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哭泣與生氣的祕密:關係中的爭執與情緒

海苔熊
・2012/01/21 ・13240字 ・閱讀時間約 27 分鐘 ・SR值 550 ・八年級

時序進入初秋。

街上的人們紛紛搭上薄外套,不時隨著偶來的陣風瑟縮著身子同眼神。

磚道上落葉紛紛,以一種令人起雞皮疙瘩的方式伴著風撩刮著我的耳膜。

他就站在我面前,心卻離我好遠。

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「你到底還想怎樣?」他雙手還抱著胸,腳尖面向著我,臉卻看著中華路分隔島路燈上停駐的伯勞鳥。我不知道他是不是還有心情跟我討論,但以過往的經驗來說,這不會是一個好的開始。

「我只是覺得,電動好像比我還重要。」我很訝異自己淪落到說出這句話。

「不是跟你說我那時候在打複本嗎?你也知道,我如果…」

「我知道。但是每天晚上都是這樣。每天、每天,我都等到好累、好累了。我只想要聽一句晚安,真的有這麼難嗎…」為了不讓他感到壓力,我試著壓低音量,放慢速度。

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「有阿,後來我不是接了?我也有跟你說晚安阿,是妳又在那邊盧…」

我聽著心都要碎了。什麼叫做我在那邊盧?剛開始在一起的時候,就算是他在洗澡也會坐在馬桶上哄我睡覺,為什麼現在變成是我好煩、好盧了?

但我始終沒有說出口,因為我知道一說出來,又會落入誰比較愛誰的爭吵模式中。

「那可不可以,之後空出來一段時間聊天,聊完你再去玩?還有,不要那麼晚玩,才剛開學每天早上都遲到,幫你買的早餐都變成午餐了…」我討厭自己沒有把真正的感覺說出來還那麼關心他,但比起電話,我更擔心他的身體…

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「厚,講不聽耶!要跟你說幾次,下副本的時間又不是我可以決定的!公會裡這麼多人,難道每個人都要等我,不對,是等我跟我的女朋友講完電話嗎?要嘛就早一點打,不然就不要打。」說著就把機車的腳架踢起來,準備離開。

「早知道接了你還要盧,我就乾脆不接了,還不用被隊友罵。」這是他發動機車之後,駛離我面前丟下的最後一句話。

 

當下我幾乎想就跟他分手算了。

 

但幾天後我卻發現自己不自主地早早打給他,還草草掛電話。我不敢講太久,因為又怕他生氣;我變得好討厭自己,也不知道這樣充滿恐懼的電話又有何意義…只好祈禱有一天他心情好能陪我多講一點,並一邊懊悔自己的犯踐。

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多年來,有件事情我一直不明白。

如果說忍讓、修養、寬恕、原諒是華人特有的美德,那為什麼每次我的犧牲奉獻都搞得自己像是委屈求全?如果說人際關係應該以和為貴,那為什麼先哭先鬧先生氣的人,最後總是能得到他們想要的東西?

 

事實上,哭跟生氣這兩項武器作用的對象可能有所不同。

在仔細說明之前,讓我們先看看一位正妹朋友跟我分享的猴子實驗。

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「我之前看到一個日本的心理學實驗,研究者戴上面具混進猴子群堆,試圖爭奪其他猴子手中的食物。這些研究者分別戴上生氣、笑臉、與哭臉的面具。結果戴著生氣與笑臉面具的人遭到其他猴子的攻擊,但當猴子面對哭臉面具研究者時,態度明顯地溫和許多。日本的心理學家解釋,當動物與人在吵架的時候,讓人生氣的原因在於對方不了解自己的感受,所以當猴子表達『不准搶我的東西吃!』的憤怒時,如果實驗者表現出生氣或高興,猴子會非常生氣,心想:『好阿,你完全不在乎我嘛!』;但是當實驗者呈現難過或沮喪的時候,猴子雖然對於被搶奪食物感到生氣,卻因為對方帶著愧疚的哭臉,而覺得『好吧,既然你了解我的感受而感到自責就好!』」<Nien,2011>

但跟猴子不一樣的是,生氣有時候對我們來說也是挺有用的。生氣的老闆往往可以獲得聽話賣力的員工,甩論文的教授經常可以換來更用功認真的研究生,而當你深愛的他轉身離開,一心想維繫關係的你,只好低聲下氣地衝上去拉住他--不論原先做錯的是誰,也不論他是否「真的」在生氣。

於是,員工總是一邊抱怨老闆卻又一邊唯唯諾諾,研究生總是一邊紮草人卻又不敢吭聲,而在感情裡弱勢的那一個人,每次吵架之前就知道結果可能又一樣,每次對方看到對方生氣哭泣時,就告訴自己這是最後一次原諒,但卻又一次一次地退讓,一次一次地讓自己傷心絕望。

為什麼會這樣?

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為什麼真正重視關係的人,卻要背負最多的傷痕(Rusbult, 1983; Rusbult, Martz, & Agnew, 1998; VanLange et al., 1997)?

這個問題,可能要從衝突與壓力的本質看起。

我真的沒有在生氣

其實面臨任何問題的時候,我們通常有兩種處理方式:以情緒為焦點(Emotional Focus)和以問題為焦點(Problem Focus)(Cheng, Hui, & Lam, 2002; Cheng et al., 2003)。只是這兩種方式使用的時機有些不同,一般來說,當我們有能力處理的時候(比方說一個男生很優很像布萊德彼特,你想認識他;或剛開學,你開始規劃進課程),你就會開始思考要怎麼去進行這件事情;當我們發現事情超乎我們所控制的時候(比方說對方劈腿),或自己無能為力的時候,我們只好處理情緒(大吃巧克力、找朋友聊聊、或上FB去PO文發洩等等)。當然,還有另一種方式是逃避(睡覺、玩電動、或做別的事情)。

你發現了嗎?其實很多人際問題至少有一半不是你可以控制的,尤其是進行溝通的另一方,是妳的重要他人或合作夥伴(Partner)的時候。這時候處理情緒就顯得重要很多了。可是我們並不是每一次都聰明得知道,要先處理情緒的部分。當一個情緒發生的時候,雖然對方很明顯地可以從我們的表情讀出情緒(Ekman, 1992, 1993),但弔詭的是我們自己的大腦本身可能沒有意識到自己的情緒「究竟是什麼」(Ashforth & Humphrey, 1995; Kanske, Heissler, Schoenfelder, Bongers, & Wessa, 2011)。

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比方說,你會面目猙獰地跟對方說:「我沒有在生氣」。這句話可能有一半是對的,因為情緒是相當複雜的,你的表情和行為可能同時是生氣,焦躁,羞愧,委屈等多種情緒的複合體。情緒產生的時候,我們需要兩個步驟去處理情緒:(1)察覺(Aware)--知道自己產生什麼情緒(比方說我在「沮喪」嗎) (2)處理(Reappraisal)--以及我應該如何去面對處理這個情緒(比如我該寫日記還是逛街?)(Tomaka, Blascovich, Kibler, & Ernst, 1997)。

平均而言,有的人很能「察覺」自己的情緒(例如多年打坐的高僧,或常常能用心感受身邊細微事物流變的人)(Wachs & Cordova, 2007);各方面的研究與生理證據也顯示,男生跟女生處理負面情緒的方式也顯著地不同,女生通常要花更多的「心力」處理情緒,而且更擅長用正向情緒來壓過負面情緒(McRae, Ochsner, Mauss, Gabrieli, & Gross, 2008),這就是為什麼很多女生分手後(不論甩人還是被甩)都會去大血拚(Perilloux & Buss, 2008)。

你可能常常看到書上這樣說

那麼衝突發生的時候我們都怎麼辦呢?以情侶或夫妻衝突為例,早期Rusbult等人利用群聚分析(cluster analysis)區分出兩個向度,一個是建設性與破壞性,另一個是主動與被動,這兩個向度切割出四種不同的反應模式,分別是破壞性主動的離開(exit)、建設性主動的表達(voice)、建設性被動的忠誠(loyalty)和破壞性被動的忽略(neglect)四種(Rusbult & Zembrodt, 1983)。這四種因應方式中,又以建設性主動的表達最能有效維持關係。破壞性被動的離開傷害關係最深,個體採用此一因應方式時,只關注到自己受到的傷害、自己的委曲、對關係感到失望並相信對方是難以改變的。

就工商或政治領域的談判來說,當兩造的意見相左,一個協商或溝通可能有幾種進行的方式(可能有許多不同的變形,但可能跟這個模型大同小異):包括(1)同時顧慮自己目標與關係的「整合與妥協」、(2)較注重關係維持的「謙讓順應」、(3)較注重自身目標的「支配主導」與(4)既不肯定自己,又未顧及伴侶感受的「逃避」(如下圖)。


國內學者張妤玥與陸洛(2007)就曾改編國外企業界的量表(Rahim, 1983)進行了一個研究,發現衝突發生時積極而主動地處理、面對與溝通,將有助於關係的維持;反之,消極被動地不處理、逃避或忽略,甚或只關心到自己的需求,支配而壓倒性地處理問題,將有害於關係--真的是這樣嗎?

處理情緒永遠是第一要務

事實上,當你真正跟對方吵架的時候,你會發現上面說的都是屁!你當然知道要理性阿、要認真面對問題阿、不要情緒化阿等等,但重點是你就在「情緒」裡阿!而且如果妳道行不夠高的話,被情緒掌控是稀鬆平常的事情,還容易深陷其中並且波及無辜(Pronk, Karremans, Overbeek, Vermulst, & Wigboldus, 2011)。更慘的是,很多時候你可能根本不是這個意思,你可能只是想要保護自己受傷的自尊;你可能根本不想要讓對方受傷,但是你卻做了傷害彼此的事情:怒吼、動手、甚至轉身就走(Murray, 2005; Murray et al., 2005)。

大學的時候我曾為了和周遭朋友相處的事情,找了系主任泡了茶。我問她說,為什麼溝通的時候我們越是將問題攤開來溝通清楚,卻越搞得不清不楚?不是要好好談嗎?你說有不滿意的地方要講,但真正將事情講開分析之後,對方卻掉入情緒化之中,根本無法好好面對。有時也覺得,事實上就是我比較有道理阿,為什麼到最後我還得去道歉,搞得好像都是我的錯一樣?

那時,系主任跟我說了一句終身受用的話:「不管問題是什麼,處理情緒永遠是第一要務。」(陳皎眉, 2004)。因為理性與感性間的糾葛,愛恨與情仇間的糾纏,不是光坐下來表現出要解決的誠意,就真的能解決的。

基本上,這個問題可以拆成三個部份來看。第一,不是每一次你「覺得」你是理性、合邏輯的,在「事實上」也是理性、合邏輯的。人類是非常不可靠的動物,不論是在記憶或是語言上(Dalgleish, Yiend, Schweizer, & Dunn, 2009; Ritchey, Schuster, & Allen, 2008; Wimalaweera & Moulds, 2008):有時候我們無法如實地反映我們想表達的意思,有時候對方的一些行為或語言可能會影響我們的行為、有時候我們會無意識地扭曲自己的記憶幫自己辯護(Simpson, Rholes, & Winterheld, 2009);就算我們盡力避免這些偏誤,觀察者/行為者效應還是偷偷支配著我們--行為者總是將事發原因歸咎於情境與他人,而他人往往把事發原因歸咎於行為者(Larsson, Vastfjall, & Kleiner, 2001; Malle, 2006)。所以,在這些基礎上,「我每次總是理性地看待問題阿,可是效果都不彰」、或是「我明明就沒有錯,為什麼他還是不懂?」這幾個論述,有很大的可能性是錯的。其實,他也可能有一模一樣的想法,他也覺得「我明明就沒有錯,為什麼他還是不懂?」。

奇怪了,兩個相反的觀點,一個既定的事實,為什麼可以共存呢?因為雙方用的是不同的眼睛。在現象學上,我們無法「真正看見」對方眼睛裡對問題的詮釋。

第二,就算你完全正確,完全站在真理的這一邊,對於兩人的關係也於事無補。因為過去各方面諮商與溝通的研究均一至地指出,決定兩人關係好壞的、發生衝突後是否能修復的、問題是否能好好解決的,並不是誰贏得了真理,而是哪一次的溝通中,能真正做到聆聽、關懷、與接納對方(Pasupathi, Carstensen, Levenson, & Gottman, 1999; Saavedra, Chapman, & Rogge, 2010; 張思嘉, 2001; 劉惠琴, 1993)。所以大部分的溝通書都會跟你說,同理,真心聽對方講話,就已經將衝突化解一半了(Fincham, Paleari, & Regalia, 2002; Paleari, Regalia, & Fincham, 2005),原因是因為當我們「說」一件事情的時候,其實是想讓對方「聽見」並「接納」我們的想法,光是對方把話聽進去本身,就足以讓我們感激涕零了。

當我們感受到對方是有在聽的時候,會有兩種感覺:(1)你不是只自私地在乎你自己,(2)你也關心我的感受(Cialdini, Brown, Lewis, Luce, & Neuberg, 1997)。請注意,這句話的重點是:「當我們感受到」(Perceived)。所有的人際關係都不是建立在事實上面的,而是建立在詮釋上面的(Lutz-Zois, Bradley, Mihalik, & Moorman-Eavers, 2006; Molden, Lucas, Finkel, Kumashiro, & Rusbult, 2009; Overall & Fletcher, 2010; Reis, Clark, & Holmes, 2004)。簡單地說,如果「我覺得」你對我好、「我覺得」你說的有道理、「你覺得」我有在關心你、「你覺得」我無可取代,都「足以」使我們的關係甜蜜美滿又溫馨

--儘管事實上你並沒有對我好、你說的事情在邏輯上都不成立、我完全不關心你、我其實是很容易被取代的,只是你沒發現而已。重要的是不是事實,而是彼此的詮釋。

第三,分析並不一定會讓事情更好。很多時候,還會讓情緒加乘,將雙方都拉進負面漩渦中(Denson, Fabiansson, Creswell, & Pedersen, 2009; Kross & Ayduk, 2008; Kross, Ayduk, & Mischel, 2005)。如果你無法跟當下發生的事件保持距離(比方說想像自己站在遠處,像是局外人一般看這個衝突事件),不斷地問自己或問對方「為什麼你要這要做?」,很可能在得到答案之前,就又掀起另一個爭端了。畢竟疑問句本身,是很容易激發情緒的(你可以試著在剛認識一個人的時候,連續問他10個問題,他一定立刻討厭你),有時候我們看似要理性地解決問題,但是問出口的分析句子卻像刀子一樣,句句刺中對方要害--當我們問這些話的時候,其實可能要的不是答案,而是希望對方受傷害、挑起戰火,例如:「你為什麼總是死性不改?」、「你摸著良心想想,這樣做真的比較好嗎?」、「為什麼你總是這麼自私,只顧著自己?」等等(Johnson, 2009)。

那麼就示弱吧?

如果衝突不斷升高,吵到不可開交,通常接著出現的就是淚水。我們都知道女人的眼淚是最致命的武器,看到身邊的她撲簌簌地落下淚來,誰又忍心再多加責備呢?但是這句話只對了一半,不論是女人淚、男人淚、大人淚、小孩淚甚至歹人淚,只要你身邊有人傷心難過認錯,我們都會軟化卸下心防。就像電影常常出現的劇情:壞人被打敗投降,好人就會饒他一命;但當他面目猙獰地起身想要報復的時候,好人會便轉身舉起槍把他斃了。

現在的問題是,為什麼我們那麼容易受騙呢?為什麼實驗室裡的猴子手上香蕉被實驗者搶走的時候,只會攻擊戴著笑臉和生氣臉面具的人,而不會攻擊帶哭臉面具的人?那是因為人類和猴子的大腦中,有一個控制同理心的開關:鏡像神經元(Mirror Neuron)(Dipellegrino, Fadiga, Fogassi, Gallese, & Rizzolatti, 1992; Fadiga, Fogassi, Pavesi, & Rizzolatti, 1995; Rizzolatti & Craighero, 2004)。當我們看到一張以剪刀去剪手指的照片,或血淋淋的車禍現場,我們會瞇起眼睛不敢直視,心裡也產生好痛的感覺;當我們看到電影男主角經歷驚險鏡頭、飛越峽谷或高樓也會心頭一緊;當我們看著愛情小說中的主角們擁抱接吻、螢幕上的貓咪撒嬌,心中也會感到溫暖萬分--這些全部是鏡像神經元的作用,它座落在大腦太陽穴上方一點點的位置,人和猴子之所以能感同身受,都是仰賴著它。我們靠著它同理別人的感受,為無辜受傷的士兵感到難過、伸手去安慰剛剛被你打了一巴掌還摀著臉痛哭的他、或是給予路邊的乞丐小孩一點錢填飽肚子。因為這個神經元,我們能想到自己曾經也有受傷、做錯事情、餓肚子的時候,這樣的一種經驗與想像,就足以讓我們去原諒、去寬容、去相信那個冒犯我們的人(Fincham, et al., 2002; Takaku, 2001)。

所以,如果你想利用人的同理心,其中一個可能的做法就是哭泣或顯示出悲傷。這的確是有效的方法之一,因為這會讓原先跟你談判的另一方轉化態度,開始溫和地對待你,甚至反省自己是不是有對不起你的地方。

生氣到底有沒有用?

俗話說:「一哭、二鬧、三上吊」,小時候也常常聽到「會吵的孩子有糖吃!」,當眼淚攻勢不再奏效的時候,生氣是另一種讓對方軟化的方法。你或許會覺得奇怪,為什麼哭也可以,生氣也可以?其實,生氣對猴子來說不一定管用,但在某些情況下的確很有用--當你的權力位階比對方高的時候(Brehm, Miller, & Perlmam, 2010; Goodfriend & Agnew, 2008; Kulik, 2002)。

如前面所說,或許你曾經看過公司主管拍桌生氣,下面的員工瞬間從原先的懶懶散散變得正襟危坐、也可能看過路邊情侶吵架,原本發飆的男孩,在女孩生氣轉身離開,丟下安全帽之後,又趕快追上去抓住她的手--不論這個主管,這個女孩究竟是真的生氣,還是只是在演戲。就像前面所說的,重要的不是事實,而是目擊者眼睛裡的詮釋:只要對方「覺得」你在生氣,你就成功了。

那麼同樣的問題是,為什麼這種生氣會奏效?負面情緒有一個很重要的效果是,會使我們更關注在那個問題本身--迫使我們用最少的資源,開啟最多的注意力,想盡最多的辦法來解決。例如,最新的一項實驗發現,在看過負向情緒的照片之後,受試者的記憶成績會比較好(Finn & Roediger, 2011)。對方心平氣和的跟你說,可能你還心不在焉地玩著i-phone,但是如果他大聲斥責,你可能立刻正襟危坐,仔細聽他要說什麼。

因為經驗告訴我們,負面的情緒常常與悲劇有關:老闆發怒,不久解雇;女友發火,不久分手。

不過生氣跟哭泣的效果不同,並不是「總是」有效的。就像你可能有注意到的,因為他是老闆我們才會害怕(你可以試想今天拍桌子的如果是菜鳥小職員,結果會如何)。畢竟有權力的人,總是同時具有生氣的本錢。可是有的時候,這個權力的高低並不是那麼明顯--比方說剛剛男女朋友吵架的例子,究竟是誰生氣有用呢?難道女孩在戀愛中的「職位」比較高嗎?

通常,當一段關係的權力位階並不如企業組織一般容易辨認的時候,我們會看幾個特徵:(1)誰投入這段關係多一些?(2)誰需要這段關係多一些?(3)誰比較不想要破壞和諧?(Brehm, et al., 2010)

例如,男孩可能比較愛女孩,花很多時間金錢精力在對方身上、比較怕孤單,是個沒有很多朋友、沒有備胎的好好先生;女孩身邊可能從來不缺蒼蠅亂飛,從來只有她甩人沒有人甩她,這些都建立了一個穩定的權力結構:愛的多的那個,總是會先低頭。

怨偶的弔詭

於是,看到這邊我們似乎可以下一個結論,人類既然這麼容易受對方的情緒影響,那麼下次再吵架的時候,對方再度不重視我們需求的時候,我們不如就先佯裝生氣,失敗的話再用口水假裝幾滴眼淚。這樣一來,想吃的東西、想去的地方或想買的包包,都像哆啦A夢的口袋一樣,輕易地就可以到手?事實上,McNulty (2010)可能會支持你的看法。他做了許多實驗,發現一件有趣的事情是:雖然大多數的勵志書籍或心理學家都鼓勵你,兩人相處要互相包容,發生衝突時要相互禮讓,對方做錯的時候要真心原諒,但是對於那些怨偶而言,衝突爭吵不原諒,反而更可能讓這段關係持續下去。正如前面所說的,這些怨偶們不是犯踐欠罵,而是每次的爭吵、每次的眼淚、每次的甩門離開,都讓對方願意去「重視」那個問題。

不過,這些方法雖然奏效,我在這邊最後還是要下一個但書:除非你跟他的關係已經病入膏肓,或者你希望你們兩人的關係是活在恐懼平衡之中,你可以試試哭泣或生氣。沒有人會喜歡跟一天到晚哭哭啼啼或是暴怒發飆的人相處,基本上來說,一段幸福快樂的關係還是建立在比較正向的衝突方式上面(Bono, McCullough, & Root, 2008; Karremans & Van Lange, 2008; McCullough, Worthington, & Rachal, 1997; Sullivan, Pasch, Johnson, & Bradbury, 2010)。

最後舉一個說服心理學上常用的例子「腳在門裡術」(Foot in the door)與「臉在門上術」(Beaman, Cole, Preston, Klentz, & Steblay, 1983; Dillard, Hunter, & Burgoon, 1984)。你可能曾經在火車站遇到一個人發一張傳單給你,然後你好心地幫他拿了一張,你才發現他是推銷愛心筆的,轉身就要走,但他哀求地說他只是個可憐的打工學生,如果你不買筆的話,可不可以捐贈他一點錢…最後你會發現你不情願地從口袋中掏出50元了。從推銷員的角度來看,他達成他的目的了,利用一些說服技巧和博取同情,零成本又成功地讓50元進入他的口袋--同時,也成功地讓你討厭他。不過他不在乎你跟他的關係究竟會變怎樣,因為你們可能一輩子就見這麼一次面,就算你恨他入骨,他也不痛不癢。

但是如果這個人,是你身邊的愛人、同事、或親人呢?談判與溝通,講的是技巧,可是也講人情。不擇手段地佯裝生氣或難過,雖然有時候能達成目的,但卻也同時輸掉了這段關係。

 

—

「我下定決心放棄他的那天,很難過,也很開心。」她用不知道是哭還是笑的表情抱著晤談室裡的兔子跟我說。

「是什麼樣關鍵,促使你做這樣的決定?」

「我覺得他很可憐。一直以來,他透過這種方式讓對方接受他的想法,答應他的要求;也因為他條件真的不錯,家境又好,一直以來,他也大都得逞了,可是,也使得他只會關心自己,不懂得關懷別人…」

「我也發現,沒有他我也可以過得很好…應該說,我可以過得更好。我的心終於不用再跟隨一個人的情緒起起伏伏…那些我真正想得到的安全感,在這段關係裡我一點也得不到,我只是一直在消耗我自己而已。」

 

畢竟,只在意自己的人際關係是無法幸福長久的(Canevello & Crocker, 2010; Crocker & Canevello, 2008)。有一天我們終究會發現,不需要再委屈自己去遷就他的脾氣、也不需要再低聲下氣去說些安撫他的言語,因為身邊還有許多更值得我們投入的關係。

每次爭吵後感到胸悶不平,我就會想起實驗室學姐說的一段話:「我們都喜歡『被需要』的感覺…當對方要求你的時候,你或許會覺得難為,但也同時感覺到自己是重要的。所以有時候我們會委曲求全,以保住自己在對方心中的地位。可是長期下來,我們不但沒有留住對方的心,還會失去更重要的東西。這世界並不會因為誰消失了就停止轉動,對你,對他,都一樣。

註解

  1. 文中所有的統計與研究結果,僅描述平均值,尚須注意個別差異。
  2. 章首末故事改編自真實事件。
  3. 內文她他等人稱字詞為行文簡便故,可視為隨機編排。

參考文獻

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海苔熊
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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

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。

立即點擊專屬連結 https://perplexity.sng.link/A6awk/k74… 試用 Perplexity吧! 現在申辦台灣大哥大月付 599(以上) 方案,還可以獲得 1 年免費 Perplexity Pro plan 喔!(價值 新台幣6,750)

◆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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賭博與愛情公式:用數學擬定你的擇偶策略——《數盲、詐騙與偽科學》
大牌出版.出版大牌_96
・2024/01/06 ・2486字 ・閱讀時間約 5 分鐘

理解期望值,有助於分析賭場裡的大部分賭局,以及美國中西部和英國的嘉年華會中,常有人玩、但一般人比較不熟悉的賭法:骰子擲好運(chuck-a-luck)。

招攬人來玩「骰子擲好運」的說詞極具說服力:你從 1 到 6 挑一個號碼,莊家一次擲三顆骰子,如果三個骰子都擲出你挑的號碼,莊家付你 3 美元。要是三個骰子裡出現兩個你挑的號碼,莊家付你 2 美元。

假如三個骰子裡只出現一個你挑的號碼,莊家付你 1 美元。如果你挑的號碼一個也沒有出現,那你要付莊家 1 美元。賽局用三個不同的骰子,你有三次機會贏,而且,有時候你還不只贏 1 美元,最多也不過輸 1 美元。

我們可以套用名主持人瓊安.李維絲(Joan Rivers)的名言(按:她的名言是:「我們能聊一聊嗎?」),問一句:「我們能算一算嗎?」(如果你寧願不算,可以跳過這一節。)不管你選哪個號碼,贏的機率顯然都一樣。不過,為了讓計算更明確易懂,假設你永遠都選 4。骰子是獨立的,三個骰子都出現 4 點的機率是 1/6×1/6×1/6=1/216,你約有 1/216 的機率會贏得 3 美元。

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僅有兩個骰子出現 4 點的機率,會難算一點。但你可以使用第 1 章提到的二項機率分布,我會在這裡再導一遍。三個骰子中出現兩個 4,有三種彼此互斥的情況:X44、4X4 或 44X,其中 X 代表任何非 4 的點數。而第一種的機率是 5/6×1/6×1/6=5/216,第二種和第三種的結果也是這樣。三者相加,可得出三個骰子裡出現兩個 4 點的機率為 15/216,你有這樣的機率會贏得 2 美元。

圖/envato

同樣的,要算出三個骰子裡只出現一個 4 點的機率,也是要將事件分解成三種互斥的情況。得出 4XX 的機率為 1/6×5/6×5/6=25/216,得到 X4X 和 XX4 的機率亦同,三者相加,得出 75/216。這是三個骰子裡僅出現一個 4 點的機率,因此也是你贏得 1 美元的機率。

要計算擲三個骰子都沒有出現 4 點的機率,我們只要算出剩下的機率是多少即可。算法是用 1(或是100%)減去(1/216 +15/216 + 75/216),得出的答案是 125/216。所以,平均而言,你每玩 216 次骰子擲好運,就有 125 次要輸 1 美元。

這樣一來,就可以算出你贏的期望值($3×1/216)+($2×15/216)+($1×75/216)+(–$1×125/216)=$(–17/216)=–$0.08。平均來說,你每玩一次這個看起來很有吸引力的賭局,大概就要輸掉 8 美分。

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尋找愛情,有公式?

面對愛情,有人從感性出發,有人以理性去愛。兩種單獨運作時顯然效果都不太好,但加起來⋯⋯也不是很妙。不過,如果善用兩者,成功的機率可能還是大一些。回想舊愛,憑感性去愛的人很可能悲嘆錯失的良緣,並認為自己以後再也不會這麼愛一個人了。而用比較冷靜的態度去愛的人,很可能會對以下的機率結果感興趣。

在我們的模型中,假設女主角——就叫她香桃吧(按:在希臘神話中,香桃木﹝Myrtle﹞是愛神阿芙蘿黛蒂﹝Aphrodite﹞的代表植物,象徵愛與美)有理由相信,在她的「約會生涯」中,會遇到 N 個可能成為配偶的人。對某些女性來說,N 可能等於 2;對另一些人來說,N 也許是 200。香桃思考的問題是:到了什麼時候我就應該接受X先生,不管在他之後可能有某些追求者比他「更好」?我們也假設她是一次遇見一個人,有能力判斷她遇到的人是否適合她,以及,一旦她拒絕了某個人之後,此人就永遠出局。

為了便於說明,假設香桃到目前為止已經見過 6 位男士,她對這些人的排序如下:3—5—1—6—2—4。這是指,在她約過會的這 6 人中,她對見到的第一人的喜歡程度排第 3 名,對第二人的喜歡程度排第 5 名,最喜歡第三個人,以此類推。如果她見了第七個人,她對此人的喜歡程度超過其他人,但第三人仍穩居寶座,那她的更新排序就會變成 4—6—1—7—3—5—2。每見過一個人,她就更新追求者的相對排序。她在想,到底要用什麼樣的規則擇偶,才能讓她最有機會從預估的 N 位追求者中,選出最好的。

圖/envato

要得出最好的策略,要善用條件機率(我們會在下一章介紹條件機率)和一點微積分,但策略本身講起來很簡單。如果有某個人比過去的對象都好,且讓我們把此人稱為真命天子。如果香桃打算和 N 個人碰面,她大概需要拒絕前面的 37%,之後真命天子出現時(如果有的話),就接受。

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舉例來說,假設香桃不是太有魅力,她很可能只會遇見 4 個合格的追求者。我們進一步假設,這 4 個人與她相見的順序,是 24 種可能性中的任何一種(24=4×3×2×1)。

由於 N=4,37% 策略在這個例子中不夠清楚(無法對應到整數),而 37% 介於 25% 與 50% 之間,因此有兩套對應的最佳策略如下:

(A)拒絕第一個對象(4×25%=1),接受後來最佳的對象。

(B)拒絕前兩名追求者(4×50%=2),接受後來最好的求愛者。

如果採取A策略,香桃會在 24 種可能性中的 11 種,選到最好的追求者。採取 B 策略的話,會在 24 種可能性中的 10 種裡擇偶成功。

以下列出所有序列,如同前述,1 代表香桃最偏好的追求者,2 代表她的次佳選擇,以此類推。因此,3—2—1—4 代表她先遇見第三選擇,再來遇見第二選擇,第三次遇到最佳選擇,最後則遇到下下之選。序列後面標示的 A 或 B,代表在這些情況下,採取 A 策略或 B 策略能讓她選到真命天子。

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1234;1243;1324;1342;1423;1432;2134(A);2143(A);2314(A, B);2341(A, B);2413(A, B);2431(A, B);3124(A);3142(A);3214(B);3241(B);3412(A, B);3421;4123(A);4132(A);4213(B);4231(B);4312(B);4321

如果香桃很有魅力,預期可以遇見 25 位追求者,那她的策略是要拒絕前 9 位追求者(25 的 37% 約為 9),接受之後出現的最好對象。我們也可以用類似的表來驗證,但是這個表會變得很龐雜,因此,最好的策略就是接受通用證明。(不用多說,如果要找伴的人是男士而非女士,同樣的分析也成立。)如果 N 的數值很大,那麼,香桃遵循這套 37% 法則擇偶的成功率也約略是 37%。接下來的部分就比較難了:要如何和真命天子相伴相守。話說回來,這個 37% 法則數學模型也衍生出許多版本,其中加上了更合理的戀愛限制條件。

——本書摘自《數盲、詐騙與偽科學》,2023 年 11 月,大牌出版,未經同意請勿轉載。

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