網路，讓「作品換成錢」的舊交易體系砍掉重練—《資訊分享，鎖得住？》

• 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。

• 作者 / 馬丁．魯維克 (Martin J.S. Rudwick)
• 譯者 / 馮奕達

滅絕，確有其事

截至十八世紀晚期，對於相關證據有第一手經驗的博物學家們，已經有了心照不宣的共識──地球歷史的整體時間跨度，必然大幅超越前幾代人信以為真、當作常識的區區幾千年。不過，在這一段剛拓展開來的深時間跨度中究竟發生什麼事，始終五里霧中。學者們探勘、描述了歐洲好幾個地方的岩層堆疊，顯示在一段起初並無任何生命存在的期間（以第一紀岩層為代表）之後，是另一段海中充滿大量生物的時期（以第二紀岩層為代表，其中經常有豐富的化石），而人類一直到最後一刻才出現在舞台上（顯然完全沒有任何化石代表他們）。可是，就連這種粗略的地球深歷史輪廓，都帶有不確定與爭議。就說布豐吧，他把這段歷史擴張成《創世紀》中創世敘事的世俗版本，但他的說法建立在薄弱的證據上，很容易被人當成純屬想像的科幻小說。德呂克根據大量的證據，主張在相對晚近的過去曾發生一場獨一無二、斷裂性的「鉅變」；但是，由於他把這場「鉅變」跟挪亞洪水的故事畫上等號，像赫頓等拒絕採用任何宗教文獻、不接受自然常態發展會有這種例外偏差的人，便會強烈否認他。赫頓等於同時拒斥布豐以截然不同的「紀元」構成的序列，以及德呂克的戲劇性晚近「鉅變」；他反而主張地球是一架平順運轉的自然「機器」，類似的「世界」不斷重複循環，始於永恆，終於永恆。

即便因為所有這類整體觀太自不量力、太不成熟而姑且不論，但其他博物學家的研究──在尺度上沒那麼宏大，但在田野調查方面通常做的比較透徹──在重建更可靠的地球深歷史時，成果也相當有限。尤其是，他們的圖像對於生命本身是否真有任何發展的歷程（除了姍姍來遲的人類以外），仍莫衷一是。深海發現的「活化石」意味著任何顯而易見的早期生命歷史序列，或許都只是根據對現今世界不夠充分的知識所推導的假象。例如較深、較古老的第二紀岩層中有豐富的菊石與箭石，較年輕的地層則無，但這或許只是跟牠們在當時與現在的深海棲息地位置有關。說不定，牠們並未完全滅絕。除非生物滅絕確實是自然世界經常發生的情況，否則就不能把化石當成大自然可靠的「錢幣」或「遺跡」，作為地球深歷史早期階段的可信證據。偏偏人們對滅絕一事完全無法確定：所有紀錄詳實的滅絕案例，都能歸結於人類近期的所作所為，知名案例如印度洋模里西斯島（Mauritius）上面不會飛的渡渡鳥。何況人類的本能會強烈懷疑這類大自然中生物滅絕的真實情況，無論是猶太──基督教有神論中慈愛應人的神，或是啟蒙自然神論中幾乎非位格性的至高存在，既不會也不能允許任何受造的物種走向滅絕，除非是因為罪惡的行為，或者是因為人類粗心之過。

因此，對於任何想了解久遠過去的嘗試，滅絕問題都是關鍵。正因為如此，骨頭化石才會在一八○○年前後成為博物學家注意力的焦點。「俄亥俄動物」的化石對這件事沒有決定性的影響，因為就算實際上跟任何已知哺乳類完全不同，但這種動物說不定仍然以「活化石」的樣貌，生活在北美洲或中亞未經充分探索的內陸。不過，要是能證明還有其他化石骨頭跟任何現存物種截然不同，完全滅絕的說法就會更為有力。所以，化解這種不確定性的最大希望，就在於比較化石與現今動物的骨頭，而且要調查得更細緻，檢視的物種範圍也要更大。

有一位博物學家在恰到好處的地點與時間做了這件事，事實證明他也有這一行需要的絕佳天分。法國大革命最血腥的階段恐怖統治結束後不久，年輕的喬治．居維葉（Georges Cuvier）獲得任命，成為自然歷史博物館的下級職員。自然歷史博物館才剛經歷「民主化」，從君主制舊政權底下由布豐專斷管理的巴黎學會中脫胎換骨。人在館中的居維葉得以接觸世界上最好的動物學標本蒐藏，這對於比較化石與現今物種來說，可能是最好的資料庫了。他抵達巴黎後不久，法蘭西學會（此機構取代了舊有的皇家科學院，就像自然歷史博物館的情況）便收到了若干版畫，畫的是西屬美洲出土、不久前在馬德里拼成的化石骨頭。居維葉把這些骨頭跟世界各地現存的哺乳類相比較。他提出驚人的主張：最接近這種動物的是現存的樹懶與食蟻獸，而這些他後來分類為「貧齒類」（edentates）的哺乳類動物，可是比化石骨頭小得太多了。這暗示著他稱之為「大懶獸」（Megatherium，意即「巨獸」）的動物恐怕已經滅絕了，畢竟牠體型這麼巨大，如果現今尚存，人在南美洲生活或工作的歐洲人必然會聽到消息。就像「俄亥俄動物」，「大懶獸」是自然史研究逐漸使用全球資源的絕佳實例，只是實際上仍幾乎都侷限在歐洲式的解讀。

幾乎在同一時間，居維葉仔細分析了猛獁象的化石骨頭與牙齒，跟現存的大象比較，從而強化了自己的論證。他很幸運，館方恰好獲取了相關的新標本，那是從荷蘭掠奪來的文物（法國在不久前的革命戰爭中征服了荷蘭）。居維葉證實印度象、非洲象是截然不同的物種。更有甚者，他還宣稱猛獁象與兩者完全不同。他主張其間的差異之大之徹底，就跟（打個比方）山羊跟綿羊一樣；這些差異無法只歸諸於年齡、性別或環境的影響。布豐主張在西伯利亞發現熱帶哺乳類動物遺骸一事，證明全球正逐漸冷卻，但居維葉的發現卻嚴重打擊了他的說法。此外，動物屍體是被巨大海嘯型態的大洪水從熱帶掃到西伯利亞的另一種說法，可信度也大受影響。假如猛獁象確實是不同的物種，說不定找到骨頭的地方就是牠生存的地方，意即非常能適應當地至今依舊的嚴寒氣候。這一點不久後便得到證實，有人在西伯利亞凍土中發現猛獁象骨架，連厚重的皮毛一起保存了下來。居維葉相信，這種比較解剖學的事實「就我看來，證明在我們的世界之前，還存在一個被某種災難摧毀的世界。」他來到巴黎之前就讀過德呂克的著作，這位老鴻儒的看法──「過去世界」因為猛烈的自然「革命」而與現今世界斷裂──仍清清楚楚迴盪在他心裡。

居維葉隨後研究「俄亥俄動物」，斷定牠其實跟大象或猛獁象完全不同，應該另立一個新的屬，他命名為「乳齒象」（mastodon，暗指其巨齒上乳房狀的突起物）。他進而主張在西伯利亞隨猛獁象一同發現的犀牛骨化石、巴伐利亞洞穴中找到的大型熊化石，以及從世界各地沖積層中找到的其他許多哺乳類化石，全都跟目前現存的相應物種不同（用今天的術語來說，他研究的是更新世巨型動物〔Pleistocene megafauna〕）。法蘭西學會意識到這項研究無與倫比的重要性，幫居維葉發表了一份聲明，呼籲博物學家與化石蒐藏家能把進一步的標本，或者至少是精確的素描寄來給他。縱使當時正值世界上第一場全球戰爭（編按：指十九世紀初的拿破崙戰爭），國際間仍慷慨響應，讓他得以大幅擴充相關標本的資料庫，他也穩定發表科學論文，分析一個接著一個的哺乳類化石，各自與現存最接近的相應物種做比較。

居維葉採取精準的科學研究策略，把研究焦點擺在大型陸生動物遺骸上，因為這些物種的後代（要是有任何「活化石」存在的話）很難視而不見。就算牠們生活在各大洲未經探索的偏遠地帶，大型動物就是不太可能躲過注意；即便博物學家還沒有親眼見到活體，牠們也很可能出現在獵人的報告，甚或是原住民口耳相傳的傳說中。居維葉體認到，自己支持生物滅絕屬實的論點，只能靠機率加以證明。他能證明這些化石與現存任何物種之間有別，只要這樣的化石數量愈多，該物種就愈有可能真已滅絕（居維葉的研究在一八一二年完整發表，同年還有一部同等重要的數學機率巨作出自他的老同事皮耶──西蒙．拉普拉斯（Pierre-Simon Laplace，他讓機率的概念廣為人知，影響深遠）。他的論據要靠累積，隨著他對各種化石骨頭的細緻分析發表得愈來愈多，其主張也更形穩固。

居維葉在博物館的一位同事誇獎他，說他在科學舞台上就像「雨後春筍」。年輕歸年輕，他還是很快就成了巴黎首屈一指的鴻儒之一；雖然連年戰亂，但巴黎仍然是科學世界無庸置疑的中心。他在比較解剖學上有著無與倫比的知識，讓他得以重建哺乳類化石的骨架，即使手邊有的只不過是一大堆分散的化石骨頭也難不倒他（他並未如後來的傳說那樣，宣稱自己有能力只靠一根骨頭就能重建整隻動物的樣貌，他只有說自己在情況不錯時，能辨認出這骨頭屬於哪種動物）。他對於動物身體結構與功能間關係的深度認識，更是讓他有能力推斷（幾乎跟辨識骨頭時一樣信心滿滿）這些已成化石的哺乳類動物過去如何生活、移動，以及長什麼樣子。聖經中有個段落，先知以西結在異象中見到滿是枯乾骸骨的平原。居維葉暗自援引這個典故，宣稱自己能讓化石骨頭復生，至少是在腦海中；他還用打趣的口吻說，自己可沒有神奇號角之助。他「復活」這些動物，就跟他家隔壁、博物館園區中動物園的動物一樣有生命力。居維葉等於豐富了德呂克「過去世界」的概念，讓裡頭多了一間迅速拓展的動物園，住著此前未知的各種哺乳動物，其中許多有著驚人的大小，而且全數都已滅絕。即便有更多的「活化石」現身（有是有，但情況稀少），也愈來愈難用牠們為化石和現有物種之間的差異做出全面的解釋。至此，人們已經把滅絕當成自然世界確實會發生的事情。化石因此可以當成「過去」的可靠見證，而過去與現在截然不同。深歷史確實是個陌生的國度。

鎖上網路通道、架起重重規則，圈禁原本無償分享的作品，不啻於扼殺整個世代的演化，妨礙他們自然建立更能彼此扶持的生態系。我們的確無法預知這個生態系的樣貌或運作方式，但只要人類依舊樂於交易創作與資訊，這樣的生態系就可能出現。

用我常年混街頭的方式來說：鎖上網路上的作品，就像強迫塞住街頭歌手的嘴，等到某個有興趣的路人跟中間人談妥價錢之後，中間人才扯出歌手嘴裡的布，讓他唱個幾分鐘，然後再把布塞回他嘴裡、雙手綁上。立法禁止資訊、聲音、影像自由流通，等於關閉了真誠交易的可能性。創作者和公眾的主導權都被剝奪，後者不再能決定他們是否願意出手支持。

我兩年前提出一個群眾募資計劃，募到超過一百萬美元，讓我可以不靠大唱片公司自己出專輯。很多人大惑不解：這怎麼可能呢？她到底是怎麼做到的啊？報紙、雜誌、部落客紛紛討論：這是音樂的未來嗎？這種群眾募資「模式」可以「複製」嗎？或者我只是特例，剛好我很怪，出資的群眾更怪，於是意外造就這個破天荒的美好結局？

我可不覺得如此，因為我知道像我這樣的人很多、多得數不勝數，現在如此，過去亦然，而同樣的「意外」，現在也不斷誕生。

我們這些新一代的藝術家、創作者、贊助人和消費者相信：作品與金錢的舊交易體系已經死了。

不是苟延殘喘，而是死了：翹辮子了，救不了了，死透透了。但這項事實一點也不令我們哀慟（靠！杯具！沒有唱片公司怎麼辦？以後他媽怎麼賣唱片賺錢啊？），相反的，我們對此歡天喜地，準備大肆慶祝重獲自由（宋啦！恁祖媽以後愛把作品免費給誰就給誰！他們想付錢就直接進我口袋！再也沒人機機歪歪該怎麼創作、怎麼付錢了！）。

身為搖滾歌手以及披婚紗多年的街頭藝人，我學到的是：
・讓作品真誠，
・讓交易真誠，
・善用各種可能的方法散播訊息，
・然後就有人來。
・只要有人來，而他們欣賞你，很多人會願意付費。

當大家知道、感受到你敞開大門、解開大鎖、暢通交流管道、大方分享創作……他們就會來，而且為了繼續欣賞作品、保持交流，他們會願意付出自己的血汗錢。

新生代歌手光是創作就忙不完了。他們寫完一首就上傳一首，在網路上狂轟猛炸，而且完全免費，巴不得更多人看見他們、欣賞他們，與他們一同締造新的傳奇。

保護一套千瘡百孔、搖搖欲墜的體系，就像試著把烏雲趕走，叫西北雨下到別的地方。我認為你還是面對它、接受它、撐起雨傘比較好。

或者你也可以像我認識的很多人一樣：脫個精光跑到街上，享受大雨淋漓的快感，興奮不已的大聲狂呼：

COPY! COPY! COPY! COPY! COPY! COPY!

（上文摘自行路出版的《資訊分享，鎖得住？還在抱怨盜版？可是，網路科技已經回不去了。》一書的「前言」，前言作者為美國演員及樂手Amanda Palmer）

xkcd 的啟示

蘭德爾・門羅（Randall Munroe）是個很好玩的人，畫畫能力差強人意，可是很紅。他是物理學科班出身，後來開始塗鴉，把自創的條狀人漫畫貼到自己網站上（網址挺怪：xkcd.com，他說這個名稱沒有任何意義，只是大家瘋搶四個字母的網域時，他剛好趁亂撈到的而已）。總之，他開始定期畫些連環漫畫，也大方提供創用CC授權（Creative Commons licenses），亦即許可無限制的非商業分享。他的作品充滿濃濃的科技風（漫畫的副標就是：充滿故事、諷刺、數學與語言的網路漫畫），幾乎每間大學的數學、科學、資訊系所辦公室都有他的漫畫海報。而且不只學校，很多研究機構也張貼他的海報，例如擁有大型強子對撞機（Large Hadron Collider）的歐洲核子研究組織（CERN），以及人類基因體計畫（Human Genome Project）的子機構惠康信託桑洛研究院（Wellcome Trust Sanger Institute）。

阿宅們對蘭德爾的景仰如滔滔江水，連綿不絕，但他當然不能吃讚維生。所以他開始賣周邊商品，「賣很多、很多」周邊商品。蘭哥現在跟他太太過著幸福快樂的日子，還把客廳變成玩具球池，他跟朋友就窩在球池裡打電動打一整天。直到現在，蘭德爾還是固定每週畫畫、貼文三次。另一件例行公事則單調得多：把販售他T恤、海報的代理商寄來的支票存到銀行去。什麼叫做「美夢成真」？這傢伙的日子就叫美夢成真。

蘭德爾的漫畫越多、越出名、越常被『拷貝』，他就賺越多錢，所以他根本不需要去掌控或減少拷貝——這是正確的決定，因為他很清楚想管也管不了。

上文摘自行路出版的《資訊分享，鎖得住？》的「本文」，作者為知名網站BoingBoing的網主Cory Doctorow。本篇譯者為朱怡康

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• 作者／蔡宇哲、潘怡格

小美：「好想吃雞排啊，但吃了就減不了肥了！」
小明：「好想耍廢啊，但明天就要考試了！」
小美：「天啊，生活中的誘惑真是太多了，怎麼辦？」

你是不是也常陷入這樣的天人交戰中呢？事實上，我們每天都會面臨許多誘惑，如果要抗拒這些誘惑，我們需要有強大的「自制力」，也就是抑制內心衝動的能力。

自制力對人們與社會來說非常重要，因為它可以幫助我們省錢、保持健康的生活方式、和平的解決激烈的爭論、以及達成自己的理想；相反的，若是缺少了這個能力，就有可能對自己與社會造成不利後果，例如：藥物濫用、犯罪、暴力等問題。

不過說來簡單，但是怎麼克服心中的小惡魔呢？

相信大家一定有過一種經驗，就是當自己陷入這樣的兩難時，心中好像會出現一個小天使告訴你：「忍一下就過去了」、「加油，再堅持一下」、「不行，我應該起床了！」。

許多人相信這種內心的聲音跟自我控制間有強大的連結，不過，若真如此，它是如何運作的呢？要怎麼跟自己對話才能有最好的效果呢？

我們用內在聲音就能控制自己？

心理學家愛莉賽爾‧杜利特（Alexa Tullett）想了解內心的聲音對自制力的影響，而她的作法是藉由阻隔內心的聲音，來看看人們的自我控制能力是否會變弱。

研究者邀來 37 位參與者，他們需要藉由電腦來完成一個測驗，研究者告訴他們：「當螢幕上出現黃色方框時，就要按下按鈕，若看到紫色方框時，就不能按下按鈕」。同時所有人會被隨機分成語音組與空間組，語音組在進行測驗時，必須一直複誦同一個單詞，例如：「電腦」；空間組則是需要在進行測驗時，用自己的非慣用手劃圈圈。

語音組因為一直在重複說話，因此就無法出現內在聲音，而空間組雖也會分心，但內在聲音還能運作。

這個測驗困難的地方在於黃色方框出現的機率高很多，這樣每個人按多了就會習慣要按鈕。但是當螢幕出現紫色方框時就不能按，所以就必須適時的克制自己不按下按鍵，這就是一種自我控制能力的展現。

結果發現，當語音組參與者不能運用內在的聲音去控制行為時，他們按錯或是錯過的比例都很高。

研究者認為人們可以運用內在的聲音來提醒自己不要犯錯，一旦內在聲音也沒有辦法提醒時，舉止就會變得比較衝動，而無法有效的控制自己的行為。

你試過在心裡跟自己對話嗎？從這個研究知道，這樣的自言自語具有很重要的作用，訓練我們的自我控制能力，來抵抗生活中的各種誘惑。

所以不妨在生活中保留一點時間讓自己跟自己對話，久了以後養成習慣，不只會更了解自己，也能夠更有自制力。

用對方法，我們也能提升自我控制力

我們要怎麼做才能保持高度的自我控制呢？以下提供幾點建議：

一、與自己對話

無論是疲累時告訴自己繼續堅持下去、還是半夜想吃一份炸雞排時，告訴自己別再吃了，亦或是快被別人激怒時，告訴自己不要爆發。當我們能夠習慣性傳遞訊息給自己，便能慢慢的訓練出高度的自制力，有意識的控制自己的行為。

二、擁有充足的睡眠

很多人可能都忽略了，睡眠對自制力的影響相當大。當處於缺乏足夠的睡眠（少於六小時）時，大腦的運作效率就會下降，這樣不僅使得自我控制能力不佳，連帶創造力與對抗壓力的能力也會減弱。

人們常會說睡眠不足的人比較容易生氣，就是這個道理，因為缺乏睡眠就難以控制自己的情緒反應。因此，不要輕易熬夜，擁有充足的睡眠，才能為自己的目標長期奮戰。

三、培養運動的習慣

規律的運動也是一個提高自我控制力的好方法，有研究指出每個禮拜運動三次，自制力就有明顯的提升。不要再幫自己找藉口了，每個禮拜固定一兩天去慢跑，或是跟朋友打打籃球，甚至只是多走路，都是很好的方式，對自己的健康也有幫助呢！

想要提升自我控制能力，傾聽內在的聲音只是其中一種執行的方式，重點是我們是否能一次又一次的付諸行動，成功抵抗誘惑。若可以把握住上面幾個要點，那麼就可以讓自己更有效率的完成目標，掌控自己的生活囉！

——本書摘自《用心理學發現微幸福》，2019 年 11 月，幼獅文化出版。