【周末書介】《我們真的有自由意志嗎?》 哲學與科學交替辯論的大腦訓練
【周末書介】《我們真的有自由意志嗎?》 哲學與科學交替辯論的大腦訓練
2013.07.07 | 科技

《我們真的有自由意志嗎?》的確是相當具有挑戰性的一本書,挑戰性不只是來自於全本充滿了眾多認知神經科學相關的理論與名詞,更在於我們自己到底如何看待這樣的命題。兩種程度的挑戰性,直接反應在我的閱讀速度與歷程上。起初,先是第一章如巨淘般陣陣湧來的科學名詞,幾乎讓我夾著尾巴逃開,好不容易聽從讀友的建議,直接由第二章切入後,隨之而來的就是各種對既有人文訓練的質疑。沒想到,就我既有認知裡,原屬於哲學與政治學範疇的自由意志討論換成了科學角度,從神經科學出發的觀察,竟會大出我意料之外地挑戰各種關於道德、社交、法律等看似人文領域的論述。

舉一段令我印象深刻的段落吧:「數千年來,我們透過放逐與處死那些侵略性過強的人來馴化自己(本質上就是將他們移出基因庫,修改我們的社會環境),那麼我們就是一直在為團體制訂生存規則,並且透過演化歷史執行這些規則。如果我向各位敘述的這些神經科學各種研究分支,改變了我們從兩三百年前開始對於自己、對於行為和動機的想法,那麼我們也許會決定重建我們的社交架構。因此可以簡單地說我們就是法律,因為法律是我們制訂的。」法律的制定竟然與人類的演化有關?簡而言之,人類具有社交的天性,而團體生活必須的和諧性,就是透過法律與懲罰的制定,逐漸將具有較強侵略性的人,從我們的群體裡剔除。至於道德,某種程度也是基於人類生存的必要而逐漸成形。

雖然過去在人文科學領域的訓練,不停地讓我開始質疑自己眼前閱讀的文字,但仔細思索,卻又絲毫找不到任何挑戰其論述的瑕疵。但,也正因為這樣的衝突性,也讓人更加好奇,到底作者本人,又是如何看待自由意志呢?如同作者所說:「不相信自由意志產生的弦外之音,就是讓人覺得努力是徒勞無功的,給了人一張『不用麻煩了』的許可證。」若人類所有的決定與行為,都是複雜的大腦各個體系,相互競爭所得到的最終結果,再經由左腦來「合理化」一切,來得到一個看似具有「自由意志」的狀態,那到底我們該為何而戰?什麼又該為我們的行為負責?尤其是那些我們又該如何看待那些試圖用「腦傷」或精神疾病開脫罪狀的犯罪嫌疑人呢?

如果,你的想法是希望藉由這個提問,來拿到上述「不用麻煩了」的許可證的話,那麼,你可能會失望了,因為,這本書的成書目的絕不在此。「我一直試著說明的是,對於生命的本質,對於頭腦與心智更完整的科學理解,並不會侵蝕我們所珍惜的這個價值。我們是人,不是頭腦。我們是自大腦突現的心智與其他大腦互動時產生的抽象概念,我們就存在於這樣的抽象概念中……生命的所有經驗,不論是個人的或是社會的,都會影響我們突現的心智系統。這些經驗都是調整心智的強大力量,不只限制了我們的頭腦,也顯現出我們有意識的現實以及當下的這一刻,其實都來自於腦和心智這兩個層級間的互動。」

被譽為「認知神經科學之父」的作者葛詹尼加 (Michael S. Gazzaniga)在後記中,用了在我看來兼容哲學與科學的謙虛心態,來面對這個艱澀且既科學而又哲學的提問,也讓我似懂非懂地似乎找到了自己的解答:科學面向上,我可能沒有自由意志,但這並不影響我生而為人的事實,人的確在廣大的物質世界裡極為特殊,因為只要相信自由意志,也就造就了人類的不同。

好了,我的大腦刺激訓練終於隨著完讀與書介的完稿而告一段落,你是否也要來上這一趟訓練旅程,這當然就是你的「自由意志」了,而我只能說,這一趟,的確值得!(作者何宛芳,曾為媒體記者,現任職Readmoo電子書店)

《我們真的有自由意志嗎?》

書籍資料:http://goo.gl/XuWGX

線上試讀:http://goo.gl/MmlOs

 

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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