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《有毒污泥愛你好》書評

朱家安
・2014/07/22 ・2086字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 554 ・八年級

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(本文原載於2014年七月號《人本教育札記》)

在現代,言論自由被視為民主的基石,背後的想法很簡單:若人民無法為自己發聲,那民主就失去意義。這個想法跟十九世紀哲學家約翰.彌爾(John Mill)辯護言論自由的方法,其實很異曲同工:當每個人都可以說話,我們將更有機會接觸真理。彌爾的想法很直白:若保障大家都可以發言,那麼,不符合事實的說法將會受到挑戰,經由如此辯論,人類作為一個整體,將掌握越來越多的真實。

作為古典自由主義的旗手,彌爾在學術圈裡很受重視。然而,這當然不代表他講的都是對的。如果你有過在PTT、臉書或各媒體、論壇網站上面打筆戰的經驗,應該很好理解:我們這些擁有言論自由的人,在網路上成就的互罵,遠比共識和有建設性的結果來得多。因此,在過去,我相信彌爾之所以會對言論自由帶來的好處如此樂觀,是因為他沒有在網路上跟別人討論過東西。

然而,在讀了《有毒污泥愛你好》這本書之後,我覺得網路上的謾罵對於彌爾願景的傷害,跟書中記錄的那些公關手法比起來,實在是小巫見大巫。除了沒預料到人不見得要用言論自由來冷靜理性討論之外,彌爾恐怕也沒有想到,在什麼都可以交易的現代,他設想的自我糾正系統,正面臨金錢撐腰的公關重大威脅。

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《有毒污泥愛你好》可以說是公關公司的作戰報告。它記錄了美國的公關公司自七○年代以來,是如何藉巧妙手法操弄媒體、民眾甚至社運團體,來達成他們的客戶想要的效果,不管是推銷產品、掩蓋醜聞,還是抹黑敵人。在公關這一行,一個流行的座右銘是:「成功的公關是隱形的公關」,他們躲在自己生產的各種訊息背後,因為他們的目的是讓你相信某件事(或者轉移你的注意力讓你不再追究某件事),而不是如同彌爾的期望一般,和你好好討論,並正面迎接批評和挑戰。

你可能嘖嘖嘴,心裡想:這些事情我還不知道嗎?在台灣,不管是「置入性行銷」還是「抹黑」都是常見詞彙,公關公司的步數,我們早已司空見慣。

至少在一個月前,我跟你完全站在同一線。在雜誌上,我會注意到「看起來很像雜誌報導」的文章,角落出現了小小的「廣編特輯」字樣;看新聞的時候,我會直覺認為所有跟產品有關的報導背後都有利益糾結;而在公民運動現場,我有時甚至有自信指認那些「標語過於整齊」的「走路工」。然而,《有毒污泥愛你好》揭露的更多更有創意、更難辨認的公關方法,卻更讓我瞠目結舌:

  • 在一九八○年代,美國的公關公司開始為客戶製作新聞影片,並提供給新聞節目播放,這些「預錄新聞」的內容當然是經過事先篩選整理,能在不知不覺中讓讀者接受企業想要釋出的訊息。甚至有專門的公關組織,負責幫記者聯絡專家來回答寫新聞時遇到的科學問題。
  • 九○年代後,美國環保署已經沒有足夠預算處理七○年代淨水工程後不斷累積的副產品:污泥。環保署想說服阿拉巴馬等州的農民把這些包含工廠化學廢料的污泥當成肥料倒進田裡,借重的推手是「水環境聯盟」。水環境聯盟看起來像是環保組織,其實背後是公關公司和處理污泥的廠商。他們向民眾釋出修改和篩選過後的科學報告,極力推銷這種「有豐富營養」的「生物固型物」(biosolids,他們替污泥取的新名字)。
  • 一九九三年,在柯林頓的支持下,健保改革的聲浪非常強勁。然而一年不到,反對此政策的「公民組織」如雨後春筍般一個個冒出。這些由美國保險業者低調支持的組織深諳民主遊戲的玩法,使用各種方法營造人民其實不想要健保改革的表象。例如說,他們贊助討論健保改革的廣播節目,並提供免付費諮詢電話,客服專員在確認打進來的民眾立場之後,會把他們「轉接」給當地的議員辦公室。接電話的議員幕僚並不知道這些「極力反對且言之有物」的選民電話其實是來自某節目,還以為真的有那麼多人反對柯林頓的健保改革。這些措施非常有效,過了兩年,健保改革就從聲勢高漲變成冷門議題。一九九四年,《華爾街日報》問卷測試民眾對各種健保方案的看法,發現就算是內容完全相同的兩個方案,只要其中一個冠上「柯林頓」的名字,多數受訪者就會轉為反對。

在太陽花學運之後,因為認識到權勢和金錢可以如何扭曲信息和轉移焦點,台灣人對於媒體和各種公共訊息的產製,抱持更高的懷疑。有人會懷疑在「Yahoo!奇摩新聞」下面留言反對警察工會的人是不是領工讀金的「網軍」。另外一些人則懷疑,五月五日,警察把參與社運的台大學生洪崇晏當街上銬,似乎是為了轉移當天「割闌尾」計畫募資超過千萬的新聞焦點。而媒體對於近日松菸園區護樹衝突的冷淡,也引起一些人懷疑:建設公司作為投放廣告的常客,是否已經影響到媒體的報導方向。

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不管是公關公司,還是上述那些輿論控制,都顯示出:單憑言論自由本身,並無法實現約翰.彌爾的理想。哲學家在心裡構築冷靜和完善的公眾討論,然而在現實中,社會大眾得到的資訊、相信的情報、甚至怒視的方向,卻往往是企業付出夠多錢,就可以決定的。在這個時代,我們除了充實自己的判斷能力、維持接收資訊來源的多元之外,也需要《有毒污泥愛你好》這樣一本作戰紀錄,才能在未來更有機會抱持清澄的視線。

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朱家安
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哲學研究生,努力用簡單有趣的方式推銷理性思考和分析哲學。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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。

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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。

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 / 圖片:envato

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。

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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。

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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。/圖片:envato

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。

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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。

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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。

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