人體太複雜了：為何有關人體健康的研究總是充滿爭論？

本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過，當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症，或者決定是否批准貸款，甚至從無人機發射飛彈時，它的每一步「決策」是怎麼來的？如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟，對於那些 AI 輔助的診斷和判斷，要我們如何放心呢？

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後，創立了新 AI 公司 xAI，並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型，而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今，AI 已滲透生活各處，而我們對待它的方式卻像求神問卜，缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性，成為當前關鍵問題？

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題？試想，現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險，但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒，卻完全不知原因，感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是，AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價，這些與信用風險真的相關嗎？這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系，加劇貧富差距。這種不透明性，會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體，更加難以取得貸款，讓貧富差距越來越大，雪上加霜。

AI 不僅影響貸款，還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑，試圖預測嫌犯再犯風險。然而，這些工具被發現對有色人種特別不友好，往往給出偏高的再犯風險評估，導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是，這些決策缺乏透明度，AI 做出的決策根本沒法解釋，這讓嫌犯和律師無法查明問題根源，結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外，AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用，也充滿類似挑戰。例如，AI 協助診斷疾病，但若原因報告無法被解釋，醫生和患者又怎能放心？同樣地，社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查，以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題，都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果，卻無法理解過程。這樣的情況下，對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具，自己卻無法理解？

原因有二。首先，深度學習模型結構複雜，擁有數百萬參數，人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果，難度極高。例如，ChatGPT 中的 Transformer 模型，利用注意力機制（Attention Mechanism）根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算，因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算，這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

其次，深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」，你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習，人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習，但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中，人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置，或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵，而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示（Distributed Representation）來編碼特徵，意思是將一個特徵表示為一個高維向量，每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」，在傳統的方式下，你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵，例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中，這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量，向量中的每個數字表示顏色的不同屬性，比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言，這是理解世界的方式，但對人類來說，卻如同墨跡測驗般難以解讀。

試想，AI 協助診斷疾病時，若理由是基於醫生都無法理解的邏輯，患者即使獲得正確診斷，也會感到不安。畢竟，人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子：可解釋 AI 如何運作？我們要如何教育 AI？

首先，可以利用熱圖（heatmap）或注意力圖這類可視化技術，讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡，來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ，當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時，我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」，像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

其次是局部解釋，LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈，它將每個特徵看作「玩家」，而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻，讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且，SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的，還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中，哪些特徵最重要。

以實際的情景來說，SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時，指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同，會針對單一個案建立一個簡單的模型，來近似原始複雜模型的行為，目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時，LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用，一大優勢是靈活且計算速度快，適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景，LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案，並說明幾個主要原因，這樣醫生不僅能更快做出決策，也能增加患者的信任感。

第三是反事實解釋：如果改變一點點，會怎麼樣？

如果 AI 告訴你：「這家銀行不會貸款給你」，這時你可能會想知道：是收入不夠，還是年齡因素？這時你就可以問 AI：「如果我年輕五歲，或者多一份工作，結果會怎樣？」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響，讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大，就像揭示一道菜中，哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中，模型可能指出「收入」影響了 40%，「消費習慣」占了 30%，「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時，還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術，才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡，你可能會問：我們距離能完全信任 AI 還有多遠？又或者，我們真的應該完全相信它嗎？

我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事，你自然希望它的決策與行動能讓你認可，幫你省心省力。因此，AI 既要「可解釋」，也要「能代理」。

舉例來說，當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時，背後的過程其實可能極為複雜。例如，快時尚品牌決定是否推出新一季服裝，不僅需要考慮過去的銷售數據，還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測，甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨，厚外套可能賣不動；或消費者是否因某位明星愛上一種顏色，這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源，龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是，企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人，能吸收數據、快速分析，並在做決定時不僅給出答案，還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子，而可解釋 AI （XAI）則清楚解釋其判斷依據。例如，為什麼不建議推出厚外套？可能理由是：「根據天氣預測，今年暖冬概率 80%，過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

但會解釋還不夠，AI 還需能真正執行。這時，就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」，大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時，這位產品經理不會手忙腳亂，而是按以下步驟行動：

1. 檢查倉庫物料：庫存夠不夠？有沒有替代料可用？
2. 評估交期影響：如果需要新物料，供應商多快能送到？
3. 計算成本變化：用新料會不會超出成本預算？
4. 做出最優判斷，並自動生成變更單、工單和採購單，通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節，還會記錄每次決策結果，學習如何變得更高效。隨時間推移，這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快，幾乎不需人工干預。更重要的是，這些判斷是基於「以終為始」的原則，為企業成長目標（如 Q4 業績增長 10%）進行連續且動態地自我回饋，而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作，讓企業決策流程不僅透明，還能自動執行。這正是數智驅動的核心，不僅依靠數據驅動決策，還要能解釋每一個選擇，並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA，即「感知（Sensing）→ 理解（Understanding）→ 規劃（Planning）→ 行動（Acting）」的閉環流程，隨著數據的變化不斷進化。

以偉勝乾燥工業為例，他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後，偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發，專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合，開發出新形態智慧化設備，成功打入半導體產業，帶動業績大幅成長，創造下一個企業的增長曲線。

值得一提的是，數智驅動不僅帶動業務增長，還讓員工擺脫繁瑣工作，讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術，還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用，企業首先要確保它服務於具體的業務需求，而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐，才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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本文由 環境部 委託，泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼，跟一般環評差在哪？

隨著公共建設的規模越來越大，傳統的環境影響評估（EIA），難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時，只看「單一開發案」已經不夠，就像評估一棵樹，卻忽略了整片森林。因此，政策環境影響評估（SEA）應運而生，它看樹，也看森林，從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同，政策環評更像是一場全面性的檢視，強調兩個核心重點：「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說，這不再是逐案評估的模式，而是要求政府在制定政策時，就先全面分析可能帶來的影響，從單一行為的侷限中跳脫，轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化，還是多項行為累計起來的長期影響，政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外，政策環評還像是一個大型的協商平台，以永續發展為最高指導原則，公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡，決策單位不再只是單純的「評分者」，而是轉為「協調者」或「仲裁者」，協調各方的意見看法在這裡得到整合，讓過程更具包容性。

政策環評並沒有所謂的「否決權」，而是側重意見的蒐集與整合，讓行政機關在政策推動時，能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序（包含量化、特徵化等評估方式），也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子，把正式與非正式的作法一併考量進去。再來，決策程序中能層層檢討、隨時修正，也建立了追蹤機制和成效評估標準（如環境殘餘效應、累積效應等），透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽，隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計，就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估，讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響，也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

離岸風電為何需要的是政策環評？

離岸風電是能源轉型的重要策略之一，但這不是只在某塊空地上架幾個風車，而是要在廣闊的大海中進行大規模建設，牽涉的不僅是發電，還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題，更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程，因海洋環境的風險和不確定性極高，很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點？這就需要政策環評的把關，從多方檢視這些複雜的挑戰，確保政策推行既能穩妥，又能達成發電目標。

2016 年 3 月，經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」，是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書，政府將採分期公告、逐年檢討的方式，每三年開放 0.5~1 百萬瓩（GW）的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署（現為環境部）歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議，蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見，最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程，讓政策「名正言順」，得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中，環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先，對於海洋生態保育的重點，特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上，以減少對其生態的干擾。實際上，這項規範在後續的實務執行中更為嚴格，例如，福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外，臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外，顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外，針對施工期間的聲音干擾，要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間，並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育，政策環評也訂立了具體規範。其中，包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道，並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時，為確保這些措施確實生效，工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」，持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

此外，環評會也確立了「先遠後近」的開發原則，要求優先開發較單純的航道外側區塊，待累積足夠經驗及相關資料後，再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性，也顧到養殖漁業的漁民權益，展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制：達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質，環境部參考過去離岸風電審查經驗，制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」，建立了全新的二階段審查機制。

這套新機制分為兩個階段。第一階段，就像「初步檢查」，由環境部依照檢核表進行初審，並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審，通過第一階段初審之業者，可取得經濟部遴選資格，其初審結果有效期為兩年，必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」，開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料，提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目，涵蓋開發案的全生命週期。

在工程面，包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中，風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域，且須進行地震危害度分析。海域電纜部分，除特殊情形外，埋設深度至少須達 1.5 公尺，且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上，檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說，打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝，且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時，每個開發案或聯席審查的風場，同一時間內只能進行一支基樁施作，而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點，分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段，每個階段都規定了詳細的監測要求（包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等）。以鯨豚監測為例，每年需執行20趟次，四季中每季至少執行 2 趟次。此外，所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」（https://epaw.moenv.gov.tw/）供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費，也透過明確的檢核項目，讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此，該機制亦確保了環境保護標準前後一致，避免不同案件之間標準不一。

結語

透過新的審查機制，環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業，在提升行政效率之餘，也確保環境影響評估的品質，支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策，也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度，期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進，環境部每半年至一年會進行制度檢討，並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」（https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/）。此外，環評會議召開前一週，也必須在指定網站公布開會訊息，讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心，另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來，這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善，為臺灣的永續發展貢獻心力，發揮環評作業的最大效益。

人類改良

二○一三年，「去滅絕」觀念在集結分子生物學者、環保主義者與記者的 TED x 去滅絕研討會上廣受接納，與會者討論了讓長毛象、袋狼（Tasmanian tiger）等物種起死回生的可能性。布蘭特在會上發表了一場引人深思的演說，論及生物多樣性的喪失，以及利用丘奇的科技再次賦予滅絕動物生命的機會。他藉著研討會與 TED 平臺推出「基因重現及復原計畫」（Revive and Restore），旨在調查生物滅絕的原因、保存生物學與遺傳上的多樣性，並且應用生物科技修復我們的生態系統。

布蘭特的 TED 演講大受好評，同時卻也令許多人又驚又怒，一些科學家、環保主義者聽到布蘭特想讓滅絕已久的生物死而復生，不禁感到十分驚恐。這可不僅是複製現存的動物那麼簡單——也不是在複製曾經生存在地球上的動物——而是模糊了現存與滅絕動物之間原本分明的壁壘。況且，丘奇也表明自己不僅對長毛象與鴿子感興趣，還想拿尼安德塔人（Neanderthal）的 DNA 來做實驗——他不僅想復活其他動物，甚至想改良人類。

你也許和過去的科學家一樣，認為尼安德塔人是原始的次人類物種，基本上就是粗獷、野蠻版的人類。不過從近期的研究看來，尼安德塔人其實十分聰明，他們不僅建造了有組織的文明，以物種而言也十分成功，存活了二十五萬年。（作為對比，研究者認為最古老的智人〔Homo sapiens〕生存於三十萬年前的地球。）尼安德塔人的身體能有效保溫，因此能在嚴酷的環境生存，而且他們非常強壯——這部分倒是符合人們對他們的刻板印象——卻也擁有良好的精細肌動技能（fine motor skills），能夠做到精細的動作。若製作智人與尼安德塔人（Homo neanderthalensis）的雜交種，或許就能創造較健壯的人類物種，這種新尼安德塔人可能可以面對現代的氣候變遷難題與極端天氣事件，也比較有可能在遷徙至全新環境時存活下來。

目前已經有人定序歐洲與亞洲出土的幾組尼安德塔人化石基因體，接下來科學家便能小片段分析與合成此基因體，在人類幹細胞中拼組出正確的尼安德塔人 DNA 序列，如此一來，理論上就能做出尼安德塔人複製體了。我們來聽聽丘奇的說明吧：

你會先從成年人類的幹細胞基因體著手，逐步反向操作回推至尼安德塔人基因體，或者是合理程度上相近的基因體。這些幹細胞可以生產組織與細胞。假如未來社會接受複製動物的觀念，也重視真正的人類多樣性，那甚至能將完整的尼安德塔人複製出來。

出生於現代的尼安德塔人當然會面臨許多挑戰，舉例而言，典型的西方人飲食多為乳製品、精緻穀物製品與加工食品，即使是鐵胃的尼安德塔人可能也無法消化塔可鐘（Taco Bell）的起司玉米片多力多滋瘋狂塔可餅——你如果沒吃過，可以把它想像為多力多滋做成的塔可餅，裡頭包著調味過的廉價絞肉與抗結劑做成的切達起司混合物。尼安德塔人再怎麼健壯，兩份塔可餅下肚後，他們——還有他們的史前消化系統——想必也會舉旗投降。

你或許認為復活尼安德塔人這種想法糟糕至極，那如果我們單純借用幾段尼安德塔人基因，稍微修改人類自己的身體呢？你想想看，尼安德塔人可是沒有乳糜瀉（celiac disease）這種疾病，不會像現代一些人一樣對麩質過敏而導致身體疼痛。他們的免疫反應與我們不同，研究者也許能藉助尼安德塔人免疫系統，找出根治類風溼關節炎（rheumatoid arthritis）、多發性硬化症（multiple sclerosis）與克隆氏症（Crohn’s disease）等自體免疫疾病的方法。此外，尼安德塔人的骨骼非常堅硬，我們也許能借用骨骼密度相關的基因，用以治療數億女性在逐漸老化時不得不面對的骨質疏鬆問題。

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你也許會覺得混合尼安德塔人與智人基因並讓代理孕母生下這樣的融合生物，聽起來完全就是恐怖片或反烏托邦科幻小說的劇情——沒錯，許多虛構作品的確探討了類似的議題，而在大部分故事中，人類試圖改變上帝偉大的計畫時，往往會招致災難。這類作品包括：H．G．威爾斯（H. G. Wells）的《攔截人魔島》（The Island of Dr. Moreau，一八九六）、阿道斯．赫胥黎（Aldous Huxley）的《美麗新世界》（Brave New World，一九三一）、法蘭克．赫伯特（Frank Herbert）的《沙丘》（Dune，一九六五）、娥蘇拉．勒瑰恩（Ursula Le Guin）的《黑暗的左手》（The Left Hand of Darkness，一九六九）、南希．克雷斯（Nancy Kress）的《西班牙乞丐》（Beggars in Spain，一九九一），以及理查．摩根（Richard Morgan）的《碳變》（Altered Carbon，二○○二）。這同時也是《星艦迷航記》（Star Trek）與漫威（Marvel）X戰警（X-Men）系列頻頻討論的議題，後者的反派角色萬磁王（Magneto）甚至打算「讓智人臣服於變種人！」。

綜觀歷史，無論是科學或社會都不樂見任何人扮演上帝，甚至是談論扮演上帝相關的議題。瑪麗．雪萊僅僅是撰寫了關於怪物的故事——並不是創造出真正的怪物——就因為故事太具顛覆性而不敢以本名出版作品，以免政府剝奪她扶養孩子的權利。

桃莉羊成功複製出來時，全球各地無數人召開了緊急會議與記者會，幾乎無人注意到桃莉羊計畫明文道出的宗旨：增進我們對生物發育過程中細胞變化的瞭解。人們迅速做出了極端負面的反應，密蘇里大學聖路易斯分校（University of Missouri in St. Louis）醫學倫理學者隆納．孟松（Ronald Munson）博士對《紐約時報》表示：「精靈已經從神燈裡放出來了。」他接著質問道：下一步會是什麼，難道要用十字架上的一滴血把耶穌基督也複製出來？波士頓大學（Boston University）公共衛生學院公衛法律系主任喬治．安納斯（George Annas）教授也對生物學與遺傳學界表示譴責。「正確的反應該是驚恐才對。」他說道，並聲稱按邏輯推演，下一步想必就是複製人類了。「父母並沒有權利收集孩子的細胞，做出那個孩子的複製品。大眾對於複製人的反對聲浪是對的。」蘇格蘭教會甚至正式頒布教令，要求聯合國通過具約束力的禁令，禁止複製生物行為。該教會引用《舊約》的《耶利米書》（Jeremiah）1:4-5，表明人類不可取代上帝：「耶和華……〔說〕：『我未將你造在腹中，我已曉得你；你未出母胎，我已分別你為聖。』」美國總統比爾．柯林頓特地舉辦一場活動並安排電視轉播，在活動上宣布禁止聯邦政府提供經費給任何複製人類相關的研究計畫。

CNN與《時代》（Time）雜誌在一九九七年三月一日發表的調查結果顯示，多數美國人突然對核轉置技術——生物複製技術之一——產生了明確的意見。現在說來你也許會覺得難以置信，不過在桃莉羊誕生前，那些人大多從未花心思想過複製生物議題，也從沒思考過核轉置技術相關的問題。那份調查中，三分之一填答者表示他們為桃莉羊的存在深感不安，甚至願意參加反對生物複製的公眾示威與抗議。在桃莉羊問世將近二十五年後的今日，我們獲得了重要的知識、新生物科技，以及對生命運作模式更廣泛的理解。地球可還沒被惡魔複製羊攻占呢。多虧了桃莉羊，科學家開始複製成人的幹細胞，進而創造出人工「誘導性多功能幹細胞」（induced pluripotent stem cell，iPSC），並將之用於醫學研究。有了 iPSC 之後，利用胚胎做研究的需求減少了，多少消弭了胚胎研究多年來引起的倫理疑慮。研究者能用 iPSC 研究老化過程——並且首次將成年細胞再程序化，表現出年輕細胞的特性。這類研究開啟了新一道大門：人類也許能使用各種幹細胞療法治療疾病，畢竟解藥若出自病人自身的遺傳密碼，那就不可能受免疫系統排斥了。今天已經有許多再生醫學療法可用以治療血液相關疾病，其中包括白血病、淋巴癌（lymphoma）與多發性骨髓瘤（multiple myeloma），以及心衰竭等其他退行性疾病。

要改變人們的信念與觀感往往要花費大量時間，而這也無可厚非——我們畢竟受數百年的著作與根深柢固的社會價值觀影響。科學家經常在無預警的情況下發表驚天動地的新發現，當我們面對這些挑戰現存思想的新聞時，自然會感到震驚、疑惑，甚至是焦慮，而有時連科學界內部人士也會感到不安。當丘奇的生物去滅絕想法廣泛傳開後，《科學人》（Scientific American）的編審委員會在二○一三年寫了一篇帶諷刺意味的譴責文章，主要論點是丘奇花在這份實驗性技術上的金錢，應該用在傳統保育行動上才對。丘奇自己也在《科學人》發表一篇文章反駁他們，在文中鎮定地說明讓滅絕生物復活的目的，並表示自己的計畫不是為了製作「絕種生物的完美活體複製品，也不是為了成為實驗室或動物園裡一次性的展演」。他解釋道，他的研究重點是探討我們能對現存生態系統做出的調整，以確保在人為環境變遷過後，人類仍能存活下去。

截至二○二○年十二月，丘奇與他的哈佛研究團隊已逐步逼近他們複製長毛象的「巨大」目標了。亞洲象的基因體和長毛象約有百分之九十九．九六相似，然而剩下那百分之○．○四加總起來卻等同DNA序列當中的一百四十萬處差異。這些差異大多無關緊要，不過在我們寫這本書的目前為止，丘奇團隊已辨識出一千六百四十二段重要的不相似基因，仍須持續做研究才有可能複製出長毛象。團隊還在努力逐一設計、測試與微調他們在實驗室裡培養的細胞，希望能製作出正確的基因序列，讓類似長毛象的亞洲象得以存活下來。他們希望能用長毛象與亞洲象相似的基因作為基底，只不過這頭大象會擁有長毛象濃密的毛髮、適應嚴寒氣候的血紅素、積存多層脂肪的能力，以及其他優點，例如可讓鈉離子通透的細胞膜，這對長毛象適應冬季嚴苛環境大有幫助。在調整出正確的特性組合之後，研究團隊便能將這些改良版皮膚細胞注入幹細胞，做出活生生的（有點長毛的）長毛象。丘奇與德州企業家班恩．拉姆（Ben Lamm）在二○二一年九月成立了巨大公司（Colossal），專門支援他們的長毛象研究計畫。

假使成功製造出長毛象，這些二十一世紀版的長毛象將會居住在新的家園裡——一個靈感起源於小說家麥克．克萊頓（Michael Crichton）作品的新家，只不過這地方不會取名為侏儸紀公園，而會以更新世為名。更新世公園（Pleistocene Park，沒錯，真的是這個名字）是位於西伯利亞的實驗區，許多原生物種在多年工業化衝擊過後，終於得以重返這個自然保護區，在此再野化（rewild）的物種包括雅庫特馬、加拿大馬鹿、美洲野牛、犛牛等動物。若將修改版長毛象野放於此，就能看出大動物踩踏雪地與永凍土是否能改善氣候問題了。

——本文摘自《未來的造物者》，2023 年 11 月，臉譜出版，未經同意請勿轉載。