看自然出版集團亞太地區排名榜的感言

本文由 國家通訊傳播委員會 委託，泛科學企劃執行。 

網路已成為現代人生活中不可或缺的一部分，可伴隨著便利而來的，還有層出不窮的風險與威脅。從充斥網路的惡假害訊息，到日益精進的詐騙手法，再到個人隱私的安全隱憂，這些都是我們每天必須面對的潛在危機。2023 年網路購物詐欺案件達 4,600 起，較前一年多出 41％。這樣的數據背後，正反映出我們對網路安全意識的迫切需求⋯⋯

「第一手快訊」背後的騙局真相

在深入探討網路世界的風險之前，我們必須先理解「錯誤訊息」和「假訊息」的本質差異。錯誤訊息通常源於時效性考量下的查證不足或作業疏漏，屬於非刻意造假的不實資訊。相較之下，假訊息則帶有「惡、假、害」的特性，是出於惡意、虛偽假造且意圖造成危害的資訊。

2018 年的關西機場事件就是一個鮮明的例子。當時，燕子颱風重創日本關西機場，數千旅客受困其中。中國媒體隨即大肆宣傳他們的大使館如何派車前往營救中國旅客，這則未經證實的消息從微博開始蔓延，很快就擴散到各個內容農場。更令人遺憾的是，這則假訊息最終導致當時的外交部駐大阪辦事處處長蘇啟誠，因不堪輿論壓力而選擇結束生命。

同年，另一則「5G 會抑制人體免疫系統」的不實訊息在網路上廣為流傳。這則訊息聲稱 5G 技術會影響人體免疫力、導致更容易感染疾病。儘管科學家多次出面澄清這完全是毫無根據的說法，但仍有許多人選擇相信並持續轉發。類似的例子還有 2018 年 2 月底 3 月初，因量販業者不當行銷與造謠漲價，加上媒體跟進報導，而導致民眾瘋狂搶購衛生紙的「安屎之亂」。這些案例都說明了假訊息對社會秩序的巨大衝擊。

提升媒體識讀能力，對抗錯假訊息

面對如此猖獗的假訊息，我們首要之務就是提升媒體識讀能力。每當接觸到訊息時，都應先評估發布該消息的媒體背景，包括其成立時間、背後所有者以及過往的報導記錄。知名度高、歷史悠久的主流媒體通常較為可靠，但仍然不能完全放下戒心。如果某則消息只出現在不知名的網站或社群媒體帳號上，而主流媒體卻未有相關報導，就更要多加留意了。

在實際的資訊查證過程中，我們還需要特別關注作者的身分背景。一篇可信的報導通常會具名，而且作者往往是該領域的資深記者或專家。我們可以搜索作者的其他作品，了解他們的專業背景和過往信譽。相對地，匿名或難以查證作者背景的文章，就需要更謹慎對待。同時，也要追溯消息的原始來源，確認報導是否明確指出消息從何而來，是一手資料還是二手轉述。留意發布日期也很重要，以免落入被重新包裝的舊聞陷阱。

這優惠好得太誇張？談網路詐騙與個資安全

除了假訊息的威脅，網路詐騙同樣令人憂心。從最基本的網路釣魚到複雜的身分盜用，詐騙手法不斷推陳出新。就拿網路釣魚來說，犯罪者通常會偽裝成合法機構的人員，透過電子郵件、電話或簡訊聯繫目標，企圖誘使當事人提供個人身分、銀行和信用卡詳細資料以及密碼等敏感資訊。這些資訊一旦落入歹徒手中，很可能被用來進行身分盜用和造成經濟損失。

資安業者趨勢科技的調查就發現，中國駭客組織「Earth Lusca」在 2023 年 12 月至隔年 1 月期間，利用談論兩岸地緣政治議題的文件，發起了一連串的網路釣魚攻擊。這些看似專業的政治分析文件，實際上是在臺灣總統大選投票日的兩天前才建立的誘餌，目的就是為了竊取資訊，企圖影響國家的政治情勢。

網路詐騙還有一些更常見的特徵。首先是那些好到令人難以置信的優惠，像是「中獎得到 iPhone 或其他奢侈品」的訊息。其次是製造緊迫感，這是詐騙集團最常用的策略之一，他們會要求受害者必須在極短時間內作出回應。此外，不尋常的寄件者與可疑的附件也都是警訊，一不小心可能就會點到含有勒索軟體或其他惡意程式的連結。

在個人隱私保護方面，社群媒體的普及更是帶來了新的挑戰。2020 年，一個發生在澳洲的案例就很具有警示意義。當時的澳洲前總理艾伯特在 Instagram 上分享了自己的登機證照片，結果一位網路安全服務公司主管僅憑這張圖片，就成功取得了艾伯特的電話與護照號碼等個人資料。雖然這位駭客最終選擇善意提醒而非惡意使用這些資訊，但這個事件仍然引發了對於在社群媒體上分享個人資訊安全性的廣泛討論。

安全防護一把罩！更新裝置、慎用 Wi-Fi、強化密碼管理

為了確保網路使用的安全，我們必須建立完整的防護網。首先是確保裝置和軟體都及時更新到最新版本，包括作業系統、瀏覽器、外掛程式和各類應用程式等。許多網路攻擊都是利用系統或軟體的既有弱點入侵，而這些更新往往包含了對已知安全漏洞的修補。

在使用公共 Wi-Fi 時也要特別當心。許多公共 Wi-Fi 缺乏適當的加密和身分驗證機制，讓不法分子有機可乘，能夠輕易地攔截使用者的網路流量，竊取帳號密碼、信用卡資訊等敏感數據。因此，在咖啡廳、機場、車站等公共場所，都應該避免使用不明的免費 Wi-Fi 處理重要事務或進行線上購物。如果必須連上公用 Wi-Fi，也要記得停用裝置的檔案共享功能。

密碼管理同樣至關重要。我們應該為不同的帳戶設置獨特且具有高強度的密碼，結合大小寫字母、數字和符號，創造出難以被猜測的組合。密碼長度通常建議在 8~12 個字元之間，且要避免使用個人資訊相關的詞彙，如姓名、生日或電話號碼。定期更換密碼也是必要的，建議每 3~6 個月更換一次。研究顯示，在網路犯罪的受害者中，高達八成的案例都與密碼強度不足有關。

最後，我們還要特別注意社群媒體上的隱私設定。許多人在初次設定後就不再關心，但實際上我們都必須定期檢查並調整這些設定，確保自己清楚瞭解「誰可以查看你的貼文」。同時，也要謹慎管理好友名單，適時移除一些不再聯繫或根本不認識的人。在安裝新的應用程式時，也要仔細審視其要求的權限，只給予必要的存取權限。

提升網路安全基於習慣培養。辨識假訊息的特徵、防範詐騙的警覺心、保護個人隱私的方法⋯⋯每一個環節都不容忽視。唯有這樣，我們才能在享受網路帶來便利的同時，也確保自身的安全！

本文由 環境部 委託，泛科學企劃執行。 

每當大雨來襲，往返臺北與花蓮的要道——蘇花公路——總是令人提心吊膽，2024 年的 0403 大地震也讓東部邊坡變得更加不穩定，使得「蘇花公路安全提升計畫」（以下稱蘇花安）能否順利進行備受關注。然而許多人也擔心，要在本就脆弱的地質上動工，會不會造成更多環境傷害？

面對這樣的開發案，我們需要一個既科學又客觀的評估機制，以把持開發需求與環境保護間的平衡點，也就是「環境影響評估」（以下稱「環評」）。但，為什麼在新聞裡，環評會議總是砲火隆隆？有人覺得太輕率，又有人覺得太拖延？環評到底是怎麼一回事？

環評成爭論之源，到底有什麼好吵？

根據《環境影響評估法》（以下稱「環評法」）第 1 條，環評的定義是「為預防及減輕開發行為對環境造成不良影響，藉以達成環境保護之目的」。所謂建設，多少會對環境動刀，既然如此，我們就須把傷害最小化，在開發前釐清可能對環境造成的影響，然後提出相應的保護對策。

但反過來說，環評也攸關開發案能否順利成行。環評法第 14 條指出，「目的事業主管機關於環境影響說明書未經完成審查或評估書未經認可前，不得為開發行為之許可，其經許可者，無效」。換言之，環評只要沒有通過，開發案就只能停在紙上作業，這也是每當爭議性開發案出現時，環評審查何以成為焦點戰場的原因。

想知道環境評估的基礎，就得翻開厚度足以讓人躺平的《環境影響評估模式技術規範彙編》。然而深入瞭解後，你會發現，很多人以為各說各話、給過不給過，全憑長官大人一句話的評估流程，在設計上其實很科學。

以蘇花安為例，走進環評的實務面

在此之前要先釐清，蘇花安裡所指涉的開發標的並非要打造一條全新公路，而是對現有蘇花公路進行「升級改造」，而且也不是第一次。它的前身「蘇花改」包含蘇澳到東澳、南澳到和平、和中到大清水等路段，相比過去雖更安全便捷，但仍有改進空間。

以前不說，光是今（2024）年就災難頻傳。4 月 3 日花蓮發生規模 7.2 的大地震，讓大清水隧道口的下清水橋被落岩擊毀，只能先借用日治時期的舊橋通行，隨後更餘震不斷。6 月時，和中至崇德路段，則因大雨使得落石與土石流阻擋道路。地震加暴雨，前後效應加乘，讓東部交通受到嚴重打擊。

蘇花安計畫的目標，便是延續蘇花改帶來的可靠與穩定，提高東澳至南澳、和平至和中、還有和仁到崇德三大路段的安全性。然而，要在這些穿越太魯閣國家公園的路段挖鑿隧道、加固邊坡，要考慮的可不只是「做不做得到」的問題⋯⋯

光是工程噪音的模擬、評估與對策，就有許多眉角

為了對噪音進行模擬並加以評估，環評中有時會選用德國聯邦數位及交通部在《道路噪音防護指南》中提到的 RLS-90 模型。

首先是分析車流量、大卡車比例、路段特性等各條件下產生的噪音。圖一為距離車道 25 公尺測得的噪音大小（噪音源為車輛底盤的位置，離地 50 公分處）；橫軸為每小時經過的車輛數，縱軸為噪音分貝，七條線則為大卡車在車流中的占比。以這個例子來說，車流量每增加十倍，噪音就會提升約 10 分貝。

此外，RLS-90 也探究相應對策下的噪音表現。圖二為加設牆壁、土堤等設備後的隔音效果；橫軸代表相對於道路的高度，縱軸為音量衰減的分貝數（即屏蔽量），六條線則代表牆壁的六種高度。

當然也還有許多細部參數，如車流的時速上限、汽車是否頻繁煞車與啟動（有的話噪音基準應提高 3 分貝）、白天或晚上、納入車流量至少會年增 1% 等考量。開發單位要做的，就是輸入各項參數以計算噪音大小，不符標準者則要提出相應防護措施。

以臺 9 線上的崇德國小為例，當環評發現噪音超出環境音量標準，開發單位便提出於施工期間在學校近臺 9 線一側加裝隔音牆，並在學校設置全天候固定式噪音監測點。這些都是環評過程中，在審查委員提出意見後，再經由開發單位回應改善的結果。

除了噪音，環評還需要考慮許多其他因素。以蘇花安來說，開鑿大量隧道後產生的土方該堆在哪裡？如要運送，揚塵是否會造成大量空氣污染？施工廢水要排去哪，能不能循環再利用？施工與營運期間，動物路殺的狀況如何、減輕對策、生態廊道的設立與生態補償等面向，都必須考慮周全，以確保從生物、個人到社會，影響都降到最低。

一階 VS 二階，資料與溝通準備大不同

在經過縝密流程後，蘇花安的環評案於 5 月 14 日正式通過初審，亦無須進入「二階環評」，只要補充易崩塌落石的防護措施與效益評估即可。二階環評常常是環評過程最容易卡關的地方，不免讓人好奇：一階與二階到底差在哪？為何有的案子要進入二階，有的不用呢？

在一階環評裡，開發商提交的文件叫「環境影響說明書」，必須說明開發行為可能造成的環境影響、保護措施和替代方案，有點像考大學靠備審資料決定要不要讓你入學的概念。至於二階環評，則需要提交更詳細的「環境影響評估報告書」，還要在開發場所附近公告先前的「環境影響說明書」並舉行公開說明會，聽取當地居民意見。相比之下，就像入學前還得通過多次面試，才能決定最終分數。

一般來說，某些如高速公路、捷運等的重大開發行為，都得進行二階環評。蘇花安雖然只需要一階環評，但因為涉及原住民族土地，根據《原住民族基本法》還需要諮商並取得原住民族或部落同意或參與才行。雖然是拿面試當比喻方便區別，但這並不代表環評通過與否將由居民投票決定喔！二階的最大目的，還是廣泛蒐集受影響居民的意見，藉以提出合理的減輕與改善措施，再回到審查委員那裡綜合評估開發案的可行性。

拜環評之賜，我們得以在土地開發的過程裡，盡所能打造與自然環境的雙贏局面，然而為了審慎周全，環評「花時間」的印象也成很難撕下的標籤。然而動作慢的，其實通常不是環評本身，而是開發單位自己準備要花時間，而其他主管機關也有不同的把關機制跟考量。這就像研究生要畢業，口試跟論文審查其實很快，但寫論文以及找對主題做研究，就是自己得花的工夫。為此，環評法已經歷經多次修正，像是 2015 年即要求目的事業主管機關應「主動針對開發行為提出說明與建議」，而不是到了真正要評估時才來處理爭議環節。

打造永續共存的未來

瞭解環評過程就能發現，開發單位有沒有花費足夠的心力理解環境議題，並準備完整的資料與保護對策，是環評能否順利通過的關鍵。環評既非開發者的眼中釘，亦非護航者，過往歷史也在在說明，多方評估建設發展的安全性、維護自然環境仍有其必要。

通過蘇花安的案例，我們可以看到環評如何在實際開發案中發揮作用。它不僅保護了環境，也為居民權益提供了保障，更幫助開發單位將方案最佳化，是打造永續共存的未來不可或缺的好工具！

• 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。