出身決定了你的成就嗎？科學家不相信優生學？——《為何信任科學》

本文由 Intel 委託，泛科學企劃執行。 

在當今快節奏的數位時代，對於處理器性能的需求已經不再僅僅停留在日常應用上。從遊戲到學術，從設計到內容創作，各行各業都需要更快速、更高效的運算能力，而人工智慧（AI）的蓬勃發展更是推動了這一需求的急劇增長。在這樣的背景下，Intel 推出了一款極具潛力的處理器—— Intel® Core™ Ultra，該處理器不僅滿足了對於高性能的追求，更為使用者提供了運行 AI 模型的全新體驗。

先進製程：效能飛躍提升

現在的晶片已不是單純的 CPU 或是 GPU，而是混合在一起。為了延續摩爾定律，也就是讓相同面積的晶片每過 18 個月，效能就提升一倍的目標，整個半導體產業正朝兩個不同方向努力。

其中之一是追求更先進的技術，發展出更小奈米的製程節點，做出體積更小的電晶體。常見的方法包含：引進極紫外光 ( EUV ) 曝光機，來刻出更小的電晶體。又或是從材料結構下手，發展不同構造的電晶體，例如鰭式場效電晶體 ( FinFET )、環繞式閘極 ( GAAFET ) 電晶體及互補式場效電晶體 ( CFET )，讓電晶體可以更小、更快。這種持續挑戰物理極限的方式稱為深度摩爾定律——More Moore。

另一種則是將含有數億個電晶體的密集晶片重新排列。就像人口密集的都會區都逐漸轉向「垂直城市」的發展模式。對晶片來說，雖然每個電晶體的大小還是一樣大，但是重新排列以後，不僅單位面積上可以堆疊更多的半導體電路，還能縮短這些區塊間資訊傳遞的時間，提升晶片的效能。這種透過晶片設計提高效能的方法，則稱為超越摩爾定律——More than Moore。

而 Intel® Core™ Ultra 處理器便是具備兩者優點的結晶。

Tile 架構：釋放多核心潛能

在超越摩爾定律方面，Intel® Core™ Ultra 處理器以其獨特的 Tile 架構而聞名，將 CPU、GPU、以及 AI 加速器（NPU）等不同單元分開，使得這些單元可以根據需求靈活啟用、停用，從而提高了能源效率。這一設計使得處理器可以更好地應對多任務處理，從日常應用到專業任務，都能夠以更高效的方式運行。

CPU Tile 採用了 Intel 最新的 4 奈米製程和 EUV 曝光技術，將鰭式電晶體 FinFET 中的像是魚鰭般阻擋漏電流的鰭片構造減少至三片，降低延遲與功耗，使效能提升了 20%，讓使用者可以更加流暢地執行各種應用程序，提高工作效率。

Foveros 3D 封裝技術：高效數據傳輸

2017 年，Intel 開發出了新的封裝技術 EMIB 嵌入式多晶片互聯橋，這種封裝技術在各個 Tile 的裸晶之間，搭建了一座「矽橋 ( Silicon Bridge ) 」，達成晶片的橫向連接。

而 Foveros 3D 封裝技術是基於 EMIB 更進一步改良的封裝技術，它能將處理器、記憶體、IO 單元上下堆疊，垂直方向利用導線串聯，橫向則使用 EMIB 連接，提供高頻寬低延遲的數據傳輸。這種創新的封裝技術不僅使得處理器的整體尺寸更小，更提高了散熱效能，使得處理器可以長期高效運行。

運行 AI 模型的專用筆電——MSI Stealth 16 AI Studio

除了傳統的 CPU 和 GPU 之外，Intel® Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元，專門用於在本機端高效運行 AI 模型。這使得使用者可以在不連接雲端的情況下，依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法，保護了數據隱私，同時節省了連接雲端算力的成本。

MSI 最新推出的筆電 Stealth 16 AI Studio ，搭載了最新的 Intel Core™ Ultra 9 處理器，是一款極具魅力的產品。不僅適合遊戲娛樂，其外觀設計結合了落質感外型與卓越效能，使得使用者在使用時能感受到高品質的工藝。鎂鋁合金質感的沉穩機身設計，僅重 1.99kg，厚度僅有 19.95mm，輕薄便攜，適合需要每天通勤的上班族，與在咖啡廳尋找靈感的創作者。

除了外觀設計之外， Stealth 16 AI Studio 也擁有出色的散熱性能。搭載了 Cooler Boost 5 強效散熱技術，能夠有效排除廢熱，保持長時間穩定高效能表現。良好的散熱表現不僅能夠確保處理器的效能得到充分發揮，還能幫助使用者在長時間使用下的保持舒適性和穩定性。

Stealth 16 AI Studio 的 Intel Core™ Ultra 處理器，其性能更是一大亮點。除了傳統的 CPU 和 GPU 之外，Intel Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元，專門針對在本機端高效運行 AI 模型的需求。內建專為加速AI應用而設計的 NPU，更提供強大的效能表現，有助於提升效率並保持長時間的續航力。讓使用者可以在不連接雲端的情況下，依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法，保護了數據隱私，同時也節省了連接雲端算力的成本。

軟體方面，Intel 與眾多軟體開發商合作，針對 Intel 架構做了特別最佳化。與 Adobe 等軟體的合作使得使用者在處理影像、圖像等多媒體內容時，能夠以更高效的方式運行 AI 算法，大幅提高創作效率。獨家微星AI 智慧引擎能針對使用情境並自動調整硬體設定，以實現最佳效能表現。再加上獨家 AI Artist，更進一步提升使用者體驗，直接輕鬆生成豐富圖像，實現了更便捷的內容創作。

此外 Intel 也與眾多軟體開發商合作，針對 Intel 架構做了特別最佳化，讓 Intel® Core™ Ultra處理器將AI加速能力充分發揮。例如，與 Adobe 等軟體使得使用者可以在處理影像、圖像等多媒體內容時，能夠以更高效的方式運行 AI 算法，大幅提高創作效率。為各行專業人士提供了更加多元、便捷的工具，成為工作中的一大助力。

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。

We have been authorized by Princeton University Press to use this conten. 該內容由普林斯頓大學出版社授權使用

——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。

科學，一種帕斯卡賭注

如果一個科學主張會對社會、政治或個人造成影響，那在衡量它時，就必須多考慮一個問題：如果錯了會怎樣？接受一個主張最後卻發現它是錯的，有什麼風險？拒絕一個主張而最後發現它是對的，又如何呢？

如果知道服用避孕藥的風險，一位健康女性就可以在憂鬱出現時即時停藥。避孕藥引發的憂鬱通常很快就會消失，對許多女性來說這樣的風險還算輕微，值得一試。同樣地，牙線很便宜，使用牙線每天只需要幾分鐘，如果最終發現沒什麼用處也不會有太大損失。但某些議題就沒那麼簡單了。

想想人為氣候變遷，儘管相關科學研究已經持續了五十年，累積了上萬篇同儕審查的科學論文、數百篇政府及非政府組織的報告，許多美國人仍懷疑氣候變遷的真實性及人類在其中扮演的角色。總統、國會議員、企業領袖、《華爾街日報》的社論都曾表示懷疑，拒絕相信好幾個世紀以來充分發展的物理理論，以及海平面上升和頻繁極端氣候事件等經驗證據。另外有些人則認為，儘管人為氣候變遷真的有發生，但不會造成太大影響，甚至是件好事。

做為一位科學史學者，我知道能量有限理論、優生學、激素避孕藥的歷史，也知道要判斷使用牙線是否有益十分困難，最重要的是我知道地質學家在衡量大陸漂移理論時受到了政治理念影響。我從未預設我們相信科學永遠合理，或通常是合理的，我一直認為這個問題很棒：科學主張的基礎為何？我們應該相信科學家嗎？

信任科學非常重要，但科學家不能期待大眾單憑信任就接受他們的主張。科學家必須解釋他們如何做成這些主張，並承認他們有可能因為忽略或蔑視某些證據而犯錯。如果有人合理指出某些證據被漠視或不合比例的強調，無論這個人是科學家、業餘專家、記者還是飽學的公民，都該考慮他的想法。科學家必須保持開放，明白他們有可能犯錯或忽略某些重要的事情。重點在於，無論科學家有多麼聰明正直，我們相信的都不是科學家，而是相信科學做為一種社會過程，能夠嚴謹地檢驗科學主張。

有些科學結論已經發展完整，不再有人提出合理的懷疑；有些理論則是早就被推翻了。上述論點並非在說科學家應該繼續投入時間與精力，反覆證明或推翻這些結論。如同孔恩在超過半世紀前所討論的，如果說科學可以說是一種進步，那是因為科學家知道怎樣達成共識、往下一步邁進。針對大陸漂移理論的辯論，是在新一代科學家找到了一系列更切中要害的證據後才重新開啟的，這可說是該案例中最突出的一個面向。

我們可以用帕斯卡的賭注來說明這個問題。無論一項科學知識發展得有多完整，無論專家共識有多強大，永遠還是會有不確定之處。因此每當有人挑戰科學知識（不管是出於什麼原因），我們都可以先學帕斯卡這樣問：如果這項科學主張最後證明是對的，忽視它會有什麼風險？相較之下，因應這項主張而行動，但最後發現它是錯的，代價又是什麼？ 不用牙線的風險真實存在，但不至於太嚴重；對氣候變遷的科學證據視而不見，代價則太高昂了。

不可諱言，提倡優生學社會政策的人也認為不施行這些政策會帶來極大的風險。當然那只是他們對科學證據的解讀，而如我們所見，這些證據該如何解釋，並未有共識達成。這裡我們又要回頭強調共識。如果可以證明相關領域專家並未達成共識，那公共政策的基礎顯然十分薄弱。這也是為什麼菸草公司長久以來，一直嘗試宣稱科學認為菸草會帶來危害這件事其實沒有那麼確定。如果真的是這樣，他們說菸草管制過於倉促就是對的。同樣地，如果人為氣候變遷還沒達成科學共識，石化產業和自由主義智庫要求更多研究，就是正確的。因此共識研究關係重大，知道共識存在無法讓我們知道該如何面對氣候變遷，但可以告訴我們問題確實存在。

如果確定相關領域的專家已達成共識，下一步呢？我們可以充滿信心地接受他們的結論，以此當作決策依據嗎？我的答案是有條件的肯定。可以，條件是社群有理想運作。這個條件很重要，如同溫恩所說，如果科學想要得到尊重與信賴，那麼「在組織型態、管理方式、社會關係等方面擁有優良的制度，就不只是為了讓科學進入大眾生活而作非必要的渲染，而是批判性社會文化評估的必備元素。」

科學史顯示社群不見得能如理想般達到開放、多元、確實執行轉化型質問，而且通常都做不到（不過沒達成這些理想，影響也不一定會很深刻，有時甚至難以察覺）。歷史學家史塔克指出，美國國家生命倫理委員會建議在審查以人類為實驗對象的研究時，委員會至少要有四分之一成員不隸屬執行該研究的機構，但這個目標很少達成。

我們要如何知道科學社群夠不夠多元、有沒有做到自我批判、讓另類意見有機會發聲？尤其是研究進行初期，有潛力的方法不該太早被否定。我們該如何判斷制度好不好？這裡沒有統一標準。很多科學家對大陸漂移的想法錯了，這不代表現在另一群科學家對氣候變遷的想法也錯了，他們可能對可能錯，我們不能預設立場。

除了檢查高素質的專家社群有沒有達成共識，我們也可以問：

社群中的科學家能接受不同觀點嗎？社群成員是否能代表廣泛的觀點，有不同的想法、理論取向、方法學偏好和個人價值？

是否使用不同的方法和多樣的證據？

不同的意見有沒有機會發聲、被充分考慮和看重？

社群是否對新資訊開放？能否自我批判?

在年齡、性別、種族、族群、性向、國家等面向上，社群的組成是否多元？

最後一點需要進一步解釋，科學訓練的目的是要限制個人偏見沒錯，但所有已知證據都顯示我們沒做到這點，而且可能真的很難。個人偏見很難避免，但可以透過多樣化來校正。不過，真的需要在人口組成上多元，才能讓觀點多元嗎？

關於這個問題最好的答案，是人口多元很接近觀點多元，甚至可以說是能夠促成該目標的手段。一群白人、中年、異性戀男性可能對許多議題看法分歧，但他們也會有盲點，例如在性別或性向上。在團隊中加入女性和酷兒是一個辦法，讓更多本來可能錯失的觀點被納入考量。

這是觀點知識論的基本論點，主要由哈定提出（見第一章）。我們的觀點很大程度取決於生活經驗，比起有男有女的社群，一個全由男性（在觀點知識論上則是全由女性）組成的社群，經驗可能比較狹隘，觀點也可能因此比較狹隘。商業世界有證據支持這點，針對職場性別多樣性的研究顯示，女性加入領導階層有助於公司獲利，但只限於一定比例：60%。如果公司領導階層全部或大部分是女性，這種「多元紅利」就會開始降低。這也的確符合以上論點。

前面提到的問題其實並不容易做到，但如果任何一點沒有做到，通常很容易就會被發現。更常見到的是社群中的某些人性格傲慢、心胸狹窄、自我膨脹（這些實在太常出現了！），但社會學觀點的知識論認為個人的影響不大，重要的是團隊整體足夠多元，公開討論的管道暢通，新證據和新想法有機會傳播。

哲學家道格拉斯論證過，當科學結論帶來的影響不在知識層面，而是關係到道德、倫理、政治或經濟，就無法避免價值觀在不知不覺中影響我們對證據的判斷。（例如自由派可能會比較快接受氣候變遷的科學證據，因為這代表政府可能要干預市場運作，而他們對這點接受度較高。）

因此，一個議題影響社會愈深，研究它的社群就更必須公開且多元。 不過有時候某些議題看似單純、只是知識問題，實際上卻不是。科學家可能會說他們純粹在討論問題的知識面，但實際上不是。這表示無論是什麼議題，科學社群都需要留意多元和開放程度，對新想法保持開放，尤其是得到實證證據支持的想法，或嶄新的理論概念。

例如可以在決定經費補助對象或審查論文時，多加考慮新穎的想法。包容新穎想法最後發現它錯了，應該還是好過因為批判而錯過好的想法。很多科學家非常強調在面對知識時應該表現出嚴厲的態度，實際上還可能流於粗暴，這可能在無意間造成同行不願多言，特別是年輕、害羞或缺乏經驗的科學家。嚴厲很重要沒錯，但保持開放可能更重要。

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