《海邊的曼徹斯特》：創傷後，重新生活

本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過，當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症，或者決定是否批准貸款，甚至從無人機發射飛彈時，它的每一步「決策」是怎麼來的？如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟，對於那些 AI 輔助的診斷和判斷，要我們如何放心呢？

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後，創立了新 AI 公司 xAI，並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型，而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今，AI 已滲透生活各處，而我們對待它的方式卻像求神問卜，缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性，成為當前關鍵問題？

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題？試想，現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險，但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒，卻完全不知原因，感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是，AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價，這些與信用風險真的相關嗎？這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系，加劇貧富差距。這種不透明性，會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體，更加難以取得貸款，讓貧富差距越來越大，雪上加霜。

AI 不僅影響貸款，還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑，試圖預測嫌犯再犯風險。然而，這些工具被發現對有色人種特別不友好，往往給出偏高的再犯風險評估，導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是，這些決策缺乏透明度，AI 做出的決策根本沒法解釋，這讓嫌犯和律師無法查明問題根源，結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外，AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用，也充滿類似挑戰。例如，AI 協助診斷疾病，但若原因報告無法被解釋，醫生和患者又怎能放心？同樣地，社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查，以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題，都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果，卻無法理解過程。這樣的情況下，對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具，自己卻無法理解？

原因有二。首先，深度學習模型結構複雜，擁有數百萬參數，人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果，難度極高。例如，ChatGPT 中的 Transformer 模型，利用注意力機制（Attention Mechanism）根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算，因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算，這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

其次，深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」，你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習，人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習，但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中，人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置，或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵，而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示（Distributed Representation）來編碼特徵，意思是將一個特徵表示為一個高維向量，每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」，在傳統的方式下，你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵，例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中，這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量，向量中的每個數字表示顏色的不同屬性，比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言，這是理解世界的方式，但對人類來說，卻如同墨跡測驗般難以解讀。

試想，AI 協助診斷疾病時，若理由是基於醫生都無法理解的邏輯，患者即使獲得正確診斷，也會感到不安。畢竟，人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子：可解釋 AI 如何運作？我們要如何教育 AI？

首先，可以利用熱圖（heatmap）或注意力圖這類可視化技術，讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡，來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ，當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時，我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」，像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

其次是局部解釋，LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈，它將每個特徵看作「玩家」，而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻，讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且，SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的，還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中，哪些特徵最重要。

以實際的情景來說，SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時，指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同，會針對單一個案建立一個簡單的模型，來近似原始複雜模型的行為，目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時，LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用，一大優勢是靈活且計算速度快，適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景，LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案，並說明幾個主要原因，這樣醫生不僅能更快做出決策，也能增加患者的信任感。

第三是反事實解釋：如果改變一點點，會怎麼樣？

如果 AI 告訴你：「這家銀行不會貸款給你」，這時你可能會想知道：是收入不夠，還是年齡因素？這時你就可以問 AI：「如果我年輕五歲，或者多一份工作，結果會怎樣？」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響，讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大，就像揭示一道菜中，哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中，模型可能指出「收入」影響了 40%，「消費習慣」占了 30%，「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時，還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術，才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡，你可能會問：我們距離能完全信任 AI 還有多遠？又或者，我們真的應該完全相信它嗎？

我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事，你自然希望它的決策與行動能讓你認可，幫你省心省力。因此，AI 既要「可解釋」，也要「能代理」。

舉例來說，當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時，背後的過程其實可能極為複雜。例如，快時尚品牌決定是否推出新一季服裝，不僅需要考慮過去的銷售數據，還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測，甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨，厚外套可能賣不動；或消費者是否因某位明星愛上一種顏色，這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源，龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是，企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人，能吸收數據、快速分析，並在做決定時不僅給出答案，還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子，而可解釋 AI （XAI）則清楚解釋其判斷依據。例如，為什麼不建議推出厚外套？可能理由是：「根據天氣預測，今年暖冬概率 80%，過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

但會解釋還不夠，AI 還需能真正執行。這時，就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」，大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時，這位產品經理不會手忙腳亂，而是按以下步驟行動：

1. 檢查倉庫物料：庫存夠不夠？有沒有替代料可用？
2. 評估交期影響：如果需要新物料，供應商多快能送到？
3. 計算成本變化：用新料會不會超出成本預算？
4. 做出最優判斷，並自動生成變更單、工單和採購單，通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節，還會記錄每次決策結果，學習如何變得更高效。隨時間推移，這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快，幾乎不需人工干預。更重要的是，這些判斷是基於「以終為始」的原則，為企業成長目標（如 Q4 業績增長 10%）進行連續且動態地自我回饋，而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作，讓企業決策流程不僅透明，還能自動執行。這正是數智驅動的核心，不僅依靠數據驅動決策，還要能解釋每一個選擇，並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA，即「感知（Sensing）→ 理解（Understanding）→ 規劃（Planning）→ 行動（Acting）」的閉環流程，隨著數據的變化不斷進化。

以偉勝乾燥工業為例，他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後，偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發，專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合，開發出新形態智慧化設備，成功打入半導體產業，帶動業績大幅成長，創造下一個企業的增長曲線。

值得一提的是，數智驅動不僅帶動業務增長，還讓員工擺脫繁瑣工作，讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術，還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用，企業首先要確保它服務於具體的業務需求，而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐，才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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本文由 環境部 委託，泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼，跟一般環評差在哪？

隨著公共建設的規模越來越大，傳統的環境影響評估（EIA），難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時，只看「單一開發案」已經不夠，就像評估一棵樹，卻忽略了整片森林。因此，政策環境影響評估（SEA）應運而生，它看樹，也看森林，從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同，政策環評更像是一場全面性的檢視，強調兩個核心重點：「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說，這不再是逐案評估的模式，而是要求政府在制定政策時，就先全面分析可能帶來的影響，從單一行為的侷限中跳脫，轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化，還是多項行為累計起來的長期影響，政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外，政策環評還像是一個大型的協商平台，以永續發展為最高指導原則，公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡，決策單位不再只是單純的「評分者」，而是轉為「協調者」或「仲裁者」，協調各方的意見看法在這裡得到整合，讓過程更具包容性。

政策環評並沒有所謂的「否決權」，而是側重意見的蒐集與整合，讓行政機關在政策推動時，能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序（包含量化、特徵化等評估方式），也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子，把正式與非正式的作法一併考量進去。再來，決策程序中能層層檢討、隨時修正，也建立了追蹤機制和成效評估標準（如環境殘餘效應、累積效應等），透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽，隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計，就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估，讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響，也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

離岸風電為何需要的是政策環評？

離岸風電是能源轉型的重要策略之一，但這不是只在某塊空地上架幾個風車，而是要在廣闊的大海中進行大規模建設，牽涉的不僅是發電，還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題，更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程，因海洋環境的風險和不確定性極高，很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點？這就需要政策環評的把關，從多方檢視這些複雜的挑戰，確保政策推行既能穩妥，又能達成發電目標。

2016 年 3 月，經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」，是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書，政府將採分期公告、逐年檢討的方式，每三年開放 0.5~1 百萬瓩（GW）的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署（現為環境部）歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議，蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見，最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程，讓政策「名正言順」，得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中，環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先，對於海洋生態保育的重點，特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上，以減少對其生態的干擾。實際上，這項規範在後續的實務執行中更為嚴格，例如，福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外，臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外，顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外，針對施工期間的聲音干擾，要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間，並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育，政策環評也訂立了具體規範。其中，包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道，並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時，為確保這些措施確實生效，工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」，持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

此外，環評會也確立了「先遠後近」的開發原則，要求優先開發較單純的航道外側區塊，待累積足夠經驗及相關資料後，再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性，也顧到養殖漁業的漁民權益，展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制：達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質，環境部參考過去離岸風電審查經驗，制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」，建立了全新的二階段審查機制。

這套新機制分為兩個階段。第一階段，就像「初步檢查」，由環境部依照檢核表進行初審，並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審，通過第一階段初審之業者，可取得經濟部遴選資格，其初審結果有效期為兩年，必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」，開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料，提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目，涵蓋開發案的全生命週期。

在工程面，包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中，風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域，且須進行地震危害度分析。海域電纜部分，除特殊情形外，埋設深度至少須達 1.5 公尺，且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上，檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說，打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝，且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時，每個開發案或聯席審查的風場，同一時間內只能進行一支基樁施作，而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點，分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段，每個階段都規定了詳細的監測要求（包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等）。以鯨豚監測為例，每年需執行20趟次，四季中每季至少執行 2 趟次。此外，所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」（https://epaw.moenv.gov.tw/）供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費，也透過明確的檢核項目，讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此，該機制亦確保了環境保護標準前後一致，避免不同案件之間標準不一。

結語

透過新的審查機制，環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業，在提升行政效率之餘，也確保環境影響評估的品質，支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策，也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度，期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進，環境部每半年至一年會進行制度檢討，並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」（https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/）。此外，環評會議召開前一週，也必須在指定網站公布開會訊息，讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心，另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來，這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善，為臺灣的永續發展貢獻心力，發揮環評作業的最大效益。

• 導讀／中央研究院社會所副研究員 蔡友月
• 書籍作者／謝莉・珍恩 (Shaili Jain)；譯者／吳妍儀

1947 年印巴分治期間，高達 200 萬人以慘絕人寰的方式失去生命，謝莉・珍恩（Shaili Jain）的父親也在這場血腥歷史事件中成為孤兒。

隱藏在上一代國族、族群與家族中，無法言說的創傷遺緒，如同一條幽微看不見的線，牽引著珍恩日後的職涯選擇。在這本書中，珍恩以精神科醫師、國家創傷後壓力症中心科學家、史丹佛大學醫學院副教授多重身分的歷練，結合尖端的神經科學、醫學專業的臨床知識與社會文化，在一線聆聽各式各樣身處黑暗與泥沼倖存者的敘事。

她試圖分析創傷後壓力症（Post-traumatic stress disorder，簡稱 PTSD）對於生理、情緒、行為、社會文化與全球區域等層次上的衝擊，勾勒出 PTSD 較全面的圖像，提供我們一個溢出醫療化下精神醫學診斷所界定 PTSD 的視野，珍恩強調 PTSD 除了是銘刻於個人身心的創傷，也是人類社會受苦的集體記憶。它不只是大腦與心靈的問題，更觸及我們社會對邪惡、暴力與苦難深層的理解。

人類創傷的科學化進展

PTSD 是什麼？是一種精神醫學所診斷的「疾病」嗎？如果是，PTSD 的致病機轉為何？將 PTSD 納入精神醫學專業處理，它的進展與挑戰為何，是否有不足之處？

從 19 世紀晚期佛洛伊德發現了創傷性歇斯底里，1915 年第一次世界大戰時的砲彈休克症，二戰後美國大量出現退伍軍人的身心問題，以及越戰退伍軍人機構、女權團體的發聲倡議，PTSD 終於在 1980 年《精神疾病診斷與統計手冊》第三版中，正式得到精神醫學專業權威性的診斷認可。在 PTSD 納入精神醫學診斷後，光譜的一端是愈來愈走向生物醫學化的精神醫學，另一端則是社會文化建構的反精神醫學，兩邊深陷不同認識論僵固的對立與爭議。

事實上，將人類深層創傷的苦難標示為 PTSD 精神醫學範疇下的診斷，其診斷系統源自於 1948 年世界衛生組織（World Health Organization, WHO）編印的《疾病的國際分類》（International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems，簡稱 ICD）以及 1952 年「美國精神醫學會」（American Psychiatry Association）出版編印的《精神疾病的診斷與統計手冊》（Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders，簡稱 DSM）。這套源自於歐美社會的分類與診斷系統，日後逐漸成為放諸四海皆準的國際通用標準，然而珍恩在書中提出了一個讓人深思的問題：這是否意味著人類苦難的美國化？

珍恩以自身在印度的一場演講為例，一位資深的印度教授回應，PTSD 本質上是歐美的問題，印度並沒有太多 PTSD。

另一位在場的印度醫師則當下提出反駁，她說：「我無法同意印度沒有創傷後壓力症問題的說法。首先，我們的人民，尤其是窮人，太過習慣創傷就是他們日常生活的事實，以至於他們用放棄的態度接受它。其次，身為醫生，我不認為我們受過的訓練好到甚至能問出正確的問題，引出創傷後壓力症的症狀。第三，在我們生活的國家裡，大多數人甚至連承認他們體驗到任何情緒或精神不適，都還很不情願。」

面對精神醫學診斷在世界不同區域、國家與社會文化實踐上的合法性、有效性喋喋不休的爭議，珍恩希望打破對於傳統社會文化功能浪漫主義的觀點，認為非歐美的邊陲國家在面對創傷時較不會驚嚇、恐懼或無助，這種反應被過度宣傳為某種形式的悖論式韌性（paradoxical resiliency）。

珍恩強調被邊緣化的人通常容易受到創傷打擊，他們往往被噤聲，無法表達真實的反應，輕易就擁抱「悖論式韌性」這個概念。但是這會產生一種危險，完全聚焦於社會文化差異的相對性，而容易忽略了最脆弱、處境最不利的人所受的苦難。

因此珍恩強調，雖然精神醫學 PTSD 的診斷為我們提供探究人類苦難的起點並不完美，但要徹底拋開這樣的診斷，如同把嬰兒連同洗澡水一起倒掉。她的立場也與哈佛大學精神科醫師與人類學家的 Arthur Kleinman 在《再思考精神醫學》（Rethinking Psychiatry, 1988）一書中，對於何謂精神疾病的的立場相近，Kleinman 認為：

「精神疾病是真實的，就像真實世界其他的形式。它們是透過生理與象徵性意義互動，形塑成經驗的結果。……精神醫學的概念、研究方法，甚至資料都鑲嵌在社會系統中。精神醫學的診斷範疇，同時受到歷史、文化與生物學所形塑（Kleinman1988: 3）。」

作為一位醫療專業者，珍恩有系統地呈現生物精神醫學對當代 PTSD 的貢獻。例如：書中指出 PTSD 患者血液中的血清素濃度較低，使他們的中樞神經系統受到刺激時，無法適時反應。血清素傳導的異常，可能影響到創傷後壓力症患者極其常見的憂鬱、憤怒跟攻擊性。

PTSD 也可能產生濃度高到不正常的正腎上腺素（noradrenaline）。此外，顳葉的海馬迴是腦中處理長期記憶的區域，PTSD 患者的海馬迴比正常人小。腦電圖（EEG）的偵測也顯示 PTSD 有不正常的腦活動。表觀遺傳學的發現也指出，PTSD 可能改變創傷倖存者的基因表現，並延續至其子女。

隨著表觀遺傳學、血清素濃度、正腎上腺素的生化指標，或大腦顯影、腦電圖尖端醫療科技的進展，現代科學家在面對人類創傷時仍有許多待解決的謎題。即使如此，對珍恩而言，這些科學生物精神醫學所累積的 PTSD 知識仍提供未來療癒的可能線索。

相較於 1970 年代人文社會科學一些研究中，指出精神疾病診斷「醫療化」（medicalization）背後專業權力的擴張與社會控制的問題（Conrad 1975; Scull 1975），珍恩認為當代神經科學方面的進展，可以幫助我們更清楚察覺 PTSD 如何在人類基因、生理與大腦上留下具破壞性的印記。

身為接受完整精神醫學與創傷訓練的醫師，珍恩肯定生物科學精神醫學對探索人類巨大創傷的生理機轉，具有一定的貢獻。但是她強調面對 PTSD，我們還必須擴大到更多社會文化、歷史、語言、習俗、傳統與宗教等面向的理解，才能避免過度窄化的狹隘框架，以跨領域的多元視角來理解人類整體的創傷。

重整個人創傷敘事的意義做為療癒策略

在這本書中，珍恩透過一個個性虐待、強暴、親密伴侶暴力、威脅性命的意外、大屠殺或戰爭中倖存者的敘事，揭開 PTSD 許多不為人知的面貌。

對於遭受 PTSD 的倖存者而言，這些創傷認知與記憶通常「難以啟齒」，他們往往沒有能力說出完整的故事。此外，典型的創傷倖存者會有不精確的認知，例如：「要是我沒有穿那件洋裝，強暴事件就不會發生」、「如果我就早那麼兩分鐘到那裡，我就能救他一命」，這樣的錯誤認知強化了創傷後壓力症症狀，也掌控了倖存者日後的生活。

從敘事醫學的角度，人類為造成創傷的生命事件賦予意義的能力，使我們有別於其他動物。當一個人深陷長期病痛、創傷混亂的黑暗狀態，敘說的過程有助於再建一個統整的自我。

珍恩在書中也介紹一些臨床心理治療面對 PTSD 的方法，如：認知行為療法（cognitive behavioral therapy）、夢魘的談話意象排演療法、藝術治療、正念訓練等。當倖存者能在被接納與安全的專業環境說出生命的創傷，就交織出新的自我統整的可能性，為過往尋找意義，進而有勇氣展開往後的人生，重建主體的認同。

晚近的醫療社會學（Frank 1995）與醫療人類學領域（Kleinman 1988; Garro 1992），都共同指出了病痛與療癒意義創造（meaning-making）面向的重要性。例如 Gay Becker（1997）指出，人們面對生命世界的斷裂，可以藉著病人訴說自我的故事，重新建構自我及其社會位置。Becker 強調，敘事具有一種積極的建構性能力，透過人們再建構自我斷裂的認同，人們會從中得到反抗或重整自己經驗的能力。

透過二十多年臨床累積的倖存者創傷敘事，珍恩揭示敘事中自我認同的重整能力，必須連結自我、家庭與社群多層面意義交織的修復過程。有時受創者的苦難牽涉到結構暴力下的集體噤聲，述說自己的創傷必須承擔極大的風險，因此 PTSD 的療癒也必須鑲嵌在更寬廣的歷史脈絡中。亦即，PTSD 敘事所涉及的創傷意義參考架構，必須扣連到所處的社會文化與結構制度來理解。

人人都可能是結構暴力的受創者？

PTSD 是一種關係性的社會受苦，也是人類歷史的集體創傷。我們必須創造結合醫療、司法與社會文化的療癒架構。

過去一個世紀中，經歷了兩次世界大戰、非洲與亞洲的去殖民化與獨立建國運動、蘇聯解體，中東的動盪造成敘利亞、阿富汗、伊拉克大量的難民流亡他鄉。地震、海嘯、颶風、核災、恐怖分子的自殺式攻擊等破壞性創傷事件對當事人造成的傷害，也是一種人類集體的社會創傷。

透過隱藏在父親生命史與家族史中，由印巴分治所造成的深層創傷，珍恩試圖揭示 PTSD 是一個不容忽視結構暴力下的問題。

她的觀察也與哈佛大學精神科醫師，同時也是人類學家的 Arthur Kleinman 所提出的「社會受苦」概念相互呼應。Kleinman 認為疾病受苦的經驗，不光是個人，基本上也是社會的，受苦本身是「相互主體性」的（intersubjective），受苦的病人也牽連著所處的社會網絡。

對珍恩來說，PTSD 倖存者的父母、手足、配偶、子女、孫子女等，也會受到不同程度的影響，這是一種關係性的受苦類型。甚至警官、消防員等第一線的人員，都可能是潛在關係網絡的受創者。

此外，所謂受苦是社會的，意味著心理或社會健康問題有其社會結構的根源。社會受苦一方面既源自於政治、經濟、制度的權力如何作用於人們，另一方面也是人們回應這些社會因素及其變遷的方式所造成的結果（Kleinman et al. 1997）。

珍恩在其中一章「我們的世界對創傷的看法」，特別指出對於身處戰爭，衝突頻繁，資源嚴重不足區域的受創者，臨床醫師們承認社會性創傷的根源，是治療很重要的一部分。亦即，PTSD 的社會受苦，其治療必須涵蓋社會性的治療，例如：書中指出中低收入國家估計有兩億五千萬低於五歲的兒童，因為早期童年逆境（adverse childhood experience，簡稱 ACE），暴露於無法發揮個人潛力的風險之下。

ACE 研究宣告一個新的公共承諾，政府必須面對 ACE 背後家庭、社會結構的根源，挹注社會資源創造一個免於暴力的環境，並承認家暴是個公共衛生問題。珍恩在書中也介紹一群德國心理學家延續 1980 年代在拉丁美洲發展的見證療法（testimony therapy），創造出敘事暴露療法（narrative exposure therapy，簡稱 NET）。透過 NET 的程序讓倖存者能夠把他們的創傷經驗，結合社會、國家制度的設計，在病患的同意下，將他們的匿名證言送到人權機構去，為人權侵犯留下紀錄。書中也介紹為印巴分治的歷史事件所成立的倖存者聯絡檔案庫，透過個人生命史與集體創傷的歷史建構，不只指向倖存者的個人療癒，也是讓失序的社會秩序得以復原的基礎工程。

透過二十多年專業累積的經驗，珍恩醫師要追問在難以啟齒的創傷後，是什麼培養了人的韌性。透過這本書，她反省臨床精神醫學下「復原」被窄化為消除疾病症狀（symptom），回到某種生病之前（pre-illness）的狀態，凸顯了僅從個人病理化角度出發復原模式的限制，她也開創了一種人類面對深層創傷帶有希望的典範轉移模式。

珍恩強調結合跨領域的多元視角，指出面對 PTSD 除了精神醫療、心理治療，仍必須擴大到法律、司法與社會文化的療癒架構，創傷的療癒也涉及診斷背後政治、社會、文化與歷史不正義結構的改變旅程。

參考文獻：

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——本文為書籍導讀《讓心裡的傷不倒帶：一位精神科醫師對創傷後壓力症最溫柔懇切的臨床紀實，與最前線的療癒科學研究》，2020 年 7 月，臉譜出版