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研究的樂趣來自於「不知道答案」——專訪林淑端

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/07/18 ・6048字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文由 台灣萊雅 L’Oréal Taiwan 委託,泛科學企劃執行。

不論是在分子生物研究所的實驗室裡,還是在中研院區內悠閒的林蔭步道上,我都沒辦法跟上林淑端的腳步,更遑論她話語中的資訊高密度,而我不是唯一跟不上的人。「最早從美國回來的時候,跟學生面試,問問題、看反應。學生竟然說『老師你講話好快、走路好快』,讓他有壓力。」談到自己怎麼挑人進實驗室,風格數十年不變的林淑端說「這樣就挑掉一些了」。

嗯,還好我只是來採訪的。

看不出來還有三年便七十歲的林淑端,身著輕便無印風的苔蘚綠寬鬆 T 恤與岩石灰長褲,圍著一條藏青色的短圍巾,像位遁居山林的高人,卻也像個躍躍欲試的孩子。

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身為科學家,她表示做研究不外乎是因為現象「很有趣」,以及想了解此現象的「重要性」。1982 年,她毅然結束四年的中學教職,前往美國德州大學念博士班。起初她待的研究室重點是癌基因,當時學術界認為任何化學物質都會引發突變、產生癌化,但其實不然。因此觀察細胞一年之後,找不到重要性的她決定換一個研究室。

林淑端的新老師 Hans Bremer 研究細菌生長。細菌很小,眼睛看不到、種類繁多,「有許多有趣的想像空間」,又有重要的抗藥性議題,就這麼吸引了她。Bremer 博士當時研究的是 rRNA(核糖體 RNA)的轉錄調控,這機制跟細胞的生長快慢有關係;順著這個理路,她想那不妨來看質體(Plasmid)上的轉錄,質體是細胞染色體或核區外,能夠自我複製的 DNA 分子,而有些細菌的質體帶有抗藥基因,便產生了抗藥性。

「質體 DNA 的複製源頭其實是由兩個 RNA 在調控,但我想了解是正調控還是負調控。」簡單來說,正調控(positive control)是指能促發生物活性啟動,而負調控(negative control)則是抑制活性,使基因不表達。

當時林淑端讀了富澤純一(Junichi Tomizawa)這位日本科學家的研究,覺得驚為天人。「怎麼能把 RNA 的序列、突變的結合、次級構造,複製如何開始等等細節研究得那麼好!」見賢思齊且一向認真的她,當然也要把研究做到同等級。為了偵測細胞中的相關 RNA 濃度,林淑端不斷嘗試,她說自己運氣好,當時實驗室有好幾位來自德國的研究者,「他們的自製機械技工很好,但通常是做 DNA 電泳槽,但我想研究 RNA,他們就手工幫我做。」

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使用毛細管轉移(Capillary Transfer)到膜上,透過探針偵測,她一步步逼近目標,「後來發現都對啊!」透過實驗,她證明 RNA 降解的快慢的確跟質體 DNA 的複製有關,作為博士班階段第一篇研究,也是她成為國際級 RNA 研究者的基礎。

現在歸納來看,林淑端認為好的研究要同時具備獨特切入點(例如極小的 RNA)與重要性(質體 DNA 複製的機制),這也是後續她做所有研究的必備條件。

然而若回到當時,身為 RNA 降解這一研究方向的拓荒者,她坦言「其實很 suffer」。

「大家做的都是 RNA 的剪接,問要切哪個位點結構才會對;好像做衣服,剪完不要的布就丟掉了,人家覺得降解是沒有用的。」林淑端坦言自己回到台灣之後,足足悶了五年,每一年進度報告審查,都被委員質疑「RNA 降解有什麼用?不是就沒了嗎?」但就像每一位貨真價實的科學家,她表示「我好奇、我有熱情、我感興趣,我就是要問到底。」

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自從第一篇研究發現 RNA 降解的生物功能,林淑端已經有很清楚的概念:從穩定度可以知道半衰期,也就是濃度降低到一半所消耗的時間;半衰期跟 DNA 複製有關,從 DNA 可以看出強度、複製量。其中必須有特定的 RNA 酶,它的突變變得對溫度敏感並決定細胞存活,而這又帶出很多問題,例如為什麼細胞需要這個酶、為什麼失去活性細胞會死掉?她說,很多問題到現在還沒有很清楚的答案。她從多方著手解謎,從讀博士班到現在即將退休,從未停歇。

她說,科學家就是很執著的一群人,不然做研究這件事「95% 的時候是失敗的」,很難撐下去。然而重點不是 5% 做對了什麼,而是那 95%,「因為沒有那 95%,就沒有那 5%。」她形容到後來 5% 的時候,會感到「That’s it !」而在那個當下,整個團隊都進入了另一個狀態。這個最後一步的感覺,要靠累積磨練出來。

然而一道門開了,後頭有無限道門。為了研究室裡年輕研究者的職涯,將退休的林淑端已鎖定最後一道門,要在三年內找到鑰匙,「我要去證明這個領域裡一直沒有答案的問題。」她說,現階段想加入她實驗室的新人,需要全心全神認同她要問的問題,有共識且極為專注。

如今,因為冠狀病毒是 RNA 病毒,新冠疫苗也利用 mRNA 技術開發,全世界的人都知道 RNA 了,但知道歸知道,研究 RNA 獲得的新知還可以用在哪裡呢?

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林淑端感嘆,回台灣前五年她之所以苦悶,就因當時學界普遍認為 RNA 降解根本不值得關注,何必研究?然而回頭看,不論是在大腸桿菌表現或藉由昆蟲細胞來量產蛋白,所有要在體外表現蛋白的醫藥,都要製造一個模板,讓 mRNA 表現蛋白,而要做到這件事需要先了解脆弱的 RNA 在細胞的穩定度如何維持,這時她自基礎研究發展的知識立刻派上了用場。

「我現在常常在想,RNA 疫苗如果要不那麼快降解,可以透過修改核苷酸,因為核糖核酸酶(RNase)是用正常的 RNA,又例如利用富含腺苷酸跟尿苷的元件(AU-rich elements, AREs,這是哺乳類動物細胞中 RNA 穩定性的最常見決定因素),控制 ARE 穩定性的分子機制,細胞表現的 RNA 就可不會降解……這個應用性很高,是吧!」對她來說,基礎研究科學的應用性不必強求,因為主要是增加新知識。當基本功扎實,想得到或者需要應用的人跟場景自然會刺激研究人員去想怎麼解決、如何應用。

打開學術生涯最後一道門

如前面提到,林淑端在退休前要解開一個問題:大腸桿菌在腸道最後段的缺氧環境會切換成厭氧消化,然而厭氧菌分解同樣多葡萄糖獲得的能量,比起有氧狀態下少了十倍以上,那麼 RNA 降解的機制是否也跟實驗室有氧狀態下的降解很不一樣?而這對人體的腸道微菌叢生態以及腸道代謝會有什麼影響?

分解葡萄糖產生能量,簡稱糖解(glycolysis),在生物分子層次可劃分出十個步驟、牽涉到十個蛋白酶,烯醇化酶(Enolase)是其中之一。林淑端團隊在 2017 年發表的論文中發現烯醇化酶在 RNA 降解中也有作用,並確認了它的功能,「證明烯醇化酶對無氧環境下細菌細胞分裂很重要,而且必須要在核糖核酸酶 E 上面,沒有烯醇化酶跟核糖核酸酶,大腸桿菌就活不了。」

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在此基礎上,林淑端與研究團隊提出假說:糖解過程跟 RNA 降解兩者之間有某種交流,可能是蛋白與蛋白直接接觸,或是藉由「第二訊息」,比如被稱為能量貨幣的三磷酸腺苷(ATP)。例如,兩個過程可能對 ATP 互相需求而產生合作,因為葡萄糖最終產生 ATP,而 RNA 最終降解成為一個一個核苷酸,其中的二磷酸腺苷(ADP),就是 ATP 的前驅物。「RNA 沒有用,一定要降解,否則它的核苷酸沒辦法回收再利用。在細胞裡面沒有任何廢物,百分之百再利用,他們中間就是有默契,這就是我要證明的。」林淑端說,她們已經找到了完整的拼圖,只是還不知道怎樣拼起來,但方向看起來可行。

作為她研究生涯最後的計畫,在之前申請計畫階段,中研院邀請了外部審查委員審查,委員意見都給予很高的肯定,但也強調失敗的風險很大。「但風險越大,回饋也越大,所以他們其實很期待,風險是我在擔心。」林淑端笑著說。

師道無他,以身作則而已

大學畢業後,林淑端曾當過四年初中老師。這段不長不短的歷程,對她後來出國改走學術路線,有莫大的影響。

「我本來就住梧棲,到處都是養鴨的。從鄉下怎麼走到今天,想來也不可思議,非常感恩。」林淑端表示由於父親做生意,使得「家裡很多狀況」,但即使如此,林淑端的母親曾對她說,她這輩子最難過的是自己不識字,因此只要林淑端能念,就不要擔心。跟她只差一歲的姊姊,只唸到小學畢業,便選擇扛起家計,讓林淑端能專心唸書。

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「還好我們需要很少,獎學金也夠,我教書四年一毛錢沒拿,薪水紙袋全都交給家裡,在家裡就是睡覺吃飯。」一直到要出國,林淑端才驚覺需要錢。當時她幫一位大學老師做研究,這位老師得知之後,二話不說將郵局存款給她,作為她可以在國外生活的證明。

「總之我沒有富裕過,也沒有缺乏過,也不覺得錢很重要,反正夠用,就這樣走過來了。薪水少或多,從來也沒有在意過,但興趣一直驅動著我,也一直很感恩。

雖然自己一路都是好學生,但林淑端不是典型的老師。當時補習風氣已盛,填鴨式教學成為時代產物,林淑端這位年輕教師反而帶學生跑操場、露營,這讓家長覺得很另類,也有點擔憂。

「我在大安教一年,童軍競賽就得獎,梧棲的校長就拿聘書到我家要聘我回家鄉,後來到梧棲任教才知道,所有老師教職員的孩子都在我的班級。」但是她發現,學生考試補習早班晚班排得滿滿的,壓力大、又被動。身為新來的導師,跟學生只差 10 歲的她就像大姊姊,把學生帶到操場上課、帶去露營,家長質疑「這個老師在搞什麼?」

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不過這就是林淑端教學的秘訣。在當時的梧棲鄉下,她用非典型方式帶的班級升學屢破最佳紀錄,她說「我沒有什麼模板,但我知道我要把學生的興趣提起來,刺激他們做到最好。」自己求學過程中遇到很多好老師,當老師後深覺當時教育現況有很多問題,自己一個人無法辦到,然而如果想要影響教育體系,林淑端知道自己得爬得更高,加上她本身就熱愛研究,便決定結束教職與先生一同赴美深造。出國時,學生跟家長包了兩部遊覽車來歡送。「那時候不覺得怎樣,現在想起來才覺得自己就是做什麼就進入狀況。每個人只要找到他的熱情,投入做,就能做得好。

回台灣之後,林淑端建立自己的研究團隊,成員大多是讀過她論文、慕名遠來的外國人。外國人來台灣做研究,從簽證邀請函到落地租房,很多問題都要解決,來了也不像台灣學生,可以不合就走,林淑端對待外國研究者就像對家人一樣,唯有如此才能讓他們在自己的實驗室穩定發展,「雖然收的人不多,但都待很久」,她謙虛地說只有更好的學生,沒有更好的老師,老師可以啟發,但做出成果的是年輕人。她要為社會培育出能找問題跟解問題的博士級人才,這能產生最大影響,也能代代相傳。

她的團隊如家人般互相照料,但工作極具挑戰。每週一對一討論與每月大 Meeting 上,學術問答針鋒相對,有如不見血的拼搏,透過這樣的過程,林淑端認為重點是讓團隊中每個人都感到有幫助,才能落實科學求真的價值。曾經有印度學生一時無法接受而選擇回國,但反思之後,寫信對林淑端說:「我永遠是你的學生,因為我學到太多了。」

學術也是技術,技術就得從觀察中學,包括觀察團隊領導人對事情的投入、熱情、嚴謹、對問題的批判性,對成員的要求。「他每天都看到你,你每天都這樣,他就會學。」林淑端強調,做研究不要害怕,不知道就說不知道,不要假裝好像知道又好像不知道,「其實只有真的不知道,你的理論跟假說才不會亂講。一直那麼多年,我覺得真的就這樣而已。」

再來就是享受過程,「結果不是關鍵,過程才是關鍵」。她說這其實不是苦中作樂,因為思考過程,想到底缺了什麼,就是樂趣本身。

最後,驗證出來的結果要有趣地、有故事性地、有邏輯地說出來。發表是為了激發讀者思考。這些讀者可能是新一代的研究者或是同儕,把文章寫好才能刺激領域發展。

女性需要的是機會

身為 2020 年第十三屆台灣傑出女科學家獎傑出獎得主,林淑端表示 1987-1990 年在史丹佛做博士後時,就發現當上教授的女性很少,而且性別不同還影響薪資。回到台灣後,雖然跟美國比起來,學術工作薪資不高,但不分性別大家都平等,特別在中研院分子生物研究所,女性比例超過 50%,「我們蠻強勢的,而且男性同事都很紳士。」她說。

不過,在中研院處長,院長、副院長等主管中,女性就很稀有了。林淑端在 2007 年負責創建中研院國際處,並擔任國際處長一直到 2016 年,「我很幸運地跟翁啟惠院長同事,他很信任我,知道我對教育很感興趣。」林淑端知道要提高中研院的能量,需要學生加入研究,因此她創建並擔任處長的目標就是要將國際學生制度化,提出跟大學不同的獨特教育價值,也推動中研院能全英文運作。那段時間常跑教育部開會的她,也注意到當時教育部的科長、專員、司長大多是男性,「自然規律,性染色體是 ½,如果女性的資源也 ½ 的話,那社會就會不一樣。」

「我做行政的幾年的確有看到男女差異,但我在教育裡沒有歧視,不會偏好女孩。」林淑端認為提供機會最重要,而若有一些因素系統性地讓女性無法獲得機會,就該改變。例如研究單位必須提供日間幼兒照顧。她也指出,遇到 COVID-19 這樣的情況,若小孩生病,待在家照顧孩子的大多都是媽媽,這或許是女性的天性,但仍須思考這造成的影響。

少子化對學術界的衝擊很大,因此只要有研究熱情的年輕人進入林淑端的團隊,她都希望按照個性予以激發,讓他們成功。當她 2020 年起開始參與吳健雄基金會與台灣萊雅為女高中生舉辦的高中女校科學巡迴活動,就覺得特別振奮與開心。

「到高中去,讓我覺得很有成效,因為許多高中女生在一個非常單純的學校,很多在鄉下,對未來的願景不是很清楚,當我們去的時候可以告訴他這一路的風景,讓她們知道做的事是有用的。」例如林淑端在分享時會將國家生技研究園區的轉譯計畫、基因編輯嬰兒等跟 RNA 相關的新事件融入,讓台下的女高中生知道:「事情不是停在這,在你們的時代不知道會碰到什麼新知,但是你們做出來才會有新知。」只要聽眾中有一個人繼續走,她覺得就很值得。

她想起自己剛回台灣,學界同儕從她身上,往往只看到她老師史丹佛大學醫學院教授 Stanley N. Cohen 的影子,看不到她對研究的貢獻,曾有一段時間很不服氣、孤單、挫折,「但都要走過來,所以我現在才能幫年輕人。」

作育英才」短短四字,林淑端用一輩子來實踐,儘管即將退休,她的腳步與思緒仍舊飛快,吸引更多後進追逐;而當她被超越,也是她最欣喜的時刻。

台灣傑出女科學家獎設立於 2008 年,是台灣第一個專為表彰傑出女科學家、並鼓勵女性參與科學而成立的獎項,由台灣萊雅及吳健雄學術基金會共同主辦。

「創新 RNA 研究、貢獻醫藥基礎科研,並深具教育家精神的林淑端博士 – 第十三屆台灣傑出女科學家獎得主」。影片/台灣萊雅

本文由 台灣萊雅 L’Oréal Taiwan 委託,泛科學企劃執行。

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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

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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科學新聞誰來說?當科學家與記者意見相左時!——《是炒作還是真相?媒體與科學家關於真相與話語權的角力戰》
商周出版_96
・2025/04/05 ・4280字 ・閱讀時間約 8 分鐘

同床異夢:科學家與科學記者間的緊張關係

為了新成立的科學媒體中心負責人一職準備面試期間,我讀到許多科學家的意見,他們指出媒體對MMR疫苗和基因改造等議題的報導削弱了公眾對科學的信任。然而,當我更深入閱讀當時的科學新聞時卻發現情況並不那麼單純,許多嘩眾取寵的報導出自綜合記者或政治與消費的分線記者,消息來源是善於操縱媒體的運動人士而非優秀科學家,反觀科學記者筆下的報導則多數公正平衡。

中心成立後的頭幾個月主要是諮詢,過程中我與一些傑出的科學記者交流,詢問新的科學新聞辦公室如何產生價值,他們花了很多時間回應我接二連三的提問。互動中我清楚意識到科學記者不需要別人教他們怎麼做報導,而且他們其實與科學家一樣苦惱,覺得手機、核能、複製技術等等議題有太多聳動新聞。後來討論焦點就放在科學媒體中心如何改善現況,方法包括鼓勵科學家接受訪問,以及提升科學專業在編輯室內的地位。

一種說法認為科學記者是個特別的記者類型。有人向英國廣播公司前新聞部主任弗蘭.安斯沃思(Fran Unsworth)提出疑問:為何她們的公司高層很少人有科學報導背景?她短暫遲疑後回答:英國廣播公司的科學記者大都熱愛自己的工作,喜歡報導更甚於管理。我在其他媒體也注意到同樣現象,許多科學、醫藥、環境記者在專門領域耕耘超過二十年。湯姆.菲爾登被問到為何熱愛科學報導,他的回答是:

科學報導的內容幾乎都是探索性而非指控性—代表我和科學家都能開開心心回家!而且我能在自由出入實驗室、見到地球上最聰明的一群人、對他們的畢生心血提出各種粗淺的問題,這是多麼大的特權。再來科學新聞多彩多姿,生醫、太空、氣候、生物多樣性、古生物……最後一點,科學新聞很重要,是現代社會不可或缺的一部分。

「要迅速還是要正確?」——新聞編輯室裡的艱難選擇

二○○二年科學媒體中心剛成立時,社會上針對科學和媒體之間為何緊張有過一波辯論,其中一個話題是科學價值觀與新聞價值觀的矛盾。已故的理查.多爾(Richard Doll)爵士教授是發現吸菸與癌症關聯的科學家,他曾經對著滿屋子的記者一語道破:「你們不喜歡老調重彈、報導大家都知道的事情,總想找些新鮮的。但很可惜,科學裡新的事物通常不對,真理需要透過時間慢慢建立。」

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科學追求真理累積,媒體偏好新鮮話題,價值觀自然衝突。圖/unsplash

另一方面,懂得反求諸己的記者通常也不諱言表示媒體反映真相有很多侷限。《華盛頓郵報》資深記者大衛.布羅德(David Broder)一九七九年曾說:「我希望媒體能一再重複、直到大家明白—每天送到門口的報紙,只是記者對過去二十四小時內聽聞的某些事情做出片面、匆促、不完整的敘述,內容不可避免會有瑕疵與偏差。」難怪科學家對記者戒慎恐懼,而記者與科學家合作時也倍感挑戰。曾經有位報紙編輯對著一房間的皇家學會成員說:在他的編輯室內,「要迅速還是要正確」這問題只會有一個答案。那些科學家的惶恐表情我歷歷在目。

我進入媒體關係工作之前拿的是新聞學學位,至今仍記得一位前記者曾在講座中告訴大家:「車禍後無人傷亡」不能成為新聞,「車禍導致五名青少年死亡」才能引起大眾關注。研究媒體的學生辯論新聞價值觀已經辯了數十年,也有人大膽嘗試不同做法,比方說《龜媒體》(Tortoise Media)之類新興平臺就訴求「慢新聞」,旨在建立有別於速度至上的新模型,透過「慢速新聞學」理念以更長時間來更加深入地製作更大、更複雜的報導。但儘管媒體業界發生許多變化,傳統的新聞價值觀仍屹立不搖。

科學媒體中心所有工作都是為了支持科學報導的高標準,不過我們在二○一一年列文森調查期間發現還有其他機會能夠撼動這些標準。該調查由布萊恩.列文森勳爵法官(Lord Justice Brian Leveson)主持,目的是在《世界新聞報》(News International)竊聽醜聞案後瞭解英國媒體業界有什麼慣例。我當時的同事海倫.賈米森(Helen Jamison)建議我們向調查庭提交證據,幾杯所謂的「女士汽油」下肚後,她操著濃厚曼徹斯特口音說:「傷害公眾利益的不是竊聽名人電話—而是糟糕的科學報導。」隔天我們發郵件給幾位科學通訊人員,詢問他們關注什麼議題,一週後就提交多頁書面證據。

我告訴同事自己被傳喚去做口頭證詞時她們還覺得我在瞎掰。小組內部連續幾週密切關注各大媒體如何報導列文森調查案,包含麗貝卡.布魯克斯(Rebekah Brooks)、阿拉斯泰爾.坎貝爾、保羅.戴克瑞(Paul Dacre)和安迪.考森(Andy Coulson)在內很多媒體界大人物都有出庭,而今居然也有我一份,令人興奮又忐忑—被傳喚的人只有我代表科學界,一定要把握好機會。

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標題戰爭:聳動 vs. 精準,誰來決定科學新聞的呈現?

但其實我沒進過法庭,緊張情緒一目瞭然。印象特別深的是御用大律師羅伯特.傑伊(Robert Jay)和列文森勳爵本人一再要我放慢語速。官方紀錄上,提醒我兩次還不見效,列文森這麼說:「不必因為半小時的限制就講很快,時間是可以延長的……而且我有點擔心,總覺得速記員頭上好像冒煙了。」

我的主要論點是媒體長期以來執著於同一套價值觀,在書面證詞中也有所描述:

追求引發恐慌的故事、誇大單一專家從小規模研究得出的結論、不願將令人擔憂的研究結果置於宏觀而令人安心的脈絡、為了平衡而捏造不存在的學界歧見、過分偏愛另類觀點等等。

當天《獨立報》恰好印證我的觀點,一篇跨兩頁的報導標題為:「眼盲者重見光明—患者因幹細胞『奇蹟』痊癒。」然而實際情況是患者並未痊癒,雖然回報視力小幅度改善(他們原本視力極差,已被登記為盲人),但這僅僅是一項安全性研究,而且只有兩名患者參與。當然,研究本身是值得報導的,在幹細胞研究剛起步、真人試驗剛開始的時期,這是個重要的進展。問題在於報導口吻暗示科學研究取得了巨大突破,可能給成千上萬黃斑部病變患者帶來不切實際的希望。

同一天稍晚我揪著心打電話給《獨立報》科學編輯史提夫.康諾,告知我將他的報導當作科學新聞不良案例交給列文森調查庭。他當然談不上高興,但至少沒發飆,所以我鬆了一口氣。原來前一天晚上他提交的原稿內容較精緻,但夜班編輯決定將報導放在頭版,所以文字編輯就對標題進行過加工。康諾將原稿發過來,我們倆就在辦公室玩起「找出不同點」的遊戲了。

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離開法庭時,《太陽報》總編輯攔住我。我在證詞中批評他們前一週煽動恐慌,報導內容是居家用品內的化學物質,但標題卻叫做「商店貨架上滿滿的乳癌『風險』」。原本我以為對方要吵架,沒想到他說《太陽報》真心想改善科學報導品質,邀請我們為報社裡的一般新聞記者開一場科學報導培訓班。隨著列文森調查案持續推進,業界標準似乎終於迎來變革,而且這一次沒有落下科學新聞。

作證時我順便提出有必要為科學報導制訂新的指導方針,還誇下海口表示只需要幾小時就能與記者和科學家共同完成草擬。一週後,調查庭將人召集起來要我們開始,沒想到折騰了整整一天,而且過程中好幾次我都擔心無法達成共識。標題就是特別棘手的項目,記者和文字編輯很堅持標題只追求簡潔和引人注目,沒必要精準總結文章內容,但科學家聽了很火大,認為這是合理化不精準的敘述。

科學家要求標題的正確性,記者堅持要簡潔吸引,雙方激辯不休。圖/unsplash

我感覺自己成了全球和平談判的調解員,必須設法安撫所有人不拍桌走人並達成協議。所幸雙方都有成就這樁美事的意願,最終相互妥協:標題不應誤導讀者對文章內容的理解,且不應以引號包裝誇大的敘述

總體來說,新指導方針鼓勵記者從協助大眾的角度切入,告訴閱聽人什麼證據是可靠的,又有什麼證據還在研究階段。例如其中有幾條的內容是:新聞故事應附上來源以便讀者查詢。應標明研究的規模、性質和侷限性。應指出研究處於何種階段,並從合理角度預估新療法或新技術能為民眾所用的時間點。

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我們將指導方針寄給列文森勳爵,很高興他在最終版本的報告裡也建議採用。調查案結束後成立了獨立報刊業標準組織(Independent Press Standards Organisation)在各大新聞編輯部推廣指導方針,由於制訂過程有編輯和記者的參與所以接受度很高,不至於引起反彈。

為科學家舉辦講座時,我會展示一些因為科學家參與而變得更客觀準確的新聞報導,其中個人特別喜歡的一篇出自二○○八年的《每日郵報》,內容提到一項小鼠研究發現常用的保濕霜與癌症有相關。記者費奧娜.麥克雷(Fiona MacRae)引用兩位不同專家的意見質疑這項研究與人類皮膚的相關性,並指出該研究需要能在人類身上複現才有意義。

專家之一表示:因為這項研究就停止使用保濕霜太「瘋狂」,還補充說明:「小鼠皮膚癌研究其實不太能幫助我們瞭解人類的皮膚癌。」最精彩在於標題是「保濕霜與皮膚癌相關(僅限小鼠)」,而且括號內外用了同樣大小的字體。

從這個案例來看,優秀的記者可以在講述有趣故事的同時確保讀者不會過早丟掉面霜。我還會在講座使用的幻燈片裡摻入一些小報的報導實例來挑戰學術界偏見,比方說《每日郵報》的社論或許爭議頗多,但他們的科學新聞通常品質並不差,不推廣特定立場的時候更是如此,有時甚至優於大報。我還會強調《每日郵報》在英國銷量排行第二,如果連線上版也算進去讀者數超越所有大報,因此務實一點說:如果科學家希望更有效地向大眾傳遞信息,完全沒有不與《每日郵報》合作的道理。

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——本文摘自《是炒作還是真相?媒體與科學家關於真相與話語權的角力戰:從基改食品、動物實驗、混種研究、疫苗爭議到疫情報導的製作》,2025 年 03 月,商周出版,未經同意請勿轉載

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從遺傳學角度剖析:女性能在體育場上超越男性嗎?——《運動基因》
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・2024/08/10 ・3712字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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科學期刊的預言:女性能追趕甚至超越男性?

我在 2002 年還在讀大四時,第一次看到兩位 UCLA 生理學家的論文〈不用多久女性就會跑得比男性快?〉,當時我覺得這個標題很荒謬。在那之前我花了五個賽季,進行 800 公尺中距離跑步訓練,成績已經超越世界女子紀錄。而且我還不是自己接力隊上跑最快的。

但那篇論文發表在《自然》(Nature)期刊上,這是世上極具聲望的科學期刊,所以一定有些道理。大眾就是這麼認為的。《美國新聞與世界報導》雜誌在 1996 年亞特蘭大奧運之前,對一千個美國人做了調查,結果其中有三分之二認為,「終有一天頂尖女運動員會勝過頂尖男運動員」。

1996 年亞特蘭大奧運前,一千位美國人中有三分之二認為,「終有一天頂尖女運動員會勝過頂尖男運動員」。 圖/envato

《自然》期刊上那篇論文的作者,把男子組和女子組從 200 公尺短跑到馬拉松各項賽事歷年的世界紀錄畫成圖表,發現女子組紀錄進步得遠比男子組急速。他們用外推法從曲線的趨勢推斷未來,確定到 21 世紀前半葉,女性就會在各個賽跑項目擊敗男性。兩名作者寫道:「正因進步速度的差異實在非常大,而使(兩者)差距逐漸縮小。」

2004 年,趁著雅典奧運成為新聞焦點之際,《自然》又特別刊出一篇同類型的文章〈2156 年奧運會場上的重要衝刺?〉(Momentous Sprint at the 2156 Olympics?)──標題所指的,正是女子選手會在 100 公尺短跑比賽中,勝過男子選手的預計時間。

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2005 年,三名運動科學家在《英國運動醫學期刊》發表了一篇論文,省去問號開門見山在標題宣稱:〈女性終將做到〉(Women Will Do It in the Long Run.)。

難道男性主導世界紀錄的情況,始終是歧視女性、把女性排除於競技場外的結果?

20 世紀上半葉,文化規範與偽科學嚴重限制了女性參與運動競技的機會。在 1928 年阿姆斯特丹奧運期間,有媒體(捏造)報導指稱,女性選手在 800 公尺賽跑後筋疲力竭地躺在地上,這讓一些醫生和體育記者十分反感,使得他們認為這個比賽項目會危害女性健康。《紐約時報》上有篇文章就寫:「這種距離太消耗女性的體力了。」〔1〕那幾屆奧運之後,在接下來的三十二年間,距離超過 200 公尺的所有女子項目,都突然遭禁,直到 2008 年奧運,男女運動員的徑賽項目才終於完全相同。但《自然》期刊上的那幾篇論文指出,隨著女性參賽人數增多,看起來她們的運動成績到最後可能會與男性並駕齊驅,甚至比男性更好。

運動能力的基因密碼:性別差異的生物學根源

我去拜訪約克大學的運動心理學家喬.貝克時,我們談論到運動表現的男女差異,尤其是投擲項目的差異。在科學實驗裡證實過的所有性別差異中,投擲項目一直名列前茅。用統計學術語來說的話,男女運動員的平均投擲速度相差了三個標準差,大約是男女身高差距的兩倍。這代表如果你從街上拉一千個男子,其中 997 人擲球的力氣會比普通女性大。

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不過貝克提到,這種情形可能是反映女性缺乏訓練。他的太太是打棒球長大的,輕輕鬆鬆就能贏過他。他打趣說:「她會發出一束雷射光。」那麼這是生物學上的差異嗎?

男性和女性的 DNA 差異極小,僅限於在女性身上為X或男性為Y的那單一染色體。姊弟或兄妹從完全相同的來源取得基因,透過重組母親和父親的 DNA,確保兄弟姊妹絕對不會相近到變成複製人。

性別分化過程大部分要歸結到 Y 染色體上的「SRY 基因」,它的全名是「Y 染色體性別決定區基因」。若要說有「運動能力基因」,那就非 SRY 基因莫屬了。人類生物學的安排,就是讓同樣的雙親能夠同時生育出男性的兒子和女性的女兒,即使傳遞的是相同的基因。SRY 基因是一把 DNA 萬能鑰匙,會選擇性地啟動發育成男性的基因。

我們在生命初期都是女性──每個人類胚胎在形成的前六週都是女性。由於哺乳動物的胎兒會接觸到來自母親的大量雌激素,因此預設性別為女性是比較合算的。在男性身上,SRY 基因到第六週時會暗示睪丸及萊氏細胞(Leydig cell)該準備形成了;萊氏細胞是睪丸內負責合成睪固酮的細胞。睪固酮在一個月之內會不斷湧出,啟動特定基因,關閉其他基因,兩性投擲差距不用多久就會出現。

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男孩還在子宮時,就開始發育出比較長的前臂,這使得他們日後投擲時會做出更有力的揮臂動作。儘管男孩和女孩在投擲技能方面的差異,不如成年男性和女性之間那麼顯著,但這種差異在兩歲幼童身上已經很明顯了。

性別分化過程大部分要歸結到 Y 染色體上的「SRY 基因」,會選擇性地啟動發育成男性的基因。 圖/envato

文化與訓練的影響:投擲項目中的性別差距

為了確定孩童之間的投擲差距有多少與文化有關,北德州大學和西澳大學的科學家組成團隊,共同測試美國孩童與澳洲原住民孩童的投擲技能。澳洲原住民沒有發展出農業,仍過著狩獵採集生活,他們教導女孩丟擲戰鬥及狩獵用武器,就像教導男孩一樣。這項研究確實發現,美國男孩和女孩在投擲技能上的差異,比澳洲原住民男孩和女孩之間的差異顯著許多。不過儘管女孩因為較早發育長得較高較壯,男孩仍比女孩擲得更遠。

普遍來說,男孩不僅比女孩更善於投擲,視覺追蹤攔截飛行物的能力往往也出色許多;87% 的男孩在目標鎖定能力的測試上,表現得比一般女孩好。另外,導致差異的部分原因,至少看起來是因為在子宮的時期接觸到了睪固酮。由於先天性腎上腺增生症,而在子宮裡接觸到高濃度睪固酮的女孩,上述項目的表現會像男孩一樣,而不像女孩;患有這種遺傳疾病的胎兒,腎上腺會過度分泌男性荷爾蒙。

受過良好投擲訓練的女性,能輕易勝過未受訓練的男性,但受過良好訓練的男性,表現會大幅超越受過良好訓練的女性。男子奧運標槍選手擲出的距離,比女子奧運選手遠大約三成,儘管女子組使用的標槍比較輕。此外,女性投出的最快棒球球速的金氏世界紀錄是 65 mph(相當於時速 105 公里),表現不錯的高中男生的球速經常比這還要快,有些男子職業球員可以投出超過 100 mph(相當於時速 160 公里)的球速。

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在跑步方面,從 100 公尺到 1 萬公尺,經驗法則是把菁英級表現差距定在 11%。從短跑到超級馬拉松,不管任何距離的賽跑,男子組的前十名都比女子組的前十名快大約 11%。〔2〕在職業等級,那就是個鴻溝。女子組的 100 公尺世界紀錄,跟 2012 年奧運男子組的參賽資格還差了四分之一秒;而在一萬公尺長跑,女子組的世界紀錄成績,與達到奧運參賽資格最低標準的男選手相比落後了一圈。

不論距離,男子組前十名的跑步速度普遍比女子組快約 11%。圖/enavato

投擲項目與純爆發力型運動項目的差距更大。在跳遠方面,女子選手落後男子 19%。差距最小的是長距離游泳競賽;在 800 公尺自由式比賽中,排名前面的女子選手,與排名前面的男子選手差距不到 6%。

預言女性運動員將超越男性的那幾篇論文暗示,從 1950 年代到 1980 年代,女性表現的進展遵循一條會持續下去的穩定軌跡,但在現實中是有一段短暫爆發,隨後趨於平穩──這是女子運動員,而非男子運動員進入的平穩期。儘管到 1980 年代,女性在 100 公尺到 1 英里各項賽跑的最快速度,都開始趨於穩定,但男子運動員仍繼續緩慢進步,雖然只進步一點點。

數字很明確。菁英女子選手並未趕上菁英男子選手,也沒有保持住狀況,男性運動員則在非常慢地進步。生物學上的差距在擴大。但為什麼原本就有差距存在?

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註釋

  1.  各報上氣不接下氣地報導 800 公尺女子選手紛紛倒在跑道上。正如運動雜誌《跑步時代》(Running Times)2012 年的一篇文章指出的,實情是只有一個女子選手在終點線倒下,其餘三名都打破了先前的世界紀錄。據稱人在現場的《紐約郵報》記者寫道,「11 位淒慘的女性」當中有 5 人沒有跑完,5 人在跑過終點線後倒下。《跑步時代》報導說,參賽的女運動員只有 9 個,而且全部跑完。
  2. 過去普遍認為,隨著比賽距離拉長,女子賽跑選手會超越男子選手。這是克里斯多福.麥杜格(Christopher McDougall)在《天生就會跑》這本很吸引人的書裡談到的主題,但不完全正確。成績非常優秀的跑者之間的 11% 差距,在最長距離和最短距離同樣穩固存在。儘管如此,南非生理學家卻發現,當一男一女的馬拉松完賽時間不相上下,那個男士在距離短於馬拉松的比賽中通常會贏過那個女士,但如果競賽距離加長到 64 公里,女士就會跑贏。他們報告說,這是因為男性通常比較高又比較重,比賽距離越長,這就會變成很大的缺點。然而在世界頂尖超馬選手當中,男女體型差異比一般群體中的差異小,而 11% 的成績差距,也存在於超級長距離的最優秀男女選手之間。

——本文摘自 大衛・艾普斯坦(David Epstein)運動基因:頂尖運動表現背後的科學》,2020 年 12 月,行路出版,未經同意請勿轉載

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