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文科生立委為何卯起來要讓台灣上太空、拼量子?——專訪蘇巧慧

鄭國威 Portnoy_96
・2021/04/21 ・6229字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 562 ・九年級

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我在台北市青島東路的立法院外等同事到齊,十分鐘內就看到多張中常出現在新聞的面孔,有些是某某部會的官員,有些是記者,當然也有立法委員。他們不是手機緊貼臉頰、就是跟身旁的人密切交談。我很難克制自己不豎耳,總覺得能偷聽到一些國家大事。

這個國會議員與國家政策的產地,對台灣人來說,既熟悉又陌生。熟悉,是因為在台灣的選舉制度跟媒體環境中,立法委員跟明星一樣有高知名度,人人都能隨口談論。陌生,則是因為就算我們上過公民課,通常還是不了解民意最高殿堂到底是怎樣運作的,腦中出現的關鍵詞不是「黑箱」、「作秀」,就是亂成一團打鬧不休。這樣的刻板印象(甚至是唯一印象)對公民社會卻不是好現象。

去年訪問過多個政府行政機關後,「科學傳播 X 公部門」專題今年首度前進立法院,希望能了解立法委員怎麼看待科學傳播、在工作上如何消化複雜的科學議題、對未來的科學科技發展又有哪些想法?

第一站,我們來到立法委員蘇巧慧的辦公室,打開門便看見兩面並排書牆,陳列著許多科普書、哲學書、文創作品與漫畫,更看見福衛五號的發射紀念模型。我們就坐在書牆旁的大桌展開訪問。

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福衛五號的發射紀念模型。圖/泛科學拍攝。

身為美國賓州大學法律碩士,曾執業律師的蘇巧慧,在 2016 年首次當選立委(第 9 屆),並在 2020 年連任(第 10 屆)。從「教育及文化委員會」到「社會福利及衛生環境委員會」,她曾主提多個「很科學」的提案,像是「太空發展法草案」、「量子科技研究及發展條例草案」、「原生植物保育法草案」、「公共衛生師法草案」、「國民營養及健康飲食促進法草案」等等,這樣的紀錄讓她成為我們特別想採訪的對象。

立法委員蘇巧慧。圖/泛科學拍攝。

再複雜的議題都可以分三階段處理

一開頭,我想知道,求學階段一路都是標準文科生的蘇巧慧,在當上立委後是如何讓自己掌握這些多科學與技術議題的內涵呢?因為從我自己的經驗來說,這件事真的不簡單。

她說,用立法跟修法來補足社會規範之不足,就是立法委員、國會議員的工作。因此社會有多大,立法委員得關心、了解的範圍就有多大,自然得花大量的時間精力在吸收知識、處理問題。

儘管如此,「很多時候當然也要處理選服、跑攤。但現在第六年了,我也不排斥這些事。」

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跟各行各業接觸,對她而言也是快速掌握行業 Know How 的方式之一,正如她一邊接受我們採訪,也反過來問了我們很多關於科學傳播產業的事情。

「真正深入他的生活,才能知道他的問題,所有立法跟修法才不會跟人民斷裂。」她說。

不過只是花時間聽意見並不夠。受過律師訓練的她,認為這門專業對擔任立法委員來說很有幫助,讓她能嫻熟、高效地以「三步驟」處理各式議題:掌握事實、釐清爭點、價值判斷

說起來簡單,但一開始的「掌握事實」就不容易。以減塑跟減碳議題來說,雖然已是全民共識、國家方針,但產業端也有不同說法。蘇巧慧說:「他們(塑膠產業公會)告訴我說,現在因為垃圾裡面塑膠變少、被回收了,焚化爐的燃燒溫度就不夠高,溫度不夠高就要添加煤,碳排反而升高,燃燒塑膠的問題是會產生戴奧辛,但如果溫度夠高就不會有這個狀況。」當獲得這樣的「說法」,她就得回頭檢視已知的事實,並與相關單位、專家再次確認這種說法是否正確跟精確、是否該納入考量,才能進一步釐清爭點。

圖/泛科學拍攝。

她再以現在正熱的疫苗議題為例,「我一定把所有的 data、文獻都拿到手,各方正反意見都先收集一輪。」接著她就像律師協助當事人一樣,「把枝枝節節先排除掉,然後就是問題 1、問題 2、問題 3。」她認為要用哪一國出產的疫苗、哪些族群先打等都是科學議題,也強調執政黨「不是逢中必反好嗎?是要安全跟有效!拿 Data 出來看,那一個疫苗達標,那一個比較弱,清清楚楚。防疫就該奠基在科學上。」

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但她也明白,除了科學之外,她自己與每位民眾也考量著其他因素,這就是價值判斷。

「就是看你敢不敢為你的判斷負責任」。在價值判斷這階段,世代差異、成長背景、信仰等因素影響巨大,就如同一件衣料,有的人看起來是棋盤、也有的人看起來是稿紙或綠豆糕(編:這哽會不會太老)。她認為選民可觀察一位立委做事的經歷,看這個人在掌握事實跟釐清爭點上是否合乎科學理性,但價值判斷就存乎於心了。

在台灣,國族認同往往是關鍵,而對人權、民主等價值的態度,也影響甚巨。以推動同婚合法化為例,蘇巧慧坦言面對當時的社會氛圍與壓力,身為執政黨一份子的她,亦明白做下去會失去過半選民的支持,「賭上的也是我們的政治生命」。不過她說:「我相信我相信的、我守護我守護的。奠基於前面理性的討論之後,我做了價值取捨,最後結局就是我承擔嘛!」

然而,「政治人物的成敗不是自己說的,是歷史給的。」她有感而發地補充,這是她讀了日本前總理菅直人新書《核災下的首相告白》後的深刻感觸。

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信任專業,但要懂得如何選擇專家

正如核能令人愛恨交織,新科技總是同時帶來機會跟風險,決定國家方向的立法委員要如何綜合評量新科技的兩面?有哪些國家值得台灣借鏡呢?

蘇巧慧認為,其實民主國家的立法模式大同小異,我國也有一套完整的方式。不管是立法委員的提案,還是行政院的「院版」,都會各自經過「法規政策影響評估」,除了科技,也會從法治、人文、環境、國際等各面向評估,這個環節在美國、日本等很多國家都有,「只是看有沒有執行徹底」。她遞給我一份由立法院法制局完成的太空發展法草案評估報告,「寫得好不好是另一回事」她笑說。

為了讓法案完備,「我要掌握事實,但誰是事實?誰是事實的提供者?為什麼會選它當作事實的提供者?」蘇巧慧再次提及「議題處理三階段」,認為面對高度複雜議題,在「掌握事實」的階段,任何人都不太可能靠自己研究出所有事實、或閱讀完所有文獻,因此事實提供者的角色與選擇就是關鍵。

而就選擇「事實提供者」上,她有三個判斷標準:第一是過往的信用,第二是「你跟他的親近度、友好度、是不是有利益衝突或交換?」第三就是「鑑古知今」,從歷史案例中了解偏聽的可怕,所以「要刻意地選擇同溫層外的資訊來判斷。」

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圖/泛科學拍攝。

「就像我明天要處理職災保險法(指〈勞工職業災害保險及保護法草案〉),真的爆難的。我真正的想法還是相信專家,他們能教我如何參與這個議題。」她說,政策要不要改、什麼時候改,在她做判斷前,得仰賴專家要告訴她計算出來的結果是什麼。但如果任何一個高層決策者還要去搞懂最基礎的算式,也會被批評顧小不顧大。

「有本書不是叫《專業之死》嗎?但我還是很相信專家。」她說:「我看過施振榮在一本書中寫,未來只有兩種人,一種人是位於專業的頂尖,另一種人則是通才,把各種專業串起來,能轉譯。」而如今擔任立法委員的她,認為自己就是把專業串起來的角色。

面對偽科學、假訊息–孩子思辨需陪伴,立法管制得謹慎

雖然我不是立委,但作為一個知識轉譯長工,我頗能理會。然而,錯假資訊、偽科學依舊盛行,內容零把關的內容農場佔據網路搜尋結果,社群媒體充滿帶風向的陷阱。我好奇,若以母親身份來看,她會建議其他家長怎麼做?若以立委身份來看,覺得政府又該怎麼做?

「我昨天才跟女兒在討論迪麗熱巴。」迪麗熱巴是中國當紅女演員,出身自新疆。有一對女兒的蘇巧慧知道,很多臺灣年輕孩子透過追小說跟改編戲劇,迷上迪麗熱巴。而近期新疆人權議題備受關注,「新疆棉」生產涉嫌強制勞動,更成為熱門話題,因此她便藉機與兩位女兒開啟對話,先問她們:「你知道迪麗熱巴是新疆人嗎?」她開始講述新疆這塊土地與民族的歷史。

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「然後他們就自己問:那最近新疆棉是怎樣?我就說:迪麗熱巴已經切割愛迪達、不代言了;她就問迪麗熱巴為什麼不代言愛迪達了?就會提到可能有勞動剝削的問題,以及愛國情操的問題,以及迪麗熱巴作為新疆代表,紅遍中國,也有辛苦的部分。」她說。

「我也沒有去過新疆調查,但我看很多報導跟資料,一邊是 BBC 跟紐約時報等專業媒體的調查報導,另一邊是說才沒這回事的中國政府……」她在與女兒的對話中,分享自己判斷的根據,也鼓勵孩子自己判斷。

然而「……家長必須做很大量的陪伴工作,但家長有這樣的空閒嗎?我覺得這才是關鍵。」她坦言「陪伴」需要一定的條件;此外,她身為政治工作者,頻繁接觸這些議題,才能解釋至一定程度。

因此,立委的她也很關注網路資訊造成的問題。政府在去年初疫情蔓延的時候,用梗圖去繁化簡,把大量的資訊濃縮在一張圖,用 LINE 等社群媒體傳播,並規定部會要在很短的時間回應錯假訊息。然而她觀察到了去年年底,「對手」也開始用幾乎同樣的方式來攻擊。

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政府部門將大量的資訊濃縮在一張圖澄清假消息。圖/衛生福利部

「……所以可能也要想新的方式吧!我必須承認這是一個很難的問題。我們也有很多成功的作法,不過過沒多久對手也會推陳出新。」她說。

隨著數位發展部創建、國家通訊傳播委員會(NCC)的管轄範圍也會調整。蘇巧慧說產業將由數位發展部負責,管制則會放在 NCC,「但要低度管制,」她特別強調立法跟行政部門都希望避免侵犯言論自由,所以管制應該針對平台建立規則,而非針對個人。「例如在性隱私侵害防制條例草案,若有人被上傳不雅照,應該要有機制能要求平台在 24 小時內快速下架,因為不雅照比較容易定義。」

要替台灣科學與技術目標設定大方向

前面提到,跟言論自由有關的法規,要立要修都傷透腦筋,快不起來。那麼,哪些改革是大家都想快點推動的呢?身為掌握國會多數席次之執政黨的立法委員,她認為有哪些與科技、科學有關的改革,是台灣目前迫切需要的?

我以為她會回答自己參與過的許多提案中的某一項(例如太空或量子),但蘇巧慧卻說「才不是!」

「我們辦公室經過討論,如果有機會的話,我們最想推的、覺得台灣最欠的,是最上層的『科技前瞻預測機制』。」

那是什麼?她拿出一疊英文文件,是美國國會提出的無盡前瞻法案 (Endless Frontier Act)。該法案於 2020 年五月由跨黨派參議員提案,打算從 2021 起的 5 年內,投入 1000 億美元資金,將 NSF 美國國家科學基金會改組為 NSTF 美國國家科學與技術基金會,同時列出十大科技重點發展方向,包括 1. 人工智慧、2. 半導體、3. 量子計算、4. 機器人技術、5. 災害預防、6. 先進通訊技術、7. 生物科技、8. 資訊安全、9. 先進能源、以及 10. 與上述九項有關的材料跟工程科學等。

蘇巧慧說,美國也好、日本也好,都會先確認國家的科技大方向,不管是太空還是 AI 都只是其中一部分。「這樣的話才知道未來的預算怎麼分配。」去年年底, 11 屆全國科技會議舉辦期間,她曾跟科技部長吳政忠討論過此議題,就是因為覺得臺灣還沒有這樣的架構。

第11屆全國科技會議會議開幕全場合影。圖/科技部

舉例來說,為了推動太空發展法,她積極遊說同僚與行政院相關單位,強調我國在太空領域應有的實力,而現階段能否整合出國家隊,關鍵在於產業上中下是否串連起來,若能盡快有一部可依循之法規,建立起遊戲規則,資金將更願意投入……單單提一個案,她與團隊就花了很多工夫,但「任何一個法案都只是一個領域。你說智慧醫療不重要嗎?太空、AI、量子都重要啊!如果沒有推動,那我們永遠只能照別人的遊戲規則做代工,甚至連代工都做不到。」因此,她認為國家需要科技前瞻預測機制這樣高層次的架構,並由科技部改組後的「國家科學與技術委員會」來負責,才能綱舉而目張。

身為區域立委,經營選區是必要任務,可是推動這些上太空、玩量子的前沿科技法案,能回應在地選民需求嗎?她認為立委的工作有一大部分也是知識轉譯,因此溝通時要能找出議題對目標對象的切身性。

「我選區隨便進一間工廠,老闆就很熱情跟我說『我這螺絲有上太空的捏』、『我有幫波音代工喔』」為了對傳產頭家解釋為何要推動許多科技味十足、很不接地氣的法案,她學會放下國會語言,換個方式切入:「政府說『好啦!現在國家要往這個方向去,會用國家的錢來做研究,升級技術,之後再技轉給你,這樣我們的中小企業就可以產業升級啦。』」

在立法院本會期屬於衛環委員會成員的她,自己期待也預備投入更多力氣建立這樣的架構。「(在衛環委員會)可以談永續、可以談很多新科技,包括藥物研發、生物科技等」,但她話鋒一轉,有點無力坦言目前為止「都還沒有機會討論」,因為上個會期到這個會期,都被美豬美牛進口與疫苗採購議題佔滿了。

若是一位理科人?

訪談到最後,我問蘇巧慧:「如果不是念法律,而是走上理科之路,覺得自己最適合、或最想成為哪一個領域的理科人?」

圖/泛科學拍攝。

她笑答自己數學「爛到不可思議,從小學開始爛,雖然國小國中還算平安度過了,高中真的不行,什麼 COS、SIN。當時唸北一女,(數學)考 60 分以下是常態,唸北一女之前都是全校前幾名,進北一女之後就再也沒有考過前面的名次了。」

她清楚記得高中時班上有 58 個人,但自己三年來最好的名次只有班上 42 名。「第一次段考回來,數學好像 33 分吧,覺得好丟臉。」

她笑說:「第二天清晨,在傳真機收到一張傳真,上面寫著:『其實我在高中的時候,考試數學也是常常不及格….是爸爸 (蘇貞昌) 從屏東傳來的。就差沒有寫個父字。」這也是她轉變為成長心態的開始。

後來她在從政前,便以「讓孩子看見未來」為目標,透過主持的超越基金會策劃各種職場「達人」介紹、學習活動,讓年輕人能在學校之外,看見各種多元專業的光芒,希望能讓這些光芒引領孩子學習,而不只是考試跟升學。

回到開頭的問題,她說若自己是理科人,此刻最想做跟永續、環保有關的科技,「因為實在是太有趣了」。由於碳排放影響了生活環境,因此要發展管制標準,調整產業發展方向,而「我的選區都是中小企業、都是工廠,很多都驕傲跟我說:我是 Apple 的供應商,所以要完全符合綠色標準、碳排標準了,所以要怎麼輔導他們,就會很有趣。」不過如今雖然不是理科人,她也以立委的角色正在做這些工作。

永續發展是世界各國最重要的課題,超越了從小在課本上學的理科或文科的分野,得統整知識、從解決日常生活問題做起,「這就是我為何贊成 108 課綱!108 課綱就是從提出問題、了解問題,然後找出解答,而且還要能夠互相溝通跟驗證。」她也笑著說,常常在立法院忙了一整天,回到家還要陪女兒一起挑戰很生活化的數學題。小時候沒挑戰成功的數學,現在再來一次!

辛苦蘇委員了,不過,我想應該比處理法案來得簡單一點吧?

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鄭國威 Portnoy_96
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是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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為什麼越累越難睡?當大腦想下班,「腸道」卻還在加班!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/30 ・2519字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文與  益福生醫 合作,泛科學企劃執行

昨晚,你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎?這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾,甚至在腦海中數了幾百隻羊,大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程,讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇:你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠,我們得先認識身體的一套精密防衛系統:下視丘-垂體-腎上腺軸(HPA axis) 。這套系統原本是演化給我們的禮物,讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時,能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動,腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙),這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性,讓我們在危機中保持清醒 。

然而,現代人的「劍齒虎」不再是野獸,而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

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在理想的狀態下,人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後,身體會進入「修復模式」,此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點,讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素(Melatonin)接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號,它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素(Orexin)神經元,幫助大腦順利關閉覺醒開關。

對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說,身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態 / 圖片來源:envato

然而,當壓力介入時,這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出,長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化,使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌,更會讓食慾素在深夜裡持續活化,強迫大腦維持在「高覺醒狀態(Hyperarousal)」。 這種令人崩潰的狀態就是,明明你已經累到不行,但大腦卻像停不下來的發電機!

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升,而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸,分泌更多皮質醇來試圖消炎,高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期(REM),導致睡眠品質變得低弱又破碎,最終形成「壓力-發炎-失眠」的惡行循環。也就是說,你不是在跟睡眠上的意志力作對,而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關:PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局,科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系:腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」,而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便,更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話,直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」(Psychobiotics)。

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腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路,這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」/圖片來源:益福生醫

在眾多研究菌株中,發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發,累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」(First Night Effect, FNE),也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難,俗稱認床。科學家在進行實驗時發現,補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期(NREM)的睡眠長度,且入睡更快,起床後也更容易清醒。更重要的是,不同於常見的藥物助眠手段(如抗組織胺藥物 DIPH)容易造成快速動眼期(REM)剝奪或導致睡眠破碎化,PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力,它能有效縮短入睡所需的時間,並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現,即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理(Heat-treated),轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」(Postbiotics),其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點,讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中,科學家觀察到一個耐人尋味的現象:當詢問受試者的主觀感受時,往往會遇到強大的「安慰劑效應」,無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人,主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相,讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而,客觀的生理數據(Biomarkers)卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後,實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人(84.6%)出現了夜間褪黑激素分泌增加,且壓力荷爾蒙(皮質醇)顯著下降,這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統,而不僅僅是心理安慰。

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最值得關注的是,對於那些失眠指數較高(ISI ≧ 8)的族群,這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後,不僅生理標記改善,連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間,以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌:https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠:構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息,而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠,關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石,始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境,到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統,並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現,身體便能更順暢地啟動睡眠開關,回歸自然的運作節律。

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與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持,每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始,為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

與其將失眠視為意志力的抗爭,不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通 / 圖片來源 : envato

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肺部為何會「結疤」?揭開比癌症更致命的「菜瓜布肺」,科學家如何找到破解惡性循環的新契機
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/05/08 ・2041字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作,泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡,乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生;但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視,那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」(IPF),其預後往往不太樂觀,確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先,我們得先破解一個迷思:肺纖維化並不是單一疾病,而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」,腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象,患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕,像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是,IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化,是兩種完全不同的概念。

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IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性,一旦形成就很難逆轉 / 圖示來源:shutterstock

肺部為何會變成「菜瓜布」?

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布?這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織,就是肺部間質組織(interstitium)的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍,包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下,肺部損傷後會啟動修復機制,並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內,這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號,導致負責修復工作的「纖維母細胞」(fibroblasts)被過度活化,進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織,最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現,這個過程之所以棘手,在於它是一個「惡性循環」,肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ,它們相互加乘,演變成難以阻斷的強大破壞力。

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雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸,特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外,患有自體免疫疾病(如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎,)的患者,他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人,必須特別警覺。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ,但已知某些特定族群的風險更高。/ 圖示來源:shutterstock

打斷惡性循環的挑戰,為何只對抗「纖維化」還不夠?

面對這個不可逆的疾病,醫學界長年束手無策,直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥:Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺,首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而,這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望,卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看,這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題:既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊,那麼,我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略,從而更有效地打斷這個惡性循環?

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找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題,科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素:磷酸二酯酶 4B(PDE4B)

為什麼鎖定它?讓我們看看它的「雙重作用」機制:

  1. 關鍵位置: PDE4B 同時存在於免疫細胞(與發炎有關)與纖維母細胞(與纖維化有關)當中。
  2. 作用機制: PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP(環磷酸腺苷) 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
  3. 雙重抑制: 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性,細胞內的 cAMP 就不會被分解,濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞,同時產生抗發炎抗纖維化的雙重效應。

簡單來說,鎖定並抑制 PDE4B,就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程,有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來,全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗,我們相信,在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後,期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

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最後,我們必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手,雖然現有的治療手段能延緩惡化,但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織,因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

必須再次提醒,特發性肺纖維化(IPF)與漸進性肺纖維化(PPF)是極具破壞性、且不可逆的疾病。/ 圖示來源:


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人工智慧的極限
賴昭正_96
・2026/01/15 ・5790字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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在發現的道路上,智慧(intellect)作用不大。意識(consciousness)━你可以稱之為直覺或其它任何你想用的詞━會發生一次飛躍,答案會突然出現在你面前,而你卻不知道它是如何或為什麼出現的。

-愛因斯坦(1879-1955),1921年諾貝爾物理獎

2025 年 10 月 13 日在參加建國中學高三 6 班畢業 66 週年的同學旅遊後,希望能瞭解一下投稿多年、從未謀面之《泛科學》的作業情形及發展計畫等,我決定到「泛科創新股份有限公司」參觀一下:沒想到知識長鄭國威竟然邀請我錄了一集「思想實驗室」。當被問及有關人工智慧(artificial intelligence,AI)的看法時,我突然冒出「因為科學的發現很多都是意外的,因此AI無法像人類一樣具有創造性」。沒想到這句話似乎成為這次訪問的主題,也引起比較熱烈的討論,因此我想在這裡補充一下。

AI(人工智慧)是否能青出於藍、更勝於藍地超越我們?這事實上也是專家爭論最多的話題。我不是專家,雖然知道「我思故我在」,但完全不知人類如何思想、大腦如何運作,更不瞭解上面愛因斯坦所提到之意識(consciousness)如何飛躍!但是已經被國威推上了這個平台,因此只好在這裡野人獻曝,依我所知的科學史提出懷疑。

回歸正題,上面問題的直覺反應答案是:人製造出來的怎麼可能比人聰明呢?但相信很多人都知道:人類所製造出來的圍棋軟體 AlphaGo 已經戰勝了所有的人類!其主人谷歌(Google)謂:它能戰勝人類是因為它利用策略網絡來推薦有希望的走法,並利用價值網絡來評估在給定局面下獲勝的機率,從而大幅縮小搜尋空間,使得它能夠「預想」數百萬步棋,並透過自身的對弈不斷學習,最終超越人類的層次。從這段話看來,我覺得 AlphaGo 能戰勝人類是基於高速地使用人類所設計出來之有路可循、亦有跡可尋的「邏輯策略」!

同樣地,如果我們給 AI 一含所有物質之性質的資料庫,然後告訴它如何尋找「規律」(pattern),相信它會非常勝任地發現許多具有某種特性的「新物質」、「新藥物」、甚或告訴我們如何製造它們(有機合成的資料庫)。但是 AI 雖然知道哈密瓜的所有性質(資料庫),可是它會想到哈密瓜含有能大量分泌青黴素的菌株、即時在第二次世界大戰中拯救了上百萬士兵的生命嗎(見後)?我覺得後者不是邏輯的問題,是沒辦法訓練的,因此 AI 不能「真正創造」不是依靠邏輯的發現。這正是本文所要談的:許多科學大突破都不是靠訓練或邏輯分析的!

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視眾人所見視,思眾人所未思

牛頓的傳記《艾薩克·牛頓爵士生平回憶錄》(Memoirs of Sir Isaac Newton’s Life)於1752年出版;作者斯圖克利(William Stukeley)在書中轉述:「晚餐後,天氣溫暖,我們去了花園,在幾棵蘋果樹的樹蔭下喝茶……他(牛頓)告訴我,他當時的處境和以前一樣,剛剛想到萬有引力的概念。當他正沉思時,一個蘋果掉了下來。他心想:『為什麼蘋果總是垂直落到地上,永遠不會向上或向一側掉落呢?……』,這使他得出結論:地球一定具有『引力』,從而發展出他的萬有引力理論。」

早在西元前 4 世紀左右,亞里斯多德(Aristotle)及歐幾里德(Euclid)等希臘哲學家就為自然哲學和邏輯奠定了基礎。樹上的水果都是往地面掉,這是任何小孩都知道的「常識」,但為什麼卻等了 1700 年才引起牛頓的注意?我們不知道為何牛頓會想到這個問題,但 AI 也會注意到這個現象嗎?如果會,它會先想到萬有引力或是直接跳到更精確的愛因斯坦廣義相對論(見後)呢? 

發現世上第一個抗生素的弗萊明(Alexander Fleming)度假回來後發現培養皿因未加蓋而發霉(見後),一般的研究者大多會將這些被黴菌孢子污染的培養皿丟掉;但弗萊明這次卻心血來潮……。他回憶說:

「基於先前「溶菌酶」的經驗,也像許多細菌學家那樣,我應該會把污染的培養皿丟掉,……某些細菌學家也有可能(早就)注意到我(那時)看到的相似變化,……但是在對天然產生的抗菌物質沒有任何興趣的情況下,都會順手地將培養物丟棄。……但(這次)我沒有找個藉口丟掉受污染的培養液;相反地,我做了進一步的探討。」

如果AI也能做實驗,它會像許多細菌學家那樣「順手地」丟棄培養物嗎?機會總是降臨在那些做好準備的「人」身上。

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幸運的靈感/直覺

一位正在自由下落的人不會感覺到自己的重量,那不是等於漂浮在沒有任何重力的外太空空間嗎?如果加速度可以抵消重力,那麼在沒有重力的情況下,加速度本身不是可以模擬重力,產生與真實重力沒有區別的人造重力嗎?愛因斯坦稱上面這一發現為「等效原理」(Equivalence Principle):我們雖然不知道重力是什麼,但其現象可以用加速度來模擬!這一想法啟動了愛因斯坦嘗試改變牛頓重力論的八年艱苦抗戰,於 1915 年 11 月完成了人類有史以來最美麗的物理理論━「廣義相對論」(General Theory of Relativity)。100 多年後的今天,愛因斯坦這一透過想像力來推測的理論仍然在指引著物理學家們去瞭解宇宙的基本特徵!怪不得愛因斯坦後來大膽地稱它為「我一生中最幸運的靈感」。

德國理論物理學家普朗克 (Max Planck) 謂他是靠「幸運的直覺 (lucky intuition) 」而意外地敲響了量子力學革命之鐘聲!在 1918 年諾貝爾獎頒獎典禮上,普朗克回憶說:

「然而,即使(我推導出來的)輻射公式絕對準確,它仍然只是一個幸運猜測(lucky guess)了正確插值公式的結果,其價值是非常有限的。因為這個原因,從那時起,我就忙著… 想闡明此公式的真實物理特性,這導致我考慮連接熵和概率之間的波茲曼(Boltzmann)關係。在經過我生命中最艱苦的幾個星期之工作後,光明終於驅除了黑暗,一個新的、從未夢想到的的觀點在我面前展開了。」

這普朗克從未夢想到的觀點是什麼呢? 就是「能量量化」的觀念,違反了當時「能量是連續」的共識!因之此後的十幾年,普朗克便一直在努力地想使他的量子觀念能容於古典力學裡;可是每次嘗試的結果,似乎均使自己失望得想收回那革命性的「大膽假設」而已。

錯誤的假設

好吧,就假設 AI 像愛因斯坦一樣也有「最幸運的靈感」,發現了廣義相對論。可是後來物理學家瞭解到了愛因斯坦的「等效定理」事實上不完全正確,是有限制的,也就是說它只是一種近似的基本定律,只適用於一個局部、無限小的時空區域內。哈,如果AI比人類聰明,怎麼會在邏輯上犯下這個錯誤呢?如果不犯這個錯誤,它能發現廣義相對論呢?

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又如 1905 年,愛因斯坦在題為「關於運動物體的電動力學」的(狹義相對論)論文引言裡,開宗明義地謂「不要爭辯」光速了:

「我們建議將「相對性原理」這個猜想(conjecture)提升到一個公設(postulate)的地位,並引入另一個表面上與前者不調和(irreconcilable)的公設,即光是在真空中的傳播速率為一與發射體運動狀態無關的定值 c。 這兩個假設足以(讓我們)透過適用於靜止物體(狀態)之馬克斯威(Maxwell)理論,導出一個簡單且不矛盾(consistent)的電動力學理論。」

愛因斯坦真大膽:一個可以用實驗來確定的光速,怎麼可以定為「公設」呢?光速與發射體運動狀態無關不是完全違反了我們日常生活的經驗(如聲速)嗎?愛因斯坦在其時鐘「同步程序」的假想實驗裡魔術般地導入了他的公設:光在任何方向的速度都是一樣的 c 值!完全忽略了當時幾乎所有物理學家都相信光是在「以太」中傳播的理論。

1924 年,一位名不見經傳,任教於東巴基斯坦的講師波思 (Styendra Bose) 在一篇 1500 字的論文裡做了一個誤打誤撞、連他自己本人都不知道、在整篇論文中隻字未提的重要及創新性假設:光量子是不可分辨的!在當時,所有的物理學家都認為光量子像銅板一樣是可以分辨的(我們可以分辨哪個是 A 銅板、哪個是 B 銅板、…),因此兩個銅板出現「一正及一反」的或然率是 2/4;但如果它們不能分辨呢?則出現「一正及一反」的或然率將變成 1/3。沒想到這一「錯誤」的假設後來竟成為打開量子統計力學的鑰匙!超強邏輯的AI會犯這種錯誤嗎?

愛因斯坦1915年完成他的廣義相對論後,發現他的方程式所預測的宇宙只能膨脹或收縮,與當時大部分科學家所認為的靜態宇宙觀相衝突!沒想到推翻了深植物理學家心中達兩百多年之牛頓時空觀念的革命壯士,竟然在這裡屈服了:為了符合當時的想法,愛因斯坦於1917年強行地於其廣義相對論導出之宇宙觀中加入一「常數」來平衡萬有引力,使他的宇宙能保持靜態!沒想到1929年後,新數據顯示宇宙不是靜態,而是在膨脹中;愛因斯坦因而後悔當初為何不相信自己的推論,稱那強行加入人為常數━「宇宙論常數」(cosmological constant)━為他一生中所犯之「最大錯誤」。AI會犯這種錯誤嗎?

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只有萬有引力的宇宙膨脹速率在一段時間後應該慢慢減小;但90年代末期,新的發現顯示現在宇宙膨脹速率不是隨時間減小、而是在加大!沒想到那錯誤的「宇宙論常數」現在竟然成為提供瞭解釋膨脹速率加快所需之排斥力來源─雖然我們還不知道那是啥!當然,我們也不知道愛因斯坦在天之靈是否還認為「宇宙論常數」是他一生中所犯的最大錯誤?而AI如果當初未犯那「最大錯誤」,現在是否反而會後悔呢?

老天的幫忙

硝化甘油為液體,非常不穩定,一不小心就爆炸;因此諾貝爾 (Alfred Nobel)一直在尋找取代物,但久而不得。傳說有一天儲存的硝化甘油意外泄漏,與用來包裝儲存鐵桶之板狀矽藻土混合但未爆炸,使他想到了試用此板狀矽藻土。經實驗後,他發現兩者相混之固體不但安全可靠,而且還可保持原有之爆炸威力─這不正是他夢寐以求、研究甚久而未能找到的「穩定炸藥」嗎?他因此發了大財,設定了今日大家所知道的諾貝爾獎。

在「發現能治療糖尿病的胰島素—胰島素與生技產業的誕生(上)」一文裡,我提到了「….將狗的胰臟割除,發現這隻可憐狗整天口渴及隨地小便。數日後,一位助手覺得實驗室內的蒼蠅好像突然多了起來,尤其是在狗小便過的地板。分析狗尿及其血液後,梅倫(Joseph von Mering)及明考斯基(Oskar Minkowski)很驚奇地發現裡面充滿了糖份。」顯然地,胰腺具有調解體內糖代謝的功能,它一旦受損將導致糖尿病。就這樣,法國兩位外科手術醫生無意中發現了「困擾」人類三千多年之糖尿病的病源━胰臟分泌物「胰島素」失調!這不是透過邏輯分析得到的結果,AI能做到嗎? 

前面所提到之蘇格蘭醫生兼微生物學家弗萊明是一位粗心的實驗室技術員。1928 年夏在研究葡萄球菌的某一天,他忘了將含有葡萄球菌培養物的培養皿放在培養箱中,留在實驗室工作台上就匆匆忙忙地離開實驗室去度假。命運就是這樣作弄人:那時室內的溫度及濕度均適合霉菌(mold,或譯「黴菌」)的生長;因此兩個禮拜回來後,弗萊明發現在敞開窗戶旁的培養皿因未加蓋而發霉。經細心觀察及研究後,弗萊明發現抑制或預防細菌生長的不是黴菌本身,而是黴菌產生的「黴汁」。就這樣,弗萊明發現了世上第一個抗生素「盤尼西林」(Penicillin,又稱為「青黴素」)!被《時代》雜誌評選為20世紀的100位最重要人物!

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1943年的某一天,在伊利諾州皮奧里亞 (Peoria) 的農業部北部區域研究實驗室 (NRRL) 工作的亨特 (Mary Hunt) ,無意中在一雜貨店裡發現了一顆表皮長滿漂亮及金色青黴的哈密瓜。將它帶回實驗室,篩選出能大量分泌青黴素的菌株後,她發現該菌株產生的青黴素數量是notatum的200倍━她因之贏得「發霉瑪麗 (Moldy Mary)」的綽號。在許多研究團隊紛紛加入菌種及製造方法的改良後,青黴素產量由1943年只能醫治不到1000人,一下子跳到1944年時,已有足夠的青黴素來治療每位需要的士兵,為第二次世界大戰提供了功不可沒的貢獻!也啓動了尋找其它抗生素的研究,開創了醫學的新紀元。

結論

上面我們提到科學家意外地發現了穩定的炸藥、控制血糖的胰島素、及治療特定細菌感染的抗生素。這些化合物都已經存在自然界中,但絕對不是邏輯分析可以發現其功能的,因此如果不是「老天的幫忙」,我實在很難理解AI怎麼會想到?事實上靠「老天幫忙」所發現的化學物是非常之多的。不需要靠老天幫忙的理論物理呢?

在討論牛頓「思眾人所未思」地發現萬有引力、開創了古典物理後,我們其它的討論都是針對全面改變我們日常生活之近代物理━量子力學及相對論━的發現史。希望讀完本文後,讀者能體會到科學進步不但鮮少一帆風順,相反地是一條充滿了意想不到之彎路和迷茫時刻的曲折蜿蜒旅程:這正是我在訪談中所提到的要多看「課外書」,鑑古知今瞭解理論背後歷史有助於瞭解理論本身。也希望讀完本文後,讀者能感受到科學上的突破幾乎全不是源自邏輯分析,而是出自無法捕捉的「靈感」、「直覺」、「錯誤假設」,「老天幫忙」、以及挑戰既有認知的「勇氣」。AI具有這些人性「缺點」嗎?

最後讓我們在此以公認為最偉大之兩位物理學家的話來結束。牛頓說:「沒有大膽的猜測,就沒有偉大的發現」;愛因斯坦謂:「我從未通過理性思考的過程取得任何發現」。

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致謝

謹在此感謝《泛科學》鄭國威、曹盛威、謝富丞、廖儀瑄、王喆宣等同仁的招待及讓我有機會當了一次近代科技 Podcast 的明星。Podcast 的出現造就了許多不需要經過好萊塢的影視明星以及網紅,是我首次接觸到之近代日常生活典範的另一個重大轉變,真是活到老學到老。

延伸閱讀

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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此獲有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪,IBM顧問研究化學家退休 。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲它轉載我的科學月刊上的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」。