清華材料《造山者》放映會: 發生在身邊的故事

清華材料《造山者》放映會: 發生在身邊的故事

掀起一股觀賞熱潮

只許成功，不許失敗

達成「不可能任務」

放映盛會

歡迎大家來參加今天的《造山者—世紀的賭注》放映會，首先我們要感謝本系的施義成學長包場，讓大家可以在璟德講堂觀賞這部佳評如潮的紀錄片；施學長曾當選校傑出系友，並且是材料系系友會第一任會長，長期在半導體產業工作，也是造山有功人員之一。本片在五月底推出後，掀起一股觀賞熱潮。一個月內就有超過兩百個包場，可見其感動許多人，並在台灣社會引起廣大迴響。

本片《造山者—世紀的賭注》，英文是 A Chip Odyssey，現在台灣各界公認台灣半導體產業是護國神山，造山者是指建造神山的一群人，世紀的賭注則指當初政府在多數人不看好，極為艱困的環境下，毅然決然賭了一把，而造就今天的榮景。英文 Odyssey源自希臘大詩人荷馬史詩「奧德賽」，敘述特洛伊戰爭後，主人翁奧德賽斯遙遠而艱難的返鄉過程，A Chip Odyssey自然是表示台灣在製造晶片，從無到有，逐步領先世界的艱辛過程。

對清華人來說，這是發生在我們身邊的故事，主要場景先是在竹東的工研院，再移至科學園區。在時序上，發想到投入約在清華工學院成立之時，主要幾個時間點，包括一九七五年立案，一九八零年聯華電子成立，一九八七年成立台灣積體電路公司，一九九四年執行超大型積體電路計畫，並成立世界先進，許多清華人都身歷其境，並參與其中。以材料系來說，就培育了四位台積電的副總，在聯華電子，則有一位執行副總及七位副總，再加上現今幾乎所有畢業生都投入半導體產業，可見造山與清華的發展深刻的交織在一起。

這裡特別值得一提的是，科學園區在新竹設立，是曾任清華校長的徐賢修先生極力爭取而來，當時他就是以新竹有清華大學、交通大學以及工業技術研究院，人才匯集來說服蔣經國總統。他舉的例子是美國矽谷所以欣欣向榮。也就是因為附近有柏克萊加州大學與史丹福大學兩所名校支援研發以及培育人才；如果分析今天台灣所以有護國神山榮景，主要的因素是擁有大批的資質優秀、不辭辛勞、認真工作的工程師有關，徐前校長的高瞻遠矚，功不可沒。

另一方面，本片的導演蕭菊貞是清華傑出校友，在導演工作上獲獎累累，目前在本校通識中心擔任教授；而片中第一男主角則是曾任清華科管院院長史欽泰先生；史台大電機系畢業，赴美國普林斯頓大學獲得博士學位後返台任職於工研院電子所，是第一批奉派到美國 RCA 公司受訓成員並為領導之一，返台後歷任工研院電子所副所長、所長，工研院副院長、院長，從示範工廠廠長開始，一路走來，可謂建立護國神山的靈魂人物；據蕭菊貞導演轉述，本片緣起即是她與史於二零二零年中面談後開始籌畫集資，歷經五年而完成，精彩可期。

最後我要代表清華退聯會感謝材料系開放約五十個名額給退聯會會員一起觀賞佳片。在此謹祝大家觀賞愉快，從影片中了解造山者在孫運璿行政院前院長期許「只許成功，不許失敗」下，如何達成當年難以想像的「不可能任務」。

台灣聯大第四屆運動會

台灣聯大第四屆運動會



歡迎大家來參加今天的台灣聯大第四屆運動會。台灣聯大在五年前改組，原來成員中陽明大學與交通大學合併為陽明交通大學，同時有政治大學的加入，所以仍由四校組成，但更為壯大。

台灣聯大從開始成立，就以「四校如一校」為宗旨，力求在教務、學務與國際合作方面充分整合，在四年前開始舉辦四校運動會，正是為了加強系統內各校的交流；曾經擔任清華與中央大學校長、政治大學代校長而與陽明交通大學也很有淵源的羅家倫先生在名著《新人生觀》中有一篇「運動家的風度」得文章，其要點是：

一、運動可以增進體力的健康，是一生努力成功的基礎，

二、「健全的心靈，寓於健全的身體，

三、運動在競賽的時候，可以發展大家對於自己學校的感情和忠心，培養團體內部的共同意識和生活，

四、運動的精義，在運動場上養成人生的正大態度，政治的光明修養，以陶鑄優良的民族性，

五、運動家的風度，首先要認識「君子之爭」。他的起源也是出於運動；但其含義則推用到一切立身處世，接物待人的方式。有風度的運動家，要有服輸的精神。「君子不怨天，不尤人，」「人人賽跑，祇有一個第一，」更要有超越勝敗的心胸。「勝固欣然，敗亦可喜，」正是重要的運動精神之一，

六、有風度的運動家是「言必信，行必果」的人、貫澈始終」的精神，

七、在團體比賽中，合作無間，「成功不必自我」的精神。



比賽在友善氣氛中進行，精采而有序

生成式AI 與高等教育以及科學研究: 清華材料系書報討論

生成式AI 與高等教育以及科學研究: 清華材料系書報討論

GAI 在科學研究上的應用 (ChatGPT製作)

生成式 AI (Generative AI，GAI) 於2022年底橫空出世，讓非專業人員可與AI 直接對談，有如「舊時王謝堂前燕，飛入尋常百姓家」，引起很大回響，僅是 OpenAI 的 ChatGPT，每周即有七億人次使用，同時 GAI 能力進步迅速，應用日漸廣泛而深入。

目前 GAI 已成教學場所的有力工具，並且在科學研究上顯現出獨特的能力，2024年諾貝爾物理獎與化學獎，不約而同的頒給AI 專家，而兩位經濟獎得主也有與AI 相關的著作，可見其威力強大與前景可期。

本演講將分四部分講述:

一、生成式AI 的發展與能力，

二、生成式AI 與高等教育，

三、生成式AI 與科學研究，

四、生成式AI 與材料科技發展。

一、生成式AI 的發展與能力 (略，見114.3.20: 從 AI運用談大學教育)

二、生成式AI 與高等教育 (略，見114.11.11: AI與高等教育)

在教學與學習的應用方面，對教師來說，舉凡課程大綱、教案、教材、備課、考試、出習題，AI 都是很好的幫手，如何讓AI 輔助教學，發揮功能，是一大挑戰。對學生來說，AI 工具可以是全時家教、學伴，協助資訊檢索和總結、互動探索、內容綜合，養成自主學習的能力特別重要。大學能及時培訓足夠的師資，引導學生善用AI，是目前最大的挑戰。

三、生成式AI 與科學研究

人工智慧 (AI) 正在徹底改變科學研究，它能夠實現更快、更準確，甚至通常是全新的發現形式。從自動化繁瑣的任務到發現人類無法察覺的模式，AI 正在改變跨學科研究的發展、發表和應用方式。

1. AI作為研究助理

人工智慧最直接的影響之一是增強人類研究人員的日常工作能力，包括:

數據處理與分析：人工智慧演算法可以解析數 TB 的實驗或觀察數據，識別基因組學、天文學、氣候科學等領域的有意義的模式。

文獻綜述與綜合：語意搜尋引擎和自然語言處理 (NLP) 模型等工具可協助研究人員快速找到相關論文，甚至產生摘要。

實驗自動化：在材料科學和化學領域，人工智慧控制機器人系統運行實驗並動態調整參數。

例如DeepMind 的 AlphaFold 解決了幾十年來根據氨基酸序列預測 3D 蛋白質結構的難題，這是人工智慧模式識別能力在生物學領域的突破。

2. 加速發現

人工智慧不僅使研究更有效率，也開啟了全新的研究途徑，包括:

假設生成：人工智慧可以透過分析人類無法獨自消化的大量資料集來提出新的假設。

模擬和建模：機器學習提高了物理、氣候模型和藥物發現中模擬的速度和準確性。

跨學科創新：人工智慧將各個領域的見解連接起來，例如應用電腦視覺來分析考古文物或應用 NLP 來解碼古代文獻。

例如在藥物研發領域，Insilico Medicine 和 BenevolentAI 等公司使用人工智慧來識別新型候選藥物並預測其療效，從而將傳統時間縮短數年。

3. 研究民主化

人工智慧降低了小型機構和研究人員的進入門檻，包括開源人工智慧工具和基於雲端的平台可以存取強大的運算資源。公民科學計畫使用人工智慧讓大眾參與科學數據分析，如Galaxy Zoo 或 Zooniverse 計畫。

4. 挑戰與擔憂

儘管前景光明，但人工智慧研究也面臨重大挑戰，包括:

數據和模型中的偏見：人工智慧可以傳播或放大現有的偏見，導致錯誤的結論。

透明度和可重複性：許多人工智慧模型都是黑盒子，這使得其他人很難驗證其發現。

倫理影響：對於醫療保健或社會科學等敏感領域，人工智慧的結論需要仔細的倫理審查。

技能差距：並非所有研究人員都接受過人工智慧技術的培訓，在研究界造成了數位落差。

5. 未來方向

展望未來，人工智慧可能變得更容易解釋和透明，提高信任，透過將研究翻譯成多種語言並整合來自不同來源的數據來促進全球合作，實現「自主科學」，即人工智慧驅動的系統獨立設計和進行實驗、解釋結果並進行迭代。

人工智慧正成為現代研究人員工具包中不可或缺的工具，以前所未有的速度催化著科學進步。透過將人類的創造力和批判性思維與機器的效率和分析能力相結合，科學研究正在進入一個新時代——知識將呈指數級增長，創新也將更具包容性。

研究人員、政策制定者和機構必須共同努力，確保人工智慧得到負責任、透明和公平的使用，以便其變革潛力能夠真正造福科學和整個社會。

四、生成式AI 與材料科技發展。(略，見114.11.14: 人工智慧與材料科學)

在AI 時代，材料科技與 AI 息息相關，互為依托，應受到正視，以利用厚生。總結生成式 AI應用廣泛，強大而好用，但必須要了解它的限制與可能的缺點，同時生成式 AI 只是 AI技術的一小部分，處於AI時代，不可不知。