從亂倫、凌虐、搭訕看道德直覺

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

• 【科科愛看書】小時候老師常常要我們成為一位有德之人，可是可是……《道德可以建立嗎？》如果道德可以建立的話，那我們又該怎麼做？總而言之，快快拋開那些讓人暈頭轉向的道德教科書，來面對有趣的難題，一起來燃燒大腦、喚醒你的哲學小宇宙吧！

虛假的完美人生，你想要嗎？

你的人生充滿挫折與失意，些許不足道的成就與無法完成的夢想；你願意用它交換一個稱心如意的生活嗎？但這個生活並不真實，它由科技或化學藥品所控制。

假設有一種機器，它能讓你經歷各式各樣你想要的體驗。

了不起的神經心理學家可能有辦法刺激你的大腦，讓你相信並且感受自己正在寫一部偉大的小說、正在邁向一段偉大的友誼、正在讀一本有趣的書，或任何一件讓你高興的事。不過，你得一直待在機器裡面，把一些電極片貼在頭皮上。你可以自行決定想要的體驗程式，兩年之後，你可以離開機器幾個小時，去選擇之後兩年想要的程式。當然，一旦你使用這部機器，你就不再知道自己是誰，因為一切都跟真的一樣。你會不會參加呢？不要拘泥在一些小問題上，像是萬一所有人都去體驗了，誰來保障機器的運行！[1]

這個思想實驗是用來證明，所謂「享樂主義」的想法是錯誤的。[2]

享樂主義者認為，重要的事是擁有愉快的感受，說得更充分一點，是擁有符合我們喜好的感受。至於這些感受是真實或虛幻、深刻或膚淺、運用化學方法或自然產生、是片刻的狂歡或持久的享受，都沒有任何道德方面的重要性。人造的天堂與真正的天堂在道德上沒有任何不同。失去自我，也沒有任何道德上的意涵。

如果享樂主義是對的，每個人都應該想要接上經驗機器！然而，發明這個思想實驗的諾齊克（Robert Nozick）說，我們（也就是人類）不會想要接上經驗機器。他提出三點直觀型理由來支持這個假設：

(1) 我們想要實際做這些事，而不是植入做這些事的經驗。
(2) 我們想成為具有特定類型的人，而不是定義不明的物體，讓人把電極插在上面。
(3) 真實的世界與真正的生活在我們的生命中具有根本的重要性。

讓我們姑且說這個假設是正確的，大部分人不接受把自己連上經驗機器。甚至進一步假設，經過大規模的調查之後，發現百分之百的作答者都拒絕連上這部機器。不過有個問題還是沒解決：在諾齊克看來，人們不願意這麼做，證明了愉快的感受不是生命中唯一重要的事。不過這是唯一可能的詮釋方法嗎？

不是的！我們還可以假設，例如否決的起因來自非理性的心理排斥、針對所有非「天然」的東西，或是想到有電極貼在頭皮上就恐慌，以及其他種種。不過最近出現了「其他的」最佳解釋方法，哲學家要很機靈才會提出這個建議。[3]

拒絕經驗機器，其實只是不習慣？

如果我們拒絕接上經驗機器，不是因為製造出來的經驗比現實或真實來得不重要，而是因為如果我們答應了，目前的生活狀況會面臨過多改變。我們都有某種慣性，不想過於突兀地改變現狀。指出眾人會拒絕經驗機器的預言，就是以這個為根據。可是本著同樣的說法，萬一我們連上了機器，就不會想離開它。因為那也是劇烈的改變，有違我們的慣性。

巧妙之處在於，考慮過這兩個假設，尤其是第二個假設之後，可以發現：我們原則上一點也不反對靠著經驗機器過日子。

如果確實如此，也就是我們原則上一點也不反對靠著經驗機器過日子的話，諾齊克就錯了，而且近半個世紀以來，所有相信他已經把享樂主義擊倒的哲學家，也都錯了。

這個假設的建立以解說模式為基礎，靈感來自某些經濟學家的研究，他們稱這種模式為現狀偏差（status quo bias）。要檢視假設，只要改變思想實驗的表達方式就行了。於是問題不再是：「你願意放棄現實生活，連上經驗機器嗎？」而是：「你寧願留在經驗機器中，還是回到現實生活？」

經驗機器的思想實驗，以非哲學系的學生為實驗對象，根據以下原則提出了三個新劇本：

你在經驗機器中，有人建議你回到現實生活。你願意嗎？

一號劇本

某天上午，有人來敲門。開門後，有個官員對你做了以下宣布：

「我們很抱歉要通知您一件事，目前發生了一項嚴重錯誤，而您是受害者。幾位成就卓越的神經心理學家，把您連上了經驗機器。這些科學家刺激您的大腦，讓您以為自己在跟朋友聊天、撰寫偉大的小說、閱讀有趣的書，以及任何一件如您心願的事。可是事實上，它們全都只是大腦的刺激作用。您一直都和機器相連，頭皮上貼著電極片。我們對所發生的事向您致上萬分的歉意，也因此向您提出兩個選項：繼續和機器連著，或是回到您的現實生活。」

請選擇。並告訴我們原因。

二號劇本

故事和第一個劇本相同，但是結尾加上這個細節：

「現實中，您被關在監獄，而且是關在危險犯人區。您希望繼續和經驗機器相連，還是回到現實生活？」

請選擇。請解釋為什麼。

三號劇本

故事和第一個劇本相同，但是結尾加上另一個細節：

「現實生活中，您是富有的大藝術家，住在豪華的大宅裡。您希望繼續和經驗機器相連，還是回到現實生活？」

請選擇。請解釋為什麼。

人生三劇本，大家怎麼選？

三個劇本的摘要如下：

(1) 中立－你希望繼續和經驗機器相連，還是回到現實生活？
(2) 負面－你希望繼續和經驗機器相連，還是回到現實生活，被關在監獄的危險犯人區？
(3) 正面－你希望繼續和經驗機器相連，還是回到現實生活，當個住在大宅裡的有錢藝術家？

對於負面劇本，是否選擇真實人生回到監獄，有 87% 的作答者說更希望留在經驗機器裡。我們不能說這個結果十分令人驚訝，但它足以證明諾齊克錯了。現實不是永遠受人歡迎！

至於中立的劇本，只有 46% 寧願待在機器中。54% 的人希望回到現實人生，沒有過問現實生活中的自己是什麼樣子，似乎把擺錘搖到了另一邊。

可是正面的劇本卻讓現實不見得受歡迎的想法，取得了領先地位。在這個劇本中，選擇真實人生就能以富豪的身分回到大宅邸，但仍然有 50% 的作答者樂意和機器連在一起！這個結果真令人費解。既然知道將會擁有大亨的生活，為什麼還要留在經驗機器呢？

人們最偏好的原來是「現狀」

於是「偏好不論哪一種現狀」這個假設就起了作用。你對於目前自身的狀態多少帶有不理性的偏好，使得你選擇繼續留在經驗機器，即使回到真實人生的前景十分燦爛也一樣。根據這個調查，我們可以得到一些結論去支持享樂主義，同時指出諾齊克的實驗不足以駁倒享樂主義。同時，我們似乎能針對種種道德直覺是否成立，得出更廣泛也更重要的結論。

如果有人問：「你是否同意連上經驗機器？」，料想大家會回答：「不同意。」結論必定是，人類直覺和享樂主義志趣不相投。

要是有人問：「你是否同意離開經驗機器？」，回答比較有變化。不過總的來說傾向於慣性表現。大家比較願意待在機器中。結論必定是，人類直覺和享樂主義志趣相投。

於是我們面對兩個互相矛盾的結論：根據直覺，我們既是享樂主義者，也不是享樂主義者。

要顧全這些直覺的一致性，採用安於現狀的假設是有可能的。在這兩個情況中，我們的保守主義傾向會排除突如其來的大幅改變。可是如果安於現狀的假設成立，代表我們的道德直覺總是會受到某種奇怪心理的影響：保守主義或慣性。

要因為這樣就說，道德直覺在我們的道德認知上沒有任何價值？這需要更進一步的討論。無論如何，如果我們認為慣性傾向是不理性的，那麼我們就接受了一個道德認識論的問題。道德直覺如果是不理性的，又怎麼才能用來支持或反對某個道德理論，無論是享樂主義或其他什麼理論？

注釋

1. 實驗出自Robert Nozick, Anarchie, État et utopie, op. cit., p. 64。
2. Felipe De Brigard, « If you like it, does it matter if it’s real ? », Philosophical Psychology, 23, 1, 2010, p. 43-57.
3. Ibid.

本文摘自《道德可以建立嗎？：在麵包香裡學哲學，法國最受歡迎的 19 堂道德實驗哲學練習課》，臉譜出版。