《大人的科學》，以及那些大人的科學

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。

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）。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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？

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」 。

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 。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

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• 作者／洪靖，荷蘭 University of Twente 技術哲學博士

人工智慧（Artificial Intelligence，以下簡稱 AI）能夠創作藝術嗎？演算法的作品可以被稱為藝術嗎？

早已有些藝術家利用 AI 或演算法進行創作，但一直要到 2018 年底，這兩個問題才開始進入大眾視野。契機是法國藝術團隊 Obvious 利用 AI（演算法 GAN）協助產生的畫作 Edmond de Belamy 在 2018 年初以一萬歐元賣出，另一幅畫作 Edmond 則在同年十月登上了世界知名的拍賣會佳士德（Christie’s）。雖然 Obvious 涉嫌炒作受到批評，但不可否認的是，他們確實敲開了藝術的大門，把開篇的兩個問題丟向世界。

要回答這兩個問題，可以從藝術與技術的關係入手。從藝術角度出發的討論所在多有，尤其是這兩個問題本身就屬藝術領域的熱門話題。相較之下，從技術角度出發的探索似乎不多，而這或許是技術哲學（philosophy of technology）可以提供想法之處。

海德格的技術與藝術

要談技術哲學，不能不談海德格（Martin Heidegger）。他的名文 The Question Concerning Technology（1954）可說是開啟了整代哲學家（與社會學家）對於技術的批判和反省。海德格在文中嘗試追問：技術的本質（essence）是什麼？

我們很容易想到技術零件、工程藍圖…等，但海德格說，技術的本質並不是那些技術的種種（The essence of technology is by no means anything technological）。海德格更認為，傳統用來說明「技術物之所是」的分析，並不足以說明技術的本質。在亞里斯多德的觀點中，一個銀製聖杯之所以是現在這個樣貌，可以拆解成四個因素：材質是銀（質料因）、杯子的樣式（形式因）、由工匠製作（動力因）、用於宗教儀式（目的因）。但在海德格看來，四因說充其量只是近因，真正的問題在於，究竟是「什麼」讓這四個因素剛好聚集在一起並造就了這個聖杯？

海德格認為，這個「什麼」是名為 Revealing（揭示）的過程，也就是一個原本被掩蓋的東西被看見、被呈現出來。用一個稍不精確但容易理解的方式來解釋：這個聖杯「註定」要成為現在這個樣子，這正是它最好的模樣，而所謂 Revealing 正是逐步找到並實現這個「註定」的過程。但這個 Revealing 的過程究竟為何、如何做到？至少有兩種方式，分別對應傳統技術與現代技術。

想想工匠如何製作聖杯。他們需要十分熟悉手中的材質，在打磨的過程不斷調整手勢、力道、角度，透過日積月累的經驗才能製作出一個精緻耐用的儀式品。這個緩慢的過程，是與世界「打交道」並迎來其最好一面的行動，海德格稱之為 Bringing-Forth（帶出）。很明顯，這並非當今各種技術產品的製造方式。

對海德格而言，現代技術粗暴得多，雖然也是 Revealing，但它其實是種 Challenging-Forth（強索）。現代技術的目的不是逐步迎來世界最美好的一面，而是以最快速度、最大效率逼迫自然吐出有益於人類之物——名為「資源」的東西。

海德格的著名例子，是萊茵河上的水力發電廠。為了發電，人類製造水壩阻斷萊茵河，甚至因此破壞了風景。對於海德格而言，這全然不同於在萊茵河上搭一座木橋：木橋雖然也是技術，但它沒有阻斷自然的運行，沒有把萊茵河的水流變成資源、供人類享用。海德格甚至給這種 Revealing 一個專門名稱：Enframing（座架）。

海德格進一步論證，要達成這種 Challenging-Forth，就必須能夠精確掌控和預測自然，而這種精確只能透過數學來達到。換句話說，「可以控制」和「可以計算」一體兩面。從這個說法來看，現代技術並不源出現代科學，而是相反：正是因為人類已經具有以 Challenging-Forth 來 Revealing 世界的欲望與渴求，現代科學才應運而生。換句話說，科學才是（現代）技術的應用，而非相反。

把一切轉化為資源的現代技術，終將成為人類的牢籠，因為人類本身也開始被視為「資源」——人力資源早已成為在各大公司不可或缺的部門。海德格認為，要化解這種悲劇，並非拋棄技術，而是回到藝術。Art 一詞本來就指「工藝」，既是工也是藝；換句話說，技術和藝術系出同源。

現代社會之所以將兩者視為不同、甚至對立的領域，是因為我們太過習慣 Challenging-Forth 這種 Revealing，導致全然忽略過往技術的另一條途徑：Bringing-Forth。製作聖杯既是技術也是藝術，聖杯既是技術物也是藝術品，原因無他，正是因為那是 Bringing-Forth——真正的 Art。

因此，從海德格的角度來看，Obvious 的各種作品很難稱得上是藝術。一方面，Obvious 的作品奠基於演算法，而衆所皆知演算法就是數學，顯然是海德格多所批評的對象；另一方面，它們缺乏創作者日積月累與世界打交道的緩慢過程，全然不是 Bringing-Forth 的成果。

雖然 Obvious 的作品不一定是為了索取自然資源，但就海德格而言，這可能加強或複製了現代技術 Challenging-Forth 的世界觀，如果我們接受了它們是藝術，那麼藝術——與技術系出同源的 Art——成為救贖的機會將消失殆盡。

藝術的定義

就「真正」Art 的定義來說，技術物的原文 Artifact 的意義完全屬實：製造出來的事實（arti-fact）。前面說過，真正的技術也是藝術，是 Bringing-Forth，帶出事物最美好的一面，亦即實現它「真實」的樣子。Arti（製造出來）的事物不一定是假的。

我們之所以很常用 Arti 來暗示虛假，是因為身處現代社會的我們，已經太習慣 Challenging-Forth 意義下的 Artifact。同樣地，AI 裡的 Arti 本身就屬於高科技，所以從海德格的角度來說，AI 不可能也不應該是藝術的創作者，更不可能能名列藝術家，除非 AI 能以傳統 Bringing-Forth 的方式來創作——但顯然不太可能。

我們不難感覺到，海德格對於技術和藝術的看法有一定程度的封閉性。當海德格追問「本質」問題並試圖回答時，也就不得不排除那些在他看來不是本質的東西。這種對於 Art 的嚴格規定，似乎和當代藝術所強調的開放性與可能性相互扞格。

多數藝術家總是在嘗試新的手法、新的材料；雖有藝術家試圖回到過去的工匠精神，但這畢竟不是多數。許多時候藝術仍被視為揭露真理／真實（truth）的途徑（之一），但我們幾乎不可能回到那種浪漫的 Bringing-Forth 的實踐與時代。如果現代技術真如海德格所說，是人類與現代世界的牢籠，那麼海德格的論述與觀點本身，似乎也成為藝術的牢籠，將藝術關閉在一定的界線之內。

海德格的封閉性，技術哲學界也注意到了。技術哲學的後續發展，尤其是荷蘭學派，試圖超越海德格。正是在這一點上，荷蘭技術哲學更有助於我們理解 Obvious 的藝術實踐、它對於藝術的意義，並幫助我們回答兩個核心問題。

轉向荷蘭技術哲學

當代技術哲學中荷蘭學派的核心人物是 Peter-Paul Verbeek，其著作 What Things Do（2005）爬梳並評析了過往幾位技術哲學家的論述，海德格佔據重要篇幅。Verbeek 認為，海德格對於技術本質的探問，實際上是從技術本身「向後退」，將技術還原到技術之所是的條件（condition）。

這種觀點並非沒有道理，但後果往往指向悲觀的結局：人類被技術所限制。這種觀點也忽略了一個難以否認的事實：雖然技術可能帶來災難與危害，但更多時候技術往往提供人類與社會許多的自由與可能。Verbeek 強調，與其向後追問技術是什麼，不如「向前進」，探問「技術做什麼」——這也正是書名的由來。

為了回答這個問題，Verbeek 將眼光鎖定在人類與技術的關係之上，認為技術橋架起人類與外在世界的雙向關係：技術物影響外在世界如何呈現給（for）人類，亦即「世界是什麼」，也影響人類應對（to）外在世界的行動，亦即「人類做什麼」。

例如，溫度計呈現了一個有「度」的世界（而我們理所當然認為世界 是有「度」的）；塑膠杯或紙杯的材質本身就暗示我們「用完即丟」 （即使沒有使用手冊告訴我們這麼做）。換句話說，技術是一種中介物（mediator），中介了人類的經驗（experience）與行動（praxis），不論設計師或製造者有無相關意圖。將這兩種技術中介合併起來，就是一個完整的技術中介論（如下圖）。

需要注意的是，技術雖然身處兩端之間，但它不是單純的媒介物或中間物（intermediary），亦即，它並未忠實的再現「已經在那」（already-out-there）的世界，也不僅僅是傳達人類的意志或想望。遠紅外線光譜儀只能呈現遙遠恆星的特定面向，非遠紅外線所能呈現者皆被遺漏在人類視野之外；汽車被設計來方便人類移動，沒有人預料到結果竟是每個駕駛都成為了移動污染的製造者。換句話說，技術兩側的人類與技術的之所是，並不是因為他／它們有什麼本質或真實的存在（being），而是在與技術產生關係之後才生成的（becoming）。

聚焦人類—技術關係，讓我們得以重新看待許多本來被視為專屬人類的事務。例如，Verbeek 在續作 Moralizing Technology（2011）中論證，如果人類的道德經驗和道德行動都是技術中介的產物，那麼倫理學就不能只是一門以人類為中心的學問，而必須考慮並納入技術所能扮演的道德角色。

也就是說，將一個道德決策或道德行為還原到人類的意向與思考並不足夠；反之，我們應該把這些決策和行為視為人類和技術互動的產物。人類的確是能動者（agent），但光有人類不足以成事，真正的能動性（agency）存在「人類＋技術」這個綜合體之上。

更有甚者，如果道德決策和道德行為是技術中介的後果，那麼道德標準很可能也是。亦即，什麼是道德的、什麼又是不道德的，這個判準會隨著技術的發展而改變。例如，隱私是從中世紀以來隨著技術發展而浮現出來的價值，但在這幾年達到高峰以後，隨著各種 ICT 技術的廣泛使用，千禧年世代卻已不再把保護隱私看成重要的道德行為。同樣地，Google Glass 問世之後，如果我們去看看使用者或試用者怎麼討論這項技術，我們就會發現，他們討論的不只是技術本身，也包括如何重新協商和定義什麼是隱私權。

如果我們隨著荷蘭技術哲學的腳步，轉向技術做什麼的問題，就會發現，技術中介論以及它的道德意涵，正好可以用於類比藝術，讓我們重新詮釋 Obvious 的行動能否算是藝術活動的問題。

藝術不只與人、也與物有關

首先，如果道德不是人類的專屬事務，那麼藝術亦然。我們常將藝術作品視為創作者意念或意圖的展現，並試圖從作品中讀出創作者賦予作品的意義，有時甚至有詮釋正確與否的爭議。但從技術中介論的角度來看，我們應當將藝術作品視為「創作者＋創作工具」的產物：不只是創作者透過工具來呈現他／她的想法，所使用的工具也會反過來形塑他／她的表達。

這也就是為什麼，有的創作者會找尋並嘗試新的材料，從材料出發來創作、讓材料「發聲」。換句話說，藝術作品並非單純由人類所創作，而是人類＋技術這個「創作體」的共同成果。

一旦我們把藝術創作的單位從「人類」換成「人類＋技術」，那麼拿著畫筆或雕刻刀來創作可以稱為藝術活動，使用演算法來創作亦然——兩者都是「創作體」的行為。從這個角度來看，問 AI 能否成為藝術家，似乎不具意義。人類是藝術家，但人類從未不透過技術來創作（即使拿著樹枝在地上畫圖，手上的樹枝也算是技術）；同樣地，AI 當然可以是藝術家，但它即使是號稱自學的機器學習，也不曾脫離人類的編程與資料輸入。

當然，我們可能會問：「人類＋畫筆」可以展現創意，但一個靠著演算法運作的 AI 加上人類，能夠展現任何創意嗎？這個問題的預設其實是：創意意味著某種出乎意料或不期而遇，但數學無法給予我們這些，畢竟它是可計算並預測的。這正是許多人對演算法作品的質疑。

然而，事實上並非如此，很多時候 AI 會丟出超乎編程人員預期之外的結果，有時候編程人員甚至無法在事後提出相關且合理的解釋。這正是許多論者視 AI 為危險的原因，然而，這種「危險」卻恰好反過來說明了 AI 也可以充滿創意。

另一方面，技術中介論表明，「什麼是道德」會隨著技術而改變，那麼「什麼是藝術」又未嘗不是？《觀察者的技術》一書，足以說明這種現象。作者 Jonathan Crary 認為，藝術史經常把藝術家看成是觀看方式的定義者，用藝術作品來引領大衆的視覺，但實際情況其實相反，是因為大眾的觀看方式早已轉變，才使得某些形式的作品得已被視為藝術。更重要的是，這種轉變與技術的發展互為表裡。

Crary 論證，17-18 世紀的技術物「暗箱」，引領並反映當時人們——包括科學家、藝術家、文學家——的觀看方式：人類只是被動的觀看者，外在世界會透過暗箱的透鏡投影到牆上，既無扭曲也沒變造。這種觀看方式意味著人類如何認識世界：透過不斷仔細描繪和收集外在世界的種種景象。在藝術上，是寫實主義的盛行，而在科學上，則是博物學的當道。那是一個「所是即所見」的時代。然而，到了 19 世紀初期，這種觀看方式一去不復返。

「後像」（afterimage）問題讓人們開始不再信任眼睛，也懷疑「所是及所見」的基本預設。利用各種視覺暫留與錯覺的技術產品大為盛行，其中以「立體試鏡」（stereoscope）為最。這種技術的流行，造成並反映當時人們的觀看方式：人類是主動的觀看者，外在世界究竟如何不得而知，人類能夠確定的只有眼睛所見的景象；換句話說，所見及所是。

這種觀看方式帶來了雙重的吊詭：一方面，人類失去了對真實的信心和掌握，只能依賴眼前的各種影像，有時甚至認為那些影像才是真的；但另一方面，人類開始試圖追逐甚至複製外在世界，以確保真實不會流失。之於前者，我們看到印象畫派的興起，認為「純描繪」印在眼睛上的像（尤其是光和影）才是真正的真實；之於後者，則是攝影技術的發展，有的人認為攝影只是複製真實毫無創意，而有的人則認為攝影也是一種藝術創作。

透過 Crary，我們可以看到，技術的發展確實改變了藝術的內涵。一方面，過往不被描繪的印象變成可以描繪的主題，甚至成為所謂現代藝術的發端；另外一方面，當所見比所是更加重要時候，視覺的各種可能性被完全打開，使得什麼是藝術有了更大的發揮空間。就像當年有人爭論印象派根本算不是好的藝術作品、有人大力質問攝影能否列為藝術，我們如今也在推敲 AI 或演算法的作品算能否算是藝術。這些正是藝術邊界因為技術而悄悄改變的明證。

藝術與技術的相互敞開

AI 可以創作藝術嗎？演算法的作品可以被稱為藝術嗎？這些問題，技術哲學可以提供一點想法。如果從傳統的技術哲學（海德格）來看，答案是否定的。由於海德格認為現代技術的 Challenging-Forth 是一種糟糕的 Revealing，有違技術與藝術系出同源的 Bringing-Forth，並且反對現代科技所隱含的數學性與計算性，使得我們不得不導向AI或演算法和藝術相互排斥的結論。然而，這種觀點限縮了藝術的開放性，也忽略了藝術不斷挑戰自我邊界的各種實踐。

當我們不再追問技術是什麼的時候，我們也得以從藝術是什麼的泥沼中逃脫。轉向荷蘭學派的技術哲學，讓我們得以把藝術創作的行動者從人類轉換成人類＋技術這個綜合體，並且再次將技術算進藝術內涵的變化之中。AI 當然可以創作藝術，但它從來不是獨自創作，正如同過往的偉大藝術家也未曾脫離他／她的繪畫工具。演算法的作品也有被視為藝術的可能，就像印象派和攝影都因為技術改變了藝術的內涵，而開始被稱為藝術一樣。