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慎防呼吸道融合病毒 RSV,尤其早產兒屬高危險群

careonline_96
・2022/05/05 ・2213字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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照顧早產兒一直都是相當具有挑戰性的任務,台灣新生兒科醫學會理事長暨中國醫藥大學附設醫院新生兒科主任林鴻志教授指出,有些懷孕 32 週、30 週出生,甚至更小的早產兒,在經過細心照顧後順利出院,狀況看起來都不錯,但是某天卻突然間呼吸急促,甚至呼吸暫停,而被送回急診室,檢查發現是呼吸道融合病毒感染。

呼吸道融合病毒感染對早產兒是相當大的威脅,病程進展快,嚴重時需要使用正壓呼吸器,或插氣管內管住進加護病房。

照顧者要勤洗手,避免出入人潮擁擠的場所,以免把病毒帶給嬰幼兒,另外也可以幫嬰幼兒施打呼吸道融合病毒單株抗體,增加保護力。

攻擊下呼吸道的呼吸道融合病毒 RSV

呼吸道融合病毒 RSV(Respiratory syncytial virus)主要攻擊下呼吸道,尤其是細支氣管,林鴻志醫師表示,新生兒的肺部一般要到兩、三歲,才會發育、成熟到跟大孩子一樣,早產兒的肺臟較不成熟,週數越小的早產兒越不成熟,另外在照顧、治療早產兒的過程中,經常得使用氧氣或呼吸器,不成熟的肺部容易受傷,因此早產兒遭到呼吸道融合病毒 RSV 感染時,病情會比足月新生兒嚴重很多。

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感染呼吸道融合病毒 RSV 的症狀通常是微燒、咳嗽,林鴻志醫師說,如果是兩、三歲的孩子,症狀可能很輕微,就像一般感冒;如果是肺部或心臟有慢性,或是比較小的早產兒,症狀會嚴重許多,可能咳的很厲害、呼吸急促、甚至呼吸衰竭。

呼吸道融合病毒 RSV 容易引發新生兒支氣管炎及肺炎,約 60-80% 急性支氣管炎與呼吸道融合病毒 RSV 有關,是讓新生兒住院的主要原因之一。

目前沒有治療呼吸道融合病毒 RSV 的藥物,所以都是採取支持性治療,林鴻志醫師解釋,如果呼吸急促、呼吸困難,就給予氧氣,甚至插管使用呼吸器幫忙呼吸。

一年四季都要提防呼吸道融合病毒 RSV

呼吸道融合病毒 RSV 主要是透過飛沫傳染,只要近距離的接觸就有可能遭到感染。林鴻志醫師說,在國外,呼吸道融合病毒 RSV 大部分是在冬天到隔年春天有比較多案例。因為台灣位在亞熱帶,春、夏、秋、冬四季不分明,所以季節性沒那麼明顯,一年四季都要提防呼吸道融合病毒 RSV。

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吸道融合病毒 RSV 的輕症患者也許 3 至 5 天就好了,重症患者便會拖比較久,林鴻志醫師說,早產兒、先天性心臟病、慢性肺病、神經肌肉疾病、免疫不全等,屬於高危險群,很容易演變成呼吸困難、呼吸衰竭。

預防呼吸道融合病毒 RSV 的方法與預防流感、新冠肺炎 COVID-19 的方法相同,林鴻志醫師說,平時要避免出入人潮密集的公共場所,以降低接觸病毒的機會,並且要勤洗手、多漱口,避免遭到病毒感染。

呼吸道融合病毒 RSV 大多是由感冒的家人傳給幼童,林鴻志醫師提醒,如果有感冒症狀,請盡量保持距離,避免幼童被病毒感染。

除了接觸病毒之外,目前也有呼吸道融合病毒單株抗體,有助預防遭到病毒感染,林鴻志醫師說,嬰幼兒施打呼吸道融合病毒單株抗體後,住院率跟重症率都有明顯的下降,約 30 至 50%。

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降低死亡率是新生兒科的重要目標,在預防呼吸道融合病毒 RSV 方面,日本做得很徹底,36 週以下的新生兒幾乎都有施打呼吸道融合病毒單株抗體,韓國是在 32 週以下的新生兒施打,林鴻志醫師說,台灣目前是開放到未滿 33 週的新生兒或是先天性心臟病患,在一歲以前都可以施打,每月 1 劑,總共 6 劑呼吸道融合病毒單株抗體,以預防呼吸道融合病毒的感染。

「這是很好的政策!」林鴻志醫師說,「施打呼吸道融合病毒單株抗體,能提升對早產兒的照顧,減少併發症的發生,也減輕父母的負擔。」

貼心小提醒

呼吸道融合病毒 RSV 容易引發嬰幼兒支氣管炎及肺炎,初期可能咳嗽、微燒,然後演變成呼吸急促、呼吸衰竭。早產兒、先天性心臟病、慢性肺病、神經肌肉疾病、免疫不全等,屬於高危險群,務必積極預防。

照顧者請盡量避免出入人潮密集的場所,並要勤洗手,避免把呼吸道融合病毒 RSV 帶給嬰幼兒。施打呼吸道融合病毒單株抗體有助降低住院率與重症率,家長可與醫師討論,給予嬰幼兒更完善的保護。

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早產兒基金會也拍攝「多一分準備!一起預防早產兒的 RSV 感染,降低重症風險!」衛教影片

呼籲高風險嬰兒的爸媽主動關心 RSV 的預防,一起守護小腳丫們健健康康長大!

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文由 鼎新數智 與 泛科學 共同規劃與製作

你有沒有想過,當 AI 根據病歷與 X 光片就能幫你診斷病症,或者決定是否批准貸款,甚至從無人機發射飛彈時,它的每一步「決策」是怎麼來的?如果我們不能知道 AI 的每一個想法步驟,對於那些 AI 輔助的診斷和判斷,要我們如何放心呢?

馬斯克與 OpenAI 的奧特曼鬧翻後,創立了新 AI 公司 xAI,並推出名為 Grok 的產品。他宣稱目標是以開源和可解釋性 AI 挑戰其他模型,而 xAI 另一個意思是 Explainable AI 也就是「可解釋性 AI」。

如今,AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?

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AI 已滲透生活各處,而我們對待它的方式卻像求神問卜,缺乏科學精神。如何讓 AI 具備可解釋性,成為當前關鍵問題?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

無法解釋的 AI 究竟會帶來多少問題?試想,現在許多銀行和貸款機構已經使用 AI 評估借貸申請者的信用風險,但這些模型往往如同黑箱操作。有人貸款被拒,卻完全不知原因,感覺就像被分手卻不告訴理由。更嚴重的是,AI 可能擅自根據你的住所位置或社會經濟背景給出負面評價,這些與信用風險真的相關嗎?這種不透明性只會讓弱勢群體更難融入金融體系,加劇貧富差距。這種不透明性,會讓原本就已經很難融入金融體系的弱勢群體,更加難以取得貸款,讓貧富差距越來越大,雪上加霜。

AI 不僅影響貸款,還可能影響司法公正性。美國部分法院自 2016 年起使用「替代性制裁犯罪矯正管理剖析軟體」 COMPAS 這款 AI 工具來協助量刑,試圖預測嫌犯再犯風險。然而,這些工具被發現對有色人種特別不友好,往往給出偏高的再犯風險評估,導致更重的刑罰和更嚴苛的保釋條件。更令人擔憂的是,這些決策缺乏透明度,AI 做出的決策根本沒法解釋,這讓嫌犯和律師無法查明問題根源,結果司法公正性就這麼被悄悄削弱了。

此外,AI 在醫療、社交媒體、自駕車等領域的應用,也充滿類似挑戰。例如,AI 協助診斷疾病,但若原因報告無法被解釋,醫生和患者又怎能放心?同樣地,社群媒體或是 YouTube 已經大量使用 AI 自動審查,以及智慧家居或工廠中的黑盒子問題,都像是一場越來越複雜的魔術秀——我們只看到結果,卻無法理解過程。這樣的情況下,對 AI 的信任感就成為了一個巨大的挑戰。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

原因有二。首先,深度學習模型結構複雜,擁有數百萬參數,人類要追蹤每個輸入特徵如何影響最終決策結果,難度極高。例如,ChatGPT 中的 Transformer 模型,利用注意力機制(Attention Mechanism)根據不同詞之間的重要性進行特徵加權計算,因為機制本身涉及大量的矩陣運算和加權計算,這些數學操作使得整個模型更加抽象、不好理解。

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其次,深度學習模型會會從資料中學習某些「特徵」,你可以當作 AI 是用畫重點的方式在學習,人類劃重點目的是幫助我們加速理解。AI 的特徵雖然也能幫助 AI 學習,但這些特徵往往對人類來說過於抽象。例如在影像辨識中,人類習慣用眼睛、嘴巴的相對位置,或是手指數量等特徵來解讀一張圖。深度學習模型卻可能會學習到一些抽象的形狀或紋理特徵,而這些特徵難以用人類語言描述。

深度學習模型通常採用分佈式表示(Distributed Representation)來編碼特徵,意思是將一個特徵表示為一個高維向量,每個維度代表特徵的不同方面。假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。對 AI 而言,這是理解世界的方式,但對人類來說,卻如同墨跡測驗般難以解讀。

假設你有一個特徵是「顏色」,在傳統的方式下,你可能用一個簡單的詞來表示這個特徵,例如「紅色」或「藍色」。但是在深度學習中,這個「顏色」特徵可能被表示為一個包含許多數字的高維向量,向量中的每個數字表示顏色的不同屬性,比如亮度、色調等多個數值。圖/unsplash

試想,AI 協助診斷疾病時,若理由是基於醫生都無法理解的邏輯,患者即使獲得正確診斷,也會感到不安。畢竟,人們更相信能被理解的東西。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

首先,可以利用熱圖(heatmap)或注意力圖這類可視化技術,讓 AI 的「思維」有跡可循。這就像行銷中分析消費者的視線停留在哪裡,來推測他們的興趣一樣。在卷積神經網絡和 Diffusion Models 中 ,當 AI 判斷這張照片裡是「貓」還是「狗」時,我需要它向我們展示在哪些地方「盯得最緊」,像是耳朵的形狀還是毛色的分布。

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其次是局部解釋,LIME 和 SHAP 是兩個用來發展可解釋 AI 的局部解釋技術。

SHAP 的概念來自博弈,它將每個特徵看作「玩家」,而模型的預測結果則像「收益」。SHAP 會計算每個玩家對「收益」的貢獻,讓我們可以了解各個特徵如何影響最終結果。並且,SHAP 不僅能透過「局部解釋」了解單一個結果是怎麼來的,還能透過「全局解釋」理解模型整體的運作中,哪些特徵最重要。

以實際的情景來說,SHAP 可以讓 AI 診斷出你有某種疾病風險時,指出年齡、體重等各個特徵的影響。

LIME 的運作方式則有些不同,會針對單一個案建立一個簡單的模型,來近似原始複雜模型的行為,目的是為了快速了解「局部」範圍內的操作。比如當 AI 拒絕你的貸款申請時,LIME 可以解釋是「收入不穩定」還是「信用紀錄有問題」導致拒絕。這種解釋在 Transformer 和 NLP 應用中廣泛使用,一大優勢是靈活且計算速度快,適合臨時分析不同情境下的 AI 判斷。比方說在醫療場景,LIME 可以幫助醫生理解 AI 為何推薦某種治療方案,並說明幾個主要原因,這樣醫生不僅能更快做出決策,也能增加患者的信任感。

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第三是反事實解釋:如果改變一點點,會怎麼樣?

如果 AI 告訴你:「這家銀行不會貸款給你」,這時你可能會想知道:是收入不夠,還是年齡因素?這時你就可以問 AI:「如果我年輕五歲,或者多一份工作,結果會怎樣?」反事實解釋會模擬這些變化對結果的影響,讓我們可以了解模型究竟是如何「權衡利弊」。

最後則是模型內部特徵的重要性排序。這種方法能顯示哪些輸入特徵對最終結果影響最大,就像揭示一道菜中,哪些調味料是味道的關鍵。例如在金融風險預測中,模型可能指出「收入」影響了 40%,「消費習慣」占了 30%,「年齡」占了 20%。不過如果要應用在像是 Transformer 模型等複雜結構時,還需要搭配前面提到的 SHAP 或 LIME 以及可視化技術,才能達到更完整的解釋效果。

講到這裡,你可能會問:我們距離能完全信任 AI 還有多遠?又或者,我們真的應該完全相信它嗎?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。因此,AI 既要「可解釋」,也要「能代理」。

當未來你和 AI 同事深度共事,你自然希望它的決策與行動能讓你認可,幫你省心省力。圖/unsplash

舉例來說,當一家公司要做一個看似「簡單」的決策時,背後的過程其實可能極為複雜。例如,快時尚品牌決定是否推出新一季服裝,不僅需要考慮過去的銷售數據,還得追蹤熱門設計趨勢、天氣預測,甚至觀察社群媒體上的流行話題。像是暖冬來臨,厚外套可能賣不動;或消費者是否因某位明星愛上一種顏色,這些細節都可能影響決策。

這些數據來自不同部門和來源,龐大的資料量與錯綜關聯使企業判斷變得困難。於是,企業常希望有個像經營大師的 AI 代理人,能吸收數據、快速分析,並在做決定時不僅給出答案,還能告訴你「為什麼要這麼做」。

傳統 AI 像個黑盒子,而可解釋 AI (XAI)則清楚解釋其判斷依據。例如,為什麼不建議推出厚外套?可能理由是:「根據天氣預測,今年暖冬概率 80%,過去三年數據顯示暖冬時厚外套銷量下降 20%。」這種透明解釋讓企業更信任 AI 的決策。

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但會解釋還不夠,AI 還需能真正執行。這時,就需要另一位「 AI 代理人」上場。想像這位 AI 代理人是一位「智慧產品經理」,大腦裝滿公司規則、條件與行動邏輯。當客戶要求變更產品設計時,這位產品經理不會手忙腳亂,而是按以下步驟行動:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

這位 AI 代理人不僅能自動處理每個環節,還會記錄每次決策結果,學習如何變得更高效。隨時間推移,這位「智慧產品經理」的判斷將更聰明、決策速度更快,幾乎不需人工干預。更重要的是,這些判斷是基於「以終為始」的原則,為企業成長目標(如 Q4 業績增長 10%)進行連續且動態地自我回饋,而非傳統系統僅月度檢核。

這兩位 AI 代理人的合作,讓企業決策流程不僅透明,還能自動執行。這正是數智驅動的核心,不僅依靠數據驅動決策,還要能解釋每一個選擇,並自動行動。這個過程可簡化為 SUPA,即「感知(Sensing)→ 理解(Understanding)→ 規劃(Planning)→ 行動(Acting)」的閉環流程,隨著數據的變化不斷進化。

偉勝乾燥工業為例,他們面臨高度客製化與訂單頻繁變更的挑戰。導入鼎新 METIS 平台後,偉勝成功將數智驅動融入業務與產品開發,專案準時率因此提升至 80%。他們更將烤箱技術與搬運機器人結合,開發出新形態智慧化設備,成功打入半導體產業,帶動業績大幅成長,創造下一個企業的增長曲線。

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值得一提的是,數智驅動不僅帶動業務增長,還讓員工擺脫繁瑣工作,讓工作更輕鬆高效。

數智驅動的成功不僅依賴技術,還要與企業的商業策略緊密結合。為了讓數智驅動真正發揮作用,企業首先要確保它服務於具體的業務需求,而不是為了技術而技術。

這種轉型需要有策略、文化和具體應用場景的支撐,才能讓數智驅動真正成為企業持續增長的動力。

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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

隨著公共建設的規模越來越大,傳統的環境影響評估(EIA),難以應對當今層層疊疊的環境議題。當我們評估一項重大政策時,只看「單一開發案」已經不夠,就像評估一棵樹,卻忽略了整片森林。因此,政策環境影響評估(SEA)應運而生,它看樹,也看森林,從政策的角度進行更全面的考量與評估。

與只專注於「單一開發案」的個案環評不同,政策環評更像是一場全面性的檢視,強調兩個核心重點:「整合評估」與「儘早評估」。簡單來說,這不再是逐案評估的模式,而是要求政府在制定政策時,就先全面分析可能帶來的影響,從單一行為的侷限中跳脫,轉而聚焦在整體影響的視角。無論是環境的整體變化,還是多項行為累計起來的長期影響,政策環評的目的就是讓這些潛在問題能儘早浮現、儘早解決。

除此之外,政策環評還像是一個大型的協商平台,以永續發展為最高指導原則,公開整合來自不同利益團體、民眾與各機關的意見。這裡,決策單位不再只是單純的「評分者」,而是轉為「協調者」或「仲裁者」,協調各方的意見看法在這裡得到整合,讓過程更具包容性。

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政策環評並沒有所謂的「否決權」,而是側重意見的蒐集與整合,讓行政機關在政策推動時,能更全面地掌握各方意見。政策環評旨在建立系統化、彈性的決策評估程序(包含量化、特徵化等評估方式),也廣納社會面或民眾滿意度等影響因子,把正式與非正式的作法一併考量進去。再來,決策程序中能層層檢討、隨時修正,也建立了追蹤機制和成效評估標準(如環境殘餘效應、累積效應等),透過學習來強化決策品質與嚴謹度。就像一場球賽,隨時根據變化、調整策略。

這樣的制度設計,就非常適合離岸風電這類規模大、跨區域、影響層面廣泛的能源政策評估,讓我們可以在政策推動初期就想到整個工程對環境、產業發展與社會的諸多影響,也為後續政策執行奠定更穩固的基礎。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

離岸風電是能源轉型的重要策略之一,但這不是只在某塊空地上架幾個風車,而是要在廣闊的大海中進行大規模建設,牽涉的不僅是發電,還涉及海洋保育、航空交通、水下文化資產等議題,更與當地漁民的權益息息相關。

這樣的大型離岸風電工程,因海洋環境的風險和不確定性極高,很容易讓人擔心生態影響。如何在海洋生態保護和綠能發展之間找到平衡點?這就需要政策環評的把關,從多方檢視這些複雜的挑戰,確保政策推行既能穩妥,又能達成發電目標。

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2016 年 3 月,經濟部自願提出「離岸風電區塊開發政策評估說明書」,是臺灣首次針對再生能源政策所進行的政策環評。根據這份評估說明書,政府將採分期公告、逐年檢討的方式,每三年開放 0.5~1 百萬瓩(GW)的電量額度鼓勵業者投入開發。當時環保署(現為環境部)歷經九個月召開 2 次意見徵詢會議,蒐集環評委員、專家學者、相關機關、民眾等意見,最終於同年 12 月的環評委員會作出徵詢意見。這些協商和檢討的過程,讓政策「名正言順」,得以充分顧及各方利益與生態平衡。

共通性環境議題與因應對策

在「離岸風電區塊開發政策評估說明書」中,環評會議盤點了開發過程中共通的環境議題。

首先,對於海洋生態保育的重點,特別是對中華白海豚的保護。環評會要求風機基座必須距離白海豚棲地1公里以上,以減少對其生態的干擾。實際上,這項規範在後續的實務執行中更為嚴格,例如,福海二期示範風場已退縮到 2.5 公里外,臺電二期風場甚至退到 4.2 公里外,顯示政策環評確實發揮了實質作用。此外,針對施工期間的聲音干擾,要求施工需有 30 分鐘以上的打樁緩啟動時間,並限制聲量不得超過 180 分貝等。

針對鳥類保育,政策環評也訂立了具體規範。其中,包括風機之間必須留設 500 公尺以上的鳥類穿行廊道,並在施工期間避開每年 11 月至隔年 3 月的候鳥過境期。同時,為確保這些措施確實生效,工程方也被要求設置「鳥類活動監測系統」,持續追蹤、評估風場對鳥類的影響。

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此外,環評會也確立了「先遠後近」的開發原則,要求優先開發較單純的航道外側區塊,待累積足夠經驗及相關資料後,再進行近岸區域的開發。這項原則考量了近海生態系的複雜性,也顧到養殖漁業的漁民權益,展現出政策環評在平衡發展需求與環境保護上的價值。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

為提升環評效率並確保審查品質,環境部參考過去離岸風電審查經驗,制定「風力發電離岸系統開發行為環境影響評估初審作業要點」,建立了全新的二階段審查機制。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

這套新機制分為兩個階段。第一階段,就像「初步檢查」,由環境部依照檢核表進行初審,並由環評審查委員會執行秘書邀集 2-5 位環評委員進行初審,通過第一階段初審之業者,可取得經濟部遴選資格,其初審結果有效期為兩年,必要時可申請展延一年。接著進入「第二階段」,開發單位檢附目的事業主管機關核配的容量證明文件等資料,提供更詳細的環境影響說明書以進行實質審查。

檢核表明確規範了 15 大項審查事項、112 項檢核項目,涵蓋開發案的全生命週期。

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工程面,包含風機及海上變電站基礎設置、海域電纜路線規劃、陸域設施工程等硬體設施的規範。其中,風機基礎設置必須避開海岸保護區、河口、潮間帶等環境敏感區域,且須進行地震危害度分析。海域電纜部分,除特殊情形外,埋設深度至少須達 1.5 公尺,且不得跨越中華電信海底電纜 1 公里的範圍。

環境保護上,檢核表則對施工噪音管制訂立了明確標準。舉例來說,打樁期間警戒區 750 公尺範圍內的水下噪音不得超過 160 分貝,且必須全程採用最佳噪音防制工法。同時,每個開發案或聯席審查的風場,同一時間內只能進行一支基樁施作,而日落前一小時到日出前也不得啟動新的打樁作業。

環境監測計畫更是檢核表中的重點,分為「施工前、施工期間、營運期間」三階段,每個階段都規定了詳細的監測要求(包括海域底質監測、水下噪音監測、鯨豚目視監測等)。以鯨豚監測為例,每年需執行20趟次,四季中每季至少執行 2 趟次。此外,所有監測數據都必須上傳至環境部「環保專案成果倉儲系統」(https://epaw.moenv.gov.tw/)供各界查閱。

這套標準化的審查機制不僅解決了「同一風場可能有多家廠商重複調查或審查」的資源浪費,也透過明確的檢核項目,讓開發單位在規劃階段就能掌握更具體的環境保護要求。不僅如此,該機制亦確保了環境保護標準前後一致,避免不同案件之間標準不一。

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結語

透過新的審查機制,環境部正積極推動再生能源開發案的環評審查作業,在提升行政效率之餘,也確保環境影響評估的品質,支持臺灣的離岸風電開發及國家能源轉型政策,也做好把關。藉由標準化檢核表和二階段審查制度,期待能在推動能源轉型的同時落實環境保護。

為確保制度能持續精進,環境部每半年至一年會進行制度檢討,並持續公開所有環評書件於「環評書件查詢系統」(https://eiadoc.moenv.gov.tw/eiaweb/)。此外,環評會議召開前一週,也必須在指定網站公布開會訊息,讓民眾能申請列席旁聽或發表意見。透明化措施一方面展現了政府推動永續發展的決心,另一方面也確保全民能共同參與監督離岸風電的發展過程。未來,這套制度將在各界的檢視與建議中持續完善,為臺灣的永續發展貢獻心力,發揮環評作業的最大效益。

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寶寶也能看出你的喜好嗎?我們幾歲開始學會「看臉色」?——《為何三歲開始說謊?》
親子天下_96
・2023/09/16 ・2325字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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幼年時期擁有足夠安全感與良好社交經歷,有助寶寶心理健康發展。

孩子尋覓的不是你的注意力,而是愛。

(It is not attention that the child is seeking, but love.)
——西格蒙德.佛洛伊德(Sigmund Freud)

行為理解推論與社交互動能力

很多人都聽過大名鼎鼎的康乃爾大學(Cornell University),這所大學是美國知名的常春藤聯盟(Ivy League)八所盟校之一,擁有良好的學術名聲和傳統。然而卻很少有人知道,康乃爾大學創辦人埃茲拉.康乃爾(Ezra Cornell)的家族,竟然擁有一段奇特的暗黑歷史。

康乃爾大學的創辦人——埃茲拉.康乃爾。圖/Wikimedia

一六七三年二月八日,時年七十三歲的瑞貝卡.康乃爾(Rebecca Cornell,埃茲拉的先祖母)在羅德島家中臥室的壁爐旁離奇死亡,身體被燒得焦黑難辨。原本以為這只是一場意外,但後來在驗屍時發現,瑞貝卡的腹部有刺傷痕跡。警方後來循線逮捕了瑞貝卡的兒子湯瑪士.康乃爾(Thomas Cornell),最後判決湯瑪士謀殺定讞,絞刑處死。

這件謀殺案只是康乃爾家族黑暗史的冰山一角,其中的祕辛我們稍後會再多做揭露。現在我們要先推敲的是,在面對他人的行為時,人們通常是如何理解和推論對方的動機?例如在這個案子中,湯瑪士為什麼要殺害自己的母親瑞貝卡呢?雖然這個問題的正確答案可能只有湯瑪士自己知道,不過心理學家告訴我們,人類在理解他人的行為時,通常都會採用常識心理學(folk psychology)的方式做推論。

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所謂的「常識心理學」,就是預設人類在行動時,背後必定有其「欲望」和「信念」。比方說,警方發現湯瑪士在經濟上依靠母親瑞貝卡,且他們的相處常常有摩擦。看到湯瑪士和他母親的這些過往,有人可能就會猜測,湯瑪士或許是因為生活上的不和睦而希望母親消失(此為其欲望),同時他相信殺害母親可以達到讓母親消失的目的(此為其信念),因此做出謀殺母親的舉動。

如此的動機推論,是我們每天都在進行的認知活動,許多心理學家也相信,這是我們推論他人動機與理解他人行為的重要方式之一。如果沒有這種預設與推斷他人欲望和信念的能力,我們將難以理解他人的行為,而日常的人際互動也就無法正常進行。

十八個月大的幼兒知道你喜歡吃什麼

那麼,人類這種推論他人欲望與信念的能力,是在幾歲發展出來的呢?嬰幼兒是否也擁有這樣的能力?關於這些問題,早期的心理學家認為,剛出生的嬰幼兒應該不具備此能力。不過從八○年代開始,就有發展心理學家陸續對這樣的說法提出挑戰。一九九七年,加州大學柏克萊分校(University of California,Berkeley)的艾莉森.古普尼克(Alison Gopnik) 和當年的學生貝蒂.瑞派柯里(Betty Repacholi)想出了一個簡單且聰明的實驗方法,來檢驗幼兒能否理解他人的信念和欲望。

艾莉森.古普尼克。圖/Wikimedia

古普尼克是發展心理學的一方之霸,長年研究孩童的認知及語言發展。在各大學術會議及科普活動中,都很常出現她的身影。但很不好意思的是,每次見到她,都會讓我誤以為看到了史密斯飛船(Aerosmith)的主唱史蒂芬.泰勒(Steven Tyler),他們倆神似的臉孔,讓我有好幾次在聽她的演講時,都不小心神遊進入了史密斯飛船的演唱會回憶畫面之中。

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古普尼克團隊在一九九七年進行的這項研究,採用了一種簡單的實驗方法。她在幼兒的面前放置兩盤食物,一盤是小朋友都很喜歡的小魚餅乾,另一盤則是小朋友通常都討厭的花椰菜。接著,她就會在小朋友面前試吃這兩樣食物。

小朋友會被分成兩組,其中一組的小朋友會看到古普尼克展現出「喜歡吃小魚餅乾,但討厭吃花椰菜」的行為表現,也就是說,古普尼克會在試吃小魚餅乾時很高興的說她很喜歡,並在試吃花椰菜時說不喜歡且表現出感覺很噁心的表情。另外一組小朋友則相反,他們會看到古普尼克展現出「喜歡吃花椰菜,但討厭吃小魚餅乾」的行為表現。古普尼克展示完她的食物偏好後,就會把兩盤食物拿給小朋友,然後對他們說:「請給我一些食物吧!」

古普尼克用簡單的實驗測試幼兒是否能判斷他人喜好並配合。圖/pexels

這個實驗的目的,是想知道小朋友在看到他人的食物偏好後,會不會依照對方的食物偏好來給予食物,如果小朋友真的明白古普尼克喜歡某一種食物,而且也願意幫助她獲取想要的食物,應該會依據古普尼克的食物偏好來給予她所喜歡的食物。結果發現,十八個月大的幼兒,會正確選擇給予對方喜歡的食物。換言之,如果古普尼克先前展現出「喜歡吃小魚餅乾」,幼兒就會給她小魚餅乾;反之,如果古普尼克先前展現出「喜歡吃花椰菜」,幼兒就會給她花椰菜。

然而,十四個月大的幼兒則不然。無論古普尼克展現出她喜歡哪一種食物,十四個月大的幼兒都會拿小魚餅乾給她。這個結果顯示,十四個月大的幼兒似乎以為所有人的喜好都和自己一樣,即使對方先前已經表達過不喜歡小魚餅乾,但十四個月大的幼兒仍無法理解,且仍會選擇自己喜歡的小魚餅乾給予對方。由此可知,幼兒可能要到十八個月大左右,才能逐漸理解他人的欲望、意圖與信念可能和自己不同,也才能據此進行比較順利的人際互動。

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——本文摘自《為何三歲開始說謊?》,2023 年 7 月,親子天下出版,未經同意請勿轉載。

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