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質疑自己算不算科學家嗎?看看八歲小孩的論文找回初衷吧!

鄭國威 Portnoy_96
・2011/01/13 ・1775字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 457 ・五年級

科學家有時候也會陷入自我否定的狀態,尤其是當有人批評科學家三個字只不過是「有博士學位,相信演化論的人」的自稱,而且科學家還不知道該怎麼反駁時。Marc Cadotte是The Eeb &Flow 部落格的共筆部落客之一,他自己就在想「我除了是個擁有生態學跟演化生物學博士頭銜的人以外,還有沒有哪些東西讓我稱得上是一個科學家?

然而,他在Biology Letters上看見的這篇由25位8到10歲小童完成的研究論文,讓他心中迷霧盡散。這群小小學生設計了邏輯嚴整、方法巧妙的實驗,想要知道蜜蜂會不會從顏色跟空間模式來學習跟記憶覓食點。他們設計了一個大矩陣,裡頭有四個小矩陣,各由16根有機玻璃材質的小棒子(註)組成,每一根棒子都模擬為花。一開始,所有矩陣中的棒子都是白色的,上頭都沾有花蜜水,藉此訓練五隻蜜蜂習慣在這些棒子上覓食。

接著他們把蜜蜂關在盒子裡放進學校的冷藏庫,讓蜜蜂統統睡著,一隻一隻把熟睡中的蜜蜂標上顏色,再將蜜蜂放到溫暖的環境他們醒過來(研究中特別強調:沒有任何蜜蜂因此受傷)。接著就是訓練部份:學生把兩個小矩陣中白色的棒子換成外圈12根黃色,內圈4根藍色,另外兩個小矩陣則相反,外圈藍色,內圈黃色,交叉排列。訓練前兩天都只在內圈4根塗上花蜜水,後兩天還在外圈12根塗上鹽水,希望讓蜜蜂學習「當外圈是藍色時,內圈黃色的棒子上有花蜜;外圈是黃色時,內圈藍色的棒子上有花蜜。」

接著就是要檢驗蜜蜂是不是真的能學習這個模式,實驗分成三組,第一組是控制組,棒子矩陣排列不變,但是當然都不塗上花蜜水,然後放出蜜蜂,看他們會停在哪些棒子上,伸出他們長長的嘴。他們發現,蜜蜂幾乎都往小矩陣中間去,符合他們被訓練的模式,而其中有的還特別喜歡特定顏色。

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但這樣不能證明一切,接著第二組實驗組(一),他們要做的是將小矩陣中的4根藍色或黃色棒子都換成綠色,他們想知道蜜蜂是不是只學會要往小矩陣的中間跑才會有花蜜水吃。

他們假設,如果蜜蜂在訓練中學習到的覓食模式是「往小矩陣中間就有花蜜水」,那應該會跟第一次實驗一樣,蜜蜂停留在中間綠色棒子上的次數壓倒性勝出才對,但結果發現蜜蜂並沒有特別往中間聚集,只有30%左右的次數是停在綠色棒子上,接近整個大矩陣綠色棒子所佔的面積(25%),也證明了蜜蜂不只是透過空間來決定覓食處,顏色也有影響。

最後第三組實驗組(二),他們想知道蜜蜂是不是認為「每個矩陣中顏色最少的棒子上就是有花蜜水的」,所以他們把矩陣調整成下面這個樣子。要是蜜蜂要找矩陣中顏色最少的棒子來覓食的話,應該會往角落聚集。

實驗結果是,就整群蜜蜂而言,並沒有特別往角落進行覓食的跡象,但是其中兩隻蜜蜂B跟B/O特別偏愛黃色。

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小小研究者們做出了結論,他們發現蜜蜂可以被訓練學習複雜的規則,既能夠互相合作,又有自己的性格,雖然還是會犯些錯誤。而在野外覓食的時候,他們可以透過經驗累積的模式,幫助他們更快找到花蜜,就如同這個實驗中所證實的。

然而他們最可愛,也最有啟發性的結論是:

Before doing these experiments we did not really think a lot about bees and how they are as smart as us. We also did not think about the fact that without bees we would not survive, because bees keep the flowers going. So it is important to understand bees. We discovered how fun it was to train bees. This is also cool because you do not get to train bees everyday. We like bees. Science is cool and fun because you get to do stuff that no one has ever done before. (Bees—seem to—think!)

在我們開始這些實驗之前,我們真的不常關心蜜蜂,也不知道他們跟我們一樣聰明。我們也不關心要是沒了蜜蜂,沒有花,我們也沒辦法生存這個事實,所以了解蜜蜂真的很重要。我們發現訓練蜜蜂好好玩,這真的很酷,因為你不是每天都有機會訓練蜜蜂。我們喜歡蜜蜂,科學真酷、又好玩,因為你可以作一些過去沒有人作過的事情。

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Codotte看完孩子們的研究豁然開朗,他說,當個科學家可能意味著你有知識、受過訓練跟高超技能,但真正的核心,在於樂於研究、檢驗假設,並且發表其他科學家也接受的成果,「這些孩子是科學家,我也是」。

你呢?你認為自己算是科學家嗎?

延伸閱讀:加來道雄(Michio Kaku):「我們一出生就是科學家,直到十四歲」

註:原始論文裡頭用rods這個字,應該是棒子或竿子,不過看圖比較像是平面的

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鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1460 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。

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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3351字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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人工智慧的極限
賴昭正_96
・2026/01/15 ・5792字 ・閱讀時間約 12 分鐘

在發現的道路上,智慧(intellect)作用不大。意識(consciousness)━你可以稱之為直覺或其它任何你想用的詞━會發生一次飛躍,答案會突然出現在你面前,而你卻不知道它是如何或為什麼出現的。

-愛因斯坦(1879-1955),1921年諾貝爾物理獎

2025 年 10 月 13 日在參加建國中學高三 6 班畢業 66 週年的同學旅遊後,希望能瞭解一下投稿多年、從未謀面之《泛科學》的作業情形及發展計畫等,我決定到「泛科創新股份有限公司」參觀一下:沒想到知識長鄭國威竟然邀請我錄了一集「思想實驗室」。當被問及有關人工智慧(artificial intelligence,AI)的看法時,我突然冒出「因為科學的發現很多都是意外的,因此AI無法像人類一樣具有創造性」。沒想到這句話似乎成為這次訪問的主題,也引起比較熱烈的討論,因此我想在這裡補充一下。

AI(人工智慧)是否能青出於藍、更勝於藍地超越我們?這事實上也是專家爭論最多的話題。我不是專家,雖然知道「我思故我在」,但完全不知人類如何思想、大腦如何運作,更不瞭解上面愛因斯坦所提到之意識(consciousness)如何飛躍!但是已經被國威推上了這個平台,因此只好在這裡野人獻曝,依我所知的科學史提出懷疑。

回歸正題,上面問題的直覺反應答案是:人製造出來的怎麼可能比人聰明呢?但相信很多人都知道:人類所製造出來的圍棋軟體 AlphaGo 已經戰勝了所有的人類!其主人谷歌(Google)謂:它能戰勝人類是因為它利用策略網絡來推薦有希望的走法,並利用價值網絡來評估在給定局面下獲勝的機率,從而大幅縮小搜尋空間,使得它能夠「預想」數百萬步棋,並透過自身的對弈不斷學習,最終超越人類的層次。從這段話看來,我覺得 AlphaGo 能戰勝人類是基於高速地使用人類所設計出來之有路可循、亦有跡可尋的「邏輯策略」!

同樣地,如果我們給 AI 一含所有物質之性質的資料庫,然後告訴它如何尋找「規律」(pattern),相信它會非常勝任地發現許多具有某種特性的「新物質」、「新藥物」、甚或告訴我們如何製造它們(有機合成的資料庫)。但是 AI 雖然知道哈密瓜的所有性質(資料庫),可是它會想到哈密瓜含有能大量分泌青黴素的菌株、即時在第二次世界大戰中拯救了上百萬士兵的生命嗎(見後)?我覺得後者不是邏輯的問題,是沒辦法訓練的,因此 AI 不能「真正創造」不是依靠邏輯的發現。這正是本文所要談的:許多科學大突破都不是靠訓練或邏輯分析的!

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視眾人所見視,思眾人所未思

牛頓的傳記《艾薩克·牛頓爵士生平回憶錄》(Memoirs of Sir Isaac Newton’s Life)於1752年出版;作者斯圖克利(William Stukeley)在書中轉述:「晚餐後,天氣溫暖,我們去了花園,在幾棵蘋果樹的樹蔭下喝茶……他(牛頓)告訴我,他當時的處境和以前一樣,剛剛想到萬有引力的概念。當他正沉思時,一個蘋果掉了下來。他心想:『為什麼蘋果總是垂直落到地上,永遠不會向上或向一側掉落呢?……』,這使他得出結論:地球一定具有『引力』,從而發展出他的萬有引力理論。」

早在西元前 4 世紀左右,亞里斯多德(Aristotle)及歐幾里德(Euclid)等希臘哲學家就為自然哲學和邏輯奠定了基礎。樹上的水果都是往地面掉,這是任何小孩都知道的「常識」,但為什麼卻等了 1700 年才引起牛頓的注意?我們不知道為何牛頓會想到這個問題,但 AI 也會注意到這個現象嗎?如果會,它會先想到萬有引力或是直接跳到更精確的愛因斯坦廣義相對論(見後)呢? 

發現世上第一個抗生素的弗萊明(Alexander Fleming)度假回來後發現培養皿因未加蓋而發霉(見後),一般的研究者大多會將這些被黴菌孢子污染的培養皿丟掉;但弗萊明這次卻心血來潮……。他回憶說:

「基於先前「溶菌酶」的經驗,也像許多細菌學家那樣,我應該會把污染的培養皿丟掉,……某些細菌學家也有可能(早就)注意到我(那時)看到的相似變化,……但是在對天然產生的抗菌物質沒有任何興趣的情況下,都會順手地將培養物丟棄。……但(這次)我沒有找個藉口丟掉受污染的培養液;相反地,我做了進一步的探討。」

如果AI也能做實驗,它會像許多細菌學家那樣「順手地」丟棄培養物嗎?機會總是降臨在那些做好準備的「人」身上。

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幸運的靈感/直覺

一位正在自由下落的人不會感覺到自己的重量,那不是等於漂浮在沒有任何重力的外太空空間嗎?如果加速度可以抵消重力,那麼在沒有重力的情況下,加速度本身不是可以模擬重力,產生與真實重力沒有區別的人造重力嗎?愛因斯坦稱上面這一發現為「等效原理」(Equivalence Principle):我們雖然不知道重力是什麼,但其現象可以用加速度來模擬!這一想法啟動了愛因斯坦嘗試改變牛頓重力論的八年艱苦抗戰,於 1915 年 11 月完成了人類有史以來最美麗的物理理論━「廣義相對論」(General Theory of Relativity)。100 多年後的今天,愛因斯坦這一透過想像力來推測的理論仍然在指引著物理學家們去瞭解宇宙的基本特徵!怪不得愛因斯坦後來大膽地稱它為「我一生中最幸運的靈感」。

德國理論物理學家普朗克 (Max Planck) 謂他是靠「幸運的直覺 (lucky intuition) 」而意外地敲響了量子力學革命之鐘聲!在 1918 年諾貝爾獎頒獎典禮上,普朗克回憶說:

「然而,即使(我推導出來的)輻射公式絕對準確,它仍然只是一個幸運猜測(lucky guess)了正確插值公式的結果,其價值是非常有限的。因為這個原因,從那時起,我就忙著… 想闡明此公式的真實物理特性,這導致我考慮連接熵和概率之間的波茲曼(Boltzmann)關係。在經過我生命中最艱苦的幾個星期之工作後,光明終於驅除了黑暗,一個新的、從未夢想到的的觀點在我面前展開了。」

這普朗克從未夢想到的觀點是什麼呢? 就是「能量量化」的觀念,違反了當時「能量是連續」的共識!因之此後的十幾年,普朗克便一直在努力地想使他的量子觀念能容於古典力學裡;可是每次嘗試的結果,似乎均使自己失望得想收回那革命性的「大膽假設」而已。

錯誤的假設

好吧,就假設 AI 像愛因斯坦一樣也有「最幸運的靈感」,發現了廣義相對論。可是後來物理學家瞭解到了愛因斯坦的「等效定理」事實上不完全正確,是有限制的,也就是說它只是一種近似的基本定律,只適用於一個局部、無限小的時空區域內。哈,如果AI比人類聰明,怎麼會在邏輯上犯下這個錯誤呢?如果不犯這個錯誤,它能發現廣義相對論呢?

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又如 1905 年,愛因斯坦在題為「關於運動物體的電動力學」的(狹義相對論)論文引言裡,開宗明義地謂「不要爭辯」光速了:

「我們建議將「相對性原理」這個猜想(conjecture)提升到一個公設(postulate)的地位,並引入另一個表面上與前者不調和(irreconcilable)的公設,即光是在真空中的傳播速率為一與發射體運動狀態無關的定值 c。 這兩個假設足以(讓我們)透過適用於靜止物體(狀態)之馬克斯威(Maxwell)理論,導出一個簡單且不矛盾(consistent)的電動力學理論。」

愛因斯坦真大膽:一個可以用實驗來確定的光速,怎麼可以定為「公設」呢?光速與發射體運動狀態無關不是完全違反了我們日常生活的經驗(如聲速)嗎?愛因斯坦在其時鐘「同步程序」的假想實驗裡魔術般地導入了他的公設:光在任何方向的速度都是一樣的 c 值!完全忽略了當時幾乎所有物理學家都相信光是在「以太」中傳播的理論。

1924 年,一位名不見經傳,任教於東巴基斯坦的講師波思 (Styendra Bose) 在一篇 1500 字的論文裡做了一個誤打誤撞、連他自己本人都不知道、在整篇論文中隻字未提的重要及創新性假設:光量子是不可分辨的!在當時,所有的物理學家都認為光量子像銅板一樣是可以分辨的(我們可以分辨哪個是 A 銅板、哪個是 B 銅板、…),因此兩個銅板出現「一正及一反」的或然率是 2/4;但如果它們不能分辨呢?則出現「一正及一反」的或然率將變成 1/3。沒想到這一「錯誤」的假設後來竟成為打開量子統計力學的鑰匙!超強邏輯的AI會犯這種錯誤嗎?

愛因斯坦1915年完成他的廣義相對論後,發現他的方程式所預測的宇宙只能膨脹或收縮,與當時大部分科學家所認為的靜態宇宙觀相衝突!沒想到推翻了深植物理學家心中達兩百多年之牛頓時空觀念的革命壯士,竟然在這裡屈服了:為了符合當時的想法,愛因斯坦於1917年強行地於其廣義相對論導出之宇宙觀中加入一「常數」來平衡萬有引力,使他的宇宙能保持靜態!沒想到1929年後,新數據顯示宇宙不是靜態,而是在膨脹中;愛因斯坦因而後悔當初為何不相信自己的推論,稱那強行加入人為常數━「宇宙論常數」(cosmological constant)━為他一生中所犯之「最大錯誤」。AI會犯這種錯誤嗎?

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只有萬有引力的宇宙膨脹速率在一段時間後應該慢慢減小;但90年代末期,新的發現顯示現在宇宙膨脹速率不是隨時間減小、而是在加大!沒想到那錯誤的「宇宙論常數」現在竟然成為提供瞭解釋膨脹速率加快所需之排斥力來源─雖然我們還不知道那是啥!當然,我們也不知道愛因斯坦在天之靈是否還認為「宇宙論常數」是他一生中所犯的最大錯誤?而AI如果當初未犯那「最大錯誤」,現在是否反而會後悔呢?

老天的幫忙

硝化甘油為液體,非常不穩定,一不小心就爆炸;因此諾貝爾 (Alfred Nobel)一直在尋找取代物,但久而不得。傳說有一天儲存的硝化甘油意外泄漏,與用來包裝儲存鐵桶之板狀矽藻土混合但未爆炸,使他想到了試用此板狀矽藻土。經實驗後,他發現兩者相混之固體不但安全可靠,而且還可保持原有之爆炸威力─這不正是他夢寐以求、研究甚久而未能找到的「穩定炸藥」嗎?他因此發了大財,設定了今日大家所知道的諾貝爾獎。

在「發現能治療糖尿病的胰島素—胰島素與生技產業的誕生(上)」一文裡,我提到了「….將狗的胰臟割除,發現這隻可憐狗整天口渴及隨地小便。數日後,一位助手覺得實驗室內的蒼蠅好像突然多了起來,尤其是在狗小便過的地板。分析狗尿及其血液後,梅倫(Joseph von Mering)及明考斯基(Oskar Minkowski)很驚奇地發現裡面充滿了糖份。」顯然地,胰腺具有調解體內糖代謝的功能,它一旦受損將導致糖尿病。就這樣,法國兩位外科手術醫生無意中發現了「困擾」人類三千多年之糖尿病的病源━胰臟分泌物「胰島素」失調!這不是透過邏輯分析得到的結果,AI能做到嗎? 

前面所提到之蘇格蘭醫生兼微生物學家弗萊明是一位粗心的實驗室技術員。1928 年夏在研究葡萄球菌的某一天,他忘了將含有葡萄球菌培養物的培養皿放在培養箱中,留在實驗室工作台上就匆匆忙忙地離開實驗室去度假。命運就是這樣作弄人:那時室內的溫度及濕度均適合霉菌(mold,或譯「黴菌」)的生長;因此兩個禮拜回來後,弗萊明發現在敞開窗戶旁的培養皿因未加蓋而發霉。經細心觀察及研究後,弗萊明發現抑制或預防細菌生長的不是黴菌本身,而是黴菌產生的「黴汁」。就這樣,弗萊明發現了世上第一個抗生素「盤尼西林」(Penicillin,又稱為「青黴素」)!被《時代》雜誌評選為20世紀的100位最重要人物!

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1943年的某一天,在伊利諾州皮奧里亞 (Peoria) 的農業部北部區域研究實驗室 (NRRL) 工作的亨特 (Mary Hunt) ,無意中在一雜貨店裡發現了一顆表皮長滿漂亮及金色青黴的哈密瓜。將它帶回實驗室,篩選出能大量分泌青黴素的菌株後,她發現該菌株產生的青黴素數量是notatum的200倍━她因之贏得「發霉瑪麗 (Moldy Mary)」的綽號。在許多研究團隊紛紛加入菌種及製造方法的改良後,青黴素產量由1943年只能醫治不到1000人,一下子跳到1944年時,已有足夠的青黴素來治療每位需要的士兵,為第二次世界大戰提供了功不可沒的貢獻!也啓動了尋找其它抗生素的研究,開創了醫學的新紀元。

結論

上面我們提到科學家意外地發現了穩定的炸藥、控制血糖的胰島素、及治療特定細菌感染的抗生素。這些化合物都已經存在自然界中,但絕對不是邏輯分析可以發現其功能的,因此如果不是「老天的幫忙」,我實在很難理解AI怎麼會想到?事實上靠「老天幫忙」所發現的化學物是非常之多的。不需要靠老天幫忙的理論物理呢?

在討論牛頓「思眾人所未思」地發現萬有引力、開創了古典物理後,我們其它的討論都是針對全面改變我們日常生活之近代物理━量子力學及相對論━的發現史。希望讀完本文後,讀者能體會到科學進步不但鮮少一帆風順,相反地是一條充滿了意想不到之彎路和迷茫時刻的曲折蜿蜒旅程:這正是我在訪談中所提到的要多看「課外書」,鑑古知今瞭解理論背後歷史有助於瞭解理論本身。也希望讀完本文後,讀者能感受到科學上的突破幾乎全不是源自邏輯分析,而是出自無法捕捉的「靈感」、「直覺」、「錯誤假設」,「老天幫忙」、以及挑戰既有認知的「勇氣」。AI具有這些人性「缺點」嗎?

最後讓我們在此以公認為最偉大之兩位物理學家的話來結束。牛頓說:「沒有大膽的猜測,就沒有偉大的發現」;愛因斯坦謂:「我從未通過理性思考的過程取得任何發現」。

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致謝

謹在此感謝《泛科學》鄭國威、曹盛威、謝富丞、廖儀瑄、王喆宣等同仁的招待及讓我有機會當了一次近代科技 Podcast 的明星。Podcast 的出現造就了許多不需要經過好萊塢的影視明星以及網紅,是我首次接觸到之近代日常生活典範的另一個重大轉變,真是活到老學到老。

延伸閱讀

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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此獲有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪,IBM顧問研究化學家退休 。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲它轉載我的科學月刊上的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」。

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「科學」能有價值觀嗎?堅持「客觀」反而讓民眾失去信任?——《為何信任科學》
貓頭鷹出版社_96
・2024/05/26 ・3357字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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。

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共和黨支持者很多都否認氣候變遷。圖/giphy

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。

圖/envato

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。

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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。

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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。

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