按鈕要多大？費茲定律告訴你

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。

「這段時間，我們一直納悶控制的方法在哪裡……」
「沒想到就是我們自己。」

——《人生複本》 Blake Crouch

有沒有注意自己的日常用語會跟自己經常接觸的朋友們越趨接近？像是辦公室有人開始講：「是在哈囉？」身旁會也越來越多人在不經意間說出：「是在哈囉？」我們跟某個朋友聊天時，如果對方原本都沒有在用貼圖，但是突然有一天他/她開始用了貼圖，我們也開始跟著用貼圖來回應對方。

用語上的一致性 （lexical alignment / lexical entrainment）能夠讓人跟人之間距離更靠近，增加彼此的信任感。不僅在語言上，行為上一致性（姿勢、動作等）也能在兩個溝通越來越順暢的人們身上觀察到，而且人們在沒有察覺的情況下，對於那些語言與行為跟自己一致的人也展現較多好感。

語言一致性的涵蓋範圍廣泛，包含用詞選擇、腔調、語速，甚至是修辭結構。

舉例來說，當我們在跟朋友描述自己所在的位置時：「我在地下室一樓」此時，對方比較有可能回應「我在地下室二樓」，而不是「我在 B2」。

但人與人之間對話時的用語一致性跟語音助理設計有什麼關係呢？

無論與人或電腦對話，我們都會配合對方的用語

我們可以透過瞭解人跟電腦對話的時候，是否也會出現這樣的用語一致性。在這個實驗當中，研究者們會讓使用者分別跟三個不同的角色語音對話對話，分別是：

• 真人
• 較舊版本的電腦
• 較新版本的電腦

而且使用者們會明確地被告知即將對話者的身分。如果是舊版電腦，就會看到一個螢幕開機畫面上寫著是 1987 年的作業系統版本；如果對話的是新版電腦，就會在螢幕上看到 2003 年的作業系統版本。

接著，請使用者在實驗過程中分別跟三個不同的角色互相看著圖片描述一個物品，例如：看一張電燈的圖片。不過「電燈」的另一個稱呼也可以是「檯燈」，這時候研究者就讓他們輪流向對方說出照片裡的物品，進而讓研究者們分析使用者會不會因為對方用了某個詞彙，後續再看到同樣的圖片時也用同樣的詞彙。

結果發現，是的！使用者不但會配合另一個人的用詞方式，也會配合電腦的用詞。

即便使用者知道自己在跟電腦對話，當電腦一直用固定的詞彙描述圖中物品時，使用者的描述用詞也會配合電腦，就如同配合人一樣，用同樣的詞彙來描述物品。

但是這種用同樣詞彙的配合程度不同，當使用者知道自己在跟一個舊版本的電腦對話時，配合的程度就高於最新版本的電腦或是人類。也就是說，當我們知道電腦可能「比較笨」的時候，我們就更容易去配合它的用語。而這個效果透過很表面的知覺操弄就可以做到，就像實驗中讓使用者看到不同版本作業系統就會達到配合程度不同的效果。

不只用詞，在句子結構上也會配合語音助理

除了看字彙選擇是不是會有一致性，研究者們也發現當請使用者分別跟另一個真人、另一個發出機器音的語音助理、另一個擬人聲的語音助理對話，無論和誰對話，使用者自己的句子結構都會有配合對方的傾向。

研究者們邀請使用者向三個不同的角色互相描述圖片中的畫面，從中我們可以發現兩個不同的描述方式：

• 左圖：「大明給小王一張卡片」＝「大明把卡片給小王」；
• 右圖：「一個藍色的圓圈」＝「一個圓圈是藍色的」。

接著讓使用者分別跟三個角色輪流描述多長不同的圖片給對方聽。結果發現，如果對方一直用「A 把（物品）給 B」或是「形容詞 + 名詞」這種結構來描述圖片的話，自己後續描述圖片的方式也會趨向這個方式。

所以，無論跟自己對話的是人，或是機器音的語音助理，還是擬人聲的語音助理都有同樣的效果。

利用人們「一致性」本能，互動設計讓語音助理更好用

從我們與語音助理的互動經驗中可以發現，只要語音助理無法辨識我們說出來的內容，就無法給出符合期待的回應，所以自然語言處理（Natural language processing, NLP）的專家們持續發展語音辨識的技術。然而在新技術尚未推出之前，我們其實可以從人機互動的角度來修正語音助理的設計。

以本次回顧的系列研究的結論來說，人會隨著溝通對象而改變語言使用習慣，包含用語、句構。尤其當人認為電腦越不聰明時，配合程度越強。因此，設計師們不妨根據現有技術，先讓語音助理講出一些簡單的句子結構來開啟對話，再引導使用者也使用相似的簡單結構來回覆，而不是一定要專注在設計出能夠進行複雜對話的語音助理。

例如：當我們透過 Hey, bot 喚醒語音助理後，先讓語音助理說出：「嗨，下指令」這個簡單的句子結構，進而引導使用者說出：「好，播音樂」。

從系統設計角度來看，這麼做能在一開始就讓使用者在不知不覺中說出系統比較容易辨識的指令。就像我們在跟小小孩對話的時候，當他對我們說：「我要車車～」的時候，自己也會很自然的回應：「車車給你～」。

如此一來，使用者就不會因語音助理辨識錯誤而太失望了，不是嗎？

延伸閱讀

• 語音助理在不同情境下的設計考量
• 我們應該要設計「對話」還是設計「系統回應」？

感謝沈奕超、張元嘉提供編輯建議

參考資料

1. Cowan, B. R., Branigan, H. P., Obregón, M., Bugis, E., & Beale, R. (2015). Voice anthropomorphism, interlocutor modeling and alignment effects on syntactic choices in human-computer dialogue. International Journal of Human-Computer Studies, 83, 27-42.
2. Branigan, H. P., Pickering, M. J., Pearson, J., McLean, J. F., & Brown, A. (2011). The role of beliefs in lexical alignment: Evidence from dialogs with humans and computers. Cognition, 121(1), 41-57.

大家有從厚重的報名資料裡面找到一個報名者的經驗嗎？或是從厚厚一疊文件裡面找出一筆想要的資訊？是不是想要快速的找到資訊，但是看了兩三遍都找不到東西，結果放慢速度，最後卻在已經瀏覽了好幾遍的地方找到想找的東西呢？

大腦的偷懶小撇步：注意力瞬盲

其實這也是一種大腦的限制，我們的注意力其實十分有限，一次只能專注在一兩種我們覺得重要的事物上。還記得我們在不注意盲視：如同保護色般的視覺效應中所提到的大猩猩實驗與自己可以嘗試的尋找紅色實驗嗎？這些都是大腦注意力限制的好例子。但是這些都只能解釋我們的看不到我們沒有在注意的東西，為什麼我們不能從大量的文件與資料中找到我們「明明就很想要」的東西呢？

這是因為我們的注意力其實有非常短暫的注意力盲視效應。所謂的注意力盲視，就是當我們從許多的資料裡面看到一個我們認識的東西的時候，大腦會突然的消耗大量的資源處理這個我們所熟識的東西，然後在後面短暫的半秒間，注意力都被剛剛那個東西所吸引了。因此，雖然我們的眼睛好像依然在掃視畫面上的資料，但其實在這短暫的時間裡面，大腦根本還沒有機會處理他們。

我們的腦袋很愛偷懶，有好多「小撇步」來減輕他工作的負擔。但這個效應也很有趣，也許大家可以自己隨便找個有很多資料的文件試試看，先決定個目標，然後快速的掃視幾遍看看能不能找到自己想找的東西。如果找不到，那麼放慢速度再找看看，當你發現了想要找的目標的時候，看看目標的前後左右，是不是有你其實很熟悉的文字或圖形比目標先搶走了你的注意力呢？

大海撈針

注意力瞬盲有許多研究被應用在文字、 閱讀與介面上。一般來說我們在放置導覽或其他資料的時候，如果資料量很大，就會很容易讓使用者找不到他們所真正要尋找的目標。舉例來說，在購物網站的導覽列上面，一次呈現大量的分類標籤，可能反而讓使用者要來回找更多次才能找到他想要找的東西：

因此這個問題最近也出現了許多解決方法，其中一種就是把希望使用者第一個看到的東西用不同的顏色或背景特顯出來，這種方法的交換條件就是雖然你希望使用者看到的東西他看到了，但是他可能更容易忽略這些東西旁邊的事物。

或是也可以嘗試透過分類的方法把導覽選項「摺疊」起來，除了可以大量減少需要使用者尋找的項目以外，也可以透過介面分類來幫助使用者記憶他們所尋找過的東西。

小心的使用注意力瞬盲效應所產生的結果，千萬不要不小心把重要的東西反而隱藏在瞬盲的陷阱裡。既然我們的大腦這麼愛偷懶，那麼就得由我們來幫忙他做個體貼的設計啦！

延伸閱讀：

• 像魔術師一樣的視覺盲點
• 不注意盲視：如同保護色般的視覺效應
• 幫 UI 分類，我們是如何記憶的？

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