色字頭上一把刀，網路色情成癮如何影響大腦——《墮落的人腦》

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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F 編按：本文編譯自 Live Science

是不是常聽人家講「運動天賦」？這種天賦到底是什麼？運動員哪裡跟我們不一樣？這個問題現在科學家或許可以給你一個答案。近年透過腦科學研究發現，運動員的大腦與普通人的大腦存在顯著差異，這些差異塑造了他們在比賽中的敏捷反應、精確動作及卓越判斷能力。

所以現在運動選手不只比體力，還要比腦力了嗎？這些差異具體差在哪裡？

快速反應：視覺處理能力

在團隊運動如足球或籃球中，快速處理視覺資訊並作出決策對勝負至關重要。一項 2013 年發表於《Scientific Reports》的研究發現，職業運動員比起業餘運動員或一般人更擅長處理動態視覺場景，例如追蹤快速移動的物體。這種能力能夠幫助運動員在瞬間解讀賽場上的複雜資訊，並迅速做出反應。

視覺處理能力的測試還可用於判斷運動員是否適合回歸賽場，例如在傷後復健階段，確保運動員在完全恢復判斷能力之前不會貿然上場。

肌肉記憶：動作的自動化編程

對於體操選手或跳水運動員而言，肌肉記憶是完成複雜動作的關鍵。2023 年《Journal of Neuroscience》的一項研究表示，大腦如何通過訓練快速「壓縮」和「解壓縮」動作資訊，最終將動作序列整合成一個流暢的過程。這種訓練過程使運動員能夠無需刻意思考，便能完美執行複雜動作。

肌肉記憶的形成依賴於大腦皮層神經元的網絡活動，這種神經編程能力也同樣適用於訓練有素的音樂家或舞蹈家。

預測能力：球場上的決策利器

運動員擁有卓越的預測能力，例如棒球擊球手能根據投手的動作，快速判斷球的速度與方向。2022 年發表於《Cerebral Cortex》的研究發現，當擊球手預測投手的投球軌跡時，大腦左腹側顳葉皮質的神經元活動會根據預測結果而改變。

這種高效的預測能力源來於運動員在比賽中，學會透過關聯視覺線索與物體運動軌跡的技能。研究還發現，潛水選手等專業運動員的大腦中與動態運動解讀相關的區域，如上顳溝（STS），比普通人更厚，這也反映了運動訓練對大腦結構的塑造。

平衡與空間感：身體控制的高峰

對體操選手來說，擁有非凡的平衡感與空間感知能力，兩者缺一不可，而這在科學上被稱為「本體感覺」（proprioception）。位於小腦的神經網絡讓運動員能迅速調整身體姿態，即使在空中失誤也能及時修正動作。

然而，當這套「安全網」失靈時，可能導致嚴重後果。如 2020 年東京奧運中，體操選手西蒙·拜爾斯（Simone Biles）因「扭轉失靈」而一度無法控制動作，凸顯了平衡能力在高風險運動中的重要性。

注意力與認知靈活性：多任務處理的關鍵

團隊運動要求運動員能快速在不同思維模式間切換，例如足球選手需在控球時預測對手動作並調整策略。2022 年《國際運動與運動心理學期刊》的一項研究顯示，運動員，特別是參與高強度間歇訓練的選手，擁有更強的認知靈活性和注意力分配能力。

研究也指出，這些能力的提升可能與長期訓練相關，但確切機制仍需進一步研究。

抗衰老的秘密：運動對老年大腦的保護

這些運動訓練對大腦的影響，可不是只有相關區域的提升。運動對大腦健康的影響，可能會持續一生。一個典型例子是加拿大田徑選手奧爾加·科特爾科（Olga Kotelko），她在 95 歲時仍保持驚人的腦部健康，其白質結構完好程度甚至接近比她年輕三十多歲的普通人。科學家認為，持續的運動訓練可能是她保持記憶力與認知敏銳的原因之一。

下一代的訓練策略：腦力與體力並重

隨著運動科學的不斷進步，科學家也開始呼籲教練更注重對年輕運動員的腦部訓練，例如提升記憶力與決策能力。西悉尼大學的運動科學家凱莉·斯蒂爾（Kylie Steel）指出，運動員的身體或許會訓練至極限，但在認知能力上仍擁有巨大的潛力提升。例如，足球訓練中可以鼓勵球員使用非慣用腳進行射門，以提升大腦靈活性，幫助他們在成年後更加出色地應對比賽挑戰。

近年研究讓我們重新認識了體育訓練對人體的深遠影響，運動改變的不僅是肌肉，還包括大腦。從視覺處理到肌肉記憶，再到抗衰老的腦部結構，透過運動與科學的結合，將為未來的運動員開啟全新可能性，也提醒我們，持續鍛煉不僅益於身體，也有助於大腦的健康。

摩托車事故後的幻覺

一九八九年十月，二十八歲的股票經紀人，姑且稱之為威爾（Will），發生了嚴重的摩托車意外。他腦部受到重創，陷入昏迷，雖然幾天後恢復意識，但他在醫院裡住了好幾個月，治療腦傷以及其他損傷引起的感染。

到了隔年一月，威爾的復原情況非常良好，已經可準備出院。他的身上有些問題永遠好不了，例如右腿行動困難以及喪失部分視覺。但是最困擾他的問題發生在他的腦袋裡：他相當確定自己已經死了。威爾的母親為了幫助兒子早日康復，帶他去南非度假。但南非的炎熱讓威爾相信這個地方就是（真正的）地獄，因此更加確定自己必定是個死人。母親難以置信地問他是怎麼死的，他說了幾個可能的死因。有可能是血液感染（這是治療初期的風險），也有可能是他之前打黃熱病疫苗之後的併發症。此外他也提出自己可能死於愛滋病，雖然他沒有感染 HIV 病毒或愛滋病的任何跡象。

有一種強烈的感覺纏上威爾，揮之不去─他覺得身旁所有東西都……這麼說好了……不是真的。車禍前熟悉的人和地方，他現在都不太認得，所以他愈發覺得自己住在一個奇怪又陌生的世界。連母親都不像真的母親。其實在南非度假的時候，威爾就曾這麼說過。他認為真正的母親在家裡睡覺，是她的靈魂陪伴他遊歷陰間。

喪失現實感：大腦如何捏造非理性的死亡解釋

四十六歲的茱莉亞（Julia）有嚴重的雙相情緒障礙症（bipolar disorder），入院時她相信自己的大腦和內臟都已消失。她覺得她早已不存在，只剩下一副空殼般的軀體。她的「自我」消失了，所以她（無論從哪個意義上看來都）是個死人。她不敢泡澡也不敢淋浴，因為怕自己空空如也的身體會滑進排水孔流走。

三十五歲的凱文（Kevin）憂鬱的情況愈來愈嚴重，幾個月之後，腦海中的念頭漸漸演變成妄想。一開始，他懷疑家人正在密謀要對付他。接著，他認為自己已經死了，也已經下地獄，只是身體仍在人間。現在這副身體是空殼，裡面一滴血液也沒有。為了證明自己的想法沒錯，他從岳母家的廚房裡拿了一把刀，反覆戳刺手臂。他的家人明智地叫了救護車，將他送進醫院。

科塔爾症候群患者的大腦顯然有問題。發病之前，通常發生過嚴重的神經系統事故（中風、腫瘤、腦傷等等），或出現精神疾病（憂鬱症、雙相情緒障礙症、思覺失調症等等）。不過這些情況導致科塔爾症候群仍屬少見，神經科學家尚未找到明確原因，可以解釋科塔爾症候群患者的大腦為何如此與眾不同。再加上每個患者的症狀都不太一樣，判斷起來更加困難。話雖如此，有些共同症狀或許能提供蛛絲馬跡，幫助我們了解這種症候群。

科塔爾症候群的患者經常說，他們身處的世界莫名其妙變得很陌生。多數人看到自己曾邂逅多次的人事物時，大腦都能點燃辨認的火花，但這件事不會發生在科塔爾症候群的患者身上。舉例來說，患者可能認得母親的臉，但就是莫名的感到陌生。她似乎缺乏某種無形──但重要的─個人特質，所以患者即使看到這個生命中最重要的人，卻無法產生預期中的的情感反應。

患者也可能會有疏離感，彷彿自己是這世界的旁觀者，而不是參與者。術語叫做人格解離（depersonalization）。此外，周遭的一切都散發超現實的氣氛，讓患者相信自己生活在擬真的夢境裡─這是一種叫做喪失現實感（derealization，亦稱失實症）的症狀。科塔爾症候群患者體驗到的陌生感、人格解離、喪失現實感，都會嚴重扭曲他們眼中的現實世界。不難想像這會讓大腦難以負荷。

大腦碰到如此矛盾的情況會拚命尋找原因。對大腦來說，能夠合理解釋各種生活事件是非常重要的。若找不到合理的解釋，世界很快就會變成無法預測、無法理解，最終變得無法忍受。因此為了清楚解釋所經歷的事情，大腦會無所不用其極。如果在經驗裡出現大腦難以合理解釋的元素，它會退而求其次：自己捏造合理的答案。

每個人的大腦都會這麼做，而且隨時隨地都在做，只是我們察覺不到。例如有研究發現，我們每天做的決定不計其數─從什麼時間吃點心，到要跟誰出去約會──但我們做這些決定時總是不假思索。我們好像大部分的時間都處於自動駕駛模式。可是每當有人問我們為什麼做這樣的決定時，大腦幾乎總能想出好答案來合理化我們的選擇。但有時候，它想出來的答案完全不合理。

有一項研究讓男女受試者看兩名女性的照片，請他們選出比較好看的那位。受試者做出決定之後，研究人員隨即將照片放在他們面前，要他們解釋為什麼選這個人。但受試者不知道的是，研究人員會偷偷調換照片（占比約二十％），要受試者解釋自己為什麼挑中這個（他們明明沒挑中的）人。大多數受試者都沒有識破研究人員的詭計。他們通常不會質疑照片上的人不是自己選的那個，而是當場想出合理的答案，說明為什麼覺得眼前照片上的人比較好看，例如「她看起來很辣」，或是「我覺得她比較有個性」（兩張照片差異甚大，所以受試者不是單純的認錯人）。

這種非刻意的捏造叫做虛談（confabulation），大腦做這件事的頻率比你以為的更高。虛談的原因可能有百百種，但這似乎是大腦遇到自己無法明確解釋的事件時，會使用的策略。神經科學家相信，科塔爾症候群患者的大腦也做了類似的事情。從這個角度來說，科塔爾症候群的起點，是前面提過的幾種狀況（例如創傷、腫瘤等等）導致大腦功能異常。

大腦合理性檢查機制失靈

大腦功能異常導致現實感喪失與人格解離，進而使患者覺得周遭的一切很陌生，欠缺他們預期中的「真實感」。於是患者的大腦努力理解這樣的經驗，瘋狂尋找合理的解釋。基於不明原因，科塔爾症候群患者容易把注意力轉向內在，認為如果外在經驗不對勁，毛病可能出在自己身上。

結果基於某些更加不明的原因，大腦找到的解釋是他們已經死了、正在腐爛、被邪靈附體，或其他稀奇古怪的、與存在有關的原因。這一連串環環相扣的假設聽起來有點誇張。畢竟，喪失現實感這樣的症狀沒那麼少見；很多人（某些估計高達七十五％）會有類似的─但非常短暫的─喪失現實感的經驗。但有這種經驗的人，幾乎都不會認為自己已經死了。

顯然，科塔爾症候群患者的大腦裡還發生了別的事情。神經科學家相信，或許是重要的合理性檢查機制（plausibility-checking mechanism）沒有發揮作用。大腦偶爾會錯誤解讀生活裡發生的事，但我們通常不會想出一個明顯不合理的解釋。

大腦似乎有一套用來評估邏輯的機制，確保我們的邏輯可以通過合理性的檢驗。在多數有過喪失現實感或人格解離等症狀的人身上，這套合理性檢查機制能使他們立刻否決「我感覺到自己脫離現實，是因為我已經死了」的想法；大腦認為這個提議很荒唐，很可能再也不會想起它。但是在科塔爾症候群的患者身上，這套合理性檢查機制顯然壞掉了。大腦將脫離現實的感覺歸因於他們已經死了，這個想法不知為何保留了下來，而大腦也認為這個解釋站得住腳。於是在其他人眼中絕對是妄想的念頭，成了他們深信不移的答案。

醫生在為科塔爾症候群患者（以及後面會介紹的另外幾種行為古怪的精神障礙患者）尋找腦部損傷時，經常發現腦傷位於右腦。神經科學家因此假設合理性檢查機制位於右腦。大腦分為兩半，叫做大腦半球（cerebral hemispheres）。左腦半球和右腦半球的劃分簡單有力，因為有一道裂縫將大腦一分為二。乍看之下，左右兩邊一模一樣，但受過訓練的神經科學家用肉眼就能看出兩者並非完全對稱。透過顯微鏡觀察，差異更加顯著。因此左腦與右腦的功能有差異或許不足為奇。

長期以來，一直有人拿這些差異做文章，用錯誤的方式來解讀左腦和右腦的不同，以偏概全又過於誇大。例如斬釘截鐵地說，有些人較常使用右腦，也就是「右腦人」，所以擅長創意思考，「左腦人」則比較有邏輯。這是大家耳熟能詳的觀念，但神經科學家認為這只是迷思。實際上，我們使用大腦時不會特別偏左或偏右，而是完整使用兩個半腦。不過有些功能（例如語言的某些能力）會比較依賴某一個大腦半球。所以科塔爾症候群與右腦損傷有關的假設，並非全然不可能。

但科塔爾症候群（可能也包括合理性檢查機制）與右腦的關聯性依然只是假設，只不過許多（但不是所有）神經科學家深入研究過的科塔爾症候群案例，都支持這項觀察結果。無論合理性檢查機制確切位於何處，但在推演患者如何發展出科塔爾症候群的通用模型中，這個假設的機制扮演著重要角色。首先，大腦功能異常造成疏離症狀，例如喪失現實感與人格解離。大腦出於習慣，會先試著為眼前的情況找答案。問題是，仔細檢查並淘汰不合理答案的能力也受損了，於是大腦只好捏造稀奇古怪的答案，告訴自己身體已經死了（或是邪靈附體、正在腐爛等等），而且不會因為這個答案不合理而淘汰它。

有人認為，這種階段性的妄想形成過程也適用於另一些妄想症。這些妄想症的症狀也很古怪，不亞於科塔爾症候群。

——本文摘自《大腦獵奇偵探社：狼人、截肢癖、多重人格到集體中邪，100個讓你洞察人性的不思議腦科學案例》，2024 年 7 月，行路出版，未經同意請勿轉載。

• 作者： 傑克．路易斯（Jack Lewis）
• 譯者： 鄧子衿

網路色情成癮

在本章的最後，我們會從兩個角度探討色情內容可能造成的傷害，它會讓人犯下色欲之罪：過度觀看會對腦部功能造成衝擊，而且也會對文化常規帶來不良影響。

青少年男孩看了太多色情內容會怎麼樣？最好的歸納總結，可能來自於義大利男性生殖醫學與性醫學學會（Italian Society of Andrology and Sexual Medicine）會長：卡羅．佛斯塔（Carlo Foresta）。他檢閱了大量關於青少年男孩如何利用色情內容，以及他們真實生活中性經驗的調查，歸納出的結果是接觸頻率愈密集，就愈容易發生性功能障礙。一開始的時候，色情網站帶來的性興奮感會比往常少，然後慢慢造成性欲降低，最後的結果是無法勃起。

它如何影響大腦

瘋狂觀看色情影片會造成這些行為上的變化，原因在於這麼做影響了腹側紋狀體對能造成性刺激之人事物的反應，同時受到改變的還有腦部對其他可帶來報償的刺激的反應。如果要正確了解腹側紋狀體受刺激而產生的反應是怎麼被削弱的，我們先要退回一步，看看它正常的反應本來是怎樣。

腦部造影研究指出，人類腹側紋狀體的反應要比其他哺乳動物更精細。如果在掃描器中的人看到了有吸引力的臉孔，腹側紋狀體產生的反應要比看到沒有吸引力臉孔強烈，也就表示前者的魅力要大於後者。微笑的表情在腹側紋狀體所引起的「預期報償」（predicted reward）反應，要大於面無表情。如果符合受試者所偏好的性別、有吸引力的裸體，同時再搭配上微笑，那麼觀看者的腹側紋狀體的反應會更強烈，表示腦部預期到的報償又更增加了。腹側紋狀體活躍程度的差異，說明了人們偏好有吸引力且面部微笑的裸體，勝於有吸引力的微笑，而這兩者又勝於不帶微笑的表情。這些偏好就反映在腹側紋狀體反應的高低差別，而且也影響了我們的決定。

腹側紋狀體神經元的神經纖維會伸到內側額葉眼眶皮質。科學家最初認為內側額葉眼眶皮質參與了決策的過程，因腦部受傷致使這個腦區受到影響的人，往往難以做出選擇。他們很容易在原地兜圈子，沒有辦法下最後的決心，這是由於內側額葉眼眶皮質正常運作時，能夠把來自腹側紋狀體的預估報償值和其他的有關因素一起納入考量（下一章會再敘其他內容）。那些因素包括了目前的優先事項、最近發生的事情、可用的時間長短、現在的情緒、今天之後的計畫、周遭環境的現況等。腹側紋狀體與內側額葉眼眶皮質會幫助我們決定可選擇的食物和色情影片對當下而言的價值，並且會把眼前的狀況納入考量，好做出可能從中得到最多報償及愉悅感的決定。

為何越來越｢重口味」?

最近，科學界研究了色情內容成癮者因過量觀賞而造成的行為改變，相關的證據便借鑒了藥物成癮和網路成癮等研究的文獻。每天固定觀看露骨色情影片的人，腦中會出現大量多巴胺，科學家認為這會使調節機制得要試著保持系統的平衡。在報償迴路受到過度刺激的狀況下，身體會分泌鴉片類胜肽代腦（dynorphin），好抑制多巴胺的釋放。而多巴胺在報償系統中的影響力下降，就減少了之前帶來報償的刺激所引發的反應強度，結果便是對愉悅感的敏感度下降。這樣一來，除了非色情刺激所帶來的愉悅感也隨之減少之外，報償迴路對色情影像的反應還會變得不敏銳；用卡羅．佛斯塔博士的話來說，就是「色情網站開始刺激不了觀看者。」最早能讓人獲致所追求之愉悅感的色情內容失效，無法引起並維持性興奮感，所以看色情影片的人會開始點選各種不同類型的影片，直到某一種「有效」為止。其中對他們「有效」的，大部分都含有不尋常或是訴求震撼的內容，以此加強刺激已趨於遲鈍的愉悅反應。第一眼看會讓人反感的色情影片類型，到頭來會變成他們看了唯一仍有反應的類型。

不論是青少年還是成人，若是一連幾個月每天看色情影片，那就像是不經意訓練腦部只對超乎尋常的刺激產生性反應。「超乎尋常」的意思是比尋常生活中所能遇到的更大、更顯眼、更震撼的事物。可能是有巨大陰莖的影片，由豐臀巨乳女性演出的色情片段，以上種種雖然在色情影片中屬於正常，但絕大多數人在日常生活中不可能遇得到。不過稍後我還會再談，有初步的證據顯示這樣的看法正在改變。

有人把上述現象連結到諾貝爾獎得主尼可拉斯．丁伯根（Nikolaas Tinbergen）的黑脊鷗（herring gull）研究。他觀察的黑脊鷗也學會了偏好超乎尋常的人為刺激，而較不喜愛真實事物。他在研究中用到了比正常鳥蛋還要大、色彩更鮮豔的人工蛋。那些黑脊鷗通常會坐在更大或更鮮豔的蛋上面孵，而不是選擇裡面有自己後代的正常鳥蛋。這是科學界首度有人指出生物對超乎尋常的人工選項，喜好程度更勝於自然界的生物原始版本。

網路色情影片成癮和丁伯根教授的黑脊鷗最後都發展出喜好偽造物更勝真實事物的傾向，這是最讓人擔憂之處。黑脊鷗想要去孵熟石膏做成的卵，這也表示自己的卵遭到拋棄，不會孵化。網路色情影片成癮導致的問題，是把本來可以用在真正的性生活上的時間、精力與意圖放錯了地方，縱使有真正的性生活，看色情影片的習慣也會嚴重影響他們在床笫之間的表現。雖然本來看起來可能只是一些無害的樂趣，但是長期下來，這顯然對建立有意義伴侶關係的能力有不良影響，會讓人與人疏離而非靠得更近。對於人類發展關係中的親密感而言，性是非常重要的，而且長期關係裡也不是只有性愛而已。對每個人來說，最好是要注意觀看色情影片的量，並且也要注意不讓自己的性偏好失去控制。