鋼鐵人和阿笠博士沒跟你說的核心秘密

• 本文轉載自科技大觀園，原文為《試問Siri與Jarvis的距離有多遠？》
• 作者 / 科技大觀園特約編輯｜姚荏富

近年來因為人工智慧、大數據、區塊鏈等應用科技快速發展，以及 Google 等科技公司大舉來到臺灣進駐並招聘大量軟體工程師，臺灣頂大的資工科系成為超熱門志願。不過大家對資工系的印象就是要學寫程式，也就是俗稱的 coding，但 coding 在解決什麼問題？今天我們訪問了臺大資工系的陳縕儂副教授，從老師的專業「自然語言處理」（Natural Language Processing，縮寫 NLP）做切入，來帶大家了解資工系究竟在解決什麼問題。

讓 AI 聽得懂人話，就是「自然語言處理」

陳縕儂老師的機器智慧與理解實驗室，主要是針對語言處理及對話系統相關技術進行研發，藉由機器學習技術，透過資料讓機器自動學習，理解人類語言並且進行適當的互動，目標是希望能讓機器的智能比肩人類，甚至超越人類。

「自然語言處理」是資工領域中的一個分支，名字聽起來很抽象，但其實這項學門的目標就是讓電腦可以「聽懂」人類說的話、「理解」語意並給予「回應」，就像鋼鐵人電影中的 AI 助理 Jarvis，鋼鐵人只要說如常說話就可以下達指令，讓 Jarvis 協助生活中各種大小事。

不過理想很飽滿現實卻很骨感，要做到像 Jarvis 這樣有求必應的 AI 助理並不容易，目前市面上的智慧助理如 Apple Siri、Google Assistant 及 Amazon Alexa 都已經隨著 3C 產品普及化了，但很多時候它們仍會說：「很抱歉，我聽不懂你的意思。」可見，從 Siri 到到 Jarvis 仍有很長的一段路要走，但為什麼這是條漫漫長路？——歡迎來到「自然語言處理」的思考領域。

• 延伸閱讀：喜歡教書、喜歡台灣自由的研究學風 ，要讓語音助理「賈維斯」成真——陳縕儂專訪

從「聽懂」到「回應」，AI 必須克服多項關卡

大家可以想像一下，今天要跟一個 AI 互動，通常是透過語音或者文字來下達指令，接著 AI 就會協助我們完成特定的任務，並解決特定的問題。

在這個過程中，有四個主要的環節必須克服，分別是語音辨識 （Automatic Speech Recognition; ASR）、語意理解 （Natural Language Understanding; NLU）、對話決策 （Dialogue Management）、以及語言生成 （Natural Language Generation; NLG），說的白話一點，就是接收你講的話、翻譯成 AI 能理解的指令、要如何處理指令，以及怎麼把回應翻譯成人類能聽懂的聲音或文字。

在這四個環節裡都有相當複雜的問題需要去解決，譬如語音辨識，在技術上通常是將語音訊號直接轉換成文字，讓 AI 去理解，但在將音訊輸入的過程中，就必須要排除掉我們口語中會用的「嗯」、「啊」、「喔」等贅字或不自然的停頓，又或者是新創的流行語、方言、口音……等等的問題必須先解決，才能讓 AI 真的能聽懂人類的自然語言。

在「語意理解」上，要讓 AI 去分析語言或文字的脈絡、理解關鍵字，再找出對應的資料（搜尋資料庫）；而「對話決策」更是困難，前面理解了人類的語言或文字表意後，AI 應該要如何回應？可能使用者給的資訊不完整，AI 要追問使用者以釐清問題？又或者在語意理解上有聽不懂的字，得要再次詢問並確認？

這還只是 AI 面對人類自然語言時，其中幾個回應的選項，真實的對話情境可能更加複雜，而且整個對話過程只要有一個環節正確度不夠高，那 AI 後續也很難準確的回應，只要有一步錯了，就會對後續對話體驗造成負面影響。

不過好消息是，現在的深度學習技術已經相當成熟，只要餵資料給電腦時，告訴他怎麼樣是對、怎麼樣是錯，基本上電腦都可以不斷修正（餵的資料也要夠多），再加上現行語言代表模型的優化，智慧 AI 在特定領域的應用上都有蠻不錯的成果。

Jarvis 仍遙遠，AI 的新突破是精準翻譯

聊到這幾年 AI 的重要突破，老師提到三年前 Google 所開發的語言代表模型 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），當時 BERT 一出現市面上所有自然語言處理的模型都改採用了它的運作邏輯。相較於過去的語言模型，通常都是餵指定任務的文字來訓練電腦，BERT 是在給電腦任務前，先餵它吃很多的文章或書，接著再提供任務給它。

以翻譯為例，這就好像讓一般人翻譯，跟讀過很多書的人來翻譯一樣，讀過很多書的人懂得字彙跟用法，自然翻譯出來的成品更流暢。

而 BERT 的技術確實也得到相當好的成效，所以擊敗了當時許多正在開發的語言模型，成為了當前語言模型的基礎。有趣的是，BERT 的前身是一個名為 ELMo（Embeddings from Language Models，與芝麻街角色名字相同）的語言模型，所以 BERT 的開發者們就用芝麻街的角色，來為他們開發出來的語言模型命名。

• 延伸閱讀：別意外！Google 真的聽得懂「人話」：BERT 自然語意演算法如何提升關鍵字理解能力？

當前 AI 發展的目標，為它建立「人的常識」

雖然說 NLP 領域在商業與學術上都有相當大的發展空間，但陳老師認為，目前要達到人的「common sense（常識）」對 AI 來說還是非常困難，舉例來說，今天我們跟智慧助理說我今天要跟某某人吃晚餐，這個時候如果是人類的助理，我們可能會聯想到「吃什麼」、「要不要聯絡某某人」、「交通方式是？」……等等與飯局相關的問題，但 AI 目前並沒有辦法執行這麼複雜的互動，還得必須跟 AI 說「幫我訂位」、「幫我叫車」，仍在一個指令一個動作的狀態，這種 AI「common sense」的建立，可說是目前非常有挑戰性的項目。

• 延伸閱讀：剖析霍金的「代言人」：人機如何透過語音互動溝通？

AI 的開發方向——人類的工作輔具

身為 AI 的設計者，陳縕儂老師認為 AI 會成為輔助人類的一部分，雖然說現階段許多人對於 AI 可以執行我們的工作感到彆扭，但實際上 AI 正在減輕我們的工作量，舉例來說，像是目前醫院已經有在使用協助診斷的 AI，但這樣的 AI 並不會取代醫生的工作，因為 AI 只是提供醫生診斷的相關依據，實務上對於病患的判斷最終還是得由醫生來做。

雖然 AI 已在產業中被廣泛利用，但基本上仍以「人機協作」為大宗，雖然能取代部分人力，但像是創造類型的工作 AI 就幾乎無法獨自完成。至於大家想像中，AI 恐對人類造成威脅的情節，基本上不會發生，因為 AI 是不會憑空出現意識的，AI 威脅人類的可能，比較會是人類不當利用造成的風險，所以在未來 AI 的開發上，基本上會往輔助人類的方向去做應用。

資工領域瞬息萬變，「喜歡新知」很關鍵

談到什麼特質適合來讀資工系，陳縕儂老師認為，數學或是邏輯只是基礎，重要的是「喜歡接受新知」的特質，因為在資工領域瞬息萬變，資訊更新的相當快速，隨時都會有新東西出來，如果不喜歡吸收新知識，讀資工系可能會比較痛苦一點。另外，資工在應用上時常會和不同領域的人做合作，你必須了解對方的需求跟他們的條件，才能設計出能夠幫別人解決問題的方法，而這也是資工有趣的地方。

陳縕儂老師也和我們分享了在他眼中臺灣學生和外國學生的差異，他認為臺灣學生應用網路資源自學的能力非常強，而外國學生則是勇於在課堂上和老師提問並討論，各有各的優點，不過教授也認為由於臺灣學生擅長自己找答案，所以在協作與表達上的可能相較於外國會比較弱一些，但如果這一塊能做到加強，臺灣的學生其實是非常有競爭力的。

最後老師還告訴我們，當初大學時機器學習與 NLP 領域並不是資工領域的主流，一開始只是選擇了自己有興趣的領域，也沒想到近幾年 NLP 會變成現在的顯學，他認為自己真的非常幸運，可以一路延續自己熱愛的主題。

最後的最後，陳縕儂老師建議有意投入資工領域的學員們，可以先了解這個領域需要的先備知識，像是 coding 要用到的程式語言、跟 AI 相關的內容則會牽涉到數學，最後當然就是對知識的熱情和態度，了解之後才比較能判斷這個領域適不適合你，千萬不要因為從眾而選擇。

• 延伸閱讀：大學科系選擇難題該怎麼解？背景知識、線索蒐集與獨立思考是你的最佳武器！

「數感盃青少年寫作競賽」提供國中、高中職學生在培養數學素養後，一個絕佳的發揮舞台。本競賽鼓勵學生跨領域學習，運用數學知識，培養及展現邏輯思考與文字撰寫的能力，盼提升臺灣青少年科普寫作的風氣以及對數學的興趣。

本文為 2019數感盃青少年寫作競賽 / 國中組專題報導類佳作 之作品，為盡量完整呈現學生之作品樣貌，本文除首圖及標點符號、錯字之外並未進行其他大幅度編修。

• 作者：鍾依庭／台北市立明倫高中

一、研究動機

去年紅遍全台的柯南電影——零的執行人，不但壓倒性強勢攻上日本全國票房榜首，創下觀影人數達1,289,000人，票房突破16.7億円（約新台幣4.67億元），創下系列作品首週票房最高紀錄！我們就來一探柯南拯救世界背後的數字究竟隱藏了多驚人的秘密吧！

二、前情提要

一開始，無人探測機-天鵝號，結束火星上採樣本的任務，即將返回地球，透過遠端操控程式修正衛星軌道，讓其脫離等速率圓周運動的軌跡，使其墜落地球，且墜落過程中，探測機本體會在大氣層中燃燒，僅讓直徑約4m的太空艙重返大氣層，之後本體的隔熱罩分離，降落傘會展開，預定將在日本近海的的太平洋上降落。

殊不知，兇嫌利用網路技術，駭入遠端操控無人機的程式，更改其墜落軌道，企圖讓太空艙墜落於警視廳。警方為了避免傷亡，將居民疏散並暫時安置在新興建造，位於東京填海地區的博弈塔中。另一方面，為了防止無人機墜落於警視廳，柯南與公安警察安適透利用阿笠博士發明的遙控型無人機，承載炸藥，飛向墜落中太空艙，於離地30000m的高空將炸藥引爆，藉由爆炸的能量改變無人探測機落下的軌道，希望讓其落入太平洋上，沒想到改變軌道後的太空艙，居然不偏不倚的朝向充滿避難居民的博弈塔方向飛去 !

此時，柯南乘坐安室的車，為了再次解決危機，朝向博弈塔的方向駛去，並開上了一棟20層樓高的興建中大樓，從頂樓以180km/hr的速度衝向空中，接著就是大家熟悉的場景，柯南利用一記射門，將足球踢向墜落中的太空艙，並成功讓其些微偏移原本的軌道，只有擦撞到博弈塔邊緣，對整體結構沒有很大的影響，成功化解了危機。

接著，就來探討這令人吸睛的過程，究竟有無可能發生？

三、禍從天降

根據每日頭條報導，以色列一無人太空飛行器高1.5米，直徑2米，重600公斤，若將所有太空艙視為一圓柱體且密度皆相同，接著由圓柱體積公式及密度公式 :

將無人探測機從宇宙失重落下的位置視為警視廳的正上方，離地30km處（也就是引爆炸藥的高度）的順時速度為10km/s，不計空氣阻力，重力加速度為10m/，炸藥爆炸時會改變太空艙墜落的方向。

將炸藥產生的能量視為水平衝擊，不影響鉛質落下的速度，爆炸釋放的能量會使太空艙進行水平拋射運動。接著由下圖可知，警視廳本部到博弈塔（東京填海地區）的直線距離為11.63km（約12km）。

三、禍不單行

爆炸後太空艙會因為炸藥衝擊而得到一水平方向的力，也就是說爆炸造成的平拋運動，不影響鉛質速度，爆炸前後落地時間不會改變。已知改變軌道的太空艙會撞上博弈塔，又太空艙在爆炸後第3秒末時（落地瞬間），要擊中相距警視廳（原落下位置)）12km處的博弈塔，可以推算出爆炸後太空艙的水平速度為(km/s)。

安室與柯南將車駛至高20層樓的廢棄大樓，高度約為3*20=60(m)，柯南由離地60m高處將足球踢向墜落中的太空艙，假設柯南踢球的力道為鉛直向上，一顆普通足球的平均重量為440g，使球做一鉛直上拋運動，且足球與太空艙碰撞時，要讓太空艙產生1m的軌道偏離，也就是說球向上的鉛直速度要大到足夠讓太空艙鉛直下降的速度降低，使其落地的距離延後1m。若柯南所踢的足球接觸到太空艙的瞬間為落地前一秒，碰撞前，太空艙最後一秒的水平位移原為4km=4000m，碰撞後，要延後1m落地，也就是說，最後一秒內要行走的距離變成4000+1m。

利用動量守恆公式，可得4000 2400+0.44v=(2400+0.44) 4001，v = 9455.55m/s。

如果想讓太空艙偏離原本落下的軌道，柯南至少要讓一顆440g的足球產生將近10000m/s。那麼究竟需要多大的力道才能讓球產生比音速還快的速度呢？這個速度就連M16突擊步槍（子彈射出的速度為1450m/s）也無法超越。

假設柯南踢球時，腳與球的接觸時間為0.1s，接著可以利用衝量公式

當柯南對足球的鉛直施力大於41604.42N時才能讓太空艙產生1m的偏移，反之，若施以小於41604.42N的力，墜落太空艙就會擊中博弈塔，這樣是無法拯救在塔中避難的居民（還有小蘭）。

上述討論情形還是在沒有空氣阻力的理想情況下，若討論空氣阻力，也就是現實的情況之下，需要施比41604.42N更大的力，才有可能讓太空艙產生些許的軌道偏移。

五、大危機背後的數字

那麼，41604.42N的力量又有多大呢？如果對牛頓這個單位沒有概念的話，可以用1kgw=10N來換算，大約是4160.442kgw的重量，就連武林中的風雲人物李小龍，一也只能踢出700kgw的力量，再者以一個小學生的外表與肌肉量，想踢出超過4160kgw的力道，根本違反了人體工學，想做到幾乎不可能，但從成功的結果來看，應該要將一切歸功青山岡昌老師（名偵探柯南的作者）過人的想像力。

六、有朝一日

或許在未來科技的進步之下，宇宙並非遙不可及，但探索其奧秘的同時，勢必會有些負面的影響，例如大量的探測機要從宇宙帶回遙遠星球甚至星系的樣本，又或是突然有巨大太空垃圾撞擊地球時，一定會對地球造成傷害，但若科學家們能製做一台機器，讓某物體（例如足球）在極短的時間內獲得極大的加速度，藉此改變其落下的軌道，將能減少對地球的傷害。

更多2019數感盃青少年寫作競賽內容，歡迎參考 2019數感盃特輯、數感實驗室官網及粉絲頁喔。

參考資料

• 東京都港灣局
• 每日頭條-以色列將發射登月無人探測器

• 作者／林怡秀│雅文兒童聽語文教基金會研究助理

你聽過「蚊音」嗎？據說這是年輕的耳朵才聽得見的聲音！「蚊音」是日文的詞彙「モスキート音」，指的是 17,000 赫茲左右的超高音。由於人聽取高頻聲音的能力會隨著年紀退化，因此有些成人是聽不見蚊音的，小孩子或青少年則較有機會聽得見。現在我們就用下面這個影片來測試你的耳朵年齡，影片聲音不太悅耳，請注意耳機音量。

可以用來測耳朵年齡的「蚊音」

你聽得見影片中的聲音嗎？如果聽得見，恭喜你寶刀未老，可以加入名偵探柯南的少年偵探團了！雖然我們對柯南都不陌生，但你可能不知道，他的偵探團成員身上都別有特殊設計的徽章，在通訊時會發出蚊音，只有成員們聽得見。

在柯南電影《異次元的狙擊手》中，由於阿笠博士和狙擊手犯人都聽不到蚊音，當犯人趁黑暗想挾持步美逃跑時，蚊音就派上了用場──他們開啟偵探徽章的通訊開關，讓步美的徽章發出蚊音，最後在不被發現的狀況下成功找到步美和犯人的位置。所以別小看少年偵探們，雖然平時手無縛雞之力，從他們內建的「蚊音」技能看來，要加入少年偵探團其實沒那麼容易，即使是沉睡的小五郎可能也無法做到。

當然蚊音並非只出現在動漫中，曾有新聞報導日本政府在治安不佳的東京足立區公園播放蚊音驅趕夜晚聚集的青少年，另外日本也有助聽器公司網站提供「蚊音測試」(註1)[1]，因為聽取高頻聲音的能力減弱是耳朵退化的一種警訊，因此可用來測試耳朵年齡。下面我們就再來聽個影片，測測你的聽力年齡是比你想的年輕，還是未老先衰？

如果你或身邊親友有點重聽……

如果你發現自己常聽不清楚，或是想起了家中耳朵不好的長輩，那麼要當心，「微聽損」可能已經悄悄找上你們了！平常談到聽力損失，總會想到耳朵全聾、什麼都聽不見，但其實聽力損失和近視度數一樣，是有程度輕重之分的，並非正常、全聾這樣的二分法，而「微聽損」指的是「輕微聽力損失（minimal hearing loss）」，也就是只有稍微聽不清楚，比較像一般所說的「重聽」、「耳背」。

根據文獻中的定義，微聽損可分成三種類型：

• 第一種是輕型聽損（Mild Hearing Loss），簡單來說是指兩耳聽力都有一點問題，好比用手指堵住雙耳，微弱或較遠的聲音會聽不見，在餐廳、KTV或馬路邊等吵雜環境中容易漏聽一些語音訊息，導致會錯意。
• 第二種則是高頻聽損（High-Frequency Sensorineural Hearing Loss, HFSHL），指的是聽取高頻率（2,000 赫茲以上）的聲音時有困難，我們的語音中有些子音頻率比較高，例如ㄘ、ㄙ、ㄈ、ㄒ、ㄑ、ㄔ，因此高頻聽損的人即使在安靜的環境中也會聽錯、聽漏這些聲音，像是把「蔥餅」聽成「鬆餅」。
• 最後一種則是單側聽損（Unilateral Hearing Loss, UHL），顧名思義就是只有一邊的耳朵聽力不佳，另一隻耳朵正常，當聲音從聽力較差的那側傳來時會聽得較吃力，也會有聽聲辨位的困難（Anderson & Matkin，2007；Bess, Dodd-Murphy & Parker，1998）。

關於三種微聽損的詳細界定，可參考如果小美人魚失去的是聽力，幸福也沒有比較容易：談輕微聽力損失「微聽損」這一篇的介紹。

微聽損帶來的「微」險

從前面描述看來，微聽損好像只是有點聽不清楚，或一部分的聲音聽不見，應該頂多不能報名少年偵探團，或弄錯別人意思鬧鬧笑話，不算太嚴重吧？但其實不然，微聽損帶來的危害可不微小。

社交及心理困擾

在與人交流時，若無法聽清別人說話會阻礙溝通，帶來社交困擾。美國國家老齡理事會（National Council on the Aging）曾在1999年針對兩千多位有不同程度聽力問題的老年人進行問卷調查，發現有聽力問題卻未配戴助聽器的老人更容易有憂慮、偏執、不安等情緒，也較少參與社交活動。

這樣的困擾即使聽損程度較輕也會發生，Monzani等人（2008）請169位35至54歲成人填寫聽力障礙及生活品質相關的量表，其中96位受訪者聽力正常，另外73位則有輕度至中度的聽力損失，研究結果指出，微聽損成人的生活品質較聽常成人低落，且較容易沮喪、焦慮、對人際關係過度敏感及產生敵意。

Wie 等人（2010）的研究也指出，單側聽損成人比聽常者更容易感到幸福感下降，以及在人際上遭到排擠。聽損者之所以容易遭遇人際互動困難，除了因為自己聽不清他人說話外，也可能是因旁人與聽損者互動時，必須經常重複說過的話、放慢速度、注意距離是否過遠、發音是否清楚等等，而降低了他們與聽損者溝通的意願，使得聽損者感覺更加孤立（Arlinger，2003）。

此外，聽力問題不僅影響聽損者本人，也可能影響其身邊的人，Wallhagen等人 （2004）以自評問卷對四百多對46歲以上的夫妻或情侶進行調查，結果指出聽損可能會影響配偶的身心健康及幸福感：

配偶有聽力損失的人，越容易感覺不快樂、失去活力，甚至認為另一半不了解自己。

身體健康危害

家中若有長輩，要當心微聽損對長輩健康安全帶來的威脅。Lin等人（2013）的研究追蹤了一千多位聽常者與聽損程度多為輕度至中度的老人，並分析了這些老人認知功能的下降情形，結果顯示認知功能的下降和聽損有關：

聽損老人發生認知損害的風險比聽常者高約 1.2 倍。

最新的失智症研究更表明，老年聽損男性患失智症的風險比無聽損者高約 1.7 倍（Ford, Hankey, Yeap, Flicker & Almeida，2018）。聽損之所以對認知造成影響有幾種可能原因，一是因為聽損帶來社交孤立，而研究已證實孤獨和認知功能衰退有關。另一種解釋則認為，聽損者平時須耗費更多精力傾聽，因此較沒有餘力進行其他方面的認知處理（例如：記憶）。

此外，Lin 等人（2014）的大腦影像研究也顯示聽損者的大腦萎縮比聽常者來得快。Lin的團隊運用核磁共振造影術（fMRI）觀測56歲以上聽損成人十年間的大腦變化，發現他們招募的受試者聽損程度雖然大多只有輕度，但全腦及右腦顳葉（temporal lobe，位置見上圖）的容量（volume）減少速度明顯較聽常者快。聽損受試者右腦顳葉萎縮的區域除了負責口語處理外，也影響語意記憶及知覺整合，而這部份正是早期阿茲海默症相關的腦區（Lin et al.，2014）。

除了認知損害外，聽損也會增加老年人跌倒的風險。Lin 與 Ferrucci（2012）以兩千多位 40 到 69 歲間的成人為對象，調查他們過去一年內跌倒的情形。結果發現，每增加十分貝的聽損，跌倒機率增加 1.4 倍，而即便是輕度聽損者，跌倒風險仍比聽常者高出三倍。聽損者之所以容易跌倒，一種可能的原因是耳蝸功能損失伴隨著前庭功能損害，使得平衡感減弱，另一種解釋是聽損使人對環境的警覺性變差，且聽損者需耗費較多力氣傾聽，連帶減少了能夠運用在肢體平衡上的注意力。跌倒可能威脅老人的健康及生命安全，因此家中若有聽損長輩，必須注意聽損對行走安全的影響。

造成微聽損的兇手不只一個！

看完微聽損帶來的危害後，相信你會想問：造成這一切的兇手究竟是什麼？

雖然柯南的世界裡真相總是只有一個，但在微聽損的世界裡，兇手可能不只一個！前面曾提及阿笠博士跟狙擊手犯人聽不見高頻的蚊音，當然我們不清楚他們若到醫院接受聽力檢查是否真的會被界定為有微聽損，因為一般聽力檢查主要測試的頻率範圍是 250～8,000 赫茲之間，也就是人類溝通時主要能聽取的頻率範圍。

而在聽力檢查中，高頻聽損針對的是 2000 到 8000 赫茲聲音的聽取能力。阿笠博士和犯人雖然聽不見 17,000 赫茲的蚊音，但如果接受聽力檢查時 2000到 8000 赫茲沒有問題，就不會被界定為「高頻聽損」，只能說他們聽取超高頻聲音的能力有退化。但現在先讓我們假設他們都是微聽損的族群，一起來想想可能是哪些原因造成的？

老年性聽損

首先，阿笠博士的案例我們或許可用老化來解釋。一般來說成人 40 歲以後，位於耳蝸內負責聲音處理的毛細胞（hair cell）會漸漸死亡，使得聽力緩慢衰退，從高頻的聲音開始聽不見。52歲的阿笠博士，聽不見蚊音也是人類耳朵退化的正常現象。而到了 65 至 70 歲，連中低頻率聲音的聽力也漸漸退化，此時會感到明顯的重聽（陳世一、陳弘聖、賴正軒、鄧若珍，2012）。

聽損在台灣銀髮族中盛行率很高，Lin等人（2007）調查南台灣聽損程度在25分貝以上的老年族群，發現60到69歲聽損盛行率為47%，70到79歲為65%， 80到89歲則為53%。而張欣平（2008）以北台灣到醫院接受健康檢查的年長者為樣本，指出65歲以上年齡段的聽損盛行率都高於95%，也就是幾乎所有年長者都有聽力問題。

那麼犯人聽不見蚊音該怎麼解釋呢？那位犯人只有 32 歲，還是個年輕的小夥子，不到耳蝸功能喪失的年紀，怎麼就有高頻聽力退化的情形出現呢？看來案情並不單純。

職業噪音傷害

那位犯人以前曾是海軍陸戰隊的二等中士隊員，他的聽損可能來自「職業噪音傷害」。根據勞動部職業安全衛生署統計，2016 年全國職業傷病診治通報件數中，比率最高的是職業性聽力損失，占六成左右，可見工作對耳朵造成傷害的情形是很常見的。工作環境若充斥噪音，長期下來會造成噪音性聽損（noise-induced hearing loss）。

製造業者、工人、軍警、牙醫、美髮業者等人員的耳朵較常接觸高分貝器械的噪音，因此聽力容易受損，而柯南劇中犯人的微聽損或許就是征戰沙場所帶來的職業傷害。此外，有些工作需搭乘的交通工具會發出巨大聲響，例如機組人員、消防車、救護車或垃圾車隨行人員，還有一些工作環境總是人聲鼎沸，例如酒吧、夜店等等，這些人長久下來也有微聽損的隱憂（European Agency for Safety and Health at Work，2014；Hear it，2008；Manatee Hearing & Speech Center，2016；余仁方，2014）。

前面提過，除了輕度聽力喪失外，微聽損還有單側及高頻聽損兩種類型，那麼哪些工作容易造成這兩種聽損呢？單側聽損通常發生在經常使用單邊耳朵的工作，例如歌手、舞台劇演員、演奏家、客服、維安或賣場服務人員，他們經常是同一邊耳朵戴著耳機，或從固定某側接收樂器聲音，因此會有單側聽力損失的風險。

另有一些工作較容易引發高頻聽損，例如農業工作者常用的收割機和托拉機會發出高頻噪音，容易傷害耳蝸接收高頻的地方。另外，廚房中大火快炒跟煎魚常出現高頻的聲音，也會使廚師、家庭主婦成為高頻聽損的危險族群（余仁方，2014）。

其他因素

除了老化及噪音外，還有一些其他因素會導致聽力損失。研究顯示聽損在糖尿病族群中更常發生（Kakarlapudi, Sawyer & Staecker，2003），尤其是高頻聽損，發生在糖尿病患者的機率大約是非糖尿病患者的兩倍，其原因可能是糖尿病帶來的身體病理變化破壞了聽覺功能相關的神經及血管（Bainbridge, Hoffman & Cowie）。

心血管疾病也與聽損相關，美國威斯康辛麥迪遜大學的 Friedland 教授指出，低頻聽損跟心血管疾病有高度關聯性，這是因為內耳佈滿了血管，當身體血液流動功能異常，就容易先出現聽損的狀況（Wyson，2009）。其他傷病因素還有腦傷（Traumatic brain injury, TBI）、內耳自體免疫疾病、耳硬化症（Otosclerosis）、聽神經瘤（Acoustic neuroma）、梅尼爾氏症（Ménière’s disease）等等。

另外，吸菸及藥物使用也是導致聽損的危險因子。目前已有研究證實抽菸與聽損相關，聽力損失發生在抽煙者的機會是不抽菸者的1.7倍（Cruickshanks et al.，1998），而且通常是輕度的聽損（Kumar, Gulati, Singhal, Hasan & Khan，2013）。美國語言聽力協會（ASHA）也指出，使用耳毒性藥物（Ototoxic medications）也可能使聽力產生損傷，例如新黴素、呋塞米、某些化療藥物、大量的阿斯匹靈等。

老了也想當少年偵探：如何保健聽力

微聽損會降低我們的生活品質，對身體及心理的影響不容小覷，因此日常的聽力保健非常重要。工作場所中若充滿噪音，可利用耳塞或耳罩降低噪音傷害。平常使用有聲電子設備時，必須注意音量是否過大，以及使用時間是否過長。盡可能選購隔音效果較好的耳機，較不會為了跟外界噪音比大聲而不自覺把耳機音量開更大。

另外，要避免吸煙等不良的習慣；服用藥物前，先向醫生確認是否有聽力損害的風險，若真的必須使用，在服藥前和服藥期間都要接受聽力及平衡感檢查。最後，自己和家人都要定期做聽力檢查，若發現聽力損失才能及早介入（Fligor，2018；WebMD Medical Reference，2017）。

萬一不幸發現微聽損已找上門，又該怎麼做呢？最首要的是先向聽力相關專業人員確認自己的聽損狀況，至於是否需配戴助聽器，得依自身狀況向專業人員諮詢，才能找到適合自己的解決之道。不過不論是否使用助聽器，當微聽損使溝通交流受阻，微聽損者本人或是他身邊的人都可利用一些小技巧幫助溝通進行：

延伸閱讀

• 如果小美人魚失去的是聽力，幸福也沒有比較容易：談輕微聽力損失「微聽損」
• 常戴耳機聽音樂，感覺聽力未老先衰？你不可不知的隱形聽力損失

參考文獻

1. Anderson, K. & Matkin, N. (1991, 2007 revised). Relationship of degree of longterm hearing loss to psychosocial impact and educational needs.
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註[1] ：有些日本助聽器公司提供線上的「蚊音測試」，例如：Signia、Resound。