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世風日下人心不古?為何明明治安變好了,還是覺得壞事很多?

活躍星系核_96
・2018/11/30 ・3681字 ・閱讀時間約 7 分鐘 ・SR值 496 ・六年級

  • 文:何崇瑋

前陣子台北市長柯文哲的妻子陳珮琪醫師因受不了名嘴的抹黑, 因而在其個人臉書動態上提到:市長常說壞人想不到好人為何會做好事?我心裡也常想為何這些人看到任何東西都是想到齷齪的一面?

在這篇文章中,我們希望來探究一個問題:為什麼有些人做了許多好事,但在旁觀者眼中,卻會把這些好事硬生生的解讀為壞事?

人們一般對「政治人物」的概念有好有壞,覺得政治人物雖然有時在做為人民服務的「好事」,但有時也會為了政治或私人利益做一些「不好的事」;如此先入為主的觀念是不是容易反而導致當我們討論政治人物時,即使對方有許多正面事蹟,反而還是會將某些好事也都視為是壞事呢?

人們為何會對某些正面的事情,莫名地產收負面想法,甚至感到懼怕?Photo by Melanie Wasser on Unsplash

盛行率導致概念改變,改變人們的判斷

其實,這種將正面事件轉為負面思考的傾向,在心理學上是有跡可循的──心理學家將之稱為「盛行率導致概念改變 (Prevalence-induced concept change)」

什麼是盛行率導致概念改變呢?聽起來很饒舌。我舉一個簡單的例子,譬如說一個曾經混過幫派的人,突然開始做一些慈善行為時,反而會讓人懷疑他心懷不軌,進而將之所做的好事都解讀為別有意圖。這就是網路紅人──「館長」陳之漢在社會上常常面對的質疑。例如,前陣子館長幫助花蓮地震賑災,卻遭到「買贖罪券」的批判

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盛行率導致概念改變,傳達了一個心理學的概念:當我們對某些人、事、物產生刻板印象時,要翻轉這個刻板印象,就會變得十分困難。

認為該有更多藍色,紫色也被當成藍色

先用一個關於色彩判斷的實驗來簡述這個概念吧。Levari等人(2018)請受試者觀看 1000 個彩色圓點,圓點顏色的組成是從純紫色 (RGB 100–0–155) 漸進變化到純藍色(RGB 0–0–255)。所以這些圓點會有兩類,一類是紫色向度的圓點 (從RGB 100–0–155 到 RGB 51–0–204)、另一類是藍色向度的圓點 (從 RGB 50–0–205 到 RGB 1–0–254)。研究者會從這兩類的圓點中,一次呈現一個圓點,並請受試者分辨螢幕上的彩色圓點是不是藍色。

彩色圓點的實驗材料,其顏色組成是從純紫色到純藍色。From Levari et al, 2018

 

參與實驗的受試者被分為兩組。一組是「機率穩定組」,紫色圓點以及藍色圓點出現的機率各是 50%。另一組為「藍色機率下降組」,在前 200 個圓點當中,紫色及藍色出現的機率各半;但在第 201 個圓點開始,藍色圓點出現的機率就開始下降,在第 201 到 250 個圓點中,藍色出現的機率是 40%,第 251 到 300 個則為 28%,第 301 到 350 降到 16%,第 351 到第 1000 圓點,藍色出現機率則低到只有 6%。

研究結果發現,在「機率穩定組」中,前 200 個彩色圓點的顏色判斷跟最後 200 個彩色圓點的判斷一致,一開始被認為是藍色(或紫色)的圓點,在最後依然會被判定為藍色(或紫色);可是在「藍色機率下降組」,隨著藍色圓點出現的機率降低,受試者卻反而將許多紫色的圓點判定為藍色,在最後 200 個圓點當中,受試者將螢幕上出現的圓點判定為藍色的機率,居然反而高過於將前 200 個圓點判定為藍色的機率!

橫軸為顏色向度變化,縱軸為認為是藍色的機率;圖示部分藍色代表頭兩百個圓點的反應,黃色代表最後兩百個圓點的反應。左邊圖A為「機率穩定組」的顏色判斷表現,可知受試者從頭到尾顏色判斷的表現一致;右邊圖B為「藍色機率下降組」,可知受試者把原認為是紫色的顏色,最後卻更可能認為是藍色。From Levari et al, 2018

 

這種「盛行率導致概念改變」的實驗結果一直穩定存在,就算是研究者主動警告受試者「等一下藍色向度的圓點出現的機率一定會降低」、或是告知受試者「請維持一樣的判斷」、甚至告訴受試者「如果能成功維持一樣的判斷就會給予獎金」;其結果都發現,隨著藍色向度出現的機率降低,受試者對藍色的概念也跟著膨脹,把原先認為是紫色的顏色認定為藍色。另外,如果改成紫色圓點出現的機率下降,受試者也會把紫色的概念膨脹,原本認為是藍色的顏色最後認為是紫色。

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不只是顏色:威脅臉孔的判斷

為了確認這樣的情形,不僅僅出現在顏色判斷這樣簡單的作業(task)之上,研究者修改原先的實驗設計,把原本的彩色圓點改成電腦產生的人臉,其人臉變化範圍從看起來最沒有威脅性到看起來最有威脅性。研究者一樣每次呈現一個臉孔給受試者,受試者要回答看到的臉孔具不具威脅性。受試者一樣也分成兩組,一組是「機率穩定組」,具威脅性的臉孔與不具威脅性的臉孔出現機率各為 50%;另外一組是「威脅臉孔機率下降組」,具威脅性的臉孔出現機率一樣逐漸下降到6%。

由電腦所產生的人臉,從左到右為看起來最沒有威脅性到看起來最有威脅性。From Levari et al, 2018

 

臉孔實驗最後也發現,如果是「機率穩定組」,一開始 200 個臉孔的判斷與最後 200 個臉孔的判斷表現一致,代表一開始認為是具威脅性(或不具威脅性)的臉孔,到後面一樣認為是具威脅性(或不具威脅性)。但是在「威脅臉孔機率下降組」,隨著具威脅性的臉孔出現機率降低,受試者對「具威脅性」的概念也隨之膨脹,原本看起來沒有威脅性的臉孔,到後面有更大的機會判斷成具威脅性。

橫軸為臉孔威脅性的程度變化,縱軸為認為是威脅臉孔的機率;圖示部分藍色代表頭兩百個臉孔的反應,黃色代表最後兩百個臉孔的反應。左邊圖A為「機率穩定組」的顏色判斷表現,可知受試者從頭到尾對威脅性判斷的表現一致;右邊圖B為「威脅臉孔機率下降組」,可知受試者把原先有的認為不具威脅性的臉孔,最後卻更可能認為是具有威脅性。From From Levari et al, 2018

道德判斷,同樣的現象依舊

於是研究者再度修改實驗,請受試者假裝自己是「倫理審查委員」在審查實驗計畫。這些實驗計畫已另外先經過幾百人的評分,分成沒道德的、道德界線模糊的、以及有道德的實驗計畫。研究者請受試者評斷,如果是認為有道德的實驗計畫,就允許實驗計畫通過(道德實驗計畫例如:請參與者對貓咪照片的可愛程度評分);如果是認為不道德的實驗計畫,就不允許實驗計畫通過(不道德實驗計畫例如:強迫給參與者觀看各種貓咪被屠殺的影片,並測量參與者的情緒感受)。

實驗結果依然發現「盛行率導致概念改變」。如果符合道德、道德界線模糊與不道德的實驗計畫,其出現的機率維持一致時,受試者一開始的判斷標準會與最後的判斷標準一致。但是當不道德的實驗計畫出現機率降低時,受試者對「不道德」的概念也會隨之而膨脹,尤其是面臨道德界線模糊的實驗計畫時,原先認為是具有道德的實驗計畫,最後反而更有可能被判定為是不道德的。

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橫軸為實驗計畫的道德程度,縱軸為認為是沒道德的機率;圖示部分藍色代表一開始的48個實驗計畫,黃色代表最後48個實驗計畫。左邊圖A為「機率穩定組」的顏色判斷表現,可知受試者從頭到尾對道德的判斷表現一致;右邊圖B為「不道德機率下降組」,可知受試者把原先有的認為有道德的實驗計畫,最後卻更可能認為是沒道德的。From Levari et al, 2018

當社會問題減少,人們反而放大負面的概念?

我認為這個研究最重要的,其實是給了人們一個警示:人們常為這個社會的發展感到無望,但其實是放大了負向的概念,進而造成了負面的想法,反而忽略了許多人正在為了這個社會進步所付出的努力。當今人們對這個社會的未來常感到絕望,種種「經濟不景氣」、「社會沒在進步」等想法,讓人覺得這世界每況愈下(YouGov Survey, 2015)。但其實當今全球社會安定自由,已不再像以前深受貧窮所困、人們的教育程度提高、死亡率也降低 (Roser, 2018)

這種對社會感到無望的想法,可能就是因為「盛行率導致概念改變」。當社會問題逐步下降時,人們反而放大了負向概念,進而讓負面的想法忽略了許多正在為社會付出努力的人。

回到一開始政治人物的例子,但由於我們過去對於「政治人物」這個概念,普遍有著不好的印象,因此當一個新的政治人物,做了許多好事時,我們反而會受到「盛行率導致概念改變」的影響,進而將他的善舉視為別有意圖。

因此要記得,對任何事物要懷著「謝天之情」,並保持著理性思考,如此一來才不會被負面的想法壟罩而讓自己成為別人眼中的黑特 (hater)。

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參考資料

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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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