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你的心有一道牆:淺談創傷與安全感──《心靈的傷,身體會記住》

PanSci_96
・2017/12/01 ・2501字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 522 ・七年級

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人與人、我與你、我們與世界

幾年前,我聽說傑羅姆.凱根(哈佛的榮譽教授,也是著名的兒童心理學家)告訴達賴喇嘛,世界上每有一個酷行,就會有數百個小小的善行與連結。

他的結論是:「相對於壞心,仁厚或許才是我們人類的真實本質。」

能夠在和他人共處時感到安全,可能是心理健康唯一重要的要素。安全的連結是活得有意義又滿足的基礎。全球各地有許多關於災後反應的研究顯示,社會支持是最強大的保護因子,使人不被壓力和創傷擊垮。然而身邊有人,並不代表有社會支持,關鍵在相互性

真正被身旁的人聽到與看見,感覺自己被放在某個人的腦中和心上。

我們需要感受到由內而生的安全感,肉體才能冷靜下來、痊癒和成長。任何醫師都無法開出友誼和愛的處方,這些是既複雜又不易獲得的能力。如果一個宴會上全都是陌生人,你不需創傷就會覺得不自在、甚至恐慌,但創傷會讓你覺得跟全世界格格不入。

很多受創者發現自己無法長期跟身邊的人同步,有些則能在一些團體中得到慰藉,向有類似背景或經驗的人重述自己的戰場經歷、遭受的強暴或酷刑。圖/Pixabay

很多受創者發現自己無法長期跟身邊的人同步,有些則能在一些團體中得到慰藉,向有類似背景或經驗的人重述自己的戰場經歷、遭受的強暴或酷刑。把焦點放在共同的創傷與受害史,有助於減輕受創者強烈的孤立感,但這通常要付出代價,即否認他們的個別差異─成員必須服從共同規範,才能成為團體的一員。

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將自己隔離在範圍狹隘的受害者團體中有其後果,輕則視他人為無關緊要,重則認定別人都很危險,最後造成更深的疏離。幫派、激進的政治團體和邪教組織或許能提供慰藉,但幾乎無法幫助一個人發展出充分擁抱人生所需的心理彈性,也因此無法協助成員從自己的創傷中解脫。

健全的人既能接受個別差異,也能認可他人的人性。

過去二十年來,人們已普遍認同,如果成年人和兒童過於膽怯或自我封閉,無法從人類身上得到慰藉,那麼,跟其他哺乳類動物建立關係可能會有幫助。狗、馬甚至海豚可以提供單純的陪伴,同時也提供必要的安全感。狗和馬現在尤其被廣泛用來治療某些類型的創傷疾患。

如果成年人和兒童過於膽怯或自我封閉,無法從人類身上得到慰藉,那麼,跟其他哺乳類動物建立關係可能會有幫助。圖/Pixabay

安全感的三個層次

發生創傷後,人們會以截然不同的神經系統來體驗世界,對危險與安全的感知都已改變。

伯格斯創造了「神經覺」一詞來描述人類評估周遭環境危險或安全的能力。若要試圖幫助神經覺受損的人,最大的挑戰是找到方法去重新設定他們的生理機能,阻止他們的生存機制攻擊自己,意思就是幫助他們以適當的方式回應危險,更重要的是,恢復他們感受安全、放鬆和真實互惠關係的能力。

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我曾經深入訪談並治療六名空難倖存者,有兩人表示自己在意外發生時失去了意識,雖然身體沒有受傷,精神卻崩潰了。另外兩人陷入恐慌,不停發狂,直到治療進行了一段時間才較為平靜。

最後兩人則保持冷靜與機智,在事故中也協助其他乘客逃離燃燒的飛機殘骸。

我發現強暴、車禍和酷刑的倖存者也有類似的一連串反應,前面曾提到的史登和烏妲共同經歷高速公路大車禍,但再次經驗創傷時的反應卻是天差地別。專注、崩潰,或混亂,是什麼原因造就這樣程度差異極大的創傷反應光譜呢?

自主神經系統調節三種基本的生理狀態,不同的安全程度決定了哪種生理狀態會在特定的時間點被激發。圖/大家出版社提供

伯格斯的理論提供一種解釋:

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自主神經系統調節三種基本的生理狀態,不同的安全程度決定了哪種生理狀態會在特定的時間點被激發。

當我們感到威脅時會本能地訴諸第一個層次,就是社會連結,向身邊的人尋求幫助、支持和安慰。如果沒有人伸出援手,或是我們處於緊迫的危險,生物體就會轉而採取比較原始的生存方式:戰或逃,於是我們擊退攻擊者或逃到安全的地方。但如果這個策略失敗了,我們無法脫身,被壓制或困住,就會關閉自己的功能,並將能量耗損減到最低來保護自己,這時人們就處在僵呆崩潰的狀態。

這就是多元迷走神經的作用,也因為這是了解人類如何處理創傷的關鍵,所以我要先簡短地描述一下這個解剖結構。

負責社會連結系統的神經發端於腦幹的調節中心,主要是迷走神經,也稱為第十對腦神經,以及附近一組負責啟動臉部、喉嚨、中耳和喉頭肌肉的神經。

當腹側迷走神經主管一切時,我們看到別人對我們微笑也會笑著回應,對同意的事情會點頭表示認同,聽到朋友訴說不幸遭遇會皺眉。腹側迷走神經也會傳遞訊號給心臟和肺臟,讓我們減緩心跳以及增加呼吸深度,產生平靜放鬆、專注和愉悅的感受。

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圖/大家出版社提供

我們的安全或社會連結受到威脅時,會促使腹側迷走神經支配的部位產生變化。

發生煩惱、痛苦的事情時,我們的臉部表情和聲調會自動傳遞出苦惱的訊號,這些改變就是示意別人前來援助。而如果我們的呼救沒有得到回應,威脅繼續升高,古老的邊緣系統便加入戰局,交感神經系統接手主導,動員肌肉、心臟和肺臟展開作戰或逃跑行動。我們的聲音變得急促、音調變高,心跳加速。此時現場若有狗,牠會嗅到我們汗腺活化的氣味,因而焦躁地發出低吼。

最後,當我們根本無處可逃,毫無方法阻擋危險,就會啟動終極的緊急系統:背側迷走神經,這個系統延伸到橫膈膜以下的胃、腎和腸,大幅降低全身的新陳代謝,使心率驟減(你可能會覺得「往下一沈」),我們會感到無法呼吸,腸胃也停止蠕動或排空(確實是「嚇得屁滾尿流」),這就是我們解離、崩潰與僵呆的狀態。


 

 

本文摘自《心靈的傷,身體會記住》,大家出版社出版。

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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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副作用都很惱人?那可未必!曾經失敗的抗組織胺藥物,就有舒緩焦慮的奇效──《食藥史》
聯經出版_96
・2022/09/07 ・2699字 ・閱讀時間約 5 分鐘

從驅逐艦到軍醫院:醫官拉弗里特的研究之路

到了一九五○年,拉弗里特陸續在醫學期刊發表一系列正面結果。他的實驗讓他受到矚目,上司決定解救他脫離落後地區,讓他回到法國的政經中心:巴黎。

啊,巴黎!巴黎是有抱負的法國男人(或女人)的目標。那是法國政治人物的家,也是企業總部所在地;那裡有宗教領袖和軍方高層;有最優秀的文學家、音樂家和藝術家;有一流的索邦大學(Sorbonne Université)與菁英知識分子(法蘭西學院 French Academy);有法國最偉大的建築物和最迷人的音樂、時尚和美食;有最好的圖書館、研究中心、博物館與訓練中心。

如果你是法國人,又是某個領域的代表人物,一定會渴望在巴黎擁有一席之地。

現在拉弗里特來了,他調職到聲望最高的聖寵谷軍醫院(Val-de-Grâce Hospital),距離索邦大學只有幾條街。他在那裡接觸到各領域的專家,得到更多資源,順勢擴大研究。

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看到這麼美的風景,是不是也想去巴黎玩了呢?圖/Givaga

想找出休克的秘密?試試抗組織胺藥物吧!

他需要藥學專家,也順利找到一個。對方是狂熱的研究人員,名叫皮耶.胡格納(Pierre Huguenard)。拉弗里特和胡格納一起想辦法提升人工冬眠技術,搭配用阿托品(atropine)、普羅卡因(procaine)、馬錢子(curare)、類鴉片藥物和安眠藥調製的雞尾酒。

他們注意到另一種人體受傷時會分泌的化學物質:組織胺(histamine)。組織胺跟人體很多方面都有關聯,除了受傷時會釋出外,也跟過敏反應、暈車和壓力有關。或許組織胺也在休克反應扮演一定的角色。

於是拉弗里特往他的雞尾酒裡扔進另一種成分:一種抗組織胺藥物,這種新藥是科學家為了對治過敏反應積極研發出來的。

這時候事情開始出現有趣的變化。

抗組織胺似乎可望成為下一個神奇藥物大家族,它們的適用範圍相當廣,從花粉熱、暈船、普通感冒,到帕金森氏症。製藥公司正在全力研發,努力找出可以申請專利的藥品。

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只是它們跟所有藥物一樣,也有副作用。其中一種副作用是行銷時的一大困擾:抗組織胺常會導致某個評論家所謂的「惱人的昏沉」(不昏沉的抗組織胺還要等上幾十年)。

抗組織胺藥物的副作用之一是讓人感到昏沉。圖/Pixabay

這跟鎮靜劑和安眠藥造成的睏倦不同,抗組織胺不會讓身體的任何功能減緩,它們的作用反而好像鎖定神經系統的某個特定區域,也就是一九四○年代的醫生所謂的交感與副交感神經(如今的自主神經系統)。

這兩大系統組成人體神經系統的背景,也就是在我們清醒意識層次運作的信號與反應,例如調節呼吸、消化和心跳。拉弗里特心想,休克反應的祕密應該就藏在這些神經之中。他想要一種只對這些神經產生作用,不至於太影響清醒意識的藥物。抗組織胺好像正符合他的需求。

「我要一款只有副作用的抗組織胺!」

於是他與胡格納著手試驗。手術前幾小時給予正確劑量的合適抗組織胺。根據拉弗里特的記載,意識仍然清醒的病人「不會感覺疼痛和焦慮,通常也不記得手術過程」。

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拉弗里特發現有一個附帶優點,就是術後的止痛嗎啡用量減少。他用添加抗組織胺的雞尾酒搭配人工冬眠,減少手術休克的發生,因而減少手術台上的死亡率。

抗組織胺能夠減輕手術病人的疼痛、焦慮和死亡率。圖/Pexels

但是還有很多方面需要改進,他雖然想要抗組織胺的副作用,卻不想在他的雞尾酒裡添加這種東西,畢竟他不是在治療暈車或過敏。

他看過有些病人使用抗組織胺後減輕焦慮,心情愉悅平靜,那才是他想要的。他要一款只有副作用的抗組織胺,於是寫信給法國最大的製藥公司羅納普朗克(Rhône-Poulenc, RP),請研究人員幫他找出來。

失敗藥品的逆襲:只要一點點,就有奇效!

幸運的是,他在對的時機找到對的人。羅納普朗克正在積極尋找更新、更好的抗組織胺。跟所有製藥公司一樣,他們公司的架子上堆滿失敗品,有些毒性太強,有些副作用太大。他們於是重新測試那些失敗品。

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數個月後,就在一九五一年春天,羅納普朗克寄了一款編號 RP-4560 的實驗性藥品給拉弗里特。他們當初之所以會放棄這種藥物,正是因為它沒有抗組織胺的功效,卻對神經系統有強烈副作用。動物實驗顯示這種藥物相當安全,可能正是拉弗里特在尋找的東西。

羅納普朗克重新測試失敗品,認為 RP-4560 正是拉弗里特在尋找的藥品。圖/Pixabay

沒想到那正是他的雞尾酒之中最好的東西,藥效極強,只需要一點點就夠了,而且達到他要的效果。即使只是處理傷口或動個小手術,術前使用 RP-4560,也能減低病人的焦慮,改善他們的情緒,對其他藥物的需求也會降低。

使用 RP-4560 的患者意識清醒、有知覺,卻好像比較能忍受疼痛,手術時的麻醉劑用量也減少。實在太奇怪了。疼痛並沒有消失,病人知道身體會痛,卻似乎並不在意。他們知道自己即將動手術,好像不太擔憂,甚至漠不關心。拉弗里特發現,病人跟他們的壓力「分離」了。

他的實驗成果變成聖寵谷軍醫院的熱門話題,激情澎湃的拉弗里特全力推廣。某天他在員工餐廳,聽見在醫院精神科擔任主管的朋友唉聲嘆氣,因為他們不得不讓重度精神病患穿約束衣。

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法國巴黎聖寵谷軍醫院舊棟,現已停業。圖/Wikipedia

這是無數世代以來,精神科醫療人員的共同感傷,很多精神病患的情緒太激動、精神太錯亂、行為太危險,不稍加束縛就無法照顧或治療。那些病人會尖叫、拳打腳踢,有時會攻擊別人或傷害自己,最後不得不用藥物迷昏他們,綑綁在床上或穿上約束衣,真可憐。

拉弗里特靈機一動,告訴當時的在座者,與其束縛精神病人,不如讓他們試試 RP-4560,再用冰塊讓他們冷靜下來。

——本文摘自《食藥史:從快樂草到數位藥丸,塑造人類歷史與當代醫療的藥物事典》,2022 年 8 月,聯經出版

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聯經出版_96
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聯經出版公司創立於1974年5月4日,是一個綜合性的出版公司,為聯合報系關係企業之一。 三十多年來已經累積了近六千餘種圖書, 範圍包括人文、社會科學、科技以及小說、藝術、傳記、商業、工具書、保健、旅遊、兒童讀物等。

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閨蜜怎麼會決裂?——透視《華燈初上》影響蘇媽媽與蘿絲媽媽友情的因素
雞湯來了
・2022/04/05 ・2555字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 文/雞湯來了特約作者吳心予
  • 校稿/雞湯來了張芷晴、陳世芃
  • 製圖/雞湯來了實習生翁欣容
  • 編輯/雞湯來了蕭子喬

電視劇《華燈初上》以日式酒店為背景,描述劇中人物的愛恨情仇。其中最受到關注的是劇中兩位女主角:蘿絲跟蘇之間發生的故事。蘿絲和蘇在高中時期成為好姐妹,一路以來發生了蘿絲離家出走、蘇未婚懷孕、蘿絲因為前夫的債務坐牢、兩人共同經營「光」酒店、各自面對不同的愛情煩惱等等人生轉折的時候,蘿絲跟蘇都一直陪伴在彼此身邊、不離不棄。

「就像我和蘇一樣,有人在背後支撐妳,不管發生什麼事,只要有她在就心安」
-《華燈初上》蘿絲

然而,在第二季的劇情裡,蘇跟蘿絲親密的情感卻出現裂痕,發生激烈的爭吵。在爭吵之中,蘇頻頻說出傷人的話,甚至讓蘿絲拿起煙灰缸想要砸向蘇。是什麼原因讓原本要好的閨蜜決裂?原生家庭的溝通模式,如何影響她們的相處?

「同情就像一把刀子,一刀刺死我,這種你最擅長,

又假裝一副清高溫柔、與世無爭的樣子,妳就是要證明妳是最優秀、贏的那個。」
-《華燈初上》蘇

圖/《華燈初上》

女生的感情為什麼這麼好?獨特性的閨蜜情感

從蘿絲跟蘇的感情互動中,可以看到女性親密情感關係的獨特性,它自成一格,獨立於女同志以及異性戀關係框架之外。相較常見女性的人生規劃以原生家庭或另一半為主,劇中蘇跟與蘿絲都把對方當作人生規劃的重心,事業跟養育子女的計畫都與彼此相關。不論是生活安排或者情緒感受,蘇跟蘿絲的狀態緊緊相連,除了考慮對方的感受與處境,也將對方視為生命中重要的夥伴。

甚至當蘿絲跟蘇兩人在面對「情人跟閨蜜」二選一的情境時,都選擇了彼此。蘿絲跟江瀚在一起之後,蘇選擇隱忍自己對江瀚的情愫,支持好姊妹的感情。蘿絲與江瀚分手後,蘇與江瀚無縫接軌的戀情曝光,一開始蘿絲非常憤怒,但是蘿絲在蘇與他人衝突或遇到人生困境的時候,都站在蘇的立場處理事情,可見閨蜜情感對蘇跟蘿絲來說都勝過愛情。 

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《華燈初上》的劇情,讓我們不只看見愛情如何影響閨蜜情感,而是兩個原生家庭及婚姻破裂的異性戀女生,如何成為互相支持的角色,以及緊密的關係如何受到兩人的自我價值感、成長背景以及戀愛經驗影響,發生劇烈的爭吵與誤會。

閨蜜情感總是脆弱?3大因素影響友情

蘇跟蘿絲在學生時期跟成年後曾經歷強烈的爭吵,在吵架的過程中,可以看到兩人面對衝突時的不知所措。她們看待友誼跟處理衝突的方式,都受到家庭關係、自我價值感跟戀愛經驗的影響。

因素1|家庭關係影響溝通習慣

原生家庭的互動方式,大幅影響蘇跟蘿絲看待自我與人際關係的角度。蘇的媽媽與蘇之前沒有良好的溝通與照顧關係,導致蘇缺乏與親近的人溝通的能力。蘿絲的爸爸用權威的方式教育子女,所以蘿絲沒有機會跟父母表達內心想法,也無法被父母理解,年少的時候就離家出走。

因為兩人都生在缺乏良好溝通的家庭,每當蘇跟蘿絲的關係出現矛盾,都是用大聲爭吵的方式跟對方互動,無法順暢面對衝突。不管青少年時期或者成年後的蘿絲跟蘇,對於關係都缺乏安全感與溝通能力,無法坦誠對人際關係中的對象說出自己的感受與期望,只會習慣性地用傷害對方或自己的形式,期望情感關係朝向理想的方向發展。

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因素2|自我價值影響自尊與安全感

青少年時期形塑的自我價值,也進一步影響蘇與蘿絲的閨蜜感情。當青少年的自我價值感低落,認為自己不值得獲得友情支持,就不容易感受到身邊朋友的情感支持。

蘇從小被母親拋棄,在學校除了蘿絲沒有其他朋友,在戀愛關係中用激烈的手段離開或者挽留關係,對於人際關係有著強烈的不安全感與不自信,認為自己不值得被愛。低落的自我價值感影響蘇從蘿絲身上感受到的支持,讓蘇認為「蘿絲跟其他人一樣可能會背叛自己」,難以獲得關係中的安全感。

因素3|戀愛經驗影響自我覺察深度

戀愛關係的結束,可能引爆原本隱藏的感受,以及對閨蜜情感進一步的覺察,也可能因此動搖原本的姐妹情誼。蘿絲因為跟江瀚分手,發現堅強的內心也有脆弱的地方;蘇也在跟江瀚分手之後,發現自己面對感情沒有想像中理性,一旦面對破裂的關係,沒有復原的能力與勇氣。

蘇與蘿絲激烈爭吵後,無法面對蘿絲可能傷心的情緒,同時出於對於現有生活的逃避,離開與蘿絲共同經營的日式酒店,連股份也劃分得一乾二凈。

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閨蜜吵架怎麼辦?2個方法梳理過去、尋找關係共識

蘿絲跟蘇因為長期在生活上跟情感上互相扶持,累積了深厚的情誼,但感情在突發事件爆發後,引爆過去的家庭、自尊與戀愛經驗議題帶來的影響,尤其兩人跟原生家庭成員溝通不良的經驗,持續影響她們的友情發展,難以維持像是學生時期一樣的單純互動。

面對閨蜜情感中的爭吵,可以透過自我覺察與表達感受兩個方式,找到能夠一起長期經營閨蜜關係的模式。

  • 自我覺察|
    回顧過往的家庭關係與人際關係(戀愛經驗),思考過去與家人溝通的方式,能不能對家人說出內心的想法?心裡的想法有沒有被聆聽?跟家人互動的時候,能不能感受到愛和支持的正向感受?
  • 表達感受|
    從過去的人際互動經驗中,找到順利溝通的方式,用來與閨蜜表達內心想法。或者從過去不愉快人際經驗中,反思自己不適應的互動模式,以及期望的互動方式,並嘗試與閨密討論兩人對關係的期待,一起尋找共識。

參考資料

張晏榛(2011)。「非標準親密關係」的女性友「情」:以異性戀女性為例。高雄醫學大學性別研究所碩士論文,未出版。

許皓宜(2004)。姊妹情誼的舊曲與新調~戀愛經驗對成年前期女性友誼影響之探究。國立台灣師範學院教育心理與輔導學系碩士論文,未出版。

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Niobe Way & Melissa L. Greene(2006)。Trajectories of Perceived Friendship Quality During

Adolescence: The Patterns and Contextual Predictors。JOURNAL OF RESEARCH ON ADOLESCENCE,16(2),293–320。

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