淺談伊波拉爭議：如果伊波拉病毒爆發，你願意吃實驗藥物嗎？

• 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。

中國新型冠狀病毒 (SARS-CoV-2) 來得又急又快，在此困境下，醫生們不得不將手上的藥物打出，期許某支藥物，能夠撂倒死神，挽救命懸一線的患者。

2020 年 1 月 19 日，一名 35 歲的美國男子出現在了華盛頓州的急診室。儘管沒有顯著的病徵（體溫 37.2℃、脈搏 110次 / 分鐘、血氧濃度 96%），胸部 X 光也無異常¹。

但病人陳述的武漢旅遊史，讓醫護心中敲響了警鈴，立馬向美國疾病管制中心 (US CDC, Centers for Disease Control and Prevention, 以下簡稱美國 CDC) 報告，同時在 48 小時內進行了所有常見呼吸道病毒的測試^{註1, 2}，結果皆呈陰性。

1 月 20 日，美國 CDC 報告出爐，確診為美國第一例 SARS-CoV-2 感染者！於是一場與皇冠死神拉扯的拔河賽正式開始了。

由此例可以發現幾個特點（非通例，僅就此例觀察）：

• 患者全程症狀和流感極為類似（咳嗽、乏力等）
• 患者感到不舒服時，並未有高燒、胸部 X 光無顯著肺部浸潤；直到感染約 6 天後出現高燒；感染第 9 天胸部 X 光出現肺部浸潤。

若非患者誠實告知旅遊史、醫護人員警覺性高、US CDC 慎重以對，則此例武漢肺炎 (COVID-19) 的病例表徵確實和流感極為類似，恐怕送醫的時間會更晚。

一名誠實的患者、一群遵守流程的醫護團隊

醫護們起初僅提供支持性療法，包含退燒、補充液體等。期間生化檢測發現白血球減少、血小板減少、肝功能指數變化等。

儘管入院時病徵不明顯，但隨著病程加速，病毒侵犯全身組織，各處檢體的病毒量開始提高，甚至在糞便中也能採集到病毒（見下圖）。

而在胸部 X 光檢測裡，入院時肺部顯示正常；但病毒持續在男子體內肆虐，病況急轉直下。

感染第 9 天（1/24, 入院第 5 天）發現左肺下葉肺炎，同時臨床上出現呼吸困難、血氧飽和度值降至 90％（最低應至少 96%）。隔日被迫使用氧氣呼吸和抗生素減緩感染。

然而病況並沒有因此轉好，雙肺惡化出肺炎。此時如無法取得進展，死神即將擊倒醫護團隊、取得最後的勝利。

Remdesivir 聽說能搞定RNA病毒？換你上了

Remdesivir 是模仿 DNA、RNA 的藥物，它能鑲入 RNA 的複製酶 (RNA-dependent RNA polymerase)，阻礙 RNA 鏈持續地延展，進而阻斷病毒的生命^{2, 3}。Remdesivir目前在治療伊波拉出血熱裡取得臨床第三期的成果^註3。

由於患者的情況每況愈下，醫護團隊在感染第 11 天起開始靜脈注射 Remdesivir。

沒想到這個臨場拉來的救援投手展現了強大的壓制力，隔日患者的臨床感受就開始恢復、血氧飽和度值上升到 94-96％，無需額外補充氧氣，直到本研究紀錄截止日 (1/30)，各項情況都持續改善，病人逐漸康復中。

從美國第一例中，可以學到啥？

從美國第一例武漢肺炎的案例，從感染、通報到治療，都有值得學習的地方，個人摘要如下：

• 誠實申報，不因畏懼而隱瞞旅遊史。
• 團隊提高警覺、完整訓練。儘管 X 光、病徵並無呈現急症，但醫護團隊顯然受過良好訓練，才能第一時間上報 US CDC。
• 逐日觀察，定量、定性地公佈醫療數據。因此我們才知道原來糞便也藏有病毒、發燒後數天 X 光才有肺部浸潤的表徵、上吐下瀉也可能是武漢肺炎的病徵之一。
• 大膽使用 Remdesivir，並取得極佳的治療效果，鼓舞了全球。個人建請台灣衛生福利部專案進口該藥物，立即投入實驗。

面對疾病，只有透明、團結、無私才能取得上風。因為病毒是全世界最公平的生物，不因國籍、宗教、性傾向而選擇感染者。

人類會因政治傾向、國籍共識而區分敵我。但病毒對全世界都很公平，只要人類不團結，每個人都是病毒的食物。

註解

1. 包含腺病毒、副流感、A 和 B 型流感、鼻病毒等。
2. 台灣決定一旦發現疑似病例，立刻先使用壓制流感的藥物，借此排除流感的可能性。確實是非常高明的做法，值得大力讚美。
3. Remdesivir 設計上是廣效型的抗 RNA 病毒藥物，並非單純僅抵禦伊波拉病毒。

參考文獻

1. Michelle L. Holshue, M.P.H., Chas DeBolt, M.P.H., Scott Lindquist, M.D., Kathy H. Lofy, M.D., John Wiesman, Dr. P.H., Hollianne Bruce, M.P.H., Christopher Spitters, M.D., Keith Ericson, P.A.-C., Sara Wilkerson, M.N., Ahmet Tural, M.D., George Diaz, M.D., Amanda Cohn, M.D., LeAnne Fox, M.D., Anita Patel, Pharm. D., Susan I. Gerber, M.D., Lindsay Kim, M.D., Suxiang Tong, Ph.D., Xiaoyan Lu, M.S., Steve Lindstrom, Ph.D., Mark A. Pallansch, Ph.D., William C. Weldon, Ph.D., Holly M. Biggs, M.D., Timothy M. Uyeki, M.D., and Satish K. Pillai, M.D. for the Washington State 2019-nCoV Case Investigation Team (2020) First Case of 2019 Novel Coronavirus in the United States. New England Journal of Medicine. DOI: 10.1056/NEJMoa2001191
2. Guangdi Li & Erik De Clercq (2020) Therapeutic options for the 2019 novel coronavirus (2019-nCoV). Nature Reviews Drug Discovery. DOI: 10.1038/d41573-020-00016-0
3. Ariane J.Brown John, J. Won, Rachel L. Graham, Kenneth H. Dinnon III, Amy C. Sims, Joy Y. Feng, Tomas Cihlar, Mark R. Denison, Ralph S. Baric, Timothy P. Sheahan (2019) Broad spectrum antiviral remdesivir inhibits human endemic and zoonotic deltacoronaviruses with a highly divergent RNA dependent RNA polymerase. Antiviral Research. 169. https://doi.org/10.1016/j.antiviral.2019.104541

茲卡病毒肆虐中南美洲，在巴西已傳出超過四千例的新生兒小頭略形病例。一般成人被感染茲卡病毒，主要會出現類似溫和的登革熱症狀（我得過差點痛死人的登革熱），包括發熱、皮疹、結膜炎、肌肉和關節痛、全身乏力、眼窩痛以及頭痛。這些症狀往往較輕，持續兩天至一週。如果是懷孕婦女感染，經由母親傳染給孩子，可能會造成小頭畸形。病毒最早在 1947 年於烏干達的茲卡森林中的獼猴體內分離出來，因而得名。

就像大部分的病毒傳染疾病一樣，公共衛生專家已警告台灣，茲卡病毒有很有可能入侵台灣，因為台灣氣候濕熱，很適合斑蚊（尤其是埃及斑蚊）的傳播，加上交通便利，這讓公共衛生專家如臨大敵。

除了茲卡病毒，前不久西非伊波拉疫情的慘烈，令不少衛生狀況已堪慮的非洲國家大受打擊；從駱駝傳染人的中東呼吸症候群（MERS）也一度令許多國家提高防疫警戒；更早之前的 H1N1，在台灣也造成疫情，我也沒有倖免，在家隔離了五天。以上種種令人聞風喪膽的病毒傳染病有一個共同點：它們都是人畜共通傳染病。

台灣大概在十一、二年前，慘遭 SARS 肆虐，許多人仍印象深刻。我當時也感冒發燒，差點就以為得了 SARS。因為 SARS 的防疫，學校關閉了游泳池，讓瘦骨如材的我，因為不能天天游泳運動，兩個月暴胖十幾公斤，從此身材再也回不去了，這也是人生中最大的痛之一。

SARS 是典型的人畜共通疾病，從啥都能吃的廣東傳出。《下一場人類大瘟疫：跨物種傳染病侵襲人類的致命接觸》（Spillover: Animal Infections and the Next Human Pandemic）這本好書，對 SARS 等等人畜共通疾病肆虐人間的過程，有如推理小說般精彩絕倫的描寫。

我在本專欄中介紹過了《下一場人類大瘟疫》的作者大衛．逵曼（David Quammen）的另一本書《致命伊波拉：它藏在哪裡？下一次大爆發會在何時？我們能遏止它嗎？》（Ebola: The Natural and Human History of a Deadly Virus）（請參見〈進擊的致命伊波拉〉）。《致命伊波拉》有部分內容就是來自《下一場人類大瘟疫》，可是後者的深廣度更令人折服。大衛．逵曼果然是一流的科學作家暨新聞工作者，在《下一場人類大瘟疫》中，他處理各種各樣不同的人畜共同疾病，從病毒到克立次體都有，可是卻能有條不紊，把各種脈絡用故事的方法清晰地呈現。

在過程中，我們隨著大衛．逵曼冒死到中國南方、香港、新加坡、馬來西亞、孟加拉、非洲等地遊歷，過程中他和許多當事人以及專家接觸，頗有觀看國家地理頻道的味道，也順便吸收了病毒學、細菌學、遺傳學、流行病學、演化生物學等的知識。

《下一場人類大瘟疫》第一章〈亨德拉和死神的灰馬〉就很令人驚心動魄，彷彿就像看電影一樣，相當好萊塢，可是其實更恐怖的是，書中述說的卻是血淋淋的真實事件，那是發生在澳洲這個先進國家的病例。亨德拉病毒感染了馬，然後傳給了人，有人不幸喪命；書中另一個案例，是發生在馬來西亞的立百病毒（Nipah virus），會引發立百腦炎，也會造成人類和其他動物（尤其以豬隻為主）交叉感染，嚴重的可引致死亡，致死率達四成。

立百病毒在馬來西亞的立白新村發現，1999 年 3 月馬來西亞爆發豬場及屠宰場工人腦炎死亡病例。1998–1999 年間馬來西亞有 265 人因接觸感染立百病毒的豬隻感染而致病，其中 105 個病例死亡。那次疫情亦造成馬來西亞近 900 個豬場近百萬頭豬遭撲殺，對業界造成相當大的損失。

其他有名的病毒，還有禽流感、西尼羅河病毒、馬堡病毒和狂犬病毒。狂犬病應該是最著的人畜共通傳染病之一，絕大部份通過咬傷傳播。沒有接受疫苗免疫的感染者，會出現暴力行為、不可自制的興奮感、恐水症、部分肢體癱瘓、意識混亂或喪失知覺，病毒大量存在於發病者的腦脊液、唾液和體液中，當神經症狀出現後幾乎必定死亡。台灣原本非狂犬病疫區，可是台大團隊 2013 年在鼬獾身上，驗出絕跡 52 年的狂犬病病毒而死灰復燃。

人畜共通傳染病，病原不是僅有病毒而已，也有造成瘧疾的瘧原蟲，它們是單細胞的原生生物，生活史非常複雜；還有 Q 熱、鸚鵡熱和萊姆病，它們都是細菌造成的傳染病，病原分別是貝納氏立克次體、鸚鵡熱衣原體和伯氏疏螺旋體造成的。

《下一場人類大瘟疫》探討了一個有趣的問題，就是為何許多人畜共通傳染病的病毒致病原，都來自蝙蝠。在美國，蝙蝠則是最常見的狂犬病原因。許多其他病毒在不同動物之間傳來傳去，可是源頭往往可以追溯到蝙蝠身上。蝙蝠為何成為重要的病毒儲存宿主？原因現在學界還在探討，《下一場人類大瘟疫》提到幾位好奇的科學家，原本並非蝙蝠免疫專家，可是卻合作探討出一些合理的原因，例如蝙蝠是哺乳動物古老的一支，有群聚的習慣，又能夠飛翔而長途旅行等等，讓蝙蝠成為病毒的良好宿主。

提到人畜共通疾病，另一本好書《共病時代》也非常值得一讀！我們對蝙蝠和其他動物所知的非常有限，這也導致了我們人類在明，人畜共通傳染病在暗，防不勝防。因此，對其他生物的基礎生物學研究，不是種像是集郵的嗜好，或者只能滿足科學家的好奇心而已，對我們的健康和公共衛生甚至政治經濟也是生死悠關的。

在《下一場人類大瘟疫》中，大衛．逵曼不禁要被問或者問自己，為何要高度關注人畜共通傳染病？他沒有懷疑太多，因為有一個世紀絕症，讓他很肯定關注人畜共通傳染病是很重要的，那就是由 HIV 造成的，俗稱愛滋病（AIDS）的後天免疫缺乏症候群。愛滋病是非常令人聞之色變的，這個不必要詳述了吧？《下一場人類大瘟疫》當然也追蹤了這個上個世紀被視作黑死病的疾病的來源。還好在許許多多科學家的努力之下，愛滋病現在算是有藥可救了。

回到上面提到的 SARS，這個急性呼吸道症候群在中國、香港和台灣都造成了重大的衝擊，不僅許多青壯年病人無預警辭世，還對疲弱的經濟造成打擊，也在社會上產生一定的動盪，那時候在公車或捷運咳兩聲，馬上被白眼，嚴重點的還被怒目而視，只差沒演成全武行。

因為有些病例是從香港傳過來的，香港遊客在台灣備受歧視，連我的華僑口音都能讓人明顯表現出敵意。因為生態的破壞而從其他動物溢出，加上氣候變遷及交通便利，再受到新興傳染疾病應該不是會不會發生的問題，而是什麼時候發生的問題而已，不僅是醫界該準備，整個社會遲早都要面對。

一部好電影《全境擴散》（Contagion）也不容錯過，這部鬼才導演史蒂芬．索德柏（Steven Soderbergh）的超寫實作品，描述了人畜共通的傳染病對人類社會的衝擊，全片中不同角色都有血有肉，基本上就是把 SARS 疫情對社會和人性的衝擊演得活靈活現，毫不煽情地說了個好故事，非常適合配合《下一場人類大瘟疫》這本好書一起享用（請參見〈全境擴散的超寫實〉）。

本文原刊登於閱讀‧最前線【GENE思書軒】，並同步刊登於The Sky of Gene。