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撈起傳統的碎片,臺灣的開拓者——伊能嘉矩

PanSci_96
・2023/02/17 ・4497字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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  • 作者|黃郁仁

在臺灣研究原住民文化的人,一定聽過伊能嘉矩的名號。目前我們將臺灣原住民區分為 16 族,就是奠定在伊能嘉矩的研究基礎上。他也是彼時的臺灣研究權威,所涉包括族群、語言、歷史、資源、制度,無所不包。

伊能嘉矩待在臺灣的 1896 到 1901 年間,總共進行了五次大規模實地調查,其中最史無前例的是 1987 年的全島大巡查,在長達近兩百天的調查過程中,伊能深入當時被稱為「番界」的禁地,行蹤從北到南、再從南到東,中間還一度遠赴蘭嶼。

在這次的調查成果中,伊能嘉矩詳細地紀錄了不同原住民族的外貌、語言、宗教及風俗習慣,並首次提出了原住民族近代的科學分類方法。

伊能嘉矩。圖/wikimedia

伊能嘉矩的研究影響百年

1889 年明治維新後,日本大量引進西方科學研究方法,而人類學也成為這波新興學科中的一環。1893 年,伊能嘉矩拜日本人類學之父──坪井正五郎為師,加入了「東京人類學會」,進一步組織了「人類學講習會」及「土俗會」。當時的人類學研究注重在「考古」及「體質」範疇,而坪井正五郎的研究範圍除了考古與體質外,也重視「社會人類學」及「語言學」領域,成為伊能日後研究的基礎。

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1895 年清朝戰敗,與日本簽署了《馬關條約》,臺灣成為了日本向外擴張的第一個新領地,這成為了伊能嘉矩實現人類學研究理想的重要契機。他自告奮勇的寫信給日本當局,認為如果要順利治理臺灣,就必須先瞭解臺灣的居民。在臺灣的居民中,漢人相對好理解,但是島上的原住民是一塊完全陌生的領域,如果先進行詳細的調查,再制訂對策並給予教育,治理臺灣就會順利許多。他自信可以不畏艱難,完成這項調查臺灣原住民的工作。

最終日本當局接受了伊能嘉矩的建議,遠渡來臺的伊能嘉矩馬上在臺灣成立了「臺灣人類學會」,並開宗明義地說明將進行「人類的理學研究」,而要進行理學的研究,就必須從種族的「生物學」、「心理學」、「土俗學」、「言語學」、「地理歷史學」及「宗教」這六種不同面向著手。

克服治安與自然環境,進行踏查

伊能嘉矩常在日記透露自己查訪的過程,由於當時的臺灣治安不佳,不僅平地常有盜匪出沒,山麓一帶也有原住民出草的習俗;而難以捉摸的自然環境,也是探查的危機之一。所以在每次出發前,規劃出最妥善的行程是最重要的課題。

伊能每到新的訪查區域都有一套固定流程。首先是拜會當地的「撫墾署」,聽取當地的番情報告,然後以署為宿舍,或以轄區為中心,查訪各個番社。又因為原住民偶爾會下山到「換番所」(物品交換所),成為了伊能接近觀察對象的最好機會,先在遠處觀察其穿著的衣飾風俗及腔調特色,再就近與其交談。

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透過撫墾署長的推薦,伊能幾乎都能投宿在轄區內的頭目或是地主家中,因為頭目和地主的居住地,是最容易取得民情資料的地方,也能第一手接觸到舊時代的文物,觀看舊時代的風俗,同時透過頭目的安排,與部落居民與會也更加方便。

為了更加理解原住民文化,伊能甚至有身份特殊的族語老師,幫助著伊能嘉矩的研究。他私下出資養育著來自不同家庭的泰雅族男女青年,把他們視為自己小孩般的照顧,並安排著日式教育。他一邊養育,一邊實驗著自己「番人教育」的初衷,他教育著這對青年的同時,也向他們學習泰雅語,把自己完全投入在研究範圍內。

訪查的過程不盡然一切順利,伊能嘉矩也曾遭遇過幾次危機,險些面臨殺身之禍。舉例來說,當伊能嘉矩拜訪新竹縣五峰鄉的十八兒社時,就曾有過與死亡非常接近的時刻。當地的十八兒社與霞喀羅社過去曾經遭受過清朝的討伐,因此對外人懷有強烈的敵意。而雖然伊能事先與頭目有訪談的共識,並夜宿在頭目家中,但是當天的半夜,此兩社的泰雅族人帶著山刀與頭目強硬談判,認為為了番社的名譽,取下日本人的頭顱是勢在必行。頭目無法化解此一強硬的態度,情急之下要求族人們在隔天日本人(即伊能一行人)離開的路上截殺,這才暫時勸退帶有殺意的族人。

勸退族人的頭目回到家中依然不敢大意,不僅用原木堵住門窗防止夜間襲擊,自己更守在門邊整夜不敢闔眼。而第二天一早,頭目親自帶隊護送伊能嘉矩下山,路線避開尋常道路。事後伊能嘉矩回憶道,當時為了逃避危險,俯身鑽過滿是荊棘的小徑,因為知道危在旦夕,即使滿身被刺傷也沒有感覺。而脫離險境之後,伊能馬上取出一瓶酒和頭目對飲,認為自己能夠避開這一次的殺身之禍,完全倚靠頭目的知遇之恩。

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原住民族的分類與認定,換誰掉眼淚?

在清朝時期,對於臺灣原住民採用政治性的分類,依照順從的程度來區分為「生番」與「熟番」;但實際上,生番與熟番也有可能來自同樣的種族或部落。伊能嘉矩認為這並不是科學的研究方法,即使是當時的國外學者分類,也有許多缺失。

伊能就特別指出馬偕(George L. Mackay)與泰勒(George Taylor)的分類不夠嚴謹。例如馬偕所提出的「生番、熟番、平埔番與南勢番」分類偏重於臺灣北部且受到清朝的政治分類影響;而泰勒所提出的「排灣、阿美、知本與平埔」則偏重於臺灣南部,兩者都不是全體性的種族分類,而無法成為「理學」的研究成果。

伊能認為馬偕的分類不夠嚴謹。 圖/wikimedia

因此伊能在經過全島調查後,提出了臺灣原住民的系統性分類。伊能依照「體質的特徵、土俗的異同、思想的現狀、語言的異同、歷史的口碑」等五點作為基本分類,再依照共有特徵的相關性,來劃定血緣的遠近關係。

最終,伊能將島上的原住民劃分為「四群八族二十一部」,並以「自稱」為原則,為各族命名。

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伊能嘉矩於 1898 年所製作的「臺灣各蕃族分布略圖」。伊能嘉矩當年依照「群」、「族」、「部」分類,將臺灣原住民分為四群八族二十一部,圖中所標示的 A 至 H,即為八族分布的區域。(圖/《伊能嘉矩:臺灣歷史民族誌的展開》第 87 頁)

雖然伊能提出了上述五點的分類依據,並曾在發表中表示,日後會更進一步說明採用五點分類的理由。但很不幸,直到伊能逝世之前,都沒有進一步說明對自己提出分類的依據。

伊能嘉矩所提出的分類標準,被沿用至國民政府來臺時期。一直到今天,對於臺灣原住民的分類,幾乎也還是在伊能嘉矩所訂定的框架下探索新的可能。

1948 年,國立臺灣大學民族學研究室首度將臺灣原住民族劃分為九族,隨著社會對原住民的理解,現在已擴增至十六族。但是尚未明確劃定分類的原住民,仍有 25 族以上,人數多達上萬人,甚至有著「中央政府未認定,僅地方政府認定族群」及「中央、地方政府皆未認定族群」等曖昧的分類標準。

在百年前伊能嘉矩對臺灣原住民進行訪查時,就發現原住民族有著獨特的文化、語言及習俗,而這一切正隨著原住民漢化而快速消失,甚至有著全面失傳的趨勢。伊能進而感慨:「如果不能進一步調查作成紀錄,將來要研究時,就只能面對番社廢墟流眼淚了。」

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百年後的今天,隨著社會快速發展,原住民的漢化程度與文化消失的速度更是倍速成長,使得文化的採集與研究愈發困難,能夠獲得正名認定的門檻也愈加提高。

臺灣學的開拓者,無可取代的伊能嘉矩

隨著日本政府在臺的治理時間越長,陸續成立了「番情研究所」及「臺灣慣習研究會」等單位,而伊能嘉矩在其中都擔任重要職位。在這段期間,伊能密集且大量的在日本及臺灣的研究刊物上發表研究成果,研究範圍並不只侷限在原住民領域,而是擴及整個臺灣,從族群、語言、歷史、資源、制度等無所不包,儼然成為了彼時的臺灣研究權威。

1928 年,集合了伊能嘉矩畢生心血的時代鉅作《臺灣文化志》終於出版,一共分為上、中、下三冊,裡面完整記錄了當時臺灣的時代發展,如同一本關於臺灣的百科全書。但遺憾的是,伊能嘉矩本人無法見證作品的問世,因為他在 1925年就因為瘧疾復發而逝世。伊能嘉矩所染上的瘧疾,正是早年在臺灣踏查時所感染的。《臺灣文化志》的書稿是伊能的妻子在整理遺物時意外發現,上面還留有伊能嘉矩編輯校稿後的「校了」二字。

《臺灣文化志》的出版,造成了社會極大的迴響,自此奠定了伊能嘉矩在臺灣研究中無可取代的地位。

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1945 年,隨著二戰結束,國民政府來臺,社會環境有了巨大的改變。伊能嘉矩雖然已經離世,但是透過翻譯的形式,其研究成果先在地方文史領域發揮影響力,後來也進入學術界的範疇。直到 1990 年代臺灣解嚴後,臺灣歷史研究獲得重視,而伊能嘉矩的過去的手稿及著作,也陸續獲得翻譯、再版,甚至數位化的機會。

百年前的伊能嘉矩透過歷史書寫推廣臺灣研究,而百年後的今天,伊能嘉矩則成為了臺灣歷史研究的一部分。

歷史學者楊雲萍教授曾經提及:「『臺灣研究的都市』任一曲巷小路,無一處沒有伊能嘉矩的『日影』映照。」。由此足以反映伊能嘉矩在臺灣舉足輕重的地位。

也許,自從伊能嘉矩在 1895 年遠從日本踏上臺灣土地的那一刻起,某部分的他就再也沒有離開過了。

補充資料:關於臺灣原住民族的正名

現代如果原住民族想要獲得正名認定,是採取申請制度。在提出申請的文件中,除了該族群的家譜蒐集、歷史相關紀錄外,還需要能夠有使用流利族語的族人,以及能重製傳統服飾的技能等。不論是因為傳統文化消逝而缺乏證明文件,或是族語因為殖民國語言政策影響而消亡,種種因素都使得族群被成功認定的機會渺茫。

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例如位於高雄茂林、多納和萬山一帶的「下三社群」,在歷史上一直命運多舛,從 1935 年起因《臺灣高砂族系統所屬之研究》被併入魯凱族,1939 年因鹿野忠雄的研究,又被併入在排灣社群,合稱為「魯凱雅族」。

而今日的「下三社群」,在政府單位的系統中仍然被歸類在魯凱族之中。雖然有著與魯凱族截然不同的文化、部落傳說,甚至連語言也不盡相同。百般無奈下,只能開玩笑的說自己是「假魯凱族」。

實際上,下三社群自認為三個原住民族,分別為「歐佈諾伙族(’oponoho)」、「德樂日卡族(Teldrika)」及「古納達望族(Kongadavane)」。下三社群爭取正名運動已經達了數十年之久,至今尚未見到希望的曙光。

參考文獻

  1. 伊能嘉矩(1996)。《平埔族調查旅行-伊能嘉矩<臺灣通信>選集》。楊南郡譯。臺北:遠流出版。
  2. 伊能嘉矩(1996)。《台灣踏查日記〈上〉》。楊南郡譯。臺北:遠流出版。
  3. 李筱峰、莊天賜(2004)。《快讀台灣歷史人物》。臺北:玉山社。
  4. 陳偉智(2014)。《伊能嘉矩:臺灣歷史民族誌的展開》。臺北:臺大出版中心。

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環評大解密:「備審」到「面試」,開發案環評都在做什麼?從蘇花安帶你實際走一遭!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/19 ・3191字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

每當大雨來襲,往返臺北與花蓮的要道——蘇花公路——總是令人提心吊膽,2024 年的 0403 大地震也讓東部邊坡變得更加不穩定,使得「蘇花公路安全提升計畫」(以下稱蘇花安)能否順利進行備受關注。然而許多人也擔心,要在本就脆弱的地質上動工,會不會造成更多環境傷害?

面對這樣的開發案,我們需要一個既科學又客觀的評估機制,以把持開發需求與環境保護間的平衡點,也就是「環境影響評估」(以下稱「環評」)。但,為什麼在新聞裡,環評會議總是砲火隆隆?有人覺得太輕率,又有人覺得太拖延?環評到底是怎麼一回事?

環評成爭論之源,到底有什麼好吵?

根據《環境影響評估法》(以下稱「環評法」)第 1 條,環評的定義是「為預防及減輕開發行為對環境造成不良影響,藉以達成環境保護之目的」。所謂建設,多少會對環境動刀,既然如此,我們就須把傷害最小化,在開發前釐清可能對環境造成的影響,然後提出相應的保護對策。

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但反過來說,環評也攸關開發案能否順利成行。環評法第 14 條指出,「目的事業主管機關於環境影響說明書未經完成審查或評估書未經認可前,不得為開發行為之許可,其經許可者,無效」。換言之,環評只要沒有通過,開發案就只能停在紙上作業,這也是每當爭議性開發案出現時,環評審查何以成為焦點戰場的原因。

環評旨在預防及減輕開發對環境的影響,確保建設傷害最小化並制定保護對策。圖/envato

想知道環境評估的基礎,就得翻開厚度足以讓人躺平的《環境影響評估模式技術規範彙編》。然而深入瞭解後,你會發現,很多人以為各說各話、給過不給過,全憑長官大人一句話的評估流程,在設計上其實很科學。

以蘇花安為例,走進環評的實務面

在此之前要先釐清,蘇花安裡所指涉的開發標的並非要打造一條全新公路,而是對現有蘇花公路進行「升級改造」,而且也不是第一次。它的前身「蘇花改」包含蘇澳到東澳、南澳到和平、和中到大清水等路段,相比過去雖更安全便捷,但仍有改進空間。

以前不說,光是今(2024)年就災難頻傳。4 月 3 日花蓮發生規模 7.2 的大地震,讓大清水隧道口的下清水橋被落岩擊毀,只能先借用日治時期的舊橋通行,隨後更餘震不斷。6 月時,和中至崇德路段,則因大雨使得落石與土石流阻擋道路。地震加暴雨,前後效應加乘,讓東部交通受到嚴重打擊。

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蘇花安計畫的目標,便是延續蘇花改帶來的可靠與穩定,提高東澳至南澳、和平至和中、還有和仁到崇德三大路段的安全性。然而,要在這些穿越太魯閣國家公園的路段挖鑿隧道、加固邊坡,要考慮的可不只是「做不做得到」的問題⋯⋯

光是工程噪音的模擬、評估與對策,就有許多眉角

為了對噪音進行模擬並加以評估,環評中有時會選用德國聯邦數位及交通部在《道路噪音防護指南》中提到的 RLS-90 模型。

首先是分析車流量、大卡車比例、路段特性等各條件下產生的噪音。圖一為距離車道 25 公尺測得的噪音大小(噪音源為車輛底盤的位置,離地 50 公分處);橫軸為每小時經過的車輛數,縱軸為噪音分貝,七條線則為大卡車在車流中的占比。以這個例子來說,車流量每增加十倍,噪音就會提升約 10 分貝。

圖一

此外,RLS-90 也探究相應對策下的噪音表現。圖二為加設牆壁、土堤等設備後的隔音效果;橫軸代表相對於道路的高度,縱軸為音量衰減的分貝數(即屏蔽量),六條線則代表牆壁的六種高度。

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圖二

當然也還有許多細部參數,如車流的時速上限、汽車是否頻繁煞車與啟動(有的話噪音基準應提高 3 分貝)、白天或晚上、納入車流量至少會年增 1% 等考量。開發單位要做的,就是輸入各項參數以計算噪音大小,不符標準者則要提出相應防護措施。

以臺 9 線上的崇德國小為例,當環評發現噪音超出環境音量標準,開發單位便提出於施工期間在學校近臺 9 線一側加裝隔音牆,並在學校設置全天候固定式噪音監測點。這些都是環評過程中,在審查委員提出意見後,再經由開發單位回應改善的結果。

除了噪音,環評還需要考慮許多其他因素。以蘇花安來說,開鑿大量隧道後產生的土方該堆在哪裡?如要運送,揚塵是否會造成大量空氣污染?施工廢水要排去哪,能不能循環再利用?施工與營運期間,動物路殺的狀況如何、減輕對策、生態廊道的設立與生態補償等面向,都必須考慮周全,以確保從生物、個人到社會,影響都降到最低。

一階 VS 二階,資料與溝通準備大不同

在經過縝密流程後,蘇花安的環評案於 5 月 14 日正式通過初審,亦無須進入「二階環評」,只要補充易崩塌落石的防護措施與效益評估即可。二階環評常常是環評過程最容易卡關的地方,不免讓人好奇:一階與二階到底差在哪?為何有的案子要進入二階,有的不用呢?

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在一階環評裡,開發商提交的文件叫「環境影響說明書」,必須說明開發行為可能造成的環境影響、保護措施和替代方案,有點像考大學靠備審資料決定要不要讓你入學的概念。至於二階環評,則需要提交更詳細的「環境影響評估報告書」,還要在開發場所附近公告先前的「環境影響說明書」並舉行公開說明會,聽取當地居民意見。相比之下,就像入學前還得通過多次面試,才能決定最終分數。

一般來說,某些如高速公路、捷運等的重大開發行為,都得進行二階環評。蘇花安雖然只需要一階環評,但因為涉及原住民族土地,根據《原住民族基本法》還需要諮商並取得原住民族或部落同意或參與才行。雖然是拿面試當比喻方便區別,但這並不代表環評通過與否將由居民投票決定喔!二階的最大目的,還是廣泛蒐集受影響居民的意見,藉以提出合理的減輕與改善措施,再回到審查委員那裡綜合評估開發案的可行性。

二階環評重要的目的之一,是廣蒐受影響居民的意見,與合理的改善措施。圖/envato

拜環評之賜,我們得以在土地開發的過程裡,盡所能打造與自然環境的雙贏局面,然而為了審慎周全,環評「花時間」的印象也成很難撕下的標籤。然而動作慢的,其實通常不是環評本身,而是開發單位自己準備要花時間,而其他主管機關也有不同的把關機制跟考量。這就像研究生要畢業,口試跟論文審查其實很快,但寫論文以及找對主題做研究,就是自己得花的工夫。為此,環評法已經歷經多次修正,像是 2015 年即要求目的事業主管機關應「主動針對開發行為提出說明與建議」,而不是到了真正要評估時才來處理爭議環節。

打造永續共存的未來

瞭解環評過程就能發現,開發單位有沒有花費足夠的心力理解環境議題,並準備完整的資料與保護對策,是環評能否順利通過的關鍵。環評既非開發者的眼中釘,亦非護航者,過往歷史也在在說明,多方評估建設發展的安全性、維護自然環境仍有其必要。

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通過蘇花安的案例,我們可以看到環評如何在實際開發案中發揮作用。它不僅保護了環境,也為居民權益提供了保障,更幫助開發單位將方案最佳化,是打造永續共存的未來不可或缺的好工具!

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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