月刊》2023 年 8 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。

S編按：【科科齊打交】是我們希望與大家一起進行的對話形式，期待在討論的過程中，我們能離知識更近一些。

在製作《Pan-pan-Panspiracy 一切都是泛科學的陰謀》專題時，我們蒐集到了不少陰謀論，But！這還不夠！我們想要更多！親愛的科夥伴們，快來貢獻你們聽過的陰謀論吧！

所以說，什麼是陰謀論？

所謂陰謀論，顧名思義，背後得有「陰謀」。

在面對一些重大事件或現象時，有些人會用「邪惡力量」、「邪惡集團」去解釋，假定一切背後存在秘密的利益糾葛或政治動機。

這些說法存在一大特點，那就是「低證偽性」，它們聽起來好像有那麼一回事、很容易讓人相信，卻又缺乏實際證據，可以確認究竟是真是假，也因此每次試圖闢謠時，都會落入證據不足，誰也沒辦法說服誰的窘境。

獻上你的陰謀論吧！換你說說看！

聽起來是不是有點熟悉呢？以下這些陰謀論，你或許也有聽過：登月是假的，人類從來沒有上過月球；51 區裡面藏有外星人，是美國政府進行的秘密實驗；從外星來的蜥蜴人偷偷控制著世界……

你還能說出哪些陰謀論？有沒有什麼秘辛，是我們沒聽過的呢？

如果你有超吸引人的陰謀論故事，或是期待我們解密哪個經典陰謀論，都趕快留言告訴我們吧！

U 編按：【科科齊打交】是我們希望可以與大家一起進行的全新對話形式。

泛科學編輯部會盡力蒐集資料，提供可以協助討論的內容，非常期待能夠塑造一個開放與理性討論的空間。

現在，我們想邀請你，在閱讀完相關內容後，在此文底下留言，與我們分享你的想法！這次特別想和大家聊聊「迷因」這回事，以及讓你印象最深的迷因！

說到迷因？你會想到什麼？

身為一個不算重度社群使用者的一般人類（沒錯，U 編其實不太常用社群平台XD），「迷因哏圖」真正衝進我人生的時機點，大概是從「修但幾勒」開始。

後來，我便開始在 FB 搜尋各式各樣的迷因粉專，不論是「台灣迷因」還是「迷因刻本」，每篇貼文都超級有意思，網友們的創意和腦洞更是讓我佩服得五體投地！

隨著對迷因粉專的關注度提高，我在日常生活中的用詞也越來越「迷因」，像是「朋友」一詞會改用「朋朋」；「等等」會改用「修但幾勒」。當我意識到這樣的改變時，才驚覺自己早已成為迷因重度使用者，回不去了……

點開社群平台，拔山倒樹而來，蓋一迷因（meme）也！

不過迷因到底是什麼呢？

迷因 (meme) 這個詞，最早由英格蘭的演化生物學家理查・道金斯（Richard Dawkins）在《自私的基因》一書中創造出來的新名詞，類比生物學上的基因（gene）概念，指的是「文化中會經由非遺傳方式，尤其是透過模仿，傳遞下去的某種元素」。換句話說，迷因藉著人類與生俱來的本能 ── 模仿，將自己的想法、觀念、行為或技能，從一個人轉移到另一個人身上，A 傳 B、B 傳 C、C 傳……越來越多人知曉。

有趣的是，隨著網路世代來臨，社群平台越發廣泛，「迷因」的效果也無限放大！改圖、重製、拼湊等等行為，都讓「迷因」得以發揚光大，這些有趣又洗腦的內容，彼此競爭著我們的注意力，並試圖透過你，傳播到下一個大腦中。

每個迷因都以獨特的方式演化著，而每個迷因也都藉由你的行為來讓自己複製下去。以我們最常看到的「修但幾勒」為例，光是直接使用 Google 搜尋，就能找到 4 張以上不同素材、相似概念的哏圖，其中不乏可愛動物、YouTuber 二創，全都奠基在「模仿」──這個人類與生俱來的行為上。

從「修但幾勒」到「阿北，出事了！」，讓你印象最深的迷因是什麼？

正因為「迷因」的散播效果非常好，不論是有用的、中性的，還是絕對有害的內容，全都鋪天蓋地朝你襲來。「迷因」當然不會在乎結果的好壞，它跟基因一樣自私，只會竭盡所能地散播出去。

仔細回想我們的日常，「迷因」似乎占了很大一部份，從「修但幾勒」、「阿北，出事了！／初四了！」，再到最近備受討論的「統神端火鍋」……對你而言，哪些迷因讓你印象最深呢？

同時，我們或許也能進一步思考，令自己印象最深的迷因具備哪些特色？

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說個題外話，「統神端火鍋」並不是統神本人，端的也不是火鍋，有請啾啾鞋替大家解答疑惑 XD

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