為什麼大家聽到臉書改名都笑了？綜觀科學界的一個 Meta 各自表述！

• 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。

2 月 15 日 OpenAI 發佈 Sora，隔一周後 Stable diffusion 3 隨後推出，以前人家都說有圖有真相，現在眼見不實的時代要來臨了，你說？還有什麼可以相信的？

AI 生成的影像到底有沒有方法可以辨識出來？今天，我們來談談近期關於辨識 AI 生成，找出 AI 生成的破綻！

先說結論，理論上可以！但現實很困難，很容易被破解，這集我們回答三個問題：

1. AI 生成影像有什麼破綻？
2. 還有哪些方法可以辨別 AI 生成的影像？
3. 最後來談談這些辨識方法，在現實中會遇到什麼問題？

回到最基礎的問題眼見不再為憑，接下來只會越來越多，不會越來越少，謠言進化成謠圖跟謠影片，現在還真的沒有其他武器，來辨識 AI 生成的內容，說到底還是得回歸自身的媒體識讀、確認訊息來源！

更多、更完整的內容，歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片，並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊！

本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

南島語族的起源與變遷

南島語族發源自何方？是學界長期探索的焦點，在眾多研究領域中，語言學界為分布在南太平洋與印度洋諸島的族群確立關係，分類命名為南島語族（Austronesian-speaking peoples） 。除此之外，還有許多語言證據指出，南島語族可能是從臺灣擴散出去。中央研究院「研之有物」專訪院內語言學研究所張永利研究員，為我們深入分析，臺灣南島語保存哪些其他南島語「丟失的現象」，可以藉此重建南島語族的發展源頭與遷徙路徑。

南島語族的發源地究竟在何方？目前已有越來越多證據指出，南島語族可能是從臺灣出發，遷徙至廣大的南太平洋與印度洋島嶼開枝散葉。

考古學家在臺灣、呂宋島、大洋洲等地出土相似的陶器碎片，經年代鑑定後發現，最早的繩紋紅陶陶器來自 5、6 千年前的臺灣大坌坑文化。植物學家則對各地的構樹樣本進行分子親緣分析，發現南太平洋島嶼的構樹應源自臺灣，推測先民帶著樹皮衣材料構樹，自臺灣遷徙至南太平洋諸島。

除了上述證據，還有一樣活在生活周遭的非物質遺產，能作為南島語族「出臺灣說」的有力證據，那就是臺灣原住民族正在使用的「語言」！

中研院語言學研究所是研究與推廣「臺灣南島語」的重要基地，走進語言所典藏豐富研究著作的展覽室，投身臺灣南島語研究近 30 年的張永利研究員，與我們熱情分享語言學家的工作。

各地南島語言的特徵與變遷，是語言學家長期探索的問題，多年來一位位研究者深入原住民族部落，用羅馬拼音一字一句記錄部落長者的口語發音，經由比較臺灣與其他地區南島語言的關連與特徵，南島語族的發展源頭與遷徙路徑就在歷代語言學家的重建下現形。

如何確定臺灣南島語更接近原始南島語？同源詞繁簡成線索

南島語族是總人口數近 4 億人的龐大族群，其分布範圍北到臺灣、南到紐西蘭、東到復活節島、西到馬達加斯加。臺灣是南島語族分布的最北界，目前官方認定的原住民族共有 16 族，每個族群都有自己的語言，在整個南島語族 10 個主要語言分支中，臺灣南島語就佔了 9 個分支，其語言多樣性與存古性為世界少見。

「曾有外國學者讚嘆：南島語言是上帝送給臺灣的禮物！」張永利逐步分析臺灣南島語的珍貴之處：「考古和語言證據推估，臺灣南島語至少有 5 千年歷史，而麻六甲海峽附近國家使用的馬來語只有 2 千多年而已。此外，臺灣南島語還保留一些其他語言丟失的現象。」

所謂「丟失的現象」正是語言學家證實臺灣南島語較古老、可能是南島語族早期祖居地的關鍵證據。藉由歷史語言學方法比較南島語言之間的親緣關係與發展先後，丟失的現象慢慢浮現，成為值得研究的案例。

首先，語言學家特別構擬出一套「原始南島語」作為比較標準，音韻、構詞、句法越接近原始南島語者，就越有可能是族群發源地。

要構擬出原始南島語並不簡單，語言學家無法穿越時空回到 5 千年前，必須集結全球語言學家的力量，深入各個南島語族聚落採集語言材料，再從中找出語音、語意相似的「同源詞」做比較。由於語言變化的過程經常發生「由繁趨簡」現象，因此發音越複雜的語言通常越古老，語言學家再從較古老的語言構擬出原始南島語。

張永利舉同源詞「眼睛」為例，說明臺灣南島語較為古老的原因。眼睛的原始南島語是「maCa」（大 C 的發音為 ts 複合音，同注音符號ㄗ），而臺灣的排灣語是「maca」，其發音與原始南島語相同。

再看看馬來語的眼睛是「mata」，ts 複合音明顯簡化成 t，發生語言「由繁趨簡」的現象，證明臺灣南島語比馬來語更古老。

張永利進一步解釋，為何「由繁趨簡」現象可看出語言發展的先後順序：「有人可能會質疑，為什麼語言不是從簡單變複雜，發音由 t 變成 ts？如果是這樣你要解釋，多出來的 s 音是怎麼無中生有。這就如同人類社會的變遷，從複雜變簡單通常有跡可循，但無中生有需要創新的力量，從來不是簡單的事。」

這些語言有畫面！從同源詞推測千年前的生活型態

同源詞還可以重建南島語族原初的生活環境。根據語言學家的觀察，能成為同源詞的單字通常是日常使用的基本詞彙，例如爸爸、媽媽等親屬稱呼、數字 1 到 10，或是眼睛、頭、手、腳等身體部位。

因此，如果還能發現動物、植物、生活器具的同源詞，代表這些事物是曾經長時間存在的文化，才得以跨越千年時空在語言中留下印記，成為一窺南島語族原初生活環境的線索。

語言學家從原始南島語、原始排灣語、原始泰雅語、原始鄒語彙整出 100 個基本同源詞，當中包含許多指稱農作物、野生動植物、生活日用品的字詞：

從上述同源詞可推測，原始南島語族應該是以稻作維生，擅長紡織與編織技藝，生活周遭可見「露兜樹、甘蔗、藤」、「河鰻、田鼠、蒼蠅」等主要分布在亞熱帶地區的動植物。這些同源詞所反映的自然與文化特徵，對解答南島語族發源地問題具有相當大的啟發。

此外，從某些同源詞的語意轉變還可看出指稱的是外來事物。例如鄒語的「水牛」叫作「’ua chumu」，「chumu」是指「水」，但「’ua」最初並不是指「牛」，其真正的意思是「鹿」。換句話說，水牛應該是外來物種，推測鄒族先民看到外來的牛，跟鹿一樣都是四隻腳的大型哺乳類動物，因而發生「指鹿為牛」的情形。

講話講重點！第一個字就表明重點的「焦點系統」

除了從同源詞可以證明臺灣南島語較接近原始南島語，語言學家還發現，比起其他地方的南島語言，臺灣南島語保存最完整的「焦點系統」。這是一種非常古老的文法，在世界其他語言中並不常見。

焦點系統是用來凸顯一句話中想要強調的焦點，主要分成主事、受事、處所、工具共 4 種焦點，每種焦點都有相對應的動詞詞綴變化，並會在重點字詞前方加上格位標記 a。

由於南島語言習慣將動詞置於句首，等於你聽到第一個字就知道說話者想強調什麼。以下為 4 種焦點在排灣語的使用方式：

古老的修飾用語：副動詞

最後一個臺灣南島語較為古老的證據在於，其詞類相當有限，主要是動詞、名詞的應用，沒有真正的副詞、形容詞等修飾詞。但是當有需要用到修飾用語時該怎麼辦？這就輪到特殊的「副動詞」登場！

副動詞顧名思義是指：具副詞作用的動詞，是臺灣南島語經常使用的詞類。張永利秀出排灣語和馬來語的句子，進一步說明副動詞與一般副詞的不同：

排灣語的「g<em>alju」就是一個副動詞，意思是「慢」，之所以看出它是一種動詞，關鍵在於它跟後頭表示「吃」的動詞「k<em>an」有一樣的詞綴變化「em」。而中間的連繫詞 a 亦可應證「g<em>alju」與「k<em>an」應同屬於動詞。此外，「g<em>alju」的後面連接附著代詞「aken」表示「我」的意思，附著代詞一般會貼在動詞上。

值得注意的是，古老的副動詞在臺灣南島語言普遍保留下來，但是在臺灣之外的南島語言，如馬來語，卻通常都已經丟失。

綜上所述，從同源詞複雜度、焦點系統完整性、使用詞類有限等語言證據可知，臺灣南島語在目前已知的上千種南島語中，其古老排名可說名列前茅，也代表臺灣可能是南島語族早期的祖居地。

張永利表示：「綜合歸納現在的語言和考古證據，我們可以畫出南島語族遷徙路徑，基本上是從臺灣遷徙出去，先遷往菲律賓群島，再往南到婆羅州一帶，隨後一分為二，分別往東方太平洋和西方印度洋遷徙。」

用「說」的文化資產——母語

對張永利來說，越深入研究就越能體會，臺灣南島語真的是臺灣千年不墜的國寶！除了持續在學界發表臺灣南島語的概念運用規則，張永利也會到原住民部落推廣族語，多年來也跟國內語言學家一起編寫鄒語、噶瑪蘭語、賽德克語等族語教科書。

在與族人互動的過程中，張永利發現，年輕族人為了溝通方便，有簡化族語的傾向，以致某些傳統用語漸漸流失。

以鄒語為例，傳統上在說 11 這個數字時，老人家會講 maskx veiya ucni，「maskx」是 10、「ucni」是 1，中間的「veiya」是「回來」的意思，翻譯成中文就是「10 回 1」，可見鄒族會使用十進位來算數，可是現在的年輕人通常會省略「veiya」的用法。

另外名字的說法也發生簡化現象，例如有一位鄒族人的名字是 Pasuya、家族名是 Tiakiana，老人家會講 Pasu’e Tiakiana，大致的意思是「來自 Tiakiana 家族的 Pasuya」。但是現在的年輕人就直接講 Pasuya Tiakiana，身分證上的名字也這樣登記。

面對日漸普遍的族語簡化現象，張永利有感而發的說：「年輕人覺得只要聽得懂就好，但我會跟他們說，語言也是文化的一部分，而且很多說法只存在特定族群中，想復振傳統文化就要講道地的族語。」

一般人常將語言視為溝通工具，認為只要能有效溝通就好，然而深諳語言奧妙的張永利卻有不同看法：

語言也是一種文化資產，不論是臺灣南島語、華語、臺語或客語都有其文化特色，具有身分識別作用。

「母語能留著就是你的寶藏，現在『特色』就是你最重要的資產！」母語是臺語的張永利不僅在學術場域研究語言，更在日常生活中透過多使用母語來保存語言資產。「語言不是只寫在教科書、或在課堂上唸，一定要積極使用，這樣語言才能真的活起來！」

千年以來，臺灣這座南島語族的原鄉發展出眾多語言文化各具特色的族群，如今在族人及語言學家的努力下，族語的復振工作正如火如荼進行，許多正名成功的族群紛紛從族語找回身分認同，找回值得守護的南島語族寶藏。