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陳良基:我會跟外星人交朋友

鄭國威 Portnoy_96
・2017/09/08 ・5932字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 528 ・七年級

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陳良基部長接受泛科學訪問。圖/BY 泛科學

1956 年夏季,由約翰·麥卡錫(John McCarthy)、馬文·閔斯基(Marvin Minsky)、克勞德·夏農(Claude Elwood Shannon)等科學家組織的達特茅斯會議(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)邀集了數十位科學家,花了兩個月時間探討,並確認了「人工智慧」作為一門學門的誕生。就在約略同時,陳良基出生於在雲林縣的新湖村。

61 年之後的現在,陳良基成為科技部成立後第四任部長,上任後力推人工智慧,同時也接手處理諸多棘手挑戰,包括研究誠信爭議、高等人才流失、以及科技部定位模糊等。帶著來自泛科學社群的好奇,我去找了陳部長聊聊。

「僵化啦,就是什麼都動不了!」

一開始就直率到讓我呵呵笑的科技部長陳良基,戴著眼鏡,穿著標準的「教授牌」直條紋白襯衫跟深灰色的西裝褲。在他位於科技大樓的辦公室中,書架上看過去都是專業科研期刊,大大的茶几上放著一個不大的地球儀,除外沒有什麼多餘的擺飾。

直率的科技部長陳良基,戴著眼鏡,穿著標準的「教授牌」直條紋白襯衫跟深灰色的西裝褲。圖/泛科學

下注在年輕科學家身上

對被稱為「點子王」的陳良基來說,公務機關的確沒那麼好施展,那又該怎麼做呢?上任立即拋出研發、創新產業、人才培育三大目標,他強調:

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「小國大戰略,小國不代表沒機會,但要策略精準。」

陳良基認為基礎科學非常重要,基礎科學有突破才能有後續。如果從諾貝爾獎來分析,大部分諾貝爾獎得主的發明與發現是在他們 25 到 37 歲之間完成的,所以若真的要爭取諾貝爾獎,他認為關鍵在於先讓年輕的學者跟學生有好的發展機會,而年輕學者更該是科技部投資的主要標的,因為年輕學者可以帶出優秀的學生。

為此,陳良基要求科技部提出特殊獎勵方案,希望能有一筆專門的經費來養成年輕學者,在基礎科學領域深耕,讓他們的想像力能有機會實現。

方案規劃一年選出五十位年輕學者,以五年為期,給予數百萬等級足夠經費,最重要的審核標準就是想像力跟原創性。「年輕學者的養成,想像力比知識重要,要讓科學家帶領我們」,他稱之為「愛因斯坦計畫」。

陳良基要求科技部提出特殊獎勵方案,希望能有一筆專門的經費來養成年輕學者,在基礎科學領域深耕,讓他們的想像力能有機會實現。圖/BY Weipeng_Lin@Pixabay

除此,陳良基認為台灣的年輕科學家要能離開本地,在國際學術上有地位,於是他另提出與「愛因斯坦計畫」銜接的「哥倫布計畫」,鼓勵 40 歲以下的科學家探索科技新大陸、爭取國際學術地位。這項計畫經費增加到每年千萬等級,五年一期。兩個計畫加起來,預計每年能讓 80 位台灣最優秀的科學家突破既有限制。在四年的前瞻計畫期間內,就可以讓將近 300 位嶄露頭角。後續若效果不錯,陳良基希望能納為年度計畫,讓一代又一代的生力軍一棒接一棒。

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「我們賭在年輕學者上,等他們以後有機會,可以反過來帶領台灣,」他說。

基礎研究由專業主導,專案研究重在地需求

投資在年輕人身上說起來政治正確,不過科學研究領域那麼多那麼雜,要如何平衡發展?

回到小國大戰略的基礎,陳良基認為平衡是假議題,基礎研究不能講求平衡,而是要交由專業來判斷。當然,針對不同的專案,政府還是有考量,畢竟不是每個領域,台灣都要或都能投入大筆經費。例如在地震頻發的台灣,就設有國家地震工程研究中心,他認為像這種特定主題沒有平衡的問題,而是每年都要投入固定經費。陳良基更表示,他一直認為台灣是個海洋國家,在海洋科學上就該投入更多才對。

講到這,就不得不提到目前國內外都大力投入的人工智慧了。陳良基認為人工智慧是台灣產業躍升最重要的一波機會,科技部也將在未來 5 年投入 160 億,推出五大計畫,第一要建立大規模的共用高速運算環境,讓 AI 技術服務公司可以運用,再者則是創設 AI 創新研究中心,形成世界級的研發聚落,培養人才。第三是打造智慧機器人基地,讓軟硬整合。第四要讓台灣的強項半導體結合 AI ,以射月計畫協助半導體產業進入 AI 時代。最後則是帶動社會參與,舉辦科技大擂台,廣邀好手挑戰重大課題,第一波擂台挑戰就是「與 AI 對話」,以電腦的中文聽力理解為競賽主題。

陳良基認為人工智慧是台灣產業躍升最重要的一波機會,科技部也將在未來 5 年投入 160 億,推出五大計畫。圖/BY geralt @ Pixabay

以第四項半導體射月計畫來說,陳良基特別強調「AI Edge」,也就是 AI 在終端的應用。再往五年後、也就是 2022 年去想,到時全面進入物聯網社會,大家使用的設備將會激增,都將具有深度學習能力。要讓這不遠的未來能夠真的實現,現在就要開始開發能源損耗更低、待機時間更長、能讀寫快速及擁有智慧運算能力的記憶體。另一重點就是要做出高效率、高靈敏度的感測器,因為智慧終端裝置要靠這些感測器才能獲取環境中的資訊。

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「大家都說雲端,但台灣沒有太多機會,終端其實對台灣其實比較有優勢。」

陳良基認為科技部是扎根的角色,自己小時候種田,這經驗讓他特別重視「生態系統」,他認為要讓產業邁向前沿,有好環境最重要,因此「要讓養分均勻、好好施肥澆水除草,不是只看開花結果。」

科技部是每個部會的前哨

但等等,聽起來科技部是不是越來越像經濟二部了呢?這樣的批評聲音其實不是最近才出現,從國科會時期就有,陳良基也知道,但他認為真正的關鍵不是讓科技部回歸某種單純的角色,而是要認知「科學、科技、與創新的生態循環速度變得越來越快了」這樣的現實。

陳良基認為科學是為了滿足人類的好奇心而去探索未知,這是第一步;第二步是開發,第三步是交付,也就是成為產品。科學家的嘗試,後來變成社會的常識,就是進步。在以前,這一二三步分得很清楚,如今循環越來越快,雖然分工還在,但不同部會觀察循環時自然會更注意效益,也就是各自的社會使命跟責任。

陳良基直言,大家也不希望資源投入時亂槍打鳥,如果能知道其他部會的目標,方向才準確。他認為科技部的位置還是在最前沿,扮演每個部會的前哨去「面對未知,先搞清楚怎麼做,然後再交給其他部會。」

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陳良基表示,如今變動來的又快又急,科技部身為政府單位在前沿投入,得多想一下可不可能產生什麼效益,但他認為跟經濟部還是很不一樣。

「我以前在大學教創新,重點就是價值鏈。在價值鏈中,每個人貢獻一部分,那誰可以掌握最高的價值?答案是循環最快的才能掌握價值,能夠越快交付,才能掌握整個價值鏈的最大產出。」

這幾年你可能也覺得前沿科學獲得應用,產品化或服務化的速度越來越快。我們不也一直期待政府能夠轉得快一些,別像《動物方城市》裡頭的樹懶那樣慢慢來。只是這轉啊轉的,是不是有什麼東西被甩出去了呢?例如……學術倫理與研究誠信?

陳良基部長認為科技部的位置還是在最前沿,扮演每個部會的前哨去「面對未知,先搞清楚怎麼做,然後再交給其他部會。」圖/泛科學

要讓想用科技騙科技部的錢的人付出代價

台大前陣子發生的論文造假事件餘波盪漾,對與台大有深厚淵源的陳良基來說,他以一貫的工程人思維把問題分成兩類:一是發明,二是發現。發明,也就是做出東西來,當然要確保可以再現,造假的機會少。而發現就比較複雜,有時一位科學家可能是全世界第一個發現某件事的,可是萬一只是「推測」為發現,又急著發表,就會出問題。萬一這個現象不是真的,誰看到算數?大家都說有圖有真相,然而圖片處理技術快速提升,也讓真相撲朔迷離,不過若想抓出造假,也得靠科技。陳良基說:

「我們要對納稅人交代。只要抓到造假,用錢的人跟用錢的單位,就要把所有科技部的錢吐回來。學校拿科技部的錢可能是幾億,這樣壓力很大。嚇阻是為了預防,造假者想得名得利,就要讓他們名利都得不到。」

陳良基認為,科技部設立研究誠信辦公室,重要的工作是跟國際上其他學術倫理單位能對接,國際上風吹草動,台灣要能掌握,但是針對研究有沒有造假,還是要回到各個專業領域來判別,也才符合科技部強調專業的本色。陳良基得知在天文研究領域,因為天文科學研究設備都超級昂貴,所以非常要求資料公開與共享,所有的實驗研究資料,都要登錄到一個單位,由一個獨立法人來管理。他想或許其他領域也可以效法,會請國研院邀請各領域專家來看看是否可行。

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科學傳播是門專業

要是希望民眾對科學界的印象不要被幾樁醜聞給搞壞,或許科學傳播就是關鍵。在今年 7 月 28 日舉辦了一場公聽會,立委黃國書等人針對科學技術基本法修正之後增加的科學普及經費用途跟用法做了討論,包括泛科學在內的諸多台灣科學傳播與教育公司都到了現場提出意見,兩個多小時的溝通,陳良基全程參與。他認為科學普及或科學轉譯是門專業,自己也驚訝於台灣有那麼多人投入科普,他認為科技部應該邀請這些專家來規劃,在專家的想法上往前跑,第一步就從成立諮詢委員會做起。

近來諸多社會爭議都有科學面向,科學家介入解釋的角色吃重,陳良基認為科技部培育了不同領域的科學家,他們若願意,可以對這些議題發聲,不只是自然與應用科學,像是同婚議題就需要社會科學領域專家的意見,讓專家告訴大家,專業對這些議題的想法是什麼。「我們會鼓勵。如果部會需要專家,科技部可以提供名單」,陳良基快速算了一下表示,國內有 48,000 多位教授,科技部每年支持約 30,000 名研究者,這些人都可以提供社會往前邁進所需的知識。

實際上的情況或許沒那麼樂觀。在台灣,科學傳播對教授來說算不上吸引人的差事,儘管科技部的確有科教學門,但升等是由教育部來決定,無法列為升等條件的科學傳播工作對年輕的助理教授或副教授來說甚至有負面影響。陳良基認為,學門經費怎麼用,還是由領域內專家自己決定為妥。如果專家認為科學傳播值得鼓勵,那自然就會列入。專家可以研究科學傳播,或是投入人才培育,不過這都要由專業學者來決定。

那到底誰來決定?不只是科學傳播,科技部計畫的審查制度也不乏批評。陳良基為解決這問題,要求所有科技計畫的審查委員都必須公開,而且要年輕化。

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「我對外說過,當過政務官、大學校長、或掌握過較高權勢的,都不可以再來擔任科技部的審查委員。」

他上任之後要求科技部的審查委員會的審查委員必須有一半以上年紀低於 50 歲。

問題會發生,通常是環境造成,就像田裡的作物長不好,怪在作物上頭沒意義,他認為不該執著於個案,而是要從改變環境著手。

圖/BY lumix2004 @ Pixabay

那又是什麼樣的環境造就了陳良基呢?在他念小學時,兩位華人科學家楊振寧、李政道的成就讓他迷上了科學,從小也喜歡動手自己做,更早早立下了當個工程科學家的志向,如今也貫徹始終地達成了。但如果在另一個平行宇宙有重新選擇的機會,他會希望自己的人生走上別條路、做些別的事情嗎?他想了想:

「我還是喜歡做東西,看到問題,就去想怎麼做個東西來解決掉」。

「所以不改其志囉?」我問。

「不改。」他堅定地說。

但當上科技部長,能夠不改其志嗎?若是非得執行某些政治上有壓力,但是卻「不科學」的任務,該怎麼辦呢?他笑著表示,目前還沒有遇到,但是「如果我有夠清楚的資料,我還是會反應」。

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由於各項任務正在加緊腳步推展,陳良基說每天真的太忙了,沒什麼時間看書,大概就是翻翻《科學人》、《科學發展》,以及專業的科學期刊,許多跟人工智慧有關,因為其實他在台大時就開始研究人工智慧晶片,加上現在推行的任務,都得對研究趨勢有所掌握。

對他來說,做研究是自己喜歡的事,但研究的辛苦還是不在話下,所以當他看到假新聞、偽科學流傳,總忍不住氣憤,覺得自己做研究那麼累,卻總是有人胡說八道,有時在 LINE 上頭收到朋友傳來這類訊息,也覺得頭疼。他開玩笑說還好當部長之後「沒什麼朋友了」(P 編:驚!)。

跟外星人交朋友吧

「網路真的太多錯誤訊息」說到這,還以為他要痛斥某個案例,但他卻接著說「但這也代表大家對於科學議題有好奇心,不然大家也不會被這些偽科學吸引,所以其實可以正面思考。」他認為有些人聳動地說 AI 會讓人沒有工作、甚至毀滅世界,他就不認為這是正確的論述(P 編:Elon Musk ,你攻跨邁?),若他有機會能傳遞更多正面且正確的訊息,一定會把握。

好吧,人工智慧會不會毀滅世界,這問題我們看著辦。

圖/BY SoundTrackUniverse @ Pixabay

但說到世界毀滅的原因,外星高等文明也是選項之一。知名科學家霍金就曾警告人類,別跟外星人聯絡,「閉上嘴巴」,不然可能重蹈哥倫布到達美洲後,美洲原住民曾遭遇的悲劇。而科幻作家劉慈欣在著名小說《三體》中提出的黑暗森林法則,如今也成為對費米悖論的一種主流回答。

「如果部長是全世界唯一一個在地球上發現高等外星生命的,會怎麼做呢?」

訪問到最後,我很跳痛但認真問陳良基這個問題,因為我自己也時常自問會怎麼做:我要趁「他」不注意下手幹掉「他」嗎?我要把「他」囚禁起來嗎?還是跟政府報告把「他」拿去做研究呢?種種殘忍的選項在我腦中始終沒有個結論,我想知道身為科技部長的他會選哪一個殘忍的選項。出乎我意料地,陳良基說:

「我會表達地球人的歡迎之意,表達好客,有閒來坐啦!」

他接著說,

「可能是因為我成長的背景在窮困的鄉下,看到的陌生人都是比我們有錢的,對人家表示歡迎還是比較可以避免侵犯的方式啦!」

嗯,真是個正面思考的部長啊。

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文章難易度
鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1298 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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一顆科技巨星的隕落(下)—英特爾的沒落
賴昭正_96
・2025/03/20 ・4190字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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商業上的成功蘊含著自身毀滅的種子:成功會滋生自滿,自滿會導致失敗。只有偏執狂才能生存。
-Andrew Grove(英特爾首席執行官)

話說英特爾於 1986 年冒著丟掉大客戶百年 IBM 的危險,轉向成立僅 3 年多的小電腦公司推銷其最新微處理器的賭博,得到了回報:康柏電腦公司一炮而紅的成功加速客戶對新 80386 晶片的要求。90 年代中後期英特爾更大力投資新的微處理器設計,促進了個人電腦產業的快速成長,成為市場佔有率高達 90% 的微處理器主要供應商,使其自 1992 年以來一直保持半導體銷售額排名第一的地位,於 1999 年將英特爾推上代表美國 30 主要工業的道瓊指數之一成員。

但到了 2000 年代,特別是 2010 年代末期,英特爾面臨日益激烈的競爭,導致其在 PC 市場的主導地位和市場佔有率下降。儘管如此,截至 2024 年第三季度,英特爾仍以 62% 的市佔率遙遙領先 x86 市場、更是筆記型電腦的明顯贏家(72%)。可是為什麼今天英特爾股價竟然倒退了 28 年,回到 1996 年底的價位呢(註一)?為什麼它已經不能再代表美國主要工業,於 2024 年 11 月 8 日被踢出道瓊工業指數,為英偉達(Nvidia,臺灣與香港譯為「輝達」)取代呢?

是什麼原因讓英特爾失去產業龍頭的位置? 圖/pixabay

英特爾的失足

在回答此問題之前,筆者得先指出:個人電腦到了 2000 年初已不再是一高利潤的高科技,而是一種日用商品。當初將英特爾培養壯大的 IBM 於 2004 年年底完全退出了個人電腦的市場;而避免侵權透過逆向工程、製造出第一台 IBM 個人電腦相容機的康柏公司,也在個人電腦市場的價格競爭日益激烈、及想打入主機電腦市場的錯誤政策下,於 2002 年被惠普 ( Hewlett-Packard ) 收購「消失」了。

冰凍三尺,非一日之寒。Google 的人工智慧謂:「英特爾在晶片產業落後的主要原因是多種因素」,包括:
(1)未能洞悉智慧型手機的崛起,在行動晶片市場明顯落後,錯失創新機會給高通(Qualcomm Inc.)等競爭對手;
(2)依賴過時的製造流程,未能像台積電、AMD、和英偉達(註二)一樣採用更靈活晶片設計和外包製造,來應付快速不斷變化的市場需求,導致失去了高效能運算和人工智慧等關鍵領域的市場;
(3)一些分析師認為英特爾在個人電腦市場長期佔據主導地位可能導致高階主管自滿,不願適應不斷變化的產業動態。

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筆者認為前述的(1)及(2)都是果,真正的原因只有(3)一個。80 年代,當英特爾的晶片和微軟的軟體成為快速發展之個人電腦行業的雙引擎時,公司充滿活力,專注於其在個人電腦和資料中心伺服器的特殊領域。英特爾高層曾半開玩笑地將公司描述為「地球上最大的單細胞有機體」:一個孤立的、獨立的世界。像 IBM 一樣,數十年的成功和高利潤也催生了英特爾目中無人及自大之企業文化!這種開會又開會、討論又討論、開不完的會、討不完的論正是公司成熟的標註。

英特爾企業文化

想當初英特爾剛成立時,諾伊斯只聽了幾秒鐘霍夫有關微處理器的激進想法後,就立即說:「做吧」!真是不可同日而語。又如到了 1983 年,其主要記憶體晶片業務受到日本半導體製造商加劇競爭而大大降低獲利能力時,格羅夫立即迅速地不怕「…微處理器是個非常大的麻煩」,脫胎換骨成為微處理器主要供應商━又豈是 90 年代不遺餘力地捍衛其微處理器市場地位而與 AMD 鬥爭的英特爾所能比?

事實上英特爾也曾多次嘗試成為人工智慧晶片領域的領導者,但都以失敗告終(註三):專案被創建、持續多年,然後要麼是因為英特爾領導層失去耐心,要麼是技術不足而突然被關閉。為了保護和擴大公司的賺錢支柱(x86 的數代晶片),英特爾對新型晶片設計的投資總是退居二線。史丹佛大學電機工程教授、英特爾前董事普盧默 ( James Plummer ) 曾謂:「這項技術是英特爾皇冠上的寶石——專有且利潤豐厚——他們會盡一切努力來維持這一點的」。英特爾的領導者有時也承認這個問題,例如英特爾前執行長巴雷特 ( Craig Barrett ) 就曾將 x86 晶片業務比作一種毒害周圍競爭植物的雜酚油灌木叢。

微軟 Copilot AI

英特爾能再放光芒嗎?

在一連串的機會錯失,決策錯誤及執行不力下,英特爾於 2021 年任命曾經主導其發展人工智慧晶片、2009 年離職去擔任 EMC 總裁的基辛格(Patrick Gelsinger)回來當執行長,積極嘗試透過其所謂的「五年、四個節點」進程追趕台積電。這位浪子回頭,被請回來拯救公司的基辛格於去年 4 月 25 日宣稱:即將推出的英特爾 3 奈米製程伺服器晶片的需求很高,可以贏得那些轉找競爭對手的客戶,謂『我們正在重建客戶信任。他們現在看著我們說:「哦,英特爾回來了。」』…但半年後,董事會對他的扭虧為盈計畫完全失去了信心,給了他辭職或被解僱的選擇。基辛格於 12 月 1 日辭職,現由領導英特爾全球財務部門和投資者關係的津斯納 ( David Zinsner ) 擔任臨時聯合執行長,正在務色下一任執行長。

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英特爾現在的處境事實上很像 1993 年的 IBM:在官僚體制、大型電腦利潤下滑,及失去個人電腦的主導權後,其股票從 1987 年 7 月的最高點倒退了 26 年!當總裁兼執行長阿克斯(John Ackers ) 於當年元月宣布首次下調股息 55% 及離職後,遴選委員會竟然找不到任何人願意來收拾這個爛攤子━曾幾何時 IBM 執行長還是眾人夢寐以求的職位呀!最後選委會只好推薦自告奮勇、完全外行(註四)、銷售菸草和食品的 RJR Nabisco 公司的首席執行官郭士納(Louis Gerstner Jr.)!郭士納在自傳中回憶說:重振 IBM 所面臨的最嚴峻挑戰是改變其企業文化。現 IBM 雖然不再像以前在科技界一言九鼎,但其股票已「趕上時代」屢創歷史新高,為道瓊工業指數中歷史最悠久的高科技成員(1979 年起);郭士納也被視為美國商界的偶像,IBM 轉型和重拾技術領導地位的救星。

IBM 和英特爾的股價走勢圖。圖/作者提供

股票名嘴克萊默(Jim Cramer)在年初謂:「我們需要將英特爾視為資產負債表非常糟糕的國寶」,因此有必要幫助英特爾公司渡過難關。美國政府顯然也同意,商務部根據 CHIPS 激勵計劃的商業製造設施資助機會,已經給英特爾公司提供高達 78.65 億美元的直接資助。但如前面所提到的 IBM 如何啟動發展個人電腦,錢真的是萬能嗎?英特爾能重新燃燒發光嗎?

英特爾不像 1993 年的 IBM 具有百年的歷史,各方面人才濟濟:多項技術創新和最多的專利,包括自動櫃員機、動態隨機存取記憶體 、軟碟、硬碟、磁條卡、關聯式資料庫、Fortran 和 SQL 程式語言、UPC 條碼、以及本文所提到之個人電腦等;其研究部是世界上最大的工業研究機構,員工因科學研究和發明而獲得了各種認可,包括六項諾貝爾獎和六項圖靈獎(Turing Award,註五)。因此筆者懷疑英特爾能夠重新奪回業界領先地位;CFRA Research 技術分析師齊諾 ( Angelo Zino ) 表示:「目前來看,它們重返輝煌的可能性非常渺茫。」

以目前來看,英特爾技術劣勢難以逆轉,重返業界領導地位機會渺茫。圖/unsplash

結論

這顆科技巨星真的要隕落了嗎?真的是「一失足成千古恨,再回頭已百年身」嗎?英特爾第三任首席執行官(1987-1998)格羅夫真的不幸言中了嗎:「商業上的成功蘊含著自身毀滅的種子」?當然,像英特爾這麼有成就的公司要徹底消失是不太可能,因此最可能的命運應該是分割拍賣或像仙童半導體公司一樣被其它公司收購(註六)。事實上去年高通公司就曾與英特爾洽談收購事宜,但最終放棄了這個想法。

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最後讓我們在這裡以同時被 IBM 培養狀大、在個人電腦上一起嘯吒風雲的微軟公司,其創辦人蓋茨(Bill Gates)元月 8 日的美聯社訪談來結束本文吧。蓋茨聲稱:如果英特爾沒有在 70 年代初期取得技術突破,創造出能夠驅動個人電腦的微型晶片,他的職業道路可能會有所不同。他接著表示:微軟也像英特爾一樣,在 18 年前錯過了從個人電腦到智慧型手機的轉變,但微軟已經恢復元氣,而英特爾的困境卻惡化到需要尋找新執行長的地步(註七),他說:

他們錯過了人工智慧晶片革命,(因為晶片設計和製造方面落後)其製造能力達不到英偉達和高通等公司認為是簡單的標準。我認為基辛格非常勇敢,他敢說:「不,我要解決設計方面的問題,我要解決晶圓廠方面的問題。」我(曾)希望為了他自己、為了國家,他能夠成功。我希望英特爾能夠復甦,但目前看來它們的處境相當艱難。

今天微軟公司已是全美市值最大的前三名公司之一,而英特爾卻淪落至此,能不讓人感嘆造化弄人嗎?

(2025 年 2 月 3 日補註)本文完稿於元月 15 日;英特爾元月 30 日第四季業績報告謂:營收連續三季下滑,較去年同期下降 7%;本季淨虧損總計 1.26 億美元(即每股 3 美分),而去年同期的淨收入為 26.7 億美元(即每股 63 美分)。今年第一季的業績指引令分析師失望!

備註

  • (註一)同一期間道瓊股指上升了 7 倍多。
  • (註二)這三家公司現在全是中國人在主導。在英特爾全盛時期,這三家全是在後者的陰影下求生存;而現今這三家的市值均遠遠超過英特爾!
  • (註三)2005 年,當英特爾的晶片在大多數個人電腦中充當了大腦時,執行長歐德寧( Paul Otellini)就已經意識到了圖形晶片最終可能會在資料中心承擔重要的工作,向董事會提出了一個令人震驚的想法:以高達 200 億美元收購電腦圖形晶片的矽谷新貴英偉達(英偉達的市值現已超過 3 兆美元)。但因英特爾在吸收公司方面的記錄不佳,董事會拒絕了這個提議,歐德寧退縮了!反觀 AMD 於 2006 年收購英偉達對手 Array Technology Inc. 後,現正挑戰英偉達的圖形晶片市場。
  • (註四)在 1993 年三月宣布將擔任執行長的記者招待會上,被問及用什麼牌子的計算機時,新執行長說他有一台筆記本電腦,但不記得是什麼牌子。
  • (註五)公認為計算機科學領域的最高榮譽,被稱為「計算機界的諾貝爾獎」。
  • (註六)仙童半導體公司於 2016 年 9 月被安森美(ON)半導體收購,品牌已不存在。
  • (註七)英特爾於 2025 年 3 月任命陳立武出任新執行長。

延伸閱讀:圖形處理單元與人工智能

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賴昭正_96
46 篇文章 ・ 59 位粉絲
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,IBM顧問研究化學家退休 。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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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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晶片生病要手術 該選哪種開刀方式來做切片?
宜特科技_96
・2025/01/11 ・3131字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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晶片結構內部有問題,想要進行切片觀察,但方式有好幾種,該如何針對樣品的屬性,選擇正確分析手法呢?

本文轉載自宜特小學堂〈 哪種 IC 切片手法 最適合我的樣品〉,如果您對半導體產業新知有興趣,歡迎按下右邊的追蹤,就不會錯過宜特科技的最新文章!

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IC 設計後,在進行後續的產品功能性測試、可靠度測試(Reliability Test)或故障分析除錯(Failure Analysis & Debug)前,必須對待測試的樣品先做樣品製備(Sample preparation),透過 IC 切片方式,進行斷面/橫截面觀察(Cross-section)。此步驟在確認晶片內的金屬接線、晶片各層之間結構(Structure)、錫球接合(Solder Joint)、封裝打線(Wire Bonding)和元件(Device)異常等各種可疑缺陷(Defect),扮演相當關鍵性重要角色。

然而觀察截面的方式有好多種,有傳統機械研磨(Grinding)方式,透過機械手法拋光(Polish)至所需觀察的該層位置;或是透過離子束(Ion Beam)方式來進行切削(Milling);那麼,每一種分析手法到底有那些優勢呢?又該如何選擇哪一種切片手法,才能符合工程師想要觀察的樣品型態呢?本文將帶來四大分析手法,從針對尺寸極小的目標觀測區(如奈米等級的先進製程缺陷),或是大面積結構觀察(如微米等級的矽穿孔 TSV),幫大家快速找到適合的分析手法,進行斷面/橫截面觀察更得心應手!

傳統機械研磨(Grinding):樣品製備時間長,觀測範圍可達 15cm

 傳統機械研磨最大優勢,是可以達到大面積的觀察範圍(<15cm 皆可),跨越整顆晶粒(Die),甚至是封裝品(Package),當需要檢視全面性結構的堆疊或是尺寸量測等等,就適合使用 Grinding 手法(如下圖)。這個手法可透過機械切割、冷埋、研磨、拋光四步驟置備樣品到所需觀察的位置。

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(左):晶粒(Die)剖面研磨;(中)&(右)銅製程剖面研磨。圖/宜特科技

不過傳統研磨也有兩項弱點,除了有機械應力容易產生結構損壞,如變形、刮痕外,此項操作也非常需要依靠操作人員的執行經驗,經驗不足者,恐導致研磨過頭而誤傷到目標觀測區,影響後續分析。

傳統研磨相當依靠操作人員的執行經驗。圖/宜特科技

離子束 Cross-section Polisher(CP):除了截面分析,需要微蝕刻也可靠它

相較於傳統機械研磨(Grinding),Cross-section Polisher(簡稱 CP)的優點在於,是利用離子束做最後的精細切削(Fine milling),可以減低多餘的人為損傷,避免傳統研磨機械應力產生的結構損壞。除了切片外,CP 還有另一延伸應用,就是針對樣品進行表面微蝕刻,能夠解決研磨後造成的金屬延展或變形問題。因此,若是想觀察金屬堆疊型之結構、介金屬化合物 Intermetallic Compound(IMC),CP 是非常適合的分析手法。

CP 的手法,是先利用研磨(Grinding)將樣品磨至目標區前,再使用氬離子 Ar+,切削至目標觀測區,此做法不僅能有效縮短分析時間,後續再搭配掃描式電子顯微鏡(Scanning Electron Microscope,簡稱 SEM)進行拍攝,將能夠呈現較為清晰的層次邊界。

上圖是兩張 SEM 影像。左圖為研磨後的 IC 結構,層次邊界並不清晰;右圖則為 CP 切削後的 IC 結構,層與層之間界線清晰可見,同時也少了許多研磨後的顆粒與髒汙。圖/宜特科技

案例一CP Cross Section 能力,快又有效率!

案例一的待測樣品為 BGA 封裝形式,目標是針對特定的錫球(Solder bump)進行分析。透過 CP,可在 1 小時內完成 1mm 範圍的面積切片。後續搭配 SEM 分析,即可清楚呈現錫球表面材料的分布情況。

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下圖是案例中的 SEM 影像,圖(a)是 CP 後的樣品截面,可將整顆 bump 完整呈現。圖(b)是用傳統機械研磨(Grinding)完成之 BGA,雖然可以看到 bump 的介金屬化合物(IMC),但因研磨延展無法完整呈現。而圖(c)是用 CP 完成之 BGA,bump 下方的IMC對比清晰,可清楚看到材料對比的差異。

圖/宜特科技

案例二:透過 CP milling 解決銅延展變形的狀況

常見的 PCB 板疊孔結構中,若盲孔(Blind Via Hole,簡稱 BVH)與銅層(Cu layer)之間的結合力較弱時,在製程後期的熱處理過程中,容易導致盲孔與銅層拉扯出裂縫(Crack),造成阻值不穩定等異常情形。一般常見是透過傳統機械研磨(Grinding)來檢測此類問題,但這種處理方式往往會造成銅延展變形而影響判斷。我們可以使用 CP 針對 BVH 結構進行 CP milling,有效解決問題,並且處理範圍可達 10mm 以上之寬度。

左圖為傳統機械研磨(Grinding)後之 PCB via,無法看到裂縫(Crack);右圖為 CP milling 後之 PCB via,清楚呈現裂縫(Crack)。圖/宜特科技

Plasma FIB(簡稱PFIB):不想整顆樣品破壞,就選擇它來做局部分析

在 3D-IC 半導體製程技術中,如果擔心研磨(Grinding)在去層(Delayer or Deprocess)過程傷到目標區,或是擔心樣品研磨時均勻性不佳,會影響到觀察重點,這時就可考慮用電漿聚焦離子束顯微鏡(Plasma FIB,簡稱 PFIB)分析手法!

PFIB 結合了電漿離子蝕刻加工與 SEM 觀察功能,適用於分析範圍在 50-500 µm 的距離內,可進行截面分析與去層觀察,並針對特定區域能邊切邊觀察,有效避免因盲目切削而誤傷到目標區的狀況,確保異常結構或特定觀察結構的完整性。(閱讀更多:先進製程晶片局部去層找 Defect 可用何種工具

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PFIB 切削後之 TSV (Through Silicon Via)結構,除了可以清楚量測金屬鍍層厚度外,因為沒有研磨的應力影響,可明確定義 TSV 蝕刻的 CD(Critical Dimension)。圖/宜特科技

Dual Beam FIB(簡稱DB-FIB):適用數奈米小範圍且局部的切片分析

結合鎵離子束與 SEM 的雙束聚焦離子顯微鏡(Dual Beam FIB,簡稱 DB-FIB),可針對樣品中的微細結構進行奈米尺度的定位及觀察,適用於分析範圍在 50µm 以下的結構或異常區域。同時,DB-FIB 還能進行能量散佈 X-ray 能譜儀(Energy Dispersive X-ray Spectroscopy,簡稱 EDX)分析及電子背向散射(Electron Backscatter Diffraction,簡稱 EBSD),以獲得目標區域的成分與晶體結構相關資訊。

此外,當觀察的異常區域或結構過於微小,用 SEM 無法得到足夠資訊時,DB-FIB 也可以執行穿透式電子顯微鏡(Transmission Electron Microscope,簡稱 TEM)的試片製備,後續可供 TEM 進行更高解析度的分析。

DB-FIB 搭配 SEM 與鎵離子槍,可針對異常及微區結構進行定位與分析。圖/宜特科技

若想更認識各種工具的應用,歡迎來信索取宜特精心製作的四大切片分析工具圖表marketing_tw@istgroup.com,希望透過本文能幫助讀者,對IC截面分析手法有更多了解,例如 CP 設備新增了 Milling 功能,使其用途更加多元;而 PFIB 增加了去層功能,為先進製程的異常分析開啟了全新的可能性!

本文出自 www.istgroup.com

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