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想好好談戀愛?先找出自己的依附形式吧!──《戀愛這種病》

時報出版_96
・2017/04/20 ・3605字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 533 ・七年級

  • 【科科愛看書】看到男/女神就心跳加速、呼吸急促、支支吾吾?俗話說思念是一種病,你是不是也曾身陷其中、不可自拔?但是,有病就要治,藥帖便是《戀愛這種病:解讀自我與對方的人格,診斷愛情的現在與未來》!這本書帶你用科學方法檢視自己,進而解決戀愛的各種難題,讓你從此人見人愛花見花開,男神女神都手到擒來!

人格養成,先天後天外加行動缺一不可

每個人都擁有自己不同的認知(理解方式)、情感及行為模式。這個擁有持續性的模式,在過了十八歲的時候就幾乎固定了。這種認知、情感和行為的模式,精神醫學或心理學上,就稱為「人格」(Personality)。

有的人責任感很強;也有人很隨便,一有什麼不合己意就馬上推到別人身上。有人充滿自信;也有人老是害怕擔心自己會失敗、或是擔心遭人責難。有些人很活潑地與人交往,很樂於溝通;但也有人覺得一個人比較輕鬆,除非必要否則不太開口說話。

每個人不同的特性綜合起來造就了不同的人格特質。圖/Will Richardson @Flickr

像這樣各種特性混合之下才創造出一個人的人格,透過這一個世紀許多先進的研究中我們瞭解到一件事:那就是這樣的特性並非是隨機組合而成,而是因為有些性質容易結合,他們擁有各自的一貫性,然後分成幾種類型。不只是臨床上的研究,在經過流行病學、統計學的研究重重驗證的結果,我們發現人格大致上可以分為十個類型。

人格大約有一半是與生俱來的氣質,由遺傳因素決定;另一半則是後天學習到的性格,受到環境因素(主要是成長過程的心理社會環境)的影響。兩者混合之後才造就這個人格。

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一旦造就之後,就擁有無法輕易改變的持續性與結構上的穩定性。就像鳥在空中飛,野獸在地上跑,魚在水中游一樣,各自擁有不同的生活方式與型態。人格也可以說是一樣的:生物學上的特性,與在心理社會上學習到的認知、行為反應模式,完全合為一體,形成一個牢固的模式。

例如,一絲不苟、有潔癖、責任感強而且又很難妥協,有這樣一連串特性的強迫型人格,就是由固執性這種遺傳因素決定的氣質,與後天學習到的超越自我(對團體的貢獻優先於自己的傾向)這樣的性格特性混合下成立的。以滿足固執性與超越自我為基本戰略,這類型的人,會以「維持秩序」的戰略作為人生的方針。

過度的自信,傲慢又妄自尊大的態度,理所當然地利用他人,對他人的痛苦有毫不關心的傾向,渴求讚賞的自戀型人格中,則混合了用所得或所失作為行動的強烈依據的「依賴報酬」氣質因素,及自我導向(百分百無條件認同自我價值的傾向)這種後天因素的強烈特性。能實現依賴報酬與自我導向這兩方面的戰略,就是要學會將自己視為絕對,用瞧不起他人來保護自己的自戀防衛戰略的生活方式。

與生俱來的氣質、後天學到的價值觀與思考方式,再加上行動的戰略,這三者緊密的結合,完成了無法輕易改變的結構。這──就是人格特質。

母親大人:依附情感的關鍵角色

在人格形成中,最重要的基礎就是「依附情感」(Attachment)。

依附情感是出生之後一年半內與母親形成的半永久式情感牽絆。那並不只是心理上的牽絆,也是生物學上的牽絆。被照顧得很好,在穩定的愛中養育成長,就會形成穩定的依附情感。依附情感也不僅僅是與母親的關係,也會成為與母親以外的人之人際關係「鑄型」。如果與母親的關係穩定,整體人際關係也比較容易穩定,就是這個緣故。

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依附的穩定性不僅僅影響人際關係,還有基本的安全感與信賴感、對壓力與不安的抵抗力,甚至左右了一生的身心健康或平均壽命。

嬰兒時期與母親所建立起的情感連結,往往會影響一個人往後的人際關係型態。圖/Rolf Venema @ Flickr

特別是從出生到一歲半為止的關係最重要,但是之後的體驗也會有影響。影響特別大的就是雙親的夫妻關係:父母離婚很容易對孩子的依附情感穩定性造成傷害。像霸凌這種威脅安全感的經驗,也會使依附情感不穩定。相反的,擁有一個總是在需要的時候會保護自己的「安全基地」就容易使依附情感穩定下來。

少年看到大,「依附情感」影響一生

十五到二十歲之間,一個人的依附形式就幾乎確定了。依附關係中,有「安定型」與「不安型」,不安型中又有迴避親密關係的「逃避型」、過度要求他人關心或愛的「焦慮型」(矛盾型)、一直害怕被拋棄,需要有人可以撒嬌的「恐懼—逃避型」,以及對依附情感抱著未解決傷痕的「未解決型」等。

十五到二十歲之間,一個人的依附形式就幾乎確定了。圖/Tom Simpson @Flickr

依附形式在不知不覺間支配了生活的各個層面,但影響特別大的是需要有親密人際關係的戀愛與結婚、養兒育女的層面。如果說戀愛順利的真正意義並不是成就一場戀愛然後與意中人發生性關係,而是在一種長久持續的愛情與信賴上建立一個穩定的家庭,安心養育子女的恆常性的話,那麼在考慮戀愛的成敗上,就無法避免依附穩定性這個問題。

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依附形式一旦完成,大約有七成的人會維持下去而不會改變。然而有三成左右的人會產生變動──本來是安定型的人,變成不安定型;也有曾經是不安定型的人轉變成安定型。這種情況下最至關緊要的,就是與配偶或伴侶的關係。依附不安定的情況也有可能在與配偶或戀人的交往中,有機會轉變成安定型。同為依附情感不穩定並成為情侶的人也一樣──前面提到的艾瑞克森夫婦的例子,可以說就是這樣的證據。

然而大多數的場合中,同為依附關係不穩定的人之間的戀愛或婚姻困難重重,很容易導致毀滅性的結果。帶著不穩定依附情感的人,跟依附情感穩定的人結婚,比較容易得到安心感,成功的機會應該也會增加。

無論如何,使伴侶間的依附關係穩定,不只能成就戀愛,也能給彼此帶來幸福以及在社會上的成功。因為依附情感穩定,就表示雙方都順利發揮了作為「安全基地」的功能,因為擁有一個安心的根據地,兩人都會更容易發揮力量與可能性。反言之,也可以說彼此是否能成為對方的「安全基地」,將決定兩人關係的未來。

用最適合的方法去愛,方能享受甜美果實

不只是依附形式,由依附形式進一步分化出來的認知、行為模式,都有每個人自己的固定傾向,而且每個人把價值放在哪個點上也會有所不同。包含從依附在內,若認知或行為的模式不同,戀愛的方法也會不同。如果價值觀不同,即使能談起戀愛來也總會覺得某些地方不太合得來。

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價值觀大致上也是由人格類型而定:有的類型最優先考量是愛;也有些類型會把利益得失的考量放在最重要的位置;還有些人是把合不合道理放在最前面;也有人把人情義理跟面子看得比什麼都重要。有人把自我實現看得很重;也有人如果是為了家庭或組織,就算要他鞠躬盡瘁死而後已也願意。這並不是哪個好哪個壞的問題,而是由於每個人的人格因素使他們重視的東西有所不同。

一個人的價值觀也受到人格特質影響,例如對蟹老闆來說,錢就是一切。

那就跟你要以米飯作為主食,還是麵包作為主食,又或是以番薯或玉米為主食這種生活習慣問題是一樣的。希望對方跟自己一樣,把愛情看得最重要,就像是一個覺得米飯最好吃的人,就算你每天都叫他要吃番薯,他也只會說已經吃膩了。

就如行為模式不同一樣,求愛的方法也各自迥異。有人為了吸引對方注意,會張開他美麗的翅膀;也有人是發出高亢的聲音來吸引注意。有人用誘餌使對方大意疏忽;也有人露出紅色的屁股來吸引目光。人格類型的不同,偏好的求愛方法也不同。若想用與對方不合的行為模式來接近對方,對方也只會覺得不知所措而已。

因為人格不同、生活方式不同,戀愛的方法與愛情的模式也會不同。若能看清人格的類型,就會知道那個人是如何去愛人,喜歡哪種被愛的方式。為了抓住他的心,該用什麼方法才有效,在孕育愛情上,重點在哪裡,又會有什麼樣的陷阱在等著你,也能夠預測出該怎麼做才能巧妙避開陷阱的方法。

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瞭解行為或認知的習慣,在理解價值觀或生活方式的基礎上,選擇適合的對象,用適合的方法去愛,得到充實的愛情生活或豐富人生的機會就會增加。


 

 

 

本文摘自《戀愛這種病:解讀自我與對方的人格,診斷愛情的現在與未來》時報出版

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時報出版_96
174 篇文章 ・ 35 位粉絲
出版品包括文學、人文社科、商業、生活、科普、漫畫、趨勢、心理勵志等,活躍於書市中,累積出版品五千多種,獲得國內外專家讀者、各種獎項的肯定,打造出無數的暢銷傳奇及和重量級作者,在台灣引爆一波波的閱讀議題及風潮。

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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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如果在虛擬實境裡尋找伴侶,真的可以建立舒服的戀愛關係嗎?——《元宇宙超圖解》
azothbooks_96
・2023/09/27 ・983字 ・閱讀時間約 2 分鐘

在元宇宙的世界裡,比較容易和價值觀相近的對象,談一場少摩擦的戀愛。

所謂的「談戀愛」,其實就是彼此價值觀的碰撞。

在價值觀日趨多元、細分的現代社會,實體世界裡的戀愛,情侶之間免不了會發生一些摩擦。

所謂的「談戀愛」,其實就是彼此價值觀的碰撞。圖/pexels

越來越多人在實體社會的戀愛關係中感受不到舒適,大眾認為「談戀愛風險很高」的傾向,更是一年比一年更鮮明。

可見「談戀愛」的魅力,正逐步下降。不論是在元宇宙內或外,都有一套很現代的方法可以解決這個問題,那就是配對服務。

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迴避戀愛和元宇宙

當我們對戀愛的價值觀細分化之後,在生活周遭便很難找到滿足條件的人選;但只要像在社群網站上找興趣相近的同好那樣,從一個規模龐大的母群體當中找出伴侶的話,發生摩擦的狀況,會比不假思索就交往的對象減少許多。

若想找更根本的解決之道,那麼元宇宙上還有一個獨門絕招,就是乾脆把伴侶化為虛擬實境的一部分——因為情侶在元宇宙上會隔著虛擬替身,建立起隔一道防火牆的溝通方式。

有些人會覺得「虛擬替身碰不到、摸不著」,不過,時下認為談戀愛不見得一定要有實體互動或性接觸的人已越來越多,或有些原本潛伏噤聲的族群浮上檯面。

想必今後會有越來越多人願意相信這不是逃避實體戀愛,而是元宇宙上的愛情,比實體更美好。圖/azothbooks

要是這些虛擬替身由 AI 操控的話,還能與另一半建立更舒適的戀愛關係——如果對象是 AI,不論是再怎麼極端的戀愛觀,或是任何性傾向,它應該都會接受吧!

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想必今後會有越來越多人願意相信這不是逃避實體戀愛,而是元宇宙上的愛情,比實體更美好。

——本文摘自《元宇宙超圖解:從刀劍神域到寶可夢,一小時讀懂78個概念,掌握本世紀最大商機》,2023 年 9 月,漫遊者文化出版,未經同意請勿轉載。

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azothbooks_96
55 篇文章 ・ 21 位粉絲
漫遊也許有原因,卻沒有目的。 漫遊者的原因就是自由。文學、人文、藝術、商業、學習、生活雜學,以及問題解決的實用學,這些都是「漫遊者」的範疇,「漫遊者」希望在其中找到未來的閱讀形式,尋找新的面貌,為出版文化找尋新風景。

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國家好現代,人民瘋狂愛——國家發展與愛情的關係
胡中行_96
・2023/02/06 ・2044字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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影集《年輕教宗》(The Young Pope)裡,裘德洛飾演的庇護十三世曾經開示:「愛無法用人數統計,只能以強度衡量。」[1][註]2023年元月的《科學報告》(Scientific Reports)期刊上,來自全球45個國家的學者,向世人宣告:他們不僅量化了愛情強度,還比較出各地差異。[2]

參與的國家及城市

該論文的第一兼通訊作者 Piotr Sorokowski 博士,任職於波蘭的弗羅茨瓦夫大學(Uniwersytet Wrocławski);而團隊的研究人員橫跨各洲,從所在地的幾個大城市,招募總共 11,422 名交往中、訂婚或已婚成人,匯集統整其中 9,474 人的資料。【圖 1】橙色圓點標出受測者居住的城市,藍色的區域則為涵蓋的國家,臺灣不在其中。[2]

參與研究的國家(藍色)與城市(橙色)。圖1/參考資料2,Figure 3(CC BY 4.0)

量化愛情

參與研究的美國心理學教授Robert J. Sternberg,曾指出愛情是由親密(intimacy)、激情(passion)和承諾(decision/commitment)所組成,即「愛情三元論」(Triangular Theory of Love)。[2, 3]相關的量表羅列了對應的陳述,例如:表示親密的「我與__分享我個人極為私密的資訊」;透露激情的「看到__令我興奮」;以及展現承諾的「我對和__關係的穩定性有自信」。受測者得從「0 完全沒有」至「9 非常強烈」中,選擇評分。除了該理論符合此研究的目的,因此問卷獲得採用,分析時也加入其他項目:[2]

  1. 環境溫度:與親近程度、人際距離、肢體接觸,以及情感表達有關。→參考各國年均溫。[2]
  2. 關係長度:關係的持久與否,會影響愛情的強度。→調查受測者和伴侶在一起多久,並計算出各國的平均值。[2]
  3. 性別:不同性別的人,對愛情的感受相異。→招募受測者時,性別比例必須均衡。[2](原文沒有說明性少數等變因,推測是以順性別異性戀為主。)

同時,為認識現代化與社會類型之於愛情的關係,每個國家的人類發展指數(Human Development Index)、性別不平等指數(Gender Inequality Index)、集體主義(collectivism)的程度,以及綜合世界銀行之世界發展指標(World Development Indicators)與聯合國統計年鑑(Statistical Yearbook)的世界現代化指數(World Modernization Index)等,都納入考量。[2]

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現代化及愛情

研究結果顯示,國家現代化會促進愛情,而且相較於激情,此效果在親密層面更是突出(見【圖 2】);但是現代化超過一定程度時,竟然會造成反效果。[2]比方說,聯合國認為人類發展指數大於 0.8,算是很高度的發展。[4]在此研究中,達到 0.85 以上時,該國的愛情平均值反而從高峰下降(見【圖 3】)。這種自己過得太好,於是不需要伴侶的情形,在動物實驗中也曾得到證實:當必要資源長時間無限制地供應,小鼠就會不想交配和繁殖。[2]

顏色愈深,愛意愈濃。臺灣沒有參加研究。圖2/參考資料2,Figure 1(CC BY 4.0)
縱軸為預測的愛情分數;橫軸則是人類發展指數。藍線-愛情三元論量表;黃線-親密;橙線-激情;灰線-承諾。圖3/參考資料2,Figure 2(CC BY 4.0)

集體主義和愛情

研究得到的另一個重點,是親密與承諾的程度,和一個國家的集體主義傾向,呈現正相關。媒妁婚姻容易出現在集體主義的社會;相對地,個人主義則鼓勵自由戀愛。雖然前者聽起來較難產生愛意,但因為集體社會推崇利他(altruistic)的無私奉獻,而強化了與伴侶的連結。不過,在斟酌受訪者年紀對結果的影響後,這個現象便沒有那麼明顯。[2]

年均溫、關係長度與愛情

各地激情的差異,無法由國家發展或社會類型看出趨勢。在這方面,年均溫倒是扮演了舉足輕重的角色:高年均溫能催出炙熱的激情,卻也使得親密與承諾的程度相對低落。論文的作者群表示,需要未來的研究深入瞭解,氣候如何干預人類的行為和感受。另外,長久在一起的伴侶,激情與親密的程度較低;但承諾則更為堅定。[2]

不代表國家的愛情

閱讀這份難得的大型愛情研究時,大概多少會引起各國人的比較心態。可是採樣的範圍,其實僅限於大城市,並不能代表國家整體。[2]舉例來說,中華人民共和國的數據,源自北京和香港的受測者。這些人填寫愛情量表的答案,基於文化背景迥異,應該會與內蒙、新疆或苗寨人民的想法,有天壤之別。此外,千萬別忘了,感情談到最後,面對其中酸甜苦辣的,還是只有自己和伴侶。互動時的火花或摩擦,主要仍依個體特質而定。就算身處於任何一個參與此研究的城市,也不保證能體驗相同的愛情。

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備註

《年輕教宗》原臺詞,含前後文:「The public squares have been jam-packed, but the hearts have been emptied of God. You can’t measure love with numbers, you can only measure it in terms of intensity. In terms of blind loyalty to the imperative.」。[1]

  1. The Young Pope – Episode 1.5, Quotes. (2016) IMDB.
  2. Sorokowski P, Kowal M, Sternberg RJ, et al. (2023) ‘Modernization, collectivism, and gender equality predict love experiences in 45 countries’. Scientific Reports, 13, 773.
  3. Sternberg RJ. (1997) ‘Construct validation of a triangular love scale’. European Journal of Social Psychology, 27 (3): 313-335.
  4. Sustainable Development’. Global Footprint Network. (Accessed on 19 JAN 2023)
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胡中行_96
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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。