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埃利希的蝴蝶:對人類的未來下注

林書帆
・2015/11/12 ・1919字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 599 ・九年級
相關標籤: 埃利希 (1)

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就在一週前,中國政府在中全會上宣布結束一胎化政策,但論者咸認開放二胎並不會改變強制控制生育的本質。耐人尋味的是,五、六年前還有官員曾宣稱計畫生育對生態環境和全球暖化「做出了十分重要的貢獻」。這樣的論點正是生物學家埃利希(Paul Ehrlich)在他1968年的名著《人口炸彈》中強調的:人口過剩必將導致生態災難、人類滅亡的後果。中國改弦易轍的消息一出,不少人紛紛提起埃利希的名字,有人語帶諷刺地說,他「幾乎可以聽到埃利希的慘叫」。

保羅‧埃利希與妻子安。安是一名生物學家,同時也是保羅的事業夥伴。(來源)
保羅‧埃利希與妻子安。安是一名生物學家,同時也是保羅的事業夥伴。(來源)

巧合的是,本月初臉譜出版社才剛出版歷史學者沙賓(Paul Sabin)的《對人類的未來下注》,此書聚焦於埃利希與經濟學家朱利安‧賽門(Julian Simon)的十年賭局,他們以五種金屬的價格漲跌為標的,希望能藉此證明人口增加與資源短缺之間的關聯。沙賓藉此帶出美國四十年來的環境政策變遷,及科學在環境議題論辯中的角色,在一片對新馬爾薩斯人口論的嘲諷聲中,持平地呈現出論戰雙方的洞見與侷限。

埃利希與賽門兩人的根本性差異,在於「生態學者將資源短缺視為限制,不是迫使劇烈改變發生,就是會導致危機」,經濟學家卻認為資源短缺反而會「創造挑戰,刺激經濟往新方向邁進」。對像埃利希這樣的生態學者而言,所謂的資源來自實存的生態系統,而它的有限性是不可能藉由自由市場機制和科技創新改變的。但對信奉海耶克與傅利曼等芝加哥學派的賽門來說,「人類就是『終極資源』。人類的智慧和進取,足以長久解決眼前的短缺問題。」

賽門相信人類的一切希望繫於圖書館(知識與科技)無疑是脫離現實的樂觀主義,但埃利希以蝴蝶數量動態研究為基礎所作的預言,也完全忽視了人類社會的複雜與彈性,甚而是去人性化的。耶魯大學經濟學家諾德哈斯(William Nordhaus)因此批評埃利希及羅馬俱樂部對成長極限的模擬「將人類社會看作是『一群無感知能力的生物,不願也無法考慮繁殖的慾望;無法發明電腦、生育控制裝置或合成物質;沒有一個價格體系,可以用來協助分配稀有物資,或是驅動新物質的發現』」。

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埃利希的侷限之一,就是自認在科學上完全站得住腳,因此認為不該援助像印度這樣人口過剩的國家是理所當然,無視這違反多數人的人道直覺。即便他一再強調自己不相信種族差異(同樣是基於他的科學觀點),卻始終無法消除大眾對人口控制的優生學與種族主義疑慮,即使他們宣傳美國白人應優先接受生育控制亦然。埃利希也從人口控管的角度,認為應禁止所有合法及非法移民,而賽門對移民的支持,固然是從經濟上可能的好處著眼,卻也較埃利希顯得人性。

埃利希的過份自信雖是基於他的科學研究,但另一方面,就連瞭解他理念的同儕親友都認為,埃利希對人口問題的狂熱使他的言論近似宗教而壓縮了思考空間,以強烈形容詞鋪陳的末日預言,更落了批評者的口實,使大眾對環境議題的警示話語感到不信任或疲乏。和美國的發展軌跡有些相似的是,台灣的環境議題書寫一開始也有悲觀、警示意味強烈的傾向,但近來有不少論者轉而採取審慎樂觀的態度。作家艾克曼(Diane Ackerman)在新作《人類時代》寫道:「我們數十億有創造力、會解決問題的人類不必成為環境的寄生蟲──我們有科技、能了解,而且有慾望成為生態永續的共生生物。」這其實與賽門「人類並非破壞者,而是創造者」的看法相近,只是審慎得多,更重要的是承認人類終究是生態系的一部份,設想一個脫離自然的經濟體系是不切實際的。

正如一些經濟學者的看法,埃利希雖然輸了賭注,但被通貨膨脹等諸多不確定因素影響的商品價格,本就不是判斷人口成長影響的最佳指標。這場賭注最大的弔詭之處,就是企圖以冷硬的市場價格決定兩種價值觀的輸贏。誠如科學史家歐雷斯克斯(Naomi Oreskes)一針見血地指出:「許多環境的主張,都和生命的質量有關,而非數量。這些主張都與美學和道德選擇有關,也和平等及倫理有關。」也因此與環境相關的政策問題,不會只與科學有關,這是埃利希與賽門兩人都忽略的角度。身為一個打算進行自願人口控制的人,我認為思考環境議題之所以重要,並非是為了「未來」的子孫或災難,而是因為「現在、此刻」正在發生的「美的喪失」,是因為如沙賓所言,我們對地球的態度「定義了一部分的自己」。

沙賓在書中指出,前述諾德哈斯的批評,顯示「比起埃利希的蝴蝶,人類能有更多選擇。」我們因為比蝴蝶強大而擁有更多選擇,然而這些選擇既帶來希望,也伴隨著「不停思考較佳選擇」的責任。

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林書帆
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在東華大學華文所發現自己對科普書的興趣,相信E.O.Wilson說的「科學和人文藝術是由同一個紡織機編織出來的」。就像為蝴蝶命名這件事,誰能肯定林奈將「金色之馬」(Chrysippus)做為樺斑蝶的種名時,沒有一點文學想像呢?

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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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