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為何有些人會「不獸控制」?——探討獸迷的演化心理學意義

森地內拉_96
・2021/08/15 ・7759字 ・閱讀時間約 16 分鐘

根據生物多樣性之父 Wilson 的親生命假說(biophilia hypothesis)[71],人類一直有著親近動物的本能,且也有研究指出即使在人類幼兒時期就已反應出這種傾向[18, 38, 49],至於為什麼動物對人類構成如此誘人的刺激,目前尚未完全闡明。

與物體相比,生物的確更能吸引人的注意力,據推測這種反應背後的演化學原因,可能源自於關注其他生物之於個體適合度(fitnesss)的重要性[48, 50]

雖然還未有準確的定義,但獸迷/獸控(furries)被廣泛認為是一群喜歡擬人化[註1]動物(anthropomorphic animals)或擬獸化(zoomorphic)的人類與非生物創作的粉絲,而獸圈(furry fandom / furry community)就是由這些粉絲所組成的社群[23, 58, 61]。許多關於獸文化(furry culture)的學術文章都在討論獸迷族群內的自我認同、社交情況或是獸圈汙名化等議題[23, 29, 45, 60, 61, 62],甚少提及喜歡擬人化動物這類行為的成因。這回,我們將用文獻回顧的方式,帶大家釐清獸迷背後可能會涉及到的演化心理學機制。

獸迷被廣泛認為是一群喜歡擬人化動物或擬獸化的人類與非生物創作的粉絲。圖/Julia Wolf

一、可愛是什麼?

有沒有想過為什麼比起養小孩,人們越來越偏好於養貓貓狗狗這些寵物?而擬人化動物的卡通形象更是充斥著各類媒體與商品中,他們究竟是擁有怎樣獨特魅力?

1. 可愛就是正義?可愛與生物生存的關係

一個生物之所以會擁有「可愛」的特徵,其目的不外乎是促進其親本或其他生物個體對自己的保護行為及降低被傷害的可能性[1, 15, 24, 51, 66]。在幼年時完全依靠照料者的維持和保護的物種中,這種反應具有明顯的適合度價值,有助於增加後代的生存機會[39],並幫助母親專注於新生兒和依戀調節[67]

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2.可愛吸引人的原因——幼態延續現象

雖然獸迷常被描述成喜歡擬人化動物的族群,但一定程度上,某些現實物種早已經被我們當成是擬人化動物了,例如最常見的寵物物種(即狗和貓等),同時具有形態與行為上的人類嬰兒特徵,因此,可愛某方面也與擬人化脫不了關係。

幼年期的可愛特徵保留至成年期被認為是的馴化副產品[10, 14, 21],而這個過程稱為幼態延續現象(neoteny),它被認為是由於人類對非攻擊性行為的有意識或無意識的選育所造成的[10]

而據推測,終生幼年特徵(長不大或是嬰兒臉)的存在可能是構成我們對動物特別是寵物的吸引力的基礎[3, 13]

幼年期的可愛特徵保留至成年期,這個過程稱作「幼態延續現象」。圖/GIPHY

3.可愛的標準——嬰兒圖式

那有沒有一種標準樣貌,是所有物種都認為可愛的呢?答案是有的!

嬰兒圖式(kindchenschema)由動物行為學家 Lorenz 首次提出[39],是指一組常見於人類和動物嬰兒的面部特徵(如大頭和圓臉額頭高且突出大眼睛小鼻子和嘴巴),在動物行為學中,這種特定的特徵配置被描述為一種能夠觸發用於照顧和對嬰兒情感定向的先天釋放機制,並且在神經生理學上藉由神經成像也證明了其在促進人類養育行為中的作用[25]

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雖然 Lorenz 表示嬰兒圖式反應不僅限於人類[39],但幾乎目前所有的研究及調查都還是在探討人類對於人類或其他動物的嬰兒圖式反應[4, 36, 37, 66],果然可愛的標準似乎還滿主觀的,最終就算是只是對於動物的關注也難以逃離人類中心主義的影響[30]

4.只要可愛,無論真假都可以

前面討論了關於人們喜歡可愛生物的理論,但這距離解釋獸迷為什麼喜歡獸圖還有一段距離,畢竟前面討論的,多半是指自然狀態下的生物,而非人為加工後的獸圖。為了能更好解釋獸控對獸圖的喜愛,我們可以用超常刺激(supernormal stimuli)的概念,來解釋自然生物與人造物的效果差異。

超常刺激首次由動物行為學家 Tinbergen 所提出[68],是指能夠引發生物產生出比自然狀態下更強烈回饋的一種刺激,而這種刺激多為人為製造,其中提到蠣鷸(Oystercatcher)、鳴禽(Songbird)及灰雁(Greylag goose)等鳥類都有偏好去孵育比起自己更大更醒目的假蛋的現象。參照 Barrett 所提到的[6, 7],超常刺激的型式與載體其實是非常多元的,而其中僅次於「性」的「可愛」,就是最常被各類媒體與商業利用的元素,雖然其文中未提及原因,但可愛確實往往與非人動物連結在一起,而根據許多文獻,人類的確會傾向於偏愛他們認為主觀上具有吸引力或可愛的真實或非真實動物[4, 26, 28, 34, 72]

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根據許多文獻,人類的確會傾向於偏愛他們認為主觀上具有吸引力或可愛的真實或非真實動物 。圖/GIPHY

5.「人類喜歡擬人化動物」與「人類喜歡動物」要怎麼類比?

Barrett 表示在人類的日常生活中充斥各種超常刺激[7],例如:垃圾食物、電玩、電視、色情創作及網路等,除此以外 Barrett 舉出一款叫做 Cow Clickers 的社群遊戲做例子,裡面就有各式各樣擁有超出常態可愛特徵的卡通乳牛,並且認為這類超常刺激有足夠魅力去吸引人們去遊玩,以及擁有悠久歷史的泰迪熊玩偶,因為相較於真實物種擁有更大的前額及更短的鼻口部等嬰兒特徵,它們才得以流行至今[6]。綜上所述,以獸迷的角度,擁有上述特徵的擬人化動物,一定程度上也可以被視為一種基於觸發親生命假說裡親近動物的本能及嬰兒圖示反應的超常刺激那麼「人類喜歡擬人化動物」與「人類喜歡動物」是具有行為同源性[註2]behavioral homology)的可能性的確是值得被探討的。

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二、 人們對動物的態度

除了可不可愛外,當然還有許多複雜的機制也會影響人類對非人動物的態度,而且耐人尋味的,在某些方面獸圈裡似乎也能看得到人類對其他動物態度的縮影。

1.人類或獸迷喜歡某些物種的前提

根據 Roberts 等人的研究[61],在獸圈這個社群裡,成員與動物的連結也存在多樣的面向,他們認為有三大因素:(1)對一個物種的欣賞或好感(2)與此物種有精神或神秘聯系的感覺,以及(3)與這物種的認同感。事實上人類對動物態度的研究的確是一個極其複雜的問題,它涉及到演化、心理和文化等方面[65]。但是即使不考慮這些,人們對動物的物種傾向也很大程度上取決於動物本身固有的某些屬性,如各種物種的身體和行為特徵很大程度上地影響著人類對動物的感知,並可以解釋道為什麼人們喜歡某些動物或討厭某些動物[65]

2.影響物種偏好差異的因素

看到這裡必需承認的是,不管是ㄧ般人或是獸迷,現實上對所有動物的態度不可能都一致,如 Kellert 提到有許多因素決定了人類對於其他物種的偏好,如自然價值、人文價值、實用價值、美學價值……等[33]。關於對於某些物種的人類態度和相似性的大量文獻表明,在親緣關係上與人類接近,或在生理、行為或認知上與人類相似的動物往往是首選,且因為牠們會對人們產生更多正向的影響,所以牠們在動物福利和保育方面上往往就會獲得更多的關注[8, 28, 34, 44, 56, 69]。相比之下,人類對親緣關係距離遙遠的動物表現出消極態度(例如:爬蟲類、魚類、無脊椎動物等[11, 32, 57])。類似的現象也反映在獸迷在獸設[註3](fursona)上面的選擇,例如根據Plante等人調查到的樣態可以發現,去除掉非現實物種,相比於親緣關係較遠的爬蟲類及昆蟲等,有更大比例的獸迷都比較偏好選擇哺乳類(尤其是有長遠馴化史的貓科及犬科)做為獸設[53, 54](表1)。

(表1)各物種在獸迷中做為獸設的比例。
由左至右分別是:混種、狼、狐狸、狗、大型貓、龍、神話生物、貓、其他、囓齒動物、兔子、浣熊、爬蟲類、水獺、鳥類、熊、馬、水生動物、鬣狗、臭鼬、有袋動物、恐龍、鹿、其他貓科、松鼠、雪貂、其他犬科及昆蟲 。圖/ 參考文獻 53 

3.其他不同的觀點

所以照上面所述,照理來講特徵越接近人類的物種或虛擬形象會獲得人類喜愛,但事實上並非如此,例如根據恐怖谷理論(uncanny valley)[47]過於擬人化恐怕產生反效果[46, 64],而其中可能的演化學機制也有很多研究在探討,例如避免病原體[63]、死亡凸顯性[註4](mortality salience)[41]及面部認知失調[40]等。音樂劇— Cats 就是一個經典的例子,劇中的角色造型常常被詬病落於恐怖谷中[52]

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根據恐怖谷理論(uncanny valley),過於擬人化恐怕產生反效果 。圖/GIPHY

Borgi 和 Cirulli 對幼兒園兒童對多種不同動物種類的偏好進行的分析後,確實符合 “相似性原則”(Similarity Principle)[69],其中顯示出兒童對親緣較近的哺乳類偏好的確顯著大於親緣較遠的無脊椎動物[12](表2)。但在此研究中發現到另一個有趣的例外,與恐怖谷有異曲同工之妙的是,其中與人親緣最近的猴子反而顯示出非常低的偏好水準,此外 Gerbasi 也在文中提到[23],在獸圈也有很少人使用非人靈長類做為獸設的現象。因為事實上人類對於靈長類的負面態度更多會來自於固有的文化、社會及生態等因素的影響[2, 43],這點身為臺灣人的我們也應該感同身受,想想看臺灣獼猴與遊客居民的衝突到底有多嚴重就好。

除此之外,因為型態與行為上與人類相似,在一些文化中猴子常常被象徵著人類的獸性或劣根性[35],Beatson & Halloran 的研究也發現由死亡凸顯性造成的一種相反於相似性原則的現象,尤其是當人類面對於非人靈長類時[9]。就像有些人或有些團體總是宣稱自己喜歡動物、愛護動物,但是還是會下意識地將動物分門別類,這是本能使然不置可否,但關乎到公共利益時還是需要多點理性。

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(表2)兒童對各種分類群的偏好程度分度。
X軸:哺乳類、鳥類、兩棲爬蟲類、無脊椎動物。Y軸:偏好水準。 圖/參考文獻12

三、結語

雖然「人類喜歡擬人化動物」與「人類喜歡動物」這兩種行為的關聯性在學術上尚未有具體的研究,但是人類對於動物的態度本就屬於人 – 動物交互作用,涉及演化學、心理學甚至是動物福利或生物保育學等領域,所以「人類喜歡擬人化動物」也算是種間接的人 – 動物交互作用(human-animal interaction)。雖然在獸迷研究中很少被提到[55],但是學界對於擬人化為動物福利所帶來的利弊一直以來都有討論,且爭議不斷[16, 17, 22],總之無論是擬人化或是超常刺激等,究竟對社會帶來了什麼影響,這裡暫且不會評斷,只希望能理性地討論人類對動物的態度。

總結來說,人類喜歡擬人化動物是一種複雜的行為模式,除了上述提到的各種理論與概念,相信還有更多機制參與其中,但這部分就有待學界研究了。就如同性戀行為或更準確的同性求愛(same-sex courtship),在演化與行為學上的意義已被學界廣泛地研究,並且在諸多物種內都有發現[5, 42, 59],藉由這些科學依據,社會也應該開始常態化地看待同為少數族群的獸迷。

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四、註解

  1. 擬人化是一種將人類心理特徵歸因於其他個體的自然態度[18]
  2. 一個分類群或物種內,所觀察到的行為具有功能上的相似性,並且來自於共同的祖先,例如人類所有語言都具有行為同源性[70]
  3. 一種代表自己的擬人化動物形象,而且獸設的選擇與個人對於物種的偏好具有顯著的關聯性[61]
  4. 以所有人類行為都是出於對自己死亡的恐懼為前提,一種人類的心理防禦機制,用來抑制自己不可避免死亡意識所產生的焦慮[27]

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54. Plante, C. N., Reysen, S., Roberts, S. E., & Gerbasi, K. C. (2016). FurScience! A summary of five years of research from the International Anthropomorphic Research Project. Waterloo, Ontario: FurScience. URL available at: https://sites.google.com/site/anthropomorphicresearch/past-results/international-online-furry-survey-2011 [accessed 20 May 2021]

55. Plante, C. N., Reysen, S., Roberts, S. E., & Gerbasi, K. C. (2018). “Animals Like Us”: Identifying with Nonhuman Animals and Support for Nonhuman Animal Rights. Anthrozoös, 31(2), 165-177. doi: 10.1080/08927936.2018.1434045

56. Plous, S. (1993). Psychological mechanisms in the human use of animals. Journal of Social Issues, 49(1), 11-52. doi: 10.1111/j.1540-4560.1993.tb00907.x

57. Prokop, P., Tolarovićová, A., Camerik, A., & Peterková, V. (2010). High school students’ attitudes towards spiders: a cross-cultural comparison. International Journal of Science Education, 32(12), 1665-1688. doi: 10.1080/09500690903253908

58. Půtová, B. (2013). Prehistoric sorcerers and postmodern furries: Anthropological point of view. International Journal of Sociology and Anthropology, 5(7), 243-248. doi: 10.5897/IJSA12.052

59. Rahman, Q., & Hull, M. S. (2005). An empirical test of the kin selection hypothesis for male homosexuality. Archives of Sexual Behavior, 34(4), 461-467. doi: 10.1007/s10508-005-4345-6

60. Reysen, S., Plante, C. N., Roberts, S. E., & Gerbasi, K. C. (2015). Ingroup bias and ingroup projection in the furry fandom. International Journal of Psychological Studies 7(4): 49-58. doi: 10.5539/ijps.v7n4p49

61. Roberts, S. E., Plante, C. N., Gerbasi, K. C., & Reysen, S. (2015a). The Anthropomorphic Identity: Furry Fandom Members’ Connections to Nonhuman Animals. Anthrozoos A Multidisciplinary Journal of The Interactions of People & Animals, 28(4), 533-548. doi: 10.1080/08927936.2015.1069993

62. Roberts, S. E., Plante, C. N., Gerbasi, K. C., & Reysen, S. (2015b). Clinical interaction with anthropomorphic phenomenon: Notes for health professionals about interacting with clients who possess this unusual identity. Health and Social Work, 40(2), e42-e50. doi: 10.1093/hsw/hlv020

63. Rozin, P., & Fallon, A. E. (1987). A perspective on disgust. Psychological Review, 94(1), 23-41.

64. Schwind, V., Leicht, K., Jäger, S., Wolf, K., & Henze, N. (2018). Is there an uncanny valley of virtual animals? A quantitative and qualitative investigation. International Journal of Human-Computer Studies, 111, 49-61. doi: 10.1016/j.ijhcs.2017.11.003

65. Serpell, J. A. (2004). Factors influencing human attitudes to animals and their welfare. Animal Welfare, 13, 145-151. 

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67. Sprengelmeyer, R., Perrett, D. I., Fagan, E. C., Cornwell, R. E., Lobmaier, J. S., Sprengelmeyer, A., … Young, A. W. (2009). The Cutest Little Baby Face. Psychological Science, 20(2), 149-154. doi: 10.1111/j.1467-9280.2009.02272.x.

68. Tinbergen, N. (1953). The Herring Gull’s World. London: Collins.

69. Tisdell, C., Wilson, C., & Swarna Nantha, H. (2006). Public choice of species for the ‘Ark’: phylogenetic similarity and preferred wildlife species for survival. Journal for Nature Conservation, 14(3-4), 266-267. doi: 10.1016/j.jnc.2006.07.001

70. Wenzel, J. W. (1992). Behavioral Homology and Phylogeny. Annual Review of Ecology and Systematics, 23(1), 361-381. doi: 10.1146/annurev.es.23.110192.002045

71. Wilson, E. (1984). Biophilia: The Human Bond with Other Species. Harvard, MA: Harvard University Press.

72. Woods, B. (2000). Beauty and the beast: preferences for animals in Australia. Journal of Tourism Studies, 11(2), 25-35. doi: 10.3316/ielapa.200110918

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森地內拉_96
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總覺得自己是理組中的文科生,一枚資工念一半就轉去生科的傻白甜。 關注於生態、演化生物學、生物多樣性及動物行為等議題,想要把自己的想法與接受到的新知傳達給大家,所以就開始嘗試寫科普......

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
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,因此穫有「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。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科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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成體幼體大不同:為什麼哺乳類的幼崽這麼「萌」?——《生物轉大人的種種不可思議》
商周出版_96
・2023/11/20 ・1765字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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無法分辨成體和幼體的生物

小孩與大人不一樣。但是有些生物的幼體形態與成體型態相同。

舉例來說,鱷魚的幼體與成體幾乎長得一模一樣,剛破蛋而出的鱷魚寶寶已經具有完整的鱷魚外形,出生後逐年長大,巨大的鱷魚可以長達好幾公尺。不過鱷魚的成長速度在不同環境和溫度下不盡相同,光從大小無法判斷年紀,只看外形也無法分辨是成體或幼體。有些生物的成體和幼體的形態則相差甚遠,好比蝴蝶和蛙類;也有些生物的成體和幼體沒有太大區別,如同鱷魚。

這兩類生物的差別是什麼?

海葵就是幼體和成體相差很多的生物。海葵幼體是一種很像水母的生物,叫做「浮浪幼蟲」 。浮浪幼蟲在海中自由自在漂游,找到喜歡的岩石區時就會落腳,落腳後就不再移動,附著在岩石上長成海葵。移動是海葵幼體的重要任務,長大後的海葵則是肩負產卵留下子代的使命。

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蛙類和蝴蝶的成體與幼體形態也各不相同,不過任務分配上與海葵不同,負責移動的是成體不是幼體。
由此可見,如果一個生物的幼體與成體各有不同任務,彼此的形態就不會相同,而沒有區分任務的生物就具有相同形態。

人類的大人與小孩 

我們人類又是什麼情況呢? 

人類不會因為長大而生出翅膀或尾巴消失。人類的大人和小孩的外型非常相似,但並非完全相同的個體。舉例來說,嬰兒在我們眼中看起來就很可愛。

小孩子可愛的祕密在於他們的寬額頭。嬰兒的眼睛和鼻子集中在臉的下半部,額頭顯得很寬闊,寬額頭會使得整張臉看起來就惹人憐愛。而且嬰兒頭大、四肢短,整體感覺圓滾滾的,帶有人類大人不具備的「可愛感」。假如出現了一個比成年人更巨大的嬰孩,所有人應該還是能夠辨識出他是個嬰兒。人類不像鱷魚,我們不會分辨不出來誰是大人、誰是小孩。 

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人類的大人和小孩具有不同的外型。除了人類,貓狗的寶寶也長得很可愛,即便是凶猛的獅子與灰狼,牠們的幼崽看起來還是很討喜。哺乳類動物的一大特徵,就是「幼體很可愛」。

哺乳類動物的一大特徵,就是「幼體很可愛」。圖/pexels

嬰兒為什麼可愛?

哺乳類動物的嬰兒擁有可愛的外型。

人類出生後先是嬰兒,嬰兒長大是兒童,童年時期的人類依然保有他們的可愛,但是在長大的過程中卻會漸漸失去這種特質。

蛙類的成體和幼體雖然具有不同形態,但是蝌蚪並不是很可愛;蝴蝶小時候是毛毛蟲,反而比較多人覺得毛毛蟲噁心,只有少數人認為牠們可愛。 

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既然如此,哺乳類動物的嬰兒為什麼會可愛?

原因就在於,嬰孩需要大人的保護。哺乳類動物具有育幼行為,牠們的子代需要親代的養育。小孩的可愛外形是為了獲得大人的保護。烏龜以堅硬的龜殼防身,毛毛蟲透過毒毛保護自己,而哺乳類動物的嬰兒則是把「可愛」當護身符。 

嬰兒的寬額頭惹人憐愛。圖/pexels

嬰兒的額頭很寬。為什麼額頭寬看起來就比較討人喜歡呢?因為大人的腦袋裡內建了寬額頭等於可愛的程式。 證據就是只要額頭寬,不管是不是嬰兒看起來都很萌。不過額頭寬並不是為了可愛。

如果說紅燈是「停止」的信號,寬額頭就代表「不可以攻擊」與「要保護他」的信號。

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對於哺乳類動物來說,大人要保護小孩,小孩要被大人保護。大人與小孩的外型相似卻又不盡相同,因為他們肩負不一樣的任務。這樣說來,小孩的任務是什麼呢?小孩的任務很明確,就是「長大」。一個人要有健全的童年,才能成為健全的大人,這就是小孩的任務。

不過近年來人類的大人和小孩越來越難區別了。 總覺得不像小孩的小大人一直在增加,長不大的巨嬰也很多。

——本文摘自《生物轉大人的種種不可思議:每一種生命的成長都有理由,都值得我們學習》,2023 年 8 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

商周出版_96
119 篇文章 ・ 362 位粉絲
閱讀商周,一手掌握趨勢,感受愜意生活!商周出版為專業的商業書籍出版公司,期望為社會推動基礎商業知識和教育。

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跨物種溝通即將成真!若有動物的「翻譯蒟蒻」你想擁有嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/11/13 ・4484字 ・閱讀時間約 9 分鐘

人與動物之間的溝通一直是科學界和哲學界十分引人關注的一個議題。傳統觀點認為,人類和其他動物之間的溝通受到生物學和語言能力的限制,因此很難實現真正的互相理解。然而,近年來,科學家們對這個問題的看法已經開始轉變,並且有一些跡象表明跨物種溝通有望成為現實。

為什麼科學家認為跨物種溝通即將成真?從海豚到水豚、從蜘蛛到山豬,人工智慧能成為所有生物的萬能「翻譯蒟蒻」嗎?當人類真的破解了另一物種的溝通方式,未來會發生什麼事呢?

跨物種溝通即將成真?圖/giphy

為什麼動物溝通,備「獸」關注?

從古代神話、經典傳說,到熱門動漫影視,都有不少能說人話、化為人形的動物,像是美猴王孫悟空、馴鹿喬巴、還有火箭浣熊,這些擬人化的角色雖然外表參雜獸的特質,卻往往更有人性,故事也著重呈現人與獸人如何從誤解到包容,讓我們為之動容。

在當代台灣的漫畫作品中,許多優秀的新一代漫畫家探討了擬人化動物和人類之間的隔閡、衝突以及理解,呈現了多元化的故事情節。其中,有一些引人入勝的作品,例如《瀕臨絕種團》,故事描述了被路殺後轉生成人類的石虎、黑熊和水獺,當上 YouTuber 還成為高中女生的故事。這個作品提供了獨特的視角,探討了不同物種之間的互動和冒險。

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另一部作品是《海巫事務所》,它將魔法元素融入生物學,講述了一個迷茫的廢業青年與擬人化海洋動物相遇並相互療癒的故事。還有一個短篇漫畫《IVE》,通過科幻的方式,描述了某種深海雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。

短篇漫畫《IVE》描述了有著雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。圖/CCC 追漫台

這些作品在畫風和故事情節方面都各有特色,無論你是一位一般漫畫愛好者還是偏愛條漫,你都可以在 CCC 追漫台找到它們,享受不同的視覺和情感體驗。

而這幾部作品的共通核心問題就是:如果動物能用人類的語言跟我們溝通,會怎樣?即使牠們能跟我們說話了,我們就能理解彼此嗎?要取得那唯一的真相,除了請出《不可知論偵探》海麟子(也是 CCC 追漫台 上的熱門作品),科學家還有一個辦法:就讓動物自己說話吧!今年 7 月 Science 期刊上發表了一篇觀點文章,標題為《用機器學習解碼動物溝通》表示新方法有望帶來全新的洞見,也有助於保育。不過在打電話給露洽露洽之前,我們得先了解什麼是動物溝通?

什麼是動物溝通?

首先要有一個清楚的認知,那就是人類跟所有其他的動物,都各自受限於自己的感官,活在不同的「環境界」(Umwelt),這個德文的意思是說每一種生物都活在獨有的感官泡泡裡,所見、所聞、所聽、所嚐、所觸都跟其他生物截然不同。你想想,連人與人之間都會因為家庭背景、生活環境、媒體教育而對同一件事物有天差地遠的詮釋了,對跨物種來說,不同的感官體驗讓彼此如同身處完全不同的世界。

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例如,海龜和許多鳥類能感知地球的磁場,藉此進行長距離遷徙;而響尾蛇具有紅外線感覺器官,能夠在黑暗中感知幾公尺外的獵物體溫。蝙蝠則使用回音定位來捕捉飛蛾等獵物,每秒發射兩百次超音波脈衝,並根據百萬分之一秒的時間差距來精準定位目標。斑海豹則依賴其特殊的鬍鬚來察覺魚游過的流體動力,猶如水中留下的軌跡。角蟬使用震動通信,能夠透過植物表面傳遞信息給其他角蟬,即使對人類來說是聽不見的。至於我們的忠實夥伴狗,它們的世界主要由氣味構成,能夠分辨地下埋藏的松露、潛藏的地雷、古蹟、毒品甚至主人身體內的腫瘤等各種氣味。

狗狗的世界主要由氣味構成。圖/giphy

那麼,海龜要如何跟我們這些沒有磁場感應的人類解釋牠們的感覺呢?蜂鳥又要怎樣才能描述它看到的一億種顏色呢?這真的是雞同鴨講,甚至比牛頭更不對馬嘴!

但有越來越多科學家認為,隨著人工智慧(AI)的快速進步,破譯動物的溝通方式不再是不可能的事情。AI 能幫上什麼忙呢?首先,機器不具備人類的偏見,因此能幫助研究者更理解動物溝通系統的結構和功能,同時辨識我們和動物之間的差異。

其次,機器學習技術能夠辨識那些對於人類難以想像或無法感知的動物感官訊號,這些包括聲音、振動、光線、化學物質等。機器可以幫助分析這些訊號,並幫助我們理解動物想要傳遞的訊息。

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最後,AI 還可以基於動物訊號,開發出預測動物行為的模型。例如預測動物的交配行為或遷徙模式,或何時可能需要尋找庇護避免捕食者。

此刻的我們對於深度學習能完美辨識圖像語音,以及 GPT-4 或 PaLM 2 等大型語言模型能生成語言,甚至跟我們交談,完全不覺得奇怪,但可能僅僅 10 年前,這都還像是天方夜譚。那麼將這份能力運用在動物身上,也將變得理所當然……嗎?

現在科學家已經做到什麼程度?破解了哪些動物語言呢?

科學家正在使用人工智慧來解讀各種物種的動物溝通方式。

例如烏鴉:英國聖安德魯斯大學的科學家 Christian Rutz 長期研究南太平洋的新喀里多尼亞烏鴉( New Caledonian Crow ),牠們是少數能夠製造工具的鳥類,會把樹枝的葉子拔掉,做成鉤子來釣蟲,不同群體的作法也有差異。他發現島上不同烏鴉群體有不同的叫聲,可能是文化得以傳播的關鍵。身為烏鴉專家的他加入了 ESP 地球物種計畫,研究二十年前已經野外滅絕,現在只剩圈養個體的夏威夷烏鴉,他們用機器學習來比較圈養跟野生烏鴉的錄音,了解圈養是否改變了烏鴉的詞彙,例如注意威脅、求偶等重要的叫聲,是否已經在圈養環境中失去了,如果我們破譯這些叫聲,可能可以幫助這些烏鴉重新野化。

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或許我們可以預測鯨魚會說什麼,反過來和牠們對話?圖/giphy

哺乳類的另一個成員鯨魚更是重點研究對象,2020年成立的 CETI,由 40 多名科學家、跨15 個機構組成,是最受關注的鯨語破譯團隊。他們除了駕船出海用水下麥克風偷聽鯨魚對話,也使用無人機從上方監看,更計畫在加勒比海海底安裝三個監聽站,從遠處捕捉離海岸 12 英里處抹香鯨聊天的喀噠咔嗒聲。以前啊,抹香鯨的聲音被比擬為單純的二進位代碼,但其實更為複雜,而機器學習可以重新辨識這些聲音。圖靈獎得主,加州大學柏克萊分校西蒙斯計算理論研究所所長莎菲·戈德瓦塞爾( Shafi Goldwasser )受訪時就說, CETI 的目標就是要像 ChatGPT 一樣,能預測鯨魚會說什麼,甚至反過來和鯨魚對話。

這些只是 AI 解讀的眾多物種中的一部分,其他還有不少鳥類、靈長類、海豚、蜘蛛、螞蟻、蜂類,或與人親近的貓、狗、豬等,也都是目前被科學家認為有機會破譯其「語言」的生物。

如果我們成功解讀出了動物的語言,我們又該從什麼角度與動物溝通?我們所「理解的語言」真的一樣嗎?

就算解讀動物溝通,能避免擬人化的陷阱嗎?

儘管機器學習在許多情況下表現出令人印象深刻的準確性,但動物的聲音、姿態和其他訊號往往具有多義性,也就是同一個訊號可能有多個意思,很難正確解釋它們的含義。此外,機器學習再強,目前也存在限制,特別是我們尚未完全理解的感知機制,如電感、磁感和費洛蒙等。

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在漫畫《瀕臨絕種團》跟《海巫事務所》中,動物跟人類除了偶爾吵架之外,基本上相處得極為融洽,這也是我們人類想像中希望的情境,就是能與動物友善地、無惡意地溝通。而在《 IVE 》這部異色科幻作品中,則提出更現實的問題。汪幼海博士認為 IVE 為了與人接觸,如鮟鱇魚一般的餌球竟然為了吸引人類而變成人形,甚至可以與人溝通。雖然令人驚喜,但這也意味 IVE 的目的就是要讓人類成為其血肉的一份子,獲取其基因,因此也使用類似費洛蒙的物質吸引人類男性。對鮟鱇魚或 IVE 來說,這是很自然、毫無惡意的,但對人類來說,就是一種恐懼的殺戮。大自然中本來就有許多「愛」是以殺為結局,包括蜘蛛、螳螂等。人類又要如何在對事物理解前提完全不同的情況下,與動物更深度溝通呢?

圖/pexels

在科學研究上,我們情不自禁地把動物擬人化更是個麻煩且不容易解決的問題,要是過於擬人化地認為動物跟人類共享一樣的情感,可能導致研究者在實驗設計和解釋結果時受到情感干擾,使研究不客觀。此外,擬人化也會使研究者更容易面臨到底是該保護動物權益,還是進行實驗研究之間的衝突,陷入倫理的困境。

但若反過來,要是有科學家認為動物跟人類完全不同,因此缺乏同情心,不尊重動物權益,倫理問題只會更嚴重。現在大家對動物福祉很關注,尤其是在涉及動物實驗和野生動物保護的時候,研究人員對動物無感情的態度反而可能導致研究受到質疑。更重要的是,這會讓科學家缺乏共鳴和洞察力,忘記我們也是動物。因此啊,如何拿捏分寸,在過分擬人跟缺乏同情的兩端之間找到適當的位置,也是動物溝通研究者的重要問題。

人類會將破譯動物溝通的能力拿來善用嗎?怎樣算是善用呢?

在石虎、黑熊跟水獺轉生變高中女生、IVE 開始對人類有興趣之前,機器學習的確可幫助我們監控和保護瀕臨絕種的野生物種,透過解讀其溝通方式,更了解牠們的需求和行為,制定更有效的保育策略。也能夠幫助我們理解圈養動物的情感和需求,從而改進在人類照顧下的生活品質。

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然而,當播放動物聲音以吸引它們或干擾它們時,會不會對它們的行為產生不可預測的影響?甚至不可逆地改變群體的文化,從而威脅它們的生存和生態系統的平衡?假訊息在人類世界已經夠麻煩的了,想像一下,若連動物世界也都被假訊息入侵時,會發生什麼事呢?

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