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從吳郭魚到台灣鯛——科學史札記(三)

張之傑_96
・2016/03/22 ・1820字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 480 ・五年級

一九四六年,日本投降後第二年,許多被徵調到南洋的台灣兵集中在新加坡等待遣返。四月十九日,遣返的前一天,兩位年輕人越過養殖場的三層鐵絲網,脫下內衣當漁網,撈取了孵化約五天的「帝士魚」魚苗數百尾,放入帶來的空鳳梨罐中。這兩位年輕人就是吳郭魚的傳引人吳振輝和郭啟彰先生。

吳振輝與郭啟彰(左),民國四十年八月接受省主席嘉獎時留影,題「吳郭魚傳殖人」。
吳振輝與郭啟彰(左),民國四十年八月接受省主席嘉獎時留影,題「吳郭魚傳殖人」。

郭啟彰把這些魚苗裝入水桶,放在營門角落,以便次日攜返台灣,不料被同袍誤以為是髒水倒入水溝,在同伴的協助之下,好不容易才從水溝裡捉回20尾。從新加坡到基隆的十天航程中,郭啟彰以自己配給的生活用水為魚苗換水,細心照顧,回到旗津老家,只存活十三尾。這十三尾魚苗就是台灣吳郭魚的祖先。

郭啟彰(1912~2000),高雄市旗津人,生於高雄中洲魚民家庭,小學畢業後,進入高雄商業補習學校,二年畢業,任職中洲派出保甲事務所書記,第二年轉任中洲漁業組合書記,曾獲公費赴日本考察水產養殖。一九四三年,調往新加坡服役,軍方借重他的養殖經驗,分派他到養殖場養「帝士魚」。郭氏發現「帝士魚」的生態習性很適合台灣,就打定主意將這種原產東非的魚類魚引進家鄉。

吳振輝(1907~1979),屏東縣人,小學畢業後負笈東瀛,後入京都帝大農學院經濟部,畢業後任職東北滿州鐵路公司。戰時被派往蘇門答臘擔任調查員,一九四六年在新加坡等待遣返時結識郭啟彰,共同前往撈捕帝士魚苗,由郭氏帶回台灣。吳先生返台後曾任教台大,旋任職農復會及農林廳,六十五歲屆齡退休。

郭啟彰於一九四六年秋,把繁殖出的近百萬尾魚苗,分別放養於嘉南大圳、麻豆埤、嘉義紅毛埤、恒春龍泉潭等處,不久就分佈全台各地。這種源產東非的慈鯛科魚種,日本稱為「帝士魚」,剛引進時人們習稱「南洋鯽仔」。一九四八年,高雄縣縣長毛振寰先生為了感念郭啟彰在高雄縣大貝湖(澄清湖)放養成功,乃按兩人姓氏,將南洋鯽仔命名為「吳郭魚」;吳振輝年紀較長,故敘姓在前。一九四九年,台灣省政府農林廳正式發布將此魚命名為「吳郭魚」。

吳郭魚。圖/wikipedia
吳郭魚。圖/wikipedia@Destinationkho

經水產單位研究,發現吳郭魚適合水田放養。一九五一年起,農林廳開始推廣吳郭魚稻田養殖,除了收成魚獲,還可以減輕水稻的病蟲害、節省水田的肥料、減少除草的次數。一 甲稻田一年約可收穫一千台斤吳郭魚,對農民來說,是一項重要的額外收益。

然而,目前台灣養殖的吳郭魚,已非郭、吳二人引進台灣、養在水田裡的土種吳郭魚(Oreochromis mossambica)。一九六三年自非洲引進較為耐寒的「吉利種吳郭魚」(Tilapia zillii),後因肉質較差已遭淘汰。目前仍有養殖的「尼羅種吳郭魚」(Oreochromis nilotica),俗稱尼羅魚,係一九六六年由台灣水產試驗所(下稱水試所)鄧火土所長及海洋大學游祥平教授自日本引進。之後陸續引進多種吳郭魚,例如「歐利亞種吳郭魚」(Oreochromis aurea),於一九七四年由廖一久、曾文陽、黃丁郎等人自以色列引進;「賀諾魯種吳郭魚」(Oreochromis hornorum),於一九八一年由黃丁郎自哥斯大黎加引進;「黑邊吳郭魚」(Tilapia rendalli),於一九八一年由廖一久院士自南非引進。「紅色吳郭魚」(Oreochromis sp),俗稱紅尼羅魚,是一九六八年由水試所郭河所長選種雜交成功的。

一九六九年,郭河所長以莫三比克吳郭魚(Oreochromis mossambicus)雌魚與尼羅吳郭魚(Oreochromis niloticus niloticus)雄魚雜交,育成「福壽魚」,從此台灣吳郭魚養殖進入快速發展階段。一九七五年,水試所更以尼羅吳郭魚雌魚與歐利亞吳郭魚雄魚雜交育成單雄性吳郭魚,俗稱「單性吳郭魚」。吳郭魚的雄魚體型較大,單性魚不但體型大,且成長迅速,使養殖成本降低、利潤提高。此後水試所大力推廣「單性吳郭魚」,使吳郭魚養殖進入商業化階段,並開始出口至歐、美、日本等國。經過多年的研究、改良與認證,逐漸成為獨特種系, 約二○○二年業者將之稱為「台灣鯛」,用於內銷及外銷日本,外銷歐美國家則稱為Taiwan Tilapia,是台灣最具經濟價值的一種養殖魚類。(作於2012年6月28日)

 

相關標籤: 台灣鯛 吳郭魚
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張之傑_96
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張之傑教授,科學史家,為中央研究院科學史委員會委員、中華科技史學會創始人;另研究科普學、辭書學、民間宗教、民間文學、西藏文學等。寫作小說及少兒讀物大多使用筆名(章杰),其餘大多使用真名。其科普作品以文筆流暢、條理清晰、富含人文精神著稱。


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Deepfake 不一定是問題,不知道才是大問題!關於 Deepfake,你需要知道的是⋯⋯?

TingWei
・2022/01/24 ・3489字 ・閱讀時間約 7 分鐘

編按:你的理智知道「眼見不為憑」,但你的眼睛還是會背叛你的理智,不自覺得被眼前的影像所吸引,儘管你真的、真的知道他是假的。Youtuber 小玉於2021年底涉嫌利用 Deepfake 技術,偽造多位名人的色情影音內容並販售的事件,既不是第一起、也不是唯一、更不會是最後一個利用「深偽技術」進行科技犯罪的事件。

當科技在走,社會和法律該如何跟上甚至超前部署呢?本次 Deepfake 專題,由泛科學和法律白話文合作,從Deepfake 技術與辨偽技術、到法律如何因應,讓我們一起全方位解析Deepfake!

第一篇,讓我們就 Deepfake 技術做一基礎的介紹,那我們就開始囉!

什麼是 Deepfake?

深偽技術 Deepfake 於 2017 年陸續開始進入大眾的目光中。原文 Deepfake 源自於英文「deep learning」(深度學習)和「fake」(偽造)組合,主要意指應用人工智慧深度學習的技術,合成某個(不一定存在的)人的圖像或影片、甚至聲音。最常見的應用,就是將影片中的人臉替換為另一張臉(常是名人),讓指定的臉在影片中做出自己從未說過或做過的事情。

利用深度學習技術合成或是置換人臉的技術,都是屬於Deepfake。圖 / stephenwolfram

現今談到 Deepfake,大多數人想到的可能是偽造的成人影片,就如前述 Youtuber 小玉的事件,Deepfake 一開始受到關注,主要與名人或明星的臉部影像被合成到成人影片有關,然而,Deepfake 的功能遠不僅於此,相關的技術使用還包括了替換表情、合成一整張臉、合成語音等等。

除了像是讓過去或現在的名人在影片中「栩栩如生」做出使用者想要的表情與動作,之前在社群媒體上曾有好幾款 APP一度風靡,包括上傳一張照片就可以看看「變老」「變性」自己的 FaceApp,甚至於讓自己的臉在經典電影中講上一段台詞的「去演」APP,這類的功能也是應用前述 Deepfake 的技術。

雖然有些線索顯示這類 APP 常有潛在的資安疑慮[註],但好歹技術的成果多屬搏君一燦自娛娛人,尚可視為無傷大雅。

「栩栩如生」的愛因斯坦

而過往電影的影音產業要仿造人臉需要應用許多複雜、耗時、昂貴的電腦模擬,有了 Deepfake 相關的技術,也使得許多只能抱憾放棄的事情出現了彌補的空間。最有名的應用應是好萊塢電影《玩命關頭7》與《星際大戰》系列。《玩命關頭7》拍攝期間主角保羅・沃克(Paul William Walker IV)意外身亡,剩下的戲份後來由弟弟擔綱演出,劇組再以 Deepfake 的技術讓哥哥弟弟連戲,整部電影才得以殺青上映。

Weta Digital 說明如何讓保羅・沃克的弟弟 Brian O’Conner 能透過 Deefake 的技術,繼續協助 保羅・沃克演完《玩命關頭7》

Deepfake 讓「變臉」變得太容易了?

想想過去的電影如《魔戒》中的咕嚕、或是 2008 年布萊德・彼特主演的《班傑明的奇幻旅程》,將影片或照片中人物「換臉」「變老」的修圖或 CG 技術,在 Deepfake 出世之前就已經存在了。Deepfake 受到關注的核心關鍵在於,應用 AI 的深度學習的演算法,加上越來越強大的電腦與手機運算能力,讓「影片換臉」這件事情變得越來越隨手可得、並且天衣無縫。

利用CG技術把布萊德・彼特「變老」。 圖 / © 2008 – Paramount Pictures

過往電影中採用的 CG 技術要花好幾個月由專業人士進行後製,才能取得難辨真偽的影像效果,而應用了 AI 演算法,只需要一台桌上型電腦甚或是手機,上網就可以取得軟體、有機會獲得差強人意的結果了。

進一步,傳統軟體演算法主要依靠工程師的持續修改調整,而如 Deepfake 這類技術,內部的演算法會經過訓練持續進化。有許多技術被應用於提高 Deepfake 的偽造效果,其中最常見的一個作法被稱為「生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)」,這裡面包含了兩組神經網路「生成器(Generator)」和「辨識器(Discriminator)」。

在投入訓練資料之後,這兩組神經網路會相互學習訓練,有點像是坐在主人頭上的小天使與小惡魔會互相吐槽、口才越來越好、想出更好的點子;在練習的過程中,「生成器」會持續生成偽造的影像,而「辨識器」則負責評分,反覆訓練下來,偽造生成的技術進步,辨識偽造的技術也得以進步。

舉例來說,This Person Does Not Exist 這個網站就充滿了使用 GAN 架構建構的人臉,這個網站中的人臉看上去非常真實,實際上都是 AI 製造出來的「假臉」。

This Person Does Not Exist 裡的「假臉」。

Deepfake 影片不一定是問題,不知道是 Deepfake 才是問題

現今的 Deepfake 技術得以持續進步、騙過人眼是許多人努力的成果,也不見得都是壞事。像是《星際大戰:俠盜一號》片尾,年輕的萊婭公主出面驚鴻一瞥,就帶給許多老粉絲驚喜。這項技術應用癥結在於,相關演算法輕易就能取得,除了讓有心人可以藉以產製色情影片(這類影片佔了Deepfake濫用的半數以上),Deepfake 製造的影片在人們不知情的情況下,很有可能成為虛假訊息的載體、心理戰的武器,甚至於影響選戰與輿情。

因此,Deepfake 弄假似真不是問題,閱聽者因此「不辨真假」才將是最大的問題所在。

歐巴馬的 Deepfake 影片

相關的研究人員歸納了幾個這類「變臉」影片常見的特徵,可以用來初步辨識眼前的影片是不是偽造的。

首先,由於 AI 尚無法非常細緻的處理一些動作細節,因此其眨眼、視線變化或臉部抽蓄的動作會較不自然。其次,通常在邊緣處,如髮絲、臉的邊緣線、耳環等區域會出現不連貫的狀況。最後,在一些結構細節會出現不合理的陰影瑕疵,像是嘴角的角度位置等。

由於現階段的 Deepfake 通常需要大量的訓練資料(影像或影片)才能達到理想的偽造成果,因此會遭到「換臉」的受害者,主要集中在影像資源豐富的名人,如電影明星、Youtuber、政治人物等。需要注意的是,如果有人意圖使用 Deepfake 技術製造假消息,其所製造的影片不見得需要非常完美,有可能反而降低解析度、非常粗糙,一般人如用手機瀏覽往往難辨真假。

人眼已經難辨真假,那麼以子之矛攻彼之盾,以 AI 技術辨識找出 Deepfake 的成品,有沒有機會呢?隨著 Deepfake 逐漸成為熱門的議題,有許多團隊也開始試圖藉由深度學習技術,辨識偽造影像。2020 年臉書與微軟開始舉辦的「換臉偵測大賽」(Deepfake Detection Challenge)就提供高額獎金,徵求能夠辨識造假影片的技術。然而成果只能說是差強人意,面對從未接觸過的影片,第一名辨識的準確率僅為 65.18%。

「換臉偵測大賽」(Deepfake Detection Challenge)的辨識素材。圖/MetaAi

對於 Deepfake 可能遭到的濫用,某部分我們可以寄望技術的發展未來終將「道高一尺」,讓社群平台上的影像不致於毫無遮攔、照單全收;然而技術持續「魔高一丈」讓防範的科技追著跑,也是顯而易見的。

社群網路 FB 在 2020 年宣布全面禁止 Deepfake 產生的影片,一旦有確認者立即刪除,twitter 則強制註記影片為造假影片。Deepfake 僅僅是未來面對 AI 浪潮,科技社會所需要應對的其中一項議題,法律、社會規範如何跟上?如何解決箇中的著作權與倫理問題?這些都將是需要經過層層討論與驗證的重要課題。

至少大家應該心知肚明,過往的網路流行語:「有圖有真相」已經過去,接下來即將面臨的,是一個「有影片也難有真相」的網路世界了。

  • 註解:推出 FaceApp 與「去演」的兩家公司其軟體皆要求註冊,且對於上傳資料之後續處理交代不清,被認為有侵犯使用者隱私權之疑慮。

參考資料

  1. Deepfakes and the New AI-Generated Fake Media Creation-Detection Arms Race – Scientific American
  2. What To Do About Deepfakes | March 2021 | Communications of the ACM
  3. Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Fierrez, J., Morales, A., & Ortega-Garcia, J. (2020). Deepfakes and beyond: A survey of face manipulation and fake detection. Information Fusion, 64, 131-148.
  4. Deepfake 深偽技術的技術濫用與道德困境,大眾正要開始面對 | TechNews 科技新報
  5. 台灣團隊研究辨識Deep Fake影片 深偽技術的正邪之戰開打 | 台灣事實查核中心 (tfc-taiwan.org.tw)

 

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TingWei
141 篇文章 ・ 21 位粉絲
據說一生科科的生科中人,不務正業嗜好以書櫃堆滿房間,努力養活雙貓為近期的主要人生目標。