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當霍金也在世界末日的傳說中參一腳?!

科學新聞解剖室_96
・2016/06/06 ・4272字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 545 ・八年級

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科學新聞解剖室—案件編號 17

Physicist_Stephen_Hawking_in_Zero_Gravity_NASA
圖/wikipedia

案情

自從全球暖化議題從科學家研究進入日常茶餘飯後的民生話題之後,「氣候變遷」、「氣候異常」似乎變成了一句口頭禪,時時搔動我們的敏感神經。加上近期 PM2.5 的情形每況愈下,灰濛濛的空氣品質真是讓人心情糟透了,就在這樣的氛圍下,日前 LINE 的親友群組又傳來一則驚悚的報導,是中時電子報網站 2016 年 3 月 7 日刊登的〈氣候亂象!霍金:地球最快 2030 年世界末日?〉這篇新聞。是啊是啊,世界末日又來了!(狼來了狼來了狼來了)

新聞首段指出:

…知名宇宙物理學家霍金爆出驚人言論:在未來 15 – 20 年內,太陽將會進入到休眠狀態,太陽的這種變化,將對地球造成毀滅性的影響,難道地球將會在數十年內迎來世界末日,最早 2030 年滅亡嗎?……

噢…..這次竟然是物理大師霍金說的耶!這可不能等閒視之,畢竟霍金是當代極富盛名的大科學家,如果是真的,那解剖員就得好好地為接下來的 20 年打算,如果是假的,那也要還給霍金一個公道。就讓我們拿起隨身攜帶的兩把手術刀,一層一層地來看看事情的原貌。

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解剖

科學疑點一:太陽活動減少,世界就會毀滅嗎?

 ……霍金預言說太陽將在 2030 年休眠,這將導致地球氣溫大幅度下降、使得地球步入小冰河期。……由瓦倫蒂娜紮爾科夫教授與團隊研發的太陽活動週期新模型,……預測到太陽活動將在 2030 年左右減少 60%,屆時地球將很有可能進入小冰河期。…

這一段新聞的內容似乎在說明霍金預言 2030 年太陽要「休眠」,而且研究團隊也預測太陽活動在 2030 年會減少 60%。屆時人類就要進入冰天凍地的小冰河期。但值得思考的是,太陽活動真的和地球的氣候變化有關係嗎?科學說明因果關係時要非常謹慎,所以科學家真的有這樣說嗎?

這裡面其實有幾個不同的概念被混淆了,首先,這裡所指的「太陽活動」並不是我們日常生活中看到太陽發光發熱的現象,而是指人類透過天文儀器才能觀察到的太陽表面活動現象,例如太陽黑子(Sunspot,最容易被觀察到的太陽活動)、日珥(Solar prominences)、閃焰(Solar ­flare)等等。地球可以孕育生命,依靠的是太陽核心的核融合反應,再以熱輻射的形式傳送給地球,根據太陽中氫的含量來看,太陽核融合反應還可以維持近 100 億年(噢噢)。因此,「太陽活動減少」似乎不能那麼快地就直接等同於小冰河期的來臨,當然距離「世界末日」就更遙遠了。

再來,「小冰河時期」和太陽的關係其實是很複雜的,過去地球上出現小冰河期的特點之一是冰川迅速擴張,發生的時間約是從 1550 年持續到 1850 年之間。從數據資料來看,其中有三個冰河期高峰是 1650 年、1770 年、1850 年,如果我們再對照圖一的太陽黑子活動狀況來看,除了圖表最左邊的蒙德最小期(Maunder Minimum, 1645-1715)太陽活動不活躍之外,1770 年與 1850 年的太陽活動仍然相當穩定。所以,太陽活動和小冰河期之間的關聯還有待時間提供更多的證明,可別急著就這樣下定論喔。

蒙德極小期
圖一:太陽週期與蒙德極小期

其實當研究團隊預測 2030 年的太陽活動降低 60% 之後,英國《每日郵報》(Daily mail)刊登報導就指出 2030 年人類會進入小冰河時期。隨後國際天文學協會就立即發佈了一篇新聞稿,說明從 1700 年到現在的太陽活動其實都非常穩定,很難再以太陽活動趨勢來解釋工業革命以後到 20 世紀的氣候變化。從這裡可看出新聞報導對太陽活動有明顯的錯誤認知與解讀,透過種種證據與解剖員的推論,霍金和研究團隊有可能被栽贓了,究竟真相如何,就讓我們繼續看下去。

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科學疑點二:霍金到底說了什麼?!黑鍋不是這樣背的

經過解剖員們繼續搜尋相關資訊、抽絲剝繭之後,蓋章認證霍金根本沒有說過 2030 年地球要進入小冰河期這樣的話,整起新聞報導和霍金根本毫不相干(一腳踢開霍金背上的黑鍋)。那麼為什麼會有霍金會被抓來當發言人呢?

從搜尋的資料顯示,這次最早將霍金和 2030 年世界末日做連結的新聞來自於「中國網東海資訊」,標題是「2030 年太陽休眠 地球傳聞:霍金預言末日說世界末日十大猜想」。這篇新聞有標示是引用自前一天「中國經濟網」的報導,標題是「專家稱 2030 年太陽將”休眠” 地球進入”小冰河期”」。噢?僅僅過了一天,霍金就從科學家變成了末日預言家,這太神奇了!

為什麼這些新聞要找上霍金而不是其他科學家呢?目前最有可能的起點是霍金在 2010 年接受 Bigthink 網站的訪談「Abandon Earth—Or Face Extinction」。訪談中,霍金認為在未來的幾百年內人類將很難避免在地球上發生災難,為了分散風險,他認為人類應該前往太空,而非僅僅守於地球。其中有段話正是對應媒體錯誤轉錄的末日說:“But I’m an optimist. If we can avoid disaster for the next two centuries, our species should be safe, as we spread into space.” 霍金這段話主要是說,如果人類可以撐過接下來兩百年的災難,那是因為人類已經在太空中展開生活。所以這段話的重點不在於說明究竟是哪一種災難,而是在討論未來災難的可能風險,霍金主要是要強調人們必須對科學、風險有基本暸解,才能對未來做出明智的解決策略。顯然媒體不僅畫錯了科學家的重點,還將霍金舉例的兩百年解釋成世界末日,腦補神技令人咋舌。

順道一提,這則新聞中的研究團隊分析近 33 年(1976 – 2008)的觀測資料,終於可以成功預測太陽活動週期,並達到 97% 準確率,而預測結果也連帶顯示 2030 年太陽活動將會下降 60%。由於過去科學家觀測到如此不活躍的太陽活動時期是 1645 – 1715 年間,也就是蒙德極小期,而這段歷史時期只是恰好遇到 1650 年開始的第一個小冰河高峰,我們在前面已經知道無法用太陽活動解釋氣候變化,所以科學家對於 2030 年的預測結果也不代表小冰河的到來,但是如果媒體不去深入瞭解,很容易過度解讀成「太陽活動減少就等於小冰河期的來臨」。然而研究團隊從頭到尾都沒有在預測兩者之間有任何關係,他們發表研究成果的目的並不是要提出世界末日的預警(鄉親啊,請冷靜)。

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在這則新聞裡,媒體專挑大咖的科學家來背書,也曲解了研究團隊的內容,集三個黑鍋可以兌獎嗎?!(舉手發問)

接下來看看媒體上的問題:

媒體疑點一:原來打臉一次不夠用?!

初看這則新聞時,發現在報導的文末有註明文章來源是「科技頭條」,解剖員點進去網頁一看,是中國網易網站在 2016 年 3 月 6 日刊登的一篇新聞:〈世界末日說又來了,這次是 2030 年地球滅亡〉,而網易的新聞又標示來源是另一個「科技頭條」。在這個尋找粽子頭的過程中,解剖員赫然發現這可是一則拼貼舊聞的新聞啊(啜茶)。

這一切的起點是英國皇家學會 2015 年 7 月舉辦的天文學會,其中的一篇研究發表,接著英國《每日郵報》以 “Is a mini ICE AGE on the way? Scientists warn the sun will ‘go to sleep’ in 2030 and could cause temperatures to plummet” 為題報導。這麼火熱的議題,竟然馬上延燒到中文世界來。當時事件發生的第一時間,PanSci泛科學中國果殼網都有撰文說明轉譯報導中對科學研究理解的錯誤,沒想到今年再度捲土重來,不僅把小冰河期置換超級吸睛的世界末日,內文更有兩大段原封不動來自 2015 年「中國日報網」的新聞,更誇張的是硬把霍金推上舞台吸引鎂光燈,太無言了!

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解剖員還原一下這篇新聞的生產過程如下圖二,大概就是從過去的發燒議題中抓取片段、重製,然後再登場,媒體不需要檢視、查證,只需動動手指頭轉載就一切搞定。

霍金新聞流程
圖二:本則新聞產製流程圖

媒體疑點二:別裝了,你是「類內容農場」!

中時電子報在這篇報導中,在文字的設計上特別用了兩個問號,分別是標題「氣候亂象!霍金:地球最快 2030 年世界末日?」和第一段的最後一句「難道地球將會在數十年內迎來世界末日最早 2030 年滅亡嗎?」用問句保留一點空間,似乎也就可以規避一些責任,但是卻難掩過程中的各種粗糙作法。

其實這篇報導轉載的內容並非原出處,除了已經不知經過多少手的轉處理之外,通篇內容有 90% 以上援用「網易」網站的新聞,品質很值得懷疑。再仔細一看,這篇報導是出自中時電子報網頁的「圖輯區」,圖輯區的每一篇文章都有搭配一張至數張吸引人的圖片以及內容農場式的標題,可以說是圖文並茂,十分吸睛。這篇「世界末日說」的報導為例,截至 3 月 15 日的點擊率是 234,650次,相當驚人呢!只是在這個專區裡面,轉載一些內容農場文章、賺點擊率、拼流量等方式,其實已經是一種主流媒體向內容農場傾斜的作法,我們過去曾介紹過「類內容農場」這個概念,在這裡我們似乎也嗅到了同樣的味道。

媒體疑點三:「世界末日說」──人類共同的鄉愁

這篇新聞第一段劈頭就指出:世界末日說我們經歷了好幾個,其中最厲害的是 2012 世界末日,伴隨著電影使人人心惶惶。「世界末日」這幾個字好像具有一種票房的魔力,很容易能夠抓住人們的目光,尤其在這個變動不安的現代社會裡,似乎是全世界人們共同的鄉愁。

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一直以來,我們對這類的新聞不會陌生,例如:〈12 月 21 日 末日預言「馬雅曆沒提」〉、〈傳說中末日,就在今天…末日會來嗎? NASA 電話被打爆〉、〈天國近了?盤點歷史世界末日 8 大預言〉、〈2016 年成世界末日?5 大災難預言你聽過嗎〉等等,連名為《世界末日》的這部電影的票房都是 1998 年最高,就連維基百科都有一個「末日預言列表」,這些故事已經把我們說得彷彿真的經歷過好多場世界末日。

世界末日、世界第一、史上最慘……等等極端的詞彙,確實很能夠引起我們心裡的共鳴,但它也可能像是在陽春麵裡面灑進太多的胡椒,原本是茶餘飯後的提味用途,卻反過頭來喧賓奪主地壞了整個主餐的味道。有趣的是,這篇報導一邊援用《明天過後》電影來體現十足的災難效果,最後卻不忘非常正經、八股且科學地提醒大家「當務之急還是要減緩暖化」,這句話讓解剖員像是在末日的警鐘中驚醒……然後再跌入另一個更迷惘的末日。

解剖總結

解剖員們最後總結,這篇新聞是一篇拼貼舊聞的報導,媒體不僅便宜取用二手新聞、缺乏查證、便宜行事;此外,對於科學研究的錯誤解讀失真、誇大,混淆視聽。綜合以上分析,本解剖室給這一則新聞報導評以如下評價(13 顆骷髏頭):

綜合剖析評比-科學偽新聞指數(滿分五顆)

「理論錯誤」指數:☠☠☠☠☠

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「便宜行事」指數:☠☠☠☠

「戲劇效果」指數:☠☠☠☠

 

(策劃/寫作:簡克志、賴雁蓉、黃俊儒)

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文章難易度
科學新聞解剖室_96
37 篇文章 ・ 12 位粉絲
「科學新聞解剖室」是由中正大學科學傳播教育研究室所成立的科學新聞監督平台,這個平台結合許多不同領域的科學解剖專家及義工,以台灣科學新聞最容易犯下的10種錯誤類型作為基礎,要讓「科學偽新聞」無所遁形。已出版《新時代判讀力:教你一眼看穿科學新聞的真偽》《新生活判讀力:別讓科學偽新聞誤導你的人生》(有關10種錯誤的內涵,請參見《別輕易相信!你必須知道的科學偽新聞》一書)。

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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

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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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