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能看清?用感受?「隱藏的邏輯」

oeo
・2011/01/27 ・5669字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 547 ・八年級

圖片來源

對於宇宙人生的真相,世間最上位的「信仰」層級應該可以分為三類:宗教、科學(包括哲學)、我執(如名利),而一切的判準與學理、詮釋與理解、看待甚至作為皆由此衍生。

就從這個信仰層次上來看,我想科學(尤其學院學術)常常給人的疏離感不但在於它與大眾或說眾生的一種「距離與隔閡」,還在於以「實證主義」為主流與「機率詮釋」為基底的現代科學致命「弱說服性」!這與知識水平和受教程度可能是無關的。現今,要從學歷來反應一大群人的「科學信仰」程度,我想結果會和近期科學人雜誌登出「平均來說,無神論者比信徒更了解宗教」的一篇美國研究報告一般的讓許多人感到意外。如果科學報告或理論(尤其試圖解釋普羅大眾、社會現象的)最後都附加一句:「凡事都有例外!」(不管它用什麼華麗的統計術語,諸如有效樣本、信賴區間、誤差範圍、大數法則…..來修飾、包裝),或者以「理論都會革新」,那對於只有一次生命與一段時間的個體來說,憑什麼跟隨這樣的視角來看待週遭的現實世界?

布侃南所著的這本《隱藏的邏輯》,大概可以用「鑽石之所以會亮晶晶,並不是組成鑽石的碳原子每個都亮晶晶的,而是因為碳原子以特殊的方式排列在一起。個體單元並不重要,最重要的是結構模式,人也一樣。」一段作為本書立論的精華喻說。作者以「社會物理學」的觀點,也是「人類原子說」,來解析許多社會現象,例如我們能預測股市的波動走向嗎?今天該走哪條路上班,才不會塞車?在逃生出口前面幾步擺個障礙物,反而能加速疏散人群?謠言為什麼常常會越傳越逼真?為什麼財富總是流進少數人手裡?作者首先用了眾多的實例與論證,駁斥傳統經濟學的觀點,也就是「人是理性的」基礎假設,並認為把人這種「社會原子」看成和物理世界有所不同,所產生的兩大觀點都嚴重偏誤:一種假設人很複雜,必須以單屬於人而不適用其他萬物的角度來思考;一種假設人很複雜,行為尤其社會行為根本不能被掌握與預測!

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簡單說,現今所謂「自然科學」與「社會科學」早已顯得分道揚鑣,勉強湊合只會落得突兀怪異,整個科學又和世俗說法顯得格格不入,這種時候,「社會原子學」的論調不但論述嚴謹且新鮮有趣,更深刻地跨越、動搖或說連結了上述的「信仰」類別,一副好像快要逼近「真理」的態勢(其實比追求物理學上的統一論不惶多讓)?總說分說,直言喻言,人類世界到底如何運行?總會像有這種「隱藏的邏輯」,帶給我們思考與溝通的新語言!

附錄—「隱藏的邏輯」一書精采摘要:

  • 人們不想成為社區的少數份子,結果反而完全破壞了社區的混合狀態。
  • 不同於以往只從個人心理學方面下手,我們也許可以把人當成一個個遵守簡單法則的原子或分子來看待,然後設法找出這些引導群體行為的法則和模式。
  • 表現複雜的社會行為,背後的起因可能很單純。
  • 我們仍是完全自由的個體,可以隨意採取行動,但集合在一起之後的群體行為,卻是可以預測的。
  • 自我組織的本質是,模式(凍原上的石頭圈或結晶裡的原子排列)是自己形成的,和構成單元本身的性質沒什麼關係甚至完全無關。研究斯匹茲卑爾根凍原上的泥土或石頭,無法解釋石頭圈的現象;研究空氣分子本身的特性,也說明不了颱風或颶風的成因。一切的解釋,需要靠模式、組織、形式尺度上的思索,而非原子或次原子的尺度。
  • 自我組織的本質是,某事件或過程A,會引起另一個事件或過程B,而B回過頭來產生更多的A,結果又激發出更多的B,然後出現越多的A,像這樣不斷的循環回饋。
  • 該注意的是系統間各部分的互動情形,而不是只注意組成的部分。
  • (德國物理學家賀爾賓的研究結果)一群人拼命湧向出口,會造成嚴重的阻塞;如果人群移動得緩慢些,反而可以避免阻塞,使所有的人都能離開現場。障礙物的存在,有時候反而有助於群眾的疏散。
  • 「社會原子」(如果你願意這麼稱呼)的行為,通常會遵守相當簡單的法則。社會行為之所以複雜,並不是因為個別成員的複雜特性,而是起因於很多人聚在一起時,通常會以令人驚訝的方式,創造出各種模式。
  • 鑽石之所以會亮晶晶,並不是組成鑽石的碳原子每個都亮晶晶的,而是因為碳原子以特殊的方式排列在一起。個體單元並不重要,最重要的是結構模式,人也一樣。
  • 每個世代都展示了一些規律而可測的事件,是前一個世代曾聲稱不規律而且無法預測的。
  • 儘管圖書館裡充滿數不清的「深奧」經濟理論巨著,然而我們卻看不到任何像物理、化學或生物學教科書上,一目了然的論證基礎。
  • 比起所有的預測和真實發生的現況之間的差異,各預測之間的差異反而微不足道……而且這些預測幾乎總是錯的……這些口徑一致的預測,完全沒有預測到過去七年裡幾個重要的經濟發展—像是1980年代消費景氣繁榮的強度,1990年代衰退的深度與持續程度,或通貨膨脹從1991年開始劇烈而持續地下降等等。
  • 物理學和化學也許稱得上是「硬」科學,然而人的科學實際上是「更硬」的科學,而不是「軟」科學—基於個體的複雜性以及人和人之間的差異性。
  • 人總是做出一些使人類社會變得無法預測的事情。有時只為了想證明人類社會是無法預測的。「人類原子」比宇宙中我們所知的任何東西,都要錯綜複雜。
  • 我們對人類社會的許多困惑,也許並非來自人與自然的隔閡,而是來自我們錯誤的信念,堅信有這樣的隔閡;我們對於自己還不夠客觀。
  • 社會事物和物理事物之間還是有個重大的差別。氫原子就是氫原子,不管是在桌上、恆星上或是在一杯水裡,物理上的原子永遠是一樣的。社會原子就大不相同了—人會改變,會調適,會留意社會組織並且做出回應。……讓社會現象比物理更加豐富而已,那麼兩者在本質上還是一樣的。
  • 一個科學理論的成功或失敗,要看它解釋真實世界的能力好壞,若以這個標準來判斷,大部分的經濟學理論都失敗得很難看,儘管它裡面涉及的數學可能很複雜。
  • 在經濟學家的理論裡,習慣把所有人當成像高騰這樣的樣版人物。高騰是十九世紀的英國統計學家和發明家,總是戴一頂高帽子和一支附鏈條的單片眼鏡。他一生都忙著蒐集資料、進行各種度量與計算,甚至還做了一些實驗,看看祈禱是不是真的有效(他的結論是沒什麼用)。另外,高騰也編纂了一張巨細靡遺的表,上面詳細記載著一個歐洲旅人在「蠻荒」之地可能碰到的問題及答案。
  • 我們沒有一個人是生活在經濟學理論所依據的理性理想中。
  • 理性經濟學所說的個人行為,和實際的個人行為有明顯的差別。
  • 理性?110元賣115元 & 10元賣15元 ;手術90%的成功率 &10%失敗率。
  • 我們的祖先很怕蛇,因為在濃密的非洲熱帶森林裡,蛇是致命的危險。時至今日,還是有很多人非常害怕蛇和蜘蛛,但幾乎沒什麼害怕電線插座或騎摩托車,然而一搬來說,後面這兩件事的風險更高。
  • 人的行為裡面還有一個很奇怪的習慣,就是「損失趨避」(loss aversion),也就是規避損失的傾向。理性的看法認為,人們對賺十元的喜悅與損失十元的嫌惡,程度應該是一樣的,情緒上的好惡也應該是對稱的。但其實不然。
  • 談到人類的行為和決策過程,理性並非最終的答案,而這沒有什麼好奇怪的。本能大腦的行動,常會取代理智。
  • 一項1980年代由心理學家萊貝特的實驗顯示:具有意識的決定,發生在受試者的大腦已經開始運作要去按鈕之後;至少在這個實驗裡,控制行動的並不是大腦的意識。
  • 普林斯頓的心理學家卡奈曼認為我們的心智運作其實包含了「兩套系統」:理性心智與本能心智,當中有兩大重要原則:第一、我們並非理性的計算機,而是精明的賭徒;第二、我們是有適應力的機會主義者。
  • 在各種類型的金融市場裡,極端變動出現的機率遠比常態分布預期「應該」出現的機率,高了很多(厚尾現象)。
  • 在一九一九年,一群經濟學家研究自第二次世界大戰以來,美國單日市場價格變動最大的五十次,發現其中很多都發生在沒什麼重大新聞的日子。
  • 如果真的有人能不勞而獲,就會吸引更多的人進來,但每進來一個人,就帶進一些新的策略,就會有效地把這些少量的可預測性「吃掉」。
  • 讓暴動開始形成的事件,不一定也是使暴動繼續下去的事件,或決定最後規模的事件。
  • 哈佛大學的經濟學家格雷瑟等人研究顯示:犯罪率隨地域不同之差異性,比經濟條件的地域差異性大得多了。一些輕微的罪行,如偷東西或偷車,特別有引誘犯罪的效果,比較嚴重的犯罪像強暴、潛入住宅和搶劫,引誘的力量就小很多;至於縱火和謀殺這類重罪,引誘犯罪的力量最小。
  • 事情發生的一些別的因素也發揮了功效,例如正向回饋,對這些大老闆來說,和別人一起行動,不但心理上有安全感,實質上也有其正當性,因為其他人的投入,會使這個區域更有吸引力。
  • 有關「磁場改變」的科學實驗顯示:很古怪的,有時是一小團原子突然翻過來,有時是一大團原子翻過來,而並不是大家一個一個逐漸轉過來,除此之外,原子全體變成朝上的時間,比起原子間沒有互相影響要快很多。改變的速度加快了。
  • 當一個人對別人的影響力很強的時候,社會轉變的速度不僅是很快而已,甚至根本就是突然的。
  • 模型的模擬結果完全符合(冪次法則模型,厚尾現象),因為拍手的現象幾乎完全由模仿行為掌控;大家的目標都是一樣的,別人拍手時自己也拍手,別人停下來自己就停下來。但是這就意味了,如果你把拍手數據(可以從各種音樂會錄下來),拿來和出生率以及行動電話普及率的資料比較,把它們在時間尺度上的自然差異,以及一些不重要的細節修正一下,你會發現,這三種現象恰好落在同樣的數學曲線上。
  • 我們的社會生活,我們所做的一些重大決定,例如要不要生小孩,要找什麼樣的工作等等,搞不好都接受到某種社會力量的影響,而這種力量,和掌控我們再音樂會結束時該怎麼拍手的力量,在形式及影響力上居然相同。
  • 當我們要解釋任何事情的時候,必須注意到重要的細節而忽略那些不重要的。
  • 哲學家霍弗曾經提過:「人們可以自由做自己喜歡的事時,他們通常會互相模仿…賦予個體無限自由的社會,往往會到達一種令人納悶的酷似性。」
  • 「人應該是朋友的朋友,以禮物回報禮物。
  • 對別人的微笑答以微笑,而以戲言(原譯:謊言)對付別人的欺瞞。」
  • —「埃達」(Edda),十三世紀的古冰島文學作品(引自「隱藏的邏輯」)
  • 唯一能和這場可怕海嘯的破壞力相抗衡的,就是那些倖存者的意志與堅強。
  • 人類最高貴的情操之一,就是自我犧牲的能力。
  • 如果用八百個人的一生的加總,來代表五萬年的人類史,在這八百人當中,前面六百五十人都居住在洞穴或更糟糕的居所裡;只有最後那七十人,有真正可以和別人有效溝通的方法;只有最後六個人會看到印刷出來的字,真正有方法測出冷熱,只有最後四人可以準確測出時間;只有最後兩個人用過電動馬達;而構成今日世界大部分物品,只出現在第八百個人的有生之年。
  • 在強烈民族主義、種族仇恨、文化仇恨的根源裡,潛藏著一個人類社會的弔詭:那些把我們分開的力量,正式幫助凝聚在一起的力量。
  • 這些在開始的時候沒有什麼意義的記號,最後會承載真實的意義。
  • 如果石油、瓦斯或電力的供應系統突然瓦解,我們只好生火取暖;同樣的道理,如果那些支撐人們和平相處的高等社會機制突然崩潰,人們只好憑藉比較原始、未開化的特徵。
  • 在人類歷史上,有些人確實能掌握到一股非常可怕的力量,這並不是因為他們個人多麼有力量、才幹或智慧,而是因為他們成功地操縱了社會形勢。
  • 重要的模式很少是受幾千個因素影響的,而是通常只有少數幾個關鍵的因素。基於這個原因,科學不需要那種包含所有細節的、宏偉的精準模型。
  • 美國牧師雷伊:「一般人可以分成兩類:認為科學是無所不能的人,以及害怕科學將會無所不能的人。」
  • 本世紀初,物理學家布修和梅扎赫用電腦模擬研究:交易行為會使財富的分配趨向更平均。非常有錢的人可能到處旅行、置產、消耗許多物資,而這些行為都使得財富流向別人;窮人消費能力很低,不會有多少財富從他們手上流出去。整體而言,人際間因交易造成的金錢流動,有消弭貧富不均的傾向。然而,這股力量的作用顯然比不上另一股相反的力量。雖然模型中每個人有完全相同的投資技巧,但後來他們發現,單單憑運氣,就會使得有些人比其他人更有錢,於是這些人會有更多的財富可以投資,就有機會得到更多的錢。
  • 財富分配的數學分布,還是完全符合我們在現實世界裡看到的冪次法則。
  • 有一種完全自然的過程,會把大部分的財富推到少數人的手裡去,而且這裡面完全沒有任何權力或陰謀的勾結。這個例子也顯示出,不管人們之間的聰明才智分配如何,你都會看到極大的貧富差距:即使所有的人創造財富的本事都是一樣的,仍然會出現貧富不均的現象。
  • 河流的某種水量和帶有這樣水量和的河流數目、樹枝、雲彩、材料表面的裂痕、網際網路流量的起伏、免疫系統的反應、地震、森林火災都可以用冪次法則來描述!
  • 一百多年來,物理學家基本上一直專注於處於「平衡」的系統;事實上,我們所知道的一切普通物質,從金屬到液晶,從半導體到超流體,它們的性質幾乎都可以用平衡理論來描述,而很多更「奇特」的物理學應用,例如量子運算,情形也差不多。與此呈現鮮明對比的是,那些浮現岀冪次法則的系統,顯然不是處於平衡的,例如地殼或是網際網路,它們一直不斷演變,永遠不會停留在一個不變的狀態。
  • 為什麼支配了企業外部的自由市場規則,管不到企業內部?熱中於自由市場機制的人喜歡宣揚,自由市場經濟的力量勝過共產國家的中央控制「計畫經濟」,但弔詭的是,正如加州大學經濟學家瓦里安指出的:「如果仔細檢視,資本主義的基本單位其實很像是中央計畫。」
  • 任何複雜的現象,都植根於簡單性,連人的世界也不例外。
  • 公司之所以成長,是因為大家合作能夠帶來利益,但是公司的成功卻為日後的偷懶者設好舞台,而偷懶的行為會逐漸破壞公司賴以成功的合作精神。最終的結果並不是某種平衡狀態,而是一種永無休止的輪轉:辛勤工作者成立新公司,這些公司變大、變老之後,最後又會受到偷懶的搭便車行為腐蝕,嘗到苦果。
  • 德國劇作家萊辛一七七八年:「人之所以有價值,並不在於他擁有多少真理,或認為自己代表多少真理,而是在於它為了追求真理所做的努力。因為真正讓人的力量向外延伸的,不是靠擁有真理,而是靠探究真理,單靠這一點,人就可以漸臻完美。」
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森林學研究所畢業 曾任台大創發社幹部(臉書社團 "創發社CAIV" 召集人 ) 某屆倪匡科幻獎得主 從事教育工作 科學科幻 自然生態 文藝創意 一切"豐富生命"的愛好者...

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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「科學」能有價值觀嗎?堅持「客觀」反而讓民眾失去信任?——《為何信任科學》
貓頭鷹出版社_96
・2024/05/26 ・3357字 ・閱讀時間約 6 分鐘

科學這門事業並非價值中立,個別科學家也不是。沒有任何人可以真正做到價值中立,當科學家這樣講自己,人們會覺得他們虛偽,因為那是不可能的。除非他們是白痴學者或超級天真,不然就是不誠實。然而誠實、開放和透明又被認為是科學研究的核心價值。科學家怎麼可能同時做到誠實,又說他們沒有自己的價值觀?如果科學家要堅守誠信,同時卻讓大眾誤解他們的角色(就算不是故意的),這會讓他們的事業出現根本的矛盾。

可能有人會反駁,科學家並不是說他們沒有自己的價值觀,只是不會允許這些價值觀影響到科學工作。這種論述不可能證明對或錯,但社會科學研究和一般常識都顯示這不太可能。這就把我們帶到下一個問題,不知為何長久以來都沒有人認真討論一件事,但它卻是許多美國人不信任科學的核心因素:要說科學是價值中立的,多少是在說它沒有價值,至少除了創造知識以外沒有其他價值,而這很容易就變成在說科學家沒有價值信念。當然不是這樣,但如果科學家不願意討論他們的價值觀,就會給人一種印象,認為他們的價值觀有問題,所以才需要遮遮掩掩,或認為他們根本就沒有價值信念。你會相信一個沒有價值信念的人嗎?

我在第二章提出了一個問題:忽視科學主張但最終發現它是對的,風險是什麼?相比之下,相信一個錯誤的科學主張,風險又是什麼?回答這個問題必須仰賴價值。我和康威合著的《販賣懷疑的人》提到,氣候科學所引起的爭辯,幾乎都是價值上的爭辯。很多有影響力的人物在一九八○和一九九○年代相信,政府干預市場的政治風險是如此之大,超越了氣候變遷的風險,因此他們懷疑、蔑視,甚至否認後者的科學證據。這些立場由自由主義智庫繼承,得到共和黨支持,演變成共和黨支持者很多都否認氣候變遷,只是有些積極、有些消極;然後再演變成很多質疑「大政府」的人都懷疑氣候變遷,包括商人、長者、福音派基督徒、住在美國鄉下的人。

即使氣候變遷的證據不斷累積,懷疑論者還是堅稱,就算氣候真的有在變遷,情況也不會太嚴重,或者不是「我們造成的」。因為如果事情真的很嚴重而且是我們造成的,那我們就應該採取行動,可能需要政府以某種方式管制。如此一來,否認氣候變遷逐漸變成美式生活的常態,先是否認證據,最終否認事實。這個問題非常嚴重,但是對於氣候變遷否認者秉持的價值,不能一網打盡說是錯的。

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共和黨支持者很多都否認氣候變遷。圖/giphy

我們可以討論大政府和小政府的優缺、市場管制不足或過度管制的風險,但任何這類討論都(至少在某種程度上)是從價值出發。如果要開誠布公討論這個話題,就必須討論我們的價值觀。不同的人面對同樣的風險,可能有不同的想法,不代表他們就是愚笨或腐敗。人為氣候變遷的科學證據很清楚,疫苗不會導致自閉症很清楚,使用牙線有益健康也很清楚。但價值觀導致許多人拒絕接受證據指出的事情。

回到剛才的問題:你會相信一個沒有價值信念的人嗎?答案當然是不會,這種人是反社會人格。你也不會相信那些擁抱你所厭惡的價值的人。但如果你認為,某個人的價值觀起碼部分與你相似,就算不盡相同,你可能就比較願意聽聽他的想法,接受他說法的一部分。因此,無論價值中立是否能讓一個主張在知識論上比較站得住腳,可以確定的是它在現實中沒有用,不能以此確保溝通、建立信任的連結

科學寫作的主流寫法不只試圖隱藏作者的價值觀,也把他們的人性一同抹煞了。價值觀隱藏、情緒不得伸張、避免使用形容詞,甚至連「我」這個字都無形中禁止了,即便論文只有單一作者也一樣。理想的科學論文寫得好像作者沒有價值觀或感覺,甚至好像作者根本不是人,這都是為了表現出客觀。

圖/envato

科學家可能覺得根本沒辦法讓否認氣候變遷和相信地球年紀是 6000 年的人相信他們。或許這是真的。我曾經公開表示對於要如何跟千禧世代交流感到非常絕望,他們之中有些人聽信末世論,認為世界就要毀滅了,幹麻還擔心氣候變遷?但當我陷入絕望,隔天幾位記者就告訴我怎樣才能透過基督教價值和教導打動這些人。他們建議我從價值觀下手,社會科學研究也支持這種想法。

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結論

科學家壓抑自己的價值觀,堅持科學是價值中立的,這是一條歧路。他們認為人們如果相信科學沒有價值觀,就會相信他們,但這是錯的。

墨頓顯然這樣想,但他可能是錯的,或許反過來才是對的。原因如下:

政治與社會觀念保守的基督徒、自由主義者、共和黨人拒絕相信演化論和人為氣候變遷,大部分分析都聚焦在科學家與這些人之間的價值衝突。但我相信,驅動大多數科學家的價值觀,還是和大多數美國人的價值觀有重疊之處,包括多數的保守派和宗教信徒。近來有一些科學家開始公開聲明他們的價值觀,我認為部分原因是,他們深信這些價值觀確實得到廣泛接納,可以作為信任連結的基礎。 我認為他們是對的。

我認識的大部分科學家都想要預防疾病、促進人類健康、透過創新和發現來強化經濟、保護美國與全世界美麗的大自然。前共和黨議員殷格利斯講得很有說服力,他談到他和海洋生物學家一同造訪大堡礁,他們肩並肩站著,欣賞珊瑚礁周邊生物撼人的美麗。殷格利斯了解到一件事:他看到「創造」,科學家看到「生物多樣性」,但他們實際上看到的、在意的、珍惜的,是同一件事。

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我好喜歡這個故事,因為多數人至少都在某方面珍愛自然。不同背景的美國人都曾造訪國家公園和森林,去健行、釣魚、露營、開車、攝影、漫遊、抱怨,雖然從事不同活動,但美景與體驗帶來了共同的喜悅。儘管如此,我們對人類與自然世界的關係,確實有不一樣的想法。有些人想要在冬日的黃石公園騎雪上摩托車,有些人想要安靜休養。幾乎所有美國人都說他們相信自由,然而我們對這個詞的理解卻嚴重分歧,也很難同意該把哪一類自由看得最重要。柏林有句名言:狼的自由可能代表羊的死亡。同意「自由」這個詞意義並不大。

宗教歷史學家普羅特勞指出,猶太人、天主教徒和新教教徒都相信十誡,但是版本差距之大,令人吃驚。例如天主教放棄了不可崇拜偶像,而猶太教與新教徒堅守此道。天主教因此少了一條戒律,只剩九條很奇怪,於是他們把最後一條一分為二,變成第九條是不可貪圖鄰人之妻,第十條是不可貪圖其他東西。儘管如此,美國人中超過 70% 都信奉這三個宗教,他們都還是認同不可殺人、偷竊、通姦或做偽證,也相信我們應該崇拜唯一真神、不可妄稱神的名、守安息日、孝敬父母。伊斯蘭教也同意這些,只是比這三個宗教更加強調慈善:課(zakat),也就是施捨,是五大支柱之一。不過,看看 zakat 這個字和希伯來文中的 tzedakah 多麼相似,tzedakah 代表慈善施予,是猶太生活的道德義務。慈善也是基督教的核心價值,虔誠的摩門教徒會繳納什一奉獻。

在很多政治議題上我們意見相左,但我們的核心價值大部分都重疊。釐清這些我們都同意的部分,並解釋它們和科學研究的關聯,我們就有機會克服盛行的懷疑論與對科學的不信任,尤其是因價值受到衝擊而產生的不信任。

We have been authorized by Princeton University Press to use this conten. 該內容由普林斯頓大學出版社授權使用

——本文摘自《為何信任科學:科學的歷史、哲學、政治與社會學觀點》,2024 年 04 月,貓頭鷹出版,未經同意請勿轉載。

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貓頭鷹出版社_96
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貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。