好好珍惜我，好嗎？──依附理論系列（十）

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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• 文／蕭子喬
• 校稿／蔡季葦
• 製圖／蕭子喬
• 編輯／蕭子喬

本篇剖析兇手心理，但不會暴雷。
觀影前閱讀可作為劇中線索來源，觀影後閱讀能更進一步了解兇手心理狀態。

台劇《模仿犯》上架 Neflix 不到一週，創下華語影集最新紀錄，橫跨全球各州 20 個地區前十榜單，更連續多日蟬聯台劇收視 No.1。影集中狂妄自大的連續殺人犯，用一個裝著斷手的紅禮盒開始，為世人帶來一個又一個「殺人創作」。

他不要贖金、每一次作案都有為被害人設計特別形式，甚至主動寄送錄影帶到各家電視台，戴著面具「自爆」現身，狂笑自大、向檢警叫囂，甚至鼓動民眾情緒。

在《模仿犯》中，兇手把殺人視為一種創作，把電視台、媒體和民眾目光拉進自己「作案舞台」的一部分。究竟，他為什麼要殺人？他到底怎麼了？

「這個兇手，根本就是把殺人這件事當成是他的創作啊！」
——《模仿犯》臨床心理師胡允慧。

心理學：悲劇有時來自於「受傷的靈魂持續無法找到人生光亮」

台灣犯罪學及心理學研究，剖析無差別殺人事件，發現兇手不斷在網誌、寫小說等過程中，表示要殺人才能證明自己活著。進一步剖析其成長過程，他歷經多次心理受傷，舉凡小時候被老師誤解、被迫道歉等多次人我關係的失落，當時都只能「硬吞下來」，沒有機會被好好接住與梳理。在他長大的過程中，失落太多，而光亮太少，釀成了一連串的悲劇。

精神分析學家佛洛依德觀點認為，當人在關係中不斷受傷，被忽視與誤解，情緒壓抑無處宣洩，逐漸變得「無法去愛真實的自己」，而演變成透過「殺人誓言」不斷訴說、強化，來形成武裝，建構一個不會受傷的自己。自戀型兇手面對被害人時，看似認為「你不好，我好」，但其實是「你好，我不好」。

張狂的自戀背後是受傷的靈魂，極致自我中心背後有很深的憂鬱和空虛，需要仰賴主宰他人，讓自己感受到活著。而當一個人無法真正愛自己，自然也就無法真正同理別人、愛別人，無法感同身受在殺人創作時被害者的感受，這或許是許多殺人犯「冷血無情」的緣故。

自戀不一定不好：健康性自戀 vs. 破壞性自戀

上述分析，並不是要你我以後看到自戀的人就避之唯恐不及。佛洛依德觀點提到，在關係中「練習愛自己」，其實是一種健康的自戀。遇到適當的挫折，與適當的成長後，能進化成為「有自尊」的成熟自戀，也就是所謂懂得愛自己、有自信的展現。

不過，若在過程中挫折過大，受到親密家人、重要他人接二連三地忽視，則可能演變成為只專注於自我防衛，性格變得封閉、武裝自己好似不需要親密依附，貶低他人或破壞關係。

每個人都曾有受傷的時刻：測驗你我的自戀指數

「你相不相信，所有人都有可能成為殺人兇手？」——《模仿犯》

如同劇中兇手所言，其實每個人心中都有「惡」，陰暗面隨著我們遇到的事件被堆疊與激發，形成每個人的黑暗指數。但別忘了，適當的自戀，能夠成為自愛而後愛人的養分，空虛渴愛而後失控，才會變成破壞性的自戀。

｜自戀指數簡易測驗｜

口  我是天生的領導者。 
口  我有說服他人的獨特天分。 
口  一個團體中，如果沒有我就會顯得無趣。
口  我知道自己很特別。
口  我擁有一些出類拔萃的特質。
口  我很有能是某個領域的明日之星。
口  我經常喜歡炫耀。

簡易測驗改編自：張益慈、詹雨臻、陳學志（2021）。繁體中文版「簡式暗黑四特質量表」之發展與信效度考驗。測驗學刊，68(4)，287-316。

或許，這世界上沒有絕對的好人，也沒有絕對的壞人；
而是被接住的靈魂，以及傷得太深的靈魂。

我們心中都有惡，但也都能成為接住他人的那個關鍵夥伴！

此文中劇照素材由瀚草文創提供，如欲使用須經詢問。

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延伸閱讀

1. 「我好，你也好」說話術，讓頻率搭上線
2. 《我們與惡的距離》被拒絕的情緒身體會記住

1. 張益慈、詹雨臻、陳學志（2021）。繁體中文版「簡式暗黑四特質量表」之發展與信效度考驗。測驗學刊，68(4)，287-316。
2. 吳台齡（2017）。從心理病態的脈絡來理解無差別殺人者——以2014年臺北捷運大量殺人事件為例。犯罪與刑事司法研究，27，43-68。
3. 葉寶玲（2009）。論自戀：以精神分析與溝通分析心理動力取向的觀點探討。諮商與輔導，280，40-45。

人一定會有自卑感嗎？

阿德勒強調：只要是人，就一定會有自卑感。在浩瀚的大自然中，人類是既渺小又脆弱的生物，打從出生開始，就免不了對環境感到自卑。

不過，這種自卑感對人類來說也是一種祝福，因為強烈的自卑感，激發出人類克服與超越環境的欲望，在一連串實踐的過程裡，人類的潛能獲得了發展。阿德勒將這種特性稱為「優越感的追求」。

那麼，蠶食著我們的自卑感又是什麼呢？有些人在成長時能順利克服自卑感，有些人卻陷於自卑而苦不堪言，其中的差異究竟來自何處？

為了釐清兩者的差別，我們必須先認識一個概念——自卑情結。

「自卑感不就是自卑情結嗎？自卑情結是什麼？」你可能會對此感到訝異，因為在日常生活中，自卑感和自卑情結被當作一樣的意思看待。

不過，就心理學而言，「情結」指的是針對某一事物的情感集結，簡單來說就是對該對象產生過度的情感。因此，自卑感本身並不是問題，讓人感到痛苦的是因為陷入自卑情結，而對自身的想法與行動強加束縛。

把自卑感當作藉口

《被討厭的勇氣》的作者岸見一郎，將自卑情結解釋為「開始把自卑感當作藉口」的狀態。

例如有人對學歷感到自卑，這本身並不是大問題，可以承認「我讀的書比別人少」、「我學生時期不太會念書」，然後在其他領域上追求成就；或是「我小時候家境貧寒，沒能上大學，所以現在想讓自己的學生夢狠狠燃燒一回」，透過進修加以彌補。

上述這些情況，都是將自卑感當作動力，試圖讓自己進一步成長和發展，就不會演變為自卑情結。相反的，有些人因為學歷低而感到畏縮，碰到需要挑戰的情況時就選擇逃避，總是自我貶低。

如果一味埋怨「我一輩子都要被這該死的學歷綁手綁腳」、「從這種學校畢業還談什麼成功」，那麼就只是一直在「自卑情結」的陷阱裡掙扎而已。

足以讓人感到自卑的領域多不勝數：外貌、體格、智力、性格、家庭、經濟能力、所屬團體等，自卑感的種類就和人類個體一樣多。

利用自卑感提升自己

其實，阿德勒在幼兒時期曾患有佝僂病，不僅身材矮小，還經歷口吃、行動不便等身體方面的障礙。然而，幼年時期的種種磨練，也成為了他立志行醫的契機。

他以對身體的自卑感為出發點，擴及到人類可能普遍具有自卑感，以此奠定了學術的基礎。換句話說，阿德勒將自卑感昇華為對學問的好奇。

提到身體的自卑感，就不能漏掉韓國的足球選手朴智星。朴智星天生就是扁平足，對足球選手來說，這樣的身體條件非常不利。

他為了克服自卑感，練習時比其他人都更加努力。假如朴智星以「我有扁平足的問題，無法成為足球選手」為由中途放棄，那麼我們就看不到號稱有「兩個心臟」的他在足球場上的精彩表現。

自卑感與自尊的關係

倘若被自卑情結困住，不僅心理上會變得怯懦，還可能出現反向、退化、攻擊、迴避等防衛機制。此外，自卑情結最大的副作用，是會與低落的自尊感互相影響，形成惡性循環，讓人掉進焦慮和憂鬱的深淵。

在《姐就是美》（I Feel Pretty）這部電影裡，可以清楚地看出自卑感與自尊感的關係。電影中的主角蕾妮，一直以來都為外貌感到自卑，表現得畏畏縮縮，直到某天發生意外撞傷大腦後，她突然覺得自己非常漂亮。

蕾妮的外表雖然沒有改變，但她對鏡中映照出的自己充滿自信，態度與行動也和過去截然不同。於是，主角周圍的人也開始展現出不同的反應，紛紛被蕾妮的自信吸引，覺得她看起來很有魅力。這就是自信感所帶來的效果。

最後，蕾妮的大腦又再次受到衝擊，回到了原本的狀態，看見自己最初的模樣。這時，她才領悟到自己過去有多麼被外貌束縛，也明白了自己不是因為外表才無法獲得喜愛。

也就是說，比起客觀的狀態或條件，主觀上如何看待自我更加重要。

為了克服自卑感所產生的優越情節

此外，與自卑情結相同，「優越情結」（superiority complex）也會成為問題的根源。陷入優越情結裡的人，內心總是惴惴不安，缺乏自我滿足感，並且習慣與他人進行比較，希望大家認可自己處於優勢地位，是比一般人更加出色的存在。

因此，他們會沒來由地自我炫耀，介紹一些他人根本不感興趣的個人經歷，甚至強調自己與掌權者或名人有交情。這些行為，都是因為害怕自己被輕視、不被肯定或被識破，企圖掩蓋真相的一種扭曲型補償。換句話說，為了克服自卑感，他們動員了虛假的優越感。

看到這些人，就會想起前文提到的缺乏自尊感，但自尊心很強的案例。姜宇或許也是為了掩蓋自卑感，而過度表現出虛假的優越感吧？

真正懂得自我尊重、認定自我價值的人，不會覺得有必要包裝或炫耀自己，因為個人價值與他人的肯定與否無關。仰賴外部條件的自尊心雖然會起伏不定，但自尊感不會被他人的評價左右，是一種處於穩定狀態的情感。

——本文摘自《懂了以後更輕鬆的心理學：心理諮商專家精選最有感15個議題，克服拖延症、完美主義、自卑、過度擔憂的日常練習》，2022 年 11 月，大好書屋出版，未經同意請勿轉載。