當虛榮成為主流，自戀程度也能評比——《墮落的人腦》

• 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。

間接互惠的要件之一：聊八卦

間接互惠（indirect reciprocity）的概念認為，受益者並不是直接回報給同一位利他的施恩者，而是會把恩惠轉給其他人。A 幫助 B，B 再幫助 C，C 再幫助 D，依此類推。於是，恩惠就能在社群裡傳出去，遲早也能回到 A 身上。種下的因，總有一天能得到最後的果。

而且這還能談到下一個層次：如果有個 Z，在 A 幫助 B 時，親眼見證了這件事，發現 A 是個慷慨的好人，他也會因為想和 A 建立關係，所以願意幫助 A。於是，就算這兩個人無法符合直接互惠所需要的「後會有期」條件，也能因為整個群體的利他行為而受益。樂於助人，自己就更可能得到幫助，至於那些不想幫助別人、只想貪小便宜的人，則是可能遭到懲罰或受到排擠。像這樣的間接互惠，是人類一種格外複雜的合作形式，需要兩項其他動物都辦不到的條件。

第一項條件是，不管互動雙方的行為是慷慨是自私，除了需要有目擊者親眼看到，還必須能把這項寶貴的資訊，分享到整個群體共有的資料池。也就是說，社群成員得愛聊八卦才行。如果大家都能知道某個人不值得信任、總是只接受別人幫助卻都不回報，等到下次這個人又碰上麻煩，社群成員就不會再伸出援手。

英文有句諺語說「騙子發不了財」（cheats never prosper），但不能說完全正確：騙子常常在短時間內還是能得逞，特別是在那些規模比較大、大家彼此比較不認識的社群；只是遲早仍然會東窗事發，讓自己名聲掃地。所以，想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮，聊八卦就是一個關鍵的必備條件，而且無論是營火旁、或是茶水間，人類實在是哪裡都能聊。事實上，相較於其他靈長類動物是用理毛之類的活動來建立關係，人類是以閒嗑牙、聊八卦取代了這些活動。

像這樣把個別成員的行為，拿來在社群裡大談特談（就像是一個由閒聊建立起的社群網路），就會打造出一套名聲系統，可用來判斷適不適合試著和某個人合作。某人對待他人慷慨大方，就能建立良好的名聲；老愛占別人便宜，也就會惡名遠揚，讓人知道以後可得敬而遠之。行為友善的人，其他人在未來幫助他們的機率也會比較高，於是在天擇的機制裡就能占點上風。所以說到頭來，仍是演化塑造了人類的心理，讓我們在意自己的名聲，聊八卦就成了確保大家別心存僥倖的機制。

在一個會聊八卦的社會裡，生活的第一守則就是要小心自己做的事；或者更重要的是，要小心自己做的事給別人的觀感。於是，人類社會也就成了一個人人都在猜測別人想法的社會——須推斷別人的動機與態度，評估自己的行為在他人眼中的樣貌，好維護自己在外的名聲。我們所謂的「良心」就是這樣的產物之一：內在的這股聲音，警告我們可能有人在看，要我們想想別人可能的觀感，好讓自己免受社會的制裁。

——本文摘自《人類文明：生物機制如何塑造世界史》，2024 年 05 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。

• 文／蕭子喬
• 校稿／蔡季葦
• 製圖／蕭子喬
• 編輯／蕭子喬

本篇剖析兇手心理，但不會暴雷。
觀影前閱讀可作為劇中線索來源，觀影後閱讀能更進一步了解兇手心理狀態。

台劇《模仿犯》上架 Neflix 不到一週，創下華語影集最新紀錄，橫跨全球各州 20 個地區前十榜單，更連續多日蟬聯台劇收視 No.1。影集中狂妄自大的連續殺人犯，用一個裝著斷手的紅禮盒開始，為世人帶來一個又一個「殺人創作」。

他不要贖金、每一次作案都有為被害人設計特別形式，甚至主動寄送錄影帶到各家電視台，戴著面具「自爆」現身，狂笑自大、向檢警叫囂，甚至鼓動民眾情緒。

在《模仿犯》中，兇手把殺人視為一種創作，把電視台、媒體和民眾目光拉進自己「作案舞台」的一部分。究竟，他為什麼要殺人？他到底怎麼了？

「這個兇手，根本就是把殺人這件事當成是他的創作啊！」
——《模仿犯》臨床心理師胡允慧。

心理學：悲劇有時來自於「受傷的靈魂持續無法找到人生光亮」

台灣犯罪學及心理學研究，剖析無差別殺人事件，發現兇手不斷在網誌、寫小說等過程中，表示要殺人才能證明自己活著。進一步剖析其成長過程，他歷經多次心理受傷，舉凡小時候被老師誤解、被迫道歉等多次人我關係的失落，當時都只能「硬吞下來」，沒有機會被好好接住與梳理。在他長大的過程中，失落太多，而光亮太少，釀成了一連串的悲劇。

精神分析學家佛洛依德觀點認為，當人在關係中不斷受傷，被忽視與誤解，情緒壓抑無處宣洩，逐漸變得「無法去愛真實的自己」，而演變成透過「殺人誓言」不斷訴說、強化，來形成武裝，建構一個不會受傷的自己。自戀型兇手面對被害人時，看似認為「你不好，我好」，但其實是「你好，我不好」。

張狂的自戀背後是受傷的靈魂，極致自我中心背後有很深的憂鬱和空虛，需要仰賴主宰他人，讓自己感受到活著。而當一個人無法真正愛自己，自然也就無法真正同理別人、愛別人，無法感同身受在殺人創作時被害者的感受，這或許是許多殺人犯「冷血無情」的緣故。

自戀不一定不好：健康性自戀 vs. 破壞性自戀

上述分析，並不是要你我以後看到自戀的人就避之唯恐不及。佛洛依德觀點提到，在關係中「練習愛自己」，其實是一種健康的自戀。遇到適當的挫折，與適當的成長後，能進化成為「有自尊」的成熟自戀，也就是所謂懂得愛自己、有自信的展現。

不過，若在過程中挫折過大，受到親密家人、重要他人接二連三地忽視，則可能演變成為只專注於自我防衛，性格變得封閉、武裝自己好似不需要親密依附，貶低他人或破壞關係。

每個人都曾有受傷的時刻：測驗你我的自戀指數

「你相不相信，所有人都有可能成為殺人兇手？」——《模仿犯》

如同劇中兇手所言，其實每個人心中都有「惡」，陰暗面隨著我們遇到的事件被堆疊與激發，形成每個人的黑暗指數。但別忘了，適當的自戀，能夠成為自愛而後愛人的養分，空虛渴愛而後失控，才會變成破壞性的自戀。

｜自戀指數簡易測驗｜

口  我是天生的領導者。 
口  我有說服他人的獨特天分。 
口  一個團體中，如果沒有我就會顯得無趣。
口  我知道自己很特別。
口  我擁有一些出類拔萃的特質。
口  我很有能是某個領域的明日之星。
口  我經常喜歡炫耀。

簡易測驗改編自：張益慈、詹雨臻、陳學志（2021）。繁體中文版「簡式暗黑四特質量表」之發展與信效度考驗。測驗學刊，68(4)，287-316。

或許，這世界上沒有絕對的好人，也沒有絕對的壞人；
而是被接住的靈魂，以及傷得太深的靈魂。

我們心中都有惡，但也都能成為接住他人的那個關鍵夥伴！

此文中劇照素材由瀚草文創提供，如欲使用須經詢問。

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延伸閱讀

1. 「我好，你也好」說話術，讓頻率搭上線
2. 《我們與惡的距離》被拒絕的情緒身體會記住

參考資料

1. 張益慈、詹雨臻、陳學志（2021）。繁體中文版「簡式暗黑四特質量表」之發展與信效度考驗。測驗學刊，68(4)，287-316。
2. 吳台齡（2017）。從心理病態的脈絡來理解無差別殺人者——以2014年臺北捷運大量殺人事件為例。犯罪與刑事司法研究，27，43-68。
3. 葉寶玲（2009）。論自戀：以精神分析與溝通分析心理動力取向的觀點探討。諮商與輔導，280，40-45。