玩比特幣、NFT前必聽的初階課！從「程式教育」掌握數位時代新方向 feat. 航宇程式教育學苑紀凡老師【科科聊聊 EP75】

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

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。

這世代的年輕孩子，隨便一位都比我們大人更精熟網路及數位裝置的操作；但面對網路上無所不在的陷阱，腦袋並沒有因此進化得更靈光。

當你以為壞人都藏在社區附近的陰暗角落時，專家正在警告，潛藏在虛擬世界中的詐騙與剝削，才是你真正該提防的。

網路陷阱：誘騙、色情與性剝削

孩子是如何上鉤的？

先來聽聽宇岩的故事吧！

宇岩是個國二男生，在班上成績中上，行為大致循規蹈矩。和大部分的同學一樣，每天會上網玩一下線上遊戲。他在線上遊戲中，認識了一位網友小芸。因為幾次合作很有默契，小芸主動提議互相加 line，以方便聯繫。

日後，小芸與宇岩就常在 line 上聊天，一開始是聊些與遊戲攻略有關的事，後來，聊及生活中的瑣事。小芸說，她是個高中生，功課壓力大，父母工作忙碌，不太關心她，她常覺得很寂寞。她覺得能和宇岩聊天很開心，希望宇岩當她的男朋友。

有一次，小芸問宇岩有沒有看過女生自慰，宇岩覺得不太對勁，但心中莫名興奮。後來，小芸時常提起一些性方面的話題，也開始傳一些露骨的畫面給宇岩，說是自己胸部、臀部等私密部位的照片。小芸問宇岩想看更多嗎？宇岩當然想！小芸要宇岩也傳張自己裸露生殖器官的照片過去，才要讓宇岩看更多。宇岩不疑有他，既然是男女朋友，應該沒關係，於是照辦了。

後來，小芸好幾次要求宇岩幫她買遊戲點數，但宇岩說自己身上沒那麼多錢。小芸卻生氣地抱怨宇岩一點都不在乎她，宇岩只好偷拿父母的錢。幾次之後，宇岩感到很不安，鄭重地拒絕小芸的要求，但她卻說：「別忘了，我手上有你的裸照喔！」

宇岩這才意識到，對方也許一開始，就不懷好意。事到如今只好硬著頭皮，向父母全盤說出這些事情，請父母出面解決。

如果宇岩沒有向大人求助，接下來會發生什麼事呢？

那位名為小芸的高中生網友，肯定會對他糾纏不已，繼續索討更多的金錢，進而要求他交出帳號密碼、家人的個資，或者出賣朋友來「抓交替」。如果宇岩不從，就威脅公開裸照，讓他的聲譽不保，宇岩只能任對方予取予求。

網路誘騙的方式推陳出新，大多都是利用人性的好奇、貪婪或恐懼心態，取得受害者的個資或私密影像，進而抓住把柄，再藉此要脅，逼你就範。詐騙者常是亂槍打鳥，在各種有聊天功能的網路平臺上隨意搭訕，利用兒童或青少年的好奇、同情心或想結交朋友的渴望，逐漸取得信任，再讓你一步一步地走進預先設好的圈套中。

二○二○年南韓媒體披露震驚社會的「N 號房事件」，主嫌在網路上經營類似聊天室的「房間」，每個「房間」都有編號。會員付費後，依照付費多寡，可以進到不同房間裡觀看女性裸露的不雅影像。房間裡的主角有許多是兒童或青少年，影片內容包含了性侵、性虐待等不堪入目的情節，甚至有的以直播的形式供會員觀賞。

這起駭人聽聞的性剝削事件，其實已經持續了數年之久，受害少女不計其數，凸顯了網路色情與誘騙氾濫的問題。究竟，這些不幸的孩子，是怎麼落入魔爪的呢？主嫌利用涉世未深的少女想快速賺錢的渴望，在網路上發布高薪兼職廣告，吸引許多有金錢需求的少女；主嫌再進一步要求他們提供個人資料或隱私裸照。如此，主嫌等於握有被害者的把柄了，便進一步要求少女錄下更多不雅影片，甚至約出來予以性侵。被害少女大多擔心自己的名譽不保，不敢不從，只能任憑主嫌擺布。事後有受害者向媒體表示，當時以為只要提供清涼照片，就能獲取大筆金錢，或者，以為只是單純的援交，沒想到，卻落到這般下場。

以網路做為誘騙或性剝削工具的事件在國內也時有所聞。不久之前，有位十四歲少女，在網路上認識三十一歲犯嫌。犯嫌以少女才華洋溢，想栽培她發展演藝事業為理由，哄騙少女離家，再把她囚禁於事先打造的夾層密室中。幸好警方快速偵破此案，少女得以平安返家。後來得知犯嫌專挑家境清寒的未成年少女下手，利用少女懵懂無知且一心致富的心態，誘騙上鉤。

復仇式色情

另一個值得關注的網路安全問題，是「復仇式色情」，常發生在情侶之間。

舉個常見的校園案例，小華與小明在學校社團中認識並交往，也常在校園中大方放閃。過一陣子，傳出兩人分手的消息。隔天，全校議論紛紛，原來，小華的私密影片被放到網路上瘋傳。才一個晚上，幾乎全校同學都看過這段影片，連別的學校的學生都知道這件事。

後來，學校調查得知，是小明不滿小華提出分手，心有不甘，便決定在網路上公開小華之前傳來的私密影片，以及兩人親熱時的影像。他決定來個玉石俱焚，做為報復。小華因此心理嚴重受創，她的世界在一夕之間崩解。一方面，光想到不計其數的同學正看著自己的身體品頭論足，覺得快要崩潰了。後來，又聽到同學的閒言閒語：「誰叫她當初要拍這些影片？」「是她自己活該！」「她就自己犯賤呀！」之類的話語，又是二度傷害。

我們確實很少考慮到以數位形式保存的資料，不論是聲音、圖片或影片，是如此容易被複製並散播，一旦放到網路上，就全面失控了。熱戀中的情侶，愛得死去活來，恨不得把自己的一切，毫無保留地獻給對方。萬萬沒想到分手後，那些當初「愛的證明」，竟成了對方遂行報復的武器。

保護個人資訊安全

我們不希望這樣的事件再度發生，但類似事件卻層出不窮。

為了避免孩子成為下一個受害者，建議家長可以善加利用這類新聞事件，與孩子討論網路安全與自我保護的話題。你需要明確地讓孩子知道一個觀念：「網路上是沒有祕密的」，所有的隱私都有被公開的可能，不只不該把私密資料放在網路上，更不可以告知任何人，包括信任的好朋友也是。

你或許可以這麼做，來保護孩子的個人資料與人身安全：

（一）如果可以的話，在孩子法定成年前，由你代為管理孩子的任何網路帳號。若孩子要新增或修改帳號內容，都需經過你的同意或由你代為操作。同時，定期為孩子更改帳戶密碼，避免遭駭。

（二）確保孩子接觸的網路內容符合年齡分級，盡可能不讓孩子接觸到風險性高或隱私控管不佳的網站。就算是一些常見的官方網站，若孩子需要輸入個人資料（姓名、身分證字號、住址、電話等）前，都需經過你的審核並同意。

（三）監督孩子的網路動態與行為。年紀較小的孩子，你需要知道他每次上網的內容，而大一點的孩子，你可以給予多一點的信任，但若察覺孩子出現任何異樣，仍該立即檢查帳戶，了解他在網路上是否惹上麻煩了。

（四）要求孩子養成「登出」的習慣。不論是在家中或使用外面的公用電腦，使用完畢一定要記得「登出」。要求孩子將「下次自動登入」的選項取消勾選，並選擇不讓瀏覽器存取帳戶資訊。

（五）時常提醒孩子，謹慎提防在網路上遇到的任何人，陌生人或認識的朋友師長亦然。告訴孩子，如果與網友互動時有任何不舒服，請相信自己的直覺，立刻終止互動，並向大人求助。請讓孩子知道你會幫助他，而不會責備他。

（六）提醒孩子「天下沒有那麼好的事！」如果有什麼好運、機會或財富從天而降，宣稱能輕鬆致富或讓你飛黃騰達，通常有詐，應立刻提高警覺。

（七）若有發現任何涉及色情、誘騙或性剝削的網站，請向相關單位檢舉或通報。臺灣展翅協會長期關注兒少上網安全問題，你可以進入其建置的「Web547」網站中檢舉不法網站或不當資訊。

至於，如何防範「復仇式色情」呢？

最簡單的方式，不是別把私密影像傳給對方，而是，根本不要拍下這類影像，連留著自己欣賞，都盡可能避免。再重申一次，所有以數位形式保存的內容，都能輕易被複製與流傳。不過，對方可能會因此抱怨：「不傳給我看，就是不夠愛我。」請教導孩子如何回應伴侶的情感勒索：「我認為，我們之間的愛情，不需要透過這種方式來證明。如果你愛我的話，請你尊重我。」 讓孩子知道，以尊重為前提的親密關係，才是健康的。如果對方仍死纏爛打，那麼，或許該認真考慮，是否還要繼續這段關係了。這是情感教育的一部分，而情感教育的核心，就是尊重自己與尊重他人。

——本文摘自《脫癮而出不迷網》，2022 年 1 月，圓神出版，未經同意請勿轉載。