當商業利益與基因改造作物牽上了線－評《欺騙的種子》

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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人類改良

二○一三年，「去滅絕」觀念在集結分子生物學者、環保主義者與記者的 TED x 去滅絕研討會上廣受接納，與會者討論了讓長毛象、袋狼（Tasmanian tiger）等物種起死回生的可能性。布蘭特在會上發表了一場引人深思的演說，論及生物多樣性的喪失，以及利用丘奇的科技再次賦予滅絕動物生命的機會。他藉著研討會與 TED 平臺推出「基因重現及復原計畫」（Revive and Restore），旨在調查生物滅絕的原因、保存生物學與遺傳上的多樣性，並且應用生物科技修復我們的生態系統。

布蘭特的 TED 演講大受好評，同時卻也令許多人又驚又怒，一些科學家、環保主義者聽到布蘭特想讓滅絕已久的生物死而復生，不禁感到十分驚恐。這可不僅是複製現存的動物那麼簡單——也不是在複製曾經生存在地球上的動物——而是模糊了現存與滅絕動物之間原本分明的壁壘。況且，丘奇也表明自己不僅對長毛象與鴿子感興趣，還想拿尼安德塔人（Neanderthal）的 DNA 來做實驗——他不僅想復活其他動物，甚至想改良人類。

你也許和過去的科學家一樣，認為尼安德塔人是原始的次人類物種，基本上就是粗獷、野蠻版的人類。不過從近期的研究看來，尼安德塔人其實十分聰明，他們不僅建造了有組織的文明，以物種而言也十分成功，存活了二十五萬年。（作為對比，研究者認為最古老的智人〔Homo sapiens〕生存於三十萬年前的地球。）尼安德塔人的身體能有效保溫，因此能在嚴酷的環境生存，而且他們非常強壯——這部分倒是符合人們對他們的刻板印象——卻也擁有良好的精細肌動技能（fine motor skills），能夠做到精細的動作。若製作智人與尼安德塔人（Homo neanderthalensis）的雜交種，或許就能創造較健壯的人類物種，這種新尼安德塔人可能可以面對現代的氣候變遷難題與極端天氣事件，也比較有可能在遷徙至全新環境時存活下來。

目前已經有人定序歐洲與亞洲出土的幾組尼安德塔人化石基因體，接下來科學家便能小片段分析與合成此基因體，在人類幹細胞中拼組出正確的尼安德塔人 DNA 序列，如此一來，理論上就能做出尼安德塔人複製體了。我們來聽聽丘奇的說明吧：

你會先從成年人類的幹細胞基因體著手，逐步反向操作回推至尼安德塔人基因體，或者是合理程度上相近的基因體。這些幹細胞可以生產組織與細胞。假如未來社會接受複製動物的觀念，也重視真正的人類多樣性，那甚至能將完整的尼安德塔人複製出來。

出生於現代的尼安德塔人當然會面臨許多挑戰，舉例而言，典型的西方人飲食多為乳製品、精緻穀物製品與加工食品，即使是鐵胃的尼安德塔人可能也無法消化塔可鐘（Taco Bell）的起司玉米片多力多滋瘋狂塔可餅——你如果沒吃過，可以把它想像為多力多滋做成的塔可餅，裡頭包著調味過的廉價絞肉與抗結劑做成的切達起司混合物。尼安德塔人再怎麼健壯，兩份塔可餅下肚後，他們——還有他們的史前消化系統——想必也會舉旗投降。

你或許認為復活尼安德塔人這種想法糟糕至極，那如果我們單純借用幾段尼安德塔人基因，稍微修改人類自己的身體呢？你想想看，尼安德塔人可是沒有乳糜瀉（celiac disease）這種疾病，不會像現代一些人一樣對麩質過敏而導致身體疼痛。他們的免疫反應與我們不同，研究者也許能藉助尼安德塔人免疫系統，找出根治類風溼關節炎（rheumatoid arthritis）、多發性硬化症（multiple sclerosis）與克隆氏症（Crohn’s disease）等自體免疫疾病的方法。此外，尼安德塔人的骨骼非常堅硬，我們也許能借用骨骼密度相關的基因，用以治療數億女性在逐漸老化時不得不面對的骨質疏鬆問題。

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你也許會覺得混合尼安德塔人與智人基因並讓代理孕母生下這樣的融合生物，聽起來完全就是恐怖片或反烏托邦科幻小說的劇情——沒錯，許多虛構作品的確探討了類似的議題，而在大部分故事中，人類試圖改變上帝偉大的計畫時，往往會招致災難。這類作品包括：H．G．威爾斯（H. G. Wells）的《攔截人魔島》（The Island of Dr. Moreau，一八九六）、阿道斯．赫胥黎（Aldous Huxley）的《美麗新世界》（Brave New World，一九三一）、法蘭克．赫伯特（Frank Herbert）的《沙丘》（Dune，一九六五）、娥蘇拉．勒瑰恩（Ursula Le Guin）的《黑暗的左手》（The Left Hand of Darkness，一九六九）、南希．克雷斯（Nancy Kress）的《西班牙乞丐》（Beggars in Spain，一九九一），以及理查．摩根（Richard Morgan）的《碳變》（Altered Carbon，二○○二）。這同時也是《星艦迷航記》（Star Trek）與漫威（Marvel）X戰警（X-Men）系列頻頻討論的議題，後者的反派角色萬磁王（Magneto）甚至打算「讓智人臣服於變種人！」。

綜觀歷史，無論是科學或社會都不樂見任何人扮演上帝，甚至是談論扮演上帝相關的議題。瑪麗．雪萊僅僅是撰寫了關於怪物的故事——並不是創造出真正的怪物——就因為故事太具顛覆性而不敢以本名出版作品，以免政府剝奪她扶養孩子的權利。

桃莉羊成功複製出來時，全球各地無數人召開了緊急會議與記者會，幾乎無人注意到桃莉羊計畫明文道出的宗旨：增進我們對生物發育過程中細胞變化的瞭解。人們迅速做出了極端負面的反應，密蘇里大學聖路易斯分校（University of Missouri in St. Louis）醫學倫理學者隆納．孟松（Ronald Munson）博士對《紐約時報》表示：「精靈已經從神燈裡放出來了。」他接著質問道：下一步會是什麼，難道要用十字架上的一滴血把耶穌基督也複製出來？波士頓大學（Boston University）公共衛生學院公衛法律系主任喬治．安納斯（George Annas）教授也對生物學與遺傳學界表示譴責。「正確的反應該是驚恐才對。」他說道，並聲稱按邏輯推演，下一步想必就是複製人類了。「父母並沒有權利收集孩子的細胞，做出那個孩子的複製品。大眾對於複製人的反對聲浪是對的。」蘇格蘭教會甚至正式頒布教令，要求聯合國通過具約束力的禁令，禁止複製生物行為。該教會引用《舊約》的《耶利米書》（Jeremiah）1:4-5，表明人類不可取代上帝：「耶和華……〔說〕：『我未將你造在腹中，我已曉得你；你未出母胎，我已分別你為聖。』」美國總統比爾．柯林頓特地舉辦一場活動並安排電視轉播，在活動上宣布禁止聯邦政府提供經費給任何複製人類相關的研究計畫。

CNN與《時代》（Time）雜誌在一九九七年三月一日發表的調查結果顯示，多數美國人突然對核轉置技術——生物複製技術之一——產生了明確的意見。現在說來你也許會覺得難以置信，不過在桃莉羊誕生前，那些人大多從未花心思想過複製生物議題，也從沒思考過核轉置技術相關的問題。那份調查中，三分之一填答者表示他們為桃莉羊的存在深感不安，甚至願意參加反對生物複製的公眾示威與抗議。在桃莉羊問世將近二十五年後的今日，我們獲得了重要的知識、新生物科技，以及對生命運作模式更廣泛的理解。地球可還沒被惡魔複製羊攻占呢。多虧了桃莉羊，科學家開始複製成人的幹細胞，進而創造出人工「誘導性多功能幹細胞」（induced pluripotent stem cell，iPSC），並將之用於醫學研究。有了 iPSC 之後，利用胚胎做研究的需求減少了，多少消弭了胚胎研究多年來引起的倫理疑慮。研究者能用 iPSC 研究老化過程——並且首次將成年細胞再程序化，表現出年輕細胞的特性。這類研究開啟了新一道大門：人類也許能使用各種幹細胞療法治療疾病，畢竟解藥若出自病人自身的遺傳密碼，那就不可能受免疫系統排斥了。今天已經有許多再生醫學療法可用以治療血液相關疾病，其中包括白血病、淋巴癌（lymphoma）與多發性骨髓瘤（multiple myeloma），以及心衰竭等其他退行性疾病。

要改變人們的信念與觀感往往要花費大量時間，而這也無可厚非——我們畢竟受數百年的著作與根深柢固的社會價值觀影響。科學家經常在無預警的情況下發表驚天動地的新發現，當我們面對這些挑戰現存思想的新聞時，自然會感到震驚、疑惑，甚至是焦慮，而有時連科學界內部人士也會感到不安。當丘奇的生物去滅絕想法廣泛傳開後，《科學人》（Scientific American）的編審委員會在二○一三年寫了一篇帶諷刺意味的譴責文章，主要論點是丘奇花在這份實驗性技術上的金錢，應該用在傳統保育行動上才對。丘奇自己也在《科學人》發表一篇文章反駁他們，在文中鎮定地說明讓滅絕生物復活的目的，並表示自己的計畫不是為了製作「絕種生物的完美活體複製品，也不是為了成為實驗室或動物園裡一次性的展演」。他解釋道，他的研究重點是探討我們能對現存生態系統做出的調整，以確保在人為環境變遷過後，人類仍能存活下去。

截至二○二○年十二月，丘奇與他的哈佛研究團隊已逐步逼近他們複製長毛象的「巨大」目標了。亞洲象的基因體和長毛象約有百分之九十九．九六相似，然而剩下那百分之○．○四加總起來卻等同DNA序列當中的一百四十萬處差異。這些差異大多無關緊要，不過在我們寫這本書的目前為止，丘奇團隊已辨識出一千六百四十二段重要的不相似基因，仍須持續做研究才有可能複製出長毛象。團隊還在努力逐一設計、測試與微調他們在實驗室裡培養的細胞，希望能製作出正確的基因序列，讓類似長毛象的亞洲象得以存活下來。他們希望能用長毛象與亞洲象相似的基因作為基底，只不過這頭大象會擁有長毛象濃密的毛髮、適應嚴寒氣候的血紅素、積存多層脂肪的能力，以及其他優點，例如可讓鈉離子通透的細胞膜，這對長毛象適應冬季嚴苛環境大有幫助。在調整出正確的特性組合之後，研究團隊便能將這些改良版皮膚細胞注入幹細胞，做出活生生的（有點長毛的）長毛象。丘奇與德州企業家班恩．拉姆（Ben Lamm）在二○二一年九月成立了巨大公司（Colossal），專門支援他們的長毛象研究計畫。

假使成功製造出長毛象，這些二十一世紀版的長毛象將會居住在新的家園裡——一個靈感起源於小說家麥克．克萊頓（Michael Crichton）作品的新家，只不過這地方不會取名為侏儸紀公園，而會以更新世為名。更新世公園（Pleistocene Park，沒錯，真的是這個名字）是位於西伯利亞的實驗區，許多原生物種在多年工業化衝擊過後，終於得以重返這個自然保護區，在此再野化（rewild）的物種包括雅庫特馬、加拿大馬鹿、美洲野牛、犛牛等動物。若將修改版長毛象野放於此，就能看出大動物踩踏雪地與永凍土是否能改善氣候問題了。

——本文摘自《未來的造物者》，2023 年 11 月，臉譜出版，未經同意請勿轉載。

• 本文與台灣科技媒體中心合作，內文經泛科學改寫。
• 本文轉載整合自台灣科技媒體中心《英國基因編輯技術 ( 精準育種 ) 法案 新聞稿》
• 資料更新至 2022 年 6 月 24 日，完整文章請見上方連結

英國環境食品與鄉村事務部（DEFRA）於今（2022）年 5 月 25 日提出的《基因技術（精準育種）法案》（Genetic Technology (Precision Breeding) Bill），6 月 15 日已過二讀討論，6 月 28 日將進入下一個審議階段。該法案針對精準育種的動植物，以及由這些動植物生產出的食品與飼料，提供開放銷售相關的風險評估。

台灣科技媒體中心邀請專家說明目前的研究與技術，4 位專家皆解釋精準育種技術更能縮短育種作物的時程，並指出該法案可供臺灣參考的面向。

法案修訂，提升糧食生產策略的重要性

臺灣大學生物科技研究所教授 兼 生物資源暨農學院副院長 劉嚞睿 表示，目前各國用基因編輯技術，做為基礎開發的新興精準育種技術產品，管理方式並不一致。所以目前國際上，是否以基因改造生物的規範來管理新興的精準育種技術產品，仍未達成共識，會影響新興精準育種技術產品的開發。

成功大學生物科技與產業科學系副教授 郭瑋君 指出，過去，美國對科技作物相對開放，而多年來歐盟強力反對。英國作為歐洲的三大強權之一，提出此修訂案，開放精準育種作物的產業研發及銷售，反應出此技術不再只是美國自身的國際貿易考量，而是提升未來糧食生產的重要策略。

郭瑋君認為，這對全球有顯著的指標作用，相信此舉也會帶動歐盟未來思量修改相關法案。但郭瑋君也指出，該法案所提的專一基因編輯，在臺灣的精準育種技術只在研究單位進行，以分析作物的基因功能為主，目前仍未發展於產業育種。

郭瑋君表示，精準育種技術可以直接修改植物的基因，因此最大的潛力是可以去除造成植物生長弱勢的基因，而提高生長能力及永續栽培方法的應用。她說，精準育種技術可以顯著縮短育種時程，從 10 年縮短到 1 年半，這在因應氣候變遷造成每年極端氣候，加快培育有抗性的作物品種，有極大的助益。

郭瑋君舉例，自精準育種技術於 2013 年成功改變植物基因後，2017 年美國食品藥物管理局（FDA）即已核準了精準育種可抗旱的大豆、増加含油量的亞麻，及不會變黑的蘑菇上市。

臺灣大學農藝學系副教授 蔡育彰 表示，英國提出修訂精準育種法案，是繼美國、澳洲、日本等國之後，將基因編輯作物與基因改造作物做出區別。

目前已訂定法規中允許的精準育種作物，主要是影響作物本身特定的基因表現。

蔡育彰認為，這種改變原本特定基因表現的作物，與現行一般育種方法所育成的作物相似，若再輔以目前成熟的全基因組定序分析技術，可完整的比對出精準育種作物與對照品種的基因組序列差異，後續相關安全性評估可與過去一般品種育成的流程相似。

臺灣海洋大學水產養殖學系副教授／前系主任 龔紘毅，同時也是執行科技部、農委會與多項產學合作的計畫主持人。龔紘毅指出，精準育種技術幫助我們減少對農藥及抗生素的依賴，減少對環境的影響並改善動物福利，增加動植物的營養價值，從而提高糧食系統的生產力、復原力及可持續性。

龔紘毅說明，臺灣現在發展的精準育種技術有「基因體選育」（Genome selection）與「基因體編輯技術」，前者需要有明顯不同性狀的族群樣品並選育物種，但相對也會投入很高的成本，較適合少數高產量與高經濟規模的物種。

龔紘毅表示，臺灣在農業基因體學和遺傳技術有豐沛的能量及基礎研究，可借鏡英國法規，制定輕度監管的方式，釋放研發及促進農業產業發展的能量，且制定符合台灣最大效益的規則。龔紘毅提到，日本專家及政府在制訂精準育種法規的前瞻性、推廣經驗與鼓勵新創，也值得臺灣加以借鏡學習。

他指出，日本與臺灣均為水產消費大國，日本雖然在基因改造生物（GMO）法規上嚴格管理，但學界與政府認為基因編輯技術在精準育種具有龐大的發展潛力，因此在基因編輯法規超前部署，制定明確且兼顧產業發展與生物安全的法規制度。同時在科學教育及注重新興技術與民眾溝通、宣導和知的權利。

精準育種，相對縮短培育時程

劉嚞睿說明，依臺灣「食品安全衛生管理法」定義，基因改造是指使用基因工程或分子生物技術，將遺傳物質轉移或轉殖到活細胞或生物體，產生基因重組現象。基因改造技術食品含有外源基因，對人體健康與環境生態可能有影響。

不過他舉例，三種基因編輯技術中，其中兩種技術的衍生產品，不含有外源基因。所以除了歐盟仍以基因改造生物的規範進行管理以外，大多數國家認定風險與安全性應與傳統育種無異，故認為不屬於基因改造產品。

劉嚞睿指出，基因編輯技術可在不含外源基因的情況下，精準快速的改變生物體內特定的基因序列，大幅縮短育種時間，帶動新興精準育種技術的發展。但此精準育種技術，透過人為的操控物種基因體，甚至影響物種的基因多樣性，仍引起諸多道德倫理與社會價值的矛盾與衝突。

蔡育彰說明，精準育種使用的基因編輯技術，與傳統基因改造不同，傳統基因改造是經由外加的基因。他指出，實際應用的困難在於，精準育種此技術應用在不同作物、品種和品系上，效率也都不同。由於目前法規允許的精準育種技術有限制 DNA 序列的變異型式，應用於許多現行栽培的作物種類上可能預期效果較有限。蔡育彰也提醒，精準育種技術的應用也需要對目標作物的基因組序列有完整的了解。

郭瑋君指出，基因改造主要技術核心是，永久放置「非植物」的基因片段於農作物體內，如抗病或抗蟲或抗農藥基因，可能來源是昆蟲或細菌，以提高基因改造作物的產量。因此這些外來基因在作物內會產生外來的蛋白質，可能栽種時造成其它生物如昆蟲的生長或演化上的變異，在食用時可能成為人類食物的過敏源。

郭瑋君解釋，精準育種技術是直接去除或變異「植物」本身的基因片段，最終的育種作物不會有外來的基因或蛋白質。

龔紘毅解釋，精準育種中的基因編輯技術，讓科學家能幫助農民和生產者開發出有益處的植物和動物品種，這些也能通過傳統育種和自然過程發生，但基因編輯可以更有效和更精準的大幅縮短選育新品種所需的時間。

台灣科技媒體中心表示，目前英國的精準育種技術仍屬於基因改造生物（GMO）法規的監管下，若此法案通過，將有利於精準育種技術與產業發展，但是，使用精準育種技術的作物是否納入或獨立於「基改作物」的法規規範，仍待持續關注與討論。雖然英國、紐西蘭、澳洲等都有專家長年持續的討論基因改造作物與基因編輯作物的技術，但在臺灣仍十分缺少對此科學議題的專業看法與討論。

台灣科技媒體中心總結，透過科學家說明目前的研究與技術，能幫助在科學技術被誤解之前，提供正確的資訊以利討論。雖然這次是在英國提出的精準育種法案，但未來臺灣若有相關發展，也可以做為參考的資料。