如果北捷發生毒氣攻擊……

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

隱翅蟲是一群小型甲蟲的總稱；牠們以毒聞名，卻不見得都具有毒性。有些隱翅蟲會生產毒液儲存在身體裡，需要時噴射攻擊。毒液不只是嚇唬人的工具，像是跟螞蟻搶地盤這類場合，生化武器能發揮實在的優勢。

本文沒有真實隱翅蟲的圖像，閱讀時不用擔心。

隱翅蟲的毒液包含毒素和溶劑兩部分，有意思的是，兩者是獨立生產；溶劑本身沒有毒，毒素單獨存在也沒多少毒性。兩者極為依賴彼此，生產線卻是獨立運作，此一狀況是怎麼形成的？一項新研究投入大筆資源，便探討其演化過程。

「毒」加「液」才有毒液

這項研究探討的隱翅蟲叫作 Dalotia coriaria，為求簡化，本文之後稱之為「隱翅蟲」。它的毒素並非導致隱翅蟲皮膚炎的隱翅蟲素 (pederin) ，切莫混淆。

隱翅蟲的毒液發射器位於背上，體節的 A6、A7 之間，這兒有部分表皮細胞特化成儲存囊壁，並分泌脂肪酸衍生物作為溶劑。而毒素為配備苯環的化學物質 benzoquinone（苯醌），簡稱 BQ；另有一群細胞專門生產 BQ，再運送到儲存囊，和其中的脂肪酸衍生物混合後形成毒液。

生產毒素和溶劑的細胞，是兩類完全不一樣的細胞，各有不同的演化歷史。隱翅蟲的祖先，沒有毒素也沒有溶劑，兩者都可謂演化上的創新 (novelty) 。

論文將生產溶劑的細胞稱為「溶劑細胞」；分析成分得知溶劑總共有 4 種，是碳數介於 10 到 12 的脂肪酸衍生物。合成脂肪酸，本來就是各種生物的必備技能，但是溶劑細胞製作的脂肪酸衍生物，原料並非一般常見的脂肪酸。

脂肪酸的合成，都是以 2 個碳的基礎材料開始，作為類似 PCR 中引子 (primer) 的角色，然後由 FAS（全名 fatty acid synthase）這類酵素一次加上 2 個碳，2、4、6、8 碳一直加上去。人類的 FAS 通常會製作長度為 16 碳的棕櫚酸，昆蟲則會造出 14、16、18 碳的最終產物。

隱翅蟲的溶劑細胞中，脂肪酸衍生物只有 10 到 12 個碳，比 FAS 一般的產物更短。奇妙的是，這兒的脂肪酸並非由 14 或 16 個碳縮短而來，而是溶劑細胞內 FAS 的最終產物直接就是 12 個碳。

改造脂肪酸合成線路，製作溶劑

要闡明其中奧妙，必需先稍微認識昆蟲的脂肪酸合成系統。昆蟲有一群特殊的脂肪酸衍生物，稱為「表皮碳氫化合物（cuticular hydrocarbon，簡稱 CHC）」，具有防止水分散失、費洛蒙等作用。

表皮碳氫化合物多半由 oenocyte 所製造（類似人類的肝細胞），在 FAS 酵素催化形成 14 到 18 個碳長的脂肪酸以後，繼續由延長酶 (elongase) 增加長度，去飽和酶 (desaturase) 加上雙鍵，最後經過兩道尾端的還原手續，分別由 FAR（全名 fatty acyl-CoA reductase）和 CYP4G（全名 cytochrome p450 family 4 subfamily G）兩類酵素執行，產生通常介於 20 到 40 個碳長的產物。

隱翅蟲和其他昆蟲一樣，oenocyte 細胞內有完整的表皮碳氫化合物生產線，每一步驟的酵素一應俱全。比對可知，溶劑細胞內也有一條脂肪酸衍生物的產線，顯然是由表皮碳氫化合物的生產線改版而成。

隱翅蟲至少有 4 個 FAS 基因，3 個負責製作一般的脂肪酸和表皮碳氫化合物，只有一個特定的 FAS 參與溶劑生產，專職在溶劑細胞中大量表現，製造 12 碳的脂肪酸，最後也由 FAR 和 CYP4G 收尾形成衍生物。值得一提，已知產物長度為 12 碳的 FAS 酵素相當罕見。

溶劑細胞和表皮碳氫化合物的生產線，兩者都有 FAS、FAR、CYP4G 三類酵素，但是在溶劑細胞作用的三種酵素，都不管其他細胞的脂肪酸合成。除此之外，有時候還有另一種酵素 α-esterase 的參與。依靠這些專門在溶劑細胞工作的酵素們，隱翅蟲能生成 4 種溶劑。

演化上，隱翅蟲並沒有捨棄原本的脂肪酸生產線，整套都還存在；相對地，隱翅蟲在少數特定細胞新增一條產線，不影響原本的重要部門。這是隱翅蟲在遺傳和細胞層次的演化創新。

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改造粒線體代謝線路，生產毒素

類似的狀況，也在毒素生產線觀察到。隱翅蟲的毒素，也是由原本有重要功能的古老生產線，調整再改版而成。

論文將生產毒素的細胞稱為「BQ 細胞」，這部分沒有溶劑細胞了解的那麼詳盡，不過經由碳的穩定同位素追蹤，還是得知毒素原料來自食物中的氨基酸：酪胺酸 (tyrosine) ，經過一系列加工後形成 BQ。

這條生產線上有個關鍵酵素叫作 laccase，它一般的功能是參與 Coenzyme Q10，也就是 ubiquinone 的合成。這是粒線體有氧代謝中的重要成分，對生存不可或缺。和其他甲蟲相比，隱翅蟲多出一個 laccase 酵素，專門在 BQ 細胞表現，將 HQ (hydroquinone) 催化成 BQ 作為毒素。

由此看來，隱翅蟲祖先演化出溶劑和毒素的道理是一樣的。

溶劑方面，以舊的表皮碳氫化合物生產線為基底，改用多個新酵素基因，形成新的生產線。毒素方面，源自古老的粒線體代謝線路，同樣加入新的酵素基因，改版後變成毒素產線。兩者各自皆為遺傳與細胞層次的新玩意，合在一起則衍生出功能上的演化創新。

組合新功能，一步一步累積有利變異

這項研究有許多潛在的討論方向，有興趣的讀者可以自行鑽研。像是生物學研究者能估計所有實驗耗資多少，感受自己的微渺（例如為了分辨不同細胞的作用，論文使用大量昂貴的「單細胞轉錄組 single cell transcriptome」進行分析）。這邊只提兩點。

第一點有趣的問題是：隱翅蟲的溶劑和毒素要同時存在才有效果，可是演化上是哪個先出現呢？論文推測是溶劑細胞先出現。

假如只有 BQ 這類毒素存在，殺傷效果非常差（論文用果蠅幼蟲做實驗），但是溶劑細胞的產物，即使不作為 BQ 的溶劑，脂肪酸衍生物也可以有其他用途，像是潤滑油之類的，或是扮演別種物質的溶劑。

想來新的脂肪酸生產線比較可能先出現，扮演某些不是太重要的角色，接著再加入 BQ；毒素加上溶劑，兩者合體產生新的強大功能，脂肪酸生產線又由於獲得新功能而調整優化，最終形成現在的樣貌。

第二點有趣的是，這回發現產物為 12 碳的 FAS 酵素。乍看沒什麼，影響卻很關鍵。

FAS 這類酵素的差異，在於催化生成的脂肪酸最終產物有幾個碳（或是說，可以加到幾個碳那麼長）；已知幾乎皆為 14、16、18 個碳，隱翅蟲的溶劑細胞表現的 FAS 卻是 12 個碳。好像只差一點，然而實際測試發現，脂肪酸衍生物超過 13 個碳，作為 BQ 溶劑的效果便會差一大截。

也就是說，隱翅蟲倘若沒有脂肪酸產物僅 12 碳長的 FAS，儘管仍然可以生成溶劑，毒性將弱化不少。由此推想，隱翅蟲如今威力強大的毒液，並非透過少數變化一次到位，而是逐漸累積有利變異的結果。

想得更遠一點，由兩種細胞合作衍生而成的毒液，可以視為由多種細胞合夥，複雜器官的最簡單版本。原本不相關的各式細胞們，持續累積一個一個微小的改變，也有機會組合發展成複雜的組織或器官。

延伸閱讀

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• 促進情慾流動的果蠅費洛蒙，竟然也能讓人類有反應!?──2018搞笑諾貝爾生物學獎

參考資料

1. Evolutionary assembly of cooperating cell types in an animal chemical defense system.
2. A beetle chemical defense gland offers clues about how complex organs evolve

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁。

A 編按：對我來說，陰謀論是一種「幻想文」，不該被人們採信，但現實中，卻有為數不少的人，將陰謀論奉為真理。「合乎理性必定是現實，現實也必定是合乎理性。」這不是要討論黑格爾的哲學，而是想藉這句話反思陰謀論的存在，我們不該嘲笑它的荒謬，而忽略了支撐起這荒謬現實的理性是什麼？

《一切都是泛科學的陰謀》專題從科學研究，剖析陰謀論的成因與影響。當人類出現危機，陰謀論就隨之出現。去年（2020 年），新冠病毒肆虐全球，相關陰謀論如雨後春筍般出現，而這些陰謀論被特定媒體重新詮釋散佈後，又會對人們造成什麼影響呢？

• 文／童涵浦
• 本文轉載記疫，發表於 2020 年 9 月 30 日，為科技部人文司「新冠肺炎影響之人文社會反思與治理整合型計畫」整合型計畫之子計畫三「疫苗的經濟效益評估與恐慌下的統計生命價值」之專論文章。原題為〈病毒是生化武器 ? 台灣政治地景與新冠肺炎疫情下的陰謀論〉。

在人類歷史上，危機發生的時刻通常伴隨著一些真假難辨的陰謀論（Conspiracy Theory）。

這些解釋與理論通常缺乏確實的證據，但卻給予人們直觀的因果關係與危機肇始的責任指控：是誰造成這場危機的發生？誰又該負責？比方在2002 年美國的 911 事件發生後，網上便出現了該事件乃是美國當局一手策劃，用以發動戰爭繼而稱霸世界的說法。今年（2020）年初新冠肺炎疫情發生後，世界各地也同時出現了不同版本的陰謀論。雖然說法不同，但同樣缺乏實質證據，同樣點出表面上看來似乎合理的策劃人與其動機。若我們姑且不論這些陰謀論是否在證據與邏輯上存在著根本性的缺陷，一個對社會科學來說極為有趣的問題是：究竟是哪些人會接受這些說法？本篇短文特別以台灣作為個案，試著從台灣政治地景（Political Landscape）的角度，來與讀者分享本計畫在疫情方炙的 5 月時所搜集的資料透露出何種政治立場的人會更傾向接受陰謀論。

社會科學（特別是心理學與政治學）中關於陰謀論的文獻汗牛充棟，但分析理路大致循著圖 1 的分析框架。

在「供給面」的文獻中，分析著重於陰謀論本身的內容與提供者的身份如何讓人們更容易接受此類說法。從後者來說，不論內容如何荒誕，由社會中的意見領袖所提倡的陰謀論自然更具有說服力。而近期新興的政治傳播領域則更著重陰謀論傳播的方式與媒介／網絡有著何種效果。舉例而言，臉書貼文的按讚數與標題聳動性本身便可能影響其被分享與傳遞的機率。最後，也是此文獻最豐富的部分，則是「需求面」。換言之，究竟人們有著什麼樣的心理，政治，抑或認知上的需求，會促使他們接受這些缺乏實質證據的說法。從危機的角度來說，這批文獻發現當人們面臨過去從未見過的問題，同時感到極大的不確定性時，即使缺乏實際的證據，陰謀論卻提供了一個在常識上言之成理的解釋，自然也給予人們心理上的寬慰。從政治學的角度來看，人們對於問題的判斷與危機的認定在很多時候又受到了個人政治立場的影響。以近幾年廣受矚目的氣候暖化議題為例，有部分右派人士即認定這是用以消滅非再生能源產業的陰謀論。從新冠肺炎疫情爆發以來，全球也出現各式各樣的陰謀論，不但引發國際政治上的紛爭（病毒是生化武器？），也同時鼓動了許多針對社會隔離政策的抗議（疫情是一場政府擴權的騙局？）。在台灣的政治地景中，這些不同版本的陰謀論又是如何被人們接受的呢？

在此一短文中，我們特別藉由作者參與的跨國計畫（「新冠肺炎的社會與道德心理學國際合作計畫」，An International Collaboration on the Social & Moral Psychology of COVID-19，ICSMP）所搜集的資料來一探台灣的情況。台灣部分的資料是在今年（2020）的 5 月中所搜集。我們透過線上問卷調查（樣本符合台灣人口中年齡，地區與性別的分佈）訪問了 800 多位台灣民眾（台大行為與社會科學研究倫理審查證號：202005HS043）。問卷中包含了四個版本的陰謀論：

1. 新冠肺炎是科學家所製造的生化武器（Bioweapon）
2. 新冠肺炎是意圖永久剝奪公民權利與建立威權政府的一項陰謀 （Autocratization）
3. 新冠肺炎是利益團體為了圖利而設的騙局 （SIG）
4. 新冠肺炎是為了掩蓋即將到來的全球經濟崩潰而創造的 （Recession）

並請受訪者以 0 到 10 分來表示他們同意上述說法的程度（數值越大越同意）。在台灣政治地景的部分，由於台灣的政治意識形態並不完全依循傳統左派／右派的區劃，我們特別以下列的問題來捕捉民眾的政治立場：

請問以下台灣的中文報紙中，您覺得公信力最高的是：

1. 中國時報
2. 聯合報
3. 自由時報
4. 蘋果日報
5. 以上皆無公信力

以上幾份報紙都是台灣的主要紙媒，而且政治立場皆十分明確。（1）與（2）接近台灣政治中藍營的立場，而（3）與（4）則是綠營。兩者較大的差異則是來自對中國大陸的政策，後者一般被認為具有濃厚的本土色彩。在統計估計時，我們以「中國時報」作為比較的基準。以下我們以圖 2 與圖 3 來分別簡要圖示部分的統計分析結果，圖中的點代表的是幾個主要變量（其他較不重要的控制變量並未列出）的回歸係數與其統計上的顯著性。

在「生化武器」的部分，我們發現認為「自由時報」與「蘋果日報」最具公信力的人相較於選擇「中國時報」的人更認同新冠肺炎是科學家所製造的生化武器。但這個差異並不存在於選擇「聯合報」與選擇「中國時報」的人之間。另一方面，認為上述主要報紙皆不具公信力的人也比選擇「中國時報」的人更認同陰謀論。雖然這裡所呈現的主要是根據民調資料所得到的相關性結果，但由於受訪者對各大報紙的態度應該早在新冠疫情發生前便已成形，這些態度不太可能倒過來被陰謀論所形塑。也因此，我們在結果的詮釋上可以較有信心的認定人們接受陰謀論乃是被這些報紙背後的政治立場所影響。其次，這樣的模式也幾乎完全適用於其他的陰謀論版本。不管是另一個認為新冠肺炎是建立威權政府的政治性陰謀論，還是另外兩個認為肺炎是圖利騙局以及掩蓋全球經濟崩潰的經濟性陰謀論，較偏本土立場的受訪者都比意識形態另一端的群體更傾向相信這些說法（質疑所有報紙的中立者則未必如此）。與此相關的是，其他與「自由時報」所代表的本土政治立場有關的變量，如台灣認同的程度（「我是台灣人」，「作為台灣人反映了我之所以為我的一個重要部分」）與群體自戀（「我的族群值得享有特殊待遇」）等變量亦有著相同方向的效果。國族認同越強的受訪者就越認同上述的陰謀論。

就目前國際上其他類似研究的結果來看，我們的發現其實有相當的一致性。但我們要如何給予較為本地的詮釋？從陰謀論的文獻來看，這個結果其實與目前台灣的特殊國際處境有關。即使台灣目前防疫的成果斐然，但由於台灣並非世界衛生組織的成員，而且也長期被多數國際組織排除在外，這些因素都使得台灣無法直接加入國際聯合抗疫的社群之中。此一被排除的經驗也容易使得國人感到有許多的事情可能都是在我們不知情與未參與的情況下發生。這種孤立感與不確定性正是陰謀論的溫床，而且這種感受在立場較為本土的民眾中也會被進一步放大。

再來，目前兩岸關係正處於低潮期，而上述兩個政治性的陰謀論其實都與中國大陸有關。「生化武器」一說在新冠肺炎疫情在武漢爆發不久後便甚囂塵上。雖然目前仍未有決定性的證據，但認同「中國時報」的讀者自然較傾向認為這是無稽之談。其次，中國政府在疫情初期便採取封城，建立方艙醫院與強制社交距離等雷霆手段，後來繼而被不少民主國家模仿。姑且不論這樣的手段成效如何，此一作法確實引發了破壞民主體制與威權化的疑慮。筆者在疫情早期所參與的另一個跨國研究計畫（Pandemic Backsliding）也發現了有許多國家（不論是威權或是民主）在不同程度上都因爲防疫而擱置了其既定的政治制度與程序。對於政治立場較為本土的民眾來說，這些發展不只強化了他們對於威權化的疑慮，而且這些陰謀論也可以成為他們批判北京政府的重要論述資源。至於另外兩個經濟性的陰謀論，雖然它們與中國因素的關聯性較低，但在「中國時報」與「自由時報」的對比上仍然有著統計上的顯著性。這意味著本土立場的效果其實不僅只在中國大陸相關的議題發酵。在國際孤立的背景下，本土立場的民眾即使在非中國大陸相關的陰謀論上也較容易產生認同。另一個有趣的發現則是，雖然「中國時報」與「聯合報」亦存在著諸多客觀上的差異（報導內容與角度等等），但兩者的忠實讀者顯然在陰謀論這個面向上沒有顯著的差別。這其實也在某種程度上為台灣政治地景的兩極化趨勢提供了些許證據。易言之，兩群不同政治陣營媒體的擁護者竟然在態度上對新冠肺炎陰謀論有著顯著的差異。

從科學的角度來看，與危機時刻相伴出現的陰謀論有時可能是奠基於偏見之上，而且也可能使得政府對危機做出錯誤的判斷與政策回應。對台灣而言，即便目前政府的防疫政策頗見成效，本計畫的初步發現卻為我國的新冠疫情下了兩個值得反思的政治註腳。首先，本土政治意識與國家認同對防疫政策的有效性雖有著正面的助益（這其實正是我們分析 ICSMP 跨國資料的結論，請見 National identity predicts public health support during a global pandemic: Results from 67 nations），但若同時助長了對陰謀論的接受，這恐怕對於正確認識疫情無益。其次，很多時候，所謂的陰謀論並不必然是假的，其缺陷在於證據薄弱。這也意味著針對陰謀論的客觀討論與對話十分不易。因此，若台灣社會的兩種不同政治立場促成了對陰謀論的不同態度，這兩種立場在彼此溝通上也會因為缺乏共通語言而面臨著極大的挑戰。在我們為台灣疫情控制得宜而感到慶幸的同時，也應該試著留心台灣政治地景中可能因疫情而產生的斷層與隔閡。