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挑辦公室挑到氣噗噗?隱藏在背後的行為經濟學——《不當行為》

PanSci_96
・2019/06/17 ・5475字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 505 ・六年級

編按:本文選自《不當行為》第 28章 挑選辦公室的行為經濟學。

著名的芝加哥大學布斯商學院。圖/kknews

在平常的時候,芝加哥大學布斯商學院向來是各式研究的搖籃,你幾乎可以聽到科學發現邊境被合力向外推時,發出的嘎吱聲響。不過,2002 年春季的幾個月期間倒是例外,那段時間的研究工作,或至少擁有終身教職的學者們的研究工作必須暫時中止,因為需要重新挑選辦公室。

新家蓋好啦,該如何分配辦公室卻成了個問題

這項任務看似頗為簡單。商學院原本位於校內主要方院的一個迷人卻狹窄簡陋的角落,即將遷移至兩個街區外的新家。新建築由舉世聞名的建築師拉菲爾.維諾理設計,落成後將是擁有絕美中庭的炫目現代大樓。它的位址就在著名「羅比之家」的對街,而該住宅是法蘭克.洛伊.萊特興建的第一棟房子,維諾理刻意讓新大樓的一角面朝萊特這棟經典作品,藉此向萊特致上敬意。宏偉的新大樓採光充足,幾乎每個人都期待著搬進新辦公室,大家只要決定誰得到哪間辦公室就行了,除此之外還會有什麼問題呢?

圖/pixabay

分配辦公室的方法有很多種,院長們決定採用一個頗不尋常的流程。首先,他們提供一張辦公室平面圖,教職員們被告知開放挑選的時段,然後可以選擇任何尚未被占走的空辦公室,因為挑選時可以看到其他人已經指定的位置。這個流程聽起來沒啥問題,只除了挑選的順序究竟該如何決定。年資高低似乎是明顯的選擇,可是芝加哥大學是個不看年資只講論文實力的地方,所以用年資來決定看樣子是不可能了。他們也考慮過抽籤,不過這個提議並未被認真看待,畢竟辦公室位置太重要了,不能全憑運氣來決定。

於是院長們決定根據「功績」來安排辦公室挑選順位,而判定功績高低的差事則交給副院長惠辛格.惠辛格。他一直以來的工作就是與新進教職員協商雇用合約,並且處理對於教授課程、薪資、同事、學生、研究經費等事務提出不滿的現任教職員。惠辛格廣受教職員愛戴,被認為做人有誠信,雖然有時候未免太過直率,但基本上是正派之人(他也是個死忠籃球迷,是 NBA 虛擬夢幻隊遊戲的常勝軍。這次事件的幾年後,他成為身高 226 公分的籃球明星姚明的經紀人)。

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圖/picpedia

挑選的規則是什麼?分組和抽籤差很大

其他幾名院長都意識到,他們最好擺明態度讓惠辛格全權處理這件事,讓他獨力承擔所有抱怨。經過一番長考,他終於宣布了挑選辦公室的優先次序(和啄食順序)將如何決定。首先,他會先進行分門別類(他們套用統計學術語,稱之為組界),惠辛格自行決定總共有多少個組界,以及哪些教職員屬於哪一個組界。同一個組界的成員之間得抽籤決定挑選辦公室的先後次序,校方一直未公布總共究竟有多少組界,而且迄今數量依舊成謎。這為整個決定過程創造了模糊空間。

到了選辦公室的這一天,教職員們每個人有十五分鐘的時間可考慮挑選哪一間,現場還有一名參與這次建造計畫的建築師提供協助。當時整棟建築仍只是個鷹架搭起的大鋼籠,我們不可能親眼看到辦公室的模樣,只能參考建築圖和比例模型。校方還提出了兩項規定:選定的辦公室不得互相交換,而且經過一名資深教職員詢問後,院長們特意禁止向同事買下較優先被挑選的座位。這樣的規定和校方禁止拍賣被優先挑選的座位之事實,顯示即使在芝加哥大學布斯商學院,一個甚至有許多學者贊成嬰兒與人體器官市場開放的地方,某些事物依舊太過神聖,不得任意在市場上論斤秤兩,譬如教職員辦公室。

不過看樣子,大部分教職員早就預期到如此含混的挑選過程,而且幾乎所有資深同仁都滿心認同,他們必然是擁有優先選擇權的人,因此接下來的幾個禮拜都在平靜中度過。

所有教職員都收到了一封電子郵。圖/maxpixel

終於,所有教職員都收到了一封電子郵件,宣布幾週內將進行新辦公室的挑選作業,也說明了挑選的時段,譬如週三的早上十點十五分至三十分。雖然那封信並未透露啄食順序,但是大家的朦懂狀態大概只維持了半個鐘頭,在金融與經濟圈子特別活躍的資深教職員艾尼爾.凱夏普主動坦承是自己讓所有人都發現了辦公室的挑選順位。他發了封電子郵件,要求收件者回覆時要註明自己的挑選時段,結果沒過幾小時,大夥兒很快就摸清了挑選辦公室的先後順序。

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除了個人功績,年資並非完全不在考量範圍。終身正教授優先於未享有終身任期的副教授,副教授則優先於助理教授,後者又優先於兼任的同事,諸如此類。沒有終身任期的教職員間,挑選順位顯然是隨機決定的,菜鳥教職員們只能繼續努力工作,設法取得終身任期,看自己能不能有機會搬進資深教職員辦公室。在此同時,資深教職員之間卻鬧得不可開交。

為了挑辦公室,資深教職員之間鬧得不可開交。圖/pxhere

惠辛格從來沒告訴我(或據我所知也沒有告訴其他人)資深教職員的挑選順位是如何決定的。以下純屬我的個人推測(後來我將本書這一章的草稿給惠辛格過目,請他表示點意見。他既沒承認,也未否認文中重建的過程細節,不過他承認我有掌握到基本事實)。我認為正教授們被分成三個組界,第一個組界(A 組)大約有十來個人,都是眾望所歸的明星級教授,和/或各領域德高望重的老前輩,會計、經濟等各系所都至少有一名這樣的教職員入選,由於金融系陣容最大,入選者也較多。到目前為止都沒什麼問題,尤金‧法馬就算得到最優先挑選辦公室的特權,眾人也是心悅誠服,畢竟他是我們這群挑選者當中名望最高的學者。

來個事前模擬吧!

B 組成員是其餘有終身任期的教職員,C 組則是不再積極投入研究的教職員。惠辛格展現優雅風度,將自己的順位安排在終身任期教職員當中的最後一個,我相信惠辛格特地將這些人放進第一個組界必然有他的考量,其中一個目的是獎賞那些為本校做出卓越貢獻的人,另一個目的則是將明星級教授打散到各處。最受歡迎的辦公室是那些位於角落的空間。既然這棟五層樓高的大樓規模足以占據整個街區,而教職員辦公室則占滿上面三層樓,這表示角落之間相距甚遠。

B 組成員認為自己應該有資格被列入 A 組,在自己的組內籤運又太差。圖/wikipedia

最不開心的是 B 組成員,他們認為自己應該有資格被列入 A 組,在自己的組內籤運又太差。這個類別有數個成員,不過我把當中最惱火的幾個人命名為「阿奇」(本章所提的人物僅指名不道姓,有些人物雖用假名,卻是真實存在)。有個名為「克萊」的另一名成員原本被列在 A 組,卻運氣不佳淪為第二批挑選辦公室的人,同時阿奇的順位在第二批人當中幾乎吊車尾,甚至排在兩名年輕許多的同事之後。

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到了這時候,「憤怒」已經遠不足以形容阿奇的感受了,他氣得跳腳,如果各位能夠想像的話,他真的是跳來跳去,發瘋似地大吵大鬧。阿奇認定這整個過程根本是惡意造假,儘管證據指出相反事實也無法扭轉他的看法。獲得第一優先挑選權利的是道格.戴蒙,一位備受尊崇且討人喜歡的同仁,但是他並非學術圈外家喻戶曉的人物,尤金.法馬則是第三順位。我還記得自己當時想著,那次的挑選過程中,道格恐怕是唯一感到開心的人,可是其他人都沒像阿奇那麼不痛快。

阿奇認定這整個過程根本是惡意造假,儘管證據指出相反事實也無法扭轉他的看法。圖/pexels

挑選順位被大家摸清之後的隔天,艾尼爾.凱夏普繼續他的研究工作,並打定主意一定要測試這次的選位最後可能會產生什麼結果。某個挑選順位在很前面的人說不定會有興趣知道後來身邊會出現哪些「街坊鄰居」,於是我們透過電子郵件進行了一次「模擬」挑選,傳了一份表格給道格、克萊、法馬等人,請收件者回覆他們有意挑選的辦公室。

雖然校方傳了樓層示意圖給大家,但是同仁們要求提供更多訊息,尤其是每間辦公室的大小,以及是否裝了恆溫器。大約三分之一的辦公室裝了恆溫器,若占有這些辦公室就能自行調節控制溫度,至少理論上是如此。我向惠辛格提議,乾脆在其他辦公室加裝「心理安慰用」恆溫器,圖個皆大歡喜,而且根據我的個人經驗,只要辦公室是自己挑選的,裡面的恆溫器就算只有安慰作用,也會跟實際作用同樣有效。模擬測試花了幾天時間完成,一些回覆者甚至大肆抱怨:「某某人死到哪裡去了,這傢伙都不看信的嗎?」大家對這次的模擬十分投入,因此又重複進行了一次,看結果是否會有改變。這可是相當重要的一步呢!

終於到了這一天……

最後,正式挑選辦公室的這天到來了,我們從早上八點半開始挑選。一開始沒什麼問題發生,只除了如果某人挑的辦公室是順位排在後面的人曾在模擬測試選中的,你可以感受到「那是我的辦公室,王八蛋!」這股憤恨之情,看樣子就算講明了只是模擬測試,對自己已經選定的辦公室的稟賦效應依舊會發生。接下來,發生了件怪事。下午一點十五分,輪到金融系教授路易吉.辛加列斯挑選,他看中了五樓的一間辦公室,因為其他幾名金融系同事聚集在那兒,路易吉天生就疑神疑鬼(他認為這是義大利家庭教養的結果),對他挑選的辦公室究竟有多大面積提出了質疑。

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在場的建築師試著打發他,可是路易吉不為所動,最後她只好拿出正格的樓層圖,竟發現路易吉才是對的。他選中的辦公室比示意圖小了 20 平方呎(其實每間辦公室都頗大,多數面積在 180 至 230 平方呎之間,約 5 至 6.5 坪之間)。路易吉立刻改選附近另一間面積更大的辦公室,並且在回到自己的辦公室後分享這項發現,為保有競爭優勢,他自然沒在挑選之前向任何人提過這項懷疑。話很快就傳開了,已經做好選擇的人紛紛走進負責這次挑選流程的辦公室,要求重新丈量自己的辦公室面積,結果他們陸續發現幾個辦公室面積估算錯誤,許多人因而要求更換辦公室。整件事一團亂!此刻出城參加研討會的惠辛格終於返抵學校,挑選作業也在下午三點左右停擺,等候辦公室面積重新丈量。

整件事變得一團亂!圖/pixabay

又過了幾天,校方公布重新量過的辦公室面積,這回連一些能夠優先挑選辦公室的同仁也不開心了,他們當中有些人的辦公室「縮水」,因此想換成其他後面挑選的人所選定的辦公室。這時候,惠辛格透過電子郵件出手擺平這件事,他宣布接下來的一個禮拜大家可自由更換辦公室,但是不可更換成任何其他人已經選定的,即便那個人的挑選順序在本人之後。結果這封信點燃了更多怒火。這段期間惠辛格到教職員休息室午休時,都戴著喜劇演員格魯喬.馬克思造型眼鏡,彷彿要隱姓埋名似的,他這付打扮贏得滿堂喝采,但是餘怒未消的那些人就沒笑得那麼開懷了。

挑選時很鬧心,實際用來差異不大

一年後,我們搬進了新大樓,大致來說一切都挺順心。事後回想起來,這整齣鬧劇最匪夷所思的地方是,儘管九處角落位置確實是風水寶地,可是其他的辦公室其實都大同小異,比起舊大樓的辦公室強了許多,雖然有幾間比其他的稍微大些,有幾間則窗外景致稍微好些,但是許多現在明顯感受到的差異,在挑選辦公室當下並不為人所察覺。舉例來說,五樓的辦公室最初十分搶手,或許是「越高越好」這種錯誤捷思造成的吧,可是五樓與四樓的景觀其實不相上下,而且大樓內的三個電梯當中只有一個會到達五樓,因此它也成了最擠、最忙碌的一個。面北的辦公室景觀最佳,可看到芝加哥市天際線,可是它們並非大家的優先選擇。

若說面北的迷人景致與中性光線是市場上深具價值的購買標的,那麼面積就是被過度追捧的商品了。辦公室的面積究竟是 190 平方呎,抑或 210 平方呎,根本就看不出差別。絕大多數來訪的外賓完全沒發現我們的辦公室面積不同,但是如果你在表格開端列出面積測量結果,這項因素勢必會被過度看重。只要出現數字,大家就會把它當回事。

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圖/pixabay

我的事後諸葛之見是認為,公然為教職員排列等級所引燃的怒火,其實可以藉由讓流程更透明化來加以緩和。舉例來說,他們或許可以公開總共有多少組界,這至少可以讓克萊放心,得知自己並非被刻意扔進挑選順序較後的群組。

我也認為,建築師拉菲爾.維諾理與他的團隊要負一些責任。雖然他們已經盡責地花了幾百個鐘頭向學生、教職員,以及行政人員說明這棟大樓的使用方式,也完成了一棟兼具美感與高度實用性的建築,卻沒人告訴那位在現場的建築師該如何分配辦公室。若他知道,說不定他會乾脆排除位於角落的辦公室。他還可以做一個小改變,雖然時機已經晚,就是讓道格.戴蒙的辦公室面積再稍微小一點。道格的辦公室在五樓,位於一個面朝東北的角落,而且還是所有辦公室當中面積最大的,這簡直是在運氣欠佳者的傷口上撒鹽。當時我建議,假如可能的話,建築師應該將他的辦公室部分空間挪給某個鄰居,藉此降低那間辦公室的優選價值,但是他只是一名建築師,而且「選擇建築師」這個名詞在當時還沒發明出來呢。

 

——本文摘自《不當行為:行為經濟學之父教你更聰明的思考、理財、看世界》先覺出版。

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從認證到實踐:以智慧綠建築三大標章邁向淨零
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/11/15 ・4487字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 建研所 委託,泛科學企劃執行。 


當你走進一棟建築,是否能感受到它對環境的友善?或許不是每個人都意識到,但現今建築不只提供我們居住和工作的空間,更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生,正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題,確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染,同時提升我們的生活品質。然而,要成為綠建築並非易事,每一棟建築都需要通過層層關卡,才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境,政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立,旨在透過標準化的建築評估系統,鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時,為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法,自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止,已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品,涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築,不僅提升建築物的整體性能,也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

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說這麼多,你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程,要經歷哪些標準與挑戰?

綠建築標章智慧建築標章綠建材標章
來源:內政部建築研究所

第一招:依循 EEWH 標準,打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源,是綠建築(green building)的核心理念,但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單,而是涵蓋建築物的整個生命週期,也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內,都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶,氣溫高,濕度也高,得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生,四個英文字母分別為 Ecology(生態)、Energy saving(節能)、Waste reduction(減廢)以及 Health(健康),分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級,設有九大評估指標。

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我們就以「台江國家公園」為例,看它如何躍過一道道指標,成為「鑽石級」綠建築的國家公園!

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園,也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時,還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築,其外觀採白色系列,從高空俯瞰,就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落;從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊,生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構,設計自然護岸,保留基地既有的雜木林和灌木草原,並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物,採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙,不僅強化了環境的保護力,也提供多樣的生物棲息環境,使這裡成為動植物共生的美好棲地。

台江國家公園是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築。圖/內政部建築研究所

第二招:想成綠建築,必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築,使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中,對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

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這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出,一路到今日,國際間對此一概念的共識主要包括再使用(reuse)、再循環(recycle)、廢棄物減量(reduce)和低污染(low emission materials)等特性,從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時,使用自然材料與低 VOC(Volatile Organic Compounds,揮發性有機化合物)建材,亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後,內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度,以建材生命週期為主軸,提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說,為確保室內環境品質,建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件;為了防溫室效應的影響,須使用本土材料以節省資源和能源;使用高性能與再生建材,不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性,也強調材料本身的再利用性。


在台江國家公園內,綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念,更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設,並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料,為鳥類和小生物營造棲息空間,讓「蚵殼磚」不再只是建材,而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆,整體綠建材使用率為 52.8%。

被建築實體圍塑出的中庭廣場,牆面設計有蚵殼格柵。圖/內政部建築研究所

在日常節能方面,台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如,引入樓板下的水面蒸散低溫外氣,屋頂下設置通風空氣層,高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出,廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地,創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企,如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流,不僅提升了隔熱效果,減少空調需求,讓建築如同「與海共舞」,在減廢與健康方面皆表現優異,展示出綠建築在地化的無限可能。

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島式建築群分割後所形成的巷道與水道。圖/內政部建築研究所

在綠建材的部分,另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程,其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材,比方提高高爐水泥(具高強度、耐久、緻密等特性,重點是發熱量低)的量,並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」,還用再生透水磚做人行道鋪面。

2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所
2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區,首先,他們捨棄金屬建材,讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是,他們也將施工開挖的土方做回填,將有高地差的荒地恢復成平坦綠地,本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪,無痛轉綠。

雲林豐泰文教基金會的綠園區。圖/內政部建築研究所

等等,這樣看來建築夠不夠綠的命運,似乎在建材選擇跟設計環節就決定了,是這樣嗎?當然不是,建築是活的,需要持續管理–有智慧的管理。

第三招:智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率,除了從建築設計與建材的使用等角度介入,也須適度融入「智慧建築」(intelligent buildings)的概念,即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性,使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器,用於蒐集環境資料和使用行為,並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

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為了推動建築與資通訊產業的整合,內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度,為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂,目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例,為了掌握建築物生命週期中的能耗,需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標,評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面,則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境,以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中,充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術,來達成兼顧環保和永續發展的理念,也是利用建築資訊模型(BIM)技術打造的指標性建築,受到國際矚目。

樹林藝文綜合大樓。圖/內政部建築研究所「111年優良智慧建築專輯」(新北市政府提供)

在興建階段,為了保留基地內 4 棵原有老樹,團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描,並將大小等比例匯入 BIM 模型中,讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離,確保施工過程不影響樹木健康。此外,在大樓啟用後,BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」,透過 3D 建築資訊模型,提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護,包括保養計畫、異常修繕及耗材管理,讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用,從建造設計擴展至施工和日常管理,使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management,簡稱 FM ) 為例,該系統可在雲端進行遠端控制,根據會議室的使用時段靈活調節空調風門,會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣,而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率,保持低頻運作,實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

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總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現,從源頭減少碳足跡;綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小,並保障居民的健康;智慧建築標章運用科技應用,實現能源的高效管理和室內環境的精準調控,增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用,讓建築不僅是滿足基本居住需求,更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

建築物於魚塭之上,採高腳屋的構造形式,尊重自然地貌。圖/內政部建築研究所

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超級電腦爭霸戰的新一頁開始了:Exascale(10 的 18 次方)之戰
Y.-S. Lu
・2022/09/10 ・5230字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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2023 即將上線的超級電腦(Supercomputer)

歐洲最大的超級電腦(Supercomputer),將要在 2023 年上線啦!今年六月中時,德國于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)的超級計算中心(Jülich Supercomputing Centre, JSC)發佈新聞稿[1],表示歐盟的歐洲超級電腦中心聯合承辦組織(EuroHPC Joint Undertaking)選定該研究中心的超級計算中心,做為歐洲第一個設立 Exascale 超級電腦 Jupiter 的地點[2],歐盟出資一半,而另一半的資金將由德國教育部(BMBF)以及北萊茵威斯特法倫州(Nordrhein-Westfalen)文化部共同出資,其意昧著這台超級電腦也將優先提供給德國的科學家,以及北威州的研究單位使用[註一]。表示現今的超級電腦軍備競賽,已打到了 Exascale 了,Jupiter 將是繼美國設立世界第一台 Exascale[註二]的超級電腦 Frontier 後[3],即將出現的次世代超級電腦(如果德國的施工期有好好的踩點)

位於阿貢國家實驗室的 IBM Blue Gene/P 超級計算機。圖/wikipedia

Exascale 的超級電腦具有「每秒百億億次(1018)」(也就是 100 京)的每秒浮點運算(FLOP)能力,實際規模也將具有國家高速運算中心台灣杉二號[4]的 111 倍以上的運算能力,也就是要建立超過百台規模的台灣杉二號才具有 Exascale 的規模,但也同時考驗硬體的處理能力、主機間節點的連線架構、資料讀寫能力,更甚者,則是軟體是否具有 Exascale 的使用能力,也就是硬體與軟體都必須要能夠良好的契合才行。

什麼是超級電腦?可以幫助都市成為超級都市嗎?

「這些顯示器太舊了」雷迪亞茲說。

「但它們後面是世界最強大的電腦,每秒可以進行五百萬億次浮點運算。」

~ 劉欣慈《三體:黑暗森林》

劉欣慈《三體:黑暗森林》(2007)提到人類「當時」最強的電腦,為五百萬億的運算能力「而已」,沒想到 15 年後的今天,地表最強的超級電腦 Frontier 是出現在美國的橡樹嶺國家實驗室(Oak Ridge National Laboratory),而不是小說裡說的,在洛斯阿拉莫斯國家實驗室(Los Alamos National Laboratory),而且 Frontier 的效能還是小說裡超級電腦的五千多倍,可說是現實終於有超過小說的時候了(但我們依就沒有飛天滑板可以借東京都的死神小學生)

超級電腦是科學家進行高速/高效計算(High Performance Computing)的主要設備。超級電腦的架構,可以說是非常的簡單:用網路線連結各台主機,讓主機間互相溝通,才能夠進行平行運算。

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一般超級電腦的架構大致上如下:一機板上可能會有一個到數個 CPU,而一個或是數個機板會組成一個節點(Node),有時數個結點會組成一個機櫃(Rack/Cabinet)。節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。

節點與節點間的連結,就是依靠網路線在進行 CPU 之間的溝通,因此網路變成非常重要的元件。圖/pixabay

在此架構下,如何讓結點間有效溝通,也是一門學問了[5]。這些 CPU 可以想象是每個拿著工程計算機的研究生,正等著教授指派任務給他們算,而一個節點就是一個房間,在同一個房間內的溝通一定是比較快的,當不同房間需要溝通時,就會需要走出房間去給資料,如果所有的人一起拿資料回報給教授,那這教授可能就會崩潰,所以如何讓研究生(CPU)互相溝通,又不至於塞車,就是電腦工程專家們的專業了。

現在超級電腦的架構也與過往的超級電腦不同了。除了採用巨量 Arm 晶片的日本富岳(具 158,976 節點)、自主研發晶片的中國神威太湖之光(具 40,960 節點)外,前十大超級電腦[3]都是採用 CPU 加上 GPU 的混合架構(如在機板上插上 GPU 增加運算效率),才達到 100 Peta-Flop(1Peta = 1015) 以上的計算量,也意味著未來要在超級電腦上進行高效計算,GPU 運算也成為很重要的應用,因此也有許多計畫正在將軟體朝 GPU 運算的方向前進與推動。

軟體是否能配合平行化,也是非常是否能進行高效運算的重點之一。所謂的高效計算,也是利用許許多多的運算元件(CPU 或是 GPU),採平行運算的方法,將一個問題切成許多碎片,以螞蟻雄兵的方法一一解決,所以不要再怪為什麼你家的電腦 CPU 無論幾核心都只用了一核心,那是因為你的軟體沒有進行平行處理。早期土木界在進行坡面的圓弧破壞面計算時,據說就是用人力一人算一片圓弧的切片,也算是(人力)平行運算的先驅之一了。一般電腦中使用平行運算最多的,應該就是你手上那張 GPU 顯卡,在 GPU 的加持下,電腦螢幕中每個點、每個邊、每個平面上的顏色與光影,才能完美的呈現在使用者的眼前,所以與其用顯卡挖礦,還不如投身虛幻而真實的遊戲世界

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不過有了地表最強的超級電腦,並不代表我們今天就能夠像小說形容的一樣,能幾秒內預測核子彈的破壞能力,或是在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。

有了地表最強的超級電腦,並不代表我們能夠像小說一樣,在一天內算出地球百年後的氣候狀況,因為平行計算加快了計算的速度,但有其極限。圖/pixabay

資料的讀入或是寫出,也是瓶頸之一,電路板與網路速度,以及資料存取方式都會造成資料讀寫的延遲,更不用說,若是打算模擬地球,其將耗盡 80 exabyte 等級的儲存空間,其為 CERN 的 ATLAS 與 CMS 計畫所產生的資料量的十倍[6]

為什麼氣候模擬要用到 Exascale?

Exascale 的超級電腦除了可以提供更多的運算能力,給更多的使用者進行模擬與計算外,也是挑戰超大型計算的開始。不過為什麼要 Exascale?到底為什麼一個模擬要用到上千甚至是上萬顆的 CPU 在運算?氣象氣候模擬已經將 Exascale 喻為下一階段應使用的救星[7],在氣象上除了要能做到一小時內達成氣象預測外,也希望能夠進行叢集式運算(像是利用隨機方法產生上百個因亂度而有不同結果的預測),進而進行機率式預測分析,或是提高水平距離至 2.5 公里以下的網格精度,此精度也為可進行對流模擬 (Convection-Permit)[8] 的精度。氣候模擬也需要高效能的運算,除了高精度的全球模型外,也需要進行長程的氣候模擬,幾十年到幾百萬年的模擬時間,也將需要 Exascale 等級的超級電腦來加速模擬,縮短實驗時間。越多的計算核心以及有效的平行運算,才能讓最真實的模擬結果讓人類使用,畢竟,誰都希望出遊不要遇上下大雨,也會希望能夠提前幾天知道颱風的路徑。

地球系統模擬中,其中一個挑戰便是進行模擬時程:挑戰一日(24 小時)的超級電腦計算可以得到多少年的模擬結果(simulated years per wall-clock day, SYPD)[6]還真的是「度日如年」,而此地球系統的精度為水平方向僅一公里的超高解析度,用來進行最終極的地球系統模擬:數位攣生(Digital Twins)[9]。數位攣生計畫主要是要建立地球的複製體,以方便人們對地球進行各種「實驗」,了解到經濟或政策面對地球生態或是氣候的影響,因此要達成此目的,強大具 Exascale 能力的電腦,便成為了目標。

目前已經有部份超級電腦都在進行 SYPD 的挑戰,如中國的神威太湖之光,其已完成了每日 3.4 年的地球系統模擬[10],只不過其地面僅有 25 公里的水平精度,海面僅 10 公里的水平精度,還有非常多的進步空間。只可惜,這個實驗並沒有進行進行資料輸出,無法得到正確的效能結果(資料的寫入與輸出也是非常費時的),以及真正的運算結果:因為沒有資料,就沒有辦法分析。

從高速電腦看量子電腦:量子電腦會是傳統的救星嗎?

量子電腦目前也成為了熱門名詞,從 2019 年開始,IBM 與 MIT 共同開始了量子計算課程,各學術單位也在搶攻量子電腦領域,但對地球模擬領域而言,量子電腦還太遙遠,對「傳統物理」的地球科學來說,我們解偏微分、解多項式,用的是傳統的數值方法,跟量子電腦界在進行的運算,也差了十萬八千里。

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編按:這邊所說的數值方法,簡單講就是「暴力解」。例如要求圓周率,就先設定一個半徑為 1 的圓面積公式,然後問電腦答案是多少,電腦的第一步會把所有正整數代入公式中從一個初始數字(Initial State)開始,先找到答案會在 3 到 4 之間,之後又把 3 到 4 之間的所有數,帶回一開始的公式,得知答案在 3.1 到 3.2 之間,之後又將這個區間的所有數帶回一開始的公式,如此重複很多次後,就會得到相對接近的正確答案。

量子電腦就比較詭異了,量子態的平行運算與邏輯閘,使得兩者的運算邏輯完全不同,以上面的圓周率問題為例,量子電腦會直接給出在 3.1415925 至 3.1415927 之間,存在正確答案的可能性是最高的,但是這個範圍也有可能是錯的,而且就算是錯的,以我們現在的能力也很難說明它錯在哪裡。

從表面上來看,傳統電腦用暴力解,以排除錯誤答案的方式逼近正確答案,而量子電腦不排除錯誤答案,直接找到最有可能的答案會在哪個區域,但不保證運算過程中的正確性。

因為這個區別,若將現在成熟的模擬方法直接導入量子電腦中,最有可能出現的就是不知道怎麼解讀得到的數據,這包含了答案的正確程度,以及改動特定變數後所產生的答案變動是從何而來?

IBM 與 GOOGLE 正在爭奪追逐量子霸權(Quantum Supremacy)的同時[11],(不過 Google 號稱的量子霸權,也就是一萬倍的計算速度,在 2021 年被中國科學院理論物理所的 Feng 等人用了 15 個 NVIDIA V100 GPU 給追上[12][註五]),其離傳統電腦計算的距離,也有十萬八千里遠,離應用於地球科學計算上還有一定的距離,但只要哪一天能夠應用在普通的大氣循環模式(GCM),就可以算是第一步吧。但是在量子力學進入大氣科學前,我們氣候與氣象模擬還是只能使用傳統的電腦主機,靠著 2 位元的方法進行大氣模擬,所以目前傳統超級電腦還沒有被取代的機會。

結語:超大主機與超大計算

依摩爾定律,每十八個月,CPU 晶片的製成就會進步一倍,同時,超級電腦中心卻是一直受益於摩爾定律帶來的好處,也就是 CPU 的能力越來越強,而價格也越來越親民,也讓氣候氣象模擬的空間精度也隨之升高。

Neumann 等人也預計在 2030 年代後,進行 1 公里等級的超高精度計算也將不是夢想[7],而在 Exascale 主機降臨前的這個年代,有些超級計算中心已經以節點(Node)做為計算資源耗費的單位(Node per hour),而非 CPU per hour,顯示出大型主機對計算資源消耗的想法以從 CPU 規模上升到了 Node 規模。

一方面使用者受益於更多的 CPU 資源,但同時這些主機也要求更新更大量的計算能力,如瑞士的 Piz Daint 與瑞典的 LUMI,皆要求使用者的計算必須是含有 GPU 運算能力,而純粹靠 CPU 運算的軟體,將無法享受到同等的巨量資源。

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IBM為橡樹嶺國家實驗室開發的Summit超級計算機(或 OLCF-4)。圖/flickr

而相應的挑戰也隨之而生,除了硬體將進入 Exascale 的時代,軟體也將一同進入這場大戰,才能享受同等的資源。另外一個挑戰則是綠色挑戰,1 公里精度的氣象模擬,每一模擬年將耗盡 191.7 百萬瓦時[6],相當於台灣一個家庭可以用上 43 年的電量[註三],也可以讓特斯拉的 Model 3LR 從地球開到月球來回開 1.5 次[註四],其耗能之巨,也是我們計算或是模擬界科學家應該要注意到的問題,也是為何除了 HPC Top500 外,亦有 Green 500[13]的原因吧,而具有超高效能的 Frontier,也同時奪下了 Green 500 之冠,也算是 Exascale 的好處吧。

註解與文獻

  • [註一] 若需使用 JSC 的超級電腦,必須透過不同的計畫項目進行申請,其計畫主持人(PI)為歐洲或是德國的研究者[14]
  • [註二] 日本的富岳其實也可以進行到 Exscale 的運算,只是要超頻而已,想當然爾是非常規設定。
  • [註三] 根據台電 2021 年新聞稿中,家庭離峰平均用電為 339 度以及 6-9 月為 434 度推估。
  • [註四] 根據 Tesla M3 LR 為 25kWh per 100 Miles,月球至地球為 384400 公里推估
  • [註五] Feng 也公開了他的程式碼
  • [1] Forschungszentrum Jülich 新聞稿
  • [2] EUROPE HPC 新聞稿
  • [3] 2022 年六月 HPC Top 500 名單
  • [4] 國家高速網路中心台灣杉二號介紹
  • [5] 司徒加特超級電腦中心:HAWK 主機之連線架構
  • [6] T. C. Schulthess, P. Bauer, N. Wedi, O. Fuhrer, T. Hoefler and C. Schär, “Reflecting on the Goal and Baseline for Exascale Computing: A Roadmap Based on Weather and Climate Simulations,” in Computing in Science & Engineering, vol. 21, no. 1, pp. 30-41, 1 Jan.-Feb. 2019, doi: 10.1109/MCSE.2018.2888788.
  • [7] Neumann P et al. 2019, Assessing the scales in numerical weather and climate predictions: will exascale be the rescue?. Phil. Trans. R. Soc. A 377: 20180148. http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2018.0148
  • [8] Kendon, E. J., Ban, N., Roberts, N. M., Fowler, H. J., Roberts, M. J., Chan, S. C., Evans, J. P., Fosser, G., & Wilkinson, J. M. (2017). Do Convection-Permitting Regional Climate Models Improve Projections of Future Precipitation Change?, Bulletin of the American Meteorological Society, 98(1), 79-93
  • [9] Bauer, P., Dueben, P.D., Hoefler, T. et al. The digital revolution of Earth-system science. Nat Comput Sci 1, 104–113 (2021). https://doi.org/10.1038/s43588-021-00023-0
  • [10] Zhang, S., Fu, H., Wu, L., Li, Y., Wang, H., Zeng, Y., Duan, X., Wan, W., Wang, L., Zhuang, Y., Meng, H., Xu, K., Xu, P., Gan, L., Liu, Z., Wu, S., Chen, Y., Yu, H., Shi, S., Wang, L., Xu, S., Xue, W., Liu, W., Guo, Q., Zhang, J., Zhu, G., Tu, Y., Edwards, J., Baker, A., Yong, J., Yuan, M., Yu, Y., Zhang, Q., Liu, Z., Li, M., Jia, D., Yang, G., Wei, Z., Pan, J., Chang, P., Danabasoglu, G., Yeager, S., Rosenbloom, N., and Guo, Y.: Optimizing high-resolution Community Earth System Model on a heterogeneous many-core supercomputing platform, Geosci. Model Dev., 13, 4809–4829, https://doi.org/10.5194/gmd-13-4809-2020, 2020. https://gmd.copernicus.org/articles/13/4809/2020/
  • [11] 「嗨量子世界!」~ Nature Newsletter
  • [12] Feng Pan, Keyang Chen, and Pan Zhang, Solving the sampling problem of the Sycamore quantum circuits, accepted by Phys. Rev. Lett.
  • [13] 2022 年六月 HPC Green 500 名單
  • [14] JSC 系統申請辦法

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Y.-S. Lu
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自從來到學界後,便展開了一段從土木人到氣象人的水文之旅。主要專業是地球系統數值模擬,地下水與地表模式的耦合系統,以及大氣氣象模擬。目前是于利希研究中心(Forschungszentrum Jülich GmbH)超級電腦中心的博士後研究員。

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挑辦公室挑到氣噗噗?隱藏在背後的行為經濟學——《不當行為》
PanSci_96
・2019/06/17 ・5475字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 505 ・六年級

編按:本文選自《不當行為》第 28章 挑選辦公室的行為經濟學。

著名的芝加哥大學布斯商學院。圖/kknews

在平常的時候,芝加哥大學布斯商學院向來是各式研究的搖籃,你幾乎可以聽到科學發現邊境被合力向外推時,發出的嘎吱聲響。不過,2002 年春季的幾個月期間倒是例外,那段時間的研究工作,或至少擁有終身教職的學者們的研究工作必須暫時中止,因為需要重新挑選辦公室。

新家蓋好啦,該如何分配辦公室卻成了個問題

這項任務看似頗為簡單。商學院原本位於校內主要方院的一個迷人卻狹窄簡陋的角落,即將遷移至兩個街區外的新家。新建築由舉世聞名的建築師拉菲爾.維諾理設計,落成後將是擁有絕美中庭的炫目現代大樓。它的位址就在著名「羅比之家」的對街,而該住宅是法蘭克.洛伊.萊特興建的第一棟房子,維諾理刻意讓新大樓的一角面朝萊特這棟經典作品,藉此向萊特致上敬意。宏偉的新大樓採光充足,幾乎每個人都期待著搬進新辦公室,大家只要決定誰得到哪間辦公室就行了,除此之外還會有什麼問題呢?

圖/pixabay

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分配辦公室的方法有很多種,院長們決定採用一個頗不尋常的流程。首先,他們提供一張辦公室平面圖,教職員們被告知開放挑選的時段,然後可以選擇任何尚未被占走的空辦公室,因為挑選時可以看到其他人已經指定的位置。這個流程聽起來沒啥問題,只除了挑選的順序究竟該如何決定。年資高低似乎是明顯的選擇,可是芝加哥大學是個不看年資只講論文實力的地方,所以用年資來決定看樣子是不可能了。他們也考慮過抽籤,不過這個提議並未被認真看待,畢竟辦公室位置太重要了,不能全憑運氣來決定。

於是院長們決定根據「功績」來安排辦公室挑選順位,而判定功績高低的差事則交給副院長惠辛格.惠辛格。他一直以來的工作就是與新進教職員協商雇用合約,並且處理對於教授課程、薪資、同事、學生、研究經費等事務提出不滿的現任教職員。惠辛格廣受教職員愛戴,被認為做人有誠信,雖然有時候未免太過直率,但基本上是正派之人(他也是個死忠籃球迷,是 NBA 虛擬夢幻隊遊戲的常勝軍。這次事件的幾年後,他成為身高 226 公分的籃球明星姚明的經紀人)。

圖/picpedia

挑選的規則是什麼?分組和抽籤差很大

其他幾名院長都意識到,他們最好擺明態度讓惠辛格全權處理這件事,讓他獨力承擔所有抱怨。經過一番長考,他終於宣布了挑選辦公室的優先次序(和啄食順序)將如何決定。首先,他會先進行分門別類(他們套用統計學術語,稱之為組界),惠辛格自行決定總共有多少個組界,以及哪些教職員屬於哪一個組界。同一個組界的成員之間得抽籤決定挑選辦公室的先後次序,校方一直未公布總共究竟有多少組界,而且迄今數量依舊成謎。這為整個決定過程創造了模糊空間。

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到了選辦公室的這一天,教職員們每個人有十五分鐘的時間可考慮挑選哪一間,現場還有一名參與這次建造計畫的建築師提供協助。當時整棟建築仍只是個鷹架搭起的大鋼籠,我們不可能親眼看到辦公室的模樣,只能參考建築圖和比例模型。校方還提出了兩項規定:選定的辦公室不得互相交換,而且經過一名資深教職員詢問後,院長們特意禁止向同事買下較優先被挑選的座位。這樣的規定和校方禁止拍賣被優先挑選的座位之事實,顯示即使在芝加哥大學布斯商學院,一個甚至有許多學者贊成嬰兒與人體器官市場開放的地方,某些事物依舊太過神聖,不得任意在市場上論斤秤兩,譬如教職員辦公室。

不過看樣子,大部分教職員早就預期到如此含混的挑選過程,而且幾乎所有資深同仁都滿心認同,他們必然是擁有優先選擇權的人,因此接下來的幾個禮拜都在平靜中度過。

所有教職員都收到了一封電子郵。圖/maxpixel

終於,所有教職員都收到了一封電子郵件,宣布幾週內將進行新辦公室的挑選作業,也說明了挑選的時段,譬如週三的早上十點十五分至三十分。雖然那封信並未透露啄食順序,但是大家的朦懂狀態大概只維持了半個鐘頭,在金融與經濟圈子特別活躍的資深教職員艾尼爾.凱夏普主動坦承是自己讓所有人都發現了辦公室的挑選順位。他發了封電子郵件,要求收件者回覆時要註明自己的挑選時段,結果沒過幾小時,大夥兒很快就摸清了挑選辦公室的先後順序。

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除了個人功績,年資並非完全不在考量範圍。終身正教授優先於未享有終身任期的副教授,副教授則優先於助理教授,後者又優先於兼任的同事,諸如此類。沒有終身任期的教職員間,挑選順位顯然是隨機決定的,菜鳥教職員們只能繼續努力工作,設法取得終身任期,看自己能不能有機會搬進資深教職員辦公室。在此同時,資深教職員之間卻鬧得不可開交。

為了挑辦公室,資深教職員之間鬧得不可開交。圖/pxhere

惠辛格從來沒告訴我(或據我所知也沒有告訴其他人)資深教職員的挑選順位是如何決定的。以下純屬我的個人推測(後來我將本書這一章的草稿給惠辛格過目,請他表示點意見。他既沒承認,也未否認文中重建的過程細節,不過他承認我有掌握到基本事實)。我認為正教授們被分成三個組界,第一個組界(A 組)大約有十來個人,都是眾望所歸的明星級教授,和/或各領域德高望重的老前輩,會計、經濟等各系所都至少有一名這樣的教職員入選,由於金融系陣容最大,入選者也較多。到目前為止都沒什麼問題,尤金‧法馬就算得到最優先挑選辦公室的特權,眾人也是心悅誠服,畢竟他是我們這群挑選者當中名望最高的學者。

來個事前模擬吧!

B 組成員是其餘有終身任期的教職員,C 組則是不再積極投入研究的教職員。惠辛格展現優雅風度,將自己的順位安排在終身任期教職員當中的最後一個,我相信惠辛格特地將這些人放進第一個組界必然有他的考量,其中一個目的是獎賞那些為本校做出卓越貢獻的人,另一個目的則是將明星級教授打散到各處。最受歡迎的辦公室是那些位於角落的空間。既然這棟五層樓高的大樓規模足以占據整個街區,而教職員辦公室則占滿上面三層樓,這表示角落之間相距甚遠。

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B 組成員認為自己應該有資格被列入 A 組,在自己的組內籤運又太差。圖/wikipedia

最不開心的是 B 組成員,他們認為自己應該有資格被列入 A 組,在自己的組內籤運又太差。這個類別有數個成員,不過我把當中最惱火的幾個人命名為「阿奇」(本章所提的人物僅指名不道姓,有些人物雖用假名,卻是真實存在)。有個名為「克萊」的另一名成員原本被列在 A 組,卻運氣不佳淪為第二批挑選辦公室的人,同時阿奇的順位在第二批人當中幾乎吊車尾,甚至排在兩名年輕許多的同事之後。

到了這時候,「憤怒」已經遠不足以形容阿奇的感受了,他氣得跳腳,如果各位能夠想像的話,他真的是跳來跳去,發瘋似地大吵大鬧。阿奇認定這整個過程根本是惡意造假,儘管證據指出相反事實也無法扭轉他的看法。獲得第一優先挑選權利的是道格.戴蒙,一位備受尊崇且討人喜歡的同仁,但是他並非學術圈外家喻戶曉的人物,尤金.法馬則是第三順位。我還記得自己當時想著,那次的挑選過程中,道格恐怕是唯一感到開心的人,可是其他人都沒像阿奇那麼不痛快。

阿奇認定這整個過程根本是惡意造假,儘管證據指出相反事實也無法扭轉他的看法。圖/pexels

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挑選順位被大家摸清之後的隔天,艾尼爾.凱夏普繼續他的研究工作,並打定主意一定要測試這次的選位最後可能會產生什麼結果。某個挑選順位在很前面的人說不定會有興趣知道後來身邊會出現哪些「街坊鄰居」,於是我們透過電子郵件進行了一次「模擬」挑選,傳了一份表格給道格、克萊、法馬等人,請收件者回覆他們有意挑選的辦公室。

雖然校方傳了樓層示意圖給大家,但是同仁們要求提供更多訊息,尤其是每間辦公室的大小,以及是否裝了恆溫器。大約三分之一的辦公室裝了恆溫器,若占有這些辦公室就能自行調節控制溫度,至少理論上是如此。我向惠辛格提議,乾脆在其他辦公室加裝「心理安慰用」恆溫器,圖個皆大歡喜,而且根據我的個人經驗,只要辦公室是自己挑選的,裡面的恆溫器就算只有安慰作用,也會跟實際作用同樣有效。模擬測試花了幾天時間完成,一些回覆者甚至大肆抱怨:「某某人死到哪裡去了,這傢伙都不看信的嗎?」大家對這次的模擬十分投入,因此又重複進行了一次,看結果是否會有改變。這可是相當重要的一步呢!

終於到了這一天……

最後,正式挑選辦公室的這天到來了,我們從早上八點半開始挑選。一開始沒什麼問題發生,只除了如果某人挑的辦公室是順位排在後面的人曾在模擬測試選中的,你可以感受到「那是我的辦公室,王八蛋!」這股憤恨之情,看樣子就算講明了只是模擬測試,對自己已經選定的辦公室的稟賦效應依舊會發生。接下來,發生了件怪事。下午一點十五分,輪到金融系教授路易吉.辛加列斯挑選,他看中了五樓的一間辦公室,因為其他幾名金融系同事聚集在那兒,路易吉天生就疑神疑鬼(他認為這是義大利家庭教養的結果),對他挑選的辦公室究竟有多大面積提出了質疑。

在場的建築師試著打發他,可是路易吉不為所動,最後她只好拿出正格的樓層圖,竟發現路易吉才是對的。他選中的辦公室比示意圖小了 20 平方呎(其實每間辦公室都頗大,多數面積在 180 至 230 平方呎之間,約 5 至 6.5 坪之間)。路易吉立刻改選附近另一間面積更大的辦公室,並且在回到自己的辦公室後分享這項發現,為保有競爭優勢,他自然沒在挑選之前向任何人提過這項懷疑。話很快就傳開了,已經做好選擇的人紛紛走進負責這次挑選流程的辦公室,要求重新丈量自己的辦公室面積,結果他們陸續發現幾個辦公室面積估算錯誤,許多人因而要求更換辦公室。整件事一團亂!此刻出城參加研討會的惠辛格終於返抵學校,挑選作業也在下午三點左右停擺,等候辦公室面積重新丈量。

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整件事變得一團亂!圖/pixabay

又過了幾天,校方公布重新量過的辦公室面積,這回連一些能夠優先挑選辦公室的同仁也不開心了,他們當中有些人的辦公室「縮水」,因此想換成其他後面挑選的人所選定的辦公室。這時候,惠辛格透過電子郵件出手擺平這件事,他宣布接下來的一個禮拜大家可自由更換辦公室,但是不可更換成任何其他人已經選定的,即便那個人的挑選順序在本人之後。結果這封信點燃了更多怒火。這段期間惠辛格到教職員休息室午休時,都戴著喜劇演員格魯喬.馬克思造型眼鏡,彷彿要隱姓埋名似的,他這付打扮贏得滿堂喝采,但是餘怒未消的那些人就沒笑得那麼開懷了。

挑選時很鬧心,實際用來差異不大

一年後,我們搬進了新大樓,大致來說一切都挺順心。事後回想起來,這整齣鬧劇最匪夷所思的地方是,儘管九處角落位置確實是風水寶地,可是其他的辦公室其實都大同小異,比起舊大樓的辦公室強了許多,雖然有幾間比其他的稍微大些,有幾間則窗外景致稍微好些,但是許多現在明顯感受到的差異,在挑選辦公室當下並不為人所察覺。舉例來說,五樓的辦公室最初十分搶手,或許是「越高越好」這種錯誤捷思造成的吧,可是五樓與四樓的景觀其實不相上下,而且大樓內的三個電梯當中只有一個會到達五樓,因此它也成了最擠、最忙碌的一個。面北的辦公室景觀最佳,可看到芝加哥市天際線,可是它們並非大家的優先選擇。

若說面北的迷人景致與中性光線是市場上深具價值的購買標的,那麼面積就是被過度追捧的商品了。辦公室的面積究竟是 190 平方呎,抑或 210 平方呎,根本就看不出差別。絕大多數來訪的外賓完全沒發現我們的辦公室面積不同,但是如果你在表格開端列出面積測量結果,這項因素勢必會被過度看重。只要出現數字,大家就會把它當回事。

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圖/pixabay

我的事後諸葛之見是認為,公然為教職員排列等級所引燃的怒火,其實可以藉由讓流程更透明化來加以緩和。舉例來說,他們或許可以公開總共有多少組界,這至少可以讓克萊放心,得知自己並非被刻意扔進挑選順序較後的群組。

我也認為,建築師拉菲爾.維諾理與他的團隊要負一些責任。雖然他們已經盡責地花了幾百個鐘頭向學生、教職員,以及行政人員說明這棟大樓的使用方式,也完成了一棟兼具美感與高度實用性的建築,卻沒人告訴那位在現場的建築師該如何分配辦公室。若他知道,說不定他會乾脆排除位於角落的辦公室。他還可以做一個小改變,雖然時機已經晚,就是讓道格.戴蒙的辦公室面積再稍微小一點。道格的辦公室在五樓,位於一個面朝東北的角落,而且還是所有辦公室當中面積最大的,這簡直是在運氣欠佳者的傷口上撒鹽。當時我建議,假如可能的話,建築師應該將他的辦公室部分空間挪給某個鄰居,藉此降低那間辦公室的優選價值,但是他只是一名建築師,而且「選擇建築師」這個名詞在當時還沒發明出來呢。

 

——本文摘自《不當行為:行為經濟學之父教你更聰明的思考、理財、看世界》先覺出版。

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