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幸運之神總是跟我不熟

賴 以威
・2013/11/26 ・1165字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 412 ・四年級

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credit: CC by  K4s@flickr
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美國獨立宣言裡最常被螢光筆劃起來的句子莫過於

“All men are created equal.”
(人生而平等)

然而與其說是陳述「事實」,這句話更接近我們去廟裡拜拜時低頭呢喃的「許願」。

我們希望人人生而平等。

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許願暗示這件事是不存在的:有人從嬰兒車就開賓士,有人IQ180三歲就用毛筆算微積分還寫瘦金體。遇到這些人,我們唯一能做的只有捐幾張發票替來世積德。

今天要討論的不平等,比上面這些更令人感到不平衡:為什麼總有人能一直中獎

幾年前研究所尾牙抽獎,公布貳獎時,中獎者周圍立刻傳出驚嘆聲「你又中了」、「好扯」、「小心等等被飛機砸到」(說這話的人沒想清楚,飛機比尾牙會場大多了),原來中獎者幾個月前才中過樂透。每間公司總有幾位這樣的人,年年尾牙都靦腆地上台領獎,說是被財神附身也不為過。

我曾經買咖啡中了買1送1,拿到送的打開,又是買1送1,晚上興奮得睡不著覺(當然,也可能是攝取過多咖啡因)。

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這是唯一能稱之為連續中獎的經驗。

※連續中獎是件不公平的事,永遠發生在「別人」身上。

假設公司有200人,尾牙中頭獎的機率是1/200=0.5%。

連續2年中頭獎的機率是0.5%×0.5%=百萬分之二十五,夠低吧。

但事實上這是特定某人()連續2年中頭獎的機率。

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任何1個人連續2年中頭獎的機率是200×0.5%×0.5%=0.5%,跟你抽中1次頭獎的機率相等。

放寬一點,3年內有一個人中獎2次的機率呢?

用高中排列組合必背口訣之一「正面很難算要反面看」(另一個是「甲跟乙綁在一起來看」)計算:

1-3年3位不同中獎者的機率=1-200×199×198/(200×200×200)=1.5%

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跟你3年內中1次頭獎的機率差不多。換句話說,要是你覺得「3年內給我一次頭獎也不為過吧」,那麼在台下咬手帕看別人3年內中了2次頭獎,也是很合理的。

※整場尾牙都給你抽就好了

比起連年中獎,更令人髮指的是在同次尾牙上連續中獎的傢伙,他當自己是五月天領金曲獎嗎?

回到剛剛200人的公司例子裡,假設有10項獎品,員工可重複得獎。如此,任何1人抽中2個獎以上的機率是

1-(10個獎由10個不同的人獲得的機率)=1-200×…×191/(200×…×200)=20.4%

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高達1/5的機率,會有位同事跟你說「領獎領得我…腳有點痠」。

這並非生而不平等,是每個人都有機會,這次剛好不是你罷了。

※不隨機的隨機

這種「看起來不大可能,但其實真的如此」的現象生活中俯拾即是,好比隨機撥放歌曲,如果不把聽過的歌從撥放清單中移除,10首歌的播放清單,想一次隨機順序聽完10首,只有10!/1010=0.036%,比不可能的任務的機率低,也比湯姆克魯斯不離婚的機率低。

直接從撥放清單移除聽過的歌曲可以解決問題,但缺點是1首歌最少得經過10首才能聽到第2次。

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據說Apple的隨機撥放程式是將不同歌手、不同曲風交錯撥放,讓使用者感覺到每一首歌之間毫無關聯,相當的「隨機」。

Steve Jobs曾說過

“We’re making it less random to make it feel more random(我們減少隨機性,藉此讓人們感受到多一點的隨機).”

這也是人們該用螢光筆劃下的好句子。

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註:更多賴以威的數學故事,請參考《超展開數學教室》。

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賴 以威
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數學作家、譯者,作品散見於聯合報、未來少年、國語日報,與各家網路媒體。師大附中,台大電機畢業。 我深信數學大師約翰·馮·諾伊曼的名言「If people do not believe that mathematics is simple, it is only because they do not realize how complicated life is」。為了讓各位跟我一樣相信這句話,我們得先從數學有多簡單來說起,聊聊數學,也用數學說故事。 歡迎加入我與太太廖珮妤一起創辦的: 數感實驗室

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從奈米微塵到化學氣體, HEPA 與活性碳如何聯手打造純淨空氣?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/17 ・4433字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 Amway 委託,泛科學企劃執行。

很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網
在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢 / 圖片來源:envato

到底怎樣才算是「乾淨」?這不是什麼靈魂拷問,而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中,「乾淨」的定義極其殘酷:一粒肉眼看不見的灰塵,就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞,甚至能成為台積電(TSMC)決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中,雖然不需要生產精密晶片,但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密,卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康,你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此,空氣議題早已超越單純的環保範疇,成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

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很多人可能沒想到,無論是家用的空氣清淨機,還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠,它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩,而是同一件看起來平凡無奇的東西:一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信,就憑這層厚度不到幾公分的板子,能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎?

這片大家都聽過的 HEPA 濾網,裡面到底是什麼?

首先,我們必須打破一個直覺上的誤解:HEPA 濾網(High Efficiency Particulate Air filter)在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5,是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物,它們能穿過呼吸道直達肺泡,並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本,在工廠與汽車尾氣中,還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1,甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」(UFP,即 PM0.1)。 UFP 不僅能輕易進入血液,甚至能繞過血腦屏障(BBB),進入大腦與胎盤,其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣,單靠孔目大小來「過濾」粒子,那麼為了攔截奈米微粒,濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡,一般人認為的「乾淨」,在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米3 奈米(相當於頭髮直徑萬分之一)的晶片而言,空氣中一顆微小的塵埃,就是一顆足以毀滅世界的隕石。

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因此,傳統的過濾思維並非治本之道,我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形,最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身,誕生於曼哈頓計畫!

1940 年代,製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而,若將排氣直接排向大氣,會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾(Irving Langmuir),他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」(Absolute Filter),其內部並非有孔的篩網,而是石綿纖維。

有趣的來了,如果把過濾器放到顯微鏡下,你會發現纖維之間的空隙,其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢?這是因為在奈米尺度下,物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時,並非走直線,而是會受到空氣分子撞擊,而產生「布朗運動」(Brownian Motion),像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時,布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動,最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時,靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客,就這樣被永久禁錮迷宮中。

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現在最常見的 HEPA 材料,是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間,它們在濾網內隨機交織,像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後,並非僅僅面對一層薄紙,而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層,微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外,HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵,那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀,中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐,目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒,而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺:過濾不是越快越好嗎?

其實,這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管,如果你捏住出口,水流會變得湍急;若將出口放開並擴大,雖然總出水量不變,但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言,當表面積越大,單位面積所需承載的空氣量就越少,空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久,增加被捕捉的機會。此外,越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」,延長了使用壽命,這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

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然而,即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter),但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ,其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物,去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念?塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子,大小約在 2 至 200 微米;細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米,細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」,大多數的病毒(如流感、新冠病毒)都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說,基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上,它更獲得英國過敏協會(Allergy UK)認證,能有效處理 19 大類、102 種過敏原,濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」 / 圖片授權:Shutterstock

然而,同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室,就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷,就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中,硼是常見的 P 型摻雜物,用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕,進而釋放出極微量的硼離子,就可能直接污染晶圓,改變其導電特性,導致晶片報廢。

此外,無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA(超低穿透率空氣濾網) 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中,任何多穿透的一顆微塵,都代表著一筆不小的經濟損失。

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為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率,材料學家搬出了塑膠界的王者,PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕,還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維,其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕,但它既昂貴且物理上也很脆弱,安裝時若不小心稍微觸碰,數萬元的濾網就可能報銷。因此,你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此,在空氣濾淨系統中,還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網,就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附?

好不容易將微塵擋在門外時,危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王:AMC(氣態分子污染物)

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒,但面對氣態分子時,就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般,能輕易穿過物理濾網的縫隙,其中包括氮氧化物、二氧化硫,以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物(VOCs)。

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為了對付這些幽靈,我們必須在物理防線之外,加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同,這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理(Impregnation)」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質,在活性碳上添加不同的化學藥劑:

  • 酸鹼中和:對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體,會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑,透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之,如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑,就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
  • 物理吸附與凡德瓦力:對於最麻煩的有機揮發物(VOCs,如甲醛、甲苯),因為它們不具酸鹼性,科學家會精密調控活性碳的孔徑大小,利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力(凡德瓦力),像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。
活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附? / 圖片來源:Amway

空氣濾淨的終極邏輯:物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境,活性碳的運用並非「亂槍打鳥」,而是一場極其精密的對戰策略。

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工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告,像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝,打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區(Photolithography),晶圓最怕的是人體呼出的氨氣,此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和;而在蝕刻區(Etching),若偵測到酸性廢氣,則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯,是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中,雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析,但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯,正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網,更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳,科學界有個關鍵指標:「比表面積(Specific Surface Area)」。活性碳的孔隙越多、表面積越大,其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳,並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理,打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克,但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字,相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積,是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是,它還添加了雙重觸媒技術,能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線,能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體,或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來,成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說,無論是造價百億的半導體無塵室,還是守護家人的空氣清淨機,其背後的科學邏輯如出一轍:「物理濾網攔截微粒,化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作,空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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【2022 年搞笑諾貝爾經濟獎】不想努力的我,把運氣點滿就對了
超中二物理宅_96
・2022/09/21 ・6128字 ・閱讀時間約 12 分鐘

  • 文/東海大學應用物理學系  施奇廷

天才是百分之一的靈感加上百分之九十九的努力。

——愛迪生(Thomas Alva Edison, 1872-1946),並不是第一個這麼說的人

上面這句話,一開始其實是一位女作家凱特‧桑伯恩(Kate Sanborn)說的,愛迪生引用之後變得廣為人知,不過愛迪生分配給「靈感」的趴數不太一定,有時候變兩趴,有時候不屑一顧:「天才才不是來自靈感,靈感其實也是努力來的啦!」,有就是:零趴。

不過「天才」並不代表「成功」。2022 年「第 32 次的第一屆」搞笑諾貝爾經濟獎,獲獎的研究告訴我們,「成功是百分之一的天才加上百分之九十九的運氣」。這下努力再也不是決定性的因素,只剩萬分之九十九;靈感更慘,只佔萬分之一。

運氣最重要啦!

(背景音樂:別人的身命,是框金又包銀,阮的身命不值錢……by 蔡秋鳳)

先說一下,為什麼「經濟獎」會是由物理學家(也就是我)來介紹呢?因為這次獲獎論文的三位來自義大利卡塔尼亞大學(University of Catania)的作者中,有兩位是物理學家(Alessandro Pluchino 以及 Andrea Rapisarda),只有一位是經濟學家(Alessio Emanuele Biondo),研究的方法也「很物理」,將「人生的成功」用一個簡單到令人髮指的模型來模擬,可說是「化約主義」(reductionism)的極致。所以正常的經濟學家可能會覺得「你們用這種方法來研究經濟學簡直是在搞笑」,因此才得獎的吧。

一般媒體的報導多半僅止於此,並不是!其實還有一個重點是如何扭轉這個「萬事天注定」的宿命論,讓具有才能的人出頭天。

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他們的研究是利用「代理人模型」(agent-based model),也就是模型中的基本單元就是一個一個虛擬世界中的人,然後根據研究的問題「假設」來制訂行動規則,接著就讓這些「代理人」依照規則行動,看看結果如何。如果模擬出來的結果符合我們看到的社會現象,那麼上述的「假設」就可能為真。

在這個「TvL 模型」(Talent vs Luck, 天才對運氣)中有 1000 個代理人,他們被隨機灑在一個 201×201 的方格棋盤上面,每個人佔據一個空格,每個人身上帶著 10 塊錢——這裡我們姑且用金錢來衡量「成功的程度」,它也可以是在政治界官位的高度、學術界發表論文的數量與影響力……等其他面向量化後的「成就點數」。

接著同樣在這個棋盤上面隨機灑出一些綠色跟紅色的點,它們代表「人生中可能會遇到的事件」,綠色代表「幸運事件」,紅色代表「不幸事件」。事件的總數是人數的一半,也就是 500 個,其中紅綠各有 250 個。

(圖一)TvL初始狀態一例。

假設每個人的「才能」是標準化後,介於 0 到 1 之間的常態分布,平均值為 0.6,標準差為 0.1。這裡用單一的變數 T 來代表才能,它包含了智商、個性、努力、教育……等出道前養成的所有個人屬性。

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(圖二)TvL 模型中,1000 人的才能分布圖。

這個世界變化的規則如下:

  1. 「人」不會動,從頭到尾待在原地。
  2. 每一步中,每個「事件」會任選一個方向,移動兩格。
  3. 如果某個人剛好在某個事件移動的路徑上(直接撞到)、或者是與路徑相鄰(擦身而過),表示他身上「出事了」。
    • 如果碰到的是綠點,表示「好事發生」。不過「運氣屬於準備好的人」,手裡錢(或成就點數)有機會翻倍,發生的機率就是才能值 T。所以才能較高的人,比較能掌握幸運的機會。
    • 如果碰到的是紅點,表示「發生不幸」,跟幸運不一樣的是:「不幸」是公平的,遇上的人金錢一律減半。這個設定的基礎是這樣:不管上智或下愚,路上被車撞就是得送醫、住院;被地震颱風直接命中就是會變成受災戶,你有再高的才能也無用武之地。
  4. 沒有被事件撞到或擦到的人,金錢不變。
  5. 回到 1。

假設每個人從菜鳥出道一直到退休一共奮鬥 40 年,而每半年就可能碰到一次重大的事件,所以整個模型需要模擬的就是每半年一次的變化,一共 80 步後,遊戲結束,來計算一下成績,最後大家手裡有多少錢呢?

結果顯示經過一生的努力後,財富分布滿足大家熟悉的「80-20」法則,前 20% 的人擁有整個社會 80% 的財富。雖然「80-20 法則」通常是拿來批評「貧富不均」這個社會現象,其實它有更深一層的涵意:如果只看前 20% 的有錢人,就會發現這裡面的 20% 也一樣會擁有其中 80% 的財富!也就是「有錢人之間」也是有「貧富不均」的現象。換算一下可以得知,前 4% 的有錢人(前 20% 的前 20%)擁有整個社會 64% 的財富(80% 的 80%);然後再看最有錢的前 4% 的「超有錢俱樂部」中,同樣符合「80-20 法則」!

目前人類社會的財富分布,就符合這個奇妙的法則,在數學上,「財富數量」與「擁有這個數量的人數比例」會呈現「冪次律」(power law)特性,兩邊都取對數做成圖的話,會呈現一直線。

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這個超級簡單的 TvL 模型到底能不能反應真實世界的狀況?由圖三看起來,它的確能重現財富分配「80-20 法則」的「冪次律」特性,所以模型雖然簡單,的確有抓到財富分布最重要的特性,也讓後面的結果具有說服力。

(圖三)模擬結束後的財富分布狀況,橫軸是「代理人手中的錢」,縱軸是「擁有這麼多錢的人有幾個」。兩個軸都取了對數,分布成一直線,符合「冪次律」。

那麼,誰是這場遊戲的第一名?

因為人的位置跟事件的移動都是隨機、公平的,而才能高的人抓住幸運事件讓錢倍增的機率較高,所以最後的贏家應該是才能很高的傢伙吧?

很合理的想法,不過結果可能會讓你吃一驚:第一名的才能 T=0.61,非常接近平均值,他最後手上有 2560 元,成長了 256 倍;而最慘的人居然擁有 T=0.74 的才能,以常態分布來說,是排名在前 7%,或是 PR93 的強者。如果覺得只看第一名跟最後一名不準的話,就來看看所有人的成績分布吧!

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(圖四)1000 個代理人的才能(橫軸)以及最後的金額(縱軸)。

從圖四可以看出來,以最高的 T=0.61 那一點為中心,左右兩邊大體上是對稱的。看起來,才能高的人,真的好像不見得在這個「人生遊戲」終站到便宜!

那到底你將成為「人生勝利組」或是「魯蛇」,決定性的因素到底是什麼?答案是「運氣」

就算資質平庸,抓住好運的機率稍微差一點,只要你在人生的過程中,碰上好事的機率比別人多很多,你還是可能出人頭地,成為頂尖人物。圖五清楚的顯示了這兩個人的運氣差多少:(a)第一名的人生,發生了八次幸運事件,而且雖然機率只有 61%,很幸運的也每次都掌握到了,而厄運則是一次也沒有!(b)反觀最後一名的人生,厄運連連高達 15 次,而且根據模型規則,毫無招架之力一次也躲不掉!好事只有發生一次,真想幫他寫個「慘」字……。

(圖五)(a)第一名與(b) 最後一名的人生境遇。上圖是財富對時間的關係,下圖是遭遇好事(往上)與厄運(往下),或是無事(持平)的時間軸。

這只是一次的模擬,有可能只是湊巧出現這種令人意外的結果。別擔心,物理學家雖然頭腦簡單,做事情挺小心的,模擬個 100 次吧!然後看看每次的第一名的人的才能值的分布狀況,發現才能還是有差啦!但是並沒有很戲劇性的差別。拿到各次模擬第一名的人,平均才能值是 0.66,比起平均值 0.6 稍大一些,大概是「均標以上、前標未滿」的程度。100 次不夠,來個 10000 次吧!等於是 1000 萬個人生,得出來的結果差不多,10000 個「第一名」的平均才能是 0.667(圖六)。

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(圖六)(a) 100 次,(b)10000 次模擬中,各次第一名的才能值分布。

看起來,才能高低對最後的結果是會有影響,但是頗為有限,運氣的影響大很多。而且,檢視才能比平均人高出一個標準差以上,也就是 T > 0.7,或是 PR84 以上的「秀才」,他們的成功率如何呢?這裡「成功」的定亦是,只要你在工作 40 年後,手上的錢不少於剛出道時(10 元)就可以了。天啊這標準也太低,不過在這種低標準之下,這些秀才的成功率也只有 32.05% 而已!人生真的好難!

看到這裡不禁覺得充滿負能量,大家都別再努力了,反正運氣決定一切……。

作者接著問,現實如此殘酷,政府能為我們做些什麼?

政府在挹注資源扶植科技研發、經濟產業等領域時,經常會有一種「菁英主義」思維:「我們如果把資源集中投給那些有才能的人,應該能夠得到更好的效果吧!」不過「才能」很難一下子看得出來,所以就變成「有才能的人應該本來就會表現得比一般人好,那就把資源給那些過去表現比較好的人吧!」

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這樣的作法是正確的嗎?

於是研究者設計了一些補助辦法:每隔五年,就會有「政府資金」挹注給模型裡的 1000 個代理人,所以在整個模擬過程中,會有八次補助。補助的策略有幾種精神:

  1. 齊頭主義:給所有的人相同金額的補助,皆大歡喜。實行方式:每次每人補助 1 塊錢、兩塊錢或 5 塊錢,三種方式補助 1000 人、八次的總預算分別為 8000、16000、40000。
  2. 菁英主義:只補助表現較好(手中金額排名在前面特定比例)的人,表現差的人管你去死。實行方式:表現前 50% 的發 5 塊錢(總預算 20000);表現前 25% 的發 5、10、15、20 元(總預算10000、20000、30000、40000);表現前 10% 的發 5、10、20 元(總預算 4000、8000、16000),一共八種方式。
  3. 折衷主義:前兩種極端方式的妥協,一部分的經費給表現名列前茅的人較多補助,剩下的給其他人平分。實行方式:前 25% 的人 5 或 10 元,其他人 1 元(總預算 16000、26000);前 25% 的人 10 元,其他人 5 元(總預算 70000),共三種方式。
  4. 亂槍打鳥主義:隨機抽取一個比例的人,塞錢給他們,用樂透來翻身的概念。實行方式:隨機選取 10% 的人給 5 元(總預算 4000);隨機選取 25% 的人給 5、10 或 20 元(總預算 10000、20000、40000);隨機選取 50% 的人給 5 元(總預算 20000),一共五種方式。

目標是「希望那些有能力的人(具體而言,就是 T > 0.7,比平均值高一個標準差),在政府的幫忙下,能夠好好發揮才能。」用來衡量這個目標的指標,就是經過了八個回合的補助,40 年後這些人「成功」(模擬結束後手上還超過 10 塊錢)的比率增加了多少。上面這些補助方式中,表現最好的方法是哪一個呢?

答案是前「25% 的人 10 元,其他人 5 元」,讓 T>0.7 的「高能力族群」的成功率,從沒有補助的 32.05% 一口氣提高到 94.82%,看起來很成功!幾乎全壘打!

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不過總共要花 70000 塊,是所有方案中最貴的。相較之下,無腦式的每個人都發 5 元,也可以達到 94.40,幾乎不相上下,但是花費只需要 40000 元。也就是說,根本不用給名列前茅的人特別獎勵,成效也一樣好。

所以如果要看政府錢有沒有花在刀口上,要看的是「每花一塊錢,可以增加多少高能力族群的成功率?」也就是「效率=(補助後成功率—補助前成功率)÷ 政府總預算」。用這個方式比的話,那個方案是第一名?

答案可能讓你跌破眼鏡,是最簡單的「每次每人補助 1 元」!總共花 8000 元,可以讓成功率提升到 69.48%,提升了 37.43%。剛剛拿第一名的方法,除以所花的錢後,績效也掉到後段班了,是 18 種方案的第 11 名。表現最差的是「表現前 10% 的發 20 元,其他人 0」這個極端的菁英主義方式,它的效率只有前者的 1/25,花了兩倍的 16000元,只提升了 2.93%,成為 34.98%。

事實上,所有的「菁英主義」式的補助,幾乎都是表現最差的。

(圖七)各種補助方式的政府經費效率。數值已經標準化,以第一名的「所有人補助 1 元」的效率為基準的比值。

如果政府經費充裕,總共要砸 80000 元下去,哪一種方法最好呢?模擬的結果顯示,還是「齊頭式平等」所有人均分表現最佳;第二、三名分別是「亂槍打鳥」隨機抽選 50% 的人平分、以及「折衷主義」表現前 25% 的人分掉一半的錢,其他 75% 的人分掉另一半。這三種方式的成績相當接近,都可以達到 96% 以上的成功率。

在這個極簡 TvL 模型下,齊頭式平等的補助方式表現最好,表示在「無法明確看出到底誰是高才能者」的前提下,「雨露均沾」才是讓才能高者出頭的最佳方式。不過作者也指出,在真實的世界中,拿到第三名的「折衷主義」方案,在人人有獎的前提下,給表現較好的人更多的鼓勵,可能產生激勵效果讓所有人更加努力,發揮更大的整體效果。未來若能將這個因素加進模型中,有可能會變成由折衷方案勝出。

這些結果,也呼應了本研究中的兩位物理學家在 2010 年獲得「搞笑諾貝爾管理獎」的題目(對,他們是第二次得獎了):老闆要提拔下屬晉升主管時,不要挑之前表現好的,要亂槍打鳥隨機選人,團隊的運作會更有效率。

他們真的很喜歡亂槍打鳥……。

接下來要看的是「整體人口素質」的影響。如果由於完善的教育與職業訓練體制使得全體的才能值 T 都提高,平均值由 0.6 提升到 0.7 的話(標準差維持 0.1),這時候 100 次模擬的最強者的才能值,絕大多數都高於整體的平均值,而且金額也是也才能正相關,如圖八所示。也就是說,在整體人民素值較高的環境中,高才能者更有出頭的機會。

(圖八)才能平均值提高到 0.7 時,一百個回合的勝出者絕大多數高於平均值,最後累積的總財富也是高才能者成績較佳。

最後是「產業環境」,之前的模擬都是「好運」、「厄運」各佔一半,我們可以用較高的好運比率來代表高度成長的產業環境;而較高的厄運比率則是代表產業環境正在走下坡,才能平均值維持在 0.6。好運厄運的機率對所有的人都一樣,不過有趣的是,處在「高度成長環境」(80% 好運、20% 厄運)中時,對高才能者明顯有利(圖九(a)),但是在「產業江河日下」時,影響不太明顯(圖九(b))。

(圖九)(a) 好運 (b) 厄運事件佔 80% 時, 100 次模擬中勝出者的才能與財富關係。

總結這次獲得「搞笑諾貝爾經濟獎」的研究,透過這個極度簡化的 TvL 模型模擬所告訴我們的訊息是:

  1. 這個模型雖然簡單,但它能夠重現真實世界財富分布的「80-20 法則」,所以有抓到一些真實的經濟社會狀況的重點,不是來亂的。
  2. 才能對生涯的表現有影響,但真正具有壓倒性力量的是運氣。
  3. 政府如果想要鼓勵才能較好的人,期待他們有更好的表現的話,「想當然耳」的菁英主義(補助本來表現就比較好的人)是最糟糕的辦法,還不如齊頭式補助,或是亂槍打鳥式的補助。如果政府銀彈充裕的話,折衷式的補助成果也會不錯。
  4. 整體人民素質提高,可以讓才能高的人表現更好,所以教育很重要。
  5. 產業環境好,機會越多的話,也有助於高才能的人有好的表現。如果衰退的話,則是大家一起慘。

看到這裡,您應該也知道,作者雖然強調隨機事件、運氣的重要性,不過倒也不是就叫你跟阿姨說不努力了,以台灣的人民素質與產業活力來說,其實付出努力來充實自己的能力(提高你的 T 值),應該還是能夠讓你更有機會出人頭地的,還是多多加油吧!

圖/GIPHY

更多有趣的研究,請到【2022 搞笑諾貝爾獎】

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超中二物理宅_96
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【2022 年搞笑諾貝爾獎】10 項怪奇獲獎研究出爐:你賺多少其實跟你的才華沒有關係?蠍子斷尾求生,反而讓自己從此便秘?
PanSci_96
・2022/09/16 ・4489字 ・閱讀時間約 9 分鐘

  • 文/A 編、F 編、Heidi
  • 圖/F 編
2022 年搞笑諾貝爾獎主視覺圖。 圖/YouTube

一年一度、讓你廢到笑出來的搞笑諾貝爾獎,今年在美東時間 9 月 15 日下午 6 點準時直播。(為了不讓 Covid-19 有任何肆虐的機會,今年依舊為線上舉行。)

遵循著今年的主題「知識」,這次 10 項獲獎的研究都將讓你笑著笑著,回過神想想才發現奇怪的知識增加了

現在就快讓我們一起來看看今年的得獎快訊,並一起期待後續的個別研究報導吧~

應用心臟病學獎:一見鍾情時,你的「心」會告訴你嗎?

在相親場合,如果兩個陌生人初次見面時,受到彼此吸引,他們的心率和皮膚電導就會同步。研究團隊發現,比起追蹤眼神接觸和表情變化,追蹤心率和皮膚電導等無法自主調節的生理活動,才是最好的方法。

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日後是否會成為情侶,從第一次見面時彼此的心跳頻率是否同步,就可以看出些微端倪? 圖/envato.elements

文學獎:到底為什麼全世界的法律文件都這麼難懂?

每次都看不懂法律文件在說什麼嗎?你並不孤單!全世界的人都在納悶這個問題。

研究團隊分析法律文件之所以難以閱讀、理解的原因,發現其中頻繁出現的法律用語都是平常不會接觸到的專有名詞,而雙重否定、被動語句和冗長的敘述,都會造成工作記憶不堪負荷,即使是有閱讀習慣的人,也都沒有辦法順利讀懂。

研究也建議法律文件應修正這些問題(特別是長句),或許可以提升整個社會的利益。

過於複雜的文法和冗長的敘述,都使法律文件難以被理解甚至是閱讀。 圖/envato.elements

生物學獎:不小心斷太多?蠍子斷尾後,從此開始便秘……

有一種 Ananteris 屬的蠍子,遇到危險時就會斷掉佔據 25% 體重的尾部,以及消化道末端,包括肛門,而且斷掉的部分都不會再生。沒有了肛門就無法排泄,便便累積在體內幾個月後,甚至會因此死去。

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好消息是,斷尾不影響他們的活動能力,他們可以善用這幾個月尋找配偶、繁殖下一代。

延伸閱讀:【2022 年搞笑諾貝爾生物獎】斷尾便祕的蠍子傳宗接代?!

雖然斷尾後沒有辦法再便便,幸運的是牠們還可以趁這段「最後的時間」繁殖下一代。 圖/wikimedia

醫學獎:好吃的冰淇淋,可以有效緩解癌症化療副作用的不適?

在接受卵巢癌化療時,其副作用包含了「口腔黏膜發炎」的症狀,一般來說,會藉由「冰凍療法」來緩解口腔黏膜發炎,讓成年人在嘴巴裡含冰塊,不過,在對兒童施行「冰凍療法」時,卻是給他們吃冰淇淋!

這不公平的現象啟發了這次醫學獎的研究,Marcin Jasiński 等人的研究致力於發掘成年人吃冰淇淋緩解發炎的合理原因,為成年患者在痛苦中尋找一絲希望。

延伸閱讀:【2022 年搞笑諾貝爾醫學獎】吃冰淇淋對抗化療後口腔黏膜破損、潰瘍的副作用

醫學獎的研究成果,未來可能成為卵巢癌病患化療過程中的小福音。 圖/envato.elements

工程獎: DJ 的福音?旋鈕的大小與手指數量的關係

音量旋鈕的直徑大小,會影響你用幾根手指頭去轉旋鈕,你甚至不需要研究,就能知道太大會握不住,但研究者認為,應該要確切理解旋鈕直徑大小與手指數量之間的關聯性,因此有了這次工程學獎的研究。

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下圖是研究的總結圖(異常精美),研究者以拇指位置(1M黑線)作為基準,把其他四根手指頭平均位置畫成黑線曲線,並把手指可能出現的區域(標準差範圍)以白色區塊表示。

此外,針對不同大小的旋鈕用了幾根手指頭,也可以直接在圖上看到,例如代表食指的 2M 黑線是從第一個圓開始,但中指的 3M 黑線卻從第二個圓開始。

如果需要設計符合人體工學的旋鈕,這篇研究非常有參考價值,但是應該沒人會因為轉旋鈕而手指痛吧……

開始旋轉旋鈕時,各指頭接觸位置的推移情況。(以拇指放在 Y 軸的情況) 圖/原文研究

延伸閱讀:【2022 年搞笑諾貝爾工程學獎】旋鈕大小與手指數之間的完美關係:轉動音量鈕需要用到幾根手指?

藝術史獎:這也是儀式的一環?用酒灌屁屁的馬雅人

Peter de Smet 和 Nicholas Hellmuth 從古馬雅的陶器上發現許多灌腸的場景(?!),他們認為這些畫面很好的證明「灌腸」是古馬雅儀式中的一環。但馬雅人這邊灌的不是普通的水,從一些畫面的描繪中可以發現,他們灌的是酒~精~。(情況從難以置信,變成難以理解……)馬雅人可能利用直腸吸收的作用,加強喝醉的效果。這項新的發現,推翻了過去對於馬雅人儀式的認知。

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除了酒精之外,菸草、睡蓮等植物所做的藥水,也是他們想灌進直腸的可能選擇。雖然現在學者們還不太明白,將睡蓮灌進去的作用是什麼……。

延伸閱讀:【2022 年搞笑諾貝爾藝術史獎】浣腸也搞儀式感!藥理學家的馬雅考古

Peter de Smet 介紹他從陶器上發現儀式場景的過程。 圖/YouTube

物理獎:小鴨為什麼都排隊前進?因為這樣比較省力

「生物特殊的行為,背後通常都有其獨特的意義。」如果仔細觀察便會發現,小鴨子們在游泳時,可不只是跟在母鴨身後,而是以整齊的隊列前進著。就像是自行車競賽中,隊伍的第一位選手負責破風,讓後方選手受到的風阻較小。

原文研究:

延伸閱讀:【2022 搞笑諾貝爾物理獎】小鴨游泳為什麼要排成一排?母鴨身後的「加速相位」推著小鴨走

就算上岸,小鴨也還是排隊前進。 圖/envato.elements

和平獎:「我跟你說一個秘密……」

八卦,是指說人閒話的行為,一個好的八卦,往往都是真假參半的內容。研究者深諳此道,建立模型來實驗。結果顯示,在不清楚消息來源是否真實的情況下,要說實話還是謊話,取決於你和對方的關係。

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換句話說,如果你想要討好對方,你就會說實話,讓對方跟你站在同一條陣線上。

(這種情況,我們好像在生活中多少都遇過……)

八卦傳播的真假,還得看傳播者與接收者之間的關係。 圖/envato.elements

經濟學獎:比起才華,「福氣(hok-khì)」更重要?

Pluchino、Biondo 和 Rapisarda 從數學上解釋了為什麼成功往往不屬於最有才華的人,而是屬於最幸運的人。

這個道理非常簡單:人類的才智呈現常態分布,而財富分配則是遵循 80/20法則,也就是 80% 的財富集中在 20% 的人身上,所以最聰明、最有才華的人,不一定就是最成功、最有錢的那些人,一切都是運氣!

註:這是 Pluchino 和 Rapisarda 獲得的第二個搞笑諾貝爾獎。他們曾經用數學證明,如果組織隨機提拔人員,就能變得更有效率,拿下了 2010 年搞笑諾貝爾管理獎。

延伸閱讀:【2022年搞笑諾貝爾經濟獎】不想努力的我,把運氣點滿就對了

從研究結果顯示,比起埋頭苦讀,到處嘗試、增加機會,更有可能讓人成功。 圖/envato.elements

安全工程獎:小心!前面有隻鹿!

日本琦玉一間餐廳推出新菜單「被撞死的鹿肉沙西米」,在台灣的我們看到可能會滿頭問號,但在某些地區時常會有大型野生動物與汽車相撞的事件,尤其是在有多種麋鹿出沒的斯堪地那維亞半島,麋鹿與車子之間的車禍問題急待解決。

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為此,研究人員在參觀了動物園、諮詢獸醫與解剖麋鹿等仔細調查後,用橡膠板與鋼製零件製作一隻假的麋鹿,並用三輛淘汰掉的舊車進行各種碰撞測試。透過假鹿的英勇犧牲,藉此收集到與真鹿碰撞相似的結果。在未來相關的安全防護上,提供了重要數據。

當然,在收集到完整的資料之前,假鹿的未來還有更多的「車禍」等著它……。

假鹿的撞擊測試。

延伸閱讀:【2022 搞笑諾貝爾安全工程獎】交通安全麋鹿有責!用假麋鹿守護行車和平!

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PanSci_96
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