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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

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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 ・ 1491 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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人工智慧的極限
賴昭正_96
・2026/01/15 ・5790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
50 篇文章 ・ 61 位粉絲
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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貓頭鷹出版社_96
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貓頭鷹自 1992 年創立,初期以單卷式主題工具書為出版重心,逐步成為各類知識的展演舞台,尤其著力於科學科技、歷史人文與整理台灣物種等非虛構主題。以下分四項簡介:一、引介國際知名經典作品如西蒙.德.波娃《第二性》(法文譯家邱瑞鑾全文翻譯)、達爾文傳世經典《物種源始》、國際科技趨勢大師KK凱文.凱利《科技想要什麼》《必然》與《釋控》、法國史學大師巴森《從黎明到衰頹》、瑞典漢學家林西莉《漢字的故事》等。二、開發優秀中文創作品如腦科學家謝伯讓《大腦簡史》、羅一鈞《心之谷》、張隆志組織新生代未來史家撰寫《跨越世紀的信號》大系、婦運先驅顧燕翎《女性主義經典選讀》、翁佳音暨曹銘宗合著《吃的台灣史》等。三、也售出版權及翻譯稿至全世界。四、同時長期投入資源整理台灣物種,並以圖鑑形式陸續出版,如《台灣原生植物全圖鑑》計八卷九巨冊、《台灣蛇類圖鑑》、《台灣行道樹圖鑑》等,叫好又叫座。冀望讀者在愉悅中閱讀並感受知識的美好是貓頭鷹永續經營的宗旨。

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科學主張的信任基礎是什麼?憑什麼讓我相信它?——《為何信任科學》
貓頭鷹出版社_96
・2024/05/25 ・3854字 ・閱讀時間約 8 分鐘

科學,一種帕斯卡賭注

如果一個科學主張會對社會、政治或個人造成影響,那在衡量它時,就必須多考慮一個問題:如果錯了會怎樣?接受一個主張最後卻發現它是錯的,有什麼風險?拒絕一個主張而最後發現它是對的,又如何呢?

如果知道服用避孕藥的風險,一位健康女性就可以在憂鬱出現時即時停藥。避孕藥引發的憂鬱通常很快就會消失,對許多女性來說這樣的風險還算輕微,值得一試。同樣地,牙線很便宜,使用牙線每天只需要幾分鐘,如果最終發現沒什麼用處也不會有太大損失。但某些議題就沒那麼簡單了。

想想人為氣候變遷,儘管相關科學研究已經持續了五十年,累積了上萬篇同儕審查的科學論文、數百篇政府及非政府組織的報告,許多美國人仍懷疑氣候變遷的真實性及人類在其中扮演的角色。總統、國會議員、企業領袖、《華爾街日報》的社論都曾表示懷疑,拒絕相信好幾個世紀以來充分發展的物理理論,以及海平面上升和頻繁極端氣候事件等經驗證據。另外有些人則認為,儘管人為氣候變遷真的有發生,但不會造成太大影響,甚至是件好事。

做為一位科學史學者,我知道能量有限理論、優生學、激素避孕藥的歷史,也知道要判斷使用牙線是否有益十分困難,最重要的是我知道地質學家在衡量大陸漂移理論時受到了政治理念影響。我從未預設我們相信科學永遠合理,或通常是合理的,我一直認為這個問題很棒:科學主張的基礎為何?我們應該相信科學家嗎?

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信任科學非常重要,但科學家不能期待大眾單憑信任就接受他們的主張。科學家必須解釋他們如何做成這些主張,並承認他們有可能因為忽略或蔑視某些證據而犯錯。如果有人合理指出某些證據被漠視或不合比例的強調,無論這個人是科學家、業餘專家、記者還是飽學的公民,都該考慮他的想法。科學家必須保持開放,明白他們有可能犯錯或忽略某些重要的事情。重點在於,無論科學家有多麼聰明正直,我們相信的都不是科學家,而是相信科學做為一種社會過程,能夠嚴謹地檢驗科學主張。

圖/envato

有些科學結論已經發展完整,不再有人提出合理的懷疑;有些理論則是早就被推翻了。上述論點並非在說科學家應該繼續投入時間與精力,反覆證明或推翻這些結論。如同孔恩在超過半世紀前所討論的,如果說科學可以說是一種進步,那是因為科學家知道怎樣達成共識、往下一步邁進。針對大陸漂移理論的辯論,是在新一代科學家找到了一系列更切中要害的證據後才重新開啟的,這可說是該案例中最突出的一個面向。

我們可以用帕斯卡的賭注來說明這個問題。無論一項科學知識發展得有多完整,無論專家共識有多強大,永遠還是會有不確定之處。因此每當有人挑戰科學知識(不管是出於什麼原因),我們都可以先學帕斯卡這樣問:如果這項科學主張最後證明是對的,忽視它會有什麼風險?相較之下,因應這項主張而行動,但最後發現它是錯的,代價又是什麼? 不用牙線的風險真實存在,但不至於太嚴重;對氣候變遷的科學證據視而不見,代價則太高昂了。

不可諱言,提倡優生學社會政策的人也認為不施行這些政策會帶來極大的風險。當然那只是他們對科學證據的解讀,而如我們所見,這些證據該如何解釋,並未有共識達成。這裡我們又要回頭強調共識。如果可以證明相關領域專家並未達成共識,那公共政策的基礎顯然十分薄弱。這也是為什麼菸草公司長久以來,一直嘗試宣稱科學認為菸草會帶來危害這件事其實沒有那麼確定。如果真的是這樣,他們說菸草管制過於倉促就是對的。同樣地,如果人為氣候變遷還沒達成科學共識,石化產業和自由主義智庫要求更多研究,就是正確的。因此共識研究關係重大,知道共識存在無法讓我們知道該如何面對氣候變遷,但可以告訴我們問題確實存在。

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如果確定相關領域的專家已達成共識,下一步呢?我們可以充滿信心地接受他們的結論,以此當作決策依據嗎?我的答案是有條件的肯定。可以,條件是社群有理想運作。這個條件很重要,如同溫恩所說,如果科學想要得到尊重與信賴,那麼「在組織型態、管理方式、社會關係等方面擁有優良的制度,就不只是為了讓科學進入大眾生活而作非必要的渲染,而是批判性社會文化評估的必備元素。」

科學史顯示社群不見得能如理想般達到開放、多元、確實執行轉化型質問,而且通常都做不到(不過沒達成這些理想,影響也不一定會很深刻,有時甚至難以察覺)。歷史學家史塔克指出,美國國家生命倫理委員會建議在審查以人類為實驗對象的研究時,委員會至少要有四分之一成員不隸屬執行該研究的機構,但這個目標很少達成。

我們要如何知道科學社群夠不夠多元、有沒有做到自我批判、讓另類意見有機會發聲?尤其是研究進行初期,有潛力的方法不該太早被否定。我們該如何判斷制度好不好?這裡沒有統一標準。很多科學家對大陸漂移的想法錯了,這不代表現在另一群科學家對氣候變遷的想法也錯了,他們可能對可能錯,我們不能預設立場。

除了檢查高素質的專家社群有沒有達成共識,我們也可以問:

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社群中的科學家能接受不同觀點嗎?社群成員是否能代表廣泛的觀點,有不同的想法、理論取向、方法學偏好和個人價值?

是否使用不同的方法和多樣的證據?

不同的意見有沒有機會發聲、被充分考慮和看重?

社群是否對新資訊開放?能否自我批判?

在年齡、性別、種族、族群、性向、國家等面向上,社群的組成是否多元?

最後一點需要進一步解釋,科學訓練的目的是要限制個人偏見沒錯,但所有已知證據都顯示我們沒做到這點,而且可能真的很難。個人偏見很難避免,但可以透過多樣化來校正。不過,真的需要在人口組成上多元,才能讓觀點多元嗎?

關於這個問題最好的答案,是人口多元很接近觀點多元,甚至可以說是能夠促成該目標的手段。一群白人、中年、異性戀男性可能對許多議題看法分歧,但他們也會有盲點,例如在性別或性向上。在團隊中加入女性和酷兒是一個辦法,讓更多本來可能錯失的觀點被納入考量。

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在團隊中加入女性和酷兒能讓更多本來可能錯失的觀點被納入考量。圖/envato

這是觀點知識論的基本論點,主要由哈定提出(見第一章)。我們的觀點很大程度取決於生活經驗,比起有男有女的社群,一個全由男性(在觀點知識論上則是全由女性)組成的社群,經驗可能比較狹隘,觀點也可能因此比較狹隘。商業世界有證據支持這點,針對職場性別多樣性的研究顯示,女性加入領導階層有助於公司獲利,但只限於一定比例:60%。如果公司領導階層全部或大部分是女性,這種「多元紅利」就會開始降低。這也的確符合以上論點。

前面提到的問題其實並不容易做到,但如果任何一點沒有做到,通常很容易就會被發現。更常見到的是社群中的某些人性格傲慢、心胸狹窄、自我膨脹(這些實在太常出現了!),但社會學觀點的知識論認為個人的影響不大,重要的是團隊整體足夠多元,公開討論的管道暢通,新證據和新想法有機會傳播。

哲學家道格拉斯論證過,當科學結論帶來的影響不在知識層面,而是關係到道德、倫理、政治或經濟,就無法避免價值觀在不知不覺中影響我們對證據的判斷。(例如自由派可能會比較快接受氣候變遷的科學證據,因為這代表政府可能要干預市場運作,而他們對這點接受度較高。)

因此,一個議題影響社會愈深,研究它的社群就更必須公開且多元。 不過有時候某些議題看似單純、只是知識問題,實際上卻不是。科學家可能會說他們純粹在討論問題的知識面,但實際上不是。這表示無論是什麼議題,科學社群都需要留意多元和開放程度,對新想法保持開放,尤其是得到實證證據支持的想法,或嶄新的理論概念。

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例如可以在決定經費補助對象或審查論文時,多加考慮新穎的想法。包容新穎想法最後發現它錯了,應該還是好過因為批判而錯過好的想法。很多科學家非常強調在面對知識時應該表現出嚴厲的態度,實際上還可能流於粗暴,這可能在無意間造成同行不願多言,特別是年輕、害羞或缺乏經驗的科學家。嚴厲很重要沒錯,但保持開放可能更重要。

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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