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假裝在笑,可能讓你更快樂,也可能不會──2019搞笑諾貝爾心理學獎

寒波_96
・2019/09/27 ・3323字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 561 ・九年級

搞笑諾貝爾獎每年都是新的開始,2019 年也不例外。今年「第 29 次第一屆搞笑諾貝爾獎」一共頒發 10 個獎項,心理學獎得主 Fritz Strack 的得獎理由是:

「發現嘴上咬著一支筆表現出笑的樣子,會讓人變快樂—然後又發現沒這回事(for discovering that holding a pen in one’s mouth makes one smile, which makes one happier — and for then discovering that it does not.)」。1

裝出笑臉會變得快樂?圖/取自 IMDb

哈哈哈哈哈還真的 hen 好笑,不過就像大部分獲得搞笑諾貝爾獎的研究,這也是個很認真,毫無搞笑意圖的研究。這個獎的背後,可以牽連到最近幾年熱門的「重複性危機」(又稱「再現性危機」),以及一些值得科學界深思的問題。

「臉部回饋假說」測試:一支筆,一部片

整個問題的根本,在於情緒表情的關係。一個人心情好會表現笑臉,心情不好則表現哭臉,是非常符合直覺,也早已被證實的現象。然而,有人認為反過來也成立:不只情緒影響表情,表情也會影響情緒;一個人假如表現出笑的樣子,將感到更快樂;如果表現沮喪的樣子,也會變得更加沮喪。

此一假說被稱作「臉部回饋假說(facial feedback hypothesis)」,一個人快樂的時候會笑,笑了又會更快樂!但是該如何測試快樂正回饋假說呢?

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1988 年的時候,Fritz Strack 與他快樂的夥伴們 Leonard Martin 和 Sabine Stepper,一同發表了一道經典實驗,證實臉部回饋假說正確。他們設計的實驗非常簡單,裝備只需要一支筆,以及一部卡通。2

一支筆與一部片,但不是這種的!圖/取自 yourprops

研究人員用了些技巧,在不影響情緒的狀況下,讓受測者表現出笑臉或愁眉苦臉。他們將受測者分為兩群:一群用牙齒咬著筆,如此臉部動作就會類似快樂的笑;另一群則是用嘴唇含著筆,臉部就會呈現類似愁眉苦臉的樣貌。

接著,再播放同一部卡通,讓受測者判斷卡通有多好笑,由最難笑的 0 分給到最好笑的 9 分。最終統計結果是,牙齒咬筆組比起嘴唇含筆組,評分會更高 0.82 分,達到顯著差異。意謂臉部展現出笑的表情,會讓人情緒感到更快樂,證實了臉部回饋假說。

是這樣才對:左邊是牙齒咬筆,右邊是嘴唇含筆 。圖/取自 ref2

無法重複的實驗

對心理學有點認識的人應該知道,許多學界最近面臨「重複性危機」,而心理學是這個爭議的主要戰場之一。某些心理學實驗的結果,換組人做就不一樣。那麼這些結論到底可不可信,相關的衍生研究及應用又該如何看待?

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一部片一支筆實驗支持臉部回饋假說,在 1988 年發表以後成為心理學的經典實驗,被學界普遍接受,至今被引用高達 2042 次,卻長期沒有被人用一樣的方法重複過。後來有人復刻這個經典實驗,發表於 2016 年,重複實驗的結果卻與原本的結論不一致。3

更大規模的新測試中,共有世界各地 17 組研究者參加,總共紀錄到 1894 位受測者。結果 17 組中只有 9 組的效果是正面的,另外 8 組反而是負面影響。

復刻實驗 17 組的結果,有些研究有證明有些沒有……到底是怎樣啦。圖/取自 ref2

所有受測者一起分析的結果是,笑臉牙齒咬筆組與哭臉嘴唇含筆組,兩邊只差 0.03 分,標準差則是介於 -0.11 到 0.16;也就是說,臉部表現出笑的表情,不會讓人覺得卡通更好笑,反之亦然。

因此最終結論:「發現嘴上咬著一支筆表現出笑的樣子,會讓人變快樂──然後又發現沒這回事。」

結果無法重複怎麼辦?Why so serious?

然而,無法重複當年的結果,不直接意謂當年的實驗就是錯的,也不等於臉部回饋假說是錯的。當初經典實驗的作者之一 Fritz Strack 在 2017 年發表一篇很認真的文章,探討相關的議題,然後使他獲得 2019 年的搞笑諾貝爾獎。4 ????

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為什麼心理學實驗無法重複?Fritz Strack 認為有三個可能性,第一是蓄意造假,當然 1988 年的三位作者並沒有造假。另外還有兩種可能,第二個可能是:原本的結果不是真的,並非正確的效應;第三種可能是:原本的效應太弱,由於不夠強,導致在不同的實驗脈絡下無法重現。

這兩種可能性的差異在於,無法重複的舊結論,一種是假的,另一種是真的。倘若舊實驗得到的結果是假的,又不是蓄意造假,那麼可能是偽陽性所致,也就是機率問題。

新舊實驗的對照。圖/取自 ref2

也有可能舊實驗看到的結果,事實上是正確的,影響力卻太過微弱,會受到每次實驗時不同的外在條件影響,導致無法每一次重複都成功。

驗證假說採取的實驗效果該有多強,又取決於目的。比方說,假如目的是測試臨床藥物,那麼排除不同條件的外在影響,找到強效的測試辦法就很重要;但是如果目的是檢驗理論的基礎研究,實驗方法的強度就相對沒那麼要緊。

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重複性危機其實被高估?

考量到研究的發表,又是另一個層面。眾所皆知,會被期刊接受發表的論文,多半報告的是有差異的結果(positive result),假如做出的研究品質非常好,卻是沒有差異的結果(negative result),被接受的機率將低得多。

同樣的道理,在重複前人的研究中,會被接受而問世的論文,大部分不是順利重複,得到與前人一致的結果,而是無法複製,推翻過往的研究。也因此,我們會見到「很高比例論文的結果無法再現」這類新聞的標題,而實際狀況或許沒有這麼嚴重。

對科學發展更有建設性的思考方向或許是:

無法再現的研究能有什麼意義?

讓心理學再次偉大,該怎麼做?

有關於自己的實驗無法被重複,造成的影響,Fritz Strack 感到不樂觀,不過理由大概不是你想的那樣。

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心理學家應該要勇於探索各種人類行為,拓展知識疆界!圖/取自 polygon

他的想法是,效果強的實驗容易被重複,效果弱的實驗不容易複製;假如心理學家們因此被鼓勵去多做強效的實驗,將使得心理學轉往更偏應用性的方向,與創新理論漸行漸遠。

倘若心理學研究結果只是單純考慮效果強弱,不能導引出批判性的辯論,那麼這樣的研究,對於了解科學問題的內涵,將無法帶來太多幫助。另一方面,過度強調重複性危機,也會讓公眾對心理學研究失去信心。

2016 年《Annual Review of Psychology》的序言中提到:

「再現失敗不是科學的問題;而是找出條件限制與情境效應的良機。(A replication failure is not a scientific problem; it is an opportunity to find limiting conditions and contextual effects.)」

新的研究如果無法重複舊的結果,將是重新審視此一問題,引發討論的機會,若是能藉此帶來新的想法更好。證實之前的實驗方法在一種情境適用,另一種狀況不能用,比單純打臉以前結果是錯的更有意義。

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Fritz Strack 認為如今的心理學,真正面臨的危機其實是「知識論危機(epistemological crisis)」,將科學論述限制於概率模型(probabilistic model),期望由數據直接獲取真相。心理學在這套觀點下或許會退化為,只重視一系列有強有弱的效應與現象,而不再探索人類行為的基本定律。心理學界必需著重在有意義的科學問題,才能開創更好的科學。

每一位科學研究者都應該質問自己:科學研究的目的究竟是什麼,我們該研究怎麼樣的科學?不論你認同不認同 Fritz Strack 的看法,都可以思考思考他的觀點。

話說回來,這個搞笑諾貝爾奬還真的有夠嚴肅的,沒辦法,科學家的搞笑就是這麽樸實無華且枯燥。

2019 年搞笑諾貝爾獎頒獎典禮(心理學獎從 1:09:51 開始)

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延伸閱讀

參考文獻

  1. The 2019 Ig Nobel Prize Winners
  2. Strack, F., Martin, L. L., & Stepper, S. (1988). Inhibiting and facilitating conditions of the human smile: a nonobtrusive test of the facial feedback hypothesis. Journal of personality and social psychology, 54(5), 768.
  3. Wagenmakers, E. J., Beek, T., Dijkhoff, L., Gronau, Q. F., Acosta, A., Adams Jr, R. B., … & Bulnes, L. C. (2016). Registered Replication Report: Strack, Martin, & Stepper (1988). Perspectives on Psychological Science, 11(6), 917-928.
  4. Strack, F. (2017). From Data to Truth in Psychological Science. A Personal Perspective. Frontiers in psychology, 8, 702.

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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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

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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當情緒像過山車?從亢奮到低落,解碼躁鬱症的真實面貌
PanSci_96
・2024/10/12 ・2253字 ・閱讀時間約 4 分鐘

躁鬱症(Bipolar Disorder),正式名稱為「雙向情緒疾患」或「雙極性情感障礙」,是一種讓患者的情緒不受控制地在極度亢奮和極度低落之間擺盪的精神疾病。這樣的情緒變化不僅僅是短暫的起伏,而是持續多天、甚至數週的狀態,對於患者的生活、關係和工作會造成重大影響。

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什麼是躁鬱症?

躁鬱症患者的情緒通常經歷兩個極端階段:躁期和鬱期。

在躁期,患者可能會感到無比的精力充沛、自信心爆棚,甚至會有過度樂觀和衝動的行為。然而,躁鬱症不僅僅是「情緒高漲」的表現,在躁期過後,患者往往會經歷嚴重的情緒低谷,進入所謂的鬱期。此時,他們會感到情緒低落、無力感、甚至有自我傷害的傾向。

近幾年大眾逐漸正視精神疾病的影響,許多名人也曾經公開分享他們的躁鬱症經歷,如歌手瑪麗亞.凱莉、演員小勞勃道尼。這些公眾人物的經歷讓我們看到了這種精神疾病的廣泛影響,以及如何對他們的創作、生活和心理造成衝擊。

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躁鬱症的分類與盛行率

根據跨國研究,不論種族、性別或地區,躁鬱症的盛行率約為 1%,這意味著每 100 人中就有一人可能經歷過躁鬱症的發作。如果將所有的亞型計算在內,終生盛行率甚至可能高達 2.4%。躁鬱症的發病年齡通常集中在 20 至 30 歲之間,超過 70% 的患者在 25 歲前就會出現早期症狀。

躁鬱症依照症狀的不同,還可以分為不同的亞型。最常見的分類是第一型和第二型。第一型躁鬱症的特徵是患者會經歷完整的躁期,通常會影響患者的日常功能,甚至需要住院治療。而第二型躁鬱症的躁期則相對較輕,稱為「輕躁期」,但鬱期仍然會對患者的生活造成嚴重影響。

躁鬱症根據症狀可分為不同亞型,最常見的是第一型和第二型。圖/envato

什麼是「躁期」和「鬱期」?

「躁期」和「鬱期」是躁鬱症的兩個主要特徵階段。

躁期: 許多人對「躁」字的理解常常會聯想到「暴躁」或「焦躁」,實際上躁鬱症的躁期,更多的是情緒高昂、亢奮的狀態。在輕躁期(Hypomania),患者會持續數天感到極度精力充沛,無論在工作還是生活中,表現得比平時更有自信和創造力。但問題是,這種情緒亢奮狀態不一定持續太久,躁期可能會逐漸惡化為狂躁期(Mania)。這時,患者的行為可能會變得極端,容易做出無法預測的決定,例如過度消費、縱情娛樂或進行不安全的行為。

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鬱期: 在鬱期,患者的情緒和行為完全反轉。他們會感到無精打采、情緒低落,對任何事物都提不起勁。這時候,患者的日常活動變得困難,注意力和記憶力也會大幅下降,甚至有自我傷害或自殺的傾向。

從外界看來,躁期似乎是一個非常「高能」的狀態,但實際上,躁鬱症的危險之處正在於它的不穩定性。躁鬱症患者在躁期中無法控制自己的情緒與行為,即使感覺自己處於高峰狀態,這樣的「興奮」很可能會導致衝動行為,如不理智的財務決策或人際衝突。

如何應對躁鬱症?

躁鬱症不僅僅是情緒的擺盪,同時也會對患者的生活產生影響:

  1. 無法控制的躁期時間:躁期的長度和強度不是患者能控制的,患者可能從精力充沛的狀態,轉變為難以收拾的混亂局面。
  2. 鬱期的危險性:在躁期過後,進入鬱期的患者常常因為自責或對前期行為的後悔,而陷入更深的低谷,這增加了自我傷害的風險。
  3. 生活質量下降:反覆發作的情緒擺盪讓患者難以享受生活,甚至對快樂的感受也會變得懷疑和恐懼。
  4. 人際關係受損:情緒極端的變化會讓患者難以建立穩定的人際關係,這對於長期支持系統的建立是巨大的挑戰。
  5. 大腦損傷:每次發作對大腦的損害都是不可逆的,長期下來,注意力、記憶力、甚至思考能力都會受到影響。

治療與日常應對方法

對於躁鬱症的治療,藥物和心理治療是兩個不可或缺的部分。穩定情緒的藥物,如鋰鹽,是控制躁鬱症的重要工具。鋰鹽自 20 世紀開始就被廣泛用於躁鬱症的治療,能有效減少躁鬱症的復發風險。如果患者正處於躁期,醫生還可能會使用抗精神病藥物來幫助控制症狀。

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除了藥物治療,心理治療同樣重要,特別是在症狀穩定後,透過心理治療,患者可以學習如何識別躁鬱症復發的早期徵兆,以及如何調適壓力和情緒。

心理治療可以幫助患者學習識別躁鬱症復發的早期徵兆,並有效調適壓力和情緒。圖/envato

如何支持身邊的躁鬱症患者?

身為躁鬱症患者的家人或朋友,了解如何在不同的情緒階段支持患者是關鍵。在躁期時,避免硬碰硬,而是試著將患者的注意力引導到安全的活動上;在鬱期時,提供非批評的陪伴,讓患者感受到被理解與支持。

躁鬱症是一種需要長期管理的疾病,但這並不意味著生活的希望就此消失。許多躁鬱症患者在接受治療後,依然能過著豐富充實的生活,並在自己的專業領域中發揮才華,擁有幸福的人生。

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AI 可以幫你聽懂老婆的情緒了?AI 情緒理解原理解密!
泛科學院_96
・2024/07/01 ・510字 ・閱讀時間約 1 分鐘

讓電腦理解人類情感,一直是許多科學家關注的議題。那你知道現在 AI 已經學會人類情緒的辨識了嗎?

所以我們這集就來講講:

  1. AI 如何理解人類情緒
  2. AI 如何生成情緒語音
  3. 世界上第一款具有同理心的 AI 對話工具 Hume

那麼我們就開始吧!

最後,你覺得 AI 情緒辨識能拿來做什麼呢?

  1. 就陪我練英文而已吧
  2. 挖賽這樣我就有女友翻譯器啦
  3. 開始想跟 AI 談戀愛
  4. 其他也歡迎留言分享喔

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問~

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!