[From Sciscape]醫學：小心，BPA就在你手上！

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文／田偲妤
• 美術設計／蔡宛潔

AI 的誕生，文理缺一不可

人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中，近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等，都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維，除了仰賴工程師的先進技術，更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員，帶大家釐清什麼是 AI？文科人與工程師合作時，需具備什麼基本 AI 知識？AI 如何應用在人文社會領域的工作當中？

詩詞大對決：人與 AI 誰獲勝？

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開！人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員，AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人，兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句，猜猜看以下兩首詩各是誰的創作？你比較喜歡哪一首詩呢？

答案揭曉！A 詩是蔡宗翰研究員的創作，B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺，A 詩的內容充滿巧思，為了符合格律，將「類神經」改成「類審經」；詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝，多念幾次會發現，原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯；而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯，整首詩創意十足，充滿令人會心一笑的魅力！

相較之下，B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中，但整體內容並沒有呼應命題，只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝！

由此可見，當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力，無法做出超越預先設定的創意行為。然而，在不久的將來，AI 是否會逐漸產生情感，演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人？

AI 其實沒有想像中聰明？

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童？Google 工程師爆驚人對話遭停職」，讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示：「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料，經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之，AI 無法超越程式，做它沒看過的事情，更無法替人類主宰一切！」

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言，多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足，也缺乏實際使用 AI 工具的經驗，因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上，更延伸到文科人與理科人的合作溝通上，因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識，不僅能讓跨領域的合作更加順利，還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是，由於文科人不了解 AI 的訓練流程，因此對 AI 產生錯誤的期待，認為辛苦標注的上千筆資料，應該下個月就能看到成果，結果還是錯誤百出，準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚，兩方就會陷入僵局，導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議：

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程，並在每個訓練階段協助分析：錯誤偏向哪些面向？AI 是否看過這方面資料？文科人就可以補充缺少的資料，讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生：AI

認識 AI 的第一步，我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門，究竟什麼才是 AI 的應用？真正的 AI 有什麼樣的特徵？

基本上，有「預測」功能的才是 AI，你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現，而且人類手工操作就辦得到，那就不是 AI。

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例，大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話，你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應，結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同：AI 無法百分之百正確！

因此，AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上，盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段，工程師彷彿化身老師，必須設計一套學習方法，提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生，可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI，讓其根據工程師所定義的資料相似度算法，逐漸學會將相似資料分在同一堆，再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別，進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI，讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

學習到一定階段後，工程師會出試題，測試 AI 的學習狀況，如果成績只有 60、70 分，AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念，而工程師也應該與專門領域專家一起討論，想想是否需補充什麼教材，讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作，也可能因為時事與技術的推陳出新，導致準確率下降。這時，AI 就要定時進修，針對使用者回報的錯誤進行修正，不斷補充新的學習內容，讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後，蔡宗翰研究員建議：文科人可以看一些視覺化的操作影片，加深對訓練過程的認識，並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground，可以讓初學者練習怎麼訓練 AI，有了上述基本概念與實務經驗，就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類，全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛，而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因，他充滿自信地回答：因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」！這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性，可以快速讀過並分類所有資料，整理出能快速檢索的結構化內容，也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」（Turing Test）便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代，傳奇電腦科學家艾倫・圖靈（Alan Turing）設計了一個實驗，用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好，並派一個人操作終端機，再找一個第三者來進行對話，判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人，如果第三者無法判斷，代表 AI 通過測試。

換而言之，AI 必須擁有一定的智力，才可能成功騙過人類，讓人類不覺得自己在跟機器對話，而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在：人文研究文本分析、新聞真偽查核，更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料，追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化，而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台，讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析，包含一字不漏地快速閱讀大量文本，進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能，既節省整理文本的時間，更能橫跨大範圍的文本、時間、空間，擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的？就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋，由鎮江、杭州一帶的說書人所創作，著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉，才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素，接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型，以便將「文本向量化」，進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現，白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事，傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音，或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連，推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外，故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀，晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事，而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在，金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

在 AI 的協助之下，我們得以跨時空比較不同文本，了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事，創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰：AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析，AI 也可以查核新聞真偽，這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音，但對 AI 來說可能是最困難的挑戰！蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點：

如果是答案和數據很清楚的問題，就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多，對 AI 來說就會很困難！

困難點在於新聞資訊的對錯會變動，可能這個時空是對的，另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器，可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假，但過一段時間可能會失準，因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈，當 AI 好不容易能分辨出假新聞，製造假新聞的人就會破解偵測，創造出 AI 沒看過的新模式，讓先前的努力功虧一簣。

因此，現在多應用「事實查核法」，原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程，尋找權威資料庫中有無類似的陳述，可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊，致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源，並透過舉辦國際競賽，廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後，也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論，正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來，AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源，節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能：專屬於你的療癒「杯麵」

AI 的未來充滿無限可能，不僅可以成為分類與查證資料的得力助手，還能照護並撫慰人類的心靈，這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要！許多青壯年陷入三明治人（上有老、下有小要照顧）的困境，期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」（Baymax）機器人出現，幫忙分擔家務、照顧家人，在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式，新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」（Nadine），由感知、處理、互動等三層架構組成，可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境，並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊，連結該用戶先前與娜丁互動的記憶，讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象，或對陌生事物感到不安，常選擇靜默不語，需要照護者主動引導。因此，娜丁內建了注視追蹤模型，當偵測到住戶已長時間處於被動狀態，就會自動發起話題。

實驗發現，在娜丁進駐長照機構一段時間後，住戶有一半的天數會去找她互動，而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性，其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

至於未來的改進方向，研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間，需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速，音量也要能讓重聽者可以清楚聽見，並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人，首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型，包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型，期待政府能整合學界與業界的力量，降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感，但卻可以成為人類大腦的延伸，協助我們節省處理資料的時間，更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨，如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代，讓 AI 成為自己的助力，是值得你我關注的課題。

延伸閱讀

• 蔡宗翰（2022）。寫給中學生看的 AI 課：AI 生態系需要文理兼具的未來人才。三采文化出版。
• Tulsulkar, G., Mishra, N., Thalmann, N.M. et al (2021). Can a humanoid social robot stimulate the interactivity of cognitively impaired elderly? A thorough study based on computer vision methods. Vis Comput 37, 3019–3038.

為了瞭解鯨豚的健康狀況，科學家們正試圖用更好的方法，來蒐集牠們的鼻涕。

來觀察鯨豚囉！

鯨豚的背鰭，是牠們最容易被人們觀察到的部位，類似於人類的指紋，背鰭是鯨豚的辨識區，可以作為研究人員個體種類辨識上的依據【註1】。然而，若想進一步了解鯨豚的演化史，就不得不仰賴含有 DNA 的活體組織。

早期，科學家採集鯨豚活體組織的方式稱作「活體組織切片飛鏢」。如同字面上的意思，他們會向動物投擲飛鏢，獲得牠們的小部分組織作為樣本。但是，這種光用聽的就很痛的方式，不僅會讓鯨豚對研究船隻感到畏懼，更會使得牠們在水中生活時，成為傷口感染的高風險群。

值得高興的是，隨著科技進步，現在科學家已有了新的採集方式。這回，他們自製非侵入性的工具，而且決定改成採集「鼻涕」。

此鼻涕非彼鼻涕

說到鼻涕，我們容易聯想到感冒生病時，從鼻孔裡流出來的東西，不過這裡所提到的「鼻涕」，和那個可不一樣。鯨魚呼氣時所吐出的黏液並非來自呼吸孔，而是來自肺部【註2】。

藉由蒐集鯨豚呼吸孔吐出的氣，可以得到許多關於牠們的資訊——包含肺表面活性物質（一種蛋白質和脂質的混和物）、呼吸液與肺細胞。同時，這些樣本也可以用來檢測疾病以及皮質醇【註3】、孕酮【註4】等荷爾蒙，幫助研究者知道一頭鯨魚是否染病，甚至可以知道雌鯨是否有孕。

不過，鯨豚的鼻涕藥怎麼蒐集呢？接下來讓我們一起來看看方法。

鼻涕機器人登場

隨著 DNA 提取技術的進步，研究員們從 2010 年起便開始使用新的工具採集。一但在海面上觀察到鯨魚蹤跡，他們便驅船前往，伸出長長的的竿子，利用末端的培養皿來收集鼻涕。

另一種進階版的工具稱作「鼻涕機器人」（The Parley Snotbot），由無人機和培養皿所組成。鯨魚換氣時，機器人會從後方靠近鯨身，讓鯨魚的鼻涕因慣性往後落在無人機上的培養皿中。

不過以上兩種方法通常用來蒐集座頭鯨等大型鯨魚的 DNA，對於體積、肺部容積較小的海豚則不易達成【註5】。

鯨魚鼻涕在遺傳學上的貢獻

至於我們能不能利用鼻涕檢體來進行遺傳學相關的研究呢？答案是可行的。儘管小型鯨豚的鼻涕提取比預期中困難，科學家仍然能從樣本中回收一些粒線體 DNA。

他們嘗試以聚丙烯製成的管子倒置在水族館豢養的海豚氣孔上，以得到每隻海豚體內的粒腺體 DNA 和微衛星 DNA ，收集到比野外樣本更加豐富的數據。此外，科學家也發現，從海豚鼻涕中獲得的 DNA 圖譜與從血液中取得的 DNA 圖譜相符，證明了在研究海豚遺傳學上，使用鼻涕的結果可能和抽血一樣好。

現在，科學家們要克服野外採集樣本量不足的挑戰，以期在未來能結合傳統的照片識別，建立有關海豚種群的遺傳學目錄。

【註】

1. 不同種類的鯨豚會有不同形狀的背鰭。就算是同種，不同個體背鰭上的花紋也都不一樣。
2. 由於鯨豚僅靠呼吸孔呼吸，呼吸孔的堵塞會使牠們窒息死亡。2016 年，研究員曾發現一條呼吸孔先天畸形的海豚在換氣時用嘴呼吸，但這是目前所知的唯一例外。
3. 腎上腺皮質激素中的糖皮質激素，可以提高血壓、血糖水平和產生免疫抑制作用，有助身體調節壓力事件。
4. 屬於孕激素荷爾蒙的一種，與懷孕、胚胎與月經週期有關。
5. 座頭鯨的體型大，吐息也大，容易被船上的研究員發現。海豚因為個體嬌小，肺部僅有約兩個橄欖球大，因此採樣相對困難：牠們呼出的液氣混和物距離海表過近，常在竿子到達前就被海浪打散。另外，面對來勢洶洶的龐大漁船，牠們往往跑得飛快、「走敢若飛」（tsáu kánn-ná pue），不利採樣進行。

資料來源：

1. 【鯨豚大小事】鯨豚背鰭說
2. whales-do-not-catch-colds-but-they-do-get-snotty-blowholes
3. ‘Dolphin snot’ used to look at health of pod off Gower
4. Those snot-collecting drones are back, and this time they’re seeking dolphins
5. The Usefulness of Dolphin Snot
6. The ‘SnotBot’ Drone Is Making Scientific Research Easier on Whales

文/秋秋

流言： 你知道乳牛為什麼會一直產奶？乳牛一直產奶只有一個原因，就是要不停地懷孕生小牛，但並不是所有乳牛在任何時候都能懷上孕。現代農場的解決方法是：給乳牛打高劑量的荷爾蒙，讓其不自然泌乳——新聞裡所說的 「各種激素」 就是這樣來的 !

真相： 很多人誤認為作為產奶機器，乳牛能實現一年365天，打開閥門就有奶。確實，這也是奶農們的理想。但現實是殘酷的，再優秀的乳牛也無法不間斷地產奶。只是我們通過人工選擇的方法，可以培育出產奶量大、泌乳期長的優秀乳牛品種。

和其他的牛，或者其他哺乳動物一樣，乳牛在產下小牛以後才開始分泌乳汁，生產後的40到60天達到產奶量高峰。之後產奶量會逐漸下降，大約305天就會停止分泌乳汁，進入干奶待產期。為了能夠縮短干奶期，會在乳牛哺乳期的合適時間為它進行人工授精，一方面可以提高受孕幾率，一方面能較準確的控制生育時間。成功受孕的乳牛，會在停止泌乳後大約60天，再次生下小牛，開始新一輪的產奶。

所謂的「牛奶激素」其實是牛的生長激素，而不是很多人想像的「性激素」。這是牛腦中分泌的一種蛋白質，作用是促進牛的生長。實際中使用的生長激素，是通過生物技術合成出來的同樣蛋白質，被稱為「重組牛生長激素」，簡稱rbGH。rbGH並不能讓乳牛平白無故地產奶，但如果在乳牛到達最大產奶量之前給它注射rbGH，就能延緩其泌乳水平下降的速度，以獲得更多的牛奶。一般情況，使用了rbGH之後，產奶量可以增加11%-25%。[1]（PanSci 編按：台灣禁止使用rbGH，請見中華民國乳業協會的聲明）

那麼，使用這種生長激素對牛奶的品質，以及對人的健康會有什麼影響嗎？請繼續關注「謠言粉碎機」的系列專題「牛奶流言大作戰」！

結論：謠言破解。 乳牛也是牛，也只有在產下小牛才能泌乳，所謂的激素，只是使得產奶量適度增加。

資料來源：Hormone use in dairy cattle
轉載自果殼網

推薦閱讀：牛乳不該一味受負面新聞挨打－中華民國乳業協會（感謝金山豆補充）