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2021 年《Science》年度十大科學突破

PanSci_96
・2021/12/29 ・5289字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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轉眼就來到 2021 年的尾聲。今年,《Science》雜誌評選的「年度十大科學突破」橫跨眾多領域,包括 AI、天文、物理、生物、醫學,以及備受矚目的能源議題,趕快來看看究竟是哪十項突破吧!

十大突破之首——利用 AI 預測蛋白質結構

AI 預測兩種蛋白質如何在酵母菌中形成參與修復 DNA 的複合物。圖/SCIENCE

蛋白質是組成生物體不可或缺的分子。在 1950 年代,科學家透過分析 X 射線繪製蛋白質結構。然而,既有的方法在繪製成本上過於高昂,往往得耗費數年時間,因此在 1970 年代,科學家開始運用計算機建模,預測蛋白質的折疊方式。直到 2018 年,Google 旗下的 DeepMind 團隊開發了 AI 軟體「阿爾法摺疊」(AlphaFold),使得該領域研究取得突破性進展。

多虧這項 AI 技術,科學家得以精準、快速、大量繪製蛋白質結構。今年 7 月,DeepMind 團隊宣布他們成功分析了 350,000 種人體蛋白質,佔所有已知人體蛋白質的 44%,更預計在明年發布所有已知物種的蛋白質結構,約莫 1 億個。團隊也正在進行更進一步的研究,預測這些蛋白質如何在生物體內相互作用,用來製作新型抗病毒藥物。

在這 COVID-19 肆虐的大疫之年,科學家更利用阿爾法摺疊模擬 Omicron 變種病毒,研究棘蛋白突變帶來的影響,試圖找出中和抗體失效的原因。AI 預測蛋白質結構的技術不僅徹底革新分子生物學領域,也勢必在醫學領域大放異彩!

探勘古代洞穴,解鎖 DNA 寶庫

在墨西哥 Chiquihuite 洞穴記錄沉積物樣本的研究員。圖/SCIENCE

誰說沒有化石就不能研究古生物?科學家今年踏足古代洞穴,採集土壤裡的人類細胞核 DNA,藉此重建古代生態系,釐清世界各地穴居人的身份。在美國,Satsurblia 洞穴存有尼安德塔人未知譜系的女性 DNA;在西班牙,Estatuas 洞穴中的土壤 DNA 揭露 8 萬至 11.3 萬年前人類的遺傳特徵,證實在 10 萬年前的冰河時期結束後,某個尼安德塔人譜系取代了其他眾多人類譜系。

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除了人類以外,這種研究方法還可以運用在其他生物上,比如在墨西哥 Chiquihuite 洞穴中,有研究員採集到 1.2 萬年前的黑熊 DNA。與現代熊 DNA 比對後,科學家發現黑熊在上個冰河時期結束後,向北遷徙到阿拉斯加。

「核融合反應」的歷史性突破

192 道雷射光聚在微小的燃料芯塊周圍,準備進行融合反應。圖/SCIENCE

太陽之所以能發光發熱,供給地球能量,都要歸功於太陽內部不斷進行著的核融合反應。長期以來,科學家為了解決地球能源不足的問題,不斷嘗試人工進行核融合反應,可是要達到足夠產生融合反應的壓力和溫度非常困難(請參考:融合能量增益因子/維基百科)。今年,美國國家點火設施(NIF)運用 1.9 兆焦耳的雷射脈衝,壓縮胡椒粒大小的氘(氫的同位素),產出 1.35 兆焦耳的能量,遠高於先前實驗獲得的 17 萬焦耳。

目前,NIF 仍持續進行實驗,試圖藉由更換燃料或調整雷射脈衝數值來提高能量產出,找出能夠最大化能量轉換比例的組合。未來,或許融合反應能夠成為供給地球能源的主流方法!

COVID-19 口服藥「莫納皮拉韋」問世

默克藥廠研發的 COVID-19 口服藥「莫納皮拉韋」。圖/SCIENCE

COVID-19 口服藥終於問世啦!今年秋季,美國默克(Merck)藥廠發布數據,證明其研發的 COVID-19 口服藥「莫納皮拉韋」(Molnupiravir)可將未接種疫苗者的重症和死亡率降低 30%;如果在出現症狀的 3 日內服用輝瑞開發的口服藥 PF-07321332,則可降低 89% 住院率。

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雖然口服藥無法取代疫苗接種,卻扮演非常關鍵的角色。若是 Omicron 變異株造成大量突破性感染,或許口服藥就能接棒,防堵病毒擴散。

創傷後壓力症候群的新興療法——搖頭丸

正在進行 MDMA 治療的創傷後壓力症候群患者。圖/SCIENCE

什麼?搖頭丸還能治病?沒錯!這份發表在《Nature Medicine》的研究證實搖頭丸的主要成分「3,4-亞甲基二氧基甲基苯丙胺」(MDMA)可以減輕創傷後壓力症候群(PTSD)患者的症狀,而且效果十分顯著。該研究將 76 名受試者分成 MDMA 組和安慰劑組,接受 3 次療程,發現 MDMA 組有 67% 的病患試後不再符合 PTSD 的診斷標準,而安慰劑組僅有 32%。

可是這項結果也引起了對於雙盲實驗的質疑,因為試後有高達 90% 的受試者表示他們其實知道自己的組別,這可能大幅影響症狀改善的機率。目前正在進行更大型的實驗,若實驗結果確定 MDMA 能治療 PTSD,預計將在 2023 年提交美國食品藥物管理局(FDA)批准上市。

開發單株抗體,對抗各類傳染性疾病

單株抗體(紅色和藍色)對抗 COVID-19 病毒(紫色球狀物)假想圖。圖/SCIENCE

單株抗體(mAb,簡稱單抗)是融合腫瘤細胞與免疫細胞製造而成的人工抗體,不但有腫瘤細胞不斷分裂的能力,也有免疫細胞產生抗體的能力——簡單來說,單抗可以大量製造相同的抗體,更有效地打擊病毒。除了往年的伊波拉病毒、炭疽病、狂犬病單抗以外,今年也順利合成了瘧疾、愛滋病和呼吸道合胞病毒(RSV)的單抗。目前,科學家正在積極開發更多種類的單抗,首要目標是打擊流感、茲卡病毒和巨細胞病毒(CMV),使得這項新技術有望成為打擊傳染病的「標配」。

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「洞察號」揭密火星內部結構

地震波顯示火星有一層薄薄的地殼、地函和液態核心。圖/SCIENCE

自 2018 年「洞察號」(InSight)登陸火星至今,科學家蒐集 35 筆地震數據,藉以估計火星的地殼厚度、地函結構和地核大小。今年的數據分析結果出爐後,發現這顆紅色行星的平均地殼厚度不到 40 公里,地函非常淺,而且只有一層(不像地球有上、下兩層地函),地核特別巨大,佔了火星體積一半,主要組成元素是低密度的液態鐵和液態鎳,以及硫、氧、碳和氫等較輕元素。這是人類首次使用地震數據探測其他行星的內部結構,也是探索神秘火星的一大步。

改寫粒子物理學模型的繆子實驗

繆子在美國費米實驗室的磁場中旋轉。圖/SCIENCE

在 1960 年代,粒子物理學家提出理論解釋強核力、弱核力和電磁力,這三種理論被稱為標準模型。然而,科學家今年發現「繆子」(Muon)——一種比電子更重、更不穩定的粒子——其實際測得的 g 值(自旋角動量與磁性大小之間的關係)比標準模型所預測的還要大,且兩者的誤差範圍沒有交集。

目前,眾多科學家正在美國費米實驗室(FNAL)進一步分析實驗數據。假如繆子實驗沒有任何閃失,這樣的結果將撼動物理學界,徹底改寫擁有 50 年歷史的標準模型。

CRISPR 基因編輯——確實能在體內發揮療效!

RNA(藍色)將 DNA 切割酶(白色)引導至目標(橙色)。圖/SCIENCE

去年,科學家運用 CRISPR 基因編輯技術,在實驗室修改造血幹細胞,治癒鐮刀型貧血和乙型(β 型)地中海貧血。今年,科學家更大膽了,直接在人體內部署 CRISPR!研究結果顯示,這種基因編輯技術可以有效減少一種有毒的肝臟蛋白質數量,甚至改善遺傳性失明患者的視力,讓兩名幾乎完全失明的患者能夠感覺到光線,並且在昏暗的光線下避開障礙物。

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體外胚胎培養——研究生命體早期發育歷程

在罐中成長的小鼠胚胎可以幫助科學家更了解人類發育的早期階段。圖/SCIENCE

透過研究胚胎,科學家得以找出先天性缺陷和流產的原因,但礙於倫理學和法律規範,目前對於體外胚胎培養的了解並不多。今年,有團隊利用誘導性多能幹細胞(Induced pluripotent stem cell,簡稱 iPS 細胞)成功複製人類的囊胚(受精後準備孵化及著床的胚胎),另外有團隊發現皮膚細胞經 iPS 細胞誘導、轉化後,也可以產生類似囊胚的結構,作為體外胚胎實驗的替代品。

除了十大科學突破以外……

《SCIENCE》今年也特別列出三項影響科學發展的重大阻礙,包括難解的氣候議題、備受爭議的癌症新藥,以及在疫情之下遭受猛烈砲火抨擊的科學家。

越來越熱!減碳目標恐難以達成

這座位於德國博克斯貝格(Boxberg)的燃煤電廠預計 2038 年才會關閉。圖/SCIENCE

自從工業革命以來,全球氣溫升幅達到了 1.2°C,近年極端氣候事件更是層出不窮。對此,今年的聯合國氣候變遷大會(COP26)達成多項協議,包括將全球氣溫升幅限制在 1.5°C 以內、確立碳交易市場架構,以及減少碳排放量。然而,全球經濟現在依然大幅仰賴化石燃料,況且聯合國協議不具約束力,是否能達成減碳目標,必須取決於各國政策制訂。

充滿爭議的阿茲海默症新藥「Aduhelm」

正子斷層掃描(PET)顯示 Aduhelm 能有效清除 β 類澱粉蛋白斑塊。圖/SCIENCE

美國食品藥物管理局(FDA)近 20 年來首次核准阿茲海默症藥物,即百健(Biogen)藥廠開發的 Aduhelm。經臨床實驗證實,這種藥物能清除異常堆積在患者腦內的「β 類澱粉蛋白斑塊」,也就是失智症發病和惡化的原因。照理說,這是患者和家屬期盼以久的好消息,卻被不少大型醫院和醫學中心拒絕採用,因為在兩項大型臨床實驗中,只有一項實驗證明其改善認知功能的療效勝過安慰劑,卻沒有證據顯示 Aduhelm 有顯著的改善效果。

當疫情碰上政治形態——夾縫中求生存的科學家

比利時病毒學家範蘭斯特(Marc Van Ranst)收到來自極右派狙擊手柯寧斯(Jürgen Conings)的死亡威脅後躲避自保。圖/SCIENCE

長期以來,科學家遭受攻擊的事件層出不窮,但在今年,對於 COVID-19 的政治分歧引發大眾對科學家前所未有的敵意,包括各種形式的恐嚇、抗議和死亡威脅。遭受威脅的有美國首席防疫專家佛奇(Anthony Fauci)、英國首席醫療官惠提(Chris Whitty),以及世界各地的學者和防疫工作者。

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《Nature》訪問 321 名研究人員,發現有超過 50% 的人信譽受到攻擊,15% 的人收到死亡威脅,甚至有許多人從此辭去他們熱愛的研究工作。

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溫室效應有救了?把二氧化碳埋進地底吧!  
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/03/25 ・1389字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 台灣中油股份有限公司 委託,泛科學企劃執行。 

近年全球對於氣候變遷的關注日益增加,各國紛紛宣布淨零排放(Net Zero Emissions)的目標,聯手應對氣候變遷所帶來的挑戰。淨零排放是指將全球人為排放的溫室氣體量和人為移除的量相抵銷後為零。而「碳捕存再利用技術(Carbon Capture Utilization and Storage,簡稱 CCUS)」技術被視為達成淨零重要的措施之一。 

CCUS 示意圖。圖/INPEX CCS and CCUS Business Introduction Video 2022 

「碳捕存再利用技術 CCUS」是什麼? 

CCUS 技術可以有效地將二氧化碳從大氣中捕捉並封存,進而減少溫室氣體的排放。CCUS 包含捕捉、運輸、封存或再利用三個階段,也就是將二氧化碳抓下來,並且存起來或是轉換成其他有價值的化學原料。關於如何捕捉二氧化碳,可以參考我們先前拍的影片《減碳速度太慢?現在已經能主動把二氧化碳抓下來!?抓下來的二氧化碳又去了哪裡?》。 

至於捉下二氧化碳之後,該存放在哪裡呢?科學家們看上一個經過數千萬年驗證、最適合儲存的地方——地底。沒錯,地底可不只有石頭跟蜥蜴人,只要這些石頭中存在孔隙,就可以儲存氣體或液體。最常見的就是天然氣與石油。現在,我們只要將二氧化碳儲存到這些孔隙就好。 

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封存的地質條件也很簡單,第一,要有一層擁有良好空隙率及滲透性的「儲集層」,通常是砂岩。第二,有一層緻密、不透水且幾乎無孔隙的岩石,用來阻擋儲集層的氣體向上逸散的「蓋層」,常見的是頁岩。只要儲集層在下,蓋層在上,就是一個理想的儲存環境。 

臺灣哪裡適合地質封存? 

臺灣由東往西,從西部麓山帶、西部平原、濱海到臺灣海峽,都有深度達 10 公里的廣大沉積層,並且砂岩與頁岩交替出現,可說是良好的儲氣構造。 

至於臺灣適合封存二氧化碳的地點,有個很直接的作法,就是參考石油、天然氣的儲存場域就好,也就是所謂的「枯竭油氣層」。將開採過的天然氣或石油的空間,重新拿來儲存二氧化碳。而臺灣的油氣田,主要集中在西部的苗栗與臺南一帶,在 1959~2016 年,累計產了 500 億立方公尺的天然氣,和超過 500 萬公秉的凝結油。 

臺灣油氣田位置圖。圖/《科學發展》2017 年 6 月第 534 期
鐵砧山每年封存 10 萬噸二氧化碳(相當於通霄鎮 1/3 人口一年的二氧化碳排放量)。圖/台灣中油

而至今這些枯竭油氣田,適合來做二氧化碳的封存。例如苗栗縣通霄鎮的鐵砧山是臺灣目前陸上發現最大的油氣田,不只是封閉型背斜構造,更擁有厚實緻密的緻密蓋岩層。在原有油氣田枯竭後,從民國 77 年開始轉為天然氣儲氣窖利用原始天然氣儲層調節北部用氣的方式,已持續超過 35 年。因此中油也正規劃在鐵砧山氣田選擇合適的蓋層和鹽水層,進行小規模的二氧化碳注入,作為全國首座碳封存的示範場址。並同時進行多面向的長期監測,驗證二氧化碳封存的可行性與安全性。 

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更多詳細內容及國際 CCUS 案例,歡迎觀看影片解惑! 

討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
196 篇文章 ・ 302 位粉絲
充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

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讓 AI 取代真人執法可行嗎?將判斷全交給 AI 可能隱藏什麼危險?——專訪中研院歐美研究所陳弘儒助研究員
研之有物│中央研究院_96
・2024/03/18 ・6292字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|劉韋佐
  • 責任編輯|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

人工智慧將改變以人為主的法治領域?

由人工智慧擔任警察,再也不是科幻電影的情節,交通管制常見的科技執法就是應用 AI 辨識闖紅燈、未依規定轉彎、車輛不停讓行人等違規行為。 AI 的客觀、高效率正在挑戰以人為審判主體的法治領域,這樣的轉變會對我們產生什麼影響呢?中央研究院「研之有物」專訪院內歐美研究所陳弘儒助研究員,他將帶我們思考:當 AI 取代人類執法時,將如何改變人們對守法的認知?

交通尖峰時段,後方出現一台救護車,你願意闖紅燈讓道嗎?
圖|iStock

想像有一天你正在尖峰時段開車,車子停在十字路口等紅燈時,後方出現一輛急駛而來的救護車,你為了讓道必須開過停止線。這時你是否願意冒著違規被開罰的風險?還是承擔風險以換取他人盡速就醫?

在上述情境中,針對「要不要闖紅燈」我們經歷了一段價值判斷過程。如果剛好十字路口有真人警察,他的判斷可能是:這是情急之下不得不的行為,並非蓄意違規。

然而,如果負責執法的是「法律人工智慧系統」(Artificially legal intelligent,簡稱 ALI)情況可能截然不同。

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ALI 這個詞源自 Mireille Hildebrandt 的研究,在概念上可區分為兩類:採取傳統程式碼的 IFTTT(if this then that)、運用機器學習的資料驅動。前者是注重法律推理或論證的計算機模型,將法律規範轉為程式碼,藉由程式編寫來執行法律任務。後者則透過大量資料的學習,來預測行為範式,用於再犯率、判決結果預測上有較好的成果。

一般情況下,應用在交通管制的 ALI 會辨識車輛是否超速、闖紅燈等違規行為,不過交通情境千變萬化,ALI 能否做出包含「道德價值的判斷」將是一大挑戰!

中研院歐美研究所陳弘儒助研究員察覺,人工智慧(AI)正在左右人們對守法的價值判斷及背後的因果結構,進而反思當我們將原本由人來判斷的事項,全權交由 AI 來執行時,可能產生哪些潛移默化的影響?

讓我們與陳弘儒展開一場從法哲學出發的對話,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。

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中研院歐美研究所陳弘儒助研究員,從法哲學出發,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。
圖|之有物

問

怎麼會對「人工智慧」(AI)與「法律人工智慧系統」(ALI)產生研究興趣?

會對 AI 感興趣是因為我很早就對電腦有興趣,我原本大學想唸資訊工程,因為高中有些科目沒辦法唸,於是去唸文組,大學進入法律系就讀,研究所考入「基礎法學組」研讀法哲學。

後來我到美國讀書,當時 AlphaGo 的新聞造成很大的轟動,啟發我思考 AI 的應用應該有些法律課題值得探討,於是開始爬梳 AI 與法律的發展脈絡。

AI 這個詞大概在 1950 年代被提出,而 AI 與法律相關的討論則在 1970、80 年代就有學者開始思考:我們能否將法律推理過程電腦程式化,讓電腦做出跟法律人一樣的判斷?

事實上,AI 沒有在做推理,它做的是機率的演算,但法律是一種規範性的判斷,所有判斷必須奠基在法律條文的認識與解釋上,給予受審對象合理的判決理由。

這讓我好奇:如果未來廣泛應用 AI 執法,法律或受法律規範的民眾會怎麼轉變?

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至於真正開始研究「法律人工智慧系統」(ALI)是受到我父親的啟發。有一陣子我經常開車南北往返,有一天我跟父親聊到用區間測速執法的議題。交通部曾在萬里隧道使用區間測速,計算你在隧道裡的平均速率,如果超速就開罰。

父親就問我:「政府有什麼理由用區間測速罰我?如果要開罰就必須解釋是哪一個時間點超速。」依照一般的數學邏輯,你一定有在某個時間點超速,所以平均起來的速率才會超過速限,可是法律判斷涉及規範性,我們必須思考背後的正當性課題,不能只用邏輯解釋,這啟發我逐漸把問題勾勒出來,試圖分析執法背後的規範性意涵。

問

如果將執行法律任務的權限賦予 AI,可能暗藏什麼風險?

我們先來談人類和 AI 在做判斷時的差別。人類無時無刻都在做判斷,判斷的過程通常會先做「區分」,例如在你面前有 A 和 B 兩個選項,在做判斷前必須先把 A 和 B 區分開來,讓選項有「可區別性」。

在資料龐大的情況下,AI 的優勢在於能協助人類快速做好區分,可是做判斷還需經歷一段 AI 難以觸及的複雜過程。人類在成長過程中會發展出一套顧及社會與文化認知的世界觀,做判斷時通常會將要區分的選項放進這個世界觀中,最終做出符合社會或自身考量的抉擇。

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當我們將判斷程序交由 AI 執行,就會涉及「判斷權限移轉」的問題,這經常在日常生活中發生,你只要發現原本自己可以執行的事情,有另外一個對象做的比你好或差不多好,你就會漸漸把判斷的工作交給它,久而久之,你大概會覺得這是很好的做法,因為可以節省大量時間。

自駕車導航系統就是判斷權限移轉的例子,由於導航通常可以找出最佳行車路線,駕駛人幾乎會跟著走,但仍有可能誤入路況不佳或無法通行的地方。
圖|Vladimir Srajber, Pexels

我擔心這種判斷權限移轉會快速且廣泛的發生,因為 AI 的工作效率極高,可以大幅節省人力成本,但是哪一些權限可以放給 AI?哪一些權限人類一定要守住?我們經常沒有充足的討論,等到發生問題再亡羊補牢可能為時已晚。

以讓道給救護車而闖紅燈的情境為例,如果讓 AI 來做交管,可以節省警察人力,又可以快速精準地開罰,卻迫使民眾需額外花時間,證明闖紅燈有正當理由。如果是真人警察來判斷,警察通常會認為你的行為有正當理由而不開罰。這對於受法律規範的民眾來說,會產生兩種全然不同的規範作用。

AI 產生的規範作用會讓民眾擔心事後銷單的麻煩程序,如果無法順利解決,可能會訴諸民意代表或上爆料公社,並漸漸改變民眾對守法的態度。而真人警察產生的規範作用,將使民眾自主展現對法律的高度重視,雖然當下的行為牴觸法律,卻是行為人經過多方權衡後做的判斷,相信法律會支持自己出於同理心的行為。

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問

使用 AI 執法除了看上它的高效率,也是因為和真人相比 AI 不會受私情影響,比較可以做出公正的判斷。如果從法治觀念來看,為何決策權不能全權交由 AI 執行?

我認為法治的核心價值在臺灣並沒有很好的發展,我們常想的是怎麼用處罰促成民眾守法,長久下來可能會得到反效果。當人們養成凡事規避處罰的習慣,一旦哪天不再受法律約束,可能會失去守法的動機。

事實上,法治最根深柢固的價值為:

法律作為一種人類行為規範的展現,促使民眾守法的方式有很多種,關鍵在於尊重人的道德自主性,並向民眾陳述判決理由。

給理由非常重要,可以讓民眾不斷透過理由來跟自己和法律體系溝通。如此也可以形成一種互惠關係,使民眾相信,國家公權力能用適當的理由來制定法律,而制定出的法律是以尊重公民自主性為主。當民眾理解法律對我所處的社會有利,會比較願意自動產生守法的動機。

AI 執法看似比人類「公正無私」,但它的執法方式以處罰為主、缺乏理由陳述,也沒有對具體情境的「敏感性」。人跟人之間的互動經常需要敏感性,這樣才能理解他人到底在想什麼。這種敏感性是要鍛鍊的,真人警察可在執法過程中,透過拿捏不同情境的處理方式來累積經驗。

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例如在交通尖峰時段應該以維持交通順暢為原則,這時警察是否具備判斷的敏感性就很重要,例如看到輕微的違規不一定要大動作開罰,可以吹個警笛給駕駛警示一下就好。

我越來越覺得人類這種互動上的敏感性很重要,我們會在跟他人相處的過程中思考:跟我溝通的對象是什麼樣的人?我在他心中是什麼模樣?然後慢慢微調表現方式,這是人類和 AI 最根本的不同。

行動者受各種法律變項影響的因果圖。上圖是由真人警察執法,對於處罰之可能性有影響力,可依不同情境判斷是否開罰。下圖是由全自動法律人工智慧執法,由 AI 直接將處罰之可能性加諸在行動者身上,缺乏真人警察二次確認,很可能影響行動者對守法與否的衡量。
圖|之有物(資料來源|陳弘儒)

問

相較於法律人工智慧,ChatGPT 等生成式 AI 強大的語言功能似乎更接近理想中的 AI,其發展可能對我們產生哪些影響?

我認為會有更複雜的影響。ChatGPT 是基於大型語言模型的聊天機器人,使用大量自然語言文本進行深度學習,在文本生成、問答對話等任務上都有很好的表現。因此,在與 ChatGPT 互動的過程中,我們容易產生一種錯覺,覺得螢幕後好像有一名很有耐心的真人在跟你對話。

事實上,對於生成式 AI 來說,人類只是刺激它運作的外在環境,人機之間的互動並沒有想像中的對等。

仔細回想一下整個互動過程,每當外在環境(人類)給 ChatGPT 下指令,系統才會開始運作並生成內容,如果我們不滿意,可以再調整指令,系統又會生成更多成果,這跟平常的人際互動方式不太一樣。

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ChatGPT 能讓使用者分辨不出訊息來自 AI 或真人,但事實上 AI 只是接受外在環境(人類)刺激,依指令生成最佳內容,並以獲得正向回饋、提升準確率為目標。
圖|iStock

資工人員可能會用這個理由說明,生成式 AI 只是一種工具,透過學習大量資料的模式和結構,從而生成與原始資料有相似特徵的新資料。

上述想法可能會降低人們對「資料」(Data)的敏感性。由於在做 AI 訓練、測試與調整的過程中,都必須餵給 AI 大量資料,如果不知道資料的生產過程和內部結構,後續可能會產生爭議。

另一個關於資料的疑慮是,生成式 AI 的研發與使用涉及很多權力不對等問題。例如現在主流的人工智慧系統都是由私人公司推出,並往商業或使用者付費的方向發展,代表許多資料都掌握在這些私人公司手中。

資料有一種特性,它可以萃取出「資訊」(Information),誰有管道可以從一大群資料中分析出有價值的資訊,誰就有權力影響資源分配。換句話說,多數人透過輸入資料換取生成式 AI 的服務,可是從資料萃取出的資訊可能在我們不知情的狀況下對我們造成影響。

問

面對勢不可擋的生成式 AI 浪潮,人文社會學者可以做些什麼?

國外對於 AI 的運用開始提出很多法律規範,雖然國外關於價值課題的討論比臺灣多,但並不代表那些討論都很細緻深入,因為目前人類跟 AI 的相遇還沒有很久,大家還在探索哪些議題應該被提出,或賦予這些議題重新認識的架構。

這當中有一個重要課題值得思考:

我們需不需要訓練 AI 學會人類的價值判斷?

我認為訓練 AI 理解人類的價值判斷很可能是未來趨勢,因為 AI 的發展會朝人機互動模式邁進,唯有讓 AI 逐漸理解人類的價值為何,以及人類價值在 AI 運作中的局限,我們才有辦法呈現 AI 所涉及的價值課題。

當前的討論多數還停留在把 AI 當成一項技術,我認為這種觀點將來會出問題,強大的技術如果沒有明確的價值目標,是一件非常危險的事情。實際上,AI 的發展必定有很多價值課題涉入其中,或者在設計上有一些價值導向會隱而不顯,這將影響 AI 的運作與輸出成果。

思考怎麼讓 AI 理解人類價值判斷的同時,也等於在問我們人類:對我們來說哪一些價值是重要的?而這些重要價值的基本內容與歧異為何?

我目前的研究有幾個方向,一個是研究法律推理的計算機模型(Computational models of legal reasoning);另一個是從規範性的層面去探討,怎麼把價值理論、政治道德(Political morality)、政治哲學等想法跟科技界交流。未來也會透過新的視野省視公民不服從議題。

這將有助科技界得知,有很多價值課題需要事先想清楚,影響將擴及工程師怎麼設計人工智慧系統?設計過程面臨哪些局限?哪些局限不應該碰,或怎麼把某些局限展現出來?我覺得這些認識都非常重要!

鐵面無私的 ALI ?人類與人工智慧執法最大的分野是什麼?

陳弘儒的研究室有許多公仔,包括多尊金斯伯格(Ginsburg)公仔,她是美國首位猶太裔女性大法官,畢生為女權進步與性別平權奮鬥。
圖|之有物

陳弘儒是臺灣少數以法哲學理論研究法律人工智慧系統(ALI)的學者,他結合各種現實情境,與我們談論 ALI、生成式 AI 與當代法治價值的緊張關係。

由於 ALI 擅長的資料分類與演算,與人類判斷過程中涉及的世界觀與敏感性思辨,有著根本上的差異;以處罰為主、缺乏理由陳述的判斷方式,也容易影響民眾對公權力的信任。因此陳弘儒認為,目前 ALI 應該以「輔助人類執法」為發展目標,讓人類保有最終的判斷權限

至於現正快速發展的生成式 AI ,根據陳弘儒的觀察,目前仍有待各方專家探索其中的價值課題,包括資料提供與使用的權力不對等、哪些人類價值在訓練 AI 的過程中值得關注等。

在過去多是由人文社會學者提出警告,現在連 AI 領域的權威專家也簽署公開信並呼籲:AI 具有與人類競爭的智慧,這可能給社會和人類帶來巨大風險,應該以相應的關注和資源進行規劃和管理

在訪談過程中,有一件令人印象深刻的小插曲,陳弘儒希望我們不要稱呼他「老師」,因為他從小就畏懼老師、警察等有權威身分的人,希望以更平等的方式進行對話。

假如今天以 AI 進行採訪,整個談話過程或許能不受倫理輩分影響,但這也讓我們意識到,在 AI 的世界裡,許多人際互動特有的敏感性、同理反思都可能不復存在。

陳弘儒的研究讓我們體會,AI 在法治領域的應用不僅是法律問題,背後更包含深刻的哲學、道德與權力課題,也讓我們更了解法治的核心價值:

法律要做的不只是規範人們的行為,而是透過理由陳述與溝通展現對每個人道德自主性的尊重。

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找回擁有食物的主導權?從零開始「菇類採集」!——《真菌大未來》
積木文化
・2024/02/25 ・4266字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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菇類採集

在新冠肺炎(COVID-19)大流行後,馬斯洛「需求層次理論」裡的食品與安全在眾目睽睽下被抽離出來,變成後疫情時代最重要的兩個元素。對食物的焦慮點燃人們大腦中所有生存意志,於是大家開始恐慌性地購買,讓原本就已經脆弱、易受攻擊的現代糧食系統更岌岌可危。

值得慶幸的是,我們的祖先以前就經歷過這一切,留下來的經驗值得借鏡。菇類採集的興趣在艱難時期達到顛峰,這反映了人類本能上對未來產生的恐懼。1 無論是否有意,我們意識到需要找回擁有食物的主導權,循著古老能力的引導來找尋、準備我們自己的食物,如此才能應付食物短缺所產生的焦慮。

在新冠肺炎大流行後,馬斯洛「需求層次理論」裡的食品與安全在眾目睽睽下被抽離出來,變成後疫情時代最重要的兩個元素。圖/pexels

我們看見越來越多人以城市採集者的身分對野生菇類有了新的品味,進而找到安全感並與大自然建立起連結。這並不是說菇類採集將成為主要的生存方式,而是找回重新獲得自給自足能力的安全感。此外,菇類採集的快感就足以讓任何人不斷回歸嘗試。

在這個數位時代,菇類採集是讓我們能與自然重新連結的獨特活動。我們早已遺忘,身體和本能,就是遺傳自世世代代與自然和諧相處的菇類採集者。走出現代牢籠、進入大自然從而獲得的心理和心靈滋養不容小不容小覷。森林和其他自然空間提醒著我們,這裡還存在另一個宇宙,且和那些由金錢、商業、政治與媒體統治的宇宙同樣重要(或更重要)。

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在這個數位時代,菇類採集是讓我們能與自然重新連結的獨特活動。圖/unsplash

只有願意撥開遮蓋的落葉並專注尋找,才能體認到菇類的多樣性和廣泛分布。一趟森林之旅能讓人與廣大的生態系統重新建立連結,另一方面也提醒我們,自己永遠屬於生命之網的一部分,從未被排除在外。

腐爛的樹幹不再讓人看了難受,而是一個充滿機遇的地方:多孔菌(Bracket Fungi)──這個外觀看起來像貨架的木材分解者,就在腐爛的樹幹上茁壯成長,規模雖小卻很常見。此外,枯葉中、倒下的樹上、草地裡或牛糞上,也都是菇類生長的地方。

菇類採集是一種社會的「反學習」(遺忘先前所學)。你不是被動地吸收資訊,而是主動且專注地在森林的每個角落尋找真菌。不過度採集、只拿自身所需,把剩下的留給別人。你不再感覺遲鈍,而是磨練出注意的技巧,只注意菇類、泥土的香氣,以及醒目的形狀、質地和顏色。

只有願意撥開遮蓋的落葉並專注尋找,才能體認到菇類的多樣性和廣泛分布。圖/unsplash

菇類採集喚醒身體的感官感受,讓心靈與身體重新建立連結。這是一種可以從中瞭解自然世界的感人冥想,每次的發現都振奮人心,運氣好的話還可以帶一些免費、美味又營養的食物回家。祝您採集愉快。

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計畫

菇類採集就像在生活中摸索一樣,很難照既定計畫執行,而且以前的經歷完全派不上用場。最好的方法就是放棄「非採集到什麼不可」的念頭,持開放心態走出戶外執行這項工作。菇類採集不僅是享受找到菇的滿足感,更重要的是體驗走過鬆脆的樹葉、聞著森林潮濕的有機氣味,並與手持手杖和柳條筐的友善採菇人相遇的過程。

菇類採集很難照既定計畫執行,最好的方法就是放棄「非採集到什麼不可」的念頭。採集過程幾乎就像玩捉迷藏,只不過你根本不確定自己在找什麼,甚至根本不知道要找的東西是否存在。圖/unsplash

你很快就會明白為什麼真菌會有「神秘的生物界」的稱號。真菌無所不在但又難以捉摸,採集過程幾乎就像玩捉迷藏,只不過你根本不確定自己在找什麼,甚至根本不知道要找的東西是否存在。但還是要有信心,只要循著樹木走、翻動一下原木、看看有落葉的地方,這個過程就會為你指路。一點點的計畫,將大大增加你獲得健康收益的機會。所以,讓我們開始吧。

去哪裡找?

林地和草原,是你將開始探索的兩個主要所在。林地底層提供真菌所需的有機物質,也為樹木提供菌根關係。橡樹、松樹、山毛櫸和白樺樹都是長期的菌根夥伴,所以循著樹種,就離找到目標菇類更近了。

林地底層提供真菌所需的有機物質,也為樹木提供菌根關係。圖/pexels

草原上也會有大量菇類,但由於這裡的樹木多樣性和環境條件不足,所以菇類種類會比林地少許多。如果這些地點選項對你來說都太遠了,那麼可以試著在自家花園或在地公園綠地當中尋找看看。這些也都是尋菇的好地方。

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澳洲新南威爾斯州奧伯倫

澳洲可以說是真菌天堂。與其他大陸隔絕的歷史、不斷變化的氣候以及營養豐富的森林,讓澳洲真菌擁有廣大的多樣性。澳洲新南威爾斯州(New South Wales)的奧伯倫(Oberon)就有一座超過四萬公頃的松樹林,是採集菇類的最佳地點之一。

在那裡,有廣受歡迎的可食用菌松乳菇(又稱紅松菌),據說這種真菌的菌絲體附著在一棵歐洲進口樹的根部,而意外被引進澳洲。 1821 年,英國真菌學家塞繆爾・弗里德里克・格雷(Samuel Frederick Gray)將這種胡蘿蔔色的菇命名為美味乳菇(Lactarius deliciosus),這的確名符其實,因為「Deliciosus」在拉丁語中意為「美味」。如果想要在奧伯倫找到這些菇類,秋天時就要開始計劃,在隔年二月下旬至五月的產季到訪。

位於澳洲新南威爾斯州的奧伯倫就有一座超過四萬公頃的松樹林,是採集菇類的絕佳地點。圖/unsplash

英國漢普郡新森林國家公園

在英國,漢普郡的新森林國家公園(Hampshire’s New Forest)距離倫敦有九十分鐘的火車車程。它由林地和草原組成,當中有種類繁多的植物群、動物群和真菌可供遊客觀賞,甚至還有野生馬匹在園區裡四處遊蕩。

這片森林擁有兩千五百多種真菌,其中包括會散發惡臭的臭角菌(Phallus impudicus),它的外觀和結構就如圖鑑中描述般,與男性生殖器相似且不常見。還有喜好生長於橡樹上,外觀像架子一樣層層堆疊的硫色絢孔菌(Laetiporus sulphureus ,又稱林中雞)。該國家公園不允許遊客採收這裡的菇,所以請把時間花在搜尋、鑑別與欣賞真菌上。如果幸運的話,該地區可能會有採集團體可以加入,但能做的也僅限於採集圖像鑑別菇類,而非採集食用。

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在英國,漢普郡的新森林國家公園由林地和草原組成,當中有種類繁多的植物群、動物群和真菌可供遊客觀賞。該國家公園不允許遊客採收這裡的菇,所以請把時間花在搜尋、鑑別與欣賞真菌上。圖/unsplash

美國紐約市中央公園

甚至紐約市的中央公園也有採集菇類的可能性。雖然在 1850 年代公園建造之時並未刻意引進菇類物種,但這個占地八百四十英畝的公園現已登錄了四百多種菇類,足以證明真菌孢子的影響之深遠。

加里・林科夫(Gary Lincoff)是一位自學成才、被稱作「菇類吹笛人」2 的真菌學家,他住在中央公園附近,並以紐約真菌學會的名義會定期舉辦菇類採集活動。林科夫是該學會的早期成員之一,該學會於 1962 年由前衛作曲家約翰・凱吉(John Cage)重新恢復運作。凱吉也是一位自學成才的業餘真菌學家,並靠自己的能力成為專家。

甚至紐約市的中央公園也有採集菇類的可能性。雖然在 1850 年代公園建造之時並未刻意引進菇類物種,但這個占地八百四十英畝的公園現已登錄了四百多種菇類。圖/wikipedia

進行菇類採集時,找瞭解特定物種及其棲息地的在地專家結伴同行,總是有幫助的。如果你需要一個採集嚮導,求助於所在地的真菌學會會是一個正確方向。

何時去找?

在適當的環境條件下(例如溫度、光照、濕度和二氧化碳濃度),菌絲體全年皆可生長。某些物種對環境條件較敏感,但平均理想溫度介於 15~24 ℃ 之間,通常是正要進入冬季或冬季剛過期間,因此秋季和春季會是為採集菇類作計畫的好季節。

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秋季和春季是為採集菇類作計畫的好季節,但因為菇類受溫度變化模式和降雨量的影響很大,所以每年採菇的旺季時間會略有不同。圖/unsplash

當菌絲體從周圍吸收水分時,會產生一股破裂性的力量,讓細胞充滿水分並開始出菇。這就是菇類通常會出現在雨後和一年中最潮濕月份的原因。牢記這些條件,就可以引導你找到寶藏。但也要記得,因為菇類受溫度變化模式和降雨量的影響很大,所以每年採菇的旺季時間會略有不同。

註解

  1. Sonya Sachdeva, Marla R Emery and Patrick T Hurley, ‘Depiction of wild food foraging practices in the media: Impact of the great recession’, Society & Natural Resources, vol. 31, issue 8, 2018, <doi.org/10.1080/08941920.2 018.1450914>. ↩︎
  2. 譯注:民間傳說人物。吹笛人消除了哈梅林鎮的所有老鼠,但鎮上官員拒絕給予承諾的報酬,於是他就吹奏著美麗的音樂,把所有孩子帶出哈梅林鎮。 ↩︎

——本文摘自《真菌大未來:不斷改變世界樣貌的全能生物,從食品、醫藥、建築、環保到迷幻》,2023 年 12 月,積木文化出版,未經同意請勿轉載。