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基礎交互作用與原力(第二部曲):光子力乍現—— 阿宅物理(5)

科學大抖宅_96
・2016/02/10 ・4774字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 556 ・八年級

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在沒有很久以前、也沒那麼遙遠的銀河系裡……[1]
為了深入解析原力的祕密,我們回顧了基礎作用力之一的電磁力。不過,就像星際大戰需要許多部曲才能講完整個故事,除了電磁力,宇宙中尚有其他神秘力量,等待人類的發覺……

星際大戰開頭必備的跑馬燈
星際大戰開頭必備的跑馬燈

大抖宅小的時候(其實沒有很久以前,真心不騙),要說最受歡迎的熱血動畫,無敵鐵金剛大概必定會被提到[2]。每次看鐵金剛與機械獸對決,大抖宅都忍不住硬了(當然是拳頭),巴不得馬上化身主角跟惡勢力一決高下。當時雖不覺得奇怪,但現在仔細想想,就會發現動畫設定裡的玄妙之處。主角兜甲兒(舊譯:柯國隆)所在的光子力研究所(舊譯:原子光研究所),到底是在研究什麼?無敵鐵金剛的動力又是從何而來?機體上可沒接插頭,也沒看過電池。


〈無敵鐵金剛〉動畫裡的光子力研究所和無敵鐵金剛

一切的答案就是光子力!原作動畫設定裡,無敵鐵金剛的開發者(主角的祖父)在富士火山帶的地層發現了新元素Japonium[3],所謂的光子力即為「在Japonium核分裂的過程中所抽出的光能量[4]」。

問題來了,這可能嗎?為了一探究竟,我們必須先了解什麼是核分裂……

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核分裂和核融合

顧名思義,核分裂指的是,原子核[5]藉由核反應[6]或放射性衰變[7]而分裂成其他較輕的原子核。因其過程往往伴隨能量的釋放,原子彈以及核能發電便是利用核分裂的原理,從中獲取巨大能量。

相反地,當兩個以上的原子核互相碰撞並結合成一新的原子核,我們稱為核融合;其亦連帶有能量的釋放或吸收。每天給予我們光和熱的太陽,就是利用核融合產生能量。

現代物理學已經知道,不論是核分裂、或核融合,背後都存在著共通的原則。尤其,弱作用力(又稱弱交互作用 weak interaction)和強作用力(又稱強交互作用 strong interaction)扮演著關鍵性的角色。

弱交互作用

舉例來說,太陽裡核融合反應的第一步,是利用兩個氫原子融合成氘原子[8],連帶產生正子、中微子,與少許能量。

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兩個氫原子核(質子)融合成氘原子核(由一個質子和一個中子組成),並連帶產生正子(電子的反粒子)和中微子。(圖片來源:維基百科)
兩個氫原子核(質子)融合成氘原子核(由一個質子和一個中子組成),並連帶產生正子(電子的反粒子)和中微子。(圖片來源:維基百科)

根據示意圖,很明顯地,在融合成氘的過程中,有一個質子變成了中子,加上正子與中微子。這是怎麼做到的呢?

這有如萬能的天神一般神奇的力量,得要歸功於我們所謂的弱交互作用。在阿宅物理第三話,我們說明了質子由兩個上夸克加一個下夸克構成;中子則由一個上夸克加兩個下夸克組成。弱交互作用正好有辦法把上夸克變成下夸克,使得質子能夠轉換成中子。用前一回我們學過的費曼圖來表示,如下:

上夸克和W粒子作用後轉變為下夸克;W粒子又作用產生正子與電子中微子。也因此,前圖裡氫融合成氘才成為可能。
上夸克和W粒子作用後轉變為下夸克;W粒子又作用產生正子與電子中微子。也因此,前圖裡氫融合成氘才成為可能。

就像電磁作用依靠光子來傳遞,弱交互作用則仰賴W粒子(包括W+和W,其互為彼此的反粒子)作為媒介。藉由與W粒子作用,帶正電的夸克(上、魅、頂)可以和帶負電的夸克(下、奇、底)互相轉換(上圖左半邊);同時,W粒子也可以讓帶負電的輕子(電子、渺子、濤子)和相應的中微子互相轉換——上圖右半就是電子轉變成電子中微子的變形(如同巨人裡也有奇行種[9],you know)。所以了,第三話裡我們曾提到,電子和電子中微子是一對換帖的(換的帖就是W粒子)、上夸克也和下夸克配對,就是基於這個原因。

除此之外,還有電中性的Z粒子,也可以傳遞弱交互作用。不過,和W粒子的狀況不同:不論夸克或輕子,和Z粒子作用後都不會改變原本的特性。

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W粒子與電子交互作用產生電子中微子的過程,也可以有另一種變形:W粒子單獨產生電子的反粒子(正子)和電子中微子。同樣的交互作用可以有不同的變化形式,如同巨人也有通常種和奇行種。(圖片來源:〈進擊的巨人〉)
W粒子與電子交互作用產生電子中微子的過程,也可以有另一種變形:W粒子單獨產生電子的反粒子(正子)和電子中微子。同樣的交互作用可以有不同的變化形式,如同巨人也有通常種和奇行種。(圖片來源:〈進擊的巨人〉)

強交互作用

現在我們已經知道兩個氫原子是如何透過弱交互作用轉變成一個氘原子了。但是等等!氘原子核包含了帶正電的質子與電中性的中子,憑什麼它們可以黏在一起形成原子核?又,更重的元素帶有兩個以上的質子,彼此之間豈不是會因為電磁力而互斥嗎?這樣的話,那些元素怎麼可能生成呢?

上述問題著實困擾了二十世紀30到40年代的科學家。唯一看透了真相的,是一個外表看似小孩,智慧卻過於常人的名偵探柯南。[10]日本物理學家湯川秀樹(Hideki Yukawa)。他認為,有一種新的粒子(命名為介子meson)作為力的媒介,把質子跟中子結合在一起。1947年,英國物理學家鮑威爾(Cecil Powell)從宇宙射線中觀測到湯川秀樹所預測的介子(π介子),湯川和鮑威爾也因此分別於1949年與1950年獲頒諾貝爾物理獎。

時至今日,我們發現,把夸克結合成中子、質子,以及把中子、質子結合成原子核,基本上都是靠同一種力在作用——我們命名為強力(或稱強交互作用strong interaction)。強交互作用由膠子(gluon)負責傳遞;能夠參與強交互作用的基本粒子,只有夸克跟膠子[11]。湯川秀樹所謂的介子,則是由一個夸克和一個反夸克藉著膠子而合成的;因為介子內部包含了夸克跟膠子,所以某種程度上也稍微有傳遞強力的功用。於是,我們將輕子、以及(由夸克組成的)重子歸為不同類別,是有所意義的——它們參與的作用不盡相同。

光子力能否實現?

在掌握了核融合和核分裂的原理後,想必各位有如吃了千年靈芝,功力大進。讓我們回過頭來看看光子力的謎題:既然光子力是「在Japonium核分裂的過程中所抽出的光能量」,顯然相當類似於核能發電的定位。然而,目前核能發電技術所使用的元素是鈾,不是什麼Japonium;再者,根據設定,產生光子力的過程並不會有輻射的問題——這也有別於現今的核能發電。

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大抖宅至光子力研究所建築預定地考察。因為光子力尚未被發現,至今當地仍是一片樹海。
大抖宅至光子力研究所建築預定地考察。因為光子力尚未被發現,至今當地仍是一片樹海。

那麼,有沒有可能,有朝一日我們會發現新的元素,而且使用其做核能發電並不會產生輻射呢?

在動畫裡,Japonium是在富士火山帶所發現的新元素,說明它是相對穩定的,才能長時間存在於自然界。只不過,所有自然界中穩定存在的元素可說均已被發現,人類也不斷在實驗中製造出更重(但是更不穩定)的新元素。截至目前,並沒有符合Japonium特性的元素出現,就算以後還有新元素被合成出來,幾乎也不可能像動畫敘述的Japonium。

為什麼呢?

前面我們提到,強力可以讓中子跟質子結合形成原子核;它也可以克服質子之間的電磁斥力,讓原子核擁有兩個以上的質子——但這並不是沒有上限的。隨著質子數目的增加,原子核體內的怪物電磁斥力將愈變愈大、大到強力難以壓制,就像〈火影忍者〉裡漩渦鳴人控制不住九尾查克拉而暴走一般[12]。也因此,愈重(原子序愈大)的原子核傾向愈不穩定、生命週期愈短[13]。所以,我們只能在實驗室中製造出更重的新元素,而無法在自然界發現它們——要在富士火山帶、或者自然環境找到未知元素的機率可說微乎其微。

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〈火影忍者〉主角漩渦鳴人身上九尾的封印式。(圖片來源:〈火影忍者〉漫畫)
〈火影忍者〉主角漩渦鳴人身上九尾的封印式。(圖片來源:〈火影忍者〉漫畫)

又,未來人類合成的新元素,是否可能拿來發電呢?恐怕也是行不通。既然愈重的元素傾向愈不穩定,那就表示它們不但難以製造,合成出來之後也會馬上衰變成較輕的元素,難以具備發電價值[14]。而且,因為這些重量級元素的結構使然,一般而言其核分裂產物都擁有放射性。未來發現的新元素,如果要像動畫中的Japonium:既可在自然界找到、又能拿來核能發電、且無輻射污染,除非其擁有某些驚異的特性,否則基本上是不可能的事情[15]。(果然大機器人還是遙不可及的夢想嗎?只能學EVA接插頭惹~[16]

跨步吧!勇敢的少女/少年們!

到此,我們已經了解電磁力、弱力和強力的基本特性,離駕馭原力又更往前邁進了一大步。然而,力的世界如此深邃、不容被輕易摸透。我們即將面對最大的挑戰,力的最後一塊拼圖就要被拼上。套用電玩的概念,就是要挑戰最終魔王了(請別問本抖宅有沒有隱藏Boss)。就讓我們休息片刻、存個紀錄,下一話齊全裝備後再做挑戰!

continue

參考資料:

  • 1. David Griffiths (2008) Introduction to Elementary Particles, 2nd edition

註釋:

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  • [1] 請參考電影<星際大戰(Star Wars)>。該系列電影開頭總會有“A long time ago in a galaxy far, far away….”的跑馬燈字幕。
  • [2] 對〈無敵鐵金剛〉不熟悉的讀者,或許不妨找找比較近期的作品如〈無敵鐵金剛凱撒〉觀看。只要稍微看個十幾、二十分鐘,就能掌握到整部作品的主軸。
  • [3] 2004年,日本成功合成原子序為113的新元素,當時曾暫稱Japonium(後又稱Ununtrium),不過顯然性質和動畫設定裡的大不相同。
  • [4] 光子力研究所的弓教授(舊譯:余教授)在動畫第一話的解釋。
  • [5] 關於原子核,以及本篇諸多粒子名詞的基礎知識,請參照阿宅物理第三話。
  • [6] 核反應,乃是原子核與其他原子核或次原子粒子碰撞(交互作用),而產生不同(有別於原先)原子核的過程。
  • [7] 放射性衰變意指不穩定的原子核因放出輻射(包含次原子粒子或光子等等)而喪失能量的過程。
  • [8] 讀音ㄉㄠ。氫的同位素。
  • [9] 請參見漫畫〈進擊的巨人〉。
  • [10] 請參見漫畫〈名偵探柯南〉。
  • [11] 此單就現今已發現的粒子而言。又,因為強交互作用的一些特殊性質,物理學家借用了日常生活中三原色的概念,賦予夸克可以有紅、綠、藍三種不同的顏色;膠子則可以有八種不同的顏色組合——但這跟它們的實際顏色無關。有機會我們再另行深入介紹。
  • [12] 請參見漫畫〈火影忍者〉。
  • [13] 理論上,我們仍可能製造出相對穩定的超重元素,但因目前尚未成功,所以其穩定性也未知。有興趣的朋友可參考這裡
  • [14] 以註釋3提到的新元素來說,就算是最穩定的同位素,其半衰期也不過20秒。若要運用在發電上,不但必須製造出足夠的量,還得在其衰變前使用,相當地不容易。
  • [15] 不過,想要擁有比較安全、污染較低的核能發電,理論上並非不可能——相對於目前飽受爭議的核分裂發電技術,許多科學家正致力於發展核融合發電,其比核分裂發電要多上許多優點,但也更不容易實用化。詳細可參考〈給未來總統的能源課〉。
  • [16] 請參考動畫〈新世紀福音戰士〉。
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科學大抖宅_96
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在此先聲明,這是本名。小時動漫宅,長大科學宅,故稱大抖宅。物理系博士後研究員,大學兼任助理教授。人文社會議題鍵盤鄉民。人生格言:「我要成為阿宅王!」科普工作相關邀約請至 https://otakuphysics.blogspot.com/

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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用科學定義左邊:當宇稱對稱被顛覆時,物理學如何重新書寫規律?
PanSci_96
・2024/12/16 ・1888字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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揭開宇宙的對稱之謎

如果有人問你:「什麼是左邊?」你可能會說:「左手那邊就是左邊。」但如果對方問:「左手是哪一隻?」你可能回答:「心臟那邊的手就是左手。」這樣的回答對人類來說很容易理解,但如果對方是一個從未見過人類的外星人,該怎麼解釋呢?

這個問題看似簡單,實際上涉及了物理學中的深奧話題。1956 年,三位華人科學家楊振寧、李政道和吳健雄,通過實驗揭示了一個驚人的事實:我們的宇宙對「左」與「右」其實並不完全對稱。這一發現推翻了人類長期以來對對稱性的認識。

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宇稱對稱性:鏡子中的世界會一樣嗎?

要了解這個發現,我們需要先認識「宇稱」的概念。宇稱(Parity)是物理學中用來描述對稱性的一種方法。它的意思是,如果我們把空間中的座標 (x, y, z) 反轉成 (-x, -y, -z),自然界的規律應該還是一樣的。例如,當一顆蘋果從樹上掉下來,我們用鏡子看時,蘋果還是會掉向地面,而不是飛向天空。這說明鏡像中的世界和真實世界是對稱的。

很長一段時間裡,科學家認為這種對稱性適用於所有自然現象,無論是在宏觀還是微觀世界。然而,到了 1950 年代,一些基本粒子的行為挑戰了這種觀點。

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宇稱不守恆:弱交互作用的例外

在物理學中,有四種基本交互作用:重力、電磁力、強交互作用和弱交互作用。弱交互作用是描述粒子衰變的力量,比如中子會通過弱交互作用衰變成質子、電子和一個反微中子。

1956 年,楊振寧和李政道提出一個大膽的假設:在弱交互作用中,宇稱對稱性可能並不成立。他們指出,雖然大多數物理現象在鏡像中是對稱的,但弱交互作用的某些過程可能偏好「左手性」。

楊振寧與李政道提出一個大膽的假設,指出在弱交互作用中可能破壞宇稱對稱性。圖/envato

為了驗證這個假設,他們邀請吳健雄設計了一個關鍵實驗,這就是後來著名的「吳氏實驗」。

吳氏實驗:揭示宇宙偏愛左手性

吳健雄選擇使用鈷-60 原子的 β 衰變作為實驗對象。鈷-60 是一種不穩定的同位素,會釋放出電子和反微中子。她將這些原子冷卻到極低溫,並用強磁場讓它們的自旋方向統一。

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實驗的關鍵是觀察電子的發射方向。如果宇稱守恆,那麼電子應該會均勻地向各個方向發射。然而,吳健雄的實驗結果卻顯示,電子有明顯的偏向,總是傾向於與原子自旋方向相反的方向發射。

這一結果證明,在弱交互作用中,鏡像世界與真實世界並不對稱,宇稱不守恆。而且,它表明自然界偏好「左手性」,或者說弱交互作用是一個「左撇子」。

為什麼這個發現重要?

宇稱不守恆的發現改變了我們對宇宙基本規律的理解。物理學家過去認為自然界的規律應該是完全對稱的,但這一發現表明,在某些情況下,對稱性會被打破。

這項研究還引發了更多的問題。例如,為什麼宇宙會偏愛「左手性」?是否還有其他交互作用也會破壞對稱性?隨後的研究顯示,如果將宇稱(P 對稱)和電荷共軛(C 對稱)結合在一起,則可以恢復某種對稱性,這被稱為「CP 對稱」。

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然而,1964 年的實驗又發現,CP 對稱在某些情況下也會被打破,這進一步推動了對基本物理規律的研究。特別是 CP 對稱破壞可能與宇宙中物質多於反物質的原因有關,這是當代物理學的一個重要課題。

CP 對稱破壞揭示了宇宙偏愛「左手性」與物質多於反物質的可能原因。圖/envato

用科學解釋左與右

回到最初的問題:如果我們需要向外星人解釋「左邊」的概念,該怎麼做呢?現在我們知道,可以通過像吳氏實驗這樣的方法,用弱交互作用來區分左與右。簡單地說,只要觀察粒子的衰變方向,就能定義出哪一邊是「左」。

這個發現讓我們更深入地理解了自然界的基本規律。它不僅是一次物理學的重大突破,也讓我們重新認識到宇宙的奇妙與複雜。

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