解決對立沒有特效藥：從認知科學找到社會衝突的原因與解法

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。

• 艾瑪．楊恩（Emma Young）／著
• 鄧子衿／譯

許多人可能多多少少瞭解「飢怒（hanger）」的狀況，但是和食物相關的感覺訊息對心理造成的影響，並非只有這樣。

潛在的學習行為

在日常對話中，經常會出現「直覺」（gut feeling）這個字眼。你無法確定要買這棟房子還是那棟房子？靠直覺吧！這種直覺的特徵是：並非由意識評估利弊得失，而是更多取決於下意識對不同選擇之間的偏好，而且往往會影響到重大的決定。

選擇偏好是在下意識發生的，但並非代表就不會受到事實的影響。你的腦部會學習到某種程度的內隱知識（implicit knowledge）和關聯持續性，但是你自己並沒有瞭解到這點，那屬於演化上較原始的學習形式。

雖然人群中，這種學習能力有高有低，但是與智商無關。有人可能智商測驗的得分高到可以成為門薩（Mensa）會員，但是在內隱學習上是個笨蛋，當然也有反過來的人。如果你仔細瞭解到在實驗室裡內隱學習發生的過程，就馬上能夠瞭解箇中道理。

內隱學習：感知身體狀態的訊息

其中許多的研究中，會追蹤人們玩賭博遊戲時的心理狀態，但是那些人在玩的時候並不瞭解遊戲規則。玩家如果想玩得好，就需要在遊戲進行時，摸索遊戲行動與勝負效應之間的模式，也就是遊戲規則。不過由於設定的遊戲規則非常複雜，藉由邏輯推理的方式難以整理出來。

儘管如此，根據經驗，有些玩家至少顯示出學習到了一些規則，或是對規則的掌握程度高到足以做出明智的決定，他們會選擇在贏錢機率高的時候下賭注，在容易輸錢的時候收手。但是當研究人員問這些受試者真正的規則是什麼，他們通常會說不知道。那麼，他們是怎麼學習到遊戲規則的？

答案和他們的生理狀態有關。在進行遊戲時，研究人員會測量受試者的身體狀態，例如心跳速率和皮膚出汗的程度。研究指出：處於適合下注的時機與不適合下注的時機之間，這些狀態會有微妙的差異。大腦喜歡贏，杏仁體會很快學到「勝利」的狀態（不論是在賭博遊戲中，或是其他會影響生存繁衍的事情上）以及「失敗」的狀態。

當杏仁體偵測到威脅，便引發了生理學家坎農所說的「戰或逃」反應，告知下視丘讓心跳加速、流汗增加，以及產生身體的其他變化。如果威脅既實際又明顯，那麼反應就會很強。如果威脅曖昧又模糊（例如你拿到一手爛牌），那麼反應就會比較弱。

不過就算沒有意識到那真正的威脅，但是身體對於威脅所產生的曖昧又模糊的感覺訊息，你依然可以察覺到。身體的這些訊息能夠讓你在下意識中，靠直覺而非以邏輯思維，做出正確的決定。比較能夠感知到身體狀態訊息的人，往往比較擅長內隱學習。由於感知身體內部狀態的能力和智商無關，我們從事這種內隱學習的能力，也就和智商無關了。

內隱學習與高風險決策的能力

有鑑於每個人感知身體內部狀態的能力不相同，薩塞克斯大學的克里奇利（Hugo Critchley）和葛芬柯（Sarah Garfinkel）想要知道，這種能力是否會影響實際生活中的決策與成功。為了研究，他們要找一群能夠快速吸收大量知識、從很複雜的資料中看出模式，能夠快速進行高風險決策的人。結果他們找到的是股票交易員。

上述的那些能力，股票交易員樣樣精通，往往能夠做出正確的決定，報酬則是大把鈔票和保有工作，錯誤的決定則會讓他們被踢出華爾街。

理論上，感知身體內部狀態的能力更敏銳，內隱學習和憑直覺做決策的能力就更強。

關鍵在敏銳的內感受能力

克里奇利和葛芬柯與同事一起研究倫敦股票交易市場的營業員，驚人的結果於 2016 年發表。

首先，和從事其他不同工作的對照組相比，股票交易員對於心跳的感覺比較敏銳，這確實代表了對身體內部狀態的感覺比較敏銳，有助於交易成功。但是研究團隊竟然發現：可以用個別交易員的內感受能力，預測他們能賺多少錢，以及在這行業能夠待多久。在這個內感受能力超強的群體中，愈敏銳的人愈成功。

研究團隊寫道：

金融界的交易員經常提到，在挑選有利的交易時，直覺很重要。我們的研究指出，這種直覺並不只是金融圈的神話傳說而已，而是真實的生理訊息，有真正的用處。

意識都還來不及反應的「預感」

知道心跳速率稍微變化，並不屬於直覺，但是我們知道：對於心跳的感覺可以用來當成內感受能力的普遍指標。在受到威脅的狀況下，進入腸道的血液會減少，而腎上腺素會使得小腸中的不自主平滑肌放鬆，那些肌肉的伸展受器能夠偵測到這種現象。腦部察覺到這些改變，在意識還沒有瞭解到的情況下，就知道了可能會發生的狀況，只不過這時你覺得產生的是「預感」。

對於內感受更為敏銳的金融交易員，可能就是如此。同時，如果其他人對於要做的事情猶疑不定的時候，這些內感受更為敏銳的人通常會建議：「相信你的直覺。」（Trust your gut.）

——本文摘自《超級感官：人類的32種感覺和運用技巧》，2023 年 3 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。

在某個燠熱難耐的夏日午後，你打開電風扇，卻發現吹出來的風好像比印象中來得小。你眉頭一皺，覺得案情並不單純。就在走近電風扇的那幾步裡，好幾種可能性閃過心頭：

「會不會是按錯按鈕了？」、「會不會是扇葉太髒了？」、「會不會是轉軸黏住了？」、「會不會是⋯⋯？」這些猜想背後，都是根據你對電風扇原理的一些些認識才會做出的假設。

在提出疑問和假設之後，尋找問題的答案

靠近電扇之後，你看到按鈕確實是按下了「強」。接著你切斷風扇電源，看了看扇葉，發現確實有點髒，於是把電風扇拆洗後裝回去，再按下按鈕。結果風吹起來，就如同你印象中的那麼涼了。這證實了你的第二個猜想，並且解決你所關心的問題。

上述這樣的過程，其實就是「察覺差異，提出問題」、「根據理論，連結現象」、「提出假設，進行驗證」、「預測結果」等等的探究過程。

再舉個例子。

我有一天走在馬路上，看到白色分隔標線的一端閃著黃色的光。我心想：「難道馬路地上埋了一顆黃色的燈？是要作為交通警示用途嗎？」

我覺得奇怪，記得前幾天沒看到這裡有燈。接著我把視野放大，往左往右看了看周圍。發現有一台車停在遠處，車頭開啟方向燈，燈是黃色的，而且還在閃爍。然後我馬上注意到，兩者閃爍的頻率是相同的。

於是我有了新的猜想：「地上的神祕閃光，非常可能來自於汽車閃爍的方向燈的反光。」

但是柏油路面怎麼會反光呢？

仔細一看，地上似乎有一小灘水。汽車的方向燈發出來的光，剛好通過那一小灘水的反光進到我眼睛，讓我覺得地面在發光。接著馬上一台車經過，就擋在方向燈和積水的中間。我看到的亮光馬上消失，證實我的第二個猜想是正確的。

「哪裡怪怪的」這個念頭，會帶領我們尋找答案

像這樣的心智活動，在我們的生活中無時無刻都在進行著。只要我們發現「哪裡怪怪的」，腦袋幾乎就會立刻啟動探究的機制：

• 廚房怎麼那麼多螞蟻？（察覺問題）
• 是不是有食物殘渣沒有清理乾淨？（根據理論提出假設）
• 仔細觀察一下，發現⋯⋯（得到結論）

既然這些能力是我們原本就自然會的，那又為什麼要學呢？因為我們雖然很習慣對於意料之外的事情展開探索，但是以直覺來進行思考及解決問題的方式，往往並不太科學。

古人說的「地牛翻身」，其實也是一種探究的精神

古人在觀察自然現象的時候，會提出自己的解釋。例如面對地震的時候，台灣民俗的說法是「地牛翻身」，日本民俗的說法則是「棲息在地底的大鯰魚搖動身體」；至於日食在中國的傳說中是「天上的狗把太陽吃掉了」。

於是後人也會根據這些「理論」來規劃解決問題的方法。例如，綠島人認為地牛不只一隻，還會彼此打架，所以地震時要敲打金屬臉盆來分開牠們；同樣的，古時候的中國人看到日食，也會敲鑼打鼓、放鞭炮來趕走天狗。

有趣的是，根據這些「理論」採取的「實驗」，還真的每一次都會成功喔！一代又一代的人反覆進行著下圖這樣的實驗，所以千年來人們始終對這些「理論」深信不疑。

如果你是一位受過基礎科學教育的公民，這時候可能就會提出質疑，認為這樣的實驗並沒有對照組。

例如下一次出現日食的時候，如果不要敲鑼、打鼓、放鞭炮，日食是不是也會結束？如果不這麼做，日食仍然會結束的話，那麼用敲鑼打鼓的方式趕走天狗的假說就會受到挑戰了。

當然，在一個深信天狗傳說的社會中，沒有人會膽敢拒絕敲鑼打鼓，不然萬一太陽真的就被吃掉而永遠消失了，這責任誰負擔得起？用這個角度來看會發現，有時候要突破傳統，其實是一件非常困難的事情。

恐懼源自於未知：想消除恐懼，需要探究未知

人對於未解的現象，往往會用隨意的想像與歸因來尋求解釋，用很直覺的方式來建立對自然現象的理解，也是人類天生的習慣。

直到距今兩千六百多年前，古希臘哲學家泰利斯才撥開直覺的迷霧，主張應該拒絕再用人格化的神祇來解釋自然現象，而是要藉由理性的假說來理解和解釋自然現象。但即使西方在兩千六百多年前已經出現這樣的思想，但近代科學真正臻至蓬勃發展，還是近半個世紀內的事情。

正由於科學的研究和思考方法並不直覺、並不符合人類的天生習慣，所以必須透過後天的教育與訓練，才能慢慢熟練並妥善運用在生活之中。

雖然探究是我們的天性，但是具有科學素養的探究卻不是天性，無法一蹴可幾。就像科學家需要訓練有素的探究技術，才能做好自己的研究。

一般公民也需要具備科學探究的素養，來幫助自己在面對生活中諸多不熟悉的現象時，能運用一套思考和研究的方式來做判斷，特別是幫助我們更加注意到生活中不尋常的現象，能對許多直覺、缺乏事實支持的歸因有更高的警覺。

正因為我們的生活離不開探究，所以更應該透過學習來提升探究品質。這正是國民教育自然課程中所應教會每個公民的事情。

——本文摘自《教出科學探究力》，2021 年 8 月，親子天下 ，未經同意請勿轉載。