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陳震遠案,記者不懂也不會告訴你的問題癥結

活躍星系核_96
・2014/07/15 ・2913字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 514 ・六年級

FURURELITE

文 / 羅中泉(國立清華大學系統神經科學研究所助理教授)

最近陳震遠60篇論文假冒審稿者事件,的確讓人瞠目結舌難以置信,讓整個台灣學術界蒙羞。此外還牽涉到教育部長,因此發展為政治事件。可悲的是一旦牽涉到政治,就很難在媒體上看到真正理性的評論。

我想最大的問題是普羅大眾並不理解科學論文投稿的過程與作者的責任歸屬,因此被媒體的報導牽著鼻子走。媒體或網路上一堆似是而非的評論,這些人要不是不在科學圈裡,或是沒有充足的論文投稿經驗,不然就是根本沒有閱讀該期刊撤銷論文的公告。

陳震遠案簡單說來就是這位前屏東教育大學副教授創造出所謂的peer review ring(同儕審查圈)以及citation ring(引用圈)。最後造成許多文章是自己人甚至自己審稿。嚴重的破壞了科學界一向信賴的獨立審查制度。

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但問題癥結在哪裡?什麼是同儕審查圈以及引用圈?教育部長蔣偉寧被名列其中五篇論文的作者之一,他的角色到底在哪裡? 底下我們來看看。

我們首先要了解大部分的科學論文會有兩三位以上的作者。其中最重要的就是通訊作者 (corresponding author)與第一作者 (first author)。通訊作者通常(但不是絕對)列在作者名單中的最後一位,他是整個研究計畫的主持人,一般就是這個實驗室的老闆(教授)。通訊作者需要對這篇論文負大部分的責任。通訊作者會決定這篇論文有誰也會列在作者名單上以及排名順序。第一作者則是列在作者名單上的第一個人,他是實際從事大部分實驗與分析工作的人,通常(但不是絕對)就是勞苦的研究生或是博士後研究員。

一篇論文除了這兩種類以外的作者,通常就是貢獻較小的人,可能是幫忙做了一點點實驗或分析,但不是實驗主要的部份。有時候一個人可能並沒有實際參與這個研究,但是跟這計畫相關,比如說出了一些經費或是人力等等,有的甚至只是對論文寫作給了 一點建議。這些就是所謂的「掛名」,這雖然不應該,但國內外都常有這樣的「掛名」現象,所以學術界通常不太考慮第一與通訊作者以外的其他作者的貢獻,常常認為他們只是陪襯性質。意思是說,若有個人吹噓他研究做的多好,結果他提到的那篇論文他既不是作者也不是通訊作者,那麼大家只會一笑置之。一篇有名的論文,它的榮耀大部分會落在通訊作者身上,剩下的則是第一作者。

接下來我們要先了解科學論文投稿的程序。現在論文投稿都是使用線上投稿系統。通常是通訊作者自己或是授權給他的學生(通常就是第一作者)來進行投稿的程序。每一篇論文投稿後都需要由兩到三名該領域的學者做獨立審稿。通訊作者可以提出審稿者的建議名單, 但負責處理稿件的期刊編輯絕對不會照單全收。常見的作法是從建議名單上選一個,然後該編輯從自己口袋裡的名單選另一到兩名當作審稿者。這些口袋名單通常是編輯認識的,曾在這個期刊上登過論文的,或是曾為這個期刊審過稿的研究人員。審稿過程中間若需要修改論文的話,一般是由通訊作者與第一作者負責。其他作者有可能會收到e-mail通知,但也有可能完全在狀況外。審稿者的名字是保密的,只有編輯才會知道。

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所以陳震遠案的問題到底在哪裡?問題有兩點:

第一、他創造出同儕審查圈與引用圈。理想上,通訊作者提出建議審查者名單時,給的是在相同專業領域但與自己關係不大的學者,所以他們可以公正地審查論文。實務上,大家都會推薦自己認識以及對自己友善的同行,不過誠實的學者會避免推薦與自己有直接關係的親友,像是同實驗室的人,合作計畫的人以及家人等。此外,期刊的編輯經常會從該論文引用文獻中找尋適當的人當作審稿者。比如說我的論文中大量引用某個學者的研究結果或是論述,這時該學者常會被編輯認為是理想的審稿者。但期刊編輯會仔細檢查這位理想審稿者是否與投稿者有緊密的合作關係(師生或是共同寫過很多論文),有的話就不會給他審稿。

依據該期刊的公告,陳震遠與其他人大量互相引用論文,然後「可能」也互相推薦審稿,結果造成一個小圈圈。那麼為什麼期刊編輯沒有發現他們有關係呢?我看了這 60篇論文的作者名單,發現一個耐人尋味的關係。絕大多數的論文都會有陳震遠(Chen CY)與他的弟弟陳震武 (Chen CW)兩人其中一人在作者名單,但除了一篇論文以外,兩個人不會同時出現在同一篇論文。這會造成一個假象是他們兩個人並不是關係密切的合作者,而期刊當然也不會知道他們是兄弟。因此我猜測當初期刊編輯在不知情的狀況下把這60篇文章中的一部份給了對方審查。但是該期刊並沒有說他們認為的這個小圈圈除了陳震遠以外還有誰,該期刊只說還在調查中。

第二、陳震遠在該期刊的投稿系統中開了一百多個人頭帳號,創造出許多虛擬的研究人員身分。國外媒體報導說該期刊認為其中至少有一篇陳震遠的論文是被這虛擬的人頭所審查,而他們相信這個人頭背後就是陳震遠自己。自己審自己的論文,這當然完全無法接受。

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但是這裡有一點需要釐清的是,該期刊說他們所撤銷的60篇論文是因為這些論文至少有一位作者或是論文的審稿者是在這個ring中。我實際檢查了約十來篇文章,發現這些文章的通訊作者幾乎都是陳震遠或陳震武。還記得前面說的審稿者的建議名單是通訊作者給的嗎?這樣看就兜得起來了。不過60篇中至少有一篇論文陳家兄弟都不在作者名單中,被撤銷的原因是不是由於該文被陳家兄弟審查,這恐怕只有期刊自己知道。此外,這60篇文章是不是有些是池魚之殃,通訊作者與審稿者都不在這ring中,只是因為陳家兄弟有人名列作者名單所以被撤銷?這還要詳細檢視。

那麼教育部長蔣偉寧到底知不知情? 這問題要拆成兩部分:

第一、他到底知不知道他是其中幾篇文章的作者之一。我個人認為不太可能不知道。但這五篇論文中蔣偉寧既不是第一作者也不是通訊作者,所以他對期中幾篇印象微弱是可以理解的。這些論文他是否有實質貢獻或只是純掛名,這不在我要討論的範圍內。

第二、他到底知不知道造假這件事。因為論文的撰寫與投稿是由第一作者與通訊作者負責,審稿者的建議名單也是由通訊作者擬定,所以非通訊作者的人不知情是很有可能的。在這種情況下,其他作者是受害者而不是共謀者。

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最後,一個重要的證據就是這五篇論文的通訊作者通通都是陳震武。一個值得注意的現象是其中一篇論文陳震武是第一作者而蔣偉寧是最後一位作者,但通訊作者是陳震武卻不是蔣偉寧。這種現象在國外其實並不罕見,最常見的原因是,雖然研究計畫的主持人依慣例列為最後一位作者,但該主持人認為這個研究從執行到論文撰寫都是由第一作者完成,所以把「通訊作者」這個頭銜讓賢給他。這常發生在剛獨立主持一個實驗室的年輕學者身上;他之前的資深指導老師若認為他可以對這個論文「負責」,那麼就把這篇論文送給他讓他當通訊作者。

所以我個人認為,從實務角度來看,蔣偉寧知道造假甚至涉入其中的可能性不大。但他是不是要因為實驗室出了這樣一個學生而負起政治責任,大家自己判斷。

此外,有人說陳震遠與陳震武其實還有投其他期刊,若其他期刊採取調查行動,這個雪球可能越滾越大。

有興趣進一步了解的人,一定要詳讀該期刊的公告:

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Journal of Vibration and Control retraction notice

以及這篇報導與他底下的網友討論:

 

原刊載於作者FB網誌,經作者同意後轉載

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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著作權法、貧窮竟然會限制我們對知識的想像?談開放近用運動的兩大難題
活躍星系核_96
・2019/09/19 ・3481字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 571 ・九年級

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  • 鄭婷宇/編譯

過往,人類將智慧記載於書籍上,透過書刊的交流傳遞知識,但礙於時空的限制,知識無法全面自由流通。如今,資訊的數位化使得重製的邊際成本大幅下降,網路的高連結性亦將傳播成本降到幾近於零,知識的共享比以往都來的更易於達成。儘管如此,由於不合時宜的著作權法,以及出版商對出版權的捍衛知識仍舊無法完全自由流動

有感於此,自1990年代起步的開放近用 (Open Access) 運動,便是為解放知識而生,致力於打造一個人人都有同等權利取用知識的環境。

開放取用期刊目錄 (DOAJ),集合了世界各地有品質、同儕審核的開放近用期刊。

早在 1836 年,大英博物館助理館員的 Anthony Panizzi 便發下了普及知識於世的宏願。他向國會報告:「無論貧富,我認為每個人都應擁有相同的權利與資源獲取知識。我希望貧苦的學生也能盡情探索書海,享受智慧的果實,在與專家交流的過程中滿足求知欲。我主張,政府的責任就是打造這樣一個使知識自由流通的環境,提供一切協助使每位公民都能獲得相同的知識資源。」 Anthony Panizzi 花了 20 年,將超過 50 萬本珍藏典籍納入大英博物館,使之成為當時世上最大的圖書館,並於 1856 年榮任大英圖書館館長。儘管豐富的藏書量降低了取得知識的門檻, Anthony Panizzi 的夢想仍存在無法消除的限制—─要取用書中無形的智慧財富,人們必須得先花費有形的黃金,千里跋涉到英國倫敦取經。

網路科技的進步看似已能破除過往的限制,那為何解放知識的夢想仍未實現呢?現存最大的難處有兩項,其一是僵化的著作權法,其二是出版商的抗議。

跟不上網路時代的著作權法

三百年前著作權相關法規開始成形之際,在資訊傳播技術方面,還是類比訊號的時代,當時產出原創作品成本較高、數量稀少且易於控管。根據定義,一旦原創作品已定型,將自動受到著作權保護,授予作者杜絕任何對其作品複製的權利。然而,時過境遷,現今的網路科技降低了創作成本,將創意化為作品再也不是少數藝術階級的特權,人人都能輕易的將想法寫為文章,將創意拍為影片上傳到 YouTube ,並對任何作品發表看法。透過散播及接收訊息,資訊不斷以片段或完整的形式被複製或再製而散播出去,因而促成人們在網路上的交流。

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網路行為可說是建立在「複製」之上,其本質與既存的著作權規範相悖。除非做到全面監控,否則我們不可能完全杜絕網路上的複製行為,執行著作權法審查網路上的侵權案件。

現代人習慣上傳圖片、影片到社交平台上,其中許多使用者生成內容是擷取既存素材諸如圖片、音樂等修改,置入內容,這些使用者並不清楚這些行為已使他們身陷觸犯著作權法的疑慮;研究所需的文字與資料探勘,也礙於著作權大為擴張保護範圍的影響,實務上常難以取得探勘所需的資料;圖書館或資料庫廠商即使想數位化那些沒有明顯著作權所有者的「孤兒著作」 (Orphan works) ,以網路推動作品流通,也受限於孤兒著作難以查找到權利所有者,而於法不得數位化的困境。研究者、大量網路使用者與資料儲存機構對現行著作權規定的不滿,因而極力要求修正。

根據 2007 年美國法學教授 John Tehranian 的研究,人們習以為常的網路行為諸如收發電子郵件、轉貼文章、發送照片等都違反了著作權保護,若依法計算,各國的網路使用者每年都因其日常行為面臨巨額的罰鍰,過時的著作權法難以規範現狀。

「啊~桃貴的照片好可愛我要截圖傳給朋友看!」喔不!這樣的轉發會不會違反著作權法呢?圖/Pixabay

即使著作權法跟不上數位時代的事實明擺在眼前,推動著作權法的改革仍難如登天。

出版業者等著作權利擁有者與企業早已習慣法律依其利益而修正,從 1710 年最初的著作權法保護著作財產權 14 年的期限,不斷延長至今日的 70 年期限。對出版業、音樂與電影製作產業而言,給予網路使用者多些數位版權上的運用彈性,就如同威脅他們生存命脈的詛咒,自然極力阻止法律規範的更新。

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推動規範更新的路途漫長且阻礙重重,第一場紛爭可追溯到「孤兒著作」 (Orphan works) 數位化的爭議。在圖書館、網路搜尋引擎與資料公司支持法定例外允許孤兒作品免費數位化,與出版業者認定事先許可制的拉鋸戰中,歐盟執行委員會終於 2012 年宣布採用「孤兒著作指令」,為公眾利益著想,允許孤兒著作線上發行與流通。同年,歐盟執行委員會號召利益關係人,討論修正著作權保護規定的討論,然而,從議題的設定到出席討論的成員,均明顯傾斜於有利出版業的修正方向。解決方式一味著重於特許著作權使用者的資格究竟該如何定義,似乎從未考慮過「非商業用途的使用者生產內容不必申請著作權授權」此一選項。因此,文字與資料探勘者被迫離開討論以示抗議,造成議程無法持續。

其後,歐盟執行委員舉辦著作權討論的公眾諮詢論壇,以線上資料及問卷收集眾多回饋,廣納民眾意見。加上德國海盜黨的 Julia Reda 努力帶動人民討論、彙整意見並作成報告,歐盟於 2015 年通過修正案,賦予圖書館、資料庫線上化其收藏的權利、開放電子書於網路流傳,同時批准資料與文字探勘不須再取得任何特許憑證。即使取得這些勝利,著作權法的規定仍未完全修正到符合現狀的境界,需要持續推動改革。

不合理學術出版體系的,限制知識的自由流通

學術出產品的商業模式是阻礙知識共享與自由流通的重要原因,是「開放近用 (Open Access) 運動」的緣起及運動重心。對學者而言,貢獻研究成果是為了獲得研究認可及好名聲,其著作的廣泛傳播有助於此,出版商對其著作財產權利的壟斷卻縮限了散播範圍;對人民而言,自己納稅支撐的研究,卻必須自掏腰包買來看,或是由同樣納稅營運的圖書館買入,無異於被剝兩層皮。

知識一旦被隔絕在付費高牆之後,終究會有人因負擔不起費用而被迫與之隔絕。 Elseiver 與 Springer 等大型學術出版商年年獲利 30% 至 40% ,此等獲利規模是大多產業無法企及的。光是英語寫作的科學、科技與醫藥的出版期刊總收入在 2011 年就達到全球共 94 億美金的規模。根據哈佛大學 2012 年的備忘錄,線上研究資料庫的前兩大出版供應商,六年來售價調漲了 145% 。面對越來越貴的期刊價格,就連圖書資金雄厚的哈佛大學也無力再購買學者研究需要的所有資料庫,其他圖書館的困境可想而知。

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由高額訂閱費築起的高牆,阻擋了許多渴望知識的研究者。圖/Pixabay

哈佛大學圖書館長在衛報的採訪中指出,研究人員免費提供研究寫作、著作審查、編輯委員會參與等服務給期刊,卻換來必須花錢將自己的勞動成果買回來的待遇,甚至面臨付不起期刊訂閱費用的窘境,整套研究出版系統實在荒謬。哈佛大學因此鼓勵學者將其著作投稿至開放近用的期刊,退出非開放近用期刊的編輯委員會。

在網路普及之前,學者即使對出版系統再有諸多不滿,也因無替代選項而僅能免費奉送著作權予期刊;圖書館面對壟斷著作權的期刊出版商,幾無議價能力;公民則被剝兩次皮,想看到自己納稅資助的研究成果,只能再花錢購買。如今,網路科技的發達將改變了一切─—藉由公開網站發表著作,學者不僅可以保有自己的著作權,亦可達到廣為流傳,獲取同業指教與奠定名聲的目的。再也沒有一道豎立於學術產出與知識獲取間的高牆,圖書館再也不必用罄資金去購買有限的學術出版物,人民也終將有機會可自由取用知識資源。

本文轉載自 台灣創用CC計畫 ,原文為〈開放近用(Open Access)運動的兩大難題

相關連結

  1. Open access: All human knowledge is there—so why can’t everybody access it?: http://arstechnica.co.uk/science/2016/06/what-is-open-access-free-sharing-of-all-human-knowledge/, 2016 Glyn Moody.
  2. The battle to reform 300-year-old copyright law for the digital age: http://arstechnica.co.uk/tech-policy/2015/07/copyright-reform-for-the-digital-age/, 2015 Glyn Moody.
  3. Infringement Nation: Copyright Reform and the Law/Norm Gap: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1029151, 2007 John Tehranian.
  4. Commissioner Barnier welcomes final adoption of the Orphan Works Directive by the Council: http://europa.eu/rapid/press-release_MEMO-12-744_en.htm?locale=en,2012 European Commission.
  5. Freedom of Panorama under threat: https://juliareda.eu/2015/06/fop-under-threat/, 2015 Julia Reda.
  6. The stm report – An overview of scientific and scholarly journal publishing: http://www.stm-assoc.org/2012_12_11_STM_Report_2012.pdf,  2012 STM: International Association of Scientific, Technical and Medical Publishers.
  7. Faculty Advisory Council Memorandum on Journal Pricing: http://gantercourses.net/wp-content/uploads/2013/11/Faculty-Advisory-Council-Memorandum-on-Journal-Pricing-%C2%A7-THE-HARVARD-LIBRARY.pdf, 2012 The Faculty Advisory Council of Harvard University.
  8. Harvard University says it can’t afford journal publishers’ prices: https://www.theguardian.com/science/2012/apr/24/harvard-university-journal-publishers-prices, 2012 Guardian News and Media Limited.

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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刊登要錢、訂閱也要錢,做研究就是要被期刊出版社剝削?學術界奮起抵抗出版巨商的血淚史
活躍星系核_96
・2019/09/17 ・4272字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 576 ・九年級

  • 鄭婷宇/編譯

圖/改自 2013 (CC) julochka, “amazon haul” @ flickr, CC BY-SA 2.0.

在研究過程之中,學者需要閱讀大量的參考資料,並時常需要更新、交流最新發布的文獻以跟上知識產出的腳步,但面對一個由少數大型出版商集團寡占的學術出版市場,全球各地的圖書館都面臨無力負擔高昂訂閱費用的窘境

面對節節高升的訂閱費用,臺大圖書館在 2016 年 12 月 6 日開出第一槍,發出明年起停止訂閱 Elsevier Science Direct 的公告,清大、交大等大學也隨後跟上。

對學術研究來說,此資料庫涵蓋理工與生醫領域的許多文獻,退訂的決定將對師生造成重大影響,但唯有聯合的抵制運動,方能有一絲爭取合理價格的機會。事實上,抵制 Elsevier 的運動早已在世界各地發生。

期刊逐漸由六大廠商集中出版

世界上第一本科學期刊誕生於 1665 年,分別是法國的 Journal des Sçavans (智者雜誌)和英國皇家學會出版的 Philosophical Transactions of the Royal Society (皇家學會哲學會刊)。在期刊系統出現以前,學者們大多藉由私人信件的往返、各式會議及專書中討論彼此的研究,訊息傳播的範圍與效率都受限。科學期刊的創立,幫助科學家擴大資訊接收的範圍,並得以定期交流研究成果,同行評審的原則也由此奠定。

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從期刊問世到第二次世界大戰之前,雖然商業出版的期刊比例不低,傳播效率也較高,但大多數的出版業務仍由各學會負責。不過, 1990 年代中期的資料顯示,出版界的情勢出現了逆轉——商業出版的比例佔期刊總數的 40% 、學術與專業學會出版比例佔 25% 、大學與教育出版佔 16% 。在 1994-1998 年間出版的論文當中,出自 Elsevier 的比例就已高達20%。

Larivière 的研究分析了於 1973-2013 年出版的 4 千 500 萬份的科學論文,證明了在自然暨醫學科學與社會科學暨人文學等領域,發現文獻出版集中於六大出版商的現象日益顯著。這六大出版商分別為 Reed-Elsevier 、 Wiley-Blackwell 、Springer 、Taylor & Francis、 The American Chemical Society 以及 Sage ,其中前四家身兼兩大領域的龍頭, Sage 僅在社會科學暨人文學中躋身前五大出版商, The American Chemical Society 亦僅在自然暨醫學科學佔有前五大之一的地位,並且是上述出版社中唯一的學術學會,其餘五家全都是商業出版商。

數位科技的應用,非但沒有使得知識的傳播更加普及與自由,反而讓大型的商業出版集團獲利更多。

在自然暨醫學科學領域, 1973 年之前,前五大只佔該領域約 20% 的論文出版比例,到了 2013 年激增到 53% ,其中 Reed-Elsevier 、  Springer 和  Wiley-Blackwell 三家就囊括了 47% 的比例,足見出版比例分配的不均。社會科學暨人文學領域, 1973 至 1990 年間,前五大商業出版商所出版的論文比例佔該領域不到 10% ,卻在2013年時飆升至 51% 。

換句話說,在這兩個領域做研究的學者在查詢資料時,大概每兩篇文獻,就會有一篇名列於這六大家出版商的資料庫之中(圖一)。

2013年前五大學術出版社在兩領域的期刊出版比例。資料來源:The Oligopoly of Academic Publishers in the Digital Era / Vincent Larivière。製圖:鄭婷宇。

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高昂的文章處理費與訂閱費,逼研究者起身抗議

呈現寡占狀態的學術出版市場,衍生出文獻集中化的現象,加上不合理的商業模式,使各大圖書館漸漸無力負擔出版商不斷提高的訂閱費用。早期,當學者想出版研究成果時,只能無償交付出版商,後續學者本身因不再擁有著作權利,以致不得自行散播著作、與同業交流,除非圖書館付出大筆費用買回期刊,納稅資助國家研究的公民也無法閱讀這些最新的知識。有感於期刊出版商以販賣他人研究成果獲取利潤的商業模式,對研究者、圖書館與納稅民眾都不公平,開放近用的新型商業模式在一連串摸索中逐漸成形(詳情可參考)。在開放近用的出版形式中,期刊出版商轉而向學者或其所屬的機構索取文章處理費,刊出後的論文將可免費釋出給所有人取用。

在混合型期刊 (Hybrid journals) 中,資料庫的取得須透過訂購,但支持文章以開放近用的方式投稿,此部分便會向作者所屬機構索取文章處理費,以「彌補」該文提供給任何人免費取用所減損的經濟收益。期刊 Lingua 的前主編 Johan Rooryck ,批評混合型期刊是「雙重收費」,不僅向作者索取高達每篇 1800 美元的文章處理費,期刊的訂購也要價不菲。即使 Lingua 所屬的 Elsevier 表示已收取文章處理費的文章是免費開放,但許多研究者仍對於期刊訂立的高昂文章處理費與訂購費感到不滿,認為自己無償勞動所產出的學術貢獻,成為出版商獲取高額利潤的來源。畢竟 Elsevier 、 Springer 和 Taylor&Francis 等幾家大型出版商的獲利率皆高達 35% ,這可是比 Facebook 獲利率 27% 還驚人的利潤。

期刊大盤商索取的高昂費用,對學術成果的流通與近用性皆造成傷害。研究者的怨念在 2015 年爆發開來,要求 Elsevier 降低文章處理費、讓作者保留其著作權等。在 Elsevier 拒絕後, Lingua 的六位編輯與 31 位編輯委員集體辭職以示抗議。這群編輯另創一個新的開放近用期刊── Glossa ,只向作者收 400 美元的文章處理費,並取消對無資金之投稿者的收費。

認知科學的社群則在 2016 年接續了這場對 Elsevier 的抗議運動。一群研究者向 Elsevier 請願,要求降低 Elsevier 在該領域的權威期刊── Cognition 的文章處理費。由 David Barner 發起的聯署請願,在一週內就集結了超過 1200 位附議,其中包括至少十位 Cognition 的編輯委員會成員。截至目前為止,該網站共收集了 1661 位科學家的連署。

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期刊訂閱費用節節高升,大學圖書館紛紛抵制

在期刊與出版商彼此合併或兼併之後,學術出版市場被少數幾家廠商寡占的情形,使圖書館更無議價的空間。根據美國研究圖書館 (Association of Research Libraries) 之統計,自 1986 年至 2012 年以來,期刊價格已上漲 456% ,約為同期間消費者物價指數 (CPI) 上漲幅度的四倍,期刊價格居高不下,穩坐圖書館開支最高的寶座多年。

面對不斷上漲的資料庫訂閱費用,各國學術機構的採購經費日漸捉襟見肘。

2012 年,英國劍橋大學數學家 Timothy Gowers 在其部落格發表一篇「知識的代價」(The Cost of Knowledge) 的文章,呼籲學界共同抵制 Elsevier 剝削研究者與社會的商業模式,加入拒絕向 Elsevier 擁有之期刊投稿、協助審閱或編輯的行列,目前已累計有 16,484 人響應。以 Gowers 的文章為序幕,一場向 Elsevier 抗議的「學術之春」 (Academic Spring) 開始在世界各地的學術機構蔓延而起。加州、哈佛等名校先後譴責 Elsevier 資料庫售價高額的漲幅,停止訂閱。

儘管 Gowers 的登高一呼獲得熱烈迴響,但這場杯葛似乎缺乏後續的威力與參與動能。

根據 Tom Heyman 等人於 2016 年追蹤化學、心理領域約 500 名參與聯署的科學家後續動向的研究指出,有 23% 簽名的科學家仍在 Elsevier 發表論文(圖二)。對科學家來說,要遵守「不發表」的承諾所必須付出的代價不小,面對學術工作環境崇尚的高影響力指標,科學家常有投稿主流且高影響力期刊的壓力與誘惑。

抵制 Elsevier 承諾跳票的科學家。資料來源:On the Cost of Knowledge: Evaluating the Boycott against Elsevier / Tom Heyman, Pieter Moors, Gert Storms.。製圖:鄭婷宇

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荷蘭是 Elsevier 的發源與總部所在地,當地的學術圈同樣對沉重的訂購費用感到不滿。 2015 年,荷蘭教科文部次長 Sander Dekker 出面與 Elsevier 談判,加上 14 所公立研究型大學聯合發動杯葛計畫,威脅集體辭去於 Elsevier 編輯等職務,甚至投稿。這場由政府帶頭、學界團結對抗壟斷的學術出版集團的運動,在 Elsevier 的妥協下落幕。雖然荷蘭學界提出的條件被打了些折扣,但仍成功爭取到更好的開放近用條件。

為了抗議 Elsevier 不透明的商業模式,德國 DEAL Project 計畫共有多達60所大學及研究機構共同抵制 Elsevier ,全面停訂 Elsevier 期刊的決定將自 2017 年 1 月起生效。

臺灣各大學對出版商的反擊

臺灣也在這波抵制 Elsevier 的浪潮中挺身而出。臺灣全國每年花費於購置 Elsevier Science Direct 電子期刊的費用不斷攀升, 2016 年的費用較 2008 年增加了 53% ,達到 2700 萬美元,占目前大專校院的年度電子資源採購經費近 1/3 。經全國學術電子資訊資源共享聯盟 (CONCERT) 小組與 Elsevier 討論後,因 Elsevier 堅持其計價模式及內容, CONCERT 小組決定延緩續訂,並呼籲各圖書館考量全體會員的利益,集體停訂以促使 Elsevier 與臺灣簽訂合理的合約。

各校圖書館長年承受不斷調漲的資料庫訂閱費用壓力,即使是資源豐厚的臺灣大學也難以承受。 Elsevier Science Direct 的驚人訂價,排擠圖書館引進其他期刊資源的經費。臺灣大學於首先發出明年起停止訂閱 Elsevier Science Direct 期刊的公告,緊接著清華大學、交通大學、成功大學、中興大學、臺灣師範大學、臺灣科技大學、勤益科技大學、實踐大學等學校先後發表停止訂閱的聲明(圖三)。

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Elsevier Science Direct 採購經費與效益不成比例。資料來源:臺灣大學、清華大學、交通大學三校圖書館之公告。製圖:鄭婷宇

推動、取得開放近用論文的其他管道

對抗大型期刊出版商壟斷之運動前途未卜,學者與研究機構是否能夠團結面對是關鍵所在。

除了抵制訂閱、投稿、編輯大型商業期刊之外,還有其他可行的實際行動可推動學術出版環境的開放。

Ginsparg 架設的 arXiv ,提供科學家上傳自己論文發表前的預印本的平台,開放所有人瀏覽與下載,讓最新的研究成果能迅速且更大範圍的交流。 Alexandra Elbakyan 創立的 Sci-Hub 提供用戶免費下載論文的服務,遇到付費論文時,該網站會自動登錄志願者提供的已訂閱帳號進行下載,並自動備份論文,方便下個用戶的使用。

當知識成為可以估價的商品,研究成果的流通範圍及可近性勢必會受限。長久以來,期刊出版商以學者產出的論文為獲利基礎來源,在收取高昂文章處理費、訂購費的狀況下,年年賺得豐厚利潤的商業模式,一直引起研究者與學術機構的怨懟。儘管開放近用的概念在學術界已漸次推廣開來,大型商業集團壟斷學術出版市場的情形,讓許多研究及教育機構在面對年年抬升的期刊資料庫價格面前,幾無議價能力。當知識成為一項價格難以負擔的商品、資訊的流通被付費高牆阻隔,難以取得參考資料的研究將停滯,對整體社會也將會是弊大於利的悲劇。

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本文轉載自 台灣創用CC計畫 ,原文為〈失衡的期刊出版市場:學界力抗出版巨商的奮鬥史

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