經濟是人類的首要問題？芎瓦西族的獵人不這樣覺得——《為工作而活》

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。

框架問題理應提醒我們，我們只要自動腦補就一定會犯錯。我們確實向來如此。不過「人類」這個對象不同於 AI 研究人員開發的機器人或電腦，並不會讓我們訝異到必須被迫改寫思考時的整個心智模式。相反地，一旦我們知道答案，就似乎總能找出先前被忽略、後來明顯相關的面向，就像拉扎斯菲爾德假想的《美國士兵》讀者——他們在事後發現，每一個對立的結果都同樣理所當然。

也許我們原本預期自己中了樂透之後會超級開心，結果中獎之後，卻發現自己很鬱悶，這個預測顯然很糟糕。但當我們意識到自己預測錯誤時，同時也獲得新的資訊，例如那些突然出現要借錢的親戚。於是我們會心想，如果早點知道這些資訊，就可以正確預測未來的幸福狀態，也許就不會去買樂透彩了。

因此，我們沒有質疑自己預測未來幸福程度的能力，反而只是認為我們漏掉了一些重要的東西，並且確保自己不再犯相同錯誤。然而我們卻一錯再錯。事實上，無論對於他人行為的預測失準了多少次，我們總是可以用當時未知的事情做為辯解。透過這種方式，我們掩蓋了框架問題，一再說服自己下次會做好，卻永遠都不明白我們真正錯在哪裡。

這種行為模式在動機與金錢報酬的關係中最為明顯，也最難消除。例如，實施金錢獎勵制度顯然能提升員工表現，而且數十年來，職場上大幅出現以績效為基礎的薪資制度，最具代表性的就是高階主管薪酬與股價掛鉤。

當然，員工在意的顯然不只薪水，還有內在的愉悅感、認同感，以及在個人職涯上的成長與晉升等因素，這些都會影響工作表現。

在其他條件都相同的情況下，適當的金錢獎勵可以提升個人表現——這似乎理所當然。然而，多年來有多項研究顯示，薪酬與工作表現之間的關係，實際上的複雜程度讓人難以想像。

舉個例子，最近我跟雅虎（Yahoo!）的同事梅森（Winter Mason）進行了一系列網路實驗。我們給予受試者不同的薪資，並要求他們執行各種簡單的重複性工作，例如：按照正確的時間順序排列一組車流照片，或是在矩形網格上，找出隱藏在一堆英文字母中的英文單字。

所有受試者都是在亞馬遜土耳其機器人（Amazon’s Mechanical Turk）這個外包網站上招募而來，這個網站是亞馬遜公司於二○○五年推出，原先是用來找出重複的庫存商品。現在有數百家企業使用土耳其機器人進行「群眾外包」（crowd-source），處理五花八門的各種任務，像是標示圖片中的物品、描述新聞報導的觀點，或是判斷兩種說法中哪一個比較清楚。這個網站也是招募心理學實驗受試者的一個有效方法，就像心理學家多年來在大學校園裡張貼廣告那樣，不過土耳其機器人網站的「託客」（turkers）完成一件任務的報酬通常只需要幾美分，只占了研究經費的一小部分。

我們的實驗總共納入數百位受試者，完成了數萬件任務。有些受試者完成一件任務只能得到 1 美分的酬勞，例如整理一組圖片、找出一個單字。但是，有些受試者完成相同任務卻會得到 5 美分或 10 美分。這在工資上是相當大的差異，要知道，美國電腦工程師的平均時薪只有聯邦最低工資的六倍，所以你可以預期這個工資差異會對受試者的行為產生強烈影響。

結果確實如此。我們付的錢越多，受試者離開實驗之前完成的任務就越多。我們還發現，不管工資多少，分配到「簡單」任務（每一組有兩張圖片需要歸類）的人，比分配到中等或困難任務（每一組有三至四張）的人完成更多任務。換句話說，這些都符合常理。

但接下來的問題是：雖然存在上述差異，我們發現這群受試者的工作品質，也就是歸類圖片的準確度，並不會因為工資不同而下降，即使只有正確完成才能拿到酬勞。

該如何解釋這個結果？我們並不十分確定。在受試者完成任務之後，我們問了一些問題，包括他們認為自己的工作該得到多少報酬。有趣的是，他們的回答與工作難度無關，而是取決於獲得的工資。平均而言，每件任務得到 1 美分的受試者，認為自己該得到 5 美分。得到 5 美分的認為自己該得到 8 美分，而得到 10 美分的則認為自己該得到 13 美分。

換句話說，不論他們實際上得到多少（還記得有些受試者的工資是別人的十倍嗎），每個人都覺得工資過低。大家在直覺上會認為，給予金錢獎勵就能夠提升員工的動機，但這個實驗告訴我們，即使是非常簡單的工作，工作動機也會因爲員工的權利意識提升而大幅減弱。

——本文摘自《超越直覺》，2024 年 01 月，一起來出版，未經同意請勿轉載。

• 作者 / 詹姆斯．舒茲曼（James Suzman）
• 譯者 / 葉品岑

我自一九九〇年代初開始，持續記錄芎瓦西族和不停擴張的全球經濟的接觸，而這些遭遇十之八九讓他們傷痕累累。這些故事經常相當殘酷，發生在兩種判若天壤的生活方式鄰接的邊疆，雙方基於對稀缺性本質截然不同的假設，抱持非常不一樣的社會和經濟哲學。市場經濟及其對人性的假設，令芎瓦西人既困惑又沮喪。但不只他們這樣覺得。從東非的哈德札族（Hadzabe）到北極圈的因紐特人（Inuit），以及其他在二十世紀依然過著狩獵採集生活的社會，也難以理解與適應一個以永恆稀缺性為基礎的經濟體系規範。

人類的祖先，並未專注於「稀缺性」

凱因斯最初描述他的經濟烏托邦時，對狩獵採集社會的研究充其量是社會人類學這門新興學科裡的一項餘興節目。即便想多認識狩獵採集者，他也不可能找到太多挑戰當時盛行觀點的看法，亦即原始社會的生活，就是不停與飢餓對抗的生活。但他也不會找到任何證據足以說服他相信，儘管偶爾遇到挫折，人類旅程是一個進步的故事，而推動進步的是我們想要工作、生產、建設和交易的渴望，受到人類想解決經濟問題的內在衝動所激發。

但我們現在知道，像芎瓦西人這樣的狩獵採集民族，並沒有時時刻刻處於飢餓邊緣。相反地，他們通常營養充足，壽命比多數農業社會的人更長，而且每週鮮少工作超過十五個小時，能把大部分時間都花在休息和休閒活動。我們還知道，他們之所以能夠這樣，是因為他們不會例行性地儲存糧食，也對累積財富或地位毫無興趣，而且幾乎只為滿足短期物質需求而工作。

儘管那些認為經濟問題是人類面臨的首要問題的人堅稱，我們所有人都被迫在無窮欲望和有限財富之間的煉獄受折磨，但狩獵採集者卻沒有太多物質欲望，只要付出幾個小時努力就可以滿足。他們組織所有經濟活動的前提，是相信物質的富足，而不是以稀缺性為首要考量。正因如此，我們有充分理由相信，由於人類祖先在智人三十萬年的歷史長河中，高達九成五的時間是行狩獵採集，關於稀缺性問題中的人性假設，以及我們面對工作的態度，其根源來自農業。

在歷史上絕大多數時候，人類的祖先並不像現代的我們一樣專注於稀缺性。這提醒了我們，除了解決經濟問題之外，生活中還有很多事要做。每個人都知道，除了職業以外，我們習慣性地將各式各樣帶有目的性的活動描述為工作。舉例來說，我們會為人際關係「努力」、在我們的身體上「下功夫」，甚至「利用」閒暇的時間。

在空前富裕的年代，為何我們仍覺得匱乏？

當經濟學家把工作定義為，人類為滿足「需要」與「想要」而付出時間和努力，他們就迴避了兩個顯而易見的問題。第一個問題是，很多時候，工作和休閒的唯一區別在於脈絡的不同，還有看我們是領錢做某件事，還是自掏腰包去做那件事。對古代的採集者而言，狩獵麋鹿是工作，可是對很多第一世界的獵人而言，那是一項緊張刺激而且通常非常昂貴的休閒活動；對商業藝術家而言，畫畫是工作，可是畫畫對數百萬業餘藝術家是令人身心放鬆的享受；對遊說者而言，和輿論領袖培養關係是工作，可是交朋友對我們一般人是一大樂事。再來，第二個問題是，除了我們為滿足食物、水、空氣、溫飽、友誼和安全等基本需求所付出的精力之外，究竟什麼是必需品也是眾說紛紜。不僅如此，我們的需求經常難以察覺地和欲望融合在一起，幾乎不可能將它們明確分開。因此，有些人會堅稱，早餐吃可頌麵包配一杯好咖啡是必要的，可是對其他人而言，這樣的早餐卻是一種奢侈。

「工作」最普世的定義應該是，工作涉及有目的性地為某個任務耗費精力或付出努力，以期實現某個目標或達到某個目的。這樣的看法，無論是狩獵採集者、西裝筆挺的衍生性金融商品交易員、手足重繭的自給農民或任何人都會同意。自從古人類首次劃分周遭世界，並以概念、文字和想法組織他們在世界上的經驗，他們幾乎無疑已經擁有某種工作的概念。就像愛、親職、音樂和哀悼，工作是人類學家和旅人漂泊到陌生國度都有辦法掌握的少數概念之一。當口語語言或參不透的習俗成為阻礙時，幫助別人完成一項任務這樣簡單的舉動，經常能比任何笨拙的話語更能迅速地打破人際藩籬。因為這樣的舉動能展現善意，而且就像一支舞或一首歌，能創造交融的目的和融洽的感受。

當我們不再認為經濟問題是人類面臨的最大難題，我們除了能把工作的定義從謀生問題往外延伸，甚至還能找到新的觀點，認識自有生命以降至忙碌的今日，人類和工作之間剪不斷、理還亂的歷史淵源。與此同時，一系列的新問題也應運而生：為什麼我們今天賦予工作的重要性，比我們的狩獵和採集祖先多那麼多？為什麼在一個空前富裕的年代，我們滿腦子想的仍舊是匱乏？

——本文摘自《為工作而活》/ 詹姆斯．舒茲曼，2021 年 11 月，八旗文化。

市場的公開資訊，真的能幫助消費者做出好決定嗎？

經濟學通常假設消費者主權可以使個人福利最大化：消費者會權衡各種機會，並選擇能夠最大化自己效用的選項。

但市場提供的資訊，是否足夠讓消費者最大化自己的福祉？消費者是否會臨時改變心意，喜歡上別的商品？消費者是否渴望擁有一些與當前選項不同的商品？餐點標示熱量有助減肥？

許多經濟學家覺得，企業藉由巧妙的廣告誘使消費者做出不明智的選擇；還有些經濟學家認為，消費者的確做出不明智的選擇，但過失應該算在他們自己頭上。本章稍後將討論這些行為經濟學家的論述。

多數經濟學家猛然意識到，現行市場其實並不缺乏資訊，公開且良好的資訊量非常大。許多製造商努力宣傳自家商品，甚至提供與其他廠牌的優劣比較及相對的價格訊息；聲譽良好的廠牌和在乎名聲的百貨業者，也間接提供優良品質商品的相關線索。這些都是市場行之有年的公開資訊。

數位革命使資訊量瞬間膨脹數倍。有了網路搜尋功能之後，人們不用走進商店就可以獲得充足的商品訊息。譬如我最近在尋找合適的行李箱，幾個購物網站提供了關於尺寸與重量的資訊、羅列產品的優缺點，還有先前買家對特定型號箱子的評論。

如果在Google搜尋中輸入「行李箱評價」，一下子就會跳出《消費者報告》（Consumer Reports）、《漫旅》（Travel + Leisure）、《好管家》（Good Housekeeping）、《今日美國》（USA Today）、《商業內幕》（Business Insider）、家電網（Wirecutter）、集點網（Upgraded Points）等提供的資訊。

資訊越多越詳細，真的越好嗎？

儘管可靠的資訊來源比比皆是，消費者仍舊無法窮盡所有資訊。經濟學家認為消費者的確「不應該追求完全的知情」，因為搜尋資訊與消費資訊都需要投入時間和金錢。

因此，對擁有部分資訊的消費者而言，只有未知資訊的預期價值超過獲取資訊的成本時，才值得追求更多資訊。另一方面，即使市場的競爭壓力迫使廠商提供大量的商品資訊，還是依然沒有揭露許多重要、與安全相關的訊息。

舉例來說，曾有廣告商建議布朗威廉森菸草公司（Brown and Williamson Tobacco Corporation）在宣傳旗下新商品時，強調新配方能降低引發心臟疾病的有害氣體，然而這項建議並未被接納。

一份內部文件顯示，該公司高層認為：「在特定有害氣體對心臟疾病的影響獲得政府證實且廣為人知之前，貿然在廣告中提及這種氣體並不具有策略性價值。」

由於廣告商極其堅持，該建議最終遭到菸草公司斷然拒絕。該公司認為，提及這些氣體只會適得其反，因為這麼做，反倒公開揭露吸菸對心血管的不良影響。

當市場競爭機制無法為消費者提供重要的資訊時，政府的干預才具有價值。政府公開揭露與吸菸相關的資訊，確實能降低一部分的吸菸率，也會促使廠商降低香菸中的焦油和尼古丁含量。企業有時也沒有測試自家產品的動機，因為他們發現：消費者不認為廠商的內部測試具有公信力。

——本文摘自《經濟學家眼中的世界 (40周年好評增修版)：一本讀懂經濟學的優劣與局限，剖析政府、市場和公共政策，探索人類的幸福》，2023 年 5 月，今周刊出版，未經同意請勿轉載。