臉書使人沮喪嗎？

本文與 江欣樺營養師 合作，泛科學企劃執行。

肺癌連四冠　成為台灣十大癌症之首的背後原因

根據衛福部國民健康署於 2024 年 12 月公布的最新數據，肺癌已穩居台灣十大癌症榜首。這不只是發生人數最高，更同時擁有死亡率最高、晚期發現比例最高、醫療費用最高等三項不名譽的紀錄，可說是名副其實的「癌症四冠王」。

肺癌新確診人數在過去十年中持續上升，尤其在 2022 年 7 月政府推動肺癌篩檢政策後，越來越多過去未被發現的病例被篩檢出來。這項針對高風險族群的篩檢措施，有助於提高早期發現的比例，但也凸顯出台灣肺癌潛藏病例數量之大。

過去，大腸直腸癌曾長期穩居癌症發生率第一位，如今退居第二位，仍值得高度關注。不過，肺癌的快速上升與普及化趨勢，則反映出不僅吸菸者受影響，越來越多不吸菸卻罹患肺癌的人也在增加，使得肺癌防治策略面臨新的挑戰。

基因變異遇上空污 PM2.5：台灣肺癌高發生率的雙重危機

在肺癌逐年升溫的背後，科學家持續探究其背後的成因。其中，一篇刊登於《Cell》2020 年 7 月號的研究引起了國際關注。這項研究由中央研究院團隊主導，聯合臺灣大學、臺北醫學大學及臺中榮總等單位共同完成，發現一種名為「APOBEC 變異」的基因特徵，可能與臺灣女性罹患肺癌發生率偏高有關。該變異會影響細胞內 DNA 的穩定性，使其更容易累積損傷並進一步發展為癌症，這項研究也讓人們開始重新思考肺癌與遺傳體質之間的關聯性。

除了基因之外，環境因素依然是不可忽視的關鍵。2023 年 4 月《Nature》的一篇封面故事則指出，空氣污染對肺癌的影響，可能不是直接造成新的 DNA 突變，而是透過誘發「慢性發炎」的機制，促使原本已帶有變異的細胞被「喚醒」並增殖形成腫瘤。這如同將原本處於沉睡狀態的壞細胞，因長期的空氣污染刺激而被激活。

由此可見，預防癌症的策略或許不應僅著重於防止癌細胞的「產生」，更重要的是避免讓它們「活化」。這也代表預防策略的重點，正從過去單純的「避免基因突變」，轉向同時「減少發炎反應」。而導致這些發炎與突變的因素，其實仍然是我們熟悉的環境污染源，例如 PM2.5、香菸二手煙、油煙與室內空氣品質等。

值得注意的是，這種風險機制並不只侷限於肺癌。大腸直腸癌的發生同樣與基因變異及環境因子的交互作用密切相關，顯示癌症成因不再是單一來源，而是多層次、需整合多面向來防範的健康議題。

遠離肺部發炎：從廚房油煙到腸道保健的肺癌預防關鍵

在空氣品質頻頻亮紅燈的臺灣，要保護肺部健康，關鍵就在於避開引發發炎反應的因子。國民健康署明確指出，「吸菸」仍是肺癌最主要的危險因子，佔所有患者的七至八成。然而，非吸菸者也絕不能掉以輕心，二手菸、交通廢氣、PM2.5 等空氣污染物，同樣是導致肺部慢性發炎的重要元凶。

此外，有一項常被忽略卻與肺癌風險高度相關的危險因子，來自我們每天的廚房——烹飪油煙。國民健康署指出，臺灣女性長期暴露於烹飪油煙中，罹患肺癌的風險不容忽視，尤其是在長時間未使用抽油煙機的情況下。國民健康署指出，未使用抽油煙機的非吸菸女性，其肺癌風險竟比有使用者高出約8.3倍。這項數據提醒我們，日常看似平常的行為，可能正是健康風險的關鍵所在。

除了遠離風險因子，江欣樺營養師也提出，從「腸道」著手是提升免疫力、降低全身發炎反應的新方向。維持腸道健康不僅能調節整體免疫系統，更與肺部的發炎反應息息相關。以益生菌株 TW01 為例，研究指出它能有效抵達腸道內的免疫關鍵區域——貝爾斑（Peyer’s patch），調節 T 細胞中 TH1 與 TH2 的平衡，有助於緩解過度的免疫反應或過敏現象。

此外，TW01 菌株也能促進B細胞分泌 IgA 免疫球蛋白，強化腸道黏膜層的保護力，減少「腸漏」的發生，進而間接保護其他器官免受炎症的侵擾。更令人關注的是，該菌株亦在研究中展現抑制大腸癌細胞的潛力，對於目前台灣排名第二的大腸直腸癌，可能提供另一層預防上的助力。

TW01 益生菌對抗肺癌：從腸－肺軸線降低空污引發的肺損傷

腸道與肺部之間存在一條重要的生理連結，稱為「腸－肺軸線」。今年初發表於《Nutrients》期刊的一項臺灣研究指出，TW01 益生菌能透過腸－肺軸線機制，從腸道出發，間接守護我們的肺部健康。研究結果顯示，TW01 益生菌有三大關鍵作用：首先，有助於減輕空污 PM2.5 所造成的肺損傷；其次，可降低肺部發炎物質（如 TNF-α、IL-6、IL-10 等）；第三，降低肺纖維化，主要透過調節 TGF-β1/Smad 信號傳導來達成。

其實，腸道與其他器官之間也存在類似的「軸線」關係，例如腸－腦軸線影響情緒與睡眠，腸－皮膚軸線與皮膚狀況密切相關。這些軸線代表著腸道菌叢的健康與代謝活動，很容易影響到其他器官。反過來，器官之間的影響同樣是雙向的——空污中的 PM2.5 不只損害肺部，也會擾亂腸道菌相，甚至引發「腸漏症」，讓體內毒素再次回到肺部，進一步惡化發炎反應。

預防肺癌、對抗 PM2.5，從 TW01 益生菌構築更健康的防線

面對癌症這個複雜的敵人，我們或許無法改變基因，但我們可以從每天的選擇中，建立更堅固的健康防線。越來越多研究顯示，身體各個器官並非獨立運作，而是彼此緊密串聯——肺與腸的關聯，正是一個明顯的例子。從腸道微生物的平衡，到肺部的免疫狀態，生活中的每一項小習慣，其實都可能悄悄影響著我們罹癌的風險。

空氣品質意識、健康飲食內容、規律運動習慣、定期健康檢查，這些看似平凡的日常行為，正是最切實且有效的預防行動。特別在台灣，肺癌與大腸癌長期高居發生率前兩名，更提醒我們——預防不能等到症狀出現才開始，而應該從日常做起。

使用社群媒體後，你變得更快樂還是更憂鬱？

想知道更多資訊的時候，你可能會上網搜尋。有時候是為了資訊的工具價值，比如透過 Google 地圖確認 A 地到 B地 的路線；腳踝扭傷時，也可以從網路上搜尋到應變的實用資訊；又或是並非真的出於任何用途，只覺得知道某些事很有趣，像是忽然想了解流行音樂歷史。你當然完全可以這樣做。

我們身邊有許多資訊都是一些抽象的概念，其中部分資訊卻可能和你切身相關。比如依據某些基本事實可以推斷你的預期壽命；某些資訊可以了解你的健康風險、未來「錢」景，甚至是個性。比起 10 年前，我們現在能得到的資訊更為詳盡正確，再過 10 年，肯定能夠知道得更多。

這章要談的內容很多，不妨開頭就先提示最大的重點：

研究顯示，整體而言，臉書會讓人變得比較不開心，而且可能感到憂鬱、更為焦慮，也對生活變得更不滿意。

我並不打算危言聳聽，事實上這些影響並不大。然而，它們的確存在。

而與此同時，有些人明明已經停用臉書、也感受到幸福感明顯增加，卻又非常想要重新打開臉書。實際上他們要求要得到一大筆錢才願意放棄臉書。這是為什麼？我們雖然無法確定，但一項合理的解釋是，使用臉書的體驗，包括帶來的資訊，並不會讓人變得更快樂，但還是有它的價值。

無知並不是幸福，而很多人都感受到這一點。人們需要知道自己在意的資訊，這是因為喜歡、甚至珍視一種和重要的人之間產生連結的感覺。

若須付費才能使用社群媒體，會怎樣？

重要的是，我們必須強調，社群媒體的功能不僅僅是提供資訊，至少不是我在這裡反覆強調的揭露資訊的意義。你會使用臉書，可能是為了和家人或朋友聯繫，也可能是為了改善荷包或健康。但無論如何，社群媒體的一大重點在於資訊傳遞，雖然這個概念要比我目前所談的更為廣泛。

而這裡的核心問題是：社群媒體究竟多值錢？

在社群媒體上，大部分的資訊是免費的，至少表面上你無須付費；或許可以說你仍需要付出注意力或個資等等。臉書和推特這些企業是從廣告獲得收益，但有鑑於相關爭議不斷，也有人認真討論起將這些平台及其服務的商業模式改成付費使用。

除此之外也有些偏理論的探討，主要關注在如何評估這些平台的經濟價值。要是民眾必須付費才能使用臉書，情況會變得如何？而民眾又願意花多少錢成為用戶？

這些答案會透露出一些重要的資訊，讓我們知道社群媒體與一般資訊所擁有的價值。而回答這些問題，也有助於了解一些更基本的問題：如何計算經濟上的價值；知道某些消費決定可能只是表面工夫；了解傳統經濟指標與實際民眾福利有何差距（請見第二章）。此外，這些答案也會進一步影響政策與法規。

要你放棄使用 FB ，可能比要你付費使用來得更難？

行為經濟學特別感興趣的一個問題，就是「支付意願」和「願意接受金額」間可能出現的巨大落差。

以臉書為例，如果我們想知道它能為我們帶來多少福利，究竟該問民眾願意為此付出多少錢，抑或該問要給他們多少錢才會願意放棄使用臉書？許多研究都探討過稟賦效應（endowment effect）的現象，也就是被要求放棄某樣商品時所要求的價格，會遠高於他們當初獲得這些商品時支付的費用。

稟賦效應目前還有爭議，至少在適用的領域、來源與程度上仍未有定論。我們可能會想知道，使用社群媒體願意付出的費用，是否大於不使用社群媒體所得到的費用？如果是的話，傳統論點又能否提出說明？

另一個同樣常見、甚至是更基本的問題，則是涉及支付意願或願意接受金額的衡量與民眾福利。我在前面也提過，在經濟學中，要是談到民眾擁有某樣商品時的福利效果，往往是以民眾願意付出多少錢來使用那件商品作為衡量。

當然，「願意付出多少錢」也是現實市場的衡量標準。但請回想一下，要提出這項金額，事實上也就是做出預測：預測該商品會對自己的福利造成什麼樣的影響。

這個問題乍看不難，尤其當談到自己熟悉的商品（鞋子、襯衫、肥皂）；但換做是從未使用過的商品，回答起來也就沒那麼簡單。對於一項從未擁有過的商品，哪知道能帶給自己多大的福利效果，以及可以換算成多少錢？

對許多人而言，臉書、推特、Instagram 等平台都是再熟悉不過的社群媒體，而且有著豐富的使用體驗。但出於某些我們馬上會討論到的原因，社群媒體用戶就是很難估算這些平台可以換算的金錢價值。

只要看看民眾提出使用社群媒體願意付出的金額，就會了解在尋求資訊上，「願意付出的金額」和民眾得到的福利效果似乎並不對等；同時值得進一步研究其中的福利效果究竟是什麼。

在這種時候，「願意付出的金額」只反映出部分的福利效果，還可能只反映一小部分。我們必須找出反映效果不佳的實際原因，並且嘗試找出更能呈現福利效果的方式。而我在這裡的目標，就是希望推進這項任務的進展。

——本文摘自《資訊超載的幸福與詛咒》，2022 年 8 月，天下文化 ，未經同意請勿轉載。

編按：你的理智知道「眼見不為憑」，但你的眼睛還是會背叛你的理智，不自覺得被眼前的影像所吸引，儘管你真的、真的知道他是假的。Youtuber 小玉於2021年底涉嫌利用 Deepfake 技術，偽造多位名人的色情影音內容並販售的事件，既不是第一起、也不是唯一、更不會是最後一個利用「深偽技術」進行科技犯罪的事件。

當科技在走，社會和法律該如何跟上甚至超前部署呢？本次 Deepfake 專題，由泛科學和法律白話文合作，從Deepfake 技術與辨偽技術、到法律如何因應，讓我們一起全方位解析Deepfake！

第一篇，讓我們就 Deepfake 技術做一基礎的介紹，那我們就開始囉！

什麼是 Deepfake？

深偽技術 Deepfake 於 2017 年陸續開始進入大眾的目光中。原文 Deepfake 源自於英文「deep learning」（深度學習）和「fake」（偽造）組合，主要意指應用人工智慧深度學習的技術，合成某個（不一定存在的）人的圖像或影片、甚至聲音。最常見的應用，就是將影片中的人臉替換為另一張臉（常是名人），讓指定的臉在影片中做出自己從未說過或做過的事情。

現今談到 Deepfake，大多數人想到的可能是偽造的成人影片，就如前述 Youtuber 小玉的事件，Deepfake 一開始受到關注，主要與名人或明星的臉部影像被合成到成人影片有關，然而，Deepfake 的功能遠不僅於此，相關的技術使用還包括了替換表情、合成一整張臉、合成語音等等。

除了像是讓過去或現在的名人在影片中「栩栩如生」做出使用者想要的表情與動作，之前在社群媒體上曾有好幾款 APP一度風靡，包括上傳一張照片就可以看看「變老」「變性」自己的 FaceApp，甚至於讓自己的臉在經典電影中講上一段台詞的「去演」APP，這類的功能也是應用前述 Deepfake 的技術。

雖然有些線索顯示這類 APP 常有潛在的資安疑慮[註]，但好歹技術的成果多屬搏君一燦自娛娛人，尚可視為無傷大雅。

而過往電影的影音產業要仿造人臉需要應用許多複雜、耗時、昂貴的電腦模擬，有了 Deepfake 相關的技術，也使得許多只能抱憾放棄的事情出現了彌補的空間。最有名的應用應是好萊塢電影《玩命關頭7》與《星際大戰》系列。《玩命關頭7》拍攝期間主角保羅・沃克（Paul William Walker IV）意外身亡，剩下的戲份後來由弟弟擔綱演出，劇組再以 Deepfake 的技術讓哥哥弟弟連戲，整部電影才得以殺青上映。

Deepfake 讓「變臉」變得太容易了？

想想過去的電影如《魔戒》中的咕嚕、或是 2008 年布萊德・彼特主演的《班傑明的奇幻旅程》，將影片或照片中人物「換臉」「變老」的修圖或 CG 技術，在 Deepfake 出世之前就已經存在了。Deepfake 受到關注的核心關鍵在於，應用 AI 的深度學習的演算法，加上越來越強大的電腦與手機運算能力，讓「影片換臉」這件事情變得越來越隨手可得、並且天衣無縫。

過往電影中採用的 CG 技術要花好幾個月由專業人士進行後製，才能取得難辨真偽的影像效果，而應用了 AI 演算法，只需要一台桌上型電腦甚或是手機，上網就可以取得軟體、有機會獲得差強人意的結果了。

進一步，傳統軟體演算法主要依靠工程師的持續修改調整，而如 Deepfake 這類技術，內部的演算法會經過訓練持續進化。有許多技術被應用於提高 Deepfake 的偽造效果，其中最常見的一個作法被稱為「生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）」，這裡面包含了兩組神經網路「生成器（Generator）」和「辨識器（Discriminator）」。

在投入訓練資料之後，這兩組神經網路會相互學習訓練，有點像是坐在主人頭上的小天使與小惡魔會互相吐槽、口才越來越好、想出更好的點子；在練習的過程中，「生成器」會持續生成偽造的影像，而「辨識器」則負責評分，反覆訓練下來，偽造生成的技術進步，辨識偽造的技術也得以進步。

舉例來說，This Person Does Not Exist 這個網站就充滿了使用 GAN 架構建構的人臉，這個網站中的人臉看上去非常真實，實際上都是 AI 製造出來的「假臉」。

Deepfake 影片不一定是問題，不知道是 Deepfake 才是問題

現今的 Deepfake 技術得以持續進步、騙過人眼是許多人努力的成果，也不見得都是壞事。像是《星際大戰：俠盜一號》片尾，年輕的萊婭公主出面驚鴻一瞥，就帶給許多老粉絲驚喜。這項技術應用癥結在於，相關演算法輕易就能取得，除了讓有心人可以藉以產製色情影片（這類影片佔了Deepfake濫用的半數以上），Deepfake 製造的影片在人們不知情的情況下，很有可能成為虛假訊息的載體、心理戰的武器，甚至於影響選戰與輿情。

因此，Deepfake 弄假似真不是問題，閱聽者因此「不辨真假」才將是最大的問題所在。

相關的研究人員歸納了幾個這類「變臉」影片常見的特徵，可以用來初步辨識眼前的影片是不是偽造的。

首先，由於 AI 尚無法非常細緻的處理一些動作細節，因此其眨眼、視線變化或臉部抽蓄的動作會較不自然。其次，通常在邊緣處，如髮絲、臉的邊緣線、耳環等區域會出現不連貫的狀況。最後，在一些結構細節會出現不合理的陰影瑕疵，像是嘴角的角度位置等。

由於現階段的 Deepfake 通常需要大量的訓練資料（影像或影片）才能達到理想的偽造成果，因此會遭到「換臉」的受害者，主要集中在影像資源豐富的名人，如電影明星、Youtuber、政治人物等。需要注意的是，如果有人意圖使用 Deepfake 技術製造假消息，其所製造的影片不見得需要非常完美，有可能反而降低解析度、非常粗糙，一般人如用手機瀏覽往往難辨真假。

人眼已經難辨真假，那麼以子之矛攻彼之盾，以 AI 技術辨識找出 Deepfake 的成品，有沒有機會呢？隨著 Deepfake 逐漸成為熱門的議題，有許多團隊也開始試圖藉由深度學習技術，辨識偽造影像。2020 年臉書與微軟開始舉辦的「換臉偵測大賽」（Deepfake Detection Challenge）就提供高額獎金，徵求能夠辨識造假影片的技術。然而成果只能說是差強人意，面對從未接觸過的影片，第一名辨識的準確率僅為 65.18%。

對於 Deepfake 可能遭到的濫用，某部分我們可以寄望技術的發展未來終將「道高一尺」，讓社群平台上的影像不致於毫無遮攔、照單全收；然而技術持續「魔高一丈」讓防範的科技追著跑，也是顯而易見的。

社群網路 FB 在 2020 年宣布全面禁止 Deepfake 產生的影片，一旦有確認者立即刪除，twitter 則強制註記影片為造假影片。Deepfake 僅僅是未來面對 AI 浪潮，科技社會所需要應對的其中一項議題，法律、社會規範如何跟上？如何解決箇中的著作權與倫理問題？這些都將是需要經過層層討論與驗證的重要課題。

至少大家應該心知肚明，過往的網路流行語：「有圖有真相」已經過去，接下來即將面臨的，是一個「有影片也難有真相」的網路世界了。

• 註解：推出 FaceApp 與「去演」的兩家公司其軟體皆要求註冊，且對於上傳資料之後續處理交代不清，被認為有侵犯使用者隱私權之疑慮。

參考資料

1. Deepfakes and the New AI-Generated Fake Media Creation-Detection Arms Race – Scientific American
2. What To Do About Deepfakes | March 2021 | Communications of the ACM
3. Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Fierrez, J., Morales, A., & Ortega-Garcia, J. (2020). Deepfakes and beyond: A survey of face manipulation and fake detection. Information Fusion, 64, 131-148.
4. Deepfake 深偽技術的技術濫用與道德困境，大眾正要開始面對 | TechNews 科技新報
5. 台灣團隊研究辨識Deep Fake影片　深偽技術的正邪之戰開打 | 台灣事實查核中心 (tfc-taiwan.org.tw)