【同婚周年】長輩願意來參加同志婚禮嗎？該如何「出櫃」？同志與家人的互動樣貌研究

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 本文轉載自 MedPartner 美的好朋友 《同志婚姻合法化，會導致愛滋病人數增加嗎？專家調查國內外資料解析》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持  MedPartner 喔！

同志婚姻合法化，對 LBGT 族群友善，真的會導致愛滋病人數增加嗎？最近又開始有一波網路謠言瘋傳了，請大家協助分享正確知識。

最近有篇文章『天哪！台灣愛滋感染者快要飆破四萬了！』內容提及很多錯誤資訊跟解讀，有網友看到這些謠言，對我們提了一些問題。雖台灣即將立定相關法規，但未來的事情沒人敢說一定怎樣，但我們可以一起看看相關研究，以及台灣現有的資料，來預測到底會發生什麼事，也可以看看這些網路謠言的說法，到底問題在哪？

2018年，台灣愛滋病例新增人數首見下降

在 2017 大法官釋憲中說到，應讓相同性別之兩人，成立具有親密性及排他性之永久結合關係，在 2017 年的愛滋病新增人數是 2512 人，但 2018 年全年是 1993 人，是 10 年來首次出現新增病例人數下降的情形。

在 2018 年 8 月疾管署發布的資訊中，15 歲至 24 歲的新增患者同期降幅達 32%；感染人數最多的族群 25 歲至 34 歲者，降幅也達 25%。

根據疾管署副署長羅一鈞醫師的分析，下降的關鍵，主要必須感謝全國愛滋治療團隊和個案管理師，他們能夠在確認感染後，就立刻轉介治療、並且立刻服藥，做到有 9 成的服藥者都測不到愛滋病毒量，也就是沒有傳染力，讓疫情有效被控制。

台灣在愛滋病防治上，已經做到接近世界標準的成績。聯合國針對愛滋病訂立了 90-90-90 目標，也就是 90% 患者知道自己感染、90% 感染者有服藥控制，以及 90% 服藥者的病毒量測不到。目前台灣的達成率已經有 79%、87%、90%。

仍有四萬人染病？與他國相比，染病率不算太高

企圖帶誤導風向的粉專，只講了全台灣愛滋人口近4萬人，但到底嚴不嚴重，要比較的應該是「總人口數跟生病人數的比率」。以台灣有2400萬人口，染病的人數比率，跟世界國家，甚至是先進國家相比，都不是偏高的數字。更何況我們的篩檢率還在提高、新增染病人數再下降，相關的預防以及治療都是世界模範生的等級了。

美國研究：包容、去汙名，才是降低病情傳播關鍵！

另外在 2010 年發表在 Journal of Health Economics 的一篇研究 Tolerance and HIV，也指出當大家對同性戀的議題越持包容的態度，愛滋病就比較不容易傳播。可能的原因是，這樣的包容能夠避免同志被社會的壓迫，導致被逼到匿名、危險、地下化的環境，也降低了染病機率。

在台灣擴大篩檢、鼓勵治療加上去除污名，才是愛滋防治重點。

聰明的你應該就知道，目前最需要強化的部分，就是讓更多不知道自己有愛滋病的朋友，願意去進行篩檢，並且接著服藥以及追蹤。而要讓這群朋友願意去做篩檢，很重要的一項議題，就是不能再對這個疾病污名化。

目前愛滋病已經不是絕症，而是可以控制得很好的疾病。台灣的醫療以及公共衛生環境，是有能力將愛滋病防治做好的，但除了醫療及公衛人員的努力之外，還需要更多民眾一起認識這個疾病、去除對疾病的污名。

所以看到這，你還會覺得同志婚姻合法化，會導致愛滋病人數增加嗎？其實關鍵真的不在同婚合不合法，而在於我們有沒有做好相關的性病防治教育、擴大篩檢、治療，以及個案追蹤，不是嗎？

參考資料

1. 疾病管制署2018年8月14日疫情週報資料
2. Francis, A.M., & Mialon, H.M. (2010). Tolerance and HIV. J Health Econ. 29(2), 250–267.

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• 編按：愛美是每個人的天性，不過對你而言光是看滿架的化妝品、保養品，各種醫美產品就令你眼花撩亂，更別說還有玻尿酸、膠原蛋白、類固醇這些有聽沒有懂的名詞來搗亂嗎？如果你想要聰明的美，不想要被各種不實廣告唬得團團轉，那麼泛科學這位合作夥伴 MedPartner 美的好朋友，就是你我的好朋友，歡迎大家訂閱支持喔！

文/謝依婷（精神科專科醫師，目前任職於高雄長庚醫院。）

火熱的多元成家話題

日前，在知名歌星蔡依林的新歌「不一樣又怎樣」MV中，由金馬影后歸亞蕾細膩演出老年同志伴侶在醫療上的艱難處境。歸亞蕾在片中和伴侶相守數十年，卻在危急關頭無法替另一半簽下手術同意書，導致伴侶過世。片中遲來的一句：「她是我妻子。」使許多觀眾感動，也喚醒了更多人注意「多元成家」的議題。

近年來，張惠妹、蔡依林、隋棠以及其他知名藝人紛紛表態支持同志族群，由「伴侶盟」所推動的「多元成家法案」亦在立法院闖關，成了台灣人權即將翻開的新頁。若是多元成家法案通過，台灣將成為亞洲第一個承認同志婚姻的國家。

在此同時，人權運動過程必定會遇到的阻力也正匯聚成形。一個反同志團體「護家盟」，擁有以教會為背景的強大勢力，不斷的阻止多元成家法案通過，並且持續散播多元成家會對下一代造成不利的言論。

究竟「多元成家」是世界末日，或是大勢所趨呢？

新英格蘭醫學雜誌：支持同性婚姻，才是促進健康

事實上，2014年新英格蘭醫學雜誌的另一篇文章中已清楚說明：根據研究指出，在馬薩諸賽州及加州，同性婚姻合法化後，不論是同性戀或是雙性戀，求助精神醫療服務的頻率都顯著的降低了，這是因為在婚姻合法化之後，減少了同志族群心理承受的痛苦[2]。同性婚姻合法讓同志們活得更加健康──而這其實只是他們本來就應享有的基本人權。

 同志父母v.s.一般父母

荷蘭一篇回顧了44篇研究的文獻中指出：「在女同性戀家庭中成長的孩子，不論在性取向、情緒行為發展、社會功能以及認知功能，都與一般家庭無異。並且這群孩子在成為父母後的親職技巧，也與一般異性戀家庭出身的孩子沒有什麼不同。[3]」國外研究追蹤領養孩子的同性戀及雙性戀家庭，發現男同志雙親提供了良好的親職照顧，甚至可能優於異性戀家庭[4]。文章中也提及許多研究結論都指出，擁有同性雙親的孩子，其發展狀況和擁有異性雙親的孩子是沒有差異的。

真正影響孩子的，是社會對同志的歧視。

過半美國民眾支持同志婚姻

美國最高法院將在2015年4月28日聽取來自四州的案例，決定州政府是否有權否決同志婚姻申請，以及未來同志伴侶是否可以全面享有憲法賦予的權利；並且將在六月決定全美國是否一致通過婚姻平權。根據《今日美國》報導，聯合民調指出，有51％的美國民眾認為，由於許多州都已接受同性婚姻，若最高法院再禁止，是非常不切實際的判決，但同時仍有35％的民眾表示反對。

日本東京澀谷區也在2015年3月31日正式通過條例，開放同性伴侶申請證書，讓他們可以享有申請家庭住宅、簽署手術同意書、領取家庭補助等權利。

多元成家，大勢所趨

觀察同志電影，常常都是悲劇氛圍，某種角度上也的確反應了同志的困境。如上所述，不管從平等人權、專業醫療，及世界潮流的觀點，多元成家法案的通過，都是合情合理、有利無弊的未來趨勢。

法案將過未過的每一秒，都可能正有同志朋友為了未來無望而心寒，甚至輕生。拖得越久，越多人犧牲。我們同在這小島成長，呼吸一樣的空氣，一樣努力工作，繳一樣的稅。還同志朋友最基本的人權，讓他們可以在配偶欄寫上另一半的名字吧。

參考文獻：

1. Campion, E.W., S. Morrissey, and J.M. Drazen, In Support of Same-Sex Marriage. N Engl J Med, 2015.
2. Gonzales, G., Same-sex marriage–a prescription for better health. N Engl J Med, 2014.370(15): p. 1373-6.
3. Bos, H.M., F. van Balen, and D.C. van den Boom, Lesbian families and family functioning: an overview. Patient Educ Couns, 2005. 59(3): p. 263-75.
4. Golombok, S., et al., Adoptive gay father families: parent-child relationships and children’s psychological adjustment. Child Dev, 2014. 85(2): p. 456-68.