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你所不知道的獅子王(2):彭彭丁滿真的能跟辛巴成為好朋友嗎?

郭 宜蓁
・2019/07/16 ・894字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 465 ・五年級

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上一篇,〈你所不知道的獅子王(1)〉談了獅子和鬣狗的恩怨糾葛。然而,獅子王中辛巴的好朋友們,在動物世界中真能成為好友嗎?且讓我們繼續看下去。

疣豬:彭彭其實是戰備存糧?

彭彭其實是辛巴的儲備糧食?圖/IMDb

疣豬 (Phacochoerus africanus) 主要分布於非洲,非熱帶雨林與沙漠之區域。疣豬屬於群居動物,團隊方式和獅子很像,公疣豬通常自己生活,只有需要交配的時候才會加入群體,平時群體是由母疣豬與小疣豬所組成。

在獅子王電影中,彭彭是辛巴落難時的好朋友之一,但在現實中,疣豬其實是獅子的食物。雖然我們也無法排除在非洲草原中什麼都有可能發生,可能一個看對眼,疣豬和獅子也可以從天敵變朋友,出現難得一見的革命情感。但多數狀況下,獅子還是會吃掉疣豬的。

狐獴:誤入歧途的邊緣狐獴丁滿

辛巴,不要玩食物!(誤圖/IMDb

說到朋友,不可不提的就是「邊緣狐獴」丁滿,為什麼說是邊緣呢?其實狐獴 (Suricata suricatta) 是一種社會性很高的動物。狐獴是母系社會,只有最高階級的狐獴夫妻才有生產權。在小狐獴出生後,狐獴哥哥姊姊會在群體中保護與訓練小狐獴長大,而成年後具有生殖能力的年輕雌狐獴,則會被身為女王的雌狐獴趕出家園,自己去成立新的家庭。

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回到電影,現實世界中的狐獴通常不會和獅子與疣豬當朋友的。除了狐獴本身社會性高,也因為狐獴多住在喀拉哈里沙漠,和獅子與疣豬的生存區域不太相近,所以接觸的機會也相對少。若是真的有接觸機會,狐獴也有可能成為牠們的獵物,因此要和獅子、疣豬做朋友更是難上加難。

出外靠朋友,但除了朋友,生命歷程中還可能會有不少機遇讓我們遇見特別的人,再來讓我們來看看〈你所不知道的獅子王之童年大崩壞(3):辛巴的成長過程中,真的會遇見這些動物嗎?

參考資料:

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郭 宜蓁
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輔大心理系畢業,面對未知世界,選擇用科學方式碰觸、感受,再用內化後的框架去結構、詮釋所感知的世界。

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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

  • 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
43 篇文章 ・ 54 位粉絲
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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OpenAI 新突破!為什麼 Sora 可以產出這麼流暢的動畫?你不可錯過的技術文件大解密!
泛科學院_96
・2024/02/26 ・2968字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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什麼?不需要拍攝團隊與剪輯師,一句話就可以生成短片?!

OpenAI 近來發布的短影片生成器——Sora,能依據各種「咒語」生成難分真偽的流暢影片。

是什麼技術讓它如此強大?讓我們來一探究竟吧!

你被 Sora 了嗎?這幾天 Sora 佔據了各大版面,大家都在說 OpenAI 放大絕,不止 YouTuber,連好萊塢都要崩潰啊啊啊!

但真有這麼神嗎?我認真看了下 Sora 的官方說明以及參考資料,發現這東西,還真的挺神的!這東西根本不是 AI 取代人或單一產業,而是 AI 變成人,根本是通用型人工智慧 AGI 發展的里程碑啊!

別怕,要讓 Sora 為你所用,就先來搞懂到底是什麼神奇的訓練方法讓 Sora 變得那麼神,這就要從官網說明中唯一的斜體字——diffusion transformer 說起了。

這集我們要來回答三個問題,第一,Sora 跟過去我們產圖的 Midjourney、Dall-E,有什麼不同?第二,Diffusion transformer 是啥?第三,為什麼 Diffusion transformer 可以做出這麼絲滑的動畫?

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最後,我想說說我的感想,為什麼我會覺得 Sora 很神,不只是取代坐在我旁邊的剪接師,而是 AI 變人的里程碑。

我們已經很習慣用 Midjourney、Dall-E 這些 Diffusion 模型產圖了,從 logo 到寫真集都能代勞,他的原理我們在泛科學的這裡,有深入的解說,簡單來說就像是逐格放大後,補上圖面細節的過程。不過如果你要讓 Diffusion 產影片,那後果往往是慘不忍睹,就像這個威爾史密斯吃麵的影片,每一格影格的連續性不見得相符,看起來就超級惡趣味。

要影格連續性看來合理……咦?像是 GPT-4 這種 tranformer 模型,不是就很擅長文字接龍,找關聯性嗎?要是讓 transformer 模型來監督 Diffusion 做影片,撒尿蝦加上牛丸,一切不就迎刃而解了嗎?

沒錯,OpenAI 也是這樣想的,因此才把 Sora 模型稱為「Diffusion transformer」,還在網站上用斜體字特別標示起來。

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圖/OpenAI

但說是這樣說啦,但 transformer 就只會讀文本,做文字接龍,看不懂影片啊,看不懂是要怎麼給建議?於是,一個能讓 transformer 看懂圖片的方式——patch 就誕生啦!

ChatGPT 理解內容的最小單位是 token,token 類似單詞的文字語意,ChatGPT 用 token 玩文字接龍,產生有連續性且有意義句子和文章。

那 Patch 呢?其實就是圖片版的 token,讓 ChatGPT 可以用圖片玩接龍,玩出有連貫性的圖片。

Sora 官方提供的訓練說明圖上,最後所形成的那些方塊就是 patch,這些 patch 是包含時間在內的 4D 立體拼圖,可以針對畫面與時間的連續性進行計算。

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圖/OpenAI

那這個 patch 要怎麼做呢?以 Sora 提供的參考文獻 15 來說明會比較容易懂,patch 是將影像切成一樣等大的區塊後,進行編碼、壓縮,產生類似 ChatGPT 能分析的文字語意 token。

有了這些 patch 後,Transformer 就可以計算 patch 之間的關聯性形成序列,例如論文中被分割在中上與右上的兩塊藍天,就會被分類在天空,之後算圖的時候,就會知道這兩塊 patch 是一組的,必須一起算才行。

也就是說,畫面上的這塊天空已經被鎖定,必須一起動。

雖然這篇論文只提圖片,但影片的處理只要再加上 patch 間的先後順序,這樣就能讓 transformer 理解隨時間改變的演化。

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同樣是上面被鎖定的天空,多了先後順序,就相當於是增加了前一個影格與後一個影格限制條件,讓這塊天空在畫面中移動時,被限縮在一定範圍內,運動軌跡看起來更加合理。

而他的成果,就是在 Sora 官網上看到的驚人影片,那種絲滑的高畫質、毫無遲滯且高度合理、具有空間與時間一致性的動作與運鏡,甚至可以輕易合成跟分割影片。

不過啊,能把 Sora 模型訓練到這個程度,依舊是符合 OpenAI 大力出奇跡的硬道理,肯定是用了非常驚人的訓練量,要是我是 Runway 或 Pika 這兩家小公司的人,現在應該還在咬著牙流著血淚吧。別哭,我相信很多人還是想要看威爾史密斯繼續吃義大利麵的。

在訓練過程中,Sora 從提取影像特徵,到形成有意義的 patch,到最後串聯成序列,如果你接觸過認知心理學,你會發現這其過程就跟認知心理學描述人類處理訊息的過程如出一轍。都是擷取特徵、幫特徵編碼形成意義、最後組合長期記憶形成序列,可以說 Sora 已經接近複製人類認知過程的程度。

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這邊是我的推測,影片中那些逼真的物理效果,不是有特定的物理模型或遊戲引擎在輔助,而是在 patch 的訓練與序列推理中,就讓 Sora 理解到要讓物體這樣動,看起來才會是真實的,這跟 GPT-4 並不需要文法引擎是一樣的,只要玩文字接龍,就能生成流暢又有邏輯的文字跟代碼。但這也是為什麼,GPT 依舊很會胡說八道,產生幻覺。如果不是這樣,我很難想像 Sora 會算出這種影片。

Sora 能理解並產生人類眼睛能接收的視覺影片,同樣的技術若能做出聽覺、觸覺等其他人類感官,這樣我們被 AI 豢養的時刻是不是就越來越近了呢?

後 Sora 時代到底會發生什麼事,老實講我不知道,上面提到的 diffusion transformer 或 patch,都是近一年,甚至是幾個月前才有研究成果的東西。

臉書母公司 Meta 的首席人工智慧科學家 Yann Lecun 也在他自己的臉書公開抨擊 Sora 這種基於像素預測的技術註定失敗,但這篇感覺比較像是對自己的老闆 Zuckerberg 喊話:「欸這沒戲,不要叫我學 Sora,拿寶貴的運算資源去搞你的元宇宙。」是說今年初就有新聞說祖老闆 2024 年預計買超過 35 萬顆 H100 處理器,這明顯就是要搞一波大的吧,這就是我想要的血流成河。

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而且,從去年 ChatGPT 出來開始,我感覺就已經不是討論 AI 會怎麼發展,而是要接受 AI 必定會發展得越來越快,我們要怎麼面對 AI 帶來的機會與衝擊。

我們去年成立泛科學院,就是希望跟大家一起,透過簡單易懂的教學影片,把對 AI 的陌生跟恐慌,變成好奇與駕馭自如。Sora 或類似的模型應該可以協助我把這件事做得更好,可惜的的是目前 OpenAI 僅開放 Sora 給內部的 AI 安全團隊評估工具可能帶來的危害與風險,另外就是與少數外部特定的藝術家、設計師跟電影製片人確保模型用於創意專業領域的實際應用,若有新消息,我會再即時更新。

最後也想問問你,若能用上 Sora,你最想拿來幹嘛呢?歡迎留言跟我們分享。喜歡這支影片的話,也別忘了按讚、訂閱,加入會員,下集再見~掰!

更多、更完整的內容,歡迎上科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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是毒藥也是解方,影視作品如何影響刻板印象?為什麼曾經的公主製造機,現在特別「政確」?
PanSci_96
・2023/12/06 ・5369字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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根據 10 月 30 號內政部最新公布的統計數據,台灣人最常取用的疊字名字,女性是「婷婷」,男性是「彬彬」,這男生的名字聽起來就很有禮貌,女生則是身材高挑,姿態端莊,而最常見的名字,男性是「家豪」,女性是「淑芬」,這些名字充滿了對於孩子的想像與祝福,希望男生能成為一位顧家卻又不失豪氣的大丈夫,女生則要保持賢淑,同時要像鮮花的芬芳那樣討人喜歡⋯⋯

等等⋯⋯我是不是掉入性別刻板印象了?

電視電影是刻板印象的修煉場,也是打破刻板印象的主戰場

名字就,就名字嘛!幹嘛說人家刻板?不過當我一說這些名字以及他們代表的意義,你應該也很快就察覺這是屬於刻板印象的一部分。這是因為我們的社會已經成長到能辨識這些觀念的程度了,但反過來說,你知道還有多少地方藏著沒有被發現的性別刻板印象嗎?

舉例來說,幾個月前在台灣掀起 MeToo 浪潮的電視劇《人選之人》,用一句「我們不要就這樣算了好不好」,許多人站出來指控那些糾纏他們多年的加害者。能有如此大的迴響,其實是天時地利人和的結果。想想以前看的鄉土劇、日韓劇或台劇,當劇中角色,特別是女性遇到性騷擾,通常是得等男主角出面「拯救」他們,不管是陪著他們去保警處理,或是用比較⋯⋯私人的方法解決。這樣的劇情設計,反映出當時社會給女性貼上的被動與柔弱標籤,必須要依靠勇敢、堅強的白馬王子才有辦法在社會上生存。雖然人選之人這部劇並非全繞著性騷擾事件發展,但一個由女性自己提出「我們不能這樣算了」的橋段,打破了過去影視作品裡的框架,也恰好與當前社會進步的步調吻合,這才如此多曾經被社會期待壓著不敢發聲的人,特別是女性與性少數站出來說出早就該讓大眾知曉的真相。

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類似的案例還有留下「可是瑞凡,我回不去了」這句名言的台劇《犀利人妻》,相信你就算沒看過這部戲,也肯定看過這些衍生出來的迷因。犀利人妻之所以如此經典,是因為它翻轉了過去影視作品中對於「伴侶出軌」這件事的刻板印象。想想以前女性角色發現伴侶出軌,大多會選擇自怨自艾,又或者是對所謂的「小三」進行報復,試圖讓被奪走的愛人回心轉意。但是,犀利人妻的主角謝安真卻在悲痛之後卻選了一條新的道路。他割捨了背叛自己的瑞凡,做到了「沒有你,我過得更好」,這才有那句「我回不去了」。這些打破刻板印象的影視作品,不只是提供新觀點這麼簡單,他們更像是一種社會風氣的試水溫。假如這個作品收穫正向的迴響、甚至成為啟發許多人的契機,那代表我們已經做好準備踏入新的階段。

不然你想想,像犀利人妻或人選之人這樣的戲劇,有辦法在三十,甚至五十年前的台灣出現,取得同樣的成功嗎?或者比較一下 2000 年早期當紅偶像劇的男女主角形象(例如《惡作劇之吻》、《流星花園》、《公主小妹》),跟 2010 年開始台劇男女角色形象(《我可能不會愛你》、《女兵日記》、《我的婆婆怎麼那麼可愛》),是不是多了很多有趣的變化與多樣性?

從這個角度去看,一直在進步、向著更平等社會邁進的我們,其實是真的已經「回不去」了。不只製作品質不斷提升,我們也越來越重視劇中傳達的訊息,希望讓影視作品不再是單純的娛樂取向產品,更能為我們生活的環境所有貢獻。

欸,「靠影視改變社會」,這可不只是嘴巴上說得好聽的空頭支票,你我都很熟悉的一個娛樂巨擎已經在做,而且做很多年了。

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如果你腦中突然出現三個閃亮亮圓圈⋯⋯恭喜你,答對了!

圖/giphy

迪士尼是公主製造工廠?

說到迪士尼,不知道你最先想到的哪個角色呢?對我來說,肯定是最經典的《小美人魚》。但其實啊,現在已經有許多心理學研究發現,這些角色以及他們的故事不只是陪伴我們長大,其實還潛移默化了我們對於自己與他人,乃至於整個世界的想像。

當然,這不是迪士尼對觀眾施了什麼魔法,而是我們,特別是自我認同尚未穩固的小孩子,特別容易從接觸的童話故事、小說、電視電影等媒介中,汲取角色的言行與價值觀成為自己的一部分。這樣的學習歷程在 2012 年被心理學家注意到,並命名為「經驗擷取」(experience-taking),可以把它想像成是一種把虛構角色當成榜樣的學習過程。我們小時候都曾想像自己能成為故事裡的英雄,當個帥氣的白馬王子,或是成為眾星拱月的公主,在充滿愛與勇氣的世界裡過上永遠幸福快樂的日子。經驗擷取就是把這個過程變成無意識、很難覺察得到的悄然變化。

也因為這個人類內建的機制存在,使得迪士尼的公主系列不只是打造出一系列的經典 IP,他還把順應當時性別刻板印象的角色模板偷偷植入每個小小觀眾的腦袋裡。如果你想當公主,就必須穿得像個公主、言行舉止像個公主、活得像個公主⋯⋯而當這些公主與王子都極為相似時,你就會得到兩套(公主與王子)偏頗且平面的刻板印象。對根本不懂人情世故的小孩來說,他們無從判斷這些「必須」是否恰當,又或者適不適合自己,所以更容易無條件地相信這些價值觀。這可不是危言聳聽,早在 1996 年就有心理學家注意到這件事,但要真的引發學術界廣泛的討論,還得等到 2011 年,性別平權意識又再提升之後。在 2017 年的一篇行為分析研究,便明確觀察到頻繁暴露於迪士尼作品的 3-5 歲女童在玩妝扮公主遊戲時,會不假思索地直接複製刻板印象的內容,並且會對自己無法「穿得像位公主」或「動得像位公主」而焦慮。

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頻繁暴露於迪士尼作品的 3-5 歲女童在玩妝扮公主遊戲時,會不假思索地直接複製刻板印象的內容。圖/giphy

你可能會想,這些事情等長大自己就會想通了。但其實這些小時候建立起來的想像,就跟雛鳥的印刻效應一樣,會在我們的認知裡停留很久很久,有些人可能一輩子都擺脫不了他們的影響。不只心理學家注意到這件事,迪士尼其實也很清楚自家作品擁有的影響力,這讓他們在 21 世紀後進入了「反轉」期。同樣是改編經典作品,但像《青蛙與王子》、《魔髪奇緣》等作品都賦予角色全新的形象,讓公主挑起英雄的大樑。到了《冰雪奇緣》,更是直接把艾莎晉升成女王,不但讓漢斯這個口蜜腹劍的負心漢王子露出真面目,還藉由與妹妹安娜之間的對比強調「女生為什麼不能自己做主」。雖然看起來還是王權封建制度,但傳達出來的訊息可是截然不同,這些努力也受到近年心理學研究的肯定。

而且大家仔細想想這些被翻轉的迪士尼角色,除了個性獨立,在行為上還有個很重要的共通點,那就是在面對不公義時,他們選擇了反抗。這是過去數百年間性別議題很常碰壁的死結:女性必須要為自己應有的權益發聲,但因為傳統社會期待女性要柔弱,所以當他們真的挺身而出,會先遇到「你怎麼這麼不像女生」的指責,真該重視的權益議題反而被忽略了。這時候,一個能在社會輿論中引發討論、「以身作則」的榜樣,就算是虛構的角色也足以打破那條深埋在社會文化中的無形界線。

過去的迪士尼是公主製造工廠,現在則是扭轉性別刻板印象不可或缺的盟友之一呢。

但是,也有人認為迪士尼已經「政治正確」搞過頭,反而破壞了我們的童年回憶,這又該怎麼看待呢?

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迪士尼「政確」過頭,反而破壞了我們的童年回憶?圖/giphy

矯枉過正的政治正確?

莎士比亞在《哈姆雷特》裡寫下「請您善待這班戲子伶人,不可怠慢!因為他們是這個時代的縮影!」,這句話其實到了現代仍然適用,因為創作作品的是人,所以難免會把自己的經驗與想像投射進去。而且除了創作者自己的意向,作品內容同樣會受到市場箝制,就好比歐洲中世紀的藝術作品會有濃厚的宗教色彩,又或者台灣在解嚴後出現的鄉土文學熱潮,可以說是相輔相成的角色。

但就像 20 世紀的迪士尼迎合市場,卻無意間成為助長性別刻板印象的幫兇,很多東西都是過猶不及,一但走向極端就可能衍生出新的議題。相信大家就算再不關心,肯定都聽過關於「政治正確」的討論吧?但若我們只看一些較為激烈或極端的案例,會很容易誤解這個「政治正確」風氣出現的本意。

前面有說到,所謂的性別刻板印象,是一種偏頗且扁平的框架,告訴你「要想成為他,就必須符合這些條件」。打個比方,你喜歡吃哇沙比嗎?雖然是生魚片的好朋友,但假如今天你從小被教育吃任何食物都要加哇沙比,如果不加就不准吃,那即使你再怎麼討厭哇沙比,也會因為肚子餓而不得不忍受這些難以下嚥的食物組合。這樣隨著時間逐漸僵化的性別框架,在心理學被稱為「性別基模」(gender schema),是一個在過去 30 年來被廣泛研究的題目。

根據提出性別基模理論的心理學家 Bem(貝姆),要想拯救這樣悲劇的味蕾,單純跟你說「你可以不要哇沙比」是沒有用的。因為時間一久,你很可能已經習慣了哇沙比的味道,甚至不需要外力逼迫,你都不覺得這樣搭配有什麼奇怪的。你需要的,是實際感受「沒有哇沙比的食物」吃起來是什麼味道。品嚐過食物原本的味道後,你封閉的經驗被打開了,就算最後決定你還是喜歡哇沙比,那也是自身意願的選擇。

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而這些所謂「政治正確」的創作選擇,其實就是在提供過去作品中欠缺的「多樣性」與「社會期待以外的選擇」。像剛拿下金鐘獎最佳女主角、戲劇導演與戲劇節目的《村裡來了個暴走女外科》,便是讓觀眾看見「不符合傳統醫師形象」也能「當個好醫生」的劉梓旭醫師,用超乎社會期待的方式處理自己生活中的議題。另外像是接連刷新華視收視率紀錄的《俗女養成記》又或者是十多年前的偶像劇《敗犬女王》,都是在用自己的方式回應「女生年紀大,身價塌」的歧視,讓同樣對年齡有焦慮感的女性看見選擇就算「不回答標準答案」也能找到幸福的可能性。

同樣的,讓女性或少數族群擔綱過往由男性把持的英雄角色,也是在提供觀眾一種新的角色模板。例如哈利波特裡最聰明、能力最強的並不是被預言選上唯一能與佛地魔對抗的哈利,而是麻瓜出身的妙麗。先不討論作者 JK 羅琳近年與 LGBTQ 族群起的爭議,在 21 世紀初期,那位願意一拳揍上馬份鼻子、永遠是第一個想出困境解法的年輕女巫可是西方女性培力的代言人,成為許多年輕女孩嚮往與效仿的對象。

或許不是每部影視作品都能像哈利波特或迪士尼形塑一整個世代的社會風氣,又或者像人選之人這樣啟發前所未有的 Me Too 運動,但他們多少反映了我們現在身處的環境,同時為他的改變與延續做出一點貢獻。從這個角度去想,你會發現政治正確並不是現在才有的現象,而是從古至今一直都有的創作取向。而之所以「政治正確」會在現代引起如此大的爭議,其實還得歸功我們成功打破了刻板印象,以致於大家都有了「正確答案不只一種」的認知,這才會對與自身想法不同的答案表達質疑,不是嗎?

對了,你最近看過的戲劇作品中,哪些作品的性別呈現最深得你心呢?歡迎跟我們分享吧!我先說,我自己最愛的是《八尺門的辯護人》裡的 Leena 跟陳令秋,那你呢?

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