為什麼吃甜的會蛀牙？——《生活中的東西都可以寫成化學式》

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

本文轉載自食藥好文網

• 文／陳儀珈、國立臺灣大學醫學院附設牙科醫院住院醫師郭宸輔 共同撰稿

明明都有乖乖刷牙，為甚麼我們還是會蛀牙？想要解答這個疑惑，必須了解蛀牙的原因和潔牙的原理。

當我們吃甜食，我們口腔內的細菌會將食物中的糖分轉換為酸，隨著酸性物質停留在牙齒表面，酸性物質會使得牙齒的礦物質流失，使琺瑯質「去礦化」進而造成蛀牙。所謂的牙菌斑，是細菌、食物殘渣、唾液⋯⋯等的集合體，為了避免蛀牙，我們就必須清除黏附在牙齒表面的牙菌斑。

由於牙菌斑會緊緊黏附在我們的牙齒上，無法光靠漱口來清除，也沒有辦法使用泡沫或藥劑將牙菌斑變不見，因此在清除牙菌斑的方法中，目前以「物理性清潔」為主，建議大家使用牙刷、牙線或牙間刷，才能儘量把牙菌斑從牙齒上面刷掉、刮掉。

雖然牙膏並不是清除牙菌斑的主力，但也是關鍵的輔助角色，透過牙刷和牙膏的相輔相成，有助於減少蛀牙率。

牙膏如何成為最強輔助？

牙膏的主要成分包括研磨劑、氟化物以及甜味劑。

目前牙膏中常見的研磨劑包括「碳酸鈣」和「水合氧化鋁」，可以協助牙刷移除牙齒上的牙菌斑以及染色區域。需要注意的是，雖然現今被添加在牙膏中的研磨劑通常都很溫和，不太會傷害到琺瑯質，但刷牙力道仍然需要控制，儘量不要太大力刷牙。

其中，氟化物能夠將琺瑯質的主要成分「羥磷灰石」中的氫氧根離子 (OH^–) 替換為氟離子 (F^–) ，當氫氧根離子被替換為氟離子後，溶度積常數（ Ksp 值）會降低，換句話說，就是讓琺瑯質更難被細菌產生的酸性物質酸蝕，進而達到預防蛀牙的效果。

為了讓大家更願意刷牙，牙膏中也添加了甜味劑，使民眾對刷牙的接受度更高，同時也能在刷牙後有擁有一口清新的口氣。請大家別誤會，添加甜味劑並不代表牙膏被摻雜了糖，而是使用糖精、山梨糖醇、木糖醇來增加甜味。

除了上述主要成分外，有些牙膏使用不同添加物，以此達到各式各樣的功效，但基本的作用大同小異。例如，美白牙膏會添加過氧化物，藉由氧化還原牙齒表面來美白牙齒；加入如硝酸鉀等成分後，可以藉由改變鉀離子濃度或封閉牙本質小管來改善敏感狀況，成為市面上常見的抗敏感牙膏。

每天至少使用含氟牙膏兩次！

根據衛生福利部口腔健康司「成人口腔保健手冊（專業版）」指出，只要有進食就要刷牙，其中，睡前的潔牙尤為重要。

我們每天至少要使用含氟離子濃度 1000 ppm 以上的牙膏潔牙 2 次，且每次不得少於 2 分鐘。含氟牙膏的使用量少於豌豆的大小即可，約 0.25 g 左右。刷牙時，須搭配「貝氏刷牙法」的潔牙順序，將刷毛傾斜，使刷毛與牙齒表面呈現 45° ~ 60° ，深入牙齦溝，每一次清潔兩顆牙齒，左右來回清刷十次後，再換下兩顆牙齒。

除了刷牙外，也建議使用牙線、牙間刷刮除牙縫沾黏的食物與牙菌斑。潔牙後避免漱口、喝水，維持口腔中氟離子的濃度，讓氟離子持續作用 30 分鐘以上。

此外，食藥署也提醒：選購一般牙膏時，記得選購標示完整的產品，不購買來路不明或標示不清的產品，使用時保留外包裝或說明書以便了解產品相關資訊。此外，以化粧品管理的一般牙膏如有添加含氟化合物，其氟總量不得超過 0.15% (1,500 ppm) ，且不具有醫療效能，不可治療牙周病等病症；若有嚴重口腔問題，應就醫治療。

參考資料

• 蛀牙懶人包——認識齲齒的發生及正確潔牙方式
• 市面上的牙膏到底怎麼挑選？從牙齒保健觀點看牙膏
• 潔齒劑
• 成人口腔保健暨機構口腔照護輔導 (手冊、量表、檢核表及影片)

代糖是致癌物？還是控制血糖的聖品？

為什麼代糖吃了可以感受到甜味，卻不會產生負擔呢？它真的沒有熱量嗎？

今年 7 月 14 日，世界衛生組織（WHO）旗下的跨政府機構國際癌症研究中心（IARC）將零卡汽水、無糖口香糖中常用的人工代糖阿斯巴甜（Aspartame）列為 2B 級的「可能的人類致癌物（possible human carcinogen）」。都喝了這麼久才說，代糖啊代糖，你是完美無害的白色謊言，還是惡搞大家的黑色幽默呢？

代糖是什麼？為什麼「甜」卻無熱量？

代糖顧名思義就是糖的替代品，也稱為甜味劑。你應該知道代糖的種類很多，不過呢主要可以根據是否會產生熱量，分為營養甜味劑和非營養甜味劑兩類。

蛤？代糖還有營養的代糖喔？這裡的營養指的是食用後還是會產生熱量的代糖，但每公克產生的熱量比蔗糖低。這類營養甜味劑多數來自天然來源，也被稱為天然甜味劑，大家熟悉的就是口香糖內的木糖醇 xylitol，它是從玉米等植物中提煉、加工後製而成。

而非營養甜味劑主要為人工合成，食用後既不會產生熱量，甜度也是蔗糖的好幾百倍，其中最著名的阿斯巴甜，甜度是蔗糖的 200 倍，一公克可產生四大卡熱量，咦？不是說沒有熱量嗎？你看看，它的甜度那麼高，所以實際只需非常少的份量，就能產生我們所需的甜度，所以攝取時的熱量少到可忽略不計。

不過這些代糖竟然可以騙過我們的味覺，讓我們有「甜」的感受，到底是對我們動了什麼手腳？

其實代糖沒有動手腳，是它剛好符合我們的味覺受體。

我們如何嘗到甜味？

先複習一下，人類的舌頭分為五個區域，可以各自負責感受酸、甜、苦、鹹和鮮五種不同的味道。

其實這張始於 20 世紀初的味覺圖，早已經被證實是錯誤的，仔細想想，難道你舔冰淇淋的時候才嘗的到甜味，巧克力放進嘴巴後就吃不出來了嗎？舌頭的中間，並不是無味區，我們整個舌頭都能感受到酸、甜、苦、鹹、鮮。抱歉啦，大內密探零零發，品嚐美酒時其實不用把舌頭捲起來喔。

如果你伸出舌頭仔細觀察，可以看到上面充滿一粒一粒的顆粒狀物就是「舌乳頭」。在顯微鏡下，可以看到舌乳頭內有洋蔥形構造的「味蕾」，負責接收各種由唾液溶解後的味道分子，並且把味道傳給我們的大腦。

那這些味蕾是如何產生味覺的呢？每個味蕾內約有 100 個味覺細胞，而每個味覺細胞的細胞膜表面，都只會呈現單一種類的味覺受體，就像是門鎖和鑰匙的概念。只要門鎖和鑰匙匹配了，味覺訊號就會被送出。因此我們嘗到甜味時，只有甜味分子專一性受體的味覺細胞會被活化。

當我們張嘴把一塊讓人心情愉悅的蛋糕送進嘴裡，蛋糕裡的甜味分子會與味覺細胞的膜上甜味受體結合，這個鑰匙與門鎖的結合必須精確無誤，接著就會活化一連串的下游路徑，製造傳遞物質，讓細胞內蓄積在內質網的鈣離子被釋放，引起細胞電位變化而活化感覺神經元，最後將這個「甜味」的訊號傳到腦部。

這一連串精密的流程，在 1967 年由科學家 Shallenberger 和 Acree 的「AH／B 甜味理論」中提出。

回頭來說這些甜性物質，以葡萄糖為例，要能夠與甜味受器結合，需要三個要素才能形成這把開啟「甜味」大門的鑰匙。

第一是能形成氫鍵的 AH 基團，第二是負電性很強的 B 基團，第三則是這兩個基團的距離得約為「0.3 奈米」。

必須要有這三個要素，才能讓我們味蕾上的甜味受體感知到甜味，刺激神經傳到大腦，開啟美妙的甜味饗宴。

我們的主角代糖，雖然不是會產生熱量的糖，卻正好與葡萄糖一樣，具備這三種要素。而且，有過之無不及的是，代糖不僅能產生甜味，甜味竟然還能超過一般蔗糖的百倍以上！原來代糖的結構上，還另外多帶一團帶有疏水性的「γ 基團」，這個非極性的疏水基團與味蕾上甜味受體的疏水部分對接上，增強了甜味受體所產生的神經衝動訊號強度。訊號增強，大腦感知到甜的就更甜了。

這剛好可以挑動我們的甜味受體，不會產生熱量，既是禁果又是仙丹的玩意，是怎麼被創造出來的呢？

第一個人工合成的代糖是怎麼出現的？

第一個人工合成代糖在 1879 年，由美國化學家艾拉·雷姆森和德美雙國籍的化學家康斯坦丁·法爾伯格共同發現，它就是糖精。糖精的甜度是蔗糖的 300-500 倍，卻不會被人體代謝而產生熱量。

就跟很多科學研究一樣，這個發現可以說是一個意外。

法爾伯格曾敘述那段經過，他說：「那天晚上，在實驗室工作完回家之前，我明明徹底洗手了，然而在晚餐時，我把一些麵包放進嘴裡時，發現我的手嘗起來很甜……我立刻跑回實驗室，嚐遍了工作台上的所有燒杯、小瓶和盤子，直到我終於在其中一個裡找到了味道，而且甜得驚人。」法爾伯格後來也在看到糖精的潛在商業利益後，立刻將其申請專利並大量製造。
只能說還好那時候不是合成出砒霜或氰化鉀呀！

目前代糖除了應用在糖尿病患及減肥者的醣類替代品外，我們每天都要用的牙膏也很常發現它。到目前為止聽起來代糖似乎是個好東西，但為什麼後來的科學家會對代糖提出質疑呢？

代糖健不健康？它是致癌物嗎？

一篇刊登在 2014 年《自然》(Nature) 的論文研究提出，他們在囓齒動物身上發現，人工代糖除了讓體內的腸道益生菌發生重組改變，吃入下去的代糖也有如「望梅止渴」。雖然成功騙過我們的味覺，但終究不能讓身體產生能量，無法獲得真正的飽足感。反而可能造成「葡萄糖不耐症」的代謝異常，促使動物吃下更多食物，造成糖尿病及肥胖相關疾病。但這結論也無法直接推論到人類身上。

那許多人討論的，代糖是否會致癌的問題呢？

其實目前還沒有明確、直接的實驗證據顯示代糖與人體致癌之間的關聯性。

至於先前提到的糖精，透過 1970 年的老鼠實驗，早期科學家曾懷疑糖精可能引起膀胱癌，使其遭禁用近 20 年，但仍沒有明確的證據證實糖精與人體致癌的關聯性。畢竟在老鼠身上所看到的實驗結果，不能直接套用在人體上外，動物實驗中所使用的高劑量也是一般人在生活中很難達到的，因此美國食品藥物管理局（FDA）才撤銷禁令並准許糖精加入飲料及食品中。

然而，這次事件主角阿斯巴甜被列入可能致癌又是怎麼一回事？這次真的找到對人類致癌的證據了嗎？

食用代糖的好壞，我們該如何看待？

Well, 其實沒有新的證據。我們對「阿斯巴甜是否致癌」這個問題，還需要更多的實驗才能釐清，現階段的人體研究證據有限，在動物實驗的證據也相對薄弱。那為何 IARC 會把阿斯巴甜列為致癌物呢？這是見影就開槍嗎？

——先別急！

我們先了解一下，目前 IARC 將導致癌症的物質等級分類，總共分為 4 級：

1 級確定為致癌因子、2A 級極有可能為致癌因子、2B 級可能為致癌因子、3 級無法歸類為致癌。

分類的依據為：

1. 有限的流行病學致癌證據
2. 實驗動物中有充足的致癌證據
3. 具強力的致癌機制證據

如果三個條件都符合，就會被列入第 1 級確定致癌物，像是空氣污染、酒精、檳榔等等。若是同時符合第一項以及第二或三其中一個條件，也就是有科學證據表明會可能對人類具有致癌作用，就會被列入 2A 級，像是紅肉、高溫油炸的排放物或是夜晚輪班工作等等。而現在未有確定性實驗證據的阿斯巴甜，雖然相關實驗結果相對薄弱，但致癌證據仍不容忽視，因此歸類於 2B，同類別等級的還有醃漬蔬菜跟加油站的氣體等等。

而這次 IARC 的舉動，與其說是對代糖開槍，更像是鼓勵研究者，做更多的實驗去尋找正反面的證據。

聽到這裡你可能會想說，不確定的資料也太多，到底阿斯巴甜可不可以吃？這個問題，目前可以確認的是，只要每日攝取量在每公斤體重 40 毫克的建議範圍內，都是可以安全食用的。換算下來，以一個體重 75 公斤的成年男性而言，大約是一天 5.6 公升無糖可樂的量。不過由於阿斯巴甜中包含胺基酸中的「苯丙胺酸」，而若有先天性苯丙胺酸代謝異常的患者要特別注意，避免接觸到阿斯巴甜相關食品。

目前政府准許使用的甜味劑，都經過完整的評估才被允許使用，同時也訂定「食品添加物使用範圍及限量暨規格標準」，來規範使用甜味劑使用。衛福部也指出，其實造成癌症的成因多且複雜，大可不必因此特別戒吃某種食物。

但就像我們在介紹代油時提到的，我們可以透過蘋果泥、綠豆泥等天然食材產生油脂的口感，取代部分脂肪的使用。而甜味呢，除了代糖以外，水果、蜂蜜等天然甜味來源，也是取代精緻糖的好選擇。

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