「世界百大外來入侵種」海蟾蜍在草屯已破千隻,專家:要有長久抗戰的決心,避免往外擴散
我們想讓你知道的是
被列為「世界百大外來入侵種」的海蟾蜍持續侵襲南投草屯區,數量已突破1300隻,還有逐漸擴散的趨勢。目前海蟾蜍移除行動由當地民眾與志工團互相協助進行,東華大學楊懿如副教授表示:「像海蟾蜍這樣強勢的外來種,本來就要有長久抗戰的決心,避免往外擴散。」
隨著氣溫逐漸回暖,生物進入交配季節,被列入「世界百大外來入侵種」的海蟾蜍也絕非例外。由東華大學楊懿如副教授帶領的數十名「台灣兩棲類保育志工」於上週前往南投縣草屯鎮進行海蟾蜍移除行動時,發現當地海蟾蜍以驚人的速度開始抱接產卵,目前數量已超過1300隻,每日捕獲量約30至50隻,還有逐漸擴散趨勢。
海蟾蜍究竟為何物?
海蟾蜍,又名甘蔗蟾蜍,是原產於中南美洲,生活於熱帶地區的陸生蟾蜍,尤其喜歡居住在人工改造的地方,例如:花園、排水溝等等。海蟾蜍體型非常巨大,體長最大可達30公分以上,最重紀錄有2.65公斤。
海蟾蜍野外壽命約5至15年,為雜食性,主要捕食昆蟲、蜥蜴、蛙類等小動物,同時也會吃剩菜及飼料。
此外,海蟾蜍具有毒腺。與成體相同,無論是卵還是蝌蚪對於很多動物來說都具有毒性。海蟾蜍的卵是以一串凝膠袋狀的方式產在水中,雌蟾蜍一次可生產超過8000顆卵,長度約20米。
過去,海蟾蜍曾經被引進到世界各地,作為害蟲的生物控制工具。20世紀初海蟾蜍就曾經被引進波多黎各對抗侵襲甘蔗的甲蟲,此舉獲得了成功並進一步阻止經濟損失。自此之後,許多國家便利用海蟾蜍作為害蟲防治手段。
為什麼海蟾蜍會出現在台灣?
關於海蟾蜍被用來消除害蟲,楊懿如在公視節目《我們的島》中指出,雖然成效不錯,但因為牠皮膚分泌的毒液,不但會讓掠食者中毒身亡,還會吃掉比牠體型小的生物,像是蜥蜴、蛙類等,都可能成為牠們的食物。在澳洲、日本、菲律賓等國家,都有類似案例出現,也造成當地生態環境相當大的擾動。
她也在節目中進一步提到,日治時期台灣也曾引進海蟾蜍進行害蟲防治,當時並沒有在野外形成族群。不過2015年以前,曾有進口輸入紀錄,研究人員也曾在台灣的寵物市場看到販售海蟾蜍的情況。楊懿如在現場觀察被捕捉到海蟾蜍,從體型大小和外觀上,懷疑牠們可能被圈養過。
根據《農傳媒》報導,農委會林務局保育組長羅尤娟表示,2015年修訂野生動物活體及產製品輸出入審核要點,並建立簽審通關共同作業平臺,規定須審核通過才能輸入後,海蟾蜍就是黑名單一員,平臺並無海蟾除輸入資料,至於之前如何進入臺灣?林務局無法查證,但早期引進應是作為寵物飼養,現在寵物市場還看得到。
台灣海蟾蜍移除行動
近期海蟾蜍首次現蹤是在去年11月。海蟾蜍被志工發現生活在南投縣草屯鎮御史里的菜園中,經確認過後,當地民眾與志工團便著手進行移除活動。根據《自由時報》,里民三天兩頭會將捕捉到的海蟾蜍繳交至社區發展協會。統計至一月的移除數量已有4、500隻。
目前海蟾蜍主要分布在草屯鎮北勢里、御史里,零星出現在中原里、新豐里。楊懿如向《聯合新聞網》表示,海蟾蜍已經進入春天繁殖期,有些雄蛙移動到水田鳴叫,以海蟾蜍通常在降雨後繁殖,有些農田噴農藥,海蟾蜍不會接近。
她在該報導也指出,經過幾次每晚50多隻的移除後,分布核心區的族群有可能受到壓抑,發現有轉向分布邊緣地帶的情形。零星分布方式,讓移除的工作更加困難,畢竟控制像海蟾蜍這樣強勢的外來種,本來就要有長久抗戰的決心,避免往外擴散。
目前在地民眾與志工持續密切合作,期盼早日根除海蟾蜍。
同樣受到海蟾蜍嚴重侵襲的國家還有澳洲。根據《BBC中文網》該國在1935年引進海蟾蜍,希望可以消滅東北沿海地區的甘蔗害蟲。不料海蟾蜍適應能力強大,一路從東部地區長途跋涉至西部,他們的劇毒使猛獸的數量大幅減少,更有部分地區的鱷魚、蜥蜴等生物因此而絕種。
延伸閱讀
新聞來源
- 草屯海蟾蜍數量超過1300隻 已抱接產卵下達移除動員令(聯合新聞網)
- 肆虐澳洲百大入侵種「海蟾蜍」現蹤草屯已移除50隻 擴散程度待調查(農傳媒)
- 驚!30公分長「海蟾蜍」入侵 受刺激噴毒犬貓誤食致死(自由時報)
- 澳洲水鼠精凖開膛剖腹 毒蟾蜍心肝變美食(BBC中文網)
- 追緝海蟾蜍(我們的島)
- 海蟾蜍(維基百科)
【加入關鍵評論網會員】每天精彩好文直送你的信箱,每週獨享編輯精選、時事精選、藝文週報等特製電子報。還可留言與作者、記者、編輯討論文章內容。立刻點擊免費加入會員!
責任編輯:黃皓筠
核稿編輯:翁世航
Tags:
AI 賽局 AWS 保持優勢的秘密!Anthropic 被亞馬遜投資 40 億美金後 Claude 3 模型對上雲企業有何效益?
我們想讓你知道的是
在全球擁有數十萬用戶的雲端服務領導業者 AWS 推出之生成式AI平台「Amazon Bedrock」推出滿一周年之際,耳熟能詳的 AI 模型如 Stable Diffusion 、 Claude 、 Mistral 、 Llama 陸續登上 Bedrock 。另一方面, AWS 近期完成對 Anthropic 的 40 億美元投資案,這些佈局背後用意,如何讓 AWS 在長期的 AI 軍備競賽當中,保持領先地位?
打造三層 AI 蛋糕,中層 Amazon Bedrock 累積超過一萬家客戶
關於這幾年 AWS 在 AI 有哪些具體的投入? Mark Relph, Director of Generative AI Go-To-Market, Amazon Bedrock 用了一個比喻,他說:「可以想像我們正在打造一個三層的蛋糕,每一層各有不同目的及功能項目。」
Mark 逐一解釋, 最底層的基礎設施,也就是運算、網絡、架構層,舉例來説, AWS 積極發展兩款用來訓練生成式 AI 的訂製晶片,分別是 AWS Trainium 及 AWS Inferentia ,幫助更多客戶獲得具成本亦得運算能力。另外一個是 AWS 推出全託管的機器學習( ML )服務 Amazon SageMaker ,它讓 AI 開發人員和數據科學家的得以快速建構大型語言模型(LLMs)和其他基礎模型(FMs)。
中間層則是模型層, AWS 透過 Amazon Bedrock ,讓用戶可以透過單一 API 建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能,搭配安全、隱私與負責任的 AI ,幫助企業使用熟悉的 AWS 服務,將生成式 AI 功能安全整合並部署到應用程式之中。蛋糕的最上一層則是應用層,針對各種應用程式內建 AI 功能,一方面幫助開發人員生成程式處理的工具,另一方面則針對商業應用,受惠企業以更有效率打造 AI 助手。
其中, Amazon Bedrock 之所以受到各界關注, Mark 解釋,「因為這是一項屬於無伺服器的全託管服務,開發者不用管理管理任何 IT 基礎設備,可以直接透過 API 嘗試使用 Amazon Bedrock 上面的生成式 AI 模型,接著把模型安全整合到對應的應用程式當中。」
目前累積超過一萬家活躍客戶使用 Amazon Bedrock ,這個雲端 AI 模型平台之所以有這麼高的黏著度,很重要的一個因素就是「集結」多個重要 AI 模型。攤開名單,包含 Stable Diffusion 、 Mistral 、 Llama 、 AWS 自家的 Amazon Titan ,以及 AI 新創公司 Anthropic 推出的 Claude 3 系列模型(包含 Sonnet 、 Haiku 、 Opus ),這些模型提供給客戶多種選擇,讓客戶找到最適合自己的基礎模型,應用場景包含但不限於常見一些
用來生成文本、圖像、音訊或是執行對話、摘要總結、文字處理作業等的應用。
AWS 投資 Anthropic 聯手力推 Claude 3 ,讓 AI 模型「混搭」效率大
今年 3 月,亞馬遜宣布完成對 Anthropic 的 40 億美元投資,談到雙方合作契機, Mark 解釋, AWS 與 Anthropic 有共同的目標,就是提供客戶一個快速、安全及負責任地探索生成式 AI 。拆解雙方的進一步合作細節,目前可知 Anthropic 會採用 AWS 的 Trainium 及 Inferentia 晶片,建構、訓練及部署其 AI 模型,而 AWS 也會在 Amazon Bedrock 開放、存取 Anthropic 最先進的 AI 模型權限。
而 Anthropic 打造的 Claude 3 Opus ,除了登上 Amazon Bedrock 供更多人使用之外, Claude 3 Opus 之所以備受矚目,另一原因是 Claude 3 Opus 在今年 3 月在專門盲測大型語言模型( LLM )能力的 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上(資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/162023),成功「篡位」拿下冠軍寶座。
根據 Anthropic 測試,處理複雜的開放式問題, Claude 3 Opus 的準確率比 Claude 2.1 提高約兩倍,而且跟其他模型進行特殊知識表現比較,像是研究生水準專家推理、基礎數學等,理解力和熟練度都更為優異。除了有 Claude 3 Opus 的加持, Amazon Bedrock 持續受到歡迎的因素, Mark 給了另一個角度的詮釋。
「我們發現越來越多企業在不同的 AI 模型之間切換,例如用一個模型做文字檔案摘要,接著需要用另一個模型做問題推理及解決,所以他們傾向把模型『串連』在一起,來解決複雜的業務問題。 Amazon Bedrock 正可滿足這樣情境的基礎建設環境,秉持以客戶為中心並從解決問題的角度出發,也是為什麼 Amazon Bedrock 引起客戶共鳴的關鍵,」 Mark 補充道。
除了建置好用的雲端平台環境,從 2023 年開始, AWS 還成立「生成式 AI 創新中心」投入一億美元預算,用來聯結 AWS 平台上的 AI 和機器學習專家與全球客戶,協助構想、設計和推出新的生成式 AI 產品、服務和流程。 AWS 與 Anthropic 內部的合作,也是透過生成式 AI 創新中心的資源,讓更多客戶受惠 Claude 3 系列模型,將 AI 真正普及到各行各業。
把通才 AI 變成公司的專才秘書,負責任 AI 確保企業數據足夠安全
不論是潛力新創公司、領先的成功企業、或是政府組織,前仆後繼成為 Amazon Bedrock 的用戶, AWS 也看到不同產業的生成式 AI 使用情境實際落地。 Mark 提到幾個案例,例如客服部門有 Claude 3 加持,讓人與人的對話過程即時掌握顧客需求,客服同仁可以從 AI 工具獲得文字提示,當下就能完整歸納出給客戶的解答,不僅可減少通話時間又提升對話價值。
除此之外,生成式 AI 還可以在製造業(例如:分析維修手冊提供下次機台需要進修時間)、醫療業(例如:提供該位顧客返家後用藥須注意事項)、金融業(例如:針對該客戶的貸款狀況、提交的財務文件快速指出下一階段業務內容)等領域有所貢獻。
但從上述的情境當中可發現,這類回答往往需要更專業、更適合的答案,而且不能輕易「糊弄」提問者。對此, Cathy Lai, Lead, Service Specialist Team, AWS Taiwan 就提到, Amazon Bedrock 內建負責任 AI(responsible AI) 及 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 檢索增強生成功能,可以把大型語言模型從「通才」訓練成「專才」。
不過要把 AI 訓練成專才,當然需要企業內部的知識資料庫內容,包含訓練手冊、技術文件、關鍵數據等資料,藉此讓 RAG 模型內的資訊擷取元件,從新資料來源提取資訊。從而提供給 LLM 使用新的知識及其訓練資料來建立更好的回應,將資料轉換為數值表示並將其儲存在向量資料庫中。此程序建立一個生成式 AI 模型可以理解的知識庫,並使用數學向量計算和表示來計算及確立相關性。因此大語言模型就能更具專業內容和具邏輯性的回答。但企業內部重要資料攸關營業機密,要放到 AI 平台進行模型訓練當然更關注安全性。
對此, Mark 以嚴肅口吻回答,「隱私和安全性。始終是 AWS 最關注也最在意的項目。」目前 Amazon Bedrock 導入防護機制,可設定閾值的內容篩選條件,以篩選涉及仇恨、辱罵、犯罪活動以及提示攻擊等有害內容。同時 Amazon Bedrock 也提供 Guardrails 功能有效實施客製化的安全措施,可以限制大語言模型不提供可能造成財物損失的投資建議等訊息。另外防護機制也會偵測使用者輸入內容和 FM 回應中的個人身分識別資訊(PII)等敏感內容,以保護隱私權。「最後要強調,每家企業的資料不會傳回給 AI 模型供應商,同時 AWS 也絕對不會隨意拿取客戶的資料。」 Cathy 補充道。
展望未來, AWS 會努力尋找用更簡單的方式,給非資工背景的人享受到 AI 效益,甚至自主創建專屬的 AI 應用。 Mark 提到他們有一個「PartyRock」網站(https://partyrock.aws/),底層就是由 Amazon Bedrock 驅動,讓一般大眾在網站根據自身需求(例如希望幫自己的 YouTube 頻道寫腳本)來客製化自己的 AI 應用程式。「可以肯定的是, AWS 將確保提供最好的 AI 工具給我們的客戶,這是永遠不變的承諾!」 Mark 表示。
爲了提供大衆體驗 Claude 3 及其他部分 Amazon Bedrock 平台大語言模型(LLM)的機會,現在就邀請大家限時免費體驗,每一個在本 AWS 網頁開設的測試帳戶現在不需要綁定信用卡、且享有 24 小時內完全免費,讓你輕鬆一鍵創造實驗環境!