八卦滿天飛，為甚麼我們喜歡談論名人的感情？｜【科科齊打交】

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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間接互惠的要件之一：聊八卦

間接互惠（indirect reciprocity）的概念認為，受益者並不是直接回報給同一位利他的施恩者，而是會把恩惠轉給其他人。A 幫助 B，B 再幫助 C，C 再幫助 D，依此類推。於是，恩惠就能在社群裡傳出去，遲早也能回到 A 身上。種下的因，總有一天能得到最後的果。

而且這還能談到下一個層次：如果有個 Z，在 A 幫助 B 時，親眼見證了這件事，發現 A 是個慷慨的好人，他也會因為想和 A 建立關係，所以願意幫助 A。於是，就算這兩個人無法符合直接互惠所需要的「後會有期」條件，也能因為整個群體的利他行為而受益。樂於助人，自己就更可能得到幫助，至於那些不想幫助別人、只想貪小便宜的人，則是可能遭到懲罰或受到排擠。像這樣的間接互惠，是人類一種格外複雜的合作形式，需要兩項其他動物都辦不到的條件。

第一項條件是，不管互動雙方的行為是慷慨是自私，除了需要有目擊者親眼看到，還必須能把這項寶貴的資訊，分享到整個群體共有的資料池。也就是說，社群成員得愛聊八卦才行。如果大家都能知道某個人不值得信任、總是只接受別人幫助卻都不回報，等到下次這個人又碰上麻煩，社群成員就不會再伸出援手。

英文有句諺語說「騙子發不了財」（cheats never prosper），但不能說完全正確：騙子常常在短時間內還是能得逞，特別是在那些規模比較大、大家彼此比較不認識的社群；只是遲早仍然會東窗事發，讓自己名聲掃地。所以，想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮，聊八卦就是一個關鍵的必備條件，而且無論是營火旁、或是茶水間，人類實在是哪裡都能聊。事實上，相較於其他靈長類動物是用理毛之類的活動來建立關係，人類是以閒嗑牙、聊八卦取代了這些活動。

像這樣把個別成員的行為，拿來在社群裡大談特談（就像是一個由閒聊建立起的社群網路），就會打造出一套名聲系統，可用來判斷適不適合試著和某個人合作。某人對待他人慷慨大方，就能建立良好的名聲；老愛占別人便宜，也就會惡名遠揚，讓人知道以後可得敬而遠之。行為友善的人，其他人在未來幫助他們的機率也會比較高，於是在天擇的機制裡就能占點上風。所以說到頭來，仍是演化塑造了人類的心理，讓我們在意自己的名聲，聊八卦就成了確保大家別心存僥倖的機制。

在一個會聊八卦的社會裡，生活的第一守則就是要小心自己做的事；或者更重要的是，要小心自己做的事給別人的觀感。於是，人類社會也就成了一個人人都在猜測別人想法的社會——須推斷別人的動機與態度，評估自己的行為在他人眼中的樣貌，好維護自己在外的名聲。我們所謂的「良心」就是這樣的產物之一：內在的這股聲音，警告我們可能有人在看，要我們想想別人可能的觀感，好讓自己免受社會的制裁。

——本文摘自《人類文明：生物機制如何塑造世界史》，2024 年 05 月，天下文化出版，未經同意請勿轉載。

「欸欸你知道嗎隔壁班的雅婷又換一個男朋友了啦，而且看起來比她大很多歲耶！」

「我同事的弟弟的老公的姊姊的小孩，最近考上醫學系但又說他不想當醫生啦，現在的小孩吼⋯⋯」

你是個喜歡八卦的人嗎？根據維基百科上面的定義，八卦一般指的是閒言閒語、對他人說長道短，也常被用來代稱為演藝圈的小道消息、緋聞等。但如果讓我對八卦做名詞釋義的話，大概就是「關心身旁朋友身體健康感情糾葛工作學業順不順利」這種與朋朋間的正向交流（眨眼比心）。

身為一位喜歡與朋朋交流八卦的人，資訊的正確性就很重要了。但要怎麼知道這個八卦內容是真是假？今年（2022）搞笑諾貝爾和平獎用數學模型告訴你答案：人們傾向對想合作的人說真話，對不願為伍的人說假話。

講八卦到底有什麼幫助？

「我絕對不可能得到諾貝爾獎，這大概是我最接近諾貝爾獎的一次！」今年和平獎的得獎研究來自一個跨國合作團隊，成員之一的艾希特大學（University of Exeter）管理學教授 Kim Peters ，在接受澳洲科普媒體 COSMOS 訪問時說到。

在研究領域中，「八卦」的定義其實非常廣泛，只要我們跟他人聊到當事者，而那個當事者恰好不在現場的時候，就會被認定是在講八卦——這幾乎是我們每天都在做的事！但講八卦到底有什麼幫助？Kim Peters 說明，八卦其實可以幫助我們更了解社會環境。例如誰該相信、誰又是個騙子，這也對我們在社會互動中選擇跟哪些人合作、做出哪些行為而言相當重要，可以幫助人們更適應社會生活。

讓我們回到研究內容，雖然八卦對人們的社會生活來說很重要，但我們要怎麼在這個真真假假的花花世界中，知道八卦的內容是真、是假？為了分辨出八卦的真假、哪些人會對你說真話，研究團隊以經濟學中的訊號理論（signaling theory）、適應性相互依賴（fitness interdependence）為基礎設計了一個新的分析模型。

用訊號理論當基礎建立一個分析模型

先來談談什麼是訊號理論。假設今天有A、B兩個人要進行交易，A就會對B釋出一部分自己商品的內容，讓交易能夠順利完成；若是將交易的物品換成「資訊」的話，資訊提供者A就會對資訊接收者B說出這項資訊的一部分內容，以最大化自己最終能得到的效益。而「誠實訊號」（honest signaling）模型，則是用來分析在什麼條件下這種效益最大化可以導致誠實均衡（honest equilibrium），也就是B從A那邊獲取可靠的資訊後，可以反過來幫助A得到更多的效益。由於要完成一個八卦的最小單位是三個人——發出訊息的八掛者、接收者、被談論的目標，若是想分析真、假八卦與人際互動之間的關係，就不能直接挪用訊號理論。

為了建立分析模型，團隊還需要另一個理論基礎——適應性相互依賴，描述了生物體之間的相互影響。生物體之間適應性相互依賴的高低，能以利害關係指數（stake index, s）表示，這項指數能顯示一個人的適應度變化與另一個人適應度變化的相關程度。例如A、B兩個人共同工作以維持生計，那麼彼此之間的福祉就會取決於另一個人是否做得好。正適應性相互依賴（s>0）顯示個體對彼此的生存、繁衍有正面影響；負適應性相互依賴（s<0），則代表個體對彼此的生存、繁衍為負面影響；當然也可能有不存在適應性相互依賴（s=0）的情況產生，表示個體對彼此的生存、繁殖沒有任何影響。

結合訊號理論與適應性相互依賴，團隊假設八卦者會選擇一種八卦策略（說真話、說假話）以最大化他們的效益。而八卦者要選擇說真話、假話，又會取決於八卦者與接收者、目標之間之間的適應性相互依賴程度，這些原因共同組成了八卦三元組（gossip triad，圖一）。

在分析模型中套入四種不同的依賴關係

在模型建立好之後，團隊透過四種遊戲分析八卦者與目標、接收者之間不同的適應性相互依賴關係：

1. 獵鹿遊戲：共同合作，接收者與目標互利
2. 雪堆遊戲：共同合作，但只對接收者有利
3. 幫助遊戲：共同合作，但只對目標有利
4. 懲罰遊戲：有懲罰代價，以背叛為主的遊戲

實驗時，八卦者會決定對接收者說真／假八卦，接收者則會在遊戲中與目標互動。而透過模型分析，團隊發現八卦者能得到的效益以及他決定說真話／假話，將會取決於他與接收者、目標之間的相互依賴關係是正向或負向：

1. 當八卦者與接收者、目標的整體適應度相互依賴關係為正，這項合作對接收者、目標都有利時，八卦者會傳遞真的訊息（獵鹿遊戲）
2. 在對接收者有利的情況下，若八卦者與接收者的相互依賴關係比較高，那麼八卦者會傳遞真的消息（雪堆遊戲）
3. 在對目標有利的狀況中，當八卦者與目標的相互依賴關係比較高，則八卦者也會傳遞真的消息（幫助遊戲）
4. 由於懲罰會降低接收者與目標的效益，如果八卦者與接收者、目標的整體相互依賴關係為負，八卦者也會選擇誠實（懲罰遊戲）

若將上面的結果講得白話一點，你可以想成：

• 果果、千千、梅梅是好朋友（整體相互依賴關係高），如果千千跟果果說：「梅梅玩遊戲課金花了快十萬！」的八卦時，千千說的話大概是真的 ʕ •ᴥ•ʔ
• 可可跟安安很好（相互依賴關係高），但可可超討厭花花（相互依賴關係低），當可可跟安安說：「欸花花昨天上完廁所沒洗手！」的八卦時，就有可能是可可在說謊 ಠ_ಠ

所以說八卦真的有助於世界和平嗎？

Kim Peters 表示，人們「說謊」是為了幫助盟友、傷害競爭對手。當你是八卦訊息的接收者時，你跟八卦者的之間關係、八卦者與被談論者之間的關係是正向或負向，將決定他說的是真話還是假話。這項模型解釋了人們為什麼會選擇分享真／假八卦，而其實我們在生活中也常直覺性的應用這個概念去分辨話題內容的真假。

所以這項研究真的能幫助世界和平嗎？「我是覺得這有點誇大了啦！」Kim Peters 笑著說。雖然八卦有助於人們的社會生活、維持社會的良好運作，但畢竟也不是每個人都喜歡被他人在背後議論（尤其是那些假消息）。此外，我們也要注意談論八卦可能對他人帶來的影響。在未來，當有人跟你分享他人的負面訊息時更要記得採取保留態度，以避免自己被錯誤的訊息欺騙，而後又將假消息傳播出去！

• Honesty and dishonesty in gossip strategies: a fitness interdependence analysis
• Gossiping for Peace: 2022 Ig Nobel prize winners, or losers?

編按：【科科齊打交】是我們希望可以與大家一起進行的全新對話形式。

泛科學編輯部會盡力蒐集資料，提供可以協助討論的內容，非常期待能夠塑造一個開放與理性討論的空間。

現在，我們想邀請你，在閱讀完相關內容後，在此文底下留言，與我們分享你的想法！這次特別想和大家聊聊「八卦」這回事，看到新聞三不五時爆出名人的感情緋聞與糾紛，你有甚麼想法？你會參與討論嗎？

某某疑似離婚、某某驚爆外遇……那些茶餘飯後的話題

每天打開社群網站，在鋪天蓋地的資訊洗禮下，總會有那麼一些是不論讚數、留言數等等討論度都居高不下的新聞，一播送就是冗長的三五天，甚至一整周。仔細觀察下會發現，這類新聞中大部分都是名人們的各種感情、婚姻八卦。

「八卦」總和隱私密不可分，新聞向來對名人的感情和婚姻抱著極大興趣，說起故事一副歷歷在目，而在八卦事上，吃瓜群眾也從來不嫌少，從街頭巷尾到鍵盤上議論紛紛。

為什麼「八卦」對人們有這麼大的吸引力呢？「八卦」是一件不好的事情嗎？

忍不住就是要講！為甚麼我們這麼八卦？

流言蜚語是現代人的專利？

倫敦大學神經科學家 John Hardy 認為，八卦自古就有，從前小聚落的社會，人們彼此熟識，能夠成功掌握複雜人際關係的人，在「繁衍」上就會比較佔優勢，大家都會從他獲取資訊。在現代，訊息來源就轉為八卦媒體。

我們對於名人和政客的錯誤行為之所以特別感興趣，是從古社會進化迄今的殘留物，大腦被設計來吸收這些八卦以滿足「最原始的發展需求」（像是誰跟誰「睡」了之類的 (́◉◞౪◟◉‵)）。

八卦總和親密關係有關？

雪梨大學性別文化研究所副教授 Catherine Driscoll 說，八卦雜誌中暢談的愛情、婚姻，成為人們窺視他人生活方式的範例，「即便我們選擇不生育，或依舊單身。這些故事彷彿與道德圭臬掛勾，所以讀這些故事的同時，便可以間接得知社會價值觀期許我們怎麼做，學習如何在這個世界生存。」

講這麼多有什麼好處？

傳八卦就是唯恐天下不亂嗎？美國加州大學柏克萊分校心理系教授 Matthew Feinberg 與幾位專家為了幫八卦正名，進行了二場實驗。

第一場實驗中，有手握大把金錢的投資人，和意氣風發只是缺錢、需要斗內的被投資人，將「會被八卦」這樣變數加入其中，想看看對雙方的行為會有多大影響。結論是當人們意識到自己的行為可能會被人八卦，心中的小惡魔便會收斂許多。

另一個實驗中，研究者發現有些八卦者具有「捨己名聲，促社會和諧」的精神，他們的共同點就是親社會，特別希望被人接納，也希望為社會效力。

看見新聞在報導感情八卦時，你會……

各位科夥伴們，在接觸到許多八卦新聞、名人感情流言時，你們會怎麼做呢？

A. 評論必須的！鍵盤月老就是我

B. 人生太無聊，看到偶爾會留言

C. 看過就忘了，世事於我如浮雲

D. 八卦是甚麼？遠離傳媒最清靜

E. 其它，快來留言跟大家分享吧