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【特輯】在《我們與惡的距離》之間:關於傷痛、司法、媒體與恐懼的交集

PanSci_96
・2019/03/27 ・2669字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 556 ・八年級

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公視與呂蒔媛編劇、大慕影藝合作推出的《我們與惡的距離》於 3 月 24 日播映,首播兩集以無差別殺人事件為起點,同時交織著司法與媒體的現況。此劇挑戰了艱鉅的台灣社會議題,亮眼的卡司、精彩的劇情節奏以及細膩的情感呈現,讓人邊泛淚邊期待著週末的到來。

這部戲劇不只討論了我們與惡之間若即若離的距離,也談關於面對失去摯愛的傷痛,正義、憤怒與人權的爭論,精神疾病的診斷與污名。就讓我們來看看這些場景背後的各種討論吧!

我們與惡的距離宣傳圖。source:大幕影藝

——-以下有一、二集劇情描述,怕雷慎入——-

 

痛失摯愛,那樣的哀傷時時浮現

在隨機殺人事件中失去兒子的新聞台編輯主管宋喬安(賈靜雯飾)與其丈夫劉昭國(溫昇豪飾)感情瀕臨破裂,時隔兩年的母親節,喪子的悲痛依然壟罩整個家庭……

失去摯愛引發的強烈悲痛,是引起憂鬱症的重要因素。

幾乎每一個痛失摯愛的人都會經歷心情低落期,時間長短各有不同──從數小時、數天、數週到數月都有可能,有時候甚至會持續數年。因為失去至親好友而悲痛的人大多不會罹患嚴重影響健康的憂鬱症,但是其中有將近三分之一會陷入一段臨床上很顯著的發作期。沒有人能避免面對死亡,所以死亡一直都會是引起許多人憂鬱的因素。即便統計資料不完善,我們也可以推估大約四分之一的憂鬱症病例與傷慟有關。

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在排山倒海的輿論與司法體系中,如何維繫普世價值的人權?

人權律師王赦(吳慷仁飾)及妻子丁美媚(周采詩飾)家庭生活溫暖和睦。卻因為他堅持接任爭議案件的辯護律師,而蒙上一層陰影。

人權也是一種態度,它是多元、包容、自我懷疑與驗證。如果想要擁抱人權的一角,就需要接受它的全貌。冤案運動不是自我感覺良好的工具,而是一面鏡子,唯有同時重視科學與人權者,才能找回司法的價值。

搶快回應,或許不是得到而是失去

各大新聞台熱烈撥放著普吉島爆炸的消息,編輯台忙亂查證中,所有的人都尚未獲得確切的資訊,上級的電話卻一聲聲打進來施壓,詢問為什麼還不從眾播出相同的新聞……

戲劇反映真實,當代快速的媒體節奏、活躍的社群媒體加上片面化的資訊呈現,大型的傷痛事件往往成為爭論不休的的戰場。但在評論之際,我們真的了解真相了嗎?

無論是快速評論、快速遺忘或是片面論斷,其實都是源自於人類對於資訊處理的本能。但是如果能注意到背景和脈絡的影響,運用整體的思考,或許我們終能讓這世界一點一點慢慢改善。

令人恐懼的,往往來自於不曾瞭解

幼稚園闖入疑似精神病患者挾持幼童,社區內的精神療養院只得緊急聲明:「目前只有 2 名成員告假外出聯繫不上,其他成員都保持聯繫。」飽受社區壓力的精神療養院忐忑不已。

於精神疾病的印象,較為人所知的可能思覺失調症 (Schizophrenia, 舊稱精神分裂症),這是一種思考、感覺、行為與現實脫節的疾患,但「並不是」精神疾病的全貌。

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在精神疾病診斷與統計手冊第五版(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition, DSM-V)這947頁的英文書中,洋洋灑灑的列出了18類的精神疾病,如果認真翻閱,會發現我們自己可能就符合其中的一些診斷準則(如心情低落、失眠、酒精、尼古丁依賴),那不就如同食神所說:「只要有心,人人都可以符合精神病」?

就像法律訂定的精神不是要入人於罪一樣,精神疾病的定義是確認出「精神狀態、自己主觀感受的痛苦、社會與職業的功能是否明顯偏離『一般人』」的這群人,給予幫忙。精神病不等同於大家說的瘋子;來精神科就診,也不是要把這個人貼上標籤、然後關起來,而是要幫助他能夠正常的回歸社會。

當那些已然破碎的心智,碰上暴力與司法

狹持事件還未終止,王赦和美媚仍然在幼稚園外焦急等待。此時品味新聞台找不到精神科醫師來出面說明,因此宋喬安慫恿擔任精神科醫師的妹夫林一駿(施名帥飾)上節目來談疑似狹持事件,但林一駿卻這麼回:「患者會被污名還不都是你們這些媒體造成的,媒體這樣一搞,明天什麼家屬病人、社區鄰居通通都把他們沒什麼問題的病人,送去強制住院了啦。」

精神疾病與心智障礙的患者,是一般社會行為範疇的異常值(outlier),這也正是這些患者常被污名化為「瘋了」而無法被深入理解的原因。我們因為對於精神疾病與心智障礙的無知與怠惰,寧可選擇淺薄的判斷與快速的隔離手段,也不願深入去理解:這些患者不是「病患」,而是患了病的「人」──重點不該在於把患者跟病症同質化,而一起加以隔離或屏棄。

重點該在把這些人重新當作「人」來看待,深入的理解他們的疾病與苦痛,進而在這些人誤蹈法網時,透過適切地檢視與討論,綜合臨床心理、精神醫學以及法律的觀點,來決定恰當的處遇手段。

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這些龐大的議題,需要經歷大眾一次次的關心探索,才有機會一同找到的出路。《我們與惡的距離》作為真實案件改編的寫實劇,就讓我們隨著劇情一步步地體會探索這個世界吧。

本劇尚在播映中,想看戲的夥伴請詳見姐妹站娛樂重擊整理:《我們與惡的距離》線上看 與播映時間總整理

編按:本文多數文字改寫自延伸閱讀,完整版本請點入內了解更多。

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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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科學鑑定並非絕對正確?垃圾科學可能造成冤案?——《法庭上的偽科學》
商周出版_96
・2024/01/03 ・2686字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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科羅拉多州丹佛市的科羅拉多州會議中心
第六十一屆美國鑑識科學學會科學年會

司法科學可能失誤?垃圾科學害無辜的人被判有罪?

二○○九年二月十九日,美國國家科學院投下了長達三百頁的震撼彈。全世界的頭條新聞都是宣告絕對正確的鑑識神話破滅。這份後來被稱為《 NAS 報告》的《提升美國司法科學:前進之路》(Strengthening Forensic Science in the United States: A Path Forward),讓聚集在丹佛參加美國鑑識科學學會年會的鑑識社群都深受打擊。自從一九六○年代中期的山姆.謝潑德審判以來,無論是法庭或流行文化都一直認為司法科學是萬無一失的。

即使出現了錯誤定罪,也沒有削弱這個被廣泛認同的信念。二○○九年美國鑑識科學學會的「科學會議」議程就反映出對這件事不存在絲毫懷疑。在該年的五百三十六篇發表文章中,只有一篇是討論錯誤定罪,發表人是一名加拿大的辯護律師,而該科學的可靠性則完全沒有成為關注議題。1

圖/unsplash

《 NAS 報告》在一夜之間讓會議議程顯得無關緊要,彷彿是上個世代的產物。垃圾科學害得無辜的人被判有罪,這不能再怪是因為「一粒老鼠屎壞了一鍋粥」。美國國家科學院解釋因 DNA 的平反揭露了「一個令人不安的冤案數量,有些還是死刑案件,並暴露了美國常用的一些鑑定方法的嚴重侷限性」。

即使是在最高法院作成對道伯案的意見之後,糟糕的科學依然在司法制度中占據主導地位。《 NAS 報告》回顧了上個世紀如史詩般的侵權責任之爭,它導致了道伯案這個具有里程碑意義的判決。儘管彼得.胡伯的《伽利略的復仇》一書講述像「中了頭獎」的人身傷害訴訟,讓「現在已眾所周知的『垃圾科學』變得普及,並批評司法制度接受不可靠的專家證詞來支持侵權主張」,但《 NAS 報告》提到的「垃圾科學辯論」幾乎「完全忽略刑事訴訟」。2

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鑑識體制對於《 NAS 報告》反應如何?

鑑識體制中大部分是善意而不習慣接受批評的公務員,對司法科學界來說,美國國家科學院的批評是對個人的一種極大侮辱。大部分從業人員都是跟隨廣受尊敬的導師學習這一行,但現在幾乎所有鑑識行業公認的智慧都遭到駁斥:「訓練應該從學徒式的實務傳承轉向大學等級的教育,並且要根據科學上的有效原則。」該報告總結道:「我們需要的是一個新的、強大而且獨立的單位,要切斷與過去的連結,且它要有權威和資源實施新的作法,解決委員會發現、在本報告討論到的許多問題。」

圖/unsplash

美國鑑識科學學會的議場傳出了鑑識專家們抗議的悲鳴。《鑑識科學期刊》發表過大量經同儕審查的文獻,在過去六十年間,在美國鑑識科學學會的科學會議上也發表了上萬篇經評審的演講和「學術研討會」。全國法院都宣布法醫從業人員是「專家證人」。

現在來了一些統計學家,就想要說我們沒有科學? 我們不知道自己在做什麼? 問問那些教授,他們最後一次從屍體上採下帶血的指紋是什麼時候!

前 FBI 實驗室分析人員馬克斯.胡克回憶道:「每個人都快氣瘋了。」3

醫學領域也發生過類似經歷?為什麼醫學界發生改變,鑑識學界卻難以動搖?

很少人能斷然放棄長期以來的信念,無論反面的事實多麼令人信服。這就是人性,司法科學也絕對不是第一個抗拒新事實的科學領域。一九八○年代中期的醫學就是這樣,歷經了漫長而緩慢的轉變過程,才從「根據大師怎麼說」(依照該領域的領導者傳下來的智慧),轉向實證的治療方法(依據精心設計的研究做出醫學決定)。

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以「萬物的隱藏面」為主題的公共廣播節目《 Freakonomics 》做了一個〈劣藥〉(Bad Medicine)的四集報導,其中便呈現出司法科學社群對《 NAS 報告》的反應,也顯示出它和醫學界對「考科藍協作組織」(Cochrane Collaboration)的反應有著令人驚異的相似之處——考科藍組織所做的事便是對幾世紀以來的醫學文獻進行前所未見的系統性檢視。

圖/unsplash

這份一千五百頁、分成兩冊的報告於八○年代末在該領域造成轟動。如同廣播主持人史蒂芬.都伯納(Stephen Dubner)表示:「考科藍協作組織是第一個將既有醫學問題加以真正系統化、彙編和評估其最佳證據的組織。你會認為這應該得到普世的讚揚,但是就和任何行業中根深柢固的智慧(即使是很不智的智慧)一旦受到挑戰一樣,醫學界並沒有為此感到振奮。」4

考科藍協作組織的共同創辦人伊恩.查爾默斯(Iain Chalmers)爵士描述,當一群局外人告訴醫生應該如何治療病人時得到了什麼反應:「我必須說,醫學界其實對此有很大的敵意。我記得有一次,我同事要出席英國醫學會在當地的一場會議,英國醫學會基本上是叫他去說明實證醫學(evidence-based medicine)是什麼,以及這群統計學家和其他又不是醫生的人,到底跑來這個他們不該亂搞的領域胡鬧什麼。他開車出發前問我:『我應該告訴他們什麼呢?』我說:『如果是病人抱怨實證醫學的目的,我們應該認真對待這些批評。在那之前,就當這主要是既得利益者在尋找出路。』」

實證醫學成為規範作法的主要原因之一,是患者(客戶)提出了要求,最終會迫使醫學界默默地站在數據這一邊,而不是繼續服從該領域的大師。然而垃圾科學在美國刑事司法體系中的主要客戶是檢察官,他們大部分都對現狀感到滿意。

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——本文摘自《法庭上的偽科學》,2023 年 12 月,出版,未經同意請勿轉載。

註解

  1. 二○○九年美國鑑識科學學會的「科學會議」議程,瀏覽日期二○二一年七月五日,aafs.org/common/Uploaded%20files/Resources/Proceedings/2009_Proceedings.pdf。 ↩︎
  2. National Academy of Sciences, Committee on Identifying the Needs of the Forensic Sciences Community, “Strengthening Forensic Science in the United States: a Path Forward,” at 89 (2009) (NAS Report)(省略內文的引用和引述)。 ↩︎
  3. 對胡克的訪談。 ↩︎
  4. “Bad Medicine, Part I: the Story of 98.6,” Freakonomics Radio (Bad Medicine) , 瀏覽日期二○二一年七月五日,freakonomics.com/podcast/bad-medicine-part-1-storyrebroadcast/(節目文字紀錄)。 ↩︎
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商周出版_96
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閱讀商周,一手掌握趨勢,感受愜意生活!商周出版為專業的商業書籍出版公司,期望為社會推動基礎商業知識和教育。

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【從中國經典認識大腦系列】「風聲鶴唳,草木皆兵」——戰爭與創傷壓力造成的精神傷害
YTC_96
・2023/11/24 ・3921字 ・閱讀時間約 8 分鐘

「風聲鶴唳」、「草木皆兵」可能與創傷後壓力症候群有關?圖/GIPHY

「風聲鶴唳,草木皆兵」形容疑神疑鬼、驚恐不安,典故來自歷史上著名的「肥水之戰」。當時的慘烈狀況,前秦苻堅甚至可能出現與戰爭有關的創傷後壓力症候群 PTSD 的症狀。

根據《晉書·卷一一四.苻堅載記下》和《晉書.卷七九.謝安列傳》的記載,東晉時期野心勃勃的前秦苻堅意圖征服中原,東晉太元八年(前秦建元十九年)(西元 383 年),他率領龐大的八十萬大軍逼近肥水,準備進攻東晉。

東晉派出大將謝玄和謝石帶領八萬精兵抵抗。苻堅錯誤地認為東晉兵力不足,自以為佔有優勢,計劃迅速擊敗晉軍。然而未料到謝玄巧妙運用奇襲戰術,使苻堅損失了許多重要將領和士兵。

在肥水戰前,苻堅登上壽陽城觀察晉軍的情勢,卻發現晉軍部隊整齊有序,士氣高昂,戰鬥力十分強大。他遙望八公山,發現山上長滿無數草木,隨著風吹過,那些草木地晃動就像無數士兵在移動,於是他轉身對弟弟苻融說:「你看那山上,還有那麼多實力強大的軍隊,誰說晉軍很少呢?」這顯示出他內心的憂慮和恐慌,也是「草木皆兵」的由來。

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後來苻堅的軍隊在淝水一戰中遭受重大失敗,苻融壯烈戰死;苻堅本人中箭受傷,只能率領殘兵拼命逃回北方。當他們逃亡的過程中,只要聽到風聲呼嘯、飛鶴的鳴叫聲,他們都以為晉軍仍然緊追不捨,他們日夜奔逃,飢寒交迫。然而,當他們最終回到北方時,龐大的百萬大軍已經損失了七八成。逃亡的過程他們疑神疑鬼,恐懼不安,也是成語「風聲鶴唳」的由來。

看不見的敵人——戰爭壓力造成的心理創傷

我們對於 PTSD 的了解,是建立在數百萬歸來士兵們的真實體驗。圖/GIPHY

我們對於 PTSD 的了解,並非一朝一夕就在醫學上產生了共識,從誤解到了解,是數百萬歸來士兵們的真實體驗。

1914 年,第一次世界大戰發生的早期, 英國遠征軍(British Expeditionary Force)發現多達 10% 的英國軍官和 4% 的士兵在戰鬥後出現一些醫學上的症狀,包括耳鳴、健忘症、頭痛、頭暈、震顫和對噪音過敏,甚至有人表現出恐慌、恐懼、逃跑,或是嚴重到無法思考推理、睡眠、行走或說話。由於這些症狀和腦部神經直接受傷類似,當時被認為是一種因中樞神經受傷而導致的精神疾病,但奇怪的是那些士兵們的頭部其實並未發現任何的外傷。

1915 年,英國醫生查爾斯·邁爾斯(Charles Myers)首次在醫學期刊柳葉刀(The Lancet)使用「彈震症」(shellshock)一詞,用來形容因為爆震衝擊而造成生理以及心理受損的士兵。

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第二次世界大戰( 1939 年至 1945 年)後,隨著對士兵出現的壓力症狀有很多的認識,醫師的診斷上開始使用戰鬥反應壓力(Combat Stress Reaction (CSR))取代彈震症。雖然比起彈震症有了更多的了解,但醫學界們對於該症狀的出現仍不清楚。

1955 年,越戰爆發,美國總共派出 270 萬人前往越南作戰,最後高達 70 萬人需要某種形式的心理治療。

美國海軍陸戰隊列兵西奧多・J・米勒(Theodore J. Miller)表現出「千碼凝視」(thousand-yard stare),是「戰鬥反應壓力」的常見表現,包含注意力不集中、沮喪和疲倦的凝視。圖/Wikipedia

戰爭後的第二次創傷

創傷後壓力症候群 PTSD 被發現以前,已遭受精神創傷的士兵們可能需要面對社會歧視所造成的二次傷害。當時由於對彈震症的成因了解極少,有士兵因此被指控逃兵以及懦弱被送上軍事法庭,甚至因此被處決。越戰後雖然試圖重新融入社區的遭受創傷的退伍軍人數量相當驚人,但他們既無法獲得適當的治療,也無法從退伍軍人管理局獲得殘疾撫卹金,導致美國產生極大的家庭以及社會問題,也催生許多描述退伍士兵因戰爭創傷導致無法正常回歸社會的經典影視作品,如電影《越戰獵鹿人 The Deer Hunter 》(1978),以及《第一滴血 First Blood 》(1982)。

電影《第一滴血 》的藍波是有 PTSD 的越戰退伍士兵,在重返社會時遭受不合理待遇。圖/imdb

創傷後壓力症候群 PTSD

在 1970 年代,臨床上醫師開始使用創傷後壓力症候群(posttraumatic stress disorder),簡稱 PTSD 一詞來診斷越戰回來的退伍軍人出現的症狀。一直到 1980 年代,美國精神學會(American Psychiatric Association)才將 PTSD 納入精神疾病診斷與統計手冊(Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Third Edition (DSM-III))。雖然 PTSD 被正式承認為精神疾病,但診斷上仍面臨許多挑戰。最大的困難就是 PTSD 的症狀與太多的精神疾病相似,如強迫症(Obsessive Compulsive Disorder)和廣泛性焦慮症(Generalized Anxiety Disorder)。這也使得 PTSD 的歸類和診斷需要不斷的精進修正,在 DSM-IV 時 PTSD 歸類在焦慮症(Anxiety Disorder)的範疇,但在最新版本的 DSM-V,PTSD 已經和焦慮症分開來,有著自己的分類——創傷及壓力相關疾患(Trauma- and Stressor-related Disorders)。這也有助於醫界以及學界提高對 PTSD 的重視,能更了解 PTSD 對神經的影響以及治療方式。

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中醫如何治療受戰爭創傷的軍人

根據《晉書.卷一一四.苻堅載記下》和《晉書.卷七九.謝安列傳》的描述,苻堅和許多他隊伍中的士兵已經出現 PTSD 的症狀,但西方國家一直到西元 1970 年代才對 PTSD 有更多醫學上的見解,那究竟古代中國是如何治療那些精神上受到創傷的軍人們呢?

中國傳統醫學的奠基之作,也是現存最早的中醫理論經典著作——《黃帝內經》,成書於戰國至秦漢時期,並在東漢至隋唐時期經過多次的修訂和補充。PTSD 出現的症狀,可能接近中醫所說的「驚悸」、「健忘」、「情志病」的範疇。在《黃帝內經》中《素問》的《舉痛論》就記載「百病生於氣也,怒則氣上,喜則氣緩,悲則氣消,恐則氣下,寒則氣收,炅則氣泄,驚則氣亂,勞則氣耗,思則氣結」,說明人的七情(喜、怒、憂、思、悲、恐、驚)傷人先造成氣的變化﹐然後才有各式疾病的產生。七情分別屬於五臟(心、肝、脾、肺、腎),以喜、怒、思、悲、恐為代表,稱為五志。五志與五臟的對應關係為心志為喜,肝志為怒,脾志為思,肺志為憂(悲),腎志為恐,所以說怒傷肝、思傷脾、喜傷心、憂傷肺、恐傷腎。

雖然 PTSD 涵蓋中醫許多症狀的描述,但古代中國並未有明確文獻指出治療的方式,透過現代醫學診斷以及中醫的結合,有研究認為 PTSD 最可能是熱、火或體虛引起的心神失調;肝氣鬱結;及腎虛。次要的模式是長期肝氣鬱結(肝主脾胃、肝火、痰火、痰濕和心火)以及心、腎和脾器官系統體質缺陷的結果(Sinclair-Lian et al., 2006)。如此治療上就可以根據中醫師的評估來進行各臟器的調節。

結論

我們無法透過經典文學和改編真實事件的影視作品,就完全理解親臨戰場帶來的創傷。圖/pixabay

我們能從許多經典文學和改編真實歷史事件的影視作品認識到戰爭的殘酷,但這遠遠比不上親身面臨戰場上的恐怖和帶來的創傷。戰爭奪取無數人的性命,存活者面臨的巨大的壓力也將改變一個人的一生。

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參考文獻

YTC_96
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從大學部到博士班,在神經科學界打滾超過十年,研究過果蠅、小鼠以及大鼠。在美國取得神經科學博士學位之後,決定先沉澱思考未來的下一步。現在於加勒比海擔任志工進行精神健康知識以及大腦科學教育推廣。有任何問題,歡迎來信討論 ytc329@gmail.com。