不要過度指導！如何兼顧規矩與探索，才不會扼殺孩子的與生俱來的探究之心？——《教出科學探究力》

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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• 作者／照護線上編輯部
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長高不只是青春期！若有落後應盡早檢查

「那位小女孩進到診間時，我以為她是國小一年級，但是翻開病歷才發現她已是國小五年級。」成長空間診所陳菁兒醫師表示，「她的父母親說，其實在更小的時候，她的身高百分位都是正常，但是進入幼稚園後，身高卻越來越落後，每次排隊就越排越前面。到了國小五年級，她的身高已經小於三個百分位了，比起同學矮了一大截」

抽血檢查顯示她的類胰島素生長因子（IGF-1，Insulin-like growth factors）比較低，而且檢查發現她的骨齡有落後超過兩年的現象。陳菁兒醫師說，根據這兩個指標，再加上身高矮小、肌肉量較少，懷疑是因為生長激素缺乏症導致的矮小，所以後續至醫院確診，開始進行生長激素治療。接受治療後，小女孩的身高明顯進步，最後的身高也順利在治療三年多後，接近她本身的預估成年身高。

怎麼判斷生長速度有沒有跟上？家長們需要積極測量身高體重

1. 跟自己比，若小朋友長高速度一年少於 4cm 
2. 生長百分比是否落在同齡兒童後 3%
3. 另外還有出生時低體重也可能是日後影響身高的重要因素。

若符合以上之一，建議及早諮詢小兒內分泌專科醫師，才能把握長高黃金期！

身高 = 長高的時間 X 生長的速度

「除了比較矮小、長太慢也是需要專科醫師介入評估的時候」陳菁兒醫師表示。

0-7歲孩童，衛生福利部有設計一個生長曲線計算機。可點擊以下連結，輸入出生日期和身高體重​​等​​​​基本資料，系統會自動幫您算出生長百分位喔！

https://health99.hpa.gov.tw/onlineQuiz/child

「陳醫師，那我家寶貝到底還剩多久時間可以長高?可以長多高?」是當家長們意識到小朋友生長落後時，最常出現的問題。

「很多人會誤以為青春期是長高的黃金期，所以便覺得國小或學齡前矮小沒有關係。」陳菁兒醫師說，「其實在進青春期之後，身高的成長只佔了整體成人身高約 15%，所以在學齡前或小學時，每一年都很重要！如果一年落後 2 公分，經過 5 年後身高就會差 10 公分，千萬不能輕忽！

因為人體生長的時間有限，一旦骨頭生長板癒合後，便會停止長高，沒有成長的空間了，所以一發現有落後情形最好即早介入，建議至少在小學一年級前諮詢專科醫師，進行初步成長評估！

什麼是「生長激素治療？安全嗎?」

陳菁兒醫師說，生長激素治療是一種皮下注射針劑，目前臨床上用於生長激素缺乏( GHD，Growth Hormone Deficiency) ，遺傳疾病造成的身材矮小（如小胖威利、透納氏症…)及低出生體重兒（SGA）造成的身材矮小….等。

若是因為生長激素缺乏而導致生長變慢，在經過生長激素治療後，長高的速度就會回復到正常範圍。越早確定診斷，越早接受治療，成效也會越好。

生長激素治療在醫學應用上已經有數十年使用經驗，像是世界足球明星梅西小時候便接受過生長激素治療。雖然目前身高只有 169 公分，但若不是兒時積極接受生長激素治療，之後成年身高可能只有 140 公分！

一般來說，生長激素治療需要每天或每周注射，但使用的針非常細，注射時其實不太有感覺，比較像被蚊子叮，以平均門診案例來說，國小以上的小朋友，原則上都可以自己回家打。陳菁兒醫師說，施打生長激素需要有耐心，生長激素缺乏症的孩子一般建議持續治療至少 2 至 4 年，身高一年平均可多增加 3 公分。研究指出連續施打 3 至 5 年以上，平均可增加 5 至 10 公分，有些人甚至更多，可以說是每天都幫小朋友的身高做一些努力。

至於副作用，生長激素治療生長激素缺乏的兒童已有長達 15 年以上的使用經驗，目前的臨床研究顯示是沒有明顯副作用，在專科醫師與照護團隊的監測下使用是非常安全的，也建議至少每三 – 六個月要定期追蹤監測，醫師會根據孩童成長的狀況適時調整劑量，幫助達到理想的身高，陳菁兒醫師補充。

另外，生長激素是人體本身就會分泌的激素，與兒童長高的速度有關，會隨著時間變化。陳菁兒醫師解釋，一般而言晚上 10 點到半夜 2 點是生長激素分泌最多的時候，如果在這段時間好好睡覺，睡足 8 小時的話，對長高很有幫助；如果熬夜，生長激素的分泌量則會變低。

另外，高血糖則會抑制生長激素的分泌，陳菁兒醫師說，常喝糖飲、常吃甜食都會讓生長激素的分泌受到抑制，所以提醒家長也要注意兒童吃甜食跟含糖飲料的頻率。

貼心小提醒

因為生長激素治療的成效與骨骼生長板剩下的空間有關，越早開始治療，骨齡越小，生長板空間越多，最後對於身高的成效越好。陳菁兒醫師叮嚀，兒童成長每一年都很重要，請務必至少每 3-6 個月定期測量並記錄身高，學齡前或小學一、二年級一發現有落後情形，請盡快至兒童新陳代謝科或兒童內分泌專科醫師門診評估，及早發現及早啟動治療，更能充分運用長高黃金期！

醫師檔案 – 成長空間 陳菁兒醫師
【 現任 】成長空間診所副院長/禾馨醫療兒科主治醫師
【 經歷 】台北榮民總醫院兒童醫學部 遺傳暨新陳代謝科總醫師
【 專長 】兒童成長、肥胖兒童相關代謝疾病、基因檢測遺傳諮詢
菁兒醫師的成長花園: https://drjillgrowthgene.blogspot.com/

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6. Hall, John E. Guyton and Hall Textbook of Medical Physiology. 13th ed. Chap.75., W B Saunders, 2015

孩子天生就充滿好奇心：看到就想摸、摸到就想吃

觀察是探究之母。觀察是多面向的，每個孩子一出生、開始有知覺感受，就展開他的觀察旅程。他們會用手去抓身邊的任何東西，也常常會把東西放進嘴裡。

他們總是很想知道，身邊這些東西是「什麼」？

等孩子長大一點之後，也都會經歷一段破壞力很強的階段，拿到筆就想亂畫，拿到什麼裝置就想把它拆開看看，在外面看到車子就會想摸一下，看到水坑就想踩下去。直到父母對他們說過無數次「不可以」之後，他們才慢慢「變乖」。不再亂畫，也不再亂摸、亂踩。

放心讓孩子探索世界吧！會飛快的成長

當然，好奇心會殺死貓，也會造成危險。我不是說小孩做任何事都該被鼓勵，不需要被教育，他們當然需要被指導去適應安全和社會規範，慢慢的學習做出適當與安全的行為。

許多時候父母心無餘力，只能用最快速、有效的方式告訴孩子：「不行」，讓他們快速學會某些規範。

然而當大人對於孩子所有的探索，給予的回應一律都是「不行」，就可能會讓孩子失去許多探索與發現的機會，因此，大人需要多花一點心思，讓孩子在合適的情況下進行探索。

如何在「讓孩子盡情探索」和「維護孩子安全與家庭整潔」的拉扯之間進行權衡，是相當考驗家長智慧的事，不過我想提醒的是：許多小小孩的遊戲，像是那些亂摸、亂咬、亂拍，常常是他們的「實驗方式」，只要在安全的前提下，有時候家長不妨放手讓他們試試看。

平時家長如果心有餘力，不妨在家裡準備一面牆，告訴孩子：「在這裡，你畫什麼都可以。」當孩子用手觸摸路上的車子時，可以停下來請他看看手指說：「你看看手指上有什麼？」然後幫他擦一擦，繼續往前走；偶爾可以在下雨時，幫孩子穿上雨褲、雨鞋，告訴他：「你今天可以盡情踩。」在確定水坑不深、安全的情況下，踩水坑是很過癮的。

這些看起來不受控的孩子亂玩行為的背後，潛藏的是孩子不受局限、對世界充滿好奇的心靈。

孩子對世界的各種探索與觀察，一開始或許的確看不出什麼「成果」，但長期下來就會累積非常多的經驗，成為更多、更深入觀察的基礎，逐漸將觀察結果轉化為一個個疑問的素材。

避免 Emotional Damage！試著不過度干涉

等待小小孩長大一點，口語、繪圖、書寫等能力更好一點時，他們就會用說的、畫的或寫的，把他們觀察到的有趣事物記錄下來。家長其實只需要扮演跟小孩對話的角色就行了，多跟他們聊聊他們說的、畫的、寫出來的東西。

除非他們來求助，說他想要描述某件事物，但是一直做不好，希望父母幫他想想辦法，否則大人無須給他們太多的指導規定。藉由一些對話，有時當父母表達一些閱聽之後不理解的點，對孩子來說就能提供許多幫助，因此不需要太過積極的過度指導。

「過度指導」一直是我觀察到台灣父母容易犯的教養錯誤。

父母常常沒辦法忍受孩子的作品太過幼稚，於是忍不住過度指導、甚至直接插手協助。例如我的孩子小時候，曾發生一件讓我印象深刻的事。

有一年放寒假前，幼兒園發給每個小朋友一個白色的紙燈籠，讓他們回家完成彩繪，作品將在元宵節那天掛在幼兒園裡展覽。我們讓孩子依自己的想法創作，想當然，成品就是一個沒有受過訓練的中班小孩能畫出來的樣子。

但到了元宵節當天，我們卻在幼兒園看到一盞比一盞更精美的燈籠。

台灣父母對於這種會產生公開比較，或甚至會有比賽名次的場合，似乎極端敏感，常會希望自己的孩子在那些場合中展現出「神童等級」的作品，而不是符合那個年紀的孩子、真正屬於孩子的作品。

父母彷彿等不及孩子能在一夕之間長大，展現羨煞旁人的天賦，交出一份大人眼中「成熟」的作品。

但請別忘了，長大需要時間，成熟必經歷練，等待與陪伴的耐性，是台灣父母必須學習的功課。

學會放手！讓孩子探索出更多的「為什麼」

等到孩子的能力更成熟一點，當然就可以指導他們用不同的技巧有系統的進行記錄。

我們總是會把觀察到的許多現象納入自己大腦的經驗庫中，也會將讀到的知識一併納入。我們常會自動合理化許多現象，也必然會把觀察到的現象進行分類、歸納、推理。

但只要累積得夠多，就一定會發現許多新的現象和原本認定的分類方式或推理有矛盾，或是對現存知識產生無法理解的現象。這些無法理解或矛盾的訊息，就會促使我們提出一個「為什麼」的問題。

許多孩子成長到某個階段，都會開始瘋狂的問「為什麼」，這段時間也常常是父母最難招架的時期。大人面對孩子的「為什麼」問題時，常常直覺想到的回應就是直接告訴孩子自己腦中記得的答案，如果不清楚的話，就打開電腦查一下 Google 就行。

大部分情況下，我認為家庭裡若能出現這樣的對話與互動是很好的。不過有時候，我們可以對那些「答案」提出一些質疑：「這個答案是真的嗎？」、「我們有辦法證明嗎？」、「他們怎麼知道的？」、「有其他可能性嗎？」有時候我們也可以和孩子一起，試著尋找屬於自己的答案。

別強硬灌輸「權威式」答案！以顏色吸熱能力為例

我們家的小朋友在幼兒園時期，有一次聽到老師偶然提到「黑色的東西比較會吸熱」，當時老師等於提供了這個權威的答案。

小朋友回家提到這件事情，我就問他說：「這是真的嗎？我們來想個辦法實驗一下吧。」我隨手拿了一張白紙和黑布，蓋在兩支溫度計上，然後打開一盞 100W 的白熾燈泡照在上面，過幾分鐘，果然觀察到黑布下的溫度計溫度上升得較多。

正當我自我感覺良好，一招實驗就讓小朋友心服口服時，他馬上提出問題：「爸爸，可是我覺得是因為黑布上有很多洞，但是白紙上面沒有洞，所以黑布才會比較熱。」

喔，我的天！原本想說小朋友好騙，隨便弄個實驗就想糊弄過去的結果，就是馬上被打臉啊！一給小朋友機會，他也馬上提出「有其他可能性嗎？」的問題。讓我只能馬上拿另一張白紙，在上面塗黑之後，再做一次實驗，小朋友才心滿意足的相信。

——本文摘自《教出科學探究力》，2021 年 8 月，親子天下 ，未經同意請勿轉載。

科學這門事業並非價值中立，個別科學家也不是。沒有任何人可以真正做到價值中立，當科學家這樣講自己，人們會覺得他們虛偽，因為那是不可能的。除非他們是白痴學者或超級天真，不然就是不誠實。然而誠實、開放和透明又被認為是科學研究的核心價值。科學家怎麼可能同時做到誠實，又說他們沒有自己的價值觀？如果科學家要堅守誠信，同時卻讓大眾誤解他們的角色（就算不是故意的），這會讓他們的事業出現根本的矛盾。

可能有人會反駁，科學家並不是說他們沒有自己的價值觀，只是不會允許這些價值觀影響到科學工作。這種論述不可能證明對或錯，但社會科學研究和一般常識都顯示這不太可能。這就把我們帶到下一個問題，不知為何長久以來都沒有人認真討論一件事，但它卻是許多美國人不信任科學的核心因素：要說科學是價值中立的，多少是在說它沒有價值，至少除了創造知識以外沒有其他價值，而這很容易就變成在說科學家沒有價值信念。當然不是這樣，但如果科學家不願意討論他們的價值觀，就會給人一種印象，認為他們的價值觀有問題，所以才需要遮遮掩掩，或認為他們根本就沒有價值信念。你會相信一個沒有價值信念的人嗎？

我在第二章提出了一個問題：忽視科學主張但最終發現它是對的，風險是什麼？相比之下，相信一個錯誤的科學主張，風險又是什麼？回答這個問題必須仰賴價值。我和康威合著的《販賣懷疑的人》提到，氣候科學所引起的爭辯，幾乎都是價值上的爭辯。很多有影響力的人物在一九八○和一九九○年代相信，政府干預市場的政治風險是如此之大，超越了氣候變遷的風險，因此他們懷疑、蔑視，甚至否認後者的科學證據。這些立場由自由主義智庫繼承，得到共和黨支持，演變成共和黨支持者很多都否認氣候變遷，只是有些積極、有些消極；然後再演變成很多質疑「大政府」的人都懷疑氣候變遷，包括商人、長者、福音派基督徒、住在美國鄉下的人。

即使氣候變遷的證據不斷累積，懷疑論者還是堅稱，就算氣候真的有在變遷，情況也不會太嚴重，或者不是「我們造成的」。因為如果事情真的很嚴重而且是我們造成的，那我們就應該採取行動，可能需要政府以某種方式管制。如此一來，否認氣候變遷逐漸變成美式生活的常態，先是否認證據，最終否認事實。這個問題非常嚴重，但是對於氣候變遷否認者秉持的價值，不能一網打盡說是錯的。

我們可以討論大政府和小政府的優缺、市場管制不足或過度管制的風險，但任何這類討論都（至少在某種程度上）是從價值出發。如果要開誠布公討論這個話題，就必須討論我們的價值觀。不同的人面對同樣的風險，可能有不同的想法，不代表他們就是愚笨或腐敗。人為氣候變遷的科學證據很清楚，疫苗不會導致自閉症很清楚，使用牙線有益健康也很清楚。但價值觀導致許多人拒絕接受證據指出的事情。

回到剛才的問題：你會相信一個沒有價值信念的人嗎？答案當然是不會，這種人是反社會人格。你也不會相信那些擁抱你所厭惡的價值的人。但如果你認為，某個人的價值觀起碼部分與你相似，就算不盡相同，你可能就比較願意聽聽他的想法，接受他說法的一部分。因此，無論價值中立是否能讓一個主張在知識論上比較站得住腳，可以確定的是它在現實中沒有用，不能以此確保溝通、建立信任的連結。

科學寫作的主流寫法不只試圖隱藏作者的價值觀，也把他們的人性一同抹煞了。價值觀隱藏、情緒不得伸張、避免使用形容詞，甚至連「我」這個字都無形中禁止了，即便論文只有單一作者也一樣。理想的科學論文寫得好像作者沒有價值觀或感覺，甚至好像作者根本不是人，這都是為了表現出客觀。

科學家可能覺得根本沒辦法讓否認氣候變遷和相信地球年紀是 6000 年的人相信他們。或許這是真的。我曾經公開表示對於要如何跟千禧世代交流感到非常絕望，他們之中有些人聽信末世論，認為世界就要毀滅了，幹麻還擔心氣候變遷？但當我陷入絕望，隔天幾位記者就告訴我怎樣才能透過基督教價值和教導打動這些人。他們建議我從價值觀下手，社會科學研究也支持這種想法。

結論

科學家壓抑自己的價值觀，堅持科學是價值中立的，這是一條歧路。他們認為人們如果相信科學沒有價值觀，就會相信他們，但這是錯的。

墨頓顯然這樣想，但他可能是錯的，或許反過來才是對的。原因如下：

政治與社會觀念保守的基督徒、自由主義者、共和黨人拒絕相信演化論和人為氣候變遷，大部分分析都聚焦在科學家與這些人之間的價值衝突。但我相信，驅動大多數科學家的價值觀，還是和大多數美國人的價值觀有重疊之處，包括多數的保守派和宗教信徒。近來有一些科學家開始公開聲明他們的價值觀，我認為部分原因是，他們深信這些價值觀確實得到廣泛接納，可以作為信任連結的基礎。 我認為他們是對的。

我認識的大部分科學家都想要預防疾病、促進人類健康、透過創新和發現來強化經濟、保護美國與全世界美麗的大自然。前共和黨議員殷格利斯講得很有說服力，他談到他和海洋生物學家一同造訪大堡礁，他們肩並肩站著，欣賞珊瑚礁周邊生物撼人的美麗。殷格利斯了解到一件事：他看到「創造」，科學家看到「生物多樣性」，但他們實際上看到的、在意的、珍惜的，是同一件事。

我好喜歡這個故事，因為多數人至少都在某方面珍愛自然。不同背景的美國人都曾造訪國家公園和森林，去健行、釣魚、露營、開車、攝影、漫遊、抱怨，雖然從事不同活動，但美景與體驗帶來了共同的喜悅。儘管如此，我們對人類與自然世界的關係，確實有不一樣的想法。有些人想要在冬日的黃石公園騎雪上摩托車，有些人想要安靜休養。幾乎所有美國人都說他們相信自由，然而我們對這個詞的理解卻嚴重分歧，也很難同意該把哪一類自由看得最重要。柏林有句名言：狼的自由可能代表羊的死亡。同意「自由」這個詞意義並不大。

宗教歷史學家普羅特勞指出，猶太人、天主教徒和新教教徒都相信十誡，但是版本差距之大，令人吃驚。例如天主教放棄了不可崇拜偶像，而猶太教與新教徒堅守此道。天主教因此少了一條戒律，只剩九條很奇怪，於是他們把最後一條一分為二，變成第九條是不可貪圖鄰人之妻，第十條是不可貪圖其他東西。儘管如此，美國人中超過 70% 都信奉這三個宗教，他們都還是認同不可殺人、偷竊、通姦或做偽證，也相信我們應該崇拜唯一真神、不可妄稱神的名、守安息日、孝敬父母。伊斯蘭教也同意這些，只是比這三個宗教更加強調慈善：課（zakat），也就是施捨，是五大支柱之一。不過，看看 zakat 這個字和希伯來文中的 tzedakah 多麼相似，tzedakah 代表慈善施予，是猶太生活的道德義務。慈善也是基督教的核心價值，虔誠的摩門教徒會繳納什一奉獻。

在很多政治議題上我們意見相左，但我們的核心價值大部分都重疊。釐清這些我們都同意的部分，並解釋它們和科學研究的關聯，我們就有機會克服盛行的懷疑論與對科學的不信任，尤其是因價值受到衝擊而產生的不信任。

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——本文摘自《為何信任科學：科學的歷史、哲學、政治與社會學觀點》，2024 年 04 月，貓頭鷹出版，未經同意請勿轉載。