可愛的作秀黑猩猩可能妨礙保育工作

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！

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

可愛即力量？為何幼態特徵能激發人們援助？

在《國家地理雜誌》有史以來最為人所知的照片中，史蒂夫．麥柯里（Steve McCurry）描繪了一位阿富汗少女，在蘇聯佔領阿富汗期間棲身巴基斯坦難民營的夏巴特．古拉（Sharbat Gula）。夏巴特凝望鏡頭，臉上灰塵肉眼可見，身穿破爛長袍，她又大又明亮的淺綠色標誌性雙眼，似乎在請求我們關注難民的困境。這幀照片之所以深具力量，或許是由於它同時觸動了我們多項需求線索，例如身為年輕女性、具有引人矚目的幼態特徵，也表現出她有明顯的需求。這張一九八五年的封面照片如今成為象徵世界各地難民需要同情和援助的象徵，即便他們來自不同國家或信奉不同宗教。

我們對於幼態延續的偏好也會被操控來激發關注和援助。例如，兔寶寶曾被描繪成身穿裙裝臉上化了妝，假扮成一個在困境中的雌親角色，並藉由誇張的、孩童般的行為來操控他人，好比纖弱的姿勢、同情的噘嘴和睜大的雙瞳，並緩慢地眨眼來強調這一點。馬丁．史柯西斯（Martin Scorsese）於一九九○年代重拍的《恐怖角》（Cape Fear）同樣包含了一些令人不適的場景，片中反派角色麥克斯．卡迪（Max Cady，勞勃．狄尼洛〔Robert De Niro〕飾演）試圖引誘他敵人的高中女兒丹妮爾（Danielle，茱莉葉．路易絲〔Juliette Lewis〕飾演），她藉由類似誇張、孩童般舉止來彰顯出這一刻的不當以及她的性感。

在南韓，男女都會接受昂貴的臉部整形手術，來加長他們的眼睛寬度並縮小下巴或顎部，從而藉由部分較為童稚的外觀來提高吸引力。幼態延續的線索，好比與身體不成比例的大眼睛和頭部，在現代文化中愈來愈被頻繁利用，好讓玩具或動漫角色更加顯眼也更有吸引力。有人提出，臉上的恐懼表情經演化被塑造成可以吸引援助和關注，因為一個人受了驚嚇，瞪大雙眼，就像是無助嬰兒的大眼睛。

幼態延續有別於脆弱、苦難或迫切需求，因為它是比較固定的，通常也不會表現在成年人身上。就實際的新生兒而言，幼態延續和脆弱先天上就是相關聯的。隨著個體年齡增長，他們的特徵變得更加成熟，臉部變細瘦，鼻子變長。由於這種分離，我們的利他衝動對實際新生兒表現得最為強烈，因為他們兼具脆弱、幼態又很可愛，並且需要我們的幫助。幼態延續可以促進成年人的援助，不過它對我們反應的影響，應該不如脆弱性那麼大，因為脆弱性更緊密地與實際需要幫助相互連結。

成年人長了又大又圓的雙眼，看來顯得很無助，或許就會吸引我們，激勵我們伸援，然而同時倘若他們沒有顯現弱勢又急需幫助，就不會觸發真正的拯救衝動。例如，倘若「巨石強森」癲癇發作跌落地鐵軌道，我仍然會感到驚慌，並湧現幫助的衝動，即使他平常都相當有吸引力、能幹又很強壯（當然了，我會需要找人幫忙，才能把他抬出來）。強森之所以吸引人，或許是由於他長了雙大眼睛、腦袋圓滾光禿，而且社交天真型角色也養成了一種幼態的感知。因此，年輕、可愛不見得是誘發利他反應的要件，不過這確實有助於激發衝動。

幫助背後的「文化規範」

在某些情況下，即便是年幼又無助的人，我們也可能不想提供協助。例如，在美國，人們一般都不願意趨近沒有親屬關係的嬰兒，就連遭逢苦難、需要幫助的嬰兒也一樣，特別是當附近有更具資格或者與嬰兒有親緣關係的人在場。當父母親見到陌生人趨近或碰觸他們的孩子時，心中會感到害怕並斥責那個人，因為他們不清楚對方有何意圖。我們講一些故事並用「母熊」來做比喻，描述牠們如何攻擊試圖從牠和牠的幼熊之間穿越的人。猴子有時會「綁架」其他雌猴的幼崽；綁架者往往是姑姑阿姨或者還沒有當母親的亞成年猴子。

就像人類，當猴子把自己的幼崽安全抱在懷中時，牠們也允許其他個體趨近仔細端詳，而且牠們也允許近親密友合作照料，不過對不合宜的關注，牠們仍會保持高度警戒。由於這種──在人類和猴子中都存在的──文化規範，若是有辦法「克制」，我們就會避免干涉陌生孩子，但例外情況證實有這項規則。例如，當我們在商場見到迷路的幼童，若他的母親就在附近，或者現場有其他相關幫手（如商場保安人員），或者不知道該怎麼處理，這時我們就不會趨近那個幼童。

不過，當爸媽的人有可能比較願意干預，因為他們有帶孩子的經驗，也知道在公共場所遺失孩子是多麼可怕，如果孩子顯然是無助的、孤單的，並且需要我們幫助，大多數人都會本能地伸出援手。

單一受害者效應：一隻可愛的海獺打敗一群陌生的難民

驅使我們靠近新生兒的更廣泛吸引力，某程度上與「單一受害者效應」（single victim effect）（也稱為「確認之受害者效應」〔identified victim effect〕）有關。行為經濟學家已多次證明，當受害者是單一的有援助需求的個體時，我們對於捐款請求的反應會更為積極，超過存有多位需求者的情況，即便只有兩人也是如此。這似乎是非理性的，因為當有更多人需求援助時，你理應更願意提供幫助（再次回到布盧姆「擺脫共情」的理念），但當只有一名受害者時，援助似乎更為具體、更容易理解和尋思，也更為可行。

此外，利他反應模型預測，個體之所以驅使我們援助，是由於他們類似新生兒的典型狀況。所以這很可能並非偶然，因為許多單一受害者實驗使用的都是兒童的照片，不是成年人的，這就暗示了某種體認，也就是在所有條件都相同的情況下，我們更容易對較年幼的個體產生同情。野生物種保育宣導材料也常使用可愛幼齡動物的照片，好比海豹寶寶或北極熊幼崽來籌措資金。

實際上，在我們執行的一項研究中，人們更願意幫助一隻可愛的海獺，而不是一個無家可歸的男子或一群難民。或許每胎生產並照顧多子嗣的物種，好比囓齒類動物、貓、狗（或有多胞胎基因傾向的人類），比較不容易受到單一受害者效應的影響。

為強化利他反應，慈善機構應該選擇明顯需要幫助的年輕、幼態的受害者，來模擬我們自己無助子女的激勵架構。就算有幾十名或數千名成年人需要食物、衣物或住所，一張海報呈現一名明顯需要幫助的可愛孩童，應該能比依偎成團的群眾引來更多的援助。

親屬、社群與物種特性如何影響善心

既然利他衝動是演化來幫助我們自己的無助新生兒，這種衝動在那樣的背景脈絡中是最強烈的。目前還需要更多研究來討探親族新生兒和非親族新生兒的反應，並採行生態學視角來探究，受檢測物種是否一般都區別看待親族和非親族個體、是否生活在相互關聯的社會群體，以及是否在扮演親代角色、出現激素情況下，或者現場有圍觀群眾，以及有真正的父母在場的情況下，會更願意提供幫助。

我預期不同物種的反應表現互異，反映出它們的生態條件；在野外環境中很少遇到陌生嬰兒的動物，比較有可能照顧非子代幼崽，此外，生活在緊密社會群體的動物，尤其是相互關聯的社會群體中的動物也有此傾向。

——本文摘自《利他衝動：驅策我們幫助他人的力量》，2024 年 11 月，知田出版，未經同意請勿轉載。

貢貝黑猩猩戰爭

就在你讀這本書之際，從西非的象牙海岸共和國到東非的烏干達，到處都有成群的公黑猩猩在地盤邊界來回巡邏，有組織地追捕並攻擊外來的黑猩猩。牠們小心、安靜地移動，甚至不會花時間停下來吃東西。在烏干達最新的研究中，科學家使用了衛星定位裝置來追蹤努迦（Ngogo）黑猩猩族群，觀察牠們在一九九八到二○○八年之間進行的數十起突襲和二十一起殺戮行動，這些攻擊以吞併鄰近族群告終。

這些黑猩猩僅有的武器是拳頭和牙齒，偶爾也會用石頭和樹枝，但即使是年老的黑猩猩，隨便出手也勝過重量級的人類拳擊手，鋒利的犬齒更可長達四英寸。牠們一旦發現敵人就會拚個你死我活，啃咬對方的手指和腳趾，打斷骨頭、撕爛臉。有一回，靈長類動物學家驚駭地目睹攻擊者扯裂受害者的喉嚨，把氣管拉了出來。

《蒼蠅王》似乎說對了：「獸性就是我們的一部分，離我們很近、很近、很近。」

嬉皮猿愛情派對

但就像所有新的科學領域，大家很快就發現事情更加複雜。我在第一章提到《蒼蠅王》的觀點時，也立刻補充美國人類學家米德在南太平洋島嶼薩摩亞的見聞，她提供了截然不同的視角。

米德相信自己偶然遇見了太平洋上的和平天堂；同樣的，如果我們飛越六百英里，越過遼闊的剛果河，從貢貝來到另一區叫作萬巴（Wamba）的非洲雨林，也彷彿是跟著愛麗絲穿越鏡子，夢遊仙境。

一九八六年十二月二十一日，日本靈長類動物學家伊谷原一在森林中的空地邊緣等待一群猩猩經過，但他驚奇地發現兩群猩猩同時出現了。如果這裡是貢貝，可能五分鐘內就會大事不妙，兩群猩猩互相發出威脅的吼聲，作勢攻擊並揮動樹枝，情況更糟的話甚至會打鬥喪命。

然而，萬巴這裡不是那樣。兩群猩猩只是隔著幾碼坐了下來，互相瞪視。半小時後，其中一群（P群）的一隻母猩猩起身，緩緩走到另一群（E群）的一隻母猩猩面前。過了一會兒，兩隻母猩猩面對面躺下來，張開腿貼緊對方的陰部，並加速來回移動屁股，互相摩擦陰蒂而發出低吟。過不了幾分鐘，兩隻猩猩都狂喘尖叫，緊抱在一起抽搐著。一時之間，兩隻猩猩都歸於安靜，注視著彼此的眼睛，然後精疲力盡地癱軟下來。

此時，兩群猩猩之間的距離也消失了。幾乎所有猩猩都在分享食物、理毛和交配。牠們公配母、母配母或公配公，不分老少地任意交纏著手、嘴與生殖器。牠們「做愛不作戰」^[註1]。

接下來的兩個月裡，伊谷和同事們看到這兩群猩猩再度上演這幕三十多次。他們一次都沒看到貢貝黑猩猩那種暴力行為。不過，這是因為萬巴猩猩不是黑猩猩，至少與貢巴的不是同一種。嚴格說來，兩者同屬不同種，萬巴猩猩是倭黑猩猩（Pan paniscus），而貢貝猩猩就是我們一般所說的那種黑猩猩（Pan troglodytes）。

在外行人眼裡，兩種猩猩根本一模一樣。倭黑猩猩只是體型稍小，四肢較為瘦長，嘴巴和牙齒較小，臉也比較黑，毛髮中分（靈長類動物學家到一九二八年才把倭黑猩猩列為獨立物種）。然而，兩種猩猩的差異有助於解答戰爭有何好處，以及人類在二十一世紀會發生什麼事。

為了避免混淆，科學家通常稱倭黑猩猩為巴諾布猿（bonobo），記者則稱牠們為「嬉皮猿」（hippie chimp），一般黑猩猩就只稱為黑猩猩（chimpanzee），不加特別的形容詞。巴諾布猿和黑猩猩的DNA幾乎一樣，兩者有共同祖先，僅在一億三千萬年前才開始分化。更驚人的是，兩種猩猩與人類DNA的相近程度也一樣。

如果黑猩猩戰爭代表人類可能天生就是殺手，巴諾布猿的雜交派對則顯示我們可能也是天生的歡愛之徒。

除了在格勞庇烏山拔劍相向，兩個陣營的領袖阿古利可拉和卡爾加庫斯搞不好也可能扯掉袍子，互相摩擦下體。

但西元八三年的這幕還是以拔劍相向收場。在我們爬梳背後原因的同時，也將理解人類為何在動手不動口的整整一萬年後，竟然沒有繼續大動干戈，在二十世紀晚期轟掉全世界。背後的解釋也暗示我們將在二十一世紀保持和平紀錄。但這事說來話長，事實上，有三十八億年那麼長。

註釋

註1：作者此處刻意化用美國反越戰時期的著名口號「做愛不作戰」（make love, not war）。後面作者用特別用「嬉皮黑猩猩」這個常見別稱來指涉倭黑猩猩，顯然也與嬉皮是反戰人士有關

——本文摘自《戰爭憑什麼：從靈長類到機器人的衝突與文明進程》，2022 年 11 月，黑體文化出版，未經同意請勿轉載。