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【Gene思書齋】群眾的非凡智慧

Gene Ng_96
・2014/07/25 ・2888字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 545 ・八年級

有些書,決定不得不讀,是因為看到太多書引用該書了,像是《群眾的智慧:如何讓整個世界成為你的智囊團》The Wisdom Of Crowds: Why The Many Are Smarter Than The Few, And How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies, And Nations)。

《群眾的智慧》作者是《紐約客》(The New Yorker) 雜誌的專欄作家索羅維基(James Surowiecki),這本書的影響力頗大到其書名「群眾的智慧」(the wisdom of crowds)也成了流行用語。他在書中指出, 平均並不決然平庸,在大多數情況下,一個眾人的猜測平均更有可能比那些其個別成員的準確。雖然它可能是違背我們的直覺,群眾可以比單打獨鬥的專家更聰明。

索羅維基在《群眾的智慧》舉了許多有趣的例子,從流行文化、心理學、生物學、經濟行為學、人工智慧、軍事歷、社會現象、政治理論來論述群眾的智慧在真實的世界是如何運作的。《群眾的智慧》中 的例子最早從英國維多利亞時代開始:一群人猜牛隻屠體的重量的平均數居然高達99%準確!這讓統計學家高爾頓(Francis Galton,1822-1911)非常的驚訝。他篤信只有極少數的人具有能令社會維持健康的優良特質,也唯有將權力及掌控權交到經過挑選的,品種優良的 少數人手中,社會才可能保持健康與強壯。

《群眾的智慧》探 討了許多有趣的問題,例如為什麼美國的的情報機構未能準確預測並預防2001年的911事件?不管好片爛片,電影院何以死守單一票價的策略?科學界中為何 既是競爭又是合作?股票市場中「做空」與「做多」為何同樣重要?我們為什麼要繳稅?為什麼你排的隊伍總是看起來最長?為什麼你在世界任一角落買一顆螺絲 帽,都能與距離它一萬英哩之外的一顆螺絲釘相吻合?如果你得在某一天,在巴黎與某人碰面,但卻沒辦法聯絡到她,你們可能會在何時、何地碰面?塞車是怎麼形 成的?什麼方法最有機會贏得電視益智節目的獎金?為何你在凌晨兩點,走進一家便利商店想買瓶汽水,而汽水就會坐在架上等著你?為什麼好萊塢的黑幫電影,能 讓我們了解企業是怎麼回事?

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在另一個有趣的例子中,太空梭挑戰者號(STS Challenger,STS是太空運輸系統Space Transportation System的縮寫,是美國官方對於太空梭這種設備的正式稱呼)爆炸發生21分鐘後,光看各家漲跌就能「知道」哪家公司的零件有問題。1986年1月28 日,上午11點38分,太空梭挑戰者號爆炸發生21分鐘後,製造大空梭及其零件的洛克希德(Lockheed)股價跌落百分之五,馬丁馬瑞艾塔 (Martin Marietta)股價跌落百分之三,洛克威爾(Rockwell International)則跌落百分之六。製造固態燃料輔助引擎的莫頓希爾科(Morton Thiokol)的股價掉得最慘。換句話說,在爆炸發生後不過半小時,股市就「知道」哪家公司有罪。沒有證據顯示,有人大量賣出莫頓希爾科的股票。人類好 像是經過程式設計,成為能夠展現集體智慧的動物。

在911事件之前,美國情報圈衍生出一大串各行其是、分權的團體,大家前進的目標都相同,都要確保美國安全,不要受到攻擊,但是大家各走各的路。直到 911事件,大眾都沒有注意到這個體系的缺點。911事件後,有參議者認為集權才是王道,可是索羅維基指出,統合不是一把抓,過去未來匯集各方情報,無法 有效聚集多樣的意見才是問題所在。他又舉了Linux的開放源碼軟體的傳播的例子,顯示了群眾的智慧甚至能夠與來自微軟等公司一較高下,提供可靠和廉價的 電腦軟體。

《群眾的智慧》指 出,如果能集結到一群具備不同程度知識與見解的人,大可將重要的棘手問題交給他們去處理,強過交到一兩個人手中,無論他們有多聰明。期待專家能解決一個組 織的問題,是在浪費時間。我想,這就是為何經濟問題總是無法由幾個官大學問大的專家來解決,甚至過度自以為是的干預還擾亂市場,更甭提要強行通過眾人皆知 會對全民極為不利的協議等等。有時候政府只要做好重分配的稅制就好,把選擇權交給人民和市場吧。

要利用集體的智慧來解決問題,要有四個條件符合:一、意見真正的多樣性;二、獨立意見(所以它們之間沒有相關性);三、經驗權力下放; 四、意見聚集的適當機制。為什麼專家沒有那麼聰明?因為專家所見往往是略同,因此並不反映意見最大的多樣性;當見解和實際狀況有出入時,他們往往也無法修 改或調整自己的見解,而且往往過度自信。過去的表現從來都不是未來成功的預測,他們可能只是幸運。

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他指出美國NASA任務小組,在2003年討論面哥倫比亞號太空梭(STS Columbia OV-102)的因機翼遭泡綿撞擊時沒有預料到其極高的風險,導致它要在進入大氣層,因大空梭的機翼受損而爆炸。同樣的,美國和英國的情報部門沒有考慮到 伊拉克並沒有窩藏大規模殺傷性武器的可能性。在這兩種情況下,多樣的意見並沒有真正被匯整過。

我們為什麼願意與那些幾乎不認識的人合作?索羅維基很崇尚羅伯.賴特( Robert Wright)在《非零年代:人類命運的邏輯》Nonzero: The Logic of Human Destiny)的答案:經過一段時間後,我們自然會學到買賣與交易是能讓人皆大歡喜的遊戲,不像零和遊戲,永遠要分出誰贏、誰輸。

《群眾的智慧》表 示,最理想的企業總裁,當然應該要承認自己的知識有限,而且個人的決策也有限。而這也是為什麼通用汽車在它最風光,身為全球最成功企業的時候,重大決策都 是採取史隆(Alfred P. Sloan,1875-1966)所謂的「群體管理」方式。他以流行服裝品牌ZARA為例解釋由下而上的管理之效率。

不過,對於群體決策的效力,索羅維基也沒有一味地吹噓。《群眾的智慧》解釋金融泡沫和崩盤,指出確定股票的價格既是一種認知和統合的問題。我們總是在該公司的未來表現和其他股民之間的平衡作猜測。泡沫和崩盤發生時,這個平衡點過度轉移至統合那方,我們更擔心其他股民的動作多過公司的未來表現。

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只要有足夠的煽動,一大群人甚至可以真的以為,黑色的確是白色的。包括17世紀30年代的荷蘭鬱金香狂熱、南海泡沫、十字軍東征等等,稱不上是群眾的智 慧,只能稱上是群眾的瘋狂。加上上世紀90年代末的達康熱潮,和20世紀50年代的不太知名,但更有趣的保齡球泡沫,當時投資者大力投資保齡球球瑒,他們 的計算居然是,全美每一個男女和小孩,一年52週每週打兩小時的保齡球。金融市場也是群眾的活動,只是根據凱因斯(John Maynard Keynes, 1883-1946),其自我修正的時間長到你不會有機會看到。

最後,索羅維基在《群眾的智慧》指 出,歐美政界抱怨投票率太低。但是若從經濟學家的觀點來看,令人困惑的應該是,為什麼會「有人」肯去投票,因為想靠手中那一張票來改變選舉結果的機會,幾 乎等於零。民主,作為一個群眾的智慧之經典案例,可以是優於柏拉圖主義的精英主義。民主的決策或許不是群眾的智慧,可是決定採用民主這種方式來達成策的事實,卻證明了群眾的智慧。

本文原刊登於The Sky of Gene

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Gene Ng_96
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來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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