譚新強：Galileo的教誨：人類非宇宙中心點
文章日期：2021年5月21日

【明報專訊】人類非常自以為是，一切以自己為中心的動物。自古以來，不止大部分人都以為大地是平或者是方的，他們更以為天上的星星、月亮和太陽，都是圍繞着我們而運轉的。當伽利略（Galileo Galilei）以望遠鏡觀察得來科學證據，支持哥白尼（Nicolaus Copernicus）的太陽中心論，他就被教廷批鬥和逼害了20多年之久。

即使現代人也有同樣自以為是的主觀願望。不少人偏見地以為近數十的所謂新發明，例如互聯網、手機、AI、機械人和加密貨幣等，都必然是人類史上最偉大和最重要發明。更有不少人甚至相信所謂加速回報定律（Law of Accelerating Returns），認為重要科技發明的速度不斷提升，很快就將達到人網合一的所謂「奇點」（Singularity）！

客觀點來看，這些科技發展雖重要，尤其互聯網和手機，令到日常生活更方便和豐富，但怎可能比火、蒸氣機、電力、電話、汽車和飛機等更重要？有人曾問過李光耀，什麼是偉大發明？他的答案是對新加坡而言，最重要的發明是空調！他認為在熱帶地區，如沒有空調，工作效率非常低，經濟發展必更困難。你可能以為李光耀此言是開玩笑，小小一台冷氣機，怎可能那麼偉大？但事實擺在眼前，新加坡是熱帶國家中，極少數（差不多唯一）能達到發達國家水平的國家之一，成功原素當然不止空調這麼簡單，但他立國不久即決定盡快在所有政府辦公室裝置空調，肯定對提升政府效率有極大幫助。

近20年科技無助提升生產效率
若以生產效率的趨勢來判斷近20年科技發展的成效和重要性，不幸客觀結論就必然是頗為失望，甚至驚訝。因為不論美國或中國，過去20年的勞動生產率（labour productivity）增長都不斷放緩（見圖1及圖2），就如數以萬億美元計的IT投資，每人手中一台超級電腦，都提升不了我們的生產效率。更不需遑論AI結合機械人，再加5G，所有工廠都應變得更自動化，需要的工人極少，理論上人均生產效率必定急速提升。

這麼多「超偉大」發明，怎去解釋生產效率增長率不加速反放緩的重大謎團？我認為可探討3個可能性。

（1）從1970年代開始，個人電腦（PC）開始崛起和普及，企業投入大量資源，期望生產力效率大幅提升。但長近20年的投資期，效果一直是失望的，在互聯網普及前，大部分電腦幾乎可算是獨立的，主要用途只包括文書處理（word processing）、電子試算表（spreadsheet）和簡單資料庫（database）等，即使有通訊功能，也只限於速度極慢、撥號連線的modem。在這個單打獨鬥的環境下，大部分PC亦是一台昂貴的高級打字機，對生產力提升當然有限。後來隨着互聯網崛起、寬頻普及，企業開始看得到大量投資IT的回報。當然互聯網的發展，提供了創立大量新企業的機會（但即使如此，上世紀七十年代至今的生產力增長也一直放緩）。

同一道理，過去30年的新科技發展，將有重新提升生產力效率的一天，可能只是時辰未到。我贊同有此可能性，但到底現代科技，缺乏什麼催化劑，防止它們完全體現潛能？我也沒有準確答案，部分可能是投放的量未足夠，例如5G，大家一直期待網絡速度馬上提升10倍以上至Gbps級別，但事實上在美國和中國的用戶體驗極差，平均速度提升50%不到，某些情况和地區，甚至比4G更慢，亦較受障礙物如牆壁阻礙接收。應用方面更缺乏「killer apps」，據說在中國的流行5G App是Speedtest，就是用來測試通訊速度！現時平均每個基站服務約7000用户，當然寄望繼續增加密度，到了某個水平，希望能較成功體現5G功能。除此，高頻率的mmWave網絡仍在起步階段，高頻率才可真正大幅提升速度，但不幸物理上，mmWave穿透力更差，要實現IoT夢想，實時遙控高速機器，進行精細手術和應用於交通系統等，仍面對極大挑戰。

（2）人均生產效率增長放緩，有可能是定義和數據準確度的問題。會否是不可以金錢來量度近代科技發展所帶來的所有好處，除經濟增長外，亦有助改善人類健康、延長壽命，以及提升快樂感？有可能，事實上在過去200多年，全球人類壽命的確上升很多，從不到30歲升至現在的70多歲；但大部分應該是公共衛生的改善，尤其自來水的普及，農業進步導致營養改良，以及接生技術和環境改善，大幅減低嬰兒夭折率等，而非來自先進癌症治療法或基因工程技術。當然，近年英美的平均壽命更出現下跌趨勢。快樂的定義更抽象，跟科技發展更沒有一個必然關係，去多幾次日本就一定開心啲？著名人類學家Steven Pinker認為，原始的hunter-gatherers，以狩獵為生，不用花太多時間工作和計劃生活，平均快樂度反而比生活較穩定和富庶的農業社會高很多。原因是農業需要長達一年的工作計劃、播種、灌溉、收割和儲糧等等，全年忙碌，亦需全年憂慮天氣和瘟疫等。現代人更惨，不止需要計劃一年，未上幼稚園，已需要開始計劃人生，每年每月每日都有無窮無盡的所謂工作、責任和煩惱。

有人企圖解釋，可能分母也有問題。人均生產力增長減速，或者是因為現代經濟高度自動化，需要工作的人愈來愈少，即是失業，underemployment和不需工作的人愈來愈多，所以人均生產效率就被拉低了。這個解釋有兩個問題，首先在這次COVID大流行前，以美國為例，失業率跌至3.5%的50年新低，何來工作人數在減少？近月隨着美國疫情減退，失業率又再急速下降，所以此論點不成立。

有人指出，雖然表面失業率低，但有不少人不再尋找長工，只做點「零工」（gig），或只領救濟，所以人均生產效率被拉低。我沒有深入研究過，但我懷疑近年underemployment的情况，是否真的比以前嚴重。我的印象是從前較以農業為重的社會，鄉下的「閒人」更多，城市化才是提升人均生產力的最重要元素。

總括來說，我承認經濟數據未必能夠完全反映科技進步對人類的影響，但仍不可以此為解釋生產效率增長放緩的藉口。

人類發展漸近兩科學極限
（3）我認為最重要的解釋是人類發展已逐漸走近兩個科學上的極限。第一個是地球資源所能提供的可延續發展極限。人類發展，從古至今，尤其從工業革命開始，都可說是建築在耗用地球資源身上，尤其倚賴化石能源，最初是最髒的煤炭，後來是更好用但更有限的石油，再加上較清潔但難儲存運輸的天然氣。近年我們當然開始發現化石能源的碳排放，帶來嚴重氣候變化問題，如不能在極有限時間內解決，足可導致一次全球大規模動植物滅絕災難！

樂觀來看，這個危機當然也提供很多發展再生能源、電動車輛（electric vehicle, EV）、儲能、碳捕獲（carbon capture），以至「地球工程」（geoengineering）技術的機會。但不能否認的是地球本身是個充滿有機化學（organic chemistry）的環境，最方便的能源必然是與炭相關的，石油的能源密度是任何電池技術的20倍以上。按《巴黎氣候協議》的計劃，人類必須在2050年前達到碳中和，談何容易？去年因疫情，全球碳排放確下降了約6.5%，接近但仍不到每年遞減7%的目標，今年美、中等經濟重開，有可能達標嗎？

另一個更根本的是物理的極限。歷史上最偉大的科學突破，毫無疑問是二十世紀初，愛恩斯坦的狹義和廣義相對論，和稍後由玻爾（Niels Bohr）、海森堡（Werner Heisenberg）和薛丁格（Erwin Schrodinger）等人所發展的量子力學（quantum mechanics）。兩套理論非常偉大，亦有極大實用性，核能和核武正是它們的結合，是禍是福，見仁見智。但不幸過去60年，理論物理已可說碰到了堅硬牆壁，相對論與量子力學有非常根本性，甚至哲學性矛盾，聰明如愛恩斯坦，窮人生最後30年努力，也無法解決此問題。後人想出很多充滿創意的理論，例如超弦理論（Superstring Theory），但全都是紙上談兵，毫無實驗證明，所以於事無補。

物理極限對應用科技和經濟發展有很大影響。整個IT革命都是由半導體技術進步所推進。最有名的摩爾定律（Moore's Law），雖並非一條真正永恒不變的物理定律，但在過去50年，一直是芯片發展的一個指標。事實是每一代的芯片發展，雖仍在進步，但速度早已放緩，最初摩爾定律預期每9至I2個月，芯片密度即可翻一倍，近年已放緩至兩年以上。強如過去的老大英特爾（Intel），已停滯於14nm兩年以上，只有台積電和三星能繼續推前，能成功生產7nm芯片。即使台積電等能如期做到2nm，無疑必將接近物理極限，再縮小必將帶出各種量子世界的奇怪現象如「穿隧效應」（tunneling effect），極難控制芯片性能。

在應用層面上，影響也必極大。單是AI無人駕駛，已是個極重要的科技夢想，亦是Tesla股價的一個重要支柱。馬斯克（Elon Musk）教主是個頂級銷售員，他一直不斷告訴「信徒」無人駕駛是個相對簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence）應用，只需GPU或ASIC夠快，加上視覺數據，必可在短期內成功。按馬斯克的說法，年輕一代不需要學駕駛汽車，法律甚至將禁止人類開車，所有汽車變成AI無人駕駛的EV。

無人駕駛為極複雜AI難題
事實上，無人駕駛是個極複雜的AI難題，最近連馬斯克開始承認困難比原先想像中高很多。不止Tesla，大部分其他公司都碰到同樣問題，不少甚至已放棄。Uber和Lyft都計劃出售無人駕駛部門，Alphabet的Waymo，近日CEO和CFO等多位高層相繼辭職。德國各大汽車廠近日都推出質量非常不錯的EV，但並無太多AI功能。

我一向認為無人駕駛沒那麼簡單，應屬於AGI（Artificial General Intelligence）問題，即需要所謂common sense。人腦當然遠比電腦慢，但複雜度遠比芯片高，人腦neurons（神經元）數量超過1000億，synapses（突觸）數量更超過125萬億，更加是三維物體，連形狀和組織都對人腦的思考、性格和整個意識（conciousness）非常關鍵，遠比現時最先進二維為主，7nm GPU的540億原子粒多和複雜。即使未來用到2nm技術，能做出人類common sense的機會仍很低。不少AI專家認為，AGI需要whole brain simulation，或甚至不可以矽為基礎原料，改以用所謂wet ware，不知是否想以基因工程技術，在試管中培植出一個以碳為基礎原料的有機AI系統？聽起來，比Frankenstein（科學怪人）更恐怖！

我沒有答案，只想提醒大家不要過度自以為是，人類始終是渺小的，我們對宇宙的認知非常有限！

（中環資產擁有Tesla、Uber、Alphabet、台積電及三星財務權益）

中環資產投資行政總裁
[譚新強 中環新譚]

https://www.mpfinance.com/fin/columnist3.php?col=1463481132098

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我沒辦法騙自己蔡英文是正常管道取得博士

By Juno N. Chou

前言：此篇雖然主角是政治人物，但不是政治文也沒有選舉目的，因為我也不希望韓草包當總統。可以當成一個推理文看待。

然後也不是所謂「信者恆信,不信者恆不信」，而且剛好相反，因為我一開始是覺得怎麼可能有人能造假論文跟博士學歷，但後來看到太多矛盾的地方，讓我邏輯潔癖的頭快炸掉了，所以必須整理出來。

先不討論論文內容的問題，我只列出了簡單時間軸，把一些有紀錄的歷史、總統府說法、洋蔥炒蛋裡、賴幸媛受訪提到的都放進去，就已經有太多矛盾。

首先最大也最明顯的時間矛盾就是：蔡在東吳跟政大的第一個研究生（簡燕子、林恆）都是1981-1984畢業，蔡說自己1984. 02 才畢業，怎麼可能同時當他們的指導教授？ 但是事實上，83-84時候的蔡確實有可能人在台灣，蔡在1982. 11因為Financial difficulties 退學（根據LSE規定，withdrawal 是不可逆轉的「永久退學」，interruption才是暫時的「休學」）， 國際學生沒有學籍以後應該很快就要出境回台灣了。 今年蔡在某次造勢場合中，脫口說出她當時從台灣去倫敦口試，代表她確實當時人在台灣。後來沒有再復學的紀錄，可是沒有復學紀錄後來又怎麼畢業？

然後蔡在1983 的 6月跟8月就已經以「LSE經濟法學博士」的title 在政大法學評論期刊27期 28 期發表文章（他說自己1984. 02畢業），後來又陸續發表了總共七篇中文，但內容幾乎跟現在在LSE或國圖的論文有８０％以上一模一樣，合理懷疑是先有中文 才翻成英文，因為英文論文８０％以上使用了1990年以後才發明的Microsoft Word 格式編輯（兩邊對稱）。只有不到２０％是確實以當年的打字機製作。這種自我抄襲的問題也違反學術倫理，嚴重情節可以取消degree。

另外論文也有APA格式的規定，蔡聲稱畢業時間正好在第二版（1974-1983）跟第三版（1983-1994）的轉折點之間，也就是他的五篇小論文，包括在政大法學評論期刊的文章，都必須符合第二版APA格式，但是論文必須以第三版APA格式撰寫，因為蔡說他在1984年畢業，但是蔡所謂的論文用的是1994年 ，甚至2001年以後的APA格式，當中應該有六種版本的演進。

再來，蔡在1983 的《聯合報》投稿上寫自己是倫敦政經學院「國際經濟法博士」，事實上並沒有這種學位名稱，並且她說自己1984才畢業。

蔡在「洋蔥炒蛋」裡說論文完成以後等了半年才能口試，如果照總統府說1983. 10口試，那就是1983. 04就寫完論文，但是1983. 01 才被改了新題目，有可能只花了三個月就寫完論文了嗎？ 書裡又說蔡的姊姊來陪她口試 ，但書裡照片兩人跟路人都穿著夏天衣服， 又跟總統府的說法1983. 10（冬天） 口試時間不合。賴幸媛在某次訪問裏說蔡在1981. 10就已經在寫論文也快畢業了，然後在1983的夏天畢業，又是一個新說法…

後來蔡在政大期間，1985就申請升等為副教授，這有兩個問題，第一是她不滿３年就升等成功，這違反了大學法規定。第二，基本上她需要「升等」才能當上副教授，也就代表了蔡當時根本沒有博士，因為當時只要有博士就是直接成為副教授，如果需要升等就代表沒有博士畢業證書。另外，當年她在政大的升等資料，現在全部被她設成國家絕對機密，封存30年才能在 2049 年解密，全世界我只想的到還有習近平也把自己的論文設成國家機密不讓人看。

蔡的紐約律師執照取得的時間點也有出入，她說自己1980年從康乃爾碩士班畢業以後，為了考律師執照，所以在紐約又多待了一年多，但是事實上她是1987才又回到紐約拿到律師資格，並且最高學歷寫的是「康乃爾大學法學院碩士」，而不是「倫敦政經學院法學博士」。 如果真的照她說的是在1984年拿到LSE博士資格，不用最高學歷來申請律師資格不合理。

其他跟時間軸衝突比較無關的不合理的地方，也都是非常明確的證據：

１、蔡的補發論文不是她一個人寫的，還有一位「共同作者」叫做Michael John Elliott，沒有一個論文有可能有兩個作者，這個事情被質疑以後，Elliott的名字就被移除了。
２、 Elliot同時也擔任她的advisor，姑且不論Elliot只有學士學位，重點是Elliot 在1983以後就離開學校，蔡之後就再也沒有advisor，怎麼可能博士生沒有指導教授可以獨力完成論文研究？
３、 所有LSE博士畢業，當年論文就要交給三個圖書館，LSE、IALS、Senate House library。但LSE圖書館員跟IALS圖書館員都證實，過去35年從來沒有出現在LSE圖書館，也從來沒有出現在圖書目錄裡，所以也並非遺失，如果是遺失 目錄不會消失，只會標註「遺失」。 反而在2009年要求「ProQuest」增加書目，卻不送書本身，並要求標註「非賣品」。 2011年試圖送了一本論文給Senate House library 然後希望被轉給IALS ，但是IALS 還是沒有接受、沒有建立蔡的論文書目。
４、 2019. 06 送了一本到LSE圖書館，但是不能收納在專門放論文的地方，只能當作一般圖書放在婦女圖書館 （Women’s library），並且在上面印上 personal copy of Ing-Wen Tsai。
５、 口試通知沒有口試委員簽名
６、 論文沒有學校版權頁　
７、 論文其中有三百多頁 （~80%） 用了1990年以後才發明的電腦Word Justified對齊格式
８、 註釋號碼不連貫
９、 同屆同學的論文是單面印刷，她的是雙面印刷
１０、同屆同學的論文有防偽造抽換設計，蔡的沒有
１１、論文很多手改痕跡 （鉛筆。 立可白） 跟頁碼不完全
１２、沒有總結論，只有每個單篇小結論
１３、畢業證書補發一次為限，但蔡有三個版本的畢業證書，三張都不一樣，其中一張的鋼印還歪掉。
１４、 LSE在2019.10.08的所謂官方聲明是一個叫施芳瓏的台灣人，在「LSE台灣研究室」轉發的，但是LSE台灣研究室已經在2016.03年被撤掉了，並且2007~2014年施芳瓏收了匿名捐款兩千多萬新台幣給她個人，還沒有任何單位出來說明這個捐款的來路。

反正關於蔡真的太多謎題，沒有一個線索追得到最後找到答案，不是不回應就是被機密。但至少我沒辦法騙自己她是正常管道取得博士跟後來的教授。我甚至可以接受她說她是被頒發榮譽博士或者公關形博士，但明明那麼多兜不攏的東西，卻還要用更多的謊來包裝，硬要我們相信，我真的做不到。寫到這裡雖然不到臨表涕泣的地步，但真的很沉重，好像沒人關心這個事情，反而每天更愛看另一個小丑蔣幹畫、覺得很好笑，唉阿，為什麼我們只有草包跟騙子可以選啊？

這是一個兩邊得罪的文章，但我還是想寫，不知道黑白可不可以高於藍綠。資料真的很雜，我整理的頭超昏，如果有不正確的地方歡迎指教。

【今天line上朋友傳來這篇文章（沒有寫作者背景），覺得這是一個正常的知識人留心蔡英文的論文和博士學位爭議之後，自然有的反應和得出的結論，就是無法接受蔡英文的博士和論文為真。如果拋開藍綠意識形態，從真實和誠信的原則檢驗，蔡英文絕對沒有資格再擔任總統，她在論文和博士學位上都有作弊，而且長達35年！】