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科學寫作:如何讓複雜的議題變得平易近人又好讀?

活躍星系核_96
・2012/12/21 ・7228字 ・閱讀時間約 15 分鐘 ・SR值 555 ・八年級

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作者:伊恩塔克(Ian Tucker)
本文原始連結:Science writing: how do you make complex issues accessible and readable?
譯者: 黃敏芳(畢業於陽明大學醫放系、陽明大學醫工所及Science and Technology Journalism)

在英國倫敦的皇家學會準備要頒發年度圖書大獎的前夕,我們邀請五名頂尖的作家來談談,在這個充滿科技思想的年代,什麼是好的科學寫作?這五名作家分別是:史迪芬‧平克(Steven Pinker)、詹姆斯‧葛雷易克(James Gleick)、布萊恩‧格林恩(Brian Greene)、瀧‧法蘭克(Lone Frank)和喬許.佛爾(Joshua Foer)。

上個月月底,五名世界上最頂尖的科學作家齊聚在英國倫敦,等待英國皇家學會頒發2012年科學書籍獎(Winton Prize for science books)。在晚上頒獎之前,我們把這五名作家找到皇家學會圖書室來,聊聊報導詹姆斯.葛雷易克所謂的「我能夠理解的部分」(very edge of what I’m able to understand)到底是什麼。

像葛雷易克這樣的作家在我們瞭解世界的過程中扮演重要的角色。隨著科學發現越來越多的宇宙奧秘,科學理論和科學發現也變得越來越技術性、越來越以資料為導向。

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因此,在將複雜的科學研究變成平易近人、具有啟發性質的散文過程中,科學家和科學作家所扮演的角色變得很微妙、也很重要,就如同聚集在此的五位作家所扮演的角色一樣。這個獎項的第六位候選人,《病毒風暴》(The Viral Storm)一書的作者,納森.沃爾夫(Nathan Wolfe)無法參加這場討論,因為他人在剛果的叢林中。不過頒獎的時候不需要即時衛星連線,因為裁判將獎項頒給葛雷易克的書《資訊:一段歷史、一個理論、一股洪流 》(The Information)。

為什麼科普報導很重要?

喬許.佛爾英國皇家協會於1660年成立的時候,當時那些受過教育、多才多藝的人還是有可能真正瞭解世界萬物的道理。不過現在辦不到了。史迪芬.平克或許是偉大的認知科學家,不過我賭他沒辦法解釋希格斯玻色子(Higgs boson)是怎麼被發現的。

布萊恩‧格林恩:他剛剛才解釋給我聽,而且解釋得還不錯。

喬許.佛爾:那表明為什麼我們越來越需要偉大的解釋者(interpreter)。我們這些人變得越來越重要是因為科學變得越來越難以理解,以致於需要其他人來協助我們瞭解科學。

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當你寫作的時候,你怎麼處理困難的部分?你希望讀者一口氣看完你的書,還是希望讀者努力挖掘埋藏在每一行裡面的真知灼見?

史迪芬.平克:在提筆撰寫我的第一本認知科學書籍之前,我從一位編輯那邊得到大概是我收過最好的建議。她說,很多科學家和學者在為各式各樣的讀者寫作時,有一個共通的毛病:他們採取了紆尊降貴的態度寫作。他們假設目標讀者不怎麼聰明,可能就是一些卡車司機、貧苦農民和編織娃娃的老奶奶,所以他們寫作的語氣就好像在跟小孩說話一樣,態度高人一等。她說:「你應該假設你的讀者跟你一樣聰明、好奇。因為他們不瞭解你知道的事情,所以你才會在這邊把那些他們所不知道的事傳達給他們。」只要我提供給讀者瞭解一個概念的所有必須材料,我願意讓他們做點事。

布萊恩‧格林恩:理想的狀況就是,讀者可以從不同的層面來讀一本書。如果他們為了瞭解所有東西,所以真的很想挖掘書中的訊息,包括附錄在內,希望神會保佑他們,因為那真是太棒了!不過對於那些只想要深思熟慮重點部分的讀者,我希望書中文字有足夠的動力可以推動他們完成思考的過程。要取得平衡很難,不過我想當你終於靠近目標的時候,人們會感謝你。

瀧‧法蘭克:很多人會說,不要使用艱難的專有名詞。不過如果你可以在寫作的時候好好運用白話文的技巧,基本上你可以解釋所有的東西。

有誰曾覺得某個東西太難解釋而把它省略掉?

布萊恩‧格林恩:幹過這種事嗎?我老是在做。原則上我同意你可以解釋所有的東西,不過你試過用代數幾何來向一般人解釋對稱嗎?祝你好運啊。有些事情真的很難,沒有受過技術方面的訓練很難瞭解。不過即使省略一些東西,還是要保留精華,這樣主題的核心就有很多部分可以發揮,讓你可以好好表現。

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喬許.佛爾:到頭來,每個在這個房間裡的人或多或少都是個娛樂大眾的人。我們對抗部落格、電動和電影,努力爭取讀者的注意力。我試著講述能讓人們從甲地到乙地的故事,我不是指故事要有頭有尾,而是指讓他們可以瞭解某個主題。被帶進像這樣的知識之旅,報酬可是很豐厚的。

詹姆斯.葛雷易克:我不知道這算是懺悔還是吹牛,不過我常常遇到我能夠獨立搞清楚的事。我寫書的主題就是我會關心的事,我講的故事就是我覺得跟我們文化有關的東西,而我們的文化越來越跟科學性的東西有關。我的書《資訊:一段歷史、一個理論、一股洪流 》在某方面看來並不是一本科學書籍。不過在寫這本書的時候,我必須處理技術性的東西。所以對我來說,要理解這些技術性的東西常常得問聰明的人很多笨問題。

一般大眾可能無法瞭解科學寫作的特點,而把科學寫作跟其他的非文學類混淆在一起。

詹姆斯.葛雷易克:我屬於一般大眾。我不覺得我在這邊具有代表性。除了喬許.佛爾以外,在場的人都是或曾是科學家。我進這一行是因為新聞的關係。我從來沒想過要成為科學作家。我抗拒成為科學作家這種想法。

瀧‧法蘭克:我同意。我覺得很多時候,區別科學寫作跟非文學類的標準相當無聊、刻板 。

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史迪芬.平克:隨著科學的思考邏輯運用到其他領域,科學寫作和非文學類之間的差別會越來越難區別。以我的書《人類天性中的善良天使》(The Better Angels of Our Nature)為例,這本書混合了歷史、認知科學和神經科學,而且這本書還被提名角逐歷史類獎項。我觀察歷史的走向,而就我個人的看法,如果你提到走向並且使用諸如增加或減少這種字眼,就要有數據佐證。所以我所報導的是可以被量化、可以用圖表做總結的歷史。不是所有的歷史學家都是這樣做歷史研究。就這兩者的範圍看來,科學和一般性非文學類書籍之間的區別正在崩壞。假如有人想要用我的方法來解釋歷史現象,就表示不能只是認為歷史事件只是接二連三發生,而是要思考為什麼這些事件看起來是往某個方向走。如果你觀察到一個現象,想要使用比較一般性、簡單的詞彙來解釋,就某種意義上來說你就是在做科學。

就很多人看來,學習跟困難息息相關。你覺得有時候學習就是要很困難,這樣才會被認為是科學嗎?

史迪芬.平克:告訴你一件有趣的事,或許可以讓你瞭解科學家和人文學者的想法哪裡不同。有次我參加某個跨領域研討會,與會者有科學家和人文教授。在某場探討繪畫的演講結束時,演講者說:「好吧,我希望我已經從不同的角度讓這個主題更複雜。」我那時候想,這就是科學家和評論家之間的差別。科學家會說:「我希望我已經從不同的角度來簡化這個主題。」

瀧‧法蘭克:現在很多讀者期待每件事都應該要更簡單,不應該處理每件事,所以如果一本書有點難,人們就不會去讀它;人們會把它丟掉,然後找其他的書來看。

詹姆斯.葛雷易克:那真是令人沮喪的想法。我希望這不是真的。如果這是真的,我就不寫作了。我覺得大家喜歡接受挑戰,而且你不一定要拿科學類書籍來挑戰他們,你可以用歷史書或是傳記文學。當你翻開一本書來讀,不管你讀多少,你讀就是因為你想讀它。

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瀧‧法蘭克:我想你講的是1%,而不是99%的人。

詹姆斯.葛雷易克:你知道的,在出版業就是要爭取這些1%的人。

布萊恩‧格林恩:1%就可以賣很多本,在美國就可以賣三百萬本。

瀧‧法蘭克:我想這或許跟文化差異有關。我來自丹麥,科學在那邊不怎麼受到重視,幾乎沒有任何科學寫作。舉例來說,道金斯(Richard Dawkins)最新的書沒辦法翻譯成丹麥文,因為沒有市場。你應該有感覺了吧。

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現在科學書籍似乎有點在蓬勃發展,有人想猜猜可能的原因嗎?

布萊恩‧格林恩:謝天謝地,我的經驗跟你描述的丹麥狀況非常不一樣,丹麥的狀況太恐怖了。雖然我遇過的人不能代表全部的人,不過我覺得越來越多人真的想要瞭解科學世界發生了什麼事。

史迪芬.平克:真的越來越多。我們這些受過教育的人住在一個用科學描繪一切的世界。人們不相信世界是5000年前被創造出來,至少那些我們試著吸引來買書的人不相信這回事。受過教育的人會接受我們是從靈長類演化而來;我們的心智要靠大腦的運作,所以我們會受到幻覺、謬誤和偏見的支配。正是科學提出這些存在已久的問題,並加以回答。

詹姆斯.葛雷易克:你剛剛說某個美國政黨沒受過教育!

史迪芬.平克:對啊,沒錯。

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詹姆斯.葛雷易克:你提到的現象對我來說再明白不過了,不需要特別提出來問。我們當然關心科學,我們知道科學能夠解釋我們最想要找出答案的問題。我們國家裡的對立潮流(我們四個人住的地方)是最恐怖的事。就我看來,突然之間越來越多人不認為科學能夠回答這些問題。以前我沒看過這種事。當年我開始寫些有關科學的東西時,我從來不覺得這些事會有爭議性。

史迪芬.平克:可能因為在美國,某個政黨看起來非常反對世界科學觀。不過我覺得,他們的行為不能被認定是討厭科學,因為他們還是會在尋找石油的時候使用我們所相信的地球年齡作為依據。當他們生病的時候會去看醫生,而且他們跟我們一樣也會煩惱病菌演化產生抗藥性。他們不是阿米許人(Amish,基督教的分支教派,因拒絕採用現代科技而聞名),不是用古代的方式生活。所以就某種意義來說,他們已經融入科學的世界,只是在某些非常具有象徵意義、界定道德與政治角色的議題上,他們會非常明確表達自己的立場,所以我覺得這跟完全不瞭解科學是兩碼子事。事實上,我們(哈佛大學)系上有個研究生曾做過一項實驗,結果顯示贊同和反對演化論的人,對演化論的瞭解其實差不多。我們不應該將少數熱門議題的說教行動跟針對整體科學世界觀的敵意搞混在一起。

你怎麼論斷一本書是否成功?銷售量?來自學術界的反應?

布萊恩‧格林恩:這些都是判斷的依據,不過我個人會捫心自問,如果換成是20年前,沒有人可以寄電子郵件給我的時候,我會寫這個題目嗎?當一個八歲的小孩寫信問我問題,而且表達出對於那些觀念的雀躍,他的行為跟銷售量或是支配性的影響都沒有關係。當有人很喜歡你的書時,你會覺得真好。

喬許.佛爾:如果不是這三個人寫出讓我在高中時深受影響的書(葛雷易克的《混沌》、平克的《語言本能》以及格林恩的《優雅的宇宙》),我想我不會坐在這裡。我在高中時期讀過的書影響我對世界的想法,以及我這輩子的志願。我想當你在思考如何評斷一本書是否成功的時候,沒有想過有時候得等上好幾年,才會知道一本書怎麼影響他人。

佛爾和法蘭克,你們兩個寫書的時候都把自己的經驗跟科學交織在一起。用這種方法寫書,會使你擔心處理主題的時候比較不客觀嗎?

瀧‧法蘭克:在寫一本有關個人基因體學的書時,很難跳脫出來用第三人稱發問:「你得到這些資訊時覺得怎樣?」你可能也會自己去找出這些資訊。我的經驗只是個案,針對同一件事,不同的人有不同的處理辦法。所以我不過是把自己當作實驗材料,從各個角度來敘述故事。這也是讓其他人感興趣的辦法。他們喜歡從個人故事中學習科學的知識。

喬許.佛爾:到目前為止,在探索那些我有興趣、而且想要找出解答的問題時,

我覺得寫作是個很好的工具。我不應該出現在我的書內,但是有時候書的主題太吸引我,使得我不可能從局外人的角度來講述故事。所以成為主角之一算是個蠻愉快的意外。我沒有辦法想像自己不投入的話怎麼去寫第二本書。

格林恩和平克,你們會以第一人稱來寫書嗎?

史迪芬.平克:我用第一人稱寫過一些散文,內容是有關幾年前我拿自己的基因體去定序的事。我可以想像寫一本書來討論使用第一人稱敘述人生大小事會遇到的困難,然後加入心理學家的研究成果,像是人類會挑對自己有利的部分來講,還有記憶扭曲的狀況。

布萊恩‧格林恩:《優雅的宇宙》中有幾個章節就是以第一人稱寫成。當初的草稿沒有使用第一人稱,因為我顧慮到這麼做可能會讓人覺得我很自私,在一本寫給大眾的書裡面提到自己的成就。所以第一版的草稿裡面沒有放名字,只有一些想法而已,整個就是很糟。所以我重新修改,把該放的東西都放進去,像是誰做了什麼事,有什麼爭論,討論出來的解決辦法是什麼等等。然後,當我開始處理自己的成果時,整件事就變得自然了起來。既然我本來就參與在其中,那我就用第一人稱的角度來描述。這本書不用說故事的方法就沒辦法進行下去。

來談談譬喻。使用可以理解但是不完美的譬喻,以及使用可能無法令人理解的方式詳述一件事,這兩者之中前者比後者好嗎?

史迪芬.平克:譬喻是非常強大的。事實上,我們甚至可以辯稱,我們瞭解世界萬物,只是必須透過譬喻的方法來瞭解實際上的世界。我們的語言幾乎充滿了隱喻。不過文學性隱喻跟科學譬喻並不相同。在文學隱喻的世界中,隱喻和事物之間的連結越多,這個隱喻就越豐富美好。但是在科學譬喻的世界中,譬喻跟事物之間的連結越多,這個譬喻就越不好。譬喻必須慎選,解釋譬喻的時候要小心。你必須指明讀者相似之處為何,以及你用譬喻所解釋的東西跟譬喻之間的關係點是什麼。有時候可能會太專注於反覆衡量各種譬喻,使得你不知道哪一點真的有用,這就是可能會讓譬喻誤導人的地方。

我在某處讀到,譬喻就像是不合身的外套,最重要的部分蓋住了,可是某些地方會突出來,某些地方又限制你的活動。

詹姆斯.葛雷易克:我才不信這套說法!什麼事都有可能被做爛。不過我也相信譬喻是人類學習和探索世界的方法。物理學家聲稱大自然的語言是數學,而這說法多少有幾分真實性。不過我也相信,任何用自己的方法來理解世界的物理學家其實就是自動用譬喻的方式來思考。我相信,所有的科學模型或理論本身就是一種譬喻,雖然不是很完美,定義漏洞百出又不完整。但它就是個模型,不是世界本身。

在場有人試過寫小說嗎?

史迪芬.平克:我的另一半就是小說家,所以我深知自己的不足。

布萊恩‧格林恩:我出版過短篇故事,而且內容真的有科學成分。那篇故事跟時間旅行有關。這是我做過最有趣的事之一。故事在虛構的層面有一定的自由度,而事實的部分則跟真實的科學緊密相連,給故事一種安定性,害我必須小心分辨我是不是連事實的部分都用捏造的。

科學作家寫的是尖端知識還是幻想?

瀧‧法蘭克:很多人不瞭解,科學真的會影響人類思考的方法。他們以為文化來自哲學、戲劇和其他東西,而科學只負責製造裝置。我真的想讓人們看看,我們從科學得到的知識怎麼改變我們的文化。

布萊恩‧格林恩:我覺得讓小孩瞭解科學需要創意以及所謂的創意管教(creative discipline)是一件很重要的事。

詹姆斯.葛雷易克:如果我們這些人都以為科學過程就是機械化又無聊,我不相信在場的人會寫跟科學有關的東西。我們五個人都很重視想像力和創造力,我們不是把這些元素當作偶然出現在科學過程中的意外,而是作為讓科學前進、使人感到興奮的要素。

史迪芬.平克:唯一的但書就是,在科學領域中,光只有想像力和創造力還不夠,正確性是不可或缺的。歷史上有很多充滿想像力的人被遺忘,因為他們那美好簡鍊的計畫跟現實搭不起來。

科學家撰寫學術期刊論文的正式、技術性作法會影響科普寫作嗎?

布萊恩‧格林恩:當我查閱某些1920年代的量子力學論文時,發現其中有一篇提到發生在實驗室裡的意外。撰寫那篇論文的科學家描述玻璃管炸裂的時候,一個硬幣被染污了,以及他加熱那個硬幣試圖去除污漬的過程。他在這篇技術性文章裡面完整講述了這個故事。現在的話很少看到這樣的事。因為我還沒進行全面性的研究,所以我不確定這是不是個少見的例子,不過大家撰寫學術論文的時候,好像已經從講述某種發現的故事變成採用比較照本宣科的方式?

史迪芬.平克:我覺得真的是這樣,我想這都已經都被記錄下來了。相較於講述事情發生的過程,這在科學上就是個問題。問題出在,當你在期刊編輯的壓力下講述導到結論的故事時,將所有不成功的部分和意外按下不表,這種作為事實上就是在扭曲故事本身,因為這樣做可能會誇大你的發現的重要性。如果你失敗了15次,成功1次,然後在統計的時候不提那15次失敗,這樣數據上看起來你的結果就很重要,但這事實上是一種誤導。統計的時候應該要把所有做過的實驗算在內,不能只算那個成功的實驗而已,尤其在社會科學方面更是如此。我們看到很多傷害就是因為大家只報告成功的部分,而且講述故事的時候把整個實驗過程直接導向成功的結果所致。

當需要將自己的工作傳達給大家知道的時候,科學家自己本身是不是最大的絆腳石?

喬許.佛爾:像我這樣的人其實不一定要出現在溝通的過程中。理想上,科學家可以是很棒的溝通大師,而且在溝通過程中其實不需要非專家介入把科學家做的事組合成有條理的故事。

詹姆斯.葛雷易克:不過研究和溝通的技巧不一定會相伴發生。你可以是一名偉大的科學家,同時缺乏絲毫想溝通的興趣。牛頓就是一個不怎麼樣的溝通者(communicator)。我覺得我們應該只要慶幸能有像布萊恩‧格林恩這類的人,可以身兼偉大的科學家和溝通大師二職。我想這樣的人應該大多是例外。

喬許.佛爾:不過我很好奇,在溝通方面比較優秀的科學家,是不是在科學研究方面就比較不出色?

布萊恩‧格林恩:有些人是真的這麼覺得。在美國紐約州立大學石溪分校有個新機構,想把科學傳播作為科學研究生訓練的一部份。對我來說,這看起來很合理,如果人們可以進行比較自由、條理清晰的溝通,即使只發生在科學家之間,也可以激發更多的點子。

喬許.佛爾:在科學書籍或是一般文章裡頭要做的事就是去蕪存菁,找出精華的部分,然後傳達給其他人。這不只是講故事而已,這需要思考以及清楚的溝通。不只是科學家,整個學術界的溝通逐漸缺少條理清晰的特色,而且我覺得這讓他們的思緒比較不清晰。

平克和格林恩,你們覺得學術界的同事會因為你寫一般書籍所以比較不看重你嗎?

布萊恩‧格林恩:一開始的時候我的確有這樣的顧慮,至少在我寫第一本書的時候。不過我發現至少在表面上,大部分弦論領域的人覺得他們陷在這個沒人知曉的科學小角落,所以他們喜歡向大眾推銷弦論的想法。

史迪芬.平克:我的經驗跟他一樣。我不想讓自己的思緒一直圍繞在這種事上頭,要不然我就會很輕易找些藉口,把那些批評我的人轟開,也會給自己藉口不認真看待那些我身為一名科學家應該要認真看待的批評。

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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「科學」能有價值觀嗎?堅持「客觀」反而讓民眾失去信任?——《為何信任科學》
貓頭鷹出版社_96
・2024/05/26 ・3357字 ・閱讀時間約 6 分鐘

科學這門事業並非價值中立,個別科學家也不是。沒有任何人可以真正做到價值中立,當科學家這樣講自己,人們會覺得他們虛偽,因為那是不可能的。除非他們是白痴學者或超級天真,不然就是不誠實。然而誠實、開放和透明又被認為是科學研究的核心價值。科學家怎麼可能同時做到誠實,又說他們沒有自己的價值觀?如果科學家要堅守誠信,同時卻讓大眾誤解他們的角色(就算不是故意的),這會讓他們的事業出現根本的矛盾。

可能有人會反駁,科學家並不是說他們沒有自己的價值觀,只是不會允許這些價值觀影響到科學工作。這種論述不可能證明對或錯,但社會科學研究和一般常識都顯示這不太可能。這就把我們帶到下一個問題,不知為何長久以來都沒有人認真討論一件事,但它卻是許多美國人不信任科學的核心因素:要說科學是價值中立的,多少是在說它沒有價值,至少除了創造知識以外沒有其他價值,而這很容易就變成在說科學家沒有價值信念。當然不是這樣,但如果科學家不願意討論他們的價值觀,就會給人一種印象,認為他們的價值觀有問題,所以才需要遮遮掩掩,或認為他們根本就沒有價值信念。你會相信一個沒有價值信念的人嗎?

我在第二章提出了一個問題:忽視科學主張但最終發現它是對的,風險是什麼?相比之下,相信一個錯誤的科學主張,風險又是什麼?回答這個問題必須仰賴價值。我和康威合著的《販賣懷疑的人》提到,氣候科學所引起的爭辯,幾乎都是價值上的爭辯。很多有影響力的人物在一九八○和一九九○年代相信,政府干預市場的政治風險是如此之大,超越了氣候變遷的風險,因此他們懷疑、蔑視,甚至否認後者的科學證據。這些立場由自由主義智庫繼承,得到共和黨支持,演變成共和黨支持者很多都否認氣候變遷,只是有些積極、有些消極;然後再演變成很多質疑「大政府」的人都懷疑氣候變遷,包括商人、長者、福音派基督徒、住在美國鄉下的人。

即使氣候變遷的證據不斷累積,懷疑論者還是堅稱,就算氣候真的有在變遷,情況也不會太嚴重,或者不是「我們造成的」。因為如果事情真的很嚴重而且是我們造成的,那我們就應該採取行動,可能需要政府以某種方式管制。如此一來,否認氣候變遷逐漸變成美式生活的常態,先是否認證據,最終否認事實。這個問題非常嚴重,但是對於氣候變遷否認者秉持的價值,不能一網打盡說是錯的。

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共和黨支持者很多都否認氣候變遷。圖/giphy

我們可以討論大政府和小政府的優缺、市場管制不足或過度管制的風險,但任何這類討論都(至少在某種程度上)是從價值出發。如果要開誠布公討論這個話題,就必須討論我們的價值觀。不同的人面對同樣的風險,可能有不同的想法,不代表他們就是愚笨或腐敗。人為氣候變遷的科學證據很清楚,疫苗不會導致自閉症很清楚,使用牙線有益健康也很清楚。但價值觀導致許多人拒絕接受證據指出的事情。

回到剛才的問題:你會相信一個沒有價值信念的人嗎?答案當然是不會,這種人是反社會人格。你也不會相信那些擁抱你所厭惡的價值的人。但如果你認為,某個人的價值觀起碼部分與你相似,就算不盡相同,你可能就比較願意聽聽他的想法,接受他說法的一部分。因此,無論價值中立是否能讓一個主張在知識論上比較站得住腳,可以確定的是它在現實中沒有用,不能以此確保溝通、建立信任的連結

科學寫作的主流寫法不只試圖隱藏作者的價值觀,也把他們的人性一同抹煞了。價值觀隱藏、情緒不得伸張、避免使用形容詞,甚至連「我」這個字都無形中禁止了,即便論文只有單一作者也一樣。理想的科學論文寫得好像作者沒有價值觀或感覺,甚至好像作者根本不是人,這都是為了表現出客觀。

圖/envato

科學家可能覺得根本沒辦法讓否認氣候變遷和相信地球年紀是 6000 年的人相信他們。或許這是真的。我曾經公開表示對於要如何跟千禧世代交流感到非常絕望,他們之中有些人聽信末世論,認為世界就要毀滅了,幹麻還擔心氣候變遷?但當我陷入絕望,隔天幾位記者就告訴我怎樣才能透過基督教價值和教導打動這些人。他們建議我從價值觀下手,社會科學研究也支持這種想法。

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結論

科學家壓抑自己的價值觀,堅持科學是價值中立的,這是一條歧路。他們認為人們如果相信科學沒有價值觀,就會相信他們,但這是錯的。

墨頓顯然這樣想,但他可能是錯的,或許反過來才是對的。原因如下:

政治與社會觀念保守的基督徒、自由主義者、共和黨人拒絕相信演化論和人為氣候變遷,大部分分析都聚焦在科學家與這些人之間的價值衝突。但我相信,驅動大多數科學家的價值觀,還是和大多數美國人的價值觀有重疊之處,包括多數的保守派和宗教信徒。近來有一些科學家開始公開聲明他們的價值觀,我認為部分原因是,他們深信這些價值觀確實得到廣泛接納,可以作為信任連結的基礎。 我認為他們是對的。

我認識的大部分科學家都想要預防疾病、促進人類健康、透過創新和發現來強化經濟、保護美國與全世界美麗的大自然。前共和黨議員殷格利斯講得很有說服力,他談到他和海洋生物學家一同造訪大堡礁,他們肩並肩站著,欣賞珊瑚礁周邊生物撼人的美麗。殷格利斯了解到一件事:他看到「創造」,科學家看到「生物多樣性」,但他們實際上看到的、在意的、珍惜的,是同一件事。

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我好喜歡這個故事,因為多數人至少都在某方面珍愛自然。不同背景的美國人都曾造訪國家公園和森林,去健行、釣魚、露營、開車、攝影、漫遊、抱怨,雖然從事不同活動,但美景與體驗帶來了共同的喜悅。儘管如此,我們對人類與自然世界的關係,確實有不一樣的想法。有些人想要在冬日的黃石公園騎雪上摩托車,有些人想要安靜休養。幾乎所有美國人都說他們相信自由,然而我們對這個詞的理解卻嚴重分歧,也很難同意該把哪一類自由看得最重要。柏林有句名言:狼的自由可能代表羊的死亡。同意「自由」這個詞意義並不大。

宗教歷史學家普羅特勞指出,猶太人、天主教徒和新教教徒都相信十誡,但是版本差距之大,令人吃驚。例如天主教放棄了不可崇拜偶像,而猶太教與新教徒堅守此道。天主教因此少了一條戒律,只剩九條很奇怪,於是他們把最後一條一分為二,變成第九條是不可貪圖鄰人之妻,第十條是不可貪圖其他東西。儘管如此,美國人中超過 70% 都信奉這三個宗教,他們都還是認同不可殺人、偷竊、通姦或做偽證,也相信我們應該崇拜唯一真神、不可妄稱神的名、守安息日、孝敬父母。伊斯蘭教也同意這些,只是比這三個宗教更加強調慈善:課(zakat),也就是施捨,是五大支柱之一。不過,看看 zakat 這個字和希伯來文中的 tzedakah 多麼相似,tzedakah 代表慈善施予,是猶太生活的道德義務。慈善也是基督教的核心價值,虔誠的摩門教徒會繳納什一奉獻。

在很多政治議題上我們意見相左,但我們的核心價值大部分都重疊。釐清這些我們都同意的部分,並解釋它們和科學研究的關聯,我們就有機會克服盛行的懷疑論與對科學的不信任,尤其是因價值受到衝擊而產生的不信任。

We have been authorized by Princeton University Press to use this conten. 該內容由普林斯頓大學出版社授權使用

——本文摘自《為何信任科學:科學的歷史、哲學、政治與社會學觀點》,2024 年 04 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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貓頭鷹出版社_96
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