危險社區的小孩較具侵略性

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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這世代的年輕孩子，隨便一位都比我們大人更精熟網路及數位裝置的操作；但面對網路上無所不在的陷阱，腦袋並沒有因此進化得更靈光。

當你以為壞人都藏在社區附近的陰暗角落時，專家正在警告，潛藏在虛擬世界中的詐騙與剝削，才是你真正該提防的。

網路陷阱：誘騙、色情與性剝削

孩子是如何上鉤的？

先來聽聽宇岩的故事吧！

宇岩是個國二男生，在班上成績中上，行為大致循規蹈矩。和大部分的同學一樣，每天會上網玩一下線上遊戲。他在線上遊戲中，認識了一位網友小芸。因為幾次合作很有默契，小芸主動提議互相加 line，以方便聯繫。

日後，小芸與宇岩就常在 line 上聊天，一開始是聊些與遊戲攻略有關的事，後來，聊及生活中的瑣事。小芸說，她是個高中生，功課壓力大，父母工作忙碌，不太關心她，她常覺得很寂寞。她覺得能和宇岩聊天很開心，希望宇岩當她的男朋友。

有一次，小芸問宇岩有沒有看過女生自慰，宇岩覺得不太對勁，但心中莫名興奮。後來，小芸時常提起一些性方面的話題，也開始傳一些露骨的畫面給宇岩，說是自己胸部、臀部等私密部位的照片。小芸問宇岩想看更多嗎？宇岩當然想！小芸要宇岩也傳張自己裸露生殖器官的照片過去，才要讓宇岩看更多。宇岩不疑有他，既然是男女朋友，應該沒關係，於是照辦了。

後來，小芸好幾次要求宇岩幫她買遊戲點數，但宇岩說自己身上沒那麼多錢。小芸卻生氣地抱怨宇岩一點都不在乎她，宇岩只好偷拿父母的錢。幾次之後，宇岩感到很不安，鄭重地拒絕小芸的要求，但她卻說：「別忘了，我手上有你的裸照喔！」

宇岩這才意識到，對方也許一開始，就不懷好意。事到如今只好硬著頭皮，向父母全盤說出這些事情，請父母出面解決。

如果宇岩沒有向大人求助，接下來會發生什麼事呢？

那位名為小芸的高中生網友，肯定會對他糾纏不已，繼續索討更多的金錢，進而要求他交出帳號密碼、家人的個資，或者出賣朋友來「抓交替」。如果宇岩不從，就威脅公開裸照，讓他的聲譽不保，宇岩只能任對方予取予求。

網路誘騙的方式推陳出新，大多都是利用人性的好奇、貪婪或恐懼心態，取得受害者的個資或私密影像，進而抓住把柄，再藉此要脅，逼你就範。詐騙者常是亂槍打鳥，在各種有聊天功能的網路平臺上隨意搭訕，利用兒童或青少年的好奇、同情心或想結交朋友的渴望，逐漸取得信任，再讓你一步一步地走進預先設好的圈套中。

二○二○年南韓媒體披露震驚社會的「N 號房事件」，主嫌在網路上經營類似聊天室的「房間」，每個「房間」都有編號。會員付費後，依照付費多寡，可以進到不同房間裡觀看女性裸露的不雅影像。房間裡的主角有許多是兒童或青少年，影片內容包含了性侵、性虐待等不堪入目的情節，甚至有的以直播的形式供會員觀賞。

這起駭人聽聞的性剝削事件，其實已經持續了數年之久，受害少女不計其數，凸顯了網路色情與誘騙氾濫的問題。究竟，這些不幸的孩子，是怎麼落入魔爪的呢？主嫌利用涉世未深的少女想快速賺錢的渴望，在網路上發布高薪兼職廣告，吸引許多有金錢需求的少女；主嫌再進一步要求他們提供個人資料或隱私裸照。如此，主嫌等於握有被害者的把柄了，便進一步要求少女錄下更多不雅影片，甚至約出來予以性侵。被害少女大多擔心自己的名譽不保，不敢不從，只能任憑主嫌擺布。事後有受害者向媒體表示，當時以為只要提供清涼照片，就能獲取大筆金錢，或者，以為只是單純的援交，沒想到，卻落到這般下場。

以網路做為誘騙或性剝削工具的事件在國內也時有所聞。不久之前，有位十四歲少女，在網路上認識三十一歲犯嫌。犯嫌以少女才華洋溢，想栽培她發展演藝事業為理由，哄騙少女離家，再把她囚禁於事先打造的夾層密室中。幸好警方快速偵破此案，少女得以平安返家。後來得知犯嫌專挑家境清寒的未成年少女下手，利用少女懵懂無知且一心致富的心態，誘騙上鉤。

復仇式色情

另一個值得關注的網路安全問題，是「復仇式色情」，常發生在情侶之間。

舉個常見的校園案例，小華與小明在學校社團中認識並交往，也常在校園中大方放閃。過一陣子，傳出兩人分手的消息。隔天，全校議論紛紛，原來，小華的私密影片被放到網路上瘋傳。才一個晚上，幾乎全校同學都看過這段影片，連別的學校的學生都知道這件事。

後來，學校調查得知，是小明不滿小華提出分手，心有不甘，便決定在網路上公開小華之前傳來的私密影片，以及兩人親熱時的影像。他決定來個玉石俱焚，做為報復。小華因此心理嚴重受創，她的世界在一夕之間崩解。一方面，光想到不計其數的同學正看著自己的身體品頭論足，覺得快要崩潰了。後來，又聽到同學的閒言閒語：「誰叫她當初要拍這些影片？」「是她自己活該！」「她就自己犯賤呀！」之類的話語，又是二度傷害。

我們確實很少考慮到以數位形式保存的資料，不論是聲音、圖片或影片，是如此容易被複製並散播，一旦放到網路上，就全面失控了。熱戀中的情侶，愛得死去活來，恨不得把自己的一切，毫無保留地獻給對方。萬萬沒想到分手後，那些當初「愛的證明」，竟成了對方遂行報復的武器。

保護個人資訊安全

我們不希望這樣的事件再度發生，但類似事件卻層出不窮。

為了避免孩子成為下一個受害者，建議家長可以善加利用這類新聞事件，與孩子討論網路安全與自我保護的話題。你需要明確地讓孩子知道一個觀念：「網路上是沒有祕密的」，所有的隱私都有被公開的可能，不只不該把私密資料放在網路上，更不可以告知任何人，包括信任的好朋友也是。

你或許可以這麼做，來保護孩子的個人資料與人身安全：

（一）如果可以的話，在孩子法定成年前，由你代為管理孩子的任何網路帳號。若孩子要新增或修改帳號內容，都需經過你的同意或由你代為操作。同時，定期為孩子更改帳戶密碼，避免遭駭。

（二）確保孩子接觸的網路內容符合年齡分級，盡可能不讓孩子接觸到風險性高或隱私控管不佳的網站。就算是一些常見的官方網站，若孩子需要輸入個人資料（姓名、身分證字號、住址、電話等）前，都需經過你的審核並同意。

（三）監督孩子的網路動態與行為。年紀較小的孩子，你需要知道他每次上網的內容，而大一點的孩子，你可以給予多一點的信任，但若察覺孩子出現任何異樣，仍該立即檢查帳戶，了解他在網路上是否惹上麻煩了。

（四）要求孩子養成「登出」的習慣。不論是在家中或使用外面的公用電腦，使用完畢一定要記得「登出」。要求孩子將「下次自動登入」的選項取消勾選，並選擇不讓瀏覽器存取帳戶資訊。

（五）時常提醒孩子，謹慎提防在網路上遇到的任何人，陌生人或認識的朋友師長亦然。告訴孩子，如果與網友互動時有任何不舒服，請相信自己的直覺，立刻終止互動，並向大人求助。請讓孩子知道你會幫助他，而不會責備他。

（六）提醒孩子「天下沒有那麼好的事！」如果有什麼好運、機會或財富從天而降，宣稱能輕鬆致富或讓你飛黃騰達，通常有詐，應立刻提高警覺。

（七）若有發現任何涉及色情、誘騙或性剝削的網站，請向相關單位檢舉或通報。臺灣展翅協會長期關注兒少上網安全問題，你可以進入其建置的「Web547」網站中檢舉不法網站或不當資訊。

至於，如何防範「復仇式色情」呢？

最簡單的方式，不是別把私密影像傳給對方，而是，根本不要拍下這類影像，連留著自己欣賞，都盡可能避免。再重申一次，所有以數位形式保存的內容，都能輕易被複製與流傳。不過，對方可能會因此抱怨：「不傳給我看，就是不夠愛我。」請教導孩子如何回應伴侶的情感勒索：「我認為，我們之間的愛情，不需要透過這種方式來證明。如果你愛我的話，請你尊重我。」 讓孩子知道，以尊重為前提的親密關係，才是健康的。如果對方仍死纏爛打，那麼，或許該認真考慮，是否還要繼續這段關係了。這是情感教育的一部分，而情感教育的核心，就是尊重自己與尊重他人。

——本文摘自《脫癮而出不迷網》，2022 年 1 月，圓神出版，未經同意請勿轉載。

在臺灣被國寶級的藍鵲巴頭，是無上的榮耀；^[1] 但在澳洲遭喜鵲攻擊，卻是送醫的前奏。^[2] 每年 7 月到 11 月，^[2] 澳洲喜鵲的季節性暴力行為，以及當地居民的壯烈犧牲，總是貢獻不少素材給國際新聞版面。^{[3, 4]} 為確保筆者生命安全與本專欄的續存，以下整理了預防澳洲喜鵲襲擊的專業建議，順便跟將來有興趣赴澳旅遊、留學或打工度假的讀者分享。

澳洲喜鵲的攻擊行為

澳洲喜鵲（學名：Cracticus tibicen）是澳大利亞極為常見的鳥類，^[5] 平時待人親和，但一到繁殖季節，地域性就變得特別強烈。^[6] 鳥巢附近方圓 100 到 150 公尺內的自行車騎士，是最頻繁的攻擊目標；^[6] 其次為行人；再來則是跑者。 ^[7] 具侵略性的多為公鳥，且僅佔澳洲喜鵲總數的 9% ；^[2] 然 而每年仍有數以千計的人受害，其中近 15% 受傷，^[7] 包含少數被狠啄耳朵或眼睛。^[2] 2021 年澳洲全國有超過 5,300 例的相關通報案件。^[7] 媒體報導有一名 5 個月大的女嬰，從倉皇躲避的母親手裡墜落，最後死於頭部重傷。^{[4, 8]}

研究顯示喜鵲認得超過 100 張人臉，一般傾向把陌生人當作威脅。值得注意的是， COVID-19 疫情期間，澳洲鳥盟（BirdLife Australia）的專家 Sean Dooley ，擔心有些封城地區的防疫政策，會造成更多人類受害。因為澳洲喜鵲若是認不得戴口罩的熟面孔，或許會展開一視同仁的無差別攻擊。^[9]

「喜鵲警報」民營通報系統

2013 年的時候，一名騎自行車被澳洲喜鵲攻擊的網站工程師，察覺沒有全國性的通報系統，可以舉發喜鵲的惡行，便自行架設一個供大眾使用。^[7] 如今，他的「喜鵲警報」（Magpie Alert）網站，每年發佈統計數據，並成為博物館與媒體不時引用的資料來源。^{[4, 6, 7]} 若比較該網站近年的圖表，某幾州的攻擊次數，在 COVID-19 疫情期間的確有成長的趨勢。^[7] 然而，這到底是因為民眾戴口罩，或是網站愈來愈熱門，還是大家突然比較有時間上網通報，就不得而知了。

各種失敗的預防方法

澳洲有個非常厲害的單位，叫做「聯邦科學與工業研究組織」（Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation，簡稱CSIRO），曾研發出 WiFi 、塑膠鈔票，還有連英國女王都用過的 Aerogard 防蚊液。^{[10, 11]} 2010 年的時候，某隻兇猛的澳洲喜鵲，搬到國立澳洲大學和 CSIRO 黑山園區之間的通道上。該喜鵲不顧先來後到，便鳩佔鵲巢，還唯恐別人侵門踏戶。牠居高臨下鳥瞰新居周圍的疆域，敏捷地驅逐任何過境者。讓 CSIRO 的科學家們逮到機會，進行了一個非正式的動物實驗。^[12]

興高采烈的幾位 CSIRO 科學家們自告奮勇，以千奇百怪的造型騎著自行車，接近這隻澳洲喜鵲；一邊再由同事錄下整個過程，作為是否遭受攻擊的證據。他們測試的重點以戴或不戴自行車安全帽，還有應該增添何種安全帽配件為主，例如：在上面黏假眼睛、綁毛根（絨毛鐵絲）或束線帶、綑上兩台攝影機、裝上假喜鵲、蓋上誇張的假髮，甚至完整露出灰髮稀疏的禿頭，期望喜鵲寬待長輩等。^[12]

雖然上述裝扮大多不具實質效果，純粹把騎士搞得像隻花俏的驚弓之鳥，其中倒是有幾個嘗試略顯成功：一是整頭真髮，不戴安全帽；二是在騎乘途中脫帽，暴露禿頭；三則是在安全帽外包上非洲捲假髮，以致完全看不到帽子。^[12] 總之，好像外表看起來沒有安全帽，反而能倖免於難；但要是假髮滑動影響騎士視線，或是倒楣發生車禍，頭部卻缺乏保護，那豈不是更加危險？

假如真的不幸碰上澳洲喜鵲攻擊，自行車騎士該做的就是下車，步行離開牠的勢力範圍，並用帽子、眼鏡和雨傘保護自己的頭部與眼睛。^[2] 不過千萬也別跑得太快或是反擊，否則會導致情勢惡化。^[6]

化敵為友

既然連國家級的智囊團介入都無效，難道人類就只能任憑澳洲喜鵲追著跑嗎？澳洲新英格蘭大學的動物行為學榮譽教授 Gisela Kaplan ，可不這麼覺得。根據 Kaplan 教授的說法， 80% 順利繁衍後代的澳洲喜鵲，住在人類社區，^[13] 牠們的平均壽命約在 25 到 30 歲之間。^{[6, 13]} 基於喜鵲擅長認人又有良好的記憶力，人類不妨近水樓台，化敵為友，跟牠們培養長期的親善關係。^[13]

友誼是雙向的。對人類來說，能保障人身安全，還有無須照顧的喜鵲陪玩，簡直比養寵物還划算。然而，牠們何必跟我們攀關係？針對這個問題， Kaplan 教授解釋，澳洲喜鵲有置產壓力，偏偏適合的育幼環境有限，造成嚴重的市場競爭。多數的喜鵲 5 歲以前，無法鞏固屬於自己的勢力範圍，而最終能成功繁衍後代的成鳥也僅佔 14% 。所以，與澳洲喜鵲交友的方法很簡單，完全沒有必要用食物利誘，光是當個人畜無害的鄰居，就別具吸引力。^[13]

一旦澳洲喜鵲認證您是位和平的人類，牠們可能會正式把自家的孩子介紹給您認識，允許牠們在周遭玩耍。此外，還會就近觀察您的一舉一動，並積極模仿。比方說， Kaplan 教授的喜鵲朋友，就曾趁她不注意，偷敲鍵盤，再看看螢幕上出現什麼結果；或是當她在院子裡除草時，於一旁跟著堆土。^[13] 人類與動物本來就不一定得相互敵對，如果哪天真遇上了澳洲喜鵲，不妨花點時間彼此瞭解，試著交個朋友吧！

1. 台灣藍鵲護巢巴學生頭 文大教授拍下精彩一刻（中央通訊社，2021）
2. Stay safe from swooping magpies (Queensland Government – Department of Environment and Science, 2021)
3. 澳洲「恐怖之鳥」今年傷人特別多 疑與口罩有關[影]（中央通訊社，2021）
4. Baby dies in Australia after magpie swooping attack (CNN, 2021)
5. Australian Magpie (BirdLife Australia, accessed in 2022)
6. Why do Magpies swoop? (Australian Museum, 2021)
7. Magpie Alert (Jon Clark, 2022)
8. Parents of baby girl who died after magpie attack thank community for ‘overwhelming kindness’ (ABC News, 2021)
9. Magpie-swooping season could be worse in Victoria this year as face masks confuse birds (The Guardian, 2020)
10. We Are CSIRO (CSIRO, 2022)
11. Aerogard (CSIROpedia, 2011)
12. You make me wanna swoop: dispelling magpie myths (CSIROscope, 2015)
13. Magpies can form friendships with people – here’s how (The Conversation, 2019)