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Nike跟Uniqlo的衣服有毒?新衣服買回來洗過再穿就沒事了嗎?

鄭國威 Portnoy_96
・2011/08/26 ・2183字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 571 ・九年級

謠言:國際組織綠色和平,跨國抽查大品牌服飾,赫然發現包括耐吉、愛迪達、日本優衣庫等14家國際知名品牌,運動衣和運動鞋含有化學物質NPE,這種物質是環境荷爾蒙,可能會毒害生殖系統,也有研究指出,會造成哺乳類動物睪丸萎縮,女性卵巢退化,歐盟已經禁用,但台灣在服飾上沒有限制使用。因為這種物質可以被水沖洗掉,毒物專家就建議,衣服買回來,先洗過再穿比較安全。(來源:TVBS)

破解:綠色和平這次的議題行銷很成功,昨天一整天這則新聞在各家電視新聞上不斷重複播放,不過給的建議竟然是「衣服買回來,先洗過再穿比較安全」。PanSci的作者草履蟲大就在臉書上質疑

「昨天各家媒體大報特報的有毒化學物質NPE, 會影響生殖系統, 建議新買的衣服先用清水洗過, 就可以洗掉殘留於衣物上的NPE. NPE再隨著下水道未經處理排放至河川海洋… 那棲息於這些環境中的生物呢?」

這也引發我的興趣,回頭一看,綠色和平自己的臉書帳號公佈了自家報告,就讓我們看看報告是怎麼說的吧。(PDF)

此次調查包含了 15 個知名服裝品牌的 78 個樣品,這些樣品中有運動服裝、休閒服裝和鞋類。涉及到的品牌有:Abercrombie & Fitch、Adidas、Calvin Klein 2、 Converse(匡威)、GAP、G-Star RAW、H&M、Kappa、Lacoste(鱷魚)、李寧、Nike、Puma、Ralph Lauren、Uniqlo(優衣庫)和雅戈爾。

綠色和平檢測所用的樣品全部是在各品牌的專賣店和品牌授權銷售其產品的商店購買。所有樣品在 2011 年 4 月至 5 月期間,在全球 18 個國家 3 進行採購。樣品的產地涉及 13 個不同的國家 4。78 個樣品中有 3 個樣品沒有標明產地。檢測服裝的原料中包含天然纖維及合成纖維,服裝的種類囊括男裝、女裝及童裝,款式包括襯衫、夾克、褲子、內衣和帆布鞋。

綠色和平將 78 個樣品交由一家獨立的實驗室,檢測所有樣品中NPE的含量。生產的工業廢水未經特殊處理便排放至河川,NPE在河流裡會降解成具有持久性、毒性和干擾內分泌系統的NP。即便經過汙水處理廠的處理,NPE也無法徹底處理乾淨,而只是部分降解。通常這一過程只是加快了NPE向毒性更強的NP的轉化。

在這些服飾品牌的產品中檢測到NPE,證明這些品牌在生產過程中一定使用了NPE。而這必將導致NP這種具有持久性並且會干擾內分泌系統的化學物質被排放進河流中。在我們購買的所有 78 個樣品中,52 個樣品(三分之二)上被發現了NPE,即含量超過 1 毫克/千克的檢測限值。具體而言,我們的調查發現:

1)在被檢測的 15 個服裝品牌中,有 14 個品牌的樣品被檢測出了NPE;
2)在從 18 國家購買的樣品中,有 17 個國家購買的樣品被檢測出了NPE;
3)在 13 個產地國中,有 12 個產地國生產的服裝樣品被檢測出了NPE。

產品被檢測出含有NPE殘留的服裝品牌包括:Abercrombie & Fitch、Adidas、Calvin Klein、Converse(匡威)、G-Star RAW、H&M、 Kappa、 Lacoste(鱷魚)、李寧、Nike、Puma、Ralph Lauren、Uniqlo(優衣庫)和雅戈爾。

詳細的檢測跟實驗過程請見PDF,我先把重點標出來:

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對穿著者的影響

目前沒有科學研究證明, NPE經由皮膚接觸,會對穿著者的健康構成直接的風險。

很明顯,台灣的媒體完全抓錯重點。NPE在衣物上的殘留對人體的危害不是透過接觸皮膚造成的,卻錯誤地建議「買新衣服最好先洗過再穿」,而這建議完全跟綠色和平報告要強調的相反,而且相斥。請看下面這段:

………此外,知名服裝品牌讓他們的消費者在不知不覺中也成為了向江河和環境中排放有毒物質NP的幫兇。當消費者洗滌購買的衣服時,衣服上殘留的NPE會隨著洗滌用水進入下水隨著每次清洗衣物, 上面殘留的有毒物質便經此途徑被排放到環境中,考慮到NP及NPE的持久性和生物累積性,長久下來排放到環境中的總量非常可觀。……….

值得注意的是,即使沒有檢測出 NPE 的樣品,也不能排除其在生產過程中使用 NPE 的可能。因為成衣在被擺上貨架前都會經過水洗這一生產程式。水洗只能沖掉衣服表面的有毒物質 NPE,但卻進一步助長 NPE 與 NP 汙染環境的速度。

看清楚了吧?綠色和平的重點是生物蓄積性(能夠在生物體內蓄積,並且可以通過食物鏈傳遞),就跟塑化劑一樣,這些公司的工廠在生產過程中使用了壬基酚聚氧乙烯醚(NPE)。NPE在紡織生產中常被用作介面活性劑,在水體中會分解成有毒的壬基酚(NP)。NP是一種具有持久性並且會干擾內分泌系統的化學物質。也因此就是因為 1) 衣服被上架販賣前會先經水洗,2)我們買回衣服又會再洗;這些水洗的過程讓NPE變成了NP,進入水循環跟食物循環中不斷累積,才是真正可能對身體有害的原因,才不是什麼「新衣服沒洗過穿在身上小雞雞會縮小」之類的都市傳說!

感想:不知道綠色和平發給新聞媒體的稿到底完不完整,但總之台灣媒體的報導方向(消費者記得新衣服要洗過)跟綠色和平的期盼(要求大企業負起社會責任)完全是天南地北,而且台灣媒體的建議就是造成生物蓄積毒性的來源,真是太誇張了。

2012/11/20更新:沒想到過了一年多,綠色和平持續追蹤,再次開記者會,談同樣的問題,而台灣的媒體一樣又錯誤報導…真的很讓人灰心啊…

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華視新聞

可怕的致癌芳香胺,也存在ZARA的兩件童裝牛仔褲當中,更可怕的是抽驗的國家中,台灣LEVIS賣的男T恤以及ZARA的童褲,因為上頭多有印刷圖騰,都被驗出含有塑化劑,嚴重影響生殖系統,這次抽驗20家知名大廠牌服飾,每家都被驗出問題,至於台灣ZARA則回應,都符合台灣檢驗標準,沒有下架打算,提醒您穿之前,還是要泡熱水洗過比較安全。

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鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1256 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。現為泛科知識公司的知識長。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。