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在原住民族狩獵除罪化的同時,該做的事做了嗎?

活躍星系核_96
・2016/04/23 ・2014字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 548 ・八年級

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圖/屏科大野保所提供。

文/屏東科技大學野生動物保育研究所

近日立法院一讀修改野生動物保育法(野保法)第 21-1 條文,修改條文為「台灣原住民族基於傳統文化、祭儀及非營利自用之必要,而有獵捕、宰殺或利用野生動物之必要者,不受第 17 條第 1 項、第 18 條第 1 項及第 19 條第 1 項各款規定之限制。前項獵捕、宰殺或利用野生動物之行為應經主管機關核准或備查」。此次的野保法修法大幅度的擴張原住民族利用保育類野生動物之法源依據,不僅「非營利自用」之定義若模糊不清,更可能造成日後管理上的更多爭議,而「備查」制度的實施如果不確實,也表示狩獵量將無法監測。

保育一詞包含了保護與永續利用的意涵,然而過去野保法之執行多把焦點放在保護層面,而忽略了永續利用之管理能力建構。如今在如此匆促修法下,恐因為沒有適當配套管理措施下,衝擊野生動物族群之存續和整體生態環之健全性,如此也將危及與此共生共榮之部落文化。

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圖/屏科大野保所提供。

雖然原住民族普遍宣稱傳統的獵場管理機制,或狩獵的慣習和獵人文化,或傳統生態智慧,都足以確保狩獵物種不被過度使用,而國外確實也有部分研究顯示傳統慣習很有可能符合科學性管理的理論。不過,近代自然環境普遍的急遽衰退,以及社會政經條件的快速變遷(如人口增加、傳統禁忌約束力減低、交通方便性、市場經濟影響……等)卻也都是不爭的事實。因此,除了挽救持續衰敗中的生態環境已蔚為當前潮流之外,傳統慣習在現代社會能否完全維持不變,恐不辯自明。這樣的認知差異,經常造成保育團體與原住民族團體雙方常流於各說各話,或進入信者恆信、不信者恆不信的漩渦中,難以釐清。事實上,保育和傳統狩獵倡議二者的目標並非對立關係,反之,皆強調野生動物資源的永續性,為此,二者需要建立雙方可信賴的基礎。

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該如何管理野生動物之狩獵利用?

為達到資源永續利用,在開放野生動物狩獵的同時,大多數國家都會透過科學性技術調查了解狩獵物種之族群動態,並據以核定每年可以開放的狩獵量。此外,為達動物族群監測目標,狩獵活動進行時,狩獵者也應詳實通報獵得動物之基本資料(種類、年齡、性別等)、努力量及獵區狀況。最後,這些狩獵資料,再配合上述動物族群動態的科學性資料收集,分析模擬以作為擬定下一年度或階段的狩獵管理策略的參考。

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野生動物狩獵利用管理之流程圖。圖/屏科大野保所提供

誰來訂定野生動物狩獵管理規則?

此次野保法修法過程中,有多位立委強調原住民族傳統狩獵方法具有生態智慧及永續性,不會對野生動物族群造成衝擊,但無疑地都欠缺實證資料支持。國內外,雖然有觀察證實原住民狩獵慣習之保育意涵和價值,但也不乏竭澤而漁的案例。只可惜,在台灣,不管之於野生動物資源甚或狩獵活動,皆缺乏長期而充足的調查資料。這也是此次修法活動所引起爭議的徵結所在。或許有人認為,野生動物族群的長期監測是政府的責任,但使用者也應該負起一定程度的責任,不是嗎?

狩獵管理辦法可否授權給地方或原住民族自治團體來設計一套因時且因地制宜的管理辦法呢?答案當然可行的,這也是有些國家現階段的作法。但前提仍是需要有系統地收集野生動物族群和狩獵活動的長期監測資料。由於台灣各原住民族的傳統生活和祭儀之時間及內涵不盡相同,故委員會成員除了原住民族自治團體之外,建議尚需涵蓋地方政府主管機關、野生動物學家,並以系統性的科學監測資料為基礎,以訂定該區域之狩獵管理細則,並定期檢討。在這樣的「利用–監測–檢討修改」的循環中,需要兩個關鍵的資訊:實際獵獲量和族群波動趨勢。因此,我們建議,除非部落能夠提出實際可行的正確狩獵量回報機制(例如:布農族在射耳祭中的報戰功),否則短期內不應該採取「備查」的作法,待該地區動物族群量波動監測資料充分後,再考慮採行備查制。

圖二
為達到資源永續利用之管理目標,狩獵活動所涉及之分工作業。圖/屏科大野保所提供。

至於在族群量的波動監測方面,由於野生動物族群量會受到各種自然和人為的因素影響而變動,我們建議應配合使用現代科技持續監測野生動物的數量的變化,並定期分析狩獵活動對動物族群的影響,以作為管理制度檢討及修改的依據。

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這些持續性的監測計畫,是建構在保育科學的專業基礎下,我們也建議應該以培訓當地原住民動物族群監測人才為首要目標,以期大幅提升對自然資源的掌握及監測能力。此外,更應該加強各部落傳統生態智慧的資料收集和建構,並透過多元的教育機會,積極回復及強化傳統生態系統的運作秩序,如此,狩獵文化之保留和傳承才能可長可久。

本文為屏東科技大學野生動物保育所聲明稿

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活躍星系核_96
778 篇文章 ・ 128 位粉絲
活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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!

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原住民祖先見過明亮的南方之星?傳說是真的,而且超過一萬年!
寒波_96
・2023/11/08 ・2777字 ・閱讀時間約 5 分鐘

有些故事代代相傳之下,經歷非常漫長的時光。過去很久以後,五百年、三千年或一萬年,都已經是「很久很久以前」,難以判斷到底多久。2023 年發表的一項研究認為,澳洲南方的塔斯馬尼亞島,有個故事似乎能追溯到超過一萬年前。

塔斯馬尼亞的祖傳故事

大英帝國的調查隊抵達塔斯馬尼亞初期,估計島上約六千到八千位居民;原住民們統稱為「palawa」,不過又能分成多個有所區別的族群。英國人在公元 1803 年建立第一個殖民地,然後,不意外地起爭議。

走訪塔斯馬尼亞各地,留下許多紀錄的英國人魯賓遜先生(George Augustus Robinson)。圖/參考資料3

走訪塔斯馬尼亞各地,留下許多紀錄的英國人魯賓遜先生(George Augustus Robinson)。圖/參考資料3

殖民者與原住民的衝突加劇後,1823 到 1832 年間導致約兩百位殖民者及九百位原住民身亡。有些英國人希望能和平解決問題,最終勸誘加上強迫,1829 到 1835 年間將島上的原住民,都成功遷移到位於塔斯馬尼亞和澳洲之間,巴斯海峽的弗林德斯島(Flinders)。

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英國人認為這是一次「友善」的轉移任務。以當時狀況而言,確實算是相對和平的收場,但是慘遭強制搬遷的原住民依然損失慘重,人口以外,他們脫離原本的家園「Lutruwita」,文化、語言幾乎喪失殆盡。

遷徙計畫中,英國人魯賓遜先生(George Augustus Robinson)可謂關鍵角色。他走訪塔斯馬尼亞各地,說服原住民搬家,也對當地風俗文化非常好奇,留下大量紀錄。

這些 1830 年代的紀錄,就像塔斯馬尼亞傳統文化的切片。後來有些原住民重返塔斯馬尼亞,試圖擺脫殖民時,英國殖民者當初搜集原汁原味的資料,也成為重建傳統的材料之一。

魯賓遜等人搜集的紀錄來自多位原住民的說法,其中一個故事相當費解,至少當年魯賓遜無法理解,新問世的論文總算揭開奧秘。

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情節湊不上,是因為發生在太久之前

祖先的遷徙故事,提到他們來自一片大陸;後來大陸被海水淹沒,當時岸邊附近有冰山漂浮。那時望向南方的天空,可以見到一顆很亮的星。

塔斯馬尼亞與澳洲之間的地形。兩地之間原本存在陸橋,海水上升後形成巴斯海峽。圖/參考資料1

塔斯馬尼亞原住民一代一代仰望星空,也建立一些自己的天文學知識,被魯賓遜忠實收錄。那顆南方大星星卻令人費解,因為星空中根本沒有符合描述的那顆星。最可能的對象是老人星(Canopus),也稱為船底座α(α Carinae)。

星空中最亮的是天狼星,第二就是老人星,顯然它非常顯眼,可是位置明顯有差。是原住民唬爛,還是魯賓遜唬爛,或是魯賓遜紀錄錯誤呢?新的分析指出,他們都是正確的,因為一萬兩千年前的星空,老人星確實處於故事中的那個位置。

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首先,故事提到祖先前來的道路被大海淹沒,冰山在岸邊漂浮。對照現代科學知識,能輕易推論這講的是冰河時期結束,海平面上升,淹沒澳洲與塔斯馬尼亞之間的陸橋,形成巴斯海峽,讓塔斯馬尼亞成為一個四面環海的島。

接著是星空為什麼不同?從地球表面仰望夜空,星星的分布位置會由於「歲差」緩慢改變。回溯調整成一萬多年前的星空,老人星的確就在那兒。

地表很多位置都能見到南方明亮的老人星,不同民族、文化各有自己的想像。台灣人即使沒有親眼注意過,也肯定知道老人星,因為這就是福祿壽中的「壽星」,形象化叫作南極仙翁。

有趣的是,中文名字叫老人星,英文名字 Canopus 則來自特洛伊戰爭傳說中的一位年輕人,他是航海家,後來不幸在埃及被毒蛇咬死……所以中國想像這顆星是老人,歐洲卻想像是年輕小夥。

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回溯塔斯馬尼亞 1831 年 8 月 1 日,凌晨 5 點時的星空。圖/參考資料1

難以理解的時候,先忠實紀錄

考慮到魯賓遜紀錄的日期是 1830 年代,更加深故事的真實感,因為當時英國人還不知道「冰河時期結束導致海面上升」。阿加西(Louis Agassiz)首度宣稱冰川歷史的想法要等到 1837 年,更多年後取得較多支持,十九世紀後期才廣為人知。

魯賓遜等歐洲人對聽到的故事內容難以理解,他們或許會聯想到聖經的大洪水,但是完全想像不到冰河時期。所以這些內容,大概更能免於印象或偏好影響,反映忠實的紀錄。

據此推敲,塔斯馬尼亞祖傳故事講的是:「大約 1.2 萬年前海水上升之際,明亮的老人星在那個位置」。如果推論正確,這便是傳承 1.2 萬年的口述歷史,堪稱全人類罕見的文化遺產。

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有人或許會好奇,一些研究認為早在四萬年前,已經有人穿過澳洲,抵達塔斯馬尼亞。可是島上原住民的祖先故事,卻是一萬多年前?

我想可能是因為,記憶對於愈久遠的事情常常會愈壓縮,把更早發生的事情疊加到比較近期,印象很深的事件中。或許原住民的祖先很早就過去,但是海水上升淹沒陸橋令人印象太過深刻,就變成故事的素材。

另一件啟示是,世界上不知道的事情太多了,當你不太理解聽到什麼的時候,不要試著腦補,就照聽到的忠實紀錄下來!

延伸閱讀

參考資料

  1. Hamacher, D., Nunn, P., Gantevoort, M., Taylor, R., Lehman, G., Law, K. H. A., & Miles, M. (2023). The archaeology of orality: Dating Tasmanian Aboriginal oral traditions to the Late Pleistocene. Journal of Archaeological Science, 105819.
  2. Rising seas and a great southern star: Aboriginal oral traditions stretch back more than 12,000 years
  3. GEORGE AUGUSTUS ROBINSON
  4. 老人星名字來源神話人物 Canopus 維基百科

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
193 篇文章 ・ 1090 位粉絲
生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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用一顆文旦,帶你窺見「柚鄉」部落史!——專訪中研院臺灣史研究所林玉茹研究員
研之有物│中央研究院_96
・2023/07/26 ・4652字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|黃楷元
  • 責任編輯|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

麻豆港的歷史

臺灣四面環海,整座島的過去、現在與未來,都與海洋息息相關,而港口正是海洋與陸地間的樞紐,許多故事都由此而起。臺南麻豆曾緊鄰倒風內海,擁有一座貿易興盛的內海河港「麻豆港」,也是西拉雅族最強部落「麻豆社」的居住地。四百年來滄海變桑田,當地的人文環境又發生哪些變化?中央研究院「研之有物」專訪院內臺灣史研究所林玉茹研究員,從港口走入臺灣史,揭開一段原住民與漢人勢力興衰交替的故事。

說到「麻豆」你會想到什麼?圖/Wikimedia

聽到「麻豆」這個地名,絕大多數的臺灣人腦中浮現的畫面應該是香甜多汁的文旦柚。有「柚鄉」美名的臺南麻豆,目前文旦栽種面積達到 800 公頃,說整個麻豆就是一座大果園也不為過。

不過麻豆蔚為文旦果園只是近三百年的事,在有人類活動的悠久歷史中,讓麻豆躍上世界舞台的其實是其「港口」角色。

奇怪!麻豆明明距離海邊有 30 公里遠,怎麼會有港口?這就不能不佩服造物者的力量,真能讓滄海變桑田。

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走訪位在麻豆東北角的「水堀頭」遺址,可以看到一座三合土(由糖水、糯米汁、牡蠣殼灰加沙混合成的建材)遺構,這塊約 10 公尺長、看起來像是坡道的結構,究竟是水利設施、墓道還是碼頭,曾經是學界爭論許久的公案。

直到 2002 年,一次歷史學和考古學的共同研究,終於正式解開謎團。現任中研院臺灣史研究所林玉茹研究員,與國立成功大學考古學研究所劉益昌教授合作,經過層層抽絲剝繭,終於證實三合土是碼頭遺構,水堀頭就是曾經的「麻豆港」。

麻豆水堀頭遺址中的三合土遺構,經歷史學與考古學的考究,證實為百年前麻豆港的所在地。今日整座遺址已劃設為蔴荳古港文化園區,園內設有倒風內海故事館。圖/Wikimedia

「距今 4,000 至 3,500 年前,海水曾內侵到麻豆、佳里、善化一帶,在清代,這裡被稱為『倒風內海』,船隻可以通行、貿易。」林玉茹表示,「臺灣西部海岸是離水海岸地形,容易形成海埔新生地。清康熙中葉後,漢人進駐臺南地區,又積極把潟湖圍墾成魚塭或鹽田,是倒風內海逐漸陸化的主因之一。」

林玉茹是研究清代臺灣史、海洋史的專家,麻豆這個地方的「前世今生」引起她的高度興趣。除了自然地貌的海陸更迭外,更讓她一頭栽入研究的,其實是這裡的人文變遷。

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在經濟上,港口是帶動城市發展的火車頭;在文化上,港口則是一扇看見外面的窗。

港口所在地因為與外界連結,成為本地和外來文化的交匯點,更是理解多元文化互動變遷的重要依據。而麻豆的水堀頭遺址雖然現在已位居內陸,卻保有臺灣碩果僅存的清代內海河港遺構,讓麻豆港與其周遭歷史得以重見天日。

林玉茹的研究剖析了麻豆港自 17 世紀荷蘭時期到 19 世紀清治時期的歷史(1624-1895 年),揭開一段原住民與漢人勢力興衰交替的故事。

守護部落文化的殖民者

最先居住在麻豆這塊土地的「麻豆社」,是西拉雅族四大社之一,也是臺灣西南平原最強大的部落。推測早從 14 世紀起,麻豆社人便開始與漢人進行零星貿易,以鹿皮、鹿肉、魚及藤等物產與漢人交易布、鹽、瓷器、銅簪、瑪瑙等奢侈品。但到了 17 世紀,西方強權開始把手伸向亞太地區,也改變了麻豆社的命運。

荷蘭人為了與葡萄牙、西班牙競爭海上霸權,1624 年在大員(今臺南安平一帶)建立了政權,同時作為國際貿易的據點。麻豆港位於大員北邊的倒風內海內,是麻豆社的對外出入口,因港口條件佳、又佔據重要航道,面對侵門踏戶的荷蘭人,很難不起衝突。

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1635 年起,麻豆社在內的西拉雅族四大社逐一被荷蘭人征服,麻豆港也被納入大員的貿易體系,從事與大員、打狗、堯港等地的區間貿易。

距今四百年前的麻豆緊鄰「倒風內海」,商人會派小船進入航道較窄的內海河港,將貨物運至大員後改用大船載到目的地。後因河流改道、港口淤積、人為開發等原因,昔日商船往來的繁榮景象已消失無蹤。圖/研之有物

林玉茹從文獻中觀察到,荷蘭人雖然為了擴大殖民利益,積極招攬漢人來臺開墾,但土地所有權仍然歸原住民所有。1644 年後,更在秩序及貿易利益最大化的考量下,選擇以「隔離政策」來治理這塊區域,一方面減少爭端、一方面也讓交易及稅賦更加透明。漢人除了做生意之外,勢力無法直接伸入麻豆社領域。

接續荷蘭人治理南臺灣的鄭氏政權,也在這個基調下維持「荷規鄭隨」,例如鄭成功的軍屯政策主要開墾無主地,遇到明確歸屬原住民的土地則避開。林玉茹認為,「雖然荷蘭和鄭氏的統治讓麻豆社失去部分主導權,但他們的管理卻也相當程度地保護了部落的土地與文化,不被漢人勢力快速入侵。」

這段期間,在麻豆港居主導地位的仍然是麻豆社人,不過在貿易和互動中,漢人仍然對原住民帶來了影響,例如引進甘蔗、藍靛等新經濟作物。

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麻豆社原住民的兩難——要漢化,還是要遷徙?

然而,到了清康熙 23 年(1684 年),原住民與漢人隔離的景況隨著鄭氏政權一起告終。清朝把臺灣納入版圖後,對於漢人的開墾採取相對放任的態度,漢人移民開始大舉登臺,海上貿易也更加興盛。

漢人不只可以用租佃的方式耕作原住民的土地,更開始透過買賣取得土地所有權。林玉茹爬梳清代留下來的「地契」,觀察到漢人逐漸蠶食原住民勢力範圍的跡證。到了清乾隆、嘉慶年間,漢人土地鄰接原住民田園的情況已相當普遍,甚至出現原住民反過來向漢人購買土地的逆向操作。

在國家政策和漢人勢力的進逼下,原本壯盛的麻豆社,面臨兩種命運:漢化或遷徙。

林玉茹進一步指出麻豆社式微的原因,起因於麻豆社從清康熙中葉以來,先後被徵召參與平亂戰役,或是被課徵勞役、番餉,勢力明顯衰微,此消彼長之下,漢人逐漸取得麻豆這塊地區的主導權。

清乾隆中葉(約 1755 年後),漢人的街庄「麻豆保」以麻豆街為中心成立,稱得上是兩方勢力交替的重要指標事件。現存的三合土遺構可能就是在此時期由漢人所興建。麻豆港在此時仍然繁榮,只是主角換成了漢人,值得注意的是,當中包括「隱身為漢人」的原住民,許多改姓氏為「陳」,也接受漢人的宗教信仰。

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從麻豆文衡殿(武廟)保存的紀念碑文可知,原住民改信奉漢人的關聖帝君,更參與捐款修廟事宜。特別的是,漢人如使用原住民土地,需繳香油錢給文衡殿,曾有漢人因侵占原住民土地又不繳錢而鬧出糾紛,在官府的仲裁調停下,最終在文衡殿立下「貼納武廟香燈漢番和睦示告碑」以示和解。

這種族群勢力的消長變遷,是林玉茹從文獻多方考察、彙整大量線索建構出的軌跡。除了從地契看出土地所有權轉移的歷程外,地圖的標註也是證據之一。

清乾隆末期,「麻豆社」已從臺灣輿圖消失,取而代之的是漢人建立的「麻豆保二十庄」。其他像是地方志中,對於生活型態、商業活動、公共事務等的描述,也都可以看到蛛絲馬跡。

清光緒 14 年劉銘傳清丈時麻豆街庄圖,麻豆保內漢人村莊已高達 30 個,昔日麻豆社部落已不見蹤影。圖/研之有物

成為全臺少見的「街村與農村」合成聚落

時間來到 19 世紀,「滄海變桑田」的結局終於登場。水文環境的自然變化,加上居民的屯墾,麻豆地區的港道日益淤塞,至清道光末年,文獻上已無麻豆港的紀錄。

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但麻豆市街卻沒有因為港口的消失而沒落,由於地處樞紐、物產豐饒,仍是非常繁榮的交易集散地。一些麻豆地方仕紳靠著「蔗糖」生意,躍升富豪階級。

林玉茹發現,從文獻對於市街的描述看來,這時的麻豆已成為漢人地盤。例如清代文人丁紹儀在《東瀛識略》中這麼描述眼中的麻豆:

均雜處民間,存番無幾;往昔番廬胥成村市,舊社無從跡矣。

儘管原住民的身影已從麻豆的畫面中淡出,但他們留下的生活印記,仍然決定著這座城鎮的風景。

過去麻豆社的聚落是以「檳榔宅」為主體的農村格局,擅長園藝的麻豆社人,會在屋舍四周種植檳榔樹或文旦、龍眼等果樹,形成單一住宅面積廣大、卻又宅宅相連的結構,是兼具「集居」與「散居」特色的超大規模農業聚落。

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原住民族經常種植檳榔作為家屋的籬笆,或是與鄰人田地之間界線。今日的臺灣鄉間仍可見到類似檳榔宅的農村格局。圖/JIME(數位島嶼)

後來漢人在開發過程中,順應原本的檳榔宅聚落格局,又在商業活動的發展下,另外形成了漢人風格的市街。兩者疊加之後,麻豆就形成了全臺少有、別具特色的「街村與農村合成聚落」。

這樣的城鎮風貌可以說是原住民與漢人勢力興衰、相互涵化的最佳例證。

說出臺灣的故事,是林玉茹的終身志業!

中研院臺灣史研究所林玉茹研究員,其著作《向海立生》從「港口」這個獨特的角度出發,解構清代的臺灣歷史。圖/研之有物

雖然林玉茹是海洋史學家,但她自揭,海洋並不存在她的兒時記憶中。林玉茹在臺南歸仁長大,從小沒看過海,直到去臺東讀師專後,才有機會近距離接觸大海。

海對我而言,是神秘的!港口可以通往哪裡?彼岸有什麼在等著我?這種充滿冒險的氣味,令人非常著迷!

林玉茹自幼課業成績優良,因家境因素考量,最後選擇就讀師專。到臺東讀書後,彷彿掙脫了一身束縛,終於不再被升學壓力綑綁,而是出於對知識的熱愛而學習。

「那時候想繼續唸書,但因為一邊在國小教書,必須選擇夜間部。在師大沒有夜間部的情況下,我只能選擇臺大。在臺大歷史系讀了兩年後,我做了一個當時看起來很不自量力的決定──挑戰研究所!」

林玉茹笑說,感謝師長和同儕的鼓勵,讓她有勇氣成為第一個「越級打怪」考上臺大歷史研究所的夜間部學生。這位熱愛知識的國小老師,就從臺大歷史所開啟了學術研究之路。

1990 年,臺灣本土化運動方興未艾,攻讀碩士第一年的林玉茹就決定選擇臺灣史作為研究志業。「所謂的終生志業是,你即使到老了、到要走入棺材的時候,都還對那個工作有興趣。學術研究對我來講就有這樣的意義,它沒有退休的一天。」

身為臺灣史研究者,林玉茹認為說出屬於這塊土地的「故事」至關重要。學術殿堂縱然迷人,但歷史作為這塊島嶼的血脈,還是必須轉化為大眾可以理解並共感的知識。

「我是臺南人,麻豆也算半個故鄉。四百年來,這塊土地上的人群怎麼在大海的懷抱中,彼此競逐、興衰更迭,與世界連結,透過我的研究能說出這些故事,讓人們的存在更加有血有肉、鮮明真實,就是作為學者最大的成就感!」

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook