【Gene思書齋】豬玀紀，失落的世界（二）：那裡的恐龍科學嗎？

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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F 編按：本文編譯自 Live Science

貓是一種神秘而又引人注目的動物，牠們看似深居簡出，但擁有多元的聲音表達：從吸引人類注意的「喵喵叫」，到面對威脅時的「嘶嘶聲」與低沉的「咆哮」。

延伸閱讀：貓咪為什麼總愛對人喵喵叫？看貓如何用聲音征服人類的心

然而，細心的貓奴們可能會注意到，貓有時會對著窗外的鳥兒或屋內小動物玩具，發出一種獨特的「卡卡聲」或「咯咯聲」。這種聲音既像牙齒打顫，又好似一陣陣輕微的顫鳴，卻很難歸類到常見的喵叫或咆哮裡。這種名為「chatter」的行為，究竟在貓的生活中扮演什麼角色？目前科學界尚未對此有定論，但有幾種廣為討論的假說，或許能為我們提供一些思考方向。

卡卡叫：情緒的釋放或表達？

有些貓行為專家推測，貓咪在看到獵物（如窗外的鳥、老鼠）卻無法接近時，會因「欲捕無法」的挫折感或興奮感，發出這種「卡卡聲」。就像人類遇到障礙時，可能會發出抱怨的咕噥聲或乾著急的嘆息聲一樣，貓咪的「喀喀聲」也可能只是把當下的情緒外顯，並非有特別針對人或其他動物的溝通目的。

• 情緒假說：
  • 挫折：當貓看見鳥兒在窗外飛舞卻無法撲殺，內心焦躁，遂用聲音抒發。
  • 興奮：或許貓在準備捕獵時也感到高度亢奮，因此嘴部不自覺抖動並出聲。

要在科學上驗證「情緒假說」並不容易，因為需要同時測量貓咪行為和生理指標。例如，研究人員可能需要測量貓咪在卡卡叫時的壓力荷爾蒙變化，才能確認牠們究竟是帶著正面興奮，或是負面挫折的情緒。不過，由於貓的獨立特質，實驗設計往往困難重重，樣本量要足夠也不容易，所以至今沒有定論。

增強嗅覺？貓咪的「第二鼻子」

另一種說法則認為，貓咪發出「卡卡聲」時，可能同時開啟了其位於口腔上顎的「犁鼻器」（vomeronasal organ），也稱作「賈氏器官（Jacobson’s organ）」。這個感知器官能捕捉一般鼻腔聞不到的化學分子，如費洛蒙或特定氣味分子，因此對貓的求偶、社交和獵捕行為都非常重要。

• 嗅覺假說：
  • 張口呼吸：如果貓咪一邊「咯咯咯」地開合上下顎，可能在嘗試讓空氣（及其中所含的氣味分子）進入犁鼻器。
  • 蒐集更多環境資訊：在確定下手前，更完整的嗅覺分析或能提高牠們獵捕成功率，或是幫助判斷環境中是否有其他潛在威脅或機會。

然而，要科學驗證「增強嗅覺假說」同樣不簡單。研究人員不僅要觀察貓咪在卡卡叫時的行為，也需要測量牠們是否真的打開了更大的氣道，並在那個同時有效使用犁鼻器。這些行為與生理測量都必須在相對可控卻又不影響貓自由行動的實驗環境中進行，實務上難度頗高。

聲音模仿：貓咪的「偽鳥叫」？

第三種最有趣也最具「野性色彩」的假說，是「模仿獵物聲音」。在野外，一些中南美洲的小型貓科動物（例如：長尾虎貓，又稱美洲豹貓或瑪家貓，Margay）曾被觀察到，在捕獵小猴群時，發出類似猴子叫聲的音調；有些當地原住民族群也傳說，叢林裡的某些捕食者會模仿目標獵物的聲音來誘捕。由此推測，家貓看到鳥兒時發出的「卡卡聲」，可能包含些微模仿鳥兒啁啾的元素，試圖降低獵物警戒或甚至吸引獵物靠近。

• 模仿假說：
  • 案例參考：野生貓科動物曾出現學習或偽裝聲音的紀錄。
  • 家貓可能繼承的行為：家貓的祖先——北非野貓（African wildcat）及其他小型貓科物種，是否具備聲音模仿能力？這在生物演化研究上仍是未解之謎。
  • 缺乏大規模觀察：由於小型野生貓科動物研究資料有限，且家貓實驗更不易做大樣本長期追蹤，最終導致此理論尚未獲得廣泛實證。

貓咪行為研究的挑戰：野性祖先的重要性

探討貓咪行為，常常需要回溯至野生祖先的棲地環境。家貓（Felis catus）普遍被認為源自北非野貓（Felis lybica），然而，野貓習性的研究本就不多，尤其是關於聲音與捕獵策略更是資料有限。我們想知道「為什麼家貓會卡卡叫」，首先要確定：「牠們的野性祖先或其他小型貓科，也有同樣的行為嗎？」若有，家貓則可能繼承自古老基因；若無，則可能是家貓在與人類共處的環境中演化出的新行為。

再者，貓在實驗室中的「不可控」因素相當多。貓不像狗般樂於服從人類指令，常有自己的規律與個性。要在實驗情境下穩定地誘發貓的「卡卡叫」行為、同時檢測牠們的生理和心理反應，並確保每隻貓的個體差異都被考慮到，這些都對研究團隊是極大考驗。

對於許多貓奴來說，貓咪坐在窗邊，一邊盯著外頭的鳥兒或松鼠，一邊發出獨特的「卡卡聲」，是一幕既可愛又神祕的風景。究竟牠們是在抒發情緒、強化嗅覺、抑或真的在「假扮鳥叫」以誘捕獵物？目前沒有確切的答案。然而，也正因為這層未知，貓貓才更顯得迷人。

本文轉載自顯微觀點

透過質疑，引起反思

昏暗的實驗室裡，紅色的 LED 綻放光芒，電線連向一旁玻璃杯內的電極。5個盛裝深色液體的玻璃杯由電線與電極串聯，累積電壓，向 LED 供應電流，如同小學自然課以果汁發電的實驗配置。

日光燈亮起，玻璃杯內的液體呈現比 LED 更加深沉的暗紅色，桌後身穿實驗衣的藝術家／科學家曹存慧開口介紹，「人類血液中具有電解質，因此可以和鋅片與銅片組成的電極發生氧化還原反應，產生電流使二極體發光。」此時，她的手背上還貼著止血棉。

這是曹存慧與葛昌惠合力創作的生物藝術裝置《血電廠》。藝術家現場抽取自己和參與者的血液，透過簡單的氧化還原發電原理，在黑暗中得到光線。讓參與者親身體驗犧牲身體部位、承受健康風險以獲得能源的情境。

抽血發電很容易引起對衛生與比例原則的質疑，但是社會日常仰賴的發電模式如燃煤、核分裂等，不是明顯損及環境或居民健康，就是藏有重大風險。《血電廠》抽血發電引起的憂慮與質疑，凸顯了現代社會為了滿足電能需求，選擇持續承擔的代價與風險。

透過藝術為科學除魅

《血電廠》並非曹存慧唯一具有爭議性的創作，甚至不是參與者反對與質疑最激烈的。她與「遠房親戚實驗室」夥伴的作品《有我在^TM》在國立台灣美術館現場帶領工作坊參與者進行自體基因轉殖，透過基因工程技術，將人類基因片段插入大腸桿菌染色體中。

這項讓參與者感到「轉殖自身基因的大腸桿菌與自己十分相似」（實際上僅有極小片段相同，不同參與者彼此間的基因相似性還比較高），足以讓人反思何謂「自我」以及物種間親近性的實驗，因為扮演「有我在生物科技股份有限公司」在虛擬的商業情境中進行實驗，事後被民眾檢舉未依法登記而執行業務。

藝術家們為了法律訴訟而傷神耗時，同時也凸顯基因工程技術對民眾來說，是需要被政府嚴格管理的行為。

面對民眾的緊張，曹存慧說，「台灣人對基因工程態度其實相對輕鬆，在意的是健康與環保。不像歐美社會，有觸犯神權的那種禁忌感。」如果是在荷蘭，這種行動藝術場地外一定會集結抗議團體，主辦方也會開記者會說明。

曹存慧回憶《有我在^TM》現場說，「我帶參與者們做 heat shock（熱休克，使質體進入大腸桿菌細胞膜的方法）, 他們紛紛驚訝說『怎麼這樣就結束了？』。我希望可以讓一般民眾發現『基改並非一件深不可測的事情』」。這是她為生物藝術賦予的價值之一。

對於生物藝術的定義，曹存慧反思地說，「每一天我對生物藝術的定義都有一點變動。現在我採取的定義是『內容與生物學有關的』創作，比較符合大眾對這個特定領域的想像。」

她認為，單純討論生命與死亡，或媒材中採用生物材料，其實都是傳統藝術包含的作法。但是以生物學知識與討論為主題的創作，最接近生物藝術（Bioart）這個 1997 年由 Eduardo Kac 發明的創作領域。

懷抱著創作願望的生物學博士

曹存慧從大學開始攻讀生物科技領域，專長分子生物學和生物資訊，於昆士蘭理工大學獲得博士學位後回到台灣，進入中研院從事博士後研究。聽起來是相當典型的生科系職涯發展，接下來就是進入學院擔任助理教授或技術人員、實驗室經理。

但是在扎實的學術訓練歷程，曹存慧始終懷著對藝術的喜愛與好奇，她說，「我對藝術的興趣明確存在，但是方向模糊。只是從小喜歡畫畫、會當學藝股長，沒有受過科班訓練。高中參加的還是生研社，不是美術社。」

曹存慧與生物藝術的接觸，是在昆士蘭讀博士班時，那時她正在疑惑「自己的生物科技專業，能不能結合藝術創作」。她回憶說，「千禧年過後，一個無聊的晚上，我上網 google “Bio + Art” 沒想到真的有這種藝術領域！」她投入創作的願望，在新世紀展開時逐漸活化。

2009 年，曹存慧畢業歸國，參與了她的生物藝術展覽初體驗，也是臺灣第一場聚焦生物科技與醫學的創作展《急凍醫世代》。不僅是她第一次親眼看見生物藝術裝置，同時也得到參加研討會、工作坊的機會，可以聽到藝術家剖析自己的創作脈絡。

觀察了他人的作品，曹存慧開始想要親手創作，但是既缺少經驗，也不了解何謂藝術創作。同時，她的職業仍然是中研院分子生物學博士後研究員，她一面忙碌於實驗室工作，一面在陌生的創作領域摸索，讀藝術理論、了解當代藝術作品、與藝術家對談。

曹存慧回憶那段時光說，「探索新領域很有趣，但是也很掙扎，因為時間實在不夠用。」她維持白天做實驗，夜晚學習藝術的跨領域生活到 2011 年，帶著教學相長的期待，與其他藝術家合作向文山社區大學提案，開一門生物藝術課程。

一波三折的跨領域之路

文山社區大學對生物藝術課程的熱烈歡迎出乎她們意料，連臺北市其他區域的社區大學，也紛紛邀請她們開課。曹存慧笑說，「當時我們很開心地答應了，還擔心自己會忙不過來。結果報名截止那天，整個臺北市只有一個人報名，而且那個人還是我的朋友！」

原來，「生物藝術」這個名詞當時在臺灣社會鮮少被公開討論，社區居民分不清楚究竟是生物課還是藝術課，自然不會報名。曹存慧教學相長的課程，只能暫且擱置。

曹存慧並未因此而放棄，為了投入更多時間嘗試創作，她在 2016 年申請荷蘭的生物藝術研究單位職缺，準備離開原本的工作，卻因為簽證問題而無法成行。

看似又一個深入生物藝術領域的阻礙，曹存慧卻視為重要的轉捩點。在輾轉詢問、求助的過程中，她結識更多生物藝術圈的同儕，也被拉進臺灣生物藝術社群，得到充沛的交流。她說，「那時我開始更清楚自己能做甚麼，也開始有策展人特地邀請我參展。」

曹存慧的第一個正式展出作品，是 2014 年於臺北市中山創意基地 URS21 的《愛@窒息》，在密閉小容器中裝入植物和日常物品的零件（如玩偶或是芭比娃娃的肢體）。展覽期間植物逐漸生長，人造物品被慢慢吞沒，只留下輕微輪廓。

曹存慧在展期發現，室內展場光線不如室外明亮，作品中的植物不一定會如預期般生長。生物藝術猶如生物學實驗，比起使用無生命材料的同行，更加需要注意生物學性質。

她笑說，「我從那時開始體會，生物藝術家會遇到很多不可思議的環境因素，是其他領域創作者無法想像的。」

最誇張的經歷是，「大量的果蠅飛進展場，吃掉我的作品！密封的作品無法隔絕果蠅的嗅覺和食慾，展間裡、作品上都是果蠅。策展人、館方都氣急敗壞。」

一路挑戰創作框架與材料的限制，曹存慧獨具風格的創作逐漸被更多策展人認同，也登上國家美術館的展廳，讓她得到更多信心與創作欲。2018 年她辭去博士後研究員的工作全心投入創作，隔年卻回到了學術機構，這次領域不同以往——清大藝術學院聘任她為助理教授，並主持生物藝術實驗室。

現正創作：族群與語言的演變（螞蟻版）

擔任教職的曹存慧持續活躍的個人創作，她最近的作品是浪漫臺三線藝術季的邀約作品：名稱未定，以客家話和客家族群的流動變化為核心概念。

曹存慧說明，「現在臺灣人使用的客家話，發音和用詞與中國南方的客家話已頗有不同，臺灣不同客家族群間也有少許差異，但社會共識依然認同是應該被保存的『傳統文化』。」

而客家族群血緣方面，曹存慧提起馬偕醫學院教授林媽利引發激烈討論的分子人類學研究，該研究指出臺灣客家人的染色體單倍群比較接近中國南方人，不同於客家族群傳統故事中，客家人來自華北、華中的漢民族大遷徙敘事。

圍繞這個引起民族認同爭端的科學研究，曹存慧展開新的創作想像，「客家人從北方逐漸南遷的過程中，或許不斷有人加入、也有人在中途落地生根。到達南方、臺灣時，群體中的成員、家族組成與出發時早已不同，因此這個族群的基因庫也已經演進，如同語言的變化。」

曹存慧透漏，她計畫設計一個大型螞蟻飼養箱，其中糖漬洛神花排列成漢語拼音的客家話辭彙，涵蓋客家話各分支的用字、腔調差異。其中同時放置泥土、樹枝和水，讓螞蟻得以築巢、生活。

螞蟻覓食過程中，糖漬洛神花會被螞蟻集體搬動，拼音逐漸出現變化，仿擬語言在集體活動過程被重新建構。曹存慧說，「族群和文化特徵在演變過程會消失一部分，同時也會建構新的成分。演變是自然的，或許不是那麼需要抗拒的事情。」

至於醃漬洛神花，是因為現在洛神花是當前桃園客家文化景點的熱銷名產，被形塑為客家特色農作物之一。但洛神花並非當地傳統的作物，大概 2008 年前後才開始流行，其實是相當新的地區特色。

曹存慧以此說明，「客家族群的自我認同強烈，但文化演變本來就會一直加入新的元素，得到新的特徵未必是一件壞事。我想趁機探討『傳統』在文化演變過程中不斷建構並保存下來，是動態而非固著的概念。」

對於發想過程，她自我剖析道，「創作時我沒有很明確的政治性、社會性目的。但我想生活在這個社會環境，人本來就會注意社會議題並產生反應，也就是我每天看到和思考的內容。我想進行的創作，是和當下社議題密切相關的。」

年輕、階級扁平的教室與創作領域

在曹存慧的課堂上，每個人都以自取的綽號相稱，曹存慧在學生口中的稱呼是「跳跳」。

她解釋說，因為生物藝術是個很年輕的領域，輩分與階級都很扁平，「我和學生年紀不同，在教室裡的權力也不同。雖然一開始我是思考與創作的帶領者，但是希望可以讓學生感到互動框架是平等、可鬆動的。這樣在討論何謂生物藝術、評論作品時，可以自由地發展與表達想法。」

曹存慧認為，這樣的課堂情境類比了生物藝術圈的現狀，沒有太明確的權威與硬性框架，生物藝術的形式、目的與價值都還在共同創造及實踐中。