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眼見為憑?不,那只是你的偏見!——《像科學家一樣思考》

商周出版_96
・2020/05/21 ・2258字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 516 ・六年級

  • 作者/史坦利.萊斯 (Stanley A. Rice);譯者/李延輝

我們無法辨別隨機性會直接造成可能是所有偏見中最重要的:確認偏見(confirmation bias)。

當我們看這世界,會看到一些東西,確認了我們已經相信的事, 有一些則與其牴觸。我們自然而然會較注意確認我們已經相信的東西。我們會引用證據支持我們的信念,忽視違背信念的證據,這不是因為我們都是騙子,而是因為我們大腦內的本能偏見。

我們只挑自己要的,卻忽略其他可能存在的。圖/pixabay

科學家稱這種偏見為「摘櫻桃」,因為我們摘下確認我們偏好的紅櫻桃,但沒有看到綠櫻桃。這或許是科學家使用統計測試決定結果顯著程度的主要理由。

我已經向你介紹了一個確認偏見的例子。我用維生素 C 補充品和避免感冒之間的相關作為虛假相關的例子,但我也提到偏見可能扮演了某個角色:服用補充品的人會將自己的症狀解釋為吸鼻子,而不是感冒。

在之前章節我討論過人類往往會認為其他有機體有智慧,但這些有機體可能不是真的有智慧。寵物的主人往往認為自己的狗是世界上最聰明的狗,或者養的貓真的很愛自己。這是某種形式的確認偏見。以下有一些滑稽的例子。

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我家的動物是世界上最聰明的!

20 世紀初,有一匹叫「聰明漢斯」(Clever Hans)的馬。牠的主人宣稱這匹馬會算數。群眾會聚集看這匹馬算數。馬不會說話(除了靈馬艾德和戰地神騾之外),所以有人告訴聰明漢斯數到五,牠就會用馬蹄重重踩地上五次。聰明漢斯似乎總是能答對。

看我的厲害!(圖片非漢斯本人)圖/giphy

我很確定你已經猜到發生什麼事。假如他們告訴馬數到五,觀察者會在踩二或第三下時冷靜地閒站著。馬踩第四下時,觀察者就會開始留意。踩第五下時,他們就以幽微的方式傳達出他們的讚許,並準備鼓掌。結果證實馬只是非常擅長解讀人的肢體語言。不久,真相就傳了出去。就馬主人來說,這不一定是騙術,而只是觀察者的偏見。容易受影響的觀眾持續得出錯誤的結論,那些看到聰明漢斯的人也一樣。

情況是變好了。你可能會認為到了 21 世紀,我們會注意像這樣的事。但我看到一個電視節目,裡面的人會展示他們的寵物多有智慧。一個家庭宣稱他們的狗不只可以算數,也能讀木塊上的數字。我發誓我不是胡謅的,像這樣的東西可捏造不出來。

在這裡嗎?(本圖也非當事狗狗)圖/giphy

狗在簾幕的一邊。主人會在另一邊拿起一個木塊,假設上面有數字七好了,他會拿給熱切的觀眾看,然後放回原位,和其他木塊放在一起。簾幕一掀開,狗主人就會告訴狗去找上面有「七」的木塊,然後狗就會直接找到那個木塊。觀眾欣喜若狂,評審至少會裝得好像他們相信狗會讀數字一樣。

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我知道你已經搶先猜到了。狗並不會讀數字,牠只是聞了聞哪個木塊上面人的味道最新。事實上,狗在人告訴它找哪一個數字之前就開始找數字七的木塊!你會想這原本就會讓觀察者稍微起疑。

自我欺騙的大腦,不可信任的記憶

人類大腦不只無可避免會製造偏見,看起來似乎也天生就會自我欺騙。

我們的心靈時常再現我們的記憶。記憶並不是一套不變的原始資料,我們的頭腦每次都可以重新查閱。相反的,每次我們想到一件事,我們的大腦就會改變記憶,過程中可能帶來偏見,並儲存修正後的版本。

人類的記憶,其實跟《腦筋急轉彎》所闡述的不一樣,並沒有那麼牢固。圖/giphy

我們實際上無法記得偏見出現前那件事的樣貌。這就是為什麼執法人員和國家安全調查員很容易將假記憶灌輸進人的腦袋,這些人之後會說記得實際上並沒有發生的事。一旦假記憶存了下來,就很難和真的記憶區別。

科學家為了避免這樣的偏見,會填寫實驗室紀錄本,取得任何結果的當天就寫下來,而不是之後再寫。這也是為什麼目擊證人的證詞可能不是故意騙人,但必須以實物證據,例如犯罪現場的 DNA 加以對照檢查。

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歷史上重大的偏見:奴隸制度

人類歷史上很普遍的偏見就是奴隸制度,直到不到一百年前才逐漸式微。奴隸主人單純不把奴隸當人看。

羅馬人將他們的奴隸定義為「會說話的工具」。傑佛遜在革命戰爭前的大陸會議堅稱奴隸也是人,但會議中的南方代表將他們視為財產。捍衛奴隸制度的人往往相信奴隸對他們的小塊土地心滿意足。

奴隸天生就喜歡當奴隸?才不是這樣!圖/giphy

年輕的達爾文搭乘羅伯特.斐茲洛伊(Robert FitzRoy)船長的船,航行整個世界。斐茲洛伊就相信奴隸很快樂。達爾文和他看法不同。由於達爾文是平民乘客,他可以與斐茲洛伊意見相左而不會造成任何後果。

斐茲洛伊想向達爾文證明奴隸很快樂。因此,停留巴西時,斐茲洛伊要一名奴隸主人帶他的奴隸出來見達爾文。主人和船長都在,那些奴隸告訴達爾文他們實際上非常滿足。達爾文指出了一件事,對今天我們任何人來說都很顯而易見:奴隸不敢在主人在場時抱怨,他會處罰他們。達爾文告訴斐茲洛伊這證據毫無價值,這船長的反應就沒那麼客氣了。

遺憾的是,就著名政治評論家比爾.歐萊利(Bill O’Reilly)的說法,這種偏見還一直持續下去。

——本文摘自泛科學 2020 年 5 月選書《像科學家一樣思考》,2020 年 4 月,商周出版

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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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判決會受偏見影響嗎?司法心理學中的「確認偏誤」
PanSci_96
・2023/05/16 ・1923字 ・閱讀時間約 4 分鐘

在過去許多冤案研究、司法心理學研究中,都發現確認偏誤(confirmation bias)是誤判的重要因素註 1,意即人容易受到先入為主的意見影響。

例如有一晚,小安下班回家後發現他太太與情夫正在偷情,心灰意冷出去喝酒,回家後卻發現太太與情夫都被殺了;小安百口莫辯,被判處無期徒刑。註 2

在缺乏其他證據的情況下,一般人都會認為小安的作案動機十足,兇手不可能另有他人;因此在受到這個成見的影響下,進而看重能佐證的證據、忽略其他證據,形成所謂「隧道視野註 3,導致職業法官也可能誤判(各國都有許多關於審判出錯的研究)註 4

國民法官也可能受到偏見影響,那還能保持公正嗎?

國民法官法在 2023 年 1 月 1 日正式上路,年滿 23 歲的你,人人皆有可能坐在法檯上與職業法官一同進行重大刑案的審判。關於什麼才是「最正確的判決」,也不是國民法官才會遇到的問題,而是社會大眾所要共同面對的司法難題。

進入審理程序後,會先由職業法官向國民法官說明程序、法律原則;再一一檢視檢辯雙方提出的證據;最後再與職業法官討論、進行投票,決定被告是否有罪,以及決定被告的量刑。

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如同開頭所說,確認偏誤會是個難題。來自不同群體的國民法官,也可能帶有各自的意見。

例如一位白領階級的 30 歲上班族,與一位伴侶是藍領階級的家庭主婦,他們看待情殺案的態度會一樣嗎?一個重大案件發生後,國民法官很有可能先看見媒體報導,才會真正進入法庭。再加上國民法官所看見的證據,已經受到審、檢、辯三方前期的篩選,因此在審理中所聽見的敘事,可能是兩種截然不同的版本(因為檢察官的任務基本上是證明被告有罪,而律師則是證明被告無罪或沒有犯那麼重的罪)。身為素人的國民法官,要怎麼評估證據的可信度?怎麼排除偏見、形成自己的判斷?

哪些證據能用?哪些證據不能用?為什麼?如何在看到受篩選的證據之後,盡可能排除偏見、做出判斷,是國民法官甚至是職業法官重要的課題。圖/envatoelements

藏在程序中的魔鬼,不只是偏見的問題,還包括「使用的語言不同」的問題。這個語言不僅是台語、客語、各原住民族語的語言不同,還有怎麼讓不同專業領域、不同年齡層的國民法官理解法律術語。如,什麼是無罪推定原則?證據裁判原則又是什麼?怎麼樣算是超越合理懷疑?為什麼有些證據能用,有些則不行?因此,職業法官需要讓素人們了解「遊戲規則」,檢辯在舉證與論述過程中,也不能只講「咒語」;法庭上的三方都需要學習「講人話」,讓法庭上也能納入其他領域的意見。這不僅對國民法官是個挑戰,對法律人而言可能也是個難關。

以有力的證據,支持有邏輯的推理

我們可以把審理的過程想像成科學研究:蒐集證據 >> 提出假說 >> 形成結論。

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例如有一判決書說:「用蝴蝶刀殺人很費力,被害人身中多刀,因此一定不止一人作案,另一人一定也有涉案。註 5」這是一個合理的推理嗎?有沒有其他證據可支撐這段論點?

為了確保判決更加公平客觀,思考證據與作案經過的關聯時,或許盡可能以「根據OOO,所以XXX」的方式思考。雖然國民法官制度是為了納入常民意見,並不是要求所有素人都是法律專家;然而,若能具備基礎的法律知識,以及學習科學的方式審視證據、排除「確認偏誤」,或許更能給出公平客觀的判決。畢竟國民法官會參與的案件,都是攸關性命的重大刑案。

《國民法官法》的立法目的,在於加入一般常民的觀點。過往人們常覺得法院像神壇,坐在法庭裡的法律人都是人生勝利組,難以體會百姓常民的苦痛,而許多重大刑案的判決都以社會輿論相左。在國民法官的制度下參與審理過程後,或許也能更深刻理解審判工作的艱難,對台灣的司法制度改觀。

此外,人民參審對於提升司法透明也非常重要,由於過往的司法審理通常是關在司法的象牙塔裡產出,社會大眾也難以反思誤判的情況。國民法官的加入,可以想見一路將充滿荊棘,但也期待能為司法正義注入新的活水。

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註解

  1. 【黃致豪專欄】蘇炳坤的無罪判決——還是司法心理學
  2. 這不是真實案件,而是《刺激1995》的劇情。
  3. 無罪推定下仍須自證無罪的被告
  4. 可參見湯瑪斯.達恩史戴特(Thomas Darnstäd),2016,《法官的被害人:德國冤案事件簿》
  5. 改寫自臺灣高等法院 臺南分院 98 年度上重更(五)字第 68 號刑事判決。

《司法遇到心理學》國民法官上任,然後呢? → https://link.pansci.asia/7abzs

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走入遊戲就走不出同溫層?偏見的形成與跳脫
喀報CastNet_96
・2023/01/08 ・4126字 ・閱讀時間約 8 分鐘

  • 遊戲性別政確恐慌症候群:以理解為處方(下)

*本主題共2篇,該篇為下篇,以「遊戲性別議題偏見的成因」為主軸,探討製作方與玩家如何跳脫出議題的爭端,為遊戲圈帶來更多元的環境。

若想獲得更完整的資訊與閱讀體驗,歡迎點選上篇:「政確」遊戲也要湊一咖!最後生還者 2、地平線西域禁地、APEX LEGEND…

媒體的心理影響——政治正確恐慌

近年來,女權等性別議題在新聞媒體上的曝光率大幅成長,隨之而來的聳動標題及標籤化現象,卻可能進一步導致族群間的對立。遊戲作為性別印象的傳播媒介之一,在加入相關內容後亦開始被放大檢視,不過這些討論並非源於多元性別元素被大量加入而引起關注,而是透過媒體的渲染報導,才得以被大眾注意。

人們透過傳播媒體對於性別政確議題感到敏感甚至恐懼。(照片來源/Pexels

當社會上有人開始倡導加入這些元素的必要性與正確性,人們長期根深蒂固的審美觀,在短時間內被政確的聲音淹沒,就可能導致人們不適應、變得敏感,甚至引發論戰。

受訪者 Jack 是位 20 歲、自國中起就常與朋友遊玩線上遊戲的大學生,主要透過 PC 平台遊玩射擊和卡牌遊戲, 以及時下較有話題性的單機遊戲。針對現今遊戲的設計逐漸加入不同要素,他表示近幾年遊戲新增了不少多元背景的角色,一開始玩家也都不太適應,「畢竟這些多元群體是社會中的極少數。」玩家自己在現實生活中都不曾遇過這樣的人,這些角色在遊戲中出現的頻率卻高得離譜。另一位受訪者 Jerry 同樣是 20 歲大學生,原先以遊玩射擊和卡牌遊戲為主,近年來轉往遊玩任天堂的 Switch 遊戲。面對遊戲中新增多元要素引發的爭議,他直言:「很多人都對角色的背景太小題大作了,每次只要出現這種話題就一定要爭得你死我活的。」另一位 19 歲的大學生小凱,曾遊玩過《最後生還者2》與《地平線:西域禁地》與其他有性別議題爭議的遊戲。他說:「我在玩一些有性別議題的遊戲時,實際玩起來不會特別在意這些設定有什麼問題,但常常看見討論區會有人針對這些點爭論和製造迷因,起頭者卻又稱自己其實不在意這些,實在有點矛盾。」

單純因背景設定含有性別政確元素,就會引起爭論的現象,顯示現今社會對於性別議題仍存在大量紛爭與分歧,導致支持與反對的聲音都特別敏感。能夠促進不同意見之間的交流當然是一件好事,如果雙方都能保持理性溝通,對於建構更加多元和諧的社會而言無疑是有利的。然而過往爭議衍生出來的經常是各說各話的謾罵和羞辱,導致意見不合的兩方更加針鋒相對。

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遊戲中的不友善性別環境是由遊戲本身塑造的嗎?

Geek Feminism Wiki 是一個提供科技、科幻領域中的女性議題相關資訊的網站,在其中的 Gaming 條目提到:女性在遊戲中面臨了性化環境(Sexualized Environment)、性別主義廣告(Sexist advertising)、線上騷擾(Online harassment)等問題。前二者源自遊戲的不友善設計,而其成因之一是遊戲或多或少存在現實的縮影。

 小凱提到,很多遊戲的內容都來自現實與歷史。為了考量真實性,遊戲在製作時往往會將這些不友善情境「照搬」,即使是完全虛構的故事,多半也是以「對現實的認知」去發想,其中就包括平時累積的刻板印象,而這亦是部分遊戲被認為不友善性別的原因之一。

倘若為了破除刻板印象,而強行更動歷史現實,也不是很恰當的做法,「像是以二戰為舞台的《戰地風雲五》裡面出現女士兵,但那時的女性是不可能當士兵的。」如何在忠於歷史的情況下,盡可能顧及性別友善的實踐,是開發團隊必須權衡的。

另一個不友善性別的隱患,正是玩家本身。談及被線上騷擾的經驗,19 歲的小美平時喜歡玩線上遊戲也常接觸 ACG 作品,她表示自己在玩《鬥陣特攻》、《英雄聯盟》這類男性玩家居多的遊戲時,曾遭遇過一些男性玩家的騷擾。

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玩家亦是建構遊戲環境的一部分,當騷擾發生,官方確實有提供協助的義務,但就根本而論,這並不是遊戲造成的問題,而是玩家自身行為不恰當所導致。

在社會風氣改變、女性意識抬頭、女性玩家比例升高的現今,性別教育的年代隔閡與根深蒂固的刻板印象仍發揮著一定影響力。男性玩家在遊戲圈中仍握有話語權與主控權,讓許多女性玩家在網路社群不時受到迷因式的嘲諷,更經常遭遇線上騷擾。值得注意的是,這種現象並不是遊戲圈獨有,而是社會的縮影在遊戲圈中被話語權的差異放大了。

遊戲屬於玩家還是大眾?

遊戲並非是一個單向傳遞的媒介,它們傳遞的想法和理念可以被認同,同樣也可以被批評和討論。相較於武斷禁止遊戲的表現形式,玩家直接與開發團隊進行溝通協商是更為恰當的作法。

令人惋席的是,近年來針對爭議作品的檢討方式充滿了非黑即白的斷言,在部分新聞媒體斷章取義的推波助瀾下,不同的聲音之間變得更加不理解彼此,失去理性和對話空間,只剩下惡意謾罵在撕裂社會。

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小美:「一個被灌輸特定觀念的人,只有在和他人理性溝通後,才會意識到自己的問題。」作品所展現的特定價值觀,也是人們表達自身想法的自由,畢竟每個人和遊戲都有自己的一套審美標準。

「我自己身為女性,也會喜歡一些角色形象是蘿莉或是性感的遊戲作品,這些作品明明沒有刻意得罪任何人,卻被逐漸封禁,我認為這個趨勢並不健康。」她舉例,像是 STEAM 上面原先設定有蘿莉角色的作品都被迫改變形象,不然就會遭到下架。

另外在《鬥陣特攻》當中,她喜歡的角色造型也因為太性感而被迫改動。遊戲作品是對於偏好的展現,無可避免的帶有立場與主觀意識,雖然惡意歧視毫無疑是不被允許的,但在表達個人取向的立意上,遊戲是否有必要符合每個人的期待,值得我們深思。

以額外要素引起轟動,還是以原創推廣議題?

根據 Newzoo 統計,2019 年女性遊戲玩家突破 10 億大關,佔玩家總數的 46%。除了原先以男性為主的熱門遊戲拉入的新的多元客群外,女性向市場的開發已有一段時間。無論是日本的 BL 作品所帶來的「腐女」文化,以及其乙女向手機遊戲所帶來的成功,例如《偶像夢幻祭》、《刀劍亂舞》,皆證明了女性的消費能力,市場不再只以男性向遊戲為導向。

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可以應證上述說法的是,在被問及「相對於『在 3A 大作或既有作品塞入政治正確的元素』,『更改設定來博取大眾眼球,以事件本身作為故事主軸或以特定族群作為客群的原創遊戲』,是否較為合適?」時,身為遊戲製作者的張毅回答:「或許是這樣沒錯,這類遊戲往往底下的討論區都相當和平,不太會有偏激言論出現,大家都很享受當中內容。」

市場上的產業多是以目標客群來運作的,與其讓既有遊戲的舊客群來接納新客群,可能面臨族群衝突的風險,針對新客群開發新遊戲是個推廣議題的安全方法。這種方式雖然無法讓議題馬上被大眾認識,但能讓接觸遊戲的玩家對議題有更深的理解,而非流於表面的資訊接收,更能夠同時照顧到不同族群的心情。

相信無論製作方或玩家,都期待所有人能夠找到符合自己偏好與價值的遊戲,倘若真正考量多元並期望促進雙方理解,遊戲開發團隊也許不應強制變動深獲玩家喜愛之既有角色,以推行其觀點,這種作法可能會將多元族群、弱勢少數推上爭端,也可能無意將歧視的帽子扣在其他玩家頭上。

多元的價值若能夠以原創加入的方式實現,或許能達成對原始玩家的尊重,也是在某種程度上給予多元族群的理解。

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性別議題為遊戲賦予的價值

雖然多元性別與政確要素在過去就曾出現在諸多遊戲當中,卻一直到近年才被大量曝光,並以爭議的形式被廣泛討論。現今遊戲中多元元素的加入與改動還是以小範圍為限,對遊戲體驗的影響並不大,因此多數玩家即使對這些元素有意見,仍會選擇繼續遊玩,如同張毅所言:「好的遊戲不會因為增加或少一些政確元素就變得不好玩。」

多元性別作為遊戲中的樂趣與創新帶來的是真正意義上的互相理解。(照片來源/Pexels

多元的族群觀點與價值觀與遊戲圈尚在相互磨合的階段,但可以預見的是未來這些要素的加入會更加頻繁。受訪者 Jack 說道:「仔細想想,這樣角色的出現或許也是能讓玩家們認識這些少數群體的方式和機會,不見得真的是為了圖利誰或為他們發聲,而是對於『社會上出現了這樣類型的人』的一種回應,不需要都帶著偏激眼光去看待,可以試著去接受。」

Jerry 也說:「越來越多多元性別角色的出現,其實在遊戲內容方面能帶給玩家更多不一樣的體驗,像是劇情設計、角色互動都可能和以往單一性別的作品有著更不同的呈現,也是一種值得期待的發展,畢竟遊戲作品對於玩家而言,最需要的就是保持新奇。」

 多元性別要素爲遊戲帶來更多可能,這些要素的加入讓遊戲有更新穎的角色互動與趣味性,也讓遊戲劇情有更多選擇與變化。  

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張毅則提及其製作《花語:百合》時的理念:「我們團隊比較隨興一點,有時腦中閃過『真想做這樣子的遊戲!』就付諸實行了,實在不容易解釋理念,但我想可以從評論區的一些玩家反饋中找到答案吧。有一些人比較纖細、比較孤單、比較少人理解,但也都很努力尋找快樂。若能有一款作品讓他們得到共鳴,產生了『原來有人感同身受啊』的感覺,那麼這款作品對他來說,就是獨一無二的。這款作品並不是想為誰發聲,只是我覺得對部分玩家來說,這款作品有不可取代性,就十分有意義了。」


「若我們回歸議題本身,網民口中的社會正義戰士,當然有人是為博名等自身利益而動,但一定也有人因理念或浪漫,而希望看到有更多元的角色吧。」加入了多元性別要素的遊戲並不只是特定族群的發聲管道,更不是純粹的討好,而是一種新的嘗試,當人們放下彼此成見,以欣賞的角度來體驗遊戲,才能使遊戲發展有更多的可能性。  

參考資料:

Women Account for 46% of All Game Enthusiasts

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Geek Feminism Wiki

遊戲界的性別議題有哪些?

喀報CastNet_96
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國立陽明交通大學傳播與科技學系大三學生自媒體,文章撰寫類目含括科技新知、藝文評論、人物特寫、社會議題和專題新聞,以大學生的觀點出發撰寫與自身和社會相關的文章,內容豐富。 喀報CastNet網站:https://castnet.nctu.edu.tw/