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愛說垃圾話的酸民,到底哪裡來的勇氣?──《傷風敗俗文化史》

時報出版_96
・2018/03/08 ・3436字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 508 ・六年級

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魯蛇看得起自己,溫拿看得起別人

康乃爾大學的大衛.鄧寧博士(David Dunning)顯然不會對 Jackmeioff 這種(垃圾話很多、充滿盲目自信的)網友的類型感到陌生。因為納悶「人類哪來的自信」,鄧寧博士在一九九九年跟研究生賈斯汀.克魯格(Justin Kruger)搭檔成為研究夥伴。他向我解釋說:

我有點不可思議,每天看到那麼多人……在日常生活中錯誤百出,於是我就在想啊,他們怎麼都不會預想到自己會出那些包?

鄧寧博士的研究動機,來自我們每天也都看得到的渾事兒。他看到過度自信發生在各種地方,造成各式災難,這包括在教師會議上、在美國C-SPAN公共政策頻道、在媒體的笨賊報導裡,在半搞笑的達爾文獎(Darwin Award)得獎名單中。總之,他跟克魯格以不同的方式讓學生受測,然後問他們覺得自己的表現如何。

鄧寧跟賈斯汀發現受測表現一塌糊塗的學生有一個驚人的共通點,那就是「非常看得起自己」。至於表現可圈可點的另一群學生則顯得有「自知之明」得多,也就是在自我評估上顯得精準許多。不要看不起這樣的結論,這可是個能讓科學家名留青史的指標性發現。

source:JD Hancock @Flickr

「鄧寧-克魯格效應」(Dunning-Kruger Effect)說的是愈是能力差的人,愈傾向把對自己的印象分數打高,而真正的強者則不會如此往自己的臉上貼金。換句話說就是「魯蛇看得起自己,溫拿看得起別人」。

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鄧寧與克魯格的研究證明了 Jackmeioff 網友的行為是人類的通病。鄧寧博士認同一點,那就是網路的匿名性質,使他所觀察到的行為變本加厲。「我覺得比起身處於匿名的網路留言區裡,人肯定會在朋友與親人之間比較收斂,比較不會得意忘形。」

話說這類行為為什麼會在人類之間如此氾濫呢?因為自戀。人類吃過的苦頭有戰禍、有股市大崩盤,還有這二十年來令人不忍卒睹的電視實境節目,這樣看來自戀簡直是敗事有餘,自戀何曾帶給過人類一點好處?

魯蛇看得起自己,溫拿看得起別人。圖/ CC0 Public Domain @pxhere

時間拉回二○一一年,多明尼克.強森(Dominic Johnson)與詹姆士.弗勒(James Fowler)這兩位分別來自於牛津與加州大學的科學家產生了同樣的疑問,於是兩人決定試著回答這個問題,而且他們還打算為此創造一個數學模型。

在二○一一年一封給《自然》(Nature)的公開信《過剩自信的演化》(The Evolution of Overconfidence)中,兩位學者提出了一個「情境模型」(situation model),其中有力量不明的兩個人在競爭同一種資源。這是個設計精巧的模型,衝突的細節你可以代換成兩個人為了一顆蘋果在互瞪,也可以換成兩個國家在考慮要不要為了一座金礦島而開戰。

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過度自信的優勢:鼓勵插旗贏取資源

一旦兩造打起來,誰強誰就能「吃乾抹淨」。如果只有一方動手,另外一方按兵不動,他/她/它也一樣可以兵不血刃地「歸碗捧去」。一旦打起來,雙方都沒把握一定能贏,但若是有一方是個自以為天下無敵的屁孩,理由只是哇靠,看看這個二頭肌,那這不要臉的一方其實勝算會比較大些。愈是不要臉的一方就愈可能真的跟人動手,並且統計上他們也肯定能贏個幾場。學者對此的描述是:

「過度自信是一種優勢,因為自信過剩會推著人去插旗。原本打起來應該贏不到的資源可能因此就到手了……打起來必勝的仗也比較不容易錯失。」

要注意的是這點並非無條件地永遠成立。鄧寧博士警告我說以為過度自信一定能帶來優勢,那可就錯了:

比方說在過度自信一段時間後,你已經遍體鱗傷,那再來你一命嗚呼恐怕只是遲早的事情了,因為說到風險這檔事,人類永遠會是最後的輸家。

敵不動,我不動,敵一動,我亂動。(誤)但無論如何我自信啦。圖/ CC0 Public Domain @pxhere

學者還提出另外一個觀點是過度自信的價值會隨著處境的風險升高而遞減。如果今天是為了一個超好睡的洞穴而拿著棍棒相互叫囂,那讓自戀的心情帶著你去嘶吼會很明智,但若今天擋在洞穴口的是一隻大熊,那自以為可以打十個的你就是個白癡,而白癡的基因很快就會斷掉。

若經評估風險不高,輸了也無傷大雅,那很多人就會心懷一種輸了就算了,但贏到賺到的概念。這就是為什麼Jackmeioff這種人會在網路上大放厥詞,吹噓自己會如來神掌,但其實不要說打架,這些人連衣服都捨不得弄髒。

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嘲笑人很容易,說別人是自信過剩、做事不經大腦,而且老愛分享腹肌照片的屁孩也不難。問題是在遙遠的石器時代,看到什麼問都不問,想拿就拿的那種人,往往會因為別人的「棄權」而佔到不少便宜,進而讓自己三餐無虞。話說這種自以為是的心態,跟另外一種讓史前討厭鬼在對峙中很吃香的渾帳行為,兩者可以說是相互輝映,相得益彰。

網路讓垃圾話重生

網路的誕生,也讓尖酸的垃圾話得以重生。當面酸人是有風險的,畢竟很多人怕死也怕沒面子,可以被打槍但不能被打臉,你打這些人的臉,他們是會跟你拚命的。但到了網路上又是不同的情況。網路上有距離跟匿名可以保護自己,這兩樣東西是我們的防護罩。

再來就是網路無遠弗屆,而且沒有地界,侮辱的發言可以像無孔不入的自拍A片或盜版影片一樣隨風飄揚,令看到的人「蕩氣迴腸」。所以在 X-Box Live 上連線時被某個十三歲國中生噹,說要「乎你死」,這非常正常。

YouTube 影片下方的留言區要形成一股恨意十足的「意識流」,機會所在多有。我們當然可以把大家在網路上口無遮攔的帳算到其匿名特性的頭上,但真相其實遠比這複雜。人類其實內建了噴垃圾話的基因,數千年來已經非常固定,而且這背後其實有個很合理的原因。

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人類的基因裡早寫入了攻擊性。請容我不要臉地偷用人類學家唐諾.布朗(Donald Brown)在一九九一年提出的一個學術名詞(也是布朗博士大作的書名),但攻擊性真的就是一種放諸四海皆準「人性通性」(human universals)。人類通性是人類固定的行為模式,是有種族偏見的外星人若來到地球,用來給我們貼標籤的依據。

但凡事以攻擊開始,不見得就要以暴力了結。事實上按照強森與弗勒的說法,任何對峙或衝突的理想結局都不是分出個你死我活,弄成魚死網破的慘勝,而是另外一方悻悻然「退場」,好讓你不費吹灰之力就坐收漁翁之利。

但理論歸理論,實際上我們要怎麼做,才能攻擊性十足而不訴諸暴力呢?答案就是說話大小聲、講些有的沒有的、把自己捧高高,或者是把難聽的話或稱號串成連珠炮去問候別人。表面上,質疑或攻擊對方的名譽、人格、尊嚴或出身,會讓雙方扭打起來,但現實中更常出現的狀況是,這些言詞交鋒會取代真刀真槍的暴力。

垃圾話之於人類,就如同狗狗對同類露出利齒。以尖牙示人不是在挑釁,而是在逼退對方。狗狗的意思是我這一排牙齒就擺在這裡,你差不多就好,不要欺「犬」太甚。

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我這一排牙齒就擺在這裡,你差不多就好,不要欺「犬」太甚。圖/alles-so-schoen-bunt-hier@pixabay。

這時候過度自信就又派得上用場了。把自己空口說成妖魔鬼怪,希望其他人知難而退的「空城計」要能達到最佳的效果,你必須先真心相信自己可以說到做到。世界上的 Jackmeioff 們或許口氣大了一點(此處每個點的大小相當於地球半徑),但他們不少人是真心誠意地說出每一句廢話、打出每一篇廢文。強森與弗勒人類會進化得這麼擅長自欺欺人,是因為自己都騙不了,怎麼去騙別人。

酸歸酸,扯謊的演化價值仍不容小看。演化生物學家彼得.卡若(Peter Caryl)發表過一篇論文叫〈情勢升高的戰鬥與精神力的戰爭:博弈理論與動物肉搏〉(Escalated Fighting and the War of Nerves: Game Theory and Animal Combat),而他在裡頭提到「不同於過度自信,裝腔作勢的成功機率會隨著輸贏變大而升高」。

梅納德.史密斯與派克(Maynard Smith&Parker)也在一九七六年一份發表在《動物行為》(Animal Behaviour)期刊中的論文提出同樣的觀察。在生死交關之際,戳破別人「偷雞」可能等於玩命,這跟冷戰年代的「同歸於盡」是同一個基本概念。當時的美俄雙方都宣稱有能力讓對方「灰飛煙滅」(順便讓所有地球人跟著倒楣),但或許有其中一方根本沒有那麼先進的導彈或足夠的軍事動員能力,只不過雙方也都不想賭命去滿足好奇心。

 

 

本文摘自《傷風敗俗文化史:十五個改寫人類文明的墮落惡習》,時報出版。

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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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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

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  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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《模仿犯》殺人魔心理剖析:自戀狂妄的面具背後,藏著自卑的張牙舞爪
雞湯來了
・2023/04/24 ・2622字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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  • 文/蕭子喬
  • 校稿/蔡季葦
  • 製圖/蕭子喬
  • 編輯/蕭子喬

本篇剖析兇手心理,但不會暴雷。
觀影前閱讀可作為劇中線索來源,觀影後閱讀能更進一步了解兇手心理狀態。

台劇《模仿犯》上架 Neflix 不到一週,創下華語影集最新紀錄,橫跨全球各州 20 個地區前十榜單,更連續多日蟬聯台劇收視 No.1。影集中狂妄自大的連續殺人犯,用一個裝著斷手的紅禮盒開始,為世人帶來一個又一個「殺人創作」。

他不要贖金、每一次作案都有為被害人設計特別形式,甚至主動寄送錄影帶到各家電視台,戴著面具「自爆」現身,狂笑自大、向檢警叫囂,甚至鼓動民眾情緒。

在《模仿犯》中,兇手把殺人視為一種創作,把電視台、媒體和民眾目光拉進自己「作案舞台」的一部分。究竟,他為什麼要殺人?他到底怎麼了?

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《模仿犯》劇照。圖/轉自雞湯來了

「這個兇手,根本就是把殺人這件事當成是他的創作啊!」
——《模仿犯》臨床心理師胡允慧。

心理學:悲劇有時來自於「受傷的靈魂持續無法找到人生光亮

台灣犯罪學及心理學研究,剖析無差別殺人事件,發現兇手不斷在網誌、寫小說等過程中,表示要殺人才能證明自己活著。進一步剖析其成長過程,他歷經多次心理受傷,舉凡小時候被老師誤解、被迫道歉等多次人我關係的失落,當時都只能「硬吞下來」,沒有機會被好好接住與梳理。在他長大的過程中,失落太多,而光亮太少,釀成了一連串的悲劇。

《模仿犯》劇照。圖/轉自雞湯來了

精神分析學家佛洛依德觀點認為,當人在關係中不斷受傷,被忽視與誤解,情緒壓抑無處宣洩,逐漸變得「無法去愛真實的自己」,而演變成透過「殺人誓言」不斷訴說、強化,來形成武裝,建構一個不會受傷的自己。自戀型兇手面對被害人時,看似認為「你不好,我好」,但其實是「你好,我不好」。

張狂的自戀背後是受傷的靈魂,極致自我中心背後有很深的憂鬱和空虛,需要仰賴主宰他人,讓自己感受到活著。而當一個人無法真正愛自己,自然也就無法真正同理別人、愛別人,無法感同身受在殺人創作時被害者的感受,這或許是許多殺人犯「冷血無情」的緣故。

《模仿犯》劇照。圖/轉自雞湯來了

自戀不一定不好:健康性自戀 vs. 破壞性自戀

上述分析,並不是要你我以後看到自戀的人就避之唯恐不及。佛洛依德觀點提到,在關係中「練習愛自己」,其實是一種健康的自戀。遇到適當的挫折,與適當的成長後,能進化成為「有自尊」的成熟自戀,也就是所謂懂得愛自己、有自信的展現。

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不過,若在過程中挫折過大,受到親密家人、重要他人接二連三地忽視,則可能演變成為只專注於自我防衛,性格變得封閉、武裝自己好似不需要親密依附,貶低他人或破壞關係。

自戀的類型。圖/轉自雞湯來了

每個人都曾有受傷的時刻:測驗你我的自戀指數

《模仿犯》劇照。圖/轉自雞湯來了

「你相不相信,所有人都有可能成為殺人兇手?」——《模仿犯》

如同劇中兇手所言,其實每個人心中都有「惡」,陰暗面隨著我們遇到的事件被堆疊與激發,形成每個人的黑暗指數。但別忘了,適當的自戀,能夠成為自愛而後愛人的養分,空虛渴愛而後失控,才會變成破壞性的自戀。

《模仿犯》劇照。圖/轉自雞湯來了

|自戀指數簡易測驗|

口  我是天生的領導者。 
口  我有說服他人的獨特天分。 
口  一個團體中,如果沒有我就會顯得無趣。
口  我知道自己很特別。
口  我擁有一些出類拔萃的特質。
口  我很有能是某個領域的明日之星。
口  我經常喜歡炫耀。

簡易測驗改編自:張益慈、詹雨臻、陳學志(2021)。繁體中文版「簡式暗黑四特質量表」之發展與信效度考驗。測驗學刊,68(4),287-316。

《模仿犯》劇照。圖/轉自雞湯來了

或許,這世界上沒有絕對的好人,也沒有絕對的壞人;
而是被接住的靈魂,以及傷得太深的靈魂。

我們心中都有惡,但也都能成為接住他人的那個關鍵夥伴!

此文中劇照素材由瀚草文創提供,如欲使用須經詢問。

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延伸閱讀

  1. 「我好,你也好」說話術,讓頻率搭上線
  2. 《我們與惡的距離》被拒絕的情緒身體會記住

參考資料

  1. 張益慈、詹雨臻、陳學志(2021)。繁體中文版「簡式暗黑四特質量表」之發展與信效度考驗。測驗學刊,68(4),287-316。
  2. 吳台齡(2017)。從心理病態的脈絡來理解無差別殺人者——以2014年臺北捷運大量殺人事件為例。犯罪與刑事司法研究,27,43-68。
  3. 葉寶玲(2009)。論自戀:以精神分析與溝通分析心理動力取向的觀點探討。諮商與輔導,280,40-45。
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最討厭像你這種直覺敏銳的小鬼了!太會判斷情緒反而有點討人厭?
Peggy Sha/沙珮琦
・2022/08/12 ・2018字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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許多人在感受到壓力時,會不自覺出現一些小動作,有研究發現,這些小動作不僅有助他人感受到你的壓力值,也會讓你顯得可可愛愛~

But 如果你身邊有個傢伙,能夠藉由這些小動作精準掌握你的狀態,會不會反而讓人覺得有些……不蘇胡呢?

被別人盯著看的時候,總是難免會有一點……不蘇胡? 圖/IMDb

不會看臉色,難怪沒朋友!

英國諾丁漢特倫特大學(Nottingham Trent University)在今年 4 月發表了一個實驗,找來了 133 個人來擔任「評估者」,並請他們透過影片來判斷另外 31 位受試者在壓力下出現的反應。

有趣的是,在這些評估者進行評估前,研究人員也對他們進行了評估(?)他們用的分別是這兩項工具:

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  • 「社交網路指數」(SNI),去確認他們與親朋好友間的聯繫頻率與規模。
  • 「柏克萊表達能力問卷」(BEQ),去評估他們如何表達消極情緒、積極情緒與他們的衝動程度。

聰明如你,肯定能想像到情緒判斷能力跟交友狀況之間的關聯:那些很不會判斷別人的壓力和情緒的傢伙們,朋友也會比較少。這可能是因為他們悲劇的判斷能力間接影響了溝通效率,進而導致他們較難建立和維持社會關係。

直覺敏銳討人厭?朋友會少一點點

不過,這可不代表判斷能力越強、朋友就越多喔!研究結果發現,那些「直覺敏銳」、超擅長判斷壓力的人呢,社交圈也會變小!

這可就奇了怪了,研究者們對此表示:欸這個……我們也不太確定原因欸。

看到這麼矛盾的結果,研究者也只能兩手一攤。圖/GIPHY

對此,他們提出了天使版推論與惡魔版推論。這天使版本呢,是這樣的:影響社交的因素本來就很多很複雜,可能這些人的社交圈雖然小但品質很高,那麼一來,就算身處較小的社交圈中,也能獲得類似大社交圈的各種好處。

另一方面,溝通可不一定是誠實的,有時也能被拿來當作操控別人的工具。因此,太會精準判斷各種蛛絲馬跡的人,或許反而稱不上是理想夥伴,畢竟,有時候我們就是想要隱藏一部分的自己,要是你朋友在這時候可以把你看透透,實在是會有點令人不舒服對吧?

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當然啦,這兩種說法都只是推論,而且這個發現也有許多研究限制,所以我們也不該說直覺太敏銳是件壞事對吧……嗎?

直覺太敏銳,也不見得是件壞事對吧……? 圖/IMDb

能力是好是壞,取決於你如何使用!

光是說「直覺敏銳」聽起來有些模糊,有沒有什麼東西可以比較精確地描述這種判斷能力呢?欸,還真有,就是我們都再熟悉不過的「情緒智商」(Emotional Intelligence,EI)。情商包含的內容其實十分廣泛,每個學者所提出的理論框架也略有不同,但大致會包含:辨識自己與他人情緒的能力、情緒調節能力、社會意識、關係管理等等面向。

說到「情商高」,許多人都會聯想到「人緣好」、「成就高」等等正面詞彙,不過,最近越來越多研究發現,情商高這件事,似乎隱藏了一些黑暗面……它似乎與「黑暗三角人格」(Dark Triad),也就是自戀、馬基雅維利主義和精神病態有關。

比如說,曾經有研究發現,許多具有自戀傾向人常會給人留下特別好的第一印象。他們通常穿著乾淨亮麗、口氣幽默、肢體語言充滿自信、表情迷人……誰能不愛呢?但這些人也同時具有操縱傾向而且自命不凡。聽起來有點矛盾對吧?我們通常會討厭自戀的特質,但當人們擁有自戀特質時,又特別容易吸引人。

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自戀到底是好事還是壞事呢?圖/GIPHY

不只如此,2011 年的另一項研究更發現,具有操縱他人傾向的馬基維利主義(Machiavellianism)者如果擁有更高的情緒調節知識,就越容易做出一些偏差行為,比如說在工作場域讓人家難堪之類的。

此外,劍橋大學的教授也發現,當領導者們發表充滿感情又鼓舞人心的演講時,聽眾通常不會仔細聆聽其中的訊息,甚至無法真正記下其中的內容,但他們會記得那種感動,放棄批判性思考,而是順著自己的心去支持講者。如果你聽的是馬丁路德的演講,那可能不太需要擔心;但若是站在台上的是希特勒,但可就有點不妙了。

無論如何,大部分研究者都同意,情商能力本身並無好壞之分,最終還是要取決於運用的人本身,不過,這些新的實驗或許能帶給人們另一種看待情商的角度,而不會一味將「情商高」與「優秀的好人」畫上等號了。

Peggy Sha/沙珮琦
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曾經是泛科的 S 編,來自可愛的教育系,是一位正努力成為科青的女子,永遠都想要知道更多新的事情,好奇心怎樣都不嫌多。