▍思考框架是創造力背後的推手
我們心中,本來就有各式各樣的思考框架,我們思考的方式就是如此。這些思考框架有的簡單、有的複雜,有的精確、有的粗略,有的美麗、也有的邪惡。但不論如何,都會呈現現實的某些面向,協助我們提出解釋、抓住重點,做出決定。
例如,民主制度是一種思考框架,而君主制度也是一種思考框架。在商業產業上,精實生產(lean manufacturing)是一種思考框架,OKR(objectives and key results,即「目標與關鍵結果」,因英特爾與谷歌的先後採用而聲名大噪)也是一種思考框架。宗教是一種思考框架,世俗人文主義(也就是不信神的道德觀)也是一種思考框架。法治是一種思考框架,「強權即公理」也是一種思考框架。種族平等是一種思考框架,種族主義也是一種思考框架。
在我們的種種推理上,思考框架不但是重要基礎,而且應用極為廣泛。近幾十年間,從哲學到神經科學,各式各樣的領域都曾研究人類的思考框架,只是用來描述的術語有所不同,包括:模板、抽象概念、再現(representation)、基模等等。
時至今日,不論是硬科學或社會科學領域,多半都已經接受「人類透過心智模型來思考」的概念。只不過,這其實是相對晚近的概念。在二十世紀初,多半還只有哲學家在思考「人類如何思考」的問題。佛洛伊德對大腦的奧祕深感興趣,但他是當時的例外,而非常態。到了兩次世界大戰之間,像是卡西勒和維根斯坦等哲學家,則是以心智所操縱的符號與語詞為基礎,以此來認識心智。這確實是邁出了一步,讓人以更理性的方式來瞭解「認知」,但一切仍然只是理論,沒有實證。
等到第二次世界大戰之後,開始有實證科學家研究人類的心智—心理學家接手哲學家的研究,特別是開始思考大腦內部的認知過程。一開始,學者認為認知過程就像是嚴格的邏輯運算,但實證研究並無法支持這種論點。大約在1970 年代,「心智模型」的概念開始流行,眾人也開始認為人類的推理並非邏輯形式的運作,而更像是在模擬現實:我們評估各種選項的方式,是去想像可能發生的種種情況。
如今,這種觀點已經由許多心理學家與認知科學家經過眾多實驗得到證明。近年來,由於功能性磁振造影(fMRI)能夠即時視覺化呈現受試者的腦部活動,就連神經科學也踏入了這項研究領域。舉例來說,研究顯示,人類構思未來的時候,會啟動那些和空間認知與3D 思考相關的大腦區域。可以說,其實就是在有目的、刻意的做夢。
這項研究成果,讓我們對人類如何思考的理解,開始默默改變,瞭解了心智模型是人類認知的基本構件。不論我們任何的所見、所知、所感、所信,都始於我們對宇宙萬物的思考方式。我們如何理解世界,會受到我們「相信」世界如何運作所影響,包括:事情為何會發生、未來會如何發展,以及如果我們採取行動之後又會如何。
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▍「解釋」帶來的好處
因果框架要求一切必須有說得通的解釋,這點除了讓我們得以歸納類推,也讓我們得以學習。這是一項重要特點,而且也是一項相對較新的發現。一般來說,學習是發生在得到資訊的時候—聽到老師講課、看到書上的描述、或是學徒動手修修補補的時候。但在做因果解釋的時候,那位提供資訊和解釋的人其實也在學習。這項觀點是由普林斯頓大學心理學教授倫布羅佐(TaniaLombrozo)提出,她是這個學術領域的熠熠新星,引領著一套關於「解釋」機制的新科學。
倫布羅佐從大學時期開始,就發現不論在心理學、社會學、哲學,處處可見關於解釋的想法。雖然這似乎就明擺在眼前,但事實證明,關於「解釋」這件事本身,科學界的研究都還不夠深入。舉例來說,為什麼我們會覺得某些事值得解釋、又有某些事不值得解釋?解釋能讓我們如何有所成就,或者如何讓人誤入歧途?倫布羅佐的研究從心理學和哲學出發,填補了一些我們關於解釋的知識空白。
倫布羅佐對於「透過解釋而學習」的研究,就是一個很好的例子。在實驗中,倫布羅佐請成年受試者看看兩群來自外星的機器人,分別名為glorp 和drent。兩群機器人各有不同的顏色、體型、腳部形狀的特徵,但受試者並不知道真正的重要區別是哪一項。實驗人員請一半的受試者去描述glorp 和drent 各有何特徵,而另一半則是要解釋glorp 和drent 各有何特徵。(兩群機器人都很可愛,但是真正區分的重點並不在於顏色或體型,而在於腳部的形狀。)
結果如何?比起那些只需要描述而不需要解釋的人,那些必須提出解釋的受試者,在找出真正區別之處的表現,明顯高出一截。倫布羅佐做了很多次實驗,結果都類似。她甚至也對小孩做了實驗,結果一樣:如果要小孩提出因果解釋,他們的表現就會更棒。
讓我們把這點再拉回來討論思考框架:我們用因果框架來解釋這個世界的時候,其實就是在學習,因此我們會更瞭解這個世界,我們也能產生更深入、更準確的見解。而且,向別人解釋這個世界,也能讓自己更瞭解這個世界。這項發現對教育和育兒來說,具有直接的意義:記得要小孩解釋他們推論的過程,而不只是要他們給答案。(這或許也有演化上的意義:比起其他不去解釋這個世界的動物,人類透過解釋的機制,也就學得更快、學得更多。)
這件事能帶來的好處,絕不只是知道怎麼區分glorp 和drent而已。人類從最早的時候,就開始想像出各種秩序的概念,在群星當中勾勒眾神的身形,將各種物種加以分類。小孩會花上幾小時,分類排列著自己的小車車、小布偶、樂高積木,還有萬聖節糖果(直到爸媽半夜偷偷來吃掉)。這種分類和重新分類的動作,靠的就是我們取得抽象概念、進行歸納類推的能力。
要是少了取得抽象概念的能力,我們就會覺得自己碰到的一切都是完全陌生,沒有任何一般法則能夠告訴我們該怎麼做。
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以上文字摘自
《#造局者》
思考框架的威力
Framers: Human Advantage in an Age of Technology and Turmoil
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作者:庫基耶, 麥爾荀伯格, 德菲爾利科德
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各位朋友好:
昨天在贈書直播中,談到用過去經驗類比現在或未來未知的處境,是大腦很重要的工作。說真的,這項能力對我們活下來真的幫助很大。
然而,我們昨天也提到,這種思考慣性同時也造成了某些限制。尤其過去經驗本來就比較偏頗,這種慣性要調整,就必須經過有意識的自我教育。
「思考特定議題的時候,我腦海裡如果浮現越多人的立場,最後得到的結論就越讓人信服。」~漢娜鄂蘭
版面上的朋友們,因為常閱讀不同作者的智慧,所以特別能進行討論。這其實更有利於我們看到不同人的觀點,並且選擇適合我們的思考方式,而不只是因循故舊。
今天晚上沒有直播,明天晚上的直播,會再談談傳統教養跟自我傷害的關係。這實在是一種沉重的話題,錯用思考框架,讓我們代代相傳著創傷。
祝願您,能充實我們的思考框架庫,這是能有多元選擇的基礎之一!
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動物實驗支持 論點 在 Joe's investment Facebook 的最讚貼文
Joe:「美國兩黨雖然平時吵得很兇,但是面對中國武漢肺炎,兩黨的總統都認為要對中國求償或進行調查,朝野一致對外,認為中國應該將更多資訊透明化。」
美國國務卿Antony Blinken表示,Biden政府決心追查中國武漢病毒的起源,因為這是預防下一次大流行或至少減輕衝擊的唯一方法。他並且表示,美國將追究中國的責任,中國仍未提供美國足夠的透明度、也沒有放手讓國際檢查員和專家進行調查或提供即時資訊分享,中國盡可能提供所有資訊、最終也符合它的自身利益。
美國前總統Donald Trump表示,中國共產黨應就中國武漢肺炎所造成的傷害向美國支付10兆美元的賠償金,任何欠中國錢的國家都應該打消債務、作為賠償的頭期款,美國應該對進口的中國商品徵收100%的關稅。
美國財政部發布的數據顯示,截至2021年3月底為止,中國持有的美國國債餘額報1.1004兆美元、創1月底以來新低,5個月以來首度呈現縮減,華盛頓大學衛生指標與評估研究所(IHME)指出,2020年3月至2021年5月期間,美國中國武漢肺炎累計死亡病例預估為912,345例、遠高於公布的578,555例,白宮首席醫學顧問Anthony Fauci呼籲中國公佈九人病歷,因為這可能提供中國武漢肺炎是否源自實驗室外洩的重要線索。
貝勒醫學院國立熱帶醫學學院院長Peter Hotez表示,除非美國完全了解中國武漢肺炎起源,否則未來還會有COVID-26、COVID-32。
印度斯坦時報(Hindustan Times)引述印度外交部發言人Arindam Bagchi談話說,由世界衛生組織(WHO)召集有關調查中國武漢肺炎病毒起源的全球研究,需要更多的數據和研究,才能獲得可靠的結論,美國總統Biden呼籲進一步調查中國武漢肺炎的起源,印度公開支持,並指出,世界衛生組織召集調查病毒起源的全球研究及後續進一步研究。
在多國的壓力下,世衛組織領導的小組今年1、2月前往中國武漢及周邊調查4個星期,並在3月底發表一份報告指出,武漢肺炎病毒可能從蝙蝠透過另一種動物傳染給人類,病毒極不可能透過實驗室事件外泄。但世衛組織秘書長Tedros Adhanom Ghebreyesus坦承,調查研究小組表達了他們在獲得與武漢濕貨市場(華南海鮮市場)爆發等有關原始數據方面遇到困難,無法充分評估實驗室外泄(病毒)的可能性,因此還需要更多數據和研究來獲得更可靠的結論。
世衛組織正在審查這份報告中的建議,以期為秘書長準備一份有關進行下一步病毒起源研究的提案。不過,中國一直在阻撓和拒絕外界對武漢實驗室與病毒起源之間是否有關連的調查。美國總統Biden日前要求情報部門加倍努力找出疫情源頭,在90天內向他報告。Biden並敦促中國參與全面、透明、以證據為基礎的國際調查,提供所需的相關數據與證據。
不過,中國批評美國是在發揮政治作用,並再度否認這波中國武漢肺炎全球大流行是來自武漢研究室外泄的病毒。
科學報導作家韋德Nicholas Wade引用一些研究支持病毒是從實驗室外泄的論點,包括病毒若是從中國雲南的蝙蝠身上發現,如何能傳播到1500公里外的中國武漢?而且與嚴重急性呼吸道癥候群(SARS)病毒不同,中國武漢肺炎病毒似乎已完全進化成針對人類的最佳病毒。還有專家說,中國是世界上人口最多的國家,但自武漢疫情爆發以來,就未再發生新一波感染,這加深了中國可能掌握什麼線索的質疑。
https://www.rfi.fr/tw/%E4%BA%9E%E6%B4%B2/20210529-%E5%8D%B0%E5%BA%A6%E6%94%AF%E6%8C%81%E7%BE%8E%E5%9C%8B-%E9%80%B2%E4%B8%80%E6%AD%A5%E8%AA%BF%E6%9F%A5%E6%96%B0%E5%86%A0%E8%82%BA%E7%82%8E%E7%97%85%E6%AF%92%E8%B5%B7%E6%BA%90
https://www.moneydj.com/kmdj/news/newsviewer.aspx?a=6c5ac97f-8409-4fb9-acc5-24c331b3894b
https://news.ltn.com.tw/news/world/breakingnews/3560857?fbclid=IwAR0DJ5Jqz_uD570PqxFhkGlXdvcGxJhDVd4n4QsMrR62bYvkZJ4rsq1wZyM
動物實驗支持 論點 在 Eddie Tam 譚新強 Facebook 的精選貼文
譚新強:Galileo的教誨:人類非宇宙中心點
文章日期:2021年5月21日
【明報專訊】人類非常自以為是,一切以自己為中心的動物。自古以來,不止大部分人都以為大地是平或者是方的,他們更以為天上的星星、月亮和太陽,都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略(Galileo Galilei)以望遠鏡觀察得來科學證據,支持哥白尼(Nicolaus Copernicus)的太陽中心論,他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。
即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明,例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等,都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律(Law of Accelerating Returns),認為重要科技發明的速度不斷提升,很快就將達到人網合一的所謂「奇點」(Singularity)!
客觀點來看,這些科技發展雖重要,尤其互聯網和手機,令到日常生活更方便和豐富,但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要?有人曾問過李光耀,什麼是偉大發明?他的答案是對新加坡而言,最重要的發明是空調!他認為在熱帶地區,如沒有空調,工作效率非常低,經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑,小小一台冷氣機,怎可能那麼偉大?但事實擺在眼前,新加坡是熱帶國家中,極少數(差不多唯一)能達到發達國家水平的國家之一,成功原素當然不止空調這麼簡單,但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調,肯定對提升政府效率有極大幫助。
近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性,不幸客觀結論就必然是頗為失望,甚至驚訝。因為不論美國或中國,過去20年的勞動生產率(labour productivity)增長都不斷放緩(見圖1及圖2),就如數以萬億美元計的IT投資,每人手中一台超級電腦,都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人,再加5G,所有工廠都應變得更自動化,需要的工人極少,理論上人均生產效率必定急速提升。
這麼多「超偉大」發明,怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團?我認為可探討3個可能性。
(1)從1970年代開始,個人電腦(PC)開始崛起和普及,企業投入大量資源,期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期,效果一直是失望的,在互聯網普及前,大部分電腦幾乎可算是獨立的,主要用途只包括文書處理(word processing)、電子試算表(spreadsheet)和簡單資料庫(database)等,即使有通訊功能,也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下,大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機,對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及,企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展,提供了創立大量新企業的機會(但即使如此,上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩)。
同一道理,過去30年的新科技發展,將有重新提升生產力效率的一天,可能只是時辰未到。我贊同有此可能性,但到底現代科技,缺乏什麼催化劑,防止它們完全體現潛能?我也沒有準確答案,部分可能是投放的量未足夠,例如5G,大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別,但事實上在美國和中國的用戶體驗極差,平均速度提升50%不到,某些情况和地區,甚至比4G更慢,亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」,據說在中國的流行5G App是Speedtest,就是用來測試通訊速度!現時平均每個基站服務約7000用户,當然寄望繼續增加密度,到了某個水平,希望能較成功體現5G功能。除此,高頻率的mmWave網絡仍在起步階段,高頻率才可真正大幅提升速度,但不幸物理上,mmWave穿透力更差,要實現IoT夢想,實時遙控高速機器,進行精細手術和應用於交通系統等,仍面對極大挑戰。
(2)人均生產效率增長放緩,有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處,除經濟增長外,亦有助改善人類健康、延長壽命,以及提升快樂感?有可能,事實上在過去200多年,全球人類壽命的確上升很多,從不到30歲升至現在的70多歲;但大部分應該是公共衛生的改善,尤其自來水的普及,農業進步導致營養改良,以及接生技術和環境改善,大幅減低嬰兒夭折率等,而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然,近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象,跟科技發展更沒有一個必然關係,去多幾次日本就一定開心啲?著名人類學家Steven Pinker認為,原始的hunter-gatherers,以狩獵為生,不用花太多時間工作和計劃生活,平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等,全年忙碌,亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨,不止需要計劃一年,未上幼稚園,已需要開始計劃人生,每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。
有人企圖解釋,可能分母也有問題。人均生產力增長減速,或者是因為現代經濟高度自動化,需要工作的人愈來愈少,即是失業,underemployment和不需工作的人愈來愈多,所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題,首先在這次COVID大流行前,以美國為例,失業率跌至3.5%的50年新低,何來工作人數在減少?近月隨着美國疫情減退,失業率又再急速下降,所以此論點不成立。
有人指出,雖然表面失業率低,但有不少人不再尋找長工,只做點「零工」(gig),或只領救濟,所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過,但我懷疑近年underemployment的情况,是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會,鄉下的「閒人」更多,城市化才是提升人均生產力的最重要元素。
總括來說,我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響,但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。
人類發展漸近兩科學極限
(3)我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展,從古至今,尤其從工業革命開始,都可說是建築在耗用地球資源身上,尤其倚賴化石能源,最初是最髒的煤炭,後來是更好用但更有限的石油,再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放,帶來嚴重氣候變化問題,如不能在極有限時間內解決,足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難!
樂觀來看,這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛(electric vehicle, EV)、儲能、碳捕獲(carbon capture),以至「地球工程」(geoengineering)技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學(organic chemistry)的環境,最方便的能源必然是與炭相關的,石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃,人類必須在2050年前達到碳中和,談何容易?去年因疫情,全球碳排放確下降了約6.5%,接近但仍不到每年遞減7%的目標,今年美、中等經濟重開,有可能達標嗎?
另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破,毫無疑問是二十世紀初,愛恩斯坦的狹義和廣義相對論,和稍後由玻爾(Niels Bohr)、海森堡(Werner Heisenberg)和薛丁格(Erwin Schrodinger)等人所發展的量子力學(quantum mechanics)。兩套理論非常偉大,亦有極大實用性,核能和核武正是它們的結合,是禍是福,見仁見智。但不幸過去60年,理論物理已可說碰到了堅硬牆壁,相對論與量子力學有非常根本性,甚至哲學性矛盾,聰明如愛恩斯坦,窮人生最後30年努力,也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論,例如超弦理論(Superstring Theory),但全都是紙上談兵,毫無實驗證明,所以於事無補。
物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律(Moore's Law),雖並非一條真正永恒不變的物理定律,但在過去50年,一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展,雖仍在進步,但速度早已放緩,最初摩爾定律預期每9至I2個月,芯片密度即可翻一倍,近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾(Intel),已停滯於14nm兩年以上,只有台積電和三星能繼續推前,能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm,無疑必將接近物理極限,再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」(tunneling effect),極難控制芯片性能。
在應用層面上,影響也必極大。單是AI無人駕駛,已是個極重要的科技夢想,亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克(Elon Musk)教主是個頂級銷售員,他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI(Artificial Narrow Intelligence)應用,只需GPU或ASIC夠快,加上視覺數據,必可在短期內成功。按馬斯克的說法,年輕一代不需要學駕駛汽車,法律甚至將禁止人類開車,所有汽車變成AI無人駕駛的EV。
無人駕駛為極複雜AI難題
事實上,無人駕駛是個極複雜的AI難題,最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla,大部分其他公司都碰到同樣問題,不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門,Alphabet的Waymo,近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV,但並無太多AI功能。
我一向認為無人駕駛沒那麼簡單,應屬於AGI(Artificial General Intelligence)問題,即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢,但複雜度遠比芯片高,人腦neurons(神經元)數量超過1000億,synapses(突觸)數量更超過125萬億,更加是三維物體,連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識(conciousness)非常關鍵,遠比現時最先進二維為主,7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術,能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為,AGI需要whole brain simulation,或甚至不可以矽為基礎原料,改以用所謂wet ware,不知是否想以基因工程技術,在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統?聽起來,比Frankenstein(科學怪人)更恐怖!
我沒有答案,只想提醒大家不要過度自以為是,人類始終是渺小的,我們對宇宙的認知非常有限!
(中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益)
中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]
https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098
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※ [本文轉錄自 pet 看板 #1I7A3xig ]
作者: xavier1394 (逆十字乂無情乂小忒o) 看板: pet
標題: [分享] 動物實驗的必要性?經實驗測試證明安全?
時間: Tue Aug 27 20:52:06 2013
原PO代轉。
完整文章&圖片連結:https://bit.ly/16NAPUi
農委會於日前公布將對14隻米格魯做「攻毒實驗」,引發外界批評聲浪,動物實驗的「必
要性」也再次引發討論,在上一篇「台灣動物實驗制度漏洞」(連結)一文中提到,根據農
委會統計,從91年至今,台灣被用於各類實驗的動物,總計有1,000多萬隻(10,665,066)
,包括囓齒類、魚類、雞、兔、鴨、豬、兩棲類、鵝、爬蟲類、羊、牛、犬、貓、鳥類等
等,其中又屬囓齒類(大部分為鼠)最多,91年到99年間共使用了8百多萬隻。
大量犧牲的動物,主要有兩大用途,一是化妝品及洗髮精的測試,二是醫學用途(醫學生
練習、新藥物測試、疾病研究等),實驗的方式非常多,實驗狀況更是許多消費者不敢想
像的。
例如,有在兔子眼裡滴入測試物質的「Draize眼睛刺激性測試」,受過測試後的兔子會眼
睛刺痛、潰爛、出血而至失明;還有「皮膚刺激性測試」,將動物一部份的毛皮剃光,然
後擦上測試物質,觀察動物們的皮膚是否發炎或潰爛,來測試物質可能對人類皮膚造成的
影響;以及「LD50測試」,強迫餵食或直接用管子插入老鼠的胃中,以動物的驚攣、嘔吐
、腹瀉、癱瘓等症狀來測試物質毒性等。
上述實驗方式還只是冰山一角,姑且先不論人類能不能為了自己利益而犧牲動物的哲學倫
理觀,對支持動物實驗的人來說,最重要的論點便是「經動物實驗測試才能證明安全」這
一項,然而,真的安全嗎?
首先,動物的身體畢竟跟人類不同,就算經動物測試可行,也未必到人身上無害,許多藥
品最終還是得經過病人測試,譬如在美國通過動物測試的減肥藥,在人身上卻發現會讓心
臟瓣膜壞死,諷刺的是,動物實驗反而讓人降低了對藥品危險性的警覺心。
再者,由於商業壓力,在產品專利過期前,業者就要趕快將其丟入市場,把研究投資的錢
賺回來,通常不管動物測試結果如何,最後產品幾乎都會上市,多數業者是不會花上好幾
年時間仔細測試的。
認為動物實驗用於醫藥研發是必須的人要知道,有時候,以醫藥之名所進行的試驗,並不
一定是為了全人類的好處,它可能只是替某些人求取最大的利益,也可能只為了滿足某些
人的好奇心,也往往有做了數十年而結果證明是不知所云的。
其實,動物實驗不是找不到替代方案,隨著科技進步,許多實驗都有替代方式,例如「
Eytex」(一種用豆類製成的物品)以及「Skintex」(一種用南瓜皮製成的物品),可以
拿來做5000種有毒物質的體外測試,只需動物實驗一半的花費,還能得到更客觀的統計資
料,而不是只由兔子紅腫發炎的眼睛作主觀的判斷;以及利用豆子或瓜類的表皮代替活體
肌膚測試、電腦虛擬實境技術讓醫學生不用拿豬和狗開刀,還有人工器官或細胞培養等技
術可替代動物實驗,不勝枚舉。
動物實驗本該漸漸被淘汰,然而,動物實驗還無法被根除的主要原因,其實是「利益至上
」。其一,是商業集團背後與動物買賣的緊密連結,從捕捉、繁殖到販賣,利益環環相扣
,牽一髮動全身。
其二,學術論文為了申請基金,一再做重複的動物實驗,有些毫無效益和意義,在動物權
大師彼得˙辛格(Peter singer)所著的<捍衛.生命.史匹拉>一書中就描述了美國自然
歷史博物館的曾經有過一項實驗,將貓的各種感官以手術去除,只為研究是否影響其性行
為,這些實驗說穿了,是只為了研究(經費)而研究,毫無意義。
最重要的一點,還是大眾對此議題的無意識。寶僑P&G一年用掉五萬隻動物,其發言人曾
說:「我們不停止動物實驗,因為全球消費者已經用購買行動支持我們繼續了。」
用華美包裝吸引消費者在知情或不知情的狀況下購買,這類企業的聲勢逐漸壯大,倘若大
家都能意識到問題的嚴重性,並採取行動,例如抵制動物實驗產品不用,那麼對這些恣意
進行動物實驗的單位,就會是很大的阻力。叔本華說得好:「不要同情動物,人類欠牠們
的,本該歸還」尊重生命,我們都有一份責任。
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