挖陷坑的，自己必陷在其中──讀《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。

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。

2014年到了盡頭，但好像也僅此而已，我們生活還是照常，生命仍然繼續在走；除了到不了2015的阿用和阿河以外。那麼在這之後又會走到哪裡呢？

地球的巨變我們感之深，受之切，好像再這樣下去就會有什麼事情要發生了，於是第六次大滅絕繪聲繪影的存在。但那會不會因為我們只是渺小的人類用渺小的尺度看到的世界？又或者環境真的有因為人類而有所變遷？到底有沒有第六次大滅絕？

2014年盡頭的M.I.C.-盡頭，從海洋酸暖化，野生動物與棲地關係來看第六次大滅絕。

曾庸哲：未來的海洋與碳排放

你有注意到我們周遭的海洋發生了甚麼事呢?

或許沒有，但對氣候變遷或是溫室氣體，一定略懂略懂。溫室氣體當中，像是二氧化碳、甲烷、氧化亞氮等，其實本來就存在於大氣當中。現在大氣當中的二氧化碳濃度約是380ppm，如果我們憂鬱悲觀一點，2100年有可能會增加到現在濃度的2.5倍。大氣當中的二氧化碳含量增加除了讓我們氣溫上升以外，對於海洋的酸鹼度也有相當程度的影響。海水的平均pH值是8.1處在一個微鹼性的狀態，而容易與水結合的二氧化碳會讓海水的pH值下降（詳見圖1），使得海洋酸化情形變得更嚴重，特別是表層海域。

海水變酸會發生什麼事？首當其衝的就是生活在海洋裡的生物。這些海洋生物幾萬年演化下來一直生存在pH值8.1的微鹼環境，這樣穩定的狀態在短時間內發生劇烈變動這影響當然不言而喻。尤其是對大陸棚沿岸的生物，許多大陸棚的生物，像是海星、海膽、貝類，組成他們外殼的碳酸鈣，會因為水中的氫離子增加而讓鈣離子被解離（詳見圖1），這讓牠們殼的結構受到影響。沒有人會願意住在牆壁一個洞一個洞，輕輕一碰還會碎掉的房子裡吧？

關於溫室效應和全球暖化到底存不存在，或許還是眾說紛紜，但根據圖2的溫度和二氧化碳濃度的曲線圖來看，嗯…，到底有沒有關係其實是非常清楚的。當然自然環境也有自己本身的變動，但人類無疑在這之中也扮演了那個狠狠踢了一腳的腳色。極端氣候的出現、海平面上升、生物受到衝擊，我們似乎難辭其咎。

剛剛提的都是全球，那台灣呢？

澎湖的頭足類非常的多，講者除了在澎湖取樣做研究以外也做了些水事紀錄。雖然是海邊但有需要管那麼寬嗎？因為其實我們找不到政府有關台灣海峽的水事資料。澎湖夏天的時候二氧化碳濃度跟全球差不多，但一到了冬天，水變冷容易讓氣體溶入其中，二氧化碳的濃度便會提高。除了pH值，溫度也是台灣周邊海域常遇到的問題。台灣周圍表層海域的溫度甚至會在一年之內相差到八度之多。台灣在過去的100年，溫度上升的幅度是全球平均的兩倍，而二氧化碳的排放更是全球平均的三倍，如果這樣的狀況無法改善，以後的海洋就會像又熱又酸的碳酸飲料。

有看過小說《群》嗎？ 其中提到的生物無故的大量聚集，鯨魚違反習性的攻擊人類的觀光船，陸棚塌陷而造成海嘯，其實都已經不是想像。地球上所有的生物皆是來自海洋，但我們對於這個內太空的了解其實也沒有比外太空多太多。

回到我們這次的主題：滅絕。

真的有滅絕的概念嗎？其實就算某種物種真的絕種了，牠的基因還是保留著，或許等到之後演化優勢出現時這樣的基因還是有可能會再次派上用場。若是用這樣的觀點來看，其實沒有物種真的完全消失過。菊石是中世代的海洋霸主，到了寒武紀的時候消失；但我們常說鸚鵡螺是活化石，正是因為牠有許多地方仍跟菊石非常類似，而現今的頭足類動物也是系出同源。這類的動物剛開始是固著型，為了適應環境而演化成運動型。

當海水越變越酸的時候，一些固著型的動物，像是石藻、海膽、海洋天使、孔雀蛤，牠們因為無法調節海洋酸化所帶來的影響，殼會有不正常碳酸鈣的累積跟侵蝕。在酸化的海洋環境中，會造成牠們的生長遇到瓶頸點，而且耳朵當中的耳石也會受到影響。

那牠們能知道海洋當中的改變嗎？魚跟人類一樣都有腦，可以用來感知外界環境的變化；那頭足類有沒有腦呢？當然，不然怎麼預測冠軍呢（為何不問問神奇的章魚保羅？）。但他們腦袋不是像我們一般想像的腦，而是一個圍著食道像甜甜圈一樣的構造（圖3），還有另一部分是在牠們眼睛下，所以頭足類視覺會非常敏銳。酸化海水也會造成牠們的骨板會有增厚和不正常的碳酸鈣累積，影響牠們的游泳能力。

另外溫度的變化除了直接影響養殖魚類外，也會造成活性氧化物容易累積造成細胞死亡，這對珊瑚的影響會非常大，還有海參也會把牠體內共生的魚給丟出來。總和來說海洋環境的劇烈變遷會讓海洋生物的代謝異常、體內失衡、細胞氧化壓力加劇，使這些海洋動物快速老化，甚至會在卵期就敷不出來。

這樣牠們滅絕了嗎？難說，搞不好只是跑到內太空的哪裡讓我們找不到他而已。生命，自會找到出口讓自己不至於滅絕，但或許就不會是我們想像的到的樣子了。

林大利：從野生動物與棲地看第六次大麵絕

滅絕有不同的層次，死亡是所有生命的終點。 生命會死亡，物種會滅絕，而死亡和滅絕代表的都是永遠的消失。其實99％曾出現在地球上的生物已經滅絕，現在還活著的遲早也會滅絕，那我們還需要去關心滅絕這件事嗎？

滅絕是正常的現象，相對的，有物種消失就會有新的物種出現。大滅絕有兩個定義：1.短時間內75％以上的物種滅絕。2.滅絕速率顯著高於背景速率。

那我們已經置身在第六次大滅絕裡了嗎？

當人類剛發展農業的時候，當時狒狒比人類還要多。工業革命後人口爆炸，現今已經超過了70億人，也因為人類確確實實的改變了這個世界，因此被稱為人類世。很多東西都跟人口數一起增長，電話、資源消耗、麥當當，還有物種滅絕數。

從圖4我們可以看的出來，相較背景滅絕速率來看，目前物種滅絕的程度還不及之前五次大滅絕。但是如果將近危(NT)、瀕危(VU)、瀕滅(EN)、嚴重瀕危(CR)的物種也算進去，第六次大滅絕離我們並不遠。我們站在第六次大滅絕的門口嗎？或是我們還來得及阻止這件事情發生？

先來看看為什麼會有第六次大滅絕。歸納出了六大原因：氣候變遷、外來入侵、過度獵捕、棲地流失、棲地破碎、棲地劣化。其中三個都跟棲地有關。

我們的住所也是我們的棲地，想想你在買房子前會考慮些什麼？可能是有沒有捷運、房價、離學區近不近、小七在哪裡、是不是河岸第一排…….總之會想很多，畢竟住哪裡好重要。野生動物也是一樣，棲地必須要讓他的生理行為能正常運作，有生存的重要資源，能應對天敵和環境的變化，對野生動物來說也是好重要。

野生動物與棲地關係

如果可以問問野生動物「你要想住哪裡？」，他一定也會有不亞於人類的各式回答和各種考量，雖然他們沒有社會住宅（誤）。各種生物有其分布，就跟人類一樣，許多人聚集的地方形成了下圖的亮點（圖5）。

人類的出現無疑大幅地改變了地球，影響了許多野生動物的生存。我們砍熱帶雨林，種植油棕等等的經濟植物，單調的植物林相，也嚴重的破壞了動植物的棲地。能不能有些方法可以改變這樣的窘境呢？

以往我們覺得「天然的尚好」，天然林應該是比人工林更好的棲地。但講者在梅峰所做的實驗，卻發現鳥的種數並沒有非常顯著的差異，為什麼會這樣呢？經過更詳細的分析，發現次冠層的植群結構，其實是提高鳥種豐富度的重要因子。大片的天然林當然依舊是生物多樣性高的環境，但如果面積不夠大，把心力用在照顧植群結構，還是很有機會成為野生動物的合宜住宅。

棲地破碎化，讓一些需要大面積的野生動物無法生存。但面積和距離的效應真的是壁壘分明嗎？如果是這樣的話，越小和越遠的島生物應該會越容易滅絕。但島嶼跟棲地破碎化的情況還是有差的。棲地總量假說指出，我們應該在意的不是距離或面積，而是棲地的總量。

 稻田的保育功能

稻田其實是一個很特別的場域，他在四季是四種不同的棲地類型，會有不同的生物來棲息。如果可以善用這樣的環境，改變其特性，或許可以增加稻田的生物多樣性。從中國引進到佐渡島的朱鷺，反而在佐渡的田間生存的更好。也透過產品的行銷包裝，讓消費者能知道這裏的故事，也讓農民有多的資源可以提供朱鷺們友善的生活環境。台灣也有萌萌的石虎米和董雞米啊。

啊那麼多物種消失，是有差嗎？

除了在動物園看不到，對我的生活真的會有影響嗎？生物多樣性是一個互存的複雜整體，其中有許多的未知。如果人類破壞了原始的自然樣貌，最後受到影響的也必定是人類。營養瀑布，食物鏈中其中一個角色加入或消失，都會改變整個食物網。

沒有一種生物能夠完全獨立生存，包括人類。每一個物種就像飛機的螺絲釘，我們不知道少了哪一個、掉了多少，會讓整架飛機掉下來。

或許生物多樣性的一切還有很多都沒有定論，但能確定的是，目前生物多樣性流失的速度比起人類還沒出現的時代相比，速度快得嚇人。而由單一物種造成其他物種大量滅絕的這檔事，也從來沒發生過。

我們很特別，但我們仍是生物圈的一份子。會不會有第六次大滅絕？可能就要考驗以智慧為名的智人的智慧了。

【關於 M. I. C.】 M. I. C.（Micro Idea Collider，M. I. C.）微型點子對撞機是 PanSci 定期舉辦的小規模科學聚會，約一個月一場，為便於交流討論，人數設定於三十人上下，活動的主要形式是找兩位來自不同領域的講者，針對同一主題，各自在 30 分鐘內與大家分享相關科學知識或有趣的想法，並讓所有人都能參與討論，加速對撞激盪出好點子。請務必認知：參加者被（推入火坑）邀請成為之後場次講者的機率非常的高！