學術論文的圖片該怎麼處理？國外期刊早有規範—《科學月刊》

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

2 月 15 日 OpenAI 發佈 Sora，隔一周後 Stable diffusion 3 隨後推出，以前人家都說有圖有真相，現在眼見不實的時代要來臨了，你說？還有什麼可以相信的？

AI 生成的影像到底有沒有方法可以辨識出來？今天，我們來談談近期關於辨識 AI 生成，找出 AI 生成的破綻！

先說結論，理論上可以！但現實很困難，很容易被破解，這集我們回答三個問題：

1. AI 生成影像有什麼破綻？
2. 還有哪些方法可以辨別 AI 生成的影像？
3. 最後來談談這些辨識方法，在現實中會遇到什麼問題？

回到最基礎的問題眼見不再為憑，接下來只會越來越多，不會越來越少，謠言進化成謠圖跟謠影片，現在還真的沒有其他武器，來辨識 AI 生成的內容，說到底還是得回歸自身的媒體識讀、確認訊息來源！

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精心策畫的論文騙局

一九九六年，紐約大學物理學教授艾倫．索卡（Alan D. Sokal）在後現代研究期刊《社會文本》（Social Text）上發表了一篇論文〈跨越邊界：朝向量子重力的轉形詮釋學〉（”Transgressing the Boundaries：Toward a Transformative Hermeneutics of Quantum Gravity” in the postmodern journal Social Text）。

根據論文摘要，你覺得這篇論文是在講什麼？

「本文的目標，是藉由探究量子重力的最新發展，進一步地深析指出，海森堡的量子力學和愛因斯坦廣義相對論，如今已經被合成和取代。本文將指出，在物理學的這項新興分支中，時空流形不再是客觀的物理實體；幾何學變成了仰賴脈絡的相對關係；過去科學的基本概念已經變成可以質疑的相對性範疇，就連存在本身也不例外。我認為這種觀念革命，對於後現代的自由科學，具有深遠意義。」

如果你覺得這整段話只是用一堆意義不明的術語堆砌起來的胡扯，恭喜你猜對了。

索卡教授瞎掰了一篇論文，投稿到《社會文本》期刊，六名編輯審查之後決定接受，當成嚴肅的學術著作放在該期刊的特刊。

然後索卡發文說整件事都是他設計的騙局。他之所以煞費苦心做這種事，是為了要證明很多學術界的人都會用故作高深的方式騙取名聲。

住在拉普達裡的學者

強納森．斯威夫特（Jonathan Swift）在一七二六年的《格列佛遊記》（Gulliver’s Travels）就諷刺過這種事情，故事中的天空之城拉普達，住著一群偏執的學者和理論家，整天只會研究一些脫離現實的沒用東西。

索卡跟斯威夫特一樣虛構了很多荒謬的東西來諷刺這種現象，他在論文中塞進許多解構主義的流行術語：「偶然的」（contingent）、「反霸權的」（counterhegemonic）、「知識論的」（epistemological）。事後他對《紐約時報》表示，「這篇文章是在刻意模仿某些學者胡亂引述數學與物理概念的行為。我把這些胡扯連在一起，然後發明一個說法去吹捧。整篇文章完全不需要符合任何知識標準，也不需要符合邏輯，所以超好寫的。」

索卡一邊諷刺文化研究與文學批評期刊那種用字吹毛求疵的無聊文化，一邊用詰屈聱牙的高深術語來諷刺那些學界的派系鬥爭。學界彼此批判時候很愛使用一些沒人看得懂的術語，經常搞到即使是同領域的學者，也看不懂作者在說什麼。

事件發生之後，《社會文本》高層發表了一篇相當酸的回應：「索卡博士認為我們是知識相對主義者，他搞錯了。」共同創立該期刊的紐約大學教授史丹利．阿諾維茲（Stanley Aronowitz）表示，「而且這是因為他書讀得太少，學的東西也不夠多」。

索卡看到回應反唇相稽，「光是《社會文本》接受這篇文章，就已經證實那些後現代文學理論家的傲慢，已經誇張到可以無視邏輯。難怪他們從來不去問物理學家，那些引述物理的文字有沒有意義。在他們的世界裡，無法理解變成了某種美德；典故、隱喻、雙關語取代了證據跟邏輯。我的文章只是提供了一個例子，證明了這個流派多年以來的作風。」

學術界、法律界、醫學界這些白領人士，最容易被這種聲望連鎖反應所影響。當聲望決定一切，金字塔頂層的聲音就會過度放大，很多時候他們的說法可以廣傳，並不是因為說法有價值，而是因為其他人希望自己聽得懂他們在說什麼。即使其他專業人士聽不懂，通常也都會為了守住自己的飯碗而默默跟隨。

扁桃體切除術就是個好例子。這種手術的效果欠缺科學根據，但因為「專業醫學意見」普遍認同，一度盛行了幾十年。在二十世紀最時興的時期，上百萬名兒童接受了扁桃體切除術，其中許多甚至因此受傷或死亡；直到某一天，醫學界才終於願意仔細檢查該手術的效果，然後很快就淘汰了它。

當我們為了保障自身聲譽而服從權威時，我們會相信某一套既定的敘事，聽不進任何新資訊，所以很容易繼續以訛傳訛。這種時候，敘事的真假並不重要，因為在其他人眼中，我們這群附和的人都是專家，不太可能搞錯。

不過雖然以訛傳訛的效力很大，但它並非無懈可擊的高牆，反而更像一座疊疊樂——只要抽掉那根關鍵的木條，整座塔就會瞬間崩毀。

——本文摘自《集體錯覺：真相，不一定跟多數人站在同一邊！》，2022 年 12 月，平安文化出版，未經同意請勿轉載。