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新聞嚇死我了!這些食品究竟能不能吃?—《科學研習》

科學研習
・2016/11/10 ・5147字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 562 ・九年級

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文/李暉|國立東華大學教育與潛能開發學系副教授

螢幕截圖 2016-11-09 11

近年來食安問題頻傳,媒體傳播流於理盲而濫情,民眾基於對「化學」的恐懼和對公務機關的不信賴,往往驚恐而莫知所從。本文從科學的角度,說明食安把關的標準以及媒 體常見的濫情手法,建議一般大眾基本的理性判斷原則,以期培養判讀相關新聞之素養,不傳播不實謠言。

食安與媒體

臺灣重大食安事件從未停過。據維基百科「臺灣食品安全事件列表」顯示, 2010 年以來,排除爭議與待查證之事件, 光是有查證的著名食品安全事件就有 73 件,平均幾乎每個月都有。這些食安事件 透過新聞媒體的傳播,已經成為一般民眾生活中的夢魘,究竟什麼能吃?什麼不能吃?影響民眾的資訊幾乎全都來自媒體。

另一方面,近年來智慧型手機與社交媒體的誕生,資訊傳播網絡之廣,傳遞速度之快,更是甚於以往。每日被灌入之訊息數以百計,更別提主動瀏覽社群活動時廣告與內容農場的轟炸。這些訊息往往以聳動的標題,未經證實的內容,基於民眾對「化學」與「疾病」的恐懼,不僅誇大其詞, 甚至無中生有。在民眾恐慌之餘,遂行其廣告之實,或騙取點閱。許多民眾亦基於善意提醒,不經查證(也不知如何查證) 就全數分享,以致於相關單位或學者一再澄清,卻實效有限。

「天然的尚好」已廣為社會大眾接受。圖/擷取自廣告畫面。
「天然的尚好」已廣為社會大眾接受。圖/擷取自廣告畫面

當食安事件透過媒體一再出現,民眾惶惶終日,如何吃得安全已是重要的「生活素養」之一,應運而生的就是「天然」、 「有機」、「無毒」的食品。維護食用安全固然是值得推崇,但一昧排斥「食品添加物」和「人工(合成)」,甚而危害守法廠商,恐亦非民眾之福。今日市售的食品中多數含有「食品添加劑」,崇尚「天然的尚好」的環保人士往往視之為毒蛇猛獸,欲去之而後快。「食品添加劑」若真的如此害人,各國政府為何皆立法核准使用?若僅以官商勾結視之,肯定是過於偏頗。關於「食品添加物」,本刊《科學研習》 在 2014 年 3 月第 53-3 期中已做為專題, 歡迎參閱,此處不再贅述。

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今(2016) 年 5 月, 美國國家科學院、美國國家工程院和美國國家醫學院,就曾發布《基因改造作物:期待與展望》 報告,報告中認為,目前並沒有充足證據證明基改作物會讓人生病或危害環境。 隨後 109 位諾貝爾獎得主聯名發出一封公開信,敦促國際環保非政府組織綠色和平(Greenpeace)和它的支持者停止反對基因改造農作物。這些著名科學家的身價和信譽,絕非跨國企業所能買動(端聞, 2016)。

什麼是「毒」?

什麼是「毒(物)」?據維基百科:毒物是對生物造成不適反應的物質之總稱。 在毒理學的基本觀點上,所有的物質多少都具有毒性。簡言之,是「攝取量」的問題。但一般必須攝取極大量才有危害風險者,不稱作毒物。例如:氮氣(N2)有毒嗎?當然沒有,因為我們每次呼吸除了氧氣,同時也吸進了大量氮氣。同樣地,二氧化碳(CO2)一般也不稱作是毒。但是一氧化碳(CO)就是有毒的,因為如果吸入空氣(氧氣)也伴隨吸入一氧化碳(56 ppm 以上)時,就可能有致命風險。

那麼鹽巴(NaCl)有毒嗎? 嗯∼∼應該沒有吧, 畢竟我們每天都吃啊,少了它反而容易導致電解質降低引發危險。然而 2013 年 11 月震驚社會的「毒奶案」,就是嬰兒奶粉中被摻入鹽巴餵食,導致嬰兒死亡。所以同樣是鹽巴,它可能是生命必須品,也可能是致命毒藥,毒與不毒只是一線之隔,關鍵在於「劑量」!

每一種可能接觸到,且具有危害性的化學成分,都訂有安全標準。安全標準的訂定是以動物試驗(齧齒類、非齧齒類、 靈長類等)、作用時間(急性、亞慢性、慢性毒型)、類別(基因毒性及致癌性和其他特殊毒性)訂出「無可見作用劑量(noobserved-adverse-effect level, NOEL; 每毫克/每公斤體重)」,即某物質對試驗動物不會產生任何可觀察到不良反應時的最大劑量。再加入安全係數(safety factor),通常至少是 100 以上,甚至到 500 或 1000 , 訂出「每日可容許之劑量(acceptable daily intake, ADI; 每微克/每公斤體重)」(即 NOEL 的百分之一或更低),或訂定「最大殘留量」(maximum residue limit, MRL; ppb~ppm)。因此,所謂的最大殘留量是行政上的管制點,行政處理的依據,不是會造成健康危害的臨界點。

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超標 ≠ 危害

正確的態度是,鼓勵相關單位加強檢驗,遇到超標嚴格取締,但切莫驚慌,它離產生危險還有很大的距離。

關於致癌

另一方面,由於民眾對於癌症的恐懼,只要提到「致癌」或「致癌物」就容易引起恐慌,若是能夠瞭解所謂的「致癌 物」,可能有助於對食物選擇的理性判斷。 世界衛生組織(World Health Organization, WHO)將致癌物做如表 1 的分類:

螢幕截圖 2016-11-09 11.11

對於致癌的可能性,事實上除了第 1 類和 2A 類,其餘儘管有風險(沒有絕對的零風險),卻可能性極低,或並無發現任何案例。換言之,「致癌物」指的不是會導致癌症的物質,而是「可能導致癌症的物質」。若是以表列的實例看來,要避開「致癌物」除非煙、酒不沾,茶、咖啡不碰, 而且不用手機。即便如此,還是有無可避免的大氣污染。而且就算是有致癌的可能,也還存在前述「劑量」的限制。事實上,對於癌症形成的原因至今未有定論, 僅知癌症與生活習慣(所謂的環境因子) 或是遺傳具有高度相關性,細胞分裂數與癌症形成機率呈現高度正相關,但相關並不存在因果關係。2015 年,Science 期刊上登出一篇序文,名為〈癌症的壞運〉(The bad luck of cancer) ,說明罹患癌症純粹只是因為「運氣不好」。

媒體、科學與社會

也因為科學的專業性,媒體報導時會引用「專家」的看法。認真負責的媒體訪問專家是為了確認內容的正確性與權威性,但也有許多媒體是為了既定說法背書,所以受「採訪」的專家未必是該領域中的翹楚,而是「樂於被採訪」的「專家」。 真正的專家語多保留,卻往往被斷章取義。例如:「研究指出過量的 XX 物質與 OO 症有高度相關」(不論研究是否可信, 不論是否有因果關係),「在常見的 YY 食 物中可能含有 XX」(不論多寡,或也可能沒有)。上述分離的兩句話再由媒體剪接在一起,無怪乎民眾會解讀成是「YY 食物會導致 OO 症」。而「樂於被採訪」的「專家」總是一有新聞就率先被採訪。有些專家保守,亦有些愛誇大其詞,筆者甚至看過能將一個碳原子畫出六個共價鍵的「化學專家」。

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除了「專家」,傳統平面媒體多半在標題上較為誇大,但近年來網路媒體風行,或限於時效,或限於人力,或騙取點閱,在標題上已不只是誇大,實質上已經失真或達到驚悚的地步,貼上嚇死人的標題,再加個問號卸責。隨便在網路上查詢就有如下之結果:「電子鍋內鍋煮飯有毒?婆媽崩潰:已經服毒好多年 了!」、「注意:XX 不能和 OO 一起吃! 後果嚴重!」、「驚!這樣吃水果 = 慢性自殺」、「白酒 + 啤酒 = 慢性自殺!馬上分享出去!你的朋友會感謝你」、「吃半熟的蛋會致命?」、「三明治 + 優酪乳 = 癌 症?」、⋯⋯。更不用說可能懷有其它目的。以筆者在為科學新聞解剖室撰寫「你相信電子鍋內鍋會煮出「毒飯」嗎?!」 一文時為例,首先發現這是個流傳已久的議題,雖經多次澄清卻又一再出現,何以數家媒體又不約而同報導這個並非當日發生的「新聞」?繼而看到各媒體以相同的語詞極力詆譭鐵氟龍內層塗裝,卻在文章結束之後,總是看到某廠牌不鏽鋼內鍋的廣告,其目的不言可喻。

媒體慣用聳動,有時可能未經證實的詞彙,或是斷章取義,來吸引讀者的目光。本圖擷取之新聞,科學疑點可見〈牛奶殘酷真相? 殘酷的真相不是牛奶,是謠言〉一文。圖/擷取自新聞畫面。
媒體慣用聳動,有時可能未經證實的詞彙,或是斷章取義,來吸引讀者的目光。本圖擷取之新聞,科學疑點可見〈牛奶殘酷真相? 殘酷的真相不是牛奶,是謠言〉一文。圖/擷取自新聞畫面

事實上對於科學及科技知識的傳播而言,大眾媒介的功能不僅僅媒介科學的訊息,它其實也在形塑科學的訊息 (Dimopoulos & Koulaidis, 2002; 引自黃俊儒,2010)。而且科學是一個很長的故 事,但是新聞在意的卻僅是快門的一瞬間 (黃俊儒,2014)。連認真製作的新聞媒體都存在著學門間跨領域的隔閡,更不用說是為了賺錢、騙點擊的媒體。黃俊儒教授在《別輕易相信!你必須知道的科學偽新聞》一書中,以實例指出了十點科學新聞錯誤報導的類型:理論錯誤、關係錯置、 不懂保留、多重災難、忽冷忽熱、忽略過程、便宜行事、官商互通、名不符實、和戲劇效果。詳細地道出媒體、科學與社會之間的糾葛,歡迎進一步閱讀。

化學恐懼症

黃俊儒和簡妙如(2006)的研究指出, 科學新聞中之科學知識領域類型,屬於高頻次的有兩類,即「電腦/資訊/網路」 類(占 25.15%)和「醫藥/健康/食品」 類(占 22.7%)。「電腦/資訊/網路」類多係新發展之產品與使用訊息,而「醫藥 /健康/食品」類卻是由來已久的民生問題,其中的食品健康新聞又多半是一件件食安事件所累積而成。當民眾從媒體(而非教科書)中接觸到「三聚氰胺」、「順丁 烯二酸」 、「銅葉綠素」、「塑化劑」⋯⋯等詞彙時,伴隨的都是「毒害」、「污染」、「致癌」、「慢性自殺」⋯⋯。無怪乎只要談到 「化學」,一般民眾直覺產生「有毒的」、「害人的」印象,甚至「恐懼」而希望生活中不會出現任何化學品。

今年 3 月,專欄作家 David Robson 在 BBC 上發表一篇文章〈讓我們忽視真正危險的「化學恐懼症」〉,指出:「大約從 20 世紀 60 年代開始,一種古怪的恐懼氛圍開始在發達國家蔓延開來——有人認為,有一種有毒物質正在對我們構成威脅,入侵我們的身體。它不僅改變了我們食用的食物和呼吸的空氣,甚至改變了我們給孩子購買的玩具。這個『眼中釘』究竟是什麼? 『化學製品』。或者更確切地說,是人工化學製品。即便已經有大量證據證明合成物質是安全的,但還是有很多人一定要選擇天然替代物,認為天然植物提取物肯定比工廠裡生產出來的東西更加安全。科學家給這種恐懼症起了一個名字——『化學恐懼症』」。

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至於一般民眾有多害怕化學品?從 DHMO 事件就可見一般:1997 年,美國愛達荷州一個 14 歲的國中學生 Nathen Zohner 發出問卷,請民眾簽署取締 DHMO 的請願書,請願書內容說明了 DHMO 的 性質:

  • 又稱為「羥基酸」,是酸雨的主要成分。
  • 會助長「溫室效應」。
  • 可能會導致嚴重的灼傷。
  • 會助長自然景觀的侵蝕。
  • 加速許多金屬的腐蝕和生鏽。
  • 可能會導致電氣設施故障和降低汽車煞車效能。
  • 在癌症末期患者切除的腫瘤中都會發現它的蹤跡。

儘管危險,DHMO 還是經常用於:

  • 供作工業溶劑和冷卻液。
  • 核電廠。
  • 生產發泡膠。
  • 作為阻燃劑。
  • 用在許多形式的殘忍動物研究。
  • 農藥的噴灑。即使清洗後,農產品仍然會沾染到這種化學物質。
  • 作為某些 「垃圾食品」 和其它食品的一種添加劑。
  • 一種在研究上和工業上的潛在危險物質。

在受訪者中有 86% 完成連署,贊成禁用 DHMO。事實上,DHMO(dihydrogen monoxide,H2O; 一氧化二氫)就是生命三要素之一的「水」,這項研究獲得 1997 年 美國愛達荷州科學展覽競賽首獎。Nathen Zohner 的題目是 “How Gullible Are We?” (我們是多麼的輕易相信?)

結語

做為一位科學教育學者,提昇國民的 科學素養一直是努力追求的目標,食安問題是其中重要的一環。專業的知識固然不是人人都能理解,但維護自己的生命安 全,不僅不要被毒死,更不要被嚇死。其實筆者更擔心的是各種媒體充斥誇大的訊息引發民眾恐慌,久而久之不再相信媒體,那天真的危害事件來臨時,引發「狼來了」的負面效應。因此,基本的科學素養與媒體素養應在生活中一一建立,透過像本刊一樣的普及刊物導正視聽。

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究竟那些能吃?那些不能吃?我建議: 「量」真的很重要,只要是合法合格的商品,請放心的吃(別把自己嚇死,心理健康不亞於生理健康),重要的是不要獨沽一味,以免過量。有疑慮時查詢可靠的網站,食藥署詢答系統 、泛科學等都是不錯的網站,不妨參考。

參考資料

  1. 彭琬馨(2016)。基改作物爭議超過 20 年,誰說得有理?
  2. 端聞(2016)。109 位諾獎得主連署公開信,要求綠色和平停止反對基因改造
  3. 李暉、賴雁蓉、黃俊儒(2015)。你相信電子鍋內鍋會煮出「毒飯」嗎?!
  4. 羅布森(D. Robson)(2016)。 讓我們忽視真正危險的「化學恐懼症」
  5. Lorch, M. (2014). Five myths about the chemicals you breathe, eat and drink.

m55-10_001

 

本文摘自《科學研習》月刊第 55 卷第 10 期,2016 年 10 月號

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科學研習
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《科學研習》 月刊自民國 51 年創刊至今,經歷半世紀之久,為我國中、小學師生參考的科學補充教材,為倡導科學活動,提高科學研習興趣,培養正確科學態度,增進科學知能,並輔導學生進修研究,長久以來希望成為中小學師生交換科學教學心得、報導各類科學話題與成果的園地。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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臺中、高雄、花蓮舉辦 112 年度廣電媒體專業素養培訓課程,共創優質媒體閱聽環境
PanSci_96
・2023/11/18 ・802字 ・閱讀時間約 1 分鐘

國家通訊傳播委員會(下稱 NCC)為健全廣電事業發展、提升從業人員專業素養,促使廣電事業製播優質節目及傳遞正確資訊,今(112)年援例舉辦「廣電媒體專業素養」培訓課程,本趟知識列車自 8 月起於臺北開跑,9 月分別安排於臺中、高雄,花蓮場則於 10 月辦理完成。

NCC 於 8 月舉辦專業訓練課程臺北場後,佳評如潮,在 9 月舉辦的臺中、高雄場, 10 月舉辦的花蓮場,各地媒體從業人員共同參與,除了「廣播事業營運發展」、「電視事業營運發展」、「性別平權」、「權益保護」、「多元文化」等主題外,更為中、南、東部業者規劃「內容自律」課程,邀請國立臺灣海洋大學助理教授,同時也是資深媒體人的許文宜教授,從實例探討廣電相關法規,培養內容自律意識;「消費者權益保護」課程邀請衛福部食藥署吳怡萱副稽查員,透過食品藥妝及醫藥法規,講述食藥廣告製播應注意事項。

圖 1 「消費者權益保護」課程邀請衛福部食藥署吳怡萱副稽查員分享

因應數位時代的快速變化,安排「 AI 在廣電媒體的應用發展趨勢」課程,分享科技新知及 AI 於廣電節目應用實例;「事實查證工具應用」課程則旨在培養識別虛假訊息的能力,從而可充分履行媒體的專業責任,安排每場次 3 小時的事實查證工作坊,期提高參與業者事實查核意識及能力,進而杜絕虛假訊息傳播。

圖 2 「 AI 在廣電媒體的應用發展趨勢」課程邀請集仕多股份有限公司梁哲瑋總經理分享

睽違兩年首次回歸實體課程,中、南部從業人員展現其熱情,不僅課程踴躍互動,課後也與講師熱絡交流,紛紛表示課後收穫良多。花蓮場原訂課程面臨「小犬」颱風侵襲而延期一周辦理,出席率仍高達 8 成,展現東部業者學習新知的熱情與企圖心,期待未來廣電媒體產業持續相互砥礪,攜手打造優質視聽環境!

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廣電媒體專業素養培訓課程好評再加開!歡迎報名臺北加開場,共同打造美好的閱聽環境!
PanSci_96
・2023/11/10 ・859字 ・閱讀時間約 1 分鐘

國家通訊傳播委員會(下稱 NCC)為健全廣電事業發展、提升從業人員專業素養,促使廣電事業製播優質節目及傳播正確資訊,舉辦「廣電媒體專業素養培訓課程臺北加開場」,將於 11 月 30 日假集思交通部國際會議中心辦理,詳情請見報名表

本課程已邁入第 15 個年頭,在睽違兩年線上辦理後,今年回歸實體課程,盼能提升廣電媒體從業人員專業素養,建立優質廣電環境,進而提供民眾最精準訊息。本系列課程 8 月 22 日從臺北出發,一路前往臺中、高雄、花蓮,環島巡迴課程於 10 月 13 日圓滿結束,系列課程議題多元且講師具備領域專業,課程佳評如潮。

因應許多業者期待, NCC 將舉辦專業培訓課程臺北加開場,規劃以下課程:一、「 AI 在廣電媒體的應用發展趨勢」課程,邀請集仕多股份有限公司總經理梁哲瑋分享科技新知及 AI 於廣電節目應用實例;二、「從廣播/電視節目探討內容自律機制」課程,邀請國立臺灣海洋大學助理教授、同時也是資深媒體人的許文宜教授,從實例探討廣電相關法規,培養內容自律意識。透過專家學者精闢解析、傳遞新知,提供一個讓業者互動交流的平台。

NCC 身為廣電媒體主管機關,將持續辦理一系列課程,致力於優化從業人員專業素養與識讀能力,彼此勉勵、交流,一起成為守門人,製播更精準、優質的內容,共同打造一個美好的視聽環境!

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參與課程者也將獲頒「參訓證明」,歡迎廣電媒體從業人員與關心此議題的民眾踴躍線上報名參加,名額有限,欲報從速,額滿為止。

臺北加開場活動資訊:

  • 時間: 11 月 30 日(四) 14:00-17:30
  • 地點:集思交通部國際會議中心 2 樓 202 會議室(台北市中正區杭州南路一段 24 號)
  • 費用:免費
  • 報名連結:https://forms.gle/ykK3YvBa89TQMLi16