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身體有宿醉都是為了你好啊!——《壞習慣的正面力量》

時報出版_96
・2016/03/02 ・3897字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 544 ・八年級
相關標籤: 宿醉 (5)

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我先前提到了一則研究,受試者可以邊喝伏特加蔓越莓調酒,邊看迪士尼皮克斯的電影《料理鼠王》,這全是為了學術目的!他們看了一小時的影片,血液酒精濃度逐漸升高。假設他們是從頭開始看,那電影當時差不多演到受訓廚師小林前天晚上大灌紅酒、宿醉大鬧廚房的地方。金斯利.艾米斯寫的段落可以充分描述小林宿醉的痛苦,不過他所提到的「夜行生物」在這裡卻會讓我們想到大廚小林跟小廚老鼠雷米的合作關係!

與酒精研究相比,科學界對於宿醉的瞭解才剛起步。科學家探討了與喝醉(正確來說是酒精在血液裡輸送時的酒醉效果)有關的主題,以及大量飲酒數年的長期影響。另一方面,宿醉是飲酒體驗當中很重要的一部分,卻未受到科學界的重視。其中一個重要問題即為,宿醉究竟是否有任何用途。盛行的觀點指出,宿醉是避免過量飲用酒精的自然緩衝機制。此觀點認為宿醉是個「對抗機制」,假設宿醉會鼓勵身體避開危險,也就是酒精造成的酒醉效果。

從另一個角度來看,宿醉或許是在鼓勵身體喝更多酒,以解除不舒適的症狀。這種「以毒攻毒」的宿醉解法有其科學根據。一九九○年代末,一組瑞典團隊首先請醫院雇員自行選擇喝下白酒或啤酒,接著在後續數小時內提供尿液樣本。第一批早晨樣本尿液的甲醇濃度最高,時間正是頭痛和噁心等宿醉症狀最嚴重的時候。此結果顯示了酒精飲料當中少量的甲醇是造成宿醉的生理原因之一。身體會將甲醇分解成讓身體不舒適的有毒物質。有趣的是,身體中分解甲醇的酵素―醇去氫酶(alcohol dehydrogenase),同樣也負責分解啤酒、葡萄酒和烈酒當中我們最愛的乙醇酒精。不過,比起甲醇,酵素比較「偏好」乙醇,所以在宿醉的時候,喝下更多酒精讓乙醇進入身體,能夠緩解甲醇的毒素代謝作用。

宿醉一方面可以讓我們節制飲酒,一方面卻又會讓我們想喝更多。宿醉究竟是敵是友,這是個相當重要的研究問題。不過,為了保護受試者的健康,代表實驗室研究當中不能夠超過六瓶啤酒或等量酒精。但是,這麼一來就無法在實驗室環境之下,研究飲酒過量「完全發威」的宿醉效果。於是哥本哈根奧胡斯大學的學者採取了一種新穎又特別的研究方法。

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Source: vinepair.com

黑海上的陽光海灘是保加利亞最大的海灘度假村。行銷口號「最陽光的度假村只給最陽光的遊客」吸引了數千名遊客每年前來享受白淨沙灘和熱鬧的夜生活。這裡的夜生活尤其發達,有好幾間酒吧、夜店、咖啡廳和迪斯可,因此前來陽光海灘的觀光客經常過量飲酒,追求狂歡樂趣。當然了,這種行為有其缺點。隔天早上,酒精帶來的愉悅感退去,宿醉取而代之。口渴、頭痛、暈眩、吞不下食物都是明顯的徵兆;宿醉的症狀就是這麼明顯。

四名幸運的奧胡斯大學研究助理被派去度假村待上一個夏天,當然是以科學之名了。他們可以盡情享受當地的氛圍,好好過上一個暑假,前提是每天都必須完成研究任務:每天早上都要起個一大早,去海灣上上下下的飯店、泳池和海灘邊,盡可能找來度假的丹麥年輕人聊聊天。研究助理要問觀光客數個問題,首先要說說前一晚是怎麼度過的,列出他們喝的所有酒類,最後還要知道他們有沒有宿醉的症狀。最關鍵的是,每個受訪者都要在一週假期的開始、中間和尾聲接受採訪,總共三次。如此一來,學者才能記錄持續飲酒狀況之下宿醉狀況是否會隨著時間改變。

學者特別有感興趣的是飲酒量和後續宿醉程度。他們推論,如果宿醉是抑制飲酒的自然節制系統,如果宿醉是避免喝更多酒的「對抗機制」,一週間的飲酒量應該會減少、或是宿醉症狀應該變嚴重,也有可能是兩者同時出現。在這個陽光沙灘白雲、充滿酒精的派對小城,來找樂子的遊客喝進的酒量肯定都相當驚人,那我們對於宿醉又有了什麼科學新發現呢?

Beers water old liquid alcohol heineken courage tin poland danish switzerland carlsberg anchors australian british drunk german drinks french antique shop jupiler foster's stella artois hoegaarden kaiser wallpaper background
Source: superior wallpapers

在一週假期的開始、中間和尾聲,這些丹麥遊客每晚的飲酒量其實差不了多少。他們每晚平均會喝進十七標準單位的酒精,大約等同於喝下十瓶標準大小的啤酒,對大多人來說絕對足以引起隔天早上的宿醉。我得在此補充,這麼大量的酒精超過適度飲酒量,如果長期持續便會引起健康問題。大多人的飲酒量都持續不變,但是宿醉的嚴重程度卻隨著時間增加,每次採訪時平均宿醉評分都會提升。此相反證據恰好證明了根本沒有宿醉耐力這回事,我們不可能「習慣」宿醉的感覺、感受不會逐漸減輕。飲酒量不變、宿醉卻越來越難受,這結果偏向宿醉是「對抗機制」的想法,宿醉就像是身體所做出的回應,減少酒精等毒素的持續攝取量,以避免身體進一步受到傷害。

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不過,這結果「偏向」對抗機制的想法並不代表能夠做為證據直接「支持」。若宿醉要成為過量飲酒有效的「對抗機制」,我們就要看看宿醉會不會對未來的飲酒習慣造成影響。陽光沙灘的遊客夜夜笙歌,每晚飲酒量並沒有受到宿醉的影響而下降。不過,近期密蘇里大學一個電子日誌的研究使用了口袋型電子儀器,利用應用程式軟體要求受試者記錄下晚上喝的酒類。此應用程式也有類似鬧鐘的功能,隔天早上會吵醒他們,讓他們記錄下宿醉的跡象。受試者於三週內隨身攜帶此電子裝置,因此學者能觀察的變數比之前的宿醉研究多了一項:兩次喝酒之間的間隔時間。如此一來,便可直接衡量宿醉是否會對後續飲酒造成影響。如果宿醉是對抗飲酒的機制,那麼若宿醉情形加重,兩次飲酒之間的間隔時間應該會加長。

在受試者所記錄的日記當中,研究員發現宿醉的確能稍微增加兩次飲酒間的間隔時間,大約六小時。不過,研究員認為此發現不太可靠,因為其實這跟飲酒習慣比較有關係。換句話說,比起宿醉的效應,多常喝酒、週幾寫下日記,其實跟飲酒間隔時間比較有關連。習慣重度飲酒的人,飲酒間隔時間便較短;週五的飲酒間隔較短、週日的飲酒間隔便較長。

儘管如此,宿醉絕對不會導致飲酒時間的間隔縮短,所以我們可以先將「宿醉鼓勵以毒攻毒」的想法放一旁。目前仍未有研究探討宿醉的威脅是否會影響大家喝酒的量。換句話說,我們不清楚大家是否會因為明早可能宿醉,而節制自己飲酒的量。最類似的研究是針對水牛城紐約州立大學醫學院師生進行的調查,超過一半的受訪者都表示他們曾經為了避免宿醉而減少飲酒量;但說不定大家說一套做一套,還是需要用研究來衡量實際的飲酒行為才行。

總而言之,有少數科學證據支持「宿醉是避免飲酒過量的自然機制」此說法,但是必須進行更多研究才能確認。此小節一開始,我便提過宿醉研究比其他飲酒研究來得少,從此處不難看出這點。

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Source: ibtimes

陽光沙灘的研究還有其他更深入的有趣發現。大家普遍認為女性的宿醉比男性還痛苦,但是第一眼看來,陽光海灘研究的結果似乎完全相反。不過,女性的宿醉之所以沒男性那麼痛苦,其實有個顯而易見的原因:女性喝酒的量通常都比男性少。將飲酒量納入考量後,男性和女性宿醉症狀的程度似乎沒什麼差別。大眾之所以會以為女性宿醉比男性痛苦,可能是因為女性的身體質量大抵比男性小。如果男女性喝下等量的酒類,女性的宿醉之所以較難受,是因為加入身體質量的考量後,女性攝取的酒精「劑量」比較高。

另一個常見的迷思則認為年紀越大、宿醉越難受,但是事實似乎並非如此。在陽光沙灘的研究裡頭,年紀較大的人似乎宿醉症狀比較輕微。不過,請別忘記所有接受採訪者都是年輕人,所以「年紀較大」的意思其實是二十五至三十歲。但是我曾經幫忙撰寫一份丹麥的大規模調查報告,接受調查的對象為五萬名以上、年齡各異的成年人(從青少年至六十歲以上),調查結果似乎也顯示年輕人的宿醉較難受。此調查發現年紀越大、就越少出現宿醉的情形。此現象可以解釋成「薑是老的辣」效應;年紀越大,我們就會學到越多避免宿醉的策略,其中包括節制飲酒量。所以,宿醉讓人節制飲酒的效應似乎會隨著年紀增強。

但是,宿醉體驗可不是人人都一樣。陽光沙灘研究另一項精彩的發現則是與「宿醉免疫」(hangover immunity)有關,指的是喝多少都不會宿醉的人。集中觀察喝下酒精量足以引起隔天宿醉的遊客,學者發現只有約三分之二的重度飲酒者有宿醉現象。這代表大約三分之一的人對宿醉免疫。其實,這個預估值比其他研究來得高了些。波士頓大學的心理學家綜合了多項不同的宿醉研究,估計約百分之二十三的人喝多少都不會宿醉。當然了,對宿醉免疫可沒你想的這麼好,畢竟這樣一來就無法節制飲酒了。

Source: jarty

我寫這本書的其中一個目的,便是想讓讀者看看許多創新又有趣、而且出自專業心理學者的研究實驗。陽光沙灘宿醉研究便是個很好的例子。此研究找了研究員搭機前往海灘度假村,採取與過量飲酒相關的資料,這概念簡單但又相當有創意。我真希望我也想到這麼直接的辦法。除此之外,研究發現很容易解讀,而且又與日常生活息息相關。

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宿醉不會隨著時間減緩,只會更加嚴重。但是持續飲酒造成的宿醉惡化,卻也提醒了我們要注意未來的飲酒量。年輕人不太會理會這個訊息,但是隨著時間增長,就會漸漸學到教訓。不會宿醉的百分之二十三人口沒有機會上到一課。算他們幸運嗎?從某些角度來說的確可以這麼說,因為就算他們多喝了點酒,隔天還是能活蹦亂跳。不過,少了宿醉的「對抗效應」或自然反抗機制,說不定這些人更有可能染上危險的飲酒習慣,隨著年紀累積潛在的健康問題。這想法說不定能讓你醒醒酒。

壞習慣的正面力量-立體封面本文摘自《壞習慣的正面力量》,由時報出版。

 

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出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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?

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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?圖/pexels

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。

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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。

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。圖/unsplash

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。

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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。

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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?

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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」。

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。圖/unsplash

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。

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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。

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。

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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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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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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。

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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。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

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。

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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。

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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。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

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。

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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。

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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。

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解酒藥的研究可靠嗎?
帕德波耶特 Pas de poète_96
・2022/02/16 ・2728字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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無論逢年過節,還是與朋友、同事的聚會,多少都會遇到「喝酒」這一關吧?如果是婚禮的話,新郎官往往也會被灌以各種神秘的「特調」,直到散場時,早已渾身酒氣,路都走不好。狀況勉強好點的,大不了就吐一場,回家洗洗睡;有些人比較慘,回家還一路頭痛到隔天。

從我們開始停止喝酒、體內酒精濃度下降倒計時的那一刻起,所有隨之而來的負面身心症狀,都被化整為「宿醉」(hangover)這兩個字。[1][2]而民間盛傳的解酒妙方,是否真有其用,一直以來都缺乏「有效且穩妥」的研究設計和證據支持。

因此,英國倫敦國王學院(Kings College London)與南倫敦醫院(South London and Maudsley NHS Foundation Trust)研究人員攜手合作,盼能在眾多有關宿醉治療的研究中,從中篩選出兼具實驗品質與藥物耐受性的文獻,最終找到能有效解宿醉的仙丹。研究刊載於《成癮研究》(Addiction)期刊。[3]

圖/GIPHY

人為何宿醉?宿醉常見的症狀是什麼?

在進入正題之前,先來瞭解一下酒精在人體裡如何被代謝,以及宿醉到底從何而來。

當酒精(或說乙醇)進到人體,其中的百分之五會透過消化道被吸收和代謝,剩餘的則會在體內開始循環,而那些在身體裡「旅行」的乙醇,有百分之二到十不等會被肝臟或腎臟排出。這也是為何,當我們喝太多酒時,會常常想要跑廁所,繼而使大腦和身體脫水,引發宿醉症狀。

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美國國家衛生院(NIH)指出 [4],除了身體疲累、口乾舌燥與頭痛,宿醉的典型症狀還包括肌肉痠痛、噁心、胃痛等問題。根據每個人狀況不一樣,甚至還可能出現眩暈、對聲光刺激敏感、焦慮、易怒、爆汗以及血壓升高。

該如何在短時間內緩解宿醉帶來的痛苦,一直都是懸而未解的謎題。有人說要狂灌水,有人則是傾向喝運動飲料,也有人出動咖啡和茶這類利尿好物,試圖讓藏在全身上下的酒精,通通隨著尿液被掃地出門。甚至還有「以毒攻毒」派的信徒,打算再多喝幾杯,看看這些症狀能否快速消退,結果酒不但沒退,還引發酒精使用障礙(alcohol use disorder)等身心疾患。[5]

圖/GIPHY

可惜,想走「排水」這個策略的話,前述機制只能代謝掉一小部分的酒精,餘下在體內循環的乙醇,還得仰賴肝臟裡的「酒精脫氫酶系統(ADL)」和「微粒體乙醇氧化系統(MEOS)」接手處理 [6][7],它們會將乙醇分解成乙醛、輔酶(NADH)和氫離子等物質。另外,由於乙醛對人體有毒性,因此必須再透過乙醛脫氫酶(ALDH2),讓乙醛進一步變身成對身體無害的醋酸鹽,最終慢慢排出體外……。

有人可能會問:那藥物的介入呢?我們總能對症下藥,找到合適的處方,來解決這個問題吧?事實上,過往確實有不少關於這方面的研究,然而這些研究往往是敘述性的,且未能在定時、定量下進行測試,甚至沒有安慰劑組進行對照,因此很難斷定這些物質解宿醉的效果。

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研究目的與資料篩選

為釐清這些報告中的解酒妙方是否真的管用,英國倫敦國王學院與南倫敦醫院的埃莫特.羅伯特茲(Emmert Roberts)等人,決定將它們搜集起來做系統性回顧,並逐一檢驗這些報告的實驗設計與結果是否足夠可靠。

他們透過 MEDLINE®、Embase、CENTRAL 與 PsycINFO 等醫學、生物和心理相關的研究資料庫,找到截至 2021 年 8 月 1 日止,所有治療酒精宿醉的藥理介入成效研究。另外,不僅研究的命題要有關聯,這些研究還必須是設有安慰劑組的隨機對照試驗(randomised placebo‐controlled trials)。最終,有 21 項研究通過海選,受試者共計有 386 位。

與安慰劑組相比,各研究中發現能顯著改善宿醉症狀的物質,包含丁香提取物(clove extract)、托芬那酸(tolfenamic acid)、吡硫醇(pyritinol)、北枳椇果(Hovenia dulcis fruit)提取物、L-半胱氨酸(L-cysteine)、紅參以及韓國梨果汁等。

而中藥裡常見的刺五加(Acanthopanax senticosus)或葉下珠(Phyllanthus amarus)的提取物,在統計學上也都顯示有顯著的效用。

基於好奇,筆者把上述物質丟到 Google 搜尋,查了它們各自號稱的功效,發現丁香、L-半胱氨酸與韓國梨汁可提升酒精代謝效率,托芬那酸和吡硫醇可減少頭痛、噁心等宿醉症狀,而北枳椇果在中醫裡則有解酒毒的作用,紅參則是護肝解酒。

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資料證據的品質如何把關?

為了分辨這些研究裡號稱可以治療宿醉的藥物到底有沒有效,研究人員透過「證據等級評分系統」(Grading of Recommendations Assessment Development and Evaluation, GRADE),根據各研究中可能存在的偏見、不一致性、間接性、不精確性與其他因素等風險,初步將這些報告結果的品質分成「高、中、低、非常低」四個等級,並決定從這些藥品的效用耐受性這兩項因子著手調查。

結果顯示,這些研究多數都存在著方法學上的限制(methodological limitations),且研究的精確性也不高。另外,因不良事件(adverse events, AEs)導致受試者退出試驗的人數,沒有統計學上的顯著差異,因此關於藥物耐受性的證據並不充分。最後,這些研究結果的證據品質,在 GRADE 裡都被評為「非常低」。

理性飲酒

也就是說,目前沒有任何品質完備的研究可以告訴我們,什麼樣的物質或飲品,被證實可以從根本改善、治療宿醉症狀。真要說的話,在耐受性較佳(但證據品質差)的研究中,丁香提取物(clove extract)、托芬那酸(tolfenamic acid)和吡硫醇(pyritinol)可能是最值得研究的對象。

最終,埃莫特.羅伯特茲也表示,根據這次的回顧,所有關於預防或治療宿醉的藥物、飲品,研究證據品質都很低,未來需經過更嚴格的評估再做判斷。[8] 看來,想走快路解酒的朋友們,只能適度飲酒,或是乖乖坐等體內分解酒精的 ADL 和 MEOS,以一個公務員的行政效率慢慢處理掉體內多餘的酒精(以及它們帶來的災難)了!

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圖/GIPHY

參考文獻

  1. Verster JC. The alcohol hangover–a puzzling phenomenon. Alcohol & Alcoholism. 2008;43(2):124-6.
  2. Verster JC, Scholey A, van de Loo AJAE, Benson S, Stock A-K. Updating the Definition of the Alcohol Hangover. Journal of Clinical Medicine. 2020;9(3):823.
  3. (PDF) The efficacy and tolerability of pharmacologically active interventions for alcohol‐induced hangover symptomatology: A systematic review of the evidence from randomised placebo‐controlled trials (researchgate.net)
  4. Hangovers | National Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism (NIAAA) (nih.gov)
  5. Verster JC. The “hair of the dog”: a useful hangover remedy or a predictor of future problem drinking? Current drug abuse reviews. 2009;2(1):1-4.
  6. Jennifer Draper, Marie Kainoa Fialkowski Revilla, & Alan Titchenal (2020) 7.2: Alcohol Metabolism. LibreTexts.
  7. Samir Zakhari. Overview: How Is Alcohol Metabolized by the Body? PDF
  8.  No convincing scientific evidence that hangover cures work, according to new research (medicalxpress.com)
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帕德波耶特 Pas de poète_96
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嗜酒如命的平靜份子,逃離醫療工作後,在一連串荒謬的經歷下,成了文字與音樂工作者。