科學與謬誤──尋找科學研究的意義

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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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科學這門事業並非價值中立，個別科學家也不是。沒有任何人可以真正做到價值中立，當科學家這樣講自己，人們會覺得他們虛偽，因為那是不可能的。除非他們是白痴學者或超級天真，不然就是不誠實。然而誠實、開放和透明又被認為是科學研究的核心價值。科學家怎麼可能同時做到誠實，又說他們沒有自己的價值觀？如果科學家要堅守誠信，同時卻讓大眾誤解他們的角色（就算不是故意的），這會讓他們的事業出現根本的矛盾。

可能有人會反駁，科學家並不是說他們沒有自己的價值觀，只是不會允許這些價值觀影響到科學工作。這種論述不可能證明對或錯，但社會科學研究和一般常識都顯示這不太可能。這就把我們帶到下一個問題，不知為何長久以來都沒有人認真討論一件事，但它卻是許多美國人不信任科學的核心因素：要說科學是價值中立的，多少是在說它沒有價值，至少除了創造知識以外沒有其他價值，而這很容易就變成在說科學家沒有價值信念。當然不是這樣，但如果科學家不願意討論他們的價值觀，就會給人一種印象，認為他們的價值觀有問題，所以才需要遮遮掩掩，或認為他們根本就沒有價值信念。你會相信一個沒有價值信念的人嗎？

我在第二章提出了一個問題：忽視科學主張但最終發現它是對的，風險是什麼？相比之下，相信一個錯誤的科學主張，風險又是什麼？回答這個問題必須仰賴價值。我和康威合著的《販賣懷疑的人》提到，氣候科學所引起的爭辯，幾乎都是價值上的爭辯。很多有影響力的人物在一九八○和一九九○年代相信，政府干預市場的政治風險是如此之大，超越了氣候變遷的風險，因此他們懷疑、蔑視，甚至否認後者的科學證據。這些立場由自由主義智庫繼承，得到共和黨支持，演變成共和黨支持者很多都否認氣候變遷，只是有些積極、有些消極；然後再演變成很多質疑「大政府」的人都懷疑氣候變遷，包括商人、長者、福音派基督徒、住在美國鄉下的人。

即使氣候變遷的證據不斷累積，懷疑論者還是堅稱，就算氣候真的有在變遷，情況也不會太嚴重，或者不是「我們造成的」。因為如果事情真的很嚴重而且是我們造成的，那我們就應該採取行動，可能需要政府以某種方式管制。如此一來，否認氣候變遷逐漸變成美式生活的常態，先是否認證據，最終否認事實。這個問題非常嚴重，但是對於氣候變遷否認者秉持的價值，不能一網打盡說是錯的。

我們可以討論大政府和小政府的優缺、市場管制不足或過度管制的風險，但任何這類討論都（至少在某種程度上）是從價值出發。如果要開誠布公討論這個話題，就必須討論我們的價值觀。不同的人面對同樣的風險，可能有不同的想法，不代表他們就是愚笨或腐敗。人為氣候變遷的科學證據很清楚，疫苗不會導致自閉症很清楚，使用牙線有益健康也很清楚。但價值觀導致許多人拒絕接受證據指出的事情。

回到剛才的問題：你會相信一個沒有價值信念的人嗎？答案當然是不會，這種人是反社會人格。你也不會相信那些擁抱你所厭惡的價值的人。但如果你認為，某個人的價值觀起碼部分與你相似，就算不盡相同，你可能就比較願意聽聽他的想法，接受他說法的一部分。因此，無論價值中立是否能讓一個主張在知識論上比較站得住腳，可以確定的是它在現實中沒有用，不能以此確保溝通、建立信任的連結。

科學寫作的主流寫法不只試圖隱藏作者的價值觀，也把他們的人性一同抹煞了。價值觀隱藏、情緒不得伸張、避免使用形容詞，甚至連「我」這個字都無形中禁止了，即便論文只有單一作者也一樣。理想的科學論文寫得好像作者沒有價值觀或感覺，甚至好像作者根本不是人，這都是為了表現出客觀。

科學家可能覺得根本沒辦法讓否認氣候變遷和相信地球年紀是 6000 年的人相信他們。或許這是真的。我曾經公開表示對於要如何跟千禧世代交流感到非常絕望，他們之中有些人聽信末世論，認為世界就要毀滅了，幹麻還擔心氣候變遷？但當我陷入絕望，隔天幾位記者就告訴我怎樣才能透過基督教價值和教導打動這些人。他們建議我從價值觀下手，社會科學研究也支持這種想法。

結論

科學家壓抑自己的價值觀，堅持科學是價值中立的，這是一條歧路。他們認為人們如果相信科學沒有價值觀，就會相信他們，但這是錯的。

墨頓顯然這樣想，但他可能是錯的，或許反過來才是對的。原因如下：

政治與社會觀念保守的基督徒、自由主義者、共和黨人拒絕相信演化論和人為氣候變遷，大部分分析都聚焦在科學家與這些人之間的價值衝突。但我相信，驅動大多數科學家的價值觀，還是和大多數美國人的價值觀有重疊之處，包括多數的保守派和宗教信徒。近來有一些科學家開始公開聲明他們的價值觀，我認為部分原因是，他們深信這些價值觀確實得到廣泛接納，可以作為信任連結的基礎。 我認為他們是對的。

我認識的大部分科學家都想要預防疾病、促進人類健康、透過創新和發現來強化經濟、保護美國與全世界美麗的大自然。前共和黨議員殷格利斯講得很有說服力，他談到他和海洋生物學家一同造訪大堡礁，他們肩並肩站著，欣賞珊瑚礁周邊生物撼人的美麗。殷格利斯了解到一件事：他看到「創造」，科學家看到「生物多樣性」，但他們實際上看到的、在意的、珍惜的，是同一件事。

我好喜歡這個故事，因為多數人至少都在某方面珍愛自然。不同背景的美國人都曾造訪國家公園和森林，去健行、釣魚、露營、開車、攝影、漫遊、抱怨，雖然從事不同活動，但美景與體驗帶來了共同的喜悅。儘管如此，我們對人類與自然世界的關係，確實有不一樣的想法。有些人想要在冬日的黃石公園騎雪上摩托車，有些人想要安靜休養。幾乎所有美國人都說他們相信自由，然而我們對這個詞的理解卻嚴重分歧，也很難同意該把哪一類自由看得最重要。柏林有句名言：狼的自由可能代表羊的死亡。同意「自由」這個詞意義並不大。

宗教歷史學家普羅特勞指出，猶太人、天主教徒和新教教徒都相信十誡，但是版本差距之大，令人吃驚。例如天主教放棄了不可崇拜偶像，而猶太教與新教徒堅守此道。天主教因此少了一條戒律，只剩九條很奇怪，於是他們把最後一條一分為二，變成第九條是不可貪圖鄰人之妻，第十條是不可貪圖其他東西。儘管如此，美國人中超過 70% 都信奉這三個宗教，他們都還是認同不可殺人、偷竊、通姦或做偽證，也相信我們應該崇拜唯一真神、不可妄稱神的名、守安息日、孝敬父母。伊斯蘭教也同意這些，只是比這三個宗教更加強調慈善：課（zakat），也就是施捨，是五大支柱之一。不過，看看 zakat 這個字和希伯來文中的 tzedakah 多麼相似，tzedakah 代表慈善施予，是猶太生活的道德義務。慈善也是基督教的核心價值，虔誠的摩門教徒會繳納什一奉獻。

在很多政治議題上我們意見相左，但我們的核心價值大部分都重疊。釐清這些我們都同意的部分，並解釋它們和科學研究的關聯，我們就有機會克服盛行的懷疑論與對科學的不信任，尤其是因價值受到衝擊而產生的不信任。

We have been authorized by Princeton University Press to use this conten. 該內容由普林斯頓大學出版社授權使用

——本文摘自《為何信任科學：科學的歷史、哲學、政治與社會學觀點》，2024 年 04 月，貓頭鷹出版，未經同意請勿轉載。

「睡眠」對現代大多數人來說是個無解的大哉問。該幾點睡？要睡多久？睡前該注意什麼？怎樣才能增進睡眠品質？⋯⋯這些問題大多都反映出我們生活中遭遇到的種種困難。

過去近一世紀以來的研究，讓我們知道「睡不飽」所衍生出的身心問題有多麼嚴重。從高血壓、自體免疫系統失調、記憶力受損，到憂鬱症、解離症，甚至是幻想型妄想症等心理疾患都有影響，因此睡眠品質不良可說是現代人最大的隱形殺手也不為過。

我們大多都聽過「一天至少要睡 6 小時」的說法，其他像是睡滿睡眠週期、不要打斷快速動眼期（REM）等理論也經常出現在日常生活中。然而最近有批學者趁著 COVID-19 疫情期間、大家都在家裡防疫的時候，做了超大規模的睡眠研究。他們發現除了「睡多久」，還有「從什麼時候開始睡」也可能對人們的心理健康產生顯著影響。

「量變導致質變」的睡眠研究

其實「睡眠」相關的研究一直是心理學、神經科學與現代醫學所注重的健康議題。然而可惜的是，雖然有不少人在此領域深耕，卻始終難以得出「理想」的結果。追根究底，還是因為「睡眠」這個行為太花時間，再加上有效追蹤的限制，對經費有限的研究團隊來說很難做到盡善盡美。

有些注重「質」的睡眠研究，會需要讓受試者在規定的時間與環境中進入有效睡眠，並在專業器材的輔助下觀測他們睡眠時的生理變化。這類研究往往能產出很有價值的數據，卻都是建立在高昂的研究成本之上，規模大不起來、有效樣本數也有限。

而重視「量」的研究大多是請受試者配合規定的睡眠方式，並在一段時間後進行追蹤。追蹤的方式可以是自陳式問卷，或透過生理檢查儀器觀測受試者生理狀態的變化。這類研究方法的優勢在於樣本數較多、分析出來的結果比較能反映現實狀況；但是相對的，因為沒辦法介入受試者的日常生活，很容易發生受試者因為偶發事件（例如：加班、私人行程等）而「掉隊」。

此外，由於精神疾病也會導致不健康的睡眠週期，讓相關研究者很難在臨床研究中辨別「精神疾病」與「睡眠」的因果關係。

為了克服「人」的不可控性，一個由美國與英國等大學聯手組成的研究團隊決定挖得更深入一些，從外部因素難以影響的「基因」層面著手。不只是研究「睡眠」，此團隊更想了解「睡眠時間」對情緒疾患「憂鬱症」的影響。

在鎖定超過 340 種的常見遺傳變異型後，哈佛大學醫學系的 Daghlas 醫師與其研究團隊直接與美國的基因檢測公司「23 與我」（23andMe）以及英國生物樣本庫（UK Biobank）合作，獲取將近 85 萬筆不記名的基因組合、精神疾病病史等資料。其中有 85,000 筆資料附帶個人穿戴式裝置測量的睡眠週期紀錄，另外則有 25 萬人曾填寫過睡眠偏好（平常幾點睡、睡多久）問卷。

如此龐大的樣本數，讓這次研究的價值產生「質變」。特別是以往在做基因變異比較時，往往會因為變異型種類太多使得樣本數被嚴重稀釋。這次集結歐美不同學校以及基因資料庫的力量，讓研究團隊突破以往統計分析遇到的限制，得出具理想外在效度的結果。

一天一小時，憂鬱遠離我？

以結論而言：就算總睡眠時數不變，單是每天早入睡一個小時便足以降低 23% 的憂鬱風險。若是早入睡兩個小時，降低的風險更是來到驚人的 40%。值得注意的是，這項益處是針對原本就經常晚睡的夜貓子，本就早睡早起的人「更早睡」是否有相同效果還有待研究。

由於這項研究並不是實驗，我們無法明確辨別「提早入睡」與「憂鬱風險降低」的因果關係。然而若是結合過去其他研究的結果，其實能找到不同面向的解釋：

就生理層面來看，早睡早起的人會比夜貓子有更長的「日曬時間」。而接觸陽光除了帶來維生素 D，同時也可能影響我們大腦製造血清素的效率，進而影響我們的情緒穩定度。過去有歐美研究發現憂鬱症、雙向情感疾患（躁鬱症）都跟季節變化有關，推測與秋冬季的日照時間大幅減少有關。

從社會角度來看，由於絕大多數人的生活作息仍是跟著太陽走的，當隻夜貓子也間接代表我們很難維持充足的「實體」社交生活。人與人的連結不只是消遣，更是對心理健康來說無比重要的安全網，能夠在關鍵時刻提供我們所需的韌力與支持。

如 Daghlas 醫師在論文中提到的：「我們生活在一個以『日出而作，日落而息』為主流的社會當中，而違背此常態生活的夜貓子們很可能感受到與社會脫節的不協調感。」

因此，當我們的生活作息與家人朋友錯開，這份「隔絕感」很可能會發酵，釀成令人心生鬱悶的「孤獨」與「失落」。

改善睡眠，你可以這樣做

這篇研究雖然得出令人振奮的結果，但畢竟只是一篇沒有辦法推導出因果關係的研究，後續仍需要進行大量臨床實驗來釐清當中的機制。此外，本篇研究討論的重點是「提早入睡」可能帶來的好處，但是睡眠還有很多面向值得我們注意。

關於睡眠不足以及睡眠品質不佳的研究數不勝數，獲得的結果也很一致，無不在警告我們不健康作息背後的種種風險。特別是最近因為疫情的關係，失去日常上班上課來制衡的生活作息很容易亂掉，讓我們陷入越來越晚睡、越來越睡不好的負面循環。

與其糾結於「早睡一小時」，不如先想辦法讓自己「多睡一小時」或是嘗試「睡前一小時不用 3C 產品」，為生活帶來更正向的改變。

• Beecher, M. E., Eggett, D., Erekson, D., Rees, L. B., Bingham, J., Klundt, J., … & Boardman, R. D. (2016). Sunshine on my shoulders: weather, pollution, and emotional distress. Journal of affective disorders, 205, 234-238.
• Daghlas I, Lane JM, Saxena R, Vetter C. Genetically Proxied Diurnal Preference, Sleep Timing, and Risk of Major Depressive Disorder. JAMA Psychiatry. Published online May 26, 2021. doi:10.1001/jamapsychiatry.2021.0959
• University of Colorado at Boulder. (2021, May 28). Waking just one hour earlier cuts depression risk by double digits, study finds. ScienceDaily. Retrieved June 29, 2021 from www.sciencedaily.com/releases/2021/05/210528114107.htm
• Sansone, R. A., & Sansone, L. A. (2013). Sunshine, serotonin, and skin: a partial explanation for seasonal patterns in psychopathology?. Innovations in clinical neuroscience, 10(7-8), 20.

柏拉圖曾在他的《理想國》一書當中，用洞穴的比喻描述人們知識的侷限性；而要突破知識的侷限性，似乎唯有透過科學的進展才能達到。然而，現今我們採用心理學研究方法，所得出的研究結果，真能保證它們都是真理嗎？

昨天看到The News Lens關鍵評論的一篇文章，裡面引述了Science期刊上的一篇研究論文，該篇論文由270名心理學家共同合作寫成，他們重複了過去心理學經典研究中的其中100個實驗，結果發現，過去那100個實驗當中，有97個達到顯著結果，但是在重複驗證的過程當中，卻只有36個達到顯著。

這當中有許多可能的解釋，例如文中提到的出版偏誤（publication bias）──因為實驗資金分配的關係，科學家們傾向研究新的議題，而非重複驗證過去的實驗；或是科學期刊只想刊出顯著、有趣的研究，而得不到顯著結果的研究，科學期刊往往會忽略它們。除此之外，無法排除混淆變項、實驗過程不夠嚴謹都是有可能的原因；甚至是我們在發表論文的過程中，只會發表有做出成效的研究，但是一個在99%信心水準下達顯著的實驗，只要重複操作100次，期望值上就會有一次是顯著的，因此我們看到的，或許是全世界心理學家做了數千次當中，唯一顯著的那幾十次而已，這可以說是肯證偏誤（confirmation bias）的一種。

然而，本文主要並不是要探討實驗方法的部分，而是提出一些關於研究思考的方向。

昨天在看到這篇文章之後，我把它貼在我的Facebook上，並在下面討論做實驗的意義在哪裡？我一個朋友看到之後，就在下面回說「我做研究覺得很爽就好了啊！」。這一句話乍聽之下似乎很不負責任，但這或許會是另一個關於科學研究，我們可以思考的徑路。

事實上，科學研究真的能夠帶給我們什麼嗎？攤開科學史一看，我們幾乎找不到什麼東西是確定的，其實我們難以想像，中古世紀的人為何會迷信地心說如此荒謬的說法，但是若你是一個中古世紀的人，只有當時的科學儀器，活在當時的社會背景之下，其實是無法得知地球並非宇宙中心這個事實的，即使地心說受到質疑，托勒密依然提出了本輪與均輪的說法，企圖解釋行星逆行的這個「異例」。因為我們不知道世界的真實樣貌是什麼，所以有的科學家才會秉持著自己所相信的，企圖修復舊有的理論，而非提出新的理論加以說明。

但是，隨著科學的進展，來到了現今的我們，真能確保我們所知的一切就是事實嗎？就好比中古時代的人，以當時的社會、科學背景，並無從突破當時的知識，現今的我們，同樣難以突破我們所見所聞的一切，只能活在現有的知識背景之下而已，而似乎唯有實驗方法的演進，才能讓我們得到更多的知識，而這可能會是一個永無止盡的過程。更進一步的，如果我們採取嚴格懷疑論的觀點，我們根本無從證成任何的事物，就如同笛卡兒所說的，我們唯一能證成的就是自己存在而已，而這個自己是什麼模樣我們也無從得知，因為一切都有可能是魔鬼所欺騙我們的；只要我們透過感官來觀察這個世界，那麼感官可能會受到的欺騙、幻覺、錯覺，我們就永遠都無從避免，所以也有一種可能性，一種無法被排除的可能性──我們根本就不可能對這個世界產生任何的知識。

從這樣的觀點來看，我同學所說的那一句話：「我做研究覺得很爽就好了啊！」似乎就變得很有道理了。

或許，我們可以從另一個角度來看科學研究，我們研究的目的、追尋世界真理的目的，背後到底是什麼？社會心理學家喬治·凱利（George Kelly）曾經如此比喻人們探索世界的方式，就好像每一個人都是一個個素樸科學家（naive scientists）一般，會對這個世界提出假設、驗證假設、駁斥假設、產生新的假設。

尚·皮亞傑（Jean Piaget)也曾如此描述孩子探詢世界的方式──我們會對這個世界產生一些認識，然後把那些知識整理成基模（schema），當我們碰到和過去基模衝突的事件時，我們會試著去修改舊有的基模，或是創造出一個新的基模，來應變外在世界的變化。這兩位心理學家描述了人們探索世界的方式，而這種方式其實就是科學研究的縮影，只是我們這些素樸科學家做的實驗並沒有那麼精確而已。

而人們之所以要如此費盡心思地預測、掌控這個世界，其實就是為了一件事情──「我們在尋找可預測感、可控制感，因為這將帶來安全感。」而我們所追尋的可控制感、可預測感，其實也包含了另一個要素在裡面──我們希望它是越簡單越好的。這也是為什麼哲學理論會有一個「奧坎剃刀原則（Occam’s Razor）」──可以解釋同一事件的諸多理論當中，我們會挑選最精簡、最少假設的理論。即便比較精簡的理論並不一定比較正確，只是在沒有更多證據的情況下，我們通常會這麼做。

其實不只是科學研究，我們的日常生活中也是如此，我們之所以會對許多事情產生畏懼、害怕，正是因為不確定性，在遭受重大創傷的人會產生創傷後壓力症候群（PTSD）、在發生重大刑案之後我們會急著想要判兇手死刑、在分手了之後我們會產生厭男/厭女情節；或是我們害怕突破舒適圈、害怕探索未知的世界、害怕採取其他的選擇──即使那個選擇或許比當前我們的行為更適合面對外在困境，也都是因為我們追求安全感使然。就如同佛洛伊德在《超越快樂原則》當中所提到的一般，人們追求的並不是快樂，而是習慣，因為習慣將帶來安全感。

也許，做科學研究真的就只是為了自己開心而已，我們有可能可以一步步更逼近真理，也有可能什麼都得不到；追求的理論被反駁修改之後，也許科學家們終其一生研究的成果都化為泡沫，就如同行為主義大師史金納（B.F. Skinner）在其年邁時，他的理論已經被批判的體無完膚了，他仍然堅持他的理論，堅持「你只能改變你的行為，不能改變你的想法（You can’t change your mind, you change your behavior）」，因為對他而言，他的研究就是他信奉終生的信仰，它生命的一大部分了。也許，我們永遠也無法走出《洞喻》當中的那個山洞，但也許，我們是否得到了真理並不是那麼重要，重要的是研究科學的歷程，以及科學帶給了人們更多的可預測感與可控制感吧！