假裝堅強，是為了避免受傷和失望——心理解析《我們與惡的距離》(1)

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！

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• 編按：公共電視、CATCHPLAY與HBO Asia共同推出的台劇《我們與惡的距離》，播出後掀起了如火如荼的討論。從無差別殺人事件展開了一系列關於加害者、被害者、加害者家屬以及被害者家屬，還有媒體以及輿論的探討，讓我們能從更多維度的面向去思考這樣的悲劇之後仍未解的那些事。
  關於道德及是非對錯，很難有標準答案，戲裡是這樣、在戲外更是如此；而在這兩篇文章當中，作者試圖透過其他的事件以及書籍文本去探討無差別殺人事件被好的成因，以及他們的家庭。若有任何想法，也都歡迎跟我們一起討論。
• 從《我們與惡的距離》看無差別殺人(1)：撕裂了無數家庭的事件，卻找不到關鍵的成因？

「我一天睡不到兩小時，我一直在想，到底是我哪裡把小孩教壞了？……是因為我們太自私、太忙碌，都沒時間跟孩子聊天，所以才會教出這種變態殺人魔？……全天下沒有一個爸爸媽媽，要花 20 年去養一個殺人犯！」──《我們與惡的距離》

對於《我們與惡的距離》當中的這段話，至今依然讓我歷歷在目。

每當重大犯罪發生後，社會輿論究責的對象，往往是他們的父母。這種「養不教，父（母）之過」的言論，並不是只有出現在儒家文化的社會裡。早在 1999 年科倫拜(Columbine) 無差別殺人事件發生時，兇手的家庭便曾遭遇過嚴厲的攻擊。

為什麼要譴責加害者家屬？

我們想要相信犯罪是由父母一手造成，如此一來，我們就能安慰自己，因為我們有好好教孩子，所以自個兒家不會遭殃。我之所以知道有此謬見，是因為我也曾這麼想。

——安德魯·所羅門（Andrew Solomon），《我的孩子是兇手：一個母親的自白》推薦序

正如同這段推薦序所說的，一個人之所以會譴責他人的教養，乃是源自於害怕。正因為自己害怕自己也教出一個殺人魔，於是緊抓著公平世界假說不放。¹於是恣意妄為地攻擊加害者家屬，對他們發黑函、對他們丟雞蛋。然而，當我們在做這些事情，把我們與他們做分隔時，我不禁想問，我們與惡的距離，到底有多遠？

2014年，秋葉原殺人事件發生的六年後，兇手的弟弟結束了自己的生命，母親因罪惡感崩潰住院，父親則離職隱居。其弟在自殺的前一周，將六年的日記手札寄給周刊，裡面提到了「加害人的家屬，只能在陰暗的角落悄悄生活，不能擁有和一般人一樣的幸福。」同時因為事件後因為記者一直上門，被迫不斷搬家換工作，原本論及婚嫁的女友也因此離開他。

無解的難題：沒有人知道這些家庭的家庭教育，哪裡出了問題？

如果真的要細究這些家庭的教育有沒有出了什麼問題，結果可能會讓你吃驚。因為事實上，如果你從頭到尾完整的讀過《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，就會發現，他們的家庭，與我們的家庭無異。不過值得警惕的卻是，正因為一般人都是這樣過生活的，所以我們才沒能有機會抓住那些我們很可能遺落的小細節，進而使我們沒能有機會阻止悲劇的發生²。

在《教出殺人犯》一書中，李茂生在書序當中提到了：當我們聽到少年說「我絕對不會再犯」時，必須戒慎恐懼，因為這句話，代表其仍舊無法對他人敞開心胸，仍在自我壓抑；反倒是少年說出「我不知道將來會怎樣，你能協助我嗎」的時候，這才是成功的第一步。

而在《我的孩子是兇手：一個母親的自白》當中，蘇也提到了，在血案發生的一年前，他的孩子與另一位結伴一起行兇的孩子，曾在一年前因竊盜而被逮捕。當時的她，要求孩子要避免再犯、要減少與對方的聯繫。就我看來，換做是其他的父母，也會這麼做的，對吧？這就是一般家庭會發生的狀況。然而，這樣做真的有效嗎？

張立人醫生在該書的推薦序當中寫道：

如果你想在這本書中，尋找狄倫母親如何「教子無方」的大量證據，你將感到失望。因為，狄倫的母親本身就從事心理輔導工作，在教養上更是一位「夠好的媽媽（good enough mother）」，給予狄倫充足的愛，卻不致於溺愛。

犯罪的發生，源於過度壓抑？

《教出殺人犯》的作者岡本茂樹在書中提醒我們，一場犯罪之所以會發生，其實常常是過度壓抑的結果。他舉了自己常會在國高中現場觀察到的例子³：

甲生與乙生都是時常面帶開朗笑容的孩子，但家庭背景卻大相逕庭。甲的家庭中父母關係良好，家庭對他來說是個安全的避風港；乙的家庭卻恰恰相反，父母感情不好、爭執不斷，正因為家裡氣氛低迷，乙總是努力表現得開朗，希望能緩和家中氣氛。她總是責怪自己「都是因為我不好，爸媽才會整天吵架」，同時也擔心「萬一爸爸媽媽不在一起了怎麼辦？」乙的心理是痛苦的，但不敢將痛苦掛在嘴上，「要努力讓家裡氣氛和諧一點」、「只要爸爸媽媽感情好，就不會把我丟掉。」

而其他大人看到笑容開朗的孩子，只會根據外在表現稱讚：「真是個愛笑的好孩子。」但這句稱讚，卻帶給甲生和乙生完全不同的訊息，對甲而言，這句稱讚是令人開心的，今後他自然也會成為一個總是面帶開朗笑容的女孩，甲生是一個真正的好孩子；但對於乙而言，這句稱讚給他的訊息是，要更壓抑自己的痛苦，千萬不能忘記當一個面帶笑容、活潑開朗的孩子。乙生會毫不猶豫地更加壓抑自己的情緒，而這句稱讚強化了他的行為。

如此一來，乙生只剩下兩條路──持續扮演好孩子，或者筋疲力竭放棄扮演好孩子。放棄的方式有很多，有可能用誤入歧途的方式表現出來，最後演變成犯罪；也有可能是完全失去精力，透過拒學的方式表現出來。即使沒有上述拒學的狀況，也只是把問題到延後而已：持續對活著感到痛苦，最糟糕的結果就是自殺。

不過，並不是所有走向犯罪的孩子，都是因為家庭迫使他們壓抑自己的情緒。從《我的孩子是兇手：一個母親的自白》當中，我們可以看到，即便蘇的孩子在痛苦當中，他依然覺得父母是愛他的，但他早已深陷憂鬱所苦。我們都知道，在青少年時期，孩子本來就會漸漸地對家人保持距離，和朋友有著更多的聯繫；然而，做為父母的，或是身為這些孩子的朋友、師長，依然有機會挽回這些悲劇。

岡本茂樹在書中便提到了，透過「最近有沒有碰到什麼困難？」、「下課後要不要一起聊聊天？」取代「真是個開朗的好孩子。」這句話，或許就能拯救孩子的性命，因為你給孩子說出「其實我已經痛苦得快死掉了」的機會。

張立人醫生也在《我的孩子是兇手：一個母親的自白》的推薦序中寫道：「尊重孩子說『不』是好事，但瞭解孩子說『不』的原因，同樣重要。」

我們並非樣樣都做對。研讀許多資料後，我知道跟狄倫交流有更好的方式。我希望自己當初能多點傾聽，而不是只顧說教；我希望我能靜靜坐在他身邊，而不是只顧大放厥詞，一股腦把我的想法硬塞給他。我希望我能明白他有他的感受，而不是一味要他轉念，也希望覺得不對勁時，就算他以我累了、我有功課要寫等藉口百般推辭，我也要堅持跟他談談。我希望我能放下一切雜事，把心思全放在他身上，一再追問、刺探，更常在家以覺察我所疏漏的一切。——《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，P.300

我們與惡的距離，其實沒有這麼遠

從蘇·克萊柏德的書中，我們看見了，即便事情發生已經過了16年，她的婚姻以離婚收場、得了焦慮症與恐慌症，一輩子遭受自己沒有覺察愛子即將殺人與自殺的痛苦當中，相較之下，與惡一劇呈現的雖然讓人震撼，卻只是冰山的一角而已。

我們的憤恨不平，竟推著下一齣悲劇再次上演，就如同劇中喬安姐所遭受的質疑一般：你們這麼做，和殺人有什麼兩樣？

請別忘了蘇·克萊柏德的演講，請別忘了秋葉原事件的悲劇。當我們越是區分我們與惡的距離，那將使我們變成惡的一部分。

「我們讀童話故事給孩子聽，告訴他們世上有好人也有壞人，」蘇如此對我說，當時我正撰寫《背離親緣》（Far From the Tree）。「現在我絕不會這麼做。我會說每個人都能做善事，也能誤入歧途。愛一個人，他的好壞你都必須愛。」科倫拜事件發生前，蘇工作的地方剛好跟假釋官辦公室在同一棟大樓，她覺得和前科犯一起搭電梯很恐怖，很孤立無援。悲劇發生後，她大為改觀。「我覺得他們就像我兒子一樣。這些人不過是因故誤入歧途，才會深陷可怕無望的困境中。聽見新聞上出現恐怖份子的報導時，我會心想：『那是某人的孩子。』科倫拜事件讓我覺得自己跟全人類的聯繫更為緊密，除此之外，任何事都不可能使我做此想。」

——安德魯·所羅門（Andrew Solomon），《我的孩子是兇手：一個母親的自白》推薦序

參考資料：

1. Lerner, M.; Simmons, C. H. Observer’s Reaction to the 『Innocent Victim』: Compassion or Rejection? Journal of Personality and Social Psychology. 1966, 4 (2): 203–210.
2. 《我的孩子是兇手：一個母親的自白》
3. 《教出殺人犯》

• 編按：公共電視、CATCHPLAY與HBO Asia共同推出的台劇《我們與惡的距離》，播出後掀起了如火如荼的討論。從無差別殺人事件展開了一系列關於加害者、被害者、加害者家屬以及被害者家屬，還有媒體以及與論的探討，讓我們能從更多維度的面向去思考這樣的悲劇之後仍未解的那些事。
  關於道德及是非對錯，很難有標準答案，戲裡是這樣、在戲外更是如此；而在這兩篇文章當中，作者試圖透過其他的事件以及書籍文本去探討無差別殺人事件背後的成因，以及他們的家庭。若有任何想法，也都歡迎跟我們一起討論。

在《誰都可以，就是想殺人》一書中的開頭，黃致豪律師寫下了這一段話：

「正因為人的思想與行為模式極其複雜，從來不易歸因於單一因子或事件，因此無論從科學、法律，甚至哲學的觀點，長期浸淫於司法行為科學與法律的實務工作者，其累積的知識越多，往往越不願走那條思考上的捷徑，不希望把犯罪單純地簡化為犯罪者一身、一時、一地的個別行為，進而主張單純地給予對應的懲罰或殺戮。
因為這樣的認定根本無助於解決人類所面對的犯罪或司法問題，只是找出一頭供多數群眾洩憤的代罪羔羊而已。」

也因此，我也要慎重地提醒讀者，本文所列舉的所有因素，都不必然構成無差別殺人案，我不願因這篇文章，讓精神疾病、被霸凌、教養問題等因素，成為社會千夫所指的對象。

隨著《我們與惡的距離》在國內播映，許多人又開始重新關注「無差別殺人案」的議題；而在這兩篇文章裡，我想做的則是，試圖從三本有關「無差別殺人案」的書籍中去梳理、拼湊出無差別殺人案可能發生的原因與對社會的影響，以及我們可以嘗試做些什麼。

這絕對不會是單一因素所造成的犯罪，而我希冀的，也是希望讀者在讀完這篇文章之後，能更敏銳地去關心生活周遭的朋友、家人，減少這些悲劇發生的可能性。

為何無差別殺人案，特別讓人恐懼？

1999 年 4 月 20 日，科倫拜高中，發生了一起無差別殺人事件，兩名該校的學生持槍攻擊了數十名師生之後自盡。在那之後，美國發生了許多的模倣犯。

2008 年的 6 月 8 日，日本秋葉原發生了一起無差別殺人事件，兇手開貨車衝進充滿人潮的秋葉原，再持刀攻擊路人。

2014 年 5 月 21 日，一名少年持刀於台北捷運上，隨機攻擊車上的乘客。

隨機殺人案為何會特別引起社會關注呢？原因可能在於，他們殺人的對象和一般殺人案不同：他們殺傷的都是素昧平生的人，兇手根本不知道他們殺害的對象叫什麼名字、有什麼來歷¹，也就是「誰都可以，就是想殺人。」²

那這一點為何會特別讓我們覺得可怕呢？我們都渴望對我們的人生有掌控感，都希望能夠自己的遭遇是可以推估、可以預測的。但是無差別殺人案讓我們害怕的地方就在於，即便我們素昧平生，依然有可能成為被殺害的對象，這讓我們無法預料，因而讓我們感到害怕。

如果用心理學的詞語來說，就是這樣的案件摧毀了我們心中的「公平世界假說」──某些人會成為受害者，他們也得為自己受害負起一些責任³。

而無差別殺人事件的發生，似乎是完全不可預料的。因為如此，才令人特別的害怕，害怕也使我們激起許多情緒，例如憤怒、惶恐。也因為有這些情緒，讓我們對於這些案件的發生，更容易受到情緒所牽引，做出一些攻擊性的行為，例如朝人權辯護律師潑糞，或是寄黑函到兇手的家人家中。

那又有沒有哪些因素，可能推動著無差別殺人案的發生呢？

殺人與自殺，只有一線之隔？

事實上，在這些無差別殺人案當中，有許多的犯罪者本身是有強烈自殺慾望的⁴，例如在日本的秋葉原無差別殺人事件、JR 荒川沖站路上無差別殺人事件、八王子路上無差別殺人事件等案件中，「這些人沒有想過逃亡，他們打算就在犯罪現場被捕、被射殺，或者自殺。他們不只不重視他人生命，同時也看輕自己生命。」⁵，而美國的科倫拜事件，兩名兇手在殺人之後，也在犯罪現場以槍自斃⁶，同時，台灣的北捷殺人案，兇手在犯罪後供稱「因為不想活了，又不敢自殺，多殺幾個人就能被判死刑了。」他在第一次與辯護律師會晤時，也向律師說，「為什麼我沒有像美劇一樣，當場遭警方擊斃？」

想自殺者跟想殺人者之間常只有一線之隔。多數自殺的人不會想殺人，但許多想殺人的人是因為想自殺，才會走到那一步。

──瑪麗莎·蘭達佐（Marisa Randazzo）⁶

而從自殺的這件事情，其實又能帶出一件事情──是什麼讓這些人想自殺的呢？

湯瑪斯·喬伊納（Thomas Joiner）博士認為，有三個因素會讓一個人走向自殺，第一個是受挫歸屬感（我總是孤單一人），第二個是自覺自己的存在造成他人的負擔（世界沒有我會更好），然而，要真正付諸實行，第三點是不可或缺的要素，也就是「我不害怕去死」⁷。

在科拜倫慘案發生之後，警方從兇手的家中搜出了許多祕密日記，這些日記私密到兇手家人從來都不知道它們的存在，更遑論事先覺察。在日記當中，兇手寫滿了「想到自殺，我就覺得有安息的希望，不管下輩子會到哪──終於不用再跟我自己、世界、宇宙奮戰──我的身心、所有事物都將回歸安寧」、「天哪，我真的好想去死……」等等的文字，從科倫拜慘案發生的兩年前，一直到慘案發生前夕為止，這些日記一直默默地藏在這個孩子的房間裡。

了解了這些無差別殺人案，多是出於想要自殺，其實代表著一件重要的事情──我們在做自殺防範的同時，也減少了無差別殺人案發生的機會。

人會想要自殺，部分原因是因為出於精神疾病的侵擾⁸。比如說，科倫拜殺人事件的兇手之一，便身受憂鬱所擾，從他的日記中，可以看到許多「描述孤獨、憂鬱、反芻、執著於尋找愛」的文字，但值得注意的是，真正會從憂鬱或自殺走向殺人的人，其實只是九牛一毛⁹。我不願這些話讓精神疾患背負惡名，因為精神疾患與無差別殺人案的交集僅是非常微小的一塊，正如同《我的孩子是兇手：一個母親的自白》一書中所說的，嚴重精神疾病本身為暴力的風險僅有4%，不過當吸毒及酗酒伴隨出現時，這件事情的危險性會提高一些¹⁰。

然而，就算知道了這些人想要自殺，但依然有一個謎團：是什麼因素，讓一個人從自殺走向無差別殺人？

從自殺意念到無差別殺人事件

亞當·蘭克佛 (Adam Lankford) 博士專門研究自殺炸彈客和大規模槍擊犯的自殺意圖。根據他所寫的，這些人有三個主要特徵：心理健康出問題，導致當事人想尋死、深感受迫害、想透過殺戮來出名爭光。¹¹如果從這個理論來看，「深感受迫害」和「想透過殺戮來出名爭光」是一個人從自殺到無差別殺人的橋樑。

事實上，許多無差別殺人案的兇手，都曾經遭遇迫害，例如科倫拜事件的兩名兇手便是如此，他們在校園中屢遭霸凌，讓他們對這些霸凌者產生怨恨。¹²若我們深加探討這些迫害的發生，我們會得到一個更重要的事情，那件事情便是──無論是科倫拜事件、秋葉原事件，或是北捷事件，這些兇手和社會都失去了連結感，而他們又深陷社會的泥沼裡，這使得他們對這個社會產生怨恨，因而決定對整個社會進行復仇。這也是他們會選擇「無差別」行兇的原因：對他們而言，造成他們落入這樣的境地裡的，正是整個社會。

順帶一提，除了遭遇霸凌之外，在青少年身上，兩人結伴犯案也是一個促成無差別殺人案發生的機緣。一份在 2001 年針對青少年校園槍手的研究指出，在 34 名青少年校園槍擊案當中，有 25%的人結伴犯案，與常是獨自一人犯案的成年狂暴殺手不同。在這份研究當中指出，通常這兩個搭檔，一個是精神病態，另一個則是易受他人左右、個性依賴、鬱鬱寡歡者。科倫拜事件的產生便是如此¹³，不過，雙人搭檔的情形在亞洲似乎不常見。

除了深感受迫害之外，「想透過殺戮來出名爭光」也是這些人犯下無差別殺人案的動機之一。就以北捷的案例與秋葉原的案例來說，兇手都希望透過殺人來幹一件大事^14,15，而這種想要揚名立萬的心理，或許也和社會風氣有關，正因為這個社會如此地充滿了階級性與成王敗寇的理念，使得這些社會中最為孤立的人，想透過登上頭條來獲取大家的注意。

然而，有沒有可能，在「誰都可以，就是想殺人」的背後，他們渴望的其實是「誰都可以，拜託你懂我，拜託你來愛我？」。¹⁶

人際連結，或許是無差別殺人犯罪的良藥

在這裡，我想提出一個大膽的假設：「既然一個人會犯下無差別殺人案，是因為與社會脫離連結而孤單一人，並因此而陷入極度的憂鬱當中，那麼，如果讓他們重新建立人際連結，是不是就能讓他們重新回歸社會了呢？」

事實上，有一些研究與案例，正支持著這樣的想法。

先來看看孤立無緣會帶給我們什麼樣的困境。在 1970 年代，溫哥華心理學教授亞歷山大（Bruce K. Alexander）設計了一個實驗，他們將老鼠放在一個空籠子裡面，裡面有兩瓶水，一瓶是清水，另一瓶是加了古柯鹼或海洛因的水。你猜，老鼠會去喝哪一瓶水？

沒錯，就是那瓶有毒品的水。

但實驗並沒有在這裡結束。亞歷山大設計了另一個籠子，裡面有許多的遊樂設施、許多好吃的食物，還有許的同伴。

有趣的事情來了，在這個獲得彼此連結的活動空間裡，老鼠居然不再吸食有毒品的水，而是乾淨的水！這樣的發現可以說是顛覆了我們傳統對於上癮的認知。

那麼，無差別殺人犯是否有可能因為與人重新產生連結，而重回社會當中呢？

從《無論如何，就是想殺人》以及《我的孩子是兇手：一個母親的自白》裡，都能讀到這樣的內容：貫串無差別殺人案兇手的生命裡，最核心的概念就是「我是一個孤單的人，沒有人在意我」，他們要不是被孤立，就是遭逢人際霸凌，即便他們看起來好像有朋友，但是事實上在他們的內心當中，其實都深受憂鬱與孤單所苦。事實上，無論是老鼠或是人，一旦被孤立在這個社會當中時，我們渴望連結而不可得的痛苦，都是促使我們走向毀滅的一個重要因素，無論是吸毒、自殺、或是無差別的毀滅這個世界。

在台灣的判例上會以「無教化可能」作為判死刑的依據，然而，在挪威的社會裡並不是如此。挪威的監獄系統採取的是讓犯人互助合作、享有正常人際互動、並且過著優渥的生活，他們不標籤化犯人，不用囚犯編號稱呼犯人，而是用本名稱呼，每一個人都能保持著自己身為人的尊嚴，和監獄官的互動就像朋友一般。

結果呢？這個監獄島上的再犯率只有16%，包括成功矯治了一名曾經奪走 22 條人命的殺人犯奧芬·奈瑟特 (Arnfinn Nesset)：奈瑟特最後以服刑時態度良好於服刑 14 年後釋放，隱姓埋名，過著平靜的日子。¹⁷

關心身旁的人，其實就是最好的預防

當然，要台灣一夕之間改變原先的司法體制，並不是那麼容易的事情，但從上面的這些事情讓我們知道，要預防這些犯罪的發生，最好的方式就是讓身旁的人感受到人際連結。坦白說，這並不是一件容易的事情。就如同《我的孩子是兇手：一個母親的自白》一書中，蘇·克萊伯德提到的一樣，他從來都不知道她的孩子在學校遭受如此嚴重的霸凌。

你或許會覺得她是個不負責任的媽媽，但事實上，在讀過《我的孩子是兇手：一個母親的自白》這本書之後，你會發現，她的兒子不但對家人表達了許多愛意、互動融洽，且從來沒有向家人提起被霸凌等事情。

那麼，我們又該如何關心身旁的人呢？蘇·克萊伯德在她的序當中提到了，有位前同事注意到她 13歲的女兒變得有些孤僻，在聽了克萊伯德的故事之後，她決定追問孩子到底發生了什麼事情，女兒終於忍不住崩潰，說出了她被強暴，並計畫打算尋死的事情。在讀過《我的孩子是兇手：一個母親的自白》一書之後，讓我了解到，有許多事情讓我們感到羞恥，因此不會輕易地和其他人吐露，在這個時候，若是自己能夠更勇敢一點，主動尋求心理諮商等資源，或是身旁的人能夠敏銳覺察他人的變化，或許就能使這些悲劇免於發生。

下一篇文章當中，我們來看看關於加害者家屬的困境。

• 從《我們與惡的距離》看無差別殺人(2)：普通的家庭為何會養出殺人犯？

資料來源：

1. 《誰都可以，就是想殺人》，p.66
2. 《誰都可以，就是想殺人》，p.18
3. Lerner, M.; Simmons, C. H. Observer’s Reaction to the 『Innocent Victim』: Compassion or Rejection? Journal of Personality and Social Psychology. 1966, 4 (2): 203–210.
4. 《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，p.183，「多數兇手都曾企圖自殺，或出現過自殺念頭，或是曾飽受嚴重憂鬱或絕望之苦。」，原文出自THE FINAL REPORT AND FINDINGS OF THE SAFE SCHOOL INITIATIVE，p.21
5. 《誰都可以，就是想殺人》，p.25
6. 《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，p.163
7. 《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，p.189，引自Why People Die in Suicide(Cambridge,MA: Harvard University Press,2005)
8. 「自殺而死的人當中，多達90%~95%有嚴重精神疾病，其中以憂鬱症與躁鬱症最常見」，《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，p.188
9. 《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，p.199
10. 《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，p.183
11. 《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，p.202，引自《The Myth of Martyrdom》。
12. 《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，第12章
13. J.R.Melody, A.G. Hempel,K.Mohandie,A.A.Shiva,and B.T.Gray.”Offender and Offense Characteristics of a Nonrandom Sample of Adolescent Mass Murderers,” Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry, vol.40, no.6(2001):719-28，引自《我的孩子是兇手：一個母親的自白》，p.200
14.  新頭殼 鄭嫌4月po臉書「要幹大事」 校方曾輔導
15. 《誰都可以，就是想殺人》，p.61
16. 《誰都可以，就是想殺人》，p.75
17. 開放式監獄的迷思：挪威監獄島巴斯托伊