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天外──地球之外有生命嗎?

Gilver
・2015/08/12 ・4542字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 516 ・六年級

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文/Gilver

俗諺說:「人外有人,天外有天」,那在天際之外的無邊宇宙,有沒有像地球人一樣的生命存在呢?

這或許是個全人類都好奇、也各有見解的問題。可惜的是到目前為止,科學家還沒找到外星文明存在的證據。然而,科學家們從不放棄,因為在廣袤宇宙中尋找外星生命的任務,如同從大海中舀起一杯水,即使水中沒有魚,也不代表整座大海了無生機。本次泛科講講 x 中研院天文所,特別請來兩位站在人類追尋外星生命最前沿的重量級科學家:吉兒‧塔特(Jill Tarter),前《尋找外星智慧計畫》(SETI)主任;以及威廉‧夏夫(William Schopf),第一位發掘前寒武紀化石的古生物學家,來跟我們談談他們畢生搜尋生命痕跡的故事。

https://youtu.be/R6LUjDTDMkc

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威廉‧夏夫:想了解這個世界,你必須樣樣皆通

「目前地球上最古老的生物化石是澳洲的藍綠菌層疊石,它起源於35億年前。」這是威廉‧夏夫最為眾人所知的創舉。他走訪世界各地,是首位在澳洲、南非、俄國、印度、中國等地的疊層石找到前寒武紀微化石的學者,亦發表了很多地球上生命起源的文獻。他近期最重大的科學工作,就是在火星上面尋找生命的跡象。

夏夫的學術起點從美國俄亥俄州的歐柏林學院(Oberlin College)主修地質學開始,繼而轉向生物學發展,後來更跨越生物化學、有機地質學等多個領域,只因他對大自然感到好奇。「如果你想要了解這世界,你就不能只是個生物或物理學家,你得樣樣皆通。可是,大自然卻根本不在乎這些學門,它不會把自己分門別類!我要告訴在座的各位大學生,你越早了解到這件事情,成功就離你越近。」

在夏夫19歲、就讀大二那年,地質學課本寫著:地球上最早出現的生命證據是五億年前的節肢動物,而且百年來沒有科學家能突破這個紀錄。不過年輕的夏夫認為根據達爾文的說法,應該要有更早的化石存在—而那就是我所能做的事情!憑著少少幾篇論文,夏夫展開尋找更早生命形式的旅程。

「我有一個夢想,就是探索生命起源的時間。」夏夫像是馬丁路德‧金恩般,中氣十足地在講台上說道。

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開拓新領域

夏夫的夢想之路開始突飛猛進。從大二開始,夏夫持續地苦心鑽研,後來陸續找到了十億、二十億年、三十一億年前的化石,然後就取得了博士學位!旋即他在加州大學洛杉磯分校(UCLA)教書,隔年又受邀加入「月球取樣初步分析小組」(Lunar sample preliminary examination team)的6人團隊,展開分析月球碎石的工作。有趣的是,夏夫當時在團隊裡只是個年輕的小夥子而已。

「我與這些長者合作、交流,此刻我感覺到我已達到我大學時為自己訂定的目標了。」

那接下來呢?夏夫的下一個目標,是研究這些遠古生命如何在時間長河中演化?「要研究這個問題,就必須要面對無數更多的戰局——因為大自然從不替自己分門別類呀!」

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從地球到火星

往後的日子裡,夏夫又獲頒多座學術獎項及巨額獎金,像是中了人生的樂透一樣。此時,夏夫下了一個決定:他將利用他的所知所學和經濟能力,開闢一個舉足輕重的研究領域。「我有一個夢想。我將開創一個跨國際、跨學科的領域,它將需要各式各樣的人才參與其中,像是一個爵士樂團一般。而那就是科學研究的模樣。」

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在結合各方長才之下,夏夫率領的研究團隊為人類的世界觀帶來變革,將生命的起源再度往前推移,找到了35億年前的化石,超越了他自己當年的化石年代紀錄。「當你有了一個想法,就試著將它實現;你有夢想,你就能做到!」

近年來,夏夫開始參與美國太空總署(NASA)的火星探測計畫,分析來自火星的樣本。它們每公克四千萬美金,幾乎是世界上最昂貴的石頭,但其中可能蘊藏著過去生命的證據。夏夫的團隊利用顯微科技,在不能摧毀這些珍貴石頭的前提下,從微觀尺度去分析它的組成,試圖尋找微生物存在的痕跡。

幸運科學家的啟示:懷抱夢想、保持好奇、互相幫助

千載難逢的機會必須碰上準備好的人,人的夢想才能實現。夏夫坦言他是個幸運的人,他的夢想需要人類科技的極限,而他有能力去追求它。這樣一位何等幸運的科學家,有三個重要的啟示要送給大家。

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「首先,你要有想法,要懷抱夢想。不要害怕去追隨你的夢想,那怕是要觸及星星。成功與否並不重要,去追尋、去發現,你將有你的貢獻,不踏出那一步,你哪兒都去不了。你要相信你辦得到,你將會享受其中的過程,那將使你喜愛你的生活。」

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「第二件事情是,如果你想當個科學家,你要當個三年級學生 [註],那才會使你去問為什麼。沒有所謂的蠢問題,因為那代表著你好奇所見所聞、你想知道那裏存在著什麼。當你好奇,你才會真的學到些什麼,而不是像中學生的學習總是告訴你什麼會考。聆聽、學習,然後問問題。還有,不要相信任何人,沒有人永遠是對的!永遠要問自己,這個知識是怎麼被了解的?它真的是對的嗎?

「最後一個是,我有個非常幸運的人生,許多的因緣際會讓我今日能在世界各地探索化石的秘密。科學是無國界的,科學家的天命就是去描述、理解大自然是如何運作,文化、語言、信仰、種族、性別、國家、政治······都不足為談,我們都是生存於此、探究真實的智人,我們都相差不遠,且需要彼此扶持,在面對許多全球問題時,我們必須要以無國界的方式去思考,保持樂觀,未來才有曙光。」

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吉兒‧塔特:在宇宙之中,我們是否唯一而獨特?

吉兒‧塔特也是一名美籍的天文學家,她是「尋找外星智慧計畫」(Search for Extraterrestrial Intelligence, SETI)研究中心的前主任。SETI是一項國際性的科學計畫,目的是為了求證地球之外是否還有其他的智慧生命存在。SETI 的研究學者利用不同的方法找尋外星文明,最常用到的一項是利用巨型的望遠鏡陣列裝置,觀測是否有從其他星球傳來的人為無線電訊號。塔特於SETI的天文學研究經歷被改寫為小說《接觸未來》,並在1997年改編成同名電影。

塔特的專長領域為工程物理及天文學,參與多項搜尋外星文明的計畫,並在2012年退休,然後變成在世界各地巡迴的SETI啦啦隊,繼續向世界推廣、介紹SETI。

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如果我們不再特別,那我們的存在意義是什麼?

「我們在宇宙之間,是否是唯一而獨特的生命?隨著太空科技演進,我們終於看見地球在宇宙中的模樣。」隨著投影幕上的畫面切換,塔特引領我們往更遙遠的宇宙飛去、看見益發渺小的地球。「一顆黑暗之中的藍色行星,那就是我們的立足之地,你的所愛、所恨所在之地。」在更遠的光年之外,我們的銀河系甚至只是千億個以上星系之一,地球又僅是銀河系之中太陽行星系統的一芥小白點。

「難道在這麼大的宇宙之中,不會有其他生命存在嗎?」

人類引以為傲的觀測成就,卻只是 4% 的宇宙

資料顯示,宇宙的演化從138億年前開始,由一個高密度、高溫度的點持續膨脹,那時甚至還沒有「物質」。後來才有了原子、星星、行星、銀河系,有了我們今日我們身邊的一切。可是故事還未結束,直至今日,人類還在拼湊著時空的拼圖,試圖解答我們處在什麼時間、空間之中。

自四個世紀前、望遠鏡發明以來,人類窮極一生並引以為傲的成就,竟也只有宇宙間4%的組成—物質,其他的都是至今仍無法觀測的暗物質、暗能量。

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雖然地球上許多文明都各有一套故事解釋他們從何而生,但科學版本的故事卻未有定論,而且還隨著新資料、新觀測結果不斷的修正。我們試圖拼湊著全貌,卻沒有辦法知道所有的事情,這也是當科學家真的很有趣的原因,就像夏夫所說的一樣。(笑)

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星塵的產物

「這個宇宙還有很多未知在等著我們。此刻,我們注視著這張宇宙星塵的圖片的同時,我們正呼吸著百億年前飄散在星際的產物。從氫氣和氦氣,到現在成追本溯源的的我們,我們自星塵中誕生,而其他生命也是。

【Q&A節錄】

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P編:如果能重返19歲,您的夢想會是什麼?
夏夫:這個問題很有趣,因為我知道那不可能呀······(笑)我想現在的我,會考慮至少兩條路:一個是去取得醫學博士學位,研究人類大腦的運作機制,它不但有趣且重要,腦的發展也同樣是重要的演化事件。另一個我會慎重考慮的選擇是律師、法官。對我來說,他們擁有智慧、並將之奉獻給國家。

P編:「讓 SETI不斷搜尋來自地球外的訊息,同時也向外太空持續發射大量的訊息;我們應該要大聲一些,好讓外星生命聽得見。」您對這樣子的說法,有什麼觀點呢?
塔特:至少80年廣電技術發展以來,我們並不向外廣播地球的訊息。看看地球,當生命出現了,地表就被劇烈的影響了,大氣和海洋都改變了。當這些外星生命來訪時,必定帶來著高端科技,也可能比我們會控管他們行星的資源。倘若他們收到地球的訊息而來訪,他們將會對地球感到好奇······ 而且,屆時我們將會需要全球性的溝通規模,來表決要不要發射訊號。那麼誰能率先發言?又要說些什麼?我的意見是:以宇宙的尺度來看,地球非常年輕,科技才剛萌生幾百年。如此年輕的我們,該先做的是簡單的事—「聆聽」。聆聽你能從鄰居得到些什麼吧。當地球真的決定要傳送些什麼時,就請長時間持之以恆地發送吧。

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聽眾:你是如何找到層疊石的?
夏夫:根據當時全球地質鑑定地圖,尋找地質事件較少發生、且年代約位於三億多年間的地方,當時找到的地方是澳洲西北部、南非,及格陵蘭的少數地點。地質越古老的地方就越可能有古老化石,而澳洲西北部的層疊石是生化和微生物證據最多的地點。

聽眾:當我們真的找到外星生命的訊號,人類將會面臨什麼改變?
塔特:這很複雜。首先會有無數的新聞,大家都會很興奮,但也可能會面臨各種危機跟可能性。科學家還是會繼續去了解他們。而且在往後,找到外星生命的訊號很可能會改變人類對於自我定位的認知、衝擊我們的觀點,就像當初太陽中心說改變了地球中心說的歷程。我們將會需要一些時間,來接受我們只是眾多數目中的一個而已。另外,外星文明擁有的科技,很有可能會解決我們現在所不能解決的問題。
夏夫:我希望那將會讓地球上的人類變得更加親近彼此,更能理解我們只是這個行星上的一份子,在遠端還有另一個星球的生命。消弭歧見,還要擁有睿智。

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[註]三年級學生(third-grader):在美國,孩童通常會在小學三年級時開始接觸科學,包含基本的物理、化學和氣象概念。可參考維基條目 third grade。(2015/08/20 更正,原誤譯為第三名)

本次 PanSci TALK 活動與中央研究院天文與天文物理研究所合辦。

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Gilver
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畢業於人人唱衰的生科系,但堅信生命會自己找出路,走過的路都是養份,重要的是過程。

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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3351字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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人工智慧的極限
賴昭正_96
・2026/01/15 ・5792字 ・閱讀時間約 12 分鐘

在發現的道路上,智慧(intellect)作用不大。意識(consciousness)━你可以稱之為直覺或其它任何你想用的詞━會發生一次飛躍,答案會突然出現在你面前,而你卻不知道它是如何或為什麼出現的。

-愛因斯坦(1879-1955),1921年諾貝爾物理獎

2025 年 10 月 13 日在參加建國中學高三 6 班畢業 66 週年的同學旅遊後,希望能瞭解一下投稿多年、從未謀面之《泛科學》的作業情形及發展計畫等,我決定到「泛科創新股份有限公司」參觀一下:沒想到知識長鄭國威竟然邀請我錄了一集「思想實驗室」。當被問及有關人工智慧(artificial intelligence,AI)的看法時,我突然冒出「因為科學的發現很多都是意外的,因此AI無法像人類一樣具有創造性」。沒想到這句話似乎成為這次訪問的主題,也引起比較熱烈的討論,因此我想在這裡補充一下。

AI(人工智慧)是否能青出於藍、更勝於藍地超越我們?這事實上也是專家爭論最多的話題。我不是專家,雖然知道「我思故我在」,但完全不知人類如何思想、大腦如何運作,更不瞭解上面愛因斯坦所提到之意識(consciousness)如何飛躍!但是已經被國威推上了這個平台,因此只好在這裡野人獻曝,依我所知的科學史提出懷疑。

回歸正題,上面問題的直覺反應答案是:人製造出來的怎麼可能比人聰明呢?但相信很多人都知道:人類所製造出來的圍棋軟體 AlphaGo 已經戰勝了所有的人類!其主人谷歌(Google)謂:它能戰勝人類是因為它利用策略網絡來推薦有希望的走法,並利用價值網絡來評估在給定局面下獲勝的機率,從而大幅縮小搜尋空間,使得它能夠「預想」數百萬步棋,並透過自身的對弈不斷學習,最終超越人類的層次。從這段話看來,我覺得 AlphaGo 能戰勝人類是基於高速地使用人類所設計出來之有路可循、亦有跡可尋的「邏輯策略」!

同樣地,如果我們給 AI 一含所有物質之性質的資料庫,然後告訴它如何尋找「規律」(pattern),相信它會非常勝任地發現許多具有某種特性的「新物質」、「新藥物」、甚或告訴我們如何製造它們(有機合成的資料庫)。但是 AI 雖然知道哈密瓜的所有性質(資料庫),可是它會想到哈密瓜含有能大量分泌青黴素的菌株、即時在第二次世界大戰中拯救了上百萬士兵的生命嗎(見後)?我覺得後者不是邏輯的問題,是沒辦法訓練的,因此 AI 不能「真正創造」不是依靠邏輯的發現。這正是本文所要談的:許多科學大突破都不是靠訓練或邏輯分析的!

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視眾人所見視,思眾人所未思

牛頓的傳記《艾薩克·牛頓爵士生平回憶錄》(Memoirs of Sir Isaac Newton’s Life)於1752年出版;作者斯圖克利(William Stukeley)在書中轉述:「晚餐後,天氣溫暖,我們去了花園,在幾棵蘋果樹的樹蔭下喝茶……他(牛頓)告訴我,他當時的處境和以前一樣,剛剛想到萬有引力的概念。當他正沉思時,一個蘋果掉了下來。他心想:『為什麼蘋果總是垂直落到地上,永遠不會向上或向一側掉落呢?……』,這使他得出結論:地球一定具有『引力』,從而發展出他的萬有引力理論。」

早在西元前 4 世紀左右,亞里斯多德(Aristotle)及歐幾里德(Euclid)等希臘哲學家就為自然哲學和邏輯奠定了基礎。樹上的水果都是往地面掉,這是任何小孩都知道的「常識」,但為什麼卻等了 1700 年才引起牛頓的注意?我們不知道為何牛頓會想到這個問題,但 AI 也會注意到這個現象嗎?如果會,它會先想到萬有引力或是直接跳到更精確的愛因斯坦廣義相對論(見後)呢? 

發現世上第一個抗生素的弗萊明(Alexander Fleming)度假回來後發現培養皿因未加蓋而發霉(見後),一般的研究者大多會將這些被黴菌孢子污染的培養皿丟掉;但弗萊明這次卻心血來潮……。他回憶說:

「基於先前「溶菌酶」的經驗,也像許多細菌學家那樣,我應該會把污染的培養皿丟掉,……某些細菌學家也有可能(早就)注意到我(那時)看到的相似變化,……但是在對天然產生的抗菌物質沒有任何興趣的情況下,都會順手地將培養物丟棄。……但(這次)我沒有找個藉口丟掉受污染的培養液;相反地,我做了進一步的探討。」

如果AI也能做實驗,它會像許多細菌學家那樣「順手地」丟棄培養物嗎?機會總是降臨在那些做好準備的「人」身上。

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幸運的靈感/直覺

一位正在自由下落的人不會感覺到自己的重量,那不是等於漂浮在沒有任何重力的外太空空間嗎?如果加速度可以抵消重力,那麼在沒有重力的情況下,加速度本身不是可以模擬重力,產生與真實重力沒有區別的人造重力嗎?愛因斯坦稱上面這一發現為「等效原理」(Equivalence Principle):我們雖然不知道重力是什麼,但其現象可以用加速度來模擬!這一想法啟動了愛因斯坦嘗試改變牛頓重力論的八年艱苦抗戰,於 1915 年 11 月完成了人類有史以來最美麗的物理理論━「廣義相對論」(General Theory of Relativity)。100 多年後的今天,愛因斯坦這一透過想像力來推測的理論仍然在指引著物理學家們去瞭解宇宙的基本特徵!怪不得愛因斯坦後來大膽地稱它為「我一生中最幸運的靈感」。

德國理論物理學家普朗克 (Max Planck) 謂他是靠「幸運的直覺 (lucky intuition) 」而意外地敲響了量子力學革命之鐘聲!在 1918 年諾貝爾獎頒獎典禮上,普朗克回憶說:

「然而,即使(我推導出來的)輻射公式絕對準確,它仍然只是一個幸運猜測(lucky guess)了正確插值公式的結果,其價值是非常有限的。因為這個原因,從那時起,我就忙著… 想闡明此公式的真實物理特性,這導致我考慮連接熵和概率之間的波茲曼(Boltzmann)關係。在經過我生命中最艱苦的幾個星期之工作後,光明終於驅除了黑暗,一個新的、從未夢想到的的觀點在我面前展開了。」

這普朗克從未夢想到的觀點是什麼呢? 就是「能量量化」的觀念,違反了當時「能量是連續」的共識!因之此後的十幾年,普朗克便一直在努力地想使他的量子觀念能容於古典力學裡;可是每次嘗試的結果,似乎均使自己失望得想收回那革命性的「大膽假設」而已。

錯誤的假設

好吧,就假設 AI 像愛因斯坦一樣也有「最幸運的靈感」,發現了廣義相對論。可是後來物理學家瞭解到了愛因斯坦的「等效定理」事實上不完全正確,是有限制的,也就是說它只是一種近似的基本定律,只適用於一個局部、無限小的時空區域內。哈,如果AI比人類聰明,怎麼會在邏輯上犯下這個錯誤呢?如果不犯這個錯誤,它能發現廣義相對論呢?

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又如 1905 年,愛因斯坦在題為「關於運動物體的電動力學」的(狹義相對論)論文引言裡,開宗明義地謂「不要爭辯」光速了:

「我們建議將「相對性原理」這個猜想(conjecture)提升到一個公設(postulate)的地位,並引入另一個表面上與前者不調和(irreconcilable)的公設,即光是在真空中的傳播速率為一與發射體運動狀態無關的定值 c。 這兩個假設足以(讓我們)透過適用於靜止物體(狀態)之馬克斯威(Maxwell)理論,導出一個簡單且不矛盾(consistent)的電動力學理論。」

愛因斯坦真大膽:一個可以用實驗來確定的光速,怎麼可以定為「公設」呢?光速與發射體運動狀態無關不是完全違反了我們日常生活的經驗(如聲速)嗎?愛因斯坦在其時鐘「同步程序」的假想實驗裡魔術般地導入了他的公設:光在任何方向的速度都是一樣的 c 值!完全忽略了當時幾乎所有物理學家都相信光是在「以太」中傳播的理論。

1924 年,一位名不見經傳,任教於東巴基斯坦的講師波思 (Styendra Bose) 在一篇 1500 字的論文裡做了一個誤打誤撞、連他自己本人都不知道、在整篇論文中隻字未提的重要及創新性假設:光量子是不可分辨的!在當時,所有的物理學家都認為光量子像銅板一樣是可以分辨的(我們可以分辨哪個是 A 銅板、哪個是 B 銅板、…),因此兩個銅板出現「一正及一反」的或然率是 2/4;但如果它們不能分辨呢?則出現「一正及一反」的或然率將變成 1/3。沒想到這一「錯誤」的假設後來竟成為打開量子統計力學的鑰匙!超強邏輯的AI會犯這種錯誤嗎?

愛因斯坦1915年完成他的廣義相對論後,發現他的方程式所預測的宇宙只能膨脹或收縮,與當時大部分科學家所認為的靜態宇宙觀相衝突!沒想到推翻了深植物理學家心中達兩百多年之牛頓時空觀念的革命壯士,竟然在這裡屈服了:為了符合當時的想法,愛因斯坦於1917年強行地於其廣義相對論導出之宇宙觀中加入一「常數」來平衡萬有引力,使他的宇宙能保持靜態!沒想到1929年後,新數據顯示宇宙不是靜態,而是在膨脹中;愛因斯坦因而後悔當初為何不相信自己的推論,稱那強行加入人為常數━「宇宙論常數」(cosmological constant)━為他一生中所犯之「最大錯誤」。AI會犯這種錯誤嗎?

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只有萬有引力的宇宙膨脹速率在一段時間後應該慢慢減小;但90年代末期,新的發現顯示現在宇宙膨脹速率不是隨時間減小、而是在加大!沒想到那錯誤的「宇宙論常數」現在竟然成為提供瞭解釋膨脹速率加快所需之排斥力來源─雖然我們還不知道那是啥!當然,我們也不知道愛因斯坦在天之靈是否還認為「宇宙論常數」是他一生中所犯的最大錯誤?而AI如果當初未犯那「最大錯誤」,現在是否反而會後悔呢?

老天的幫忙

硝化甘油為液體,非常不穩定,一不小心就爆炸;因此諾貝爾 (Alfred Nobel)一直在尋找取代物,但久而不得。傳說有一天儲存的硝化甘油意外泄漏,與用來包裝儲存鐵桶之板狀矽藻土混合但未爆炸,使他想到了試用此板狀矽藻土。經實驗後,他發現兩者相混之固體不但安全可靠,而且還可保持原有之爆炸威力─這不正是他夢寐以求、研究甚久而未能找到的「穩定炸藥」嗎?他因此發了大財,設定了今日大家所知道的諾貝爾獎。

在「發現能治療糖尿病的胰島素—胰島素與生技產業的誕生(上)」一文裡,我提到了「….將狗的胰臟割除,發現這隻可憐狗整天口渴及隨地小便。數日後,一位助手覺得實驗室內的蒼蠅好像突然多了起來,尤其是在狗小便過的地板。分析狗尿及其血液後,梅倫(Joseph von Mering)及明考斯基(Oskar Minkowski)很驚奇地發現裡面充滿了糖份。」顯然地,胰腺具有調解體內糖代謝的功能,它一旦受損將導致糖尿病。就這樣,法國兩位外科手術醫生無意中發現了「困擾」人類三千多年之糖尿病的病源━胰臟分泌物「胰島素」失調!這不是透過邏輯分析得到的結果,AI能做到嗎? 

前面所提到之蘇格蘭醫生兼微生物學家弗萊明是一位粗心的實驗室技術員。1928 年夏在研究葡萄球菌的某一天,他忘了將含有葡萄球菌培養物的培養皿放在培養箱中,留在實驗室工作台上就匆匆忙忙地離開實驗室去度假。命運就是這樣作弄人:那時室內的溫度及濕度均適合霉菌(mold,或譯「黴菌」)的生長;因此兩個禮拜回來後,弗萊明發現在敞開窗戶旁的培養皿因未加蓋而發霉。經細心觀察及研究後,弗萊明發現抑制或預防細菌生長的不是黴菌本身,而是黴菌產生的「黴汁」。就這樣,弗萊明發現了世上第一個抗生素「盤尼西林」(Penicillin,又稱為「青黴素」)!被《時代》雜誌評選為20世紀的100位最重要人物!

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1943年的某一天,在伊利諾州皮奧里亞 (Peoria) 的農業部北部區域研究實驗室 (NRRL) 工作的亨特 (Mary Hunt) ,無意中在一雜貨店裡發現了一顆表皮長滿漂亮及金色青黴的哈密瓜。將它帶回實驗室,篩選出能大量分泌青黴素的菌株後,她發現該菌株產生的青黴素數量是notatum的200倍━她因之贏得「發霉瑪麗 (Moldy Mary)」的綽號。在許多研究團隊紛紛加入菌種及製造方法的改良後,青黴素產量由1943年只能醫治不到1000人,一下子跳到1944年時,已有足夠的青黴素來治療每位需要的士兵,為第二次世界大戰提供了功不可沒的貢獻!也啓動了尋找其它抗生素的研究,開創了醫學的新紀元。

結論

上面我們提到科學家意外地發現了穩定的炸藥、控制血糖的胰島素、及治療特定細菌感染的抗生素。這些化合物都已經存在自然界中,但絕對不是邏輯分析可以發現其功能的,因此如果不是「老天的幫忙」,我實在很難理解AI怎麼會想到?事實上靠「老天幫忙」所發現的化學物是非常之多的。不需要靠老天幫忙的理論物理呢?

在討論牛頓「思眾人所未思」地發現萬有引力、開創了古典物理後,我們其它的討論都是針對全面改變我們日常生活之近代物理━量子力學及相對論━的發現史。希望讀完本文後,讀者能體會到科學進步不但鮮少一帆風順,相反地是一條充滿了意想不到之彎路和迷茫時刻的曲折蜿蜒旅程:這正是我在訪談中所提到的要多看「課外書」,鑑古知今瞭解理論背後歷史有助於瞭解理論本身。也希望讀完本文後,讀者能感受到科學上的突破幾乎全不是源自邏輯分析,而是出自無法捕捉的「靈感」、「直覺」、「錯誤假設」,「老天幫忙」、以及挑戰既有認知的「勇氣」。AI具有這些人性「缺點」嗎?

最後讓我們在此以公認為最偉大之兩位物理學家的話來結束。牛頓說:「沒有大膽的猜測,就沒有偉大的發現」;愛因斯坦謂:「我從未通過理性思考的過程取得任何發現」。

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致謝

謹在此感謝《泛科學》鄭國威、曹盛威、謝富丞、廖儀瑄、王喆宣等同仁的招待及讓我有機會當了一次近代科技 Podcast 的明星。Podcast 的出現造就了許多不需要經過好萊塢的影視明星以及網紅,是我首次接觸到之近代日常生活典範的另一個重大轉變,真是活到老學到老。

延伸閱讀

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賴昭正_96
50 篇文章 ・ 61 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此獲有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪,IBM顧問研究化學家退休 。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲它轉載我的科學月刊上的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」。

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從一片荒蕪到綠色星球:細菌與光合作用如何重塑地球——《你的身體怎麼來的?》
商周出版_96
・2025/01/27 ・3861字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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喜出望外

海中糟粕化為盎然綠意

這個星球現在仰仗光合作用運轉。

──史緹耶可.戈盧比奇(Stjepko Golubic)

四十億年前,地球的陸塊相當單調,黑色、褐色、灰色的岩石上一片荒蕪,火山朝著無氧的大氣噴發毒素,人類乘坐時光機回到那時間點會立刻窒息。當時地球上僅有的生命形態是細菌,以及比英文句號還小得多的單細胞生物。然而若往前快轉幾十億年,來到距今僅三億五千萬年前後,會發現大氣中氧含量接近人類已經習慣了的百分之二十一,這是個很奢華的數字。

那個年代,海洋中滿是巨大生物四處洄游,植物入侵陸地並為人類的演化鋪路。地球從無法居住的荒土蛻變為藍綠色的生命樂園,這麼戲劇性的轉折是什麼力量在背後推動?

種種因素之中有一項特別醒目:直到一九六〇年代人類才開始意識到光合作用的力量不下於各種地質學事件,改造這顆星球的手段神祕且驚奇,非常難以想像。

地球從荒土到生命樂園的蛻變,歸功於光合作用的出現。圖 / unsplash

改造過程中,光合作用或許曾經引發大規模生物滅絕。科學家一度認為其威力能夠與核戰浩劫相提並論,使這顆行星被寒冰覆蓋化作巨型雪球。但同時光合作用又輔助、甚至促成「不可能」的演化捷徑,進而提高生命多樣性,最終使植物甚至人類得以存在。科學家如何研究太古時代的自然變動?而光合作用又如何將地球鬧得天翻地覆?

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疊層石背後的生命故事

十九世紀末期,有人找到能夠追溯光合作用悠久歷史的第一條線索。那時候沒有任何證據指向距今大約五億五千萬年的寒武紀之前有生命存在,然而一八八二年冬天美國大峽谷深處名叫查爾斯.沃爾科特(Charles Walcott)的岩石收藏家改變了一切,後來還當上史密森尼學會的主席。

沃爾科特的故鄉是化石天堂紐約州由提卡市(Utica)。小時候他生得瘦瘦高高,喜歡在父母的農場以及附近未來岳父擁有的採石場內找化石,十八歲離開校園之後先去五金行當店員,卻自己閱讀教科書、研究化石並撰寫論文、與著名地質學家通信來維繫心中熱情。他曾經蒐集古代海洋生物三葉蟲的化石標本,品質在全世界而言也是數一數二,後來慷慨出售給了哈佛大學。

沃爾科特的勘探技巧十分高明,也藉此就職於新成立的美國地質調查局。一八八二年十一月,地質調查局局長、同時自己也是探險家的約翰.威斯利.鮑威爾(John Wesley Powell)要求沃爾科特勘測迄今為止無法進入的大峽谷深處。

鮑威爾之前嘗試過,但只能乘坐小木舟趁漂流時稍微觀察最底層岩石,後來他就在偶爾有「刺骨寒霧、雪花飛旋」的地方紮營監督,帶人修建一條從峽谷邊緣延伸到下方三千英尺(約九百一十四公尺)處溫暖地帶的陡峭馬徑,並且讓時年三十三歲的沃爾科特帶著三名工人和足夠支撐三個月的食物、九匹上鞍的騾子沿著那條臨時小徑進入谷底。

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「高原之後就會積滿雪,」鮑威爾告訴他:「春天之前你和搬運工無法離開峽谷。希望這段時間裡,你能好好研究地層序列,盡量收集化石。祝好運!」

對沃爾科特而言,這是千載難逢的機會。他已經發現一些已知的最古老化石,例如神似甲殼類但奇形怪狀的三葉蟲。此外,達爾文發表《物種起源》不過四十年前,但因為缺乏最原始的動植物或細菌化石而遭到很多抨擊。批評者仗著沒有化石這點堅稱所有物種都是神造,懷疑論者也要求達爾文證明古代有過更單純的生物,可惜他只能委婉表示若生物體很小就不容易留下化石,希望有朝一日會出現。

充滿驚喜的山谷

沃爾科特深知達爾文的窘境。他沿著陡峭原始小徑下降到幾乎沒有生命跡象的大峽谷谷底,然後用心觀察周遭環境。山谷、懸崖,除了石頭還是石頭,但這一隅紅色天地很得他喜愛,不過同行的化石收集家、廚師和馱獸管理員就未必能夠分享那份悸動了。

他們沿著八百英尺(約兩百四十四公尺)峭壁吃力前行,其中一段就是現在的南科維山徑(NankoweapTrail),一般認為是大峽谷裡最危險的路線,河流地形坡陡水急即使沿岸也難以行走,有時候不得不自己開路以求深入。後來一頭騾子死亡、另外兩頭受傷。旅程中至少一次,沃爾科特筆中的墨水結凍了,但又必須在篝火邊融冰為水給騾子飲用。但最可怕的其實是死寂與孤獨,才三個星期就導致那位化石收集家夥伴憂鬱求去。但沃爾科特不同,能來到谷底他太興奮了,堅持了七十二天才踏上歸途。

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有一天他爬上爬下,對部分岩石中層層線條感到好奇,乍看很像切開的包心菜。這些圖案極不尋常,所以沃爾科特認定是生物,後來將其命名為藍綠菌(最初曾視為藻類)。他還聯想到自己在紐約州看過來自寒武紀時期的類似化石,取「隱含生命」的含義命名為隱藻化石(Cryptozoön)。然而大峽谷的情況有點不同,這些化石明顯可見,卻又位於更古老的岩層內,因此歷史比任何其他已發現的化石都久遠。

沃爾科特在大峽谷的古老岩層中發現了類似藍綠菌的化石,命名為隱藻化石,揭示比已知更古老的生命存在。圖 / unsplash

沃爾科特後來在蒙大拿州等地持續發現同樣古老的隱藻化石,接著其他古生物學家也在前寒武紀岩石內察覺到疑似化石的特殊圖案,種種線索指向最原始生命形式的證據可能保存在寒武紀前的石頭裡。即便如此懷疑論調不斷,尤其某個長期存在爭議的標本被證明了並非化石,而是火山石灰岩經過壓力和高溫形成獨特的礦物沉積。

隱藻化石的爭議:解鎖前寒武紀生命的證據

一九三〇年代,沃爾科特去世的四年後,劍橋大學最具影響力的古植物學家蘇厄德(Albert Charles Seward)決定加入辯論,卻在後來被古生物學家肖普夫(William Schopf)形容是「讓煮熟的鴨子飛了」。蘇厄德在史稱「隱藻化石爭議」的事件中嚴格審視前寒武紀化石證據,得出結論認為這完全是一廂情願,所謂的化石與現存物種之間沒有明顯關係,大型結構並未顯示出由較小細胞組成的特徵。

他主張沃爾科特在隱藻化石找到的環狀圖案可能是海底富含鈣質的淤泥沉積,人類本來就不該期望細菌這樣微小的生物會被保存在化石,最後又語重心長告誡科學家:有些尋找化石的人太過一頭熱,他們宣稱找到特別古老的標本時不能輕信。

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地位如此卓著的人物提出警告,導致地質學家不願再從岩石尋找距今約五億年以上的化石,畢竟找到的機率幾乎等於零。久而久之許多人認定了生命在地球上的歷史很短,這顆星球的前面四十億年、其歷史的九成之中根本沒有生命存在。微生物學家史緹耶可.戈盧比奇指出許多科學家以「前寒武紀」一詞指稱生命尚未問世的太古時期,其實這是陷入「現有工具檢測不到就代表不存在」的思考偏誤,將缺乏證據直接視為否定證據了。

時間來到二十年後的一九五〇年代中期,澳洲年輕研究生布萊恩.洛根(Brian Logan)隨地質學教授菲利普.普萊福德(Philip Playford)探索了位置偏遠的鯊魚灣,也就是澳洲西北海岸一片孤立的鹹水潟湖。站在這兒的海灘,淺藍色海水退潮時會露出如夢似幻的奇景:數百顆三英尺(約九十一公分)高的圓柱狀岩石林立,彼此間距很小,彷彿堅硬粗糙如石塊的蘑菇聚集叢生。

兩人詳細調查了這片怪異石陣,然後意識到理解沃爾科特隱藻化石的關鍵。眼前這些不僅是活化石,還能回答一個經典謎語:什麼東西既死又活?石頭表面曾經活著,是藍綠菌累積起來形成網罩般的構造。海水進出時,這層菌網會捕捉沉積物。而藍綠菌死亡後,沉積物固定在原位如海綿狀的石塔,於是又有新的細菌附著其上、形成新的一層網罩。

細菌以同樣方式在太古海洋中創造出沃爾科特的隱藻化石,現在稱為疊層石,語源是希臘文stroma(層)和lithos(岩)。目前只有鯊魚灣等少數幾個地方能找到疊層石,環境對其他多數生物過於鹹澀無法生存。但另一方面,已經化石化的古老疊層石則在世界各地皆有發現。

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澳洲地質學家偶然發現還活著的疊層石,同時美國兩位地質學家史坦利.泰勒(Stanley Tyler)和埃爾索.巴洪(Elso Barghoorn)也宣布找到了蘇厄德口中不存在的化石標本,其中微生物有單細胞也有多細胞,藍綠菌絲也包括在內,而且這些化石都有大約二十億年歷史。「許多人很震驚的,」戈盧比奇表示:「原本以為生命在寒武紀才爆發,之前什麼都沒有。寒武紀應該是起點才對。」但現在普遍接受最古老的疊層石化石上微生物活在三十五億年前,依舊是地球誕生的十億年之後。達爾文和沃爾科特應該很欣慰。

哪種細菌造出最古老的疊層石?無法確定是已經會行光合作用的藍綠菌,抑或是它們的祖先。不過藍綠菌至少二十四億年前已經存在於海洋。

——本文摘自《你的身體怎麼來的?從大霹靂到昨日晚餐,解密人體原子的故事》,2025 年 01 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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