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學識開 Live：未來好科學——六位科普拍檔，一次過拆解 AI、太空、宇宙與生命科學
科學與科技正以前所未有的速度改寫世界：人工智能由實驗室走入日常、太空科技重新成為大國競爭焦點、醫學與生物科技亦在尋找新方法應對抗藥性細菌等迫切挑戰。這次「學識開 Live：未來好科學」由六位不同範疇的科普拍檔——陳志宏、馬學綸（Helen）、陳文豪、麥嘉慧、李衍蒨（Winsome）與江啟明——重聚直播，各自從專科出發，輕鬆對談近年最值得關注的科學議題。
太空科技回到地球：核能復興與衛星通訊
陳志宏先帶大家「上太空」。他指出過去五年最關鍵的變化不只是火箭，而是成本效益：十年前運一公斤物資上軌道約需港幣二十多萬，現在只需十分之一，於是衛星可以大量發射、愈來愈輕巧耐用，甚至有公司構想把 AI 運算單元放上太空計算。
兩個趨勢值得留意。其一是核能復興：過去對核能說不的國家（如德國、台灣）態度出現一百八十度轉變，業界（Rolls-Royce、Westinghouse 等）正研發小型模組化反應堆，把反應組件分割成小塊、降低過熱風險，這正是未來月球基地供能的候選技術。其二是衛星直連通訊：AST SpaceMobile、SpaceX 等公司計劃把 4G／5G 收發天線直接送上軌道，將來人人手上的普通電話就是衛星電話，去到哪裡都打得通。太空科技與民用科技正再一次走在一起。
抗藥性細菌：用「噬菌體」以菌制菌
馬學綸（Helen）帶來一個沉重數字：權威期刊估算，由 2025 年起因抗藥性細菌致死的個案每年約一百萬人，往後二十五年累計可達約四千萬人，相當於香港人口的數倍。藥廠因抗藥性很快出現而不願投資新藥，令問題雪上加霜。
她介紹的對策是噬菌體——一種專門感染並打爆細菌的病毒。科學家會到醫院污水渠、農場等抗藥菌最多的地方「撈」噬菌體，再像指紋配對般組成「雞尾酒」療法，並研究將不抗藥的益生菌做成塗層，從源頭壓制抗藥菌。她坦言細菌演化極快，這場仗未必追得上，但即使每年少死一半人，也是值得做的事；亦提醒大家：抗生素要遵醫囑食完，不要自行買來食。
宇宙學的十字路口：哈勃常數張力與暗能量
陳文豪把話題拉到宇宙。標準宇宙模型一直能漂亮地解釋宇宙微波背景輻射，但哈勃常數問題愈演愈烈：用宇宙微波背景測得約 68、用超新星等方法測得約 73，隨着觀測愈來愈準，兩邊誤差收窄、差異卻擴大到四個多標準差。更新的 DESI 巡天結果甚至顯示宇宙常數（暗能量）可能會隨時間變化。
他借科學史作比喻：這就像當年「相信牛頓物理、推論出海王星」還是「放棄牛頓物理」的抉擇——天文學家正面對是否需要一次範式轉移。陳志宏追問「假設一個睇唔到的暗能量」是否難以接受，陳文豪以「沒有人見過電子，但我們相信它存在」回應：現代科學很多時建基於可被推翻的假設，而標準模型只是「暫時沒有更好替代品」之下的選擇。
CAR-T 細胞療法：用自己的免疫系統重啟自己
麥嘉慧分享一宗四月發表的德國案例：一名女病人同時患三種自體免疫疾病，十年來試過近十種免疫抑制劑都無效。研究團隊改用嵌合抗原受體 T 細胞療法（CAR-T，Chimeric Antigen Receptor T-cell Therapy）：抽取病人 T 細胞，用基因工程加上能辨認 B 細胞表面 CD19 標記的「雷達」，培養數以千萬計後輸回體內，殲滅亂打自己身體的壞 B 細胞。
奇妙之處在於：骨髓中尚未成熟的 B 細胞沒有 CD19 標記而得以保留，身體之後重新長出「失憶」但正常的 B 細胞，免疫系統等於 reboot 一次，連童年疫苗記憶都還在。病人一劑治好三種病、約十一個月後完全康復。香港的港大、中大已有本土生產 T 細胞的能力，配合 AlphaFold 等 AI 工具設計蛋白質，前景值得關注；唯一門檻是費用仍然高昂。
法醫人類學與人骨考古：把生活品質還原
李衍蒨（Winsome）從「死者」說起。法醫人類學與人骨考古學近年最大進步，是引入大量醫學影像，令骨頭上的證據可以量化、客觀化，提升身份鑑定的標準，也幫助在沒有信史記錄的年代重組真實生活。她舉例：骨結核會令脊椎塌陷，考古發現男性遺骨上有穿著「馬甲」的痕跡，證明這件今日的時裝單品，最初其實是男女皆用的醫療器材。她強調社會如何對待死者，其實反映在生的人——這正是這門學問的重要性。
AGI：到底來了沒有？
江啟明壓軸講 AI。他回顧 AGI（通用人工智能）由「由上而下想像人類智慧」與「由下而上寫程式」兩條路線多年來互不對軌，到近年突然靠近，連 AI 公司都要聘哲學家研究 alignment（價值觀對齊）與意識問題。圖靈測試其實已悄悄被跨過，沒有人再用它做標準。
年初時兩大 AI 公司 CEO 的對話成為轉捩點：Google DeepMind 的 Demis Hassabis 較重視 AI 仍缺「世界模型」與時間概念，估計 AGI 還要約十多年；Anthropic 的 Dario Amodei 則相信 scaling law——只要把現有大型語言模型不斷擴大、加速、餵更多資訊，AGI 甚至「by some definition is already here」。江啟明用九十年代「四大天王」比喻2026年初的 AI 公司格局，但坦言三、四月後形勢已大變。
大家討論時帶出最現實的衝擊：學生幾乎全用 AI 交功課、Anthropic 自稱六七成程式碼由 AI 自己寫、理論數學與物理研究者開始用 AI 取代研究生，預計下一年大量畢業生難找工作；機械人更已在烏克蘭戰場出現「全機械人攻佔陣地」的戰例。多位拍檔的共識是：能源（核能）是 AI 的樽頸，而人與人共處、五感學習、把短期記憶變長期記憶、以及每個人帶出來的「故事」與 character，才是最難被取代的價值。
結語
由太空、細菌、宇宙、免疫到 AI，這場跨範疇對談的真正命題是：對人類最迫切、影響最深遠的，究竟是哪一門科學？ 與其選一樣，幾位拍檔更想留低一個問題給大家——當機械人、AGI 與核能令「人甚麼都不用做」變得可能，我們希望那個社會、那個人，變成怎樣的故事？
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