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在第二次世界大戰下,瘟疫不只是瘟疫——《瘟疫》導讀

商周出版_96
・2021/05/09 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 562 ・九年級

  • 導讀 / 翁振盛(中央大學法文系助理教授)
  • 書籍作者 / 阿爾貝.卡繆 (Albert Camus);譯者 / 陳素麗

不只是瘟疫

卡繆的《瘟疫》(La Peste)出版於一九四七年,二次大戰結束後不久。為了創作《瘟疫》,卡繆的準備工作絲毫不馬虎。他努力鑽研歷史上、醫學上的各類文獻。《瘟疫》的寫作過程頗為漫長。早在一九四一年,他就曾提到要書寫一部瘟疫的小說。

《瘟疫》可能是卡繆除了《異鄉人》之外大家最熟知的作品。小說甫出版即廣受讀者歡迎,並且獲得「批評獎」(Prix des Critiques)。

《瘟疫》和卡繆的其他作品間有著千絲萬縷的聯繫。小說中觸及的諸多主題(生命、死亡、愛情、幸福)延續卡繆的《反與正》(L’Envers et l’endroit)。《瘟疫》一書中透過一個雜貨店老闆娘談到一則發生在阿爾及爾的社會新聞,明顯指涉先前問世的《異鄉人》。

《瘟疫》是卡繆「反抗系列」(Cycle de la révolte)中的一部作品。小說中以李爾醫生為首的幾個人物竭盡一切反抗瘟疫,拒絕不戰而降。和《異鄉人》不同的是,《瘟疫》的文本生成無法與其歷史情境切割開來。《瘟疫》中有許多片段和卡繆在二次大戰期間在地下抗暴刊物《戰鬥報》(Combat)發表的文章以及《致一位德國友人的信》(Lettres à un ami allemand)極為相似。有別於卡繆早期的著作,《瘟疫》讓卡繆真正進入了歷史,讓他從個人邁向群體。

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在新冠肺炎肆虐全球的今日,這部「應景」的作品不僅在法國,在世界各地,都重新燃起讀者的興趣,銷售量也扶搖直上。小說中刻畫疾病的變異、防堵的措施、隔離檢疫、防疫宣導、疫苗注射,一切與現今何其相似。

書寫災難    

小說名稱明白預告了即將發生的事件:名為《瘟疫》,也真的會爆發瘟疫。書中多次提到歷史上的大瘟疫以及宗教典籍上出現的瘟疫。西洋文學史上與瘟疫或大型傳染病相關的作品並不罕見。比較遠的有薄伽丘《十日談》、笛福《大疫年記事》;比較近的像是湯瑪斯.曼《威尼斯之死》,吉歐諾《屋頂上的騎兵》。瘟疫或為故事的核心議題,或作為故事背景框架,或變成推動故事的主要驅力,或左右故事的關鍵元素。

如果卡繆習慣透過虛構的作品來宣揚其理念或道德觀的話,他鮮少會因此而犧牲故事,《瘟疫》也不例外。不論故事的架構、演進、時間安排、空間描繪、敘述和對話的調配還是人物的營造,在在皆可看出這是部成熟作家的成熟作品。

李爾醫生為貫穿整部小說的靈魂人物。醫生之所以雀屏中選,主要因為他的專業讓他可以對疾病作出適切的觀察和處置,並且讓他接觸到許多歐蘭城的居民,知曉許多內情,獲取的訊息也成為故事推進的主要動力。

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紀事和/或敘事

《瘟疫》有別於典型的傳統小說,遊走在紀事和敘事之間。紀事與敘事存在著矛盾,因為紀事依照事實的時間先後依序羅列出發生的事件,而敘事則建立在邏輯因果關係上。也因此,通常會打亂時間次序,重新安排組織。

這部小說採取常見的事後追述的方式,也就是說,敘述的事件在敘述之時已經發生。小說從頭到尾,時間指示十分清楚。事件大致依循時間次序敘述,但是免不了出現回溯的情形,比如在門房過世後敘述者提到尚.塔胡的雜事本,談到他初到歐蘭城的時候。

小說中的紀事者眼觀四面,耳聽八方,逐日逐月詳實記錄下他的所見所聞。他可以證實、擔保發生過的事情。紀事者偶爾洩漏他的形影。不時出現的「我們的市民們」證明他很可能亦是其中的一員。

小說中的紀事者眼觀四面,耳聽八方,逐日逐月詳實記錄下他的所見所聞。圖/Giphy

此一紀事者亦是敘述者。當他說明其敘事策略、走向或選擇時,也會讓讀者意識到他的存在(例如,「在詳述新時期的種種事件之前,敘述者認為提供另一位證人對於上述時期的觀點,該會有所助益」)。

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特別的是,敘述者使用第三人稱(「他」)來指稱自己,就像一個全知全能的敘述者。他巨細靡遺地敘述某些人物的日常生活(比如藍伯),就好像他一直待在他的身旁。但有些地方他似乎又暗示他並不是全知全能的敘事者,比如,「敘述者深信他可以代表所有人來寫下他的感受,因為他跟所有市民共同經歷了這段時期」。整部小說不斷擺盪在第一人稱和第三人稱之間。一直要到故事最後敘述者才會披露自己的身分。

除了敘事視角的混淆,口語化的語言是小說的另一特色。人物說話直白,大半時候只說該說的話,彷彿目的只在於傳達字面的意思。敘述的部分也類似。大致都是訴諸再尋常不過的語彙,甚至就像日常談話一樣,不假思索就脫口而出。話語除了字面的意思外,常常還蘊含有意無意抑制的情感。表面的平和掩蓋不住內在的溫熱,就像小說起始李爾醫生和妻子車站道別的那一幕。或許因為詞語大都安然置放在應該放置的地方,因而,即便醜陋可怖的畫面也往往會發散出奇異的魅惑。第一章中不少場景刻畫垂死掙扎、奄奄一息的老鼠,生動而鮮明。

封鎖的城市,囚禁的人

小說一開始的題詞預示了歐蘭城居民未來的命運和處境。他們面臨的不只是實質的禁錮,更是心靈的禁錮。封鎖的城市隔離了人們。裡面的人出不去,外面的人進不來。

卡繆筆下的歐蘭城,骯髒沉悶卻同時又迷人。卡繆對於這個城市並不陌生。一九四0年初,他人就在歐蘭城。此時他的肺結核又復發。卡繆在歐蘭城一直待到一九四二年八月。小說起始,時間的故意模糊(「這篇紀事報導中的詭異事件是發生在一九四幾年間的歐蘭城」)並沒有降低或移轉自傳的色彩,反倒使其顯得欲蓋彌彰。

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李爾醫生因為封城無法與他的妻子相見,藍伯也被迫和愛人分開。分離和放逐的苦痛,卡繆本身也經歷過。二次大戰期間,卡繆離開歐蘭城到法國治療,由於政治局勢的丕變,有兩年多的時間他被迫與待在北非的妻子和親人分隔兩地。

卡繆在年輕時曾罹犯肺結核,長期治療和休養。書中對病人(例如門房)發病症狀、病況的變化、瀕死的身體的描述十分貼切。Jacqueline Lévi-Valensi 亦指出,肺結核和某一類型的瘟疫症狀極其相似。

《瘟疫》聚焦於瘟疫底下生活的歐蘭城居民。歐蘭人的態度大相逕庭,每個人以自身的方式回應這場瘟疫。紀事者或敘述者統籌這一切,消化、轉述他從居民接收到的訊息,並發表評論。

災難和極端的情境改變了人們,讓他們正視自己的情感,就像老醫生卡斯特和他的妻子。景物的描繪適時反映了人物心境的變化。李爾醫生不停移動,隨時隨地觀察周遭的景物(「醫生依然看著窗外,窗戶外是一片春天清澈的天空」)。景物的描繪突顯了瘟疫爆發前後的對比,例如,「這一帶的人平時都在門口坐上一整天,而現在各個大門深鎖,百葉窗拉下」。不僅如此,景色和物件還不時被賦予象徵的意涵。例如,在疫情趨緩的一月,天空終於浮現「前所未見的湛藍」。 

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不只是瘟疫

卡繆宛如時代的眼睛,對世上任何不公不義都無法視而不見。從第二次世界大戰戰前到戰後,卡繆可以說是無役不興,尤其在大戰期間積極投入抗暴運動。

納粹黨被稱為「褐色的瘟疫」(Peste brune) 。卡繆明白揭示:《瘟疫》遙指二次大戰德軍佔領下的法國。小說中有多處類比瘟疫和戰爭:「世界上的瘟疫跟戰爭一樣多」;「疫情已全線撤退[……]最後終於讓眾人確信勝利業已在握,瘟疫正在棄守陣地」。小說第五部,瘟疫終結,禁令解除,眾人歡欣鼓舞,湧上街頭,不正像是大戰結束,熱烈慶祝解放的法國?依循卡繆的解讀,瘟疫暫時跳離了歐蘭城,沾染了濃郁的政治色彩。事實上,小說中有不少細節都可以和大戰產生連結。閱兵廣場蒙塵的共和女神像似乎暗指被德軍佔領的法國。屍體草率的集體掩埋,焚屍爐火化的場景更讓人聯想到納粹的集中營。

如果戰爭也是一種瘟疫,恐怖主義、新集權主義等風潮亦可視為瘟疫的變種或變異。一如瘟疫,政治的狂熱激情也會相互感染,在短瞬的時間之內蔓延開來,一發不可收拾。面對這些新舊型態的瘟疫,沒有人可以置身事外。

卡繆榮獲諾貝爾文學獎的致謝詞清楚闡明他的藝術理念以及對作家的定位。他認為作家的角色「離不開艱困的責任」。藝術家不能孤芳自賞。他必須認知到他與沉默的芸芸眾生是相似的,並且願意為他們發聲。真正的藝術家勇於面對社會的問題,擔負起時代賦予的責任。

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卡繆一生熱愛的工作都是一些「團體」的活動。踢足球,參與劇場演出,投身新聞業,他在不同的時期和不同的夥伴之間相濡以沫,並肩作戰,就像小說裡的李爾醫生、尚.塔胡、格蘭……

如果承認人與人的命運休戚與共,一如瘟疫籠罩下的歐蘭人,也許承擔責任和互助團結才會是對抗瘟疫的終極藥方。今日,距離《瘟疫》問世已有七十餘年,卡繆的思想隨著時間開枝散葉,深入人心,過往的實踐和經驗已經一次又一次證明其效力與價值。

——本文摘自《瘟疫》,2021 年 3 月,商周出版
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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

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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戰爭、科學家與化學武器:從地圖上消失的島嶼——《世界史是由化學寫成的》
圓神出版‧書是活的_96
・2023/05/17 ・1680字 ・閱讀時間約 3 分鐘

從地圖上消失的島嶼

1929 年,舊日本陸軍在瀨戶內海的大久野島,設立了化學武器(毒氣)工廠。因為當地製造的是國際法所禁止的毒氣,所以屬於國家最高機密。直到 1945 年二戰結束為止,這座島一直都是不存在於日本地圖的祕密島嶼。

毒氣自 1929 年開始生產,工廠並在 1933 年和 1935 年兩度擴建,都在絕對保密的情況下生產芥子毒氣、路易氏劑、多種催淚瓦斯和氰化氫(氫氰酸)。

日本瀨戶內海的大久野島,有「從地圖上消失的島」之稱,由於相信是戰時用作製造化學武器的地點,所以被稱為毒氣島。圖/wikipedia

1937 年 7 月,蘆溝橋的一聲槍響,揭開中日戰爭的序幕,當時毒氣工廠的員工已將近一千人。在全盛時期,員工人數多達五千人,二十四小時全力製造各種毒氣,然後送往中國戰場前線。

當然,工人也會在工廠內因接觸毒氣而喪命。 1933 年 7 月,一名青年在傾倒氰化氫溶液時,飛沫不小心噴到防毒面具的吸收罐,結果瞬間就因吸入毒氣造成的急性氰化物中毒倒下。當他被送上病床躺好時,全身已嚴重抽搐,連救都來不及救,僅撐了一天就斷氣。許多員工也因長期吸入芥子毒氣而引發呼吸系統疾病——據說只要在大久野島工作,至少都會罹患一次肺炎。

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要命的氣體

芥子毒氣的氣味類似黃芥末,因此才命名為芥子。它是一種揮發性液體,對皮膚和內臟都有強烈糜爛性,一旦接觸到,皮膚就會潰爛燒傷,痊癒後會留下蟹足腫般的肥厚疤痕,吸入後也會侵蝕肺部。

路易氏劑也是糜爛性毒氣,別名「死亡之露」,只要嘗到一滴,短短半小時必然斃命;皮膚接觸後會產生劇痛,吸入後會引發噁心嘔吐,並引發全身嚴重的中毒反應。

日本在 1939 年夏天之後,開始對中國國民黨與中國共產黨軍隊使用芥子毒氣。最大規模的毒氣攻擊,是為期四個月的武漢會戰(1938 年 6 月 12 日至 10 月 25 日),期間展開了將近四百次毒氣攻擊。

大久野島的毒氣生產在太平洋戰爭開始時達到巔峰,到 1943 年左右,才逐漸轉為以製造發煙筒和普通炸彈為主,不再生產毒氣。這項轉變起因於 1942 年 6 月,時任美國總統羅斯福對日本的警告。他表示,如果日本繼續採取這種非人道的戰爭手段,他將視其為對美國的挑釁,並以相同的方法施以最大的報復。提出這項警告,表示美國握有日軍在中國使用毒氣武器的鐵證。有一說認為,日軍剛好趁此機會結束對中國的毒氣攻勢。

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不過還有另一項原因,就是製造毒氣罐的鐵等資材短缺。比起製造毒氣罐,日軍認為,應該把鐵用來製造普通炸彈。唯恐美國報復的日軍,從此停止製造毒氣。

第一次世界大戰採取的戰略是嚴守陣地,使得化學武器還能發揮某種程度的效果;但到了第二次世界大戰,轉為注重武器的火力和機動性,從這一點來看,化學武器的沒落,或許是因為跟不上時代的緣故。

「末日鐘」的衝擊

1947 年起,美國科學雜誌《原子科學家公報》每個月都會發表預測世界末日的「末日鐘」,目的在於警告全球核武開發、戰爭、環境破壞等問題。「末日鐘」是為了警告眾人關於核子戰爭的危險性,而由曼哈頓計畫中最早參與原子彈研發的美國科學家所創立。它將人類滅亡設為「午夜零時」,並以距離這個時間還有幾分鐘來表示。當核子戰爭的危機升高,分針就會前進;降低則會退後。

末日之鐘變化圖,越接近午夜代表越接近末日。圖/wikipedia

2020 年 1 月 23 日發表的末日鐘所顯示的剩餘時間,是有史以來最短的——僅剩一百秒。當時伊朗破壞核子協定、北韓研發核子武器,以及美國、中國與俄羅斯持續擴張核武,都提高了相關威脅;而各國對氣候變遷的關心降低,也是其中一項原因。

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——本文摘自《世界史是化學寫成的:從玻璃到手機,從肥料到炸藥,保證有趣的化學入門》,2022 年 2 月,究竟出版,未經同意請勿轉載。

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薄荷糖裡加砒霜?19 世紀英國藥局法的推手之一:布拉德福德糖果中毒案 ——《毒物犯罪研究室》
創意市集
・2023/01/21 ・1453字 ・閱讀時間約 3 分鐘

1858 年 10 月 30 日星期日早晨,一件離奇的事件席捲布拉德福德這個英國城市。

2 名男孩突然身亡,其他人則突然染上怪異、可怕的疾病。

有人說這是因為霍亂暴發,其他人則認為是瘟疫。隨著日子過去,更多的死亡案例被報導出來,警方懷疑這是預謀犯案,他們很快就發現了原因:硬薄荷糖。

有問題的薄荷糖

幾天前,人稱「薄荷糖比利(Humbug Billy)」的威廉.哈達克(William Hardaker)一如往常在布拉德福德格林市場擺攤賣糖果,他照常販售大受歡迎的硬薄荷糖,儘管這一批以折扣買到的糖果顏色似乎有點不太一樣。

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他照常販售大受歡迎的硬薄荷糖,儘管這一批以折扣買到的糖果顏色似乎有點不太一樣。圖/pexels

哈達克從糖果批發商喬瑟夫.尼爾(Joseph Neal)那裡購買,這位批發商向來喜歡用「daft」這種成分來替換昂貴的糖。

Daft 是混合熟石膏(plaster of Paris)、石灰粉、硫酸石灰或其他無害物質,用來取代昂貴的糖。

Daft 是混合熟石膏(plaster of Paris)、石灰粉、硫酸石灰或其他無害物質,用來取代昂貴的糖。圖/pixabay

不幸的是,喬瑟夫.尼爾後來訂購的 12 磅 daft 訂單由藥局裡年輕助手處理,他並非測量 12 磅重的 daft,而是從一旁容器裡取出 12 磅的砒霜(三氧化二砷,arsenic trioxide),這兩種白色粉末質地類似。

為喬瑟夫工作的糖果製造師覺得這批加了 daft 的硬薄荷糖有點奇怪,但是他們沒有阻止喬瑟夫試吃一顆,以及將其販售給哈達克。

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哈達克也吃了一顆糖果,兩人吃完後馬上就覺得不舒服。不過因為哈達克當時以折扣價購買這批硬薄荷糖,所以他也用折扣價將糖果販售出去,那天的銷售特別好。

超過 200 人感到不適,更有 20 人中毒身亡

星期日午夜,當地的鳴鐘者喊叫著可怕硬薄荷糖的事,在布拉德福德掀起軒然大波。那時候已經有超過 200 人感到不適,更有 20 人因砒霜中毒而死。

結果證實每一顆硬薄荷糖內含有足以殺死兩名成人的砷含量。隔天,藥師、助手及喬瑟夫.尼爾都站在法庭上被控殺人罪(manslaughter),不過最後他們卻沒有一個人去坐牢。

食物與飲料摻假法案

此幅漫畫是1858年《打孔》(Punch)裡出現的布拉德福德糖果中毒案。在維多利亞時期的英格蘭,食物摻假貨是一大問題。圖/創意市集

儘管如此,該名助手的悲慘失誤促成了 1860 年的《食物與飲料摻假法案》(Adulteration of Food and Drink Bill),正式奠定了製造糖果必須使用的原料。

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布拉德福德糖果中毒一案也促進 1868 年英國的《藥局法》(Pharmacy Act),針對藥師處理、販售已知毒藥必須遵守的嚴謹規範。而 1874 年廢除糖稅,終於也讓糖成為所有人都能負擔得起的成分。

——本文摘自《毒物犯罪研究室:解析23種經典致命植物、礦物、藥劑、毒品,從醫學鑑識&毒物科學揭秘恐怖毒殺與謀殺手法》,2022 年 11 月,創意市集出版,未經同意請勿轉載。

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