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為什麼烏魚子是冬天的食物?關於「烏金」帶來的海產文化!——《一午二紅沙,三鯧四馬鮫》

貓頭鷹出版社_96
・2023/03/01 ・1815字 ・閱讀時間約 3 分鐘

有位朋友大概是想到「墨」和「烏」都是黑的意思,就問我:墨魚也叫烏魚?

我說,不是啦!墨魚是烏賊,烏魚是烏魚子的媽。

我這樣說,他就聽懂了!為什麼呢?因為在台灣,很常看到烏魚子,卻較少看到烏魚。

先民以來的傳統名餚

烏魚最有價值的部位是母魚的卵巢,可鹽漬、曬乾做成名貴的「烏魚子」(台語音oo-hî-tsí)。公魚的精囊則稱為「烏魚鰾」(台語音oo-hî-piō,鰾也寫作膘),一般是直接生煮,也是高貴的食材。

烏魚取出卵巢、精囊後,稱之「烏魚殼」,價值就低了,可煮成烏魚米粉、麻油烏魚等。以前的野生烏魚非常美味,成為很多人童年的美食回憶,但現在大多是養殖烏魚,魚腥味較重。

台灣先民很早就知道烏魚子的美味。台灣清代方志:「子成片,下鹽曬乾,味更佳。」「其子整片下鹽,以石壓之,曬乾,可焙為酒品。」

日本時代台南文人連橫《臺灣通史》說得最清楚:「烏魚之卵,結為一胎,略分為二,長及尺,重十餘兩。漬鹽曝乾,以石壓之至堅,可久藏。食時濡酒,文火烤之,皮起細胞,不可過焦,切為薄片,味極甘香,為臺南之珍饈。」

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烏魚子是常見的高貴食材。圖/wikipedia

日本也有烏魚子,但產量少而較小。日本人一樣視烏魚子為珍貴的禮物和食物,日文稱之カラスミ(karasumi),這是「唐墨」二字的訓讀音:「唐」訓讀から(kara),「 墨」訓讀すみ(sumi)。日本人覺得烏魚子的形狀很像從中國傳來日本的墨,所以稱之「唐墨」。

根據中研院《臺灣魚類資料庫》,「鯔科」的「鯔」俗稱烏魚、信魚,最大體長可達一公尺。

「鯔」是什麼意思?「鯔」本指江河之魚,明李時珍《本草綱目》:「鯔,色緇黑,故名。」緇是黑色的意思,因此鯔魚的本意就是烏魚,以魚背烏黑而得名。

《噶瑪蘭廳志》(一八五二年):「烏魚,鯔魚也,本草作烏魚.產於溪池者曰溪烏、池烏,產於海者曰海烏。臺地冬港俱有,冬至前到,味甘嫩;冬至後散子回頭,則瘦而味淡。」

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台灣的「烏金」產業

這段話也解釋了何以烏魚又叫「信魚」,守信的魚。烏魚是洄游性魚類,每年冬季隨北方的大陸沿岸流(親潮)從台灣海峽南下避冬,並在南台灣海域產卵。根據台灣文獻記載,烏魚一般在冬至前十日至台南,稱「正頭烏」,魚肥而味美,魚卵和魚鰾飽滿;產卵後自恆春北返,稱「回頭烏」,魚變瘦、味道也差了。

所以有一句台語俚諺:「冬節烏,較肥豬脚箍。」冬至(陽曆十二月二十二日或二十三日)的台語叫「冬節」,冬至的烏魚比豬腳還要肥美。還有一句「鹹水烏,較贏雞肉箍」,意思是海裡的烏魚比雞肉還要好吃。

早在十七世紀荷蘭人統治台灣之前,就有閩、粵沿海漁民前來台灣本島和澎湖捕捉烏魚,最早只在冬天作季節性停留,後來又兼農作,才逐漸定居下來。所以有人說,台灣漢人移民最早是被烏魚吸引來的,烏魚就是「烏金」。

冬天的烏魚子較肥美,因此通常會在冬季收成。圖/wikipedia

台灣的烏魚產業,從荷蘭時代就開始對漁民徵什一稅(十分之一),後來明鄭、大清時代也都跟進。清代方志記載:「官徵稅,給烏魚旗,始許採捕。」清唐贊袞《臺陽見聞錄》(一八九一年):「旗以白布為之,書『烏魚旗』字,並船戶姓名,鈐蓋縣印,插於船首,出海採捕,土人謂之『討烏』。」

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自一九九〇年代以來,由於氣候暖化、海水溫度升高,烏魚南下台灣海峽時間變晚,加上中國東南沿岸漁民搶先在台灣海峽北方攔截,造成台灣野生烏魚捕獲量日漸減少,卻因此帶動了台灣烏魚養殖業的興起。現在台灣的烏魚子大都來自養殖烏魚,產量和品質都很穩定,頗受歡迎。

今天台灣市面上的烏魚子,有野生、進口、養殖之分,仍屬高價禮品,一樣是台灣料理的名菜。

——本文摘自《一午二紅沙,三鯧四馬鮫》,2023 年 2 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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貓頭鷹出版社_96
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貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

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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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人口有限的古代社會,依然盡量避免近親配對?
寒波_96
・2023/03/28 ・4848字 ・閱讀時間約 10 分鐘

現代台灣社會中,像是堂兄弟姊妹之間的近親結婚,直接受到法律禁止。不過台灣法律的標準並非舉世通用,當今世上許多人的父母,可謂血緣上的親上加親。

近親結婚與近親繁殖,是人類的「常態」嗎?近年蓬勃發展的古代 DNA 研究,讓我們有機會深入探索這些問題。

公元 2010 年時,世界各地近親婚姻的分布狀況。「大中東地區」的比例非常高。圖/Consanguineous marriages, pearls and perils: Geneva International Consanguinity Workshop Report

每個人的遺傳組成都大同小異,兩個人的血緣關係愈近,彼此 DNA 的差異愈小。例如街上隨便找兩位台灣人,即使非親非故,台灣人彼此間的血緣差異,要比台灣人與非洲人更小。

一個人的基因組,源自父母各一半。例如第十一號染色體,各有一條來自父母。父母間的血緣關係愈近,小孩的一對染色體之間也愈相似;因此,要判斷一個人的父母是否為近親,不用知道兩人各自的遺傳訊息,只需要小孩的基因組。

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也就是說,假如有幸獲得一位三萬年前古人的基因組,只要這個古代基因組殘留的 DNA 訊息夠多,即使完全缺乏其餘的考古脈絡,我們也能判斷他父母的血緣親疏。

最近十年來,各路科學家獲得愈來愈多古代基因組。儘管數量有限,不過目前應該足以做出初步推論:近親繁殖不是智人的天性。

尼安德塔人的父親母親,親上加親?

討論智人以前,先來看看我們的近親尼安德塔人。兩群人的祖先超過 50 萬年前分家後,各自在非洲與歐洲發展,總人口應該都不多。

這兒要先澄清一個概念:「族群人口少」和「近親繁殖」是兩回事。即使全體族群只有兩千人,整群人的遺傳變異加起來很有限,只要每一次配對時刻意選擇,依然能完全避免近親繁殖。相對地,就算總共有 20 萬人,還是有機會大量近親生寶寶。

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重現尼安德塔人 DNA 是智人的重大成就,可惜目前為止累積的基因組樣本很少,只有 30 人左右,分散在不同時間點,廣大的地理範圍。

尼安德塔人的古代基因組,地點與數量。圖/參考資料3

如今了解最透徹的尼安德塔人,位於中亞的 Chagyrskaya 洞穴(現今的俄羅斯南部,知名的丹尼索瓦洞穴在附近),估計年代為 5 萬多年。這群人中有 8 位的遺傳訊息比較齊全,比對得知,所有人的父母都是近親!

尼安德塔人主要住在歐洲,中亞的人口極少。近親生寶寶如此普遍,或許是由於能選擇的對象有限。然而也有可能,這就是尼安德塔人一般的習慣。也許尼安德塔人不會刻意避免近親繁殖,不過程度如何並不清楚。

流動的人,流動的DNA

智人約一萬年前開始定居種田以前,生活方式和尼安德塔人一樣,也習慣分為一小群一小群人活動,不長期定居在一個地點。有意思的是,舊石器時代已知少少的智人基因組,都不存在近親繁殖。

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依賴採集、狩獵的生產方式下,每一群的人數都不多,近親配對好像很難避免。不過移動性高的人群,應該也常有機會互相交換人口,增加配對選項。從古代 DNA 看來,這是古早智人的普遍行為。

現有證據似乎告訴我們,遠比文明誕生更早以前,智人已經習慣刻意和血親以外的對象配對,或許可稱之為智人的「天性」,但是不清楚能追溯到多早。

智人如今僅有尼安德塔人一種比較對象,而尼安德塔人好像不排斥近親繁殖。有可能兩者的共同祖先已經會避免近親配對,尼安德塔人卻不再在意;也有可能這是智人較新的性擇模式,與尼安德塔人分家以後的某個時候才形成。

捷克的 Moravia 的 Dolní Věstonice 遺址,2.6 萬年前想像畫面。當時智人人口有限,卻會避免近親配對。圖/Dolní Věstonice in Central Europe

這也可以澄清一個疑惑。有個說法是,原始人只知道媽媽,不知道爸爸,因為小孩明確由媽媽生出,爸爸的功能卻不直接。根據古代 DNA 的證據判斷,此說很顯然錯誤。

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如果隨機配對,一群人中勢必會有一定比例的人,父母為血緣近親。由結果反推,倘若都沒有的話,表示這群人都會刻意避免近親配對。

假如多數人都不知道爸爸是誰,實在難以想像要怎麼如此徹底的避免近親繁殖。反過來則合理得多:每個人都知道自己的爸爸媽媽是誰,擇偶時才能避開。

定居的人,設法讓 DNA 流動

一萬多年前開始,世界許多地方陸續有人定居下來,改為依靠種田營生。從流動性高的採集狩獵小群體,變成長期住在一處的小農村,人類的生活方式改變很大,這會影響配對習慣嗎?

人人採集狩獵的時期,每一群的人數都不多,但是習慣跑來跑去,有不少機會交換人口。新石器時代定居下來以後,初期的人口還是不多,卻失去流動性,只能從住在附近的有限對象中擇偶。如此一來,近親配對的機率應該會提高?

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目前對此問題的探討不多。資訊比較多的案例,來自安那托利亞(現今的土耳其)一萬多年前,人口頂多數百的小農村遺址 Boncuklu、Pınarbaşı。這兒新石器時代初期的居民,多數在本地長大;可是遺傳上看來,都會避免近親繁殖。

新石器時代小型農村,概念圖。圖/Paint The Past

具體狀況不明,本地與否是透過「鍶」的穩定同位素判斷,涵蓋的地理範圍不算太小。幾十公里遠的隔壁村,只要鍶同位素仍屬同一範圍,仍然會辨識為本地人。

不過我想這些線索應該足以支持,安那托利亞的人們邁入定居時代後,依然保持舊日的擇偶習慣,在有限的選項中盡量避免血親。但是近親繁殖也出現了。肥沃月灣西側的 Ba’ja 遺址(現今的約旦),至少有 1 位居民的父母為近親。

要提醒各位讀者,不同地方邁入定居的年代與狀況都不一樣,有時候差異很大,不可一概而論。

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從城市到文明

隨著人口增長加上工作分化,漸漸有大型聚落誕生,有些或許可稱之為城市。人類發展可謂來到另一階段。

例如前述 Boncuklu、Pınarbaşı 遺址附近,就形成知名的加泰土丘(Çatalhöyük),數千年來都有數千人口居住。由鍶穩定同位素判斷,這兒多數人是土生土長,也有少量外來移民。

加泰土丘和我們習慣的「城市」有不少差異,卻昭示人類進入大量人口群聚的階段,各地一座又一座城市興起又衰落。長期保持數千人口的城市生活圈中,即使一輩子不出遠門,似乎也不難找到近親以外的異性配對。

大城市人口多,即使一輩子留在一個地方,也有不少機會找到血親以外的結婚對象。圖/IMDB

當然在現代以前,世界各地的大部分人類並不住在人擠人的城市,而是人口密度更低的郊區與鄉村。不過倘若有心避免近親配對,應該不難達成。

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目前為止重現於世的古代基因組,不論何時何地,大部分不是近親繁殖的產物。某文化的眾多樣本中,有時候能見到零星幾位,甚至是兄弟姊妹或親子間的極近親,但是都不普遍。

人口有限的海島,近親繁殖好像更容易發生。義大利南方的馬爾他島,在新石器時代確實如此;但是不列顛北部的奧克尼島,青銅時代僅管人口很少,依然能幾乎避免。

是人性的扭曲,還是財富的累積?

至今所知近親繁殖最常見的古代社會,是青銅時代的愛琴世界,也就是希臘及其外島,距今 3000 到 5000 多年前,愛琴海一帶的米諾斯等文化。薩拉米斯島(Salamis)等小島的比例較高,希臘大陸相對低,整體比例約 30% 之高。

取樣一定有偏差,真正的近親比例不好說,但是大概足以判斷青銅時代的愛琴世界,堂表兄弟姊妹等級的近親婚配習以為常,不只少量統治家族,而是全民普及的現象。

愛琴在青銅時代的橄欖種植。圖/Marriage rules in Minoan Crete revealed by ancient DNA analysis

有史以來智人都會避免近親繁殖,為什麼愛琴人改變婚配方式?目前沒有答案。考古學家提出一個可能,種植橄欖之類的經濟作物,最好不要分割土地,而近親配對有助於保留土地,讓產業留在大家族內傳承。這聽起來合理,可惜缺乏更直接的證據。

社會中有人累積土地等資產,是人類發展的趨勢之一,而不論王公貴族或小地主,時常都有集中資產的需求。目前缺乏古代基因組的其他文化,是否也會見到類似愛琴世界的現象?我猜頗有可能,應該是有趣的探索方向。

隨著不同時空的樣本累積,加上容易操作的父母親緣分析軟體,未來「父母是否為近親」也許能成為古代基因組的標準化分析步驟,讓我們更方便認識人類的性擇。

延伸閱讀

參考資料

  1. Scott, E. M., Halees, A., Itan, Y., Spencer, E. G., He, Y., Azab, M. A., … & Gleeson, J. G. (2016). Characterization of Greater Middle Eastern genetic variation for enhanced disease gene discovery. Nature genetics, 48(9), 1071-1076.
  2. Genomic landscape of the Greater Middle East
  3. Skov, L., Peyrégne, S., Popli, D., Iasi, L. N., Devièse, T., Slon, V., … & Peter, B. M. (2022). Genetic insights into the social organization of Neanderthals. Nature, 610(7932), 519-525.
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本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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「鱸鰻」不是「流氓」魚!它只是喜歡吃「蘆」竹的鰻魚啦!——《一午二紅沙,三鯧四馬鮫》
貓頭鷹出版社_96
・2023/02/28 ・2272字 ・閱讀時間約 4 分鐘

流氓惡人的代名詞——「鱸鰻」

「鱸鰻」是台灣溪流的鰻魚,被影射華語為非作歹的「流氓」,所以「大尾鱸鰻」指大流氓,也成為電影片名。其實鱸鰻的本名是「蘆鰻」,在台語發音「鱸鰻」與「流氓」也不相同。

鱸鰻常見於台灣溪流中。圖/《一午二紅沙,三鯧四馬鮫》。

「流氓」一詞原指無業遊民,後來才變成破壞社會秩序的不法分子。在台灣的清、日文獻中,流氓大都指「無業流氓」,例如:「招徠流氓拓田」、「集流氓,墾荒地」、「初有閩、廣流氓冒入番地,屏逐土人」。

我還記得侯孝賢導演以二二八事件為背景的電影《悲情城市》(一九八九年),片中由掌中戲大師李天祿飾演的林家長輩,他以台語稱當時來台灣的上海幫派人物為「流氓」(liû-bâng),而不是「鱸鰻」(lôo-muâ)。

現在教育部《臺灣閩南語常用詞辭典》有「鱸鰻」而沒有「流氓」詞條,但日本時代《臺日大辭典》(一九三一年)兩條都有,「流氓」(liû-bîn)指流離人、流浪人,「鱸鰻」(lô͘-môa)除了指動物,也比喻時常帶凶器向人勒索的惡漢。

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由此可見,台灣在日本時代已用「鱸鰻」來比喻惡人了。其實《廈門音新字典》(一九一三年)、《廈英大辭典》(一八七三年)也都有廈門腔白話字羅馬拼音的lô͘-môa詞條,除了指河流的大鰻魚,也比喻不務正業、做壞事的人。

鱸鰻被比喻為惡人,大概與夜行性、大又生猛的掠食習性有關。有趣的是,台語「鱸鰻骨」卻指帶有「鱸鰻性」的人,用來比喻懶惰、整天無所事事的人,因為據說鱸鰻在白天就是一副無精打采的樣子。 

現在台灣人對這種溪中大鰻的名字,根據的是《臺日大辭典》使用的漢字「鱸鰻」。戰後,因台語「鱸鰻」與華語「流氓」(ㄌㄧㄡˊ ㄇㄤˊ)諧音,才讓人誤以為台語的「鱸鰻」與「流氓」同音同義。其實,從鱸鰻在清代台灣和福建方志的稱呼「蘆鰻」,才能看出命名的由來。

蘆鰻常被影射為流氓。圖/envatoelements

鱸鰻的「鱸」是喜歡吃蘆竹的「蘆」啦!

•《諸羅縣志》(一七一七年):「鰻有烏、白二種,烏者為上。又溪有蘆鰻,赤黑色,大者十餘觔(斤),以食蘆芽,故名。」

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•《淡水廳志》(一八七一年):「蘆鰻,近內山溪澗甚多,天寒出遊澗邊,食蘆竹心。」

•泉州《晉江縣志》:「蘆鰻,大如升,長四五尺,能陸行,食蘆筍。」

•日本時代台灣文人連橫《臺灣通史》:「鰻,鹹水亦有。別有蘆鰻,產內山溪中,專食蘆茅,徑大及尺,重至數十斤,力強味美。」

上述文獻提到蘆鰻會吃蘆竹心、蘆芽、蘆筍、蘆茅,指的都是蘆竹的嫩芽。蘆竹並不是竹,而是台灣原生蘆葦屬(Phragmites)植物,分布在內陸溪邊。

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蘆鰻身體有黏液,可暫時離開水裡爬到陸地,牠除了吃水裡的魚蝦,也吃岸邊的青蛙,甚至路過的小雞小鴨,尤其還會吃蘆竹的嫩芽。這是牠給人最特別的印象,也是此鰻以「蘆」為名的由來。

台灣原生地蘆竹屬,常長於溪流邊。圖/wikipedia

今天,台灣還有「鱸鰻」的地名,例如新北市石碇區、花蓮縣玉里鎮的「鱸鰻潭」。臺灣二○二二年十月上映、以臺東縣綠島鄉白色恐怖時期為歷史背景的電影《流麻溝十五號》,「流麻溝」是地名,其舊名是諧音的「鱸鰻溝」。

台灣溪流有兩種鰻,一是「鱸鰻」,一是「白鰻」,這兩種鰻都在溪中成長,但會游到海裡產卵。

流麻溝是綠島最長的溪流,當地民生取水之處,在電影中可見被管訓的女思想犯來此挑水。此溪以盛產鱸鰻而得名,後來被雅化或誤寫。

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鱺魚和鰻魚的合體——「鰻曬」?

台灣清代方志又說:「蘆鰻謂之鰻鱺,魚腹白,有舌無鱗,背有肉鬣連尾,生泥中。」「鰻鱺有雄無雌,以影鰻鱧生子。」「以影鰻於鱧魚,則其子皆附鱧之鬐鬣而生,故謂之鰻鱺也」。

鱧魚就是台語所說的「鱺魚」,也寫成「雷魚」。「鱺」是「鱧」的異體字,「鰻鱺」就是鰻與鱺的合體。

怎麼說呢?古人對蘆鰻認識不多,產生神祕感,尤其從沒看過蘆鰻在溪河中產卵,不知蘆鰻雖生活在淡水中,卻會游到海裡產卵,所以傳說蘆鰻游過鱧魚,鱧魚背鰭的小鬚就會化為鰻苗,故稱「鰻鱺」。

台灣有一首台語童歌:「西北雨直直落,鯽仔魚欲娶某,鮕鮘兄拍鑼鼓,媒人婆仔土虱嫂。」台灣山上溪流早年常見鮕鮘和鱸鰻,所以說:「水底出鮕鮘,石孔出鱸鰻。」

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根據中研院《臺灣魚類資料庫》,鱸鰻是「鰻鱺科」的「花鰻鱺」,又稱花鰻、黑鰻、烏耳鰻、土龍等。鱸鰻在河流中可活十多年以上,最大體長達兩百公分,所以曾有新聞報導有人捕獲比人高的鱸鰻。

台灣淡水鰻魚另一種體型較小的「日本鰻鱺」,又稱白鰻、正鰻、日本鰻等,常用來加工製作「蒲燒鰻」。

鱸鰻在台灣曾被列為保育類物種,但已在二〇〇九年解除。由於台灣民間視鱸鰻為補品,常以中藥燉煮,所以後來發展了鱸鰻養殖。

——本文摘自《一午二紅沙,三鯧四馬鮫》,2023 年 2 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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貓頭鷹出版社_96
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