科學新聞糾察隊：「人類具10秒前預知能力？」

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。

如何改變學生對犯錯的看法？

老師或家長能夠採取的行動當中，最有效的就是改變在孩子出錯和答錯時所表現的態度。最近我收到一個令我很感動的影片，是一位老師寄來的，這位老師參加過我的線上課程，而從這個學年開始，把錯誤的重要性和價值教給一班成績不好的學生。這班學生在一年之間改頭換面，讓自己從過去的失敗中重振，和數學重新建立興趣。

這個老師寄來的影片是這些學生的反響，在影片中，他們說到「錯誤可以增長大腦」這個觀念讓自己完全改變了。他們說，過去他們覺得自己是個失敗者，這種思維阻礙了他們進步，新來的老師給他們很多觀念和教法，讓他們擺脫長久以來對數學的恐懼，用新的態度跟數學打交道。如果我們讓學生知道錯誤是正面的，就能給他們一種如釋重負的解脫感。

如何重新定位錯誤？

在我開給老師和家長的線上課程中，我分享了關於錯誤的新觀念，也提出一個難題給大家當作課堂活動。我請上課的人設計一個新的活動，這個活動要能夠在教室或家裡重新定位「錯誤」這件事。

有位老師的回應我很喜歡，她告訴我她會在上課一開始，要學生把一張紙揉成紙團，然後一邊想著數學做錯時的感受，一邊朝黑板丟紙團。她請這些學生藉由丟紙團來發洩他們的感受─通常是挫折感。

接著，她要學生撿回自己的紙團，把它攤平，然後用色筆描出紙上所有的摺痕，這些紋路就代表他們的大腦增長。最後，她要這些學生把這張紙收進文件夾，保管一整個學年，隨時提醒他們錯誤的重要性。

幾年前我開始和金．哈莉維爾（Kim Halliwell）合作，她善於鼓舞學生，是維斯塔聯合學區（Vista Unified School district）的老師，我和該學區的一群老師已經密切合作兩年多，哈莉維爾也是其中一位。去年我去參觀哈莉維爾的教室，看到牆上貼滿學生畫的漂亮大腦圖畫，畫紙上寫滿了跟大腦成長和錯誤有關的正面訊息。

哈莉維爾向我解釋，他們先一起複習跟大腦成長有關的訊息，然後她要學生挑出自己最喜歡的部分，寫在自己的畫裡。

分享錯誤並了解錯誤帶來的好處

另外一個在課堂上讚揚錯誤的方法，是要求學生交功課，形式不拘─即使是測驗卷也行（但給學生做測驗的次數越少越好），然後老師再特別標出他們「最喜歡的錯」。老師應該跟學生分享，而且這些錯應該是觀念錯誤，而非數字算錯。

接下來老師還可以跟全班分享，同時讓大家討論錯誤是從哪裡產生的，以及為什麼是錯的。這也是加深重要觀念的好時機。有學生犯錯是好事，因為他們正處於努力認知的階段，他們的大腦在放電與增長。分享並討論錯誤也是有好處的，因為只要有一個學生犯某個錯，也會有其他人出同樣的錯，所以讓每個人都重新思考錯誤是非常有幫助的。

如果替學生的數學功課打分數（我在後面會討論到，這是毫無益處的做法），而且一犯錯就扣分，學生就會接收到對犯錯和數學學習很負面的訊息。若要灌輸成長型思維，傳達數學學習的普遍正面觀念，老師應該盡可能捨棄測驗和打分數；假如非得繼續測驗打分數，針對錯誤的地方就應該給一樣的分數或是更高分，同時附上一個訊息，指出這個錯是學習和大腦成長的絕佳機會。

透過一對一互動建立成長型思維

在課堂上公開重視錯誤雖然重要，但老師也必須一對一給予正面訊息。我的女兒剛開始上學的那幾年，老師給予的都是相當負面的回饋，讓她在很小的時候就產生僵固型思維。她四、五歲時患有聽力障礙，就因為這樣，老師認定她能力不足，所以給她做簡單的功課。當時她才四歲，但心裡非常明白，回家後問我為什麼老師給其他小朋友做的功課比較難。

我們知道，學生在學校會花很多時間弄清楚老師對他們的評價，所以我的女兒感覺得到她的老師不很看重她，正因如此，她開始相信自己很笨。但自從三年前，她進了一間很棒的小學就讀，這間學校的老師很快就發現她的僵固型思維，看出這種思維讓她退縮。現在她十二歲，整個人脫胎換骨，變得很喜歡數學。

我的女兒念四年級的時候，仍然持著僵固型思維，有一次我和她在她的學校旁聽三年級生上課。老師把兩個數字問題寫在白板上，我的女兒答對一題，另一題答錯。當她發現自己答錯之後，馬上表現出負面情緒，說自己數學很差，連三年級生都不如。我便乘機傳遞很直接又重要的東西給她。

我說：「妳知不知道剛才發生了什麼事？妳答錯的時候，妳的大腦會增大，可是答對時腦袋裡什麼事也沒發生；大腦沒有增大。」這就是老師在學生犯錯時，可以跟他們進行的一對一互動。她瞪大眼睛看著我，我知道她明白了這個觀念的重要性。現在她上六年級了，已經是個很不一樣的學生：她欣然接受錯誤，肯定自己。有這種改變並不是因為教她更多數學或其他功課，而是教她要有成長型思維。

皮亞傑：「對學習來說讓心智模型產生不平衡狀態是必要的。」而錯誤能引發不平衡狀態。

在一九三○年代，世界頂尖的瑞士心理學家尚．皮亞傑（Jean Piaget）駁斥了「學習即熟記程序」的看法；他指出，真正的學習是需要去理解觀念如何結合在一起。他提到，學生的心智模型會規畫統整觀念的方式，當這些心智模型對學生來說有道理時，他們就處於平衡（equilibrium）狀態（可參考 Piaget, 1958 , 1970 等）。

當學生遇到新觀念時，他們會努力地把新的觀念放進現有的心智模型，但若是看起來放不進去，或是他們既有的模型需要改變，就會進入不平衡（disequilibrium）狀態。處於不平衡狀態的人明白新的資訊無法納入他們的學習模型，不過因為新資訊解釋得通，所以也沒辦法摒棄，於是他們就必須盡力更改模型。

不平衡的過程會讓學習者很不自在，但皮亞傑主張，不平衡狀態才能帶來真正的智慧。皮亞傑告訴我們，學習是從平衡狀態進入不平衡狀態的過程，在平衡狀態，一切觀念都融合得很好，而在不平衡狀態，則有新的觀念無法融入。皮亞傑指出，這個過程對於學習來說是必要的（Haack, 2011）。

重視錯誤、學會與不平衡狀態共處

在第 4 章談到數學演練和哪些演練形式有益、哪些無益的時候，我還會多加說明。現行數學教育的一大問題就是，學生接收到重複簡單的觀念並不會幫助他們進入關鍵的不平衡狀態。我們很清楚，能容忍模稜兩可的人會讓不平衡狀態更容易過渡到平衡狀態──這是我們必須給學生經歷更多數學上的模稜兩可與冒險的另一個理由。

針對錯誤與不平衡狀態的研究對數學課堂有極大的影響，不只是影響了處理錯誤的方式，還包括給學生的功課。如果我們希望學生犯錯，就必須給他們具挑戰性、有難度的作業，引發不平衡狀態。這種功課也應該要附帶與錯誤有關的正向訊息，讓學生在解決難題、犯錯及繼續下去時能夠覺得自在。

這對很多老師來說會是重大的轉變，因為他們目前在數學課上設計給學生的活動，是為了確保他們能夠順利完成，因而給學生一些通常能正確作答的問題。這就表示，學生並未充分施展能力，沒有獲得足夠的機會學習並讓大腦成長。

和杜維克一起參與工作坊的時候，我常聽到她告訴家長，要讓孩子知道：把功課做對並不是特別優秀的事，因為這表示他們不是在學習。

杜維克提到，假如孩子回家之後說他們在上課或小考時答對了所有的題目，家長應該要說：「噢，真是可惜，那表示你沒機會學到東西。」這雖然是個激進的回饋，不過我們有必要給學生強烈的訊息，去壓過他們經常在學校得到的想法──做得對最重要、正確是智力的表現。我和杜維克都企圖扭轉老師的目標，讓他們少重視正確成果，多重視錯誤。

本文摘錄自《幫孩子找到自信的成長型數學思維》， 2018 年 12 月，臉譜 出版

編按：本次事件感謝作者洪群甯和陳怡嘉等其他專家的指正，未來泛科學會優化留言系統以強化討論進行。此次的事件編輯部責無旁貸，未來若相關事件再次發生時，將會依循以下方式處理–

基於尊重作者的專業與觀點，我們不會在未徵得作者共識前把文章下架，如果文章有誤，與事實不符，我們會作出以下處理：

編輯部內部討論，判斷是否出錯。
發現錯誤，知會作者再查證。
要求作者修改文章，確認事實。
重新發表文章，文末註明修改原因。
在網頁及主要社群媒體帳號（如 Facebook ）公告已作出之修正。

我是洪群甯，一位正在學習心理學的碩士生，心中小小的願望是想藉由科普寫作推廣心理學，但是這條路總是在錯誤中學習……

身為科普文章應該有的樣子是…..

今年三月我在泛科學當實習編輯，當時寫了一篇文篇「排整齊讓你感覺對了」試圖去描述為何有些人會有想把東西排整齊的行為，但文中僅是推論卻沒有引用「科學」證據，這完全是犯了科普大忌呀。

泛科學作為一個努力推廣科學知識給予大眾的網站，所撰寫的科普文也一定是要有幾分證據說幾分話，而這也是科普文的核心價值，引用自維基百科對「科普作品」的定義：

科普作品的角色主要充當專業科學論文與大眾文化之間的橋樑。生產這類作品的主要目的是要用淺白的言辭去交代準確的科學數據和研究，令大眾更容易領會這類資訊。

定義看來科普作品的核心就是要準確地傳遞科學研究結果，而科學結果是經過大家熟知的步驟：【觀察-提出問題-參考文獻提出假說-做實驗-是否能驗證假說】；也就是說科學知識要能被科學界承認，不僅是觀察現象提出問題假說，還需要進一步做實驗證明自己所提出的假說是可信的，甚至是能夠被後人重現複製做出來。

因此作為一位科普人，要撰寫一篇好文章的是需要大量文獻研究佐證，作者就像是科學與大眾間的橋樑，負責幫大眾閱讀該領域的過去、現在與未來，然後將脈絡裡清楚之後再以淺白的口文去述說，這也是泛科學大多數作者致力於方向；而有時候作家可能因為閱讀的量少了些、翻譯能力差了點，或求快出文章就偏頗地寫出不符合該領域共識的論調。

但我當時卻屬於 — 誤把自我推論當作科普文撰寫，只先在腦中猜想可能造成排整齊背後的原因，好比是否為視覺處理的緣故？或是控制感讓我們想要排整齊？卻沒有充分地查找資料驗證，然後將想法兜在一起就寫出文章，時任心理文實習編輯的我便將文章po上網，造就了這場害人又害己的恐怖錯誤（跪）。

第一時間的讀者指正

在泛科學網站中，每篇文章的背後都有讀者留言的欄位，讀者的回應與建議時常讓該文作者有不一樣的見解，甚至當遇到留言者是該領域同好時，其內容就更夠幫助這篇文章被闡述得更好。

其實在刊登文章的當時，就有該專業領域的讀者反應與疑慮（連結），目前為美國耶魯認知心理學博士候選人陳怡嘉，也很明確地指出「排整齊讓你感覺對了」一文並沒有引用相關/直接研究來佐證；而在這一天上萬人瀏覽的科普網站中，這文章的負面影響是讓讀者接收錯誤資訊，誤以為這就是排整齊背後的「答案」。

當時我僅做了「修正文章」但這又是另一場悲劇，因為「為何人會排整齊」這問題根本沒有直接研究證據沒有答案；修正只是又做了另一番推論罷了，最恐怖核心的問題依舊沒有解決，那就是「還是沒有科學證據」！

時至今日事隔半年，因台大校訊訪問了泛科學這起爭議又再度被提起，離開了泛科學的實習編輯變成了一位正職學生的我，才漸漸明白原來錯誤一直都在只是我始終沒看開。

科普人應有的責任….

身為一位推廣科學的科普人理應嚴謹地拿出證據說話，卻因我一時腦殘把推論幻想文當科普文，而生出了這號稱科普文卻絲毫沒科學成分的文章，這一點確實是我怠忽職守科普人的角色。

「抱歉我失職了，但今後我會記取教訓更嚴謹！」原本的錯誤資訊也已經不知道散播了多遠；無論如何我都會面對並承認這場錯誤，將這次經驗作為往後寫科普的教訓，未來時時提醒自己用更謙卑更嚴謹的腦去看待科學，以及背後能使其言之有物的證據們。

畢竟科普寫作的一小步，是可能毀掉或成就科學領域的一大步！