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流浪到何方?

林基興
・2011/06/08 ・1007字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 463 ・五年級

圖片來自Rain Dog部落格

最近媒體標題「台大教授:一隻流浪狗,6年繁衍7萬隻」,描述當年催生動保法的台大獸醫系教授葉力森,在所著《台灣棄犬問題研究與探討》一書的研究。雲林縣流浪動物保護協會愛心媽媽廖女士指出,根據官方統計,光是去年全台就撲殺9萬隻流浪狗,一年消耗社會成本達500億。桃園縣今年編列50萬醫療費用,預計拯救200隻受傷動物。雲林縣有2~3萬隻流浪狗,去年抓了 2800 隻,花費縣府 600 萬元。贊成和反對撲殺者各有主見。

贊成:目前各縣市負責管理流浪貓狗的單位分3種(台北市動物保護處、縣市環保局、鄉鎮清潔隊),主因財源不足。流浪狗涉及《噪音防治法》、
《社會秩序維護法》、《動物保護法》,權責模糊。雲林縣府採權宜之計,流浪狗白天歸清潔隊管,晚上歸消防隊,但清潔隊與消防隊為了抓狗埋下心結。

反對:官員不合作嘛。要不得的是流浪犬被捕捉後莫名奇妙失蹤變成香肉。

贊成:各官方收容所需花錢防治疾病,糧食費用也是沉重負擔。多數的流浪動物在做完節育手術之後,必須回置其原有的生活領域。在台灣,多數人並不願意自己的居家環境附近成為大量流浪狗的安置場所,而這也是台灣多數的愛心媽媽常與街坊關係緊張的原因。

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反對:許多人好生慈悲,不忍撲殺流浪動物,甚至阻止清潔隊的捕捉,主動救援受傷的流浪動物。動保團體呼籲「認養流浪狗代替買狗」,宣導飼養寵物要一生寵愛,一生不離不棄。

贊成:愛心實不牢靠。現代生育率低,不少家庭以寵物作為伴侶,但久了就難講。民眾或因小動物可愛就急著收養,久了也是離棄。口湖鄉以前是鰻魚王國,大家養狗看守,養鰻事業式微後,狗被丟棄而流浪。

反對:懲罰丟棄者又抓不完。

贊成:日本政府撲殺流浪狗貓的效率超高,許多縣並設有寵物回收車,如同垃圾車一樣會定時出現於街頭捕捉流浪動物,寵物回收車同時也接受民眾的預約,可到府接送這些日本家庭所「不要」的寵物。這些動物會被送到動物收容中心,在留置期過後若無人願意領養,將遭到集體安樂死。

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反對:可知日本人缺乏台灣人對動物的愛心,濫殺動物。

贊成:也許不能這麼說,各有觀點啦,何況人家也是為整體社會考量的結果。

似乎,反對撲殺者只看到撲殺之弊,例如,缺乏愛心;而贊成撲殺者只看到撲殺之利,例如,還給乾淨社會。為何雙方不能協商出結果,各可接受?這是個考驗社會合作的契機。

本文原發表於2011年2月號科學月刊「總編輯的話」

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林基興
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從PD-L1到CD47:癌症免疫療法進入3.5代時代
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/25 ・4544字 ・閱讀時間約 9 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

如果把癌細胞比喻成身體裡的頭號通緝犯,那誰來負責逮捕?

許多人第一時間想到的,可能是化療、放療這些外來的「賞金獵人」。但其實,我們體內早就駐紮著一支最強的警察部隊「免疫系統」。

既然「免疫系統」的警力這麼堅強,為什麼癌症還是屢屢得逞?關鍵就在於:癌細胞是偽裝高手。有的會偽造「良民證」,騙過免疫系統的菁英部隊;更厲害的,甚至能直接掛上「免查通行證」,讓負責巡邏的免疫細胞直接視而不見,大搖大擺地溜過。

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過去,免疫檢查點抑制劑的問世,為癌症治療帶來突破性的進展,成功撕下癌細胞的偽裝,也讓不少患者重燃希望。不過,目前在某些癌症中,反應率仍只有兩到三成,顯示這條路還有優化的空間。

今天,我們要來聊的,就是科學家如何另闢蹊徑,找出那些連「通緝令」都發不出去的癌細胞。這個全新的免疫策略,會是破解癌症偽裝的新關鍵嗎?

科學家如何另闢蹊徑,找出那些連「通緝令」都發不出去的癌細胞。這個全新的免疫策略,會是破解癌症偽裝的新關鍵嗎?/ 圖片來源:shutterstock

免疫療法登場:從殺敵一千到精準出擊

在回答問題之前,我們先從人類對抗癌症的「治療演變」說起。

最早的「傳統化療」,就像威力強大的「七傷拳」,殺傷力高,但不分敵我,往往是殺敵一千、自損八百,副作用極大。接著出現的「標靶藥物」,則像能精準出招的「一陽指」,能直接點中癌細胞的「穴位」,大幅減少對健康細胞的傷害,副作用也小多了。但麻煩的是,癌細胞很會突變,用藥一段時間就容易產生抗藥性,這套點穴功夫也就漸漸失靈。

直到這個世紀,人類才終於領悟到:最強的武功,是驅動體內的「原力」,也就是「重新喚醒免疫系統」來對付癌症。這場關鍵轉折,也開啟了「癌症免疫療法」的新時代。

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你可能不知道,就算在健康狀態下,平均每天還是會產生數千個癌細胞。而我們之所以安然無恙,全靠體內那套日夜巡邏的「免疫監測 (immunosurveillance)」機制,看到癌細胞就立刻清除。但,癌細胞之所以難纏,就在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

免疫系統中,有一批受過嚴格訓練的菁英,叫做「T細胞」,他們是執行最終擊殺任務的霹靂小組。狡猾的癌細胞為了躲過追殺,會在自己身上掛出一張「偽良民證」,這個偽裝的學名,「程序性細胞死亡蛋白配體-1 (programmed death-ligand 1, PD-L1) 」,縮寫PD-L1。

當T細胞來盤查時,T細胞身上帶有一個具備煞車功能的「讀卡機」,叫做「程序性細胞死亡蛋白受體-1 (programmed cell death protein 1, PD-1) 」,簡稱 PD-1。當癌細胞的 PD-L1 跟 T細胞的 PD-1 對上時,就等於是在說:「嘿,自己人啦!別查我」,也就是腫瘤癌細胞會表現很多可抑制免疫 T 細胞活性的分子,這些分子能通過免疫 T 細胞的檢查哨,等於是通知免疫系統無需攻擊的訊號,因此 T 細胞就真的會被唬住,轉身離開且放棄攻擊。

這種免疫系統控制的樞紐機制就稱為「免疫檢查點 (immune checkpoints)」。而我們熟知的「免疫檢查點抑制劑」,作用就像是把那張「偽良民證」直接撕掉的藥物。良民證一失效,T細胞就能識破騙局、發現這是大壞蛋,重新發動攻擊!

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狡猾的癌細胞為了躲過追殺,會在自己身上掛出一張「偽良民證」,也就是「程序性細胞死亡蛋白配體-1 (programmed death-ligand 1, 縮寫PD-L1) 」/ 圖片來源:shutterstock

目前免疫療法已成為晚期癌症患者心目中最後一根救命稻草,理由是他們的體能可能無法負荷化療帶來的副作用;標靶藥物雖然有效,不過在用藥一段期間後,終究會出現抗藥性;而「免疫檢查點抑制劑」卻有機會讓癌症獲得長期的控制。

由於免疫檢查點抑制劑是借著免疫系統的刀來殺死腫瘤,所以有著毒性較低並且治療耐受性較佳的優勢。對免疫檢查點抑制劑有治療反應的患者,也能獲得比起化療更長的存活期,以及較好的生活品質。

不過,儘管免疫檢查點抑制劑改寫了治癌戰局,這些年下來,卻仍有些問題。

CD47來救?揭開癌細胞的「免死金牌」機制

「免疫檢查點抑制劑」雖然帶來治療突破,但還是有不少挑戰。

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首先,是藥費昂貴。 雖然在台灣,健保於 2019 年後已有條件給付,但對多數人仍是沉重負擔。 第二,也是最關鍵的,單獨使用時,它的治療反應率並不高。在許多情況下,大約只有 2成到3成的患者有效。

換句話說,仍有七到八成的患者可能看不到預期的效果,而且治療反應又比較慢,必須等 2 至 3 個月才能看出端倪。對患者來說,這種「沒把握、又得等」的療程,心理壓力自然不小。

為什麼會這樣?很簡單,因為這個方法的前提是,癌細胞得用「偽良民證」這一招才有效。但如果癌細胞根本不屑玩這一套呢?

想像一下,整套免疫系統抓壞人的流程,其實是這樣運作的:當癌細胞自然死亡,或被初步攻擊後,會留下些許「屍塊渣渣」——也就是抗原。這時,體內負責巡邏兼清理的「巨噬細胞」就會出動,把這些渣渣撿起來、分析特徵。比方說,它發現犯人都戴著一頂「大草帽」。

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接著,巨噬細胞會把這個特徵,發布成「通緝令」,交給其他免疫細胞,並進一步訓練剛剛提到的菁英霹靂小組─T細胞。T細胞學會辨認「大草帽」,就能出發去精準獵殺所有戴著草帽的癌細胞。

當癌細胞死亡後,會留下「抗原」。體內的「巨噬細胞」會採集並分析這些特徵,並發布「通緝令」給其它免疫細胞,T細胞一旦學會辨識特徵,就能精準出擊,獵殺所有癌細胞。/ 圖片來源:shutterstock

而PD-1/PD-L1 的偽裝術,是發生在最後一步:T 細胞正準備動手時,癌細胞突然高喊:「我是好人啊!」,來騙過 T 細胞。

但問題若出在第一步呢?如果第一關,巡邏的警察「巨噬細胞」就完全沒有察覺這些屍塊有問題,根本沒發通緝令呢?

這正是更高竿的癌細胞採用的策略:它們在細胞表面大量表現一種叫做「 CD47 」的蛋白質。這個 CD47 分子,就像一張寫著「自己人,別吃我!」的免死金牌,它會跟巨噬細胞上的接收器─訊號調節蛋白α (Signal regulatory protein α,SIRPα) 結合。當巨噬細胞一看到這訊號,大腦就會自動判斷:「喔,這是正常細胞,跳過。」

結果會怎樣?巨噬細胞從頭到尾毫無動作,癌細胞就大搖大擺地走過警察面前,連罪犯「戴草帽」的通緝令都沒被發布,T 細胞自然也就毫無頭緒要出動!

這就是為什麼只阻斷 PD-L1 的藥物反應率有限。因為在許多案例中,癌細胞連進到「被追殺」的階段都沒有!

為了解決這個問題,科學家把目標轉向了這面「免死金牌」,開始開發能阻斷 CD47 的生物藥。但開發 CD47 藥物的這條路,可說是一波三折。

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不只精準殺敵,更不能誤傷友軍

研發抗癌新藥,就像打造一把神兵利器,太強、太弱都不行!

第一代 CD47 藥物,就是威力太強的例子。第一代藥物是強效的「單株抗體」,你可以想像是超強力膠帶,直接把癌細胞表面的「免死金牌」CD47 封死。同時,這個膠帶尾端還有一段蛋白質IgG-Fc,這段蛋白質可以和免疫細胞上的Fc受體結合。就像插上一面「快來吃我」的小旗子,吸引巨噬細胞前來吞噬。

問題來了!CD47 不只存在於癌細胞,全身上下的正常細胞,尤其是紅血球,也有 CD47 作為自我保護的訊號。結果,第一代藥物這種「見 CD47 就封」的策略,完全不分敵我,導致巨噬細胞連紅血球也一起攻擊,造成嚴重的貧血問題。

這問題影響可不小,導致一些備受矚目的藥物,例如美國製藥公司吉立亞醫藥(Gilead)的明星藥物 magrolimab,在2024年2月宣布停止開發。它原本是預期用來治療急性骨髓性白血病(AML)的單株抗體藥物。

太猛不行,那第二代藥物就改弱一點。科學家不再用強效抗體,而是改用「融合蛋白」,也就是巨噬細胞身上接收器 SIRPα 的一部分。它一樣會去佔住 CD47 的位置,但結合力比較弱,特別是跟紅血球的 CD47 結合力,只有 1% 左右,安全性明顯提升。

像是輝瑞在 2021 年就砸下 22.6 億美元,收購生技公司 Trillium Therapeutics 來開發這類藥物。Trillium 使用的是名為 TTI-621 和 TTI-622 的兩種融合蛋白,可以阻斷 CD47 的反應位置。但在輝瑞2025年4月29號公布最新的研發進度報告上,TTI-621 已經悄悄消失。已經進到二期研究的TTI-622,則是在6月29號,研究狀態被改為「已終止」。原因是「無法招募到計畫數量的受試者」。

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但第二代也有個弱點:為了安全,它對癌細胞 CD47 的結合力,也跟著變弱了,導致藥效不如預期。

於是,第三代藥物的目標誕生了:能不能打造一個只對癌細胞有超強結合力,但對紅血球幾乎沒反應的「完美武器」?

為了找出這種神兵利器,科學家們搬出了超炫的篩選工具:噬菌體(Phage),一種專門感染細菌的病毒。別緊張,不是要把病毒打進體內!而是把它當成一個龐大的「鑰匙資料庫」。

科學家可以透過基因改造,再加上AI的協助,就可以快速製造出數億、數十億種表面蛋白質結構都略有不同的噬菌體模型。然後,就開始配對流程:

  1. 先把這些長像各異的「鑰匙」全部拿去試開「紅血球」這把鎖,能打開的通通淘汰!
  2. 剩下的再去試開「癌細胞」的鎖,從中挑出結合最強、最精準的那一把「神鑰」!

接著,就是把這把「神鑰」的結構複製下來,大量生產。可能會從噬菌體上切下來,或是定序入選噬菌體的基因,找出最佳序列。再將這段序列,放入其他表達載體中,例如細菌或是哺乳動物細胞中來生產蛋白質。最後再接上一段能號召免疫系統來攻擊的「標籤蛋白 IgG-Fc」,就大功告成了!

目前這領域的領頭羊之一,是美國的 ALX Oncology,他們的產品 Evorpacept 已完成二期臨床試驗。但他們的標籤蛋白使用的是 IgG1,對巨噬細胞的吸引力較弱,需要搭配其他藥物聯合使用。

而另一個值得關注的,是總部在台北的漢康生技。他們利用噬菌體平台,從上億個可能性中,篩選出了理想的融合蛋白 HCB101。同時,他們選擇的標籤蛋白 IgG4,是巨噬細胞比較「感興趣」的類型,理論上能更有效地觸發吞噬作用。在臨床一期試驗中,就展現了單獨用藥也能讓腫瘤顯著縮小的效果以及高劑量對腫瘤產生腫瘤顯著部分縮小效果。因為它結合了前幾代藥物的優點,有人稱之為「第 3.5 代」藥物。

除此之外,還有漢康生技的FBDB平台技術,這項技術可以將多個融合蛋白「串」在一起。例如,把能攻擊 CD47、PD-L1、甚至能調整腫瘤微環境、活化巨噬細胞與T細胞的融合蛋白接在一起。讓這些武器達成 1+1+1 遠大於 3 的超倍攻擊效果,多管齊下攻擊腫瘤細胞。

結語

從撕掉「偽良民證」的 PD-L1 抑制劑,到破解「免死金牌」的 CD47 藥物,再到利用 AI 和噬菌體平台,設計出越來越精準的千里追魂香。 

對我們來說,最棒的好消息,莫過於這些免疫療法,從沒有停下改進的腳步。科學家們正一步步克服反應率不足、副作用等等的缺點。這些努力,都為癌症的「長期控制」甚至「治癒」,帶來了更多的希望。

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讓 AI 取代真人執法可行嗎?將判斷全交給 AI 可能隱藏什麼危險?——專訪中研院歐美研究所陳弘儒助研究員
研之有物│中央研究院_96
・2024/03/18 ・6292字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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?

交通尖峰時段,後方出現一台救護車,你願意闖紅燈讓道嗎?
圖|iStock

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。

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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。

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中研院歐美研究所陳弘儒助研究員,從法哲學出發,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。
圖|之有物

問

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?

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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。

問

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。

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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。

自駕車導航系統就是判斷權限移轉的例子,由於導航通常可以找出最佳行車路線,駕駛人幾乎會跟著走,但仍有可能誤入路況不佳或無法通行的地方。
圖|Vladimir Srajber, Pexels

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。

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問

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。

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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。

行動者受各種法律變項影響的因果圖。上圖是由真人警察執法,對於處罰之可能性有影響力,可依不同情境判斷是否開罰。下圖是由全自動法律人工智慧執法,由 AI 直接將處罰之可能性加諸在行動者身上,缺乏真人警察二次確認,很可能影響行動者對守法與否的衡量。
圖|之有物(資料來源|陳弘儒)

問

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。

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ChatGPT 能讓使用者分辨不出訊息來自 AI 或真人,但事實上 AI 只是接受外在環境(人類)刺激,依指令生成最佳內容,並以獲得正向回饋、提升準確率為目標。
圖|iStock

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。

問

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?

陳弘儒的研究室有許多公仔,包括多尊金斯伯格(Ginsburg)公仔,她是美國首位猶太裔女性大法官,畢生為女權進步與性別平權奮鬥。
圖|之有物

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。

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研之有物│中央研究院_96
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遊蕩犬貓攻擊保育類動物!怎麼防止外來入侵種和原生種的資源爭奪?動保與野保之間能取得平衡嗎?
PanSci_96
・2023/11/12 ・6100字 ・閱讀時間約 12 分鐘

你能接受移除外來種嗎?

但要是今天移除的是狗狗好朋友跟貓貓主子呢?

泛糰們知道嗎?5 月 11 日晚間 6 點,有一隻失親的小石虎被發現,發現的民眾還傳送了小石虎健康的萌照給縣府人員。但就在 2 個小時後,卻被送到特生中心的野生動物急救站,確定小石虎已經死了,死因是遭到遊蕩貓的攻擊,頸部大量出血而死。

這是台灣僅剩下約 400-600 隻的野生石虎族群的生活日常。

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不僅如此,進入急救站的保育類穿山甲,也有高達五成是因為被遊蕩犬咬傷了尾巴。而且可別以為遊蕩犬只會欺負小動物,前陣子陽明山有遊客拍到遊蕩犬群起圍攻水鹿的畫面。壽山附近的山羌,更因牠們而出現區域性的滅絕危機。

這死傷越來越慘重的尾巴衝突,你說怎麼辦?

台灣土狗不是原生種嗎?

小等一下 (Sió-tán–tsi̍t-ē)!為什麼講的好像狗不是台灣原生動物一樣?我們不是有台灣土狗這個品種嗎?

其實啊,這只是名字衍生的誤會,全世界沒有一個地方的「狗」是原生種。因為早在兩三萬年前,人類就已經從灰狼馴化出「狗」這個物種,無論在哪個生態系,牠都屬於外來種。例如澳洲野犬也是 3000 年前被人類帶到澳洲的,台灣本來就沒有原生犬科動物,因此「烏狗 (oo-káu)」不能鳩佔鵲巢說自己是本土原生種。既然不是原生動物,那麼流浪狗算是怎樣的存在呢?

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科學家其實會用「野化動物」來形容這些並非野生動物,也非寵物的動物們。也就是原本馴養的動物,脫離人類飼養環境後,在野外棲息並且繁衍的情況,像是被棄養的狗狗。除此之外,在台灣鄉間常見「放養」的狗兒們,基本上吃飯以外的時間都在野外淺山環境晃蕩,我們統稱叫作「遊蕩犬隻」。這個數量一大,對於野生動物就造成不小的威脅。包括咬死咬傷野生動物、競爭野外棲息地、傳播疾病等等。

根據 2017 年在《Biological Conservation》所發表的研究,遊蕩犬已成為全球至少 188 種瀕臨絕種動物的主要威脅。而在台灣 2022 年農業部的統計數據顯示,全國遊蕩犬估計有 15 萬 9697 隻,牠們的數量超過了台灣任何原生食肉哺乳動物。特生中心的林育秀研究員指出,或許只有台灣鼬獾的數量能與遊蕩犬相提並論。

雖然遊蕩犬滿街跑,但看起來狗狗們都融入生活中,頭好壯壯沒什麼問題嘛!如果你這樣講,那就大錯特錯了。遊蕩犬在野外環境要活下去,就得跟野生生物爭奪資源,並面對很多生存困境。根據清華大學的顏士清助理教授 2016 到 2018 年在陽明山國家公園進行的研究,在那個區域裡的遊蕩犬普遍存在不同程度的血檢異常。大約一到兩成具有斷腳或皮膚病,導致牠們每年的存活率不到一半。而許多跨物種的傳染病如:焦蟲病、犬瘟熱、犬小病毒等,更是同時危害遊蕩犬跟野生動物們,更別提可能有狂犬病。

圖/pexels

所以其實我們必須認知一個前提,那就是遊蕩動物在外頭並不是天堂,毛孩子們應該要有個家。

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另一方面儘管犬貓在國際上是被國際自然保育聯盟(IUCN)認定的外來入侵種,但我們台灣是一直到去年 2022 年,在中研院的台灣物種名錄上才將犬貓從「外來種」更新為「外來入侵種」,和埃及聖䴉、綠鬣蜥並列。

外來種與外來入侵種

外來種跟外來入侵種有怎樣的差別呢?一般外來種就像是開心農場裡的水豚、實驗室的白老鼠,這些雖然是人類特意引入的物種,但在管理之下對當地生態的影響相對可控,就算是那隻跑出來名揚一時的東非狒狒也不例外。這之中最大的差異是:外來入侵種會捕獵原生動物或瓜分其生存資源,對原生生態造成負面影響。而名列為外來入侵種的遊蕩犬,不僅嚴重影響石虎、水鹿、穿山甲等野生動物的生存,還有可能會增加野外傳播疾病的速率。

顏士清老師 2019 年發表在《Scientific Reports》的研究指出,大台北地區包括陽明山國家公園遊蕩犬的出現,確實導致了野生動物的多樣性下降。穿山甲、麝香貓、山羌、山豬、鼬獾、白鼻心跟野兔等動物為了生存,都必須避免與遊蕩犬接觸。這這這……我們該怎麼處理呢?

早在十多年前,台灣許多動保組織就引入了一種族群控制方式,NT……啊不是,我是說 TNvR。TNvR 是英文 Trap、Neuter、Vaccine、Return 四個字的縮寫,目的是透過降低母狗的生育率來處理遊蕩犬過多的問題。TNvR 的操作手法是先用籠子跟罐頭吸引遊蕩犬進入,以母狗為主,進行輸卵管或卵巢移除手術結紮並且施打疫苗、剪耳標記後再回置原棲地。

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先等等,既然目的是減少遊蕩犬,都捕捉了為什麼要放回原地呢?

原來第四步的 Return 是利用犬類強烈的領域性,回置後可以有效阻止其他遊蕩犬進入占地盤,避免「真空效應」的出現——也就是流浪犬貓被移除後,周遭區域的其他流浪動物看中這個地盤,吸引而來填補空缺。

Return 是為避免「真空效應」的出現——也就是流浪犬貓被移除後,周圍出現更多流浪動物來填補空缺。圖/YouTube

印度齋浦爾市是一個經常被拿來當作 TNvR 成功案例,從 1994 年到 2002 年 長達八年的時間,總計 TNvR 了近兩萬五千隻的遊蕩犬。印度在此計畫中幫 65% 的母狗進行了絕育和疫苗接種手術,雖然最終族群的數量只下降了 28%,但當地人類狂犬病例下降到零,蔚為美談。除此之外,在泰國曼谷、伊朗克爾曼市也都有正面的案例。只可惜,不是每個案例都是成功的。也有不少 TNvR 經過了十多年的施行還是宣告失敗,例如被認定是台灣 TNvR 示範區——台南漁光島。

原本島上有 80 多隻遊蕩犬,2011 年在市府幫助之下開始啟動 TNvR 計畫,經過 4 年時間的努力,到了 2015 年,漁光島的流浪犬族群已經減少到 50 隻以下了,而且剩餘的犬隻大多數都已經經過 TNvR 的處置,不會在當地繼續繁殖。但好景不常,後續這個「狗島」的浪犬回置印象,反而變成了飼主暗地棄養犬的地點。而這個「人犬衝突」最終還是由當地居民承受,造成攻擊家畜、追逐車輛、影響用路人等等問題,居民不勝其擾。

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過多的愛是一種負擔?

不過呢,對科學家來說,最關切的就是可再現性。因此非得問的問題是:「為什麼台灣施行 TNvR 的場域都沒有成功,遊蕩犬問題到現在越演越烈呢?」人類沒辦法讓遊蕩犬少子化原因不是遊蕩犬不用擔心高房價,其實答案就在地理課本之中。

如果你還有記憶的話,高中地理有教過人口變化的四大要素:出生、死亡、移入、移出。我們把這個模型放到漁光島,發現透過 TNvR 可以降低出生率,因為漁光島是一個沙洲島,除了漁光大橋之外不太受到外界干擾,等同是一個生態學上的「封閉族群」。但若放到台北市、新竹市、台中市這些四通八達的都會, TNvR 的努力成果就很有限。因為難以阻絕外來遊蕩犬跟棄養犬遷入,即使降低出生率也沒用。

換言之,TNvR 不是單一解方,必須同時搭配小族群且封閉的場域才容易有成果。只要一直有新的移入族群,那麼想要利用無生殖力的絕育犬降低遊蕩的數量,就只是緣木求魚,結果來的都是狗。而且這些地方還面對另一個挑戰——人類的愛。被稱為愛爸愛媽的民眾真的很有愛,這些熱心民眾覺得流浪動物很可憐,因此每天定時定量地提供飼料或廚餘。不過我們若是希望流浪動物越少越好,可得好好參考在《美國獸醫學會期刊》發表的這篇研究

圖/pexels

當人類對城市中的流浪貓進行 TNR 並持續供應食物,貓貓的數量不僅沒有減少,反而增加了。這主要是因為穩定的食物供應使得貓貓覓食的壓力消失了,反而吸引附近周圍的新貓移入。這也意味 TNR 所稱的「真空效應」其實取決於食物多寡,並不是回置動物就可以阻擋周圍流浪動物移入。雖然部分絕育母貓無法生寶寶,但其他未絕育母貓的繁殖競爭壓力反而變小,加上有充足營養來哺育,新生幼貓與成貓的死亡率下降,結果最後就是流浪貓變得更多。

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絕育方案花了好大的力氣想要把「出生」這一個新貓入口給堵上,但餵食卻是一次達成「移入提升、移出減少、出生提升、死亡降低」,換言之只要人類餵食,所有努力都將付諸流水。少貓狗化大失敗,最大的問題是:我們對浪浪的愛心,將直接轉變為對野生動物的殘忍;讓牠們更有力氣也更有本錢和野生動物競爭,讓野生動物更容易遭到攻擊。這也是為何野保人士希望能夠禁止餵食的主因。

動保和野保究竟在吵什麼?

在這個複雜的議題戰場中,看似野保和動保兩派一直在互相較勁。野保人士訴諸科學面和野生動物滅絕的急迫,主張 TNvR 無效,回置和餵食遊蕩犬都只會傷害野生動物,因此偏向移除或禁止餵食的路線,甚至認為結紮後回置無助於解決野生動物領域被侵犯的根本問題,不如重新考慮對付外來入侵種的標準 SOP——「撲殺」;而動保人士則主張毛孩是人類的責任,浪浪在外面遊蕩不是牠們願意的,認同繼續強化 TNvR 的範圍和乾淨餵食,也不支持移除或十二夜的安樂死悲劇再次發生,反過來指責野保人士殘忍無情。

但撇開二元對立的框架,兩方其實都是關心動物的人。多年來不同路線的爭論讓情況完全膠著,雙方越來越極端化,背後根本原因是——台灣沒有進行飼主責任教育或寵物管制,導致遊蕩犬貓持續增加。加上這個議題位於野保法和動保法之間的灰色地帶,既有的管理措施執行力也不足,例如:許多風景區禁止餵食野生動物和遊蕩動物的告示牌形同虛設、許多養育寵物的飼主沒有登記也沒有打晶片,最令人為難的是,就算政府想出面,也只能對著無米之炊瞪著眼嘆氣。

電影《十二夜》海報。圖/wikimedia

最知名的例子就是十年前的電影《十二夜》,上映之後轟動一時,政府順應輿論和動保團體的倡議,從 2017 年開始對遊蕩犬採取了收容零撲殺的立場,廢除掉 12 夜——也就是公告滿 12 天之後未有人領養或是收養,就採取人道處理。由於對於「安樂死」的污名化,使得收容所執行安樂死變得很敏感。儘管面對重病重傷或是嚴重傳染性疾病,很多收容所也不太敢真正執行安樂死,只好任其「自然死亡」。包含台北市動物之家在內,全台有 8 個收容所超額收容。骨牌效應下,就算想移置石虎生態熱區的遊蕩犬,也沒地方放。而因為安樂死這三字背負的原罪實在太重,即使有些動保團體已經意識到這樣可怕的收容環境,恐怕比路殺或是野外移除還要「不人道」,卻也無計可施。

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最後我們要來談談政府的角色,自從石虎永哥被遊蕩犬殺死,農業部正準備推動「台灣原生種野生動物受遊蕩犬侵擾改善試辦專案計畫」,預計先在苗栗、台中跟南投針對九大石虎受侵擾的熱區,推動禁止餵養犬貓。苗栗目前已就「禁止餵養遊蕩犬貓自治條例草案」進行公聽會,並展開移除遊蕩犬,也和動保團體溝通,這個移除絕對不是撲殺,而是收容後不回置。也會編列預算改善收容所的設施,並辦理領養活動。即使如此仍然受到雙方立場夾殺,野保人士人士認為:三千萬的經費根本不足以守護九個熱區;動保人士人士要求:至少要有大型開放性安置中心的規劃等等。

農業部有如深陷電車難題啊!可見遊蕩犬的問題早就已經超越科學問題,成了政治問題。政治是妥協,也許我們不該追求最好,而是相對更好的解才走得下去。例如對收容動物適度的安樂死、提升整體收容動物的福祉,更多的人開始呼籲 TNR 的處置手段應該升級為 TNSA,也就是將回置的 R 改為收容 S 以及領養的 A,才能邁向更長遠的源頭控制,重新落實飼主責任。

例如 10/29 剛舉辦完的「為野生動物而走」遊行活動的訴求,就是讓犬貓有人類溫暖的家;野生動物有自然的環境。這樣的台灣,才是以生物多樣性為傲的美麗之島!

一如開頭所說,複雜的問題沒有簡單的答案。你認為在資源有限的情況下,還有什麼方法是處理遊蕩犬貓的相對好的方法呢?

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