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性侵犯跟文化有關:關於強暴的迷思有哪些?——《惡魔不是天生的》

商周出版_96
・2019/11/15 ・4297字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 524 ・七年級

本文摘錄自《惡魔不是天生的》,本書旨在探討人類犯下罪行或邪惡背後可能的原因與相關的研究。本文摘錄有關「性侵犯」的章節。

會發生性侵犯,至少有部分原因是某些人在社會影響下從根本上懷抱著某些看法,認為這些事是可接受、可理解,至少是可寬容的行為。身為這個社會的一份子,我們讓這類的價值觀根深蒂固,只會造成傷害的惡行不斷延續下去。

性侵犯的出現,文化很有關係

雖然有些人更值得責怪,但我們每個人都有責任。

怎麼會這樣?這都是小事開始,日復一日的性別歧視,創造出一個瀰漫著人格物化、騷擾與性侵犯的文化。女性與男性都做出一連串讓大家將女性受到低劣待遇視為稀疏平常的行為。

  • 就像是我們總會先對女性說她很有吸引力,接著才是她很有趣或是聰明。
  • 就像是我們在辦公室裡開黃腔,笑笑的暗指蘇西是個蕩婦,或亞曼達是個賤貨時。
  • 就像如果有個女性不想跟我們上床,我們會感到憤怒,而說她是個騷貨。
  • 就像是我們假設那些女性不想上床,所以男人應該去開發她們。
  • 就像是女性只想跟我們「當朋友」,我們會感到懊惱。
  • 就像是我們假設請她吃晚餐、喝飲料或是送她禮物,代表我們有權跟她上床。

不過以上種種是怎麼跟強暴扯上關係的?因為這個社會教導男性,女性之所以用心打理妝容、穿上光鮮外衣、維持姣好身材,都是為了他們(男性)。

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圖/pixabay

關於「強暴」有哪些迷思?

提到強暴迷思時,一般相信性侵犯會有些前兆,也有人對此進行了廣泛的研究。

二〇一一年莎拉.麥馬洪(Sarah McMahon)與勞倫斯.法馬(Lawrence Farmer)創造了一個強暴迷思接受量表,其中包含了顯性與隱性強暴迷思。

根據他們的研究,強暴迷思主要的類別有
(一)、受害者要求這樣做的
(二)、侵犯者不是故意的
(三)、這其實不算是強暴
(四)、受害者說謊。

以上迷思都是在替強暴犯的行為開脫,至少也想把一部分歸咎於受害者。

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圖/GIPHY

對於社會普遍存在的強暴迷思,其中我最中意的是二〇一一年時米蘭達.霍維斯(Miranda Horvath)所做的研究呈現的形式。她想看看針對年輕男性的「青少年」雜誌,是否能藉由以在主流內容中表達他們的觀點,來「讓極度性別歧視的看法正常化」。

研究部分內容,是讓參與者閱讀從青少年雜誌以及被判刑的強暴犯專訪中節錄的文字。他們想看看參與者能否辨別出兩者的差異,以及他們對於這些節錄文字的接受程度。

就讓我們來測試一下吧。來玩個「青少年雜誌,還是強暴犯?」的遊戲:

  1. 「不想成為現行犯被抓住…… 在公園長凳上搥爆她。這是我過去的伎倆。」
  2. 「最讓我火大的就是那種守洞女孩。她們先讓男人上火,接著在重要關頭就給我中斷。」
  3. 「女孩用穿上迷你裙和小熱褲來表示她們想要……她們就是在展示自己的身體……無論她們明不明白這件事,她們就是在說,『嘿,我擁有漂亮的胴體,如果你想要的話,它就是你的。』」
  4. 「臉頰上流有睫毛膏痕代表她們剛剛在哭,而且這可能是你的錯……但你可以用有點老派的進進又出出,來讓這個悲慘的美人開心起來。」

你能分辨出其中的差異嗎?參與者的得分只高於亂猜一點點,正確選出是青少年雜誌內容的機率是五六.一%,選出是判刑的強暴犯專訪的機率是五五.四%。

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我最喜歡的部份(或說是最不喜歡的部份)是根據作者的說法,「參與者在替這些節錄文字按照女性被劣化程度排名時,青少年雜誌節錄文字排名在強暴犯專訪節錄之前。」沒錯,實際印在雜誌上的看法,整體來說似乎比實際犯案的強暴犯分享的看法更糟糕。

作者認為這表明了,「青少年雜誌裡的文本架構可能會讓青少年把這些事情正常化」。喔對了,上面第一和第四點是從青少年雜誌節錄的,第二和第三點則是從強暴犯的話節錄的。

壁咚在男女朋友之間,可能是種浪漫。但如果是心不甘情不願,就很可怕了!圖/IMDb

二〇一八年時彼得.赫加提(Peter Hegarty)與其同僚發表了一項追蹤研究。他們發現這個議題比想像中更複雜些;參與者現在發現這些性別歧視的節錄文字令人不快且不友善。

他們還發現,至少在英國,人們對推廣這種看法的雜誌開始改變態度。然而,他們總結道,這項研究不只是對雜誌造成影響,也可以用來扭轉把討論性暴力正常化的青少年文化。

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「在超市周邊那種逞勇鬥狠的事情已經沒有幾年前那麼盛行了,不過無論是線上或線下,在校園中仍然可見到這類事件發生……當女性受到平等對待是種社會規範時,我們的發現或許可應用在試著讓青少年男性在接觸這類文本時產生批判性思考,不過性別歧視仍然與青少年男性的性別社會化息息相關。」

在許多國家,性別歧視感覺像是上個世紀的事情。我們可能會公開批評上述出自於青少年雜誌或強暴犯之口的評論,不過每當討論話題變成某篇性騷擾或性侵犯的報導時,通常會有人說出(一)、受害者在說謊。(二)、她們過度誇大,或是(三)、她們正嘗試著毀掉犯人的人生(「她要怎麼做才能辦到?」)。

不幸之處在於,強暴迷思仍存在而且運作良好。

責怪受害者,就可以說服自己不會受害?

有沒有可能是因為檢討受害者與正義世界的看法相符,才會有人支持強暴迷思呢?

換句話說,此想法認為這種事情不會在我們、我們的妻子或我們的女兒身上發生,性侵犯只會發生在那些喝醉酒後在暗巷閒晃的蕩婦。如果我們不在暗巷逗留,且穿著保守不要喝醉,那我們就不會遭到侵犯。

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圖/GIPHY

這樣說來,性侵犯究竟有多常見呢?

檢視官方犯罪數據對於了解這個問題的幫助不大,因為就算是包括強暴在內所有最極端的性侵犯形式,大多數都沒有報警。對大多數人來說,要他們報警的臨界值異常的高,而每個人實際臨界值也各有不同。

有些人可能會在遭受猥褻行為時,就做好挺身而出的準備,有些人則是要在反覆遭到多次強暴後才能鼓起勇氣。即使她們達到了臨界值,害怕對自己或犯人造成負面影響、自我責怪與文化因素,時常會讓受害者不敢揭開此事。就算要定義何為性侵犯都十分困難。

因此,實際上我們是無法回答「有多少人曾遭到性侵犯?」這個問題的,不過一般會假設未報警的「黑暗數據」(dark figure)數量非常多。

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由於「專注在盛行數暗示著性侵犯(通常認為這是種造成精神創傷、影響極大,改變人一生的事件)與其他事件(一般認為這是件微不足道、可接受且還留待檢視的事件)有著明顯的區別。」確實,無論某人是否帶有性意味的觸摸了女性的屁股或強暴她,一般都會被歸類為性侵犯,即便大多數人(以及法律)都同意這些其實是不同的犯罪類型也是如此。

圖/pixabay

因此,為了努力感受問題的嚴重程度,研究者通常得仰賴自陳式的評估數字,並嘗試提出討論上較容易的簡化版數字。

舉例來說,根據二〇一七年由夏琳.穆連哈德(Charlene Muehlenhard)與其同僚提出的自陳式文獻回顧指出,五名女性中,約有一人曾在美國就讀大學四年期間,遭到性侵犯。

我們多少都知道一些校園裡發生的性侵犯事件,大多是因為研究者相對容易接觸到這些人。然而,穆連哈德與其同僚認為高中生與同年齡的非在學學生,兩者發生性侵犯的比率相同(不過有另一群人認為後者比率較高,非大學在學生的女性,比率為二五% )。

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且性侵犯不僅限於年輕女性。根據楊勇傑(Yongjie Yon,暫譯)與其同僚在二〇一七年檢視了全球六十歲以上女性遭虐待程度自陳式報告的綜合分析,發現每年平均有二.二%的年長女性遭受到性侵犯。

隨便問一位女性,他們都能說出許多非自願情況下遭非禮甚至強暴的經驗。這種情況十分廣泛。而我們總是想找個人來責備,而那個人不會是自己。

二〇一七年三月在英格蘭法院,林賽.庫什納(Lindsey Kushner)御用大律師某次宣判一名強暴犯的法庭案例中也回應了此事:

「女孩們完全有權利喝到爛醉,但也應該注意到有些人可能會受到酒醉的女孩吸引而犯下強暴罪行。」

看似這段陳述戴著善意,不過仔細看,我認為其中帶有一絲檢討受害者的想法。

圖/pixabay

她實際上想表達的是,如果不喝那麼多,女性遭強暴的機會就會少一些。而她接下來的比喻,也沒有讓事情變得更好:「我的看法是,就像強盜出沒,沒人會說強盜是對的,但我們會說:『天黑後請不要開著後門,要採取一些步驟來保護自己。』」這席話讓我們看到,就算是像林賽.庫什納這種職業生涯大部分時間都在幫助強暴案受害者並判罰強暴犯的人,都對強暴迷思表示認可。其廣泛程度已滲透到社會各階層人士了。

認可強暴迷思給了我們一種掌控全局的幻象。遭強暴的想法實在太嚇人,因此我們緊抓著能夠預防此事的幻象不放─即使長期來看這件事最後還是會傷害到我們,並且讓我們更難找出強暴行為的成因,因為我們都把時間浪費在測量女性裙子的長度上。

如何預防強暴事件的發生?

不過這些做出性侵犯行為的人邪惡嗎?他們確實時常被描述為那樣的人。不幸的是,從我們所知的案例中得知,性侵犯事件瀰漫各處,如果我們把這些犯人都送去孤島,世界總人口會急遽減少。那些會對他人做出性侵行為的,大多都是普通人─我們的兄弟、父親、兒子、朋友與伴侶。

然而他們的行徑因為大眾廣泛存有強暴迷思,就拿它來當做藉口。

那我們能做什麼呢?我相信讓性社會化更好的關鍵之一就是預防強暴事件的發生。

我們需要在每次目睹性別歧視、強暴迷思與不良行為時都大聲喊出來。

幸運的是,在像是 #MeToo 這種鼓勵女性探討性騷擾的行動發起後,我們終於能夠對用暴力對待女性這個集體正常化的文化展開對話。

此刻有種革新正在發生,而它已遲到太久。我們得讓兒子女兒、兄弟姊妹、爸爸媽媽全都團結起來。我們得盡其所能,讓人類歷史上出現第一次,把全世界的女性視為有能力、多元,完全成型的人類,她們並沒有比男性低等。

——本文摘自《惡魔不是天生的:心理學家帶你走進那些看不見,卻真實存在的人性黑暗面》,2019 年 7 月,商周出版 

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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從遺傳學角度剖析:女性能在體育場上超越男性嗎?——《運動基因》
行路出版_96
・2024/08/10 ・3712字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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科學期刊的預言:女性能追趕甚至超越男性?

我在 2002 年還在讀大四時,第一次看到兩位 UCLA 生理學家的論文〈不用多久女性就會跑得比男性快?〉,當時我覺得這個標題很荒謬。在那之前我花了五個賽季,進行 800 公尺中距離跑步訓練,成績已經超越世界女子紀錄。而且我還不是自己接力隊上跑最快的。

但那篇論文發表在《自然》(Nature)期刊上,這是世上極具聲望的科學期刊,所以一定有些道理。大眾就是這麼認為的。《美國新聞與世界報導》雜誌在 1996 年亞特蘭大奧運之前,對一千個美國人做了調查,結果其中有三分之二認為,「終有一天頂尖女運動員會勝過頂尖男運動員」。

1996 年亞特蘭大奧運前,一千位美國人中有三分之二認為,「終有一天頂尖女運動員會勝過頂尖男運動員」。 圖/envato

《自然》期刊上那篇論文的作者,把男子組和女子組從 200 公尺短跑到馬拉松各項賽事歷年的世界紀錄畫成圖表,發現女子組紀錄進步得遠比男子組急速。他們用外推法從曲線的趨勢推斷未來,確定到 21 世紀前半葉,女性就會在各個賽跑項目擊敗男性。兩名作者寫道:「正因進步速度的差異實在非常大,而使(兩者)差距逐漸縮小。」

2004 年,趁著雅典奧運成為新聞焦點之際,《自然》又特別刊出一篇同類型的文章〈2156 年奧運會場上的重要衝刺?〉(Momentous Sprint at the 2156 Olympics?)──標題所指的,正是女子選手會在 100 公尺短跑比賽中,勝過男子選手的預計時間。

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2005 年,三名運動科學家在《英國運動醫學期刊》發表了一篇論文,省去問號開門見山在標題宣稱:〈女性終將做到〉(Women Will Do It in the Long Run.)。

難道男性主導世界紀錄的情況,始終是歧視女性、把女性排除於競技場外的結果?

20 世紀上半葉,文化規範與偽科學嚴重限制了女性參與運動競技的機會。在 1928 年阿姆斯特丹奧運期間,有媒體(捏造)報導指稱,女性選手在 800 公尺賽跑後筋疲力竭地躺在地上,這讓一些醫生和體育記者十分反感,使得他們認為這個比賽項目會危害女性健康。《紐約時報》上有篇文章就寫:「這種距離太消耗女性的體力了。」〔1〕那幾屆奧運之後,在接下來的三十二年間,距離超過 200 公尺的所有女子項目,都突然遭禁,直到 2008 年奧運,男女運動員的徑賽項目才終於完全相同。但《自然》期刊上的那幾篇論文指出,隨著女性參賽人數增多,看起來她們的運動成績到最後可能會與男性並駕齊驅,甚至比男性更好。

運動能力的基因密碼:性別差異的生物學根源

我去拜訪約克大學的運動心理學家喬.貝克時,我們談論到運動表現的男女差異,尤其是投擲項目的差異。在科學實驗裡證實過的所有性別差異中,投擲項目一直名列前茅。用統計學術語來說的話,男女運動員的平均投擲速度相差了三個標準差,大約是男女身高差距的兩倍。這代表如果你從街上拉一千個男子,其中 997 人擲球的力氣會比普通女性大。

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不過貝克提到,這種情形可能是反映女性缺乏訓練。他的太太是打棒球長大的,輕輕鬆鬆就能贏過他。他打趣說:「她會發出一束雷射光。」那麼這是生物學上的差異嗎?

男性和女性的 DNA 差異極小,僅限於在女性身上為X或男性為Y的那單一染色體。姊弟或兄妹從完全相同的來源取得基因,透過重組母親和父親的 DNA,確保兄弟姊妹絕對不會相近到變成複製人。

性別分化過程大部分要歸結到 Y 染色體上的「SRY 基因」,它的全名是「Y 染色體性別決定區基因」。若要說有「運動能力基因」,那就非 SRY 基因莫屬了。人類生物學的安排,就是讓同樣的雙親能夠同時生育出男性的兒子和女性的女兒,即使傳遞的是相同的基因。SRY 基因是一把 DNA 萬能鑰匙,會選擇性地啟動發育成男性的基因。

我們在生命初期都是女性──每個人類胚胎在形成的前六週都是女性。由於哺乳動物的胎兒會接觸到來自母親的大量雌激素,因此預設性別為女性是比較合算的。在男性身上,SRY 基因到第六週時會暗示睪丸及萊氏細胞(Leydig cell)該準備形成了;萊氏細胞是睪丸內負責合成睪固酮的細胞。睪固酮在一個月之內會不斷湧出,啟動特定基因,關閉其他基因,兩性投擲差距不用多久就會出現。

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男孩還在子宮時,就開始發育出比較長的前臂,這使得他們日後投擲時會做出更有力的揮臂動作。儘管男孩和女孩在投擲技能方面的差異,不如成年男性和女性之間那麼顯著,但這種差異在兩歲幼童身上已經很明顯了。

性別分化過程大部分要歸結到 Y 染色體上的「SRY 基因」,會選擇性地啟動發育成男性的基因。 圖/envato

文化與訓練的影響:投擲項目中的性別差距

為了確定孩童之間的投擲差距有多少與文化有關,北德州大學和西澳大學的科學家組成團隊,共同測試美國孩童與澳洲原住民孩童的投擲技能。澳洲原住民沒有發展出農業,仍過著狩獵採集生活,他們教導女孩丟擲戰鬥及狩獵用武器,就像教導男孩一樣。這項研究確實發現,美國男孩和女孩在投擲技能上的差異,比澳洲原住民男孩和女孩之間的差異顯著許多。不過儘管女孩因為較早發育長得較高較壯,男孩仍比女孩擲得更遠。

普遍來說,男孩不僅比女孩更善於投擲,視覺追蹤攔截飛行物的能力往往也出色許多;87% 的男孩在目標鎖定能力的測試上,表現得比一般女孩好。另外,導致差異的部分原因,至少看起來是因為在子宮的時期接觸到了睪固酮。由於先天性腎上腺增生症,而在子宮裡接觸到高濃度睪固酮的女孩,上述項目的表現會像男孩一樣,而不像女孩;患有這種遺傳疾病的胎兒,腎上腺會過度分泌男性荷爾蒙。

受過良好投擲訓練的女性,能輕易勝過未受訓練的男性,但受過良好訓練的男性,表現會大幅超越受過良好訓練的女性。男子奧運標槍選手擲出的距離,比女子奧運選手遠大約三成,儘管女子組使用的標槍比較輕。此外,女性投出的最快棒球球速的金氏世界紀錄是 65 mph(相當於時速 105 公里),表現不錯的高中男生的球速經常比這還要快,有些男子職業球員可以投出超過 100 mph(相當於時速 160 公里)的球速。

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在跑步方面,從 100 公尺到 1 萬公尺,經驗法則是把菁英級表現差距定在 11%。從短跑到超級馬拉松,不管任何距離的賽跑,男子組的前十名都比女子組的前十名快大約 11%。〔2〕在職業等級,那就是個鴻溝。女子組的 100 公尺世界紀錄,跟 2012 年奧運男子組的參賽資格還差了四分之一秒;而在一萬公尺長跑,女子組的世界紀錄成績,與達到奧運參賽資格最低標準的男選手相比落後了一圈。

不論距離,男子組前十名的跑步速度普遍比女子組快約 11%。圖/enavato

投擲項目與純爆發力型運動項目的差距更大。在跳遠方面,女子選手落後男子 19%。差距最小的是長距離游泳競賽;在 800 公尺自由式比賽中,排名前面的女子選手,與排名前面的男子選手差距不到 6%。

預言女性運動員將超越男性的那幾篇論文暗示,從 1950 年代到 1980 年代,女性表現的進展遵循一條會持續下去的穩定軌跡,但在現實中是有一段短暫爆發,隨後趨於平穩──這是女子運動員,而非男子運動員進入的平穩期。儘管到 1980 年代,女性在 100 公尺到 1 英里各項賽跑的最快速度,都開始趨於穩定,但男子運動員仍繼續緩慢進步,雖然只進步一點點。

數字很明確。菁英女子選手並未趕上菁英男子選手,也沒有保持住狀況,男性運動員則在非常慢地進步。生物學上的差距在擴大。但為什麼原本就有差距存在?

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註釋

  1.  各報上氣不接下氣地報導 800 公尺女子選手紛紛倒在跑道上。正如運動雜誌《跑步時代》(Running Times)2012 年的一篇文章指出的,實情是只有一個女子選手在終點線倒下,其餘三名都打破了先前的世界紀錄。據稱人在現場的《紐約郵報》記者寫道,「11 位淒慘的女性」當中有 5 人沒有跑完,5 人在跑過終點線後倒下。《跑步時代》報導說,參賽的女運動員只有 9 個,而且全部跑完。
  2. 過去普遍認為,隨著比賽距離拉長,女子賽跑選手會超越男子選手。這是克里斯多福.麥杜格(Christopher McDougall)在《天生就會跑》這本很吸引人的書裡談到的主題,但不完全正確。成績非常優秀的跑者之間的 11% 差距,在最長距離和最短距離同樣穩固存在。儘管如此,南非生理學家卻發現,當一男一女的馬拉松完賽時間不相上下,那個男士在距離短於馬拉松的比賽中通常會贏過那個女士,但如果競賽距離加長到 64 公里,女士就會跑贏。他們報告說,這是因為男性通常比較高又比較重,比賽距離越長,這就會變成很大的缺點。然而在世界頂尖超馬選手當中,男女體型差異比一般群體中的差異小,而 11% 的成績差距,也存在於超級長距離的最優秀男女選手之間。

——本文摘自 大衛・艾普斯坦(David Epstein)運動基因:頂尖運動表現背後的科學》,2020 年 12 月,行路出版,未經同意請勿轉載

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行路出版_96
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行路為「讀書共和國」出版集團旗下新創的出版社,出版知識類且富科普或哲普內涵的書籍,科學類中尤其將長期耕耘「心理學+腦科學」領域重要、具時代意義,足以當教材的出版品。 行路臉書專頁:https://www.facebook.com/WalkPublishing

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精神個案系列:被兄長性侵的少女們
胡中行_96
・2023/07/10 ・1980字 ・閱讀時間約 4 分鐘

巴黎公立醫院聯盟(Assistance Publique des Hôpitaux de Paris)及克萊蒙費朗大學附設醫療中心(Centre Hospitalo-Universitaire de Clermont-Ferrand)的醫療人員,在 2021 年 1 月的《精神醫學前沿》(Frontiers in Psychiatry)期刊上,義憤填膺地一口氣講了 3 個故事。[1]

巴黎公立醫院聯盟總部。圖/Tangopaso on Wikimedia Commons(Public Domain)

蛛絲馬跡

臥房內,尚存一絲安全感。曠學 1 年半的 A 女,窩在裏頭打電動,幾天不出來。13 歲的她與母親,還有 15 歲的兄長一起住。6 歲時父母離異,父親在上回假期同遊後,已 2 年不見。[1]自殘的動機不只一種,每個案例未必相同:或測試耐痛的能力;或宣洩負面的情緒;或懲罰自己;抑或是向外界發出無聲的求援。[2]A 女的手臂及大腿上,割傷的新舊疤痕遍佈,都是極端悲痛時所為。她眼神空洞地看著精神科醫師,說不出緣由。[1]

15歲的 B 女,憂鬱、慢性疼痛,也拒絕上學。醫師查無關節炎,倒是診斷出廣泛性焦慮症(generalised anxiety disorder),以及會拼命進食的嗜食症(binge eating disorder)。她說,症狀始於半年前,並在2020 年 3 至 5 月的 COVID-19 封城期間惡化。至於肇因,B 女以家庭衝突含糊帶過。或許是醫師的問診觸發了什麼,她焦慮到幾度恐慌發作(panic attacks),甚至出現輕生的念頭。[1]

兒童急診室裡,14 歲的 C 女病況更加嚴峻。自殘、失眠,還浮現精神性暴食症(bulimia nervosa),狂吃又催吐的症狀。看了整年的精神科,近 6 個月兩次試圖用藥自殺。C 女向醫師解釋,她與兄長衝突。後者住外頭,但時常探訪父母。他暴力又暴露的行為,在 C 女的腦海裡,不時無預警回放。儘管自己後來也搬出去跟姊姊住,C 女仍恐懼出院。[1]

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自殺防治專線
 衛生福利部安心專線 1925
 生命線協談專線 1995
 張老師輔導專線 1980

非當事人。圖/Richard Stachmann on Unsplash

吐露真相

住院營造了一個令人安心的環境,A、B 和 C 三名少女分別都在多日後,勇敢地道出事件全貌:[1]

跟醫師談完隔幾天,A 女告訴護理人員,兄長反覆強暴她,而最後一次是兩年前與父親出遊時。當她提到性侵回憶每日湧現,醫療團隊終於明白,那些創傷後壓力症候群(post-traumatic stress disorder)失魂般的症狀,所來何故。[1]從恐懼的情緒中解離(dissociation),正是她自我保護的機制。[1, 3]

「他有時會強迫我,做違背我意願的事情。」B 女在給醫師的信裡寫道,自己從 12 至 14 歲,不斷被年長兩歲的哥哥性侵。「他碰我的私處,多次『進入』我(體內)。我必須承認,過去沒說,是以為這種『關係』叫『正常』。儘管我不想,而他也知道;他卻說(如此一來)我以後想的時候,才會知道該怎麼做。」曾經害怕坦白會遭到父母排斥,「埋藏心底多時,講出口對我來說是好事。不過,倘若爸媽、家庭和哥哥因此承受惡果,對我的傷害會更加嚴重。…我寧可死了,也不要家人恨我。」[1]

未成年的手足性侵受害人,擔心遭懲罰、被怪罪或沒人相信,不想讓家人難堪,又不知事態嚴重,所以不見得會揭露事件;偏偏家長也可能誤以為只是合意、無傷的性探索,因此鮮少呈報給警察與社工。就連早在跟醫師談話時,便點名罪魁禍首的 C 女,也是過了幾天,才把兄長言語、肢體和性方面暴力的細節,全盤道盡。[1]

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治療及安置

A 女的案件從醫院轉至兒童保護單位,在後者的警察部門問訊後,進入司法程序。文獻指出,兄妹性侵的心理影響,其實不亞於父女或其他成人侵犯兒童的案件,並時常釀成嚴重的精神問題為保護受害者的身心健康,務必考慮將之與加害人分開。然而家事法庭的法官不願拆散血親,竟判決 A 女回歸原生家庭。若照該計劃,她得帶著抗憂鬱劑和抗精神病藥物出院,與兄長共居一個屋簷下,同時維持心理治療。總之,別人犯下的錯誤,由她繼續承擔。所幸母親與親戚協調監護權,避免她跟兄長共處。A 女解離的症狀就此大幅改善,並恢復上學。[1]

C 女也是由兒童保護單位介入,但再來有經法醫和婦科檢查,證明她所言屬實。接受抗憂鬱劑等治療好轉後,原已搬出來住的她,基於母親承諾保障其安全,而在出院後返家。不過才沒幾個月,她就因為家長未提供良好照顧,被託付給寄養家庭。[1]

情況相較複雜的是 B 女:她自身難保,又不想為難家人。醫療團隊先是延長她的住院時間,好跟家長合作,安排返家事宜,並在她出院後繼續追蹤。之後她曾短暫住院,重新評估,最終則是被轉往附帶教學課程的醫療機構,以確保她在治療時能兼顧課業,並遠離兄長的迫害。[1]

  

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  1. Carretier E, Lachal J, Franzoni N, et al. (2022) ‘Disclosure of Sibling Sexual Abuse by Hospitalized Adolescent Girls: Three Case Reports’. Frontiers in Psychiatry, 12:792012.
  2. Self-Harm (Nonsuicidal Self-Injury Disorder)’. (09 MAY 2023) Cleveland Clinic.
  3. American Psychological Association. ‘Dissociation’. APA Dictionary of Psychology. (Accessed on 07 JUL 2023)
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。