為什麼陌生人當眾出洋相和自己不小心跌倒一樣好笑？

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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雖然很少有學生小學畢業後還不懂乘法表，但有很多人確實不會算，如果一個人開車的速度是每小時 56 公里，開了 4 小時之後，他就開了 224 公里。要是每公克花生賣 40 美分，而 1 袋花生賣 2.2 美元，那麼，這袋花生裡就有 5.5 公克花生。假如全世界人口中有 1/4 是中國人，其餘的 1/5 是印度人，那麼，印度人在全世界的人口中就占了 3/20，或說是 15％。當然，要理解這些問題，並不像學會算 35×4＝140、（2.2）/（0.4）＝5.5、1/5×（1–1/4）＝3/20＝0.15＝15％ 這麼簡單。對很多小學生來說，這不是自然而然就會的東西，要靠做很多很實用、或是純屬想像的問題，才能進一步學會。

至於估計，學校裡除了教一些四捨五入之外，通常也沒有別的了。四捨五入和合理的估計與真實人生大有關係，但課堂上很少串起這樣的連結。學校不會帶著小學生估計學校砌一面牆要用掉多少塊磚、班上跑最快的人速度多快、班上同學爸爸是禿頭的比例多高、一個人的頭圍與身高之比是多少、要堆出一座高度和帝國大廈等高的塔需要幾枚 5 美分硬幣，還有他們的教室能否容納這些 5 美分硬幣。

幾乎也沒人教歸納推理，也不會用猜測相關性質和規則的角度，來研究數學現象。在小學數學課裡談到非形式邏輯（informal logic）的機率，就跟講到冰島傳說一樣高。當然，也不會有人提到難題、遊戲和謎語。我相信，這是因為很多時候，聰明的 10 歲小孩輕輕鬆鬆就能打敗老師。

數學科普作家葛登能最不遺餘力探索數學和這些遊戲之間的密切關係。他寫了很多極有吸引力的書，也在《科學美國人》撰寫專欄，而這些都是會讓高中生或大學生感到很刺激的課外讀物（前提是有人指定他們去讀的話）。此外，數學家喬治．波利亞（George Polya）的《怎樣解題》（How to Solve It）和《數學與合情判讀》（Mathematics and Plausible Reasoning），或許也屬於這一類。有一本帶有這些人的文風、但屬於較初階的有趣好書，是瑪瑞琳．伯恩斯（Marilyn Burns）所寫的《我恨數學》（The I Hate Mathematics! Book），書裡有很多啟發性的提示，帶領讀者解題與發想各種奇思異想，是小學數學課本裡罕見的內容。

有太多教科書仍列出太多人名和術語，就算有說明解析，也很少。比方說，教科書上會說加法是一種結合律運算（associative operation），因為（a + b）+ c＝a +（b + c）。但很少人會提到非結合律運算，因此，充其量來說，結合律運算的定義是畫蛇添足。不管是結合律或非結合律，你知道了這些資訊之後要怎麼應用？書上還會介紹到其他術語，但除了用粗體字印在書頁中間的小框框裡，看起來很了不起之外，也沒什麼值得提的理由。這些術語滿足了很多人認為，知識就好比一門普通植物學，每種學問都可以在體系中，找到自己的類別和位置。相比之下，把數學當成有用的工具、思維方式或是獲得樂趣的途徑，在多數小學教育課綱中都是很陌生的概念（即使教科書內容不錯也一樣）。

或許有人會認為，在小學階段，可以用電腦軟體，來幫助學生掌握基本的算數原理及相關應用（應用題、估計等等）。可惜的是，目前可用的程式通常是從教科書上擷取無趣的例行練習，轉化成電腦螢幕版本而已。我不知道有任何軟體可用整合、一致且有效的方法，來教算術與解題應用。

小學階段的數學教學品質普遍不佳，最終必會有人怪罪於老師能力不足，而且對數學沒什麼興趣、或不懂欣賞數學。我認為，這當中有一部分又要歸咎於大專院校的師資培養課程中，很少或根本不強調數學。以我自己的教學經驗來說，我教過的學生中，表現最差的是中學生，而不是大學主修數學的學生。準小學老師的數學背景也很糟，很多時候甚至根本沒有相關的數學教學經歷。

而每所小學聘用一、兩位數學專才，在學校裡每天分別到不同班級輔導（或教授）數學，或許可以解決部分問題。有時我認為，如果大學數學教授和小學老師每年可以交換個幾星期，會是個好方法。同樣的，把主修數學的大學生和研究生交到小學老師手裡，不會造成傷害（事實上，後者或許能從前者身上學到一些東西）。而三、四、五年級的小學生則可以在完全適任的老師教導下，接觸到數學謎題與遊戲，將可大大獲益。

稍微打個岔，謎題與數學之間很有關係，而且相關性會一直延續到大學與研究階段的數學。當然，把謎題換成幽默也通。我在《數學與幽默》（Mathematics and Humor）書中試著說明，數學和幽默都是某種益智遊戲，與猜謎、解題、遊戲和悖論多有共通之處。

數學和幽默都是把概念組合、拆開再拼回來，然後從中得到樂趣。慣用的手法包括並列、歸納、迭代和倒向（比方說「aixelsyd」就是把「dyslexia」﹝閱讀障礙﹞的字序倒過來）。那麼，如果我放寬這個條件，但緊縮另一個條件會怎樣？某一個領域的概念（像是綁辮子），和另一個看來完全不同領域的概念（如某些幾何圖形的對稱性）有什麼共通點？當然，即便不是數盲，可能也不熟悉數學這個面向，因為你必須要先具備一定程度的數學概念，才可以拿來耍弄。其他像獨創性、不協調感以及精簡的表達，對於數學和幽默來說也都同樣重要。

可能有人說過，因為所受訓練之故，數學家有一種特殊的幽默感。他們往往會接受字面意義，但字面上的解讀又常和標準用法的意義不同，因此很好笑。比方說，哪種運動比賽時要蓋臉？答案是，冰上曲棍球以及痲瘋病人拳擊（按：原文「Which two sports have face-offs」，「face-off」其中一個字面意義為「蓋臉」，而這也是冰上曲棍球常用的術語，意指「爭奪球權」）。他們也很沉溺於歸謬法（reductio ad absurdum），或設定極端前提條件然後做邏輯演練，以及各式各樣的字組遊戲。

如果可以透過小學、中學或大學階段的正式數學教育，或是非正式的數學科普書籍，傳達數學有趣的面向。我認為，數盲就不會像現在這麼普遍。

——本書摘自《數盲、詐騙與偽科學》，2023 年 11 月，大牌出版，未經同意請勿轉載。

受試者看完令人不安的電影後，血液循環降低 35％，但看完幽默題材後則增加 22％。根據研究的結果，研究人員建議大家每天至少笑十五分鐘。

憂傷小丑？喜劇演員的心理特質

1981 年，紐約州立大學雪城分校的心理分析師西摩爾．費雪（Seymour Fisher）與若達．費雪（Rhoda Fisher）發表研究結果，他們並不支持傑納斯所謂「喜劇演員是憂傷小丑」的說法（編按：許多人認為喜劇演員得在舞台前、舞台後承受高度的壓力，不管他們現實生活中發生什麼事，總得每晚登台作秀製造效果，有些演員甚至因此受憂鬱症、躁鬱症所苦，也因此大眾對喜劇演員往往有「喜劇演員其實是憂傷小丑」的印象）。

費雪兄弟進行廣泛的調查，研究四十多位知名的喜劇演員與小丑，包括席德．西薩（Sid Caesar）、傑奇．梅森（Jackie Mason）、小丑布林可（Blinko the Clown），並出版《假裝世界永遠滑稽》（Pretend the World Is Funny and Forever ）一書發表他們的研究。

他們在研究中做了一個經典的佛洛伊德測試：羅夏克墨漬測驗。他們請受試者看模糊的墨漬，說出他們想起什麼。學術研究中時常用到這類測試，甚至有一個知名的佛洛伊德笑話也以此為主題：

一名男子去看心理分析師，分析師拿出一疊印有墨漬的卡片，讓男子一次看一張，問他墨漬讓他想起什麼，男子看了第一個墨漬後說：「性」，看到第二個墨漬後又說：「性」。事實上，他看到每一張卡片都說：「性」。心理分析師憂心地說：「我不是想嚇你，但你似乎滿腦子都是性。」那男子驚訝地回答：「我真不敢相信你剛剛說的，擁有整疊色情卡片的可是你。」

多數測試是在餐廳與馬戲團的更衣室進行，費雪兄弟表示，這些測試往往很難進行，因為旁人和其他表演者常打斷他們。費雪兄弟的研究和一般人對「憂傷小丑」的印象及傑納斯之前的研究結果剛好相反，他們發現喜劇演員與小丑鮮少有精神疾病。專業喜劇演員的工作雖然充滿壓力，但費雪兄弟意外發現，這些受訪者都能迅速恢復元氣，調適力都很好。

被接納的需求

另一方面，費雪兄弟也檢視喜劇演員與小丑的童年經驗，他們說受訪者大多從小就開始走這一行，小時候通常是班上的活寶。他們常開老師的玩笑，這點也符合幽默的「優越」論。有一位表演者記得老師叫他到黑板拼「petroleum（石油）」一字，他馬上走到前面，拿起粉筆寫下「oil」。

專業喜劇演員通常出生低收入戶，童年不是過得很好，所以他們的表演可能是想獲得觀眾的喜愛，藉此彌補童年的缺憾，有很多實際證據支持這點。伍迪．艾倫曾說「被接納的需求」是他想要變得風趣的主要動力之一。傑克．班尼（Jack Benny）不喜歡在古巴度假，因為那裡沒人認得他。W.C. 菲爾茲（W.C. Fields）曾經提到他喜歡讓人發笑是因為「⋯⋯至少在那短暫的時刻裡，大家是愛我的。」

是喜劇演員也是社會學家

費雪兄弟研究的第三方面是檢視與好笑有關的心理特質，有些演員坦承他們對人與行為很好奇，他們會不斷觀察別人的生活細節，直到發現一些小特質可以拿來當新的笑話或表演題材為止。

費雪兄弟發現喜劇演員與社會科學家有很多相似處，他們認為這兩種人都時常注意人類行為的新鮮面，唯一的差異在於喜劇演員用這些觀察讓人發笑，社會科學家則是以這些觀察做為學術論文的基礎。我畢生都在研讀社會科學家的文獻，所以我想主張這種分法並無法清楚區隔這兩種人。

費雪兄弟也檢視喜劇與不安之間的關係，一般人看到墨漬時，通常會看到一個影像，然後才發現墨漬可能有不同的觀察方式。

仔細分析喜劇演員從墨漬中看到的圖案後，費雪兄弟的結論是，他們的受試者常會把墨漬想像成「好的怪獸」，把有威脅感的圖案轉變成比較親切的感覺。「噴火龍」會變成被誤解的高貴角色，「骯髒的土狼」會變成可愛討喜的寵物。費雪兄弟認為這是喜劇演員與小丑在無意間想要以幽默感因應困境的證明。

幽默的長壽

很多人都曾經對喜劇根本上和憂傷與精神病有關的說法提出質疑，費雪兄弟並不是唯一的學者。佛羅里達國際大學的詹姆斯．羅頓（James Rotton）深入探討霍夫曼（Hoffman）的《過往娛樂名人》（Entertainment Personalities of the Past），了解知名喜劇演員的出生與死亡年份，並以同年出生的非喜劇藝人當對照組^註一。

羅頓在名為〈幽默與長壽：搞笑演員較長壽？〉（Trait Humor and Longevity: Do Comics Have the Last Laugh？）的論文中說明研究的結果，他主張喜劇演員和其他藝人的死亡年齡差不多。後續關於喜劇演員死因的研究^註二也顯示，他們並沒有比較常因心臟病、癌症、肺炎、意外或自殺而身亡。

總之，沒有證據顯示每晚必須搞笑演出的明顯壓力會讓他們比較短命。

其他研究顯示，能夠笑看人生可以減少不安，羅頓的研究也呼應了這點。如果喜劇真的有影響，那麼就是有益健康。十三世紀的亨利．德．曼德維爾醫生（Henri de Mondeville）推測笑有助於病人康復，他寫道：「外科醫生應該禁止病人生氣、怨恨與難過，提醒病人歡樂可以讓人心寬體胖，哀傷讓人瘦骨如柴。」

幾百年後，莎士比亞也呼應同樣的理念，他表示：「讓內心充滿歡笑與喜樂，可以遠離傷害，延年益壽。」

最近有一項研究也支持笑聲、因應壓力、身心健康之間的關係。該項研究顯示，會很自然地以幽默應付壓力的人，免疫系統比較健康，心臟病發與中風的機率也少 40％，看牙時比較不會痛苦，壽命也比多數人多四年半。

1990 年，研究人員發現觀賞比爾．寇斯比（Bill Cosby）的脫口秀錄影帶可增加唾液的免疫球蛋白 A。免疫球蛋白 A 是避免上呼吸道感染的要角（受試者聆聽梅爾．布魯克斯〔Mel Brooks〕與卡爾．萊納〔Carl Reiner〕的經典《兩千歲的人》〔2000-Year-Old-Man 〕時，這些優點明顯下降）。

這不是唯一探討笑對身體有何影響的研究。2005 年，馬里蘭大學的邁可．米勒（Michael Miller）與同事研究笑看世界與血管內壁的關係。血管擴張時，可促進血液循環，有益心血管。他們讓受試者看可能讓他們感到不安（例如《搶救雷恩大兵》最初三十分鐘的劇情）或歡笑（《當哈利碰上莎莉》的「假高潮」戲）的電影。整體而言，受試者看完令人不安的電影後，血液循環降低 35％，但看完幽默題材後則增加 22％。根據研究的結果，研究人員建議大家每天至少笑十五分鐘。

天然的止痛劑

羅頓也依循同樣的邏輯，檢視觀賞不同影片對整型外科病患的復原有何影響。他請一組病患從《香蕉》（Bananas）、《站在子彈上的男人》（Naked Gun）、《金牌製作人》（The Producers）等等喜劇片中挑選，但不讓另一組看任何可能讓他們微笑的影片，而是叫他們從《南海天堂》（Brigadoon）、《北非諜影》（Casablanca）、《第七號情報員》（Dr. No）等「嚴肅」片單中選片。研究人員秘密追蹤病患由自控式裝置中使用的止痛劑藥量。觀賞喜劇的人使用的藥量比觀賞嚴肅電影者少 60％。

在另一個有趣的實驗中，研究人員又找另一組病患，不讓他們任選喜劇片，而是叫他們看別人幫他們挑的影片，這組使用的止痛劑比另外兩組都多，這證明觀賞讓你笑不出來的喜劇比什麼都還痛苦。

笑看生死

最後，有一群研究人員要求受試者立下模擬遺囑，開自己的死亡證明（包括估計的死亡日期與死因），寫自己的喪禮追悼文，研究人員發現喜歡笑看人生的人比較不覺得這有多難。在比較實際的情境中，也出現同樣的現象。輔導員訪問失去伴侶半年的人，發現能笑看生離死別的人比較能接受那個情境，繼續過日子。

不過，就像笑話實驗室收到的一則笑話所說的，笑看生死也有可能出現太誇張的情況：

一名男子過世了，他的太太打電話到當地報社說：「我想刊登以下的訃聞：柏尼死了。」報社員工楞了半响後說：「其實刊登十個字的價格是一樣的。」

女士回答：「喔，好吧，那我刊登：柏尼死了，豐田汽車出售。」

註解

1. 羅頓的報告只研究男性喜劇演員，因為他發現很多女性喜劇演員的年齡並不可靠，與其他傳記資料不符，這很可能是一種喜劇的時間心理學。
2. 此研究蒐集 1980 到 1989 年間刊登在《時代》與《新聞週刊》上的演員訃聞。

——本文摘自《怪咖心理學之史上最ㄎ一ㄤ實驗，用科學揭露你內心的真實想法》，2023 年 2 月，漫遊者文化出版，未經同意請勿轉載。