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只是買了標示不清的商品而已,會付上多大的代價?「資訊揭露」的必要與兩難——《資訊超載的幸福與詛咒》

天下文化_96
・2022/08/28 ・2651字 ・閱讀時間約 5 分鐘

除了嚴格規範,「資訊揭露」也是另一種做法

相較於較積極的監督管理方式,要求資訊揭露的一大優點在於較為靈活,也尊重自由市場運作的機制。政府監理法規往往會大刀一舉砍下,忽略異質性可能造成嚴重的不良效果。

舉例來說,強制規定電器必須達到一定的能效標準,就可能導致後續生產的產品性能變差,或提供消費者不想要的性能。

相較之下,要求提供資訊,是尊重消費者選擇的自由。要求汽車製造商測量並公布汽車安全規格,想買車的人可以在安全與其他考量(例如價格和樣式)上做出權衡;要是餐廳顧客都能知道餐點熱量,想減肥的人可以善用這項資訊,不擔心熱量的人也不受影響。

選購汽車時,業者公布汽車的規格與安全檢測,對消費者來說是相當重要的資訊。圖/Pixabay

單純揭露資訊,並不會干擾消費者自主,甚至有助於個人做決定時的自主權(以及決定的品質)。而且如果設計得當,還能提升決策時的效率。

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然而,怎樣才是好的資訊揭露?

怎樣才叫設計得當?美國芝加哥大學法學院講座教授歐姆瑞.班夏哈(Omri Ben-Shahar)和密西根大學醫學院教授卡爾.施奈德(Carl Schneider)的一篇文章凸顯這個問題,篇名耐人尋味:〈強制資訊揭露的失敗〉(e Failure of Mandated Disclosure)。

兩位作者足足花了 12 頁列出美國聯邦與各州法律、行政規則,以及法院裁決中卷帙浩繁、有時荒謬無比的資訊揭露要求。

這些要求涵蓋幾乎所有類型的貸款、銀行帳戶、共同基金、信用卡、證券經紀人、信用報告機構、投資顧問、自動提款機、當鋪、發薪日貸款(payday loan)、先租後買(rent-to-own)合約、分期付款銷售、各類保險合約、汽車租賃、自助倉儲設施、汽車拖吊廠、汽車維修行,包山包海不一而足。

強制業者揭露,並不一定可以達成目的。圖/Pixabay

其中或許最有趣(可能也略顯驚悚)的例子,是要求加州殯葬業者告知棺材買家:「並無任何科學或其他證據顯示,具有密封裝置的棺材能夠保存人類遺體。」

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對於資訊揭露的各項規定,班夏哈與施奈德深表懷疑。部分原因出於揭露方式通常設計不佳,部分原因則出於他們認為最後注定會失敗。

為什麼需要刻意揭露這些資訊?

不論他們的論點是否正確,只要仔細讀過文中列出的清單就會發現,政府通常在特定情況下才會強制要求揭露資訊:其一是買方手中的資訊較少、賣方手中的資訊較多;其二是買賣雙方的交易誘因在一定程度上不對等(請注意,在許多重要案例中,所謂買賣雙方指的可能是提供與接受建議的人)。

例如以下情況:

  • 汽車經銷商與汽車買主的互動。賣方比較了解自己販售汽車的安全性,但汽車安全性對於買方更重要。
  • 連鎖餐廳與用餐者的互動。賣方比較了解自己販售餐點的營養成分,但餐點的營養成分對於買方更重要。
  • 醫師和患者的互動。賣方比較了解不同的醫療檢測與療法,但可能會出於個人誘因,向患者推薦不符合患者最佳利益的特定檢測、藥物或服務(例如手術)。
  • 製造商與消費者的互動。製造商將生產工作外包給不當對待勞工或破壞環境的承包商,而消費者雖然喜歡低價,卻也想購買「綠色環保」或符合社會責任的產品。

資訊揭露除了想解決傳統資訊不對稱(asymmetric information)或誘因不一致(misaligned incentives)所形成的市場失靈;有時也是為了保護消費者不受傷害。

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市場失靈是個體經濟學的術語,當競爭市場的運作發生問題時的經濟理論。圖/iportret

現在除了傳統的經濟理論,也能從心理學與行為經濟學得到支持強制資訊揭露的論點。這套新的論點,處理的是所謂「行為市場失靈」(behavioral market failure)。

行為經濟學參考一般經濟學的外部性(externality)概念,帶入內部性(internality)概念,也就是消費者替自己製造成本,但在決定當下並未意識到這件事。

舉例來說,吸菸者可能很享受吞雲吐霧,卻不想得肺癌;暴飲暴食造成肥胖問題的人,享受美食時很開心,卻仍苦惱於伴隨而生的健康問題;今天揮金如土快樂花錢的人,等明天發現口袋空空,可能也高興不起來。

想公開資訊,也要問人家願不願意啊!

請注意,光憑內部性這一點,還不足以構成充分理由要求強制揭露資訊;至少還要證明雙方的誘因有一定程度的不對等。

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假設買方在第一時間做出的決定,將在下一個時間點造成長期的成本,而且程度超過第一時間得到的短期效益。這時,如果賣方的誘因與買方的長期利益一致,所提供的資訊或產品應該會努力減少或消除買方的內部性。

但很顯然,情況多半不是如此。

舉例來說,當速食店顧客並未加以考量餐點熱量對於健康的影響時,業者反而可能利用這一點,提供生產成本低、卻不利於健康的餐點。同樣的,買車的顧客沒注意油耗表現時,車商也可能大推生產成本低、更符合顧客其他需求的吃油怪物車款。

資訊揭露的形式十分多元,但究竟哪一種形式最合適,則視市場失靈的狀況而定;而根據能否驗證資訊真偽(資訊錯誤會受罰),決定會完全不同。

我們有辦法逼迫或是合理要求醫生公布所有療法背後的考量嗎?圖/Pixabay

舉例來說,速食店的熱量標示與車商的油耗標章都能夠透過科學驗證;但在醫師針對患者是否適合進行臨床實驗的判斷上,我們很難認定醫師是依專業做出診斷,抑或是收了介紹費。

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假設資訊能加以驗證,資訊揭露就可以關注在解決資訊不對稱的問題;提供資訊給資訊不足的買方或建議的接受者,讓這場資訊競賽更公平。

舉例來說,政府要求藥廠在處方藥的包裝外加注警告標示,目的是減少藥廠與患者間的資訊不對稱。藥廠掌握藥物副作用的相關資料,但患者在資訊揭露後才能得知;要求車廠提供油耗標章,也是基於相同的道理。

——本文摘自《資訊超載的幸福與詛咒》,2022 年 8 月,天下文化 ,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
142 篇文章 ・ 626 位粉絲
天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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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。

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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。

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 / 圖片:envato

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。

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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。

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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。/圖片:envato

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。

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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。

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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。

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奠定現代通信基礎的克勞德.香農(Claude Shannon)
數感實驗室_96
・2024/06/06 ・743字 ・閱讀時間約 1 分鐘

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

以前小時候如果調皮不聽話,就會被大人叫去跪算盤,現在的家長家裡沒算盤了,反而會拿出電路板讓小孩跪。

咦?為什麼總是拿算數工具來懲罰小孩呢?

電路板上看似複雜電路板密密麻麻的,是電腦進行邏輯計算的關鍵。這小小的薄片能執行驚人的運算功能,背後的奧秘離不開一位傳奇科學家的貢獻。他不僅奠定了現代通信的基礎,還開創了人工智慧研究,這可不是一般人一生能做到的成就,但克勞德.香農(Claude Shannon)卻一次搞定。

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這位非凡的科學家是如何改變了我們的時代?

他讓我們今天能享受高效的通訊技術和智慧生活。如果你也覺得現在生活離不開手機和電腦,那你應該感謝這位數學和電機工程的天才。

對於 2000 年後出生的人而言,或許覺得用手機傳訊息、用電腦看影片再平常不過。但在 Shannon 出現之前,沒有人能系統性地定義「資訊」和「通訊」。他以其對動手實驗的熱忱,將這些看似無形的概念轉化為實際的理論,為世界帶來了一場資訊革命。

正是因為 Shannon 的卓越貢獻,我們才能享受如此便捷的現代通信技術。他不僅改變了科學的面貌,還深刻地影響了我們的日常生活。

Shannon 的故事也提醒我們,熱愛與好奇心是推動進步的核心力量。他用智慧和創造力,為我們打造現代通信的基礎,並開啟未來的無限可能。

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 55 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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資訊量過大啦!我們其實不擅長處理複雜的資訊?——《生物轉大人的種種不可思議》
商周出版_96
・2023/11/21 ・1330字 ・閱讀時間約 2 分鐘

誰不接受多樣性?

我們的成長方式具有多樣性。有人長得快,有人長得慢;有人長得高大,有人長不高。這種多樣性是「生物的策略」。不過有個東西並不接受多樣性。就是我們的大腦。

人腦不善於處理複雜的訊息。

有一個法則叫做「神奇數字七法則」,意思是:人類一次頂多只能記住七樣東西。

這是真的嗎?我們來試試看。

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請記住以下插圖,限時三十秒。

接著再看下面的圖,什麼東西不見了?

答案是不倒翁。為什麼明明十樣物品也不多,我們就是記不住呢?

再來試試下一題吧。

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雖然超過七個圖,但是這一題可能大家都記得住,因為這些圖都與《桃太郎》的故事有關。先找出關聯性,再加以歸納整理,大腦才有辦法勉強記住超過七樣東西。

大腦不擅長處理太多資訊

記憶圖畫或許比較困難,試試看數字吧。

請記住旁邊的數字,限時五秒。

怎麼樣? 是不是太簡單了點!

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下面這一組數字呢? 也是限時五秒。

上面這一題是不是也太簡單了!

下一組數字呢? 限時同樣五秒鐘。

如何?

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前兩題應該可以輕輕鬆鬆記住,但是第三題就比較不容易了吧?

你知道第三題有幾個數字嗎?

答案是八個。

只有八個!

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人類厲害到發明了電腦,我們優秀又傑出的大腦照理說應該能理解一百、一萬,甚至一億個數字。然而實際上,人腦必須費盡力氣才能記住兩隻手數得完的數字。我們的大腦本質上不擅長處理「大量」的資訊。

理解「大量」的方法

如同上述的例子,當題目是文字(圖像)時,只要歸納出《桃太郎》的故事,我們的大腦就更容易理解。

那麼數字呢?

我們來看看下面的數列。

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把亂七八糟的數字排成一列,是不是就好記很多?

如果再排成下面這樣呢?

這次是依照數字的大小排序。

我們可以看到「3」有兩個,而 1 到 9 中間缺少了「7」和「8」。經過排列和整理順序之後,人腦就比較能夠理解這些資料。我們的大腦最喜歡把東西排成一列或排順序。學校排成績也是這樣的關係吧?

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——本文摘自《生物轉大人的種種不可思議:每一種生命的成長都有理由,都值得我們學習》,2023 年 8 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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