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使用生成式AI處理水族問題的注意事項

  最近可以看到越來越多玩家開始使用Chatgpt或Gemini等大眾用生成式AI工具處理水族相關的問題。不過AI雖然方便,但在很多情境下其實是很容易給出錯的離譜的答案或建議,因此我這邊稍微提幾個我會注意的重點給喜歡問AI問題的玩家參考一下以免鬧出太大的笑話。   提問時 一定要 要求附上資料來源並 親自閱讀 常見的生成式AI工具的資訊來源至多也就只是從網路上做搜尋而已,因此其實多半不會比你自己爬文好到哪去(當然也取決於每個人的搜尋能力),因此要求附上資料來源並審查其可靠性非常重要。不過即使給了reference也請去把該文獻親自找出來,因為AI也常常會無中生有給出根本不存在的幽靈文獻,甚至在學術發表中也曾出現過這問題。此外,即使參考文獻真的存在,AI所給出的結論也不見得真的就是照著該來源講的。很多時候提供的參考文獻可能根本和問題沒關係,而AI也常對於內文有所誤解或斷章取義而給出錯誤結論,因此自己閱讀原始文獻還是很重要的。基本上我是會比較建議將AI當作找資料的助手而非答題機器,不過如果該主題的原始文獻連你自己都看不太懂也不曉得可不可靠的話最好就不要用AI了,因為就算它講錯你也無法分辨。   不要 用AI計算你自己都不會算的數學問題 Chatgpt或Gemini等工具的本質仍然是語言模型,因此計算並不是它們的強項,錯誤率也 非常非常的高 。他們雖然也不是不能拿來輔助計算,但使用時一定要要求附上計算過程並自己檢查過一遍,因此若是你自己也不會算的東西就一樣沒辦法抓到錯誤了。通常在處理 化學添加劑 相關問題時會最危險,因為常常算錯的偏差都是直接跑掉個好幾倍,若是你還真的乖乖照著配製加到缸裡的話我也只能祝你好運了......   多生成幾次看你會不會得到不同回覆 如果真的一時有點懶得去讀原始資料的話,另一個可以幫你排除AI唬爛的小技巧是直接反覆生成幾次回覆,如果AI的答案每次都不太一樣的話那就代表這個問題大概是不太適合讓它處理了(這狀況在數學問題上尤其常見)。不過這個方法頂多就是幫你篩掉明顯有問題的狀況,最終還是得靠你自己去讀文獻來辨別資訊的可靠程度。另外反覆生成的技巧有時候其實是可以幫你找出一些關於該主題原先沒想到面向,但這也是建立在你對該議題有足夠先備知識的情況下。   使用AI資訊回覆別人時請註明 當然判斷回答是否值得信賴...

關於營養鹽的一些資訊與觀念

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關於珊瑚缸中營養鹽濃度的討論一直是海水界中很熱門的議題,而在這篇文章中我會根據現有的發表文獻整理幾項對於玩家而言可能有一些參考價值的觀念和資訊,若有什麼疑問或是想補充的也都歡迎提出來討論。可以先看過 Randy這篇 後再過來接著讀,因為我有些內容也是從那邊再繼續延伸的。   營養鹽濃度和缸內的藻相不見得有絕對關係 很多玩家在遇到缸內藻類過度孳生的問題時常會第一時間將成因歸咎於營養鹽濃度太高或是太低,不過實務上會影響缸內藻類生長的因子可遠遠不止營養鹽。 食藻生物便是一個看似明顯但又很容易被忽略的因子。在Miller等人於1999年發表於Limnology and Oceanography的研究中,他們比較了在珊瑚礁海域額外添加營養鹽以及放置籠子阻擋食藻魚類兩種操作對藻類生長的影響。從圖一中可以看到,營養鹽的添加(Enriched)幾乎沒有任何影響,反之完全以籠子隔絕的組別就有明顯的毛藻或藍綠藻等藻類滋生(鈣藻正好相反)。因此即使是營養鹽遠低於很多缸子的野外珊瑚礁,食藻生物的仍舊是藻類控制的一大核心。 圖一. 不同類型的底棲藻類在阻擋食藻魚類以及添加營養鹽後的覆蓋狀況變化 (來源:  Effects of nutrients versus herbivores on reef algae: A new method for manipulating nutrients on coral reefs  )   此外,藻類的生長也會受到除了營養鹽以外的其他養分限制,而這其中最常被討論的便是鐵。在海洋環境中同養也存在許多被稱為 High-nutrient low-chlorophyll (HNLC) regions的區域,而這些區域的特點便是有著較高濃度的氮磷營養鹽但卻沒什麼浮游藻類,因此很明顯藻類的生長在這個情況下就不是被這些巨量營養素所限制的。其中一個著名的研究是Martin等人於1994年發表在Nature的 鐵添加實驗 。他們在加拉巴哥群島附近的HNLC海域大規模施加鐵,而結果則發現浮游藻類族群明顯的增長了數倍(有興趣可以google一下"IRONeX")。另外珊瑚的共生藻同樣也有可能被鐵限制生長,例如圖二中Reich等人的實驗就有明顯發現不同種的共生藻都會隨著鐵濃度的上升而增加細胞密度,因此在高營養鹽的缸中若鐵不足的話珊瑚顏色反...