【直男專欄】直男與他們的產地——直男在直什麼？為什麼他們彎不起來？

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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經過三篇文章的洗禮（？），相信大家對於「直男」這個狀態來的根源與脈絡有基本的了解。那作為結尾的文章，我們來聊點比較有建設性的話題，例如：該如何擺脫直男思維。

雖說社會大眾常用「直男癌」等負面標籤，但直男思維絕對不是什麼不治之症。如我在前面幾篇文章提到的，「直男」代表的行為與價值觀本身是中性的，之所以會受到反彈，最主要因為社會變遷後對人際互動的需求改變，使得原是主流的模式逐漸被淘汰。從演化的角度來看，這是再正常不過的事，只是對身處陣痛期的人們來說很容易有「小時候學一套，長大變另一套」的挫折感。

每個人都是獨立的個體，有權利選擇自己想要的生活型態、活出自己最舒服的樣子；同樣的，每個人也有權利選擇要跟怎樣的人往來，決定自己喜不喜歡他人所謂的「自我」。

假如你很喜歡鋼鐵直男的調調，不覺得在人際關係上有觸礁的風險，自然也不會有迫切的改變動機。但若你是已經意識到自己不能繼續這樣「直」下去，卻苦無著手之處，那或許可以參考下面提到的練習方法，給「心」做點瑜珈、把筋伸展開來。

別擔心，這不是要把你「掰彎」，只是賦予內心一點必要的彈性。

從「說」開始的情感暖身

鋼鐵直男最常被異性詬病的特點之一，是對於他人情感的不敏銳，以致於會在錯誤的時間講出錯誤的話，就算再有好感也會被一次又一次的挫折消磨光。但就如前面幾篇文章有提到的，這並不是單純的「外交」障礙，更多是源自於「內政」方面的不協調。這也是為什麼很多坊間的戀愛課程喜歡把人際互動簡化成各種「公式」，一方面是好教，另一方面則很現實——因為講多了，鋼鐵直男們不一定有辦法理解。

箇中道理不難理解，鋼鐵直男連自己的情感變化都無法掌握了，又該如何去與他人共鳴、覺察那些細微的波動呢？

因此，若想治本，我們還是得回到原點，從「自己」開始探索。

這是本該在小時候就完成的情感教育，但有鑒於台灣教育體制在此方面的各種不足，只能委屈各位想辦法在日常生活中抽時間出來補課了。

首先，是減少「你訊息」，改為練習「我訊息」。

就如字面上的意思，在人際互動時，人很容易略過「我」的角色，將訊息簡化成針對他人的評論。像是「你怎麼可以這樣」、「你這樣很討厭」、「你很ＸＸ」等句型，其背後其實都反映出你——也就是說話者——經驗到的情緒波動。也因為這些「你訊息」帶有情緒，自然會被接收方詮釋為攻擊或批評，激發防衛機制。結果本來能和平處理的小事，就因為這一來一往的「誤解」，演變成沒必要的激烈戰火。

當然，我知道有時候，你就是覺得對方有錯，但請在開口前先想想：你是單純想傷害對方，還是在不造成更大傷害前，把問題好好處理掉？

若是前者，我會認真建議你思考一下自己在關係中尋求的東西，甚至去找專業心理師聊聊；若是後者，那我們就有共識了，請你嘗試在日常對話中多使用以「我」開頭的句型來闡述感受吧？

不過要注意的是，我訊息並不是祈使句。「我覺得你應該ＸＸ」的本質仍是「你訊息」，並不會因為在前面多個詞綴就突然改變性質，反而會強化對方感受到的壓迫。真正的我訊息，應是被動的結構，反映出你針對特定事件的感受與認知變化。

例如：

「發生這樣的事，我也覺得很受傷，因為⋯⋯」

「聽到你説ＸＸ，讓我感覺自己不被信任，這令我⋯⋯」

「在這件事之後，我發現自己沒有想像中堅強，反而⋯⋯」

如果你覺得上面的句型怎麼看怎麼尷尬，放心，這是很正常的。自我探索，特別是深入情感面，本就不是一件讓人舒服的事情，但它卻是心理健康必要的前置作業。在最一開始可能會覺得卡卡，那是因為你的大腦仍不習慣用口語的方式表達情感，需要時間去校正與適應。如同尼歐在《駭客任務》中第一次「甦醒」後，需要長時間電療來刺激肌肉增生，眼睛一開始也因為不曾「真正看過」而被光線刺激得發痠，這些看來瑣碎的我訊息，正是情感調節系統需要的「暖身」。

除了暖身，我訊息還有另一個重要的功效。由於人的情緒大多都是無意識在掌管，只有一小部分會像冰山尖端一樣浮至水面（意識），因此我們經常會處在「覺察到情緒存在，卻不清楚脈絡」的模糊狀態中。這時候，若把這些心理活動用口語的方式表達出來，在整理思緒、尋找適當用詞的同時，你也在向下挖掘，把深埋在意識深處的情感活動搬運到意識層次。

有時候，都不用別人做什麼，你自己講著講著就想通了。

暫停不可恥，也很有用

經過我訊息的練習後，你開始對自己的內在情緒有基本的認識，也似乎能在人際互動中捕捉到一些很模糊的東西，卻又時靈時不靈，這讓你很是挫折。這也是幼年情感教育應當提供的刺激，讓我們能在壓力相對小許多的社交情境中，盡可能地去嘗試錯誤（trial & error），摸清楚人際關係的潛規則。

但很不幸地，鋼鐵直男的身份，代表你很可能錯過了這段黃金期，只能想辦法事後彌補。但就如前面所說，幼年情感教育的一大優勢是社交壓力比較低（包括長時間與主要照顧者或手足互動，以及社交失敗的負面後果有限等），身為成年人的我們，自然是沒有拿人際關係做實驗的餘裕。但反過來說，有些練習也是只在與成年同儕互動時才有辦法實現的。

例如：

喊暫停。

這裡的暫停，是指在你發現自己無法理解，或可能誤解某些關鍵資訊時，打斷逐漸走向激烈衝突的動力（dynamic），與互動者釐清當前發生爭執的癥結點，以及對方沒能傳達給你的需求。你或許會覺得是這在服軟（技術上來說也確實是），但這卻是必要的戰術性撤退、以空間換取時間，讓你能對當下的狀態有更清晰的視野，而非兩眼一抹黑，連在哪裡跌跤都分不清楚。

勇敢地說「請等一下」、「我覺得我可能有哪裡搞錯了」吧！對方很可能會給你一個白眼（也確實該給），但至少你迴避了繼續鑄下大錯的世界線，同時表現出自己有想要好好處理事情的誠懇態度。這點在親密關係中特別重要，很多時候衝突的起點並不是行為本身，而是對方經由行為感受到的「訊息」，這也是許多鋼鐵直男沒意會過來的人際地雷。你自認沒有惡意的行為，在他人主觀詮釋下就是「不在乎」、「不關心」的表現，那真是只會越解釋越糟，還不如早點攤牌，讓對方能跟你達成一定的共識。

不過，請記得，這個技術是為了讓你釐清狀況，以便後續處理衝突；請不要把它當作從棘手情境中脫身的煙霧彈，那只會提早讓你信用破產。畢竟比起遲鈍，主動欺瞞才是最可怕的關係殺手。

能搭配暫停戰術使用的，還有「主動反思」，特別是在發現自己在仰賴刻板印象思考時，更需要想辦法去確認這個結論的立基點，迴避思考慣性的陷阱。所謂的思考慣性，便是如「因為他是ＸＸ，所以會這樣」、「他一定是ＸＸ了，才會是這個反應」等理所當然的認知。這些結論很方便，有時根據人事時地物，很可能還有不低的正確率（甚至正是你建立起此刻板印象的原因），但刻板印象的潛在風險不一定體現在對與錯上，而是它限縮了你的視野。

當你在下結論時偷懶，思考也會停在刻板印象的邊界上，不再去摸索更多的可能性。這在平常或許沒什麼，但還記得嗎？你現在的目標是擺脫鋼鐵直男行為模式、改變人際互動健康度。換言之，你現有的慣性思維，便是鋼鐵直男時期培養出來的認知舒適圈，而「反思」正是破除這些框架的必要武器。

去思考為什麼對方的反應不如預期，去剖析整個情境、以及涉入其中的種種人事物。

更重要的，是理解你的世界觀、你的常識，很可能是別人的「非常識」。你覺得理所當然的道理，別人不一定理解，更不會照著你認定的脈絡行動，因此你需要在社交情境中不斷問自己：「有沒有其他可能？」

人心確實複雜，但只要願意用科學精神（沒錯，就是科學精神）去探究，終究是有解的。

不然，怎麼會有心理學的誕生呢，你說是吧？

直男專欄系列：

• 【直男專欄】直男與他們的產地——直男在直什麼？為什麼他們彎不起來？
• 【直男專欄】很直＝很 Man？超乎你想像的「直男」演化史
• 【直男專欄】深藏在木頭表皮底下的柔軟——扒開直男的武裝

在了解何謂直男、也看過人類在各個時期衍生出來的男性觀後，讓我們把目光拉回來，剖析一下現代直男的內在。

直男很直，很木頭——這幾乎已經是當前社會的共識了。但要知道，是人就會有七情六慾，這是我們之所以為「人」的要件之一。

換言之，直男的直並不是「匱乏」的表現，事實上恰恰相反，他們因為在成長過程中缺乏情感鍛鍊，在這方面的堅韌度很可能會比一般人要來得柔嫩，只是缺少適當的表達手段。

在失敗的情感教育裡埋下的未爆彈

上一篇文章，我們看了西方世界的男性觀如何演進。相較於在中世紀前主流思想更迭頻繁的歐美，亞洲的思想發展穩健不少。特別是與中國相鄰的東亞，受到儒家思想的影響，在傳統男性觀上表現出驚人的一致性。如果你是年紀跟我差不多、或甚至再更大些的台灣男性，肯定也是「男兒有淚不輕彈」教育的受害者。這個價值觀在當時是再正常不過，不只家裡人這樣教你，連學校師長、同儕都在施加壓力。

補充閱讀之前的「直男」：【直男專欄】很直＝很 Man？超乎你想像的「直男」演化史

而你，也不知不覺成為他人的壓力源。這正是「社會規範」（social norm）的可怕之處，身處其中的人都同時是加害者與被害者，甚至導致類似「團體極化」（group polarization）的扭曲，讓本就偏差的認知變得更加失控。表現在男性觀上，就是像從「男兒有淚不輕彈」到「男生哭什麼哭」的演變，把男性視為不該有七情六慾的非人個體。但很明顯，我們本質上做不到這樣的事，只能從小學著壓抑自己，想辦法把所有情緒吞進肚子裡。

大家玩過海盜桶這個玩具嗎？把它想像成直男的心，每次給予情感上的負面刺激便如同插進一把劍，或許當下看上去沒事，但你距離最終的爆發其實又更近了些。不過，這並非說稍有不愉快就發脾氣才是健康的狀態，情緒調節是種過猶不及的技術，我們都需要找到最適合自己的平衡點。

至於該如何找到平衡？這是沒有捷徑的事，我們只能透過反覆的嘗試錯誤（trail and error）認識自己，不斷逼近那個理想的結論。別擔心，這個過程不會是徒勞，人的情感調節能力如同肌肉組織，使用越頻繁會成長得越快；反之，如果你平常都不使用它，久而久之情感調節能力將會萎縮，在關鍵時刻完全派不上用場。

所謂的「情感教育」，真的沒有那麼深奧，它只是讓孩子適時練習如何使用內建的情緒調節系統罷了。但也就是如此簡單的工作，卻成為現代許多人沒能做好的功課。

直男的防衛機轉

雖然我們直覺地把「情緒」視為天生具備的東西，但以現代心理學的觀點，情緒的調節、排解等後段處理，一路到最前端的識別，都是後天學習的成果。所謂的「情緒」，其實是不同生理變化組合而成的狀態，只有在與當下情境與需求搭配才會被賦予意義，成為被大腦記住的心理建構。

舉例來說，大家耳熟能詳的「吊橋效應」，其實就是大腦因情境誤判情緒的結果。明明就是因身處吊橋、受到高度刺激而產生的緊張生理反應，卻因為同時在與他人相處，而被大腦誤解成心動的感覺。類似的案例還有因為攝取咖啡因使得心跳加速、自律神經過度活躍，進而讓人產生「焦慮」、「興奮」等情緒。

上述「生理影響心理」的案例，告訴我們情緒是大腦對生理反應詮釋的結果，因此個人對於情緒的先備知識才如此重要。

如果你有照顧過幼童，或許曾看見他們在遇到突發狀況後，會先觀察大人行為再決定自己該如何反應。有些人會覺得這是孩子心機的表現，但那其實是因為他們沒有相應經驗，必須借助外人來學習當下該表現何種情緒。

同理，當孩子遇到意料之外的反應，像是突然因為特定行為被大人喝斥、責罵（特別是他曾經做過，但卻沒被罵／沒被抓到的行為），會因為一時間無法處理衝突資訊而「當機」。有些孩子會像夜間被車燈照到的鹿，呆愣地看著你；有些則是會直接開大絕哭出來，試圖用過去屢試不爽的手段打斷當下被投放的負面情緒。這些看似迥異的行為，其實都可以視為孩子對情緒適應不良的反應，也是情感教育試圖改變的重點。

「認識自己的情緒」，這句聽起來很像廢話的陳述，其實一點都不簡單。

你或許會好奇：我不曾有過「我現在是在生氣，還是害怕」的思考，自己就是知道「我生氣了」、「我很難過」呀？

這是很正常的，因為掌管情緒辨識的認知功能並不隸屬於意識層次。這個領域，有些心理學派稱它為「潛意識」（subconscious），有的則以「無意識」（unconscious）為名，但在認知科學中，我們更傾向用「自動化思考」（automatic thinking）來稱呼它。你可以把自動化思考想成電腦的後台運算，是為了減少使用者負擔而內化的資訊處理機制。當我們遇到熟悉的刺激，自動化思考便會主動接管，用意識層次無法媲美的速度做出初步判斷，甚至是直接驅使身體做出反應。

但自動化思考並非萬能，沒有先輸入足夠的資訊作為運算基礎，大腦也是巧婦難為無米之炊。如同你沒背熟九九乘法表，就是得花時間去想 ９＊８ 等於多少，所謂的情緒識別、情緒調節也是同樣道理，情緒經驗不足的直男得花更多時間去「摸索」人的情緒變化——不論是自己，或別人的。

但在面對面的人際互動中，我們不一定有「慢慢想」的餘裕。因此，需要「立刻給出回應」的急迫感，將成為社交互動中極大的焦慮來源。在難以理解對方當下的情緒、或搞不清楚情緒脈絡的前提下，直男如同閉眼拆炸彈，無從預料自己的下一步會不會被炸得粉身碎骨。特別是在與試圖討好的對象互動時，這些在直男們眼裏隱晦不明的情緒刺激，很容易引發強烈的危機感，進而迫使沒受過良好訓練的他們動用最原始的防衛機轉（defense mechanisms）。

藉由否認（deny）、隔離（isolation）、解離（dissociation）等機轉，直男們得以將自己與內在的情緒活動區分開來，同時用貶低（devaluation）、投射（projection）處理自己在社交生活中遇到的困境（Zeigler-Hill, Pratt, 2007）。特別是以整個族群為單位的大規模貶低，讓直男得以將接收到的負面情緒反應歸咎給「情緒不穩定」、「反應過度」，甚至是「公主病」等標籤，完全迴避自己在這個關係動力中應盡的責任。

然而，防衛機轉最有趣、也最麻煩的地方，在於它跟自動化思考一樣，大多作用在意識之外。這個特性，使得它很難被意識覺察，更不要說控制了。雖然這不是辯護之詞，但許多直男並不是自願用傷人的防衛機轉處事，甚至連知不知道自己在傷人都還是兩說。

若要克服防衛機轉的干涉，往往需要花上數以月計的時間練習，同時還得處理引發焦慮感的個人議題，並不是個簡單的任務。

畢竟，對沒有覺察到自身狀況的直男來說，防衛機轉營造出來的「舒適圈」確實舒適。強硬地用外力逼迫他們改變，只會誘發更強的危機感與更嚴重的防衛機轉，最終形成負面迴圈、使狀況惡化。

嚴格來說，直男們無法為自己的成長經歷負責，正如他們控制不了自己的防衛機轉，但這種免責論述賦予的受害者標籤，同樣阻礙了他們改變的動機。科技進步來自於人性，人自身的成長也是如此，如何在不造成牴觸的情況下潛移默化直男，或許會是現代性別議題的重要功課。

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