家境和母語環境會影響學生的智商嗎？資優生篩選機制的不平等——《隱性偏見》

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？

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。

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。

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。

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。

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？

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」。

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。

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。

以偉勝乾燥工業為例，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。

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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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。

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。

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。

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。

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。

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。

在工程面，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。

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。

• 遊戲性別政確恐慌症候群：以理解為處方（下）

*本主題共2篇，該篇為下篇，以「遊戲性別議題偏見的成因」為主軸，探討製作方與玩家如何跳脫出議題的爭端，為遊戲圈帶來更多元的環境。

若想獲得更完整的資訊與閱讀體驗，歡迎點選上篇：「政確」遊戲也要湊一咖！最後生還者 2、地平線西域禁地、APEX LEGEND…

媒體的心理影響——政治正確恐慌

近年來，女權等性別議題在新聞媒體上的曝光率大幅成長，隨之而來的聳動標題及標籤化現象，卻可能進一步導致族群間的對立。遊戲作為性別印象的傳播媒介之一，在加入相關內容後亦開始被放大檢視，不過這些討論並非源於多元性別元素被大量加入而引起關注，而是透過媒體的渲染報導，才得以被大眾注意。

當社會上有人開始倡導加入這些元素的必要性與正確性，人們長期根深蒂固的審美觀，在短時間內被政確的聲音淹沒，就可能導致人們不適應、變得敏感，甚至引發論戰。

受訪者 Jack 是位 20 歲、自國中起就常與朋友遊玩線上遊戲的大學生，主要透過 PC 平台遊玩射擊和卡牌遊戲， 以及時下較有話題性的單機遊戲。針對現今遊戲的設計逐漸加入不同要素，他表示近幾年遊戲新增了不少多元背景的角色，一開始玩家也都不太適應，「畢竟這些多元群體是社會中的極少數。」玩家自己在現實生活中都不曾遇過這樣的人，這些角色在遊戲中出現的頻率卻高得離譜。另一位受訪者 Jerry 同樣是 20 歲大學生，原先以遊玩射擊和卡牌遊戲為主，近年來轉往遊玩任天堂的 Switch 遊戲。面對遊戲中新增多元要素引發的爭議，他直言：「很多人都對角色的背景太小題大作了，每次只要出現這種話題就一定要爭得你死我活的。」另一位 19 歲的大學生小凱，曾遊玩過《最後生還者2》與《地平線：西域禁地》與其他有性別議題爭議的遊戲。他說：「我在玩一些有性別議題的遊戲時，實際玩起來不會特別在意這些設定有什麼問題，但常常看見討論區會有人針對這些點爭論和製造迷因，起頭者卻又稱自己其實不在意這些，實在有點矛盾。」

單純因背景設定含有性別政確元素，就會引起爭論的現象，顯示現今社會對於性別議題仍存在大量紛爭與分歧，導致支持與反對的聲音都特別敏感。能夠促進不同意見之間的交流當然是一件好事，如果雙方都能保持理性溝通，對於建構更加多元和諧的社會而言無疑是有利的。然而過往爭議衍生出來的經常是各說各話的謾罵和羞辱，導致意見不合的兩方更加針鋒相對。

遊戲中的不友善性別環境是由遊戲本身塑造的嗎?

Geek Feminism Wiki 是一個提供科技、科幻領域中的女性議題相關資訊的網站，在其中的 Gaming 條目提到：女性在遊戲中面臨了性化環境（Sexualized Environment）、性別主義廣告（Sexist advertising）、線上騷擾（Online harassment）等問題。前二者源自遊戲的不友善設計，而其成因之一是遊戲或多或少存在現實的縮影。

 小凱提到，很多遊戲的內容都來自現實與歷史。為了考量真實性，遊戲在製作時往往會將這些不友善情境「照搬」，即使是完全虛構的故事，多半也是以「對現實的認知」去發想，其中就包括平時累積的刻板印象，而這亦是部分遊戲被認為不友善性別的原因之一。

倘若為了破除刻板印象，而強行更動歷史現實，也不是很恰當的做法，「像是以二戰為舞台的《戰地風雲五》裡面出現女士兵，但那時的女性是不可能當士兵的。」如何在忠於歷史的情況下，盡可能顧及性別友善的實踐，是開發團隊必須權衡的。

另一個不友善性別的隱患，正是玩家本身。談及被線上騷擾的經驗，19 歲的小美平時喜歡玩線上遊戲也常接觸 ACG 作品，她表示自己在玩《鬥陣特攻》、《英雄聯盟》這類男性玩家居多的遊戲時，曾遭遇過一些男性玩家的騷擾。

玩家亦是建構遊戲環境的一部分，當騷擾發生，官方確實有提供協助的義務，但就根本而論，這並不是遊戲造成的問題，而是玩家自身行為不恰當所導致。

在社會風氣改變、女性意識抬頭、女性玩家比例升高的現今，性別教育的年代隔閡與根深蒂固的刻板印象仍發揮著一定影響力。男性玩家在遊戲圈中仍握有話語權與主控權，讓許多女性玩家在網路社群不時受到迷因式的嘲諷，更經常遭遇線上騷擾。值得注意的是，這種現象並不是遊戲圈獨有，而是社會的縮影在遊戲圈中被話語權的差異放大了。

遊戲屬於玩家還是大眾?

遊戲並非是一個單向傳遞的媒介，它們傳遞的想法和理念可以被認同，同樣也可以被批評和討論。相較於武斷禁止遊戲的表現形式，玩家直接與開發團隊進行溝通協商是更為恰當的作法。

令人惋席的是，近年來針對爭議作品的檢討方式充滿了非黑即白的斷言，在部分新聞媒體斷章取義的推波助瀾下，不同的聲音之間變得更加不理解彼此，失去理性和對話空間，只剩下惡意謾罵在撕裂社會。

小美：「一個被灌輸特定觀念的人，只有在和他人理性溝通後，才會意識到自己的問題。」作品所展現的特定價值觀，也是人們表達自身想法的自由，畢竟每個人和遊戲都有自己的一套審美標準。

「我自己身為女性，也會喜歡一些角色形象是蘿莉或是性感的遊戲作品，這些作品明明沒有刻意得罪任何人，卻被逐漸封禁，我認為這個趨勢並不健康。」她舉例，像是 STEAM 上面原先設定有蘿莉角色的作品都被迫改變形象，不然就會遭到下架。

另外在《鬥陣特攻》當中，她喜歡的角色造型也因為太性感而被迫改動。遊戲作品是對於偏好的展現，無可避免的帶有立場與主觀意識，雖然惡意歧視毫無疑是不被允許的，但在表達個人取向的立意上，遊戲是否有必要符合每個人的期待，值得我們深思。

以額外要素引起轟動，還是以原創推廣議題？

根據 Newzoo 統計，2019 年女性遊戲玩家突破 10 億大關，佔玩家總數的 46%。除了原先以男性為主的熱門遊戲拉入的新的多元客群外，女性向市場的開發已有一段時間。無論是日本的 BL 作品所帶來的「腐女」文化，以及其乙女向手機遊戲所帶來的成功，例如《偶像夢幻祭》、《刀劍亂舞》，皆證明了女性的消費能力，市場不再只以男性向遊戲為導向。

可以應證上述說法的是，在被問及「相對於『在 3A 大作或既有作品塞入政治正確的元素』，『更改設定來博取大眾眼球，以事件本身作為故事主軸或以特定族群作為客群的原創遊戲』，是否較為合適？」時，身為遊戲製作者的張毅回答：「或許是這樣沒錯，這類遊戲往往底下的討論區都相當和平，不太會有偏激言論出現，大家都很享受當中內容。」

市場上的產業多是以目標客群來運作的，與其讓既有遊戲的舊客群來接納新客群，可能面臨族群衝突的風險，針對新客群開發新遊戲是個推廣議題的安全方法。這種方式雖然無法讓議題馬上被大眾認識，但能讓接觸遊戲的玩家對議題有更深的理解，而非流於表面的資訊接收，更能夠同時照顧到不同族群的心情。

相信無論製作方或玩家，都期待所有人能夠找到符合自己偏好與價值的遊戲，倘若真正考量多元並期望促進雙方理解，遊戲開發團隊也許不應強制變動深獲玩家喜愛之既有角色，以推行其觀點，這種作法可能會將多元族群、弱勢少數推上爭端，也可能無意將歧視的帽子扣在其他玩家頭上。

多元的價值若能夠以原創加入的方式實現，或許能達成對原始玩家的尊重，也是在某種程度上給予多元族群的理解。

性別議題為遊戲賦予的價值

雖然多元性別與政確要素在過去就曾出現在諸多遊戲當中，卻一直到近年才被大量曝光，並以爭議的形式被廣泛討論。現今遊戲中多元元素的加入與改動還是以小範圍為限，對遊戲體驗的影響並不大，因此多數玩家即使對這些元素有意見，仍會選擇繼續遊玩，如同張毅所言：「好的遊戲不會因為增加或少一些政確元素就變得不好玩。」

多元的族群觀點與價值觀與遊戲圈尚在相互磨合的階段，但可以預見的是未來這些要素的加入會更加頻繁。受訪者 Jack 說道：「仔細想想，這樣角色的出現或許也是能讓玩家們認識這些少數群體的方式和機會，不見得真的是為了圖利誰或為他們發聲，而是對於『社會上出現了這樣類型的人』的一種回應，不需要都帶著偏激眼光去看待，可以試著去接受。」

Jerry 也說：「越來越多多元性別角色的出現，其實在遊戲內容方面能帶給玩家更多不一樣的體驗，像是劇情設計、角色互動都可能和以往單一性別的作品有著更不同的呈現，也是一種值得期待的發展，畢竟遊戲作品對於玩家而言，最需要的就是保持新奇。」

 多元性別要素爲遊戲帶來更多可能，這些要素的加入讓遊戲有更新穎的角色互動與趣味性，也讓遊戲劇情有更多選擇與變化。  

張毅則提及其製作《花語：百合》時的理念：「我們團隊比較隨興一點，有時腦中閃過『真想做這樣子的遊戲！』就付諸實行了，實在不容易解釋理念，但我想可以從評論區的一些玩家反饋中找到答案吧。有一些人比較纖細、比較孤單、比較少人理解，但也都很努力尋找快樂。若能有一款作品讓他們得到共鳴，產生了『原來有人感同身受啊』的感覺，那麼這款作品對他來說，就是獨一無二的。這款作品並不是想為誰發聲，只是我覺得對部分玩家來說，這款作品有不可取代性，就十分有意義了。」

「若我們回歸議題本身，網民口中的社會正義戰士，當然有人是為博名等自身利益而動，但一定也有人因理念或浪漫，而希望看到有更多元的角色吧。」加入了多元性別要素的遊戲並不只是特定族群的發聲管道，更不是純粹的討好，而是一種新的嘗試，當人們放下彼此成見，以欣賞的角度來體驗遊戲，才能使遊戲發展有更多的可能性。  

參考資料：

Women Account for 46% of All Game Enthusiasts

Geek Feminism Wiki

遊戲界的性別議題有哪些？