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誠實的尺度

科學松鼠會_96
・2013/05/13 ・3201字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 535 ・七年級

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有許多和道德相關的詞語好像是專為聖人和兒童設計的,在殘酷世界中謀生的成人眼裡它們只能用來寫寫官樣文章,比如「拾金不昧」,比如「捨己為人」, 比如「誠實守信」。現在我們生活的環境叫做商品社會,大多數或實或虛的事物都可以變成商品,最終轉化成財富。財富和獲取財富的能力是一個成年人在社會立足 的資本。而對於增加這種資本而言,上面所列的那些優良品質的作用似乎都不如它們的反義詞。

古諺有云:長袖善舞,多財善賈。商業活動有許多盈利的方法,做生意就是要靈活運用這些方法使財富傾進自己的腰包,而美德從來不是必殺技。相反的,一定程度的圓滑狡詐才是生存之策。著名的Borland(寶藍)公司以提供軟件開發所需的各種工具聞名於世,它的創始人之一Kahn先生曾向外界講述過他們賺到第一桶金的軼事。上世紀八十年代初,Borland還只是個皮包公司,他們想在雜誌上打廣告拉生意,卻沒有足夠的錢預付廣告費。雜誌社派人來洽談的那天,Kahn雇了許多閒人充當假員工,把辦公室弄得一派忙碌。他自己裝作很大牌的樣子,在洽談中顯得意興闌珊,其間電話鈴聲不停響起,Kahn當著對方的面在電話上大聲討價還價,而電話那頭是他找來冒充其他雜誌邀約廣告的員工。那人一看這架勢,還以為這家公司是眾多雜誌的搶手貨,連忙百般巴結,幾乎是哀求著要給Kahn打折。最後他開出了一整頁的廣告位,並且同意先出刊後付款。Borland靠廣告賣掉的軟件賺了15萬,還完2萬廣告債之後還剩了一大筆, 一家未來的行業領袖就靠著第一桶金開始飛躍式的發展。

很明顯Kahn耍了手段,他這是欺詐。如果他實力平平,出的軟件賣不好,那家小雜誌的2萬塊就打了水漂。讓別人白白為自己的創業風險買單,這不厚道。可話說回來,Kahn最終是個實力不凡的傢伙。如果沒有這耍滑頭得來的廣告位,也就沒有那筆豐厚的起步資金,世界上也許就少了一家偉大企業。 Borland對軟件業的貢獻不是幾百個2萬塊就能簡單衡量的。

如此我們陷入了一個兩難的境地:一方面,不守誠信的行為本身是有害的,它打破了遊戲的公平性,擾亂了遊戲秩序。並不是每個故事都像Borland公司這樣有個皆大歡喜的結局,不守誠信導致的損失往往殃及無辜。舉個非常簡化的例子,2008年以前的美國經濟政策鼓勵消費,貸款的人很多都高估了自己的能力,到期無法還清。最終這些填不上的赤字引發經濟危機,苦果分給全民大眾一起來嘗。可是另一方面,無商不奸也是商業博弈的特點之一。生產商、製造商、物流 商、零售商、運營商……每方都是一盤棋,關係錯綜,局面複雜,絲毫不算計的老實人永遠要虧本。限制了商業的靈活性,可能就會扼殺許多未來的Kahn和他們的Borland。

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那怎麼辦呢?長遠的發展需要誠信來維持整體穩定,個體卻受利益驅使無法保證整體穩定,而我們又沒有辦法在他們成功或失敗之前辨別出誰是精英誰是孬種,來決定每個人可以信任的程度。

那用宏觀的經濟政策來對個體進行約束如何?比如懲罰那些可能對市場產生長遠危害的行為,大家同時讓一步,為整體發展騰出空間。就好比廟裡的和尚誰都不挑水,寧願大家渴著也不願自己吃虧,這時出台一條廟規說「不去挑水的不許吃晚飯」,大概就解了困局。

經濟政策當然比廟規的難度高得多,不僅僅是從技術角度而言,還因為摻入了更複雜的人性因素在裡面。非常非常簡化地看,如果欺詐對市場整體是有害的, 那麼用嚴刑峻法來杜絕欺詐是政策之一。然而嚴刑峻法下的社會大家由於受到很緊的約束,行為步調會趨於一致,漸漸地文化觀念上也會趨於一致。過於統一的社會由於缺乏多樣性,對外來事物的接受能力會下降,繼而變得不開放,這對自由市場的發展是有害的。嚴刑峻法看起來在一定時間內整頓了市場秩序,但在更大的尺度 上,對具有文化的人類社會是弊大於利。

因此有人提出,政策的尺度要和人性的尺度匹配。人性的彈性有多大,政策的鬆緊程度就有多大。越來越多的經濟學家已經意識到,經濟學的「理性行為人」 假設在很多情況下實在是過於理想了,人的行為很少是非黑即白的簡單數字可以模擬的。要瞭解現實中的人性有什麼特點,恐怕得求助於社會學和心理學的研究。

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還真有人研究過人性在誠信這件事上的彈性有多大。美國麻省理工學院有個叫DanAriely 的教授用他們學校的本科生做了個實驗。學生宿舍的過道里有個公用冰箱,Ariely 在冰箱裡放了一排罐裝可樂,又在旁邊放了一個盤子,盤子裡有幾張一元鈔票。宿舍門口的自動售賣機裡也有可樂,每聽一元。過了幾天,教授放在冰箱裡的可樂少 了好幾罐,盤子裡的錢卻沒動。拿可樂的學生明顯知道這是不屬於自己的東西,原則上算偷,可他們只偷可樂不偷錢。乍一看很奇怪,一罐可樂和一元錢的價值不是 相等的嗎?正是這點小蹊蹺,說明人們在衡量價值的時候,可能會不由自主地在金錢價值之上再附加一個「道德價值」。偷可樂沒什麼大不了,偷錢就是道德問題 了。

那麼欺詐呢?也有不由自主的道德界限嗎?Ariely為此設計了一個「作弊測驗」。他讓受試者在很短的時間內做20道難題,到時間後報告自己做完了幾題。他故意製造了一些條件讓他們有機會作弊,並且把機會創造得很「安全」,作弊的人以為自己不會被抓到而謊報做完的題數。這些人都不知道別人完成的情況。 Ariely統計了一下,在嚴格監視的條件下,大家平均能完成的題數是4道,而謊報的人平均在6道左右。多數謊報者都只往上加了兩三道,沒有一個人謊報 20道的。這個結果也很有趣,有機可乘的時候大多數人都會撒點小謊,但也都會自我約束,不把謊撒得太離譜。

看來我們確實容易受各種誘惑,但也不輕易越界。也許這兩個例子還沒法直接證明那些偷可樂和謊報成績的人是在遵守道德底線,而不是因為一元錢和做完全部題目的誘惑力不夠。難說這些人在面對更多金錢和更大獎勵的情況下不會做出什麼丟臉的事來呢?

正巧有另外兩位心理學家,哈佛大學的 Greene 和 Paxton 做了一組腦成像實驗,看看受試者在有機會撒謊的時候,大腦活動有什麼特點。人大腦靠近前額的部位有幾個腦區主管「自我控制」,分別叫做前扣帶回、背外側前 額皮質和腹內側前額皮質,它們通常在人要做一些比較困難的決定時被激活。Greene和 Paxton 想要驗證的假說是這樣的:當人有機會撒謊並且撒謊比誠實有利時,撒謊就成了一種誘惑,而拒絕這種誘惑的過程是一個做決定的過程,會引起「自我控制」區域的 激活。相對地,那些撒謊的人接受了誘惑,「自我控制」區域不用那麼努力去做決定,激活的程度就會輕很多。

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實驗結果讓兩人吃了一驚,跟他們預想的剛好相反。那些「自我控制」區域在堅持誠實的人腦中激活度完全不顯著,反而在撒謊的人腦中高度顯著。

他們由此提出了一個非常吸引人的假說:有沒有可能保持誠實是人的一種天性呢?因為撒謊違反了這種天性,才需要「自我控制」的區域做出抉擇;保持誠實的人表面上是放棄了有可能得到的利益,但行為和大腦的自然反應沒有矛盾,所以不需要「自我控制」區域的干預。如果真是這樣,那麼「良心不安」這種用來譴責撒謊者的話,其實是有據可依的。

看來在普羅大眾身上,人性也許沒那麼極端,誠實守信可能和趨利避害一樣有天性的成分,而不僅僅是道德和環境的外在約束使然。我們愛貪小便宜,但也不 唯利是圖;有機可乘的時候撒像Kahn先生那樣個小謊,但並不意味著內心就沒有猶豫。也許未來的經濟模型中可以有不那麼絕對的變量,它們指導的經濟政策能 把人性的善惡兩面都納入考慮。

經濟學家 Bhide 和Stevenson 在他們著名的《如果誠實沒好處,還要誠實幹什麼》一文中說得好:「唯有每個人心中堅持做正確之事的決心能拯救我們(的經濟)於混亂和停滯的境地,不管這樣 做帶來利潤與否。」他們下此結論的信心來自於文中一些受訪商人對自己道德信條的忠實不移。如果看到他們的理論在麻省理工和哈佛實驗的受試者身上得到了行為 學和神經生理學的驗證,這些樂觀的經濟學家們大概會更受鼓舞吧。

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本文轉載自科學松鼠會,作者。亦發表於《時間線》,2013年2月刊。

參考資料:Greene, Joshua D., and Joseph M. Paxton. “Patterns of neural activity associated with honest and dishonest moral decisions.” Proceedings of the National Academy of Sciences 106.30 (2009): 12506-12511.

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科學松鼠會_96
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科學松鼠會是中國一個致力於在大眾文化層面傳播科學的非營利機構,成立於2008年4月。松鼠會匯聚了當代最優秀的一批華語青年科學傳播者,旨在「剝開科學的堅果,幫助人們領略科學之美妙」。願景:讓科學流行起來;價值觀:嚴謹有容,獨立客觀

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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誠實的主張與草包族科學——《費曼的主張》
天下文化_96
・2021/05/30 ・3561字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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  • 作者 / 理查.費曼
  • 譯者 / 吳程遠、師明睿、尹萍、王碧

問題:巫醫、超感知覺、南太平洋的島民、犀牛角,和威森食用油, 跟大學畢業典禮能有什麼關連呢?

答案:上述皆是厲害的費曼用來說服應屆畢業生的例子, 要他們相信在研究科學時,誠實比任何讚美或短暫的成功,更加有成就感。

在這篇給加州理工學院一九七四年應屆畢業生的演說中, 費曼橫眉不理同儕的壓力以及提供研究資金的金主的怒目, 給大家上了一課,談科學應有的操守品德。

這是費曼關於科學、偽科學,和如何學習不要自己騙自己的一些想法。

在中古世紀期間,各種瘋狂荒謬的想法可謂層出不窮,例如以為犀牛角可以增進性能力,就是其中之一。隨後有人發現了過濾想法的方法,就是試驗哪些構想可行、哪些不行,把不可行者淘汰掉。當然,這個方法逐漸發展成為科學。它一直發展得很好,我們今天已經進入科學時代了。事實上,我們的年代是那麼的科學化,有時候甚至會覺得難以想像,以前怎麼可能出現過巫醫,因為他們所提出的想法全都行不通─至多只有少數的想法是行得通的。

奈及利亞的巫醫。圖/Wikipedia

然而直到今天,我還是會碰到很多的人,或遲或早跟我談到不明飛行物體(UFO,unidentified flying object)、占星術、或者是某些神祕主義、擴展意識、各種新的覺察、超感知覺(ESP, extra sensory perception)等等。我因此下了一個結論,這並不是一個科學的世界。

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大多數人都相信這許許多多的神奇事物,我便決定研究看看原因何在。而我喜愛追尋真理的好奇心,則把我帶到困境之中,因為我發現世上居然有這麼多的廢話和廢物。

老兄,你還差得遠呢!

首先我要研究的是各種神祕主義以及神祕經驗。我躺在與外界隔絕的水箱內,體驗了許多個小時的幻覺,對它有些了解。然後我跑到依沙倫(Esalen),那是這類想法的溫床。事先我沒想到那裡會有那麼多怪東西,讓我大吃一驚。

依沙倫有好多巨大的溫泉浴池,蓋在一處離海面三十英尺的峭壁平台上。我在依沙倫最愉快的經驗之一,就是坐在這些浴池裡,看著海浪打到下面的石灘上,看著無雲的藍天,以及漂亮女孩靜靜的出現。

依沙倫有好多巨大的溫泉浴池,蓋在一處離海面三十英尺的峭壁平台上。圖/Wikipedia

有一次我又坐在浴池裡,浴池內原先就有一個漂亮女孩,以及一個她好像不認識的傢伙。我立刻開始想:「我應該怎樣跟她搭訕呢?」

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我還想應該說些什麼,那傢伙便跟她說:「呃,我在學按摩。你能讓我練習嗎?」

「當然可以,」她說。他們走出浴池,她躺在附近的按摩檯上。

我想:「那句開場白真絕啊!我怎麼也想不到可以這樣問!」他開始按摩她的大腳趾頭。「我可以感覺到,」他說:「我感覺到凹下去的地方。那是不是腦下垂體呢?」女孩說:「不是,它感覺起來不是那樣。」

我脫口而出:「老兄,你離腦下垂體還遠得很呢!」

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他們兩人看向我,我這句外行話洩露了自己的偵探身分。那女孩說:「我們說的是腳底反射療法。」

我立刻閉上眼睛,假裝在冥想。

那只不過是許多使我驚慌失措的情形之一。

我也研究過超感知覺現象,最近的大熱門是焦勒(Uri Geller),據說他只要用手指撫摸鑰匙,就能使它彎曲。在他邀請之下,我便跑到他旅館房間內,看他表現觀心術。在觀心方面他沒一樣表演成功,也許沒有人能看穿我的心吧?

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焦勒(Uri Geller)。圖/Wikipedia

而我的小孩拿著一根鑰匙讓他摸,什麼也沒有發生。然後他說他的超感知覺能力在水中比較能夠施展得開。你們可以想像,我們跟著他跑到浴室裡,水龍頭開著,他在水中拚命撫摸那把鑰匙。什麼都沒有發生,我根本無法研究這個現象。

接下來我想,我們還相信些什麼?(那時候我想到巫醫,想到要研究他們的真偽是多麼的容易:你只要注意他們什麼也弄不成就行了。)於是我去找些更多人相信的事物,例如「我們已經掌握到教學方法」等。目前有很多閱讀方法和數學方法的提倡及研究。但只要稍微留意,便會發現學生的閱讀能力一路滑落─至少沒怎麼上升;儘管我們還在請這些人改善教學方法。這就是一種由巫醫開出來的不靈藥方了,這早就應該接受檢討,這些人怎麼知道提出來的方法是行得通的?

另一個例子是如何對待罪犯,在這方面很顯然我們一無進展。那裡有一大堆理論,但我們的方法顯然對於減少罪行完全沒有幫助。

然而,這些事物全都以科學之名出現,我們研究它們。一般民眾單靠「普通常識」,恐怕會被這些偽科學嚇倒。假如有位老師想到一些如何教她小孩閱讀的好方法,教育系統卻會迫使她改用別的方法─她甚至會受到教育系統的欺騙,以為自己的方法不是好方法。又例如一些壞孩子的父母在管教過孩子之後,終身無法擺脫罪惡感的陰影,只因為專家說:「這樣管小孩是不對的。」

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因此,我們實在應該好好檢討那些行不通的理論,以及檢討那些不是科學的科學。

圖/Wikipedia

科學研究必須有品

上面提到的一些教育或心理學上的研究,都是屬於我稱為「草包族科學」(cargo cult science)的例子。在南太平洋有一些土人,被稱為草包族。在大戰期間,這些工人看到飛機降落在地面,卸下來一包包的好東西,其中一些是送給他們的。往後他們仍然希望能發生同樣的事,於是現在他們在同樣的地點鋪飛機跑道,兩旁還點上了火,蓋了間小茅屋,派人坐在那裡,頭上綁了兩塊木頭(假裝是耳機)、插了根竹子(假裝是天線),以為這就等於控制塔裡的領航員了。然後他們等待,等待飛機降落。

草包族舉行的升旗儀式。圖/Wikipedia

他們每件事都做對了,一切都十分神似,看來跟戰時沒什麼兩樣,但這行不通:始終沒有飛機降落下來。這是為什麼我叫這些東西為「草包族科學」,因為它們完全學足了科學研究的外表,一切都十分神似,但是事實上它們缺乏了最重要的部分,因為飛機始終沒有降落下來。

接下來,按道理我應該告訴你們,它們缺乏的是什麼,但這跟向那些南太平洋小島上的土人說明,是同樣的困難。你怎麼能夠說服他們應該怎樣重整家園,好自力更生的生產財富?這比「告訴他們改進耳機形狀」要困難多了。

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不過,我還是注意到「草包族科學」的一個通病,那也是我們期望你在學校裡學了這麼多科學之後已經領悟到的觀念─我們從來沒有公開明確的說那是什麼,卻希望你能從許許多多的科學研究中省悟到。因此,像現在這樣公開的討論它,也是蠻有趣的。

我們期望你在學校裡學了這麼多科學之後已經領悟到的觀念─我們從來沒有公開明確的說那是什麼,卻希望你能從許許多多的科學研究中省悟到。圖/Giphy

這就是「科學的品德」了,這是進行科學思考時必須遵守的誠實原則,有點盡力而為的意思在內。舉個例子,如果你在做一個實驗,你應該把一切可能推翻這個實驗的東西併入報告之中,而不是單把你認為對的部分提出來,你應該把其他同樣可以解釋你的數據的理論、某些你想到、但已透過其他實驗將之剔除掉的事物,全部包括在報告中,以確保其他人明白,這些可能性都已經排除。

你必須交代清楚任何你知道、可能會使人懷疑的立論的細枝末節。如果你知道哪裡出了問題,或可能會出問題,你必須盡力解釋清楚。比方說,你想到了一個理論,提出來的時候,便一定要同時把對這理論不利的事實也寫下來。這裡還牽涉到一個層次更高的問題。當你把許多想法放在一起構成一個大理論,提出它與什麼數據相符合時,首先你應該確定:它能說明的不單單是讓你想出這套理論的數據,而是除此以外,還能夠說明其他的實驗數據。

總而言之,重點在於提供所有資訊,讓其他人得以裁定你究竟做出了多少貢獻,而不是單單提出會引導大家偏向某種看法的資料。

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——本書摘自《費曼的主張:誠實.獨立思考.不知為不知》,2021 年 4 月,天下文化
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天下文化_96
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人何必說謊?用心理學實驗揭穿說謊的秘密
海苔熊
・2020/04/24 ・1958字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 488 ・五年級

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這幾天,海軍敦睦艦隊染疫引起了軒然大波。不過,網路上大家的討論重點卻不只是「防疫漏洞」,而是懷疑:國軍「又」說謊了。有人認為擠牙膏式的回應,讓民眾難以相信軍方說詞;也有人臆測長官把責任推給下屬……而不論大家的猜測為何,似乎都對於「說謊」這件事情,感到生氣。

只是,我們不是鍵盤柯南,調查跟檢疫也都應該交由專業人士執行。所以,這篇文章不會討論案件真相,而是想帶大家看看,要怎麼做,會讓人願意誠實呢?

故事比比看!哪種內容讓人誠實?

心理學家曾經找一群小孩子分成四個組1,讓他們閱讀不同的童話故事,這些故事有《龜兔賽跑》、《狼來了》(放羊的孩子)、《小木偶皮諾丘》還有「華盛頓與櫻桃樹」,猜猜看,哪一組的小孩在讀完故事之後,會變得比較誠實?

答案是「華盛頓與櫻桃樹」,你,猜對了嗎?

華盛頓的爸爸會原諒他,真的不是因為他手上有斧頭嗎(大誤)圖/wikimedia commons

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為什麼這個故事會讓人變得誠實呢?研究者認為,因為《龜兔賽跑》是跟說謊無關的故事、而《狼來了》跟《皮諾丘》兩個故事則是在說明「如果說謊會有什麼處罰」,小孩子並不知道「如果誠實會有什麼好處」。反觀「華盛頓與櫻桃樹」就很明確地告訴孩子「如果你誠實,就不會被處罰,還會被爸爸接納」(雖然我一度認為爸爸沒有處罰華盛頓是因為他手上還拿著斧頭 XD)。

實驗者後續做了第二個實驗,也驗證了這個假設。

聽完各故事後,孩子誠實坦承偷看行為的比例,星號代表顯著差異。第一部分實驗講述了經典的華盛頓故事,第二部分則講述了負面的華盛頓故事。圖/翻譯自實驗圖片

光是閱讀故事,也可能改變行為

從上面這個實驗當中,我們可以發現:光是閱讀一個故事,就有可能會影響一個人的行為表現。社會心理學上也經常使用故事促發 (Story priming) 2 的技術來調整實驗參與者的態度。例如:講述同一個新聞時,用比較正面的口吻或比較負面的口吻來說,兩組的參與者就會有不同的解讀。

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不過,這些談的都比較是「意識」層次,而意識也是目前心理學測量的極限,關於潛意識或是下意識的測量,科學心理學還正在努力當中。

心理學是一門了解人類心理歷程和行為態度情感的學問,科學只是其中一種接近的路線。從另外一個角度來看,或許我們可以用比較不科學的方法,來接近我們所未知的「潛意識」,而榮格心理學的角度,就是嘗試用「隱喻」和「象徵」的方法,來找到我們和這些古老智慧之間的關聯。

如果你對於這系列的故事解析方式有興趣,歡迎參考我之前的文章《天氣之子》心理學解析:你願意拿什麼,來換取心中的雨停?解析《你的名字》:在另一個世界,你會和誰遇見?,或者是看看我們可能性調查署2 的影片:

鼓勵誠實代替處罰說謊,讓我們的心在一起

用廣泛一點的觀點來說,每個人的生命都是一個故事,每一個人都是自己旅程的英雄。在旅途當中,我們可能像小木偶一樣說謊、可能像放羊的孩子一樣後悔、也可能像小紅帽一樣,進入了可怕的森林,像白雪公主一樣,畏懼著某些後母的追殺,而且並不是每個人都能夠像魔鏡一樣,可以「不畏生死」地說出實話,畢竟有些時候,人在江湖,身不由己,我們還有想要保護的人、還有更在乎的事情。

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人生很難,誠實更難。但我的想法是,在防疫期間,重要的不只是誰有沒有說謊、說謊的原因是什麼,而是我們是否能夠學會這次的教訓,避免下一次再度遇上大野狼、避免可能的隱匿。

面對病毒這隻巨大的惡龍,我們都是屠龍的騎士,組隊進入森林,現在有隊員中毒了,我覺得我們該做的並不是責罵他們「為什麼不小心中毒、為什麼沒有說實話?」,這樣一種「我-他們」區隔(us-them divide)只會讓他們更退縮、跟隊伍的距離更遠3;我們真的該做的,是像華盛頓的爸爸一樣,用鼓勵誠實來代替處罰說謊,如此一來,雖然我們為了防疫,身體距離很遠;但因為我們擁有共同屠龍的堅信,就算經歷顛沛流離,心的距離,依然繫在一起。

別拋棄任何夥伴啊!圖/陳克弦 @flickr

參考文獻

  1. Lee, K., Talwar, V., McCarthy, A., Ross, I., Evans, A., & Arruda, C. (2014). Can classic moral stories promote honesty in children?. Psychological science, 25(8), 1630-1636.
  2. 如,Miller, J. M., & Krosnick, J. A. (1996). News media impact on the ingredients of presidential evaluations: A program of research on the priming hypothesis. Political persuasion and attitude change, 79-100.
  3. Tajfel, H., & Turner, J. C. (1979). An integrative theory of intergroup conflict. In W. G. Austin &S. Worchel (Eds.), The social psychology of intergroup relations (pp. 33–47). Monterey, CA:Brooks/Cole.
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海苔熊
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在多次受傷之後,我們數度懷疑自己是否失去了愛人的能力,殊不知我們真正失去的,是重新認識與接納自己的勇氣。 經歷了幾段感情,念了一些書籍,發現了解與頓悟總在分手後,希望藉由這個平台分享一些自己的想法與閱讀心得整理,幫助(?)一些跟我一樣曾經或正在感情世界迷網的夥伴,用更健康的觀點看待愛情,學著從喜歡自己開始,到敏感於周遭的重要他人,最後能用自己的雙手溫暖世界。 研究領域主要在親密關係,包括愛情風格相似性,遠距離戀愛的可能性,與不安全依戀者在網誌或書寫中所透露出的訊息。 P.s.照片中是我的設計師好友Joy et Joséphine