【Gene 思書齋】告訴你什麼是成功的重要撇步

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行

我們都看過那種影片，對吧？網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演：數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ，或是波士頓動力的機器狗，用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。每一次，社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。

但當你關掉螢幕，看看四周，一個巨大的落差感就來了：說好的機器人呢？為什麼大街上沒有他們的身影，為什麼我家連一件衣服都還沒人幫我摺？

這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝，源於一個根本性的矛盾：當代AI在數位世界裡聰明絕頂，卻在物理世界中笨拙不堪。它可以寫詩、可以畫畫，但它沒辦法為你端一杯水。

這個矛盾，在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。第一種，是動作精準、甚至會跳舞的類型，這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」，機器人對它所處的世界一無所知 。第二種，則是嘗試執行日常任務（如開冰箱、拿蘋果）的類型，但其動作緩慢不穩，彷彿正在復健的病人 。

這兩種極端的對比，恰恰點出了機器人技術的真正瓶頸：它們的「大腦」還不夠強大，無法即時處理與學習真實世界的突發狀況 。

這也引出了本文試圖探索的核心問題：新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ，這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦，真的能終結機器人的「復健時代」，開啟一個它們能真正理解、並與我們共同生活的全新紀元嗎？

為何我們看到的機器人，總像在演戲或復健？

那我們怎麼理解這個看似矛盾的現象？為什麼有些機器人靈活得像舞者，有些卻笨拙得像病人？答案，就藏在它們的「大腦」運作方式裡。

那些動作極其精準、甚至會後空翻的機器人，秀的其實是卓越的硬體性能——關節、馬達、減速器的完美配合。但它的本質，是一場由工程師預先寫好劇本的舞台劇 。每一個角度、每一分力道，都是事先算好的，機器人本身並不知道自己為何要這麼做，它只是在「執行」指令，而不是在「理解」環境。

而另一種，那個開冰箱慢吞吞的機器人，雖然看起來笨，卻是在做一件革命性的事：它正在試圖由 AI 驅動，真正開始「理解」這個世界 。它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。這個過程之所以緩慢，正是因為過去驅動它的「大腦」，也就是 AI 晶片的算力還不夠強，無法即時處理與學習現實世界中無窮的變數 。

這就像教一個小孩走路，你可以抱著他，幫他擺動雙腿，看起來走得又快又穩，但那不是他自己在走。真正的學習，是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。過去的機器人，大多是前者；而我們真正期待的，是後者。

所以，問題的核心浮現了：我們需要為機器人裝上一個強大的大腦！但這個大腦，為什麼不能像ChatGPT一樣，放在遙遠的雲端伺服器上就好？

機器人的大腦，為什麼不能放在雲端？

聽起來好像很合理，對吧？把所有複雜的運算都交給雲端最強大的伺服器，機器人本身只要負責接收指令就好了。但……真的嗎？

想像一下，如果你的大腦在雲端，你看到一個球朝你飛過來，視覺訊號要先上傳到雲端，雲端分析完，再把「快閃開」的指令傳回你的身體。這中間只要有零點幾秒的網路延遲，你大概就已經鼻青臉腫了。

現實世界的互動，需要的是「即時反應」。任何網路延遲，在物理世界中都可能造成無法彌補的失誤 。因此，運算必須在機器人本體上完成，這就是「邊緣 AI」（Edge AI）的核心概念 。而 NVIDIA  Jetson 平台，正是為了解決這種在裝置端進行高運算、又要兼顧低功耗的需求，而誕生的關鍵解決方案 。

NVIDIA Jetson 就像一個緊湊、節能卻效能強大的微型電腦，專為在各種裝置上運行 AI 任務設計 。回顧它的演進，早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論，像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測，或者在相機裡分辨貓狗，扮演著「眼睛」的角色，看得懂眼前的事物 。但隨著算力提升，NVIDIA Jetson 的角色也逐漸從單純的「眼睛」，演化為能夠控制手腳的「大腦」，開始驅動更複雜的自主機器，無論是地上跑的、天上飛的，都將NVIDIA Jetson 視為核心運算中樞 。

但再強大的晶片，如果沒有能適應現場環境的「容器」，也無法真正落地。這正是研華（Advantech）的角色，我們將 NVIDIA Jetson 平台整合進各式工業級主機與邊緣運算設備，確保它能在高熱、灰塵、潮濕或震動的現場穩定運行，滿足從工廠到農場到礦場、從公車到貨車到貨輪等各種使用環境。換句話說，NVIDIA 提供「大腦」，而研華則是讓這顆大腦能在真實世界中呼吸的「生命支持系統」。

這個平台聽起來很工業、很遙遠，但它其實早就以一種你意想不到的方式，進入了我們的生活。

從Switch到雞蛋分揀員，NVIDIA Jetson如何悄悄改變世界？

如果我告訴你，第一代的任天堂Switch遊戲機與Jetson有相同血緣，你會不會很驚訝？它的核心處理器X1晶片，與Jetson TX1模組共享相同架構。這款遊戲機對高效能運算和低功耗的嚴苛要求，正好與 Jetson 的設計理念不謀而合 。

而在更專業的領域，研華透過 NVIDIA Jetson 更是解決了許多真實世界的難題 。例如

• 在北美，有客戶利用 AI 進行雞蛋品質檢測，研華的工業電腦搭載NVIDIA Jetson 模組與相機介面，能精準辨識並挑出髒污、雙黃蛋到血蛋 
• 在日本，為避免鏟雪車在移動時發生意外，導入了環繞視覺系統，當 AI 偵測到周圍有人時便會立刻停止 ；
• 在水資源珍貴的以色列，研華的邊緣運算平台搭載NVIDIA Jetson模組置入無人機內，24 小時在果園巡航，一旦發現成熟的果實就直接凌空採摘，實現了「無落果」的終極目標 。

這些應用，代表著 NVIDIA Jetson Orin™ 世代的成功，它讓「自動化」設備變得更聰明 。然而，隨著大型語言模型（LLM）的浪潮來襲，人們的期待也從「自動化」轉向了「自主化」 。我們希望機器人不僅能執行命令，更能理解、推理。

Orin世代的算力在執行人形機器人AI推論時的效能約為每秒5到10次的推論頻率，若要機器人更快速完成動作，需要更強大的算力。業界迫切需要一個更強大的大腦。這也引出了一個革命性的問題：AI到底該如何學會「動手」，而不只是「動口」？

革命性的一步：AI如何學會「動手」而不只是「動口」？

面對 Orin 世代的瓶頸，NVIDIA 給出的答案，不是溫和升級，而是一次徹底的世代跨越— NVIDIA Jetson Thor 。這款基於最新 Blackwell 架構的新模組，峰值性能是前代的 7.5 倍，記憶體也翻倍 。如此巨大的效能提升，目標只有一個：將過去只能在雲端資料中心運行的、以 Transformer 為基礎的大型 AI 模型，成功部署到終端的機器上 。

NVIDIA Jetson Thor 的誕生，將驅動機器人控制典範的根本轉變。這要從 AI 模型的演進說起：

1. 第一階段是 LLM（Large Language Model，大型語言模型）：
   我們最熟悉的 ChatGPT 就屬此類，它接收文字、輸出文字，實現了流暢的人機對話 。
2. 第二階段是 VLM（Vision-Language Model，視覺語言模型）：
   AI 學會了看，可以上傳圖片，它能用文字描述所見之物，但輸出結果仍然是給人類看的自然語言 。
3. 第三階段則是 VLA（Vision-Language-Action Model，視覺語言行動模型）：
   這是革命性的一步。VLA 模型的輸出不再是文字，而是「行動指令（Action Token）」 。它能將視覺與語言的理解，直接轉化為控制機器人關節力矩、速度等物理行為的具體參數 。

這就是關鍵！ 過去以NVIDIA Jetson Orin™作為大腦的機器人，僅能以有限的速度運行VLA模型。而由 VLA 模型驅動，讓 AI 能夠感知、理解並直接與物理世界互動的全新形態，正是「物理 AI」（Physical AI）的開端 。NVIDIA Jetson Thor 的強大算力，就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生，要讓機器人擺脫「復健」，迎來真正自主、流暢的行動時代 。

其中，物理 AI 強調的 vision to action，就需要研華設計對應的硬體來實現；譬如視覺可能來自於一般相機、深度相機、紅外線相機甚至光達，你的系統就要有對應的介面來整合視覺；你也會需要控制介面去控制馬達伸長手臂或控制夾具拿取物品；你也要有 WIFI、4G 或 5G 來傳輸資料或和別的 AI 溝通，這些都需要具體化到一個系統上，這個系統的集大成就是機器人。

好，我們有了史上最強的大腦。但一個再聰明的大腦，也需要一副強韌的身體。而這副身體，為什麼非得是「人形」？這不是一種很沒效率的執念嗎？

為什麼機器人非得是「人形」？這不是一種低效的執念嗎？

這是我一直在思考的問題。為什麼業界的主流目標，是充滿挑戰的「人形」機器人？為何不設計成效率更高的輪式，或是功能更多元的章魚型態？

答案，簡單到令人無法反駁：因為我們所處的世界，是徹底為人形生物所打造的。

從樓梯的階高、門把的設計，到桌椅的高度，無一不是為了適應人類的雙足、雙手與身高而存在 。對 AI 而言，採用人形的軀體，意味著它能用與我們最相似的視角與方式去感知和學習這個世界，進而最快地理解並融入人類環境 。這背後的邏輯是，與其讓 AI 去適應千奇百怪的非人形設計，不如讓它直接採用這個已經被數千年人類文明「驗證」過的最優解 。

這也區分了「通用型 AI 人形機器人」與「專用型 AI 工業自動化設備」的本質不同 。後者像高度特化的工具，產線上的機械手臂能高效重複鎖螺絲，但它無法處理安裝柔軟水管這種預設外的任務 。而通用型人形機器人的目標，是成為一個「多面手」，它能在廣泛學習後，理解物理世界的運作規律 。理論上，今天它在產線上組裝伺服器，明天就能在廚房裡學會煮菜 。

但要讓一個「多面手」真正活起來，光有骨架還不夠。它必須同時擁有強大的大腦平台與遍布全身的感知神經，才能理解並回應外在環境。人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部，都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣，隨時傳回方位、力量與外界狀態。但這些訊號若沒有通過一個穩定的「大腦平台」，就無法匯聚成有意義的行動。

這正是研華的角色：我們不僅把 NVIDIA Jetson Thor 這顆核心晶片包載在工業級電腦中，讓它成為能真正思考與反應的「完整大腦」，同時也提供神經系統的骨幹，將感測器、I/O 介面與通訊模組可靠地連結起來，把訊號傳導進大腦。你或許看不見研華的存在，但它實際上遍布在機器人全身，像隱藏在皮膚之下的神經網絡，讓整個身體真正活過來。

但有了大腦、有了身體，接下來的挑戰是「教育」。你要怎麼教一個物理 AI？總不能讓它在現實世界裡一直摔跤，把一台幾百萬的機器人摔壞吧？

打造一個「精神時光屋」，AI的學習速度能有多快？

這個問題非常關鍵。大型語言模型可以閱讀網際網路上浩瀚的文本資料，但物理世界中用於訓練的互動資料卻極其稀缺，而且在現實中反覆試錯的成本與風險實在太高 。

答案，就在虛擬世界之中。

NVIDIA Isaac Sim™等模擬平台，為這個問題提供了完美的解決方案 。它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生（Digital Twin）世界，讓 AI 在其中進行訓練 。

這就像是為機器人打造了一個「精神時光屋」 。它可以在一天之內，經歷相當於現實世界千百日的學習與演練，從而在絕對安全的環境中，窮盡各種可能性，深刻領悟物理世界的定律 。透過這種「模擬-訓練-推論」的 3 Computers 閉環，Physical AI (物理AI) 的學習曲線得以指數級加速 。

我原本以為模擬只是為了節省成本，但後來發現，它的意義遠不止於此。它是在為 AI 建立一種關於物理世界的「直覺」。這種直覺，是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。

所以你看，這趟從 Switch 到人形機器人的旅程，一幅清晰的未來藍圖已經浮現了。實現物理 AI 的三大支柱已然齊備：一個劃時代的「AI 大腦」（NVIDIA Jetson Thor）、讓核心延展為「完整大腦與神經系統」的工業級骨幹（由研華 Advantech 提供），以及一個不可或缺的「教育環境」（NVIDIA Isaac Sim 模擬平台） 。

結語

我們拆解了那些酷炫機器人影片背後的真相，看見了從「自動化」走向「自主化」的巨大技術鴻溝，也見證了「物理 AI」時代的三大支柱——大腦、身軀、與教育——如何逐一到位 。

專家預測，未來 3 到 5 年內，人形機器人領域將迎來一場顯著的革命 。過去我們只能在科幻電影中想像的場景，如今正以前所未有的速度成為現實 。

這不再只是一個關於效率和生產力的問題。當一台機器，能夠觀察我們的世界，理解我們的語言，並開始以物理實體的方式與我們互動，這將從根本上改變我們與科技的關係。

所以，最後我想留給你的思想實驗是：當一個「物理 AI」真的走進你的生活，它不只是個工具，而是一個能學習、能適應、能與你共同存在於同一個空間的「非人智慧體」，你最先感受到的，會是興奮、是便利，還是……一絲不安？

這個問題，不再是「我們能否做到」，而是「當它發生時，我們準備好了嗎？」

研華已經整裝待發，現在，我們與您一起推動下一代物理 AI 與智慧設備的誕生。
https://bit.ly/4n78dR4

有誰不想功成名就？即使是魯蛇也想有意氣風發的一天，否則他們怎麼可能在乎誰是魯蛇、誰是溫拿？

所以市面上有多到像垃圾、品質更像垃圾的成功學書籍，可能有部分作者因此騙到錢，而魯蛇們只能在舒適圈中繼續安慰自己。

所以，當我讀到《心態致勝：全新成功心理學》（Mindset: The New Psychology of Success）時，因為書中畫的大餅實在太美好，讓我不禁先懷疑這是不是前述那種垃圾──但事實上，作者卡蘿．杜維克（Carol S. Dweck）是史丹佛大學心理學講座教授、美國人文與科學院院士，這本書是她幾十年的學術研究菁華，絕非毫無科學根據的成功學書籍。

成長心態 vs. 定型心態

《心態致勝》指出，當專注於「成長心態」（growth mindset）時，我們會轉而擁抱原本感到威脅的東西：挑戰、批評和挫折等等。當我們能夠擁抱這些艱難的東西時，才能充分發現和發揮自己的潛能，而非依靠運氣或天賦，更能專注培養技能和能力，並從努力中學習。與之相反的是「定型心態」（fixed mindset），誤信成功在於天賦得要優於一般人，相信能力天生注定，無法後天培養，只能聽天由命，以成敗論英雄，不夠聰明就無法成功。

《心態致勝》告這我們，人並不總是處於定型心態，這是可以改變的。杜維克等人的許多研究發現，只要告訴受試者，他們能夠學到一種能力，再給他們一個機會，就能夠把人訓練成擁有成長心態的思考者。

成長心態能幹嘛呢？能讓我們愛上正在做的事情。定型心態讓人關注分數，但是成長心態讓我們喜歡過程和成長，並在面對困難時仍繼續喜愛。帶有成長心態的運動員、CEO、音樂家或科學家，都喜歡他們在做的事，而許多抱著定型心態的人們則否。許多帶有成長心態的人甚至沒有打算出人頭地，他們是因為熱愛所做的而嶄露頭角。諷刺的是，定型心態的人更想脫穎而出，但反而常常事與願違。

有了定型心態，非贏即輸，可是有了成長心態，整個過程都是享受，即使事情不按照計劃進行。有定型心態的人，一切都關乎結果──失敗了或者得不到最好的，就認為一切努力都白費了；而成長心態讓人們真正重視在做的事，不管結果如何，標準的「不以成敗論英雄」。

《心態致勝》指出，成長心態不僅決定成功與否，還能維繫感情。定型心態想像完美的愛情關係是要不存在差異、不需妥協、不需努力。但是這是不可能的，每一段感情關係中，都會出現問題。良好的親密關係不是從天上掉下來的。如果能嘗試從成長心態看待問題，我們能夠更良好地理解和發展出親密關係。讓伴侶保有他們的差異，仔細聆聽、並以耐心和關心的方式溝通，建立出良好的親密關係。

熱愛挑戰、抛棄迷惑、盡情學習才是最好的天賦

就連大部分人深信極需天賦的藝術能力也一樣。《心態致勝》指出，美術與其說是繪畫技巧，還不如說是觀察技巧，例如感知邊緣、空間、關係、燈光和陰影以及整體的能力。有些人可以在生活中簡單地把握這些技能，其他人則必須努力學習。

除了藝術能力，我們大部分人也深信運動極需天賦。《心態致勝》問：「地表上跑最快的女人是天生的嗎？」然後以威爾瑪．魯道夫（Wilma Rudolph）為例──她被譽為「世界上速度最快的女子」，是二十二個兄弟姊妹中的第二十個，還是個早產兒。

四歲時，她差點死於肺炎、猩紅熱和小兒麻痺症，左腿大部分癱瘓。接下來八年，她努力進行物理治療，直到十二歲才開始正常走路。1960 年羅馬夏季奧林匹克運動會，她成為美國首位在田徑項目獲得三枚金牌的女子選手。因為她傑出的表現，所以得到「田納西州龍捲風，世界上跑得最快的女人」的外號。義大利人稱她為「黑羚羊」（La Gazzella Nera）。法國人稱她為「黑珍珠」（La Perle Noire）。

《心態致勝》告訴我們，心態的培養從小開始，家長、教師和教練都可以透過行動、言語和動作向孩子、學生或運動員發送訊息，告訴他們如何衡量自己。那樣的訊息可以塑造定型心態，也可以塑造成長心態。

不少心理學研究發現，讚美兒童聰明會誤導他們的動機、傷害他們的後續表現。父母認為他們可以透過讚揚孩子的腦袋和才能，像給予禮物一樣給予孩子信心，實際上，這麼做的效果恰恰相反；未來孩子一旦遇上不易解決或不如預期的事情，他們就會懷疑自己。

父母給予孩子最好的禮物，其實是教孩子熱愛挑戰、抛棄迷惑、盡情地學習、繼續地學習。這樣，他們的孩子不用做讚美的奴隸，而是有受用終身的方式建立和修復自己的信心。

不僅是《心態致勝》，其他心理學家也用科學的方法指出何成功祕訣，例如《恆毅力：人生成功的究極能力》（Grit: The Power of Passion and Perseverance）告訴大家：是熱情與努力讓人更成功，而非天賦，是堅持與毅力讓人更優秀，而非智商（請參見〈人生成功的究極恆毅力〉）；《刻意練習：原創者全面解析，比天賦更關鍵的學習法》（Peak: Secrets from the New Science of Expertise）指出天才與庸才之間的差別不在基因、不在天分，在「刻意練習」。

如果加上這本《心態致勝》，那就是抱著成長心態、充滿恆毅力地刻意練習，就能踏上成功之路了吧？

本文原刊登於閱讀‧最前線【GENE思書軒】，並同步刊登於The Sky of Gene。

人格病態成功學

有趣的是，人格病態者不只在生殖能力上表現突出，在某些方面的表現也優於常人。像喬納森這類演化心理學家的研究結果[1]，支持前幾章提及科爾曼這些賽局理論家的主張。換句話說，人格病態者在生活其他領域也受惠良多。人格病態策略不只讓他們的性生活更多彩多姿，也讓他們在企業董事會裡如魚得水。

二○○五年時，美國史丹佛大學、卡內基梅隆大學和愛荷華大學的心理學家和神經經濟學家共同組成的研究團隊，就巧妙證實這項說法。這項研究由一個二十回合的賭博遊戲組成。參賽者被分為下列三組：正常人；腦部情緒相關區域（杏仁核、眼窩前額葉皮質、右島葉和主要體覺皮質）受損病患；腦部非情緒相關區域受損病患。研究人員分發給每位參與者二十美元，每一回合遊戲開始時，讓參賽者準備好以一美元做賭注，並利用丟硬幣這種方式來決定輸贏。輸了罰一美元，贏了拿回二．五美元。

大家不難看出怎樣才能贏錢。「以邏輯來說，」史丹佛大學商學院行銷學教授巴巴．希夫（Baba Shiv）說，「參賽者該做的就是，每回合都下注。」

但是，如同美國政治活動家和女權主義者葛洛莉亞．史坦能（Gloria Steinem）所說，邏輯往往只存在於邏輯學家眼中。

如果事實就像賽局理論預測的，有時候只要繼續踩油門就有收獲，那麼人格病態者會踩得更用力。然後依據遊戲進展，那些有人格病態（情緒處理缺陷）的參賽者就能大賺一筆。他們應該比那些沒有人格病態的參賽者表現得更好，即贏過另外兩組參賽者。

這項研究的結果就是如此。隨著遊戲的進行，腦部情緒功能正常的參賽者開始拒絕下賭注，他們漸漸選擇保守替代方案：把已經贏到的錢牢牢抓住。相反地，腦部情緒功能受損的參賽者不像我們大多數人那樣會被情緒緊緊束縛，他們不停下注，直到遊戲結束，最後獲利自然遠比其他人高出許多。

「這或許是有史以來第一份研究報告，說明腦部受損者在某種情況下，能做出比常人更優異的財務決策。」卡內基梅隆大學經濟學暨心理學教授羅威斯坦說。

美國南加大心理學暨神經經濟學教授安東尼．貝沙拉（Antoine Bechara）的研究更勝一籌。貝沙拉指出：「研究需要確定在哪種情況下，情緒是有利的或具有破壞性；在哪種情況下，情緒能做為人類行為的指導準則。最成功的股票經紀人被稱為『功能性人格病態者』或許是有道理的，一則是這些人更擅長控制自己的情緒，一則是他們感受不到跟別人同等程度的緊張。」

史丹佛大學教授希夫也支持這種說法。「很多企業執行長，」他令人緊張不安地補充說，「以及許多頂尖律師，很可能也具有這種特性。」

經濟學家卡里．弗里德曼（Cary Frydman）跟在美國加州理工學院的同事曾進行一項研究，證實希夫的發現是可信的。弗里德曼交給每個志願者二十五美元，然後向他們提出許多棘手的理財問題。志願者必須在很短的時間內做出決定，是要保守投資，接受穩定收益，比方說：賺進二美元，或是要大膽下注，承擔風險，藉此取得更大獲利的可能性，比方說：可能獲得十美元，也可能失去五美元，兩者機率各半。最後，究竟誰會大撈一筆，誰會破產？

這可不是隨機選擇的問題。研究結果顯示，有一小部分志願者遠比其他人聰明，他們可以承擔風險持續做出最佳選擇。這些人不是金融奇才，也不是經濟學家、數學家或撲克牌世界大賽冠軍。他們不過是帶有「鬥士基因」—單胺氧化酶A基因多態性（MAOA-L），這種基因先前被認為跟危險的「人格病態」行為有關。

「跟以往文獻中的討論截然不同的是，我們的研究結果顯示，這些行為模式不見得不好，」弗里德曼團隊寫道，「因為在做財務抉擇時，這些人只在有利可圖的情況下，才會冒險行事。」

弗里德曼更進一步地說明。「如果兩名賭徒在玩牌，其中一人賭很大，」他說，「看起來這個人似乎更暴力或衝動。但是你並不知道他手中拿了什麼牌，或許他因為贏面大才押大賭注。」

另外，加拿大心理學家海爾跟同事在二○一○年所做的調查研究，也證實這一點。海爾邀請二百多名美國企業高階主管填寫《病態人格檢測表修訂版》，藉此比較企業高階主管跟一般人的人格病態特性有何不同。結果，企業高階主管不但在得分上遙遙領先，他們本身的人格病態跟企業內部對其個人魅力和簡報風格的評比也出現正相關：這群人擁有創造力、優秀的策略思維能力、以及出色的溝通技巧。

後來，我們在第一章提過英國薩里大學學者博德和弗里松進行的調查，當然也為這種論點提出佐證。他們將企業執行長跟布羅德莫精神病院（Broadmoor Hospital，英國一家高安全級別的鑑定機構）的住院者，就其心理特徵測試進行比較。結果，在人格病態特徵方面，企業執行長這類人士竟然勝出。大家可要知道，布羅德莫精神病院裡面關的可是全英國最危險的罪犯。

我跟海爾說，近年來由於企業精簡人力、改組和併購，其實為人格病態者提供更適當的溫床。我認為，就像政治動盪和不穩定性也是「培養」人格病態者的好環境，工商業同樣也成為造就人格病態者的廣大領域。海爾點頭表示贊同。

「我一直認為，如果我不在監獄裡研究人格病態者，那麼我一定會到股票交易所去研究這群人，」他興奮地說，「毫無疑問，跟人格病態在一般人群中的比例相比，企業界裡人格病態的比例簡直高得嚇人。你在任何組織都能找到他們，在那裡他們有相應的地位和身分，有控制他人的權力，還有機會取得物質財富。」

跟海爾共同撰寫企業內部人格病態相關論文的合著者、美國紐約產業與組織心理學家保羅．巴比亞克（Paul Babiak）贊同這種說法。

「人格病態者在處理緊急多變狀況時，幾乎毫無困難。其實，他們在這方面游刃有餘，」巴比亞克解釋說，「組織內部的混亂，剛好滿足人格病態者尋求刺激的必要需求，也為其強烈的控制慾和施虐行為提供足夠的掩護。」

諷刺的是，這些膽敢打破常規、承擔風險和尋求刺激的人，掌控著世界經濟發展走向，而他們跟廢墟上的崛起者擁有完全相同的個性。就像電影中的騙子主角艾班尼爾說的，他們是掉進鮮奶油裡的老鼠，透過不斷抗爭，終於把鮮奶油攪拌成奶油，得以順利脫困。

[1] 演化心理學家試圖將人類的特性和行為，解釋成物競天擇這類功能的產物，例如：人格和繁殖策略；也解釋成人類祖先為解決生活環境中的問題，逐漸發展出的心理適應性。

本文摘錄自《非典型力量：瘋癲的智慧、偏執的專注、冷酷的堅毅，暗黑人格的正向發揮》，大牌出版