老天，我真不敢相信這則新聞是真的！但你已經信了

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

科學，一種帕斯卡賭注

如果一個科學主張會對社會、政治或個人造成影響，那在衡量它時，就必須多考慮一個問題：如果錯了會怎樣？接受一個主張最後卻發現它是錯的，有什麼風險？拒絕一個主張而最後發現它是對的，又如何呢？

如果知道服用避孕藥的風險，一位健康女性就可以在憂鬱出現時即時停藥。避孕藥引發的憂鬱通常很快就會消失，對許多女性來說這樣的風險還算輕微，值得一試。同樣地，牙線很便宜，使用牙線每天只需要幾分鐘，如果最終發現沒什麼用處也不會有太大損失。但某些議題就沒那麼簡單了。

想想人為氣候變遷，儘管相關科學研究已經持續了五十年，累積了上萬篇同儕審查的科學論文、數百篇政府及非政府組織的報告，許多美國人仍懷疑氣候變遷的真實性及人類在其中扮演的角色。總統、國會議員、企業領袖、《華爾街日報》的社論都曾表示懷疑，拒絕相信好幾個世紀以來充分發展的物理理論，以及海平面上升和頻繁極端氣候事件等經驗證據。另外有些人則認為，儘管人為氣候變遷真的有發生，但不會造成太大影響，甚至是件好事。

做為一位科學史學者，我知道能量有限理論、優生學、激素避孕藥的歷史，也知道要判斷使用牙線是否有益十分困難，最重要的是我知道地質學家在衡量大陸漂移理論時受到了政治理念影響。我從未預設我們相信科學永遠合理，或通常是合理的，我一直認為這個問題很棒：科學主張的基礎為何？我們應該相信科學家嗎？

信任科學非常重要，但科學家不能期待大眾單憑信任就接受他們的主張。科學家必須解釋他們如何做成這些主張，並承認他們有可能因為忽略或蔑視某些證據而犯錯。如果有人合理指出某些證據被漠視或不合比例的強調，無論這個人是科學家、業餘專家、記者還是飽學的公民，都該考慮他的想法。科學家必須保持開放，明白他們有可能犯錯或忽略某些重要的事情。重點在於，無論科學家有多麼聰明正直，我們相信的都不是科學家，而是相信科學做為一種社會過程，能夠嚴謹地檢驗科學主張。

有些科學結論已經發展完整，不再有人提出合理的懷疑；有些理論則是早就被推翻了。上述論點並非在說科學家應該繼續投入時間與精力，反覆證明或推翻這些結論。如同孔恩在超過半世紀前所討論的，如果說科學可以說是一種進步，那是因為科學家知道怎樣達成共識、往下一步邁進。針對大陸漂移理論的辯論，是在新一代科學家找到了一系列更切中要害的證據後才重新開啟的，這可說是該案例中最突出的一個面向。

我們可以用帕斯卡的賭注來說明這個問題。無論一項科學知識發展得有多完整，無論專家共識有多強大，永遠還是會有不確定之處。因此每當有人挑戰科學知識（不管是出於什麼原因），我們都可以先學帕斯卡這樣問：如果這項科學主張最後證明是對的，忽視它會有什麼風險？相較之下，因應這項主張而行動，但最後發現它是錯的，代價又是什麼？ 不用牙線的風險真實存在，但不至於太嚴重；對氣候變遷的科學證據視而不見，代價則太高昂了。

不可諱言，提倡優生學社會政策的人也認為不施行這些政策會帶來極大的風險。當然那只是他們對科學證據的解讀，而如我們所見，這些證據該如何解釋，並未有共識達成。這裡我們又要回頭強調共識。如果可以證明相關領域專家並未達成共識，那公共政策的基礎顯然十分薄弱。這也是為什麼菸草公司長久以來，一直嘗試宣稱科學認為菸草會帶來危害這件事其實沒有那麼確定。如果真的是這樣，他們說菸草管制過於倉促就是對的。同樣地，如果人為氣候變遷還沒達成科學共識，石化產業和自由主義智庫要求更多研究，就是正確的。因此共識研究關係重大，知道共識存在無法讓我們知道該如何面對氣候變遷，但可以告訴我們問題確實存在。

如果確定相關領域的專家已達成共識，下一步呢？我們可以充滿信心地接受他們的結論，以此當作決策依據嗎？我的答案是有條件的肯定。可以，條件是社群有理想運作。這個條件很重要，如同溫恩所說，如果科學想要得到尊重與信賴，那麼「在組織型態、管理方式、社會關係等方面擁有優良的制度，就不只是為了讓科學進入大眾生活而作非必要的渲染，而是批判性社會文化評估的必備元素。」

科學史顯示社群不見得能如理想般達到開放、多元、確實執行轉化型質問，而且通常都做不到（不過沒達成這些理想，影響也不一定會很深刻，有時甚至難以察覺）。歷史學家史塔克指出，美國國家生命倫理委員會建議在審查以人類為實驗對象的研究時，委員會至少要有四分之一成員不隸屬執行該研究的機構，但這個目標很少達成。

我們要如何知道科學社群夠不夠多元、有沒有做到自我批判、讓另類意見有機會發聲？尤其是研究進行初期，有潛力的方法不該太早被否定。我們該如何判斷制度好不好？這裡沒有統一標準。很多科學家對大陸漂移的想法錯了，這不代表現在另一群科學家對氣候變遷的想法也錯了，他們可能對可能錯，我們不能預設立場。

除了檢查高素質的專家社群有沒有達成共識，我們也可以問：

社群中的科學家能接受不同觀點嗎？社群成員是否能代表廣泛的觀點，有不同的想法、理論取向、方法學偏好和個人價值？

是否使用不同的方法和多樣的證據？

不同的意見有沒有機會發聲、被充分考慮和看重？

社群是否對新資訊開放？能否自我批判?

在年齡、性別、種族、族群、性向、國家等面向上，社群的組成是否多元？

最後一點需要進一步解釋，科學訓練的目的是要限制個人偏見沒錯，但所有已知證據都顯示我們沒做到這點，而且可能真的很難。個人偏見很難避免，但可以透過多樣化來校正。不過，真的需要在人口組成上多元，才能讓觀點多元嗎？

關於這個問題最好的答案，是人口多元很接近觀點多元，甚至可以說是能夠促成該目標的手段。一群白人、中年、異性戀男性可能對許多議題看法分歧，但他們也會有盲點，例如在性別或性向上。在團隊中加入女性和酷兒是一個辦法，讓更多本來可能錯失的觀點被納入考量。

這是觀點知識論的基本論點，主要由哈定提出（見第一章）。我們的觀點很大程度取決於生活經驗，比起有男有女的社群，一個全由男性（在觀點知識論上則是全由女性）組成的社群，經驗可能比較狹隘，觀點也可能因此比較狹隘。商業世界有證據支持這點，針對職場性別多樣性的研究顯示，女性加入領導階層有助於公司獲利，但只限於一定比例：60%。如果公司領導階層全部或大部分是女性，這種「多元紅利」就會開始降低。這也的確符合以上論點。

前面提到的問題其實並不容易做到，但如果任何一點沒有做到，通常很容易就會被發現。更常見到的是社群中的某些人性格傲慢、心胸狹窄、自我膨脹（這些實在太常出現了！），但社會學觀點的知識論認為個人的影響不大，重要的是團隊整體足夠多元，公開討論的管道暢通，新證據和新想法有機會傳播。

哲學家道格拉斯論證過，當科學結論帶來的影響不在知識層面，而是關係到道德、倫理、政治或經濟，就無法避免價值觀在不知不覺中影響我們對證據的判斷。（例如自由派可能會比較快接受氣候變遷的科學證據，因為這代表政府可能要干預市場運作，而他們對這點接受度較高。）

因此，一個議題影響社會愈深，研究它的社群就更必須公開且多元。 不過有時候某些議題看似單純、只是知識問題，實際上卻不是。科學家可能會說他們純粹在討論問題的知識面，但實際上不是。這表示無論是什麼議題，科學社群都需要留意多元和開放程度，對新想法保持開放，尤其是得到實證證據支持的想法，或嶄新的理論概念。

例如可以在決定經費補助對象或審查論文時，多加考慮新穎的想法。包容新穎想法最後發現它錯了，應該還是好過因為批判而錯過好的想法。很多科學家非常強調在面對知識時應該表現出嚴厲的態度，實際上還可能流於粗暴，這可能在無意間造成同行不願多言，特別是年輕、害羞或缺乏經驗的科學家。嚴厲很重要沒錯，但保持開放可能更重要。

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實驗發現：在酒吧帳單上附上印了笑話的卡片，客人小費給得特別多；在酒類專賣店，客人聽到古典樂時所買的酒，平均比聽到流行樂時買的酒貴三倍；電視播放名人重量級拳擊賽後隔週，謀殺率通常都會增加。

我們一出生就獲得一個名字，多數人就這樣用了一輩子。不過，有些影響我們思考與行為的因素比較隱約，有時候甚至一句話、一段音樂或一個新聞標題都能影響我們。我們不需大費周章就能改變人的思考、感覺與行為方式。

最近全球知名的學術刊物《人格與社會心理學期刊》（Journal of Personality and Social Psychology）刊出兩項研究，完美闡述了這個概念。

數秒鐘內的改變

第一個研究是由紐約大學的約翰．巴爾（John Bargh）與同仁進行，他們請受試者把幾個字湊成的字串，重新排列成語意連貫的句子，其中一半受試者拿到的字和老年人有關，例如「man’s was skin the wrinkled」，另一半受試者也是拿到同一組字串，但以另一字取代和老年有關的字，例如「man’s was skin the smooth」。

受試者排好句子後，實驗者就跟他們道謝，並指引他們去搭最近的電梯，受試者以為實驗結束了。事實上，重頭戲才正要開始而已。

第二位實驗者拿著碼錶坐在走廊上，受試者一走出實驗室，實驗者就開始計算他穿過走廊走到電梯的時間。剛剛排字時有排到老年相關字眼的人走得比較慢，光是看到 wrinkled（皺紋）、grey（灰色）、bingo（賓果遊戲）（老年人較常玩這個遊戲）、Florida（佛羅里達州）之類的字眼幾分鐘，就已經完全改變他們的行為方式。那幾個字在不知不覺中「增添」了他們的歲數，讓他們如老人般緩步。

荷蘭奈美根大學的艾波． 狄克斯特霍伊斯（Ap Dijksterhuis）與艾德．凡．尼培貝（Ad van Knippenberg）也做過類似的實驗，他們要求一群受試者花五分鐘寫下幾句和瘋狂足球迷的行為、生活形態與外貌有關的敘述，也請另一群人寫下幾句和教授有關的句子。接著他們問每個人四十題益智問答，例如：「孟加拉的首都是什麼？」、「哪一國舉辦 1990 年的世界盃足球賽？」等等。剛剛花五分鐘思考瘋狂足球迷樣子的人可以答對 46％ 的問題，剛剛思考教授樣子的人可以答對 60％ 的問題。大家在不知情下，光是思考瘋狂足球迷或教授的刻板印象就可以大幅改變自己。

小費給多少？心情比較重要

在比較人工化的實驗室裡，這一切看起來都很明顯，但是在真實世界裡，同樣的效果也會影響人的行為嗎？

美國人每年在餐廳留下的小費金額高達 260 億元，你可能以為小費的多寡和食物、飲料或服務有關，但是在全球各地酒吧與餐廳秘密進行的研究，顯現出真正決定小費多寡的隱藏因素。心情在過程中扮演重要的角色，愉悅的用餐者會給較多的小費。在一項研究中，法國餐館要求員工給顧客帳單時，順便附上一張小卡片，卡片上有一半是當地夜店的廣告，另一半則印了以下的笑話：

一位愛斯基摩人已經在戲院門口等候女友很久了，外面氣溫愈來愈低，隔了一會，他冷得發抖，氣得打開外套取出體溫計，他大聲說：「降到十五度她還沒來，我就走了！」

收到笑話的客人笑得比較開心，給的小費也比較多。

研究人員的實驗一再證實快樂與小費多寡的關係。服務生在帳單下方畫上笑臉或寫下「謝謝」，或是對顧客展露明顯的笑容時，都可以得到較多的小費。外頭陽光照耀或服務生告訴客人外頭是大晴天時，客人給的小費也比較多。有些研究也發現，服務生以小名自稱或以客人的名字相稱時，也會讓小費大幅增加。

另外還有觸摸的力量。艾普洛． 克魯斯科（April Crusco）在論文〈點金術：人際觸摸對餐廳小費的影響〉（The Midas Touch: The Effects of Interpersonal Touch on Restaurant Tipping）中說明她如何訓練兩位女服務生在給客人帳單時，觸摸他們的手掌或肩膀一秒半。這兩種觸摸方式都可以比沒碰到的方式獲得更多的小費。觸摸手掌的效果又比輕拍肩膀的效果好一些。

高貴的感覺

給服務生與酒吧工作人員一點小錢是一回事，但是這種隱約的作用也會讓人付出比較高額的金錢嗎？

1990 年代，德州理工大學的研究人員查爾斯．艾能尼（Charles Areni）與大衛．金恩（David Kim）有計畫地改變市區美酒專賣店裡播放的音樂，他們讓一半客人聽莫札特、孟德爾頌、蕭邦的音樂，讓另一半客人聽佛利伍麥克合唱團（Fleetwood Mac）、羅伯．普藍特（Robert Plant）、匆促樂團（Rush）等等流行樂。實驗人員喬裝成補貨的店內助理，觀察顧客的行為，包括他們從架上拿下來的瓶數、是否閱讀標籤、最重要的是他們購買的瓶數。

實驗結果令人驚訝，音樂並不影響客人待在酒窖裡的時間長短，以及他們檢視或購買的瓶數，但是對某方面卻有極大的影響：買酒的價格。客人聽到古典樂時所買的酒，平均比聽到流行樂時買的酒貴三倍。

研究人員認為聆聽古典音樂讓他們在無意中覺得自己比較高尚，促使他們購買較貴的酒。

攸關生死的音樂

有些證據甚至顯示，這類隱約的刺激還攸關生死。

社會學家吉米．羅傑斯（Jimmie Rogers）教授分析一千四百多首鄉村音樂，發現歌詞常提到負面的生活經驗，包括單戀、酗酒、財務問題、絕望、宿命、辛酸、貧困等等。1990 年代中期，韋恩州立大學的史蒂芬．斯戴克（Steven Stack）與奧本大學的吉姆．岡德勒（Jim Gundlach）想知道持續接觸悲觀主題，會不會讓人更容易自殺。

為此，他們觀察全美四十九區的自殺率以及全國電台播放的鄉村歌曲量。排除貧困、離婚、持槍等等其他因素後，他們的確發現廣播電台播的鄉村歌曲愈多，自殺率也愈高。

這些結果聽起來可能令人難以置信，有些研究人員也提出質疑，但是很多研究都證明它的基本前提：

大眾媒體會影響人的自殺決定，其中「維特效應」（Werther Effect）就是一個很好的例子。

大眾媒體下的維特效應

1774 年，歌德出版小說《少年維特的煩惱》（The Sorrows of Young Werther ），少年維特愛上一位已有婚約的女子，維特不願面對沒有她的人生，決定自殺以求解脫。這本書出版後引起廣泛迴響，事實上它在很多方面都太成功了，引發連串的自殺模仿效應，導致歐洲好幾個國家都把這本書列為禁書。

1974 年，加州大學聖地牙哥分校的社會學家大衛．菲利普決定檢視媒體的自殺報導會不會誘發現代的「維特效應」。他一開始先檢視 1947 至 1968 年間美國各地的自殺統計數據，發現頭版的自殺報導平均和另外六十件自殺案件有關。此外，這些自殺案件也是仿效媒體披露的死法，媒體報導自殺的程度和後續發生的自殺件數有直接相關。平均而言，媒體報導兩週內，自殺件數大約增加 30％，名人死訊一經披露，效果更是顯著。例如，菲利普計算 1962 年 8 月瑪麗蓮夢露死後，全國死亡率約增加 12％。

菲利普率先做了這項研究，之後又有四十多份科學論文探討這個主題，促使有些國家開始規劃媒體守則，要求記者不要以聳動的言詞報導自殺的新聞，或是描述自殺的方式。

拳擊賽和謀殺案

菲利普的另一項研究是探討電視播放的拳擊賽與謀殺率之間的關係，他仔細分析全美的每日謀殺率，研究顯示電視播放名人重量級拳擊賽後隔週，謀殺率通常都會增加。如果白人拳擊手輸了，菲利普發現白人遇害的人數增加，但黑人沒變。同樣的，如果黑人拳擊手輸了，黑人遇害的人數增加，但白人沒變。

以上結果整體歸納出一個簡單的事實，我們的想法與感受常在不知不覺中受到其他因素的影響。名字影響我們的自信與職業選擇，光是讀一句話也會影響我們的感覺與回憶。簡單的微笑或微妙的觸摸會影響我們在餐廳與酒吧給的小費多寡。商店裡的音樂會在無意間潛入我們的心靈，影響我們的消費額度。

這些奇怪的影響因素也會左右我們看別人的方式嗎？它們會不會影響我們投票給哪位政治人物，或是判斷別人是否有罪？

——本文摘自《怪咖心理學之史上最ㄎ一ㄤ實驗，用科學揭露你內心的真實想法》，2023 年 2 月，漫遊者文化出版，未經同意請勿轉載。