以貌取人是天性？

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

「回想一下你昨天晚餐吃了些什麼？」此時，你的腦海是不是開始浮現各種餐點的圖像，像是大阪燒、泡麵等等。而這就是心理學當中的「心像」（Mental Image）概念。但是如果問大家說，「回想你長什麼樣」，你出現的畫面會是什麼呢？這也成為研究者超好奇的事。

以前我們都曾在課堂中畫自畫像，看看旁邊繪畫技巧超厲害的同學，畫得有夠像。但再看看自己手中那張，內心只會驚恐地想說：這到底是誰？！

事實上，畫在紙上的自畫像，完全取決於個人的繪畫技巧。但是出現在我們腦海中的，基本上就可以忽略有沒有高超繪畫技巧的因素，而是與我們對自我的「心像」構成有關。

其實你的「心像自拍」，跟你只有 87 分像……

於是實驗開始！修但幾勒，你一定會問說，我腦中浮現的畫面，是要怎麼「實體」呈現出來？

英國班戈大學（Bangor University）和倫敦大學（ University of London）的心理學家就開發了一種方法，能夠簡單地讓你把腦海中的「自畫像」（或是自拍）形象化。

他們隨機給參與者兩張不同人臉，讓你選出「最接近自己長相」的那張。就在這不斷重複「人臉二選一」數百次後。實驗者就會將參與者選出所有「最接近自己長相」的照片全部綜合、平均起來，就變成每個人腦海中獨特的「自拍」。

照理來說，如果參與者都選出「最接近自己長相」的照片，那麼最終出現的那張會趨近「我們真實的長相」，對吧？！

但是，結果告訴我們只有87分像啊……因為最後呈現的照片，是會選出一張和自己長得不太一樣的人臉。

對自我的看法，會強烈影響心中的自我形象

所以，為什麼我們腦海中的自畫像，會和真實的自己長得不一樣呢？其實，這和我們內心如何看待自己、覺得自己是什麼樣的人，有很大的關係。

在讓參與者不斷經歷「人臉二選一」的實驗後，實驗者讓他們都填寫人格特質和自尊相關的問卷，來了解在他們心中自己是什麼樣子的人。結果，非常有趣地是，「你覺得自己是什麼樣的人，會影響你如何想像自己的外表！」

研究發現，參與者對自己的看法和信念，會強烈地影響他們如何對自己的外表想像。也就是說，如果參與者認為自己是一個外向的人，那麼他們在腦中浮現自己的臉，會比在其他人面前看起來更自信和善於社交。

你一定也聽過，不管是面試或是約會等，千萬記得一定要留下好的「第一印象」。而這和心理學中的初始效應（primacy effect）有關。因為在一開始所得到的資訊，往往會比後來得到的有更大的影響。

身為論文作者之一馬諾斯‧察基里斯（Manos Tsakiris）就解釋，「當我們看到一張新的臉時，其實在不到幾秒的時間，我們就已經根據我們所接收到的資訊，形成對某個人的印象。」

重點來了，不論對方所形成的第一印象是否正確，它都會影響我們對別人的看法。而同樣地，這件事情也反映在這項實驗中，因為我們對自己的印象，會影響我們在腦海中是如何看待自己的。

臉只有 87 分像……那身材呢？

如果說想像和真實的自己，長得不一樣。那我們對自己想像中的身材，也會有落差嗎？

在另個實驗中，繼續利用「身材二選一」的方式，最後會形成一張你所有「最接近自己身材」的照片全部綜合、平均起來。結果，這張在參與者腦海中「想像的身材」還是明顯長得不一樣啊……。

同樣，參與者對自己身材的態度和信念，會強烈地影響我們對於身材的想像。值得注意的是，對自己的外表或身材，有負面情緒或態度的人，傾向會覺得自己的身材比真實的自己要胖很多。

我們對於自己的外貌和身材的想像，大多時候和「真實的自己」其實會有落差。而會造成差距的因素，就是和我們的內心怎麼看待自己有很大的關係。

而實驗者也提到，希望這項研究未來能夠幫助到身體畸形恐懼症（body dysmorphic disorder, 主要指患者會過度關注自己的身材和外表等缺陷，並過度誇張的臆想、甚至出現強迫行為等）等臨床中的評估。

參考資料

• Maister, L., De Beukelaer, S., Longo, M. R., & Tsakiris, M. (2021). The Self in the Mind’s Eye: Revealing How We Truly See Ourselves Through Reverse Correlation. Psychological Science. https://doi.org/10.1177/09567976211018618

新研究指出孩童與成人相同，都以外表來判斷某人的性格特徵。哈佛大學的心理科學家Emily Cogsdill博士表示，即使是三歲的孩童也以一個人的外表來判斷可信任度及能力。此外，研究也顯示孩童們的判斷有非常高的一致性。

研究顯示，以貌取人的傾向自從幾乎沒什麼社會經歷的孩提時代就已經開始。科學家知道，即使只有短暫照面過，成人總是會以外表評斷某人。但是這個傾向是長期生活經驗累積的結果，或是一個自幼年就存在的基本衝動？專家們仍不明白。

Cogsdill及研究團隊表示：「若成人及孩童以貌取人的傾向是隨著成長才逐漸發生，那就可以推論這個傾向需要長期的社會經驗累積才能達到成年時期的狀態的。假如孩童以貌取人傾向的程度與成人相同的話，則表示這個以外表判斷性格特徵的傾向則是生命早期就已存在的社會認知能力。」

為了驗證這個想法，研究團隊找了99位成人及141位3～10歲的孩童，來判斷由電腦所產出的臉孔的可信度(好人/壞人)、支配度(強勢/不強勢)、及能力(聰明/不聰明)。在看了一組臉孔後，實驗參與者被問了像是「你/妳覺得哪個人感覺人很好？」的問題。

不出所料，成人認為某些臉孔具備某些特定的性格特徵，孩童組也出現相同的實驗結果。

3～4歲孩童判斷的一致性只比7歲組差了一點，但歲數較大的孩童所做的判斷則多與成人組相近。這顯示以貌取人的傾向很有可能為是成長發展的結果。

總體來說，比起其它兩項特徵，孩童似乎在評斷可信度上較有一致性。這表示孩童可能會特別注意一個人的神情，比方這個人感覺是正向或是負向的。

重點是，實驗結果並未說明孩童做出的性格特徵判斷是否正確。結果只顯示不論正確性，孩童與成人都將某些臉孔與特定性格特徵連結在一起。

以臉孔判定性格的傾向到底是何時出現，目前還不清楚，如果讓更年幼的孩童進行相同的臉孔判斷實驗後，或許能找出答案。究人員表示：「若以貌取人的傾向如結果所示，在早期發展就已經出現，那麼即使是嬰兒也會把臉孔與特定的行為特徵(像是親社會性的行為)連結在一起。」

哈佛大學的心理學教授Mahzarin Banaji博士提到，她與研究人員的下一步就是要檢視年歲累積的社會經驗是如何影響認知的。

原文來源：PSYCH CENTRAL- Even Children’s First Impressions Are Based on Appearance「5  MARCH 2014]

資料來源：心理科學協會- Young Children Form First Impressions From Faces