不幸的家庭各有不幸：日劇「心理學家・成海朔的挑戰：少女為何必須失憶」背後的故事

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。

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。

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）」！

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。

以研華科技為例，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。

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。

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。

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）。

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。

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。

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！

👉 更多研華Edge AI解決方案
👉 立即申請Server租借

在荷蘭有一隻 3 歲半的母西施犬，曾經結紮過，平常有按時打預防針，除了 8 個月前拔掉幾顆牙，病歷上無其他重要紀錄。3 個月前牠去寵物旅館住了 10 天，回來後開始打噴嚏。現在身體虛弱，側躺就呼吸窘迫，偶爾甚至張口換氣。飼主帶牠去看病時，還說牠食慾不振，體重下降。獸醫則認為牠不僅營養不良；有牙結石和牙齦炎等口腔衛生問題；呼吸時的鳴喘，在投以消炎藥和抗生素後，也依然無法改善。於是，這隻西施犬就被抓去拍了幾張醫療影像，結果相當出乎意料。^[1]

獸醫告知飼主，西施犬有 2 支肋骨斷裂，並建議聯絡寵物旅館，以瞭解詳情。沒想到飼主情緒激動地說：「幸好只是骨折，而非心臟病。」然後拒絕行動。認為事有蹊蹺的獸醫，拜託同事去多問幾句。後者問完，更感到不對勁，便建議該獸醫去請教動物鑑識專家中心（Veterinary Forensic Expert Centre）。^[1]

荷蘭的動物鑑識專家中心，是一個類似家暴防治部門的存在。^{[1, 2]}其設立的目的，首先是協助獸醫處理疑似虐待動物的案件。讓他們上傳影像和文字，再由該中心的專科獸醫，以及在荷蘭鑑識組織（Dutch Forensic Institute）負責人類案件的法醫，分析這些資訊，並在 48 小時內回覆。假若判定為虐待，原獸醫可以將案件轉交警察偵辦。同時，動物鑑識專家中心還有其他功能，例如：科學研究，以及教育獸醫、一般醫師、心理師、社工與普通民眾，虐待動物其實是家暴的潛在徵兆，二者的關係密不可分。^[2]

該中心受理西施犬的案件後，派出由 1 位歐洲獸醫診斷影像學院（European College of Veterinary Diagnostic Imaging）的代表和 2 名法醫，所組成的調查小組。儘管原獸醫提供的醫療影像，不是非常清晰，小組成員還是在已知部份以外，發現了至少 5 支以上的肋骨骨折，以及輕微雞胸（pectus carinatum），也就是胸骨略為凸出。值得注意的是，這些癒合程度不一的肋骨，加上斷裂的位置，都讓他們懷疑飼主虐待動物。 ^[1]

不過，調查小組從顱骨的影像，看到這隻西施犬有骨質缺乏（osteopenia）以及浮動齒（floating teeth）等問題。^[1]前者是指骨質流失，但不到骨質疏鬆（osteoporosis）的程度；^[3]後者則是因根部受損，而在影像上看起來猶如會浮動的牙齒。^[4]這兩點都是犬隻腎功能異常，導致次發性副甲狀腺亢進（secondary hyperparathyroidism）的徵兆。換句話說，骨折應該是源於腎臟問題，而非虐待。正當他們考慮還給飼主一個清白；獸醫為西施犬驗血的結果，也顯示牠的腎病嚴重。^[1]

真相好不容易水落石出，該西施犬卻病入膏肓。飼主決定將牠安樂死，並且同意驗屍。透過死後的電腦斷層掃描與解剖，研究人員找到另外 10 支骨折的肋骨、鈣化點遍佈且塌陷的肺臟、腫大的副甲狀腺，以及 2 顆發炎、縮小並局部性纖維化的腎臟等病變器官。^[1]

慢性腎衰竭（chronic renal failure）以及併發的次發性副甲狀腺亢進，都是犬隻常見的疾病。腎病嚴重時，體內的鈣和磷會失衡，造成轉移性鈣化（metastatic calcification）。此時，副甲狀腺為了維持血液中鈣的濃度，會大量分泌副甲狀腺素，刺激骨骼釋放鈣質，卻也使得骨折的風險提高。這隻西施犬發炎的腎臟、鈣化的肺部、腫大的副甲狀腺和斷裂的肋骨，便是如此接連出事，兵敗如山倒。骨牌效應最後一路影響到呼吸，所以才會被帶去看病。^[1]幸好動物鑑識專家明察秋毫，否則好心的飼主差點就被誤會成虐待動物的罪犯。

延伸閱讀

貓的痛，AI懂？——貓臉疼痛辨識技術

我們的失眠和喜鵲的失眠有什麼地方不一樣？

砰！栽落地面的澳洲鸚鵡醉了嗎？

狂吐白沫的竟是雨後的尤加利樹，而非飲鴆止渴的無尾熊？！

在被澳洲喜鵲猛烈攻擊前，跪求交友！

1. van Bruggen LWL, Marrero JPD, Grinwis GCM, et al. (2022) ‘Renal secondary hyperparathyroidism should be considered a differential diagnosis in forensic cases where animal abuse is suspected’. Forensic Science, Medicine, and Pathology.
2. Endenburg N, Rodenburg B, García Pinillos R, et al. (2021) ‘The Veterinary Forensic Expert Centre In The Netherlands’. In Proceedings Book One Welfare World Conference. One Welfare CIC.
3. ‘Osteopenia’. (29 SEP 2021) Cleveland Clinic.
4. Bickle I. (12 MAY 2021) ‘Floating teeth’. Radiopaedia.

最近台灣媒體突然又關心起兒虐相關事件，報導又特別著重於虐待細節，企圖引發社會大眾更尖銳的情緒，並引起後續堵人、圍毆等私刑正義的情況，民眾舉著「神不敢做的事情，由我替天行道」的大旗，執行各種失序的報復行為。

如果整個社會只停留在一報還一報的「果報論」層次，遇此相關案件一律嚴懲及加重刑罰（甚至極端的主張唯一死刑），而非思考背後為何會形成此事之成因，並著手加以改善。恐怕未來類似的事件還是會一再發生。

由於此事，讓我想到 2014 年的一部日本特別節目《心理學家・成海朔的挑戰：少女為何必須失憶》（なぜ少女は記憶を失わなければならなかったのか？～心の科學者・成海朔の挑戦～）。

（以下有雷，請自行迴避）

此劇就是在講述一個驚人的新聞事件：

警察在調查連續縱火案的過程中，逮捕了嫌疑人八神圭佑。在搜索相對人住家的過程中，發現了一間密室，這間密室中有一個被反鎖的七歲小女孩菜央。此一發現讓警察大為震驚，以為背後存在著什麼不可告人的重大案件。但將兩人帶回調查後，兩人怎麼樣也不肯說到底發生了何事。（如果以台灣的媒體習慣，有大叔又有羅莉，肯定暴動了。以為這個大叔做了多少虐待的幼女的故事，群眾可能一下子就被搧風點火，接著警局就會又被包圍了……）因為案情一直糾結，沒有任何進展，警方只好拜託心理學家成海朔介入，看能不能與小女孩接觸，進而鬆懈其心防。

如果繼續看下去，就發現事情不是我們所想得這麼簡單：其實嫌疑人並不是壞人，真的虐待小女孩的是父親與母親。

父親會暴力毆打小孩，母親的情況則更為複雜嚴重。母親會先弄壞父親的東西，之後又嫁禍給小孩。在父親處罰小孩時，又出來假裝自己是好母親的角色。

母親為何會這樣做？主要是因為母親沈迷於社群軟體的按讚數，只要自己寫出這些事，並裝出一個賢妻良母的樣子，追蹤數和按讚數就會增加。這個心理生病的母親，甚至會先讓小孩受傷，再假裝自己非常認真的在照顧小孩。之後又上傳照片博取同情（這裡沒有指涉先前的新聞事件，這真的是此劇的情節）。

如果一般民眾只得到片面資訊，就大量、快速地呈現各種情緒反應，認為一定要嚴懲嫌疑人。在這裡可能會完完全全搞錯方向，而讓真正的加害者逍遙法外。

此戲劇中的母親，不用懷疑就是得了心理疾病，可能就是患了 DSM-5 中「他為的人為障礙症」(Factitious Disorder Imposed on Another)，此與先前較為人知的「代理孟喬森症候群」(Munchausen by Proxy) 為同一疾病，只是疾病演變而導致名稱不同（詳情請見先前個人先前寫過的人為障礙症的虛與實）。這一群人都是用偽造的方式，對他人造成身體或心理的症狀。

此病症是指稱加害人的狀態，受害人若是兒童的話，就是一種兒童虐待，故意讓小孩受傷、生病，用以取得疾病角色，博取同情。劇中的小女孩會崩潰是自然的，最後寧願被不熟悉的路人帶走，也不願意讓自己的媽媽養。跟著不認識的人都比母親安全，不用反覆的被迫住院、被迫醫療。被救治之後，又必須面對母親下一輪「無止盡的母愛」。

這樣的磨難，豈是網路上廉價式的正義所能挽回？

加害人的內心為何會扭曲至此，目前心理學家還未有一致性的定論。推測可能幼時也遭受原生家庭的忽視與虐待，以致於人格養成的過程中出現偏差。也有可能是養育兒女的過程中，所造成的巨大的壓力，而導致兒虐的出現。

在台灣現今的社會體制之下，首要應為強化一般大眾守望相助的簡單能力。遇見相關事件，願意舉手之勞，通報給 113 婦幼保護專線，後續即有專責單位處理。另外，也可增加第一線相關人員的敏感度，這些人員包含巡守隊志工、保母、托嬰中心老師、學校教師、社工、心理師、兒科相關醫師，這些人員遇到疑似個案時可循社會保護機制往上通報，社會系統才有介入之可能。

托爾斯泰說過一句話，「幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有其不幸」(Happy families are all alike; every unhappy family is unhappy in its own way)。若我們願意停下來聽聽這些家庭的困難之處，同理其困境，並提供恰當的社會資源與支持，或許可以慢慢減少兒童虐待之發生。

• American Psychiatric Association: Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th edition. Arlington, VA., American Psychiatric Association, 2013.
• Jaghab, K., Skodnek, K. B., & Padder, T. A. (2006). Munchausen’s Syndrome and Other Factitious Disorders in Children: Case Series and Literature Review. Psychiatry (Edgmont), 3(3), 46–55.
• Stirling J. Beyond Munchausen Syndrome by Proxy: Identification and Treatment of Child Abuse in a Medical Setting, Pediatrics. 2007;119:1026-1030.

「家暴」是社會新聞標題常見的字眼，然而你真的了解「家庭暴力」所涵蓋的範疇嗎？哪一種暴力型態在台灣最為常見？「家暴」案件數量在台灣不減反升是好現象嗎？社工又該如何介入「家暴」被害人、相對人的關係，從而改善關係或家庭？

長年關注性別議題的泛科學，本次邀請到現代婦女基金會督導何雨威，自性別、社會層面切入，與聽眾窺見「家庭暴力」背後的重重議題，也藉由她多年的社工經驗，分享如何介入、協助個案，從而理解家暴被害人、相對人以及家屬的生命歷程，讓個案走出對暴力的恐懼，令家庭、親密關係得以獲得改善。

• 03:05 「親密關係暴力」佔家暴案例的五成

「家庭暴力」代表被害人遭受家庭成員施以身體、精神上的虐待。何雨威也特別指出，台灣在104年針對《家庭暴力防治法》修法時，更將「經濟虐待」（經濟上的控制或脅迫）納入家暴定義中。其中，目前在台灣常見家暴案件類型，包含：親密關係、兒少或老人，而「親密關係暴力」的案件數量最多，近乎佔總數的五成。

延伸閱讀：這真的是我要的婚姻嗎？二十個藏著「但是」的婚姻殺手

• 06:42 不住同個屋簷下也可能發生家暴？

何雨威舉例，曾經或現在的親密關係對象，對伴侶或前任進行「跟蹤騷擾」，便可能是「家暴」發生的前兆。她也提醒，面對較輕微的跟蹤、騷擾，例如：前任交往對象在對方摩托車上放早餐，也不應該輕忽，這都可能造成對方感受不舒服、不自在，感到自由被剝奪或限制。

• 08:20 「威脅恐嚇」的危險之處

「親密關係暴力」中，除了肢體暴力外，威脅恐嚇也頗為常見。何雨威提及，家暴相對人可能以小孩、寵物做為威脅理由，或甚至脅迫曝光私密照片，令被害人感到恐懼，藉以要求被害人達成自己的某些需求，例如：維持交往關係不分手、要求提供金錢，讓被害人處於孤立狀態，無法向外界求助。

• 10:59 「冷暴力」的惡性循環如何發生

「冷暴力」屬於精神虐待中「情緒暴力」的一種類型，也常發生於親密關係之中。相對於肢體暴力的「顯性」，冷暴力則更為「隱性」較難察覺。何雨威也表示，她的某個個案即是丈夫會對妻子嚴厲控管，若妻子無法達到要求，丈夫便會拒絕與她交談、溝通。個案也曾在此種「冷暴力」發生當下，順應丈夫要求，希望減少衝突，卻因而讓暴力持續發生，造成惡性循環。

• 16:07 家暴被害人「難逃羅網」的原因

何雨威表示，國際間普遍談及家暴，仍會認為它是種「性別暴力」，當今在台灣家暴案件的被害中，仍有八成是遭受親密關係暴力的女性。同時社會對女性的性別角色期待，也可能致使她們難以離開暴力關係，例如：被期許要作為「好媽媽」，而無法放下孩童離開家庭。女性更可能因經濟無法獨立，加上家暴相對人的肢體控制、精神威脅，導致她們無法逃脫出親密關係。

延伸閱讀：《82年生的金智英》隨處可見，正如源自性別的困境平凡無奇

• 23:41 為何近年家暴案件不減反升？

即便在性別平等意識逐漸被重視的台灣，家暴的案件仍逐年升高。不過，何雨威解釋道台灣採「責任通報」，即不論案件嚴重程度輕重與否，皆會被列為通報，近年亦有如：情境式暴力（Situational Couple Violence）、或者家庭功能不全而導致的暴力（如家中經濟貧困、或有老人、精神疾病患者等家庭成員），也可能是案件數量升高的原因。

• 26:16 社工該如何介入案件？

何雨威以多年擔任社工經驗，分享道處理家暴案件時，首要會先確認關係人之間，是否有權力控制關係，並觀察家庭的狀態，給予適當的協助。她也提及，近年的通報案件增多，也代表被害人較勇於發聲，因此案件數字上升未必是「壞消息」，但也認為仍會有些「黑數」存在，這也是她與現代婦女基金會努力的目標，希望破除被害人對於「通報家暴」的畏懼。

• 28:26 社工該如何輔導被害人面對家暴？

何雨威分享道，根據國內外研究顯示，家暴被害人脫離一段暴力關係，平均需耗費七年的時間。因此社工在接獲通報後，更需了解被害人現今的處境，共同討論出被害人可接受的解決方針。例如：被害人若面對暴力威脅，便須即刻為被害人找庇護所，訴諸法律協助。如果親密關係的暴力情況有機會改善，被害人也有意願繼續經營關係，可能在前期引入安全計畫，後期則更需花時間，協助雙方建立安全的親密關係。

延伸閱讀：與另一半吵架了，這時你會怎麼做？──依附理論系列（八）

• 32:46 「安全計畫」的功用為何

何雨威解釋「安全計畫」，意指社工與被害人共同討論，研擬出避免再遭受家暴相對人施暴的方針。她指出，可先從被害人遭受暴力的樣態、對暴力的敏感度，思考該如何避免或預防，例如：相對人有跟蹤的舉止時，計畫可能包含要求被害人不得走小巷；若雙方仍處於親密關係中，並得以請家暴相對人一同加入，共同學習如何在衝突發生時「喊停」，並引入諮商等資源，避免再暴力再度發生，從而改善雙方的親密關係。

• 37:50 「家暴相對人」也有得求助

如今，家暴中的加害人正統來說應被稱作「家暴相對人」，避免對相對人貼上「標籤」。何雨威提及，如今若家暴相對人面對關係經營、家庭衝突，同樣有相關社福單位可提供協助。她也表示，社工有很多介入可以家暴的面向，例如：被害人、相對人、其他家族成員可能都需協助，或者提升家庭的功效，如同經濟、親子養育能力，亦是社工的「全能」之處。

延伸閱讀：當深愛變成殺害：恐怖情人，要的到底是什麼？

• 41:20 何雨威投入家暴社工的契機

大學便就讀社工系的何雨威，不僅曾在現代婦女基金會實習，這也成為她出社會的第一份工作，直到今日已在基金會晉升督導。她曾擔任社工面對個案，感受到家暴被害人的無力，甚至一度產生替代性創傷（Vicarious Trauma）。不過對她來說，理解被害人的生命，令對方發覺生命還有其他選擇，即是她堅守崗位的理由。被害人的轉變，更能讓她深信這份工作的意義。

• 45:50 現代婦女基金會的「包全餐」服務

除了協助家暴被害人之外，現代婦女基金會目前的服務，包含：進行家暴「目睹兒」的輔導，也在小學進行家暴的「一級預防」宣傳，教導孩童如何面對負面情緒、建立身體界線，同時也深入大專院線，與學生談如何戀愛、分手等情感教育。基金會亦有研發針對離婚夫妻與孩童建立親子關係的方案及書籍，也在社區宣導家暴的概念，令社區也得以協助家暴家庭復原。

• 55:37 「守護幸福分享愛」活動：捐款基金會吃美味蛋糕

現代婦女基金會目前與阿默蛋糕合作，11/19前捐款給基金會600元，即可獲得蛋糕甜點相關產品，捐款將全數使用於「受暴婦幼扶助計劃」，提供受暴家庭完整的協助與預防。何雨威也表示，日後有機會也很有意願再回到節目，和聽眾分享情感教育、親密關係等等相關話題，希望促使大眾更加理解性別議題。

延伸閱讀

• 現代婦女基金會官方網站
• 現代婦女基金會「守護幸福分享愛」完整活動內容
• 現代婦女基金會「守護幸福分享愛」捐款活動臉書專頁