《讓你瞬間看穿人心的怪咖心理學：史上最搞怪的心理學實驗報告》（Quirkology：How We Discover the Big Truths in Small Things）和《心理學家教你59秒變A咖》（59 Seconds : Think a Little, Change a Lot）真的是兩本很有趣的書。
就像之前在〈蝦米！誰說人是理性的！？〉和〈別當正常的傻瓜了吧！〉提到的《誰說人是理性的！》（Predictably Irrational: The Hidden Force That Shape Our Decisions） 和《別當正常的傻瓜： 避免正常人的錯誤，成為超凡的決策者（全新第2版）》一樣，《讓你瞬間看穿人心的怪咖心理學》就是要透過一連串的有趣實驗，來瞭解人們理性和不理性的行 為。因此，在書中，作者Richard Wiseman列舉出人們在面對決策、迷信、時間、偏見、靈異、笑話、刻板印象、欺騙等等情境時，一致的行為反應。
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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？
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。
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。
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？
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：
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。
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。
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。
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。
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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提過塞利格曼等人發現的「習得無助」現象，他們進行了一系列動物基本學習歷程的實驗，訓練動物跳過柵欄以避開腳下的電擊。動物通常很快就能學會怎麼做，但有一組動物，因為先前經歷過一連串無法躲避的電擊，所以始終都學不會，牠們甚至放棄嘗試，只是待在原地乖乖接受電擊，而從不試著跳過柵欄。研究者的解釋是，當動物遭受自己無法控制的電擊，就會學到不管怎麼做都無濟於事，這樣的習得無助感會轉移到新情境，即使牠們能夠控制這個新情境，還是會放棄嘗試。
塞利格曼深入研究習得無助現象之後，驚訝地發現，這些無助的動物跟憂鬱症患者有許多共同點，尤其是兩者的消極心態，憂鬱症患者有時連「今天要穿什麼衣服」這樣的小事都力不從心。塞利格曼推論，至少有部分憂鬱症患者是因為經歷過一次強烈的失控感，於是開始相信自己對任何事都無能為力，並認為這種無助感會一直持續出現在各種情境。根據塞利格曼的假設，擁有控制感對於心理健康至關重要。
五十多年前，一項研究以三個月大的嬰兒為受試者，凸顯了控制感的重要性。研究者將嬰兒分成兩組，A 組是有控制權的嬰兒，他們躺在嬰兒床上，頭靠著枕頭，床的上方倒掛著一把半透明的傘，裡面用彈簧黏著幾隻動物玩偶，如果嬰兒轉一下頭，傘裡的燈就會亮起，嬰兒就可以看到那些玩偶在「跳舞」，但一會兒燈就熄滅了。當 A 組嬰兒碰巧轉頭，讓傘裡的燈亮起並看到玩偶，他們就會表現出好奇、開心和興奮的樣子，而且很快就學會利用轉頭來控制玩偶的出現，然後一次又一次重複這個動作，看起來一直都很開心。B 組嬰兒則沒有控制權，只有在 A 組轉頭時，他們床上的燈也跟著亮起，才可以「順便」看到玩偶， 所以 B 組看到玩偶的次數和時間都跟 A 組一樣多，但他們只有在一開始表現得跟 A 組一樣開心，然後很快就因為適應而失去興趣。
研究者從兩組嬰兒的反應差異，得到下列結論：讓嬰兒一直很開心的原因，並不是會跳舞的動物玩偶，而是控制感。A 組嬰兒之所以對著玩偶咯咯笑個不停，是因為他們似乎知道是自己讓這一切發生，「是我幹的好事，很棒吧，而且只要我想要，隨時都可以再來一次」。B 組嬰兒雖然什麼都不用做就可以看到玩偶，但是卻沒有體驗到這種令人興奮的控制感。
小嬰兒幾乎無法控制任何事物，既不能任意靠近自己想要的東西，也無法離討厭的東西遠遠地。他們無法靈活控制自己的手，所以抓取或操作物品都很吃力。他們還會無預警地被被東戳戳、西捏捏，或是被抱起又放下。小嬰兒的世界就是只能被動讓事情發生在自己身上，任由別人擺佈。或許正是基於這個原因，當他們偶然發現自己可以控制那麼一點小事， 就異常在意和興奮。
另一項研究以生命的另一端——老年人為受試者，也戲劇化地證明了「控制感」對於幸福快樂的重要性。研究者告訴 A 組養老院的住民必須為自己負責、照顧好自己；B 組住民則被告知他們的一切生活起居都由工作人員打理。此外，A 組每天都要決定一些簡單的事，並照顧一盆植物；B 組則沒有任何決定權，他們的植物也由工作人員照顧。結果，A 組老人（對自己的生活有一定的控制權）比 B 組（沒有控制權）更有活力、更靈敏，主觀幸福感也更高。最引人注目的是，A 組的平均壽命比 B 組多好幾年。可見，從出生到死亡，人都需要擁有對生活的掌控權。
塞利格曼的「無助－憂鬱理論」仍然受到質疑，最大的問題是，並非每個失去掌控感的人都會陷入憂鬱。因此，塞利格曼和同事在 1978 年修正了這一理論，並指出在無助感和憂鬱之間，還存在另一個重要的心理歷程。根據修正後的新理論，人在失敗和失去掌控感之後，會問自己為什麼，像是「為什麼他要跟我分手？」「為什麼我被刷下來？」「為什麼我沒有談成那筆生意？」「為什麼我的成績這麼爛？」。換句話說，人會尋找失敗的原因。
塞利格曼等人認為，人對事情的解釋——即歸因風格（attributional style）大致有兩種，每種風格都傾向接受特定類型的原因，而這些原因不一定跟實際情形有關。根據歸因風格的特性，造成失敗的原因可以分成三個向度：全面或特定、長期或短暫、內在或外在。
假設你去應徵一份行銷業務的職缺，卻沒被錄取，你在分析自己為什麼會失敗時，下面是一些可能的原因：
全面：我的自傳和履歷都寫得不好，面試時又很緊張，看來不管找什麼工作都不會被錄取了。
特定：我對那家公司的產品類型不太了解，我得多做一些功課，面試時才能脫穎而出。
長期：我的個性不是很主動積極，也無法擔負責任，這份工作根本不適合我。
短暫：我最近感冒，好幾天沒睡好，面試時狀態不佳。
內在：原本應該可以順利得到這份工作，是我自己搞砸了。
外在：他們應該早就內定好了，找人去面試只是做做樣子，大家都是去陪榜的。
如果你用特定、短暫、外在因素去解釋自己為何沒被錄取，那麼你對下次找工作的預期會是什麼？你也許會想：如果去應徵自己熟悉的領域，並且保持睡眠充足，自己也更主動機靈一點，而且面試沒有黑箱作業，一切就會很順利。換句話說，這次的失敗經驗不太會影響下次找工作的表現。
反之，假設你用全面、長期、內在角度看待自己的失敗，認為自己的履歷毫不起眼， 面試時老是緊張得說不出話，而且個性太被動，別人都比自己更適合這份工作，那麼你預期的未來就會黯淡無光，你不但沒得到這份工作，接下來要找任何工作都會很困難。
修正後的「無助－憂鬱理論」認為，如果用全面、長期、內在因素去解釋失敗，那麼由失敗或失去掌控所引發的無助感才會導致憂鬱，因為在這種情況下，人有充分理由預期自己將不斷遭遇失敗。既然註定會失敗，那麼每天起床、換好衣服，繼續應徵下一份工作又有什麼意義？
對上述理論的檢驗已得到令人矚目的結果。人確實會表現出不同的歸因風格，「樂觀者」會將自己的成功解釋為全面、長期、內在因素所致，而認為失敗是由特定、短暫、外在因素造成。「悲觀者」則恰好相反。如果兩個人得到同樣的分數，樂觀者會說「我得了 A」 或「她給我成績打 C」，悲觀者卻說「她給我打 A」或「我得了 C」，因此悲觀者更可能陷入憂鬱。此外，從一個人的歸因風格也可以預測他未來遭受失敗時是否會憂鬱。如果認為失敗的原因是全面性的，就會預期自己在其他生活領域也會遭遇失敗，而如果歸因於特定因素則不會這麼想；如果認為失敗的原因是長期性的，就會預期失敗將一直發生，而如果歸因於短暫因素就不會這麼想；如果認為失敗是跟個人內在因素有關，自尊就會遭受嚴重打擊，而如果歸因於外在因素則不會如此。
這並不表示，把功勞都歸於自己，把失敗都歸咎於外在環境，就是擁有成功、幸福人生的祕訣。最好的方法是面對現實、做出正確歸因，雖然這樣做可能會造成情緒負荷，但準確分析成敗原因，並找出問題所在，才可能在下一次獲得更好的結果。不過平心而論，在大多數情況下，過度自責確實會造成不良心理後果。正如接下來所要探討的，在擁有無限選擇的世界，人們更容易因為結果不如意而自責。
——本書摘自《選擇的弔詭》，2023 年 11 月，一起來出版，未經同意請勿轉載。
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