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為什麼科學家說不出「疫苗不會導致自閉症」而只能說「沒有證據顯示自閉症的出現和接種疫苗與否之間有關連」?——《拒絕真相的人》

八旗文化_96
・2017/12/10 ・3478字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 557 ・八年級

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為何我們挑選了這本書:

現代的科學研究無疑讓我們的生活進步,但 人們「反科學」的例子卻仍時有所聞:不願接種疫苗、對基改食物過度的恐慌、跟從樓梯上摔下來相比更害怕墜機但明明是前者機率比較高……等等等,是因為集體的科學素養不夠嗎?還是有什麼因子在背後操縱?為何明明科學證據都放在眼前,大家卻還是不相信科學?
拒絕真相的人》不只探討人們抗拒健康相關的科學背後的心理機制,也談它在演化上的原因。對這不科學的世界百思不得其解的你,讓我們一起來尋求解答吧!

如果可以否證,可能就是真的?

二十世紀初,波普(Karl Raimund Popper)的定義成為科學界對因果關係的核心原則,並且成為非科學人士很難理解的東西。對波普來說,證明因果關係的企圖本身是錯的,我們推論的方式不該是去證明某件事是真的,而應該是去證明它不是真的。據此,波普常被視為經驗否證論的始祖,他的觀念對現代科學研究至關重要,任何科學假設都必須能被否證,這就是為什麼「世界上有神」的說法不是一個科學假設,因為它不可能被證明是錯的。

「世界上有神」的說法不是一個科學假設,因為它不可能被證明是錯的。source:wikimedia

因此,科學實驗的目標是透過相似的經驗或經驗性的觀察,來嘗試否證假設。在科學和統計學裡,正是這種思路讓我們設計出對假設的檢定,我們永遠都在試圖推翻實際上沒有結果的虛無假設。科學永遠是在拒絕虛無假設,而不是在接受其他假設。

舉例來說,當我們測試一種新藥物時,現代實驗設計框架可接受的問題不是「我們如何證明新藥有效?」而是「我們如何推翻認為新藥無效的想法?」下一章我們進一步討論複雜性之後,這個道理會顯得更加違反直覺,也讓科學家更不願意做出像「疫苗不會導致自閉症」這樣的聲明。相反地,說出「自閉症的出現和接種疫苗與否沒有差異」之類的話,會讓科學家覺得自在很多,而這一點單純和實驗設計的方式有關。對大多數人而言,這種說法無法讓人滿意,因為我們永遠在找那個神奇的單詞:導致。然而,追隨波普理念的科學實驗不是在尋找原因,而是在推翻虛無假設。所以,若有一則科學聲明出現了「導致」這樣的字眼,它實際上是對科學實驗的發現做出錯誤的說明。

科學實驗為何這麼難找到「導致」這個詞?圖/By DarkoStojanovic @Pixabay

科學實驗為何這麼難找到「導致」這個詞?誠如波普所觀察的,這也是現代許多科學家所感嘆的,那就是我們不可能觀察到能讓我們一勞永逸建立起因果關係的條件,也就是所謂的「反事實」狀態。一九七三年,大衛.路易斯精要地摘要出因果關係和反事實觀念之間的關係:

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我們把事情發生的原因看成能造成差異的東西,這差異必須是如果少了這原因,狀況就會不一樣。少了它,那麼其結果,起碼是部分結果,但通常是所有結果,也會一併不見。

反事實狀態是指在相反情況下,會發生什麼事。舉例來說,如果我想知道喝柳橙汁會不會讓你起疹子,為了確切知道這一點,我必須回到你沒喝柳橙汁的那個時間點,看看會發生什麼事。也就是說,除了喝柳橙汁以外,其他條件都一模一樣,這樣我才能夠比較這兩種情況的結果;而不管我觀察到什麼差異,這些差異都是因為你有喝或沒喝柳橙汁造成的,因為有喝和沒喝是這兩種情況之間唯一的差異。你還是你,你還是有一模一樣的經驗,你在兩種情況下所處的環境也完全一樣,唯一的差別是你有沒有喝柳橙汁。這是建立因果關係的適當方法。

因果理論需要大量仰賴反事實狀態,但現實總是殘酷的

但是,由於我們在現實生活裡無法觀察到反事實的狀態(起碼在我們無法讓時光倒流之前),所以科學家常常仰賴隨機控制研究來達到最佳的反事實結果。隨機控制研究背後的思維是,由於每個人處在控制組或實驗組的機會一樣,得到治療的人不會和沒得到治療的人有系統性的不同,因此觀察到的結果差異就可以歸因於有否得到治療。

然而,這方法有許多問題,例如有時候這兩組人會彼此交談,在某些實驗裡他們甚至會跑到控制組去,這種現象叫做「汙染」或「擴散」。有時候隨機方法沒有用,而這兩個組人實際上會變得有系統性差異,在大多數例子裡會出現這種情況純屬偶然。還有些時候人們會離開實驗,使得這兩組人在實驗最後出現系統性差異,科學家稱這問題為「損耗性偏差」。

Source: Pixabay

就本書處理的議題來說,和我們最相關的流行病學研究可能是隨機對照試驗,但它往往不切實際或不道德。舉例來說,隨機把一組人派去吃基改食物,另一組人沒有吃基改食物,然後看看每組有多少人罹患癌症,這種做法就有些不切實際。罹患癌症需要多年時間,因此我們很難把基改對人體的影響,從日常生活中可能致癌的其他暴露源中獨立出來,更不用說我們在過去十年裡吃到的食物裡,實際上就有大量的基改食物。

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因此,要想隨機指派人到完全沒有基改的組別裡,又因為不想讓他們發現這一點而要求他們吃些奇怪的食物,這一點執行起來比我們想像得更加困難。如果想用一個嚴密控制的實驗直接測試這一點,我們就得把分屬控制組和實驗組的兩組人一律隔離在實驗室總部,讓他們在裡面過上大半輩子然後控制一切—從他們吃什麼到他們從事什麼職業、去哪裡旅行,全都要控制。這樣做很花錢且不切實際,當然也不符合倫理。我們也不能隨機把嚴重的憂鬱患者分成接受休克療法,以及沒接受該療法的兩組,因為如果我們認為這種療法有效,不讓真正需要它的人接受治療是不道德的。換句話說,一旦你擁有某種治療效力,就不能只為了實驗考量而拒絕人們使用該治療。

實驗中的大量難以掌握的變因,常使結果產生偏差。 圖/By geralt @Pixabay

基於這些原因,流行病學家常仰賴其他實驗設計,包括準實驗設計、世代研究以及個案對照研究等方法,這些研究可能要追蹤暴露在特定狀況下及沒暴露在特定狀況下的人,看看誰會出現特定疾病或情況。目前來看,這些方法之間的差異還不如它們之間的共通點來得重要。所以,與其在研究開始前就隨機把受試者分配到不同群體,這些受試者其實早已因為研究者無法控制的一些原因,暴露或未暴露在某個或多個情況之下了。例如,有些人剛好住在被工業廢棄物汙染的河流附近,有些人則不住在附近;有些人在二○○九年感染流感,有些人沒有感染流感;有些人喝了很多綠茶,有些人沒喝很多綠茶;或是有些人抽菸,有些人沒抽菸。

理想上,因果理論需大量仰賴反事實狀態,因此這些研究設計會因為幾個原因而顯得不完美。許多因素會決定一個人為什麼會在某個團體之中,而不是在其他團體之中。因此,要分析出最重要的因素向來不是件容易的事。假設我們要進行一個研究,探討住在河流汙染區附近是否會增加人們罹患某些癌症的風險。

但也許,住在河附近的人有比較多船,所以本來就較容易暴露在船的燃料毒氣中;或是這些人就在造成河流汙染的工廠工作,整個人常暴露在並沒有排放到水裡的化學物中。這時若研究者在住在汙染區附近的群體身上發現更多癌症案例,他們該如何判斷問題究竟是水汙染、吸入船隻燃料的氣體,還是在工廠觸摸有毒化學物質所致?

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儘管「香菸會致癌」無可反駁,兩者之間的因果關係仍需要謹慎的研究。 圖/By bleztseng

另一方面,世代研究已揭露了無可反駁的重大發現,像是香菸會致癌等。所以,雖然我們手邊可用的工具不盡完美,但也不至於毫無用處,問題只在於想確認香菸是否致癌需要數十年謹慎的探討和反覆的研究,科學家才能放心使用那個神奇字眼──導致。科學家之所以不願使用這個字眼,往往和證據的強度無關,而是因為他們被要求使用反事實角度思考因果關係。除非有人發明時光機器,讓科學家親眼觀察到實際的反事實狀態,否則他們不願說出這個神奇字眼。

相反地,誠如亞里斯多德敏銳地觀察到的,外行人最想看到的就是一切事物的因果關係,而且在沒看到之前永遠不會有安全感。換句話說,一般人思考因果關係的方式,和科學家受到的訓練完全不同。由於這兩種思考方式有天差地別,他們之間產生出大量的錯誤溝通,有時甚至會造成大眾對於科學家的不信任。

延伸閱讀:用 12 堂課提升科學思辨力,更新現代人必備的生存演算法!

本文摘自《拒絕真相的人:人們為何不相信科學?》,八旗文化出版。

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八旗文化_96
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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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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。

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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。

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 / 圖片:envato

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。

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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。

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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。/圖片:envato

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。

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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。

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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。

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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2024 臺灣科普環島列車啟程 催生科學傳播新力量
PanSci_96
・2024/10/21 ・915字 ・閱讀時間約 1 分鐘

「2024 臺灣科普環島列車」今(21)日自臺北火車站啟程,沿著西部幹線南下,將於 10 月 21 日至 26 日搭載全臺 202 所國小學生,展開 6 天的科普環島之旅。前副總統陳建仁、國科會主委吳誠文、數位發展部部長黃彥男、交通部臺灣鐵路公司副總經理賴興隆,美、荷、法、德、英國等駐臺代表、9 家車廂參與單位代表及師生們均蒞臨開幕式。

高中生成為科學傳播新力量 助力全臺科普教育

吳主委表示,自 2016 年以來,已連續 9 年舉辦科普環島列車活動,持續推動科學教育。今年活動規模擴大,火車將在 6 天內行經 17 個縣市、32 個站點,提供超過 300 項科學實驗,讓全臺學童能從小接觸科學。

更值得一提的是,近年來國科會積極邀請全臺高中學生,透過科學培訓後上車擔任「車廂關主」,帶領國小學童玩科普;高中生們由「知識接收者」轉為「科學傳播者」的角色,不僅加深其擔任小老師的使命感,也提升科學傳播、知識轉譯及組織規劃能力。

今年有 391 位來自全臺 18 所高中的學生參與培訓,其中 162 位為女學生,突破科技領域的性別刻板印象,展現女性在科學界的力量。這些科普小老師們將於 10 月 21 日至 26 日帶著全臺各縣市、鄉鎮國小學童學習更多有趣的科學實驗,為科普教育展開多面向的正循環。

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2024 年的科普環島列車很不一樣! 全民一起上列車、長知識

「2024 年臺灣科普環島列車」停靠站點及時刻表

今年臺灣科普環島列車首度開放全民上車體驗,活動開放報名迅速額滿,共有360位民眾參加,8節車廂搭載不同科技主題的特色實驗,包含今年最發燒的 AI 人工智慧、半導體、衛星通訊、以及與我們生活息息相關的隔震減震知識,都設計在車廂的科學實驗活動中,讓參與活動的學生、民眾能獲得最新最熱的科技知識。各車廂活動由台灣默克集團、友達永續基金會、瑞健醫療、ASM 台灣先藝科技、國家地震工程研究中心、數位發展部、緯創資通、聯華電子科技文教基金會和上銀科技等單位規劃設計。

國科會特別感謝各參與單位的支持與合作,讓此次活動更豐富多元。科普列車活動期間,在全國各地火車站及周邊地區也同時舉辦科學市集,歡迎各地民眾經過火車站時不要錯過難得的科學體驗機會!

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量子科技即將走入生活?最有趣的科學知識傳播 QuBear 量子熊,來了!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/07/10 ・676字 ・閱讀時間約 1 分鐘

不知從什麼時候,「量子」取代了磁場、奈米,成了時興的名詞。特別是把量子與資訊兜在一起,無論是在科學或是科技上,都深具潛力。或許有一天,我們將打開以量子位元建構的量子電腦,透過量子演算法進行各種計算,並把資訊用量子傳輸的方式傳遞出去。

這樣的日子可能真的不遠了。

為了因應量子科技時代的來臨,行政院在 2022 年 3 月宣布成立「量子國家隊」,由 17 個產學研團隊組成,包含了通用量子電腦硬體技術、光量子技術、量子軟體技術與應用開發這三大領域。

「量子熊 QuBear」身為量子國家隊的推廣擔當,針對年輕世代學子,激發量子科學與科技的興趣與瞭解,將全力推動 Quantum PAY,以三大多元管道「Podcast、 Article、YouTube」進行知識傳播,內容類型含括播客、文章跟影音短片。量子熊 QuBear 除了打造線上平台,更製作多個 quantum PAY 學習模組,努力朝著建立量子熊的微學習平台,以及建構長遠的科學知識傳播生態圈的目標前進。

最後,你或許會好奇,量子熊的名字是怎麼來的?

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量子電腦的核心技術是量子位元 (qubit)。英文發音快一點,就跟 QuBear 有點相似,於是就裝個可愛,叫做量子熊啦!

記得看到量子熊時,幫忙按讚、訂閱,還有~開啟小鈴鐺~https://www.youtube.com/channel/UCkWM3vYaCd_VoPHQ1hrUdzA

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