一項模擬泰坦（土星Saturn最大的衛星）化學組成，及氣體密度的實驗，產生了構成生命最基本的元件。2010十月七日在加州舉行的美國天文學會行星科學組會議中，研究人員描述他們如何利用無線電頻率的放射線－太陽紫外線的替代物，將泰坦大氣中主要的成份：甲烷、氮氣、一氧化碳物，轉成兩個最小的胺基酸－胺基乙酸和丙胺酸。實驗中也產生了DNA中的四種鹼基還有RNA中的尿嘧啶。根據研究人員的說法，這項實驗的反應不在液態水中，所以地球上的早期生命，也可能不是過去假設的那樣，來自海中，而是來自於大氣，就像泰坦現在的霧氣較薄的樣子。
資料來源：ScienceShot: Building Blocks of Life in Titan’s Atmosphere? [7 October 2010]
本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作
你有沒有想過，當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症，或者決定是否批准貸款，甚至從無人機發射飛彈時，它的每一步「決策」是怎麼來的？如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟，對於那些 AI 輔助的診斷和判斷，要我們如何放心呢？
馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後，創立了新 AI 公司 xAI，並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型，而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。
如今，AI 已滲透生活各處，而我們對待它的方式卻像求神問卜，缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性，成為當前關鍵問題？
無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題？試想，現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險，但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒，卻完全不知原因，感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是，AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價，這些與信用風險真的相關嗎？這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系，加劇貧富差距。這種不透明性，會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體，更加難以取得貸款，讓貧富差距越來越大，雪上加霜。
AI 不僅影響貸款，還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑，試圖預測嫌犯再犯風險。然而，這些工具被發現對有色人種特別不友好，往往給出偏高的再犯風險評估，導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是，這些決策缺乏透明度，AI 做出的決策根本沒法解釋，這讓嫌犯和律師無法查明問題根源，結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。
此外，AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用，也充滿類似挑戰。例如，AI 協助診斷疾病，但若原因報告無法被解釋，醫生和患者又怎能放心？同樣地，社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查，以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題，都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果，卻無法理解過程。這樣的情況下，對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。
原因有二。首先，深度學習模型結構複雜，擁有數百萬參數，人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果，難度極高。例如，ChatGPT 中的 Transformer 模型，利用注意力機制（Attention Mechanism）根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算，因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算，這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。
其次，深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」，你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習，人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習，但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中，人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置，或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵，而這些特徵難以用人類語言描述。
深度學習模型通常採用分佈式表示（Distributed Representation）來編碼特徵，意思是將一個特徵表示為一個高維向量，每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」，在傳統的方式下，你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵，例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中，這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量，向量中的每個數字表示顏色的不同屬性，比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言，這是理解世界的方式，但對人類來說，卻如同墨跡測驗般難以解讀。
試想，AI 協助診斷疾病時，若理由是基於醫生都無法理解的邏輯，患者即使獲得正確診斷，也會感到不安。畢竟，人們更相信能被理解的東西。
首先，可以利用熱圖（heatmap）或注意力圖這類可視化技術，讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡，來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ，當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時，我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」，像是耳朵的形狀還是毛色的分布。
其次是局部解釋，LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。
SHAP 的概念來自博弈，它將每個特徵看作「玩家」，而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻，讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且，SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的，還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中，哪些特徵最重要。
以實際的情景來說，SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時，指出年齡、體重等各個特徵的影響。
LIME 的運作方式則有些不同，會針對單一個案建立一個簡單的模型，來近似原始複雜模型的行為，目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時，LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用，一大優勢是靈活且計算速度快，適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景，LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案，並說明幾個主要原因，這樣醫生不僅能更快做出決策，也能增加患者的信任感。
第三是反事實解釋：如果改變一點點，會怎麼樣？
如果 AI 告訴你：「這家銀行不會貸款給你」，這時你可能會想知道：是收入不夠，還是年齡因素？這時你就可以問 AI：「如果我年輕五歲，或者多一份工作，結果會怎樣？」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響，讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。
最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大，就像揭示一道菜中，哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中，模型可能指出「收入」影響了 40%，「消費習慣」占了 30%，「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時，還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術，才能達到更完整的解釋效果。
講到這裡，你可能會問：我們距離能完全信任 AI 還有多遠？又或者，我們真的應該完全相信它嗎？
當未來你和 AI 同事深度共事，你自然希望它的決策與行動能讓你認可，幫你省心省力。因此，AI 既要「可解釋」，也要「能代理」。
舉例來說，當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時，背後的過程其實可能極為複雜。例如，快時尚品牌決定是否推出新一季服裝，不僅需要考慮過去的銷售數據，還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測，甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨，厚外套可能賣不動；或消費者是否因某位明星愛上一種顏色，這些細節都可能影響決策。
這些數據來自不同部門和來源，龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是，企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人，能吸收數據、快速分析，並在做決定時不僅給出答案，還能告訴你「為什麼要這麼做」。
傳統 AI 像個黑盒子，而可解釋 AI （XAI）則清楚解釋其判斷依據。例如，為什麼不建議推出厚外套？可能理由是：「根據天氣預測，今年暖冬概率 80%，過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。
但會解釋還不夠，AI 還需能真正執行。這時，就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」，大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時，這位產品經理不會手忙腳亂，而是按以下步驟行動：
這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節，還會記錄每次決策結果，學習如何變得更高效。隨時間推移，這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快，幾乎不需人工干預。更重要的是，這些判斷是基於「以終為始」的原則，為企業成長目標（如 Q4 業績增長 10%）進行連續且動態地自我回饋，而非傳統系統僅月度檢核。
這兩位 AI 代理人的合作，讓企業決策流程不僅透明，還能自動執行。這正是數智驅動的核心，不僅依靠數據驅動決策，還要能解釋每一個選擇，並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA，即「感知（Sensing）→ 理解（Understanding）→ 規劃（Planning）→ 行動（Acting）」的閉環流程，隨著數據的變化不斷進化。
以偉勝乾燥工業為例，他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後，偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發，專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合，開發出新形態智慧化設備，成功打入半導體產業，帶動業績大幅成長，創造下一個企業的增長曲線。
值得一提的是，數智驅動不僅帶動業務增長，還讓員工擺脫繁瑣工作，讓工作更輕鬆高效。
數智驅動的成功不僅依賴技術，還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用，企業首先要確保它服務於具體的業務需求，而不是為了技術而技術。
這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐，才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。
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本文由 環境部 委託，泛科學企劃執行。
隨著公共建設的規模越來越大，傳統的環境影響評估（EIA），難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時，只看「單一開發案」已經不夠，就像評估一棵樹，卻忽略了整片森林。因此，政策環境影響評估（SEA）應運而生，它看樹，也看森林，從政策的角度進行更全面的考量與評估。
與只專注於「單一開發案」的個案環評不同，政策環評更像是一場全面性的檢視，強調兩個核心重點：「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說，這不再是逐案評估的模式，而是要求政府在制定政策時，就先全面分析可能帶來的影響，從單一行為的侷限中跳脫，轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化，還是多項行為累計起來的長期影響，政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。
除此之外，政策環評還像是一個大型的協商平台，以永續發展為最高指導原則，公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡，決策單位不再只是單純的「評分者」，而是轉為「協調者」或「仲裁者」，協調各方的意見看法在這裡得到整合，讓過程更具包容性。
政策環評並沒有所謂的「否決權」，而是側重意見的蒐集與整合，讓行政機關在政策推動時，能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序（包含量化、特徵化等評估方式），也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子，把正式與非正式的作法一併考量進去。再來，決策程序中能層層檢討、隨時修正，也建立了追蹤機制和成效評估標準（如環境殘餘效應、累積效應等），透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽，隨時根據變化、調整策略。
這樣的制度設計，就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估，讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響，也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。
離岸風電是能源轉型的重要策略之一，但這不是只在某塊空地上架幾個風車，而是要在廣闊的大海中進行大規模建設，牽涉的不僅是發電，還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題，更與當地漁民的權益息息相關。
這樣的大型離岸風電工程，因海洋環境的風險和不確定性極高，很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點？這就需要政策環評的把關，從多方檢視這些複雜的挑戰，確保政策推行既能穩妥，又能達成發電目標。
2016 年 3 月，經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」，是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書，政府將採分期公告、逐年檢討的方式，每三年開放 0.5~1 百萬瓩（GW）的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署（現為環境部）歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議，蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見，最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程，讓政策「名正言順」，得以充分顧及各方利益與生態平衡。
在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中，環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。
首先，對於海洋生態保育的重點，特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上，以減少對其生態的干擾。實際上，這項規範在後續的實務執行中更為嚴格，例如，福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外，臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外，顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外，針對施工期間的聲音干擾，要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間，並限制聲量不得超過 180 分貝等。
針對鳥類保育，政策環評也訂立了具體規範。其中，包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道，並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時，為確保這些措施確實生效，工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」，持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。
此外，環評會也確立了「先遠後近」的開發原則，要求優先開發較單純的航道外側區塊，待累積足夠經驗及相關資料後，再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性，也顧到養殖漁業的漁民權益，展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。
為提升環評效率並確保審查品質，環境部參考過去離岸風電審查經驗，制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」，建立了全新的二階段審查機制。
這套新機制分為兩個階段。第一階段，就像「初步檢查」，由環境部依照檢核表進行初審，並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審，通過第一階段初審之業者，可取得經濟部遴選資格，其初審結果有效期為兩年，必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」，開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料，提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。
檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目，涵蓋開發案的全生命週期。
在工程面，包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中，風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域，且須進行地震危害度分析。海域電纜部分，除特殊情形外，埋設深度至少須達 1.5 公尺，且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。
環境保護上，檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說，打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝，且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時，每個開發案或聯席審查的風場，同一時間內只能進行一支基樁施作，而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。
環境監測計畫更是檢核表中的重點，分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段，每個階段都規定了詳細的監測要求（包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等）。以鯨豚監測為例，每年需執行20趟次，四季中每季至少執行 2 趟次。此外，所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」（https://epaw.moenv.gov.tw/）供各界查閱。
這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費，也透過明確的檢核項目，讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此，該機制亦確保了環境保護標準前後一致，避免不同案件之間標準不一。
透過新的審查機制，環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業，在提升行政效率之餘，也確保環境影響評估的品質，支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策，也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度，期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。
為確保制度能持續精進，環境部每半年至一年會進行制度檢討，並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」（https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/）。此外，環評會議召開前一週，也必須在指定網站公布開會訊息，讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心，另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來，這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善，為臺灣的永續發展貢獻心力，發揮環評作業的最大效益。
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人類是天生的科學家。我們生來就想知道為何星星會閃爍，想知道為何太陽會升起。
加來道雄
地球上有一群人總喜歡抬著頭，看著夜空中點亮大地的星燈，這些星光夾藏著宇宙的祕密，穿透無數個光年，抵達藍色的星球。除了欣賞夜色之美，這一群人更試圖從中看出點端倪，這些熠熠星光是怎麼來的？宇宙是什麼樣子？為什麼會有地球？生命從何而來？還有其他如地球般的星球嗎？那裡也有文明嗎？好多個「為什麼」是大自然帶來的啟發，而人類尋找答案的行動，卻是宇宙裡不可思議的精彩。
人類的世界觀從曾經的地球放眼到太陽系，隨著科學與科技的進步，二十世紀的物理學開創宇宙論的發展，至二十一世紀天文觀測的黃金年代，不停歇地向深邃的星空探索，走出新的視野。近二十多年的諾貝爾物理獎，多達三分之一肯定天文學的貢獻，例如 2019 年獲獎的三位學者，一位建構宇宙大霹靂理論模型，另兩位發現一顆繞著另個太陽類型恆星公轉的系外行星。宏觀的宇宙視野，加上相對微觀的行星視角，近代的天文學一再刷新人類對宇宙演化及地球定位的認知。
天文望遠鏡和太空科技的進展，讓現代的天文學家得以挖掘宇宙暗藏的驚奇，透過紅外線觀測，我們看到隱藏在可見光背後恆星誕生的搖籃，也發現了宇宙考古學的線索。2019 年諾貝爾物理學獎得主之一詹姆士・皮博斯（James Peebles）花費大半輩子，帶領我們梳理宇宙 137 億年演化的歷程，如今我們知曉實質物體的總質量佔宇宙的 5%（其餘為 68% 的暗能量，與 27% 的暗物質）。在這 5% 的質量中，粗略估計大大小小星系中的星點，加總起來約略有 1027 顆恆星。假使每顆恆星誕生時也伴隨著行星系統的發展，在如此龐大的總數下，是否也有另一顆適合生命發展的星球？
放眼望去，茫茫星海，僅吾唯一？以地球人的角度思考外星生命的可能性，德雷克公式（Drake equation）將文字的問號轉成可運算的概念，考慮環境因素和發展文明的可能性，估計銀河系中存在著少則一千，多則一億的文明數量。但這些年，沒有人聯絡我們，我們也沒有找到對方，費米悖論提醒了估算與現實的落差。天文學家藉著太空科技的發展得以主動探尋，1972 年的先鋒號和 1977 年的航海家，帶著人類寫給外星人的科學密碼信函，至今持續在星際間航行。除了寫信，還可以像發電報一樣，1974 年的阿雷西波訊息（Arecibo message），對著遠在 25,000 光年外的 M13 球狀星團發送訊號，寄望能在高齡星團中找到找到高智慧文明存在的可能性。然而，這一去一回，收到回音得等上五萬年，已不知道是人類幾代以後的事了。
一如 15 至 17 世紀的大航海時代，歐洲船隊面對大海，莫不引頸期盼能在望遠鏡裡看到遠方的陸地。行星猶如當時的目標，由於行星不會自行發光，尋找行星的難度如同在千里之外的明亮燈塔旁邊瞧見一隻蚊子，然而技術的困難並未讓人退卻，科學的精彩就在於想辦法突圍。
1995 年米歇爾・麥耶（Michel Mayor）與迪迪爾・奎洛茲（Didier Queloz）藉由分析恆星光譜中的都卜勒效應（目標物遠離觀測者時，其光譜會往長波方向拉長稱作紅移，反之靠近則往短波壓縮稱之藍移），在飛馬座找到繞著太陽類型的恆星公轉的第一顆系外行星飛馬座 51b（51 Pegasi b），為系外行星大發現時代展開序幕，也讓他們在 2019 年共享諾貝爾物理獎的殊榮。至今近 25 年觀測資料的累積，尤其有了克卜勒太空望遠鏡和接續的凌日法系外行星巡天衛星（Transiting Exoplanet Survey Satellite，TESS），系外行星數量自 2014 年開始大幅增加，截至今年 2023 年 6 月統計，約有 5,500 顆系外行星，依據型態將系外行星分成四類：氣體巨行星（又稱熱木星）、類海王星、超級地球、類地行星。天文學家從統計數量和行星形成動力學模型中獲得豐富的訊息，也讓太陽系的形成與演化有了更進一步的認識。以一個系統中的行星質量做序列可以分成四種：由小至大（太陽系即為此類）、由大至小、混合、和大小相似，科學家發現像太陽系八大行星的排序反而非常稀有，像 TRAPPIST-1 系統中七顆行星大小雷同的類型倒是常見，人們才驚覺原來太陽系與其八大行星的組合是如此與眾不同。這個獨特也包含太陽系的氣體行星木星，有顆大質量的木星在外，像吸塵器一樣讓闖入太陽系的天體轉向（例如 1994 年的舒梅克－李維彗星撞擊木星事件），減少外來者體撞擊內太陽系的機會，使得位在適居帶的地球有足夠安全的環境與時間孕育生命。原來要有機會誕生生命，先決條件也要天時地利「星」和。
有沒有一種可能，其實有外星訊號，只是現今的科技還無法察覺和解讀？ 二十一世紀的新視野多來自百年前科學家所闢的路，例如愛因斯坦在廣義相對論提出對重力的新見解，物體質量造成的空間扭曲，只是改變的幅度之小不易測量，直至 2015 年天文學家終於在絞盡腦汁精細設計之下，成功打造觀測重力波的天文望遠鏡（Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory，LIGO），2017 年人類首次觀測到雙中子合併事件，解開化學元素週期表上的重金屬形成之謎。在天文學的領域，一個計畫從靈感發想、規劃藍圖、開工建造、出發觀測、收集資料到計畫結束，從開始到最後的時間跨度，往往超過科學家本身的職業生涯。科學家年輕時的構思，常須藉由後生晚輩接棒執行，有生之年不一定看得到科學成果，而這一路上牽起了一代又一代的傳承，一起讓科學的進展跑得更遠，跑向遠在未來的新發現。本篇文章談及的計畫，在筆者的學生時代，早已如火如荼地展開，伴隨著計畫的執行和觀測資料的回傳與分析，是前輩們的堅持與努力，也是帶給新生代天文學家的禮物和邀請：現在的成果來自於我們過去的努力，而未來要由現在的你們來開創。
太空望遠鏡的升空協助天文學家得以更清晰地遙望遠方，讓系外行星的發現轉為低風險的冒險之旅，安全地帶著大家想像另一個世界的雛形，正當書中的主角，天文生物學家拜恩教授，為兒子羅賓說起異星見聞時，好似向星空開啟一扇扇門，父子倆得以一起遨遊宇宙。
穿越都市的水泥叢林，遠離學校與人群，當我讀到書中拜恩教授帶著羅賓前往國家公園露營，徜徉在大自然的聲音與光影，兩個人在星光下深度傾聽彼此，為人生的焦慮與困惑尋找方向，令我不禁想起，曾經只是為了想看星星，所以去登山的自己，無意間在山林尋回自己的心。臺灣的山勢陡峭地形多變，得要十分專注在腳下的步伐與眼前的山徑，此刻陪伴自己的只有呼吸和心跳。踩著吃力的腳步，一瞬間，世界難得寧靜，只聽得見自己的聲音，「離目標還有些距離，繼續是前進，回頭是放棄。若是堅持，不知還有多少難關？若是放棄，我能接受放棄的自己嗎？難道是走錯路或迷路，所以才這麼難行，那麼路又在何方？」為一睹繁星，在光害日趨嚴重的情況下只得越走越深山，不只用腳感受臺灣地貌的鬼斧神工，還要感官全開地觀察瞬息萬變的天氣，多認識她才能做出適當的應變確保登山安全。白天的路上觀察自然的氣息，與重建內在的自己，晚上終見美麗的星空，走在一條條的山岳路線，整頓人生朝著目標向前行。
天文學總是背對著地球往外尋找新的未知，試圖解讀新收到的觀測資料與訊息，然而來自腳下的訊號呢？地球也是行星，是離我們最近的行星，她孕育了這世界的美好，但她的語言，我們真的懂了嗎？羅賓對外界的反應多來自於他所觀察到的地球，作為父親的拜恩教授要怎麼回應孩子呢？
當我們汲汲營營想向外拓展新知識、新世界時，可曾留意腳下正在發燙？若將地球的呼喊換成人類的語言，環境變遷的種種跡象就是地球發燒的訊號。以往科幻災難片當中的賣座奇觀，漸漸成為生活新聞，熱浪、野火、水災旱災、劇烈天氣變化，讓全球不只要解決眼下的困境，也要未雨綢繆地做永續經營的規劃，即刻採取行動已是迫在眉睫。
2021 年，聯合國政府間氣候變遷專門委員會（IPCC）公布第六回的全球氣候變遷評估報告，提及全球暖化現象在冰河面積、海平面上升、全球氣溫，及海洋酸化等等的科學研究報告中，出現許多令人擔憂的新紀錄，並指出二氧化碳與溫室氣體排放量的關聯性，巨變的環境讓各類生物物種面臨生存威脅。因應這場危機，全球達成共識目標於二十一世紀的地球平均氣溫，相比十九世紀最多僅能上升攝氏 1.5 度，並且在 2050 年達成全球淨零碳排放。今日世界各國包含臺灣正積極發展替代能源減少碳排放，同時開發技術增加碳匯，企圖集結眾人的力量把大氣中的碳存回大地。但我們能在有限的時間內力挽狂瀾嗎？假使目標如期達成，是否就高枕無憂了呢？地球和我們的日子就美好了嗎？
從人類張開眼睛認識日月星辰，建立了神話、曆法和文明，發展農耕，再到科學與工業革命，一路解析宇宙和地球的起源、歷史、環境、命運。星星帶給人類的啟發，讓人類的足跡已從地球走向太陽系，從更高的視野回頭凝視地球那令人屏息的湛藍，離開地球的探索，讓我們重新看見地球。文化藝術與科技文明的發展一直以來與大自然息息相關，進步固然帶給人類生活和思維的改變，然而過度的開發讓環境失衡，讓現在的我們必須啟動地球生命保衛戰，永續經營之前要先理解，如何理解則引發更多的提問，解答提問的過程中人類將深刻感受地球的脈動，為身為地球人感到驕傲。BE-WILD-ER-MENT 的故事在過去已開始，現在的行動是創造機會、還是命運？未來，讓我們和這顆有心跳的藍色星球一起來回答吧。
——本文摘自《困惑的心》，2023 年 7 月，時報出版，未經同意請勿轉載。
