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惱怒飛機上的哭聲和幫助脆弱的嬰兒,都是人類演化後的行為?——《利他衝動》

知田出版_96
・2024/12/09 ・3771字 ・閱讀時間約 7 分鐘

苦難與同理心:能激發出援助還是自我關注?

縱貫全文,我們持續主張,苦難演化得十分凸顯、讓我們不能不關注,而且它還得以在子代照護背景脈絡中激發行動。利他反應模型的這項原則,似乎與巴特森(Daniel Batson)和讓.德塞蒂(Jean Decety)以及其他人的普遍觀點互相衝突,後者主張苦難會阻礙援助。

根據同理心──利他行為假設,人們在感到溫暖、柔情、冷靜、關切和慈悲時,會專注關心他人的需求,並提供無私的援助;相反,當發愁、憂心、痛苦、不安和沮喪時,他們就會專注關切自己的需求,並只有在自己的苦難減輕時,才會提供幫助。舉個例子,當實驗室中的學生目睹某人受到痛苦的電擊時,表示感受同理心的觀察者,即便可以離開,也都會伸援,至於感到個人苦難的人,則較少提供幫助,除非他們被迫留下並繼續觀看痛苦的電擊。因此,人們有能力出於無私的原因提供幫助,但可以出於自私的動機行事,以緩解自己的苦難。

我們自己的研究有時確實會披露很棘手的苦難。例如,我們往往會複製出巴特森的發現,遭逢苦難的受害者有可能觸動觀察者的同理心以及負面反應。當人們觀看我們最悲苦醫院患者的錄影時,一部分參與者甚至還表示他們感到驚恐(亦即忐忑、憤怒、驚恐)。這種高度負面的反應還更加引人注目,因為參與者知道,這些是真正的重症病人或末期患者。

因此,當他人表達的苦難會引發多餘的、會感染的負面感受之時,嫌惡反應也就可能因此發生──特別當他們的問題看來很沒有道理或者難以解決。(舉例來說,一位護理師表示,「嗯,對這個問題她打算怎麼辦?」)不過還不算滿盤皆輸,因為比起對快樂的患者,一般人對苦難的患者會看出更多需求、感受更多同理心,並提供更多幫助。不過這種慷慨精神是有侷限的。

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例如,倘若參與者必須坐下來陪伴患者,而不是只給他們幾塊錢並不做社交接觸,那麼他們就會提高協助快樂患者的相對偏好度。所以,即便苦難肯定帶來嫌惡的知覺和感受,它仍能成功傳達需求並激發反應,而這也正符合它的設計功能。

倘若我們思忖,在任意給定的情境中,利他反應模型的種種屬性如何權衡取捨,也就能預測這類複雜的關係。舉例來說,飛機上有小寶寶啼哭時,人們就會抱怨。這似乎自相矛盾,因為,我們理當演化來幫助那些身處苦難的寶寶。

利他反應受情境權衡影響,飛機上寶寶啼哭引抱怨反映其限制。圖/unsplash

啼哭的力量:無助者需求與觀察者情緒的博弈

然而,這種惱怒和模型相符,因為那些寶寶並不是其他乘客熟悉的或有感情紐帶的對象,他們多數人都相隔太遠,不會陶醉於寶寶的可愛模樣,也不知道是哪裡出了問題,所以幫不上忙。因此「飛機上有小寶寶啼哭」經典案例自然會惹人苦惱──這就證明了聲音很凸顯,激使我們去讓它平息──然而我們沒辦法產生同理心,也幫不上忙,因為欠缺界定親代照護的感情紐帶、熟悉度、專門知識和掌控權,況且社會規範告訴我們,不要去碰陌生人的寶寶,進一步約束自身的舉止。

碰到兒童虐待一類狀況時,這種衝突就變得更嚴重了,這時照護者會抽身或甚至攻擊、傷害他們應該保護的兒童。根據研究,由於苦難是如此明顯、有激勵性,而且不容忽視,於是當苦難或啼哭接連持續了好幾個小時或好幾天時,人們也就會變得非常煩躁,特別當沒有明確的解決方案之時(好比,由於寶寶罹患腹絞痛)。

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人們必須接受培訓,並在這種情況下獲得支持而非遭受懲罰;他們應該能夠讓自己置身激烈情境之外,好讓自己冷靜下來,而且我們需要提供幫助,好讓照護者能夠休息片刻。釀成這種情況的起因,是由於人類演化出的本性是在相互支持的社會性團體生活中養育兒童,然而如今我們多數人所體驗的西方式工業化獨自育兒方式,卻已經與此脫節所致。

與苦難不能激發援助的情況相反,只要觀察者理解狀況,能介入並對他們的反應抱持信心,那麼即便強烈的和嫌惡的苦難,也依然能夠促成援助。哺乳類動物的神經激素壓力反應之所以演化出現,並不是為了讓我們在工作壓力下能吃餅乾,這種反應的演化,是藉由調動交感和新陳代謝歷程,犧牲了消化和成長等較慢、長期的生理歷程所促成的即時行動。

人們在理解並有信心介入時,即便是巨大的苦難仍能激發援助行動。圖/unsplash

我們的壓力系統經過演化,能在脅迫下最有效地快速反應,好比當觀察者受了壓力驅使,必須迅速採取行動來幫助某人──假定他們知道該怎麼做,也知道分寸。所以,即便苦難線索啟動你的壓力和自主神經系統,當我們無法行動時──強烈激情和不安找不到明確的出口之時──它們就會產生冷漠、紛擾或攻擊行為,因為這些狀態本身就是演化來激發行動。

人們面臨苦難時,若認為自己有可能遭人操控,也會感到矛盾。由於苦難會激發援助行為,人們有時會偽裝陷入苦難來誘發支持,這有可能讓開始懷疑受害者的觀察者感到困窘、惱怒、生氣或反感。舉例來說,赫迪便曾描述,像狨猿和檉柳猴這類合作養育後代的新世界猴,通常會與無助的寶寶分享食物,特別是當牠們乞求食物之時。

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然而,當年輕個體年齡增長獨立生活,成年個體就比較不會與牠們分享食物,而這就會導致年輕個體以愈強烈並引人嫌惡的方式懇求乞討食物,有時訴諸偷竊。這種現象已經在著名的吸血蝠動物模型的利他行為研究中重複驗證,研究發現,成年蝙蝠較少與已經發育超越青少年階段,理當自給自足的蝙蝠分享血餐。

小寶寶確實很無助,起碼在嬰兒早期階段是如此,實在不能認為他們是藉由啼哭來「操控」照護者,起碼不像是幼童、較大兒童和成人那般以刻意的、邪惡的手法來操控。嬰兒有可能「使用」哭聲來激使照護者為他們提供食物、溫暖、撫慰或移除有害刺激物。這是他們溝通需求的僅有方式之一。這些需求有的並不是真的很緊急,不過即便是需求被動照護,好比身體撫慰,也可能影響嬰兒的長期健康和幸福。

例如,寶寶獨自被留在嬰兒床或汽車座椅時,通常就會放聲啼哭,因為他們喜歡照護者充滿愛心的溫暖擁抱。不過這些並不是必須立刻解決的急迫需求(而且就汽車座椅的情況,這說不定正是拯救他們的要素)。

嬰兒以啼哭表達需求,這也是他們唯一與外界的溝通方式。圖/unsplash

即便寶寶使用哭泣來激使我們幫助他們,我想我們都同意,他們並不是刻意密謀對付任何人,而且他們的要求也相當合理──特別是在面對相當惱人的現代裝置之時。因此,寶寶哭聲的真情實意、毫不誇張,未加操控的性質,提供了一種促成行動的誘發刺激,而且就算出自成年人,我們也依然遵從。

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苦難的演化功能:從激發行動到引發嫌惡

人們對於苦難哭聲的音質非常敏感,能區分反映出不同需求的哭聲,好比需要接觸、肚子餓了和疼痛。因此在醫院接受腿部注射的新生兒,所引發的同情比較多,超過在圖書館因無法帶回家的玩具,半哀鳴半啼哭的十八個月大的兒童。後面這樣的哀鳴和啼哭,會讓觀察者感到非常煩躁,他們甚至還可能覺得小孩是在操控而惱火,特別當目標是要取得玩具火車或更多金魚餅乾等獎賞時。然而,聽到新生兒為真正的需求而啼哭時,人們確實會心生同情,這樣的哭聲比較溫和、有規律,並暗示了脆弱的、幼態的、受苦受難和有援助需求的理想組合。

苦難不是單一事物。苦難有多樣化形式和背景脈絡,其中有些有激勵作用,另有些沒有。不過倘若我們從照護無助新生兒的背景脈絡來理解苦難,模式便自然浮現。真正的苦難,肇因於嚴重的急迫狀況,而需要觀察者提供力所能及之幫助的困境是有激勵作用的,而當觀察者不熟悉或沒有形成感情紐帶、不知道該怎麼辦、力有未逮,幫不上忙,或者感覺受了操控,這時苦難就可能引人嫌惡,也不太可能激發援助。

科學文獻有必要更明確地釐清,苦難何時會促使人們走向困難處境,何時則會讓他們遠離,並拿包含利他反應模型屬性的情境(好比受害者與觀察者存有感情紐帶、呈幼態模樣、明顯受苦受難,並需要觀察者力所能及的即時幫助)來與不包含這些屬性的情境進行比對。這些研究將能讓我們就現實世界對苦難之反應範圍方面達成更完整的認識,這類反應並不總是充滿同情,但確實會產生比自我關注更多的可能結果。

——本文摘自《利他衝動:驅策我們幫助他人的力量》,2024 年 11 月,知田出版,未經同意請勿轉載。

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成為世界幸福、希望的緣起──知田出版「環境永續」、「心靈提升」、「自我成長」等類型圖書,探討由個體的轉變進而影響整個群體命運等議題,希望藉由閱讀,以更多元化的角度,讓每一位讀者的心跟著轉動,認識到我們生活在同一顆星球。 已出版:《回到地球》、《人類是五分之四的灰熊》、《利他衝動:驅策我們幫助他人的力量》等書。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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AI 可以幫你聽懂老婆的情緒了?AI 情緒理解原理解密!
泛科學院_96
・2024/07/01 ・510字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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讓電腦理解人類情感,一直是許多科學家關注的議題。那你知道現在 AI 已經學會人類情緒的辨識了嗎?

所以我們這集就來講講:

  1. AI 如何理解人類情緒
  2. AI 如何生成情緒語音
  3. 世界上第一款具有同理心的 AI 對話工具 Hume

那麼我們就開始吧!

最後,你覺得 AI 情緒辨識能拿來做什麼呢?

  1. 就陪我練英文而已吧
  2. 挖賽這樣我就有女友翻譯器啦
  3. 開始想跟 AI 談戀愛
  4. 其他也歡迎留言分享喔

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問~

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更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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看見蟑螂就害怕?為什麼我們總特別怕牠?
PanSci_96
・2023/08/26 ・3929字 ・閱讀時間約 8 分鐘

***溫馨提醒,本文有小強畫面,請斟酌觀看***

唐伯虎點秋香讓小強成為蟑螂的代名詞。圖/經典放映

周星馳的唐伯虎點秋香上映後,讓小強成為蟑螂的代名詞,但你看到小強的瞬間,是順手將它解決,還是尖叫著逃跑呢?

台灣曾做過調查——不做調查也知道,蟑螂絕對是大家最討厭的害蟲第一名。美國甚至做過大規模調查,有超過四分之一的美國人表示自己最討厭的害蟲就是蟑螂,是第二名蜘蛛的兩倍之多!

所以,若要幫全人類找一個共同的敵人,蟑螂肯定算得上是一個。

但過去的日本節目中,卻發現北海道人竟然不怕蟑螂,難道他們都是勇者嗎?或是我們能從他們身上找到克服蟑螂恐懼的方法?

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北海道人好像沒看過蟑螂?!圖/Hituzi Chang

恐懼源自於未知?北海道人為什麼不怕蟑螂

你是不是光想到蟑螂的外表,就覺得全身起雞皮疙瘩?

面對蟑螂還能如此淡定,甚至能覺得牠們可愛的北海道人,別說你不敢相信,一群演化心理學家也是覺得匪夷所思,開始針對這些人做起了研究。

演化心理學就如字面上的意思,是將達爾文演化論套用到現代人的心理特質上,試圖以天擇的角度解釋許多無法解釋的人類心理現象。

例如近年來被診斷率越來越高的注意力不集中與過動症,也就是所謂的 ADHD,在演化心理學看來其實不是需要治療的「病」,而是環境變化太大導致的適應不良。想像一下,如果你是上萬年前生活在野外的人類,每天都必須在山林裡一邊躲避猛獸、一邊想辦法靠打獵與採集獲取食物。

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在這種環境下,眼觀四面、耳聽八方,且隨時保持能戰能跑的機動性,反而都是生存必須的特質,自然會成為演化過程中被保留下來的心理特質。隨著人類社會在近幾百年快速進步,我們不需要再去當高風險的獵人,但那些經年累月刻印在基因裡的特質還來不及被汰換掉,反而讓這些天生的獵人無法適應現代生活。

獵人的基因反倒讓人無法適應現代生活。圖/Giphy

同樣的道理,演化心理學認為人類對蟑螂的莫名恐懼,其實是來自於大腦主動識別並排斥潛在威脅的生存機制。在醫療資源匱乏的過去,隨便受個傷、生個病都有可能是致命的,人類只能戰戰兢兢,想辦法避開任何可能會傷害到自己的東西。這讓我們在無法辨別敵友時,會本能地戒備未知的東西。

即使從生態系的角度出發,同時兼具環境清道夫與許多動物主要食物來源的蟑螂,是維持自然平衡不可或缺的益蟲。但在無法感受到牠們好處的普通人眼裡,經常出沒於被我們視為髒亂、有害健康的垃圾與廚餘堆的蟑螂身上,只會被貼滿很髒,甚至是有害的負面標籤,當然不可能有好印象。

我猜這時有些觀眾心中閃過了「那又如何」、「我就討厭蟑螂啊」的念頭,但千萬別小看這份理所當然。雖說蟑螂因為生存與繁衍力強,被人類刻意撲殺這麼多年都還沒有要絕跡的意思,但其他昆蟲就沒那麼幸運了。由於人類對昆蟲,特別是只占大約10%的害蟲抱有負面觀感,使得這些小生物常在生態保育的討論中被冷落,甚至就這樣默默絕種,在地球生態系中留下無法彌補的缺口。久而久之,嘗到苦果的還是人類自己。

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話說回來,既然演化心理學表明恐懼來自於未知,那只要我們學到關於這些昆蟲的正確知識,就能扭轉刻板印象了,對吧!那麼看完泛科學,想必你就能擺脫對小強的恐懼!

只要學到正確知識,就能對蟑螂的恐懼了嗎?圖/Giphy

——雖然我很想這樣說,但很可惜,事情沒這麼簡單。還記得北海道人的訪問嗎?按照演化心理學,這些從來見過蟑螂本螂的北海道人,既然對蟑螂完全陌生,那麼應該不會有這麼正向的反應。就算不覺得被威脅,至少也該有點基本的戒備才是啊?

一篇發表於 2021 年的日本研究,正是想探討這個落差。研究團隊分析過往研究,發現「增加昆蟲相關知識」與「減輕恐懼」之間似乎沒有必然的關聯。而且,與出身郊區的人相比,從小生活在都市的人對於昆蟲竟然普遍有著較強、也較難改變的昆蟲嫌惡。

深入研究後,才發現,原來連怕不怕蟑螂這種事都得要看出身的。

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都市化—嫌惡假說

在針對13,000名日本人進行調查後,研究團隊提出了「都市化—嫌惡假說」。此假說以都市化為起點,拆解出兩條人類培養對昆蟲嫌惡感的路徑。

你不該出現在我家!由破壞安全感引發的厭惡

首先,由於都市化導致自然環境縮減,無法適應都市環境的昆蟲大量減少,相對的,像蟑螂、蒼蠅、蜘蛛等適應良好的昆蟲,數量不可避免地會增加,也更容易出現在室內環境裡。對我們來說,穩固的牆壁與天花板會帶來與外界隔絕的安全感。因此,當有不請自來、侵門踏戶的東西出現,除了對昆蟲本身的厭惡,我們對所處環境原有的信任也跟著崩塌了。

回想一下,上次在家裡或辦公室茶水間看到蟑螂,就算當下就把它消滅了,在接下來的一段時間內,是不是會到處疑神疑鬼,總覺得某些角落或通風管裡藏著一支蓄勢待發的蟑螂大軍,準備趁你不注意時再出來嚇你一跳?

對蟑螂的厭惡可能源自於牠破壞了你對環境的信任感。圖/Giphy

同樣的,就算不是在你家,而是外出用餐時在餐廳裡看見蟑螂,基於恨烏及屋的情感連結,你對於餐廳的信任感也跟著下降,甚至激動一點當場走人也有可能。但換個場景,假如你今天是在馬路上看見蟑螂,或許還是會覺得害怕、覺得噁心,但反應很可能不會像在家裡這麼大。

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這便是都市化—嫌惡假說第一條路徑強調的重點。在都市化程度高的環境裡「室內」跟「室外」的界線變得分明,因此當有不該存在的東西出現,我們的反應也會更強烈。

因為不熟,所以討厭?

至於都市化—嫌惡假說的第二條路徑,是延續演化心理學裡,人們對於不了解的事物會產生恐懼的觀點。但比起針對單一種昆蟲,都市化—嫌惡假說發現,都市化環境會普遍降低其居民接觸大自然的頻率。就算是出生於郊區環境的人,在都市生活久了也會喪失這股熟悉感,甚至開始對大自然出現排斥心理。

同樣的,今天即便你是個都市小孩,只要到郊外生活夠久,而且自發地去接觸自然環境,那份對昆蟲的恐懼便會在洪水療法下逐漸被減敏感。說不定某天你會跟北海道人一樣,開始欣賞蟑螂的可愛之處喔!

說不定某天你會跟北海道人一樣,開始欣賞蟑螂的可愛之處!圖/Hituzi Chang

從「害怕蟑螂」看見早期教育

除了解釋了我們對蟑螂的厭惡,都市化—嫌惡假說其實也點出了現代社會一個很重要的議題,那就是在現代科技的干擾下,我們接觸真實世界的頻率正在下降,無形中也失去不少珍貴的「經驗」。

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我們的大腦仰賴經驗法則才能運轉,想學習新技能、建立穩固的知識結構,都需要持續且頻繁地暴露在特定刺激下。讀書、背講義是一種刺激,與人社交締結關係是一種刺激,走出戶外接觸山林也是一種刺激,任何一種刺激少了,我們就會錯過發展相應能力的機會。

就好像最近幾年特別被重視的語言教育、科學教育、情感教育,甚至是平權與美感教育,其實都是在努力把握小孩子學習的黃金期,讓他們盡早接觸到足夠的相關刺激,打下扎實基礎。這在教育心理學叫做「早期暴露」(early exposure),這個理論反對只把重心放在學齡後與學校教育的傳統觀念,認為父母在學齡前給予孩子多元化刺激同樣重要。

不需要花大錢上才藝班,平時多帶孩子出門走走,或是準備不同的課外讀物與嗜好,都是很好的新奇刺激,不單能增進大腦發展,還可以培養認知彈性,讓他們在未來遇到未知事物時能保持好奇心、積極自發地去吸收新知,而非縮在固有觀念裡。

早期暴露對兒童發展學習尤為重要。圖/Pexels

這個乍看很冷門、沒什麼了不起的研究,其實衍生出來的意義可是與我們息息相關。就好像我們常說在家裡看到一隻蟑螂,代表看不見的地方還有十隻。怕不怕蟑螂事小,因為享受現代科技的便利而錯失與真實世界互動的經驗,才是最得不償失的。

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要在都市中增加對昆蟲的好感不容易,但也有像是中山女中蔡任圃老師,成功透過一系列的觀察、研究等課程活動,讓許多學生愛上了蟑螂這個小生物。那麼你呢,你覺得你還有機會跟小強達成和解嗎?

  1. 這還用說嗎?馬上當成寵物養起來!每天一起睡
  2. 先不要,我們彼此人蟑殊途不犯河水
  3. 絕對不可能,只要看到蟑螂,這個房子我就不要了!

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