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流言終結者:一場14年的「科普」爆炸!

Rock Sun
・2016/04/10 ・5113字 ・閱讀時間約 10 分鐘 ・SR值 529 ・七年級

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「Myth Busted??BUSTED 流言破解。」

這是 Discovery 頻道著名節目 《流言終結者》,對不屬實的流言的最終判決,象徵一個大眾迷思的破解。

運行了 14 年,節目總長 282 小時,驗證超過 1000 個迷思,做過將近 3000 個實驗,製造出 900 次爆炸(你沒看錯,爆炸連 1/3 都沒有),獲提名 6 次艾美獎都槓龜的《流言終結者》,將在今年畫下句點。

至今,在各位粉絲腦海中,《流言終結者》扮演著什麼樣的角色呢?是搞爆炸的瘋狂科學家?你神秘的電視科學家教?還是點燃你心中科學魂的現代馬蓋先呢?

那些年,給我們帶來無數歡樂和科學的5人組
那些年,給我們帶來無數歡樂和科學的 5 人組 。圖/Discovery

《流言終結者》的起源與Discovery

在談到《流言終結者》前,我想先談一下科普教育傳播界的龍頭 Discovery 頻道。

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31 年前 Discovery 頻道在有線電視上出現,成了當時所有頻道中唯一專門播出紀錄片及科學節目的頻道,不管是放眼當時還是現代,這看起來都像是一個瘋狂的主意。創辦人約翰.亨德瑞(John Hendricks)主修歷史,熱衷於探索事物。而向大眾播出紀錄片、傳播知識這個理念,建立在當時一本他讀過的書《西方文明中的科技》中,引用當時一名學者羅伯.戴維斯(Robert Davis)的研究:

「當討論到電視的貢獻時,通常都是著重在教育,但事實上四分之三都是娛樂。」

「研究發現媒體並不關注大眾對科學、紀實的接納程度,全世界看電視的觀眾中,只有四分之一的成年人是科學愛好者。」

也就是因為如此,當初 Discovery 頻道在創立時就是為了把握這四分之一的人,推廣到剩下四分之三的人。要這麼做,比起艱深、複雜的科學,他們更需要能夠從日常生活下手,引領大眾去願意思考的科普節目。

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2002年,節目製作人彼得.李斯(Peter Rees)向 Discovery 頻道提出了一個叫《Tall Tales or True》的節目構想,內容著重於重述一些奇聞軼事,並試著找出當時的紀錄。Discovery 頻道一開始因為已經有個相似的節目在其他頻道播放而拒絕了,隨後李斯才將節目內容改為找人來現場實驗這些傳說的內容,來驗證真假。這時已經經營工作室一段時間,並因參加超級機器人大戰而曾被李斯採訪過的傑米(Jamie Hyneman)接到了邀約,傑米又找了曾經的同事、當時正在為其他電影製作道具的亞當(Adam Savage),兩個人一同成為這個節目的主持人。如果你是死忠的粉絲的話一定聽過理由: 「我沒有一個人擔綱整個節目主持的活力,而他是我認識最有活力的人。」儘管因為個性上並不是當好朋友的料,但仍合作開啟了後來長達 14 年的科普節目《流言終結者》。

主持人Adam 和Jamie彼此都表示儘管合作了14年,他們私下並不是朋友。這是2002年他們第一次試驗流言"火箭車",一次訪問中Adam看到這張照片,說:"當年我們還願意觸碰彼此"
主持人 Adam  和 Jamie 彼此都表示儘管合作了 14 年,他們私下並不是朋友。這是 2002 年第一季他們第一次試驗流言「火箭車」,一次訪問中 Adam 看到這張照片,說:「當年我們還願意觸碰彼此。」 圖/來自 Discovery

如今 31 年過去了,已經播出 14 年的《流言終結者》(Discovery 頻道中最長壽的節目!)將迎來他在台灣的最後一季,想當初應該沒有人能預料到一個科普頻道,竟能孕育出一個受人長期愛戴的節目。最重要的是,《流言終結者》完成了 Discovery 頻道最初成立的宗旨。

在亨德瑞親自著作的 Discovery 傳記中有下面這段句話,「在這兩個創新的真人實境節目中(另一個是指《美式重型機車》,與《流言終結者》同年播出),《流言終結者》最接近 Discovery 公司的本質,他兼顧了知識傳播和娛樂效果,以新穎、搞笑的方式,驗證現實生活一些有趣、複雜的科學問題或科學迷思。……流言終結者的團隊透過破解迷思(大多是好萊塢電影製造出來的),不僅刺激了青少年的想像力,也吸引了原本可能不看『教育類』節目的成年人,還有一點很重要,也是我們需要謹記的一點——傑米和亞當不是正經八百的傳統主持人,他們能和電視機前的觀眾有很強的共鳴。」

2011年第八季第165集"借風揚帆"中,Adam和Jamie測試是否電影中的爆炸聲跟真正的爆炸是一樣的。或是他們只是想炸一些東西。
2011 年第八季第 165 集〈借風揚帆〉中,亞當和傑米測試是否電影中的爆炸聲跟真正的爆炸是一樣的。或是他們只是想炸一些東西。資料來源: Discovery。

起承轉合

就像任何實境節目一樣,《流言終結者》在這 15 季的時間內有很多不同的樣貌。

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最一開始的步調很慢,跟後期比起來較沉悶,而且很多實驗有瑕疵,很多問題被觀眾討論著。從第三季 Build Team 三人組的加入才確立了大半部分節目的模式,儘管多年來人員有些許變動,但兩老執行較正經的流言作為主軸,而 Build Team 則進行一些較簡單或是可以直接測試的實驗,這段時間節目雖然精彩,但緊湊的流言破解節奏,隨之而來的是較少的科學內容。在2014年宣布解散 Build Team 之後,《流言終結者》又回到了兩老的基調,這時我想許多忠實粉絲們應該已經有預感了。

雖然一時不習慣,但最後的幾季,《流言終結者》更著重在背後科學原理的探討,慢了下來,但也因為題材的關係,給人感覺漸漸失去了原本驗證流言的快感,隨後大概都可以預見的消息就釋出了——《流言終結者》即將停播。

主持人之一亞當在一次 Cinema Blend 的訪問中解釋:「每個節目都有他們的鐘形曲線,過去以來我們的評價雖然不差但我們看到了變動,並開始思考是否將以全新姿態出發,儘管不是完全沒預料到,但知道的時候還是感覺很奇妙,因為很多像我們一樣的節目已經過了保質期,就此收山了。……知道這是我們最後一季後,我們將全力拍攝,向這個改變我們一生的節目致敬。」他也說到,他原本以為會就這麼無聲無息的停播,所以很感謝 Discovery 願意給他們再一季的時間,為節目畫上句點。

2012 年第九季 185 集〈流言的復仇〉中,製作小組再次驗證 146 集的〈火箭人〉,在上一次因失敗而破解流言後,這次他們在認真的設計、實驗,甚至用上了 NASA 的風洞儀器後,成功將火箭人發射 200 多公尺遠並著陸,也將「破解」改為「屬實」,但存活機率就……。(點擊圖片觀看實驗影片)資料來源:Discovery。

質疑與爭議

小的時候看《流言終結者》多半只是看壯觀的場面和享受那個驚奇感,過了高中、上了大學,讀了自然組科系後,我發現這個節目的趣味又更多了,但不知不覺中,也發現想問的東西變多了。

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「他們為什麼不這樣做?」「原本的流言是這個意思嗎?」 「這樣做不對吧?」

「大膽發問」是我們很常掛在嘴上的口訣,在這個節目中他們將這個要素發揮得淋漓盡致 。《流言終結者》一樣有著成本、時間壓力,需要在短暫的時間內進行多個實驗,但在討論他們科不科學前之前你不得不承認一件事,那就是他們是「科普教育/娛樂」節目而不是「科學」節目,他們的工作宗旨在於引領觀眾們進入華麗的科學世界,而且你不得不承認,他們做到了,而且前無古人後無來者。(詳細內容請見:流言終結者們,你覺得科學嗎?

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Remember kids, the only difference between screwing around and science is writing it down.”是筆者最喜歡的《流言終結者》名言。當時是在驗證 2012 年第九季 186 集〈反彈子彈〉,這個實驗需要不斷朝地面開槍並校正,相當難以控制及預測,在紀錄許多數據後,流言終結者們逐漸抓到了彈道,協助這個實驗的彈道學家傑森(Alex Jason)講了這句話,亞當才突發奇想對攝影機轉述。資料來源:Discovery。

力求方法大於結果

當我們力求結果,《流言終結者》用他們的方法向他的觀眾們傳達一個很簡單的觀念——「方法比結果更重要」,雖然不是他們掛在嘴上的口頭禪,但卻是他們在節目製作中不斷傳遞的宗旨。或許我們都只在注意倒數 3、2、1 之後的大爆炸,但就像 Discovery 頻道中其他節目一樣,整個節目超過一半的時間是講解、介紹他們的製做過程。他們從不吝於表現出他們失敗的那一面,科學實驗必定有失敗的時候,有時候當機會只有一次或流言宏大的時候,我們會看到他們更仔細的測試每一個環節。也是因為他們的執著與認真,讓我們有辦法對《流言終結者》的內容發出疑問,仔細檢視、思考他們的實驗後,提出我們自己的版本。他們起了頭,給了參考資料,剩下的就是我們的世界。

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2011 年第八季 173 集〈矇眼走直線〉中製作小組試驗是否衝撞裝有已混合二元爆裂物的後車箱會發生爆炸。這次試驗中第一次出現了圖中的實驗方法——將一台車埋在地面中,再將另一台車由計算好的高度丟下。以往為模擬追撞而要運用遙控或軌道等較高成本的作法,這一次流言終結者們發現其實只要固定一端,算好墜落速度,也能用較低的成本、較簡單的實驗流程,達到一樣的效果。 資料來源:Discovery。

啟發一個世代

美國總統歐巴馬在他向《流言終結者》致謝的影片中有說過這句話:

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“Most importantly, thank you for inspiring so many for the young people to ask big question about our world and seek the answer to math science and engineering.”

「最重要的是,謝謝你們啟發了無數的年輕人,讓他們願意大膽的發問,並且以數學、科學和工程來求證。」

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2010 年第七季 157 集〈總統大挑戰〉中,美國總統歐巴馬親自接見亞當和傑米,要求他們再次驗證已於第 16 和 46 集中驗證過兩次的〈阿基米德死光〉。這次他們找了 500名 學生持古代及現代鏡子試圖燒毀傑米的船,並再次失敗。實驗中主要是在思考有效集中 500 面鏡子反光的方法,最後傑米表示儘管沒有摧毀船隻,但反光相當令人分心甚至讓他失明,這或許才是阿基米德的想法。資料來源:Discovery。

《流言終結者》開播的時間是 2003 年,在那個時空背景,科學、工程在美國的大眾文化中失去了很多的共鳴,阿波羅 11 號登月已是昔日黃花; 前太空人、80 年代科普教育的靈魂人物卡爾.薩根(Carl Sagan)已於 1996 年去世;電台中唯一撥放科學知識、由比爾奈(Bill Nye)主持的的《比爾教科學》也下線了,如果說那個時代有什麼能啟發年輕人去追逐科學、工程的,大概只剩下星際大戰了。有趣的是,當我們的流言終結者們談起是什麼緣分讓他們踏上這個道路時,他們也承認電影《星際大戰》是他們的共同點(傑米到底是真的沒看過我們不得而知)。

「大眾並不習慣將科學與創意聯想再一起」,傑米在一次訪問中講到,「而我們試著證明科學和實驗也能相當的有趣、富有創意及啟發性。」

平心而論,你可以批評他們的實驗方法,說他們不科學;可以說他們只不過是娛樂節目,搞搞爆炸讓人看了很爽,但不得承認的是,靠著《流言終結者》,Discovery 頻道啟動了一個世代對科學、工程嚮往的潛在科學家們,引導一些原本對理工科目冷感的人,了解原來科學可以這麼有趣,因此點燃了無數人的科學魂。

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2011 年第九季 172 集〈落錘牛頓擺〉中,亞當和傑米將驗證吊車鐵球是否能玩牛頓擺。雖然這個實驗結果證明無法,但為了這個實驗,流言終結者們還特地親手做出 5 個大球(因為借得太貴了),他們從小而大慢慢實驗,並計算能量散失。(點擊圖片觀看實驗影片)資料來源:Discovery。

最後,我們不能忘記它,這位為了我們觀眾不知死過幾次的老兄~

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2007 年第五季 94 集〈飛行特輯〉中,為了試驗 1991 年電影《驚爆點》中的 90 秒墜落場景,老兄從同樣的 1200 公尺高勇敢的一躍而下,證明只需要短短的 31 秒。事後老兄領完保險後,依然奮力的在節目中賣命,為自己的新零件打拼。資料來源:Discovery。

參考資料:


2018後記:在兩老正式宣布退休之後,Discovery開始了新一代《流言終結者》的選秀節目,隨後以新的主持人開始了全新面貌的《流言終結者》。台灣的Discovery頻道將從3月開始播出,先是選秀,再來緊接著就是新一季。

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Rock Sun
64 篇文章 ・ 960 位粉絲
前泛科學的實習編輯,曾經就讀環境工程系,勉強說專長是啥大概是水汙染領域,但我現在會說沒有專長(笑)。也對太空科學和科普教育有很大的興趣,陰陽錯差下在泛科學越寫越多空想科學類的文章。多次在思考自己到底喜歡什麼,最後回到了原點:我喜歡科學,喜歡科學帶給人們的驚喜和歡樂。 "我們只想盡我們所能找出答案,勤奮、細心、且有條理,那就是科學精神。 不只有穿實驗室外袍的人能玩科學,只要是想用心了解這個世界的人,都能玩科學" - 流言終結者

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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科學新聞誰來說?當科學家與記者意見相左時!——《是炒作還是真相?媒體與科學家關於真相與話語權的角力戰》
商周出版_96
・2025/04/05 ・4280字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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同床異夢:科學家與科學記者間的緊張關係

為了新成立的科學媒體中心負責人一職準備面試期間,我讀到許多科學家的意見,他們指出媒體對MMR疫苗和基因改造等議題的報導削弱了公眾對科學的信任。然而,當我更深入閱讀當時的科學新聞時卻發現情況並不那麼單純,許多嘩眾取寵的報導出自綜合記者或政治與消費的分線記者,消息來源是善於操縱媒體的運動人士而非優秀科學家,反觀科學記者筆下的報導則多數公正平衡。

中心成立後的頭幾個月主要是諮詢,過程中我與一些傑出的科學記者交流,詢問新的科學新聞辦公室如何產生價值,他們花了很多時間回應我接二連三的提問。互動中我清楚意識到科學記者不需要別人教他們怎麼做報導,而且他們其實與科學家一樣苦惱,覺得手機、核能、複製技術等等議題有太多聳動新聞。後來討論焦點就放在科學媒體中心如何改善現況,方法包括鼓勵科學家接受訪問,以及提升科學專業在編輯室內的地位。

一種說法認為科學記者是個特別的記者類型。有人向英國廣播公司前新聞部主任弗蘭.安斯沃思(Fran Unsworth)提出疑問:為何她們的公司高層很少人有科學報導背景?她短暫遲疑後回答:英國廣播公司的科學記者大都熱愛自己的工作,喜歡報導更甚於管理。我在其他媒體也注意到同樣現象,許多科學、醫藥、環境記者在專門領域耕耘超過二十年。湯姆.菲爾登被問到為何熱愛科學報導,他的回答是:

科學報導的內容幾乎都是探索性而非指控性—代表我和科學家都能開開心心回家!而且我能在自由出入實驗室、見到地球上最聰明的一群人、對他們的畢生心血提出各種粗淺的問題,這是多麼大的特權。再來科學新聞多彩多姿,生醫、太空、氣候、生物多樣性、古生物……最後一點,科學新聞很重要,是現代社會不可或缺的一部分。

「要迅速還是要正確?」——新聞編輯室裡的艱難選擇

二○○二年科學媒體中心剛成立時,社會上針對科學和媒體之間為何緊張有過一波辯論,其中一個話題是科學價值觀與新聞價值觀的矛盾。已故的理查.多爾(Richard Doll)爵士教授是發現吸菸與癌症關聯的科學家,他曾經對著滿屋子的記者一語道破:「你們不喜歡老調重彈、報導大家都知道的事情,總想找些新鮮的。但很可惜,科學裡新的事物通常不對,真理需要透過時間慢慢建立。」

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科學追求真理累積,媒體偏好新鮮話題,價值觀自然衝突。圖/unsplash

另一方面,懂得反求諸己的記者通常也不諱言表示媒體反映真相有很多侷限。《華盛頓郵報》資深記者大衛.布羅德(David Broder)一九七九年曾說:「我希望媒體能一再重複、直到大家明白—每天送到門口的報紙,只是記者對過去二十四小時內聽聞的某些事情做出片面、匆促、不完整的敘述,內容不可避免會有瑕疵與偏差。」難怪科學家對記者戒慎恐懼,而記者與科學家合作時也倍感挑戰。曾經有位報紙編輯對著一房間的皇家學會成員說:在他的編輯室內,「要迅速還是要正確」這問題只會有一個答案。那些科學家的惶恐表情我歷歷在目。

我進入媒體關係工作之前拿的是新聞學學位,至今仍記得一位前記者曾在講座中告訴大家:「車禍後無人傷亡」不能成為新聞,「車禍導致五名青少年死亡」才能引起大眾關注。研究媒體的學生辯論新聞價值觀已經辯了數十年,也有人大膽嘗試不同做法,比方說《龜媒體》(Tortoise Media)之類新興平臺就訴求「慢新聞」,旨在建立有別於速度至上的新模型,透過「慢速新聞學」理念以更長時間來更加深入地製作更大、更複雜的報導。但儘管媒體業界發生許多變化,傳統的新聞價值觀仍屹立不搖。

科學媒體中心所有工作都是為了支持科學報導的高標準,不過我們在二○一一年列文森調查期間發現還有其他機會能夠撼動這些標準。該調查由布萊恩.列文森勳爵法官(Lord Justice Brian Leveson)主持,目的是在《世界新聞報》(News International)竊聽醜聞案後瞭解英國媒體業界有什麼慣例。我當時的同事海倫.賈米森(Helen Jamison)建議我們向調查庭提交證據,幾杯所謂的「女士汽油」下肚後,她操著濃厚曼徹斯特口音說:「傷害公眾利益的不是竊聽名人電話—而是糟糕的科學報導。」隔天我們發郵件給幾位科學通訊人員,詢問他們關注什麼議題,一週後就提交多頁書面證據。

我告訴同事自己被傳喚去做口頭證詞時她們還覺得我在瞎掰。小組內部連續幾週密切關注各大媒體如何報導列文森調查案,包含麗貝卡.布魯克斯(Rebekah Brooks)、阿拉斯泰爾.坎貝爾、保羅.戴克瑞(Paul Dacre)和安迪.考森(Andy Coulson)在內很多媒體界大人物都有出庭,而今居然也有我一份,令人興奮又忐忑—被傳喚的人只有我代表科學界,一定要把握好機會。

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標題戰爭:聳動 vs. 精準,誰來決定科學新聞的呈現?

但其實我沒進過法庭,緊張情緒一目瞭然。印象特別深的是御用大律師羅伯特.傑伊(Robert Jay)和列文森勳爵本人一再要我放慢語速。官方紀錄上,提醒我兩次還不見效,列文森這麼說:「不必因為半小時的限制就講很快,時間是可以延長的……而且我有點擔心,總覺得速記員頭上好像冒煙了。」

我的主要論點是媒體長期以來執著於同一套價值觀,在書面證詞中也有所描述:

追求引發恐慌的故事、誇大單一專家從小規模研究得出的結論、不願將令人擔憂的研究結果置於宏觀而令人安心的脈絡、為了平衡而捏造不存在的學界歧見、過分偏愛另類觀點等等。

當天《獨立報》恰好印證我的觀點,一篇跨兩頁的報導標題為:「眼盲者重見光明—患者因幹細胞『奇蹟』痊癒。」然而實際情況是患者並未痊癒,雖然回報視力小幅度改善(他們原本視力極差,已被登記為盲人),但這僅僅是一項安全性研究,而且只有兩名患者參與。當然,研究本身是值得報導的,在幹細胞研究剛起步、真人試驗剛開始的時期,這是個重要的進展。問題在於報導口吻暗示科學研究取得了巨大突破,可能給成千上萬黃斑部病變患者帶來不切實際的希望。

同一天稍晚我揪著心打電話給《獨立報》科學編輯史提夫.康諾,告知我將他的報導當作科學新聞不良案例交給列文森調查庭。他當然談不上高興,但至少沒發飆,所以我鬆了一口氣。原來前一天晚上他提交的原稿內容較精緻,但夜班編輯決定將報導放在頭版,所以文字編輯就對標題進行過加工。康諾將原稿發過來,我們倆就在辦公室玩起「找出不同點」的遊戲了。

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離開法庭時,《太陽報》總編輯攔住我。我在證詞中批評他們前一週煽動恐慌,報導內容是居家用品內的化學物質,但標題卻叫做「商店貨架上滿滿的乳癌『風險』」。原本我以為對方要吵架,沒想到他說《太陽報》真心想改善科學報導品質,邀請我們為報社裡的一般新聞記者開一場科學報導培訓班。隨著列文森調查案持續推進,業界標準似乎終於迎來變革,而且這一次沒有落下科學新聞。

作證時我順便提出有必要為科學報導制訂新的指導方針,還誇下海口表示只需要幾小時就能與記者和科學家共同完成草擬。一週後,調查庭將人召集起來要我們開始,沒想到折騰了整整一天,而且過程中好幾次我都擔心無法達成共識。標題就是特別棘手的項目,記者和文字編輯很堅持標題只追求簡潔和引人注目,沒必要精準總結文章內容,但科學家聽了很火大,認為這是合理化不精準的敘述。

科學家要求標題的正確性,記者堅持要簡潔吸引,雙方激辯不休。圖/unsplash

我感覺自己成了全球和平談判的調解員,必須設法安撫所有人不拍桌走人並達成協議。所幸雙方都有成就這樁美事的意願,最終相互妥協:標題不應誤導讀者對文章內容的理解,且不應以引號包裝誇大的敘述

總體來說,新指導方針鼓勵記者從協助大眾的角度切入,告訴閱聽人什麼證據是可靠的,又有什麼證據還在研究階段。例如其中有幾條的內容是:新聞故事應附上來源以便讀者查詢。應標明研究的規模、性質和侷限性。應指出研究處於何種階段,並從合理角度預估新療法或新技術能為民眾所用的時間點。

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我們將指導方針寄給列文森勳爵,很高興他在最終版本的報告裡也建議採用。調查案結束後成立了獨立報刊業標準組織(Independent Press Standards Organisation)在各大新聞編輯部推廣指導方針,由於制訂過程有編輯和記者的參與所以接受度很高,不至於引起反彈。

為科學家舉辦講座時,我會展示一些因為科學家參與而變得更客觀準確的新聞報導,其中個人特別喜歡的一篇出自二○○八年的《每日郵報》,內容提到一項小鼠研究發現常用的保濕霜與癌症有相關。記者費奧娜.麥克雷(Fiona MacRae)引用兩位不同專家的意見質疑這項研究與人類皮膚的相關性,並指出該研究需要能在人類身上複現才有意義。

專家之一表示:因為這項研究就停止使用保濕霜太「瘋狂」,還補充說明:「小鼠皮膚癌研究其實不太能幫助我們瞭解人類的皮膚癌。」最精彩在於標題是「保濕霜與皮膚癌相關(僅限小鼠)」,而且括號內外用了同樣大小的字體。

從這個案例來看,優秀的記者可以在講述有趣故事的同時確保讀者不會過早丟掉面霜。我還會在講座使用的幻燈片裡摻入一些小報的報導實例來挑戰學術界偏見,比方說《每日郵報》的社論或許爭議頗多,但他們的科學新聞通常品質並不差,不推廣特定立場的時候更是如此,有時甚至優於大報。我還會強調《每日郵報》在英國銷量排行第二,如果連線上版也算進去讀者數超越所有大報,因此務實一點說:如果科學家希望更有效地向大眾傳遞信息,完全沒有不與《每日郵報》合作的道理。

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——本文摘自《是炒作還是真相?媒體與科學家關於真相與話語權的角力戰:從基改食品、動物實驗、混種研究、疫苗爭議到疫情報導的製作》,2025 年 03 月,商周出版,未經同意請勿轉載

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113 年度廣電媒體專業素養培訓課程完成全臺巡迴共創優質媒體閱聽環境
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/07 ・911字 ・閱讀時間約 1 分鐘

國家通訊傳播委員會(下稱 NCC)為健全廣電事業發展、提升從業人員專業素養,促使廣電事業製播優質節目及傳遞正確資訊,今(113)年援例舉辦「廣電媒體專業素養」培訓課程。本趟知識列車自今年 8 月從高雄出發,9 月開往花蓮,11 月抵達臺中、臺北,讓專業培訓資源遍及全臺,促進廣電媒體業者產製優質節目與營造更優質的媒體環境。

圖 1. 國家通訊傳播委員會翁柏宗代理主任委員致詞

提供 4 大場次 7 大主題的豐富課程內容,累計近 900 名媒體業者參與實體課程

本培訓活動已邁入第 16 年,吸引近 300 家媒體業者報名,逾 900 位媒體朋友共襄盛舉。提供一個媒體從業人員與專家學者交流對談的平台。

今年於北中南東 4 大場次安排 7 大主題多元課程,包含「廣播事業營運發展」、「性別平權」、「權益維護」、「多元文化」、「內容自律」、「事實查證工具應用」、「法規宣導」。從廣電營運發展出發,綜覽現今廣電生態及未來發展;接著探討性別、消費者保護、兒少與自殺防治等議題,並透過法規政令與申訴程序交流課程,加強法學專業。同時,提供事實查證與公平原則訓練,強化業者分辨假訊息的能力,妥善發揮媒體專業,落實事實查核並遏止假訊息。

圖 2. 財團法人公共電視文化事業基金會 胡元輝董事長分享「電視事業營運發展」

課程專業且切合產業現況,業者給予正面回饋

今年度的專業訓練課程,邀請產、學界、非營利組織等講師分享多元議題,業者積極提問,針對實務上遇到的案例與講師交流、討論,課後多給予正面回饋,如「培訓內容貼合實際面臨情形」、「課程內容豐富,講者專業度高」等。

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廣電媒體產業需要與時俱進,NCC 作為主管機關,將持續提供豐富多元的課程資源,與業者共同成長。期待未來能與業者持續相互砥礪,攜手打造優質視聽環境!

圖 3. 台灣事實查核中心 羅世宏董事長分享「從廣播/電視節目探討內容自律機制」
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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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