不自然的第六次大滅絕

• 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。

• 李玲玲／臺灣大學生態學與演化生物學研究所教授。

Take Home Message

• 《生物多樣性公約》（CBD）根據定期舉辦的締約方大會（COP）決定執行工作，以達成全球生物多樣性目標。
• 去（2022）年底的 COP 15 訂下新的策略計畫與目標，以接續COP 10未完成的工作。雖更全面和具體，但未來成敗仍取決於執行狀況。
• 臺灣過去在 CBD 的目標上有所貢獻，然而政府對 CBD 重視的程度仍不及國際公約，應繼續滾動修正並將生物多樣性納入主流。

任何關心生物多樣性現況與未來的讀者都需要了解《生物多樣性公約》（Convention on Biological Diversity, CBD）的內容與它的發展。這份在 1993 年正式生效、具有法律約束力的國際公約，目前有 196 個成員（締約方），它們共同承諾且致力於達成三項主要目標：保育生物多樣性、永續利用生物多樣性，以及公正合理分享由利用遺傳資源（genetic resources）^１所產生的惠益。

《生物多樣性公約》的運作

和其他國際性公約組織的運作方式類似，CBD 依據定期舉辦的締約方大會（Conference of Parties, COP）所通過的決定執行各項生物多樣性工作，並以大約每十年一期的間隔檢討生物多樣性工作的執行狀況，滾動修正下一個十年預計推動的整體策略計畫與目標。同時鼓勵締約方配合修正與執行各國的國家生物多樣性策略計畫（National Biodiversity Strategies and Action Plans, NBSAP），藉此協調眾國的努力以達成全球生物多樣性目標。因此每十年一次的策略規劃與目標設定都是一個里程碑，締約方需要檢視、累積過去成功與未能成功的經驗與教訓，調整步調使下一階段的執行成果能更接近理想目標。

例如 2002 年第六屆締約方大會（COP 6）通過了該公約的 2002～2010 年策略計畫和「2010生物多樣性目標」，預期到了 2010 年時能顯著減緩生物多樣性的流失速度，並在兩年後的COP 7通過了「2010生物多樣性目標」的 11 項具體目標與 21 項次目標。而在 2010 年的 COP 10 則在檢討「2010生物多樣性目標」的進展與缺失後，通過了「2011～2020年生物多樣性策略計畫與愛知生物多樣性目標」（以下簡稱愛知目標），設定出 20 項要在十年內達成的目標。

2020 年原本預計舉辦 COP 15 檢討執行成果、滾動修正，並提出 2021～2030 年的策略計畫與目標，但卻因嚴重特殊傳染性肺炎（COVID-19）疫情在全球升溫，策略計畫草案工作小組、各締約方與民間團體代表的會前協商討論無法順利進行，使得策略計畫草案的內容遲遲無法定案，最終就連 COP 15 也無法如期舉辦。會議時間不斷地延後，直到 2021 年才決定將 COP 15 分兩階段召開，第一階段的會議在 2021 年 10 月 11～15 日以線上與實體並行方式進行，重點是決定 CBD 的預算；第二階段的會議又因疫情經過兩次延宕，終於在去（2022）年 12 月 7～19 日完成實體會議。

有進展卻未達目標？過去的執行情況及COP 15 的新目標

檢視全球生物多樣性的狀況與檢討各期生物多樣性策略計畫與目標進展的主要依據是「全球生物多樣性展望」（Global Biodiversity Outlook, GBO），也就是 CBD 定期出版的報告。它總結了各方和各區域、國家新發布的生物多樣性研究與評估資料，呈現出全球生物多樣性的狀況與趨勢，並提出需要採取行動的綜合證據與建議，供CBD相關決策和制定新的策略計畫與目標參考。

2020 年出版的 GBO 5 指出，20 項愛知目標中有 10 項目標進展顯著，有六項目標可算部分實現，包括實行良好漁業管理的地區，海洋魚類族群豐度得以維持或恢復（目標6）；成功清除外來入侵種的島嶼數和鎖定優先處理的外來入侵種進入途徑以避免再度入侵的案例數增加（目標9）；2000～2020 年，陸域保護區面積從 10％ 增加到 15％，海洋保護區面積從約 3％ 增加到 7％ ，同時對生物多樣性具有特別重要意義區域的保護也從 29％ 增加到 44％ （目標 11）；《名古屋議定書》（Nagoya Protocol）^２已在至少87個國家和國際間充分運作（目標 16）；170個國家已根據《2011～2020年生物多樣性策略計畫》更新了 NBSAP （目標 17）；各界可獲得的生物多樣性資料和資訊大幅增加（目標 19）；透過國際資金流動使生物多樣性可用財務資源加倍（目標 20）。然而整體而言，全球生物多樣性仍在流失中，沒有任何一項愛知目標被完全實踐。

根據 GBO 5的總結及針對諸多未達標的分析所提出的改善建議，再經過多方的諮詢、協商、討論，甚至辯論，COP 15 終於通過了雖不能讓所有締約方滿意，卻勉強能接受的「昆明－蒙特婁全球生物多樣性框架」（Kunming-Montreal Global Biodiversity Framework, GBF）^３作為 2022～2030 年全球推動生物多樣性工作的依據。

GBF 的內容涵蓋了《 2050 年願景》和《 2030 年使命》，以及希望在 2030 年能夠實現的 23 項目標。這 23 項目標可歸類為：減少對生物多樣性的威脅（目標 1～8）、透過永續利用和惠益分享滿足人們的需求（目標 9～13）以及執行和使生物多樣性主流化的工具和解決方案（目標 14～23）。希望在未來十年（到 2030 年時）逐步減緩生物多樣性喪失的趨勢，並在往後的 20 年扭轉此一現象，改善生物多樣性、恢復自然生態系，以實現 2050 年「一個與自然和諧相處的世界」的願景。

根據長期觀察 CBD 發展的媒體分析：除延續愛知目標中尚待達成的目標外，GBF 比愛知目標更包容、更全面、具體，但也更複雜。特別是目標 2 和 3 比以前的目標更具企圖心，分別是到 2030 年前確保至少 30％的退化陸地、內陸水域、沿海和海洋生態系得到有效恢復（愛知目標是 15％ ）；以及透過保護區和其他有效的區域保護措施，有效保護 30％ 的陸地、內陸水域、沿海和海洋區域（愛知目標分別是陸域17％、海域 10％）。

而目標 12 增加城市地區藍綠空間面積並改善它們的品質與生態連通性；目標 15 要求大型跨國公司和金融機構對業務、供應和價值鏈及投資組合監測、評估和透明地披露風險、依賴性和對生物多樣性的影響，均是愛知目標沒有提到的項目；目標 19 則有更明確、量化的資源調動目標。此外，COP 15 還為了配合GBF通過相關的指標與監測架構、能力建構和發展的長期策略框架等決定，以及規劃、監測、報告和審查的機制，以利締約方執行。但無論 GBF 的內容如何，成敗仍取決於未來實際的執行狀況。

臺灣生物多樣性的目標與執行，跟得上國際公約嗎？

臺灣雖非 CBD 締約方，但行政院自 2001 年通過《生物多樣性推動方案》以來，相關單位皆持續追蹤 CBD 的進展，並檢視國內生物多樣性狀況，先後於 2007 年與 2015 年依據《 2010 生物多樣性目標》與愛知目標，滾動修正臺灣 NBSAP 的內容，並透過 22 部會共同執行，至今已有相當豐碩的成果^４。對大部分愛知目標的達成也都有所貢獻，包括減緩棲地流失（目標 5）、保護脆弱生態系（目標 10）、保存基因多樣性（目標 13）、更新 NBSAP（目標 17），以及累積、分享、應用生物多樣性資訊與知識（目標 19）等，其餘各項目標大都有程度不一的進展，唯有目標 16（遺傳資源的獲取與惠益分享立法）與目標 20（增加生物多樣性工作的預算比率）較無進展。

然而在國際間紛紛倡議加強保護自然以達成全球永續發展目標、氣候變遷減緩與調適、巴黎協定等目標的同時，臺灣政府對 CBD 重視的程度遠不及氣候變遷綱要公約。無論在國家永續發展目標、氣候變遷減緩調適、淨零排放、水資源管理、防減災等重要政策的推動上，生物多樣性可以扮演的角色與可以發揮的潛力卻嚴重被忽視。投入生物多樣性工作的人力與資源更遠不足氣候變遷相關事務，包括政府尚無具體的生物多樣性監測架構，也從未評估整體生態系服務，因此仍無法掌握生物多樣性與生態系服務變化的趨勢，以及變化趨勢對達成上述各項重要政策的影響。

因此在 GBF 定案後，臺灣除了需要繼續依據 GBF 滾動修正 NBSAP 的內容外，還需注意以下重點： 

1. 深刻了解維護與改善生物多樣性與生態系服務對於提升人類福祉、氣候變遷減緩與調適及達成永續發展目標的重要性，並將它主流化。也就是說，需改變公私部門以往「將生物多樣性只視為自然保育部門業務」的錯誤認知。在規劃和執行與永續發展目標、氣候變遷減緩調適、淨零排放、綠能、國土計畫、水資源、防減災等重要政策、策略、行動時，應納入維護、改善生物多樣性與生態系服務的思考，同時注意部門間縱向與橫向的協調整合，以及從中央政策規劃到地方落實執行的連貫性，以協調一致的方式推動生物多樣性相關工作。

2. 落實維護良好的生態系、恢復退化的生態系以逐步達成 CBD 2030 目標及 2050 年願景。「維護良好的生態系與恢復退化的生態系」是 GBF 目標 2 與 3 的重點，也是聯合國將 2021～2030 年定為生態系恢復十年、並鼓勵各國致力於恢復劣化生態系、增加自然資產與強化生態系服務，以提升人類福祉的目的。然而臺灣的農田、淺山、流域、海岸、海洋生態系仍持續劣化中，從中央到地方都輕忽生態系維護與恢復的重要性。此方面的工作應是後續 NBSAP 特別需要加強的工作。

3. 無論永續發展目標或是生物多樣性目標的達成，都需要政府和全社會進行必要的變革，包含確定生物多樣性與國家發展目標的關聯，將自然的價值內化，並依此規劃整合性策略、優先行動，盡快調整相關政策、法規、制度、組織，合理分配財務和其他資源，加強能力建設、研發適當的政策工具。

註解：

• ［註1］根據 CBD 第二條，遺傳資源是指具有實際或潛在價值的遺傳材料；遺傳材料則是指任何植物、動物、微生物或其他來源中含有遺傳功能的材料。
• ［註2］《名古屋議定書》的全名為「關於遺傳資源獲取與公平平等分享使用惠益的名古屋議定書」，是 CBD 的第二份議定書，目的在以公平合理的方式分享對遺傳資源的利用所帶來的惠益。
• ［註3］詳見閱讀 GBF 目標內容：https://www.toolskk.com/qrcode-scanner。
• ［註4］詳見閱讀「2020 生物多樣性國家報告」：https://reurl.cc/ZXQ1zV。

• 〈本文選自《科學月刊》2023 年 3 月號〉
• 科學月刊／在一個資訊不值錢的時代中，試圖緊握那知識餘溫外，也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。

第六次大滅絕？

人類引以自傲的科技文明迎來了新的人類世，卻疏忽了人類也正在製造大自然中第六次，也是第一次非自然原因的生物多樣性快速消失！

目前地球上約有 1,000 萬到 1,400 萬的物種，其消失速率大約是自然背景滅絕速率的 100-1,000 倍。

大量快速消失的物種

物種在正常時期的滅絕發生率稱為「背景滅絕率」，這是很不容易估計的工作，必須結合所有的化石資料庫，並且要做長期的追蹤。

每個生物族群的背景滅絕率都不一樣，通常是以每年 100 萬物種當中有多少物種滅絕來表示。以哺乳類為例，大約每年 100 萬物種會發生 0.25 次的滅絕事件。換句話說，世界上大約有 5,500 種哺乳類，背景滅絕率預期每七百年會有一種哺乳類消失，一個人的一生應該很難注意到這種改變。

但是現在有約 28% 的瀕危物種，在 21 世紀結束前，包括全世界的大型哺乳類可能都會面臨危急存亡之秋，這樣的數字不可謂不高。

寇伯特（Elizabeth Kollbert, 1961-）在她 2014 年出版的《第六次大滅絕：不自然的歷史》一書中強調：「如果第六次的滅絕事件發生，極可能是人類造成的。」最可能的因素，還是人類殖民式的生活剝奪、侵犯了其他物種的生存棲息地所致。

海洋酸化

寇伯特的書中記錄了許多生物、生態、地質、考古學家第一手的研究結果。以那不勒斯附近火山口周遭海域的調查為例，顯示藤壺、貽貝、珊瑚藻、顆石藻、龍骨蟲、多種珊瑚、海螺、魁蛤、海綿、鯛魚、海膽等都在減少或消失。尤其是海水酸度達 7.8 的海域，69 種動物、51 種植物中約有 1/3 都不見了。

海洋酸化（ocean acidification）是二氧化碳濃度快速上升的直接結果，人類大量燃燒煤與石油，無疑是將自然蘊藏的碳快速釋放到地表環境中的主因。專家指出：二戰後的二氧化碳排放速率是空前的加速上升。當今人類世的暖化作用，比起上一個更新世每一個冰期後的暖化，起碼快了超過一個數量級。地球已經有上千萬年沒有人類世這麼熱，可能連演化都忘了如何選擇能夠耐熱的基因。如果耐熱的 DNA 已經消失，生命已經不復保有這樣的特質，那對人類世就是真正的噩耗。

海水的 pH 值 7.8 或許是海洋生態的酸度臨界點，超過此臨界點，3/4 的消失物種會是鈣化生物。海洋酸化會嚴重地改變海水及其中的生態，譬如微生物族群的組成；獲得關鍵養分的方便程度；光線穿透海水的透光度影響海藻的生態；當然也影響光合作用；聲音傳播的情形將使得海洋更嘈雜；溶解性的金屬化合物也會改變；鈣化生物如海星、海膽、蛤蜊、牡蠣、藤壺、珊瑚等會因為缺鈣而大受影響，尤其是造礁珊瑚的白化現象——珊瑚蟲集體死亡，會使得依靠珊瑚生存的生物多樣性大幅下降。而珊瑚一旦消失，海中生態系必然崩解。

珊瑚是人類以外也會建造龐大「公共工程」的生命體，例如綿延超過 2,600 公里的大堡礁， 最厚的地方有 150 公尺，這種規模即使是人類最大的工程都望塵莫及。珊瑚礁可能支持了數百萬種海中生命共同生存或賴以捕食的環境，是海洋「撒哈拉沙漠裡的雨林」。這樣的依存關係也許已經存續了許多個地質世代，卻可能在這個世紀慘遭大幅損毀。

大氣科學家考戴拉（Ken Caldeira）是「海洋酸化」一詞的創始人，他認為未來幾個世紀的海洋酸化程度，可能造成超過數億年的影響程度。

實驗還顯示：生活在北極，看起來像是長了翅膀的海螺，以及對海水酸度非常敏感的翼足類海蝴蝶也會瀕臨危機。海蝴蝶是鯡魚、鮭魚、鯨等的重要食物，海水變酸，食物鏈必然受影響。而鈣化生物如笠貝的殼，甚至會出現破洞。此外，1/3 的造礁珊瑚、1/3 的淡水軟體動物、1/3 的鯊魚及魟魚都將消失。而某些增加的物種，譬如超微浮游生物，它們會消耗掉更多養分，使食物鏈上層的生物大受影響，進而使生態結構崩壞。

熱帶雨林的消失

除了海洋外， 嚴重影響生物性下降的原因還有熱帶「雨」「林」的減少。低緯度的雨林是地表生物多樣性最豐富的地方，而亞馬遜雨林因為過度開墾，興起了「破碎森林生物動態研究計畫」（Biological Dynamics of Forest Fragments Project）。這是世界上規模最大、時間最長的實驗之一。

從1970 年代巴西政府開始鼓勵農牧業，就規定亞馬遜區必須維持至少一半的森林維持原狀。洛夫喬伊（Tom Lovejoy）就試圖說服農場主人讓科學家決定哪些樹要留下來。在巴西政府的同意下，許多方塊形的「森林群島」就成為森林保留區，裡面有許多生態研究正在進行蒐集物種數量的變化。

依統計數字來看，地球上沒有冰的 1 億 3 千萬平方公里的陸地，已經開發墾殖了 7 千萬平方公里。真正杳無人跡的「荒地」只有沙漠、西伯利亞、加拿大北部和亞馬遜河流域，總面積只有 3 千萬平方公里，這還沒有考慮到許多人為管線穿越、切割這些「荒地」區域的影響。

「破碎森林生物動態研究計畫」發現：破碎森林的生物多樣性隨著時間不斷下降，儘管叢林的多樣性豐富，但是局部地區滅絕可能演變成區域滅絕，最後成為全球性滅絕。亞馬遜的土地墾伐影響到大氣環流，破壞雨林，不僅造成「林」的消失，也可能導致「雨」的消失。

生物多樣性之父威爾森（E. O. Wilson）和昆蟲學家厄文（Terry Erwin）都曾經估算過，破碎森林中昆蟲的當代滅絕率，可能比自然背景滅絕率高出了 1 萬倍！這個數字令人難以置信，當然統計的結果可能沒有考慮到滅絕發生所需要的時間，昆蟲的滅絕率也可能不同於其他生物的滅絕率。

科學家在全球的研究結果發現，對環境最敏感的兩棲類和昆蟲，如蛙類與蜜蜂，幾乎都在快速消失中。兩棲類在 3 億 7 千萬年前，就從海中率先登陸征服了陸地，生命力十分強悍，但如今兩棲綱可能是世界上瀕臨滅絕危機最嚴重的動物。據估計，兩棲類的滅絕率可能比背景滅絕率高出了 45,000 倍。

此外，很多其他族群的消失減損情形也頗驚人，受到影響的物種包括植物、動物的哺乳類、鳥類、爬蟲類、魚類、無脊椎動物等。1/4 的哺乳類、1/5 的爬蟲類、以及 1/6 的鳥類，也正無奈地踏上人類世的滅絕之路。這些不僅發生在森林中、深海中，更發生在我們居住的城市或後院。

——本文摘自《丈量人類世：從宇宙大霹靂到人類文明的科學世界觀》，2022 年 9 月，商周出版，未經同意請勿轉載。

《第六次大滅絕：不自然的歷史》（The Sixth Extinction: An Unnatural History）這本好書，是上個月的泛科學選書，更難得的是，它是今年《紐約時報》（New York Times）的年度十大好書！

《第六次大滅絕》這本書有多棒呢？我本來只是拿來翻翻而已，結果不小心就一直讀下去，一直讀到想停下來休息一會，就不知不覺讀到將近一半了。這真的是本非引人入勝、不可多得的科普好書，用作者親身經歷以及歷史故事，述說地球生命史上一連串重大事件！

《第六次大滅絕》作者伊麗莎白‧寇伯特（Elizabeth Kolbert）是位非常傑出的科普作家，她曾獲得2005年美國科學促進會新聞寫作獎、2006年美國雜誌類公共議題報導獎、Lannan文學獎、學術傳播獎，2010年又獲得第十六屆年度Heinz獎、美國雜誌類新聞評論獎、古根漢基金會科學寫作獎。

《第六次大滅絕》並沒有像許多倡導生物保育的書籍一樣，聲嘶力竭地為將永遠消失於地球上的生物請命，而是用生動的筆觸，讓人感到大滅絕事件是歷歷在目的。

《第六次大滅絕》透過歷史，讓我們先瞭解科學界是如何發現「物種滅絕」這一回事，即使在今天我們從各種管道清楚地知道過去曾縱橫地球的許多生物，例如著名的恐龍、菊石和三葉蟲等，都只剩下無數的化石供人瞻仰。可是知道地球曾多次發生大滅絕，和我們體會到大滅絕，又是兩碼子事。我們人類，毫無疑問地，正快速地殘害許許多多千萬年來演化形成的物種，其中好多都是天擇千錘百鍊的精品，讓它們悲哀地永永遠遠地告別世界。

我們還不清楚許許多多永遠逝去的生物，對我們來說是什麼樣的寶藏，或者它們在整個地球生態系統中的角色。例如我們對覆蓋地球大部分面積的海洋所知還不如天邊的月球，可是我們卻大量地排碳而造成海洋暖化和酸化，而終極的後果我們仍然不清楚，雖然有很大部分人口是要靠海洋來提供食物。

我們人類，從工業文明興起後，幾乎不曾停下腳步來好好認識它們。甚至我們也不曉得我們人類究竟還能在生物物種愈來愈貧瘠的地球延續多少代！即使沒有人類，地球過去也經歷了五場大滅絕事件，而事實上，地質年代的劃分，就是直接或間接地根據主要物種的滅絕來定的。上一場大滅絕，我們都熟悉得很，因為在地球上繁衍了上億年的恐龍，幾乎全都滅絕了！

如果千萬年後，我們的後代（如果還有的話），或者外星人來到地球來看，他們鐵定會發現這個世紀，可能也是地球有史來最大規模的生物大滅絕，而我們正好「有幸」目睹這個巨變。有災難片會以慧星撞地球啊、外星人入侵啊等等為聳動的題材，可是當我們周遭正發生了比災難片實際上更悚目驚心的劫難，卻沒多少人正視過。

寇柏特試圖在世界各地奔走，到雨林、群島、海洋、動物園等處，去追查的一場場正在進行中的大滅絕事件，並將這事件放進更寬闊的生命史背景脈絡中。《第六次大滅絕》藉由五種已消失的物種（乳齒象、大海雀、菊石、筆石、尼安德塔人）以及七種瀕危生物（珊瑚蟲、顆石藻、巴拿馬金蛙、鬼針游蟻、雙翼果、避光鼠耳蝠、蘇門答臘犀牛）的故事，來探討地球環境的變遷與人類的處境。

今天地球上面臨的危機，既非天災（小行星撞擊地球）、也不是地變（龐大的火山爆發或冰河時期降臨）的錯，所以我們沒有THEY可以抹黑，一切幾乎都是WE的錯。我們現在有了許許多多過去人類所有世代都未曾享有的榮華富貴，以及一堆新奇的科技，讓我們大多數人的大多數時候脫離了大自然，從沒體認過我們其實也是地球生物演化的產物，我們不過是地球生物的一份子而已。

讀了《第六次大滅絕》，很難說我們會馬上想到，我們還能為生物圈未來保留什麼，可是至少我們先得要面對問題，才能開始尋找答案。很幸運的，《第六次大滅絕》提供了我們絕佳的入門。

書摘：

生存遊戲的規則改變了－《第六次大滅絕：不自然的歷史》

芬克島上的大海雀－《第六次大滅絕：不自然的歷史》

本文原刊登於The Sky of Gene。