在AI打敗人類、基因都能重組的現代,為什麼恐龍仍無法復活?
在AI打敗人類、基因都能重組的現代,為什麼恐龍仍無法復活?

本文摘自《科幻電影的預言與寫實》,方言文化出版

真實的恐龍,長得和電影裡一樣嗎?

現在的恐龍不是過去那個樣子了。過去數十年裡,古生物學家已經在中國挖到一大批化石,揭露許多恐龍的生理特徵,使我們必須拋棄曼特爾創造的那種無聊、醜陋的爬蟲類刻板印象。恐龍一點也不無趣。事實上,牠們可能非常引人注目。

而關於恐龍最驚人的發現也許是:其實有很多種恐龍都非常像鳥類。但是,這樣的相似性並不在於飛行能力,而是在於牠們身上都覆蓋著羽毛。

恐龍有羽毛的證據,來自於羽毛印痕化石以及羽根節的發現,後者是在骨頭上幫助固定大型羽毛韌帶的小突起處。過去數十年裡,從中國湖泊沉積層中挖掘出來的數百件恐龍化石——其中包括迅猛龍等各種草食恐龍——都有這些特徵。但是我們還有直接證據。比方說,有人在緬甸琥珀市場發現一塊梅子大小的固體樹脂,內含一根非常完整的恐龍尾巴,骨頭和軟組織都在——羽毛也在。還有其他琥珀內含有恐龍羽毛及鳥類羽毛的例子,這些羽毛可能是被風吹進了固化中的樹脂,於是被保留在裡面,牢牢地固定了數百萬年。

所有恐龍都有羽毛嗎?這是一個很難回答的問題。

總而言之,答案其實就是:不是所有的恐龍都有羽毛。

大概吧。雖然無法確定此事讓人覺得沮喪,但是要記得,我們現在是要找出某種生存在數億年前的生物的顯著特徵。老實說,能有如今的成就已經很了不起了。更厲害的是,我們現在已經知道某些恐龍當時的顏色了。

此刻你一定在想:等一下,我們是從化石紀錄的發現來找到證據的。化石是過去有生物物質存在的位置,被泥巴填塞起來,變成紮實的石頭之後形成的東西。我們怎麼可能知道原本的生物物質是什麼顏色?這是一個好問題,也是個聰明的問題,但是不如想出答案的科學家那麼聰明。

從DNA複製中讓恐龍復活,有可能嗎?

「去滅絕」聽起來很酷又很有未來感,對吧?但現在也是可能發生的事了。事實上,我們可以說已經做到了,對象是一種已經絕種的野生山羊,庇里牛斯山羊。2000年的時候,科學家從最後一隻存活的庇里牛斯山羊西莉亞身上取得DNA。雖然西莉亞不久後便死去,不過科學家在2003年創造出了牠的複製品。雖然複製品立刻因為肺部缺陷而死去,但概念性驗證已經成功。

有數十個物種的動物都可能死而復生。但事情其實沒有這麼簡單,我們必須要問一些問題,諸如:牠們是否會因此喪失基因多樣性,導致繁殖問題?牠們是否難以適應變遷的環境?我們能復活足以存活的族群數量嗎?會不會有新的疾病使牠們再次滅絕?這是做得到的嗎?有足夠的DNA嗎?是否存在代理孕母候選人,讓複製體得以生長?

其中,專家不論如何都迫切地想要嘗試使長毛象這種動物復活。目前有兩條路可走。一是使用保留在極地冰塊中的長毛象遺骸DNA。這項工作由日本的複製專家主導,計劃將這種DNA注入大象的卵子,再將卵子放回大象的子宮,希望那隻大象能孕育長毛象寶寶,生出已經在地球上消失數千年的品種。

但在環境比較舒服愉快的郊區裡,哈佛大學有個很不一樣的計畫。喬治.喬區(George Church)帶領的團隊打算自己建構長毛象的DNA。他們知道怎麼做,因為我們已經有兩個保存在零下溫度裡的完整長毛象基因體。其中一個大約是四千年前的,另一個大約是四萬五千年前的。

比較年輕的那個,來自東西伯利亞海的夫蘭格爾島,就我們所知,這裡是長毛象最後的家。這個基因體內有很多近親繁殖的跡象——可能暗示了這個物種最後滅亡的原因。較古老的標本則保有令人讚賞的基因多樣性,看起來是重建的好樣本。喬區和同僚能在電腦中規劃DNA序列,利用化學物質處理機器人從庫存不多的化學物質中建立長毛象的DNA。

哈佛計劃將相關的、獨特的長毛象DNA片段剪接到亞洲象的細胞內,利用化學觸發劑將這些細胞轉變成能生長成所有組織的「幹細胞」。所以如果你將這個混血幹細胞的細胞核,放入已除去細胞核的亞洲象卵子中,應該就會生長成一頭龐大、毛絨絨、有巨大象牙的大象。

好,接著來說說恐龍。牠們是下一個復活的候選人嗎?如果能說「對」就好了。但是所有專家都說「不」。問題在於DNA會劣化、腐壞,恐龍存活的時代太古老,幾乎不可能還找得到堪用的DNA。

丹麥國立歷史博物館的潑冷水大師摩頓.艾倫托夫(Morten Allentoft)表示,只要五百年左右的時間,DNA單股內的分子就有一半已經分解成別的東西了。而你現在面對的是活在六千五百萬年到兩億三千萬年前的生物,腐化的程度非同小可。減半了幾十萬次以後,已經沒有什麼剩下來了,就算你一開始有幾百萬個DNA字母都一樣。

雪上加霜的是,有人真的查證「琥珀封死的昆蟲體內DNA」這件事。曼徹斯特大學的大衛.佩尼(David Penney)是一名琥珀專家,他一直很懷疑1990年代的那些說法:能從被困在樹脂內變成化石的蚊子體內取得DNA。所以他找了一位DNA專家泰瑞.布朗(Terry Brown)來幫忙,選出相對年輕的含昆蟲琥珀標本,最古老的也才一萬年前。他們從琥珀內部的昆蟲身上取出DNA,結果發現,這些DNA也一樣劣化得很嚴重——其實是更嚴重——和在各大博物館內風乾的古代昆蟲體內的DNA沒兩樣。

很遺憾,不過就科學上來說,目前還不可能使恐龍復活,克萊頓一直都在騙我們。但是為了讓你打擊沒那麼大,我們有別的提議,恐龍雞。

其實……科學家正在重新「創造」恐龍!

科學家正在重新創造恐龍,只是不是你預期的那一種。如果耶魯大學的安陽.布拉(Anjan Bhullar)和阿漢.阿札諾夫(Arhat Abzhanov)的研究成功,那麼未來的侏羅紀公園裡將充滿有著迅猛龍口鼻部的雞。想像一下,如果鳥長得比現在更大,牠們會是可怕的怪物;若有了迅猛龍的口鼻部,那牠們可能會更可怕。

乍看之下,使消失已久的物種復活似乎是個好點子。但去滅絕會消除緊急感,危及保育工作。如果你認為你能從DNA樣本重新製造動物,那麼就沒人想保育自然資源了。

此外,若是古代的物種復活,牠們能好好和人類共存嗎?我們能不能使牠們遠離城市,或是不受盜獵者、陷阱、獵人捕捉?長毛象的象牙將會價值多少?是不是要不了多久,就會有個混蛋拿著高級來福槍,用幾百萬美元的代價換取射擊復活的劍齒虎的機會?

我們不想看到「去滅絕」變成走向「再次滅絕」之路的第一步。我們要小心行事,或者根本不要開始。

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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