步行族群背景調查

• 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。

14 世紀中葉，歐洲各地陸續爆發鼠疫。瘟疫在當時的歐洲並不稀罕，可是這回實在嚴重，大量人口慘遭消滅，後世稱之為「黑死病」。疫情主要發生在公元 1347 到 1352 年，有些學者估計令歐洲在短期內減少 30 到 50% 人口，或許高達 5000 萬人之多。

一項新上市的研究根據花粉分析，卻得到結論：黑死病對歐洲各地的影響差異不小，有些區域確實大受打擊，但是有些地區輕微得多。我們該怎麼解讀這些研究呢？

瘟疫殺死歐洲一半人！真的嗎？

黑死病的病原體是鼠疫桿菌（Yersinia pestis），可藉由老鼠和跳蚤輔助傳播。近年來由遺骸取得古代 DNA 的研究大行其道，令我們得知超過五千年前，便有人感染鼠疫桿菌。鼠疫桿菌能搭乘跳蚤便車，關鍵在於 ymt（Yersinia murine toxin）基因，晚於四千年前的鼠疫桿菌皆已經具備。

• 延伸閱讀：拉脫維亞5000年前，最古早的鼠疫桿菌，源自動物傳染？

歷史上三次大爆發：6世紀的查士丁尼瘟疫，14 世紀的黑死病，以及 19 世紀末的全球流行，人們面對的都是傳染力升級的細菌版本；除此之外，還有多次規模較小的流行。 遺傳變化有限的病原體，在不同時空的疫情差異很大。

歷次鼠疫桿菌導致的疫情中，黑死病的衝擊最大，有些研究甚至認為它消滅當時歐洲 50% 人口。這類死亡率的評估，主要來自歷史資料，如文書、稅務等紀錄；然而，這類資訊來源未必準確，有時文字會誇大不實，和實際數字有所差異。

還有一點侷限在，歷史資料主要紀錄人口聚居的城鎮，可是黑死病那個時候，歐洲超過 75% 人住在城市之外。人擠人的城市碰上鼠疫這類傳染病，通常受害較大，所以根據城市評估而得的結果，也許會高估瘟疫的危害。

另一方面，不同地區的受災程度很可能不同，就像正在進行的 COVID-19（武漢肺炎、新冠肺炎）疫情，遺傳上相同的病毒重擊秘魯，對澳洲的傷害卻相對有限。而黑死病也是如此，既有資料已經足以看出，相比於義大利深受打擊，波蘭更加輕微。幾處地區的狀況，不能擴大代表整個歐洲。

花粉大數據

要評估黑死病這類歷史大事件的影響，沒有一種理想辦法，一定要從不同方面尋找證據切入、互補，而環境變化可以作為切入點。突然爆發的疾病，導致大量人口死亡之後，也將造成經濟與社會的動盪，可想而知，自然環境也會受到牽連。

新發表的研究選擇以花粉作為指標，探討黑死病的影響，還創造一個看似 fancy 的新名詞描述：「大數據古生態學（big data palaeoecology，簡稱 BDP）」，反正大數據就是那樣。

概念是，受到黑死病負面影響愈嚴重的地區，人類活動會減少愈多，可以由花粉變化看出。具體樣本來自歐洲各地 261 處遺址，一共 1634 個沉積層樣本；年代介於公元 1250 到 1450 年，大致涵蓋黑死病發生之前到之後的各一百年，也就是前後約 4 代人。短時間內大量人口死亡，影響可能延續數代。

不同植物會生成不同花粉，有些花粉落到湖泊等環境，變成湖底的沉積物，有機會保存下來，成為歷史切片的見證。而人類活動影響環境，使得植物生態有別，便會留下不同的花粉組合。

例如農耕發達的地區，會留下大量農作物的花粉，畜牧業普及區則會是另一種風貌；若是人口減少令農牧活動降低，野生植物的花粉便會增加，不同階段又會生長不同野生植物。

地段，地段，地段！

新的分析思維看似很有道理，但是能相信嗎？研究者首先分析資訊最豐富的兩處地點：瑞典、波蘭。許多證據表示黑死病過去後，瑞典慘遭打擊，波蘭反而明顯成長；倘若花粉呈現的狀況一致，便說明這套分析是可靠的。結果花粉分析順利通過考驗。

花粉分析擴大到歐洲全境，最肯定的結論是：各地差異不小。黑死病前後，一些地區差異有限，有些甚至逆風高飛；農牧活動減少最多的地區位於斯堪地那維亞（北歐）、法國、德國西部、希臘、義大利中部。

有個假設是：瘟疫使人口減少以後，產業可能由勞力密集的農耕，轉向較不需要人力的畜牧。但是這回研究指出，所有農耕下降的地區， 畜牧也跟著減少；唯一例外是德國西南部，畜牧反而增長。

考察文獻得知，義大利、法國深受黑死病危害，這也反映在當地的花粉中，證實歷史紀錄的準確。農業開墾往往是森林的敵人，黑死病過後，義大利的森林甚至重新蓬勃復育；慘烈至此，難怪有薄伽丘《十日談》的誕生。

然而不少地區的農牧活動，黑死病前後的差異有限，或是顯著成長，像是伊比利、愛爾蘭，以及中歐、東歐多數地點。這些分析指出黑死病對歐洲各地的影響有別，整體死亡率大概沒有 50% 那麼誇張。

其實還是不清楚黑死病的死亡率

該如何看待上述論點呢？花粉分析有優點，也有缺點。一如文字、稅務等切入方向，花粉也有自己方法學上的侷限。它能告訴我們歐洲各地的死亡率不均值，卻無法真正評估死亡率高低。

根據花粉組成在不同年代的相對變化，可以推論當地農牧活動的改變，卻不直接等同於人口的死亡程度。

一個地區在黑死病後一段時間，農牧活動明顯增長，不見得意謂瘟疫時沒有死很多人，也可能是恢復速度很快，或是還有黑死病以外的其他因素。

也要注意這兒的評估是相對的，某地相對的受災比較輕微，不等於災情不嚴重。一個地區在幾十年的時段內，如果損失 30% 人口當然是大災難，但是就算死亡「只有」5%，也不可能馬照跑，舞照跳。

評估大瘟疫更廣泛的社會影響

儘管無法準確判斷死亡率，花粉能評估傳染病對社會更廣泛的影響。黑死病這類大瘟疫，不是只有鼠疫桿菌殺死多少人而已，還會牽連更廣泛的社會運作，累積間接傷害。

• 延伸閱讀：歷史大瘟疫：黑死病重塑社會貧富

即使是一個較小的地理範圍，受災程度也可能有內部差異，如城鎮中心及其周圍的郊區、鄉村。沉積物中的花粉，是一個地區一段時間內的集合紀錄，似乎較能避免城鄉差距的影響。

有學者認為，黑死病過後一個地區之所以沒有衰退，也可能是外地人口填補所致，故質疑新研究的論點。就算真是如此，新遷入的人口也是來自歐洲其他地方，同樣支持新論點的大方向：歐洲各地受災程度有異，並非每處一樣嚴重。何況過往公認疫情嚴重的地區，新分析中也看得出來。

有趣的是，一項 2019 年發表的研究在檢視多重證據後，也認為查士丁尼瘟疫的災情言過其實，不如過往認知的那麼嚴重。提醒各位千萬不能忽略「沒有那麼嚴重，跟不嚴重是兩回事」。

花粉無法回答的問題是：黑死病為什麼在各地影響有別？有人推測是鼠疫桿菌的品系不同，在西歐的殺傷力較強，東歐較弱。但是此一論點缺乏遺傳學、病理學的證據。

2019 年底至今的全球瘟疫清楚告訴我們，遺傳上一模一樣的品系，在不同國家的傳播與傷害天差地別，涉及許多複雜的因素。黑死病比當下冠狀病毒造成的疫情嚴重很多，基本道理大概還是一樣的。

延伸閱讀

• 拉脫維亞5000年前，最古早的鼠疫桿菌，源自動物傳染？
• 鼠疫桿菌：伴隨人類5000年的死神 
• 鼠疫桿菌至少 3800 年前，成為跳蚤騎士
• 短篇  查士丁尼瘟疫的災情，或許言過其實？
• 短篇  地中海地區最早，威尼斯的隔離防疫系統
• 短篇  英格蘭鄉村Thornton Abbey，黑死病留下的大墓
• 中世紀黑死病，之後數百年的餘波
• 18世紀初的鼠疫桿菌，大北方戰爭到馬賽大瘟疫
• 黑死病、西班牙流感到 COVID-19，瘟疫如何重塑社會貧富？
• 死亡率，不是「死亡人數／感染人數」這麼簡單
• 透過花粉考古認識古代氣候！——宜蘭 2 千年前的豪雨，竟和聖嬰現象有關？
• 用花粉探案的英國斜槓阿嬤──讀《每具屍體都會留下痕跡》

參考資料

1. Susat, J., Lübke, H., Immel, A., Brinker, U., Macāne, A., Meadows, J., … & Krause-Kyora, B. (2021). A 5,000-year-old hunter-gatherer already plagued by Yersinia pestis. Cell Reports, 35(13), 109278.
2. Spyrou, M. A., Tukhbatova, R. I., Wang, C. C., Valtueña, A. A., Lankapalli, A. K., Kondrashin, V. V., … & Krause, J. (2018). Analysis of 3800-year-old Yersinia pestis genomes suggests Bronze Age origin for bubonic plague. Nature Communications, 9(1), 1-10.
3. Izdebski, A., Guzowski, P., Poniat, R., Masci, L., Palli, J., Vignola, C., … & Masi, A. (2022). Palaeoecological data indicates land-use changes across Europe linked to spatial heterogeneity in mortality during the Black Death pandemic. Nature Ecology & Evolution, 1-10.
4. Black death mortality not as widespread as believed
5. Did the ‘Black Death’ Really Kill Half of Europe? New Research Says No
6. Mordechai, L., Eisenberg, M., Newfield, T. P., Izdebski, A., Kay, J. E., & Poinar, H. (2019). The Justinianic Plague: an inconsequential pandemic?. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(51), 25546-25554.

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。

y編按：A片中的迷思數不勝數，但也有各種腦洞大開的新奇點子。比如說，你想過在太空中怎麼做愛嗎？這不是胡思亂想，而是至關重要，尤其當人類準備要飛往前人未至的星際邊疆的此刻。

《看A片學性教育是否搞錯了什麼？》專題邀你一起聊色長姿勢，讓我們一起上到外太空，想想怎麼孕育生命在內子宮？也歡迎偷偷私訊跟我們分享你的各種腦洞喔！

數十年來，人類前往月球、發射了國際太空站、在火星上登陸探測器，不斷地刷新在宇宙中停留的時間。

如果要給星際探索一個高大上的理由，那大概是如何將人類的足跡拓展到宇宙，建立一個吉翁公國人類可以居住的殖民地。

但仔細想一下，建立殖民地需要什麼呢？直覺上想到的就是「食衣住行育樂」：目前，我們有研究各種栽種方式、新型的保存方法；太空衣的科技也持續革新，越來適合活動；太空船、建築物有各種適居設計；火箭技術也日漸成熟⋯⋯其實好像都有在準備呀？

等等⋯⋯人要殖民，就需要繁衍後代，持續的在異地延續基因。至少保持人口不要負成長，不然就只是「派一群人送死」！

說到繁衍後代，就要討論不少令人害羞的事了，隨著太空旅遊即將成真，只要有錢就能藉著私人企業的幫助上太空，想在太空中做害羞的事不再遙不可及，而太空競賽也因此多了兩個未達成的成就：「在太空中自然受孕」和「第一個在太空中出生的嬰兒」。

沒有這些成就，人類就無法完成永久在外太空定居的願景，但我們好像不常聽到相關新聞⋯⋯所以我們有所準備嗎？

太空人有「做」過嗎？還是只是我們不知道

男女太空人難道不會一時意亂情迷，在太空中曾經做過那檔事，然後我們都不知道嗎？這其實是兩大太空單位NASA和俄羅斯太空總署 Roscosmosc 很常被問到的問題，也是外出演講的太空人很常遇到的疑問之一，先講結論：

沒有，你可以有很多陰謀論，但是統一說法就是：「沒有」。

Roscosmos 在2011年就有發布過聲明反駁過這個理論，聲稱不管在蘇聯時期還是俄羅斯太空任務中，從來沒有太空人進行過性行為。（註1）

至於 NASA，在太空人的條款中對於組員之間的關係規範基本上以「組員間保持信賴關係」和「維持專業」為主軸，而且絕大多數的太空人都邁向中年、有自己的家室，此外，要在人不多、空間密閉的太空中亂搞還不被發現，其實非常非常困難。

筆者為了確認這件事，還寫了 一封 email 給我在美國熟悉相關領域、認識太空人的前輩，幫我輾轉交給了2004~2005年國際太空站的指揮官焦立中博士 Leroy Chiao回答，針對「是否有組員在太空中進行過性行為？」和「是否有相關實驗要求太空人進行？」這兩個問題，答案都是大大的NO。

焦立中博士也在之前的訪談中曾經寫到：「我並不清楚 NASA 有沒有針對這件事發表正式宣言，當我們同意成為太空人時這件事根本沒有討論的餘地，因為大家都心知肚明答案是什麼。」

「男人終究是男人，如果發生了很難不去宣揚。而且如果哪一天在太空站上發生這種事情，其他人很難不會知道，或是說⋯⋯當這種事發生時我們都會知道。」太空人也都支持焦立中博士的說法，表示說每天的任務不會有時間給你羅曼蒂克的。

再繼續追問下去也沒有用，我們就承認過往太空人並沒有在太空中進行過性行為或相關實驗，但這不代表未來不會出現，讓我們超前佈署，向未來規劃吧！

在太空中做愛做的事很難嗎？你還得先問過牛頓

以前沒有沒關係，但當我們談到太空旅遊、遠行或殖民時，就必須要面對幾個大問題，像是「人類該如何在太空中進行性行為」、「人類有辦法在太空中受精嗎」、「人類該如何在太空中進行分娩」、「之後的育兒行為怎麼辦」⋯⋯等。

你或許可以在太空站內關6個月，但一趟火星長期任務可是以年為單位起跳的。不管你是為了科學研究需要大膽嘗試，還是不小心鬧出人命，我們都要有所準備，更別提定居月球之類的理想，與其當理想變為現實，才在苦惱不能做，不如現在就來研究怎麼做吧！

先說大家最關心的性行為好了，會有什麼「體位怎麼做啊」、「動作怎麼辦」之類的問題。

一樣先講結論，會比地球上還要麻煩很多，麻煩到你可能不會想做了！

因為你得先問問牛頓⋯⋯不是說真的去問牛頓物理，而是要考慮「重力」。在地球上，我們能夠肌膚相親、彼此抱在一起或是做愛時變換不同姿勢，或多或少都需要重力幫忙。而大家應該也看過太空人在無重力中生活的影片吧？在無重力狀態下，舉凡睡覺、換衣服、吃飯、跑步運動都需要很多的支撐和固定，可想而知，兩個人之間要緊密的激烈互動，將會需要更多的協助。

而且，作用和反作用力也需要考慮，不管是哪種體位，一次動作結束有非常大的機率會使兩人分開，除非有設計良好，又不會妨礙兩人動作的「性行為輔助裝置」幫忙固定，例如把其中一人固定住之類的，但這又像是什麼特別的 play？

不管怎樣，「性行為輔助裝置」會是一個非常偉大且厲害的發明，不然你也可以請另一位好友從旁協助，就像A片裡面會看到的那樣⋯⋯總覺得好像更怪了。

另外，還有太空中的身體狀況需要考慮，這裡說的不是疾病，而是大部分人都無法避免的太空中身體變化，例如動暈症、骨質流失、視覺味覺變異⋯⋯等。其中和性愛最直接相關的，就是「血液」。在太空或低重力中，血液無法順利地流動，導致許多太空人會有頭暈、血液循環的問題，而男生陰莖需要充血才能正常勃起，至於女生，性行為過程中陰道壁也會充血，在無重力上都可能會發生困難，更不用說之後受精卵著床後的養分供應了。

另外在太空中液體因為沒有重力的影響，如果附著在身體上的話並不會滴下來，反而會累積在皮膚上，最普遍的問題就是如果流汗越流越多，如果沒有處理掉的話，會在皮膚上形成一層濕濕的汗液層，這不只讓親密活動因身體濕滑難以進行，也會讓性愛很不舒服。其次，別忘了精液和女性潮吹的液體，都因為沒有重力而不會輕易離開你的身邊，如果沒有萬全準備在太空上做起來，一定是一團亂。

總而言之，人類的性愛方式是針對地球重力設計的，在太空中很難行得通。

才剛起步的人類宇宙性愛計畫，我們有什麼進展呢？

看起來，距離人類能順利的在宇宙中進行肉體歡愉，還有很多研究需要補完，那目前有什麼進展呢？

其實有很多人，尤其是非太空專業人士，對這件事有無比的熱誠。其中最有名的事件，當屬陪伴全球無數孤單人、維護世界和平、以橘黃色LOGO為象徵的「P開頭網站」所發起的企劃。

在2015年P網發起了一個史無前例的募資，製作世界第一個太空性愛影片，這個耗資340萬元的計畫希望能把兩位他們挑選的影星送上太空，並拍攝一支A片。看起來很有趣對吧？但這個募資目前只達到 6%，而且，不管是在模擬無重力還是真的在宇宙中做愛，我們都還準備的不夠，安全為重。

還有像維珍銀河企業（Virgin Galactic）還曾收到來自未知單位的提案，提供100萬美元拜託他們協助製作一部長達1小時的太空性愛影片，但最後維珍拒絕了！可能還是因為風險考量。

其實現在各大太空研究機構，不管公家還是私人，都會有人上門詢問太空性愛的相關問題，尤其是媒體對這件事特別有興趣，誰不會對「在奇異的環境打炮」這個話題感興趣呢？

而且偷偷講一個筆者理出來的關鍵問題，不管怎樣，我們可能都需要先在人工產生的零重力中實驗一下，但是現在搭乘飛機體驗零重力一趟長度約為8分鐘，而且分階段進行，每一階段30秒！各位男士，你的時間夠嗎？

先暫停大膽的想法，來講一些正經的研究

科學要處理人類在太空中生殖、繁衍的問題，不會直接從人體實驗和體內受精著手，而是從如何在太空中體外人工授精開始研究。

2018年4月，NASA 進行了一個非常重要的實驗稱為Micro-11，這個計畫首次將人類和公牛的精子送上國際太空站進行實驗，看在無重力空間中精子的活動有沒有改變，公牛的精子因為行為模式較為固定，所以做為這個實驗的對照組，而人類的精子本來就有較多運動模式，所以更難預測。

太空人進行完實驗、觀測之後，還要將精子送回地球，看有沒有辦法跟卵子做結合，才有辦法下初步結論，因此目前尚未有定論。不過更早的研究顯示，牛和海膽的精子在太空中都適應良好，牛的精子在無重力下的游速較快，這通常代表繁殖力更強，而在海膽精子上，驅動精子游動的化學物質在無重力中也更快啟動。

然而想要成功受孕，光有精子是不夠的。之前NASA曾在太空梭任務中進行過得母鼠實驗顯示，微重力會使小鼠卵巢延遲釋放成熟的卵細胞，目前仍在進行的實驗是要確認這個現象是否為長期效應，如果答案是肯定，那麼這將會是另一個要克服難題。

並且，「輻射」會妨礙精子和卵子的形成，也會造成突變而傷害胎兒。而在太空中，來自太陽的高能量宇宙射線和帶電粒子非常多，就算在國際太空站，上面的輻射量也比地表強10倍左右！更別說在其他宇宙空間（例如月球、火星），上面的輻射量又是好幾倍起跳，我們需要能防禦輻射的太空殖民地，或是發明有助於修復受損DNA的藥物，才有辦法在太空中安胎。

就算我們克服了這些障礙，在人類長期的太空旅行和宇宙殖民計畫中，還得確保有足夠人口和健康的基因庫，曾經有虛擬計畫模擬如果要經過6300年的太空旅行後到達比鄰星B，我們至少需要98人才能避免近親交配，保有足夠健康的基因，再考慮上個人狀況、災害、潛在風險，可能要上百人才能完成一趟太空移民！

此外，除了身理上的問題需要解決，還有心理狀態也要考慮。如果兩位太空人伴侶有了感情摩擦怎麼辦？ 太空旅行就哪幾個人而已，空間又只有這麼大，如何維持健康心態就顯得非常重要。

更麻煩的倫理和政治問題要進來嘍！

以上提到的物理、化學、生物、心理問題，其實在精準長期的研究開發之後，都還是有望解決的。

以目前的步調，太空中人類體外受精的實驗可能需要4~5年的研究，如果2年內開始招募正式的實驗者並開始訓練，然後在男性女性還保有生殖能力下進行任務（也就是說不能太老），這個「太空中人類性行為」的研究估計可以在10~15年間完成。

雖然研究執行上不會遇到困難，但在政治跟倫理層面，這些研究還需要另一群專業人士，長期跟大眾進行溝通才能克服。目前國家級太空機構要處理「宇宙中繁衍後代」的相關問題，研究執行的難度並不高，但在政治上會變得相當棘手。

你想想，把你上繳國庫的稅金，拿去讓太空人用於「繁殖人類的科學實驗」，你能接受嗎？

而倫理方面，宇宙勢必是一個短期內非常壓抑、充滿未知風險的地方，人類社會在這種高壓狀況下，必定會形成異於地球的社會組織與文化，在這種環境下出生的小孩會快樂嗎？

除了可能面臨的生理和文化挑戰，也可能因為設想不夠周全，造成初期嬰兒潛在死亡率較高，而這些小孩在不同重力下發育的差異，也需要更多實際案例，才能適應或化解。

以上問題很難在短時間內解決，也很難由國家機構著手，這又是私人研究企業的機會了，雖然它們不會被質疑浪費公帑，但潛在的相關問題還是存在。

現在知道在外太空做愛，是一個多麼深遠、偉大又麻煩的計畫了吧！但我也跟大家一樣在期待可以看到宇宙A片的那天，當然，這一切都是為了科學研究！（被打）

註解

1. 筆者蒐集資料的過程中，在知名成人影片網站有找到英文標題為「俄羅斯太空人太空性交實驗」的影片，而且真的是在無重力中和帶有有點古老的畫質……先對不起我發文不附連結，但考慮到假影片、黑歷史、模擬、或是單純的官方不願承認等各種面相，我建議大家還是先當作太空人做愛這件事還沒發生、大家從零開始吧！

資料來源：

• BBC Knowledge雜誌 第110期(2020年 10月) 、第96期(2019年 8月)
• No Sex in Space, Yet, Official Says
• Space Sex Is Serious Business
• Sex in space is going to be way different than it is on Earth
• NASA Micro-11
• Effect of space environment on mammalian reproduction