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美國新總統川普該上的六堂科學課(下)

鄭國威 Portnoy_96
・2016/11/08 ・3794字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 564 ・九年級

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川普當選第四十五任美國總統。圖/By Gage Skidmore, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=38720271
川普當選第四十五任美國總統。圖/By Gage Skidmore, CC BY-SA 3.0, wikimedia commons.

11/9 更新:美國人民已經做出選擇,川普當選第四十五任美國總統,本文標題隨之更改。

編譯 / 鄭國威

在台灣的我們雖然只是隔山觀虎鬥,但這次美國總統大選真的是史無前例大亂鬥,而且不管鬥勝的人是誰,當上總統後,勢必在全球掀起極大的海嘯,台灣也是波及的範圍,應該算是「海景第一排」。因為政治牽動著政策,而科學時常淪為犧牲品或玩物。如今結果已經揭曉,川普當選。我們再一起看看《科學》期刊給下一任美國總統的六堂課,如果你還沒看過上篇,請先看完再接著看這篇!

接下來三堂課,分別是「痴」、「智」、「直」

第四堂課:昂貴的「痴」心

Brain lifting barbell. Mind power concept.

「大腦是個好東西,每個人都該有一個。」

我們愛說這略帶調侃意味的句子,來回應生活中那些難以溝通、理解的人事物,其實我們自己的大腦也都面臨著「淡出」與「漸弱」的風險,誰也說不準哪一天我們會否也成為電影《我想念我自己》的故事主角。

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隨著電腦演算力大規模提升,光遺傳學(Optogenetics)等多種新工具加速發展,研究人員對大腦理解越來越深。大腦裡 860 億個神經元彼此之間有數以兆計的連結,控制我們如何理解、記憶、運動、跟睡眠,而我們的經驗、生活型態、受過的傷害和疾病,都在不斷重新雕塑神經元網絡。過去曾以為神經元數量在出生後就不會變了,但現在我們知道某些腦區的神經元會持續生長。現在,研究者已經能夠調控神經元並觀察他們運作的即時樣貌。

《科學》期刊指出到 2025 年,可能多達 7 百萬美國人都受阿茲海默症之擾。
《科學》期刊指出到 2025 年,可能多達 7 百萬美國人都受阿茲海默症之擾。

要是我們的大腦生病,很難避免鉅額的開支,個人與政府的負荷都很重。《科學》期刊指出到 2025 年,可能多達 7 百萬美國人都受阿茲海默症之擾,導致記憶力下降、性格改變、理智不再,受苦而終。在 2016 年,為了醫治與照料阿茲海默症與其他較罕見的失智症患者,總花費就達到 2360 億美元,其中政府的健康方案就負擔其中的三分之二。老年人這端尚且如此,幼童這端的大腦問題又是另一番挑戰,從 2002 年到 2012 年,自閉症的患病率增加了 123% ,每 68 名美國兒童中,就有 1 位有自閉症,而因此,這些家庭每年估計得花 60,000 美元來應對。

腦的問題不僅於此,例如,學校裡學生的學習障礙已經是一個大問題、無家可歸者、吸毒者、監獄的囚犯罹患精神疾病越來越普遍,運動員的腦震盪不容輕忽,從戰場上歸來的美國軍人同時面對生理上的腦創傷和心理上的創傷後遺症,這些問題都有賴更有效的診斷跟治療,帶來更大的改善。

美國總統歐巴馬所開啟的「BRAIN Initiative」計畫是否能在新總統上任後持續運作,仍有待觀察。圖/Open Knowledge@flickr
美國總統歐巴馬所開啟的「BRAIN Initiative」計畫是否能在新總統上任後持續運作,仍有待觀察。圖/Open Knowledge@flickr

下一任美國總統需要擬定計畫,提升照顧老年人腦部疾病的支出,並決定腦研究預算的優先分配。2014 年以來,美國聯邦機構花在歐巴馬政府提出的「先進創新神經科技腦研究計畫」Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies Initiative,簡稱 BRAIN Initiative)上投入了 7.5 億美元,下一任政府要決定接下來是要繼續還是改弦易轍,另一方面倡議團體也在積極運作,希望政府投入更多研究經費來解決從腦癌到阿茲海默症等各種腦的大哉問。

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2016 年投入在阿茲海默症上的資金增長了大約 3.5 億美元,明年美國國會預期將支持同規模的增長,而同時,許多執法機構正在找更多資金,來支持監獄與刑事司法程序相關的精神健康計畫,這代表下一任美國總統要能在反擴增預算的氛圍下,平衡這些相互競爭資源的計畫,尤其是在諸於醫療保險計劃強制支出日益增加,可用資金受限的前提下。這動輒得咎的處境,有請下一任美國總統川普好好思量。

第五堂課:淘汰工人的人工「智」慧

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「那一天,人類終於回想起了,曾經一度被他們所支配的恐怖,還有被囚禁於鳥籠中的那份屈辱。」

這是《進擊的巨人》中的經典名句,也很適合用來替人工智慧時代揭幕。

日益強大的處理器,搭配上能夠從海量數據與現實世界中尋找模式的複雜演算法,讓人工智慧的許諾從科幻一步步落實在我們的生活,例如你的電話現在聽得懂你在說什麼,你的車子可以自己上路(或許還能幫你判斷對方車子板金厚度)。而今年三月,Google 的 AlphaGo 擊敗韓國圍棋棋王,跌破許多 AI 專家的護目鏡。現在 AI 更能準確識別圖像、協助作出投資決策、控制交通流量與能源系統,或者讓廣告主投放更精準的廣告等。

AlphaGo 與南韓棋士李世乭的對弈實況截圖。圖/Prachatai@flickr
AlphaGo 與南韓棋士李世乭的對弈實況截圖。圖/Prachatai@flickr

儘管專家表示,要做出能比肩人類的人工智慧還要好幾十年,但一些特定用途的 AI 應用已經對社會產生影響,例如無人自動駕駛車、醫療指導機器人等等,可以提高勞動效率、創造利潤豐厚的新市場,減少交通事故傷亡與看病時的誤診。

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有令人引頸期盼的一面,也有麻煩的一面。更多的公司將採用 AI 取代員工,越低階的工作越可能被淘汰,經濟階級上的不平等可能因此加劇。另外,我們將決策權交給機器,也會帶來複雜的倫理、法律跟監管問題。無人自駕車出車禍,誰負責?軟體搞砸了投資組合,找誰賠?傳感器在錯誤的時間切換紅綠燈,誰的錯? 更別提戰場上的自主殺傷性武器了,槍砲自己開火了之後,誰扛?

下一任美國總統將做出許多關於人工智慧的決定,舉例來說,眾多企業都迫不及待想讓每條路上都跑著自駕車,每片天空都飛著無人機,因此希望美國聯邦監管機構可以趕快把規定講清楚說明白。另外,美國政府該投資多少錢在研究人工智慧上呢?目前每年投資約十億美金,夠不夠?政府也必須密切關注人工智慧對經濟、勞動、和國家安全的影響,不然一旦出大包,波及的可能是全地球。

第六堂課:對風險的「直」覺反應才危險

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專家預測風險,靠得是數據,而普通人則多半靠直覺,但兩者都可以「騙」很大。

奧瑞岡大學的風險心理學研究者保羅斯洛維克(Paul Slovic)認為兩種形式都有利,亦有弊。靠直覺的問題很顯著,例如我們會高估駭人事物出現的機率,並且低估我們已經熟悉的風險事故,例如 911 恐怖攻擊之後,恐怖份子又奪走了數百名美國人的生命,很恐怖對吧?但在同一段時間,死於汽車事故的人超過 50 萬,死於心臟病的約有 8 百萬,這些更大規模的致死原因我們倒是習以為常。

好吧,或許恐怖攻擊跟汽車肇事與心臟病無法相提並論,但你會發現,我們對於其他人道危機,如數十萬人正在經歷的飢餓、貧窮、與喪生,其實也蠻無感的。斯洛維克認為我們對這類大災難數據的反應太輕微。另外,像是氣候變遷導致的經濟問題、公共衛生衝擊,這種緩慢發展且影響的地區很廣的威脅,我們也總是低估。因此,下一任美國總統起碼要明白別靠著直覺的評估來辨識風險的程度。

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另一方面,專家的風險評估有時就像披上數學外衣的謊言,因為下判斷的那刻,專家也得決定哪些數字才是要緊的,以及要用什麼方式來表達風險的程度。

舉例來說,如果有毒化學物質外洩,專家可能僅以預期死亡人數來描述風險,而這數字通常看起來很小,但換個方式,若改用罹患某種罕見癌症的機率可能會提升多少來描述風險,這數字看起來就會很大,而造成的公眾認知也會截然不同。專家自己也可能有各自的偏頗跟意圖推動的目的,從而影響了我們對風險的認知。

對一位總統來說,若對風險有錯誤的認知,將造成反應過度或反應不夠,有可能因此搞了一些只是讓人們感覺良好,但其實要花大錢又沒效率的政策,更別提可能造成禍害。

總統與公眾溝通風險的方式,就是在散播恐慌與維持社會冷靜之間做選擇。

若能預先、實事求是地做好風險溝通,而非承諾做到百分百保障,更能幫助人們做好準備,以面對無法避免的災難。總會有人要求過度的政策來應對威脅,唯有做好風險溝通,才能減少這種要求。

要做到這點,公眾得要信任這位總統,而我們都知道公眾信任難以掌握,「得之我幸,不得我命」。《科學》期刊建議準總統學學風險心理學,免得撞上民意之牆。畢竟各種已知的風險議題(恐攻、國際紛爭、國內犯罪暴力、流感與傳染病、自然災害)就已經夠累了,虎視眈眈的新科技議題(DNA 編輯、無人自駕車)又即將撲來,未來美國總統的重要任務就是正確地評估風險、與公眾溝通、提出有感的政策贏得選民、產業、以及從地方到聯邦的議員支持。

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圖/By Image by VectorOpenStock.com, CC BY 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=50667044
圖/By Image by VectorOpenStock.com, CC BY 3.0, wikimedia commons.

沒有完美的政治人物,這次的美國總統當選人川普顯然也離完美很遠,但像美國這等大國,其決策仍將會影響台灣以及全世界,就讓我們密切關注,期待新美國總統川普會怎麼做吧!

  • 《科學》也用簡單的影片來總結這六堂課,直接點擊觀看!

 

原始報導:David Malakoff & Jeffrey Mervis, Science lessons for the next president, Science, 2016.10.20.

文章難易度
鄭國威 Portnoy_96
247 篇文章 ・ 1182 位粉絲
是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。現為泛科知識公司的知識長。

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來點刺激的研究!吃下這朵蘑菇就可以通靈、戒菸酒還能止痛……?
PanSci_96
・2024/04/11 ・6745字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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有人在討論大麻合法化,那迷幻蘑菇呢?

迷幻蘑菇這個吃了會 chill 的酷東西在國內歸屬於第二級毒品,但全世界用這玩意兒的人可不少。

它不只會出現在墨西哥的通靈體驗,神經科學家也認為它可以用來研究大腦;精神科醫師想看看它對精神疾病的療效;甚至連專門查禁毒品的 CIA,都曾經想要「利用利用」這個好東西! 迷幻蘑菇有多神奇?裡頭的「裸蓋菇素」除了讓你 chill,還有哪些神奇效果?

人類使用迷幻蘑菇已經九千年了?

九千年前就有人在吃迷幻蘑菇?

有歷史學家認為,這類致幻菇早在距今九千年前,就已經是北非原住民愛不釋手的好物,他們甚至還把菇菇們刻到岩畫裡。中美洲則有阿茲特克人當嗑菇代表,嗑的是一種名叫⋯⋯teonanácatl 的東西。我也不會念,反正大概是「眾神之肉」的意思。如今我們知道,當時他們使用的就是墨西哥裸蓋菇。當時人們認為用了它,就可以和神明溝通無礙了。

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中美洲阿茲特克人認為用了墨西哥裸蓋菇,就可以和神明溝通無礙了。
圖|PanSci YouTube

1950 年有人驗證了這件事,真菌學家高登・沃森為了更瞭解墨西哥裸蓋菇的神奇之處,來到墨西哥南部的瓦哈卡州,見證馬薩特克民族的薩滿儀式。之後,沃森的好友亞伯特・霍夫曼從這些墨西哥帶回的菇中,成功萃取出「裸蓋菇素」和「脫磷酸裸蓋菇素」。他們將藥丸送回瓦哈卡,交到了負責執行秘密儀式的巫師莎賓娜手中。1 看到莎賓娜親自服下這顆「仙丹」後回報的體驗,霍夫曼等人大喊「警察杯杯就是它」(逼)——看來古老儀式的通靈效果,八九不離十就是裸蓋菇素在那邊作怪。

不只通靈巫師,連 CIA 也想好好利用迷幻蘑菇!

裸蓋菇素的研究引起了美國中央情報局 CIA 的注意,不過不是因為什麼違法亂紀的問題,而是他們⋯⋯也想「瞭解更多」!1950年代 CIA 有項名為 MK-Ultra 2 的精神控制計畫,希望找到一些可以作為吐真劑、審訊和行為操縱工具的潛力藥物。他們的實驗藥物包括裸蓋菇素、迷幻藥 LSD、嗎啡、海洛因、一種萃取自仙人掌的致幻劑麥斯卡林等,並在監獄、醫院、學校,甚至從巧立名目的慈善基金會裡招募試驗對象。3

結果不試不知道,一試嚇一跳,裸蓋菇素的幻境令許多人為之瘋狂。據傳,曾參與這項實驗的美國歌手羅伯特・亨特曾經這樣點評這個奇幻旅程:「看在上帝的份上,請允許我保持精神錯亂吧。」雖然如此,MK-Ultra 計畫後來還是受到負評居多,畢竟這當中許多藥物都有危害健康的可能性,違反了法律裡的知情同意權之外,也踩了人道底線。

1950年代 CIA 有項名為 MK-Ultra 的精神控制計畫,希望找到一些可以作為吐真劑、審訊和行為操縱工具的潛力藥物。
圖|PanSci YouTube

除了被強迫食用,很多人也「自願」嗑菇?

1960 年代的哈佛大學心理學家蒂莫西・利禮,就在經歷過致幻菇帶來的深刻體驗後,馬上回到哈佛建立「裸蓋菇素計畫」,利用實驗室製作的裸蓋菇素,與團隊夥伴在美國麻州一棟豪宅的客廳裡集體嗑菇。

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利禮不只邀請當時主要的宗教研究者休斯頓・史密斯,以及英國作家奧爾德斯・赫胥黎加入,還前後找來了超過兩百位的受試學生。後來有大半的參與者認為,這不僅是一趟愉快的旅程,還改善了他們的生活。而且,利禮自己也嗑了一些裸蓋菇素,對此他曾解釋,研究者得跟受試者處在相同的精神狀態中,才能在實驗發生的那一刻,理解對方經歷了什麼。嗯⋯⋯真是個好藉口?但有部分人士擔心「研究致幻劑」和「促進娛樂用途」之間的界限被模糊了,也高聲疾呼研究計畫可能變相成為某種群嗑派對⋯⋯欸不是,根本就是啊!後來他與團隊中的學者夥伴,也確實陸續遭到解雇。4

「研究致幻劑」和「促進娛樂用途」之間的界限被模糊了,研究計畫可能變相成為某種群嗑派對⋯⋯
圖|giphy

所以,裸蓋菇素到底真的對身心靈有好處,還是只是讓你 chill 的迷幻藥?別急,先讓我們看看如果接觸到迷幻藥,我們的身體會產生哪些變化。

迷幻蘑菇是毒還是藥?

迷幻藥物有哪些?

除了裸蓋菇素以外,一般所說的致幻劑或迷幻藥物,還有麥角酸二乙醯胺 LSD、仙人掌毒鹼、搖頭丸 MDMA 或大麻等等,它們都能讓人產生幻覺、改變意識、扭曲知覺和情緒。5 這些具有精神活性的物質,能夠穿越血腦屏障、直接作用在中樞神經系統上,改變大腦神經的傳導。6

一般所說的致幻劑或迷幻藥物,除了裸蓋菇素以外,還有麥角酸二乙醯胺 LSD、仙人掌毒鹼、搖頭丸 MDMA 或大麻等等,它們都能讓人產生幻覺、改變意識、扭曲知覺和情緒。
圖|giphy

人們會迷戀致幻劑,通常來自於使用後思想和情緒因而改變的效果,或是體驗到情感與精神上不可名狀的愉悅。於是有些人服用這類藥物,便是為了改善心理狀態,或是緩解疼痛和壓力。

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那麼,吃下裸蓋菇素會有什麼反應呢?

這玩意吃了之後,除了造成精神層面的影響,不少研究都指出在生理方面會導致血壓上升、心率加快、瞳孔放大、視覺扭曲等方面的可能變化,也曾有調查發現,近四分之一的體驗者出現嘔吐和噁心等症狀。緊隨其後的,則是放鬆、暈眩、欣快感和視覺增強等知覺扭曲。美國國家藥物濫用研究所 NIDA 的官方資料則是提到,服用這類致幻劑,人們的行為可能會產生快速波動,比方說從激動好鬥到鎮靜放鬆。聽起來要麼嗨嗨的,要麼就是有點 chill,沒什麼不得了的,但如果劑量沒有把控好,或因為身體條件等因素,也可能會發生心律失常、癲癇、肌肉強直或急性腎功能衰竭等問題 7

為什麼裸蓋菇素能有迷幻的效果?

事實上造成迷幻感的主角並不是裸蓋菇素本人。當裸蓋菇素進到體內,會經過去磷酸化反應後形成「脫磷酸裸蓋菇素」。這個脫磷酸裸蓋菇素能和大腦皮質錐體細胞上的血清素受體 5-HT2A 結合 8,進而阻斷大腦前額葉皮質處、包含預設模式網路在內的諸多神經傳導。這邊提到的預設模式網路指的是一個存在於大腦內的網路,連接了許多區塊。與「自我意識、自我參照、內省」的腦部活動有關,通常在你放空、陷入回憶時,沒有明確任務時,這片網路就會自動開啟。而當你開始處理有目標的重要任務時,這個網路又會關閉。這樣你就知道這個網路為什麼會被稱為「預設模式」。

當裸蓋菇素進到體內,會經過去磷酸化反應後形成「脫磷酸裸蓋菇素」。
圖|PanSci YouTube

預設模式網路過度活躍,可能會導致焦慮。反過來說,當裸蓋菇素降低預設模式網路的活性,就會關閉這種自我反思的內省行為,人們的自我邊界變得模糊,導致一種「自我溶解」的感覺,放大對周圍世界和他人的開放性和連結感。這種自我意識的減弱,可以促使人們突破固有的思考模式和行為模式,使他們能夠從更廣泛、更整體的視角來看待自己和世界!

沒錯,有看過 EVA 一定馬上發現,這不就是人類補完計畫嗎!碇源堂你還造什麼使徒,直接把裸蓋菇素發下去啊!

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迷幻蘑菇的好處?

迷幻蘑菇能帶來好處嗎?

看到這裡,是不是覺得裸蓋菇素除了帶領人類進入超現實的世界,還有⋯⋯通靈之外,似乎沒什麼太大的用處?

事實上,最近幾年陸續有證據指出,在醫療監督下對病患施予裸蓋菇素,用來治療某些精神疾病是有潛力的。比方說,它能改善強迫症患者在情緒、社交、工作與生活品質上的表現 9,也能減輕憂鬱症狀長達兩週的時間 10,甚至對「重度或難治型憂鬱症」也有用。

迷幻蘑菇甚至能反過來解決患者對其他物質的濫用問題。在以裸蓋菇素輔助的心理治療中,酒精成癮患者大量飲酒的天數明顯下降。11 至於菸癮,接受兩到三次中度至高劑量的裸蓋菇素後,老菸槍們居然能戒除菸癮長達十六個月以上。12 更驚人的是,不只有菸酒,服用中高劑量的裸蓋菇素,竟然也有機會減少大麻、鴉片類藥物和興奮劑的用量。13

欸等等,迷幻蘑菇為什麼對戒菸、戒酒有幫助?

研究發現,施用裸蓋菇素也能降低情緒中心杏仁核的活性,促使情緒穩定。更能提升大腦神經可塑性,讓神經網路功能性連接能力變得更強。14 這意味著什麼呢?答案可能就是「靈活」這兩個字。

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明明嗑了迷幻藥的人看起來就超鏘(ㄎㄧㄤ),到底關靈活什麼事?大腦某些高階網路的功能異常,是促成物質濫用的元兇。15 像是執行網路,是由背外側前額葉皮質和頂下迴組成、與「操縱外部資訊」有關,還有警覺網路,是以前額葉皮質和前腦島作為關鍵連接點,負責處理外部刺激和內部訊號、分配注意力資源。16

大腦某些高階網路的功能異常,是促成物質濫用的元兇。
執行網路,是由背外側前額葉皮質和頂下迴組成、與「操縱外部資訊」有關。
圖|PanSci YouTube
警覺網路,是以前額葉皮質和前腦島作為關鍵連接點,負責處理外部刺激和內部訊號、分配注意力資源。
圖|PanSci YouTube

過去有研究發現,裸蓋菇素的使用,能降低這些網路過度活躍的問題,輔助治療物質濫用和憂鬱症。由於這些網路往往有著豐富的 5-HT 受器,加入裸蓋菇素能和這些受器作用,讓大腦任務之間的切換變得更靈活、更不受既有框架的約束。

迷幻蘑菇還能治療許多疾病?

除了精神上的難題,嗑菇還能解決一些生理症狀。主要是疼痛方面的困擾。

例如一旦發作,會出現比一般頭痛更難受,痛到想把頭給砍下來的「叢發性頭痛」。這個叢發性頭痛相當特別,它的痛點通常集中在一側眼眶周圍或顳側,也就是太陽穴附近,還常常伴隨同側眼結膜充血、流鼻水、流淚等等的症狀。而且有別於偏頭痛,叢發性頭痛在休息的時候會顯得更痛,甚至大多數就像設了鬧鐘一樣,會定時發作。17 目前在一個小小的試驗中,研究者就發現,服用裸蓋菇素可以大幅降低這種頭痛的發作頻率。18

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幻肢痛指的是截肢患者明明手臂或腿部被切掉了,卻還是能感覺到「那個部位」隱隱作痛。目前認為這種奇異的疼痛,可能源自大腦頂葉中的初級體感覺皮質區訊息重組出現一些錯誤。
圖|PanSci YouTube

聽起來,迷幻蘑菇還有很多用途等著我們去探索。

而且除了今天提到的故事,還有很多更 ㄎㄧㄤ 的迷幻蘑菇研究故事我們來不及講。例如第一個萃取出裸蓋菇素的霍夫曼,竟然也是 LSD 的發明人。

最後我們也必須提醒,現階段臺灣仍把迷幻蘑菇歸類於第二級毒品,請不要以身試法。

但我們也想問看看,如果迷幻蘑菇合法化了,你會想嘗試看看嗎?

  1. 當然,可以通靈又能放鬆,這麼好的東西我還不嗑爆?
  2. 我非常期待作為慢性疼痛與精神疾病的藥物使用
  3. 先不要好了,我看泛科學的 Shorts 就夠 High 了

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註腳

  1. A Brief History of Magic Mushrooms – How Magic Mushrooms Work | HowStuffWorks ↩︎
  2. MKUltra – Wikipedia ↩︎
  3. The CIA’s Secret Quest For Mind Control: Torture, LSD And A ‘Poisoner In Chief’ : NPR ↩︎
  4. Harvard Psilocybin Project – Wikipedia ↩︎
  5. Hallucinogen – Wikipedia ↩︎
  6. Psychoactive drug – Wikipedia ↩︎
  7. Psilocybin – Wikipedia ↩︎
  8. Vollenweider FX, Smallridge JW. Classic Psychedelic Drugs: Update on Biological Mechanisms. Pharmacopsychiatry. 2022;55(3):121-138. doi:10.1055/a-1721-2914 ↩︎
  9. Single-dose psilocybin for treatment-resistant obsessive-compulsive disorder: A case report – PMC (nih.gov) ↩︎
  10. Single-dose psilocybin-assisted therapy in major depressive disorder: a placebo-controlled, double-blind, randomised clinical trial – eClinicalMedicine (thelancet.com) ↩︎
  11. Percentage of Heavy Drinking Days Following Psilocybin-Assisted Psychotherapy vs Placebo in the Treatment of Adult Patients With Alcohol Use Disorder: A Randomized Clinical Trial | Substance Use and Addiction Medicine | JAMA Psychiatry | JAMA Network ↩︎
  12. Long-term Follow-up of Psilocybin-facilitated Smoking Cessation – PMC (nih.gov) ↩︎
  13. Frontiers | Persisting Reductions in Cannabis, Opioid, and Stimulant Misuse After Naturalistic Psychedelic Use: An Online Survey (frontiersin.org) ↩︎
  14. Emotions and brain function are altered up to one month after a single high dose of psilocybin | Scientific Reports (nature.com) ↩︎
  15. Functional and Structural Alteration of Default Mode, Executive Control, and Salience Networks in Alcohol Use Disorder – PMC (nih.gov) ↩︎
  16. Increased global integration in the brain after psilocybin therapy for depression | Nature Medicine ↩︎
  17. 醫生,我頭痛的想撞牆啊! 談「叢發性頭痛」 (kmuh.org.tw) ↩︎
  18. Can Psilocybin Treat Cluster Headache? | American Migraine Foundation ↩︎

參考資料

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讓 AI 取代真人執法可行嗎?將判斷全交給 AI 可能隱藏什麼危險?——專訪中研院歐美研究所陳弘儒助研究員
研之有物│中央研究院_96
・2024/03/18 ・6292字 ・閱讀時間約 13 分鐘

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本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|劉韋佐
  • 責任編輯|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

人工智慧將改變以人為主的法治領域?

由人工智慧擔任警察,再也不是科幻電影的情節,交通管制常見的科技執法就是應用 AI 辨識闖紅燈、未依規定轉彎、車輛不停讓行人等違規行為。 AI 的客觀、高效率正在挑戰以人為審判主體的法治領域,這樣的轉變會對我們產生什麼影響呢?中央研究院「研之有物」專訪院內歐美研究所陳弘儒助研究員,他將帶我們思考:當 AI 取代人類執法時,將如何改變人們對守法的認知?

交通尖峰時段,後方出現一台救護車,你願意闖紅燈讓道嗎?
圖|iStock

想像有一天你正在尖峰時段開車,車子停在十字路口等紅燈時,後方出現一輛急駛而來的救護車,你為了讓道必須開過停止線。這時你是否願意冒著違規被開罰的風險?還是承擔風險以換取他人盡速就醫?

在上述情境中,針對「要不要闖紅燈」我們經歷了一段價值判斷過程。如果剛好十字路口有真人警察,他的判斷可能是:這是情急之下不得不的行為,並非蓄意違規。

然而,如果負責執法的是「法律人工智慧系統」(Artificially legal intelligent,簡稱 ALI)情況可能截然不同。

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ALI 這個詞源自 Mireille Hildebrandt 的研究,在概念上可區分為兩類:採取傳統程式碼的 IFTTT(if this then that)、運用機器學習的資料驅動。前者是注重法律推理或論證的計算機模型,將法律規範轉為程式碼,藉由程式編寫來執行法律任務。後者則透過大量資料的學習,來預測行為範式,用於再犯率、判決結果預測上有較好的成果。

一般情況下,應用在交通管制的 ALI 會辨識車輛是否超速、闖紅燈等違規行為,不過交通情境千變萬化,ALI 能否做出包含「道德價值的判斷」將是一大挑戰!

中研院歐美研究所陳弘儒助研究員察覺,人工智慧(AI)正在左右人們對守法的價值判斷及背後的因果結構,進而反思當我們將原本由人來判斷的事項,全權交由 AI 來執行時,可能產生哪些潛移默化的影響?

讓我們與陳弘儒展開一場從法哲學出發的對話,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。

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中研院歐美研究所陳弘儒助研究員,從法哲學出發,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。
圖|之有物

問

怎麼會對「人工智慧」(AI)與「法律人工智慧系統」(ALI)產生研究興趣?

會對 AI 感興趣是因為我很早就對電腦有興趣,我原本大學想唸資訊工程,因為高中有些科目沒辦法唸,於是去唸文組,大學進入法律系就讀,研究所考入「基礎法學組」研讀法哲學。

後來我到美國讀書,當時 AlphaGo 的新聞造成很大的轟動,啟發我思考 AI 的應用應該有些法律課題值得探討,於是開始爬梳 AI 與法律的發展脈絡。

AI 這個詞大概在 1950 年代被提出,而 AI 與法律相關的討論則在 1970、80 年代就有學者開始思考:我們能否將法律推理過程電腦程式化,讓電腦做出跟法律人一樣的判斷?

事實上,AI 沒有在做推理,它做的是機率的演算,但法律是一種規範性的判斷,所有判斷必須奠基在法律條文的認識與解釋上,給予受審對象合理的判決理由。

這讓我好奇:如果未來廣泛應用 AI 執法,法律或受法律規範的民眾會怎麼轉變?

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至於真正開始研究「法律人工智慧系統」(ALI)是受到我父親的啟發。有一陣子我經常開車南北往返,有一天我跟父親聊到用區間測速執法的議題。交通部曾在萬里隧道使用區間測速,計算你在隧道裡的平均速率,如果超速就開罰。

父親就問我:「政府有什麼理由用區間測速罰我?如果要開罰就必須解釋是哪一個時間點超速。」依照一般的數學邏輯,你一定有在某個時間點超速,所以平均起來的速率才會超過速限,可是法律判斷涉及規範性,我們必須思考背後的正當性課題,不能只用邏輯解釋,這啟發我逐漸把問題勾勒出來,試圖分析執法背後的規範性意涵。

問

如果將執行法律任務的權限賦予 AI,可能暗藏什麼風險?

我們先來談人類和 AI 在做判斷時的差別。人類無時無刻都在做判斷,判斷的過程通常會先做「區分」,例如在你面前有 A 和 B 兩個選項,在做判斷前必須先把 A 和 B 區分開來,讓選項有「可區別性」。

在資料龐大的情況下,AI 的優勢在於能協助人類快速做好區分,可是做判斷還需經歷一段 AI 難以觸及的複雜過程。人類在成長過程中會發展出一套顧及社會與文化認知的世界觀,做判斷時通常會將要區分的選項放進這個世界觀中,最終做出符合社會或自身考量的抉擇。

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當我們將判斷程序交由 AI 執行,就會涉及「判斷權限移轉」的問題,這經常在日常生活中發生,你只要發現原本自己可以執行的事情,有另外一個對象做的比你好或差不多好,你就會漸漸把判斷的工作交給它,久而久之,你大概會覺得這是很好的做法,因為可以節省大量時間。

自駕車導航系統就是判斷權限移轉的例子,由於導航通常可以找出最佳行車路線,駕駛人幾乎會跟著走,但仍有可能誤入路況不佳或無法通行的地方。
圖|Vladimir Srajber, Pexels

我擔心這種判斷權限移轉會快速且廣泛的發生,因為 AI 的工作效率極高,可以大幅節省人力成本,但是哪一些權限可以放給 AI?哪一些權限人類一定要守住?我們經常沒有充足的討論,等到發生問題再亡羊補牢可能為時已晚。

以讓道給救護車而闖紅燈的情境為例,如果讓 AI 來做交管,可以節省警察人力,又可以快速精準地開罰,卻迫使民眾需額外花時間,證明闖紅燈有正當理由。如果是真人警察來判斷,警察通常會認為你的行為有正當理由而不開罰。這對於受法律規範的民眾來說,會產生兩種全然不同的規範作用。

AI 產生的規範作用會讓民眾擔心事後銷單的麻煩程序,如果無法順利解決,可能會訴諸民意代表或上爆料公社,並漸漸改變民眾對守法的態度。而真人警察產生的規範作用,將使民眾自主展現對法律的高度重視,雖然當下的行為牴觸法律,卻是行為人經過多方權衡後做的判斷,相信法律會支持自己出於同理心的行為。

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問

使用 AI 執法除了看上它的高效率,也是因為和真人相比 AI 不會受私情影響,比較可以做出公正的判斷。如果從法治觀念來看,為何決策權不能全權交由 AI 執行?

我認為法治的核心價值在臺灣並沒有很好的發展,我們常想的是怎麼用處罰促成民眾守法,長久下來可能會得到反效果。當人們養成凡事規避處罰的習慣,一旦哪天不再受法律約束,可能會失去守法的動機。

事實上,法治最根深柢固的價值為:

法律作為一種人類行為規範的展現,促使民眾守法的方式有很多種,關鍵在於尊重人的道德自主性,並向民眾陳述判決理由。

給理由非常重要,可以讓民眾不斷透過理由來跟自己和法律體系溝通。如此也可以形成一種互惠關係,使民眾相信,國家公權力能用適當的理由來制定法律,而制定出的法律是以尊重公民自主性為主。當民眾理解法律對我所處的社會有利,會比較願意自動產生守法的動機。

AI 執法看似比人類「公正無私」,但它的執法方式以處罰為主、缺乏理由陳述,也沒有對具體情境的「敏感性」。人跟人之間的互動經常需要敏感性,這樣才能理解他人到底在想什麼。這種敏感性是要鍛鍊的,真人警察可在執法過程中,透過拿捏不同情境的處理方式來累積經驗。

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例如在交通尖峰時段應該以維持交通順暢為原則,這時警察是否具備判斷的敏感性就很重要,例如看到輕微的違規不一定要大動作開罰,可以吹個警笛給駕駛警示一下就好。

我越來越覺得人類這種互動上的敏感性很重要,我們會在跟他人相處的過程中思考:跟我溝通的對象是什麼樣的人?我在他心中是什麼模樣?然後慢慢微調表現方式,這是人類和 AI 最根本的不同。

行動者受各種法律變項影響的因果圖。上圖是由真人警察執法,對於處罰之可能性有影響力,可依不同情境判斷是否開罰。下圖是由全自動法律人工智慧執法,由 AI 直接將處罰之可能性加諸在行動者身上,缺乏真人警察二次確認,很可能影響行動者對守法與否的衡量。
圖|之有物(資料來源|陳弘儒)

問

相較於法律人工智慧,ChatGPT 等生成式 AI 強大的語言功能似乎更接近理想中的 AI,其發展可能對我們產生哪些影響?

我認為會有更複雜的影響。ChatGPT 是基於大型語言模型的聊天機器人,使用大量自然語言文本進行深度學習,在文本生成、問答對話等任務上都有很好的表現。因此,在與 ChatGPT 互動的過程中,我們容易產生一種錯覺,覺得螢幕後好像有一名很有耐心的真人在跟你對話。

事實上,對於生成式 AI 來說,人類只是刺激它運作的外在環境,人機之間的互動並沒有想像中的對等。

仔細回想一下整個互動過程,每當外在環境(人類)給 ChatGPT 下指令,系統才會開始運作並生成內容,如果我們不滿意,可以再調整指令,系統又會生成更多成果,這跟平常的人際互動方式不太一樣。

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ChatGPT 能讓使用者分辨不出訊息來自 AI 或真人,但事實上 AI 只是接受外在環境(人類)刺激,依指令生成最佳內容,並以獲得正向回饋、提升準確率為目標。
圖|iStock

資工人員可能會用這個理由說明,生成式 AI 只是一種工具,透過學習大量資料的模式和結構,從而生成與原始資料有相似特徵的新資料。

上述想法可能會降低人們對「資料」(Data)的敏感性。由於在做 AI 訓練、測試與調整的過程中,都必須餵給 AI 大量資料,如果不知道資料的生產過程和內部結構,後續可能會產生爭議。

另一個關於資料的疑慮是,生成式 AI 的研發與使用涉及很多權力不對等問題。例如現在主流的人工智慧系統都是由私人公司推出,並往商業或使用者付費的方向發展,代表許多資料都掌握在這些私人公司手中。

資料有一種特性,它可以萃取出「資訊」(Information),誰有管道可以從一大群資料中分析出有價值的資訊,誰就有權力影響資源分配。換句話說,多數人透過輸入資料換取生成式 AI 的服務,可是從資料萃取出的資訊可能在我們不知情的狀況下對我們造成影響。

問

面對勢不可擋的生成式 AI 浪潮,人文社會學者可以做些什麼?

國外對於 AI 的運用開始提出很多法律規範,雖然國外關於價值課題的討論比臺灣多,但並不代表那些討論都很細緻深入,因為目前人類跟 AI 的相遇還沒有很久,大家還在探索哪些議題應該被提出,或賦予這些議題重新認識的架構。

這當中有一個重要課題值得思考:

我們需不需要訓練 AI 學會人類的價值判斷?

我認為訓練 AI 理解人類的價值判斷很可能是未來趨勢,因為 AI 的發展會朝人機互動模式邁進,唯有讓 AI 逐漸理解人類的價值為何,以及人類價值在 AI 運作中的局限,我們才有辦法呈現 AI 所涉及的價值課題。

當前的討論多數還停留在把 AI 當成一項技術,我認為這種觀點將來會出問題,強大的技術如果沒有明確的價值目標,是一件非常危險的事情。實際上,AI 的發展必定有很多價值課題涉入其中,或者在設計上有一些價值導向會隱而不顯,這將影響 AI 的運作與輸出成果。

思考怎麼讓 AI 理解人類價值判斷的同時,也等於在問我們人類:對我們來說哪一些價值是重要的?而這些重要價值的基本內容與歧異為何?

我目前的研究有幾個方向,一個是研究法律推理的計算機模型(Computational models of legal reasoning);另一個是從規範性的層面去探討,怎麼把價值理論、政治道德(Political morality)、政治哲學等想法跟科技界交流。未來也會透過新的視野省視公民不服從議題。

這將有助科技界得知,有很多價值課題需要事先想清楚,影響將擴及工程師怎麼設計人工智慧系統?設計過程面臨哪些局限?哪些局限不應該碰,或怎麼把某些局限展現出來?我覺得這些認識都非常重要!

鐵面無私的 ALI ?人類與人工智慧執法最大的分野是什麼?

陳弘儒的研究室有許多公仔,包括多尊金斯伯格(Ginsburg)公仔,她是美國首位猶太裔女性大法官,畢生為女權進步與性別平權奮鬥。
圖|之有物

陳弘儒是臺灣少數以法哲學理論研究法律人工智慧系統(ALI)的學者,他結合各種現實情境,與我們談論 ALI、生成式 AI 與當代法治價值的緊張關係。

由於 ALI 擅長的資料分類與演算,與人類判斷過程中涉及的世界觀與敏感性思辨,有著根本上的差異;以處罰為主、缺乏理由陳述的判斷方式,也容易影響民眾對公權力的信任。因此陳弘儒認為,目前 ALI 應該以「輔助人類執法」為發展目標,讓人類保有最終的判斷權限

至於現正快速發展的生成式 AI ,根據陳弘儒的觀察,目前仍有待各方專家探索其中的價值課題,包括資料提供與使用的權力不對等、哪些人類價值在訓練 AI 的過程中值得關注等。

在過去多是由人文社會學者提出警告,現在連 AI 領域的權威專家也簽署公開信並呼籲:AI 具有與人類競爭的智慧,這可能給社會和人類帶來巨大風險,應該以相應的關注和資源進行規劃和管理

在訪談過程中,有一件令人印象深刻的小插曲,陳弘儒希望我們不要稱呼他「老師」,因為他從小就畏懼老師、警察等有權威身分的人,希望以更平等的方式進行對話。

假如今天以 AI 進行採訪,整個談話過程或許能不受倫理輩分影響,但這也讓我們意識到,在 AI 的世界裡,許多人際互動特有的敏感性、同理反思都可能不復存在。

陳弘儒的研究讓我們體會,AI 在法治領域的應用不僅是法律問題,背後更包含深刻的哲學、道德與權力課題,也讓我們更了解法治的核心價值:

法律要做的不只是規範人們的行為,而是透過理由陳述與溝通展現對每個人道德自主性的尊重。

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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民眾黨是未來台灣政治的樞紐?
林澤民_96
・2024/01/30 ・3382字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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一、前言

選後的立法院三黨不過半,但民眾黨有八席不分區立委,足以與民進黨或國民黨結成多數聯盟,勢將在國會居於樞紐地位。無獨有偶的是:民眾黨主席柯文哲在總統大選得到 26.5% 的選票,屈居第三,但因其獲得部分藍、綠選民的支持,在選民偏好順序組態的基礎上,它卻也同樣地居於樞紐地位。這個地位,將足以讓柯文哲及民眾黨在選後的台灣政壇持續激盪。

二、柯文哲是「孔多塞贏家」?

這次總統大選,誰能脫穎而出並不是一個特別令人殷盼的問題,更值得關心的問題是藍白綠「三跤㧣」在選民偏好順序組態中的消長。台灣總統大選採多數決選制,多數決選制英文叫 first-past-the-post(FPTP),簡單來講就是票多的贏,票少的輸。在 10 月中藍白合破局之後,賴蕭配會贏已經沒有懸念,但這只是選制定規之下的結果,換了另一個選制,同樣的選情可能就會險象環生。

從另一個角度想:選制是人為的,而選情反映的是社會現實。政治學者都知道天下沒有十全十美的選制;既定的選制推出了一位總統,並不代表選情的張力就會成為過眼雲煙。當三股社會勢力在制度的帷幕後繼續激盪,台灣政治將無法因新總統的誕生而趨於穩定。

圖/作者自製

如果在「三跤㧣」選舉之下,選情的激盪從候選人的得票多少看不出來,那要從哪裡看?政治學提供的一個方法是把候選人配對 PK,看是否有一位候選人能在所有的 PK 中取勝。這樣的候選人並不一定存在,如果不存在,那代表有 A 與 B 配對 A 勝,B 與 C 配對 B 勝,C 與 A 配對 C 勝的 A>B>C>A 的情形。這種情形,一般叫做「循環多數」(cyclical majorities),是 18 世紀法國學者孔多塞(Nicolas de Condorcet)首先提出。循環多數的存在意涵選舉結果隱藏了政治動盪。

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另一方面,如果有一位候選人能在配對 PK 時擊敗所有的其他候選人,這樣的候選人稱作「孔多塞贏家」(Condorcet winner),而在配對 PK 時均被擊敗的候選人則稱作「孔多塞輸家」(Condorcet loser)。三角嘟的選舉若無循環多數,則一定會有孔多塞贏家和孔多塞輸家,然而孔多塞贏家不一定即是多數決選制中贏得選舉的候選人,而多數決選制中贏得選舉的候選人卻可能是孔多塞輸家。

如果多數決選制中贏得選舉的候選人不是孔多塞贏家,那與循環多數一樣,意涵選後政治將不會穩定。

那麼,台灣這次總統大選,有沒有孔多塞贏家?如果有,是多數決選制之下當選的賴清德嗎?我根據戴立安先生調查規劃的《美麗島電子報》追蹤民調第 109 波(1 月 11 日至 12 日),也是選前最後民調的估計,得到的結果令人驚訝:得票墊後的柯文哲很可能是孔多塞贏家,而得票最多的賴清德很可能是孔多塞輸家。果然如此,那白色力量將會持續地激盪台灣政治!

我之前根據美麗島封關前第 101 波估計,侯友宜可能是孔多塞贏家,而賴清德是孔多塞輸家。現在得到不同的結果,顯示了封關期間的三股政治力量的消長。本來藍營期望的棄保不但沒有發生,而且柯文哲選前之夜在凱道浩大的造勢活動,還震驚了藍綠陣營。民調樣本估計出的孔多塞贏家本來就不準確,但短期內的改變,很可能反映了選情的激盪,甚至可能反映了循環多數的存在。

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三、如何從民調樣本估計孔多塞贏家

根據這波民調,總樣本 N=1001 位受訪者中,如果當時投票,會支持賴清德的受訪者共 355 人,佔 35.4%;支持侯友宜的受訪者共 247 人,佔 24.7%。支持柯文哲的受訪者共 200 人,佔 19.9%。

美麗島民調續問「最不希望誰當總統,也絕對不會投給他的候選人」,在會投票給三組候選人的 802 位支持者中,一共有 572 位對這個問題給予了明確的回答。《美麗島電子報》在其網站提供了交叉表如圖:

根據這個交叉表,我們可以估計每一位明確回答了續問的受訪者對三組候選人的偏好順序,然後再依這 572 人的偏好順序組態來判定在兩兩 PK 的情形下,候選人之間的輸贏如何。我得到的結果是:

  • 柯文哲 PK 賴清德:311 > 261(54.4% v. 45.6%)
  • 柯文哲 PK 侯友宜:287 > 285(50.2% v. 49.8%)
  • 侯友宜 PK 賴清德:293 > 279(51.2% v. 48.8%)

所以柯文哲是孔多塞贏家,賴清德是孔多塞輸家。當然我們如果考慮抽樣誤差(4.1%),除了柯文哲勝出賴清德具有統計顯著性之外,其他兩組配對可說難分難解。但在這 N=572 的小樣本中,三位候選人的得票率分別是:賴清德 40%,侯友宜 33%,柯文哲 27%,與選舉實際結果幾乎一模一樣。至少在這個反映了選舉結果的樣本中,柯文哲是孔多塞贏家。依多數決選制,孔多塞輸家賴清德當選。

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不過以上的分析有一個問題:各陣營的支持者中,有不少人無法明確回答「最不希望看到誰當總統,也絕對不會投給他做總統」的候選人。最嚴重的是賴清德的支持者,其「無反應率」(nonresponse rate)高達 34.5%。相對而言,侯友宜、柯文哲的支持者則分別只有 24.1%、23.8% 無法明確回答。為什麼賴的支持者有較多人無法指認最討厭的候選人?一個假設是因為藍、白性質相近,對許多綠營選民而言,其候選人的討厭程度可能難分軒輊。反過來說,藍、白陣營的選民大多數會最討厭綠營候選人,因此指認較無困難。無論如何,把無法明確回答偏好順序的受訪者歸為「遺失值」(missing value)而棄置不用總不是很恰當的做法,在這裡尤其可能會造成賴清德支持者數目的低估。

補救的辦法之一是在「無法明確回答等於無法區別」的假設下,把「遺失值」平分給投票對象之外的其他兩位候選人,也就是假設他們各有 1/2 的機會是無反應受訪者最討厭的候選人。這樣處理的結果,得到

  • 柯文哲 PK 賴清德:389 > 413(48.5% v. 51.5%)
  • 柯文哲 PK 侯友宜:396 > 406(49.4% v. 50.6%)
  • 侯友宜 PK 賴清德:376 > 426(46.9% v. 53.1%)

此時賴清德是孔多塞贏家,而柯文哲是孔多塞輸家。在這 N=802 的樣本中,三位候選人的得票率分別是:賴清德 44%,侯友宜 31%,柯文哲 25%。雖然依多數決選制,孔多塞贏家賴清德當選,但賴的得票率超過實際選舉結果(40%)。用無實證的假設來填補遺失值,反而造成賴清德支持者數目的高估。

如果擔心「無法明確回答等於無法區別」的假設太勉強,補救的辦法之二是把「遺失值」依有反應受訪者選擇最討厭對象的同樣比例,分給投票對象之外的其他兩位候選人。這樣處理的結果,得到

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  • 柯文哲 PK 賴清德:409 > 393(51.0% v. 49.0%)
  • 柯文哲 PK 侯友宜:407 > 395(50.8% v. 49.2%)
  • 侯友宜 PK 賴清德:417 > 385(52.0% v. 48.0%)

此時柯文哲又是孔多塞贏家,而賴清德又是孔多塞輸家了。這個樣本也是 N=802,三位候選人的得票率分別是:賴清德 44%,侯友宜 31%,柯文哲 25%,與上面的結果一樣。

以上三種無反應處理方法都不盡完美。第一種把無反應直接當遺失值丟棄,看似最不可取。然而縮小的樣本裡,三位候選人的支持度與實際選舉結果幾乎完全一致。後兩種以不同的假設補足了遺失值,但卻過度膨脹了賴清德的支持度。如果以樣本中候選人支持度與實際結果的比較來判斷遺失值處理方法的效度,我們不能排斥第一種方法及其結果。

無論如何,在缺乏完全資訊的情況下,我們發現的確有可能多數決輸家柯文哲是孔多塞贏家,而多數決贏家賴清德是孔多塞輸家。因為配對 PK 結果缺乏統計顯著性,我們甚至不能排除循環多數的存在。此後四年,多數決選制產生的總統能否在三角嘟力量的激盪下有效維持政治穩定,值得我們持續觀察。

四、結語

柯文哲之所以可以是孔多塞贏家,是因為藍綠選民傾向於最不希望對方的候選人當總統。而白營的中間偏藍位置,讓柯文哲與賴清德 PK 時,能夠得到大多數藍營選民的奧援而勝出。同樣的,當他與侯友宜 PK 時,他也能夠得到一部份綠營選民的奧援。只要他的支持者足夠,他也能夠勝出。反過來看,當賴清德與侯友宜 PK 時,除非他的基本盤夠大,否則從白營得到的奧援不一定足夠讓他勝出。民調 N=572 的樣本中,賴清德得 40%,侯友宜得 33%,柯文哲得 27%。由於柯的支持者討厭賴清德(52.5%)遠遠超過討厭侯友宜(23.7%),賴雖然基本盤較大,能夠從白營得到的奧援卻不多。而侯雖基本盤較小,卻有足夠的奧援。柯文哲之所以成為孔多塞贏家,賴清德之所以成為孔多塞輸家,都是這些因素的數學結果。

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林澤民_96
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台大電機系畢業,美國明尼蘇達大學政治學博士, 現任教於美國德州大學奧斯汀校區政府系。 林教授每年均參與中央研究院政治學研究所及政大選研中心 「政治學計量方法研習營」(Institute for Political Methodology)的教學工作, 並每兩年5-6月在台大政治系開授「理性行為分析專論」密集課程。 林教授的中文部落格多為文學、藝術、政治、社會、及文化評論。