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「算出」你的命中註定?六個交友網站不能說的祕密

海苔熊
・2012/05/29 ・10281字 ・閱讀時間約 21 分鐘 ・SR值 548 ・八年級

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全文提要

你相信命中註定嗎?究竟是相似的還是互補人在一起比較幸福?為什麼網路上有些心理測驗看起來都很準?這篇文章試著回答上述的問題。有鑑於每次都覺得文章太長,大家常常看到眼睛脫窗心生鬱卒,所以這次簡短(?)地寫了一個摘要,讓每秒數十萬上下的你能抓到重點:(1)交友網站有用嗎?首先,它並不如想像中有效,至少和你自己找差不了多少;(2)再來,各大網站速配指數的計算方式大多採用人格類型互補,或相似的配對計算方式,這些算法首先在計算上會產生一些弔詭與問題,而且(4)最大的問題不是算式本身,而是無法將後續許多變因納入考量。(4)但是,為什麼有些人還是會覺得有效?一種可能是巴納姆效應(The Barnum Effect)所造成。(5)在文化意義上,相對於選擇來說,相處還是比較重要。(6)結論:愛情造就了我們,但是我們也造就了愛情。

正片開始

「最新暗黑風格網頁遊戲!」、「外表壞沒關係,要以結婚為前提」、「有沒有錢不重要,對我溫柔就很好」。臉書玩到一半,右邊或左邊總是會跳出一些小視窗。除了總是愛盜用別人圖片的網頁遊戲之外,最常出現的就是「交友網站」的廣告了。這些網站總是用幸福成功的案例,以及可愛動人的正妹圖片吸引你,不過,到底實際上效果怎麼樣呢?

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首先,這些標語在某種程度上其實是一種誇大不實--不要再相信你右邊沒有科學根據的廣告了。事實是:像照片中這麼正的女生,不「只會」要求你的外表或金錢而已,她還會要求你的個性、社會地位與權力(Buss & Shackelford, 2008)。
再來,配對成功率高嗎?按照各位科學人銳利的眼光和直覺,通常會預期得到一個否定的答案,不過,案情可能比你想像得還要複雜。如果你不想讓大腦進行太過複雜運轉的人,請參閱前陣子Jacky Hsieh言簡意賅的精闢文章《線上交友的科學缺陷》
不久以前我們也試著跟一些交友網站合作,他希望我們利用統計媒合的方式幫忙他們設計一些問卷與算則,以期幫助他們的客戶,找到生命中重要的另一半。我覺得這個立意很好,也慶幸自己總算在長篇大論之外也能替社會做點實質的事情,於是找來整個實驗室對開啟關係(搭訕、認識、吸引力)最有研究,數學方程模型又最在行,帥氣挺拔風流倜儻的小風來一起規畫[1]。

我們目標很簡單,只有兩個:

(1)找出哪些人可能彼此吸引然後在一起

(2)找出哪些人可能會幸福快樂地在一起很久(happily ever after)。

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可是,經過幾次晤談討論、徹夜的計算規劃之後,有天他突然冷冷地對我說:

「光靠那些問卷資料,根本不可能達到這兩個目的。」

我那時候心想?騙人的吧?如果我們做不出來,那麼國外的交友網站,以及對岸的婚配網等等,事業做這麼大,究竟是怎樣辦到的?

這個問題的答案,要從去年一月我們到美國參加心理學年會開始說起[2]。其中有一個親密關係研究專家才會參與的場次,由一個美國最大的交友網站協理與心理學家Gonzaga共同主持。雖然Gonzaga抱持著比較保留的態度,網站協理卻聲稱可以將人格分成幾個類型,然後找出人格「相似的人」推薦給你,幫你量身訂作屬於你的幸福(Gonzaga, Campos, & Bradbury, 2007)。

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祕密壹:相似好還是互補好?

聽協理這樣說,或許你會問:「那麼互補呢?互補的人不是聽說也很幸福?」

University of Groningen的Dijkstra & Barelds會反問你:

「你真的知道,你想要的是什麼嗎?」

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他們的一項研究中曾問參與者:「你想要找的,究竟是一個像你的伴侶(相似),還是能完整你的伴侶呢(互補)?」,然後以人格量表請他們評估自己以及「理想中」的伴侶各應該具有的特質,結果發現,大家都活在「互補的幻覺中」。85.7%的人都說,他們希望找到一個「能完整自己」的互補伴侶--但量表卻指出,他們理想的伴侶其實是和自己相似的,而且,大部分的女生都在尋找同樣一個男生:外向,體貼,做事謹慎而讓人有安全感(Dijkstra & Barelds, 2008)。

可是你或許會接著說,這個結果並不代表「相似的伴侶比互補的伴侶優」啊!沒錯,或許會讓你大失所望的是,這問題在會議當場並沒有被提出來--因為古早的時候這些做初始關係的人就吵過了:雖然相似和互補各有各的重要性,但長期來說,與相似的伴侶在一起,還是比互補的伴侶摩擦來的少,而且,更重要的是「你覺得」對方跟你像不像,而不是「實際上」對方跟你像不像(Lutz-Zois, Bradley, Mihalik, & Moorman-Eavers, 2006)。跟「你覺得像」的人在一起你會感到比較多幸福,而這種幸福感又會回過頭來讓你覺得你跟他越來越像(Morry, Kito, & Ortiz, 2011)。

總之,支持「互補」這一派人馬就會淚眼汪汪地跟「相似」說:「魔王,你贏了」[3]。但如果你發揮柯南精神,你會發現上面Dijkstra & Barelds的研究有一個地方好像怪怪的--大家的人格特質都不一樣,那和自己相似的「那個人」不是也會不一樣嗎?那我們如何喜歡「和自己相似」的人,又在尋找「同一個」人呢?其實,這牽涉到「相似」的計算方法。

 

祕密二:「契合度」究竟是怎麼算的?

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這個部份需要花一點腦,如果你現在大腦跟牛仔一樣忙,可以先跳過這段中間直接看結論。過去研究計算相似性,大都是採用兩種方法[4]:

(1)以Profile Similarity的方式來看人格特質的相關程度。簡單地說,假設你在人格量表上1到5題的得分是5,5,1,4,1,小花也是5,5,1,4,1,那麼你跟小花簡直是天作之合--至少比得分是5,5,1,4,2的小熊適合你,因為你和小花比較「像」--而得分是1,1,5,2,5的小堅則完全不適合你,因為你跟他實在「太不像」了(圖一)。這類的計算方法在乎的是「整體起伏」的相似,他高你也高,你低他也低,那麼你們就是彼此的真命天子或天女。

(2)以Difference Score的方式來看兩者的差距,也就是把兩個人的分數相減,取絕對值。同樣的例子,假設你在人格量表上1到5題的得分是5,5,1,4,1,你和小花的差距就是0,和小熊的差距是1,和小堅的差距是18。你看,小堅果然很不適合你!這類的方法在乎的是程度,也就是你在某項特質的得分多寡。

一言以蔽之,我們一方面可以藉由Profile Similarity得分較高,或是Difference Score差距較小,找出和你相似的人,也另一方面可以單純計算「你覺得理想的情人應該具備哪些特質?」,找出得分最高,大家都重視的特質。這樣,Dijkstra & Barelds研究所說的:「大家都在找同一種人,但也在找與自己相似的人」的說法就可以說得通了--只是用不同觀點看同一份資料而已。

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類似這樣的方法,甚至一直到近幾年的美國社會心理學年會中都還在延用,用來預測之後這個人會不會跟你在一起、你們會不會互相吸引(Luo, 2009)、在一起之後,相似的人就比較幸福嗎等等(Cheng & Chen, 2009)--遺憾地是這兩種方法都有問題

 

圖一

小均的難題

舉例來說,倘若今天小均做完測驗得分是2,2,2,2,2,揪竟是得分1,1,1,1,1的阿傑,還是5,5,5,5,5的小竹是她的真命天子呢?Dr. Profile Similarity會預測這兩個人都一樣適合她,但是Dr. Difference Score會說:「傻瓜阿你,當然是阿傑阿!因為和阿傑差距是5,和小竹的差距是15耶!」。這樣看起來,似乎Difference Score的方法區辨力較佳,略勝一籌。

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但是如果今天半路殺出了5,1,2,2,1分的阿泰(差距也是5),那他要選誰呢?當Dr. Difference Score在苦惱時,Dr. Profile Similarity就可以神氣地說:「當然是阿傑阿!因為圖型的pattern比較像。」(請見圖一)

簡單地說,這兩種算法都有問題,也都有優缺,也就是:這兩種相似的計算方式,在實務應用上是互補的(噢,這句話好有深度)。你可以舉出更多例子,使得兩位Doctor都無法作出決策--只是,心理學家現在還普遍用這樣的做法。那麼,這兩種有缺陷的做法有效嗎?哪一種效果比較好?答案是:至少契合的人比起不契合的人更幸福滿意自己的關係,而兩種作法的預測力差不多(Luo, 2009)。

祕密三:更簡略的算法

不幸中的不幸是:上述這兩種差強人意的方法,還只有「比較用心」的交友網站會採用--也就是說,更多的網站用更偷懶的方法。

故事又要從去年底我們參加的華人心理學家學術研討會說起了。會議當天我們發現北大心理學院許燕院長的一個學生在進行對岸最大的婚配網站配對系統研究[5],在研討會結束後,便巴著她一同討論著這交友商業市場界的秘辛。許燕老師表示,雖然那是她滿久之前做的研究,結果有些忘了,不過大致上發現一重要的事情:門當戶對。

「首先家庭背景要相仿,好比說一個是高知識份子家庭出身,一個是工人階級,我們幾乎很難相信他們是可以溝通的。咱們中國不是有句話說門當戶對嗎?你知道什麼是門當嗎?」我搖搖頭,她笑了會兒,停頓一下接著說。她笑的樣子,讓人有種心底花蕊被澆了幾滴水的感覺。

「以前宅院兒大門前頭都會有一塊大石頭,有錢人家的石頭逼角大(比較大),愈是有錢,石頭愈大,如果你是窮苦人家呢,可能連塊石頭都沒有。總之,是一種財富的象徵。在嫁娶的時候,左鄰右舍都會咕噥相互逼角(相互比較),看男方女方家的門當是不是一般大。」她操著流暢的北京口音,說起話來卻同時兼顧山東大妞的豪邁與文人的婉約溫柔,讓我無法不想起以前一位可愛的女朋友(拭淚)。

「是阿,在台灣的情況也是。結婚其實是兩家庭的事情,雙方的家長占了非常大的影響力。」影響力有多大呢?一項研究指出,雖然我們看起來像是在自由戀愛,但真正談到結婚的話,家人,親戚,朋友等等你身邊週遭的人大概占了五成以上的因素(Zhang & Kline, 2009),包括要不要跟這個人結婚、持續這段婚姻等等。

那麼,大陸的婚配網究竟是怎樣幫會員配對的呢?通常,加入會員之後都會要求填一份簡短背景資料與量表,先按照興趣,經濟能力,外貌等「吸引力」進行分組,把「近水樓台」與「門當戶對」的人分到同一群組。接著,把你分類到幾種類型中的某些類別[5]。比方說,小潔的測驗結果是「科學家」型,喜歡分析事情,追根究柢,好奇心很強,與耐心、善於傳授、說明事情的「教師」型非常速配,於是從小潔所在的群組中挑選「教師」型的人推薦給她。

當然,每個網站所用的類型名稱不盡相同,有的用動物,有的以星座,有的幫你的感情風格取非常夢幻的名字,如「深情迷戀」、「炙熱瘋狂」、「冷若冰霜」等等,有的採取相似論的觀點,有的採取互補論的看法,但是共通點都是:用很少的資訊,把你分類,分組,標籤。他們甚至沒有邀請Dr. Score Difference與Dr. Profile Similarity一起參與決策。而且,最大的缺憾是:沒有信度可言。

什麼是信度呢?信度是指一個測量工具的可信程度。舉一個講解心理測驗的時候,老師常常會用的例子,如果你早上量體重是48公斤,中午吃完量是50公斤,晚上睡前量是49.2公斤,那某種程度上你可以相信這個體重計,因為它每次量不會差太多。可是,如果你三次測量的體重是80,20,52,那你可能會懷疑是不是體重計壞了,或是你產生了幻覺之類的。

只是,這些交友網站的問卷為了減少填表人的不耐煩,有的甚至連讓你測量兩次的機會都沒有:大多數的特質只用單題來測量。試問,如果你好久沒有量體重,站到體重計上發現自己變成60公斤,然後體重計不知為什麼就從人間蒸發了,無法讓你測量第二次,那麼你會相信自己真的是60公斤嗎?

 

祕密四:選擇性注意的陷阱

不過交友網站這樣的做法其實相當有「表面效度」--看起來滿有效的。為什麼呢?半個世紀前有一個心理學家Forer (1949)做了一個有趣的實驗,我在這裡稍稍改良一下,讓大家玩玩看:

如果有人送你一束花,你會將它放在家中的哪裡呢?請用直覺立刻回答!

A.客廳 B.臥室 C.廁所 D.玄關 E.餐廳

準備好了嗎?

要公布答案了喔!

 

「選A的人,你需要別人喜歡你與欣賞你,但你通常對自己很嚴苛。你雖然有個性上的缺點,但通常會加以彌補。你有很多實力沒有好好發揮成你的優勢、你的外在表現很有自律也很自制、內心卻比較焦慮不安。有時候你會比較懷疑自己是不是做對決定或事情。你比較喜歡事情有多一點改變與多樣性,而且受到拘束或限制時,你會感到不滿。你覺得自己是個獨立思考者,為此感到自豪。在沒有令人滿意的證據下,你不輕易接受別人的說詞。你也覺得對別人太過坦白是不智的。有時候,你是外向、好親近、和善的,但有時你也比較內向、謹慎、沉默寡言。噢,還有,你有些夢想比較不切實際一些。」(引自Wiseman, 2008, pp. 30-31)

 

先解到這邊,選A的人覺得準嗎?大約有幾成準?如果你是選A的人,請你把準確性用0%~100%默寫在心裡。

實際上,那個花瓶題目是我胡謅的。而且, 我並沒有為選其他選項的人量身訂做任何答案。在Forer(1949)的研究中,所有的參與者都拿到像上述內容一模一樣的解測報告書,可是,縱使用這種荒謬的做法,還是有超過一半的人認為這測驗很準--這意味著,人總是選擇性地注意自己認同的事情與資訊

下次看爽報或P-Paper的時候,你可以把星座名稱遮起來,單看每個星座的描述或運勢,你同樣會發現:要命!每個都好像在說自己。這就是有名的巴納姆效應(The Barnum Effect)。

所以,這些網站只要用一些花俏的插圖,甚至只要重複、誇大、模稜兩可地擴寫你曾經在問卷中回答過的東西,很容易讓你在做完測驗後有非常準的錯覺。如果,這個網站又有知名學校的老師背書,可信度又會上昇許多。

如果你辛苦讀到這裡都沒跳過,那麼你可能翻桌用原住民(?)的口吻大吼:「交友網站到底有沒有用阿到底?!」。有鑑於再拖下去我會被揍,讓我們召喚一下Northwestern University的Eli J. Finkel替我們回答。

「結果是,迄今為止的網路交友企業,並沒有交出一張漂亮的成績單,他們用看似最科學的方法,用數理模型,用所謂的匹配算則,讓會員們相信他們可以在這裡找到屬於他們的命中注定。」Finkel和其他幾位親密關係界研究的大咖在最新一期<Psychological Science in the Public Interest>中,針對過去交友網站線上約會(online dating)研究們進行系統性回顧與批判,發現這些業者不是言過其實,就是誇大其詞。

Finkel等人透過兩個研究,試圖回答兩個問題:

(1)   線上交友所產生的戀愛關係,跟一般戀愛關係一樣嗎?

(2)   線上交友精挑細選的戀愛關係,是不是比一般戀愛關係帶來更好的結果?

關於第一個問題,答案是否定的。不論是約會、互動、溝通媒介,這些兩種戀愛關係都大異其趣,這個大家應該很好想像。

但是關於第二個問題,答案是:Yes and no。Yes的部分,主要是針對溝通。線上交友的方式可以透過網路進行對談、傳訊息等方式(Computer-Mediated Communication,CMC),迅速地拓展一個人的交友圈,在見面之前就先了解彼此--雖然這種方式並不是適合所有人。

在No的部分,主要是針對前面所談的「配對」(Matching)這個概念上--我們對「速配」抱持太多的期待了,畢竟一開始的速配並不保證後來的幸福(matching do not always improve romantic outcomes)。Finkel指出:「他們都忽視了,多年以來親密關係研究的『重要關鍵』。」他們可能用幾個成功案例當成「楷模」,或是列出一些超有吸引力的帥哥正妹照片,讓你相信你也可以找到適合的對象。因為這些帥哥正妹有月暈擴散效果:讓你覺得他或她除了帥或正之外,個性也不錯(Brand, Bonatsos, D’Orazio, & DeShong, 2012),甚至把這樣的想像擴散到別人身上,想像其他的成員一定也很優。

祕密五:為什麼無法為幸福掛保證?

那麼,效果到底怎麼樣呢?首先,線上問卷的資料最大的問題就是:非常可能造假(Ellison, Hancock, & Toma, 2012; Guadagno, Okdie, & Kruse, 2012; Toma & Hancock, 2012)。男性喜歡造假自己的身世背景與社會地位,女性最愛造假的則是體重(Hall, Park, Song, & Cody, 2010)。

就算大家都很誠實、也姑且不論他們推薦給你的命中情人是用什麼樣的方式計算出來的,在手上有的資料非常有限的情況下,仍然不可能「保證幸福」。

為什麼呢?過去大量的研究顯示,在一段關係中,重要的並不是你的樣子或她的樣子,而是你們在一起的時候,吵架的時候、聊天的時候、去玩的時候、互訴心事的時候、分享生活點滴的時候,究竟呈現出什麼樣子(e.g.:Rusbult & Van Lange, 2003; Uysal, Lin, Knee, & Bush, 2012; Woodin, 2011)。

你可能一個人的時候是一個樣子,跟朋友在一起又是另一個樣子;跟超級死黨相處是一個樣,與爸媽出去又是另一個樣。

更重要的是:雖然幼時被撫養照顧的經驗,以及與前一段情人的關係,會影響你和現任伴侶的相處方式(Busby, Walker, & Holman, 2011),可是在每一段戀情裡面、每一段關係當中,你都會有一些不一樣,甚至呈現出不同面向的你(Gosnell, Britt, & McKibben, 2011; Horberg & Chen, 2010),一輩子面對不同的階段與對象,你詮釋戀愛事件與戀愛的方式也不盡相同(Dykas & Cassidy, 2011)。

如果你的前男友支配慾很強,可能會讓你從外向活潑變得退縮,讓你在找下一個情人的時候小心謹慎一點,甚至是找一個可以給你多一點自由的人;如果你女朋友常常人間蒸發,那麼就算原先你是一個很有安全感的人,也會被她搞得焦慮不堪;如果你是一個害怕孤單的人,不過對方能夠多花一些時間照顧你,給予不斷的保證關懷,你也會變得比較能忍受寂寞。

圖二(翻譯自:Finkel, et al., 2012)

Finkel等人(2012)所說的「重要關鍵」,其實就是:愛情改變了我們,我們也改變了愛情。我們可以看上面這張圖二:兩個人一開始像不像、配不配、會不會被吸引只占了整張圖的很小部份(紅色框處),更重要的是中間的相處過程,以及當中面臨的壓力與轉變(紫色框處)--但這些,交友網站幾乎都沒有納入考量。例如,文首提及的Gonzaga 和他的同事們在另一份研究中發現,雖然人格相似性與關係滿意度有關,但是隨著相處時間的增加,相愛的兩個人會越變越像,願意為對方有意識或無意識地「修剪」自己,更重要的是,彼此的情緒也會跟著同步,為對方的眼淚傷心,幸福著彼此的幸福(Gonzaga, et al., 2007)。

 

最後的祕密:幸福是製造的,不是光靠尋找的

其實之前跟許燕老師的談話還有後續,而且正好與Finkel主張的相當一致。

「所以,我們的研究解析出第二個可以預測婚姻幸福的因素,就是這個人的彈性。揪竟一方可不可以溝通、願不願意改變、遇著困難時習不習慣換個角度想想等等。雖然門當戶對很重要,我們能自由選擇的成份看似變少了,但也因為這樣,咱還有一項滿好的優勢是:當關係不若我們預期的時候,我們會選擇調整改變自己。」許燕老師在趕著回飯店、打包去日月潭的行李時前跟我說。

事隔半年,幾個月前世新大學社會心理系辦一場研討會,邀請來的文化與親密關係研究的大師Susan Cross蒞臨演講也談到:相對於美國人,我們更相信好事多磨,進入一段關係本來就有捨有得,性格相似性的效果更低;相反地,美國人在乎一個人的獨特性,希望能找到一個「能完整自己的人」,如果關係破裂,那就放棄找下一個(Wu, Cross, & Tey, 2012)。他們會認為,對方根本不適合自己。

可是我們不同,華人更重視「關係」與「相處」。本來就沒有完全適合自己的人,我們需要做的,就是找到一個願意接納不完美、願意改變的人,陪自己走一段路。

總而言之,交友網站或許讓我們增加了好多認識別人的機會,拓展了我們的交友圈,可是,沒有任何的指標能保證幸福不分手,也沒有任何人能幫你訂做一段只屬於你和他的關係。

它們只是開啟了一些可能,至於這些可能要通往哪裡,還是得自己去經營、去摩擦、去感受、去爭執、去妥協,並且在一次一次的砥礪之中,找尋繼續前進的動力。

 

Reference

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Brand, R. J., Bonatsos, A., D’Orazio, R., & DeShong, H. (2012). What is is beautiful is good, even online: Correlations between photo attractiveness and text attractiveness in men’s online dating profiles. Computers in Human Behavior, 28(1), 166-170. doi: 10.1016/j.chb.2011.08.023

Busby, D. M., Walker, E. C., & Holman, T. B. (2011). The association of childhood trauma with perceptions of self and the partner in adult romantic relationships. Personal Relationships, 18(4), 547-561. doi: 10.1111/j.1475-6811.2010.01316.x

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[1]所以,我們現在也還在找找看有沒有更好的測量方法,比方說,將兩個人的互動納入考量。

[2]按此下載會議章程www.spspmeeting.org/archive/SPSP2011_Program.pdf

[3]不過,也有人提出解套的說法是:價值觀相似會產生吸引沒有錯,可是,兩個人越像,就越會調整彼此的行為(adjustment),或盡量「補」上對方(Aube & Koestner, 1995)。這就是傳說中有名的「相似生互補假說」 (similarity complimentarily hypotheses)。

[4]這方面文獻非常多,算法的變形也不少,這裡列出基本的兩種做法,如果你懶得看太多篇,數學也不錯,建議讀Kenny & Acitelli (2002)這篇回顧。

[5]這項研究也發表在去年的亞洲社會心理學研討會上。For more information: http://act.baihe.com/event/1108vote/

[6]如果你對於這些交友網站有興趣,有一個調查匯集了多交友網站與其特色,歡迎造訪這裡

[7] 噢,對了,你可能已經發現了,這篇文章裡面主要引用到Finkel的研究,在是四月《PanSci:看見驚奇–從開始到最初的愛》演講的時候也曾聊過,如果你對這些研究有興趣,但又不想看這麼多字的話,可以點選影片來看,也再次推薦Jacky Hsieh言簡意賅的文章《線上交友的科學缺陷》

[8]Pictures credit : 非主流圖片

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海苔熊
70 篇文章 ・ 474 位粉絲
在多次受傷之後,我們數度懷疑自己是否失去了愛人的能力,殊不知我們真正失去的,是重新認識與接納自己的勇氣。 經歷了幾段感情,念了一些書籍,發現了解與頓悟總在分手後,希望藉由這個平台分享一些自己的想法與閱讀心得整理,幫助(?)一些跟我一樣曾經或正在感情世界迷網的夥伴,用更健康的觀點看待愛情,學著從喜歡自己開始,到敏感於周遭的重要他人,最後能用自己的雙手溫暖世界。 研究領域主要在親密關係,包括愛情風格相似性,遠距離戀愛的可能性,與不安全依戀者在網誌或書寫中所透露出的訊息。 P.s.照片中是我的設計師好友Joy et Joséphine

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「融合蛋白」如何全方位圍剿狡猾癌細胞
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/07 ・5944字 ・閱讀時間約 12 分鐘

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本文與 TRPMA 台灣研發型生技新藥發展協會合作,泛科學企劃執行

我們知道癌症是台灣人健康的頭號公敵。 為此,我們花了很多時間介紹最新、最有效的抗癌方法之一:免疫療法

免疫療法中最重要的技術就是抗體藥物。科學家會人工製造一批抗體去標記癌細胞。它們就像戰場上的偵察無人機,能精準鎖定你體內的敵人——癌細胞,為它們打上標記,然後引導你的免疫系統展開攻擊。

這跟化療、放射線治療那種閉著眼睛拿機槍亂掃不同。免疫療法是重新叫醒你的免疫系統,為身體「上buff (增益) 」來抗癌,副作用較低,因此備受好評。

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但尷尬的是,經過幾年的臨床考驗,科學家發現:光靠抗體對抗癌症,竟然已經不夠用了。

事情是這樣的,臨床上醫生與科學家逐漸發現:這個抗體標記,不是容易損壞,就是癌細胞同時設有多個陷阱關卡,只靠叫醒免疫細胞,還是難以發揮戰力。

但好消息是,我們的生技工程也大幅進步了。科學家開始思考:如果這台偵察無人機只有「標記」這一招不夠用,為什麼不幫它升級,讓它多學幾招呢?

這個能讓免疫藥物(偵察無人機)大進化的訓練器,就是今天的主角—融合蛋白(fusion protein)

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融合蛋白(fusion protein)/ 圖片來源:wikipedia

融合蛋白是什麼?

免疫療法遇到的問題,我們可以這樣理解:想像你的身體是一座國家,病毒、細菌、腫瘤就是入侵者;而抗體,就是我們派出的「偵察無人機」。

當我們透過注射放出這支無人機群進到體內,它能迅速辨識敵人、緊抓不放,並呼叫其他免疫單位(友軍)一同解決威脅。過去 20 年,最強的偵查機型叫做「單株抗體」。1998年,生技公司基因泰克(Genentech)推出的藥物赫賽汀(Herceptin),就是一款針對 HER2 蛋白的單株抗體,目標是治療乳癌。

這支無人機群為什麼能對抗癌症?這要歸功於它「Y」字形的小小抗體分子,構造看似簡單,卻蘊藏巧思:

  • 「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」。
  • 「Y」 字形的「尾巴」就是我們說的「標籤」,它能通知免疫系統啟動攻擊,稱為結晶區域片段「Fc 區域」。具體來說,當免疫細胞在體內巡邏,免疫細胞上的 Fc 受體 (FcR) 會和 Fc區域結合,進而認出病原體或感染細胞,接著展開清除。

更厲害的是,這個 Fc 區域標籤還能加裝不同功能。一般來說,人體內多餘的分子,會被定期清除。例如,細胞內會有溶酶體不斷分解多餘的物質,或是血液經過肝臟時會被代謝、分解。那麼,人造抗體對身體來說,屬於外來的東西,自然也會被清除。

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而 Fc區域會與細胞內體上的Fc受體結合,告訴細胞「別分解我」的訊號,阻止溶酶體的作用。又或是單純把標籤做的超大,例如接上一段長長的蛋白質,或是聚乙二醇鏈,讓整個抗體分子的大小,大於腎臟過濾孔的大小,難以被腎臟過濾,進而延長抗體在體內的存活時間。

偵測器(Fab)加上標籤(Fc)的結構,使抗體成為最早、也最成功的「天然設計藥物」。然而,當抗體在臨床上逐漸普及,一個又一個的問題開始浮現。抗體的強項在於「精準鎖定」,但這同時也是它的限制。

「Y」 字形上面的兩隻「叉叉」是敵人偵測器,能找到敵人身上的抗原特徵,並黏上去,稱為抗體結合區「Fab 區域」/ 圖片來源:shutterstock

第一個問題:抗體只能打「魔王」,無法毀掉「魔窟」。 

抗體一定要有一個明確的「標的物」才能發揮作用。這讓它在針對「腫瘤」或「癌細胞本身」時非常有效,因為敵人身上有明顯標記。但癌細胞的形成與惡化,是細胞在「生長、分裂、死亡、免疫逃脫」這些訊號通路上被長期誤導的結果。抗體雖然勇猛,卻只能針對已經帶有特定分子的癌細胞魔王,無法摧毀那個孕育魔王的系統魔窟。這時,我們真正欠缺的是能「調整」、「模擬」或「干擾」這些錯誤訊號的藥物。

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第二個問題:開發產線的限制。

抗體的開發,得經過複雜的細胞培養與純化程序。每次改變結構或目標,幾乎都要重新開發整個系統。這就像你無法要求一台偵測紅外線的無人機,明天立刻改去偵測核輻射。高昂的成本與漫長的開發時間,讓新產線難以靈活創新。

為了讓免疫藥物能走向多功能與容易快速製造、測試的道路,科學家急需一個更工業化的藥物設計方式。雖然我們追求的是工業化的設計,巧合的是,真正的突破靈感,仍然來自大自然。

在自然界中,基因有時會彼此「融合」成全新的組合,讓生物獲得額外功能。例如細菌,它們常仰賴一連串的酶來完成代謝,中間產物要在細胞裡來回傳遞。但後來,其中幾個酶的基因彼此融合,而且不只是基因層級的合併,產出的酶本身也變成同一條長長的蛋白質。

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結果,反應效率大幅提升。因為中間產物不必再「跑出去找下一個酶」,而是直接在同一條生產線上完成。對細菌來說,能更快處理養分、用更少能量維持生存,自然形成適應上的優勢,這樣的融合基因也就被演化保留下來。

科學家從中得到關鍵啟發:如果我們也能把兩種有用的蛋白質,「人工融合」在一起,是否就能創造出更強大的新分子?於是,融合蛋白(fusion protein)就出現了。

以假亂真:融合蛋白的HIV反制戰

融合蛋白的概念其實很直覺:把兩種以上、功能不同的蛋白質,用基因工程的方式「接起來」,讓它們成為同一個分子。 

1990 年,融合蛋白 CD4 免疫黏附素(CD4 immunoadhesin)誕生。這項設計,是為了對付令人類聞風喪膽的 HIV 病毒。

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我們知道 T 細胞是人體中一種非常重要的白血球。在這些 T 細胞中,大約有六到七成表面帶有一個叫做「CD4」的輔助受體。CD4 會和另一個受體 TCR 一起合作,幫助 T 細胞辨識其他細胞表面的抗原片段,等於是 T 細胞用來辨認壞人的「探測器」。表面擁有 CD4 受體的淋巴球,就稱為 CD4 淋巴球。

麻煩的來了。 HIV 病毒反將一軍,竟然把 T 細胞的 CD4 探測器,當成了自己辨識獵物的「標記」。沒錯,對 HIV 病毒來說,免疫細胞就是它的獵物。HIV 的表面有一種叫做 gp120 的蛋白,會主動去抓住 T 細胞上的 CD4 受體。

一旦成功結合,就會啟動一連串反應,讓病毒外殼與細胞膜融合。HIV 進入細胞內後會不斷複製並破壞免疫細胞,導致免疫系統逐漸崩潰。

為了逆轉這場悲劇,融合蛋白 CD4 免疫黏附素登場了。它的結構跟抗體類似,由由兩個不同段落所組成:一端是 CD4 假受體,另一端則是剛才提到、抗體上常見的 Fc 區域。當 CD4 免疫黏附素進入體內,它表面的 CD4 假受體會主動和 HIV 的 gp120 結合。

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厲害了吧。 病毒以為自己抓到了目標細胞,其實只是被騙去抓了一個假的 CD4。這樣 gp120 抓不到 CD4 淋巴球上的真 CD4,自然就無法傷害身體。

而另一端的 Fc 區域則有兩個重要作用:一是延長融合蛋白在體內的存活時間;二是理論上能掛上「這裡有敵人!」的標籤,這種機制稱為抗體依賴性細胞毒殺(ADCC)或免疫吞噬作用(ADCP)。當免疫細胞的 Fc 受體與 Fc 區域結合,就能促使免疫細胞清除被黏住的病毒顆粒。

不過,這裡有個關鍵細節。

在實際設計中,CD4免疫黏附素的 Fc 片段通常會關閉「吸引免疫細胞」的這個技能。原因是:HIV 專門攻擊的就是免疫細胞本身,許多病毒甚至已經藏在 CD4 細胞裡。若 Fc 區域過於活躍,反而可能引發強烈的發炎反應,甚至讓免疫系統錯把帶有病毒碎片的健康細胞也一併攻擊,這樣副作用太大。因此,CD4 免疫黏附素的 Fc 區域會加入特定突變,讓它只保留延長藥物壽命的功能,而不會與淋巴球的 Fc 受體結合,以避免誘發免疫反應。

從 DNA 藍圖到生物積木:融合蛋白的設計巧思

融合蛋白雖然潛力強大,但要製造出來可一點都不簡單。它並不是用膠水把兩段蛋白質黏在一起就好。「融合」這件事,得從最根本的設計圖,也就是 DNA 序列就開始規劃。

我們體內的大部分蛋白質,都是細胞照著 DNA 上的指令一步步合成的。所以,如果科學家想把蛋白 A 和蛋白 B 接在一起,就得先把這兩段基因找出來,然後再「拼」成一段新的 DNA。

不過,如果你只是單純把兩段基因硬接起來,那失敗就是必然的。因為兩個蛋白會互相「打架」,導致摺疊錯亂、功能全毀。

這時就需要一個小幫手:連接子(linker)。它的作用就像中間的彈性膠帶,讓兩邊的蛋白質能自由轉動、互不干擾。最常見的設計,是用多個甘胺酸(G)和絲胺酸(S)組成的柔性小蛋白鏈。

設計好這段 DNA 之後,就能把它放進細胞裡,讓細胞幫忙「代工」製造出這個融合蛋白。接著,科學家會用層析、電泳等方法把它純化出來,再一一檢查它有沒有摺疊正確、功能是否完整。

如果一切順利,這個人工設計的融合分子,就能像自然界的蛋白一樣穩定運作,一個全新的「人造分子兵器」就此誕生。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一。而且現在的融合蛋白,早就不只是「假受體+Fc 區域」這麼單純。它已經跳脫模仿抗體,成為真正能自由組裝、自由設計的生物積木。

CD4免疫黏附素問世之後,融合蛋白逐漸成為生物製藥的重要平台之一 / 圖片來源:wikipedia

融合蛋白的強項,就在於它能「自由組裝」。

以抗體為骨架,科學家可以接上任何想要的功能模組,創造出全新的藥物型態。一般的抗體只能「抓」(標記特定靶點);但融合蛋白不只會抓,還能「阻斷」、「傳遞」、甚至「調控」訊號。在功能模組的加持下,它在藥物設計上,幾乎像是一個分子級的鋼鐵蜘蛛人裝甲。

一般來說,當我們選擇使用融合蛋白時,通常會期待它能發揮幾種關鍵效果:

  1. 療效協同: 一款藥上面就能同時針對多個靶點作用,有機會提升治療反應率與持續時間,達到「一藥多效」的臨床價值。
  2. 減少用藥: 原本需要兩到三種單株抗體聯合使用的療法,也許只要一種融合蛋白就能搞定。這不僅能減少給藥次數,對病人來說,也有機會因為用藥減少而降低治療成本。
  3. 降低毒性風險: 經過良好設計的融合蛋白,可以做到更精準的「局部活化」,讓藥物只在目標區域發揮作用,減少副作用。

到目前為止,我們了解了融合蛋白是如何製造的,也知道它的潛力有多大。

那麼,目前實際成效到底如何呢?

一箭雙鵰:拆解癌細胞的「偽裝」與「內奸」

2016 年,德國默克(Merck KGaA)展開了一項全新的臨床試驗。 主角是一款突破性的雙功能融合蛋白──Bintrafusp Alfa。這款藥物的厲害之處在於,它能同時封鎖 PD-L1 和 TGF-β 兩條免疫抑制路徑。等於一邊拆掉癌細胞的偽裝,一邊解除它的防護罩。

PD-L1,我們或許不陌生,它就像是癌細胞身上的「偽裝良民證」。當 PD-L1 和免疫細胞上的 PD-1 受體結合時,就會讓免疫系統誤以為「這細胞是自己人」,於是放過它。我們的策略,就是用一個抗體或抗體樣蛋白黏上去,把這張「偽裝良民證」封住,讓免疫系統能重新啟動。

但光拆掉偽裝還不夠,因為癌細胞還有另一位強大的盟友—一個起初是我軍,後來卻被癌細胞收買、滲透的「內奸」。它就是,轉化生長因子-β,縮寫 TGF-β。

先說清楚,TGF-β 原本是體內的秩序管理者,掌管著細胞的生長、分化、凋亡,還負責調節免疫反應。在正常細胞或癌症早期,它會和細胞表面的 TGFBR2 受體結合,啟動一連串訊號,抑制細胞分裂、減緩腫瘤生長。

但當癌症發展到後期,TGF-β 跟 TGFBR2 受體之間的合作開始出問題。癌細胞表面的 TGFBR2 受體可能突變或消失,導致 TGF-β 不但失去了原本的抑制作用,反而轉向幫癌細胞做事

它會讓細胞骨架(actin cytoskeleton)重新排列,讓細胞變長、變軟、更有彈性,還能長出像觸手的「偽足」(lamellipodia、filopodia),一步步往外移動、鑽進組織,甚至進入血管、展開全身轉移。

更糟的是,這時「黑化」的 TGF-β 還會壓抑免疫系統,讓 T 細胞和自然殺手細胞變得不再有攻擊力,同時刺激新血管生成,幫腫瘤打通營養補給線。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」。就像 1989 年的 CD4 免疫黏附素用「假受體」去騙 HIV 一樣,這個融合蛋白在體內循環時,會用它身上的「陷阱」去捕捉並中和游離的 TGF-β。這讓 TGF-β 無法再跟腫瘤細胞或免疫細胞表面的天然受體結合,從而鬆開了那副壓抑免疫系統的腳鐐。

為了對抗這個內奸,默克在 Bintrafusp Alfa 的結構裡,加上了一個「TGF-β 陷阱(trap)」/ 情境圖來源:shutterstock

告別單一解方:融合蛋白的「全方位圍剿」戰

但,故事還沒完。我們之前提過,癌細胞之所以難纏,在於它會發展出各種「免疫逃脫」策略。

而近年我們發現,癌細胞的「偽良民證」至少就有兩張:一張是 PD-L1;另一張是 CD-47。CD47 是癌細胞向巨噬細胞展示的「別吃我」訊號,當它與免疫細胞上的 SIRPα 結合時,就會抑制吞噬反應。

為此,總部位於台北的漢康生技,決定打造能同時對付 PD-L1、CD-47,乃至 TGF-β 的三功能生物藥 HCB301。

雖然三功能融合蛋白聽起來只是「再接一段蛋白」而已,但實際上極不簡單。截至目前,全球都還沒有任何三功能抗體或融合蛋白批准上市,在臨床階段的生物候選藥,也只佔了整個生物藥市場的 1.6%。

漢康生技透過自己開發的 FBDB 平台技術,製作出了三功能的生物藥 HCB301,目前第一期臨床試驗已經在美國、中國批准執行。

免疫療法絕對是幫我們突破癌症的關鍵。但我們也知道癌症非常頑強,還有好幾道關卡我們無法攻克。既然單株抗體在戰場上顯得單薄,我們就透過融合蛋白,創造出擁有多種功能模組的「升級版無人機」。

融合蛋白強的不是個別的偵查或阻敵能力,而是一組可以「客製化組裝」的平台,用以應付癌細胞所有的逃脫策略。

Catch Me If You Can?融合蛋白的回答是:「We Can.」

未來癌症的治療戰場,也將從尋找「唯一解」,轉變成如何「全方位圍剿」癌細胞,避免任何的逃脫。

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解密機器人如何學會思考、觸摸與變形
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/09 ・6820字 ・閱讀時間約 14 分鐘

本文與 Perplexity 合作,泛科學企劃執行

「Hello. I am… a robot.」

在我們的記憶裡,機器人的聲音就該是冰冷、單調,不帶一絲情感 。它們的動作僵硬,肢體不協調,像一個沒有靈魂的傀儡,甚至啟發我們創造了機械舞來模仿那獨特的笨拙可愛。但是,現今的機器人發展不再只會跳舞或模仿人聲,而是已經能獨立完成一場膽囊切除手術。

就在2025年,美國一間實驗室發表了一項成果:一台名為「SRT-H」的機器人(階層式手術機器人Transformer),在沒有人類醫師介入的情況下,成功自主完成了一場完整的豬膽囊切除手術。SRT-H 正是靠著從錯誤中學習的能力,最終在八個不同的離體膽囊上,達成了 100% 的自主手術成功率。

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這項成就的意義重大,因為過去機器人手術的自動化,大多集中在像是縫合這樣的單一「任務」上。然而,這一場完整的手術,是一個包含數十個步驟、需要連貫策略與動態調整的複雜「程序」。這是機器人首次在包含 17 個步驟的完整膽囊切除術中,實現了「步驟層次的自主性」。

這就引出了一個讓我們既興奮又不安的核心問題:我們究竟錯過了什麼?機器人是如何在我們看不見的角落,悄悄完成了從「機械傀儡」到「外科醫生」的驚人演化?

這趟思想探險,將為你解密 SRT-H 以及其他五款同樣具備革命性突破的機器人。你將看到,它們正以前所未有的方式,發展出生物般的觸覺、理解複雜指令、學會團隊合作,甚至開始自我修復與演化,成為一種真正的「準生命體」 。

所以,你準備好迎接這個機器人的新紀元了嗎?

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只靠模仿還不夠?手術機器人還需要學會「犯錯」與「糾正」

那麼,SRT-H 這位機器人的外科大腦,究竟藏著什麼秘密?答案就在它創新的「階層式框架」設計裡 。

你可以想像,SRT-H 的腦中,住著一個分工明確的兩人團隊,就像是漫畫界的傳奇師徒—黑傑克與皮諾可 。

  • 第一位,是動口不動手的總指揮「黑傑克」: 它不下達具體的動作指令,而是在更高維度的「語言空間」中進行策略規劃 。它發出的命令,是像「抓住膽管」或「放置止血夾」這樣的高層次任務指令 。
  • 第二位,是靈巧的助手「皮諾可」: 它負責接收黑傑克的語言指令,並將這些抽象的命令,轉化為機器手臂毫釐不差的精準運動軌跡 。

但最厲害的還不是這個分工,而是它們的學習方式。SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。但這還只是開始,研究人員在訓練過程中,會刻意讓它犯錯,並向它示範如何從抓取失敗、角度不佳等糟糕的狀態中恢復過來 。這種獨特的訓練方法,被稱為「糾正性示範」 。

SRT-H 研究團隊收集了 17 個小時、共 16,000 條由人類專家操作示範的軌跡數據來訓練它 。 / 圖片來源:shutterstock

這項訓練,讓 SRT-H 學會了一項外科手術中最關鍵的技能:當它發現執行搞砸了,它能即時識別偏差,並發出如「重試抓取」或「向左調整」等「糾正性指令」 。這套內建的錯誤恢復機制至關重要。當研究人員拿掉這個糾正能力後,機器人在遇到困難時,要不是完全失敗,就是陷入無效的重複行為中 。

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正是靠著這種從錯誤中學習、自我修正的能力,SRT-H 最終在八次不同的手術中,達成了 100% 的自主手術成功率 。

SRT-H 證明了機器人開始學會「思考」與「糾錯」。但一個聰明的大腦,足以應付更混亂、更無法預測的真實世界嗎?例如在亞馬遜的倉庫裡,機器人不只需要思考,更需要實際「會做事」。

要能精準地與環境互動,光靠視覺或聽覺是不夠的。為了讓機器人能直接接觸並處理日常生活中各式各樣的物體,它就必須擁有生物般的「觸覺」能力。

解密 Vulcan 如何學會「觸摸」

讓我們把場景切換到亞馬遜的物流中心。過去,這裡的倉儲機器人(如 Kiva 系統)就像放大版的掃地機器人,核心行動邏輯是極力「避免」與周遭環境發生任何物理接觸,只負責搬運整個貨架,再由人類員工挑出包裹。

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但 2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan。在亞馬遜的物流中心裡,商品被存放在由彈性帶固定的織物儲物格中,而 Vulcan 的任務是必須主動接觸、甚至「撥開」彈性織網,再從堆放雜亂的儲物格中,精準取出單一包裹,且不能造成任何損壞。

2025 年5月,亞馬遜展示了他們最新的觸覺機器人 Vulcan / 圖片引用:https://www.aboutamazon.com/news

Vulcan 的核心突破,就在於它在「拿取」這個動作上,學會了生物般的「觸覺」。它靈活的機械手臂末端工具(EOAT, End-Of-Arm Tool),不僅配備了攝影機,還搭載了能測量六個自由度的力與力矩感測器。六個自由度包含上下、左右、前後的推力,和三個維度的旋轉力矩。這就像你的手指,裡頭分布著非常多的受器,不只能感測壓力、還能感受物體橫向拉扯、運動等感觸。

EOAT 也擁有相同精確的「觸覺」,能夠在用力過大之前即時調整力道。這讓 Vulcan 能感知推動一個枕頭和一個硬紙盒所需的力量不同,從而動態調整行為,避免損壞貨物。

其實,這更接近我們人類與世界互動的真實方式。當你想拿起桌上的一枚硬幣時,你的大腦並不會先計算出精準的空間座標。實際上,你會先把手伸到大概的位置,讓指尖輕觸桌面,再沿著桌面滑動,直到「感覺」到硬幣的邊緣,最後才根據觸覺決定何時彎曲手指、要用多大的力量抓起這枚硬幣。Vulcan 正是在學習這種「視覺+觸覺」的混合策略,先用攝影機判斷大致的空間,再用觸覺回饋完成最後精細的操作。

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靠著這項能力,Vulcan 已經能處理亞馬遜倉庫中約 75% 的品項,並被優先部署來處理最高和最低層的貨架——這些位置是最容易導致人類員工職業傷害的位置。這也讓自動化的意義,從單純的「替代人力」,轉向了更具建設性的「增強人力」。

SRT-H 在手術室中展現了「專家級的腦」,Vulcan 在倉庫中演化出「專家級的手」。但你發現了嗎?它們都還是「專家」,一個只會開刀,一個只會揀貨。雖然這種「專家型」設計能有效規模化、解決痛點並降低成本,但機器人的終極目標,是像人類一樣成為「通才」,讓單一機器人,能在人類環境中執行多種不同任務。

如何教一台機器人「舉一反三」?

你問,機器人能成為像我們一樣的「通才」嗎?過去不行,但現在,這個目標可能很快就會實現了。這正是 NVIDIA 的 GR00T 和 Google DeepMind 的 RT-X 等專案的核心目標。

過去,我們教機器人只會一個指令、一個動作。但現在,科學家們換了一種全新的教學思路:停止教機器人完整的「任務」,而是開始教它們基礎的「技能基元」(skill primitives),這就像是動作的模組。

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例如,有負責走路的「移動」(Locomotion) 基元,和負責抓取的「操作」(Manipulation) 基元。AI 模型會透過強化學習 (Reinforcement Learning) 等方法,學習如何組合這些「技能基元」來達成新目標。

舉個例子,當 AI 接收到「從冰箱拿一罐汽水給我」這個新任務時,它會自動將其拆解為一系列已知技能的組合:首先「移動」到冰箱前、接著「操作」抓住把手、拉開門、掃描罐子、抓住罐子、取出罐子。AI T 正在學會如何將這些單一的技能「融合」在一起。有了這樣的基礎後,就可以開始來大量訓練。

當多重宇宙的機器人合體練功:通用 AI 的誕生

好,既然要學,那就要練習。但這些機器人要去哪裡獲得足夠的練習機會?總不能直接去你家廚房實習吧。答案是:它們在數位世界裡練習

NVIDIA 的 Isaac Sim 等平台,能創造出照片級真實感、物理上精確的模擬環境,讓 AI 可以在一天之內,進行相當於數千小時的練習,獨自刷副本升級。這種從「模擬到現實」(sim-to-real)的訓練管線,正是讓訓練這些複雜的通用模型變得可行的關鍵。

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DeepMind 的 RT-X 計畫還發現了一個驚人的現象:用來自多種「不同類型」機器人的數據,去訓練一個單一的 AI 模型,會讓這個模型在「所有」機器人上表現得更好。這被稱為「正向轉移」(positive transfer)。當 RT-1-X 模型用混合數據訓練後,它在任何單一機器人上的成功率,比只用該機器人自身數據訓練的模型平均提高了 50%。

這就像是多重宇宙的自己各自練功後,經驗值合併,讓本體瞬間變強了。這意味著 AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。

AI 正在學習關於物理、物體特性和任務結構的抽象概念,這些概念獨立於它所控制的特定身體。/ 圖片來源:shutterstock

不再是工程師,而是「父母」: AI 的新學習模式

這也導向了一個科幻的未來:或許未來可能存在一個中央「機器人大腦」,它可以下載到各種不同的身體裡,並即時適應新硬體。

這種學習方式,也從根本上改變了我們與機器人的互動模式。我們不再是逐行編寫程式碼的工程師,而是更像透過「示範」與「糾正」來教導孩子的父母。

NVIDIA 的 GR00T 模型,正是透過一個「數據金字塔」來進行訓練的:

  • 金字塔底層: 是大量的人類影片。
  • 金字塔中層: 是海量的模擬數據(即我們提過的「數位世界」練習)。
  • 金字塔頂層: 才是最珍貴、真實的機器人操作數據。

這種模式,大大降低了「教導」機器人新技能的門檻,讓機器人技術變得更容易規模化與客製化。

當機器人不再是「一個」物體,而是「任何」物體?

我們一路看到了機器人如何學會思考、觸摸,甚至舉一反三。但這一切,都建立在一個前提上:它們的物理形態是固定的。

但,如果連這個前提都可以被打破呢?這代表機器人的定義不再是固定的形態,而是可變的功能:它能改變身體來適應任何挑戰,不再是一台單一的機器,而是一個能根據任務隨選變化的物理有機體。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院特別具有代表性,該學院的仿生機器人實驗室(Bioinspired Robotics Group, BIRG)2007 年就打造模組化自重構機器人 Roombots。

有不少團隊在爭奪這個機器人領域的聖杯,其中瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)特別具有代表性。該學院的仿生機器人實驗室(BIRG)在 2007 年就已打造出模組化自重構機器人 Roombots。而 2023 年,來自 EPFL 的另一個實驗室——可重組機器人工程實驗室(RRL),更進一步推出了 Mori3,這是一套把摺紙藝術和電腦圖學巧妙融合的模組化機器人系統。

2023 年來自 EPFL 的另一個實驗室—可重組機器人工程實驗室(RRL)推出了 Mori3 © 2023 Christoph Belke, EPFL RRL

Mori3 的核心,是一個個小小的三角形模組。別看它簡單,每個模組都是一個獨立的機器人,有自己的電源、馬達、感測器和處理器,能獨立行動,也能和其他模組合作。最厲害的是,它的三條邊可以自由伸縮,讓這個小模組本身就具備「變形」能力。

當許多 Mori3 模組連接在一起時,就能像一群活的拼圖一樣,從平面展開,組合成各種三維結構。研究團隊將這種設計稱為「物理多邊形網格化」。在電腦圖學裡,我們熟悉的 3D 模型,其實就是由許多多邊形(通常是三角形)拼湊成的網格。Mori3 的創新之處,就是把這種純粹的數位抽象,真正搬到了現實世界,讓模組們化身成能活動的「實體網格」。

這代表什麼?團隊已經展示了三種能力:

  • 移動:他們用十個模組能組合成一個四足結構,它能從平坦的二維狀態站立起來,並開始行走。這不只是結構變形,而是真正的協調運動。
  • 操縱: 五個模組組合成一條機械臂,撿起物體,甚至透過末端模組的伸縮來擴大工作範圍。
  • 互動: 模組們能形成一個可隨時變形的三維曲面,即時追蹤使用者的手勢,把手的動作轉換成實體表面的起伏,等於做出了一個會「活」的觸控介面。

這些展示,不只是實驗室裡的炫技,而是真實證明了「物理多邊形網格化」的潛力:它不僅能構建靜態的結構,還能創造具備複雜動作的動態系統。而且,同一批模組就能在不同情境下切換角色。

想像一個地震後的救援場景:救援隊帶來的不是一台笨重的挖土機,而是一群這樣的模組。它們首先組合成一條長長的「蛇」形機器人,鑽入瓦礫縫隙;一旦進入開闊地後,再重組成一隻多足的「蜘蛛」,以便在不平的地面上穩定行走;發現受困者時,一部分模組分離出來形成「支架」撐住搖搖欲墜的橫樑,另一部分則組合成「夾爪」遞送飲水。這就是以任務為導向的自我演化。

這項技術的終極願景,正是科幻中的概念:可程式化物質(Programmable Matter),或稱「黏土電子學」(Claytronics)。想像一桶「東西」,你可以命令它變成任何你需要的工具:一支扳手、一張椅子,或是一座臨時的橋樑。

未來,我們只需設計一個通用的、可重構的「系統」,它就能即時創造出任務所需的特定機器人。這將複雜性從實體硬體轉移到了規劃重構的軟體上,是一個從硬體定義的世界,走向軟體定義的物理世界的轉變。

更重要的是,因為模組可以隨意分開與聚集,損壞時也只要替換掉部分零件就好。足以展現出未來機器人的適應性、自我修復與集體行為。當一群模組協作時,它就像一個超個體,如同蟻群築橋。至此,「機器」與「有機體」的定義,也將開始動搖。

從「實體探索」到「數位代理」

我們一路見證了機器人如何從單一的傀儡,演化為學會思考的外科醫生 (SRT-H)、學會觸摸的倉儲專家 (Vulcan)、學會舉一反三的通才 (GR00T),甚至是能自我重構成任何形態的「可程式化物質」(Mori3)。

但隨著機器人技術的飛速發展,一個全新的挑戰也隨之而來:在一個 AI 也能生成影像的時代,我們如何分辨「真實的突破」與「虛假的奇觀」?

舉一個近期的案例:2025 年 2 月,一則影片在網路上流傳,顯示一台人形機器人與兩名人類選手進行羽毛球比賽,並且輕鬆擊敗了人類。我的第一反應是懷疑:這太誇張了,一定是 AI 合成的影片吧?但,該怎麼驗證呢?答案是:用魔法打敗魔法。

在眾多 AI 工具中,Perplexity 特別擅長資料驗證。例如這則羽球影片的內容貼給 Perplexity,它馬上就告訴我:該影片已被查證為數位合成或剪輯。但它並未就此打住,而是進一步提供了「真正」在羽球場上有所突破的機器人—來自瑞士 ETH Zurich 團隊的 ANYmal-D

接著,選擇「研究模式」,就能深入了解 ANYmal-D 的詳細原理。原來,真正的羽球機器人根本不是「人形」,而是一台具備三自由度關節的「四足」機器人。

如果你想更深入了解,Perplexity 的「實驗室」功能,還能直接生成一份包含圖表、照片與引用來源的完整圖文報告。它不只介紹了 ANYmal-D 在羽球上的應用,更詳細介紹了瑞士聯邦理工學院發展四足機器人的完整歷史:為何選擇四足?如何精進硬體與感測器結構?以及除了運動領域外,四足機器人如何在關鍵的工業領域中真正創造價值。

AI 代理人:數位世界的新物種

從開刀、揀貨、打球,到虛擬練功,這些都是機器人正在學習「幫我們做」的事。但接下來,機器人將獲得更強的「探索」能力,幫我們做那些我們自己做不到的事。

這就像是,傳統網路瀏覽器與 Perplexity 的 Comet 瀏覽器之間的差別。Comet 瀏覽器擁有自主探索跟決策能力,它就像是數位世界裡的機器人,能成為我們的「代理人」(Agent)

它的核心功能,就是拆解過去需要我們手動完成的多步驟工作流,提供「專業代工」,並直接交付成果。

例如,你可以直接對它說:「閱讀這封會議郵件,檢查我的行事曆跟代辦事項,然後草擬一封回信。」或是直接下達一個複雜的指令:「幫我訂 Blue Origin 的太空旅遊座位,記得要來回票。」

接著,你只要兩手一攤,Perplexity 就會接管你的瀏覽器,分析需求、執行步驟、最後給你結果。你再也不用自己一步步手動搜尋,或是在不同網站上重複操作。

AI 代理人正在幫我們探索險惡的數位網路,而實體機器人,則在幫我們前往真實的物理絕境。

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◆Perplexity 使用實驗室功能對 ANYmal-D 與團隊的全面分析 https://drive.google.com/file/d/1NM97…

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聊八卦可以防止我們被朋友搭便車、詐騙?——《人類文明》
天下文化_96
・2024/06/17 ・1337字 ・閱讀時間約 2 分鐘

間接互惠的要件之一:聊八卦

間接互惠(indirect reciprocity)的概念認為,受益者並不是直接回報給同一位利他的施恩者,而是會把恩惠轉給其他人。A 幫助 B,B 再幫助 C,C 再幫助 D,依此類推。於是,恩惠就能在社群裡傳出去,遲早也能回到 A 身上。種下的因,總有一天能得到最後的果。

而且這還能談到下一個層次:如果有個 Z,在 A 幫助 B 時,親眼見證了這件事,發現 A 是個慷慨的好人,他也會因為想和 A 建立關係,所以願意幫助 A。於是,就算這兩個人無法符合直接互惠所需要的「後會有期」條件,也能因為整個群體的利他行為而受益。樂於助人,自己就更可能得到幫助,至於那些不想幫助別人、只想貪小便宜的人,則是可能遭到懲罰或受到排擠。像這樣的間接互惠,是人類一種格外複雜的合作形式,需要兩項其他動物都辦不到的條件。

第一項條件是,不管互動雙方的行為是慷慨是自私,除了需要有目擊者親眼看到,還必須能把這項寶貴的資訊,分享到整個群體共有的資料池。也就是說,社群成員得愛聊八卦才行。如果大家都能知道某個人不值得信任、總是只接受別人幫助卻都不回報,等到下次這個人又碰上麻煩,社群成員就不會再伸出援手。

英文有句諺語說「騙子發不了財」(cheats never prosper),但不能說完全正確:騙子常常在短時間內還是能得逞,特別是在那些規模比較大、大家彼此比較不認識的社群;只是遲早仍然會東窗事發,讓自己名聲掃地。所以,想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件,而且無論是營火旁、或是茶水間,人類實在是哪裡都能聊。事實上,相較於其他靈長類動物是用理毛之類的活動來建立關係,人類是以閒嗑牙、聊八卦取代了這些活動。

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想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件!圖/envato

像這樣把個別成員的行為,拿來在社群裡大談特談(就像是一個由閒聊建立起的社群網路),就會打造出一套名聲系統,可用來判斷適不適合試著和某個人合作。某人對待他人慷慨大方,就能建立良好的名聲;老愛占別人便宜,也就會惡名遠揚,讓人知道以後可得敬而遠之。行為友善的人,其他人在未來幫助他們的機率也會比較高,於是在天擇的機制裡就能占點上風。所以說到頭來,仍是演化塑造了人類的心理,讓我們在意自己的名聲,聊八卦就成了確保大家別心存僥倖的機制。

在一個會聊八卦的社會裡,生活的第一守則就是要小心自己做的事;或者更重要的是,要小心自己做的事給別人的觀感。於是,人類社會也就成了一個人人都在猜測別人想法的社會——須推斷別人的動機與態度,評估自己的行為在他人眼中的樣貌,好維護自己在外的名聲。我們所謂的「良心」就是這樣的產物之一:內在的這股聲音,警告我們可能有人在看,要我們想想別人可能的觀感,好讓自己免受社會的制裁。

——本文摘自《人類文明:生物機制如何塑造世界史》,2024 年 05 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
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