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AI 也會出差錯?使用人工智慧可能帶來的倫理與風險——《科學月刊》

科學月刊_96
・2023/02/19 ・3976字 ・閱讀時間約 8 分鐘

  • 甘偵蓉|清華大學人文社會 AI 應用與發展研究中心博士後研究學者。

Take Home Message

  • Facebook 或 Instagram 的訊息推薦、YouTube 或 Netflix 推薦觀賞影片、掃瞄臉部以解鎖手機,AI 應用早已在我們日常生活中隨處可見。
  • AI 應用中四種常見的倫理和風險:演算法偏誤、相關技術或產品偏離原先使用目的、擁有善惡兩種用途,以及演算法設計不良或現有技術限制。
  • 近年來各國家皆制訂有關 AI 發展的規範,臺灣則在 2019 年制訂「AI 科研發展指引」,期望能改善 AI 發展帶來的問題與風險。

當談到人工智慧(artificial intelligence, AI)、也就是 AI 時,讀者會想到什麼?是多年前由史匹柏(Steven Spielberg)導演的那部《A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence)中那個一直盼不到人類母愛而令人心碎的機器人小男孩?還是由史密斯(Will Smith)主演的《機械公敵》(I, Robot)裡那些沒遵守機器人三大法則的機器人或中央系統?

《A.I. 人工智慧》(A.I. Artificial Intelligence)電影海報,上映於 2001 年。圖/IMDb

或許未來有一天,人類真的可以設計出如電影中那些像人一樣的 AI 系統或機器人。但目前為止,你常聽到的 AI 其實既很厲害又很不厲害,為什麼呢?厲害的是它下圍棋可贏過世界冠軍,還能夠比放射科技師更快、更準確地辨識 X 光片中疑似病變的細胞;但它不厲害的是,很會下圍棋的 AI 就只能下圍棋,別說不會打牌,連撲克牌是什麼都不知道!而且每次學新事物幾乎都是打掉重練,得不斷做好多考古題才有可能學得會,不像人類通常教幾次就會舉一反三。

不過,即使目前世界上的 AI 都是這種只具備特定功能的「弱 AI」(artificial narrow intelligence, ANI),但已經為這個世界帶來相當大的進步與便利。所以,以下要談的就是 ANI 的倫理與風險。

談到這種只具特定功能的 ANI,讀者知道目前生活周遭有哪些事物有利用 AI 技術嗎?其實 Google 上的搜尋資訊、Facebook 或 Instagram 的訊息推薦、對智慧型手機喊「Siri 現在外面有下雨嗎?」等功能,或是以掃瞄臉部解鎖手機與進入大樓、YouTube 或 Netflix 推薦觀賞影片,甚至是投履歷求職、銀行審核貸款申請等都常用到 AI 技術,它早在我們日常生活中隨處可見。

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AI 技術在日常生活中隨處可見,如 YouTube 推薦觀看影片。圖/Pexels

但也正是如此,讓人們這幾年在使用 AI 時,逐漸發現它可能造成的問題或傷害,以下簡單介紹常見的四種AI應用可能造成的倫理問題或風險。

演算法偏誤

第一種是演算法偏誤(algorithmic bias)。什麼是演算法偏誤?簡單來說就是 AI 在某些群體的判斷準確率或預測結果上總是很差,導致結果可能對於此群體造成系統性的不利。但為何會造成演算法偏誤?常見原因有三項。

第一項原因是,建立 AI 模型的研究資料集有偏誤,在性別、種族、社經地位等特徵上,沒有真實世界的人口分布代表性。例如數位裝置採用 AI 臉部辨識技術解鎖,原本是希望保護個人使用數位裝置的安全性,結果皮膚深的人卻常常遇到辨識失敗而無法解鎖。這通常是因為目前許多 AI 模型都是以機器學習技術設計,而機器學習的主要特性就是從過去人類留下的大量資料中學習;當初提供電腦學習臉部辨識的圖片時,如果多數都是白皮膚而非黑皮膚、多數都是男性的臉而非女性的臉,那麼電腦在學習辨識人臉的準確率上,整體而言辨識男性白人就會比辨識女性黑人要高出許多。

第二項產生演算法偏誤的原因是建立 AI 模型的研究資料集不只有偏誤,還反映現實社會中的性別、種族、社經地位等歧視;例如美國警政單位以過往犯罪資料訓練出獄後犯人再犯風險評估的 AI 模型,那些資料不意外地有色人種的犯罪紀錄遠多於白人犯罪紀錄。然而,那些紀錄也反映美國社會長久以來對於有色人種的歧視,其中包含警察對於有色人種的盤查比例遠高於白人、法院對於有色人種的定罪比例及判刑嚴重程度也遠高於白人、警力通常被派往多黑人與拉丁裔人種居住的窮困社區盤查等。所以根據過往犯罪資料所訓練出來的 AI 模型,不意外地也就會預測有色人種的再犯機率普遍來說比白人高。

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第三項產生演算法偏誤的原因則是 AI 學會了連系統開發者都沒有察覺到,潛藏在資料裡的偏誤。例如科技公司人資部門本來想借助 AI 更有效率地篩選出適合來面試的履歷,所以挑選在該公司任職一定年資且曾升遷二次的員工履歷來訓練 AI 模型。問題是,高科技公司向來男多女少,所提供給 AI 學習的資料自然就男女比例相當不均。AI 也就學會了凡是出現偏向女性名字、嗜好、畢業學校系所等文字的履歷,平均所給的評分都比出現偏向男性等相關文字的履歷還低。

潛藏在資料裡的偏誤造成 AI 預測結果彷彿帶有性別歧視。圖/Envato Elements

但目前科技公司陽盛陰衰,是受到以往鼓勵男性就讀理工、女性就讀人文科系,或男性在外工作女性在家帶小孩等性別刻板偏見所影響。所以 20~30 年來許多人做出各種努力以消除這種性別刻板偏見所帶來的不良影響,政府也努力制定各種政策來消除這種不當的性別偏見,像是求才廣告基本上不能限定性別、公司聘雇員工應該達到一定的性別比例等。因此,訓練 AI 的研究資料一旦隱藏類似前述性別比例不均的現象,訓練出來的 AI 預測結果就彷彿帶有性別歧視,讓人們過往致力消除性別不平等的各種努力都白費了!

其他 AI 應用帶來的倫理與風險

除了演算法偏誤的問題外,第二種可能帶來的倫理問題或風險是 AI 技術已經偏離原先使用目的,例如深偽技術(deepfake)原本用來解決圖片資料量不夠的問題,後來卻被利用在偽造名人性愛影片等。

第三種則是有些 AI 技術或產品本身就可能有善惡兩種用途(dual-use)。例如 AI 人臉辨識技術可用在保護數位裝置的使用者或大樓保全,但也可用來窺探或監控特定個人;無人機可以在農業上幫助農夫播種,但也可作為自動殺人武器;可用來搜尋如何產生毒性最少的藥物合成演算法,也能反過來成為搜尋如何產生毒性最強的藥物合成演算法。

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最後,第四種是演算法設計不良或現有技術限制所導致的問題。在演算法設計不良方面,例如下棋機器人手臂可能因為沒有設計施力回饋或移動受阻暫停等防呆裝置,而造成誤抓人類棋手的手指且弄斷的意外。在現有技術限制方面,道路駕駛的交通標誌在現實中可能時常有老舊或髒汙的情況,儘管對於人類駕駛來說可能不影響判讀,但對於自駕車來說很可能就因此會嚴重誤判,例如無法正確辨識禁止通行標誌而繼續行駛,或是將速限 35 公里誤判成 85 公里等。但前述情況也有可能是自駕車網路、控制權限或物件辨識模型受到惡意攻擊所致。

以上介紹了 AI 常見的四種倫理問題或風險:演算法偏誤、相關技術或產品偏離原先使用目的、擁有善惡兩種用途,以及演算法設計不良或現有技術限制。但人們該如何減少這些倫理問題與風險呢?

培養AI使用倫理與風險的敏銳度

近五、六年來國際組織如聯合國教育科學及文化組織(United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization, UNESCO)、歐盟(European Union, EU)、電機電子工程師學會(Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE)或是國家、國際非營利組織皆紛紛制訂有關 AI 發展的白皮書或倫理指引(ethical guidelines),甚至逐漸朝向法律治理的方向,如歐盟的人工智慧規則草案等。儘管這些文件所提出的倫理價值、原則或行為規範,看似各有不同,但經過這些年的討論與摸索,也逐漸匯聚出一些共識。

「人工智慧科研發展指引」提出三項倫理價值,包含以人為本、永續發展、多元包容。圖/Pexels

臺灣相較於前述國際文件來說,在制訂的時間上比較晚。2019 年由當時的科技部(現改為國科會)制訂「人工智慧科研發展指引」,裡面提出的三項倫理價值以及八項行為指引,基本上涵蓋了前述各種國際 AI 發展指引文件最常提及的內容。所謂三項倫理價值包含以人為本、永續發展、多元包容,行為指引則有共榮共利、安全性、問責與溝通、自主權與控制權、透明性與可追溯性、可解釋性、個人隱私與數據治理、公平性與非歧視性共八項。

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未來當讀者看到又出現哪些 AI 新技術或產品時,不妨試著評估看看是否有符合這三項價值及八項行為指引。若沒有,究竟是哪項不符合?不符合的原因是上述所介紹常見的四種倫理問題或風險的哪一種?若都不是,還有哪些倫理問題或風險過去被忽略了但值得重視?

AI 技術發展日新月進,在日常生活中的應用也愈來愈廣。但考量法律條文有強制性,在制訂時必須相當謹慎,免得動輒得咎,也很可能在不清楚狀況下反而制訂了不當阻礙創新發展的條文;再加上法律制定也必須有一定的穩定性,不能朝令夕改,否則會讓遵守法規者無所適從。因此可以想見,法令規範趕不上新興科技所帶來的問題與風險本來就是常態,而非遇到 AI 科技才有這種情況。

人們若能培養自身對於 AI 倫理問題或風險的敏銳度,便可發揮公民監督或協助政府監督的力量,評估 AI 開發或使用者有無善盡避免傷害特定個人或群體之嫌,逐漸改善 AI 開發者與大眾媒體常過度誇大 AI 功能,但對於可能帶來的倫理問題或風險卻常閃爍其詞或避而不談的不好現象。

本文感謝工業技術研究院產業科技國際策略發展所支持。

  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 2 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。
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科學月刊_96
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非營利性質的《科學月刊》創刊於1970年,自創刊以來始終致力於科學普及工作;我們相信,提供一份正確而完整的科學知識,就是回饋給讀者最好的品質保證。

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跨物種溝通即將成真!若有動物的「翻譯蒟蒻」你想擁有嗎?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/11/13 ・4484字 ・閱讀時間約 9 分鐘

人與動物之間的溝通一直是科學界和哲學界十分引人關注的一個議題。傳統觀點認為,人類和其他動物之間的溝通受到生物學和語言能力的限制,因此很難實現真正的互相理解。然而,近年來,科學家們對這個問題的看法已經開始轉變,並且有一些跡象表明跨物種溝通有望成為現實。

為什麼科學家認為跨物種溝通即將成真?從海豚到水豚、從蜘蛛到山豬,人工智慧能成為所有生物的萬能「翻譯蒟蒻」嗎?當人類真的破解了另一物種的溝通方式,未來會發生什麼事呢?

跨物種溝通即將成真?圖/giphy

為什麼動物溝通,備「獸」關注?

從古代神話、經典傳說,到熱門動漫影視,都有不少能說人話、化為人形的動物,像是美猴王孫悟空、馴鹿喬巴、還有火箭浣熊,這些擬人化的角色雖然外表參雜獸的特質,卻往往更有人性,故事也著重呈現人與獸人如何從誤解到包容,讓我們為之動容。

在當代台灣的漫畫作品中,許多優秀的新一代漫畫家探討了擬人化動物和人類之間的隔閡、衝突以及理解,呈現了多元化的故事情節。其中,有一些引人入勝的作品,例如《瀕臨絕種團》,故事描述了被路殺後轉生成人類的石虎、黑熊和水獺,當上 YouTuber 還成為高中女生的故事。這個作品提供了獨特的視角,探討了不同物種之間的互動和冒險。

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另一部作品是《海巫事務所》,它將魔法元素融入生物學,講述了一個迷茫的廢業青年與擬人化海洋動物相遇並相互療癒的故事。還有一個短篇漫畫《IVE》,通過科幻的方式,描述了某種深海雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。

短篇漫畫《IVE》描述了有著雌鮟鱇的繁殖和誘導機制,卻將目標對象設定為人類男性的謎般生物,及她和科學家之間的異色關係。圖/CCC 追漫台

這些作品在畫風和故事情節方面都各有特色,無論你是一位一般漫畫愛好者還是偏愛條漫,你都可以在 CCC 追漫台找到它們,享受不同的視覺和情感體驗。

而這幾部作品的共通核心問題就是:如果動物能用人類的語言跟我們溝通,會怎樣?即使牠們能跟我們說話了,我們就能理解彼此嗎?要取得那唯一的真相,除了請出《不可知論偵探》海麟子(也是 CCC 追漫台 上的熱門作品),科學家還有一個辦法:就讓動物自己說話吧!今年 7 月 Science 期刊上發表了一篇觀點文章,標題為《用機器學習解碼動物溝通》表示新方法有望帶來全新的洞見,也有助於保育。不過在打電話給露洽露洽之前,我們得先了解什麼是動物溝通?

什麼是動物溝通?

首先要有一個清楚的認知,那就是人類跟所有其他的動物,都各自受限於自己的感官,活在不同的「環境界」(Umwelt),這個德文的意思是說每一種生物都活在獨有的感官泡泡裡,所見、所聞、所聽、所嚐、所觸都跟其他生物截然不同。你想想,連人與人之間都會因為家庭背景、生活環境、媒體教育而對同一件事物有天差地遠的詮釋了,對跨物種來說,不同的感官體驗讓彼此如同身處完全不同的世界。

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例如,海龜和許多鳥類能感知地球的磁場,藉此進行長距離遷徙;而響尾蛇具有紅外線感覺器官,能夠在黑暗中感知幾公尺外的獵物體溫。蝙蝠則使用回音定位來捕捉飛蛾等獵物,每秒發射兩百次超音波脈衝,並根據百萬分之一秒的時間差距來精準定位目標。斑海豹則依賴其特殊的鬍鬚來察覺魚游過的流體動力,猶如水中留下的軌跡。角蟬使用震動通信,能夠透過植物表面傳遞信息給其他角蟬,即使對人類來說是聽不見的。至於我們的忠實夥伴狗,它們的世界主要由氣味構成,能夠分辨地下埋藏的松露、潛藏的地雷、古蹟、毒品甚至主人身體內的腫瘤等各種氣味。

狗狗的世界主要由氣味構成。圖/giphy

那麼,海龜要如何跟我們這些沒有磁場感應的人類解釋牠們的感覺呢?蜂鳥又要怎樣才能描述它看到的一億種顏色呢?這真的是雞同鴨講,甚至比牛頭更不對馬嘴!

但有越來越多科學家認為,隨著人工智慧(AI)的快速進步,破譯動物的溝通方式不再是不可能的事情。AI 能幫上什麼忙呢?首先,機器不具備人類的偏見,因此能幫助研究者更理解動物溝通系統的結構和功能,同時辨識我們和動物之間的差異。

其次,機器學習技術能夠辨識那些對於人類難以想像或無法感知的動物感官訊號,這些包括聲音、振動、光線、化學物質等。機器可以幫助分析這些訊號,並幫助我們理解動物想要傳遞的訊息。

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最後,AI 還可以基於動物訊號,開發出預測動物行為的模型。例如預測動物的交配行為或遷徙模式,或何時可能需要尋找庇護避免捕食者。

此刻的我們對於深度學習能完美辨識圖像語音,以及 GPT-4 或 PaLM 2 等大型語言模型能生成語言,甚至跟我們交談,完全不覺得奇怪,但可能僅僅 10 年前,這都還像是天方夜譚。那麼將這份能力運用在動物身上,也將變得理所當然……嗎?

現在科學家已經做到什麼程度?破解了哪些動物語言呢?

科學家正在使用人工智慧來解讀各種物種的動物溝通方式。

例如烏鴉:英國聖安德魯斯大學的科學家 Christian Rutz 長期研究南太平洋的新喀里多尼亞烏鴉( New Caledonian Crow ),牠們是少數能夠製造工具的鳥類,會把樹枝的葉子拔掉,做成鉤子來釣蟲,不同群體的作法也有差異。他發現島上不同烏鴉群體有不同的叫聲,可能是文化得以傳播的關鍵。身為烏鴉專家的他加入了 ESP 地球物種計畫,研究二十年前已經野外滅絕,現在只剩圈養個體的夏威夷烏鴉,他們用機器學習來比較圈養跟野生烏鴉的錄音,了解圈養是否改變了烏鴉的詞彙,例如注意威脅、求偶等重要的叫聲,是否已經在圈養環境中失去了,如果我們破譯這些叫聲,可能可以幫助這些烏鴉重新野化。

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或許我們可以預測鯨魚會說什麼,反過來和牠們對話?圖/giphy

哺乳類的另一個成員鯨魚更是重點研究對象,2020年成立的 CETI,由 40 多名科學家、跨15 個機構組成,是最受關注的鯨語破譯團隊。他們除了駕船出海用水下麥克風偷聽鯨魚對話,也使用無人機從上方監看,更計畫在加勒比海海底安裝三個監聽站,從遠處捕捉離海岸 12 英里處抹香鯨聊天的喀噠咔嗒聲。以前啊,抹香鯨的聲音被比擬為單純的二進位代碼,但其實更為複雜,而機器學習可以重新辨識這些聲音。圖靈獎得主,加州大學柏克萊分校西蒙斯計算理論研究所所長莎菲·戈德瓦塞爾( Shafi Goldwasser )受訪時就說, CETI 的目標就是要像 ChatGPT 一樣,能預測鯨魚會說什麼,甚至反過來和鯨魚對話。

這些只是 AI 解讀的眾多物種中的一部分,其他還有不少鳥類、靈長類、海豚、蜘蛛、螞蟻、蜂類,或與人親近的貓、狗、豬等,也都是目前被科學家認為有機會破譯其「語言」的生物。

如果我們成功解讀出了動物的語言,我們又該從什麼角度與動物溝通?我們所「理解的語言」真的一樣嗎?

就算解讀動物溝通,能避免擬人化的陷阱嗎?

儘管機器學習在許多情況下表現出令人印象深刻的準確性,但動物的聲音、姿態和其他訊號往往具有多義性,也就是同一個訊號可能有多個意思,很難正確解釋它們的含義。此外,機器學習再強,目前也存在限制,特別是我們尚未完全理解的感知機制,如電感、磁感和費洛蒙等。

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在漫畫《瀕臨絕種團》跟《海巫事務所》中,動物跟人類除了偶爾吵架之外,基本上相處得極為融洽,這也是我們人類想像中希望的情境,就是能與動物友善地、無惡意地溝通。而在《 IVE 》這部異色科幻作品中,則提出更現實的問題。汪幼海博士認為 IVE 為了與人接觸,如鮟鱇魚一般的餌球竟然為了吸引人類而變成人形,甚至可以與人溝通。雖然令人驚喜,但這也意味 IVE 的目的就是要讓人類成為其血肉的一份子,獲取其基因,因此也使用類似費洛蒙的物質吸引人類男性。對鮟鱇魚或 IVE 來說,這是很自然、毫無惡意的,但對人類來說,就是一種恐懼的殺戮。大自然中本來就有許多「愛」是以殺為結局,包括蜘蛛、螳螂等。人類又要如何在對事物理解前提完全不同的情況下,與動物更深度溝通呢?

圖/pexels

在科學研究上,我們情不自禁地把動物擬人化更是個麻煩且不容易解決的問題,要是過於擬人化地認為動物跟人類共享一樣的情感,可能導致研究者在實驗設計和解釋結果時受到情感干擾,使研究不客觀。此外,擬人化也會使研究者更容易面臨到底是該保護動物權益,還是進行實驗研究之間的衝突,陷入倫理的困境。

但若反過來,要是有科學家認為動物跟人類完全不同,因此缺乏同情心,不尊重動物權益,倫理問題只會更嚴重。現在大家對動物福祉很關注,尤其是在涉及動物實驗和野生動物保護的時候,研究人員對動物無感情的態度反而可能導致研究受到質疑。更重要的是,這會讓科學家缺乏共鳴和洞察力,忘記我們也是動物。因此啊,如何拿捏分寸,在過分擬人跟缺乏同情的兩端之間找到適當的位置,也是動物溝通研究者的重要問題。

人類會將破譯動物溝通的能力拿來善用嗎?怎樣算是善用呢?

在石虎、黑熊跟水獺轉生變高中女生、IVE 開始對人類有興趣之前,機器學習的確可幫助我們監控和保護瀕臨絕種的野生物種,透過解讀其溝通方式,更了解牠們的需求和行為,制定更有效的保育策略。也能夠幫助我們理解圈養動物的情感和需求,從而改進在人類照顧下的生活品質。

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然而,當播放動物聲音以吸引它們或干擾它們時,會不會對它們的行為產生不可預測的影響?甚至不可逆地改變群體的文化,從而威脅它們的生存和生態系統的平衡?假訊息在人類世界已經夠麻煩的了,想像一下,若連動物世界也都被假訊息入侵時,會發生什麼事呢?

CCC 追漫台是一個臺灣原創漫畫平台

致力於推廣臺灣漫畫,並將臺灣漫畫融入日常生活。這個平台由本土新銳圖文創作者們打造,並結合國家典藏資料素材,以探索臺灣的豐富歷史、民俗、社會和生態等多元議題。

CCC 追漫台的使命是透過原創漫畫作品,傳達臺灣在地精神,讓讀者深入了解這個多元文化的島嶼。通過精心創作的漫畫,平台不僅提供了具娛樂性的閱讀體驗,還擴展了讀者對臺灣文化和歷史的認識。

文章中提及之漫畫皆可在追漫台上閱讀唷。

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諦聽宇宙深處的低吟,宇宙低頻重力波訊號代表的意義——《科學月刊》
科學月刊_96
・2023/11/01 ・3782字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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  • 作者/陳哲佑
    • 任職於日本理化學研究所,專長為黑洞物理、宇宙學、重力理論等。
    • 熱愛旅行、排球與珍珠奶茶
  • Take Home Message
    • 今(2023)年 6 月,北美奈赫茲重力波天文臺(NANOGrav)團隊觀察到宇宙中的低頻重力波。
    • NANOGrav 團隊利用數個脈衝星組成「脈衝星陣列」(PTA),測量各脈衝星訊號到達的時間,計算不同訊號的到達時間是否存在著相關性。
    • PTA 得到的重力波訊號相當持續,沒有明確的波源。科學家推測此訊號可能來自多個超大質量雙黑洞系統互繞而產生的疊加背景。

2015 年 9 月,位於美國的雷射干涉儀重力波天文臺(Laser Interferometer Gravitational-Wave Observatory, LIGO)成功偵測來自雙黑洞碰撞的重力波訊號(請見延伸閱讀 1)。

這個發現不僅再次驗證愛因斯坦(Albert Einstein)「廣義相對論」的成功,更引領人類進入嶄新的重力波天文學時代。到了現在,我們不僅能使用各種電磁波波段進行觀測,還多了重力波這個強而有力的工具能夠窺探我們身處的宇宙,甚至還有同時結合兩者的多信使天文學(multi-messenger astronomy)註1,皆能帶給人類許多單純電磁波波段觀測無法觸及的資訊(請見延伸閱讀 2)。

如同不同波段的電磁波觀測結果為我們捎來不同的訊息,重力波也有不同的頻譜,且頻譜與產生重力波的波源性質有非常密切的關係。以雙黑洞碰撞為例,系統中黑洞的質量與碰撞過程中發出的重力波頻率大致上成反比,因此當系統中黑洞的質量愈大,它產生的重力波頻率就愈低。

目前地球上的三個重力波天文臺:LIGO、處女座重力波團隊(The Virgo Collaboration, Virgo),以及神岡重力波探測器(Kamioka Gravitational wave detector, KAGRA, or Large-scale Cryogenic Gravitational wave Telescope, LCGT)都受限於干涉儀的長度,只對頻率範圍 10~1000 赫茲(Hz)的重力波有足夠的靈敏度,此範圍的重力波對應到的波源即是一般恆星質量大小的雙黑洞系統。

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然而,來自超大質量黑洞互繞所發出的重力波頻率幾乎是奈赫茲(Nano Hertz,即 10-9 Hz)級別,如果想要探測到此重力波,就需要一個「星系」規模的重力波探測器。雖然這聽起來彷彿天方夜譚,但就在今年 6 月,北美奈赫茲重力波天文臺(North American Nanohertz Observatory for Gravitational Waves, NANOGrav)的團隊利用「脈衝星計時陣列」(pulsar timing array, PTA)成功地觀測到這些低頻重力波存在的證據。

以不同方式觀察不同頻率的重力波

與電磁波相似,重力波也有不同的頻率。不同頻率的重力波會對應到不同性質的波源,且需要不同的方式觀測。圖/科學月刊 資料來源/Barack, et al. 2018

NANOGrav 如何觀測低頻重力波?

讀者聽過脈衝星(pulsar)嗎?它是一種高速旋轉且高度磁化的中子星(neutron star)註2,會從磁極放出電磁波。隨著脈衝星的旋轉,它的電磁波會以非常規律的時間間隔掃過地球,因而被身處於地球上的我們偵測到,就像是海邊的燈塔所發出的光,會規律地掃過地平面一般。由於脈衝星的旋轉模式相當穩定,掃過地球的脈衝就如同宇宙中天然的時鐘,因此在天文學上有相當多的應用——甚至可以用來觀測重力波。

利用脈衝星觀測重力波的第一步,首先要記錄各個脈衝星的電磁脈衝到達地球的時間(time of arrival),並且將這些訊號與脈衝星電磁脈衝的理論模型做比對。

如果訊號和理論模型相符,那麼兩者相減後所得到的訊號差(residual)只會剩下一堆雜訊;相反的,如果宇宙中存在著重力波,並且扭曲了該脈衝星和地球之間的時空,那麼兩訊號相減之後就不會只有雜訊,而會出現時空擾動的蹤跡。

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利用數個脈衝星組成的脈衝星計時陣列,可用來尋找宇宙中低頻的重力波訊號。圖/Tonia Klein, NANOGrav 

然而以觀測的角度來看,即便我們從來自單一脈衝星的訊號中發現訊號差出現偏離雜訊的跡象,也不能直接推論這些跡象一定是來自重力波。畢竟科學家對脈衝星的內部機制和脈衝傳遞的過程也並未完全了解,這些未知的機制都可能會使單一脈衝星的訊號差偏離雜訊。

因此為了要判斷重力波是否存在,就必須進行更進一步的觀測:利用數個脈衝星組成脈衝星陣列,測量每個脈衝星訊號到達的時間,並且計算這些不同脈衝星訊號的到達時間是否存在某種相關性。

舉例來說,如果脈衝星和地球之間沒有重力波造成的時空擾動,那麼即便每顆脈衝星的訊號差都出現偏離雜訊的跡象,彼此之間的訊號也會完全獨立且不相干;反之,如果脈衝星和地球之間有重力波經過,這些重力波便會扭曲時空,不僅會改變這些脈衝訊號的到達時間,且不同脈衝星訊號到達的時間變化也會具有某種特定的相關性。

根據廣義相對論的計算,一旦有重力波經過,不同脈衝星訊號之間的相關性與脈衝星在天球上的夾角會滿足一條特定的曲線,稱為 HD 曲線(Hellings-Downs curve)。

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科學家以兩顆脈衝星為一組觀測單位,藉由觀測多組脈衝星的訊號、計算它們之間的相關性,再比較這些數據是否符合 HD 曲線,就能夠進一步推斷低頻重力波是否存在。值得一提的是,由於重力波訊號非常微弱,用來作為陣列的脈衝星必須有非常穩定的計時條件,因此一般會選擇自轉週期在毫秒(ms)級別的毫秒脈衝星作為觀測對象。

NANOGrav 在今年 6 月發布的觀測結果就是利用位於波多黎各的阿雷西博天文台(Arecibo Observatory,已於 2020 年因結構老舊而退役)、美國的綠堤望遠鏡(Robert C. Byrd Green Bank Telescope)和甚大天線陣(Very Large Array, VLA)觀測 68 顆毫秒脈衝星。

他們分析了長達 15 年的觀測數據後,發現這些脈衝星訊號的相關性與 HD 曲線相當吻合,證實了低頻重力波確實存在於我們的宇宙中。

除了 NANOGrav,其他團隊例如歐洲的脈衝星計時陣列(European Pulsar Timing Array, EPTA)、澳洲的帕克斯脈衝星計時陣列(Parkes Pulsar Timing Array, PPTA)、印度的脈衝星定時陣列(Indian Pulsar Timing Array, InPTA),以及中國的脈衝星計時陣列(Chinese Pulsar Timing Array, CPTA)等,皆得到相符的結果。

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NANOGrav 觀測結果帶來的意義

與先前 LIGO 觀測到的瞬時重力波訊號不同,目前利用 PTA 得到的重力波訊號是相當持續的,而且並沒有較明確的單一波源,反而像是由來自四面八方數個波源組成的隨機背景訊號。

打個比方,LIGO 收到的重力波訊號像是我們站在海邊,迎面而來一波一波分明的海浪,每一波海浪分別對應到不同黑洞碰撞事件所發出的重力波;而 PTA 的訊號則是位於大海正中央,感受到隨機且不規則的海面起伏。

目前對這些奈赫茲級別的重力波訊號最合理也最自然的解釋,是來自多個超大質量雙黑洞系統互繞而產生的疊加背景。若真是如此,那這項發現將對天文學產生重大的意義。

過去科學界對於如此巨大的雙黑洞系統能否在可觀測宇宙(observable universe)的時間內互繞仍普遍存疑,如果PTA觀測到的重力波真的來自超大質量雙黑洞互繞,那代表這類系統不僅存在,它們的出現還比過去我們預期的更為頻繁,且產生的訊號也更強。

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NANOGrav 的觀測結果

橫軸為脈衝星陣列中,兩脈衝星位置之間的夾角;縱軸為訊號之間的相關性;藍色數據點為 NANOGrav 15 年的觀測結果;黑色虛線為 HD 曲線。可看出數據點的分布與 HD 曲線相當吻合。圖/科學月刊 資料來源/Agazie et al. 2023

不過除了雙黑洞系統,也有其他「相對新奇」的物理機制也可能產生這樣的重力波背景,包含早期宇宙的相變、暗物質,以及其他非標準模型的物理等。若要從觀測的角度去區分這些成因,最重要的關鍵在於,能否從隨機背景中找到特定的波源方向。

如果是雙黑洞系統造成的重力波,勢必會有來自某些方向的訊號比較強;反之,如果是早期宇宙產生的重力波,那麼這些重力波將會隨著宇宙的膨脹瀰漫在整個宇宙中,因此它們勢必是相當均向的。

為了找到波源方向,提升訊號的靈敏度成為了當務之急。而若要提升 PTA 的靈敏度,最主要的方式有兩種——其一是將更多的脈衝星加入陣列;其二則是延長觀測的時間。

目前,不同的 PTA 團隊已經組成國際脈衝星計時陣列(International PTA)互相分享彼此的脈衝星觀測資料。隨著觀測技術的進步,解密這些奈赫茲級別的神祕重力波將指日可待。

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註解

  1. 相較於過往只能以可見光觀測宇宙,多信使天文學能利用多種探測訊號,如電磁波、微中子、重力波、宇宙射線等工具探索宇宙現象,獲得更多不同資訊及宇宙更細微的面貌。
  2. 質量較重的恆星在演化到末期、發生超新星爆炸(supernova)後,就有可能成為中子星。

延伸閱讀

  1. 林俊鈺(2016)。發現重力波!,科學月刊556,248–249。
  2. 金升光(2017)。重力波獨白落幕 多角觀測閃亮登場,科學月刊576,892–893。
  3. NANOgrav. (Jun 28 2023). Scientists use Exotic Stars to Tune into Hum from Cosmic Symphony. NANOgrav.
  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 10 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。
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人類終於實現室溫超導體之夢?常溫常壓超導體 LK-99——《科學月刊》
科學月刊_96
・2023/11/01 ・4262字 ・閱讀時間約 8 分鐘

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  • 作者/王立民
    • 臺灣大學物理學系教授,主要研究領域包括超導物理、高溫超導電子元件等
  • Take Home Message
    • 今(2023)年 7 月 27 日,韓國研究團隊宣稱他們發現一種在常溫常壓下能產生超導體性質的材料「LK-99」。
    • 筆者團隊在實驗室中合成了 LK-99 樣品,並觀察到此樣品在常溫時呈現出抗磁性性質,但不具有超導體的完全抗磁特性。
    • LK-99 樣品具有半導體的導電特性,在 390 K 也有電阻急遽下降的變化,但應為樣品內含的硫化亞銅所致,因此僅可被視為一種具抗磁性半導體材料。

一直以來,實現「室溫超導體」就是人類的夢想。今(2023)年 7 月 27 日,來自韓國的研究團隊宣稱發現一種在常溫常壓下能產生超導體性質的材料「LK-99」,隨即引起全世界的振奮與轟動。

此外,在理論計算上也顯示 LK-99 在適當的摻雜與晶格排列下,具有表現超導性的可能。

幾天後,美國勞倫斯柏克萊國家實驗室(Lawrence Berkeley National Laboratory, LBNL)的研究員格里芬(Sinéad Griffin)也指出,透過超級電腦的計算模擬顯示,當銅原子(copper, Cu)滲透到晶格中的路徑處於適當的條件和位置——特別是取代某一個鉛原子(lead, Pb)的特殊位置時——它們就能夠具有超導的共同特徵。

這是首篇證實 LK-99 理論上可行的論文,更帶動了能源科技公司美國超導體(American Superconductor Corporation, AMSC)的股價在收盤前暴漲。緊接著其他以密度泛函理論(density functional theory, DFT)計算 LK-99 的能帶結構也被提出,作者們普遍認為銅的摻雜引起了「從絕緣體到導體」的轉變,並大膽推斷 LK-99 可能具有超導特性。

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然而,各國間許多以實驗工作為主的研究團隊試圖復現韓國研究團隊 LK-99 的結果,卻未能證實 LK-99 是室溫超導體,國際團隊的實驗均顯示它僅是具抗磁性的半導體材料。

在各國紛紛設法復刻韓國團隊的研究時,筆者實驗室也立刻緊鑼密鼓加入,期望驗證這項被宣稱為「世紀大發現」的研究真實性。

超導的「迷」與「謎」

為了解這次室溫超導的真相,我們不得不先從現今超導的研究開始談起。

超導迷人之處不僅在於學術上的奇妙物理相變化,更在實際應用中展現出它獨特的性質——零電阻與完全抗磁性。這幾項特質在電力傳輸、交通、軍事、能源、量子科技等領域中,都具有相當多的應用價值。

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然而自 1911 年荷蘭物理學家歐尼斯(Heike Onnes)發現「汞」(mercury, Hg)在 4.2 K(Kelvin,克耳文)的溫度下會呈現超導特性,成為第一個超導材料以來,歷經 75 年人們發現的最高超導溫度僅有 23 K 的鈮鍺化合物(niobium-germanium)。

1986 年,瑞士物理學家米勒(Karl Alexander Müller)及德國物理學家比得諾茲(Johannes Georg Bednor)發現銅氧化合物超導體(又稱高溫超導體),並於 1987 年獲得諾貝爾物理獎。

同年,中央研究院院士吳茂昆與朱經武也發現超導溫度約 90K 的釔鋇銅氧(YBCO)超導體,它的超導溫度已突破應用液態氮 77 K 的溫度障壘。

而迄今為止,常壓下超導溫度最高的是在 1993 年發現的汞鋇鈣銅氧(HBCCO)超導體,約為 135 K。

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在理論的發展上,1957 年三位美國物理學家施里弗(John Schrieffer)、巴丁(John Bardeen)、古柏(Leon Cooper)提出 BCS 理論(Bardeen–Cooper–Schrieffer theory, BCS theory),解釋了出現於 1986 年以前的「低溫超導體」(或稱傳統超導體)的超導行為,例如同位素效應。然而公認能解釋高溫超導性的理論仍付之闕如,BCS 理論預期的超導上限溫度僅 40 K 左右。

多年來,人們也嘗試提高超導溫度,常用的手法是利用高壓,如在百萬大氣壓下一些含氫化合物將呈現近室溫的超導性,但這些方法其實對超導的理論或實驗研究不具任何意義。

因為根據基本理論,當外加壓力無限大時,超導臨界溫度(Tc)當然可以無限提高。所以具有重大意義的室溫超導,必須是在常壓下出現超導特性的材料,這也是韓國團隊宣稱 LK-99 為常溫常壓超導對科學界帶來震撼的原因。

如何檢驗材料的超導特性?

如前所述,超導具有零電阻與完全抗磁的特性,因此一項材料超導特性的驗證基本上需經由電阻與磁性的量測來確認(若加上比熱量測則會更完整)。以筆者實驗室裡用磁控濺鍍技術所成長的高溫超導 YBCO 薄膜為例,圖一(a)為量測此材料電阻率(ρ)比值隨溫度(ρ/ρ100 K− T)變化的關係(以 100 K 為基準),可以看到當溫度降至大約 88 K 時,YBCO 薄膜的電阻急速下降至近零電阻(儀表偵測極限)狀態。

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而在磁性的量測,則利用超導量子干涉磁量儀(SQUID magnetometer)量測 YBCO 薄膜在零磁冷卻(zero-field cooling, ZFC)與磁冷卻(field-cooling, FC)下的磁化強度(magnetization, M)隨溫度變化的關係。

之所以需量測 ZFC 與 FC 曲線,是為了確認超導的磁通釘扎(magnetic flux pinning)效應,也就是磁力線在超導體內部低位能區的束縛狀態(可由 FC 曲線觀察此現象),而此效應也是所謂「第二類超導體」的特徵之一。

圖一、YBCO 薄膜電阻率的比值(a)與磁化率(b)隨溫度變化的關係。當溫度降至大約 88 K 時,YBCO 薄膜的電阻急速下降至近零電阻狀態。圖/科學月刊(作者提供)

另外,若材料本身為完全無雜質存在的「百分之百超導體」,則它的磁化率(χ,定義為 M/H,H 為外加磁場強度)在 ZFC 低溫下則是完美的 -1 值(為超導體的邁斯納效應)。

相對地若材料本身只含有部分超導材料,混合了某些非超導材料,則 χ 雖仍為負值但卻會小於 1,且對應材料中超導成分所占的體積比率。因此透過磁性 ZFC、FC 的量測可以精確地定性與定量一項材料的超導特性。

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如圖一(b)所示,此為量測 YBCO 薄膜在外加磁場 5 Oe(oersted,奧斯特)下 ZFC、FC 磁化率 χ 隨溫度變化的關係。圖中可以看到 YBCO 薄膜在低溫 2 K 下 ZFC 的 χ 值為 -1,顯示它完美的抗磁性,且 ZFC 與 FC 曲線分離也顯示樣品中存在著磁通釘扎效應。

另一種大家熟知、直觀的超導現象即為磁浮實驗。圖一(a)左上角的照片便是利用筆者實驗室自行成長的大塊 YBCO 單晶(黑色),在液態氮冷卻下的磁浮實驗照片。

圖中可清楚看到磁鐵飄浮於 YBCO 晶體上方,但此處需強調的是——一項材料並不是具磁浮現象就可斷言為超導體,例如因具有高抗磁性而可產生磁浮現象的熱解碳(pyrolytic carbon),就是一種具磁浮現象但並非超導體的例子。因此,超導特性的檢驗仍須以嚴謹的電性與磁性測量為檢驗標準。

驗證 LK-99 是否為超導體

依據韓國團隊在論文中揭露的 LK-99(化學成分為 Pb9Cu(PO4)6O)合成方法,此材料的技術門檻不高,從原料到成品僅需數天即可完成。

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首先根據文獻,我們合成的 LK-99 樣品外觀與顏色與其他團隊結果無異(圖二右上角),圖二為合成 LK-99 樣品的 X 光繞射圖(X-ray diffractometer, XRD)。此結果同樣與韓國等團隊所呈現的結果差異不大,均顯示其中的成分組成並非單純化合物,尤其是其中出現銅-硫化合物的「雜相」,意味著在對 LK-99 的特性量測與下定論時需格外小心。

圖二、筆者實驗室合成的 LK-99 樣品外觀(右上)。LK-99 樣品的 X 光繞射圖與韓國等團隊所呈現的結果差異不大,均顯示其中的成分組成並非單純化合物,尤其是在合成方法中出現副產物硫化亞銅(Cu2S)的「雜相」。圖/科學月刊

圖三(a)為筆者實驗室合成的 LK-99 樣品在外加磁場 200 Oe 下的磁化強度量測結果,顯示 LK-99 在室溫(約 300 K)下具抗磁性,但換算磁化率則極低,約為 10-4 左右。我們觀察到 LK-99 的 ZFC、FC 與韓國研究團隊公開的數據類似,也觀察到類似第二類超導體 ZFC 與 FC 曲線的分離,但這可能是因樣品中存在著具有磁通釘扎效應的雜質,才會造成它在低溫(10 K)以下呈現磁矩反轉成大於零的順磁性。

圖三(b)則為筆者實驗室製作的 LK-99 樣品電阻率隨溫度變化的關係圖,樣品在常溫以下呈現半導體的導電行為,特別是在溫度約 390 K 觀察到電阻急遽降低的情形,類似韓國團隊宣稱的在約 378 K 出現超導零電阻現象。

然而,已有中國科學院研究團隊的實驗結果表明,此超導現象可能是由於合成方法產生的副產物硫化亞銅所引起,硫化亞銅已知會在 377 K 出現結構相轉變並伴隨電阻急遽下降。而 LK-99 樣品在以能量色散光譜(energy-dispersive-spectroscopy)元素分析後也能觀察到硫元素的存在,與 X 光繞射的結果吻合。

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因此,我們在實驗室中觀察到 LK-99 樣品在溫度約 390 K 時電阻急遽降低的現象,推論應為硫化亞銅所致,與超導無關。

圖三、樣品在常溫以下呈現半導體的導電行為,特別是在溫度約 390 K 附近觀察到電阻急遽降低的情形。但此超導現象可能是由於合成方法產生的硫化亞銅所引起,與超導無關。(a)LK-99 樣品在外加磁場 200 Oe 下的磁化強度量測結果,顯示 LK-99 在室溫下具抗磁性,但換算磁化率則極低。(b)LK-99 樣品電阻率隨溫度變化的關係圖。圖/科學月刊

並非室溫超導體的 LK-99

根據韓國團隊所發表的合成方法,我們複製出室溫超導 LK-99 樣品。在磁性測量部分,顯示 LK-99 在室溫為抗磁性物質,但不具超導的完全抗磁特性。

電性測量則顯示 LK-99 具有半導體導電特性,在 390 K 也有電阻急遽下降的變化,但應為樣品內含的硫化亞銅所致,與超導零電阻行為無關。因此,LK-99 僅可被視為一種抗磁性半導體材料,此結論與許多國際團隊的結果一致。在今年 8 月中旬,知名期刊《自然》(Nature)甚至刊出一篇文章直指「LK-99 不是超導體」。

LK-99 的認證實驗仍有待各國(包含韓國國內)其他團隊持續進行,尋找室溫超導之路仍然漫長。

感謝臺灣大學及國科會在研究資源的支持,以及中興大學物理系教授吳秋賢、東海大學物理系教授王昌仁及時找到元素磷,使復現實驗得以立刻進行。

也感謝實驗室團員的努力,使實驗室得以早日揭露 LK-99 真相,相關結果將整理以期刊正式發表。

註解

在超導狀態下,第一類超導體在超導臨界磁場(Hc)以下時呈現完全抗磁狀態(邁斯納效應,Meissner effect)。第二類超導體則呈現兩個臨界磁場:下臨界磁場(Hc1)與上臨界磁場(Hc2),磁場在小於Hc1下為完全抗磁性的狀態;磁場介於 Hc1 與 Hc2 之間時,部分磁力線可以進入超導體內部,呈現非完全抗磁性的混合態。

  • 〈本文選自《科學月刊》2023 年 10 月號〉
  • 科學月刊/在一個資訊不值錢的時代中,試圖緊握那知識餘溫外,也不忘科學事實和自由價值至上的科普雜誌。
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