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打暴力電玩一定更暴力?對角色認同程度才是關鍵!

彭 琬馨
・2016/08/09 ・1791字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 544 ・八年級

當多數學者都在討論暴力電玩到底會不會帶來暴力的媒體效果(研究論文:玩暴力電玩造成暴力行為,有什麼證據),有另一派娛樂媒介學者早就另闢新天地,開始研究電玩的聲光效果、互動性,在何種情況下會對玩家造成影響(如:打電動為什麼會上癮),除了討論電玩互動特性如何提高/減少玩家的愉悅感,還有更多研究著墨在分析遊戲的說服效果

國內少數以電玩為研究主題的政治大學傳播學院副教授林日璇就說:

「遊戲互動性會影響玩家對電玩角色的認同程度,對遊戲角色認同程度越高,說服效果也越強。」

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圖/Aleksander Dębowski@tookapic

越認同 越能對遊戲角色「感同身受」

這裡說的「認同」和大家心裡想的不太一樣。所謂認同(Identification)指的是「玩家對自我觀感短暫轉移到遊戲角色的價值上」(a temporal shift of players self-perception through adoption of valued properties of the game character),白話一點說就是「你覺得自己就是那個角色,你經歷了角色經歷的一切」,林日璇這樣形容。

為什麼認同這麼重要?

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這可能要先看看過往電玩研究領域的關注範疇。早先關於電玩效果的研究,大多引用學者 Anderson 在 2004 年提出的 The General Aggression Model(GAM)作為分析架構,GAM 認為玩家人格特質(如:具有侵略性)和電動本身的情境(如:暴力電玩),會分別透過認知、心理和侵略性影響等三種方式,對玩家產生媒體效果;也就是說,GAM 能預測具有侵略性人格的暴力玩家玩暴力電玩,相較於沒有玩的人,在短時間內會展現更多侵略性。

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根據 GAM 預測具有侵略性人格的暴力玩家玩暴力電玩,相較於沒有玩的人,在短時間內會展現更多侵略性。但研究學者對此仍有許多爭論。

互動性影響認同程度 強化遊戲效果

在電玩遊戲中,玩家透過打造遊戲角色、幫角色做決定達到與遊戲互動的效果,而這樣的「互動性」是電玩遊戲獨有的特色。林日璇認為 GAM 理論根本的問題,就是沒有把各種環境要素對玩家造成的影響納入考量,特別是電玩互動性,因此她才希望討論電玩互動性與暴力電玩之間的交互作用。

林日璇的研究發表在《傳播期刊》(Journal of Communication) ,她將媒體互動性作為電玩的「中介」變項,所謂中介意指介於因果關係中,說明兩者內在變化的假設性概念。舉例來說,互動性越高的電玩,會讓玩家越認同電玩中的角色,進而強化電玩造成的影響。

而「角色屬性」(研究以暴力/非暴力為例)在研究中則被當作「調節變項」進行測試,也就是說,如果玩家打了暴力/非暴力的遊戲,角色屬性會調節遊戲對玩家造成的結果,打了暴力電玩變得更暴力、打了非暴力電玩也會變得更不暴力一些。

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在這個以 2 x 2 實驗法進行的研究中,林日璇將 GTA4 當作實驗電玩,操控遊戲中的暴力變項,實驗透過問卷找到 169 位介於 19 到 31 歲間的合格受測者參與實驗,讓受測者以觀看或真實體驗的不同狀態來控制電玩中的互動性。最後研究發現,電玩互動性的程度高低,會影響電玩造成的暴力效果,對電玩角色的認同程度也會強化/減少遊戲的說服效果。

讓你真實體驗 你更容易相信

透過互動加強角色認同,強化遊戲帶來的媒體效果,類似應用不只在電玩中出現。2015 年 4 月,BBC 曾推出一款名為《敘利亞之旅》(Syrian Journey)的新聞遊戲,它將第一手新聞素材製成新聞遊戲,讓人們透過選擇參與體驗難民流亡、逃離戰亂的經歷。例如,當難民要逃出敘利亞,第一件事就是面臨路線與工具的選擇,每個選擇都會讓後面的結果有所不同,每個決定都是艱難而重大的考驗,讀者可以透過遊戲體會難民既要逃難、又要面對的艱困選擇。

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敘利亞之旅互動畫面。

遊戲發出後引來不少媒體抨擊,認為這類消費難民的作法非常不可取。假若我們先把新聞到底該不該遊戲化的問題放一邊,真的去玩一次,你會發現,比起上千字的文字敘述,《敘利亞之旅》更能體現難民逃亡過程面臨的艱困與掙扎。「透過玩讓你經歷,你更能理解他(遊戲角色)的情緒」,林日璇說,會有這些效果,都是因為玩家在互動過程中「認同」遊戲角色,經歷遊戲角色的各種苦難,因而更能理解無家可歸的困境。

如果每回你想起電玩,只想到它如何暴力、如何成癮,以及後續可能帶來的負面影響,也許永遠都無法看見,原來電玩也能有如此積極的一面!

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彭 琬馨
32 篇文章 ・ 1 位粉絲
一路都念一類組,沒什麼理科頭腦,但喜歡問為什麼,喜歡默默觀察人,對生活中的事物窮追不捨。相信只要努力就會變好,相信科學是為了人而存在。 在這個記者被大多數人看不起的年代,努力做個對得起自己的記者。

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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鑑識故事系列:德國免費電玩,邀玩家扮法醫
胡中行_96
・2023/03/20 ・1664字 ・閱讀時間約 3 分鐘

本系列以往藉由講解真實案件,來分享鑑識科學;這篇則摘要免費電玩的虛構情境,鼓勵讀者親自體驗辦案。2023 年 1 月的《國際法醫期刊》(International Journal of Legal Medicine),介紹了一款德國漢堡開放線上大學(Hamburg Open Online University)的遊戲,名叫「Adventure Legal Medicine」(非官方中譯:法醫歷險)。論文詳述開發過程與教學功能,還強調玩家不管有無醫學知識,皆能輕易上手。[1]

=========微劇情,防雷線=========

想避開遊戲情境簡介的讀者,請跳過圖片後的第一段,謝謝。

電玩《Adventure Legal Medicine》的繪畫風格。圖/參考資料 1,Figure 1(CC BY 4.0)

情境設定

依照學習的領域,此遊戲有下列 5 個故事情境,可供選擇:

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  1. 估計死亡時間(time of death estimation):有人死在公寓裡。玩家必須選取正確的驗屍工具,例如:直腸體溫計(rectal thermometer)或神經反射錘(reflex hammer),來推估死亡時間。[1, 2]
  2. 體外驗屍檢查(external post-mortem examination):河岸上死者的某些身體部位,藏有非自然死亡的線索。[1]像是顱骨和手肘擦傷等,都有待玩家一探究竟。[2]
  3. 鑑識人類學(forensic anthropology):森林裡,散落著人類骨骸。觀察並測量骨頭,以推估年紀、性別和身高。將結果拿去跟失蹤人口的檔案比對,玩家或許就能找出死者的身份。[1]
  4. DNA親子鑑定(DNA analysis/paternity test):不知從哪迸出 4 個人,想繼承情境 2 那名死者的巨額財產。[1]玩家得從唾液樣本,分析他們的 DNA,判斷誰才是真有血親關係的子嗣。[1, 2]
  5. 解剖、酒精與藥物(autopsy/alcohol and drug influence):玩家幫車禍死者體外驗屍;解剖以檢查器官;並進行毒物學分析。最後,判讀以上檢查所得的結果。[1]

開發過程

這個遊戲是鑑識病理學家、鑑識人類學家、心理學家、醫科學生、遊戲工程師和插畫藝術家,共同合作的結晶。類似於商業開發的線上遊戲,產品正式釋出之前,得先找人來封閉測試。2 名分別為 25 和 49 歲的男性;以及 21、25 與 54 歲的 3 名女性,率先嘗試情境 1 和 2 的前期測試版。研發團隊根據他們的感想與建議,改進遊戲,並設計情境 3。接著,請 40 名醫學系的學生,操作情境 1 至 3 的測試版。另外,其他不同教育程度的學生,作為一般大眾的樣本,也受邀試玩。最終統合大家的評論後,團隊設計出情境 4 和 5 的遊戲。[1]

嚴肅遊戲

德國研發團隊將產品定位成「嚴肅遊戲」(serious game),以教學而非娛樂為主要目的,而且在視覺上多採灰階,來保持中性。[1]筆者試玩了一小部份,又觀賞攻略影片,覺得繪圖和音效雖不華麗,但頗為用心。由於遊戲全程都有電子版的課本唾手可得,玩家本身無須具備專業知識。每個階段結束後,還能透過小測驗,了解學習成效。對相關科系而言,也可用於輔助教學或自學。從 2020 年 1 月在 Google Play 上架以來,有數千人下載,並獲得平均 4.5 星的評價;可惜不曉得線上網頁版的使用人次。[1]下面是此遊戲的基本資料、連結與攻略,歡迎讀者分享闖關心得。

Adventure Legal Medicine

  • 名稱:Adventure Legal Medicine[1](英文別名:Forensic Medicine Adventure;德文名稱:Abenteuer Rechtsmedizin)[2]
  • 對象:醫學相關科系的學生及一般愛好者。[1]
  • 語言:英文和德文。[1]英文版的故事敘述,用字不難;但基於辦案的情境,勢必會出現骨骼、基因等,鑑識科學常見的專有名詞。
  • 行動裝置版:僅支援Android系統的平板電腦和手機;沒有 iOS 的版本。請點超連結下載,或上Google Play搜尋「Abenteuer Rechtsmedizin」。[1]
  • 線上網頁版http://elearning.uke.de/HOOU/RechtsmedizinSeriousGame/ (完全載入後,可以按下方代表德文的「DE」,將語言改為英文「EN」。)[1]
電玩《Adventure Legal Medicine》英文版,前 4 個情境的攻略。影/參考資料 2

  

  1. Anders S, Steen A, Müller T, et al. (2023) ‘Adventure Legal Medicine: a free online serious game for supplementary use in undergraduate medical education’. International Journal of Legal Medicine, 137, 545–549.
  2. SLY MobileGaming (15 JAN 2021) ‘Forensic Medicine Adventure Abenteuer Rechtsmedizin | Point and Click Game Walkthrough’. YouTube.
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胡中行_96
169 篇文章 ・ 67 位粉絲
曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。

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無法脫離「小大人」的角色?聽聽內心孩子的聲音,別再背負不屬於自己的責任——《不願放手的父母,過度涉入的你》
遠流出版_96
・2019/10/17 ・3766字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 470 ・五年級

  • 作者: 吳姵瑩

本文摘錄自《不願放手的父母,過度涉入的你》探討有關個人界限、家庭關係對個人造成的影響。本文著重討論家庭中常扮演重擔的「小大人」角色。

有一天,課程上的學員 Peggy 在自我探索時,發現自己身上有小大人的角色。她問我:「老師,我真的有這個角色嗎?可是我承認這個角色真的好嗎?」

你是一個責任都往自己身上攬的小大人嗎?圖/Pexels

親愛的,困惑、猶豫的感受,在自我探索中很常發生。我們都會在面對自己真實的感受時,感覺到強烈的恐懼和不安;因為這就像是一股指責父母的壓力,似乎因為父母不盡職,而讓你背負某種責任和壓力。

你會一直要自己替別人著想,自我催眠:「能力好就責任大,因為我是家中的長子/長女,所以我承擔責任是應該的,長子如父、長女如母,這本來就是理所當然的。」

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可是這個小大人的角色,有時候會是一輩子的,它除了犧牲你的童年,還可能會一路挾持你的青春歲月到終老。有的小大人會以為:只要我的弟弟妹妹都開始工作,也許就能解脫了,但事實往往不然。

家庭的問題,老大是被期望的「小大人」

過度的責任感有時就是壓垮自己的最後一根稻草。圖/Pexels

Peggy 年近六十,和先生兩人都已退休。她工作了一輩子,開始希望能享清福,但卻發現自己並不快樂,有很多照顧的責任和壓力。她有一個快九十歲的老母親,還有事業有成,卻還是「需要幫忙」的弟弟妹妹。甚至遠在歐洲的妹妹一通電話打來,她就會拋家棄子地飛過去幫忙。

「我有時候覺得自己是所有人的媽媽:老公的媽媽、孩子的媽媽、媽媽的媽媽,甚至也是弟弟妹妹的媽媽……

她有點無奈地說著,話語中卻帶著一絲絲驕傲,像在說著有很多人需要她,她還是精力旺盛,即使六十歲了也還是很有功能。

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但是,這個小大人的形成,背後卻有著強烈的委屈和辛酸。

「我印象好深刻,小學三年級的時候,我放學後跟同學在公園裡玩遊戲玩得很開心,晚了半小時回家;回家後媽媽很生氣地甩了我一巴掌,痛罵我一頓。確切的內容我已經忘記了,只記得自己覺得做錯事,還有媽媽說的那句話:『妳知道家裡有多少張嘴巴等妳吃飯嗎?』以及轉過頭時,弟弟妹妹無助的眼神。」

她在那瞬間忘了自己的委屈和無助,只留下巨大的罪惡感和責任感。她也明白:從那一刻起煮飯、照顧弟妹,還有盯他們的功課都要由她一手包辦,她不再擁有童年。

有時候孩子們也變成大人們無助之下發洩的對象。圖/Pexels

父親後來得知這件事,只淡淡地說了一句:「小孩子就想玩,讓他們晚一點吃飯有什麼關係。」但似乎也於事無補,因為父親實際上沒幫上任何忙。她繼續忙碌做事,只為了讓母親開心和安心。

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在 Peggy 的父母關係中,母親其實是孤單且不被理解的。

在農業時代,做媳婦的總是要張羅許多事情;但每次做決定後,先生卻都是淡然又不以為意,只覺得太太把很多事情放大檢視,只想息事寧人,自己卻不一定幫得上忙。失望的母親只能將期許或擔憂分配給孩子,也愈來愈少向自己的先生求助,轉而開始在大女兒身上找寄託。

被「責任感」淹沒,又害怕不再被需要

Peggy 是家中最早懂事的孩子,即使一開始對自己不能跟同齡孩子一樣玩樂有所埋怨,也總是羨慕身旁年齡相仿的孩子可以自在享樂,也可以只專注於自己的學業;但終究,她還是會覺得自己的辛苦跟母親的苦比起來根本不算什麼。

自此,即使年齡和歲月增長,她依舊對弟妹的事情一手包辦,弟妹也將一切視為理所當然,需要幫忙的時候才會想到姊姊。先生經常為此對她感到憤怒,因為她總是為了弟妹而丟下先生。在先生終於跟她大吵、要求離婚時,她才真正意識到自己的多重角色,並開始正視這件事。

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有時即便想要離開被綁住的自己,但只要想到以往的經驗,就選擇不掙扎,因為不想再受傷。圖/pixabay

親愛的,從家族系統的角度來看,「小大人」的角色已經讓家庭結構失衡。在早期的環境裡,有許多不得已的因素讓長子/長女成為超級照顧者;但到了一定年紀,就應該要讓自己卸除這個角色。

然而,困難之處就在於:「我很怕自己不再被需要」、「我不忍心不去幫他們,放他們變成那樣」、「如果我不去做,我媽一定會說『妳這個姊姊是怎麼當的』」等等,諸如此類的自我內言。

過度負責的傾向,加上渴望被認可和需要的習性,讓「小大人」們難以從這個角色中跳脫,而容易被他人言語使喚甚至勒索。

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心中仍存在著一個被禁錮的孩子。圖/pixabay

你往往會很容易感到內疚,會因為過往發生的某次(或不只一次)家庭事件,而學會用照顧與順應性高的特質來保護自己、掩蓋自己心中真實的想法和渴望。

使事過境遷,你已經不再需要當小大人,可以真正傾聽內心聲音,還是會有回不去的感受—─因為在你心中,仍存在著一個被禁錮的孩子

永遠無法突破「能者過勞死」的窘境?

當一個孩子長期穿戴保護機制,也就是扮演小大人的角色,其實會違反孩子發展的狀態。

玩樂能刺激成長的過程,並豐富孩子的內在創造力;當孩子不能真實做自己,就會出現許多否認機制,包括:否認自己、否認內心感受,甚至是否認認情感連結與關係。所以就算有許多人圍繞在身邊,你仍會感覺到空虛與空洞,因為你並沒有真正接觸到自己,更沒有真正被理解。

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愈是能幹負責的人,身旁就愈容易環繞失功能又看似脆弱無助的大寶寶。圖/GIPHY

然而,基於關係的互補性,愈是能幹負責的人,身旁就愈容易環繞失功能又看似脆弱無助的大寶寶,或者難以對自己行為負責又任性的小孩。

因此,你便容易在一邊付出、一邊感覺被需要而滿足的同時,因他們視一切為理所當然而感到憤怒,或者指責他們不知感恩;卻又在他們需要你的時候,馬上飛奔過去。

孩子有時也會成為夫妻關係互補性中的補償。當太太總覺得有事要發生、總是想要未雨綢繆,先生卻總覺得那沒什麼、沒什麼好大驚小怪的。久而久之,這個家就似乎是太太在操持。

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當太太過於勞累又缺乏支持,孩子就會一躍而入成為支持與協助母親的角色,補償家庭裡失衡的關係結構。

所以,你該怎麼做呢?

盡力成為最好的自己

請讓自己時時保持自覺。我們的確不可能把所有的角色都當好,所以時常傾向當我們最習慣、最有成就感,或是得罪最少人的角色。因此,有可能出現一些弔詭的現象,例如:努力當好「姊姊」,而忽略了「妻子」的角色。

真正讓你恐懼的,就是再度籠罩在小時候那無助的罪惡感中。圖/GIPHY

也因為,我們讓自己困在那個想要玩樂的孩子的罪惡感中,因此不管被使喚,或感覺被勒索,都是因為我們的情緒早在童年就被挾持,讓我們無法放過自己、不允許自己有一絲懈怠。因為真正讓你恐懼的,就是再度籠罩在小時候那無助的罪惡感中。

當你可以看向自己,看向這已經長大的孩子,同時看向弟妹,看見他們都已經成年,你可以不斷提醒自己:他們已經是有能力的成年人,你也不再是需要依靠父母而生的孩子。你不用再汲取父母的認可,來確保自己安全無虞。

有許多人在步入中年後,會開始能夠鬆動身上小大人的角色。大部分原因是,他們終於認知到父母對孩子的需求沒這麼大;或是父母開始能夠彼此相處,因而減少了對孩子的責備與關注力,讓孩子得以獲得「做自己」的空間。

所有人的內心都有一個孩子,渴望擁抱也想要任性幾回。圖/Pixabay

所以親愛的,當你看懂這一切,請你抱抱內在小孩。玩樂向來是孩子的語言,孩子不該因為玩樂被處罰,而是需要被好好理解和擁抱。當你的罪惡感又升起時,請你想想內在小孩的無助,抱抱他並且告訴他:

「你已經很棒了,你不用做這麼多,這不是你的責任,放心吧!」

一次次讓自己更安心,也一次次肯定自己的價值,你最後就能脫離「小大人」的角色。

全文摘自《不願放手的父母,過度涉入的你》,2019 年 5 月,遠流出版

 

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遠流出版_96
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