教育不能外包：親子共讀、引導閱讀、數位學習多種方法培養孩子的閱讀力！【科科聊聊EP38】──泛科學Podcast

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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當家中小朋友問你「煮雞與烤雞有何差別」，或者吵著為何不能常吃鹹酥雞，種種飲食問題你知道該如何解答嗎？《神廚賽恩師》有感於台灣大小朋友缺乏「食物教育」，而從蒸、煮、炒、炸等「料理單字」，為大家解惑料理背後的科學，探究我們每天吃的美食到底如何製成？

本集我們邀請節目製作人鄭佳華、主持人史達魯（祝福另位主持人納豆早日康復 QQ）聊聊《神廚賽恩師》的誕生過程。節目成形竟是因為製作人小孩害怕「吃雞」？中華料理繁多的料理方式，要如何以科學辨認其差異？認識「鮮味」竟是烹飪及點菜的小撇步？節目第二季還會教你煮泡麵、水餃更好吃的妙招？本集讓我們和神廚，一同暢遊「料理賽恩思」的世界！

• 02:21 節目起源於小孩怕吃「蛀蟲雞」？

《神廚賽恩師》自 2020 年於公視開播，從華人生活中重要的飲食文化為切入點，讓孩童從中獲得科學知識。製作人鄭佳華認為生活常遇上的問題，用「科學」來解決最快，因此也曾製作《非常有藝思》、《成語賽恩思》等將文藝與科學結合的節目。由於她曾聽家中孩童發問「煮雞與烤雞有何差別？」，甚至認為「雞的毛孔是被蟲蛀過」，深深感到台灣「飲食教育」不足，才動念想出《神廚賽恩師》的節目企劃。

• 07:47 從「蒸煮炒炸」認識料理的科學原理

製作人鄭佳華有感於不論孩童或大人，我們對「飲食」的食材來源、烹煮歷經的化學變化或食物內含的營養成分都不大熟悉。因此當她回頭查找資料時，發覺「中華料理」的菜名，如：清蒸鱸魚、紅燒豆腐，便已解釋該菜的烹調方式，而動念以蒸、煮、炒、炸等「料理單字」作為每集主題，由主持人納豆扮演學徒，帶領一群孩童「小學徒」，​​向另一位主持人、廚師史達魯請教美食烹調概念，探索廚藝背後的科學道理。

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• 10:15 阿宅廚師的「debug」料理精神

廚師史達魯過去為科學相關科系畢業，曾以電腦工程師為業，廚藝則完全是「自學」無師自通。他以工程「阿宅」角度來看，寫程式與做料理都是「debug」，以除錯的心態來解決問題，例如：發現炸雞皮脆肉不熟時，可先把雞肉放在水中煮熟，再裹粉去炸外皮，便可達到「皮脆且肉熟」的結果。近期，他還突發奇想，效仿製作魚露的發酵過程，試圖實驗把牛肉製成鮮美「牛肉露」；或把製作豆腐乳的「菌絲」炸來吃，沒想到吃起來還頗有「豆漿味」。

• 16:44 節目會不會知識量太爆炸？

2020 年第一季《神廚賽恩師》播出後，鄭佳華收到許多反應不俗的觀眾回饋，包含：孩童願意效仿節目，在家中自行操作「料理實驗」，由於實驗可在自家廚房進行，家長也較能從旁監督而感到放心。製作節目時，他們也盡可能不讓知識量「爆炸」，而是讓內容越拓越廣，讓節目更貼近生活。史達魯提及到臺北醫學大學兼課時，曾把節目提供學生當補充教材，甚至有學生藉此買下生平「第一瓶醬油」，只為實驗節目中提及的「梅納反應」，讓史達魯印象深刻。

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• 21:40 台灣人「三句不離吃」一定會看節目

《神廚賽恩師》節目包含多個環節：藉由棚內烹調實拍，解釋料理背後科學原理；並以故事動畫，介紹名菜的發展歷史；最後再至外景拍攝業內師傅、名廚做菜。鄭佳華認為台灣人重視飲食，談話內容「三句不離吃」，顯示大眾很願意從文化、科學方面理解「吃」，因此做飲食節目必定能吸引觀眾。

• 24:05 以科學區分料理方式差異

鄭佳華提及，許多烹調字詞如炸、炒，可從其象形文字看出其料理方式。籌備節目時，他們還發現有「伙房 28 法」細分各式烹調方式，許多料理方式連史達魯都未必知曉如何解釋，經過研究、向老師傅請教才知道箇中差異。另外，眾多相近的烹調方式，確實可用「科學」來解釋差異，如同：煮、燉、汆燙等水煮烹飪法，便是因為用水溫度高低、烹調時間長短不同，才讓成品的風味有所分別。

• 30:02 「食育」不淪為說教要親身體驗

近年，日本推行「食育」，培養孩童從小認識食物來源、接觸烹飪過程，介紹飲食對環境的影響，強調在地飲食觀念。《神廚賽恩師》也以節目推廣「食育」，藉由外景拍攝讓觀眾認識食物原產地，安排主持人及孩童親自採集、烹調食材，體驗料理的產製過程。孩童能藉此瞭解哪些料理營養，哪些則不健康應該少吃，例如：油炸的鹹酥雞，讓「食育」不淪為說教。史達魯還藉節目拍攝，認識「天然愛玉」竟可耐高溫不會融化，讓他而後運用於分子料理中。

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• 34:01 大人也要看的烹飪與點菜秘笈

《神廚賽恩師》把主持人納豆設定為「想當廚師但不會做菜」的學徒，希望孩童藉由他的角色，進而了解廚藝科學。然而，史達魯認為節目給大人收看，知識量也十分足夠，例如：談論「燒」的集數，請到資深范添美師傅，呈現料理東坡肉的神技；「醬」的集數中，提及「鮮味」的協同效應，解釋當兩種食材混合烹調時，游離胺基酸加上核苷酸起化學反應，能產生超過兩種以上的鮮味，像是日式高湯中的昆布與柴魚。觀眾除了藉此更知道如何烹飪，至餐廳點菜時也更知道如何搭配菜色。

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• 39:41 《神廚賽恩師》本身就是一次科學研究

鄭佳華形容《神廚賽恩師》精緻、多樣化的節目橋段，就像是一次科學研究。先由棚內「試吃」環節介紹該集主題，實際烹調食物理解料理的科學原理，再從動畫介紹名菜歷史，追溯背後的文化源頭，最後則請名廚「實作」該道料理。從食材源頭、烹煮原理到烹煮過程，皆於完整於節目中呈現，也是相當完整的一堂「食育」課。

• 43:24 失敗料理「加糖」就能補救？

今年播出的第二季節目，除了將延續先前「伙房 28 法」的烹調方式外，「酸甜苦辣」等味覺也將成為主軸。節目也驗證「失敗的料理加糖就能補救」的都市傳說，確實有其道理，藉此介紹各式味蕾的厲害。目前尚在規劃的第三季，也希望從食材如何轉變為食物切入，例如：黃豆能製作出豆腐、醬油等，讓觀眾能從更多元的角度認識飲食。

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• 51:07 看第二季偷學煮泡麵、水餃小撇步

第二季將於 3/11 起，每集於週五晚間 6 點於公視主頻道、7 點於公視 3 台首播，並且會同步在公視 + 影音平台上架。鄭佳華與史達魯再次推薦，《神廚賽恩師》雖是兒少節目，但大人小孩皆適合觀賞，可藉此更認識廚藝科學與飲食文化，也預告本季中將會透露煮泡麵、水餃更好吃的妙招。若想知道這些烹調小撇步，每週鎖定節目必定能有所收穫！

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耽美 BL 影劇、漫畫正夯，美好畫面令腐女腐男內心小劇場爆發。然而，現實中男同志的生活究竟與 BL 落差有多大？戀上同班校草、被職場上司壁咚、炮友轉正為何難以實現？攻真的都「又大又猛」，受能靠刺激乳頭和前列腺高潮很多次？雙方同時「愛液噴發」到底是情投意合，還是要「天時地利人和」？

繼去年「BL 漫畫同志都怎麼做愛？」一集收聽反應頗佳，Youtube 影片點閱甚至破百萬，讓我們就再度邀請同志熱線的小杜回歸節目中，聊聊 BL 與現實男同志生活的異同之處！

• 05:23 受在做愛前才「清理」已太遲？

根據國外研究顯示，並非所有男同志皆如 BL 劇情經常肛交，而有其他取悅彼此的方式。y 編也分享常會看到漫畫中，「受」會在性愛前表示要先去灌腸清洗肛門、腸道，顯示出肛交的麻煩之處，被小杜指正等到此時才「前置作業」已太遲，至少要 1、2 小時前進行，讓腸道得以自然復原。

• 08:20 同班帥哥變班對的 BL 不切實際

y 編舉例校園 BL 漫畫情節，常有高中生戀上同班同學，而後修成正果變班對的橋段。小杜表示，能遇上此情節在現實實屬少見，也提及這種同志校園戀愛，更容易變成「異男忘」，而非 BL 中的浪漫愛情。他分享，自己求學期間由於交友圈有限、缺乏網路資源，也經常喜歡上同班同學；現今的青少年同志則多透過網路、社群交友，或者參與如熱線舉辦的實體聚會，不僅限於在校園找尋對象。

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• 12:17 直男被掰彎的機率有多大？

y 編提及另一種常見 BL 情節：職員掰彎「直男」上司，因此好奇現實中「掰彎」人的可能性是否存在。小杜引用美國學者阿爾弗雷德金賽所提出的《金賽報告》，提及若把絕對異性戀、同性戀者視為兩種極端，多數人的性傾向位於兩者之間，因此認定自己為「異性戀者」的人，也可能某程度上接受同性。國外亦有研究顯示，異性戀男性在生命經驗中，可能曾經或偏好與同性發生性行為，但並不接受與同性穩定交往，且仍認定自己為異性戀。

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• 18:35 被同志告白時莫急莫慌張

由於性別文化影響，小杜認為女生較得以承認具有同性戀傾向，男生則因性別框架受限，若出櫃易招致同儕排擠。他也舉例曾聽過的案例：男高中生對同校的籃球隊長告白，隔天情書卻被張貼在穿堂讓他被迫出櫃，求學三年更備受同儕羞辱和嘲弄。因此，小杜建議到當異性戀者被同性告白時，可審慎判斷自己是否喜歡對方，若答案為否定，應妥善拒絕對方即可，其實與被異性告白時的處理方式沒有差別。

• 21:51 如果同志談過職場戀情就是魔法師了！

同志職場戀情如《如果 30 歲還是處男，似乎就能成為魔法師》也常在 BL 文化中出現，小杜認為這與「職場 G 片」在同志圈備受喜愛的道理相同，因為現實中太難發生，大家才對此有所幻想。根據熱線 2020 年的調查，僅不到三成的同志願意向上司出櫃，可見台灣職場仍對同志不夠友善，同志也會擔心出櫃是否影響升遷、同事觀感等，而不敢輕舉妄動。小杜說，畢竟連兩性工作平權仍尚有努力空間，職場的多元性別平等也僅在起步階段。

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• 27:47 「炮友轉正宮」的困難度在於？

另一個常見的 BL 「炮友轉正宮」情節，令 y 編也感到好奇。小杜表示，對男同志來說，礙於男性不易表現內在情緒，導致「談性很容易，談心很困難」，因此先由「肉體」熟識對方很常見，但是否能「轉正」就看兩人緣分，肉體關係仍有機會培養出感情。他也表示，現今同志交友多半透過交友軟體，若雙方不在自我介紹頁面，展現多一些個人資訊，彼此便很難深入再「談心」，也是導致「談性」較容易發生的原因。

• 34:59 「同志寶可夢」出沒熱點在這裡

現在同志的交友管道，仍以 Hornet、Grinder、JACK’D、Tinder 等交友軟體為大宗，同志友善空間或相關社團，如：酒吧、夜店、三溫暖，以及校園社團、育樂團體、熱線等，也是得以認識伴侶或朋友的選項。另外，仍有深櫃同志選擇在公園交友，空間較陰暗隱密，較不易曝光身份；也有人選擇在健身房、游泳池或溫泉池等得以展示「身體」之處，尋求情慾流動的機會，被 y 編形容像是同志的「寶可夢出沒熱點」。

• 39:26 同志交友空間的城鄉差距

台灣社會環境即便算對同志友善，日常生活中仍須顧及外界觀感，難以自在向他人出櫃，較不可能如異性戀者有機會在路上搭訕對象，因此仍需有固定「交友空間」。另外，目前的性別友善資源較集中於六都，因此住在非六都的同志仍會以網路交友為主，但就怕遇上網路上騙財騙色、無禮封鎖等經驗而受挫，卻又缺乏資源獲得建議或援助。熱線也常以同志朋友交友經驗，舉辦講座活動，討論應如何在交友時保護自己的財務、人身或性愛安全等。

• 44:18 BL 與男同志的「標籤」差異

BL 對於角色會賦予攻、受、偽娘、性轉等標籤，更細部還分為年下攻、傲嬌攻、健氣受等。男同志社群的常見「標籤」分為以下幾種：一、就外型特徵分類為熊、猴、狼等，國外甚至以「海狸」作為有體毛、身形偏肉男性的標籤；二、依照關係中的性格，分為照顧人的「哥」，或被照顧的「弟」；三、以性角色分類為 1 號、0 號或不分。BL 的「偽娘」對應到現實，則較接近「跨性別」（Transgender）或「異性裝扮者」（Cross-dressing）。

• 49:53 聖人模式讓「一夜多次」不可行？

小杜提及，BL 漫畫多半以夢幻「美型男」為主；Gay 漫角色形象則較粗獷，可見腐界與同志圈喜好的差異。另外，他表示同志圈的「10 之分」與外型無關，可能出現矮小 1 號、高壯 0 號，如同 BL 的年下攻、健氣受等反差設定。小杜也說明，現實中男性在射精後，陰莖可能進入不反應期的「聖人模式」，因此 BL 漫畫「一夜多次」情節實屬少見，較為誇張的「多次射精」也得看個人的體力、年紀與喜好，並非經常發生。

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• 55:43 乳頭與前列腺體高潮的發生機率

BL 漫畫會有刺激乳頭即能高潮的橋段，小杜回應表示世上無奇不有，並非不可能發生但也不常見。另一個常被討論的前列腺（prostate）高潮，則透過肛交刺激接近前列腺的部位，讓人獲得快感並射精，小杜則表示這得看個人體質，有些人即便有感覺，也並非每次都能高潮射精。因此小杜建議到，人的身體能探索的空間還很多，不需要執著於特定部位，可以多嘗試以獲得更多樂趣。

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• 58:32 攻受的自慰方式真的不一樣？

BL 漫畫裡，攻受的自慰方式有所落差，攻多以套弄陰莖為主，受則是以手指插入肛門、撫摸乳頭獲得高潮，並不太會套弄陰莖。現實中，小杜表示男同志不論是 1 或 0 號，因為較為快速方便，仍以套弄陰莖自慰為主，但有可能加入潤滑劑、性玩具，或者同時觀看 G 片、小說及漫畫作為輔助。

• 01:01:17 攻「又大又猛」的迷思

小杜舉例其他幾個 BL 漫畫中常見的攻受迷思：一、攻是否體力都很好？他表示這仍與個人的體力、年紀、身體狀態有關，與 1 或 0 號並無直接關係。二、攻的陰莖是否都很大？他提及肛交時，應以雙方是否愉悅、潤滑是否充足讓 0 號得以放鬆才是重點，1 號的尺寸並非關鍵，有時「過大」也代表要花更多時間讓 0 號放鬆，否則抽差過程容易受傷。三、受是否會自然流出「愛液」？ 他表示腸道內雖有黏液，但仍要添加潤滑液才足夠潤滑。四、攻、受真的會同時高潮嗎？小杜形容這要「天時地利人和」才可能發生，平時並不常見。

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• 01:05:54 內射讓人拉肚子的原因

根據醫界證實，「體內射精」時精液裡的前列腺素（prostaglandins），會隨精液被陰道或腸道吸收，導致腸子過於活躍而致使腹瀉。小杜則提及，0 號如要灌腸清理肛門、腸道時，建議在性愛 1、2 小時前進行，讓腸道能有時間復原。另外，不論是同性或異性性愛時，若有一方喊痛，最好立即暫停動作，讓對方放鬆。小杜表示，性經驗越為豐富，越能了解如何讓自己身體愉悅，與對方互動也會更自在，鼓勵大家在安全性行為前提下多多嘗試。

• 01:11:46 安全性行為與性病預防超重要

小杜表示，如今保險套仍是最便宜、預防性病的最佳工具。使用前確認包裝完整、未過期，性交時搭配水性、矽性潤滑液全程使用不取下，都是最基本的使用要領，希望不分性別、性向的人都要學習使用。現在，愛滋治療藥物也可作為「事後藥」服用，只要在發生危險性行為後 72 小時內，至指定醫院感染科掛號，自費購買藥物連吃 28 日，可有效降低感染率達 9 成以上；也可作為「事前藥」每日或性行為前預防服用，但無副作用的藥物組合恐也要價上萬。

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• 01:16:15 「U＝U」測不到愛滋等於不具傳染力

現今，愛滋病患者僅要服用藥物長達半年以上，控制體內病毒減少到儀器測量不到，也就不具傳染力，被稱為「U＝U」（Undetectable＝Untransmittable），已有效降低愛滋的傳染力。另外，施打 HPV 疫苗可有效預防菜花，或在性行為時使用保險套，也能降低獲得菜花、梅毒等直接接觸傳染型性病的機率。

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• 01:18:04 性病不該被污名

小杜分享，大學時因男朋友傳染而患有陰蝨，因為得性病而感到羞恥，但當時經社工與他談心後，讓他紓解不少憂慮。實際上，性病與感冒、腸胃炎無異，僅是一種身體疾病，不該被社會過度批判與污名，只要獲得妥善治療，都有機會康復。小杜與 y 編也認為，如果性病議題能融入 BL 的美好劇情，應能有助於「疾病正常化」，讓大眾不再對性病大驚小怪。

• 01:23:40 間隔多久做性病篩檢最安全？

小杜建議，如有長期與他人發生性行為，可定期至醫院做性病匿名篩檢。如果皆為安全性行為，每年檢查一次即可，如有從事危險性行為，則建議每三至六個月定期檢查，聽眾皆可上疾病管制署查詢相關篩檢資訊。今年，同志熱線也將於推出 BL 主題講座，更還有許多 BL 相關話題如 ABO 都還未能在節目聊完，期待小杜下次再度回歸，與我們續聊 BL 與同志的大小事！