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中國的巫醫:「巫醫」是巫還是醫?(中)——《巫者的世界》

三民書局_96
・2023/07/23 ・3010字 ・閱讀時間約 6 分鐘

「巫醫」一詞的來源:醫與毉

除了神話、傳說之外,從文字、語言的角度來看,[1]也可以發現巫者和醫者、醫藥之間的緊密關係。

「醫」這個字還有個「俗字」寫作「毉」。利用迪志文化出版有限公司製作的「文淵閣四庫全書電子版」查詢,可以知道,醫字在《四庫全書》中共有五萬八千五百一十五筆資料,毉字有一千四百六十八筆。利用中央研究院歷史語言研究所建置的「漢籍電子文獻資料庫」查詢,則醫字有三萬兩千五百六十五筆,毉字有兩百八十筆。[2]由此可見,毉字雖然不多見,但也不是非常罕見。

事實上,毉和醫字可以互通,例如,唐代釋慧琳 (737-820) 《一切經音義》釋「醫王」一詞時便說:

《周禮》醫師掌醫之政令,聚藥以療萬民之病。古者巫彭初作醫。毉字本從酉,或從巫作毉,亦通。《說文》治病工也,毉人以酒使藥,故從酉,酉者,古文酒字也。[3]

釋「醫」時也說:

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醫,於其反,《說文》治病工也。醫之為性,得酒而使藥,故醫字從酉,殹聲。殹,亦病人聲也。酒所以治病者,藥非酒不散。殹音,於奚反,有作殹。古者巫彭初作毉,從巫形,俗字也。[4]

釋「醫藥」時又說:

醫藥:上於其反。《廣雅》醫,巫也。《呂氏春秋》云:「巫彭作醫也。」《周禮》云:「醫師掌醫之政令。」又云:「醫人掌養萬人之疾病也。」《考聲》云:「療病人也,意也,夫療病必以酒,故字從酉也。」《說文》云:「治病工也。從酉,殹聲。殹音,烏計反。」[5]

由此可見,醫字可以「從巫」作「毉」,而這似乎和「古者巫彭初作毉」的神話有關。[6]總之,從古人「造字」的思惟來看,醫和巫基本上被視為同一種人,因此,三國時期的張揖 (fl. 227-232)《廣雅》便直言「醫,巫也」。

傳統中草藥。圖/envatoelements

「巫」與「醫」的連稱

除了字形和字義上的關聯之外,在語彙方面,我們也可以看到巫、醫兩者之間的親密性。事實上,在傳統漢語文獻中,「巫醫」或「醫巫」連稱、並舉的情形,並不罕見。

以中央研究院的「漢籍全文資料庫」來說,「巫醫」連稱的詞例有一百一十三條,「醫巫」連稱的詞例有三百八十七條,[7]合計五百條。而以迪志文化出版有限公司製作的「文淵閣四庫全書電子版」來看,則「巫醫」(含「巫毉」)連稱的詞例有五百零三條,「醫巫」(含「毉巫」)連稱的詞例有六百零三條,合計一千一百零六條。另外,巫醫並舉的情形也有不少。

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不過,從相關的詞例來看,巫與醫被人相提並論的緣由,其實並不盡相同。例如,孔子曾引「南人」之言曰:「人而無恒,不可以作巫醫」,[8]而傳統的注疏家對於這段話的解釋便有相當大的出入,他們的爭議至少有三點。

第一是關於無恒之人和「巫醫」之間的關係。東漢鄭玄認為這是指:「巫醫不能治無恒之人」,[9]但是,絕大多數學者都認為,這是指無恒之人不能學習「巫醫」之技能或無法從事「巫醫」之工作,例如,宋代朱熹便說:

巫,所以交鬼神。醫,所以寄死生。故雖賤役,而尤不可以無常。[10]

近人蔣伯潛 (1892-1956) 據此語譯為:

一個人而沒有恒心,就是巫醫等技能職業,也是學不成功的。[11]

上述這兩種意見,究竟誰是誰非,不容易判定。其關鍵點在於對「作」這個字及整個句子的文法解讀有截然不同的看法。

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絕大多數學者都認為,這是指無恒之人不能學習「巫醫」之技能或無法從事「巫醫」之工作。圖/envatoelements

第二是「巫醫」究竟指一種人還是兩種人。絕大多數的注釋家都認為「巫醫」包括「巫」和「醫」這兩種人,一般辭書也解釋為「巫覡與醫師」、「巫師和醫師」。[12]

但是,也有一些近代的詞典將「巫醫」一詞解釋為「古代以巫術替人治病的人」、「古代以祈禱鬼神替人治病的人」,或是「古代以祝禱為主或兼用一些藥物來為人消災治病的人」,[13]換句話說,「巫醫」被認為是指某一種「替人治病的人」。這兩種意見,都可以找到支持其說法的例證。

第三是「南人」為什麼會將巫和醫相提並論。有人以兩者同為社會地位低賤之人釋之,例如,前引朱熹之文便認為兩者都是「賤役」。但是,蔣伯潛則不提「賤」或「不賤」的問題,而是從職事內容著眼,他說:

巫是古時候一種祈禱鬼神,替人治病求福的人,「醫」是醫生。[14]

他所強調的是巫、醫同為替人治病之人。

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總之,上述三點爭議,所涉及的問題相當多,本文無法一一細論,但無論如何,巫與醫在傳統漢語文獻中常被連稱、並舉的緣由,似乎還是必須由兩者的共通性尋求解釋。

延伸閱讀:中國的巫醫傳統:以巫為「首」的醫藥發展(上)——《巫者的世界》

參考資料

  1. 參見符友豐,〈「醫」字新譯——兼考醫、巫先后〉,《醫古文知識》1997:2(上海,1997),頁 37-40;蘭云云,〈「巫」「醫」詞義淺析〉,《時代文學(下半月)》2009:12(濟南,2009),頁 186。
  2. http://hanchi.ihp.sinica.edu.tw/ihpc/hanji?@@1868275662(2010 年 11 月 8 日檢索)。
  3. 釋慧琳,《一切經音義》〔高楠順次郎、渡邊海旭編,《大正新脩大藏經》,no. 2128〕(東京:大正一切經刊行會,1924-1934),卷 29,頁 499 下。
  4. 釋慧琳,《一切經音義》,卷27,頁488上。
  5. 釋慧琳,《一切經音義》,卷32,頁519下。
  6. 「古者巫彭初作毉」的神話,除見於上引材料之外,又見釋慧琳,《一切經音義》,卷 20,頁 429下;卷 30,頁 506 中。
  7. http://hanchi.ihp.sinica.edu.tw/ihpc/hanji?@@1979892352(2010 年 11 月 9 日檢索)。
  8. 《論語》〔十三經注疏本〕(臺北:藝文印書館,1981 翻印),卷 13,〈子路〉,頁 9 上。
  9. 《論語》,卷 13,〈子路〉,頁 9 上,注文。宋代邢昺也說:「巫主接神除邪,醫主療病。南國之人嘗有言曰:「人而性行無恒,不可以為巫醫」,言巫醫不能治無恒之人也。」見《論語》,卷 13,〈子路〉,頁 9 上,疏文。
  10. 朱熹集註,蔣伯潛廣解,《語譯廣解四書讀本‧論語》(上海:啟明書局,1948),〈子路〉,頁 203。
  11. 《語譯廣解四書讀本‧論語》,〈子路〉,頁 203。
  12. 詳見中文大辭典編纂委員會編,《中文大辭典》(臺北:中國文化大學出版部,1985),頁 4529;諸橋轍次,《大漢和辭典》(東京:大修館書店,1955-1960),頁 3775;商務印書館編審部編,《辭源》(臺北:商務印書館,1976),頁 962;臺灣中華書局辭海編輯委員會編,《辭海》(臺北:臺灣中華書局,1986),頁 1577;三民書局大辭典編纂委員會編,《大辭典》(臺北:三民書局,1985),頁 1381;晁繼周、李志江、賈采珠編,《漢語學習詞典》(南昌:江西教育出版社,1998),頁 696;羅竹風主編,《漢語大詞典》(上海:上海辭書出版社,1986),第一卷,頁 973。
  13. 詳見汪怡等編,《國語辭典》(出版地不詳:商務印書館,1943),第六冊,頁 5369;古代漢語詞典編寫組編,《古代漢語詞典》(北京:商務印書館,1998),頁 1642;羅竹風主編,《漢語大詞典》,第一卷,頁 973。
  14. 《語譯廣解四書讀本‧論語》,〈子路〉,頁 203。

——本文摘自《巫者的世界》,2023 年 6 月,三民出版,未經同意請勿轉載。

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三民書局_96
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創立於1953年,為了「傳播學術思想,延續文化發展」,60年來默默耕耘著書的園地。從早期的法政大學用書、三民文庫、古籍今注新譯叢書、《大辭典》,到各式英漢字典及兒童、青少年讀物,成立至今已出版了一萬多種優良圖書。不僅讀者佳評如潮,更贏得金鼎獎、小太陽獎、好書大家讀等諸多獎項的肯定。在見證半個世紀的社會與時代變遷後,三民書局已轉型為多元、綜合、全方位的出版機構。

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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做壞事會下地獄?地獄信仰跟降低犯罪率有關嗎?
PanSci_96
・2023/09/11 ・4845字 ・閱讀時間約 10 分鐘

「說謊的話,小心以後下地獄被閻羅王拔舌頭喔!」

「不把飯吃完,浪費食物,死後到地獄就要被逼吃廚餘喔!」

你小時候有沒有被這樣「超自然威脅」過的經驗呢?

或是曾經跟著長輩去過廟宇後面附設的「十八層地獄」,被嚇到晚上惡夢連連呢?

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很多人應該也有翻閱過寺廟送的《因果圖鑒》或是收到傳教士給的《末日近了》這類廣為發送的宗教勸世手冊,最常使用的手法就是插入驚悚又生動的地獄插圖,利用恐懼勸人悔改向善。

但這種「超自然的威脅」真的讓人不敢為非作歹嗎?還是只會把小孩嚇出心理陰影呢?

地獄信仰到底能不能嚇阻犯罪?

我們在公民課都學過,不論是法律或是民俗信仰,都能約束人民的行為,維持社會的安定。

但在討論效果之前,我們必須先知道,「地獄信仰」在不同文化和宗教間,對地獄概念的詮釋可能差異甚大,在不同的社會與時空環境中也會產生變化,難以在標準化的尺度上做衡量,講白話就是你的地獄不是我的地獄。

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面對此等難題,還是有許多社會學家願意接受挑戰,真是我不入地獄誰入地獄。

一項於 2011 年刊登在《國際宗教與心理學期刊》(The International Journal for the Psychology of Religion)的研究,就想了解,相信神明的形象是「好好神明」的學生,和相信神明是會懲罰你的「嚴厲神明」的學生,是否會影響到他們在考試中作弊的機率。

神明在學生心中的形象是否影響他們在考試中作弊的機率呢?圖/Giphy

他們招募了 61 位包含不同宗教背景的大學生,請他們填寫對於神的印象,是偏向寬恕、慈愛、溫柔等正面描述,還是嚴厲、憤怒、令人懼怕等負面描述。蛤?你說有沒有笨笨又無能的女神?這個研究沒有。

接著,研究者讓這些受試者進行 20 題測驗,測驗開始之前,研究人員假裝電腦出了一點問題,並告知如果在題目出現之後不馬上按空白鍵,答案就會自己跑出來,所以「一定要」在看到題目之後按下空白鍵。

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研究結果發現,無論受試者的宗教信仰為何,在前一項問卷中對神的觀點傾向負面的受試者,更高比例會依照研究人員的指示,會提早按下空白鍵,不會偷看答案。

研究推論,「相信有嚴厲的超自然懲罰」的人,在行為上比較傾向順從社會的道德規範。

那如果把影響層面從個人擴及到整個社會呢?

美國俄勒岡大學的 Azim Shariff 和荷蘭阿姆斯特丹大學的 Mijke Rhemtulla 兩位心理學家,在 2012 年六月也發表了一篇研究。

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他們援引了從 1981 到 2007 年間,前後 26 年、67 個國家的資料,其中包含了基督教、伊斯蘭教、印度教、日本神道教等各種宗教的信徒。結果發現,傾向相信地獄人口比例比較高的國家,犯罪率真的比較低!

相信地獄人口比例比較高的國家,犯罪率真的比較低。圖/Shariff, A. F., & Rhemtulla, M. (2012). Divergent effects of beliefs in heaven and hell on national crime rates. PloS one, 7(6), e39048.

而相信天堂的國家不但無法降低犯罪率,還與較高的犯罪率有關。更有趣的是,相信天國的人數百分比減去相信地獄的人數百分比越低,也就是相信地獄的人口比例越高,犯罪率就越低。

地獄信仰與犯罪率有相關性。圖/Shariff, A. F., & Rhemtulla, M. (2012). Divergent effects of beliefs in heaven and hell on national crime rates. PloS one, 7(6), e39048.

但研究團隊也表示,該研究只是確立了地獄信仰與犯罪率之間可能有「相關性」。是否真的是地獄信仰造成犯罪率下降這點,還需要更多後續的研究,無法立刻下結論。

畢竟各個國家的情況都不同,有時候,某些犯罪行為可能出於對不公正法律或制度的抵抗,不是存心行惡。有犯罪行為並不等於反社會,較低的犯罪率甚至可能僅僅反映出人們的服從程度,而非出自真心的利他行為。而且這個研究定義的犯罪行為是這些:

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研究中定義的犯罪行為。圖/PanSci YouTube

暴力犯罪,不包括可能影響更多人、長期傷害更大的白領犯罪、非暴力犯罪,這也是要考慮的限制。

一項於 2019 年發表於青春期研究期刊 Journal of Research on Adolescence 的研究,使用另一種方法來討論這個問題。研究人員對 760 名青少年進行了線上調查, 分析他們對於神的看法,試著了解受試者認為的神是偏向「懲罰性的」還是「仁慈的」。同時調查他們的日常行為,分析他們在生活中有多少身體、言語等「攻擊性行為」。

結果發現相信上帝是「慈愛的」的受試者,較少與攻擊性行為相關,而相信上帝具有「懲罰性的」則與較多的攻擊行為行為相關。這次的研究成果提供了另一個研究方向,但也模糊了超自然的懲罰與反社會行為之間的相關性。

這樣看起來問題似乎又繞回了原點,到底超自然威脅對社會發展有幫助嗎?

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地獄的存在真的對社會發展有利嗎?

2006 年演化生物學家 Dominic Johnson和心理學家 Jesse Bering 提出了一個有趣的理論,發表於演化心理學期刊 Evolutionary Psychology 的論文中,他們認為超自然的懲罰的概念,提供了人類社會在演化過程中的優勢。

他們提出,人類有兩點與其他生物不同。 首先,人類會本能地使用「心智理論」(Theory of Mind),也就是以其他人擁有與自己類似的心智的假設,來解釋他人的行為; 其次,人類的語言使我們能夠快速交流複雜的想法。

這兩個特點使早期人類得以利用社會約束,甚至控制對方做出自私的行為,這也是一種演化上優於其他生物的優勢。

舉例來說,黑猩猩 A 可以惡整​、創空 (tshòng-khang)​ 黑猩猩 B,甚至把牠的香蕉全部自己吃掉,而這些「自私自利」的行為,都不會被報告給其它不在場的黑猩猩 C、D、F 等知道。

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但如果是人類:我們知道其它人可以聽到、發現、推斷、記憶、報告、假設、計劃並根據他人的行為採取行動,也就是說,我們如果在他人面前做出攻擊性的行為,就可能受到群體的制裁。

但過去的人類並沒有監視器和大數據監視系統,我們不可能隨時隨地監視其他人有沒有做出錯誤的行為。因此這時候,有一個全知全能、可以隨時監視你,並懲罰你錯誤行為的神靈,也就是「人咧做,天咧看(Lâng teh tsò, thinn teh khuànn)」的概念,就非常有用了!

嚴厲的神靈讓人有隨時被監視、做錯事會被懲罰的感覺。圖/Giphy

Dominic Johnson 和 Jesse Bering 認為,隨著時間的推移,那些相信有「會懲罰你的神明」的社會發展,會比不相信超自然懲罰的社會來得好,並在演化長河中生存下來。

2003 年哈佛大學(Harvard University )的研究也發現,在已開發國家中,相信地獄的比例大於相信天堂的國家,他們國內生產總值(Gross Domestic Product)較高,似乎也支持了上述的論點。

然而並不是所有的科學家都支持這種看法。一篇 2013 年同樣發表於 演化心理學期刊 Evolutionary Psychology 的論文就提出,過去許多社會——包括古埃及、希臘、羅馬、阿茲特克、印加和瑪雅等高度發展的社會都有組織性宗教的存在,但當仔細檢視這些文明的宗教,就會發現他們的神明除了要求獻祭和忠誠以外,對於人類的道德行為和人類是否善待彼此並不是非常在意。

有看過希臘神話應該知道,希臘神話裡許多神明的道德觀相當一言難盡,甚至有些人可能覺得他們根本只是一群被神力寵壞的肌肉屁孩。

希臘神話裡許多神明的道德觀相當一言難盡。圖/Giphy

然而上述文明卻並沒有因為缺乏「道德化宗教」而停止發展,或發展得比其他具有「道德化宗教」的社會差。

因此他們不僅質疑超自然的懲罰被作為人類社會發展驅動力的理論,更進一步提出相反的看法,認為現今存在的宗教傾向道德化,是因為人類已經演化出道德直覺,而符合道德直覺的宗教比較深得人心,才會繼續存在。

說到這邊,既然「超自然威脅」在社會發展上有它存在的道理,那我現在是不是該準備一些恐怖故事回家嚇小孩了?不,先等等!

地獄信仰是否會造成心理陰影?父母該不該用地獄嚇小孩呢?

就像前面所說,目前只能證明地獄信仰與犯罪率和國內生產總值有相關性,而「相關性」不等於「因果關係」。

再者,雖然精心設計的「作弊實驗」似乎間接暗示了地獄與犯罪之間的因果關係,但此研究牽涉社會科學的範疇,由於社會系統中存在諸多相互關聯的作用因素。即使有實驗過程,我們還是不能確定這個研究理論能不能應用在日常決策。用下地獄嚇小孩?先不要。

2014 年,前面做過跨宗教犯罪率比較研究的 Shariff 和西門菲莎大學(Simon Fraser University)的心理學家 Lara Aknin 發表另一則研究,說明相信地獄的代價可能是降低你自身的快樂和生活滿意度。

這個研究援引了 2005–2009 年間,合計 155 個國家、455,104 個樣本的資料。評估受試者的生活滿意度和快樂程度,並對比宗教價值觀數據進行分析,結果發現一個國家的信仰越傾向相信天堂,人民就越快樂,越傾向相信地獄,就越不快樂。

但同樣的,統計上的數據分析只能證明地獄信仰與快樂程度的相關性,並不能用以支持「地獄導致快樂程度較低」的假說。比如,「有可能」生活比較悲慘的人傾向相信地獄,而不是相信地獄導致他比較不快樂。

可能生活比較悲慘的人傾向相信地獄,而不是相信地獄導致他比較不快樂。圖/Giphy

為了進一步確立兩者間的因跟果,他們進一步從「個人」的角度,利用促發效應 (priming) 研究相同的主題。怎麼做呢?他們招募了 422 位受試者,隨機分成三組後,請他們寫一段 100-200 字的短文,主題有三個,分別是「天堂」、「地獄」這兩組實驗組,以及「昨天你做了哪些事」這個控制組,然後請他們評估寫完文章後的心情,針對「快樂」、「悲傷」、「罪惡感」、「安全感」、「恐懼」、「羞恥」或「平靜」七種情緒給予輕微的 1 分到強烈的 5 分。

結果是,寫了天堂相關短文的那組人心情與寫了「昨天做了哪些事」的那組無顯著差異,但寫了地獄相關文章的那組人,無論本身有沒有宗教信仰,都比其他兩組更傾向於不快樂。

所以,對於地獄的信仰,的確很有可能造成心理上的負擔,尤其如果這樣的概念被強加在心靈尚未成熟的未成年孩童身上,對心理健康的影響更是無法估計。

再綜合前面討論的研究,地獄信仰鼓勵的可能也只是權威服從,而非真心的利他行為。

地獄信仰鼓勵的可能也只是權威服從,而非真心的利他行為。圖/Giphy

因此與其使用地獄的恐懼要求孩子就範,不如溫柔且坦率地和他們解釋錯誤的行為可能對他人造成的影響,進而培養同理心和責任心才是比較健康有效的教育方式。如果還是講不聽,那就放泛科學的 YouTube 給他看吧!連續看、而且只能看泛科學一整個月!哇哈哈哈哈~

說到這邊,也想問問大家,你小時候有被鬼故事嚇到晚上睡不著,甚至不敢一個人上廁所的經驗嗎?

  1. 有啊!而且我到現在還會怕。
  2. 我對鬼故事完全無感,就算陪朋友逛鬼屋、看鬼片我也完全不怕。
  3. 哼,跟數學或老闆比起來,鬼跟地獄有什麼好怕的!等等,這算地獄哏嗎?

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