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若風力、太陽能變成主要能源,如何不被無風陰天弄得全國大停電?──《牛津通識課|再生能源:尋找未來新動能》

日出出版
・2022/07/20 ・3299字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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電網:將電力輸送到各地的網路系統

在十九世紀,電力是在靠近電力需求的地方生產的,但到了二十世紀,規模經濟催生出集中式發電廠、長距離傳輸線和地方的變電站。現在,世界上大多數國家的電力都是透過電網來提供。

電網,就是用來傳輸電力的網路,像是電廠、變電廠、配電系統等等,都是電網的一環。圖/Pixabay

這套系統是為了滿足供電需求──最低需求稱為基本負載(baseload)──所設計的,由最便宜的發電機來滿足。

直到最近,發電方式通常是以燃煤為主(也有國家是以核電或水力發電為主),而且大部分的時間都在運作。會搭配其他發電廠(通常是循環燃氣渦輪發電機)來支援,以滿足每天的負載量變化,也會有可快速運作的小型燃氣渦輪或柴油發電機來應對激增的需求或是發電廠停擺等故障問題。

發電廠和變電站間的輸配電系統很重要,這可確保即使有單一線路或發電廠出現問題,仍舊能夠維持電力供應。電網有辦法將電力輸送到偏遠社區,也能獲得偏遠地區的發電。

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再生能源進場後,該如何和傳統電廠互相配合?

現在,太陽光電場和風場在許多電網上提供的電力占比日益升高,這正在改變對發電廠的要求。在一般情況下,一天之中混合使用再生能源和傳統發電廠的發電方式最為經濟,而不是完全使用大型的傳統發電機。

風場和太陽光電場容易受到天氣的影響,現階段該如何讓再生能源電場與一般傳統電廠配合,也是能源議題中的一大考驗。圖/Pixabay

除了提供潔淨的電力外,風場和太陽光電場的營運成本最低──這稱為邊際成本(marginal costs)──因為它們沒有燃料成本,並且會首先調用。

為了讓風場和太陽光電場達到最大使用效能,最好是搭配能夠因應電力供需變化而快速反應的其他發電廠;而且理想上,這些電廠的運作也應該符合經濟效應,運作時消耗的用電量僅占其最大負載量的一小部分。

一般來說,燃煤電廠和核電廠的數量並不會有快速的增減,而燃氣和再生能源電廠則是更好的選項。根據地點的不同,水力發電、生質能、地熱和聚光太陽能(搭配蓄熱儲能)都可以擔任靈活發電的功能。

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化石燃料發電廠可以儲存燃料並因應需求來提供電力。風場和太陽光電場與這些可以隨時供電──稱為可調度或固定供應──的發電廠不同,這兩者的運作都取決於天氣這項變數。

運用 AI 技術,擺脫「天氣」這個天生弱點!

儘管有時會出現風力弱和陰天的日子,然而,與一些人想像的剛好相反,擁有大量風力發電和太陽光電的電網其實能夠在需要時提供電力。

透過人工智慧(artificial intelligence,AI)來獲取良好的天氣預報,太陽光電場和風場的輸出變化通常是可以預期的,因此可得到最佳結果。

透過人工智慧的協助,可以更有效的運用電力。圖Envato Elements

當再生能源供應達到總電力需求的 30% 時,這些變化可以輕易透過裝配在電網上的快速反應發電廠來填補,以滿足供電需求的變化。

當一處 1000 兆瓦的大型發電廠意外跳電(可能是設備故障或過載),處理起來可能遠比風力發電或太陽光電的電力突然下降更具挑戰性。備用儲電站必須迅速上線,而風場和太陽光電場若是尚未達到滿載,還可以在有風和晴天的天氣迅速提高其發電量,提供額外的寶貴備用電。

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再生能源成為主要來源後,怎麼讓電供保持穩定?

為了提供潔淨、安全和價格低廉的電力,並且在本世紀中葉大幅減少碳排放,避免氣候變遷演變到危及生靈的程度,全球的供電必須以再生能源為主。透過增加再生能源的輸出、地理分布以及與其他電網的連結,再生能源的供電占比將可望提高到電網的 50% 左右。

在一定程度上,增加這類綠電的發電能力可以彌補天氣條件惡劣的情況,而連接大範圍的太陽光電場和風場則可以提供更平穩可靠的電力。

在歐洲,丹麥已經與挪威、瑞典或德國等國進行電力交易,以此來平衡電力供需:在他們自己的風力發電量高時出口電力,而在發電量低時則進口電力。

然而,建立洲際再生電網並非易事。過去曾經有一項 DESERTEC(沙漠科技基金會)的提案,計畫要將北非的太陽能傳送到歐洲,但由於政治不穩定,再加上不同地區和國家對規畫中的電網各有所圖,產生相互衝突的反對意見,因此難以具體實現提案。

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增加太陽能板的面積、建立跨國、洲際再生電網,都是維持電力供應穩定的做法。圖/Pixabay

此外,由於太陽能板的成本急劇下降,因此日照多的優勢變得不那麼重要,因為可以靠增加太陽能板的大小來彌補日照少的缺憾,這比支付長距離傳輸費用更為經濟。能夠在地方發電也等於是提供了一份供電的安全保障,不必依賴化石燃料進口。然而,廣泛架設的電網確實對於供需平衡有極大的幫助。

若是能配合供電來調整電力需求,就可降低對儲能廠的需求──這稱為「需量反應(demand response)」──或許可成為一個更便宜的選項,因為那些用來支援電力尖峰的快速反應發電廠的運作成本最高。

智慧電網:更聰明、更彈性的調整電力供應!

使用智慧電網可以讓電網營運商和用戶間進行雙向溝通,調整電力負載量,使其與供電端相等,這樣就能確定出需要從電網中取用的的需求量,或是添加量。

出現短時間停電或減少電力供應時,許多運作仍有可能繼續維持,好比那些具有熱慣性的操作──像是保持鐵或瀝青、熔融物或超市冰箱冷藏食物的溫度;或是建築物的溫度調節──或是在將零件組裝成產品前,先製造出充足的零件備量。

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智慧電網最重要的就是雙向的溝通來進行調整。圖/Envato Elements

同樣地,可以透過啟動電爐、大型電解槽或海水淡化廠(以幫助應對氣候變遷造成的乾旱)來增加需求量。在數位化科技的推動下,我們正處於智慧電網革命的開端,這將會對電力負載量造成重大變化,將會讓邁向再生能源的這段過渡期更為容易,並且為客戶帶來更低的成本。

另外,可以用價格差異來鼓勵客戶改變他們的電力需求。在義大利,有推行一個簡單的計畫,是以固定費用(取決於所使用的最大功率)和每度電的價格來回收發電廠的資本和配電成本以及發電成本。

以限制電力需求的方式(讓消費端的電價變得更便宜),白天必須間隔使用電熱水壺、洗衣機和烤箱等電器;如果一次全部使用,就會跳電。

這樣便可降低發電成本中最高的尖峰用電。而在離峰期(例如夜間)提供便宜電價也是一種方式。不過要達到有效調整,需要同時使用智慧電網和智慧電錶。這樣用戶端可以看到他們的消費細節,並選擇僅在低電價或優惠價格時段才使用某些電器設備。

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儲能設備對於提高再生能源的發電占比非常有幫助。以太陽光電場和風場這樣的組合來供應夜間用電,往往會有白天過度生產,導致電價下跌的情況。若是沒有儲能設備,必須盡可能出口過剩電力,或是以減少供電來降低損失。短期儲能可以將部分電力從下午轉移到晚上,因此小容量即可以滿足日常需求。

隨著電池成本的急劇下降,這種儲能的可用性變得越來越高,而且也開始取代那些用來補強綠電不足時的快速反應化石燃料電廠。

——本文摘自《【牛津通識課02】再生能源:尋找未來新動能》,2022 年 6 月,日出出版,未經同意請勿轉載。

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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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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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跨物種溝通即將成真!若有動物的「翻譯蒟蒻」你想擁有嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/11/13 ・4484字 ・閱讀時間約 9 分鐘

人與動物之間的溝通一直是科學界和哲學界十分引人關注的一個議題。傳統觀點認為,人類和其他動物之間的溝通受到生物學和語言能力的限制,因此很難實現真正的互相理解。然而,近年來,科學家們對這個問題的看法已經開始轉變,並且有一些跡象表明跨物種溝通有望成為現實。

為什麼科學家認為跨物種溝通即將成真?從海豚到水豚、從蜘蛛到山豬,人工智慧能成為所有生物的萬能「翻譯蒟蒻」嗎?當人類真的破解了另一物種的溝通方式,未來會發生什麼事呢?

跨物種溝通即將成真?圖/giphy

為什麼動物溝通,備「獸」關注?

從古代神話、經典傳說,到熱門動漫影視,都有不少能說人話、化為人形的動物,像是美猴王孫悟空、馴鹿喬巴、還有火箭浣熊,這些擬人化的角色雖然外表參雜獸的特質,卻往往更有人性,故事也著重呈現人與獸人如何從誤解到包容,讓我們為之動容。

在當代台灣的漫畫作品中,許多優秀的新一代漫畫家探討了擬人化動物和人類之間的隔閡、衝突以及理解,呈現了多元化的故事情節。其中,有一些引人入勝的作品,例如《瀕臨絕種團》,故事描述了被路殺後轉生成人類的石虎、黑熊和水獺,當上 YouTuber 還成為高中女生的故事。這個作品提供了獨特的視角,探討了不同物種之間的互動和冒險。

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另一部作品是《海巫事務所》,它將魔法元素融入生物學,講述了一個迷茫的廢業青年與擬人化海洋動物相遇並相互療癒的故事。還有一個短篇漫畫《IVE》,通過科幻的方式,描述了某種深海雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。

短篇漫畫《IVE》描述了有著雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。圖/CCC 追漫台

這些作品在畫風和故事情節方面都各有特色,無論你是一位一般漫畫愛好者還是偏愛條漫,你都可以在 CCC 追漫台找到它們,享受不同的視覺和情感體驗。

而這幾部作品的共通核心問題就是:如果動物能用人類的語言跟我們溝通,會怎樣?即使牠們能跟我們說話了,我們就能理解彼此嗎?要取得那唯一的真相,除了請出《不可知論偵探》海麟子(也是 CCC 追漫台 上的熱門作品),科學家還有一個辦法:就讓動物自己說話吧!今年 7 月 Science 期刊上發表了一篇觀點文章,標題為《用機器學習解碼動物溝通》表示新方法有望帶來全新的洞見,也有助於保育。不過在打電話給露洽露洽之前,我們得先了解什麼是動物溝通?

什麼是動物溝通?

首先要有一個清楚的認知,那就是人類跟所有其他的動物,都各自受限於自己的感官,活在不同的「環境界」(Umwelt),這個德文的意思是說每一種生物都活在獨有的感官泡泡裡,所見、所聞、所聽、所嚐、所觸都跟其他生物截然不同。你想想,連人與人之間都會因為家庭背景、生活環境、媒體教育而對同一件事物有天差地遠的詮釋了,對跨物種來說,不同的感官體驗讓彼此如同身處完全不同的世界。

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例如,海龜和許多鳥類能感知地球的磁場,藉此進行長距離遷徙;而響尾蛇具有紅外線感覺器官,能夠在黑暗中感知幾公尺外的獵物體溫。蝙蝠則使用回音定位來捕捉飛蛾等獵物,每秒發射兩百次超音波脈衝,並根據百萬分之一秒的時間差距來精準定位目標。斑海豹則依賴其特殊的鬍鬚來察覺魚游過的流體動力,猶如水中留下的軌跡。角蟬使用震動通信,能夠透過植物表面傳遞信息給其他角蟬,即使對人類來說是聽不見的。至於我們的忠實夥伴狗,它們的世界主要由氣味構成,能夠分辨地下埋藏的松露、潛藏的地雷、古蹟、毒品甚至主人身體內的腫瘤等各種氣味。

狗狗的世界主要由氣味構成。圖/giphy

那麼,海龜要如何跟我們這些沒有磁場感應的人類解釋牠們的感覺呢?蜂鳥又要怎樣才能描述它看到的一億種顏色呢?這真的是雞同鴨講,甚至比牛頭更不對馬嘴!

但有越來越多科學家認為,隨著人工智慧(AI)的快速進步,破譯動物的溝通方式不再是不可能的事情。AI 能幫上什麼忙呢?首先,機器不具備人類的偏見,因此能幫助研究者更理解動物溝通系統的結構和功能,同時辨識我們和動物之間的差異。

其次,機器學習技術能夠辨識那些對於人類難以想像或無法感知的動物感官訊號,這些包括聲音、振動、光線、化學物質等。機器可以幫助分析這些訊號,並幫助我們理解動物想要傳遞的訊息。

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最後,AI 還可以基於動物訊號,開發出預測動物行為的模型。例如預測動物的交配行為或遷徙模式,或何時可能需要尋找庇護避免捕食者。

此刻的我們對於深度學習能完美辨識圖像語音,以及 GPT-4 或 PaLM 2 等大型語言模型能生成語言,甚至跟我們交談,完全不覺得奇怪,但可能僅僅 10 年前,這都還像是天方夜譚。那麼將這份能力運用在動物身上,也將變得理所當然……嗎?

現在科學家已經做到什麼程度?破解了哪些動物語言呢?

科學家正在使用人工智慧來解讀各種物種的動物溝通方式。

例如烏鴉:英國聖安德魯斯大學的科學家 Christian Rutz 長期研究南太平洋的新喀里多尼亞烏鴉( New Caledonian Crow ),牠們是少數能夠製造工具的鳥類,會把樹枝的葉子拔掉,做成鉤子來釣蟲,不同群體的作法也有差異。他發現島上不同烏鴉群體有不同的叫聲,可能是文化得以傳播的關鍵。身為烏鴉專家的他加入了 ESP 地球物種計畫,研究二十年前已經野外滅絕,現在只剩圈養個體的夏威夷烏鴉,他們用機器學習來比較圈養跟野生烏鴉的錄音,了解圈養是否改變了烏鴉的詞彙,例如注意威脅、求偶等重要的叫聲,是否已經在圈養環境中失去了,如果我們破譯這些叫聲,可能可以幫助這些烏鴉重新野化。

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或許我們可以預測鯨魚會說什麼,反過來和牠們對話?圖/giphy

哺乳類的另一個成員鯨魚更是重點研究對象,2020年成立的 CETI,由 40 多名科學家、跨15 個機構組成,是最受關注的鯨語破譯團隊。他們除了駕船出海用水下麥克風偷聽鯨魚對話,也使用無人機從上方監看,更計畫在加勒比海海底安裝三個監聽站,從遠處捕捉離海岸 12 英里處抹香鯨聊天的喀噠咔嗒聲。以前啊,抹香鯨的聲音被比擬為單純的二進位代碼,但其實更為複雜,而機器學習可以重新辨識這些聲音。圖靈獎得主,加州大學柏克萊分校西蒙斯計算理論研究所所長莎菲·戈德瓦塞爾( Shafi Goldwasser )受訪時就說, CETI 的目標就是要像 ChatGPT 一樣,能預測鯨魚會說什麼,甚至反過來和鯨魚對話。

這些只是 AI 解讀的眾多物種中的一部分,其他還有不少鳥類、靈長類、海豚、蜘蛛、螞蟻、蜂類,或與人親近的貓、狗、豬等,也都是目前被科學家認為有機會破譯其「語言」的生物。

如果我們成功解讀出了動物的語言,我們又該從什麼角度與動物溝通?我們所「理解的語言」真的一樣嗎?

就算解讀動物溝通,能避免擬人化的陷阱嗎?

儘管機器學習在許多情況下表現出令人印象深刻的準確性,但動物的聲音、姿態和其他訊號往往具有多義性,也就是同一個訊號可能有多個意思,很難正確解釋它們的含義。此外,機器學習再強,目前也存在限制,特別是我們尚未完全理解的感知機制,如電感、磁感和費洛蒙等。

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在漫畫《瀕臨絕種團》跟《海巫事務所》中,動物跟人類除了偶爾吵架之外,基本上相處得極為融洽,這也是我們人類想像中希望的情境,就是能與動物友善地、無惡意地溝通。而在《 IVE 》這部異色科幻作品中,則提出更現實的問題。汪幼海博士認為 IVE 為了與人接觸,如鮟鱇魚一般的餌球竟然為了吸引人類而變成人形,甚至可以與人溝通。雖然令人驚喜,但這也意味 IVE 的目的就是要讓人類成為其血肉的一份子,獲取其基因,因此也使用類似費洛蒙的物質吸引人類男性。對鮟鱇魚或 IVE 來說,這是很自然、毫無惡意的,但對人類來說,就是一種恐懼的殺戮。大自然中本來就有許多「愛」是以殺為結局,包括蜘蛛、螳螂等。人類又要如何在對事物理解前提完全不同的情況下,與動物更深度溝通呢?

圖/pexels

在科學研究上,我們情不自禁地把動物擬人化更是個麻煩且不容易解決的問題,要是過於擬人化地認為動物跟人類共享一樣的情感,可能導致研究者在實驗設計和解釋結果時受到情感干擾,使研究不客觀。此外,擬人化也會使研究者更容易面臨到底是該保護動物權益,還是進行實驗研究之間的衝突,陷入倫理的困境。

但若反過來,要是有科學家認為動物跟人類完全不同,因此缺乏同情心,不尊重動物權益,倫理問題只會更嚴重。現在大家對動物福祉很關注,尤其是在涉及動物實驗和野生動物保護的時候,研究人員對動物無感情的態度反而可能導致研究受到質疑。更重要的是,這會讓科學家缺乏共鳴和洞察力,忘記我們也是動物。因此啊,如何拿捏分寸,在過分擬人跟缺乏同情的兩端之間找到適當的位置,也是動物溝通研究者的重要問題。

人類會將破譯動物溝通的能力拿來善用嗎?怎樣算是善用呢?

在石虎、黑熊跟水獺轉生變高中女生、IVE 開始對人類有興趣之前,機器學習的確可幫助我們監控和保護瀕臨絕種的野生物種,透過解讀其溝通方式,更了解牠們的需求和行為,制定更有效的保育策略。也能夠幫助我們理解圈養動物的情感和需求,從而改進在人類照顧下的生活品質。

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然而,當播放動物聲音以吸引它們或干擾它們時,會不會對它們的行為產生不可預測的影響?甚至不可逆地改變群體的文化,從而威脅它們的生存和生態系統的平衡?假訊息在人類世界已經夠麻煩的了,想像一下,若連動物世界也都被假訊息入侵時,會發生什麼事呢?

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太空種電?不受天氣影響的發電廠登場,人類將迎來能源自由?
PanSci_96
・2023/08/12 ・4585字 ・閱讀時間約 9 分鐘

要核能、綠能、還是天然氣?大家不用吵了,因為讓我隆重介紹,宇宙太陽能準備登場,地球將進入能源自由,人類文明將邁入下一個時代!

雖然只是邁入第一步,但我沒有在開玩笑,美國、日本、歐盟、英國都陸續展開宇宙太陽能計畫,預計在太空中布下大量太陽能板,將取之不盡的能量,不分晝夜、不分天氣地將能量源源不絕的傳回地球。而且第一階段的測試,已經在宇宙中測試成功了!

宇宙太陽能真的可行嗎?我們離能源自由,還有多遠?

為什麼要去太空中進行太陽能發電?地面太陽能的困境

台灣要選擇哪種能源配比,各方論點各有道理。而同樣的問題,不只是台灣,對世界各國來說都是爭論不休的議題。面對這樣的困境,竟然有人提議往太空探索,去太空中進行大規模太陽能發電,並將能量傳回地球,成為宇宙太陽能電廠,一舉解決所有能源問題。可是就算不去太空,在地面上的太陽能近年來成長迅速,安裝量和產量都持續增加,為什麼非得跑到太空中去做一樣的事呢?

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雖然太陽能板的設置成本近年來降低很多,能不能穩定發電卻要看老天臉色,而且需要的佔地面積廣大。世界上只有少數幅員廣大,日照充足的國家可以打造 GW 等級的太陽能發電廠,像是印度,中國,以及中東地區。許多地方例如台灣,多以民間業者小規模發展為主,很難建設大規模的太陽能發電廠,如果要大規模使用農地、魚塭、屋頂種電,也有許多問題等待解決。

不過只要把太陽能搬到外太空,就可以大喊:「解開束縛、重生吧!太陽能,我還你原型!」

首先,太空中可以接收到更多的陽光。由於太空中沒有夜晚,所以軌道上的衛星幾乎可以 24 小時暴露在陽光之下。此外,太空中的陽光不會像地面上的冬天或傍晚,有傾斜入射的問題。太陽能板可以隨時指向太陽的方向,和太陽光的方向保持垂直,接受百分之百的陽光照射。根據計算,同一塊太陽能板放在太空中可以接受到的陽光量至少是地表的三倍以上。

地球上陽光傾斜入射的問題示意圖。圖/PanSci YouTube

另外,地球的大氣其實幫我們阻隔了許多陽光,保護地表上的我們不會被瞬間曬傷。就算是晴朗無雲的日子,大氣層還是會散射掉許多的陽光。太空中的太陽輻射比地表強上不少,大約多了 40% 左右。

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綜合前面所說的,只要把現有的光電材料放到衛星軌道上,就可以輕鬆獲得約四倍的發電量。此外還不需要任何占地,不會對環境生態帶來負面影響。

太空種出的電要怎麼運回地球?

你可能會好奇,在太空中收穫這麼多太陽能,要怎麼運回地球給大家使用呢?難道要存在電池裡再回收嗎?科幻大師艾西莫夫早在 1941 年就想過這個問題了。在他的短篇小說《理性》中,各個太空站會再收集太陽能之後,用微波光束將能量傳送至不同行星,也就是遠距無線傳輸能量。

雖然這種技術在當時屬於科幻情節,但現在的我們知道這樣的技術在原理上可能辦到的。在我們介紹無線獵能手環那集,我們有提到電磁波傳遞能量的問題,就是能量會以波源為中心向外發散,並且能量隨著距離快速衰減。想要高效率傳輸能量,如果不想接條線,就必須使用指向性的波源,將能源都集中到一點。

現在,我們使用多個天線組成陣列,並調整他們的相位,讓各個天線發出的微波產生干涉,形成筆直前進的單方向微波束,將能量精準發射到遠處的一個點。除此之外,因為選擇的電磁波頻段是微波,就像手機訊號可以穿過牆壁到你的手機一樣,特定頻率的微波也能穿透大氣層或雲層的阻擋。即使地球上的我們是下雨天,宇宙太陽能仍能透過微波將能量傳至地表,大幅降低天氣造成的影響。

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所以,只要把所有太陽能板發射到地球同步軌道上,讓它們在軌道中展開,組裝成大還要更大,邊長長達數公里的超大太陽能板。這樣空中太陽能發電廠就會一直維持在天空中的某一點,地面的我們,只要蓋個微波接收站就可以了。當然要將所有設備發射到地球同步軌道上所費不貲,較可行的做法是先用火箭將衛星射入高度較低的低地球軌道中,再利用衛星本身的離子噴射等方式把自己慢慢推到地球同步軌道。

太空太陽能發電廠概念圖。圖/Space.com

這個主意,在 1968 年工程師 Peter Glaser 就在 Science 期刊上提出,還向美國政府申請了專利。當時,美國能源局和 NASA 也覺得這個概念挺「有趣」的,針對宇宙太陽能做了一系列的調查並提出了正式的可行性報告。不過當時各方面的技術未成熟,無法進行測試。最重要的是,要把一整個太陽能發電廠射到太空,實在要花太多錢,產出的電根本就不敷成本。

好消息是,太空運輸成本近年來已經降低很多。SpaceX 的獵鷹九號火箭將每公斤物質運到低地球軌道的成本,只需要約三千美元,是過去使用太空梭運載的二十分之一。這讓宇宙太陽能的可能性,從僅只於科幻,搖身一變成為潛力無窮的未來能源。

宇宙太陽能離我們有多遠?

從美國、英國、歐盟到日本,都已經放話要加入這場全新的太空能源競賽。領跑者之一是日本的太空機構,宇宙航空研究開發機構 JAXA,預計在 2025 年前後展開從太空向地面送電的實驗,並在 2030 年左右開始試運轉宇宙太陽能機組,是有生之年就能看到的成果!

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從宇宙航空研究開發機構 JAXA,預計在 2025 年前後展開從太空向地面送電的實驗,並在 2030 年左右開始試運轉宇宙太陽能機組。圖/PanSci YouTube

這個時程也不是信口開河,日本在 1980 年代左右便開啟了宇宙太陽能計畫。經過數十年的規劃與研發, JAXA 已在 2015 年進行地面測試,成功將電能傳輸到 55 公尺外的接收天線,驗證遠距傳輸能量的可行性。這個實驗相當重要,因為在發射成本的問題解決之後,宇宙太陽能要面對的下一個難題,就是如何有效地從外太空軌道遠距送電。雖然我們已經知道可以透過干涉的方法,讓微波束直線前進,但實際運作時,還是會有一個很小的發散角,不會完全平行。

JAXA 已在 2015 年進行地面測試,成功將電能傳輸到 55 公尺外的接收天線,驗證遠距傳輸能量的可行性。圖/PanSci YouTube

失之毫釐。差之千里。地球同步軌道離地表可是有三萬六千公里,小小的發散角到地面就會嚴重發散,地面的接收天線尺寸也不可能無限擴張。這任務的難度差不多等於要從操場的一端用雷射筆打到另一端的蚊子,非常困難。JAXA 的天線雖然目前還未達到需要的準度,但是發散角已經能控制在 0.15 度左右,足以從較低的低地球軌道傳輸能量回地球,做初步的測試。

從還處在規劃階段的日本,瞬間移動到地球的另一端,美國的研究團隊,在這個月已經宣布取得重大突破。加州理工學院的宇宙太陽能計畫在今年初,成功讓一個小型測試模組,乘著 SpaceX 的獵鷹 9 號前進低地球軌道,進行太空中的實際測試。這個小型模組包含三個小實驗。第一個實驗是測試宇宙太陽能板的結構、封裝、以及展開並組裝的程序。第二個實驗則是要在 32 種不同的光電材料中,找出哪種在太空中效果最好。第三則是要測試微波傳輸能量在太空中的可行性。

測試宇宙太陽能板的結構、封裝、以及展開並組裝的程序。圖/caltech.edu

就在今年的 6 月 1 號,團隊宣布他們設計的可彎曲天線陣列,在太空中成功傳送能量到三十公分外的接收天線,點亮了 LED 燈。雖然距離只有短短的 30 公分,但是整個實驗暴露在外太空的環境中進行,證明他們的設計可以承受最嚴苛的環境條件。做為測試,他們也嘗試讓天線發射能量到遠在地球表面,大學實驗室的屋頂上。並且,還真的被他們量測到了數值。儘管規模不大,但這是宇宙太陽能第一次的軌道測試,結果相當振奮人心。

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可彎曲天線陣列。圖/PanSci YouTube
右方為可彎曲天線陣列(發射端),左邊為接收端的 LED 燈泡。圖/caltech.edu

如此看來,技術的發展似乎相當樂觀。可是要用於民生發電,成本是很大的重點。宇宙太陽能真的符合經濟效益嗎?或是我們該把資源留給其他選項呢?

宇宙發電廠符合經濟效益嗎?

根據美國能源情報署 EIA 的資料,1GW 發電容量的發電廠,傳統燃煤發電廠的初期建設成本,大約是一千億台幣,核電廠大約是兩千億台幣。那宇宙太陽能呢?每 1kW 的發電需要二十公斤的材料,1GW 就需要兩萬公噸。目前 SpaceX 獵鷹重型火箭運送每公斤材料進入軌道,需要三萬台幣。也就是說,光是將設備全部送上太空的運輸成本,就需要六千億的驚人花費。再加上太陽能板與相關設備的建置成本,以地面型太陽能發電廠為參考的話,大概還要多花500億台幣。而 JAXA 方面的預估,打造第一座 1GW 宇宙太陽能至少需要一兆兩千億日圓,雖然比我們用獵鷹重型火箭預估的還要低,但仍是一筆龐大費用。

各種發電方式的成本與性能表現。圖/美國能源情報署 EIA

那宇宙太陽能真的只是將鈔票往太空撒,空有理想的計畫嗎?當然不是,有兩個讓科學家不放棄的理由——首先是未來建造成本一定會下修。太空的發射成本相比 50 年前,已經少了兩個零,在 SpaceX 的發展下,還在持續地快速減少。另一方面,太陽能材料的輕量化工程也持續在進行,每 kW 發電重量只有十公斤或以下的太陽能材料已經不是虛構。新式的太陽能材料,我們未來也會陸續介紹。這兩個因素加乘在一起,一兆兩千億日圓的成本,很有機會在幾年內就減少為十分之一或更少。

發射火箭的成本逐年降低。圖/futuretimeline.net

更重要的是,宇宙太陽能一但建置完成,就會成為可做為基載能源的再生能源,減少對石化燃料的依賴。甚至因為主要設備都在太空,地面只需要建設接收站,可能將解決許多偏遠地區的能源問題,一舉改變全世界的能源型態。而且與許多八字還沒一撇的發電方式相比,宇宙太陽能已經算是距離現實很接近的選項,也難怪各個國家紛紛搶著要發展這塊領域。不過雖說是永續能源,還是有許多方面值得深入研究。例如要把幾萬公噸的材料射到軌道中,需要排放多少的火箭廢氣?一但規模化,這些巨大的宇宙太陽能板是否會成為小行星的標靶,或在一次的太陽風暴過後,讓軌道中堆滿太空垃圾?

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宇宙太陽能究竟能不能成為可靠的新興未來能源,從想都不敢想,到開始精算成本,相信我們很快就會知道答案。

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