社會科學靠譜嗎？

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

有些時候，沉默就是背叛。
——馬丁．路德．金（Martin Luther King Jr.）

「幫臉蛋打分數」實驗

想像一下，你是二○○○年代末的荷蘭大學生，有一天在上課的路上穿過社會科學院，看到一張召募受試者的海報，名字叫〈看見美麗〉，是一群社會心理學家在研究人類如何認知臉蛋的吸引力。平常就愛翻時尚雜誌的你，覺得自己實在不去不行，而且該實驗還在法國與義大利同步進行，實在太酷了，所以你立刻報了名。

幾天之後，研究團隊請你填一份健康調查，例如有沒有幽閉恐懼症之類，並安排實驗時間；實驗似乎非常簡單：一邊接受腦部掃描，一邊幫一大堆女生臉蛋的照片打分數。「這根本只是花一個小時滑社交軟體 Tinder 嘛。」你想著，這樣就能為科學做出貢獻，實在太好了。

實驗當天，一名穿著白袍的助手帶你進入房間，房裡有一張小小的床。床的旁邊是一個巨大的白色塑膠甜甜圈，洞的大小剛好可以塞進那張床。「這叫作功能性磁振造影，」助手表示，她請你躺在床上，遞給你兩個控制器，每個控制器上各有四個按鈕，上面分別寫著 1 到 8。

「接下來我們會放出許多照片，請你告訴我們每張照片有多吸引人，」她指著控制器上的按鈕，「毫無吸引力就打 1 分，非常吸引人就打 8 分；每張照片有三到五秒的時間回答。」她說完之後給你戴上耳機，在你頭上敲了幾下把耳機固定。你看了一下那個塑膠甜甜圈，裡面好像有個小螢幕。

「感覺如何？」耳機傳來助手的聲音。

「OK 啦，」你說，雖然你其實有點緊張，而且有點冷。

助手請你盡量保持安靜，然後整張床緩緩滑入了那個白色甜甜圈。

一分鐘後，甜甜圈裡的小螢幕亮了起來，出現一張女生的臉蛋照片，畫著濃妝面帶微笑，頭髮看起來油膩膩的；照片消失之後，你給照片打了六分，幾秒鐘後數字「8」亮了起來，旁邊寫著「＋2」。看來「米蘭和巴黎的女性受試者」對這張臉的評價，平均比你高兩分。

「喔？」你皺起眉頭，「這樣啊？是我漏看什麼嗎？」

螢幕上出現第二張功能性磁振造影照片，你努力無視磁振造影機器的嗡嗡聲，繼續打分數。在那之後，照片一張又一張出現，就這樣經過了五十分鐘。

實驗完成之後你來到休息室，另一個助理突然走了進來，說要拜託你在沒有磁振造影機的情況下，把每張照片再打一次分數；他把你帶到另一個房間，確認你覺得舒服之後，以不同的順序給你看之前那些照片。

不過這次，那些「歐洲受試者給出的平均分數」消失了，而且沒有時間限制，每張照片你愛看多久就看多久。結束之後助手問你感覺如何，並感謝你的參與，你也很高興對科學做出貢獻。

大腦認為錯的意見

不過你做出貢獻的方式，其實跟你想的不太一樣。實驗結束之後你才知道，其實整個設定都是騙你的，這個實驗的真正目的，是研究你對臉蛋的評價會如何因為其他人的評價而改變。

實驗根本就沒有「歐洲各地同步進行」，那些「其他國家」或者什麼「米蘭和巴黎受試者的平均評分」全都是事先寫好規則的極端值，只是刻意為了跟你唱反調而已。但有趣的是，這個虛構設定的實驗，卻告訴了我們很多真實的事情。

功能性磁振造影的掃描結果顯示，當我們發現自己偏離了主流意見，大腦就會在神經層次上，產生一種跟事與願違時相同的反應。

當事情的走向出乎預期，我們通常會認為是自己搞錯，這時大腦會把錯誤記錄下來，讓我們下一次不要再犯。這種機制在我們學習開車跟滑雪的時候很有用，卻會在社會之中造成麻煩：大腦會把與眾不同的意見當成錯誤的意見，讓我們下意識服從群體的共識。

因此，當我們重新幫同一疊照片評分，我們給出的分數就變得跟「歐洲各地的平均分數」更近，請注意這個設定的真正意義。這些「歐洲各地的受試者」並不是我們的內團體，「巴黎跟米蘭的女性受試者」遠在天邊，我們根本就不認識，即使意見不同也不用擔心被他們排擠，可是我們還是被影響了。

這表示即使「其他人」不在現場、不知道打哪來的、甚至根本就不存在，他們的意見還是能夠讓我們服從。

這個實驗告訴我們，即使眼前是一群自己未必重視的群體，即使「主流意見」可能只是我們的錯覺，我們也會在意自己是否偏離。在社交場合，我們的大腦不會仔細檢查眼前的表象是否為真，只會照著本能做事。這種情況我稱之為「共識陷阱」（consensus trap）。

它會創造出另一種集體錯覺：不是奠基於謊言，而是奠基於沉默，讓我們為了保持沉默，最後搞到彼此誤解。這種沉默的共識很可怕，它讓我們搞不清楚自己做錯了什麼，畢竟我們既沒有盲從他人，也沒有假意迎合，只是保持沉默而已。

——本文摘自《集體錯覺：真相，不一定跟多數人站在同一邊！》，2022 年 12 月，平安文化出版，未經同意請勿轉載。

• 作者： 傑克．路易斯（Jack Lewis）
• 譯者： 鄧子衿

你實在太虛榮了，我敢說你認為這本書是為了你而寫的

八卦雜誌和追蹤名流的部落格，經常會計算每個明星利用自己各式各樣的社群平台帳號所放上網的自拍照總數。2013年在IG中放最多自拍照的是凱莉．詹娜（Kylie Jenner），好姊妹坎達兒（Kendall）和金．卡戴珊（Kim Kardashian）只稍微落後，分別名列第四與第五。

光憑自拍的數量當然不能用來判斷虛榮程度高低，但這種自我推銷的社群媒體機器，影響力非常廣泛。卡戴珊三姊妹和詹娜兩姊妹的追蹤人數，加總起來有一億五千萬，有數百萬人每週觀賞他們的電視節目《與卡戴珊一家同行》（Keeping Up with the Kardashians），好密切追蹤她們一連串的攝影工作、購物行程，以及家庭爭端。這種社交媒體的流行，讓愈來愈多人能夠接受極端現象：人們把自己對外貌之美的講究推到極限。極度虛榮並不會直接導致自戀（見四十八頁），那只是形成自戀的七個因素之一，但大眾把虛榮當成正常社會現象而接受它，卻會讓自戀的情況惡化。

從前從前，但不是太久之前，大家認為男性如果太注重自己的外貌是沒有氣概的事情。當然在特殊的場合會打理外貌，但是一般男性在打理時會盡量注意要把招搖的程度降到最低，但是現在不一樣了。同樣的，在幾十年前，女性如果動刀整容，通常會好好保守祕密，可能只會讓最信賴的密友知道。如果在公開場合問她「是否進廠修了一下」，大多女性都會否認。而今，女性往往會大方承認隆乳，受到稱讚之後還會對朋友說：「如果想，可以試試看。」時至今日沒有人覺得過度虛榮有什麼好害羞的。牙齒美白到整容手術等，現在都已經太普遍了，甚至已不值一提。

如果在街上有人拿著針要對你的臉部進行皮下注射，你可能會叫警察。不過現在每年有許多人接受肉毒桿菌注射，拉平皺紋，好隱藏年歲的痕跡。英國整容外科醫生協會公布的資料指出，二○○三年到二○一三年這十年間，在英國進行整容手術的人數增加了五倍。以往是有錢人和名人才進行隆鼻、臉部拉皮和隆乳等手術，現在這些則已成為十六歲女孩的生日禮物。

在名人的社群帳號中找尋虛榮的蛛絲馬跡實在是輕而易舉。例如IG上的火紅人物庫特．寇曼（Kurt Coleman），他自稱是澳洲男版的派瑞絲．希爾頓（Paris Hilton）。問他為什麼要照那麼多的自拍，他的各種回答包括了「我喜歡相機裡那些畫面」、「我很性感而且我愛我自己」、「其他人只是嫉妒我，這我懂，我不會為了任何人而改變，因為我愛我自己」之類的。對於這類毫無一絲謙虛的超高自我評價，絕大多數人都會考慮再三才說出口，但是在網路上，大家完全可以接受這樣的虛榮、浮誇與自我膨脹。

我們也來看看唐．比瑟瑞恩（Dan Bilzerian）的例子。他是億萬富翁的兒子，喜歡玩槍、開坦克，在IG上有兩千萬人追蹤。在訪問中他提到，自己經歷過兩次古柯鹼引起的心臟病突發，他經常把數不盡的照片放在網路上，讓粉絲知道他目前開的跑車、射擊的致命武器，以及養著玩的大型貓科動物有哪些。網路上有一支影片，內容是他把未滿二十歲的色情影片演員從屋頂往花園中的游泳池丟下去（她掉到了游泳池邊）。這個超級不尊重女性的行為非但沒有引起大眾反感，反而讓他更受歡迎。看來這個世界並不只愈加能夠忍受這種自溺的表現主義，而是希望多來一點。

意料中事

說名人大多愛慕虛榮，只是在陳述再明顯也不過的事情，但是誰是最佳負面教材？你認為哪個類型的名人最自戀？流行音樂巨星瑪丹娜、賈斯汀．提姆布萊克（Justin Timberlake）與麥莉．希拉（Miley Cyrus）？或是頂級紅星，例如從以前的瑪莉蓮．夢露（Marilyn Monroe）、詹姆士．狄恩（James Dean），到梅莉．史翠普（Meryl Streep）與吉維．蔡斯（ChevyChase）。還是尤塞恩．博爾特（Usain Bolt）、麥克．喬登（Michael Jordan）與C羅（CristianoRonaldo）等身價億萬的運動員？這裡我們不用靠猜的，在《鏡像效應》（The Mirror Effect）這本書中，作者德魯．平斯基（Drew Pinsky）博士和馬克．楊（S. Mark Young）提供了「自戀性格量表」（Narcissistic Personality Inventory, NPI），他們測試了許多有錢人和知名人士，好依據自戀情形加以分類並比較自戀程度的高低。出人意料之外、也令許多人半信半疑的結果：「世界上最自戀的」其實不是音樂人、不是電影明星，更不是運動員。這類自戀到令人反感的名人類型，一直到近期才出現。