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【2018 諾貝爾化學獎】化學的革命性進化:酵素定向演化

諾貝爾化學獎譯文_96
・2022/01/08 ・5782字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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化學的革命性進化

演化的力量是透過生命來顯示的。2018 年的化學諾貝爾桂冠頒給阿諾(Fances H. Arnold)、史密斯(George P. Smith)和溫特(Gregory P. Winter),表彰她/他們透過演化的控制為人類謀取了最大的福祉。運用人工定向演化(directed evolution)所製造的酵素,現在已被用來生產包括生質燃料和藥物等等的物質。抗體的演化可以透過一種噬菌體顯示(phage display)的方法來對抗自體免疫的疾病,以及在某些特定的例子中治癒轉移性癌症。

我們活在一個由強大的力量:演化,所主導的星球。在頭一批生命的種子於 37 億年前出現時,幾乎地球上的每一個裂縫都充滿了能適應身處環境的生物體:生長在光禿禿山脈的地衣、於溫泉茂盛生長的古菌、能存活於乾燥沙漠的多鱗爬蟲類以及能在黑暗深海中發光的水母。

學校裡我們在生物課學習到這些生物,但讓我們戴上一副化學家的眼鏡,並換個視角來觀察,地球上的生物之所以能夠存在,是因為演化解決了無數複雜的化學難題,所有的生物都有能力從其環境的利基取得材料和能量,並用來建立它們的組成所特有之化學創造品。魚能在極地海洋中悠遊,是歸因於其血液中的抗凍蛋白質,貽貝能攀附在岩石上,乃因它們發展出了能在水中運作的分子黏膠,而這只是眾多例子中的幾個而已。

生命化學精彩的地方在於它被設計在基因的程式碼中,並讓它能被遺傳且不斷進化。一個小小的基因隨機變化,就能改變其化學,有時這導致產生較弱的生物體,但也有可能產生一個很強壯的個體。新的化學慢慢的發展,而地球上的生命隨之變得愈來愈複雜。

這個過程現在已經演化出了三個非常複雜的人類個體,具有能掌控演化的能力,2018 年的諾貝爾化學獎之所以頒給這三位科學家,乃因為她/他們透過定向演化革新了化學以及新藥物的發展。讓我們先從酵素工程的明星:阿諾(Fances H. Arnold)開始介紹。

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2018 的諾貝爾化學獎得主們能控制演化,並進一步的在她/他們的實驗室中向前開拓。圖/諾貝爾化學獎專題系列

酵素──生命的化學工具中之利器

即便在 1979 年,身為一位剛取得機械與航太工程學位的新鮮人,阿諾就已經具有了一個憧憬:透過新科技的發展以謀求人類的福祉。美國已經決定在 2000 年要有 20% 的能量是來自於再生能源,而她剛好是在研究太陽能,不過這個產業的未來前景,於 1981 年的總統大選後,產生了巨大的改變,因此她將眼光改為投注於新興的 DNA(去氧核糖核酸)科技,她自述「很明顯的,對於我們每日生活上所需要的材料和化學品,可以利用改寫生命密碼的能力,來創造新的製造方法。」

用傳統方式製造藥物、塑膠和其它化學品需要強力的溶劑、重金屬和腐蝕性的酸,她的想法是捨棄這些方法而改用生命的化學工具:酵素,它們催化在地球生物體中發生的化學反應,如果她能掌握設計新酵素的方法,就可從根本改造化學。

人的思考是有限的

最初就如同在 1980 年代末期的許多其他學者一般,阿諾企圖使用推理的策略來重塑酵素,讓它們具有新的性質。然而酵素是極端複雜的分子,它們是由 20 種不同的結構單元──胺基酸──以幾乎無限種可能的組合方式結合而成的,一個單一的酵素分子可以包含數千個胺基酸,它們連結成長鏈的型態,進一步摺疊成三維的立體結構,用來催化特定化學反應的局部結構,是建立在整體結構的內部。

運用邏輯推導來決定如何將這一個精密的構造重新調整,以賦予其新的功能,即便是運用現在的知識以及電腦能力來看,亦是非常困難的。在 1990 年代初期,謙卑的折服在大自然的優越能力之下,阿諾決定放棄上述她所謂「有些傲慢」的策略,取而代之,她獲取的靈感來自於使用大自然優化化學的方法:演化。

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阿諾開始操弄演化

有好些年,她試圖改變一個稱為「枯草桿菌蛋白酶」的酵素,讓它不是在水溶液中催化化學反應,而能在一個有機溶劑:二甲基甲醯胺(簡稱 DMF)中運作。此時她刻意在酵素的基因密碼中製造隨機的變化──突變──然後將這些突變的基因引入細菌中,並產出數千種不同變體的枯草桿菌蛋白酶。

在這之後的挑戰是如何從如此眾多的變體中,找出在該有機溶劑中運作效率最高的那些酵素。在演化學中,我們說的是適者生存;在定向演化學中,這個階段稱為「選汰」。

阿諾利用枯草桿菌蛋白酶能切割一種牛奶蛋白質──酪蛋白──的能力,在一個 35% DMF 水溶液中,先選汰出切割酪蛋白最有效率的枯草桿菌蛋白酶變體,接著在這個變體中進行下一輪的隨機突變,得到另一個在 DMF 中運作效率更高的變體。

於第三代的枯草桿菌蛋白酶中,她找到了一個變體,其在 DMF 中的運作效率比原始的酵素要高 256 倍。這個酵素的變體總共含有十個不同位置的突變,最終造成的優異效果是沒有人能夠事先預測的。

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透過這些實驗,阿諾展示了若要掌控新酵素的研發,僅憑藉人的推理能力,將遠遜於讓機率以及定向(人為)選汰來運作的力量。這是我們現在所見證的革命性發展之第一步,也是最具決定性的一步。

接下來的另一重要步伐,是由一位荷蘭研究人員及發明家史坦姆(Willem P. C. Stemmer)所邁出的,但他已於 2013 年過世。他引進了另一個酵素定向選汰的維度:試管中的交配。

定向選汰背後的運作原理:在數個定向選汰的輪迴之後,一個酵素可能增加數千倍的效率。圖/諾貝爾化學獎專題系列

交配──為了更穩定的演化

一個自然演化的先決條件是不同個體的基因可透過交配或授粉的方式混合,有用的性質可藉此結合,而得到更強壯的生物體,在此同時,較不具功能的基因突變,將於代代相傳的過程中消失。

史坦姆運用的是交配的試管對等法:DNA 改組(DNA shuffling)。在 1994 年,他將基因的不同版本切割成小片段,然後透過 DNA 科技的工具,將這些片段重新組合成一個完整的基因,就好像是原始基因的一個馬賽克版本。

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透過好幾輪的 DNA 改組,史坦姆將一個酵素改變成比原始版本更有效率。這顯示利用基因的交配──研究人員稱之為「重組」──可達成更有效率的酵素演化。

新酵素製出永續生質燃料

那些 DNA 科技的工具自 1990 年代初期開始不斷的優化,用於定向演化的方法亦倍數成長。阿諾在這些發展中一直具有領先的優勢;現在她的實驗室所產出的酵素能催化的化學反應,甚至於根本不存於大自然中,而能製造出全新的材料,她裁製出的一些酵素也成為製造不同物質(例如藥物)的重要工具。化學反應不但可被加速,且減少不要的副產物。在某些例子中,可以去除透過傳統方法須使用的重金屬,大幅減少對環境的衝擊。

事情的發展更回歸了原位,阿諾又重新回頭開始研究再生能源的製造。她的研究小組研發出一些酵素,能將簡單的糖轉化成異丁醇,那是一種高能量物質,可用於製造生質燃料和較永續的塑膠。一個長程目標是製造出的燃料能讓運輸業更為環境友善,另類燃料──用阿諾的蛋白質所製造的──能用在車輛或飛機上。以這樣的方式,她的酵素促成了一個更永續的世界。

至於 2018 年諾貝爾化學獎所表彰的另一份工作,則是將定向演化導向了製藥,所產出的藥物能中和毒素,或對抗自體免疫疾病的進展,甚至在某些病例中治癒轉移的癌症。這是由一個能感染細菌的小小病毒所扮演的重要角色,而這個方法被稱為「噬菌體顯示」(phage display)。

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史密斯運用噬菌體

經常發生的情況是,科學走了一條無法預測的路徑。在 1980 年代的上半期,當史密斯開始使用噬菌體──能感染細菌的病毒──主要是期望它們能用在基因選殖。此時 DNA 科技仍未成熟,而人類基因體仍是一塊未開發的土地,研究人員知道製造身體所需蛋白質的所有基因都存於其中,但是想要指認某一個蛋白質的基因,就好像在大海中撈針一樣困難。

不論如何,對能找到那個基因的科學家而言,將具有極大的益處。運用當時最新的基因學工具,基因可以插入細菌中──靠著一點運氣──該細菌能製造出大量想要研究的蛋白質,這整個程序被稱為基因選殖。而史密斯的想法是,尋找基因的研究人員可以透過一個巧妙的方式,運用噬菌體來做到。

噬菌體:一個蛋白質與其未知基因的連結

噬菌體本質上具有很簡單的構造,它含有一小段的基因物質,封裝在一個由保護蛋白質形成的鞘膜中。當複製時,會將它們的基因物質注入細菌中,綁架細菌的代謝系統,接著利用細菌製造出噬菌體基因物質的拷貝,以及形成保護鞘膜需要的蛋白質,由此產生新的噬菌體。

史密斯的盤算是研究人員應可運用噬菌體的簡單構造,找出一個已知蛋白質的未知基因。在此時,已經有一些大型的分子庫存在,其內含有許多各種未知基因的片段,他的構想是這些未知基因的片段,可與形成噬菌體鞘膜的一個蛋白質基因融合,當新的噬菌體製造出來時,這個未知基因對應的蛋白質,就會出現在這個噬菌體的表面,與形成鞘膜的一個蛋白質結合在一起。

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史密斯發展出噬菌體顯示法,用於尋找已知蛋白的基因。圖/諾貝爾化學獎專題系列

抗體可釣出正確的蛋白質

這個做法會導致生成一個噬菌體的混合物,各帶有許多不同的蛋白質於其表面。史密斯推論在下一個階段,研究者應能利用抗體,將帶有各種已知蛋白質的噬菌體,自這碗湯液中釣出。抗體是一些具有導向飛彈功能的蛋白質;它們能從數萬種蛋白質中,以高度的精準度,辨識並束縛住一個特定蛋白質。利用一個已知蛋白質的抗體,如果研究者能逮住一個自這碗湯液中釣出的東西,就可以順帶釣出這個蛋白質對應的未知基因。

這是一個漂亮的構想,而史密斯於 1985 年證實那是可行的,他製造出了一個噬菌體,其表面攜帶了一個蛋白質的部份胜肽,運用一個抗體,成功的將這一個他製造的噬菌體,由含有許多不同噬菌體的湯液中釣出。

透過這個實驗,史密斯建立了現在被稱為「噬菌體顯示法」的基石。此法的精彩處在於它的簡便,它的長處則是將噬菌體當成一個蛋白質與它的基因之連結。不過此法卻在基因複製的領域之外,取得其最主要的突破性進展;在另外一方面,於 1990 年左右,幾組研究人員開始運用噬菌體顯示法,來發展新的生物分子。其中一個採用此技術的人就是溫特(Gregory P. Winter)。感謝他的研究,使得噬菌體顯示法現在帶給人類更大的福祉,要瞭解其原因,我們需要對抗體進一步的認識。

抗體可遏阻疾病的進展

人類的淋巴系統能產生數十萬種不同抗體的細胞。在這一個發展完善的體系中,這些細胞通過檢驗,不會攻擊任何屬於身體之各種型態的分子,不過這龐大的種類能確保總是會有抗體,能附著在感染我們的病毒或細菌之上,一旦抗體附著在上面,就會傳送訊號給強悍的免疫細胞,趕來消滅入侵者。

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因為抗體具有高度的選擇性,在數萬種分子中,只會附著在一個特定分子上,因此研究人員很早就希望設計抗體,能遏阻各種疾病在體內的進展,扮演藥物般的功能。最初為取得這些醫療用的抗體,是將各種藥物的標的物,例如癌細胞的蛋白質,注入老鼠體內。不過在 1980 年越來越清楚地知道此法是有侷限的;某些物質對老鼠是有毒的,但也有一些不會產生任何的抗體。更進一步發現這樣取得之抗體,會被病人的免疫系統視為異物,而被攻擊,導致這些老鼠抗體被破壞,為病人帶來副作用。

由於這個障礙,促使溫特開始研究史密斯的噬菌體顯示法可能具有的潛力。他想要避免使用老鼠,改成發展基於人類抗體的藥物,因為它們可以被我們的免疫系統所容忍。

溫特將抗體置於噬菌體的表面

抗體是具有 Y 字形的分子;靠著每隻手臂的遠端附著在外來物質之上。溫特將此部分的基因訊息,與噬菌體鞘膜的一個蛋白質基因融合,於 1990 年他成功的證實此法,讓抗體的結合部位出現在噬菌體的表面。他所用的抗體是設計來與一個稱為 phOx 的小分子結合,當溫特用 phOx 作為一種分子釣魚鈎,他成功的從一含有四百萬個其它噬菌體的湯液中,釣出那個含有抗體在其表面的噬菌體。

在這之後,溫特展示了他能將噬菌體顯示法運用於抗體的定向演化。他製造了一個噬菌體庫,其內包括數十億不同的抗體表現在噬菌體的表面,從這個庫藏中,他釣出了一些可與不同蛋白質標的結合的抗體,接著他隨機突變這第一代的抗體菌株,進而創造出一個新的噬菌體庫,從中找到與標的物具有更強結合力的抗體。例如在 1994 年,他用此法發展出了一些抗體,能以非常高的專一性與癌細胞結合。

運用噬菌體顯示法來進行抗體定向演化的原理。此法可用於製造新藥。圖/諾貝爾化學獎專題系列

世界上第一個基於人類抗體的藥物

基於抗體的噬菌體顯示法,溫特與他的研究同仁創立了一家公司,在 1990 年代發展出一個完全基於人類抗體的藥物: adalimumab,此抗體能中和一個稱為 TNF-alpha 的蛋白質,該蛋白質驅動許多自體免疫疾病的發炎反應。於 2002 年此藥物被核准醫治風濕性關節炎,現在亦用於治療不同型態的牛皮癬和發炎性腸疾。

藥物 adalimumab 的成功,刺激了製藥業的重要發展,而噬菌體顯示法已被用來製造包括癌症在內的各種疾病抗體。其中有一個抗體能讓體內的殺手細胞釋出,以攻擊腫瘤細胞,使腫瘤生長遲緩下來。在某些例子中,那些產生轉移的癌症病患甚至也能被治癒,成為癌症醫療的歷史性突破。另一個抗體藥物被核准用於中和造成炭疽病的細菌毒物,另一種藥物能減緩稱為狼瘡的自體免疫疾病;還有更多的抗體現在正在進行臨床實驗,用來對抗阿茲海默症等疾病。

一個化學新時代的開始

由 2018 年的諾貝爾化學獎得主們所開發的方法,現在正以跨國際的方式發展,來提升一個更為永續的化學產業,產出新的材料,製造永續的生質燃料,減輕疾病挽回生命。酵素的定向演化和抗體的噬菌體顯示法,讓阿諾、史密斯和溫特帶給人類最大的福祉,並為化學的革命性變化立下基石。

延伸閱讀

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15 篇文章 ・ 23 位粉絲
「諾貝爾化學獎專題」系列文章,為臺大化學系名譽教授蔡蘊明等譯者,依諾貝爾化學獎委員會的新聞稿編譯而成。泛科學獲得蔡蘊明老師授權,將多年來的編譯文章收錄於此。 原文請參見:諾貝爾化學獎專題系列

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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?

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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?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

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。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

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。

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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。

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。圖/unsplash

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。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

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。

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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。

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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?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

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」。

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。圖/unsplash

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。

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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:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

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。

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。

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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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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

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。

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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。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

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。

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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。

共通性環境議題與因應對策

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。

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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。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

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。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

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。

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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。

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結語

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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E10 低碳汽油:台灣減碳新契機,為何我們應該接受?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/17 ・3468字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與美國穀物協會合作,泛科學企劃執行。

台灣將在 2040 年禁售燃油車。但別急,現在路上開的舊有車款不會馬上報廢消失,因為舊有的車輛會繼續開到年限結束。根據計算,當禁售燃油車的那一天來臨時,還有大約 60% 的車輛是燃油車。這時,在多數交通工具還是燃油的情況下,美國、歐盟等國已經開始使用酒精燃料來減少碳排放,那麼,台灣也能做到嗎?

你聽過 E3、E10 汽油嗎?

這是指在汽油中加入酒精,E3 代表有 3% 的汽油被酒精取代,而 E10 則是 10% 的汽油換成酒精。酒精是一種抗爆震性能更好的燃料,且比化石燃料更環保,因為它可以來自生質燃料,碳排放也較低。即便算上運輸和加工的碳足跡,用玉米製造的乙醇仍比傳統汽油的碳排放低了 43%。其實,在美國、歐洲、澳洲等地,E10 或更高比例的酒精汽油早已廣泛使用,這在我們之前的影片中也有提過。

現在,台灣有 14 間加油站可以加到 E3 汽油,而中油也正積極促使相關部門開放 E10 汽油的銷售。

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不過,在推動這項改變之前,仍有許多民眾對酒精汽油有疑慮。大家最關心的問題是,把不是汽油的燃料放到引擎中,到底會不會對車輛引擎造成不良影響?例如會不會影響引擎運行,甚至影響里程數?
其實,換燃料確實會對引擎有影響,因為不同燃料燃燒後所產生的能量與副產物都不一樣。但別擔心,根據我們之前的討論,2011 年以後生產的所有汽車,還有大部分 1990 年代後期生產的汽機車,都能直接相容 E10 汽油。換句話說,除了少數舊車或特殊車型,約 95% 的汽機車都不需要擔心這個相容性問題。

2011 年以後生產的所有汽車,還有大部分 1990 年代後期生產的汽機車,都能直接相容 E10 汽油。圖 / 美國穀物協會提供

E10 汽油在效能上的表現,會不會受到影響?

學過化學的人都知道,燃燒其實是一種氧化反應,可以用化學式表達。也就是只要汽缸的大小是固定的,就能算出空氣中能參與氧化反應的氧氣分子有多少,進而推算出每次汽缸燃燒時,應該搭配多少的燃料。

當引擎運作時,汽缸內的氧氣分子會與燃料反應,產生動力。為了最佳化效能,引擎的噴油嘴會精準控制每次的進油量,確保空氣和燃料的比例,稱為「空燃比」。接著調整噴油嘴的設定,讓出油量符合我們的需求。

每當空氣成分改變,燃料量或燃料的種類更換時,空燃比就會產生變化。在燃料相對空氣來說比較多時,我們通常稱為「富油」;相反的,如果燃料相比空氣來的少,就稱為「貧油」。如果我們把汽油換成百分之百的酒精,因為酒精每單位體積所需要的氧氣比較少,而且熱值比較低,因此會產生貧油現象,推力感受起來自然也會比較低。

要解決這個問題,方法其實不難,只要增加燃料量即可。而巴西早已證明,使用 E100 汽油是可行的。巴西近 50 年來推動 E85、E100 燃料車輛,並展示了彈性燃料引擎的優勢。

而巴西早已證明,使用 E100 汽油是可行的。巴西近 50 年來推動 E85、E100 燃料車輛,並展示了彈性燃料引擎的優勢。圖/美國穀物協會

這類交通工具被稱為彈性燃料引擎,顧名思義,能很彈性的使用汽油、E100 酒精汽油、或是任何比例的甲醇、乙醇、汽油的混合物。彈性燃料引擎跟一般引擎最大的差別,就是內建了「燃料成分感測器」。能透過判斷燃料的種類與比例,調整噴油嘴的出油量設定以及點火正時,讓引擎的輸出動力維持在最佳狀態,確保引擎效能不受影響。

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所謂的點火正時,指的是火星塞點火的時機。不同的燃料,化學反應的速度與膨脹的體積不同,當然會對應不同的點火時機。

但是 E100 其實也不是純酒精?

大家都知道,蒸餾酒需要經過多次反覆蒸餾,為什麼不能只蒸餾一次就好呢?原因在於,酒精與水的沸點雖然不同,但它們不完全互斥,會產生交互作用。在蒸餾過程中,即使酒精的沸點較低,水仍然會在加熱的過程中,隨著酒精部分蒸發進入容器中。

事實上,當酒精濃度達到 95.63% 時,不論再怎麼蒸餾,濃度也不會再上升。這是因為當酒精濃度接近這個比例時,酒精與水的沸點非常接近,這種現象稱為「共沸」,意思是酒精和水的混合物會一起沸騰,無法再進一步蒸餾分離。

共沸現象的結果,就是為什麼市面上銷售的藥用酒精,濃度最高都是 95%,而非 100%。因為更高濃度就必須使用脫水劑等方式處理,成本會提高,或是因為有添加物而不符合藥用標準。所以當然,E100 汽油裡面,實際上使用的也是濃度 95% 的酒精,而不是 100%。

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E100 汽油裡面,實際上使用的也是濃度 95% 的酒精,而不是 100%。 圖 / 美國穀物協會提供

解決迷思:酒精汽油是否容易因吸收水分,而產生油水分離?

事實上,酒精和水是高度互溶的,這使得高比例的酒精在汽油中有更高的水分耐受性。簡單來說,進入油箱的水氣,會溶在酒精汽油中而不會產生油水分離。

根據美國國家可再生能源實驗室的研究,即使在高溫高濕的極端環境下,E10 酒精汽油也需要經過三個月才會出現明顯的油水分離。而三個月也是一般汽油建議最長的保存時間,因為汽油放太久就會氧化。

也就是說,酒精與水混和物的特性,不是把酒精和水的相加除以二那麼簡單,它們的交互作用更加複雜。

一篇刊登在《國際能源研究期刊》的研究指出,在可變壓縮比引擎中的實驗結果,加入酒精後,引擎的功率會逐漸升高,在 E10 酒精時為最佳比例效果。

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當然,實際情況和實驗室當然不能直接類比。大多數汽車和機車並未專門為酒精汽油做調整,那這樣會有多大影響呢?根據英國政府的官方結論,直接使用 E10 汽油與一般汽油相比,每公升的里程數大約會降低 1%,但在日常駕駛中,這個差異幾乎不會被察覺。實際上,載貨量和駕駛習慣對油耗的影響,遠遠大於是否使用 E10 汽油的影響。

更好的一點是,酒精其實是一種常見的工業用品,以每美國為例,在過去一年中,酒精的離岸價格實際上都比汽油還低,因此不用擔心酒精會讓油價變貴。

此外,經過調校的引擎也不必擔心推力問題。事實上,F1 賽車從 2022 年開始使用 E10 作為燃料,納斯卡賽車更早在 2011 年就採用了 E15 燃料,運行上沒有太大問題。

F1 賽車從 2022 年開始使用 E10 作為燃料,納斯卡賽車更早在 2011 年就採用了 E15 燃料,運行上沒有太大問題。圖/unsplash

最重要的是,使用 E10 燃料的好處明顯更多。由於酒精和烷類燃料的分子式不一樣,酒精分子式中多了一個氧原子,這使得燃燒過程中反應會更完全,能夠產生更多二氧化碳而非有毒的一氧化碳,同時降低一氧化氮和二氧化氮等氮氧化物的產生。

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最關鍵的一點,酒精與化石燃料相比,能夠更快速地幫助減碳。只要確保使用永續農法、不與糧食競爭土地的前提下,所製造的玉米乙醇,碳排量就是比化石燃料還要低。

E10 低碳汽油是填補減碳缺口的最快方案,挑戰只在接受度

英國引入 E10 後,每年減碳 75 萬噸,相當於減少 35 萬輛汽車的碳排量。而台灣呢?目前根據政策規劃,台灣 2040 年起將新售的汽機車全面電動化。依照這個目標進程,在 2025 年將達成減碳 288.6 萬噸的目標。然而,這距離運輸部門須減少 487 萬噸碳排量目標,還差 198 萬噸。

如果燃油車全面改用 E10 低碳汽油,則能減碳 202 萬噸,幾乎能完全彌補缺口。這項方案的優勢在於,E10 與一般汽油性質相近,不需更換新的引擎設計或架設特規加油站,執行門檻低。

實際上,目前推動低碳汽油最大的瓶頸,大概就是民眾對於這個新燃料的接受度了吧!如果接受度提升,購買量上升,成本也有機會進一步再下降。

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