第四章：醫學的未來
亞當‧庫察斯基（Adam Kucharski）
因人制宜的醫療檢測將不只適用於傳染病的防治，也將普及於其他醫學領域。二○一五年，美國總統歐巴馬（Barack Obama）啟動「精準醫療計畫」（Precision Medicine Initiative），將綜合患者的基因圖譜、居住環境和生活型態發展個人化治療，取代一體適用的傳統療法。疾病防治將越來越著重患者的個別病況，這將是未來醫療的大勢所趨。除了原本已有考慮到個體差異的醫療手續（例如輸血得斟酌血型），將來還會運用基因體排序這一類的新式檢測，讓醫師能更容易預測哪些療程會如何影響哪些病患。例如某些癌症藥物只對含特定基因特徵的腫瘤有效，又如囊腫纖化症用藥Ivacaftor僅適用於百分之五具某類基因突變的患者。
精準醫療讓醫學更能先發制「病」，不再等到患者發病才診治，而是以詳細數據為輔，在潛在疾病未釀成禍患前即時出手。基因檢測讓醫師得以預見遺傳病症，但目前只著重於有害的突變類型，如BRCA1基因突變。身懷此類突變的婦女，一生之中有百分之六十五的機率罹患乳癌。在這樣的狀況下，先一步動手術有機會減低罹癌風險。二○一三年，女星安潔莉娜‧裘莉（Angelina Jolie）決定動雙乳切除術，正是因為檢查出BRCA1基因突變。
最終，檢視整組基因體（而非特定基因）這種做法會變得越來越普及，隨之而來的將是大量的數據。據美國冷泉港實驗室（Cold Spring Harbor Laboratory）的研究人員估計，到了二○二五年，儲存人類基因體資料所占用的電腦空間將會比Youtube或Twitter更大。然而上述所花費的空間和時間並不包含分析這龐大又複雜的數據。在某些案例中，單一基因與特定病症的關聯（比如BRCA1與乳癌）經由大型臨床實驗，證據確鑿。在理想情況下，每種疾病的都可以套入這樣簡單的規則：甲基因的乙突變引發丙疾患。若是一種病症很不湊巧地關係到多種基因，或者該病症相當罕見，要評估箇中風險便困難許多，要判斷是否以及如何施行預防療法也就相對不容易。
為了說明基因檢測或他類醫療檢測的結果有多難判讀，讓我們假設每一百萬人之中有五百人會受某種病症影響，而篩檢該病症的準確率達百分之九十九。如果篩檢出陽性，罹病機率有多高呢？答案值得玩味，僅區區百分之五。因為篩檢準確率只有百分之九十九，所以每一百萬受測者中，可以料見結果呈陽性且罹病的有四百九十五人，而不是所有受影響的五百人。同時，不受影響的九十九萬九千五百人之中會有百分之一，亦即九千九百九十五人，遭誤判為陽性，原因一樣在於篩檢準確率僅百分之九十九。於是，篩檢結果呈陽性的總人數為四百九十五人加九千九百九十五人，然而只有前者真的需要擔心健康，比例占百分之五。
請不要忘了，以上假設採取的是準確率百分之九十九的優質檢測。要是檢驗的準確率不如這般可靠，判讀起來更是難上加難。這就是為何醫師在診斷時，常會納入家族病史這類因素一起考量。目前，可能擁有這類基因疾病的患者可諮詢基因顧問，了解其中的風險所代表的意義。然而基因顧問只提供資訊，並不會建議病人該怎麼做。當基因檢測日益普遍，醫療選擇漸趨複雜，反而教病患更難抉擇，特別是在可行療法有限的情況下。你會想知道自己有無罹患不治之症的風險嗎？如果檢測結果無法百分之百準確，你將如何應對難以預料的局面？
當病人對於自身醫療數據的理解與掌握權越來越大，醫療決斷的權責也逐漸從醫師轉移到我們自己身上。將來我們得自行管理健康風險檢測，決定要採用何種數據，以及如何依數據行事。而這也表示我們得權衡潛在利益與誤判可能產生的危害。根據美國明尼蘇達州梅奧醫學中心（Mayo Clinic）二○一六年的一份報告，某男子先前經基因檢測指出自己與家人帶有危險的突變基因，便在體內植入心臟除顫器，後來到醫學中心尋求二度鑑定，才發現檢測結果判讀有誤，男子並沒有面臨重大的患病風險。
基因檢測結果所牽扯到的利害關係，並不只和病患有關。多虧「二○○八年基因訊息平等法」（Genetic Information Nondiscrimination Act），現在美國的健保業者不許以基因突變為由拒絕承保。但壽險公司另當別論，有不少公司便拒接BRCA1突變者的保單。除非法律能跟上預防醫學的快速進展，否則基因所挾帶的健康風險或許也會損及人們的居住和工作等權利。
隨著人類對遺傳疾病有更深一層的認識，「病人」的定義也許會跟著模糊起來。二○一五年，一名婦人將倫敦的聖喬治國民保健信託（St George’s NHS Trust）告上英國高等法院，理由是未讓她知曉關係疏遠的父親罹患了杭丁頓氏症這項遺傳疾病。這位做父親的於二○○九年確診罹病後，並未按醫師建議將事情告訴女兒。而做女兒的當時懷有身孕，一直到二○一三年才曉得自己患有此症。遇到這樣的情況，醫師該不該將個別患者的病情告知患者家屬呢？在本案中，法官裁定醫師維護病患隱私實屬正當。這是頭一次由法院為醫護人員應否向病患家屬揭露基因風險一事定調，不過將來肯定會有越來越多類似議題浮上檯面。
第六章：合成生物學
亞當‧盧德弗（Adam Rutherford）
一條領帶要價美金三百一十四元，大家應該都會覺得很貴吧。畢竟，這條領帶是以蜘蛛絲織成，聽起來也真是夠奇怪的了，但也說明了它的定價。蜘蛛絲是一種相當出色的材料，不同品種的蜘蛛在不同的情況下可以分泌出結構各異的絲蛋白，用來結網、包覆獵物或保護卵囊。每一種蜘蛛絲的強度、韌性和延展性，都非目前人類所能複製。若論耐重度，蜘蛛的曳絲 比鋼鐵更強韌。位在蜘蛛腹部的絲疣有如一個構造複雜的內嵌式水龍頭，會依照所需蛛網類型重新排列絲蛋白分子，使噴出的蛛絲從液態變成固態。
雖然人類非常想要採集蜘蛛絲，蜘蛛卻是出了名的難養。多數蜘蛛都沒有群居的習慣，往往還會同類相食，種種習性都不利於產業化養殖，要想收集足量的蛛絲纖維來製造產品實在困難。所以，前述蜘蛛絲領帶之所以價昂的第二項理由：原料固然貨真價實，卻和蜘蛛吐絲八竿子打不著關係──這些絲線是利用酵母合成的。
歡迎進入稀奇古怪的合成生物學天地。「合成」搭上「生物學」，聽起來有點自相矛盾。既然生物學研究的對象是大自然生物，又怎麼會是人工合成的？這個令人費解的詞彙所代表的技術，將領導各項產業邁向未來。除了男裝業，醫學、農業、藥品、能源，以至探索宇宙的方式都將為之一變。蜘蛛絲領帶是生物科技公司「外螺紋」（Bolt Threads）的第一項商品，算得上是生技發展的一個里程碑，卻無法震撼商業市場。他們只做出了十五條這樣的藍色領帶，雖然特別卻也十分昂貴。讓這家公司真正感興趣的，是如何繞過棉花、羊毛、蠶絲等傳統紡織用料，在製造方法上另闢蹊徑。一萬多年來，人類一直在「設計」如何讓動植物產出原料，供己所用。然而養殖技術終須受限於有性生殖漫長又繁瑣的過程，而這樣的繁殖只能存在於同類物種之間。現在，有了合成生物科技，就可以將這些限制全擺到一旁，把位於演化樹不同分支上，甚至相隔億萬年的物種兩相結合，比如蜘蛛與酵母。合成生物學者的工作就是提取出生物的原始碼，將其重新設計成效率更高的生物工廠。
DNA即是大自然的原始碼，而蛛絲蛋白則在幾億年前被編入蜘蛛獨有的基因裡。大概幾十年前，人類漸漸能又快又精準地萃取基因、描述其特性，並開始思索如何將基因植回生物體內（有時植入相同物種，有時植入完全不同的物種）。研究人員可能會保持基因完好，以觀察其表現；或是予以修改，甚至蓄意破壞，來查看這些部分受損的基因會發生什麼事，藉此測試它們的能耐。這就是所謂的基因工程。這項技術之所以能成真，在於所有生物的基本組成單位都是一樣的。地球上所有生物都來自同一棵家族樹，其樹狀圖有如一張無限延伸的大網，按照達爾文的自然選擇理論，這棵樹已經蓬勃發展四十億年了。我們這麼比喻吧，DNA的語言是由四個化學「字母」排列組合而成，這些字母組成有意義的「詞彙」，鋪寫出基因，再轉譯成二十二種胺基酸；這些胺基酸互相連結，形成了蛋白質。蛋白質是構成生命體的主要成分，而每一種蛋白質都是這樣被製造出來的。
基因工程於一九七○年代中期登場，那時科學家明白了一件事，如果處理方式正確，細胞就不會在意這個DNA出自哪裡，只要能夠順利讀取即可。換言之，蜘蛛獨家用來生成絲蛋白的基因，可以編寫入全然不同物種的DNA裡。
剛好在這之前幾年，披頭四樂團（the Beatles）發明了「音樂取樣」（sampling）。據說在錄製〈為了凱特先生的利益〉（Being for the Benefit of Mr Kite） 一曲時，喬治‧馬丁（George Martin）和保羅‧麥卡尼（Paul McCartney）將錄有維多利亞時期馬戲團氣笛風琴樂聲的磁帶剪成一截一截，然後拋向空中，待落地後隨興拾起幾截加進自己的編曲中。這些音符經過節奏調整和升降調後，順利地與主曲融為一體。到了現在，音樂取樣已變成流行歌曲中常見的編曲手法，尤其是嘻哈音樂，成為史上最賺錢的音樂模式。
一九七三年，由生物化學家保羅‧伯格（Paul Berg）帶領的史丹佛研究團隊，成功將某病毒的基因移轉至另一病毒。此等生物取樣可視為現代生物學的濫觴，也是生物科技的基礎。如今生物學研究無不仰賴取樣技術，例如如何識別致病的出錯基因，以及破解人類基因密碼的人類基因組計畫（Human Genome Project, HGP），都需要將人類基因植入細菌中，藉此操控、歸納並更加理解該基因的特徵。我專攻的研究項目──發育遺傳學（developmental genetics）──同樣有賴取樣技術，將某生物的基因植入另一種較容易觀察其反應的生物。我們會將人類基因注入細菌，操弄一下DNA，再與老鼠基因接合。從一九八○年代至今，重新混合生物基因已逐漸成為常態。
第九章：網路安全
艾倫‧伍華德（Alan Woodward）
網際網路的發明目的和傳說的不一樣，並不是為了抵禦核子戰爭。網路的原型出自美國國防部尖端研究計畫署（Advanced Research Projects Agency, ARPA），故又稱「阿帕網」（ARPANet），最初是為了讓研究人員自由分享資源而創建的。後來，提姆‧伯納斯李（Tim Berners-Lee）發明了可用於建立網頁的超文本標記語言（Hypertext Mark-up Language, HTML），而後發展成今天大家所使用的「全球資訊網」（World Wide Web, WWW）。到了一九九○年代中期，網際網路開始染上商業色彩，一切也隨之改變。人們很快就了解到，如果要將個人財務資訊流通於這個新建立的公開系統上，就非得設法維護其安全性與隱密性不可。很不巧，「網路空間」最初的設立目的是為了分享而非保密，其系統想當然也不是為了安全而設計的。網路犯罪勢必隨著線上的金錢流動而起，網路安全這門學問於是應運而生。
既然維護網路安全的責任越來越重要，家裡有個人電腦的人應該對於基本的防範措施都不陌生（至少我希望是如此），除了電腦要安裝防毒軟體，使用者也得養成良好的密碼使用習慣。隨著網路犯罪手法日益高明，網路使用者不得不花更多時間來加強防禦措施，謹惕自己不要受騙上當。然而這一點正是麻煩所在。就連最理性、最講究邏輯的人都不免流露出人性弱點，遭罪犯乘虛而入。在網路七大罪（無感、好奇、輕信、無償、貪婪、自疑、輕率）中，「無感」是最危險的，因為自以為永遠不會碰上網路犯罪的人，就鐵定會發生在他身上。像這樣問題不出在電腦而是使用者，讓電腦科學家懷疑人們是否有辦法跳脫這個惡性循環。
這時尖端研究計畫署再度登場，他們發起了一場競賽 ，看是否有人能建立一個以人工智慧主導的網路防禦系統，將人為因素完全屏除在外。首屆決賽於二○一六年在拉斯維加斯舉行；世界各地的駭客會定期在此聚會，在「黑帽」（Black Hat） 和「世界駭客大賽」（Def Con）上交流想法和最新資訊。
參賽者在初賽必須以各自打造的自動防禦系統分析若干電腦程式，查出程式會否在輸入特定資料後崩潰。接下來真正的考驗是修改程式，使類似攻擊再無用武之地。
最後贏得比賽的隊伍將可以在網路攻防奪棋賽（Capture The Flag, CTF）上，用自己設計的自動防禦系統與人類對手一較高下。結果呢？嗯，每套系統都不是這麼完備，在某些環節上表現得很好，在其他環節則差強人意。然而有一間倒是引起了大家的注意，那就是「機器學習」的能力。如果說電腦有什麼事情做得特別好，那一定是「學習」。取得的數據越多，電腦辨認模式的能力就會變得越來越好（比如找出有可能遭駭客利用的漏洞）。這也難怪如今許多研究團隊轉而著眼於用「機器學習」來維繫網路安全。
在這場競賽中，人工智慧系統的模式識別能力並不比人類厲害多少。但這也不要緊，畢竟只是第一次嘗試。整場競賽好比拋磚引玉，我們可以從中發現到一件事，在不久的未來，人工智慧很可能成為未來網路安全的基礎。比賽進行的同時，在同一個會場上，另一間公司發表了據稱是史上頭一套具備「認知」能力的防毒系統，名為「深層護甲」（DeepArmor）。
「深層護甲」雖然只負責排除病毒攻擊，但在網路安全的這塊領域正是我們最需要人工智慧幫忙的地方。電腦病毒變體層出不窮，人類（或是有人類插手的任何步驟）根本應付不來。現在每天都會出現將近一百萬種新的網路威脅，其中固然有很多是現有病毒的變體，但仍須一一加以識別，並且讓防毒軟體曉得如何阻止。然而這只會讓情況變得更糟，罪犯也會察覺到科技能夠幫忙規避防毒軟體。他們開發出像生物病毒那般可自行改變型態的電腦病毒，只要區區幾次感染就會變化到讓人無從辨識，就算取得了已啟動的病毒碼樣本也來不及了。有鑑於此，深層護甲系統的研究人員發表了一款模仿人體免疫機能的防毒軟體，稱作「數位抗原」（Antigena），名字算是取得相當貼切。
這意味著人們對於網路安全的思維從根本發生改變，大大影響了未來網路防禦機制的模式。網路安全的第一階段重在設立防線。不論是家用電腦或醫院的病歷紀錄，這些電子系統就像城堡一樣，以厚實的壁壘來抵擋病毒入侵或其他型態的攻擊。然而網路發展至今，人人參與其中，「拒敵於門外」的防禦原則早已不合時宜。我們實際上更想要將堡壘開放，但又不能讓重要的皇冠珠寶遭竊。換言之，我們一方面得允許匿名的訪客登入，同時也要能夠揭穿可疑的不速之客。
最近一項新的網安技術變革便採用多層次防護，訪客可通過護城河和外牆入內遊覽，甚至還能讓不同的團體進入不同的內牆區域參觀，只須確保將皇冠珠寶收藏於「保險箱」（亦即最後一道網路安全措施）即可。
試驗結果證明，機器十分善於觀測行為模式，並將種種行為與有礙網安的後果互相連結比對。事實上，機器觀測到的行為越多，越能揪出可疑行為；搜集到的數據越多，對於結果的預測就越準確。這樣看來，未來網路安全似乎可以全權交由電腦來負責。但若真要人類袖手旁觀，完全依賴人工智慧，必然會產生不少值得思索的有趣問題，特別是我們得先教導人工智慧一套知識。如何教導人工智慧以人類利益為先？相關的學問也應運而生。
關於網路安全全自動化，首先必須提防網路成為人工智慧善惡交戰的電子戰場。正如人體內每天都有難以察覺的細菌大戰，我們可能也得學著適應生活中不斷發生的電子免疫系統攻防戰。當人體受到感染，我們就得服用抗生素來治療；但要是病毒的威力突破最後的防禦，患者幾乎必死無疑。我們不得不接受，在某些情況下要為要為電腦系統「解毒」確實窒礙難行，只能摧毀原系統，以未受感染的軟體另加重建。例如，當電腦遭勒索病毒感染，除非你願意支付「贖金」，不然根本毫無選擇。在網安攻防戰存活下來的關鍵，當然是將電腦中真正要緊的檔案備分，但這個動作就必須由人工來設定。
人工智慧帶來的第二項疑慮，在於我們該讓它掌控制我們的行為到什麼程度。我們該聽從人工智慧的指令嗎？
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