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從石器時代走到 AI 時代,人類準備好面對「人工生命」了嗎?——《再.創世》專題

再・創世 Cybernetic_96
・2021/10/20 ・7713字 ・閱讀時間約 16 分鐘

  • 作者/黃貞祥 國立清華大學生命科學系助理教授

我們這個物種——智人(Homo sapiens)在大約四百萬年前和黑猩猩分了家後,就沒有好日子過了。

原本是花果山的森林,在非洲大陸逐漸乾旱後,許多地區就成了熱帶莽原(Tropical savanna),我們的祖先不僅沒了隨手可得的果子果腹,也沒了樹木的庇護,隨時面對毒蛇猛獸的偷襲,日子可謂悲涼[1]

博茨瓦纳, 布须曼人, 团体, 收集, 原始人, 传统, 返校节
在乾旱的非洲莽原上,過著原始生活的人們。圖/Pixabay

然而,我們的祖先站了起來,邁步向前。無論直立是為了遠眺猛獸的蹤跡,還是減少非洲無情烈日的曝曬,又或者其他原因,我們的老祖宗,騰出了雙手,經過殘酷的天擇和人亞族(Hominina)各人種的殘忍競爭,越來越懂得使用雙手製作各種各樣的工具。我們的語言本能也愈發進步,不僅能在視野未及之處和一同打獵的同伴互通訊息,也能對後生晚輩更有效率地下指導棋諄諄教誨,讓他們更快學會製作工具和求生知識。在一代又一代人作古往生後,後代子孫仍然能夠繁衍生息。探我們智人一路走來迄今的艱辛,希望不是像《駭客任務》(The Matrix)的「母體」(The Matrix)那樣,一直是在哄騙我們的。 

這上百萬年來,人屬(Homo)其他人種之間互相拼殺得你死我活,除了我們演化成智人的這一支,其餘的都灰飛煙滅了,只留下殘缺的遺骨,偶爾讓古人類學家興高采烈地吵架。僅有尼安德塔人和丹尼察瓦人還留下一些基因體片段在歐亞的人群當中[2]。如果你的祖先來自亞洲或歐洲,你的基因體中可能有 1-4% 來自尼安德塔人。我做過的遺傳檢測告訴我,我的 DNA 中有至少 324 個變異來自尼安德塔人,差不多是 2% 的 DNA。

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在我的遠古祖先和尼安德塔人有著情慾流動前,直立人演化出了智人,然後再約二十萬年,我們的智人祖先散布全球。智人,是地表上最遍及所有大陸的單一生物物種,沒有之一。如果你能找到第二、第三個⋯⋯牠們都是搭上人類的便車、便船。地球上,除了深邃的海洋,幾乎沒有人類未曾到過的地方了。現在又有了 Google 地球,我們宅在家也能輕鬆從高空上探訪地表上任何地方。   

尼安德塔人復原模型。圖/Wikipedia

打開 Google 地球吧!瞧一瞧,有趣的是,地表上還有太多地方人煙罕至,我們似乎未曾染指。真是如此嗎?我們人類大方地燃燒化石燃料來取代奴工的勞力,在工業革命後,以史無前例的速度向大氣瘋狂噴灑二氧化碳,用古代陽光留下來的遺產,讓現在遠道而來的更多太陽輻射熱能,在地球大氣流連忘返。我們為了要有更高的生活品質,利用了氟利昂(Freon)作為製冷劑,但揮發到大氣中的氟利昂很不客氣地鯨吞蠶食臭氧層,即使我們已經懸崖勒馬,南極上空的臭氧層仍苟延殘喘。 

科技不僅僅是裝上了護國神山台積電的晶片的玩意兒,當我們人類用雙手改造自然時,就誕生了科技,儘管我們可能對古代的不屑一顧了。我們人類當然是自然的產物,是天擇讓我們有了想像力,能夠虛構出想像的共同體。歷史學家哈拉瑞(Yuval Noah Harari)指出,我們智人在七萬年前演化出這般認知能力後,就往神人的方向演化了,我們的天性就是熱愛科技改造一切吧?只是這個過程難以再稱作是自然的,因為我們人類已想像出了太多大自然不曾存在的事物,並且信以為真[3, 4]。 

大約一萬年前,無論是環境所逼也好,還是心甘情願也好,人類在肥沃月灣開啟了農耕文明,我們就越來越懂得利用工具,並且把一些動植物改造成適合提供人類食物、畜力、交通和娛樂等用途。文明,其實是個特例,在我們遍及全球的人類部落中,僅僅在歐亞大陸和美洲大陸誕生了個位數的古文明,連歷史更淵遠流長的非洲大陸,也僅僅在尼羅河流域誕生了迄今令人嘆為觀止的文明力量。賈德.戴蒙(Jared Diamond)提出破天荒的理論[5],讓我們見識到他非凡的洞見——原來文明誕生與否,決定於少數能夠被馴化的糧食作物和大型哺乳動物,例如大米、小米、大麥、小麥、燕麥、玉米,還有牛、羊、馬、豬、犬。另外,歐亞大陸主要是東西長、南北短,在幸運緯度中,擅長用貿易各取所需的文明,滋養著彼此[6]。人類的主要營養還是來自其中少數動植物呢!儘管我們以為現代科技所向披靡。 

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公元前 1422 年,古埃及的農民、小麥和牛。圖/Wikipedia

我們藉著這些馴化的動植物大肆改造了自然,更過份的是還有跨越大洋的物種交換。歷史學者艾弗瑞.克羅斯比(Alfred W. Crosby)首先提出「哥倫布大交換」(Columbian Exchange)的概念,指出東半球與西半球之間,生物、農作物、人種(包括歐洲人與非洲黑人)、文化、傳染病、甚至思想觀念的突發性交流[7]。於是,我們餐桌上的馬鈴薯、番薯、番石榴、木瓜、辣椒、玉米、花生、鳳梨、樹薯、四季豆、南瓜、百香果、酪梨、釋迦、菸草、火龍果等等,就是這樣來的。「哥倫布大交換」帶來的其實也是一場生態災變,在物種、病菌、文化、人種的大混合中,逐漸形塑出我們此時此刻的現代世界[8]

克羅斯比還提出「生態帝國主義」(Ecological Imperialism)的概念,進一步指出歐洲人征服了紐西蘭、澳大利亞後,也改變了它們的自然景觀[9]。當歐洲人開墾了紐、澳,當地的許多生物很快隨之滅絕,連帶生態景觀也「歐洲化」了,現在紐、澳的景觀,已經和歐洲人抵達前大為不同。歐洲人帶來的一些哺乳動物肆虐當地,現在還不斷造成生態破壞。 具體來說,外來的兔子和家貓,在澳州、紐西蘭已經對本土的植物和鳥禽造成了很大的威脅。 

回到我們老祖宗的農田吧!為了追求方便的營養來源,人類居然看上了野草的穀穗。種子是植物演化來有效面對陸地生活的相對乾旱,以及氣候變化無常的機制,讓下一代的生命能夠在種皮的保護之下休養生息,得以延續,還提供了獨立生活前所需要的營養。我們人類不僅從靈長類祖先之前就懂得慷種子之慨[10],還懂得精挑細選,讓更肥美、更多產的野草種子在自己田裡大量繁衍,為它們把屎把尿地施肥、灌溉、除草,驅趕昆蟲、牛羊、鳥禽。擅長此道之人更快速積累財富,剩餘的穀物種子則成為通往權力的貨幣。

我們的老祖宗善用穀物和農耕技術延續生命、積累財富。圖/Pexels

然而,這一切禍福難料。人類從狩獵採集的生活方式進入農耕社會,營養反而因為食物種類變少而更加不良,為了權力而神道設教、為了更多土地四處征戰[11]。密集的人群和牲畜又互通病菌、病毒,我們不必讀歷史教科書,就能活生生地見證,在擁擠的城市中,傳染病擴散得有多厲害,儘管病原體大多來自野生動物。像是 COVID-19 這樣的傳染病,早已困擾我們上萬年,人類的文明史,某程度上就是和瘟疫軍備競賽的歷史,畢竟在田野中,病原體一般只是消滅少數營養不良或嚴重受傷的個體,可是瘟疫成了文明的常態,這是不可避免的代價[12]。我們只有在大部分活下來的人們都有了抵抗力,就是傳說中的群體免疫力時,哀鴻遍野的人間煉獄才會中止,一直到我們懂得免疫力的箇中道理,疫苗才成了救星。

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很多人可能以為生活在鄉村田野是更加愛地球的表現,可是美國哈佛大學經濟學家愛德華.格雷瑟(Edward Glaeser)卻提出,從經濟學及歷史發展的角度來看,都市化是更環保和公義的文明發展方式,因為城市生活比鄉村生活更高效[13]。不僅很多智人要適應城市生活,就連許多動植物也要。你可以找到許多案例後,自己在城市裡當個博物學家來好好觀察[14]。有些蚊蟲甚至可能在城市裡演化出新種呢!還有鳥禽利用智人飽食,例如仙台的烏鴉已經學會利用往來的車輛碾碎堅果,英國的山雀則會打開牛奶瓶蓋偷吃奶油。

在農業上,我們改造動植物的力量極為強大,甚至也把我們自己給改造了。我們和我們老祖宗馴化的動植物共同演化,彼此適應。我們人類一些族群的基因體演化出更多澱粉酶基因備份數,讓我們能夠食用飽含大量澱粉的禾本科植物種子,而不至於消化不良,全都遺留給腸道中的菌群。這樣的突變甚至也發生在成天與人為伍的家犬基因體中;另外一些族群,對他們來說,能否在成年消化乳製品,是生死攸關的。一個基因突變讓一些人在成年後仍然能夠消化乳糖,這樣的基因突變至少獨立發生了兩次:一次在北歐,另一次在東非[15]

玻璃, 玻璃, 牛奶, 倒, 浇注, 倒牛奶, 喝, 新鲜牛奶, 投手, 一杯牛奶
人類歷史上至少發生了兩次基因突變,讓一些人在成年後仍能消化乳糖。圖/Pixabay

一萬年的時光對動物來說還是太短暫了。我們的身體很多部分都未能適應文明的生活,我們發生了不少演化失調,原本智人演化上的缺陷都已經讓我們很不好受了[16],我們在文明生活中,還要面對天性使得我們好吃懶作而導致的一系列文明病,諸如肥胖、失眠、青春痘、蛀牙、近視、氣喘、糖尿病等等[17]。我們過度進食精緻食物,減少了腸道微生物的生物多樣性,還用抗生素把上萬年和我們共演化的細菌一併殺掉,一直到近年才發現它們其實無可取代[18-23]。我們自以為是萬物之靈,事實上,我們的喜怒哀樂和行為,甚至道德觀及政治傾向,或多或少還受到細菌、病毒、寄生蟲的影響呢[24, 25]

然而,如果讓我們選擇,難道我們想要回到過去有一餐沒一餐,看似很自然但遠離科技的生活嗎?我們也可能是生活在一個人類史上異常富足的年代[26, 27]。舉個大家都該熟悉的例子——非常現實且殘酷的:要不是我們現在剛好是生活在醫學昌明的年代,否則新型冠狀病毒迄今感染的人數和病死人數,很有可能要再加上至少一個零,畢竟這是一個不依靠聚合酶連鎖反應(Polymerase chain reaction,PCR)就難以正確診斷的呼吸道疾病。

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除非我們能夠改造我們的身體,否則要避免文明生活對健康帶來的惡果,只有乖乖學著過得養生一些。除非你相信物理學家加來道雄(Michio Kaku)預測的,我們未來可以用全基因體資訊量身訂做適合自己體質的藥物,利用幹細胞加上 3D 列表機印出完整的人體器官,或是發明出隨時監控癌細胞的晶片[28]。現在,我們把智慧型裝置用手錶、衣著的方式穿戴在身上。先姑且不論爭議性較大的基因改造,我們搞不好會越來越習慣把帶著各種晶片的小裝置,用微創手術植入身體各種器官裡頭,然後用智慧手機 APP 監控資料。

越來越多人配戴智慧型手錶,並且以智慧手機 APP 監控資料。圖/Pexels

我們智人的祖先,因為氣候變化,從花果山被逐出到非洲熱帶莽原後,演化出許多人亞族(Hominina)的人類。或許剛開始,我們面對不同人種之間的競爭、毒蛇猛獸的威脅,以及有一餐沒一餐的溫飽問題時,比拼的是體能、體格等生理解剖特徵和性狀的遺傳基因之優劣,可是漸漸地,能夠勝出的,不再是肌肉的粗壯,而是能否好好學會父輩傳承的生存之道,懂得適時適地用腦中記憶的知識趨吉避兇,以及用創意改良部落慣用的工具,來刀耕火耨、厲兵秣馬、大興土木。

從此之後,分散在世界各地的人類產生了文明,在科技上就步向了殊途同歸的道路。在生物學上,趨同演化的存在意味著,在相似的生態環境下面臨到的相同問題,在生物學上的解決方案大同小異。在科技上,凱文.凱利(Kevin Kelly)也觀察到科技也有類似的現象[29],可是科技更奇妙的是,懂得越多的舊知識,會促進越多的新知識產生;思想的交流會產生更多精進的思想。並且,當我們越清楚事物運作的規律和原理,就越能夠突發奇想,於是科技日新月異的速度也越來越迅速、迅猛。

過去幾百年可能才會有一個重要的發明,幾十年才會有一丁點的改進。沒辦法,畢竟大多數人都因循守舊、懶惰思考,而且演化出的大腦必須節省寶貴的資源[30]。然而,從科學革命到工業革命之後,智人學會掌控的科學與技術的知識,不僅越來越多,重要的是,我們掌握了源源不斷產生新知識的高效方法,也就是科學的方法[31]。千年來,人類的好奇心和求知慾,能把我們帶到哪裡去探索詩和遠方?

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人類可能有上萬年的時間,而科技的高下,大多是對能源效率的掌握,或者是機械式地提高效率,以及兩者的組合。從愛迪生和特斯拉的電流大戰後,人類又有了一個方便的能源貨幣,差不多是從以物易物到了貨幣交易這般大躍進吧?然而,在科技史中一一登場的天才和怪傑,讓我們從機械進化到真空管後,再進化到以矽晶元為計算處理器的時代,從此不必受限於機械化固定的設計,可以把各種計算工作用程式來讓晶片運算,速度遠快過人腦太多。拜摩爾定律(Moore’s Law)所賜,無論你是用手機,還是桌機、筆電來讀這篇文章,它們的運算能力都比人類登月計畫時的電腦還強大太多了[32]。 

戴爾(Dell)電腦的主機板和中央處理器。圖/Pexels

我們人類創造出來的科技,甚至有可能有了它們自身的生命。我們人類從發明了有效記載資訊和知識的方法後,寫在紙上或轉換成位元儲存在記憶體中的知識,在千百年來,似乎就是要為一個終極目的服務,那就是設計出取代我們在非洲莽原上彌補自己弱小身軀的所有智力活動。製造出一個和我們的大腦相媲美的通用人工智慧,似乎就是我們人類智慧的最終極目標和目的了。那樣的人工智慧,很有可能就是人類最後一個發明,因為這樣的人工智慧,甚至有比人腦更高效的創意和執行力,來發明出任何人類無法想像的科技,是會自尋出路的新形式生命[33]。至此,我們人類在地表上演化的使命,是否就此圓滿了呢?

若我們將所追求的永恆生命交給人工智慧,是否就是我們人類退場的時刻?我們還願意為如此短暫的生命遭受生、老、病、死、愛別離、怨憎會、求不得、五蘊熾盛的人生之苦的意義是什麼?莫非這就是一切如夢幻泡影的時候?我們來得及瞭解和掌控終將創造出來的科技終極產物——人工生命嗎?

引用文獻:

1. 威廉.歐文(William B. Irvine)。《我們為何存在,又該如何定義自己?從人類起源到生命樹,重新定義你在宇宙中的多重身分》(You: A Natural History)。時報出版。

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2. 帕波(Svante Pääbo)。《尋找失落的基因組:尼安德塔人與人類演化史的重建》(Neanderthal Man : In Search of Lost Genomes)。八旗文化。

3. 哈拉瑞(Yuval Noah Harari)。《人類大歷史:從野獸到扮演上帝》(Sapiens: A Brief History of Humankind)。天下文化。

4. 哈拉瑞(Yuval Noah Harari)。《人類大命運:從智人到神人》(Homo Deus: The Brief History of Tomorrow)。天下文化。

5. 賈德.戴蒙(Jared Diamond)。《槍炮、病菌與鋼鐵:人類社會的命運》(Guns, Germs, and Steel: The Fates of Human Societies)。時報出版。

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6. 傑佛瑞.薩克斯(Jeffrey D. Sachs)。《全球化的過去與未來:從舊石器時代到數位時代,地理、技術與制度如何改寫人類萬年的歷史 》(The Ages of Globalization: Geography, Technology, and Institutions)。大塊文化。

7. 克羅斯比(Alfred W. Crosby)。《哥倫布大交換:1492 年以後的生物影響和文化衝擊》(The Columbian Exchange: Biological and Cultural Consequences of 1492)。貓頭鷹。

8.  查爾斯.曼恩(Charles C. Mann)。《1493:物種大交換丈量的世界史》(1493: Uncovering the New World Columbus Created)。衛城出版。

9. Alfred W. Crosby (1986). Ecological Imperialism: The Biological Expansion of Europe, 900-1900. Cambridge University Press.

10. 索爾.漢森(Thor Hanson)。《種子的勝利:穀類、堅果、果仁、豆類、核籽如何征服植物王國,形塑人類歷史》(The Triumph of Seeds: How Grains, Nuts, Kernels, Pulses, and Pips Conquered the Plant Kingdom and Shaped Human History)。商周出版。

11. 史賓賽・韋爾斯(Spencer Wells)。《潘朵拉的種子:人類文明進步的代價》(Pandora’s Seed)。天下文化。

12. 麥克尼爾(William H. McNeill)。《瘟疫與人:傳染病對人類歷史的衝擊》(Plagues and Peoples)。天下文化。

13. 愛德華.格雷瑟(Edward Glaeser)。《城市的勝利:都市如何推動國家經濟,讓生活更富足、快樂、環保?(最爭議的 22 世紀都市規畫經典)》(Triumph of the City: How Our Greatest Invention Makes Us Richer, Smarter, Greener, Healthier, and Happier)。時報出版。

14. 曼諾.許特惠森(Menno Schilthuizen)。《達爾文進城來了:新物種誕生!都市叢林如何驅動演化?》(Darwin Comes to Town: How the Urban Jungle Drives Evolution)。臉譜。

15. 李相僖(Lee Sang-Hee)、尹信榮(Yoon Shin-Young)。《人類的起源:最受美國大學生歡迎的 23 堂人類學課,關於你是誰、你從哪裡來又該往哪裡去》(Close Encounters With Humankind: A Paleoanthropologist Investigates Our Evolving Species)。三采文化。

16. 納森.蘭特 (Nathan H. Lents)。《人類這個不良品:從沒用的骨頭到脆弱的基因》(Human Errors:A Panorama of Our Glitches, from Pointless Bones to Broken Genes)。天下文化。

17. 丹尼爾.李伯曼(Daniel E. Lieberman)。《從叢林到文明,人類身體的演化和疾病的產生》(The Story of the Human Body: Evolution, Health and Disease)。商周出版。

18. 羅伯.唐恩(Rob Dunn)。《我們的身體,想念野蠻的自然:人體的原始記憶與演化》(The Wild Life of Our Bodies: Predators, Parasites, and Partners that Shape What We are Today)。商周出版。

19. 艾蘭納.柯琳(Alanna Collen)。《我們只有 10% 是人類:認識主宰你健康與快樂的 90% 細菌》(10% Human: How Your Body’s Microbes Hold the Key to Health and Happiness)。三采文化。

20. 哈諾.夏里休斯(Hanno Charisius)、里夏爾德.費里柏(Richard Friebe)。《細菌:我們的生命共同體》(Bund fürs Leben – Warum Bakterien unsere Freunde sind)。商周出版。

21. 羅布.奈特(Rob Knight)、布蘭登‧波瑞爾(Brendan Buhler)。《微生物的巨大衝擊(TED Books 系列)》(Follow Your Gut:The Enormous Impact of Tiny Microbes)。天下雜誌。

22. 馬丁・布雷瑟(Martin J. Blaser)。《不該被殺掉的微生物:濫用抗生素如何加速現代瘟疫的蔓延》(Missing Microbes: How the Overuse of Antibiotics Is Fueling Our Modern Plagues)。八旗文化。

23. 艾德.楊(Ed Yong)。《我擁群像:栽進體內的微米宇宙,看生物如何與看不見的微生物互相算計、威脅、合作、保護,塑造大自然的全貌》(I Contain Multitudes: The Microbes Within Us and a Grander View of Life)。臉譜。

24.  凱瑟琳.麥考利夫(Kathleen McAuliffe)。《寄生大腦:病毒、細菌、寄生蟲 如何影響人類行為與社會》(This Is Your Brain on Parasites: How Tiny Creatures Manipulate Our Behavior and Shape Society)。木馬文化。

25.  比爾.蘇利文(Bill Sullivan)。《我,為什麼會這樣?:喜歡這些,討厭那些,從生物學、腦科學與心理學解釋我們的喜好、情緒、行為與想法,重啟一趟人類的認識之旅》(Pleased to Meet Me: Genes, Germs, and the Curious Forces that Make Us Who We Are)。臉譜。

26. 麥特.瑞德里(Matt Ridley)。《世界,沒你想的那麼糟:達爾文也喊 Yes 的樂觀演化》(The Rational Optimist:How Prosperity Evolves)。聯經出版。

27. 彼得.戴曼迪斯(Peter H. Diamandis)。《富足:解決人類生存難題的重大科技創新》(Abundance: The Future is Better Than You Think)。商周出版。

28. 加來道雄(Michio Kaku)。《2200 科技大未來:從現在到 2200 年,科技將如何改變我們的生活》(Physics of the Future: How Science Will Shape Human Destiny and Our Daily Lives by the Year 2200)。時報出版。

29. 凱文.凱利(Kevin Kelly)。《科技想要什麼》(What Technology Wants)。貓頭鷹。

30. 傑克.路易斯(Jack Lewis)。《墮落的人腦:從神經科學解讀傲慢、貪吃、好色、懶惰、貪心、嫉妒與暴怒,探究我們難免使壞,犯下小奸小惡背後的科學》(The Science of Sin: Why We Do the Things We Know We Shouldn’t?)。臉譜。

31. 雷納.曼羅迪諾(Leonard Mlodinow)。《科學大歷史:人類從走出叢林到探索宇宙, 從學會問「為什麼」到破解自然定律的心智大躍進》(The Upright Thinkers: The Human Journey from Living in Trees to Understanding the Cosmos)。漫遊者文化。

32. 華特.艾薩克森(Walter Isaacson)。《創新者們:掀起數位革命的天才、怪傑和駭客》(THE INNOVATORS: How a Group of Hackers, Geniuses, and Geeks Created the Digital Revolution)。天下文化。

33. 鐵馬克(Max Tegmark)。《Life 3.0:人工智慧時代,人類的蛻變與重生》(Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence)。天下文化。

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再・創世 Cybernetic_96
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由策展人沈伯丞籌畫之藝術計畫《再・創世 Cybernetic》,嘗試從演化控制學的理論基礎上,探討仿生學、人工智慧、嵌合體與賽伯格以及環境控制學等新知識技術所構成的未來生命圖像。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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貓咪也會學鳥叫?揭秘貓貓發出「喀喀聲」背後的可能原因
F 編_96
・2024/12/24 ・2480字 ・閱讀時間約 5 分鐘

F 編按:本文編譯自 Live Science

貓是一種神秘而又引人注目的動物,牠們看似深居簡出,但擁有多元的聲音表達:從吸引人類注意的「喵喵叫」,到面對威脅時的「嘶嘶聲」與低沉的「咆哮」。

延伸閱讀:貓咪為什麼總愛對人喵喵叫?看貓如何用聲音征服人類的心

然而,細心的貓奴們可能會注意到,貓有時會對著窗外的鳥兒或屋內小動物玩具,發出一種獨特的「卡卡聲」或「咯咯聲」。這種聲音既像牙齒打顫,又好似一陣陣輕微的顫鳴,卻很難歸類到常見的喵叫或咆哮裡。這種名為「chatter」的行為,究竟在貓的生活中扮演什麼角色?目前科學界尚未對此有定論,但有幾種廣為討論的假說,或許能為我們提供一些思考方向。

卡卡叫:情緒的釋放或表達?

有些貓行為專家推測,貓咪在看到獵物(如窗外的鳥、老鼠)卻無法接近時,會因「欲捕無法」的挫折感或興奮感,發出這種「卡卡聲」。就像人類遇到障礙時,可能會發出抱怨的咕噥聲或乾著急的嘆息聲一樣,貓咪的「喀喀聲」也可能只是把當下的情緒外顯,並非有特別針對人或其他動物的溝通目的。

  • 情緒假說
    • 挫折:當貓看見鳥兒在窗外飛舞卻無法撲殺,內心焦躁,遂用聲音抒發。
    • 興奮:或許貓在準備捕獵時也感到高度亢奮,因此嘴部不自覺抖動並出聲。
貓咪的「喀喀聲」可能源於挫折或興奮情緒,表達捕獵受阻的內在反應。圖/envato

要在科學上驗證「情緒假說」並不容易,因為需要同時測量貓咪行為和生理指標。例如,研究人員可能需要測量貓咪在卡卡叫時的壓力荷爾蒙變化,才能確認牠們究竟是帶著正面興奮,或是負面挫折的情緒。不過,由於貓的獨立特質,實驗設計往往困難重重,樣本量要足夠也不容易,所以至今沒有定論。

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增強嗅覺?貓咪的「第二鼻子」

另一種說法則認為,貓咪發出「卡卡聲」時,可能同時開啟了其位於口腔上顎的「犁鼻器」(vomeronasal organ),也稱作「賈氏器官(Jacobson’s organ)」。這個感知器官能捕捉一般鼻腔聞不到的化學分子,如費洛蒙或特定氣味分子,因此對貓的求偶、社交和獵捕行為都非常重要。

  • 嗅覺假說
    • 張口呼吸:如果貓咪一邊「咯咯咯」地開合上下顎,可能在嘗試讓空氣(及其中所含的氣味分子)進入犁鼻器。
    • 蒐集更多環境資訊:在確定下手前,更完整的嗅覺分析或能提高牠們獵捕成功率,或是幫助判斷環境中是否有其他潛在威脅或機會。

然而,要科學驗證「增強嗅覺假說」同樣不簡單。研究人員不僅要觀察貓咪在卡卡叫時的行為,也需要測量牠們是否真的打開了更大的氣道,並在那個同時有效使用犁鼻器。這些行為與生理測量都必須在相對可控卻又不影響貓自由行動的實驗環境中進行,實務上難度頗高。

聲音模仿:貓咪的「偽鳥叫」?

貓咪的「卡卡聲」或許是為了模仿獵物的聲音,讓獵物降低警戒。圖/envato

第三種最有趣也最具「野性色彩」的假說,是「模仿獵物聲音」。在野外,一些中南美洲的小型貓科動物(例如:長尾虎貓,又稱美洲豹貓或瑪家貓,Margay)曾被觀察到,在捕獵小猴群時,發出類似猴子叫聲的音調;有些當地原住民族群也傳說,叢林裡的某些捕食者會模仿目標獵物的聲音來誘捕。由此推測,家貓看到鳥兒時發出的「卡卡聲」,可能包含些微模仿鳥兒啁啾的元素,試圖降低獵物警戒或甚至吸引獵物靠近。

  • 模仿假說
    • 案例參考:野生貓科動物曾出現學習或偽裝聲音的紀錄。
    • 家貓可能繼承的行為:家貓的祖先——北非野貓(African wildcat)及其他小型貓科物種,是否具備聲音模仿能力?這在生物演化研究上仍是未解之謎。
    • 缺乏大規模觀察:由於小型野生貓科動物研究資料有限,且家貓實驗更不易做大樣本長期追蹤,最終導致此理論尚未獲得廣泛實證。

貓咪行為研究的挑戰:野性祖先的重要性

探討貓咪行為,常常需要回溯至野生祖先的棲地環境。家貓(Felis catus)普遍被認為源自北非野貓(Felis lybica),然而,野貓習性的研究本就不多,尤其是關於聲音與捕獵策略更是資料有限。我們想知道「為什麼家貓會卡卡叫」,首先要確定:「牠們的野性祖先或其他小型貓科,也有同樣的行為嗎?」若有,家貓則可能繼承自古老基因;若無,則可能是家貓在與人類共處的環境中演化出的新行為。

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如果要探查家貓「卡卡叫」的原因,還需要了解其祖先或其他小型貓科是否具有類似行為。圖/envato

再者,貓在實驗室中的「不可控」因素相當多。貓不像狗般樂於服從人類指令,常有自己的規律與個性。要在實驗情境下穩定地誘發貓的「卡卡叫」行為、同時檢測牠們的生理和心理反應,並確保每隻貓的個體差異都被考慮到,這些都對研究團隊是極大考驗。

對於許多貓奴來說,貓咪坐在窗邊,一邊盯著外頭的鳥兒或松鼠,一邊發出獨特的「卡卡聲」,是一幕既可愛又神祕的風景。究竟牠們是在抒發情緒、強化嗅覺、抑或真的在「假扮鳥叫」以誘捕獵物?目前沒有確切的答案。然而,也正因為這層未知,貓貓才更顯得迷人。

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F 編_96
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一個不小心闖入霍格華茲(科普)的麻瓜(文組).原泛科學編輯.現任家庭小精靈,至今仍潛伏在魔法世界中💃

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誠實面對人類參與的「自然」——太田欽也專訪
顯微觀點_96
・2024/07/11 ・3235字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文轉載自顯微觀點

斑馬魚是最知名的模式生物之一,其基因、型態與發育深受了解,並用於探討深度同源等重要演化生物學問題。但也有科學家提出,演化生物學該持續隨環境演進,並嘗試以新的實驗物種——金魚——探討人類世(Anthropocene)環境下的生物演化。

育種歷史與基因巧合 奠定金魚的演化生物學價值

例如有千年馴化歷史、型態千變萬化的金魚,就相當適合探討人類因素與生物型態演化的關聯。

中研院細生所派駐臨海研究站的演化與發育生物學家太田欽也指出,斑馬魚與金魚兩者的胚胎都可以透過顯微鏡仔細觀察,相對於受精一年後才成熟的金魚,斑馬魚有成熟較快,基因組較為單純等優點,也具備許多現成基因研究工具。

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但斑馬品系間仍以其生理機能與基因為主要差別,對型態差異的演化並未那麼明顯。因為,科學家為了操作基因與細胞特徵而培育斑馬魚,使不同品系的差異大多來自目標明確的基因工程。

金魚型態演化圖。Courtesy of Kinya Ota and Gembu Abe

而金魚的型態變異,則完全來自飼養者對型態的偏好和育種,蘊藏更多元的型態變化與發育差異。其悠長的馴養歷史以及更古老的基因重複(Gene Duplication)機遇,使其值得成為演化發育生物學的新模式生物。研究器材和方法上的調整,則是生物學家展現才智的機會。

太田欽也舉例,「一般的解剖顯微鏡工作距離適合觀察和操作斑馬魚,但是經過我們自己的創意,也改裝出可以對金魚進行顯微手術的器具和適合拍攝的大型解剖顯微鏡。設備上的差異並不難克服。」

金魚胚胎的發育生物學優勢

太田欽也說,現代生物學家以果蠅和微生物育種進行遺傳與演化實驗,擴大時間維度來看,千年來金魚愛好者挑選、強化金魚外觀特徵的過程,可以比擬長時間的人擇實驗。

金魚不僅適合用來觀察人擇壓力如何影響成年生物的型態。太田欽也更想進一步探索,從胚胎階段的差異進行選擇,是否可能改變生物的型態。

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太田欽也提到,人工育種對發育與型態的影響力也展現在其他物種上,例如家犬與鴿子也被培育出許多特殊表型。但是哺乳動物和鳥類的胚胎觀察不易,需要相當高的技術與成本。

相對於動物子宮與鳥類蛋殼內的胚胎,在透明卵囊中發育的半透明金魚胚胎,就是非常容易觀察的研究對象。只要有恰當的複式顯微鏡、解剖顯微鏡和顯微手術能力,金魚的胚胎從受精到孵化都可以全程順利紀錄,而且每次繁殖可以蒐集到上百筆資料。

現代顯微攝影技術搭配容易觀察的金魚胚胎,讓太田欽也可以拍攝清晰影片,在網路上生動地分享發育生物學知識。攝影:楊雅棠

自製影片 盼演化生物學跨過學院圍牆

除了將金魚研究成果發表在 Nature 等科學期刊,太田欽也同時努力當起「Youtuber」。他希望能將演化發育生物學、金魚飼育經驗、臨海研究站的學術特色,甚至是宜蘭的風光,透過網路傳達給大眾。

武漢肺炎導致的漫長隔離,是他學習影音製作的契機。最初他在百無聊賴之下看了大量影片,後來逐漸萌發「我也要拍自己的題材!」的企圖心。開始搜尋拍攝、後製、配樂等網路教學,在隔離的單人房中逐漸進步。

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太田欽也說,拍攝影片最重要的動機是「分享」。他解釋,「科學的頻道不管累積再多追蹤者,例如數十萬人追蹤的 Nature, Science, 觀眾也以科學領域工作者為主。現代知識逐漸朝向『專家』與『外人』的兩極化狀態發展,我不喜歡這樣的社會。」

如同他推進學術研究的方法,他也透過自學、自己組裝基礎設備如空拍機、手機等,在節省開支的情況下拍出了中研院同僚為之驚艷的影片。

太田欽也為臨海研究站拍攝的簡介影片,基本款空拍機呈現了頭城的舒暢美景。

在早已開始的人類世 何謂自然?

太田欽也熱衷以空拍影片介紹宜蘭的郊野與人文,但他對主流輿論的「自然環境」內涵存疑,他認為「自然」早已被人類行為大幅改變。自從農業擴張、工業革命發生,人類對環境與生物的改變程度早已無法恢復「自然原貌」。

他以金魚的馴化過程為例,從宋朝開始的愛好者,透過育種極力凸顯特殊形態,從沒有背鰭的「蛋種」,到眼周水泡足以遮蔽視線的「水泡眼」。都不是基於適應「自然」而進行的育種。

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太田欽也強調,「如果是宋朝或明朝人有今天的生物學工具,以他們的追求珍奇的育種態度,一定會用 CRISPR 編輯金魚基因,製造出更奇特的變異型態。」

他說,這樣的行為會在現代科學圈與社會輿論上遭到反對,「認為動物被修改基因、型態變異很可憐」,但人類採用動物進行藥物實驗或經濟用途時,也並未優先考慮「自然原則」。

太田欽也反問,「若是透過基因編輯技術將金魚修改回類似野生鯽魚的型態,更適應野外環境,這樣算是自然或不自然呢?」

建立科技倫理 而非堅守「自然」想像

他指出,金魚的馴化與育種反映著東亞社會的自然觀念,不同於西方基督教倫理的「人統御、保護自然」意識形態。可以促進人們反思,人類也身在其中的「自然」的標準是什麼?而非執著於保護想像中的自然「原狀」。

太田欽也強調,「本質化『自然』、建構一個保守不變的形象,不會幫助人們了解生物學。」

他認為,宋朝人、明朝人的自然觀念與今日不同;甚至現代人常引用的「道法自然」倡議者老子,他所提倡的自然,與現代許多人想像、意圖恢復的也是不同的自然。

背鰭退化、尾鰭倍增的蛋種雙尾金魚,是古代貴族最青眼有加的奇特型態之一。作者:清 馬文麟 來源:國立故宮博物院

太田欽也建言,科學地面對人類因素影響世界各地生態的現實、建立基因科技的社會倫理與規範,都是比恢復建構出的「自然」意象更重要的生物學議題。

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來自日本和歌山縣鄉間的太田欽也說,長期駐守宜蘭頭城的臨海研究站不僅是因為設施與職位,也是因為此處環境與故鄉有幾分神似。

「但我不會說這兩個地方都很『自然』,在人們對我說『這裡很自然!』的時候。」太田欽也無奈地笑說,「想到周遭可以釣起吳郭魚的溪流、被整治疏濬成田園的原洪氾濕地,反而會讓我很疑惑彼此對『自然』的共識。」

1995 年諾貝爾化學獎得主克魯岑(Paul Crutzen)指出,現代已是由人類行為影響地質特性的人類世。此概念引起地質科學界激烈討論,從新石器時代、工業革命到核彈試爆頻繁的 1960 年代都有學者認為是人類世的開端。

最後由國際地層委員會的人類世工作小組投票決定,視第二次世界大戰後、人口與人類活動高速成長的20世紀中葉為人類世起點。

查看原始文章

  1. Li IJ, Lee SH, Abe G, Ota KG. Embryonic and postembryonic development of the ornamental twin-tail goldfish. Dev Dyn. 2019 Apr;248(4):251-283.
  2. Abe G, Lee SH, Chang M, Liu SC, Tsai HY, Ota KG. The origin of the bifurcated axial skeletal system in the twin-tail goldfish. Nat Commun. 2014 Feb 25;5:3360.
  3. 太田欽也實驗室
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