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本文與  益福生醫 合作，泛科學企劃執行

昨晚，你又在床上翻來覆去、無法入眠了嗎？這或許是現代社會最普遍的深夜共鳴。儘管換了昂貴的乳膠枕、拉上百分之百遮光的窗簾，甚至在腦海中數了幾百隻羊，大腦的那個「睡眠開關」卻彷彿生鏽般卡住。這種渴望休息卻睡不著的過程，讓失眠成了一場耗損身心的極限馬拉松 。

皮質醇：你體內那位「永不熄滅」的深夜警報器

要理解失眠，我們得先認識身體的一套精密防衛系統：下視丘-垂體-腎上腺軸（HPA axis） 。這套系統原本是演化給我們的禮物，讓我們在面對劍齒虎或突如其來的危險時，能迅速進入「戰鬥或快逃」的備戰狀態。當這套系統啟動，腎上腺就會分泌皮質醇 (壓力荷爾蒙)，這種荷爾蒙能調動能量、提高警覺性，讓我們在危機中保持清醒 。

然而，現代人的「劍齒虎」不再是野獸，而是無止盡的專案進度、電子郵件與職場競爭。對於長期處於高壓或高強度工作環境的人們來說，身體的警報系統可能處於一種「切換不掉」的狀態。

在理想的狀態下，人類的生理時鐘像是一場精確的接力賽。入夜後，身體會進入「修復模式」，此時壓力荷爾蒙「皮質醇」的濃度應該降至最低點，讓「睡眠荷爾蒙」褪黑激素（Melatonin）接棒主導。褪黑激素不僅負責傳遞「天黑了」的訊號，它還能抑制腦中負責維持清醒的食慾素（Orexin）神經元，幫助大腦順利關閉覺醒開關。

然而，當壓力介入時，這場接力賽就會變成跑不完的馬拉松賽。研究指出，長期的高壓環境會導致 HPA 軸過度活化，使得夜間皮質醇異常分泌。這不僅會抑制褪黑激素的分泌，更會讓食慾素在深夜裡持續活化，強迫大腦維持在「高覺醒狀態（Hyperarousal）」。 這種令人崩潰的狀態就是，明明你已經累到不行，但大腦卻像停不下來的發電機！

長期的睡眠不足會導致體內促發炎細胞激素上升，而發炎反應又會進一步活化 HPA 軸，分泌更多皮質醇來試圖消炎，高濃度的皮質醇會進一步干擾深層睡眠與快速動眼期（REM），導致睡眠品質變得低弱又破碎，最終形成「壓力－發炎－失眠」的惡行循環。也就是說，你不是在跟睡眠上的意志力作對，而是在跟失控的生理長期鬥爭。

從腸道重啟好眠開關：PS150 菌株如何調校你的生理時鐘

面對這種煞車失靈的失眠困局，科學家們將目光投向了人體內另一個繁榮的生態系：腸道。腸道與大腦之間存在著一條雙向通訊的高速公路，這就是「菌-腸-腦軸 (Microbiome-Gut-Brain Axis, MGBA)」，而某些特殊菌株不僅能幫助消化、排便，更能透過神經與內分泌途徑與大腦對話，直接參與調節我們的壓力調節與睡眠節律。這種菌株被科學家稱為「精神益生菌」（Psychobiotics）。

在眾多研究菌株中，發酵乳桿菌 Limosilactobacillus fermentum PS150 的表現格外引人注目。PS150菌株源於亞洲益生菌權威「蔡英傑教授」團隊的專業研發，累積多年功能性菌株研發經驗的科學成果。針對臨床常見的「初夜效應」（First Night Effect, FNE），也就是現代人因出差、換床或環境改變導致的入睡困難，俗稱認床。科學家在進行實驗時發現，補充 PS150 菌株能顯著恢復非快速動眼期（NREM）的睡眠長度，且入睡更快，起床後也更容易清醒。更重要的是，不同於常見的藥物助眠手段（如抗組織胺藥物 DIPH）容易造成快速動眼期（REM）剝奪或導致睡眠破碎化，PS150 菌株展現出一種更為「溫和且自然」的調節力，它能有效縮短入睡所需的時間，並恢復睡眠中代表深層修復的「Delta 波」能量。

科學家發現，即便將 PS150 菌株經過特殊的熱處理（Heat-treated），轉化為不具活性但保有關鍵成分的「後生元」（Postbiotics），其生物活性依然能與活菌媲美 。HT-PS150 技術解決了益生菌在儲存與攝取過程中容易失去活性的痛點，讓這些腸道通訊員能更穩定地發揮作用 。

在臨床實驗中，科學家觀察到一個耐人尋味的現象：當詢問受試者的主觀感受時，往往會遇到強大的「安慰劑效應」，無論是服用 HT-PS150 還是安慰劑的人，主觀上大多表示睡眠變好了。這種「體感上的進步」有時會掩蓋真相，讓人分不清是心理作用還是真實效益。

然而，客觀的生理數據（Biomarkers）卻揭開了關鍵的差異。在排除主觀偏誤後，實驗數據顯示 HT-PS150 組有更高比例的人（84.6%）出現了夜間褪黑激素分泌增加，且壓力荷爾蒙（皮質醇）顯著下降，這證明了菌株確實啟動了體內的睡眠調控系統，而不僅僅是心理安慰。

最值得關注的是，對於那些失眠指數較高（ISI ≧ 8）的族群，這種「生理修復」與「主觀體感」終於達成了一致。這群人在補充 HT-PS150 後，不僅生理標記改善，連原本嚴重困擾的主觀睡眠效率、持續時間，以及焦慮感也出現了顯著的進步。

了解更多PS150助眠益生菌：https://lihi3.me/KQ4zi

重新定義深層睡眠：構建全方位的深夜修復計畫

睡眠從來就不只是單純的休息，而是一場生理功能的全面重整。想要重獲高品質的睡眠，關鍵在於為自己建立一個全方位的修復生態系。

這套系統的基石，始於良好的生活習慣。從減少睡前數位螢幕的干擾、優化室內環境，到作息調整。當我們透過規律作息來穩定神經系統，並輔以現代科學對於 PS150 菌株的調節力發現，身體便能更順暢地啟動睡眠開關，回歸自然的運作節律。

與其將失眠視為意志力的抗爭，不如將其看作是生理機能與腸道微生態的深度溝通。透過生活作息的調整與科學實證的支持，每個人都能擁有掌控睡眠的主動權。現在就從優化生活型態開始，為自己按下那個久違的、如嬰兒般香甜的關機鍵吧。

本文由 肺纖維化(菜瓜布肺)社團衛教 合作，泛科學撰文

在現代醫學的警示清單裡，乳癌、大腸癌這些疾病大家都不陌生；但有一個「隱蔽且致命」的威脅卻常被忽視，那就是「肺纖維化」。其中最常見的類型「特發性肺纖維化」（IPF），其預後往往不太樂觀，確診後的五年存活率甚至比許多常見的癌症還低。

首先，我們得先破解一個迷思：肺纖維化並不是單一疾病，而是許多種間質性肺病的共同表現。當我們聽到「肺纖維化」，腦中常浮現「菜瓜布肺」的形象，患者的肺部外觀充滿一個個空洞與疤痕，像極了乾燥的絲瓜。這精準描繪了肺部組織逐漸硬化、失去彈性的過程。

更重要的是，IPF 這類肺纖維化的威脅在於「不可逆」的特性，一旦形成就很難逆轉。這跟部分 COVID-19 康復者身上、仍有機會復原的肺纖維化，是兩種完全不同的概念。

肺部為何會變成「菜瓜布」？

為什麼好端端的肺會變成菜瓜布？這其實是一場身體修復機制失控的結果。

「纖維化」的組織，就是肺部間質組織（interstitium）的疤痕化。間質是圍繞在肺泡周圍，包含血管與支持肺部結構的結締組織。在正常情況下，肺部損傷後會啟動修復機制，並再生健康組織。但在肺纖維化的患者體內，這套修復機制卻「當機」了。

身體會不斷地發出訊號，導致負責修復工作的「纖維母細胞」（fibroblasts）被過度活化，進而失控地沉積膠原蛋白疤痕組織，最終在肺部形成永久性的纖維化。

科學家發現，這個過程之所以棘手，在於它是一個「惡性循環」，肺部同時存在著「發炎反應」與「纖維化」這兩條路徑 ，它們相互加乘，演變成難以阻斷的強大破壞力。

雖然特發性肺纖維化 (IPF) 的具體成因不明 ，但已知某些特定族群的風險更高。例如抽菸，特定年齡與性別(50歲以上男性)、長期暴露於粉塵環境的工作者(農業、畜牧業、採礦業…)、胃食道逆流者。此外，患有自體免疫疾病（如類風濕性關節炎、乾燥症、硬皮症、皮肌炎/多發性肌炎，）的患者，他們併發肺纖維化的機率遠高於一般人，必須特別警覺。

打斷惡性循環的挑戰，為何只對抗「纖維化」還不夠？

面對這個不可逆的疾病，醫學界長年束手無策，直到 2014 年才迎來一道曙光。美國 FDA 批准了兩種機制不同的新藥：Nintedanib 和 Pirfenidone。這兩種藥物的出現是治療史上的分水嶺，首度被證實能夠「延緩」IPF 患者肺功能的惡化速度。

然而，這場戰役尚未結束。現有的治療雖然帶來了希望，卻也凸顯了「未被滿足的醫療需求」。從機制上來看，這些藥物主要抑制的是「纖維化路徑」。

這讓科學界開始思考這個未被滿足的棘手問題：既然疾病的本質是「發炎」與「纖維化」的雙重打擊，那麼，我們是否能找到「同時抑制」這兩條路徑的全新策略，從而更有效地打斷這個惡性循環？

找到同時調控「發炎」與「纖維化」的新靶點

為了解決難題，科學家將目光鎖定在一個細胞內的酵素：磷酸二酯酶 4B（PDE4B）。

為什麼鎖定它？讓我們看看它的「雙重作用」機制：

1. 關鍵位置： PDE4B 同時存在於免疫細胞（與發炎有關）與纖維母細胞（與纖維化有關）當中。
2. 作用機制： PDE4B 的主要工作是降解細胞內一種叫 cAMP（環磷酸腺苷） 的訊號分子。cAMP 可以被視為細胞內的「穩定信號」。
3. 雙重抑制： 當我們使用藥物抑制了 PDE4B 的活性，細胞內的 cAMP 就不會被分解，濃度會隨之升高。高濃度的 cAMP 能穩定免疫細胞和纖維母細胞，同時產生抗發炎與抗纖維化的雙重效應。

簡單來說，鎖定並抑制 PDE4B，就像是同時抑制了免疫風暴與纖維化的工程，有望從雙從抑制打擊這個惡性循環。

全球臨床試驗帶來的新希望

近十年來，全球在肺纖維化領域投入了大量的臨床試驗，我們相信，在科學家逐步破解肺纖維化惡性循環的複雜難題後，期盼未來能為無數患者爭取到更安全、健康的生活與未來。

最後，我們必須再次提醒，特發性肺纖維化（IPF）與漸進性肺纖維化（PPF）是極具破壞性、且不可逆的疾病。面對這個比癌症更致命的對手，雖然現有的治療手段能延緩惡化，但無法逆轉已經形成的肺部疤痕組織，因此「早期診斷、早期治療」仍是對抗肺纖維化最重要的黃金時刻。

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？

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。

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。

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？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。