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【2014智活星期二】張慧玫:生態探索─原住民生態數位典藏

PanSci_96
・2014/10/10 ・1566字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 463 ・五年級

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紀錄:羅紹桀

中華大學生物資訊學系的張慧玟老師,之前到新竹山區與泰雅族原住民共同合作開設了一門課程,帶領大學生到山上去做多元化的體認,希望能促進互相的認識,進一步提供科技上的導入,今天張老師將與我們分享中間的過程與將來的計畫。

張慧玫:生態探索─原住民生態數位典藏

教育部有一個計畫希望能帶大學生去關懷不同文化背景的族群,首先希望先去認識與追蹤他們,如果可以的話,希望進一步提供學校的專業或技術層面上的幫助。張老師表示:「後來發現所謂想『幫助』他們的想法讓我們很心虛,因為我們實際從他們身上得到的東西遠比我能給予的還要多,我們當時選擇的是在新竹附近的泰雅族部落,我們系是屬於『生物資訊系』,所以我們的想法是想利用我們的專業─「生物」的部分或許能關懷到山上生態的防護,然後因為我們也有資訊相關的教師,或許我們也能整合科技上的運用來參與當地的文化。」

神奇的纖維植物與染色植物

老師們那時帶了一個問題去,到底要從什麼角度進入他們的生活呢?想來想去,或許系上的生物專業可能與山上的生態最有關係,因此想從山上的「植物」著手,於是張老師的團隊開始訪問部落的耆老們過去原住民祖先怎麼使用環境中天然的植物資源,很幸運地找到了好幾位願意跟他們分享的耆老,他們非常熱情,只要敢問他們都很願意來分享,其中幫助團隊最大的有兩位,其中一位是花園國小分校的校長,另外一位是一位泰雅族的年輕人,他們兩個都有「獵人」的身分,所以當他們與我們解釋植物的時候他們非常熱情地與我們分享它們的野外求生的實用價值。

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首先他們詢問到傳統的服裝是用什麼素材製作的,族人們提到主要是用一種叫做「苧麻」的植物,從中抽絲剝繭,就能製成身上穿的衣服,或是各種生活用具。如果想把加工後的布料染成咖啡色,塊根型的「薯榔」泰雅族最常使用的染色植物之一,然後他們不僅現場展示整個過程給我們看,還把所有的工具、材料全套搬到山下展示給大學生,把全套「從苧麻到染色完成」的過程帶到平地讓學生親自體驗,老師因此倍感溫馨。

文化、產業、與自然資源的衝突

在過程當中,山上的原住民朋友表示,越來越多山上的族人與平地人通婚,所以原住民的文化漸漸被淡化,他們很希望他們的下一代可以繼續傳承泰雅族的文化,所以他們希望當他們展示他們文化過程時,也能帶他們當地的小朋友一起參與,因此整個行程是大學生與小朋友一起進行的。

除了傳統的植物染以外,在過程中大學生們也了解到其他泰雅族的文化,例如他們的高腳屋、手工竹簍、小米麻糬、和山上的天然沙拉(過貓樹豆等等)。

最後當問到原住民的需求時,很殘酷的是常常有許多產業會與山上的資源有所衝突,舉例來說,很多人愛吃高冷蔬菜,但這種植物的淺根性會對山上的土地造成一定的影響。

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要解決這樣的問題,他們必須要有一個經濟的型態能讓山上的生態永續經營,同時不干擾到原住民的生活,例如以觀光產業代替經濟作物。

張慧玫老師與智活聯盟合作能導入音樂漫畫和互動科技,目前正在設計相關的課程,希望能帶入當地文化的精神、植物的應用,希望將來能推廣觀光導覽,人們來到山上能有更多的認識。

【關於智活星期二】

智活星期二是Pansci與CRE@TAIWAN智活聯盟共同舉辦的小規模聚會,旨在推廣「智慧科技導入常民生活」的教學理念與社會實踐,活動的主要形式是找三、四位各大專院校不同領域的講者針對同一主題,各自在15分鐘內與大家分享自己的教學方法論與實踐經驗,並讓所有人都能參與討論,推廣智慧生活與創新服務。

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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手指彩虹會發生不好的事?——白樂思的最後研究「彩虹禁忌」
寒波_96
・2022/02/11 ・4415字 ・閱讀時間約 9 分鐘

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美國的語言學家白樂思(Robert Blust)在 1940 年 5 月 9 日出生,不久前 2022 年 1 月 5 日去世,享年 81 歲。他是南島語言的專家,對台灣也很熟悉;他的一系列研究成為支持「出台灣說」的重要證據,在台灣小有知名度。

白樂思漫長的學術生涯除了南島語言,還有許多其他成果。他生前最後發表的論文之一,主題是「彩虹禁忌(rainbow taboo)」,相當有意思。一代大師最後關心的問題,我們來瞧瞧。

2021 年 8 月 17 日《南島起源》新書發表記者會,白樂思講話時一度相當激動。圖/Prof. Robert Blust | Pre-recorded Video Speech for “The Origins of the Austronesians” Book Launch

彩虹禁忌:手指彩虹會發生不好的事?

彩虹在現代社會衍生出許多意涵,例如代表同志,不過這兒的彩虹禁忌和恐同無關,是真的彩虹。論文於 2021 年發表,但是可以追溯到 1980 年,那時白樂思在印尼的雅加達做研究,有一天用手指著彩虹,當地人告訴他,蘇門答臘人覺得用手指向彩虹不禮貌,會讓手指和彩虹一樣被掰彎。

白樂思感到好奇,之後搜尋文獻,還詢問世界各地的學者、傳教士,是否聽聞類似的事,結果得知這類禁忌十分普遍,總共在 124 個文化存在,而且遍佈全世界,亞洲、大洋洲、澳洲、北美洲、中美洲、南美洲、歐洲、非洲都有。

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他在 1980 年代搜集大部分資料,1998 年寫成論文稿件,但是沒有正式發表,一直等到 2021 年,成為生前最後一批問世的論文。前後延續 40 年,是他的半輩子之久。

白樂思稱呼此普遍存在的現象為「彩虹禁忌」。共通點是:不要用手指指向彩虹,否則會發生不好的事。

彩虹禁忌存在於世界各地區,使用不同語言的族群,變化很多。最常見的版本是,指向彩虹的手指會承受惡果,掰彎、斷掉、爛掉等等;澳洲和新幾內亞某些族群,則是其他人接受惡果:媽媽或近親。

所幸彩虹通常沒那麼容易被冒犯,只要不用手指直接指著它,用身體其他部位,像是頭、嘴唇、鼻子、握拳都可以。倘若無心犯錯的話,往往有補救措施,可以把手指弄濕、手指插入口腔、肛門(自己的!)、牛的大便等等。

白樂思探討的彩虹禁忌,和同志沒有任何關係。

全世界跨文化普遍存在的禁忌

白樂思認為彩虹禁忌是世界性的現象,一些地方過去存在,卻在近代消失,例如 19 世紀中期的格林童話,便證實歐洲也曾經有過。

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至於台灣,白樂思蒐集到 2 個南島族群。易家樂(Søren Egerod) 1965 年的《Verb inflexion in Atayal》書中記載,泰雅族認為一個人不能用手指向靈魂之橋(彩虹)。陳千武 1991 年的《台灣原住民的母語傳說》則是提到布農族。

台灣的漢人似乎沒有,中國的漢藏語系使用者,則至少存在 4 個彩虹禁忌。白樂思由個人聯絡獲得 3 個案例:管東貴 1994 年告訴他:江西的客家人小孩,被教育不可以手指彩虹,否則背會被掰彎。Chang Hsiang-shun(找不到是誰)1994 年告知:江蘇北部和山東講普通話的人,告誡小孩不要用食指指向彩虹,否則手指會爛掉或長瘡。

羅錦堂 1990 年告訴白樂思:甘肅的蘭州講普通話的人,認為彩虹是一條水龍,從海洋喝水,噴出雨水。小孩被告誡不要用食指指向太陽、月亮、彩虹,否則食指會被切斷。不用食指的話,用別的方式仍可接受。

還有一個案例是白樂思搜集到最古老的紀錄,來自距今約 2700 年前的《詩經.鄘風.螮蝀》:「螮蝀在東,莫之敢指,女子有行,遠父母兄弟」。「螮蝀」發音為地東或地洞,是周代彩虹的名稱之一。根據野蠻小邦周的介紹,此一禁忌的源頭很可能比周代更早。

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泰雅族有彩虹橋的文化信仰,也存在不能手指彩虹的禁忌。圖/Julien Malland

不該冒犯神聖的存在

為什麼手指彩虹會成為禁忌?白樂思認為有兩點關鍵因素:第一,彩虹被視為神聖的,或是危險的存在。第二,用手直接指著對方,常被視為冒犯行為。綜合起來就是:不該冒犯神聖的產物。

某些文化認為彩虹是美麗或神聖的東西,卻也有些文化視之為危險的存在。世界各地都有文化,認為彩虹和「另一個世界」有所聯繫。一個理由是無法靠近彩虹,在我們的世界,彩虹的存在若隱若現,賦予它一股超自然的神秘感。

手指其他人,特別是用食指對準其他人,在世界各地普遍不禮貌,旅遊指南便建議觀光客不要亂指。對另一個人都不禮貌的行為,何況是針對超乎人類存在的彩虹?不管對彩虹的態度是愛,是敬,或是畏懼,總之都不該冒犯它。

手指彩虹不禮貌,手指其他的東西也可能有壞事發生,例如星星、月亮、太陽都有類似的禁忌。白樂思在論文以台灣舉例:不可以用手指月亮,否則會被割耳朵(他果然很熟悉台灣!)。然而,月亮、星星等禁忌的流行範圍都很有限,沒有一項如彩虹禁忌般在全世界廣布。

白樂斯推測遍佈各大洲,不同文化、語言族群的彩虹禁忌,歷史應該十分久遠。考量到澳洲、新幾內亞有多個族群獨立存在彩虹禁忌,而人類最初在數萬年前移民當地,因此多半在舊石器時代便已存在。

彩虹禁忌本質上是人類心靈對自然環境的反應,倘若超過 10 萬年前的智人,認知能力已經和現代差異不大,彩虹禁忌甚至有可能在那個時候已經出現。

用食指直接指向彩虹,觸犯彩虹禁忌。圖/JODIE GRIGGS/GETTY IMAGES

文化特徵的漫長演化

彩虹禁忌是在許多不同時空的文化,被重複發明嗎?或是有個共同的源頭,能追溯到很久很久以前?這類文化特徵起源與傳播的問題,非常難以回答。光是都市傳說都難以追溯源頭,何況是更廣、更久的彩虹禁忌?

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歷史語言學家指出,兩種語言之間有相似性,有 4 種可能:巧合、轉移、普遍、共同起源。而白樂思認為,如彩虹禁忌這類文化特徵,也適用類似的道理。

巧合,世界到處都有巧合。例如「濕」的德語為 nass,美國西南部的祖尼語(Zuni)是 nas,兩者沒有任何關係,發音類似純粹是巧合。轉移或借用相當常見,我們日常就會使用一大堆外來語,如麥克風,仍然保有原本的發音。普遍(universal)最明確的案例是 mama 和 papa/baba。共同起源則是排除上述可能性後的解釋,能探討如南島、印歐等語系內不同語言的關係。

語言學研究指出,不同語言最普遍共通存在的詞是 mama 和 papa/baba,意思都是媽媽和爸爸(或反過來)。原因是新生兒發音能力受制,又努力與其他人互動下,只能發出最容易的音,而漸漸演變為寶寶身旁父母的代稱。不同語言都有 mamababa,並非源自祖傳的共同祖先,而是新生兒發聲能力必然導致的結果。

和新生兒發聲限制,跨時空的共通性類似,許多差異很大的文化一致認為:手指他人是冒犯、彩虹有超自然的神聖或危險性;另外人們對威脅比較感興趣,會認真對待。由此推敲,彩虹禁忌或許和 babamama 代表爸爸媽媽一樣,也是人類心智對自然現象反應的必然結果。

手握圈圈不伸直手指,是安全指向彩虹,避免禁忌的方法之一。圖/MARIOGUTI/GETTY IMAGES

白樂思推測,彩虹禁忌經歷過多次失傳和再度發明。由於人類共通的背景,彩虹禁忌也許多次被重複發明,隨著人群分家和遷徙,各自流傳與失傳,衍生出各種變化。

例如距離遙遠的澳洲與非洲的蘇丹,兩地都存在用手安全指向彩虹的方法(手指圈圈),較有機會是巧合導致。

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而澳洲、新幾內亞、大洋洲多處族群,有別於其他地方彩虹禁忌的受害對象是自己,它們的受害者都是親人,或許可以追溯到共同起源。另外白樂思沒提,不過照他的解釋,「親人受害」能追溯到幾萬年前,近大洋洲移民的共同祖先,那麼數千年前才移民到該地區的南島語族群,也具備此一特徵,大概是轉移而來。

遠古禁忌,漸漸失傳

綜合來看,也許超過 10 萬年前,在非洲演化出現代心靈的智人祖先,已經衍生出彩虹禁忌;即使沒有那麼久,也非常可能存在上萬年。長久以來它在各地屢屢失傳和重新誕生,經歷傳播與演變,涉及到文化演化的各種可能形式。這當中充斥未知,但是無疑,彩虹禁忌也是探討文化演化的寶貴材料。

隨著時代力量流轉,如今科技昌明,傳統文化漸漸消亡,彩虹禁忌仍然存在嗎?至少在東南亞依然普遍,不過常常沒有被認真看待,有時還被視為無稽之談的迷信。一度廣泛存在,歷史悠久的彩虹禁忌,似乎也和多數傳統文化一般正在消失。

白樂思 2021 年 8 月 17 日的講話,我們懷念他:

延伸閱讀

參考資料

  1. Blust, R. (2021). Pointing, rainbows, and the archaeology of mind. Anthropos, 116(1), 145-162.
  2. Even Rainbows Have a Dark Side

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

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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。