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酸世代的網路正義:從亞綸地震到Cindy自戕,我們要的是什麼?

海苔熊
・2015/04/23 ・5313字 ・閱讀時間約 11 分鐘 ・SR值 536 ・七年級

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圖引自愛百寶箱 http://www.2bbx.com/51431

從前幾天的炎亞綸地震論引起的跨時空論戰,到Cindy疑因「靠北部落客」的網路霸凌而離世<1><3>,甚至前陣子的阿帕契風雲八萬奶頭妹陳為廷襲胸、甚至更早的冒牌生抄襲事件等等,都有幾個很重要,卻又費解的社會現象:是什麼讓大家這麼氣?為什麼我們明知道有些話會逼死人,卻仍不停地留言抒發?言論自由與網路霸凌的界線又在哪裡?

門墊效應:為什麼這麼氣?

炎亞綸一開始的不認錯、刪除貼文並黑名單網友劉玄德(於4/21 17:38 已道歉)、靠北部落客被起底之後的「唉呦,板主是不是該覺得好怕怕 哭哭」、阿帕契姊李蒨蓉一開始的高姿態、冒牌生的「刪文並不可恥,是被刪文的人才可恥」等等, 很多人真正生氣的不是初始的錯誤本身,而是那個「不認錯」的態度。

一般來說,原諒(forgiveness)可以有助於血壓的降低 [1]、增加滿意度與幸福感 [2],那為什麼大家不乾脆笑笑相信那是炎兄「他的觀察啦」?還要號召各時空領域的豪傑來圍勦?事實上,如果你和對方有連結(例如他是你的親密伴侶、崇拜的對象)<2>,沒有道歉會讓你相當難受。

為什麼不道歉會讓你這麼氣?因為,不論是被刪文的劉玄德,或是被黑名單的網友,都是事件裡面的「被冒犯者」(victim)。Luchies等人的針對伴侶的追蹤研究指出,當冒犯者(perpetrator)誠心誠意地做出行為修正(amend)、或至少道歉的時候,被冒犯者會覺得自己是值得被尊重、感到安全的,這時候的原諒比較健康,可以提昇被冒犯者的自我概念;但相反地,如果他不道歉你就原諒,可能會讓你覺得自己不被尊重(erode self-respect)、甚至自我概念受損(erode self-concept)[3]。你會覺得自己像是門墊一樣,被踩來踩去也沒人在乎不會怎樣,這就是所謂的門墊效應(the doormat effect)。

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雖然並非每個人都是粉絲,但對部分粉絲來說,當你一直相信、崇拜的人(冒牌生、炎亞綸或陳為廷),做出讓你傷心的事情又不認錯,那種不被尊重、不被在乎、不被看見的感受,怎能讓人不氣?

為什麼道歉這麼重要?

道歉,是一種讓人感受到「被尊重」的開端。研究顯示,道歉,有幾個重要的效果 [4]:

  1. 回復被冒犯者的自尊心、尊嚴與權力,讓他們感覺被關心
  2. 冒犯者看到被犯者真實的情緒、生氣與難受、承認雙方是同樣有價值的、並做出補償與承諾

如同陳民虹等人的論文中所提及 [5]:「由公平理論來看,當人們做了對不起他人的事,就製造了一個不公平的狀態或裂痕,這個裂痕須藉由行為或心理上的手段來填補,侵犯者可以透過補償策略來回復實際的公平或透過辯解策略來回復心理的公平,因此當人們真誠的道歉或懇求饒恕,他採取的是一個懇求者的角色,滿足被侵犯者公平的需求,回復權力感,而較不苛刻及較能原諒。」[6]

那為什麼有些人死不道歉?

好,既然認錯可以增加原諒、甚至讓被冒犯者感覺被尊重,這些名人(或知名社群)為何在事發的一開始都不認錯?或許是因為,有時候道歉並不只是露出胸部這麼簡單的!

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Psychology Today的心理師Guy Winch博士曾指出,不願意道歉的人背後五種可能的恐懼 [7]:

1.他們無法區分自己跟錯誤本身:承認過錯對某些人來說是困難的,是因為他們無法去區分「錯誤的行為」和他們的「人格特質」是兩回事。說了一個沒有根據的地震理論、把別人黑名單,對他們來說承認這些錯誤行為,就好像承認自己是很糟糕的人一樣(我承認我的理論錯了,不就表示我很笨嗎?我道歉了,是不是等於我是很糟糕的人?)。他們害怕承認,因為承認道歉後,會威脅到自尊(self-esteem threat)。

2.他們覺得道歉是羞恥感的門口:承認自己的錯誤,某種程度上一定會帶來罪咎、羞恥感(shame and guilty)、甚至會覺得自己很笨很糟糕,為了逃避這些毒性情緒( toxic emotion),乾脆不去承認錯誤,因為這樣就不用承認自己很糟。

3.他們擔心道歉之後要負全責:或許刪除文章、黑名單別人,是一種讓人家感到不舒服的行為,但網友有的時候也會用激烈的言語,反諷的方式來刺激一開始做錯事情的人。一來一往的情況下,雙方可能都有一部分做錯了。可是,這些拒絕道歉的人可能認為,先道歉的人就輸了(整件事情又不是只有我有錯!是那些酸民也太過分了!),因為這意味著他們必須對整件事情負起全部的責任——儘管這可能只是他們自己的腦補和擔憂。

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4.他們覺得道歉只是通往衝突的階梯(floodgates):不道歉的人通常會擔心,當他承認自己的錯誤並道歉,對方可能會翻出更多的舊帳,引起更大的衝突;不過事實剛好相反,當事人越是拖延、越是態度傲慢、越是不承認,反而會被起底挖出更多過往的瘡疤——因為被冒犯者的情緒沒有被安撫到、沒有被尊重,會出現更多的攻擊行為。

5.他們覺得生氣或否認是安全的對某些人來說,如果用逃避、疏離、生氣或防衛的方式來面對自己的錯誤,就不會感到悲傷難過與罪惡。不過他們只想對了一半,認錯就像是一道門,當你關起這道門,隔絕了自己的感受,你的確不會經歷悲傷和痛苦等罪惡的感覺,但同樣的,你也損失了其他人給予與你支持和陪伴的機會。越是防衛,心裡的恐懼就越難消解。

承認自己的錯誤,其實就是承認自己的脆弱,但是光是看見自己是脆弱的容易受傷的並且接受這個事實,就已經是很困難的開始,這也是為什麼很多時候,我們明明知道是鴨子嘴硬會有更糟糕的結果,但我們會因為害怕而不願意承認自己的錯。

圖引自楊又穎臉書
圖引自楊又穎臉書

酸世代:從不認錯,到網路霸凌

文首舉的許多例子,都有一個共同的流程是:

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因為不認錯或態度傲慢觸怒鄉民→

→因為防衛做出更多觸怒鄉民的行為(比如覺得沒什麼、或是刪除留言貼文等等)→

→鄉民號召或人肉搜索(例如召喚不同時空的人)→

→當事人止血道歉(貼出道歉文或奶頭照)→

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→被質疑道歉不真誠、或是繼續被酸。

到了後來,一開始的問題焦點都被模糊了,只變成大家苦悶生活當中的笑話或是娛樂的方式。可是有的時候,這樣的方式也可能釀成悲劇,例如昨天的Cindy自殺事件。

「酸世代」的網路霸凌,搭載了匿名性與社群傳播的威力,可能有2個主要的特徵:「多數即正義」與「責難當娛樂」。部分的人覺得,站在人多的一方,認為自己的行為是正義的,或是在旁邊幫腔補刀,看戲惡搞,當作苦悶生活的一種解套 [8]。

香港城市大學應用社會科學系副教授黃成榮指出,這樣的行為等於是把自己的快樂建築在別人的痛苦上,甚至有些人把它當作「網路遊戲」的一種。但是,不論對方一開始有沒有做錯,我們永遠不知道這樣排山倒海的批評,會帶來什麼樣的後果。

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網路也好,真實世界也好⋯⋯人多的一方,往往霸佔著所謂的正義。」

「我要他們永遠記得,他們曾經用BBS殺死一個女孩子⋯⋯——BBS鄉民的正義

三年前上映的電影給我們許多震撼,但三年以來我們並沒有從中學到教訓,在醜聞或重大事情爆發的時候,仍然持續用諷刺、酸文、起底的方式來滿足自己心中小小的快感。

當然,這並不代表他們犯的錯、黑名單、刪文等行為是該無條件原諒的,炎亞綸事件與Cindy自殺的起因及嚴重度也不同,只是當每次我們按下送出的同時,也可以想想:自己是真正希望對方道歉改變,還是被自己的情緒、好玩心態給控制了?

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沒有人是懦弱的,但每個人的生命,都有脆弱的部份,有時候我們會被這些脆弱給控制、被情緒給淹沒。看見,並理解這些脆弱與情緒,並在每一次的批評之前,多想一點。因為連結我們彼此的本不該是仇恨,而是愛。

附錄:當霸凌來臨,該怎麼辦?

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對於被霸凌者來說,壓死他們的最後一個稻草,是那些蜚語讓當事人產生了自我懷疑(self-doubting)。當自我價值與概念(self-concept)被動搖,當事人很容易被引領到一個思考是:如果我這麼糟,那麼我的人生還有什麼意義?

當死亡的選擇就橫在面前,其實很多時候不是一句「勇敢」、「別想太多」就可以撐過去的。那是一種,只有體驗過絕望與死亡威脅的人,才懂的無奈與沈痛。

既然我們知道,一切的關鍵在於自我概念與價值感的維繫,下面幾種方式,或許就可以當作面臨網路霸凌時的救急步驟:

1.關(Close):關閉臉書和社群的帳號,減少自己在負面訊息裡面暴露的時間。因為越是閱讀、越是思考,越容易陷入反芻(rumination),進而變得憂鬱(depress)。

2.非(Not equal to):或許你曾經做錯一些事情,也或許你的表現不是很好,更或許你的確受到一部分的人討厭,但這都只是部分的你、部分的行為,並非你的全部。試著告訴自己這些謾罵,並不等於你的自我價值。

3.伴(Accompany):找身邊的好朋友陪伴,但請記得要找可以花時間,好好跟你一起哀傷的人,他們不會要你趕快好起來,只是陪在你身邊。因為這個時候你需要的不是解決方法,而是知道自己是值得被愛、值得被關懷的。一個好的陪伴關係,光是同在,就已經很足夠了。

4.說(Talk):嘗試把內心的壓力和感覺說出來,如果實在沒有辦法用言語表達,也可以在紙上寫下來,以避免反覆思考,越想越糟。當你的壓力和感受能夠抒發、有人可以理解的時候,被在乎的感覺就會暖入心中。

5.心(Psychiatrist):必要的時候可以尋求專業的協助,例如訴諸法律、或是找心理師聊聊,並減少獨處的時間。你的生命永遠比什麼都重要,或許暫時還沒有什麼方法,但姑且先接受這樣低落的自己,並讓人來幫助你。

註解

<1>我們常常會以為,一定是婉君或酸民的言語、靠北部落客的貼文「害死了」某個人,但自殺從來沒有單一原因 [9, 10],會選擇走上這條路,一定有很多我們沒有辦法想像的傷痕,無法撐過去的痛苦,也不是一句「別想太多」就可以帶過的。如果你不曾有過類似經驗,身邊卻有想自殺的人,千萬不要忙著拉他出來,因為這時候最重要的不是幫他謾罵、要他想開、也不是解決問題替他想辦法,而是單純的「陪伴」,讓他知道再不好,也有人陪他一起不好,而不是急著要他趕快好。

<2>有人可能會問,親密伴侶跟偶像是否可以等同討論?事實上有些部分是相似的,例如我們看到電影或是偶像劇時,會投射到自己的身上,進而在空虛寂寞覺得冷的時候產生溫暖的感覺 [11, 12],也有些研究指出偶像/名人崇拜與戀愛伴侶類似的地方是,都與個人的自我概念、情感與歸屬有關 [13, 14]。不論對方是偶像或伴侶,只要你在意的人冒犯了你的信任,更多混亂與難過生氣也會接連產生。

<3>相較於亞綸地震論,Cindy的霸凌與自尊更相關(謾罵到長相、模特兒事業等等核心價值),所以造成的結果也更嚴重,一般來說,女性更容易受到性騷擾和語言霸凌[15]。網路霸凌有很多特色(匿名性、難以完全刪除等等)[16],其中最特別的是,網路霸凌加害者亦有可能成為網路霸凌受害者。而目前的網路風向,靠北部落客就有可能從加害者轉成受害者(2015/4/23已關版)。

參考資料

(本篇中文文獻取自華藝線上圖書館)

  1. Hannon, P.A., et al., The soothing effects of forgiveness on victims’ and perpetrators’ blood pressure. Personal Relationships, 2012. 19(2): p. 279-289.
  2. Bono, G., M.E. McCullough, and L.M. Root, Forgiveness, feeling connected to others, and well-being: two longitudinal studies. Pers Soc Psychol Bull, 2008. 34(2): p. 182-95.
  3. Luchies, L.B., et al., The doormat effect: when forgiving erodes self-respect and self-concept clarity. J Pers Soc Psychol, 2010. 98(5): p. 734-49.
  4. Lazare, A., Apology in medical practice: an emerging clinical skill. JAMA, 2006. 296(11): p. 1401-4.
  5. 陳民虹, 劉金明, and 楊斯棓, 道歉:一位醫師的訪談研究. 澄清醫護管理雜誌, 2012. 8(4): p. 16-25.
  6. Exline, J.J., L. Deshea, and V.T. Holeman, Is apology worth the risk? Predictors, outcomes, and ways to avoid regret. Journal of Social and Clinical Psychology, 2007. 26(4): p. 479-504.
  7. Winch, G., 5 Reasons Why Some People Will Never Apologize, in Psychology Today2013.
  8. 陳良瑋, 網路社群酸民文化分析之研究:以 BBS 為例, in 教育學系科技發展與傳播所2015, 國立臺南大學. p. 104.
  9. 楊智平, 大學生自殺的認知原因分析. 昭通師範高等專科學校學報, 2005. 27(4): p. 71-74.
  10. 陳彥伶, 自殺新聞停看聽-自殺是多重原因造成的. 自殺防治網通訊, 2010. 5(1): p. 5-5.
  11. 葉瑋妮, 電影對失戀大學生之情緒療癒效用分析研究, in 臺灣大學圖書資訊學研究所學位論文2011, 臺灣大學. p. 1-198.
  12. Hong, J. and Y. Sun, Warm It Up with Love: The Effect of Physical Coldness on Liking of Romance Movies. Journal of Consumer Research, 2012. 39(2): p. 293-306.
  13. 王平, 刘电芝,苏州大学, 江苏,苏州,215123, 青少年偶像崇拜的心理探源. 苏州大学学报(哲学社会科学版), 2010(2010年 05): p. 179-181.
  14. 程灵等, 青少年偶像崇拜现象的心理学分析. 福建教育学院学报, 2001(2001年 01): p. 19-21.
  15. Harris, S.; Petrie, G.;Willoughby, W. Bullying among 9th grades:An exploratory study. NASSP Bulletin (維吉尼亞州: National Association of Secondary School Principals). 2002, 86: 3–14
  16. 吳明隆與簡妙如, 青少年網路霸凌行為探究. 中等教育, 2009. 60(3): p. 90-109.
文章難易度
海苔熊
70 篇文章 ・ 470 位粉絲
在多次受傷之後,我們數度懷疑自己是否失去了愛人的能力,殊不知我們真正失去的,是重新認識與接納自己的勇氣。 經歷了幾段感情,念了一些書籍,發現了解與頓悟總在分手後,希望藉由這個平台分享一些自己的想法與閱讀心得整理,幫助(?)一些跟我一樣曾經或正在感情世界迷網的夥伴,用更健康的觀點看待愛情,學著從喜歡自己開始,到敏感於周遭的重要他人,最後能用自己的雙手溫暖世界。 研究領域主要在親密關係,包括愛情風格相似性,遠距離戀愛的可能性,與不安全依戀者在網誌或書寫中所透露出的訊息。 P.s.照片中是我的設計師好友Joy et Joséphine

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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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,因此穫有「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。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科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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除了蚯蚓、地震魚和民間達人,那些常見的臺灣地震預測謠言
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/02/29 ・2747字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

災害性大地震在臺灣留下無數淚水和難以抹滅的傷痕,921 大地震甚至直接奪走了 2,400 人的生命。既有這等末日級的災難記憶,又位處於板塊交界處的地震帶,「大地震!」三個字,總是能挑動臺灣人最脆弱又敏感的神經。

因此,當我們發現臺灣被各式各樣的地震傳說壟罩,像是地震魚、地震雲、蚯蚓警兆、下雨地震說,甚至民間地震預測達人,似乎也是合情合理的現象?

今日,我們就要來破解這些常見的地震預測謠言。

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漁民捕獲罕見的深海皇帶魚,恐有大地震?

說到在坊間訛傳的地震謠言,許多人第一個想到的,可能是盛行於日本、臺灣的「地震魚」傳說。

在亞熱帶海域中,漁民將「皇帶魚」暱稱為地震魚,由於皇帶魚身型較為扁平,生活於深海中,魚形特殊且捕獲量稀少,因此流傳著,是因為海底的地形改變,才驚擾了棲息在深海的皇帶魚,並因此游上淺水讓人們得以看見。

皇帶魚。圖/wikimedia

因此,民間盛傳,若漁民捕撈到這種極為稀罕的深海魚類,就是大型地震即將發生的警兆。

然而,日本科學家認真蒐集了目擊深海魚類的相關新聞和學術報告,他們想知道,這種看似異常的動物行為,究竟有沒有機會拿來當作災前的預警,抑或只是無稽之談?

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可惜的是,科學家認為,地震魚與地震並沒有明顯的關聯。當日本媒體報導捕撈深海魚的 10 天內,均沒有發生規模大於 6 的地震,規模 7 的地震前後,甚至完全沒有深海魚出現的紀錄!

所以,在科學家眼中,地震魚僅僅是一種流傳於民間的「迷信」(superstition)。

透過動物來推斷地震消息的風俗並不新穎,美國地質調查局(USGS)指出,早在西元前 373 年的古希臘,就有透過動物異常行為來猜測地震的紀錄!

人們普遍認為,比起遲鈍的人類,敏感的動物可以偵測到更多來自大自然的訊號,因此在大地震來臨前,會「舉家遷徙」逃離原本的棲息地。

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當臺灣 1999 年發生集集大地震前後,由於部分地區出現了大量蚯蚓,因此,臺灣也盛傳著「蚯蚓」是地震警訊的說法。

20101023 聯合報 B2 版 南投竹山竄出蚯蚓群爬滿路上。

新聞年年報的「蚯蚓」上街,真的是地震警訊嗎?

​當街道上出現一大群蚯蚓時,密密麻麻的畫面,不只讓人嚇一跳,也往往讓人感到困惑:為何牠們接連地湧向地表?難道,這真的是動物們在向我們預警天災嗎?動物們看似不尋常的行為,總是能引發人們的好奇與不安情緒。

如此怵目驚心的畫面,也經常成為新聞界的熱門素材,每年幾乎都會看到類似的標題:「蚯蚓大軍又出沒 網友憂:要地震了嗎」,甚至直接將蚯蚓與剛發生的地震連結起來,發布成快訊「昨突竄大量蚯蚓!台東今早地牛翻身…最大震度4級」,讓人留下蚯蚓預言成功的錯覺。

然而,這些蚯蚓大軍,真的與即將來臨的天災有直接關聯嗎?

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蚯蚓與地震有關的傳聞,被學者認為起源於 1999 年的 921 大地震後,在此前,臺灣少有流傳地震與蚯蚓之間的相關報導。

雖然曾有日本學者研究模擬出,與地震相關的電流有機會刺激蚯蚓離開洞穴,但在現實環境中,有太多因素都會影響蚯蚓的行為了,而造成蚯蚓大軍浮現地表的原因,往往都是氣象因素,像是溫度、濕度、日照時間、氣壓等等,都可能促使蚯蚓爬出地表。

大家不妨觀察看看,白日蚯蚓大軍的新聞,比較常出現在天氣剛轉涼的秋季。

因此,下次若再看到蚯蚓大軍湧現地表的現象,請先別慌張呀!

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事實上,除了地震魚和蚯蚓外,鳥類、老鼠、黃鼠狼、蛇、蜈蚣、昆蟲、貓咪到我們最熟悉的小狗,都曾經被流傳為地震預測的動物專家。

但可惜的是,會影響動物行為的因素實在是太多了,科學家仍然沒有找到動物異常行為和地震之間的關聯或機制。

遍地開花的地震預測粉專和社團

這座每天發生超過 100 次地震的小島上,擁有破萬成員的地震討論臉書社團、隨處可見的地震預測粉專或 IG 帳號,似乎並不奇怪。

國內有許多「憂國憂民」的神通大師,這些號稱能夠預測地震的奇妙人士,有些人會用身體感應,有人熱愛分析雲層畫面,有的人甚至號稱自行建製科學儀器,購買到比氣象署更精密的機械,偵測到更準確的地震。

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然而,若認真想一想就會發現,臺灣地震頻率極高,約 2 天多就會發生 1 次規模 4.0 至 5.0 的地震, 2 星期多就可能出現一次規模 5.0 至 6.0 的地震,若是有心想要捏造地震預言,真的不難。 

在學界,一個真正的地震預測必須包含地震三要素:明確的時間、 地點和規模,預測結果也必須來自學界認可的觀測資料。然而這些坊間貼文的預測資訊不僅空泛,也並未交代統計數據或訊號來源。

作為閱聽者,看到如此毫無科學根據的預測言論,請先冷靜下來,不要留言也不要分享,不妨先上網搜尋相關資料和事實查核。切勿輕信,更不要隨意散播,以免造成社會大眾的不安。

此外,大家也千萬不要隨意發表地震預測、觀測的資訊,若號稱有科學根據或使用相關資料,不僅違反氣象法,也有違反社會秩序之相關法令之虞唷!

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​地震預測行不行?還差得遠呢!

由於地底的環境太過複雜未知,即使科學家們已經致力於研究地震前兆和地震之間的關聯,目前地球科學界,仍然無法發展出成熟的地震預測技術。

與其奢望能提前 3 天知道地震的預告,不如日常就做好各種地震災害的防範,購買符合防震規範的家宅、固定好家具,做好防震防災演練。在國家級警報響起來時,熟練地執行避震保命三步驟「趴下、掩護、穩住」,才是身為臺灣人最關鍵的保命之策。

延伸閱讀

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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