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以「拾金不昧」測量公民誠信度?科學家在全球各國丟了上萬次錢包作實驗……

何如
・2020/03/20 ・3853字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 541 ・八年級

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編按:去年六月,《科學》期刊上發表了一篇〈全球公民誠信度 (Civic honesty around the globe)〉的論文,當中的實驗和論點引起軒然大波,各界議論紛紛,也提出諸多看法和駁斥,到底是怎麼一回事呢?

實驗研究助理(粉色小人)會走進建築物裡,並接近櫃台的工作人員(藍色小人,隨機實驗對象),跟他搭話,並將實驗用的錢包(灰白色方形)放在櫃檯上並推給他,之後便直接離開,沒有留下任何資訊。

進行這項實驗的研究團隊在全球 40 個國家、355 座城市,做了共計 17,303 次「遺失錢包」的實驗,並為每一個錢包都建立獨立的電子信箱做為聯絡方式,記錄從「遺失錢包」的第一天起,一百天內收到的電子郵件,以「收到錢包的人是否會藉由資訊連絡以進行歸還」來當作實驗評估的指標。

實驗以透明名片盒做為錢包,藉此確保收到的人不需打開就可以看到裡面的模樣。內容物包含名片、雜貨清單和一把鑰匙,名片上以當地的語言寫著錢包所有者的姓名和電子信箱,以示意錢包所有者是當地居民。圖/論文補充資料

本實驗主要以錢包中「沒錢」和「有錢」為操作變因,來進行「通報歸還率」的比較,並將此結果作為論文中「公民誠信 (civic honesty)」的程度代表。

看到這裡,你可能已經發現,直接將「聯繫歸還的通報率」當成「公民誠信度」似乎不太精準,這便是引起爭議的其中一點。另外還有「各國使用電子信箱的比例不同」、「可能放到失物招領處了」、「風俗文化」等各界對實驗方式的駁斥與質疑。

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那麼先撇開這些爭議點,我們能透過這項實驗看到什麼呢?

在錢愈多時,錢包越可能被通報歸還?

從各國通報率的比較圖可以看到,絕大多數的國家在錢包「有錢」的狀況下通報率比較高,這個出人意料的結果,讓研究團隊懷疑起一個最基本的原因:

是錢不夠多嗎?(還不夠多到具有經濟意義上的重要性)

為了測試這樣的可能性,研究團隊在美國、英國、波蘭增加進行了「很多錢」的實驗組。然而如下圖所示,三個國家在「很多錢」的狀況下通報率都更高,總和三個國家的數據平均下來,通報率由低至高依序為「沒錢」的 46%、「有錢」的 61%,以及「很多錢」的 72%。

根據實驗設計,錢包「有錢 (Money)」的金額量為美金 13.45 元(約新台幣 407 元),「很多錢 (BigMoney)」的金額量則為美金 94.15 元(約新台幣 2848 元)或有錢狀況的七倍。圖/論文

錢愈多,反而通報率愈高,為什麼會這樣子?

對此研究團隊提出了三種解釋:

  1. 收到錢包的人擔心會因為「沒有歸還」而受到法律上的懲罰,錢愈多的時候愈是如此。
  2. 實驗僅以錢包的通報率作為評估指標,但收到的人可能私吞了裡面的金錢後才歸還
  3. 收到錢包的人希望能夠獲得報酬,並認為錢愈多報酬愈高。

然而在進行了解、調查之後,研究團隊對於以上三種解釋並沒有找到足夠充足的證據支持。

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嗯……讓我想想。圖/GIPHY

除了以上的可能性,還有別的因素可以解釋實驗結果嗎?

研究團隊重新檢視分析整個實驗的結構,認為實驗結果主要由四個因素相互影響:

  1. 留著錢包的經濟效益
  2. 聯絡失主所耗費的心力和時間
  3. 為了錢包失主的無私著想
  4. 自我意象的負面代價,也就是覺得自己像個小偷一樣,即「偷竊厭惡 (theft aversion)」

並由此列出了公式,同時進行一個簡單的行為模型測試,來對比原實驗數據。研究團隊認為,一個人(實驗對象)會依據上述四個因素,為了達到下列公式的最大值而做出「不歸還 (a = 0)」或「歸還 (a = 1)」的決定

max {(1-a)m + (m+v)-(1-a)γmac}.

a 為是否採取歸還錢包的行動,只有兩個數值:0 為不歸還,1 為歸還;m 為錢包裡的金額量;α 為「無私著想」的程度;v 為錢包裡除了錢以外的其他東西;γ 為「偷竊厭惡」的程度;c 為歸還錢包所耗費的心力。

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將此公式套入實驗後,研究團隊將收到錢包的人簡單分為以下四類:

  • A. 低無私著想、低偷竊厭惡的人(低 αγ ):
    只受到物質上自利 (self-interest) 的刺激,無論什麼情況下都不會歸還錢包
  • B. 高無私著想、高偷竊厭惡的人(高 αγ ):
    只要此二者大於歸還所花費的心力,無論什麼情況下都會歸還錢包
  • C. 高無私著想、低偷竊厭惡的人(高 αγ ):
    會在錢少的時候歸還錢包,但在足夠多錢時不會歸還
  • D. 低無私著想、高偷竊厭惡的人(低 αγ ):
    錢少的時候不會歸還,但在足夠多錢時會歸還錢包

這四種類型在所有收到的人當中的分布數量決定了「錢包通報歸還率」與「錢包裡的金額」本質上的關係。

A 區代表了第一種怎樣都不會歸還的人;B 區代表了第二種怎樣都會歸還的人;C 區代表了第三種僅在錢少時會歸還錢包的人;D 區代表了第四種僅在錢多時會歸還錢包的人。圖/論文補充資料

根據上圖可以歸納出:在「有錢」狀況下的通報率為 (B+D) / (A+B+C+D);在「沒錢」的狀況下通報率為 (B+C) / (A+B+C+D)。結合原實驗結果:「有錢」通報率較高,我們可以得知:D 區的人數比 C 區的人數更多。

也就是,高偷竊厭惡的人比高無私著想的人還多

那麼,「無私著想」和「偷竊厭惡」到底代表什麼呢?團隊做出以下解釋:「無私著想」會考量到錢包中「只對失主具有價值」的內容物,例如鑰匙;「偷竊厭惡」則只考量錢包中「對收到的人有價值」的內容物,例如錢。

為了區別此二因素對行為的影響程度,研究團隊設計了不同的實驗和調查。

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圖/GIPHY

首先,他們在英國、波蘭、美國另外進行了相同金額下,錢包中「有」和「沒有」鑰匙的實驗,就三國實驗的平均結果而言,「有鑰匙」的通報率比「沒鑰匙」的通報率高 9.2%。從這樣的結果推得:收到錢包的人之所以會歸還,有部分是基於對他人的「無私著想」,他們在乎若自己沒有通報,會對失主所造成的傷害。

而關於「偷竊厭惡」,同樣在英國、波蘭、美國進行了調查,請受訪者一一想像實驗過的四種狀況:「沒錢」、「有錢」、「有錢沒鑰匙」、「很多錢」,並評定各種狀況下「若沒有歸還錢包,會讓自己感覺像在偷竊一樣」的程度,從 0 到 10,數字愈高表示程度愈重。

據受訪者們的調查資料顯示,在錢包中「很多錢」的狀況下沒有歸還,最讓人感覺像在偷竊,其次則為「有錢」,最後才是「沒錢」。這便代表著:因為沒有歸還錢包而付出的自我意象負面代價(即偷竊厭惡),會隨著金額升高而增加,此調查結果亦與之前實驗通報率的行為資料一致。

然而,對比「有錢」與「有錢、沒鑰匙」的調查結果,卻未觀察到偷竊厭惡程度上的確切差異,這可能表示了「偷竊厭惡」這樣的想法,與「只對失主有價值的內容物」無關。

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儘管調查的反應結果不能完全概論真實行為與動機,不過這些結果的確和研究團隊的假說一致:

「由不誠所得到的金錢效益愈大,跟心理上負面代價的增加有關」

甚至在取捨時,「避免心理上負面代價的增加」比「透過不誠行為得到微量的經濟獲益」來得更為重要。

我們會不知不覺誇大他人的「自私自利」?

在研究的最後,團隊找來一般民眾與經濟學家,讓他們預測實驗結果。以美國的實驗數據為預測目標,一般民眾認為「沒錢」的通報率最高,「有錢」次之,「很多錢」最低;經濟學者則預測「沒錢」跟「有錢」的通報率都較高,「很多錢」的通報率較低。

圖 A 為美國各個狀況下的實際通報率;圖 B 為 299 位民眾預測各個狀況下通報率的平均;圖 C 為 279 位經濟學家預測各個狀況下通報率的平均。圖/論文

然而不論是大眾或專家,預測都跟實際情形有明顯的差異,這也帶給研究團隊另一啟發 ── 這其實反映了「誇大自利作用」的人類行為心智模型:

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當錢越多,大家越會預期「自利心態」增加、對失主的「無私著想」逐漸消失,並認為「偷竊厭惡」對通報率造成的影響很小。

圖/GIPHY

最後,團隊還從實驗結果發現一件事:儘管已盡量客觀地進行實驗,仍能看出「各國」歸還錢包的比率,其間的差距相當可觀,範圍從 14% 分布到 76%。就算將國家 GDP 也考量到實驗設計中(依 GDP 調整錢包金額),這樣的差異還是普遍存在。

各個國家聯繫歸還錢包的通報率。紅點為在「有錢」狀況下的通報率,橘點為「沒錢」狀況下的通報率。圖/原論文資料

如此結果在某種程度上也顯示出,除了國家財力,還存在著其他因素影響了通報率,同時,理論模型也需要考量除了無私著想和偷竊厭惡之外,其他可能影響的動機再進行修正。

對此研究團隊分析,對經濟上有利的地理條件,包括政治制度 (political institution)、國民教育 (national education)、強調「道德規範超越個人的內團體 (in-group)1」的文化價值等等,也同樣與公民誠信度具有正向相關 (positively associated)。期許未來的研究能夠更進一步分辨這些「其他因素」究竟如何促成人們行為上的社會差異 (societal differences)。

註解:

  1. 內團體 (in-group):指具共同利益關係,成員間彼此具有歸屬感,並且密切結合的社會群體,類似小圈子或自己人的概念。

資料來源:

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「因為人因思想而獨特,但不說出來就什麼都不是。」 —為自己的冗言話多辯解的小菜鳥。

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人與 AI 的關係是什麼?走進「2024 未來媒體藝術節」,透過藝術創作尋找解答
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/10/24 ・3176字 ・閱讀時間約 6 分鐘

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎?還是 AI 會成為個人專屬的超級助理?

隨著人工智慧技術的快速發展,AI 與人類之間的關係,成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一,究竟,AI 會成為人類的取代者或是協作者?決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力,唯有人們清楚了解如何使用 AI,才能化 AI 為助力,提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此,目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」,特別將展覽主題定調為奇異點(Singularity),透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

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C-LAB 策展人吳達坤進一步說明,本次展覽規劃了 4 大章節,共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品,帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始,到欣賞各種結合科技的藝術創作,再到與藝術一同探索 AI 未來發展,希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式,進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來:AI 技術發展的 3 個高峰

其中,展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖,從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線,平行梳理 AI 技術發展過程。

圖一、1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧」一詞

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究,觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧(Artificial Intelligence))」一詞,並明確定出 AI 的任務,例如:自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等,就開啟了全球 AI 研究浪潮,至今將近 70 年的過程間,共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制,科學家將任務文字化、建立推理規則,再換成機器語言讓機器執行,然而受到演算法及硬體資源限制,使得 AI 只能解決小問題,也因此進入了第一次發展寒冬。

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圖二、1957-1970 年迎來 AI 第一次爆發

之後隨著專家系統的興起,讓 AI 突破技術瓶頸,進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成,由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的,因此只要搭載不同資料庫,就能解決各種問題,克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外,機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生,雖然是 AI 技術上的一大創新突破,但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響,導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於,IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov,加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法,並使用 GPU 進行模型訓練,不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位, 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上,不斷的追求創新和突破。

圖三、1980 年專家系統的興起,進入第二次高峰

從現在看未來:AI 不僅是工具,也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進,如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中,更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用,而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」,便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

圖四、2010 年發展至今,高性能電腦與大數據助力讓 AI 技術應用更強

例如,超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》,乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家,運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區,就像走進一間新科技的實驗室,」吳達坤形容,觀眾在此不僅是被動的觀察者,更是主動的參與者,可以親身感受創作方式的轉移,以及 AI 如何幫助藝術家創作。

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圖五、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」展出現場,圖為超現代映畫的作品《無限共作3.0》。圖/C-LAB 提供

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》,將 AI 人物化,採用與 AI 對話記錄的方法,探討網路發展的歷史和哲學,並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻,無所不在》,則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論,使其更清楚在面對網路資訊時,該如何識別何者為真何者為假,更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡,第一章回顧 AI 發展史的內容設計,可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去,這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點,很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容,但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現,讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化,及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態,才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

圖六、「2024 未來媒體藝術節——奇異點」分成四個章節探究 AI 人工智慧時代的演變與社會議題,圖為第一章「流動的錨點」由自牧文化整理 AI 發展歷程的年表。圖/C-LAB 提供

「畢竟展區空間有限,而科技發展史的資訊量又很龐大,在評估哪些事件適合放入展區時,我們常常在心中上演拉鋸戰,」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件,還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則,「不過,歷史事件與展覽主題的關聯性,還是最主要的決定因素,」蔡侑霖補充指出。

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舉例來說,Google 旗下人工智慧實驗室(DeepMind)開發出的 AI 軟體「AlphaFold」,可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構,解決科學家長達 50 年都無法突破的難題,雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破,但因為與本次展覽主題的關聯性較低,故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外,在呈現方式上,2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容,蔡侑霖舉例說明,像某些比較艱深的 AI 概念,便改以視覺化的方式來呈現,為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容,從中找尋靈感,最後製作成簡單易懂的動畫,希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出,「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作,也跟上國際展會發展趨勢,於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動,包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽,例如:由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座,希望透過帶狀活動創造更多話題,也讓展覽效益不斷發酵,讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界,展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊:「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00,週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

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從認證到實踐:以智慧綠建築三大標章邁向淨零
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/11/15 ・4487字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 建研所 委託,泛科學企劃執行。 


當你走進一棟建築,是否能感受到它對環境的友善?或許不是每個人都意識到,但現今建築不只提供我們居住和工作的空間,更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生,正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題,確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染,同時提升我們的生活品質。然而,要成為綠建築並非易事,每一棟建築都需要通過層層關卡,才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境,政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立,旨在透過標準化的建築評估系統,鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時,為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法,自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止,已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品,涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築,不僅提升建築物的整體性能,也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

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說這麼多,你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程,要經歷哪些標準與挑戰?

綠建築標章智慧建築標章綠建材標章
來源:內政部建築研究所

第一招:依循 EEWH 標準,打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源,是綠建築(green building)的核心理念,但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單,而是涵蓋建築物的整個生命週期,也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內,都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準,讓我們先回到 1990 年,當時英國建築研究機構(BRE)首次發布有關「建築研究發展環境評估工具(Building Research Establishment Environmental Assessment Method,BREEAM®)」,是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後,於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」(Leadership in Energy and Environmental Design, LEED)這套評估系統,加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶,氣溫高,濕度也高,得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生,四個英文字母分別為 Ecology(生態)、Energy saving(節能)、Waste reduction(減廢)以及 Health(健康),分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級,設有九大評估指標。

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我們就以「台江國家公園」為例,看它如何躍過一道道指標,成為「鑽石級」綠建築的國家公園!

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園,也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時,還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築,其外觀採白色系列,從高空俯瞰,就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落;從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊,生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構,設計自然護岸,保留基地既有的雜木林和灌木草原,並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物,採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙,不僅強化了環境的保護力,也提供多樣的生物棲息環境,使這裡成為動植物共生的美好棲地。

台江國家公園是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築。圖/內政部建築研究所

第二招:想成綠建築,必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築,使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中,對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

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這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出,一路到今日,國際間對此一概念的共識主要包括再使用(reuse)、再循環(recycle)、廢棄物減量(reduce)和低污染(low emission materials)等特性,從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時,使用自然材料與低 VOC(Volatile Organic Compounds,揮發性有機化合物)建材,亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後,內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度,以建材生命週期為主軸,提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說,為確保室內環境品質,建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件;為了防溫室效應的影響,須使用本土材料以節省資源和能源;使用高性能與再生建材,不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性,也強調材料本身的再利用性。


在台江國家公園內,綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念,更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設,並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料,為鳥類和小生物營造棲息空間,讓「蚵殼磚」不再只是建材,而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆,整體綠建材使用率為 52.8%。

被建築實體圍塑出的中庭廣場,牆面設計有蚵殼格柵。圖/內政部建築研究所

在日常節能方面,台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如,引入樓板下的水面蒸散低溫外氣,屋頂下設置通風空氣層,高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出,廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地,創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企,如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流,不僅提升了隔熱效果,減少空調需求,讓建築如同「與海共舞」,在減廢與健康方面皆表現優異,展示出綠建築在地化的無限可能。

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島式建築群分割後所形成的巷道與水道。圖/內政部建築研究所

在綠建材的部分,另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程,其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材,比方提高高爐水泥(具高強度、耐久、緻密等特性,重點是發熱量低)的量,並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」,還用再生透水磚做人行道鋪面。

2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所
2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學。圖/內政部建築研究所

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區,首先,他們捨棄金屬建材,讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是,他們也將施工開挖的土方做回填,將有高地差的荒地恢復成平坦綠地,本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪,無痛轉綠。

雲林豐泰文教基金會的綠園區。圖/內政部建築研究所

等等,這樣看來建築夠不夠綠的命運,似乎在建材選擇跟設計環節就決定了,是這樣嗎?當然不是,建築是活的,需要持續管理–有智慧的管理。

第三招:智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率,除了從建築設計與建材的使用等角度介入,也須適度融入「智慧建築」(intelligent buildings)的概念,即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性,使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器,用於蒐集環境資料和使用行為,並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

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為了推動建築與資通訊產業的整合,內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度,為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂,目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例,為了掌握建築物生命週期中的能耗,需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標,評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面,則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境,以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中,充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術,來達成兼顧環保和永續發展的理念,也是利用建築資訊模型(BIM)技術打造的指標性建築,受到國際矚目。

樹林藝文綜合大樓。圖/內政部建築研究所「111年優良智慧建築專輯」(新北市政府提供)

在興建階段,為了保留基地內 4 棵原有老樹,團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描,並將大小等比例匯入 BIM 模型中,讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離,確保施工過程不影響樹木健康。此外,在大樓啟用後,BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」,透過 3D 建築資訊模型,提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護,包括保養計畫、異常修繕及耗材管理,讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用,從建造設計擴展至施工和日常管理,使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management,簡稱 FM ) 為例,該系統可在雲端進行遠端控制,根據會議室的使用時段靈活調節空調風門,會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣,而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率,保持低頻運作,實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

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總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現,從源頭減少碳足跡;綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小,並保障居民的健康;智慧建築標章運用科技應用,實現能源的高效管理和室內環境的精準調控,增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用,讓建築不僅是滿足基本居住需求,更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

建築物於魚塭之上,採高腳屋的構造形式,尊重自然地貌。圖/內政部建築研究所

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2022 年《Science》年度十大科學突破(上):持續進化的 AI 與韋伯太空望遠鏡
PanSci_96
・2022/12/30 ・3733字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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回顧 2022 年,有沒有讓你印象特別深刻的科學新聞呢?約莫兩星期前,《Science》雜誌公布了今年的十大科學突破,從農業到藝術、從細菌到宇宙、從百萬年前的生態到人類的未來,每一項突破都和我們的日常生活息息相關。

好啦,廢話不多說,現在就來揭曉答案吧!

十大突破之首——遙望宇宙的韋伯太空望遠鏡

今年,韋伯太空望遠鏡(JWST)帶來的震撼,相信你我都印象深刻。

韋伯發布的第一批照片拍到了 SMACS 0723 星系團。圖/Science

早在 1990 年,哈伯太空望遠鏡發射升空後,科學家就開始規劃下一步。他們不只想看見更遙遠的宇宙,也想透過不同的波長,分析地外生命存在的可能性。

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哈伯望遠鏡的觀測波段以可見光為主。確實,紫外線和可見光波長最有利於觀測誕生不久的新星,但隨著數十億年過去,這些新星發出的光,穿過不斷膨脹的宇宙,來到地球,被拉伸到更長的紅外線波長後,哈伯就沒輒了⋯⋯

韋伯望遠鏡可以清楚看見狼蛛星雲的塵埃、氣體雲和碳氫化合物。圖/Science

那麼,要怎麼看見更遙遠的宇宙呢?去年底,歷時 20 年建造、造價 100 億美元的「韋伯太空望遠鏡」順利升空,開啟 150 萬公里的長征。韋伯搭載的科學儀器可以觀測紅外線波段,包括來自宇宙第一批恆星和星系發出的光。

韋伯利用四種不同的紅外線波段觀測系外行星 HIP 65426 b。圖/Science

今年 6 月底,韋伯開始收集數據,三星期後就傳回了第一批深空照片,讓科學家看見了更遙遠、更古老的新星系,徹底改寫我們對宇宙的認識。對於天文學界來說,這是一個充滿奇蹟的時代,韋伯望遠鏡也因此榮登 2022 年最重要的科學突破。

2022 年十大科學突破之首:韋伯太空望遠鏡。影/Science

研發多年生水稻 PR23,減輕農民耕作負擔

盤點世界上最主要的糧食作物,水稻肯定有一席之地!現今,大部分水稻都是一年二至三穫,每年收穫後都得重新種植,對農民來說是非常耗時、費力的工作。

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今年 11 月,中國雲南大學農學院的研究團隊在《Nature Sustainability》發表他們十餘年來嘔心瀝血的研究成果——多年生水稻「PR23」。這是長雄野生稻和 RD23 栽培稻的雜交種,不但可以達到和傳統水稻相仿的產量,還可以省下農民的大把時間、精力與成本。

PR23 第一年的稻作成本與傳統水稻差不多,但從第二年開始,農民就可以跳過育秧、犁田、移栽幼苗的步驟,降低約 50% 的人力成本,到了第五年才需要重新種植。

在中國,PR23 的種植面積超過了 15,000 公頃,平均產量則是每公頃 6.8 噸,略高於傳統水稻。根據非洲和東南亞的試驗數據,PR23 還可以改善土壤結構、增加有機質含量、減少梯田和高地的水土流失。

與此同時,科學家也正在觀察兩個潛在問題:一、雜草和病原體是否會積累在田地中,導致 PR23 需要更多除草劑,二、是否會排放更多的一氧化二氮,加劇溫室效應。但目前不可否認的是,多年生水稻有助於降低成本、提高收益,確實是一項重要的突破。

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有了多年生水稻,農民每年都能省下好幾週的工作量。圖/Science

誰說 AI 沒創意?AI 的創造力可是超乎想像呢!

說到 AI,有沒有讓你想起去年的十大科學突破呢?沒錯,去年的十大突破之首就是預測蛋白質 3D 結構的 DeepMind 團隊,而在今年,他們著手設計全新的蛋白質,用來開發疫苗、建築材料和奈米機器。

與此同時,DeepMind 發布了 AlphaTensor,用來找出更有效率的矩陣乘法演算法。高中就學過的矩陣是代數中最簡單的運算之一,可以用來壓縮網路資料、辨識語音指令、模擬與預測天氣、生成電腦遊戲圖形等。

另外,DeepMind 還發布了可以自主編寫程式、解決問題的 AlphaCode。在程式解題競賽網站 Codeforces 定期舉辦的比賽中,AlphaCode 甚至打敗了過半的參賽者,取得排名前 54% 的成績,跌破創辦人的眼鏡。

除了科學、數學、程式設計之外,AI 在藝術領域更是大放異彩。

繼 OpenAI 去年發布繪圖軟體 DALL-E 後,今年 4 月發布了進化版的 DALL-E 2,只要輸入幾個字詞,AI 模型就能自動生成圖像。在 9 月,有一位藝術家利用類似的 AI 繪圖工具 Midjourney 奪下美國科羅拉多州博覽會首獎。

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此舉在藝術界掀起一股旋風,卻也引來了哲學辯論和道德抨擊,但毫無疑問的是,人類可以借助逐年進化的 AI 拓展創造力,開發出更多、更好的工具。

使用 Midjourney 創作的科羅拉多州博覽會首獎作品。圖/Science

超級華麗的大~大~大細菌!

在你的印象中,細菌是不是都很小、不用顯微鏡就看不見呢?今年 2 月,科學家在法屬西印度群島發現一種肉眼可見的巨無霸細菌——華麗硫珠菌(Thiomargarita magnifica),震驚了生物學界。

一般來說,細菌沒有細胞核和膜狀胞器,遺傳物質都在細胞中自由漂浮,但華麗硫珠菌真的很華麗,不只可以長到 2 公分,比多數細菌大上 5000 倍,而且還有隔間可以容納 1200 萬個基因組——這大概是多數細菌基因總量的 3 倍。

身為一種不應該有膜的原核生物,華麗硫珠菌的結構或許即將改寫原核生物和真核生物的定義,甚至有機會成為一塊拼圖,補足細胞進化過程中缺失的環節。

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華麗硫珠菌挑戰了「細菌」的傳統定義。圖/Science

開發新疫苗,呼吸道合胞病毒治療現曙光

在這 COVID-19 肆虐之年,美國感染呼吸道合胞病毒(RSV)的病例數也急遽上升。呼吸道合胞病毒傳染性極強,通常只會引起類似感冒的輕微症狀,但在嬰幼兒身上,這種病毒會使肺部發炎,而在老年人身上,會使既有的心肺疾病惡化。

早在 50 多年前,就有科學家試圖開發呼吸道合胞病毒的疫苗,但在臨床試驗導致 80% 的接種者住院、2 名兒童死亡後,開發就此中斷。後來,科學家發現敗筆在於這種殺死病毒後製成的「滅活疫苗」所引發的抗體較弱,不只殺不掉活生生的病毒,還能反過來幫助病毒破壞氣管。

如今,莫爾豪斯醫學院(Morehouse School of Medicine)開發了能夠引發強效抗體的新疫苗。在輝瑞(Pfizer)和葛蘭素史克藥廠(GSK)進行臨床試驗後,證實這兩種新疫苗可以保護嬰兒和老年人,不會引起嚴重副作用,而在孕婦注射後,也能將抗體傳給胎兒。

雖然過往的失敗讓開發團隊心存疑慮,但目前沒有任何數據顯示疫苗不安全,其中幾種候選疫苗也可能將在明年獲得監管機構批准上市。

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RSV 疫苗證實能有效保護易受感染的嬰幼兒和老年人。圖/Science

好啦~這篇到這裡,先介紹前五項突破就好!因為《Science》今年提供的內容實在是太精彩了,為了避免讀者一次閱讀太多字很累,只好拆成上下兩篇⋯⋯看完這篇後,如果你好奇另外五項突破是何方神聖,就來看第二篇吧!

接續下篇:2022 年《Science》年度十大科學突破(下):EBV 病毒與發燒的地球

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以「拾金不昧」測量公民誠信度?科學家在全球各國丟了上萬次錢包作實驗……
何如
・2020/03/20 ・3853字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 541 ・八年級

編按:去年六月,《科學》期刊上發表了一篇〈全球公民誠信度 (Civic honesty around the globe)〉的論文,當中的實驗和論點引起軒然大波,各界議論紛紛,也提出諸多看法和駁斥,到底是怎麼一回事呢?

實驗研究助理(粉色小人)會走進建築物裡,並接近櫃台的工作人員(藍色小人,隨機實驗對象),跟他搭話,並將實驗用的錢包(灰白色方形)放在櫃檯上並推給他,之後便直接離開,沒有留下任何資訊。

進行這項實驗的研究團隊在全球 40 個國家、355 座城市,做了共計 17,303 次「遺失錢包」的實驗,並為每一個錢包都建立獨立的電子信箱做為聯絡方式,記錄從「遺失錢包」的第一天起,一百天內收到的電子郵件,以「收到錢包的人是否會藉由資訊連絡以進行歸還」來當作實驗評估的指標。

實驗以透明名片盒做為錢包,藉此確保收到的人不需打開就可以看到裡面的模樣。內容物包含名片、雜貨清單和一把鑰匙,名片上以當地的語言寫著錢包所有者的姓名和電子信箱,以示意錢包所有者是當地居民。圖/論文補充資料

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本實驗主要以錢包中「沒錢」和「有錢」為操作變因,來進行「通報歸還率」的比較,並將此結果作為論文中「公民誠信 (civic honesty)」的程度代表。

看到這裡,你可能已經發現,直接將「聯繫歸還的通報率」當成「公民誠信度」似乎不太精準,這便是引起爭議的其中一點。另外還有「各國使用電子信箱的比例不同」、「可能放到失物招領處了」、「風俗文化」等各界對實驗方式的駁斥與質疑。

那麼先撇開這些爭議點,我們能透過這項實驗看到什麼呢?

在錢愈多時,錢包越可能被通報歸還?

從各國通報率的比較圖可以看到,絕大多數的國家在錢包「有錢」的狀況下通報率比較高,這個出人意料的結果,讓研究團隊懷疑起一個最基本的原因:

是錢不夠多嗎?(還不夠多到具有經濟意義上的重要性)

為了測試這樣的可能性,研究團隊在美國、英國、波蘭增加進行了「很多錢」的實驗組。然而如下圖所示,三個國家在「很多錢」的狀況下通報率都更高,總和三個國家的數據平均下來,通報率由低至高依序為「沒錢」的 46%、「有錢」的 61%,以及「很多錢」的 72%。

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根據實驗設計,錢包「有錢 (Money)」的金額量為美金 13.45 元(約新台幣 407 元),「很多錢 (BigMoney)」的金額量則為美金 94.15 元(約新台幣 2848 元)或有錢狀況的七倍。圖/論文

錢愈多,反而通報率愈高,為什麼會這樣子?

對此研究團隊提出了三種解釋:

  1. 收到錢包的人擔心會因為「沒有歸還」而受到法律上的懲罰,錢愈多的時候愈是如此。
  2. 實驗僅以錢包的通報率作為評估指標,但收到的人可能私吞了裡面的金錢後才歸還
  3. 收到錢包的人希望能夠獲得報酬,並認為錢愈多報酬愈高。

然而在進行了解、調查之後,研究團隊對於以上三種解釋並沒有找到足夠充足的證據支持。

嗯……讓我想想。圖/GIPHY

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除了以上的可能性,還有別的因素可以解釋實驗結果嗎?

研究團隊重新檢視分析整個實驗的結構,認為實驗結果主要由四個因素相互影響:

  1. 留著錢包的經濟效益
  2. 聯絡失主所耗費的心力和時間
  3. 為了錢包失主的無私著想
  4. 自我意象的負面代價,也就是覺得自己像個小偷一樣,即「偷竊厭惡 (theft aversion)」

並由此列出了公式,同時進行一個簡單的行為模型測試,來對比原實驗數據。研究團隊認為,一個人(實驗對象)會依據上述四個因素,為了達到下列公式的最大值而做出「不歸還 (a = 0)」或「歸還 (a = 1)」的決定

max {(1-a)m + (m+v)-(1-a)γmac}.

a 為是否採取歸還錢包的行動,只有兩個數值:0 為不歸還,1 為歸還;m 為錢包裡的金額量;α 為「無私著想」的程度;v 為錢包裡除了錢以外的其他東西;γ 為「偷竊厭惡」的程度;c 為歸還錢包所耗費的心力。

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將此公式套入實驗後,研究團隊將收到錢包的人簡單分為以下四類:

  • A. 低無私著想、低偷竊厭惡的人(低 αγ ):
    只受到物質上自利 (self-interest) 的刺激,無論什麼情況下都不會歸還錢包
  • B. 高無私著想、高偷竊厭惡的人(高 αγ ):
    只要此二者大於歸還所花費的心力,無論什麼情況下都會歸還錢包
  • C. 高無私著想、低偷竊厭惡的人(高 αγ ):
    會在錢少的時候歸還錢包,但在足夠多錢時不會歸還
  • D. 低無私著想、高偷竊厭惡的人(低 αγ ):
    錢少的時候不會歸還,但在足夠多錢時會歸還錢包

這四種類型在所有收到的人當中的分布數量決定了「錢包通報歸還率」與「錢包裡的金額」本質上的關係。

A 區代表了第一種怎樣都不會歸還的人;B 區代表了第二種怎樣都會歸還的人;C 區代表了第三種僅在錢少時會歸還錢包的人;D 區代表了第四種僅在錢多時會歸還錢包的人。圖/論文補充資料

根據上圖可以歸納出:在「有錢」狀況下的通報率為 (B+D) / (A+B+C+D);在「沒錢」的狀況下通報率為 (B+C) / (A+B+C+D)。結合原實驗結果:「有錢」通報率較高,我們可以得知:D 區的人數比 C 區的人數更多。

也就是,高偷竊厭惡的人比高無私著想的人還多

那麼,「無私著想」和「偷竊厭惡」到底代表什麼呢?團隊做出以下解釋:「無私著想」會考量到錢包中「只對失主具有價值」的內容物,例如鑰匙;「偷竊厭惡」則只考量錢包中「對收到的人有價值」的內容物,例如錢。

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為了區別此二因素對行為的影響程度,研究團隊設計了不同的實驗和調查。

圖/GIPHY

首先,他們在英國、波蘭、美國另外進行了相同金額下,錢包中「有」和「沒有」鑰匙的實驗,就三國實驗的平均結果而言,「有鑰匙」的通報率比「沒鑰匙」的通報率高 9.2%。從這樣的結果推得:收到錢包的人之所以會歸還,有部分是基於對他人的「無私著想」,他們在乎若自己沒有通報,會對失主所造成的傷害。

而關於「偷竊厭惡」,同樣在英國、波蘭、美國進行了調查,請受訪者一一想像實驗過的四種狀況:「沒錢」、「有錢」、「有錢沒鑰匙」、「很多錢」,並評定各種狀況下「若沒有歸還錢包,會讓自己感覺像在偷竊一樣」的程度,從 0 到 10,數字愈高表示程度愈重。

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據受訪者們的調查資料顯示,在錢包中「很多錢」的狀況下沒有歸還,最讓人感覺像在偷竊,其次則為「有錢」,最後才是「沒錢」。這便代表著:因為沒有歸還錢包而付出的自我意象負面代價(即偷竊厭惡),會隨著金額升高而增加,此調查結果亦與之前實驗通報率的行為資料一致。

然而,對比「有錢」與「有錢、沒鑰匙」的調查結果,卻未觀察到偷竊厭惡程度上的確切差異,這可能表示了「偷竊厭惡」這樣的想法,與「只對失主有價值的內容物」無關。

儘管調查的反應結果不能完全概論真實行為與動機,不過這些結果的確和研究團隊的假說一致:

「由不誠所得到的金錢效益愈大,跟心理上負面代價的增加有關」

甚至在取捨時,「避免心理上負面代價的增加」比「透過不誠行為得到微量的經濟獲益」來得更為重要。

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我們會不知不覺誇大他人的「自私自利」?

在研究的最後,團隊找來一般民眾與經濟學家,讓他們預測實驗結果。以美國的實驗數據為預測目標,一般民眾認為「沒錢」的通報率最高,「有錢」次之,「很多錢」最低;經濟學者則預測「沒錢」跟「有錢」的通報率都較高,「很多錢」的通報率較低。

圖 A 為美國各個狀況下的實際通報率;圖 B 為 299 位民眾預測各個狀況下通報率的平均;圖 C 為 279 位經濟學家預測各個狀況下通報率的平均。圖/論文

然而不論是大眾或專家,預測都跟實際情形有明顯的差異,這也帶給研究團隊另一啟發 ── 這其實反映了「誇大自利作用」的人類行為心智模型:

當錢越多,大家越會預期「自利心態」增加、對失主的「無私著想」逐漸消失,並認為「偷竊厭惡」對通報率造成的影響很小。

圖/GIPHY

最後,團隊還從實驗結果發現一件事:儘管已盡量客觀地進行實驗,仍能看出「各國」歸還錢包的比率,其間的差距相當可觀,範圍從 14% 分布到 76%。就算將國家 GDP 也考量到實驗設計中(依 GDP 調整錢包金額),這樣的差異還是普遍存在。

各個國家聯繫歸還錢包的通報率。紅點為在「有錢」狀況下的通報率,橘點為「沒錢」狀況下的通報率。圖/原論文資料

如此結果在某種程度上也顯示出,除了國家財力,還存在著其他因素影響了通報率,同時,理論模型也需要考量除了無私著想和偷竊厭惡之外,其他可能影響的動機再進行修正。

對此研究團隊分析,對經濟上有利的地理條件,包括政治制度 (political institution)、國民教育 (national education)、強調「道德規範超越個人的內團體 (in-group)1」的文化價值等等,也同樣與公民誠信度具有正向相關 (positively associated)。期許未來的研究能夠更進一步分辨這些「其他因素」究竟如何促成人們行為上的社會差異 (societal differences)。

註解:

  1. 內團體 (in-group):指具共同利益關係,成員間彼此具有歸屬感,並且密切結合的社會群體,類似小圈子或自己人的概念。

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何如
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「因為人因思想而獨特,但不說出來就什麼都不是。」 —為自己的冗言話多辯解的小菜鳥。