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「我早知道會這樣!」──認識後見之明偏誤

呂明峻
・2012/10/01 ・1382字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

圖片來源:Toni Blay@Flickr

譯/呂明峻

足球四分衛上場後贏得了比賽、第二次掃描診斷發現了腫瘤、會計暗地裡盜用公款……這些情形可能每次都不一樣,但是我們卻一次又一次聽到自己說:「我早知道會這樣。」

問題是,我們其實不是每次都知道事情會是這樣,我們只是覺得自己知道。這種現象被研究人員稱作「後見之明偏誤」(hindsight bias),是最常被廣泛研究的決策陷阱(decision traps)之一,也為各種不同的領域(包括醫療診斷、會計與審計決定、體育競賽以及國家政策)提供了一些相關證明。

在一篇由「心理科學協會」(Association for Psychological Science)所發行的期刊《心理科學透視》(Perspectives on Psychological Science) 2012 年 9 月議題中的論文裡,美國西北大學凱洛格商學院(Kellogg School of Management at Northwestern University)的心理學家 Neal Roese 和美國明尼蘇達大學卡爾森管理學院(Carlson School of Management at the University of Minnesota)的 Kathleen Vohs 重新探討現存對於後見之明偏誤的研究,並探索讓我們輕易受此現象影響的不同因素,進而發現一些我們有可能與其對抗的方法。這篇論文首度以概觀描繪出不同學科的解析。

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Roese 和 Vohs 表示,後見之明偏誤分三種程度,從基本的記憶歷程,到高程度的邏輯推論和信念,彼此堆疊在一塊。該偏誤的第一種程度──記憶扭曲(memory distortion),包含了記錯一個較早的評論或判斷(「我說過這會發生」);第二種程度──必然性(inevitability),是指我們認為某事件是不可避免的(「這必須要發生」);第三種程度──可預見性(foreseeability),包括我們個人相信自己可以預見某事件(「我知道它會發生」)。

研究人員主張:特定的因素會使我們有後見之明偏誤的傾向。研究顯示,我們選擇性地回憶資訊,來確認我們所擁有的資訊是正確的,並對於尚未擁有的資訊試圖建構出一個合理的故事。當這個故事很容易被編造的時候,我們就會作出「結果一定是可以預測」的解釋。除此之外,研究指出,我們有一種終止不愉快經驗的需求,驅使我們認為這個世界是有條理、可預測的,並做出一切我們可以促進對自己正面看法的行為。

最後,後見之明偏誤是很要緊的,因為它擋住了透過經驗學習的路。

Roese 觀察到:「如果你覺得自己早就知道一切,這表示你不會停下來去檢查為什麼有些事情真的發生了,要使經驗豐富的決定者相信他們可能落入後見之明偏誤的圈套通常很難。」

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後見之明偏誤也可以讓我們對於自己的判斷過於自負。例如,研究顯示,自負的企業家較有可能作有風險、資訊不足或錯誤的投資,導致無法回收成本。

雖然我們傾向認為我們「早就知道會是這樣」的想法是無害的,但它可能會在司法體系上造成嚴重的後果,特別是疏忽、產品責任保險以及醫療事故方面。舉例來說,研究顯示,後見之明偏誤習慣影響對被告過去行為的判斷。

而科技有可能讓麻煩更大。 Roese 說:「矛盾地,科技提供我們簡化的方法來了解複雜的情形──從抵押貸款止贖的財務模型(financial modeling of mortgage foreclosures)到監控恐怖份子的網路活動──,但這些方法都有可能增加後見之明偏誤出現的機會。」

那,對於這種偏誤,我們可以做點什麼嗎?

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Roese 和 Vohs 建議,如果能考慮事情相反的一面,可能會是一個有效避開認知誤差方法──至少在某些例子上是的。當我們去思考並解釋,為何有些原本該發生的事情沒有發生,我們就能抵抗慣於拒絕與自己創造的故事不合之資訊的行為。如此一來,我們或許就能夠以更細微的觀點來看事件的因果關係。

 

資料來源:
Association for Psychological Science (2012, September 6). ‘I Knew It All Along…Didn’t I?’ – Understanding Hindsight Bias.

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呂明峻
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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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你被暗示了嗎?是什麼偷偷影響了我們決策?——《超越直覺》
一起來
・2024/04/30 ・2133字 ・閱讀時間約 4 分鐘

數十年來,多數心理學家和新興的行為經濟學家在可控制的實驗情境中,不斷研究人類的決策過程。這些研究結果不僅動搖關於人類理性的基本假設,甚至迫使大家用一種截然不同的觀點來思考人類行為。

例如,心理學家已經藉由無數個實驗證明,人的選擇和行為會受到特定字詞、聲音等刺激的「促發」(priming)所影響。受試者若在實驗中念到「老」和「虛弱」等字詞,他們離開實驗室在走廊上行走的速度就會變慢。在酒坊裡,如果店家播放的背景音樂是德國音樂,消費者更有可能購買德國葡萄酒,如果是法國音樂,則會傾向購買法國葡萄酒。受訪者在填寫跟運動飲料有關的調查問卷時,如果是用綠色的筆,則更可能會選擇開特力運動飲料(Gatorade)。購物網站的背景圖案如果是蓬鬆的白雲,網路購物者更有可能選擇昂貴、舒適的沙發,如果背景圖案是錢幣,則購物者傾向買較硬、較便宜的沙發。

圖/envato

我們的反應也可能被無關的數字給影響。有一項實驗,要求參與葡萄酒拍賣會的人在競價之前寫下自己社會保險號碼的末兩位數字。儘管數字基本上是隨機的,且絕對與買家對酒的估價無關,但研究人員發現數字越大,買家就更願意出價。心理學家稱這種現象為「錨定效應」。不論是估計非洲聯盟的會員國數量,或是我們認為合理的小費或捐款金額,都可能受到錨定效應的影響。

事實上,當慈善機構的募款單上附有「建議」捐款金額,或帳單上預先寫出小費的比率,你都該懷疑這是利用錨定效應技巧,因為提出一個較高的金額,其實是在錨定你對「公平」的初步估計。就算你覺得 25% 的小費似乎太高了,所以調降你的估計值,但最後給出去的小費或許還是高於沒有被暗示時的金額。

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改變情境呈現的方式也可能強烈影響個人偏好。比方說,在同一個賭局,如果強調輸錢的可能性,就會讓人傾向規避風險,但如果強調贏錢的可能性,則會造成相反的結果。更讓人困惑的是,加入第三種選項,竟然可以逆轉一個人對先前兩種選項的偏好。

舉例來說,A 是一款品質好、價錢昂貴的相機,B 是品質較差,但較便宜的相機。光這樣看可能很難比較與選擇。但假設如下圖所示,加入第三個選項 C1,雖然品質差不多,但顯然比 A 貴。這時要選擇 A 或是 C1 就變得很明確了。三者中選擇 A 的占大多數,這似乎非常合理。但假設加入的第三個選項是價錢跟 B 差不多,但品質較差的 C2,那大家又會如何選擇?這種情況當然會選擇 B。換句話說,即使選項 A 和 B 都沒有改變,只要加入一個不同的選項,就能夠有效逆轉對 A 和 B 的偏好。更奇怪的是,決策者永遠都不會選擇引起偏好逆轉的第三個選項。

心理學家藉由研究這一系列非理性的行為發現,提取或回憶不同類型訊息時,其難易度通常會影響人類的決策與判斷。以搭飛機為例,與其他任何致命因素相比,人們通常會高估死於恐怖攻擊的可能性。因為人們對恐怖攻擊的印象非常鮮明,即便它發生的機率明顯低於任何其他事故。

還有一個矛盾的情況,當人們被要求回憶自己果斷行動的經驗時,通常會認為自己沒那麼果斷。並不是因為這個問題和他們對自己的看法有衝突,而是因為回想的時候很費力。相較於真實情形,人們也傾向於認為自己現在的行為、信念都跟過去差不多。

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此外,在閱讀一份手寫聲明稿時,如果字體容易閱讀,或者之前曾經看過,那這份聲明就會更容易被取信。就算人們上次看這份聲明時,已經明確知道那是假的,結果依然如此。

圖/envato

最後,人們消化新訊息的方式,往往會增強他們既有的想法。某種程度上,這是因為我們偏愛注意「更能證實自己既有信念」的訊息,並忽略不符合自己信念的訊息。

另一方面,我們對於那些不符合自己信念的訊息,也傾向加以質疑或嚴格檢查。這兩種密切相關的傾向,分別稱作「確認偏誤」(confirmation bias)和「動機性推論」(motivated reasoning),會嚴重阻礙我們解決爭端的能力。從家事上的小分歧,到北愛爾蘭或以巴衝突都深受其害。在這些爭端當中,各持己見的雙方看待的明明是同一套「事實」,但對實情的印象卻完全不同。

即便是在科學領域,確認偏誤與動機性推論也時常扮演有害的角色。基本上,科學家應該遵循基於證據的真相,即使該證據與自己既有的信念或理論相抵觸,但是更多時候,科學家反而質疑證據。

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結果正如量子力學創始者馬克斯.普朗克(Max Planck)的至理名言:「一個新的科學真理之所以能勝出,不是因為它說服了反對者,讓那些人接受——而是因為反對者死光了。」

——本文摘自《超越直覺》,2024 年 01 月,一起來出版,未經同意請勿轉載。

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