副食品保存不當容易變質？寶寶粥為什麼可以常溫保存？

• 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。

福島核污水正式排放入海了！食鹽要屯多少？海鮮還能吃嗎？哥吉拉要誕生了嗎？

核廢水是怎麼來的？

2011 年 3 月 11 日，一場海嘯衝擊了在福島海邊的第一核電廠，破壞了核電廠中做為緊急電源設備的發電機，在備用電池電力耗盡後，冷卻系統完全失效。然而反應爐內的連鎖反應還在持續，最後溫度不斷竄高，高溫水蒸氣與燃料護套中的鋯合金，發生鋯水反應並產生大量易燃的氫氣，最終與空氣中的氧氣作用導致爆炸。

在事故發生前後，日本政府灌入大量海水來為反應爐進行冷卻，而這些直接接觸熔融燃料棒的污水，就被稱為核污水，日文則稱為「汚染水」。至於當時的決策細節與失誤，大家可以看今年上映的日劇《核災日月》複習一下。而既然事件已經發生了，我們就重點討論核污水。

現在儲存在福島的核污水不只有冷卻水，其實還有受污染的降雨與地下水。事故發生後，東京電力公司在第一核電廠加裝擋水牆，阻擋因為降雨流經 1、2、3 號機組的污染水流入海洋。並且設置凍土牆隔絕地下水，同時挖水井抽出污染的地下水，讓廠區內的地下水水位下降，因此地下水只會從外部滲入，內部的污染水則不會滲到外面。不論是降雨還是抽出的地下水，都屬於污染水，平均每天都會增加 92 立方公尺的污染水。直至本集影片上架，當地已經存有 134 萬噸的汚染水，而且還會持續增加，你可以自己打開 Google Map，鳥瞰這密密麻麻的眾多大型儲槽，別忘了，核反應爐本體才是日本更迫切的問題，要是污水不先處理，要是下一個天災來襲，麻煩又會疊加。因此日本政府在 2016 年就展開討論，準備要處理掉這些污水。

為何決定排放入海？

為何核污水的最終處置決定是排放入海呢？其實 2016 年提出的方案有五種：稀釋入海、蒸發至大氣、電解水釋放氫氣、深層地質注水、以及水泥固化並地下處置。很快，電解水因為還需要相關技術研發而被否決，這個我們在氫能那集講過。深層地質注水和水泥固化並地下處置，則有選址與法規問題，無法立即實現。這部分則等同於核電使用國都面臨的核廢料處置問題，我們之前花過好幾集介紹過，歡迎前往複習。

最後僅剩稀釋入海和蒸發至大氣兩種方法，最後日本認為海洋的擴散行為更容易追蹤，最重要的是成本僅有蒸發的十分之一，因此選用了這個方法。至於有些人說，既然東電跟日本政府都保證安全，何不做成瓶裝水拿去賣？之類的建議在這我們不多討論，就請大家用理智來看待。

核廢水如何被處理？

根據日本政府的規劃，在這些污染水排放入海前，會先進行淨化處理成為處理水。首先，污染水會經過「銫吸附裝置」，除去銫（Cs）和鍶（Sr）。接著再經過淡水化裝置除去水中的鹽分後，成為「鍶處理水」。這種鍶處理水，可以作為 1, 2, 3, 4 號機組的冷卻水再次循環利用。

最後，大部分的鍶處理水，會被送到「ALPS多核種除去設備」，將 63 種放射性核種中的 62 種放射性核種去除。「ALPS多核種除去設備」唯一不能去除的放射性核種，就是氚（H-3）。但其實啊還有一個碳-14 無法被過濾，但濃度低到可以忽視。經過「ALPS多核種除去設備」處理過後的「鍶處理水」，就稱為「含氚處理水」。

含氚處理水中的氚，指的是氫的同位素的一種，在自然界中就存在。半衰期為 12.43 年，衰變時會進行 β 衰變，放出一顆電子並成為氦-3。β 衰變對人體的穿透距離僅限於皮膚，不會對內臟器官產生傷害。
如要能危害人體，需要長期大量攝取由氚構成的重水。關於攝取過多重水對動植物的影響，我們網站上有文章詳細說明過。

簡單來說，綜合自然界中跟福島即將排放的氚，以及我們的生活型態來看，遠遠達不到可能產生危害的程度。知道劑量決定毒性，就像我們每天都吃下不少「有害」物質，例如殘留農藥、油炸致癌物、過多的精製糖等等，但攝取的多寡，對你的健康影響差異很大。那麼重點來了，福島排放的處理水，真的有合乎標準嗎？

處理水符合標準嗎？

這個問題，我們在今年六月的核廢料主題中有提到，國際原子能總署 (IAEA) 在五月底公布了第一階段的調查結果，針對「日本的核種監控能力」進行第三方驗證。結果認為，日本的檢測標準跟分析方法沒問題，調查結果是可信任的。報告中除了氚以外，其他放射性核種的活度也都遠低於排放限值。例如鍶-90 為每公升 0.4 貝克、銫-137 為每公升 0.5 貝克，以臺灣的「食品」標準，銫-137 為每公升 100 貝克以下，雖然鍶-90 還沒有定下標準，但是依國際食品法典委員會的標準，也是在每公升 100 貝克以下。目前的排放值都遠小於標準。

除了各單一核種的活度以外，所有水中核種加起來的「告示濃度限度比」也低於日本國家標準的每年 1 毫西弗（mSv/year）， 1 毫西弗大約是多少呢？大約是一般民眾一年會接收到的輻射劑量。

至於無法被 ALPS 處理的氚，因為海洋中的水中就廣泛存在，日本將透過海水稀釋後排放入海。目前世界衛生組織對於飲用水的氚含量標準訂為每公升 1 萬貝克，台灣的標準嚴格了許多，是每公升 740 貝克。東電公司的處理水是每公升 14 萬貝克，在排放前會稀釋 740 倍，以每公升 190 貝克的氚濃度排放，低於台灣的飲用水標準。

那麼食鹽呢？我們需要搶購嗎？這就更不用擔心，因為食鹽中不含水，自然也不含氚。或是更進一步可以參考東海大學應用物理系的粉專，他們計算，根據國家標準，食鹽含水量若為 3% 以下，需要每天吃超過 400 公斤的食鹽才會攝取氚超標。真的，別吃那麼鹹啊。

那麼，我們就真的兩手一攤，為這件事劃下結論，核輻射只是庸人自擾嗎？

我們該如何看待排放的處理水？

當然不是，就像許多人擔心的，就算科學上告訴你沒問題，但前提是，這些數據得是沒問題的。而且不用說周邊國家，連日本自家民眾也多次抗議處理水的排放。

目前在 IAEA 架設的網站上，可以看到整個排水計畫的各種即時監測資料。其中就包括出水口的輻射數值監測。

為了驗證處理水不會對海洋生物產生影響，東京電力甚至從去年 9 月開始，就開始進行海洋生物飼養實驗，並且全程公開直播放在他們的YouTube頻道上。不過這頻道訂閱人數跟觀看次數都有點低迷，有興趣的話不妨訂閱，開啟小鈴鐺。

那麼我們能下定論了嗎？在科學上，我們確實能說，在符合規範下，這些排放入海的處理水是沒問題的，食鹽、海鮮也都能照吃，把注重食安與健康的努力分配到其他危害更大、風險更高的事情上，對處理水保持健康而非病態的質疑，對個人來說應該效益更高。

臺灣從去年到今年 6 月，曾 3 次組團赴日考察，並於 8/24 公佈報告書，包含跟日方的問答內容，還有福島核廢水排放設施的照片。海委會表示，專家觀察團評估日方排放相關作業的安全性，跟國際原子能總署評估的結果一致。然而是否選擇相信日本以及 IAEA 給出的數據，如今看來成了國際政治問題。

另外，在 IAEA 的小組成員中，包含周邊國家：中國、美國、韓國、越南、澳洲、加拿大、法國、俄羅斯、英國、阿根廷、馬紹爾群島，並不包含台灣。如果台灣也能以任何形式加入團隊，或得以取得樣水複測，讓我們知道，日本以及 IAEA 給出的數值是可信的，想必都能更進一步降低民眾的擔憂。

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參考資料

• https://www.fao.org/fao-who-codexalim…
• https://www.tepco.co.jp/en/decommissi…
• https://www.nhk.or.jp/politics/articl…
• https://www2.nra.go.jp/data/000319415…
• https://www.tepco.co.jp/decommission/…
• https://pansci.asia/archives/319360
• https://www.iaea.org/sites/default/fi…
• https://erss.aec.gov.tw/law/LawConten…
• https://www.aec.gov.tw/newsdetail/new…
• https://www.iaea.org/topics/response/…
• https://www.tepco.co.jp/zh-hk/decommi…

• 本文轉載自社團法人台灣國際生命科學會（ILSI Taiwan）《【ILSI Taiwan 國際會客室】2021年第2期-在食品安全及COVID-19風險中取得平衡》
• 發佈者／Dr. David Acheson，The Acheson Group （TAG）創始人、總裁兼執行長，超過30年醫療和食品安全經驗，曾任職美國農業部食品安全及檢驗服務局 （USDA FSIS）、食品藥物管理局食品安全與應用營養中心 （FDA CFSAN），在FDA期間制定2007食品防護計畫，作為美國食品安全現代化法案 （FSMA）的基礎。

在過去的兩年，食品業者都在努力對抗 COVID-19，避免員工染疫，同時持續種植、製造及銷售食品，並且努力維持食品安全倡議與計畫。這是全球性的挑戰，台灣也是如此。無法遠端上工的食品業者們，如何兼顧防疫，讓食品能夠安全生產呢？

食物中毒的汙染源頭，比供膳場所更前端

食媒性疾病（Foodborne illness，俗稱食物中毒）是全世界持續發生的議題，而且在一些情況下會產生危機，以台灣來說：

• 根據 Surveillance of Foodborne Diseases in Taiwan（Medicine, February 2021）的研究，在 2014 到 2018 年間，食物中毒事件患者數為 26,847 人，平均每年有 5,370 人。
• 2019 年，台灣有 503 件食物中毒案件，患者數為 6,944 人，創下 23 年來新高。
• 2020 及 2021 年已發現有許多食物中毒的攝食場所是發生在學校，2020 年，台中市的三所不同學校，共有 130 名學生發生食物中毒；新北市的一所國小有 106 名學生及教職員因為有食品中毒症狀 （food poisoning symptoms）被送往醫院。

雖然學校及供膳之營業場所已被列為食物中毒的主要重點，但汙染的源頭需要追溯到更前端的食品供應鏈（supply chain），這表示食品安全在食品生產及配送等各個層面的重要性。

但是食品公司要如何確保食品安全與如何保護員工免於 COVID-19 感染之間取得平衡，尤其居家工作（work-from-home）這個選項，對食品產業來說是不切實際的。

在保護員工的前提下，讓食品安全生產

在疫情流行期間，艾奇森集團 (The Acheson Group, TAG) 持續與客戶合作，幫助客戶在食品安全及保護員工進行食品生產間取得平衡，以下是對 COVID-19 防護措施之一些建議，同時亦可遵守食品安全規範。

COVID-19 防護措施：與全球大流行的傳染病應對，是一個全新的挑戰，COVID-19 是一種未知的疾病，這使得大家更難知道要如何好好的保護員工及民眾。但隨著我們對這個病毒的了解越多，就能了解病毒在工作場所傳播的風險，我們以金字塔管制階層（Hierarchy of Controls Pyramid，詳見圖一）為基礎，開發一個降低風險的策略 （Risk Mitigation Strategy），這種管制階層的建立可以降低在工作場所傳染或傳播疾病的風險。

在這些管制措施中，業者可以採用 4 種基本但必須的規範，能保護員工又可確保營運持續性（business continuity）：

1. 員工健康檢查：員工抵達後，每天定期量測體溫，並詢問員工目前的健康狀況、旅遊史及密切接觸者，問題要包括在過去 24 小時內有無發燒、咳嗽、呼吸困難、嗅覺或味覺喪失 （anosmia）、疲倦或疲勞、喉嚨痛、頭痛、腸胃道疾病，如腹瀉（diarrhea）等，並詢問該員工是否在出現症狀前 48 小時內，接觸過有 COVID-19 症狀的人或已確診患有 COVID-19 的人。
2. 社交距離：員工之間保持 2 公尺的社交距離，區隔有助於防止已受 COVID-19 感染的人傳染給其他員工，雖然在廠房內難以進行，但公司可以採用輪班方式及錯開休息時間、減少休息室椅子數量、盡可能增加設置格欄（placing barriers）、增加生產班次或放慢生產線速度等策略，讓員工之間的距離可以拉遠，也可以在廠房周圍張貼海報，提醒員工要保持社交距離的重要性。
3. 個人衛生：勤洗手並避免碰觸臉、鼻子、眼睛和嘴巴，可以減少 COVID-19（與其他疾病）的傳播，若能同時做到上述兩者，即使我們手不小心接觸到傳染性飛沫，也可以確保不會轉移到鼻子、眼睛和嘴巴。洗手要用肥皂及水至少 20 秒，如果無法執行，要使用酒精含量至少 60% 的洗手液，如果手已經明顯弄髒了，要先用肥皂及水洗手，再使用含酒精的洗手液。
4. 口罩：儘管戴口罩的文化在台灣已經根深蒂固，但值得一提的是，在廠房內以及戶外群聚時，戴口罩有助於減少病毒的傳播。口罩的選擇要有兩層或多層緊密編織、透氣、可清洗的不織布（fabric），如棉或亞麻；第三層（中間層） 是過濾型的不織布，如聚丙烯不織布，可以增加防護力。重點是口罩的貼合度及過濾性（而不是增加層數），口罩大小要夠大，至少可以完全覆蓋鼻子及嘴巴，且緊密貼合臉的兩側、沒有縫隙，而且仍然能夠輕鬆的呼吸。

若能強制執行上述策略和管制階層中的其他策略，將有助於降低 COVID-19 的傳播，以及因為受 COVID-19 感染而導致員工缺勤。

「可追溯性」是食品安全的重要關鍵

食品安全：台灣在 2016 年制定的食安五環政策，與美國的食品安全法規有一些相似之處，尤其是著重於可追溯性（traceability）的「從農場到餐桌的食品安全系統」，不論是在美國、台灣，以及全世界，我們發現食品鏈（food chain）可追溯性是食品安全的重要關鍵，上述提到的，台灣學校食品中毒案件也證明其重要性，雖然汙染源可能發生在學校，但也可能是從食品供應鏈中被帶入，所以要了解汙染發生在哪個環節，才是預防和去除汙染源的關鍵。

雖然可追溯性在台灣和美國都不是新的策略，但在疫情期間更顯重要，供應商也面臨一些挑戰，食品製造商、零售商和餐飲業者要確保他們的供應鏈風險評估及管理盡可能達到健全及徹底落實。

食品業者應保持關注其他食品安全領域包括：

• 環境監測及管制：環境管制計畫 （Environmental Control Program, ECP）是客製化系統（customized system）的規範，有助於降低加工環境中的汙染風險，包括遵守一般作業規範、良好的衛生（proper sanitation）、製程管制（process controls）、預防維護（preventive maintenance）和矯正措施（corrective actions），並確保上述這些措施皆符合法規要求。
• 回收及危機處理之管理：即使在良好的情況下，食品汙染仍然會發生，所以產品回收也會發生，做好產品回收的準備，不僅保護消費者，更是對品牌的保護。尤其是在一些危機情況，譬如疫情期間，業者如何管理產品回收，取決於業者對產品回收的準備情況。
• 過敏原：2016 年，台灣將食品過敏原標示規範，從 6 項主要食品過敏原，增加為 11 項，施行日期剛好在全球疫情大流行的高峰期（2020 年 7 月），所以很容易被忽視，但重要的是，所有食品公司都必須備製好系統性的過敏原檢測及管制規範，這不僅是為了確保符合法規規範，更是要保護消費者。
• 法規及全球標準：每個國家皆有特定的法規規範食品業者，但是在全球競爭下，業者通常還需要遵守全球標準，例如全球食品安全倡議  （Global Food Safety Initiative, GFSI），其中許多標準在疫情期間臨時進行調整，以符合各國「宅在家（stay-at-home）」的規範，但是，隨著許多地區的疫情開始趨緩，完整的標準規範將恢復施行，許多業者需要重新評估操作情況，以確保在面對 COVID-19 的同時，沒有遺漏任何重點。

雖然臺灣在2021年中出現 COVID-19 病例增加，目前在民眾努力配合下疫情逐漸趨緩，但對食品安全的需求會持續管制。因此，業者必須要在 COVID-19 與持續性食品安全議題間取得平衡，以確保可保護員工、消費者，以及業者本身。

參考文獻

1.  Surveillance of Foodborne Diseases in Taiwan（Medicine, February 2021）
2. 食安五環政策
3. 供應鏈風險評估及管理