核子武器的威脅不曾消失，核子武器下還潛藏哪些全球危機？——《Warnings！》

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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• 作者／理查‧克拉克（Richard A. Clarke）、R. P.艾迪（R. P. Eddy）；譯者／吳國卿

羅伯克是一位氣象學家，一九七〇年代他在麻省理工學院取得氣象學學位。在一九八〇年代，他開始思考全球天氣和可能對它造成不利影響的主要方式。他從歷史紀錄檢驗大型火山爆發的影響。

在同一段期間，一位著名的天文學家薩根（Carl Sagan）成為一群科學家的代表人物，他們為美國與蘇聯如果爆發核子戰爭對全球氣候模式可能的變化設計模型。這個團體被稱為 TTAPS，取自五位科學家姓氏的字首：圖爾科（Richard P. Turco）、湯（Owen Toon）、艾克曼（Thomas P. Ackerman）、波拉克（James B. Pollack）和薩根。

不是針對你，我是說在座各位，都會灰飛煙滅

TTAPS 在一九八二年說，美國和蘇聯若發生核子戰爭（在當時似乎有可能），造成的破壞將遠超過兩國和歐洲的盟國（且可能包括亞洲）被摧毀。這幾位科學家說，那可能意謂人類完全被終結。

在一九八三年，薩根聚集包括美國和俄羅斯的二十八位科學家，在華盛頓舉行核戰長期全球生物後果會議。會議的結論於一九八四年出版成《寒冷與黑暗：核戰後的世界》（The Cold and the Dark: The World after Nuclear War）這本書。我們後面將提到，這本書獲得媒體以及華府和莫斯科政府最高層的廣泛注意。

現在回想這似乎令人費解：為什麼在人類首度使用核子武器近四十年，在兩大超級強權已建造數千枚核子武器後，世界最強大的國家仍未真正了解它們對彼此使用核武的影響？

畢竟，它們曾幾度危險地瀕臨爆發核子戰爭，一九六二年的古巴飛彈危機就是著名的例子。兩國的核子飛彈都已進入備戰狀態，隨時可能在接獲命令後立即發射。在平常時期，美國裝備核武的 B-52 轟炸機會在俄羅斯領空邊緣巡邏，每一架都已預先設定目標，只等待「發射命令」下達。

儘管已大規模部署核子武器，我們對它們卻有許多不了解的事，其中之一是電磁脈衝（EMP）。一直到毗鄰拉斯維加斯的幾次核子試爆「燒壞」試爆場許多哩外的電子裝置後，科學家才發現核子爆炸發出的電磁波可以傳至爆炸半徑很遠的地方，摧毀電子裝置的電路。

薩根等人說，另一件世人不了解的事是，核子戰爭造成無數同時發生的火風暴（firestorms）對全球氣候的影響。

雖然許多人現在已把兩大超級強權的重大核戰可能意謂世界終結視為理所當然，但在當時美國和蘇聯的領導人，甚至大多數國家的領導人並不相信如此。

不管多麼異想天開，美國和蘇聯當時都有度過核子戰爭並展開重建的計畫。兩國都投入龐大資源在興建萬一爆發核戰時使用的避難所和重建國家計畫。像巴西和印度等國可能有人認為，他們的國家有可能在後核戰世界變成新世界超級強權。

不過，薩根等人說，倖存和重建都不可能發生，也不會有取而代之的超級強權。因為無數強烈火風暴造成的氣候效應是，大多數、甚至全部人類都將逐漸死亡。這是令人毛骨悚然的預測，而且它來自科學家和專家。這個預測被稱為核子冬天理論。

嚇到吃手手！世界末日般的核子冬天理論

這個理論雖然牽涉複雜的全球氣候電腦模型，卻很容易解釋。第一，它假設核子戰爭的指揮官將以城市為目標。美國戰略家委婉地稱之為反價值攻擊（countervalue strike），以對照所謂的反力攻擊（counterforce strike），意即攻擊彼此的核子軍力和軍事基礎設施。

第二，它引證從核子試爆和直接來自日本經驗的原則，即在城市發生的核子爆炸會製造一場火風暴，在地面造成極強烈的大火帶來的上升氣流，把強大且高速的風吸進火中，進而延續其燃燒。高溫將點燃幾乎一切東西，把火焰移動並散播到整個城市。火焰帶來的極度高溫把其他可燃物質烤乾，再引燃其他東西並把火散播得更遠。

二次大戰期間盟軍在漢堡、德勒斯登、名古屋、橫濱、東京、大阪和神戶投擲燃燒彈，在廣島和長崎投擲原子彈都造成這種火風暴。此外，一場全面核子戰爭將牽涉在許多主要城市引爆遠比廣島原子彈強大許多的武器。

第三，TTAPS 團體解釋說，這種大火將燒盡建築物和裡面的一切東西，製造一種藉由上升氣流帶進高層大氣的煙塵。龐大數量的這種煙塵將隨著火風暴往上噴發，在同時爆炸的天然氣管線和油槽助威下，使數十個或數百個城市短時間內灰飛煙滅。

他們的第四個假設是，這些煙塵將停留在高空，因為它們將被陽光加熱，且高於可形成雨的雲層。它們將隨著全球的風模式散布，最後覆蓋北半球和南半球。

他們的第五個假設也是所有假設中最具破壞性的。煙塵將阻擋陽光，使氣溫下降，導致仰賴光合作用的有機體死亡，也就是供養地球大部分生命的植物。此外，臭氧層將遭到破壞，讓更多紫外線輻射和宇宙線進入地球生物圈，進一步摧毀作物和傷害大部分有機體的 DNA。這可以用複雜的公式和模型推算，但結論是一場大型核子戰爭將意謂倖存者將羡慕死者，且可能比他們預期的更快加入死者的行列。TTAPS 的成員之間看法不一致的地方是，大核戰的結果會是人類在地球作為一種生命形式的終結，或者只是我們今日所知的人類文明的終結。

部分科學家不同意他們的看法，宣稱 TTAPS 的計算有瑕疵，或至少他們根據的是未經證明的假設。薩根回應說，要像一般科學的要求那樣完全驗證這個假設不可能辦到，因為尚未發生核子戰爭。

歐洲和美國的反核武團體一直尋求達成「核子凍結」協議，禁止再製造任何核子武器。核子冬天理論為這些倡議分子帶來額外的推力，使他們的運動變成大西洋兩岸一股強大的政治力量。

薩根和 TTAPS 夥伴圖爾科在另一本書《無人想過的道路：核冬天和武器競賽的終結》（A Path Where No Man Thought: Nuclear Winter and the End of the Arms Race）陳述他們的主張，呼籲進一步減少核子武器。他們在書中回顧埃斯庫羅斯（Aeschylus）的戲劇《阿伽門農》（Agamemnon）中訴說的卡珊德拉故事：

「沒有人注意……他們不想聽……若在今日她會被貶斥為末日理論者……她無法了解為什麼她的災難預測—如果有人相信，有些是可以避免的—被忽視。」他們節錄古代特洛伊城領導人對卡珊德拉說的話：「我們無法確定，而如果我們無法確定，我們將忽視它。」

薩根和圖爾科回顧卡珊德拉的命運說：「卡珊德拉忍受的對悲慘預言的抗拒，在今日依然一樣頑強。」他們嘗試想像為什麼災難預測至今仍被忽視。「減緩或規避危險可能需要時間、努力、金錢、勇氣。我們可能必須改變生活的優先順序。」因此，這兩位科學家認為典型的反應是：「不可能。末日理論者。我們從未經歷過有一點類似的事。企圖驚嚇所有人。打擊公眾信心。」兩位作者表示，領導人往往有一種「自然、有點難以適應的傾向，想排斥整件事。

這需要更明確的證據……他們傾向淡化、貶抑、忘記」，也許是因為他們感覺被怪罪坐視這種情況的發展。薩根和圖爾科有能力寫出你現在正在閱讀的書，因為他們的觀察適用於許多類別的潛在卡珊德拉，例如羅伯克。

• 下一篇〈核子武器的威脅不曾消失，還有哪些全球危機潛藏？——《Warnings！》〉，我們將了解羅伯克做了些什麼，又為什麼對核子冬天如此執著，而科學家的呼籲能否帶來改變，抑或又一次「卡珊德拉」的悲劇即將發生？

——本文摘自《Warnings！：AI、基因編輯、瘟疫、駭客、暖化……全球災難警告，用科學方法洞悉真相》，2019 年 5 月，聯經出版

• 本文接續上一篇：〈發生核戰真的等於人類終結嗎？讓核子冬天理論來告訴你為什麼——《Warnings！》〉

我們很難精確計算核子冬天理論產生的政治效應，但當時的美國和蘇聯領導人後來承認，它確實協助促使他們採取行動。

雷根是當時的美國總統，他被普遍認為很想與蘇聯開戰。但在讀過有關核子冬天的理論後，雷根與蘇聯領導人戈巴契夫（Mikhail Gorbachev）在冰島會談，並提議撤除核子武器。對核子冬天日益擔心的戈巴契夫原則上同意，但建議兩國先限制部署新武器，然後逐步減少庫存。

在後續幾年，對核子冬天理論的興趣逐漸減弱。冷戰和平落幕。蘇聯及其軍事同盟華沙公約解散。數千枚核子武器在美國和前蘇聯被解體和銷毀。數千枚核子武器從西歐和中歐撤除。一些科學家回顧核子冬天理論表示，它的政治效應被過度渲染。世界繼續運轉，科學家開始專注於臭氧耗竭和溫室氣體現象，即後來世人所知的全球暖化和氣候變遷。

核子冬天的威脅不曾離開

羅伯克繼續關注核子冬天。二〇〇七年他重新計算核子戰爭的效應，利用大量比一九八〇年代所能取得的更精密的全球氣候、大氣和海洋的資料與模擬。他確認核子冬天理論。

核子戰爭的影響絲毫未被誇大，事實上它比初始的預測還嚴重。

核子冬天只需要較少的煙塵被噴發到高層大氣，而且其效應持續的時間將比原本的估計久。因此羅伯克認為，即使美國和俄羅斯擁有的核子彈頭比數十年前少，它們仍遠超過製造全球核子冬天所需的數量。

二〇〇九年，他與歐文．湯研究在不牽涉美國或俄羅斯的情況下，是否可能發生一些類似效應。他們在《科學人》（Scientific American）雜誌發表〈地區性核戰，全球遭殃〉的文章，檢視印度和巴基斯坦發生核子戰爭的假想情況。

他們的模型假設兩國只各使用五十枚核子武器（大小與廣島原子彈相同，以今日標準來看很小）在反價值目標（亦即城市）。他們的模型顯示，燃燒的城市將創造五百萬噸的煙塵，並很快進入高層大氣。

他們發現，這種「區域性戰爭」的氣候和生態效應，將因為散布到中氣層的煙塵以及平流層中臭氧進一步耗竭而遍及全球。氣溫將急遽下降。在各大陸中間的地方如堪薩斯，夏季氣溫將降至零度以下。這些情況大致上將類似十六至十九世紀的「小冰期」，比過去兩千多年任何時期都冷。他們使用新農業模式，預測許多作物將歉收，包括 40％ 的中國冬麥、35％ 的中國春麥，和 20％ 的美國玉米。

饑饉將遍及各地，一切的原因都是使用了不到 0.1％ 的世界核子武器。

不令人訝異的是，羅伯克和歐文．湯的研究成果只引起很小的迴響。羅伯克修改和再度檢驗計算，並發表在同儕審查的期刊《科學》與《自然》。為了通達更廣大的聽眾，他在《赫芬頓郵報》寫文章和學習使用推特。他在一場會議的場邊引起總統科學顧問霍爾德倫（Johne Holdren）的注意。他在《紐約時報》上寫了一篇評論專欄文章。卡斯楚（Fidel Castro）的辦公室打電話給他，要求聽取簡報，因此羅伯克前往哈瓦那，但他未被要求向美國總統做簡報。他未被要求到新德里或伊斯蘭馬巴德說明他的研究。

羅伯克是一位著名的氣象學家和氣候科學家，他不是政治科學家、外交政策專家、武器控制分析師或國家安全顧問。在思考如何降低他已證實的危險時，他著眼於大局。「我們應消除所有核子武器，全部。它們全部都得除掉。」他說。

這個結論和雷根數十年前的結論相同。羅伯克不嘗試得出一些區域性的解決方案以降低印度和巴基斯坦爆發核戰的風險。「全部，所有的核子武器。它們都必須去除。」一些國家安全、外交政策和武器控制專家同意這種看法。包括前國務卿舒茲（George Shultz）和季辛吉（Henry Kissinger）等人都已呼籲禁絕所有核子武器。他們的呼籲大體上也都被忽視。

被忽視的卡珊德拉，不能放棄的發聲

年紀約六十五歲上下的羅伯克曾想過退休，但他覺得必須繼續努力。他必須把核子冬天的威脅尚未過去的訊息傳出去。與羅伯克坐在一起時，克拉克可以明顯地感受到他的挫折。「我會很樂於看到有人證明我的計算有錯誤。」他啜飲著咖啡說：「我是說，我們在同儕審查期刊上發表了，其他人也用自己的模型複製了結果。」¹

他承認有些變數可能讓影響變得不嚴重一些，如果較少城市被攻擊，如果核戰時有大暴風雨，如果他們對現代次大陸城市發生火風暴的規模和強度估計錯誤。「我們需要撥款來研究海洋和大氣模型。」他說，仔細研究過的大規模火山爆發，特別是一八一五年的坦博拉火山、一八八三年的喀拉喀托火山，和一九九一年的皮納土波火山，都已顯示一次地方性的煙塵噴發到大氣層就能產生全球性氣候效應。

回顧眾人對他的研究興趣缺缺，羅伯克告訴我們：

「沒有人想聽。這個問題太大了。他們只想轉頭不顧，把問題留給別人處理。實在讓我感到沮喪。」

薩根類似卡珊德拉的絕望語氣在屋子裡迴盪，但我們必須問他為什麼不放棄，把問題留給別人。為什麼他覺得去除這個危險是他的使命？

「我的研究撥款來自大眾的錢。如果我發現社會面臨危險，我身為科學家的職責就是警告大眾這種危險。」

雖然羅伯克從未進橢圓形辦公室做簡報，他可能會驚訝地發現二〇一六年坐在辦公室裡的那個人同意他的看法。歐巴馬曾在一場世界領導人討論核子威脅的高峰會上說：

我在布拉格說，達成一個無核武世界的安全與和平不會很快發生，也許我有生之年看不到，但我們已經開始這麼做。美國作為唯一使用過核子武器的國家，有道德義務持續帶頭走在消除它們的道路。儘管如此，一個國家無法單獨實現這個願景，這必須是全世界的工作。我們很清楚未來有艱巨的阻礙，但我認為我們絕不能相信核武擴散無法避免的宿命。即使我們面對許多今日世界現實的挑戰，我們必須繼續努力追求世界應該更好的願景。

羅伯克無疑的會呼籲美國總統「先以身作則，減少所有美國的核子武器到也許只有兩百枚，以啟動這個願景」。克拉克問，這樣能否說服印度和巴基斯坦除去它們所有的核武？「我希望如此。」羅伯克回答。

羅伯克和他對區域性核戰可能觸發全球核子冬天的警告，有很高的卡珊德拉係數²。這是一個複雜的問題，需要對政治軍事事務、南亞政治、核子武器、農藝學和氣候科學有深廣的了解。要設法消除這個危險，意謂改變印度和巴基斯坦七十年來的敵對關係，更難做到的是，說服世界擁有核子武器的九個國家放棄他們視為安全最後保障的東西。

目前還沒有明顯的可能反應者出現。印度和巴基斯坦的領導人是聽眾嗎？就像一九八〇年代的聽眾是雷根和戈巴契夫？或者聽眾是廣泛的世界社群，儘管今日的世界社群似乎比一九六〇、七〇和八〇年代更不熱中於「禁止炸彈」？雖然科學家大多數是反戰和反核武的支持者，他們似乎仍為資料爭論不休，想看到更多證據。

羅伯克顯然是一位已經證明有能力的氣候科學家和眾所皆知的專家，他是資料導向的研究者，但仍然希望自己有更精確的資料。他尋求同儕的評論、回饋和批評，希望他們能找到推翻他論點的錯誤。不過，在他們找到前，他有強烈的責任心，願意承擔這種以眾人福祉為念的責任。他做的是自己最擅長的事，他寫期刊文章以散播他的訊息，但他似乎仍陷於持續不斷的天人交戰，想知道自己還能做哪些事來警告有關核子冬天的威脅。

註解：

1. 2016年5月10日訪問阿倫．羅伯克。
2. 〈卡珊德拉係數〉被用以評估已被預測，但尚未獲得足夠關注的未來災難的技術。關於卡珊德拉事件請參考〈先知還是吹牛？預言家所做的災難預言，你相信嗎？——《Warnings！》〉或閱讀本書。

——本文摘自《Warnings！：AI、基因編輯、瘟疫、駭客、暖化……全球災難警告，用科學方法洞悉真相》，2019 年 5 月，聯經出版

• 作者／理查‧克拉克（Richard A. Clarke）、R. P.艾迪（R. P. Eddy）；譯者／吳國卿

我們當中有些人能預見未來，他們經常高聲疾呼想吸引我們注意，但也經常遭人忽視。我們有理由輕忽大多數預言家，然而當某些災難的正確警告未受到應得的注意時，卻可能引發可怕的結果。許多人因為我們無法區別先知和吹牛者而犧牲性命。

本書嘗試尋找那些能預見未來的奇人，檢視他們能正確地辨識災難迫近的遠見。

從神話到現實的災難預言

卡珊德拉（Cassandra）是特洛伊城（Troy）一位遭到阿波羅神詛咒的美麗公主。他賜給卡珊德拉預見即將來臨的災難的能力，但卻不給她說服人們相信她的能力。

她可以穿越空間和時間看到未來的能力，讓她預知她心愛的城市將在大火中淪陷，但特洛伊的民眾卻取笑並忽視她的警告。最後她陷於瘋狂，成為她所預見悲劇的犧牲者之一。

今日我們之中是否有一些卡珊德拉警告大難即將臨頭，但人們卻對他們的預言充耳不聞？我們是否可能找出這些預言家是誰？我們能否穿越虛假的警告，發現那些正確的預言，進而拯救數百萬人的生命和省下龐大的金錢？

這個問題與希臘神話無關，而是攸關今日我們作為一個國家、一個國際社會是否有能力察覺即將發生的災難，並及時採取行動以避開它，或至少減輕損害。

埋藏在數十億篇部落格貼文和推文、學術研究和政府報告的卡珊德拉向我們呼喊，警告災禍即將到來。她通常引不起注意，甚至沒有人聽見。她往往只得到敷衍的反應，或被貶斥為傻瓜或騙子。她的故事是那麼不可置信、那麼聞所未聞，讓我們難以接受或相信它們，更不用說據以採取行動。

當然，重點在於卡珊德拉的預言是正確的，而忽視她的人可能因此付出自身性命和國家衰亡的代價。

不只是古希臘人有這種預言家被忽視並招致悲劇的神話，聖經上也敘述希伯來先知但以理（Daniel）的故事。

先知但以理能解讀出現在巴比倫國王伯沙撤（Belshazzar）喧鬧的盛宴牆上的神祕文字「彌尼，彌尼，提客勒，烏法珥新（阿拉姆文mene, mene, tekel, upharsin；譯為「數算、數算、以天平稱、分裂」），除了他之外，無人能解其奧祕。

但以理警告國王，這些文字預告了他王國的敗亡。根據那則故事，伯沙撤幾個小時後就在一場政變中遭殺害。但以理預見了「牆上的字」（譬喻為不祥之兆）。

今日當有人被形容為卡珊德拉時，往往意指他們過度擔心、是宿命論者、過度悲觀，或太偏執於不可能發生的壞事，他們是杞人憂天而非先知。如果我們查考最早的希臘神話，卡珊德拉應該是我們要珍惜的人物，我們應該接受她的警告並據以行動。不過，我們很少這麼做。

我們很少會相信那些預測有任何獨特之處，我們不但無法了解他們對未來的真知灼見與我們的看法有何不同，他們的處方也無法說服我們立即採取行動、斷然改變我們行事的方法。

警覺力與災難預防

古典希臘人稱為卡珊德拉的行為，被今日的一些社會科學家描述為警哨智力（sentinel intelligence）或警哨行為，意即在別人未看見前就從警訊察覺危險的能力。

這種行為可以從許多種動物觀察到，而我們相信其中也包括人類。具有警哨智力的人能清楚看見迷霧中的跡象，然後警告同伴。在其他動物中，群體的基因似乎已設定好會對他們的警哨聲做出迅速的反應。但在人類，這種能力開發得較不完全。

我們是本書作者理查．克拉克和 R．P．艾迪，彼此認識和共事超過二十年，曾進入、然後又離開政府單位，曾研究過包括凱達組織（Al Qaeda）以及伊斯蘭國（ISIS）的崛起、核子與生化武器擴散、伊波拉與人類免疫不全病毒（HIV）等致命病毒興起、網路威脅的肇始，以及從伊拉克到波士尼亞和阿富汗等戰爭的許多主題。

我們既非悲觀論者，也不執迷於末日理論。事實上我們是樂觀主義者，深信我們正處於科技大躍進的高峰，並將為人類生活帶來莫大的福祉。不過，從我們認識彼此以來的大部分時候，新聞報導總是充斥著一連串原本可以避免或減輕的災難。它們包括九一一恐怖攻擊、大衰退（Great Recession）、卡翠娜颶風（Katrina）、第二次伊拉克戰爭，和伊斯蘭國的崛起。

茫茫人海中，誰才是我們的卡珊德拉？

我們直接研究許多這類主題，且親身受到部分主題的影響。它們在我們彼此討論—通常邊啜飲著單一純麥威士忌—之際逐漸迫近，而經常重複出現的一個問題是：我們該如何避免這類災難或做更充分的準備？

我們注意到幾乎所有這些事件發生後緊接著就是調查和交相指責、追究災難的過失和挫敗的責任，以至於讓情勢更加惡化。不過，在許多例子中，似乎有一位專家或一個專家團隊曾扮演卡珊德拉的角色，正確地預測過後來發生的事。但他們往往遭人忽視，他們的警告受到詆毀，或只得到不夠適當的敷衍反應。

我們開始思索是否有一些模式可以發現有先見之明、但遭到忽視的警告。我們可不可能找到方法在災難發生前辨識這些正確、但未被注意的警告？如果未被注意、但事後證明正確的警告確實是一種頻繁出現的現象，那麼找出預先察覺並確認這些警告的方法將可以拯救許多生命、避免痛苦和減少財務的損失。

我們發現，任何時候都有許許多多的災難預測，它們大部分會因為沒有價值而被人忽視。

做這類預測的人多半只是突發奇想，沒有經驗的支持或現實的依據。有些警告會引起注意，但後來發生的事證明警告只是虛驚一場。不過，一些學有專精、真正的專家適時發出的警告卻也經常遭到輕忽，或只獲得冷淡的敷衍對待。

我們開始稱呼這類事件為卡珊德拉事件（Cassandra Events）。這引導我們開始探究過去的卡珊德拉事件，是否有某些線索可以幫助我們辨識能做出正確警告的當代預言家。我們問朋友、同事、合作夥伴和世界一流的專家，他們對這種卡珊德拉現象有什麼看法。

卡珊德拉現象的問題不只是如何穿透雜音聽到可能正確的預測，也包括在辨識之後如何善加處理它們。

我們開始了解到，要想安然度過卡珊德拉事件，一個組織或社會必須經歷幾個階段。首先我們必須聽到預測，然後相信它，最後則是據以採取行動。

¹在實務上，每個個別的步驟都是挑戰。此外，執行所有三個程序往往都很困難。特別是當預測與常規、過去、我們的經驗，或與我們對未來應該如何發展的根深柢固信念大不相同時，能正確地執行這些步驟將十分罕見。若加上因應警告需要耗費龐大的財務成本，往往使採取行動的機率降到接近於零。不過，如果我們忽視真正的卡珊德拉，不採取行動的成本通常會遠超過及早因應問題的成本。

因此，本書將尋求解答這些問題：我們如何在無數專家中辨識真正的卡珊德拉？如果有方法的話，什麼方法可用來更正確地辨識和傾聽這些先知的警告？有沒有方法可以從四周的雜音中萃取最凶險的預測，並貫注我們的注意力於它們？或者卡珊德拉注定永遠得哭泣著眼見她心愛的特洛伊城焚毀？

為了回答這些問題，我們先從簡短的案例研究著手，這些案例都是當代的真實人物，他們對一些重要問題有類似卡珊德拉的預測能力，而且像那位神話公主一樣遭人輕忽。

本書將不嘗試對我們檢討的任何災難做決定性的研究，而是專注於這些卡珊德拉本身和他們的故事。我們將嘗試判斷他們如何知道別人不知道的事、他們為什麼遭到輕忽，以及情況可能如何改變以使他們的警告受到注意。

註解：

1. 美國軍方稱他們的決策程序為「OODA回路」（OODA loop）：觀察、方向、決定、行動。辨識卡珊德拉的挑戰在於第一要正確地觀察，然後做明智的決定。

——本文摘自《Warnings！：AI、基因編輯、瘟疫、駭客、暖化……全球災難警告，用科學方法洞悉真相》，2019 年 9 月，聯經出版