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強大卻脆弱的白玫瑰「蘇媽媽」?——由《華燈初上》看高敏感人格

雞湯來了
・2022/04/06 ・3258字 ・閱讀時間約 6 分鐘

  • 文/雞湯來了實習生蔡加柔
  • 校稿/雞湯來了陳世芃、張芷晴
  • 製圖/雞湯來了特約美術黃珮甄
  • 編輯/雞湯來了蕭子喬 

「白玫瑰是蘇最喜歡的花,就像她這個人一樣,總是給大家既高貴又溫柔的形象。」
羅雨儂是如此回憶蘇慶儀的,然而白玫瑰同時也脆弱細膩又處處帶刺。

電視劇《華燈初上》從蘇慶儀(蘇媽媽)身亡的謎團展開,更在第二季留下兩大謎題:為何處事老練的她卻處處遭人反感?為何情同姊妹的雨儂是她憎恨的對象?

若我們聚焦於蘇慶儀的角色性格,是否能從理論的角度發掘一些蛛絲馬跡,試圖更深入理解這個角色的性格養成,與她的成長經驗具有多少關聯?

蘇為何帶刺?在細節處分辨「敏感」vs「鈍感」人格

根據研究顯示,世界上幾乎每五人便有一人具有「高敏感」的特質,大概占了總人口的15-20%。
-美國心理學家Elaine N. Aron

「高敏感」為美國心理學家艾融博士(Aron)於1996年提出的概念,形容情感較為細膩、容易感到焦慮,卻又事事考慮周全的人格。這樣的性格無關乎好壞,且不只限於性格內向的族群。特別重要的是,這並非一種疾病,而就如「特質」展現因人而異。幾乎都是與生俱來的,儘管部分學者認為也可能是受到成長環境的後天影響。 

台灣學者進一步研究,通常女性對於社交環境中的負面評價更為敏感,同時華人群體文化也加深了高敏感族的壓力。《華燈初上》裡的蘇慶儀便是鮮明的高敏感人格例子,以下便以「蘇」在劇中的表現認識「敏感型人格4大常見特性」。

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線上測驗|高敏感族自我檢測量表(HSP)
*測驗結果無法完整詮釋受測者所有性格,當下的心情也會影響到結果僅供參考。

透視「蘇」的內心-常見的敏感型人格4大特質

在更深入的研究之後,艾融博士進一步統整出敏感型人格DOSE的4大特質,以詮釋何謂高敏感,然而需要注意的是,下列特質僅是研究中高敏感族常的表現,有符合下列特性也不一定就是高敏感族喔!

特質1|深度處理事情 Depth of processing

蘇慶儀總是負責日式酒店「光」的所有帳務確認,在每晚最後一個離開,客人鬧事時也總能大事化小、小事化了。蘿絲媽媽也曾提到,自己很少看帳,因為蘇總是能做得很好。

通常與高敏感的人共事,都能體會到他們優異的工作能力。高敏感族時常思考,讓他們對周遭的觀察更加透徹、想法更加成熟。因此他們多具有處理複雜問題、理解超齡詞彙的能力。總而言之,超前部署、同時思考多層面問題,都是高敏感族的特性之一,並非是優柔寡斷的表現。蘇的妥貼、蘇的細膩,正是她在「光」日式酒店受歡迎的原因。

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圖/《華燈初上》

特質2|容易受到刺激  Overstimulation

蘇將細膩的情感投注於琴棋書畫,樣樣精通,是劇中的大才女。「借來的書,無論如何一定要還,因為不是你的,是借的,你是我借的,是嗎?」蘇慶儀從江瀚的行為便能判斷出,他並不愛她,便以最初相遇的場景比喻,委婉道出。最終在生日會瞥見羅雨儂與江瀚兩人合唱時,失手將酒杯摔碎。

由於高敏感族生心理感受都特別細緻,因此更容易接收外界的雜訊:像是物理上的光線、噪音與天氣等;又或是心理上旁人的情緒、外界的壓力,害怕給別人添麻煩、擔心表現不夠好,都是高敏感族感到不適的原因。然而這也反映出他們注重生活細節,對於生活品質追求的動力。蘇的細膩使她受人喜愛,但也正是利刃割著她的內心,羅雨儂、江瀚……旁人的一舉一動,都使她心在滴血。

圖/《華燈初上》

特質3|情緒起伏較大 Emotional Reactivity and Empathy

「死了好,真的死得成那就最好了。死掉的那一個就是永遠,因為挽回不來,死掉的就塵封在回憶裡,而回憶放得越久越美,時不時來戳妳一下,讓妳忍不住想念。」「殺了我好,殺了我,你是不是就會永遠記得我」,蘇慶儀在受到情感刺激時,明顯地都會異常激動。

由於高敏感族對各種情緒的觸發都高於常人,日常生活中可能愛哭、害怕驚喜、容易驚嚇,或對事情有較大的反應。然而,這樣的特質並只有負面,因為他們會是很棒的心事傾聽者、或是貼心的夥伴。一如蘇一直是羅雨儂的好閨蜜,事業好夥伴,能夠傾聽她的大小事,卻很少是主動分享心事的那個人。

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圖/《華燈初上》

特質4|察覺細微變化 Sensing the Subtle

蘇慶儀對於麥克風的音準與雜音、小姐們吵鬧的談笑聲、酒香的味覺辨別都是角色中,最為敏銳且出色的。

這或許也是另類的技能,對於生活的觀察與敏銳度,使得高敏感族更容易察覺細小的變化,尤其是知覺上的感受,例如口感上的不同、數字財報的數據有錯誤、音準有偏差等等,因人而異。然而,由於長時間的高度集中與壓力,也導致他們更容易感到疲憊。蘇對細微之處的敏感,使她將「光」經營得優雅高貴,來到日式酒店的客人總能得到心靈上的釋放。

圖/《華燈初上》

如何和身邊的「蘇」共處?-敏感可以是一種天賦

隨著劇情推進,我們能察覺蘇慶儀的敏感,有一部分源自於成長經驗帶來的影響。若我們能回到蘇的過去,或是你我身邊便有相似於蘇的高敏感者,可以如何與之共處,避免敏感的「天賦」變質成「絆腳石」呢?以下統整多篇研究,提出以下4大方法:

  • 方法1|理解你我,設立關係界線
    「高敏感」一詞出現之前,敏感族時常被人誤會為膽小、內向、神經質,然而當我們能夠理解這些特質大部分是天生,且與過往經歷有關,導致他們對於事務處理都會更為謹慎小心;並轉而看到他們的優勢、不踏足他們對外設立的保護線,都會是與他們共事的方式。
  • 方法2|進行溝通,區分對話層次
    與他們交談時,可以針對討論的事件,區分出需要的是「淺層對話」,還是需要「深度交流」,方便互相以最適當的狀態進行對話。例如提前告知「對事不對人」、「這件事主要是想討論…的部分」,避免參雜過多的雜訊與超出適當的情緒運轉。
  • 方法3|適度休息,訂下停損按鈕
    美國人類發展學教授阿札巴(Marwa Azab)曾指出,適度休息對於高敏感族群是必要的。由於他們情緒或感知的接收,就像是密度更大的篩子,因此更容易壓力與情感超載,所以若能雙方訂下一個進度停損點,像是時間性的(半小時結束)、內容性的(到…部分結束),或底線性的(不進行人身攻擊)等等,都會是更有效率也彼此舒適的方法。
  • 方法4|保護彼此,釐清雙方立場
    互動過程中,不只對於高敏感族,我們也需要時時注意自己的狀態,不需完全陷溺於當下的情境裡。不必過度注意高敏感族的情緒,導致事事退讓、委曲求全,還是需要進行有效對話,在彼此都感到舒適的前提達成共識,才是長久的共處之道!
  • 謝雅竹(2020)。高敏感族於人際互動經驗中的心理歷程探究:第二波正向心理學觀點。國立臺北教育大學心理與諮商學系未出版碩士論文,台北市。
  • 呂盈璇譯(2017)。高敏感是種天賦:肯定自己的獨特,感受更多、想像更多、創造更多(原作者:Ilse,Sand長沼睦雄)。台北市,三采文化。
  • 蕭雲菁譯(2018)。開啟高敏感孩子天賦:兒童精神科醫師給高敏感兒家長的41個養育、照顧、陪伴提案(原作者:長沼睦雄)。台北市,三采。
  • Homberg, J.R., Schubert, D. Asan, E. & Aron, E.N. (2016). Sensory porcessing sensitivity and serotonin gene variance: Insights into mechanisms shaping environmental sensitivity. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 71, 472-483.
  • Aron, E.N., Aron, A., Jagiellowicz, J., 2012. Sensory processing sensitivity: a review in the light of the evolution of biological responsivity. Pers. Soc. Psychol. Rev.16 (3), 262–282.

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雞湯來了
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為機器人換上「物理大腦」:一場終結AI數位囚禁的革命
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/09/03 ・5732字 ・閱讀時間約 11 分鐘

本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行

我們都看過那種影片,對吧?網路上從不缺乏讓人驚嘆的機器人表演:數十台人形機器人像軍隊一樣整齊劃一地耍雜技 ,或是波士頓動力的機器狗,用一種幾乎違反物理定律的姿態後空翻、玩跑酷 。每一次,社群媒體總會掀起一陣「未來已來」、「人類要被取代了」的驚呼 。

但當你關掉螢幕,看看四周,一個巨大的落差感就來了:說好的機器人呢?為什麼大街上沒有他們的身影,為什麼我家連一件衣服都還沒人幫我摺?

這份存在於數位螢幕與物理現實之間的巨大鴻溝,源於一個根本性的矛盾:當代AI在數位世界裡聰明絕頂,卻在物理世界中笨拙不堪。它可以寫詩、可以畫畫,但它沒辦法為你端一杯水。

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這個矛盾,在我們常見的兩種機器人展示中體現得淋漓盡致。第一種,是動作精準、甚至會跳舞的類型,這本質上是一場由工程師預先寫好劇本的「戲」,機器人對它所處的世界一無所知 。第二種,則是嘗試執行日常任務(如開冰箱、拿蘋果)的類型,但其動作緩慢不穩,彷彿正在復健的病人 。

這兩種極端的對比,恰恰點出了機器人技術的真正瓶頸:它們的「大腦」還不夠強大,無法即時處理與學習真實世界的突發狀況 。

這也引出了本文試圖探索的核心問題:新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦,真的能終結機器人的「復健時代」,開啟一個它們能真正理解、並與我們共同生活的全新紀元嗎?

新一代AI晶片NVIDIA® Jetson Thor™ ,這顆號稱能驅動「物理AI」的超級大腦 / 圖片來源:研華科技

為何我們看到的機器人,總像在演戲或復健?

那我們怎麼理解這個看似矛盾的現象?為什麼有些機器人靈活得像舞者,有些卻笨拙得像病人?答案,就藏在它們的「大腦」運作方式裡。

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那些動作極其精準、甚至會後空翻的機器人,秀的其實是卓越的硬體性能——關節、馬達、減速器的完美配合。但它的本質,是一場由工程師預先寫好劇本的舞台劇 。每一個角度、每一分力道,都是事先算好的,機器人本身並不知道自己為何要這麼做,它只是在「執行」指令,而不是在「理解」環境。

而另一種,那個開冰箱慢吞吞的機器人,雖然看起來笨,卻是在做一件革命性的事:它正在試圖由 AI 驅動,真正開始「理解」這個世界 。它在學習什麼是冰箱、什麼是蘋果、以及如何控制自己的力量才能順利拿起它。這個過程之所以緩慢,正是因為過去驅動它的「大腦」,也就是 AI 晶片的算力還不夠強,無法即時處理與學習現實世界中無窮的變數 。

這就像教一個小孩走路,你可以抱著他,幫他擺動雙腿,看起來走得又快又穩,但那不是他自己在走。真正的學習,是他自己搖搖晃晃、不斷跌倒、然後慢慢找到平衡的過程。過去的機器人,大多是前者;而我們真正期待的,是後者。

所以,問題的核心浮現了:我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好?

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我們需要為機器人裝上一個強大的大腦!但這個大腦,為什麼不能像ChatGPT一樣,放在遙遠的雲端伺服器上就好? / 圖片來源:shutterstock

機器人的大腦,為什麼不能放在雲端?

聽起來好像很合理,對吧?把所有複雜的運算都交給雲端最強大的伺服器,機器人本身只要負責接收指令就好了。但……真的嗎?

想像一下,如果你的大腦在雲端,你看到一個球朝你飛過來,視覺訊號要先上傳到雲端,雲端分析完,再把「快閃開」的指令傳回你的身體。這中間只要有零點幾秒的網路延遲,你大概就已經鼻青臉腫了。

現實世界的互動,需要的是「即時反應」。任何網路延遲,在物理世界中都可能造成無法彌補的失誤 。因此,運算必須在機器人本體上完成,這就是「邊緣 AI」(Edge AI)的核心概念 。而 NVIDIA  Jetson 平台,正是為了解決這種在裝置端進行高運算、又要兼顧低功耗的需求,而誕生的關鍵解決方案 。

NVIDIA Jetson 就像一個緊湊、節能卻效能強大的微型電腦,專為在各種裝置上運行 AI 任務設計 。回顧它的演進,早期的 Jetson 系統主要用於視覺辨識搭配AI推論,像是車牌辨識、工廠瑕疵檢測,或者在相機裡分辨貓狗,扮演著「眼睛」的角色,看得懂眼前的事物 。但隨著算力提升,NVIDIA Jetson 的角色也逐漸從單純的「眼睛」,演化為能夠控制手腳的「大腦」,開始驅動更複雜的自主機器,無論是地上跑的、天上飛的,都將NVIDIA Jetson 視為核心運算中樞 。

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但再強大的晶片,如果沒有能適應現場環境的「容器」,也無法真正落地。這正是研華(Advantech)的角色,我們將 NVIDIA Jetson 平台整合進各式工業級主機與邊緣運算設備,確保它能在高熱、灰塵、潮濕或震動的現場穩定運行,滿足從工廠到農場到礦場、從公車到貨車到貨輪等各種使用環境。換句話說,NVIDIA 提供「大腦」,而研華則是讓這顆大腦能在真實世界中呼吸的「生命支持系統」。

這個平台聽起來很工業、很遙遠,但它其實早就以一種你意想不到的方式,進入了我們的生活。

從Switch到雞蛋分揀員,NVIDIA Jetson如何悄悄改變世界?

如果我告訴你,第一代的任天堂Switch遊戲機與Jetson有相同血緣,你會不會很驚訝?它的核心處理器X1晶片,與Jetson TX1模組共享相同架構。這款遊戲機對高效能運算和低功耗的嚴苛要求,正好與 Jetson 的設計理念不謀而合 。

而在更專業的領域,研華透過 NVIDIA Jetson 更是解決了許多真實世界的難題 。例如

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  • 在北美,有客戶利用 AI 進行雞蛋品質檢測,研華的工業電腦搭載NVIDIA Jetson 模組與相機介面,能精準辨識並挑出髒污、雙黃蛋到血蛋 
  • 在日本,為避免鏟雪車在移動時發生意外,導入了環繞視覺系統,當 AI 偵測到周圍有人時便會立刻停止 ;
  • 在水資源珍貴的以色列,研華的邊緣運算平台搭載NVIDIA Jetson模組置入無人機內,24 小時在果園巡航,一旦發現成熟的果實就直接凌空採摘,實現了「無落果」的終極目標 。

這些應用,代表著 NVIDIA Jetson Orin™ 世代的成功,它讓「自動化」設備變得更聰明 。然而,隨著大型語言模型(LLM)的浪潮來襲,人們的期待也從「自動化」轉向了「自主化」 。我們希望機器人不僅能執行命令,更能理解、推理。

Orin世代的算力在執行人形機器人AI推論時的效能約為每秒5到10次的推論頻率,若要機器人更快速完成動作,需要更強大的算力。業界迫切需要一個更強大的大腦。這也引出了一個革命性的問題:AI到底該如何學會「動手」,而不只是「動口」?

革命性的一步:AI如何學會「動手」而不只是「動口」?

面對 Orin 世代的瓶頸,NVIDIA 給出的答案,不是溫和升級,而是一次徹底的世代跨越— NVIDIA Jetson Thor 。這款基於最新 Blackwell 架構的新模組,峰值性能是前代的 7.5 倍,記憶體也翻倍 。如此巨大的效能提升,目標只有一個:將過去只能在雲端資料中心運行的、以 Transformer 為基礎的大型 AI 模型,成功部署到終端的機器上 。

NVIDIA Jetson Thor 的誕生,將驅動機器人控制典範的根本轉變。這要從 AI 模型的演進說起:

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  1. 第一階段是 LLM(Large Language Model,大型語言模型):
    我們最熟悉的 ChatGPT 就屬此類,它接收文字、輸出文字,實現了流暢的人機對話 。
  2. 第二階段是 VLM(Vision-Language Model,視覺語言模型):
    AI 學會了看,可以上傳圖片,它能用文字描述所見之物,但輸出結果仍然是給人類看的自然語言 。
  3. 第三階段則是 VLA(Vision-Language-Action Model,視覺語言行動模型):
    這是革命性的一步。VLA 模型的輸出不再是文字,而是「行動指令(Action Token)」 。它能將視覺與語言的理解,直接轉化為控制機器人關節力矩、速度等物理行為的具體參數 。

這就是關鍵! 過去以NVIDIA Jetson Orin™作為大腦的機器人,僅能以有限的速度運行VLA模型。而由 VLA 模型驅動,讓 AI 能夠感知、理解並直接與物理世界互動的全新形態,正是「物理 AI」(Physical AI)的開端 。NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 。

NVIDIA Jetson Thor 的強大算力,就是為了滿足物理 AI 的嚴苛需求而生,要讓機器人擺脫「復健」,迎來真正自主、流暢的行動時代 / 圖片來源:研華科技

其中,物理 AI 強調的 vision to action,就需要研華設計對應的硬體來實現;譬如視覺可能來自於一般相機、深度相機、紅外線相機甚至光達,你的系統就要有對應的介面來整合視覺;你也會需要控制介面去控制馬達伸長手臂或控制夾具拿取物品;你也要有 WIFI、4G 或 5G 來傳輸資料或和別的 AI 溝通,這些都需要具體化到一個系統上,這個系統的集大成就是機器人。

好,我們有了史上最強的大腦。但一個再聰明的大腦,也需要一副強韌的身體。而這副身體,為什麼非得是「人形」?這不是一種很沒效率的執念嗎?

為什麼機器人非得是「人形」?這不是一種低效的執念嗎?

這是我一直在思考的問題。為什麼業界的主流目標,是充滿挑戰的「人形」機器人?為何不設計成效率更高的輪式,或是功能更多元的章魚型態?

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答案,簡單到令人無法反駁:因為我們所處的世界,是徹底為人形生物所打造的。

從樓梯的階高、門把的設計,到桌椅的高度,無一不是為了適應人類的雙足、雙手與身高而存在 。對 AI 而言,採用人形的軀體,意味著它能用與我們最相似的視角與方式去感知和學習這個世界,進而最快地理解並融入人類環境 。這背後的邏輯是,與其讓 AI 去適應千奇百怪的非人形設計,不如讓它直接採用這個已經被數千年人類文明「驗證」過的最優解 。

這也區分了「通用型 AI 人形機器人」與「專用型 AI 工業自動化設備」的本質不同 。後者像高度特化的工具,產線上的機械手臂能高效重複鎖螺絲,但它無法處理安裝柔軟水管這種預設外的任務 。而通用型人形機器人的目標,是成為一個「多面手」,它能在廣泛學習後,理解物理世界的運作規律 。理論上,今天它在產線上組裝伺服器,明天就能在廚房裡學會煮菜 。

人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態 / 圖片來源:shutterstock

但要讓一個「多面手」真正活起來,光有骨架還不夠。它必須同時擁有強大的大腦平台與遍布全身的感知神經,才能理解並回應外在環境。人形機器人的手、腳、眼睛、甚至背部,都需要大量感測器去理解環境就像神經末梢一樣,隨時傳回方位、力量與外界狀態。但這些訊號若沒有通過一個穩定的「大腦平台」,就無法匯聚成有意義的行動。

這正是研華的角色:我們不僅把 NVIDIA Jetson Thor 這顆核心晶片包載在工業級電腦中,讓它成為能真正思考與反應的「完整大腦」,同時也提供神經系統的骨幹,將感測器、I/O 介面與通訊模組可靠地連結起來,把訊號傳導進大腦。你或許看不見研華的存在,但它實際上遍布在機器人全身,像隱藏在皮膚之下的神經網絡,讓整個身體真正活過來。

但有了大腦、有了身體,接下來的挑戰是「教育」。你要怎麼教一個物理 AI?總不能讓它在現實世界裡一直摔跤,把一台幾百萬的機器人摔壞吧?

打造一個「精神時光屋」,AI的學習速度能有多快?

這個問題非常關鍵。大型語言模型可以閱讀網際網路上浩瀚的文本資料,但物理世界中用於訓練的互動資料卻極其稀缺,而且在現實中反覆試錯的成本與風險實在太高 。

答案,就在虛擬世界之中。

NVIDIA Isaac Sim™等模擬平台,為這個問題提供了完美的解決方案 。它能創造出一個物理規則高度擬真的數位孿生(Digital Twin)世界,讓 AI 在其中進行訓練 。

這就像是為機器人打造了一個「精神時光屋」 。它可以在一天之內,經歷相當於現實世界千百日的學習與演練,從而在絕對安全的環境中,窮盡各種可能性,深刻領悟物理世界的定律 。透過這種「模擬-訓練-推論」的 3 Computers 閉環,Physical AI (物理AI) 的學習曲線得以指數級加速 。

我原本以為模擬只是為了節省成本,但後來發現,它的意義遠不止於此。它是在為 AI 建立一種關於物理世界的「直覺」。這種直覺,是在現實世界中難以透過有限次的試錯來建立的。

所以你看,這趟從 Switch 到人形機器人的旅程,一幅清晰的未來藍圖已經浮現了。實現物理 AI 的三大支柱已然齊備:一個劃時代的「AI 大腦」(NVIDIA Jetson Thor)、讓核心延展為「完整大腦與神經系統」的工業級骨幹(由研華 Advantech 提供),以及一個不可或缺的「教育環境」(NVIDIA Isaac Sim 模擬平台) 。

結語

我們拆解了那些酷炫機器人影片背後的真相,看見了從「自動化」走向「自主化」的巨大技術鴻溝,也見證了「物理 AI」時代的三大支柱——大腦、身軀、與教育——如何逐一到位 。

專家預測,未來 3 到 5 年內,人形機器人領域將迎來一場顯著的革命 。過去我們只能在科幻電影中想像的場景,如今正以前所未有的速度成為現實 。

這不再只是一個關於效率和生產力的問題。當一台機器,能夠觀察我們的世界,理解我們的語言,並開始以物理實體的方式與我們互動,這將從根本上改變我們與科技的關係。

所以,最後我想留給你的思想實驗是:當一個「物理 AI」真的走進你的生活,它不只是個工具,而是一個能學習、能適應、能與你共同存在於同一個空間的「非人智慧體」,你最先感受到的,會是興奮、是便利,還是……一絲不安?

這個問題,不再是「我們能否做到」,而是「當它發生時,我們準備好了嗎?」

研華已經整裝待發,現在,我們與您一起推動下一代物理 AI 與智慧設備的誕生。
https://bit.ly/4n78dR4

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談承諾就傷感情?——借《華燈初上》談新興戀愛型態 Situationship
雞湯來了
・2022/04/07 ・2925字 ・閱讀時間約 6 分鐘

  • 文/雞湯來了特約作者陳家容
  • 校稿/雞湯來了張芷晴、陳世芃
  • 製圖/雞湯來了實習生翁欣容
  • 編輯/雞湯來了蕭子喬
圖/《華燈初上》

「我們賣的是曖昧」-《華燈初上》蘇慶儀

在《華燈初上》日式酒店裡,天天上演男歡女愛、販售戀愛感。這樣既令人心動,又飄移不定的關係,雖然維持著巧妙的平衡,卻也讓彼此的情感多了一分「危險」。 

時代瞬移至今,就像是新興戀愛型態「Situationship」——是由「situation,情況、狀況」+「relationship,戀愛關係」而來的。Situationship 常見於兩人在像戀愛般的情境裡,但又沒有正式對外宣告兩人在談戀愛。因此「Situationship」有別於「Relationship」,似乎要在特定情境/狀況下,彼此才像擁有這段關係。

知名美妝KOL丹妮婊姐曾在自己的 YouTube 頻道中提出「約聘伴侶關係」概念來形容這樣的關係:有約會、談心、親密接觸,曖昧情感油然而生,但從來沒有一句「你是我的誰」的許諾。如同職場上的約聘人員,工作內容跟正職一樣,但是福利跟保障通通都沒有。說到底,Relationship 之於 Situationship,差別就在於「名份」的有無。

圖/《華燈初上》

「不要對我有所期望,因為我給不了你」-《華燈初上》江瀚

危險的平衡?Situationship 在愛情中缺乏什麼元素?

心理學大師羅伯特.史坦伯格(Sternberg, R. J)提出愛情三角理論(Triangular Theory of Love),認為愛情是由親密(Intimacy)、激情(Passion)、承諾(Commitment)三元素所組成。這三個元素分別透過不同的浪漫組合,衍伸出七種愛情類型(如下圖)。

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  • 親密
    一段關係中若擁有「親密」,表示兩人在一起時,能感覺到彼此是親近的、有連結的,但又保有界限的,且明確感受到自己是喜歡與對方在一起的。
  • 激情
    若擁有「激情」,表示兩人相處時,著重於身體接觸、生理的相互吸引,以及享受性的契合。
  • 承諾
    若擁有「承諾」,代表兩人對於現在及長遠計畫有共識,能相互扶持,往共同目標前進。

上圖左側的「浪漫之愛」,只有「親密」與「激情」,沒有「承諾」。近似於「缺乏承諾、社會規範與社會期待」的 Situationship——既可以像朋友一樣分享瑣事、又可以像戀人一般激情。

如同劇中的多情劇作家江瀚,他對待每段感情的態度始終如一,當兩人相處時,他總是享受當下、認真對待、細心呵護,因此他從不覺得虧欠對方;但江瀚從不親口許諾,也從不主動確認關係的行為,反而成為對方不安、焦慮的主因。

圖/《華燈初上》

「我們兩個,不就是安慰彼此寂寞的人嗎?」-《華燈初上》江瀚

近年新冠肺炎疫情加速交友軟體發展、速食愛情崛起、許多伴侶被迫長時間遠距離,激起更多不安。反而讓始於「孤單」而相聚的 Situationship 萌芽,又因為進入 Situationship 的門檻低,不在乎天長地久,只在乎曾經擁有;不需對彼此負責,且保有自由。因此,有越來越多人在不知不覺中,正陷入這模糊、不安或懷疑的浪漫關係。

  • 現象 1|對方的未來規劃中並沒有你
    不只是討論未來規劃,就連日常約會、看電影都經常是一時興起,對方幾乎不會主動規劃約會。對於感情的未來規劃,通常不會正面回應、或只是含糊敷衍帶過。
  • 現象 2|對話膚淺缺乏真誠
    每當想了解對方時,都像隔了一道牆。儘管已經相處很久,但凡是關於私事,仍不願意更深入分享,話題總是停留在表面,彷彿是剛認識的新朋友,很可能排斥聊家人、聊心事也只是點到為止。
  • 現象 3|推辭或迴避見到家人、朋友的場合
    凡是朋友聚會、家庭活動,都會避免讓你出席。模糊不清的關係,不只是你,就連對方也很難向家人、朋友介紹這段關係。
  • 現象 4|自己並沒有那麼在乎對方
    愛情或多或少都會有「佔有慾」,但在這段關係中,即便有如戀人般親暱,仍然會將心思放在其他人身上,並不是那麼在乎對方。

【簡易測驗】一分鐘測驗我的 Situationship 指數

較接近上述情境的學術名詞為「關係模糊」。當兩人「長期」未界定關係、關係模糊時,會使兩人對經營感情產生焦慮感、不安感,進而帶來低自尊、高壓力、提高物質濫用,以及憂鬱症狀的可能性。

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透過下方的關係模糊量表,可以快速檢核,是否正處於這曖昧又模糊不清的感情狀態:

我適合 Situationship 嗎?如何解套?

「不需要的關係,就不必繼續糾纏下去」-《華燈初上》蘇慶儀

Situationship 最理想的狀態是「不給彼此壓力與束縛」。在滿足這個前提下,若雙方都同意,並沉浸於這段關係帶來的愉悅,那麼大概不會為人詬病。

雖然 Situationship 能減輕短暫的寂寞感,滿足可甜可鹹的戀愛感,但是,長期維持這種「想摸又摸不著」的朦朧關係,其實並沒有辦法真正地投入與付出感情。若總是擔心跨越禁區(如:任何確認關係的舉動)、害怕破壞現在的美好(如:導致關係疏離的狀況),將無法完整了解對方,感受不到真正的愛。

還記得測驗第 4 題嗎?「我希望未來能和對方有穩定的關係發展」,試著問問自己未來生涯的期望是什麼?在對兩人關係重新定義的過程中,先確定自己想要什麼!若你正嘗試從 Situationship 解套,可以先試試以下 2 個做法:

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建議 1 愛要大聲說|

能夠在戀愛中,培養愛人與愛己的能力是一件重要的事!因此,誠實地問自己:是否想要和對方好好經營感情? 如果是,就請找個安靜的地方,誠摯地、清楚地與對方表態自己的感覺與期待。

建議 2 從愛情故事提取養分|

即使對方不願意與你共同經營這段感情,也無需指責、批判對方,仍然將這個經驗當作人生的一個愛情故事,記取優點、拾起教訓,作為下段感情的養分。

圖/《華燈初上》

「人生啊,誰沒有大大小小的傷痕,那些過去也是我們現在的一部分」-《華燈初上》中村先生

我的心 你放在哪裡
或許你 根本就不在意
錯把承諾當有趣
- [ 好不容易 Finally ](戲劇《華燈初上》片尾曲)/告五人

  • Sternberg, R. J. (1986). A triangular theory of love. Psychological review, 93(2), 119.
  • James-Kangal, N. (2020). Development and Initial Validation of the Relational Ambiguity Scale (Doctoral dissertation, University of Cincinnati).
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閨蜜怎麼會決裂?——透視《華燈初上》影響蘇媽媽與蘿絲媽媽友情的因素
雞湯來了
・2022/04/05 ・2555字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 文/雞湯來了特約作者吳心予
  • 校稿/雞湯來了張芷晴、陳世芃
  • 製圖/雞湯來了實習生翁欣容
  • 編輯/雞湯來了蕭子喬

電視劇《華燈初上》以日式酒店為背景,描述劇中人物的愛恨情仇。其中最受到關注的是劇中兩位女主角:蘿絲跟蘇之間發生的故事。蘿絲和蘇在高中時期成為好姐妹,一路以來發生了蘿絲離家出走、蘇未婚懷孕、蘿絲因為前夫的債務坐牢、兩人共同經營「光」酒店、各自面對不同的愛情煩惱等等人生轉折的時候,蘿絲跟蘇都一直陪伴在彼此身邊、不離不棄。

「就像我和蘇一樣,有人在背後支撐妳,不管發生什麼事,只要有她在就心安」
-《華燈初上》蘿絲

然而,在第二季的劇情裡,蘇跟蘿絲親密的情感卻出現裂痕,發生激烈的爭吵。在爭吵之中,蘇頻頻說出傷人的話,甚至讓蘿絲拿起煙灰缸想要砸向蘇。是什麼原因讓原本要好的閨蜜決裂?原生家庭的溝通模式,如何影響她們的相處?

「同情就像一把刀子,一刀刺死我,這種你最擅長,

又假裝一副清高溫柔、與世無爭的樣子,妳就是要證明妳是最優秀、贏的那個。」
-《華燈初上》蘇

圖/《華燈初上》

女生的感情為什麼這麼好?獨特性的閨蜜情感

從蘿絲跟蘇的感情互動中,可以看到女性親密情感關係的獨特性,它自成一格,獨立於女同志以及異性戀關係框架之外。相較常見女性的人生規劃以原生家庭或另一半為主,劇中蘇跟與蘿絲都把對方當作人生規劃的重心,事業跟養育子女的計畫都與彼此相關。不論是生活安排或者情緒感受,蘇跟蘿絲的狀態緊緊相連,除了考慮對方的感受與處境,也將對方視為生命中重要的夥伴。

甚至當蘿絲跟蘇兩人在面對「情人跟閨蜜」二選一的情境時,都選擇了彼此。蘿絲跟江瀚在一起之後,蘇選擇隱忍自己對江瀚的情愫,支持好姊妹的感情。蘿絲與江瀚分手後,蘇與江瀚無縫接軌的戀情曝光,一開始蘿絲非常憤怒,但是蘿絲在蘇與他人衝突或遇到人生困境的時候,都站在蘇的立場處理事情,可見閨蜜情感對蘇跟蘿絲來說都勝過愛情。 

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《華燈初上》的劇情,讓我們不只看見愛情如何影響閨蜜情感,而是兩個原生家庭及婚姻破裂的異性戀女生,如何成為互相支持的角色,以及緊密的關係如何受到兩人的自我價值感、成長背景以及戀愛經驗影響,發生劇烈的爭吵與誤會。

閨蜜情感總是脆弱?3大因素影響友情

蘇跟蘿絲在學生時期跟成年後曾經歷強烈的爭吵,在吵架的過程中,可以看到兩人面對衝突時的不知所措。她們看待友誼跟處理衝突的方式,都受到家庭關係、自我價值感跟戀愛經驗的影響。

因素1|家庭關係影響溝通習慣

原生家庭的互動方式,大幅影響蘇跟蘿絲看待自我與人際關係的角度。蘇的媽媽與蘇之前沒有良好的溝通與照顧關係,導致蘇缺乏與親近的人溝通的能力。蘿絲的爸爸用權威的方式教育子女,所以蘿絲沒有機會跟父母表達內心想法,也無法被父母理解,年少的時候就離家出走。

因為兩人都生在缺乏良好溝通的家庭,每當蘇跟蘿絲的關係出現矛盾,都是用大聲爭吵的方式跟對方互動,無法順暢面對衝突。不管青少年時期或者成年後的蘿絲跟蘇,對於關係都缺乏安全感與溝通能力,無法坦誠對人際關係中的對象說出自己的感受與期望,只會習慣性地用傷害對方或自己的形式,期望情感關係朝向理想的方向發展。

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因素2|自我價值影響自尊與安全感

青少年時期形塑的自我價值,也進一步影響蘇與蘿絲的閨蜜感情。當青少年的自我價值感低落,認為自己不值得獲得友情支持,就不容易感受到身邊朋友的情感支持。

蘇從小被母親拋棄,在學校除了蘿絲沒有其他朋友,在戀愛關係中用激烈的手段離開或者挽留關係,對於人際關係有著強烈的不安全感與不自信,認為自己不值得被愛。低落的自我價值感影響蘇從蘿絲身上感受到的支持,讓蘇認為「蘿絲跟其他人一樣可能會背叛自己」,難以獲得關係中的安全感。

因素3|戀愛經驗影響自我覺察深度

戀愛關係的結束,可能引爆原本隱藏的感受,以及對閨蜜情感進一步的覺察,也可能因此動搖原本的姐妹情誼。蘿絲因為跟江瀚分手,發現堅強的內心也有脆弱的地方;蘇也在跟江瀚分手之後,發現自己面對感情沒有想像中理性,一旦面對破裂的關係,沒有復原的能力與勇氣。

蘇與蘿絲激烈爭吵後,無法面對蘿絲可能傷心的情緒,同時出於對於現有生活的逃避,離開與蘿絲共同經營的日式酒店,連股份也劃分得一乾二凈。

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閨蜜吵架怎麼辦?2個方法梳理過去、尋找關係共識

蘿絲跟蘇因為長期在生活上跟情感上互相扶持,累積了深厚的情誼,但感情在突發事件爆發後,引爆過去的家庭、自尊與戀愛經驗議題帶來的影響,尤其兩人跟原生家庭成員溝通不良的經驗,持續影響她們的友情發展,難以維持像是學生時期一樣的單純互動。

面對閨蜜情感中的爭吵,可以透過自我覺察與表達感受兩個方式,找到能夠一起長期經營閨蜜關係的模式。

  • 自我覺察|
    回顧過往的家庭關係與人際關係(戀愛經驗),思考過去與家人溝通的方式,能不能對家人說出內心的想法?心裡的想法有沒有被聆聽?跟家人互動的時候,能不能感受到愛和支持的正向感受?
  • 表達感受|
    從過去的人際互動經驗中,找到順利溝通的方式,用來與閨蜜表達內心想法。或者從過去不愉快人際經驗中,反思自己不適應的互動模式,以及期望的互動方式,並嘗試與閨密討論兩人對關係的期待,一起尋找共識。

參考資料

張晏榛(2011)。「非標準親密關係」的女性友「情」:以異性戀女性為例。高雄醫學大學性別研究所碩士論文,未出版。

許皓宜(2004)。姊妹情誼的舊曲與新調~戀愛經驗對成年前期女性友誼影響之探究。國立台灣師範學院教育心理與輔導學系碩士論文,未出版。

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Niobe Way & Melissa L. Greene(2006)。Trajectories of Perceived Friendship Quality During

Adolescence: The Patterns and Contextual Predictors。JOURNAL OF RESEARCH ON ADOLESCENCE,16(2),293–320。

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