［TED］你要如何確定你不是精神病患呢？來談談「汙名化」的影響

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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你聽過「網路成癮」這個詞——這不是問句，而是肯定句。

不管你是出生在哪個年代，又是在人生哪個階段開始接觸「網路」這個偉大發明，大家都肯定在最近十年越來越常聽到「網路成癮」被提出來討論。

有些人對它嗤之以鼻，也有人衷心感覺擔憂，深怕自己或後代一不小心就深陷這個「21世紀最嚴重的文明病」。不論你是哪派立場，都得承認這個被各方專家描繪得極其可怕的精神疾病確實「有點樣子」，感覺亂可怕一把的。

但是你知道「網路成癮」，從始至終就只是個八字都沒一撇的假議題嗎？

一則反串貼文，成為「網路成癮」濫觴

1995 年，名為戈德堡 (Ivan K. Goldberg) 的精神科醫師為了證明當時使用的第 4 版精神疾病診斷與統計手冊 (DSM 4^th) 在臨床診斷上太過死板、難以應用，因此按照 DSM 本身的格式捏造了一個「網路成癮」的新興精神疾病，並且（為了增加諷刺意味）張貼在當時規模較大的心理治療網路論壇 PsyCom 上。

必須要說，戈德堡確實下了苦工在撰寫論述上，除了明確的外顯行為症狀外，還包含了模稜兩可的有害後果。這位醫生最初的用意是想讓同業對他捏造的假病哈哈大笑之餘，理解 DSM 試圖用硬框架去診斷病人的問題所在。

結果⋯⋯只能說人沒事真的不要太認真。

也許是因為撥接網路傳輸太慢，戈德堡並沒有收穫預期的反應，卻無意間點燃一場席捲 20 世紀末精神醫學界的燎原大火。

嗯，是的，你應該也想到了，戈德堡的同事們非但沒有 get 到他精心設計的笑點，反而像是發現新大陸一樣瘋狂地投入研究。霎時間大量實徵研究出現，甚至有些地方政府開始成立相關研究小組、試圖對這個「極具風險」的文明病做出超前部署。

戈德堡傻了，這跟說好的不一樣啊！

於是出現了一個極為有趣的現象：戈德堡，這位本應被拱為「網路成癮之父」的偉大精神科醫師，成為堅決駁斥網路成癮被視為真正精神疾病的第一線成員，把不明所以的同業搞得一臉問號。

這也能理解，畢竟這時候誰有勇氣去說自己其實是「開玩笑」的呢？

不過認真說，網路成癮真的就只是一個笑話嗎？倒也不是，雖然戈德堡瞎掰的品質異常優良，但是認真來說他也不是真的「騙過」其他人，比較像是無意間「提醒」了大家這個問題可能存在，變成現在「無心插柳柳橙汁」(？？) 的發展。

你知道嗎？就算有為數不少的臨床工作者與學者在倡議，「網路成癮」卻仍然不是被 DSM 認可的精神疾病。不管你在坊間看見多少相關工作坊，或是電視上的名嘴講得如何天花亂墜，「網路成癮」確實（還）不是病。

說來好笑，戈德堡的玩笑之所以沒有釀成大亂，還得歸功於他最討厭、古板的 DSM 診斷標準。

DSM是怎樣的一本工具書？

詳細內容說起來有點複雜，但你只需要知道頁內記載的任何一項診斷標準，外顯與認知症狀，甚至是疾病成因與風險因子等內容，其背後都有海量的臨床個案與實徵研究數據撐腰。

有幾分證據，說幾分話。這也是 DSM 會被戈德堡等實務工作者抱怨「古板」、「僵硬」的主因，因為對每一個收錄的病症都極為謹慎，在更新的速度上難免差強人意。

最經典的例子大概就是「同性戀傾向」在 1952 年被列入初版 DSM，並被冠上「反社會」、「人格疾患」等標籤，也成為如今許多反同性戀者用來攻擊弱勢族群的依據。這在當時引起軒然大波，也成為大量「挺同」研究的濫觴。

然而即便相關研究如雨後春筍般湧現，「同性戀是病」的結論一直到 22 年後才被第二版第七刷的 DSM 刪除。

這當然不是因為 DSM 反同，而是基於很簡單的加減算式：當今天已經有許多研究得出 A 結論，你想要扭轉它就得提出對等、甚至是更多的反例。

若不是初版 DSM 給了大家一個警訊、卯起來做挺同研究，同性戀者的有病標籤很可能還要再貼上好一段時間。DSM 比雷龍還慢的傳導確實造成很多人的困擾，因為某些診斷而導致的污名化、標籤化問題甚至到現在都還存在。

這正是 DSM 作為一個「官方文件」擁有的影響力，而編撰 DSM 的人也知道這點，這才堅持「數據導向」的編撰原則。

寧放過，不錯殺。要讓一個精神疾病收納進 DSM 得經過重重關卡，耗時也是以年為單位。

把話題拉回網路成癮。這個議題不只是 DSM還在觀望，另一項被廣泛運用在臨床醫學的國際疾病分類標準 (ICD) 同樣也持保留態度。為了明確告訴所有臨床工作者「再等等」，WHO在最新版的 ICD-11 中明確提到要以現有的數據來承認網路以及電腦相關成癮還「言之過早」。

這也點出一個很重要的關鍵：「網路成癮」這個概念不管在外有多少人支持，它在實徵研究上就是難以得到令人信服的一面倒結果。

是的，網路成癮在學術界連「達成共識」都做不到。

「網路成癮」的問題到底出在哪裡？

簡單來說，就是21世紀初期的研究者太過小看網路的不可取代性。

菸酒毒品等「物質成癮 / 依賴」之所以會被視為病態，是因為這些東西並不是生活必需品，卻因為過度使用產生「不能沒有」的生理或心理制約。這些「強制力」會造成成癮者無法靠自己的力量跳出負面行為迴圈，令生活品質與工作能力嚴重受損、甚至影響到他人的福祉。

網路雖然不像陽光空氣水那樣是生存所需的物質，但卻早已是現代生活不可分割的一部份。特別是在都市化程度高到爆表的台灣，食衣住行育樂的每個面向都離不開網路，甚至衍生出「我今天已經用夠多網路了」的流行語。

換言之，我們並不是依賴「網路」，而是依賴網路帶來的生活。

網路充其量就只是一種工具，是我們與寬廣世界接上線的資訊大門，其代表的是一種「可能性」。在這個認知下，用「成癮」去界定人類與網路的關係並不適切，甚至會窄化我們對這項科技的想像。

正因為當前社會超過半數的人口都不是「網路原住民」（也就是一出生就生活在有網路的環境裡），我們對於像是「網路」、「智慧裝置」等足以全面改造生活型態的外來物都會需要一段適應陣痛期。這個「適應」，其實就是在學著「推翻」自己過去長時間累積起來的人生經歷，越是重大的改變造成的衝擊也越大。

舉個比較近一點的例子，「戴口罩」這個行為在最近一兩年已經變成世界共同提倡「防疫生活」的一環，卻也在各地引發「戴或不戴」的爭議。相較於歐美等國，台灣雖然比較早取得共識，卻還是時不時能看到不戴或是有戴跟沒戴一樣的人在公共場合趴趴走。

這就是一種對新生活型態「適應不良」的表現。

正因為過去數十年人生都不曾養成類似的習慣，「沒必要戴口罩」的慣性思維就會不斷跑出來搗亂。使用網路也是同樣的概念，對於非網路原住民來說，「沒有網路的生活」是很好想像的，感覺上也沒出過什麼大問題。

或許你曾聽過某些長輩在感概「現在年輕人都不寫字了」、「以前收到手寫信多開心，現在用簡訊一點誠意都沒有」，這些論述雖然有它的道理在，卻也是奠基在過度低估網路必要性的前提上。順著這個「必要性」的脈絡往下，你就會發現老一輩人沒有意識到自己與時代脫節、把年輕族群「離不開網路」的生活型態當成「成癮」其實⋯⋯還挺合理的。

然而，「網路」就安全下莊了嗎？雖然按照現有的研究數據，我們還沒有辦法建構出明確的病理以及外顯症狀，然而這並不代表所有因網路產生的困擾都是假的。

為了能更好地探討這些議題，我們得先做好兩個認知準備：

首先，避免繼續使用「成癮」或其他帶有負面意義的標籤。

這點不只是跟網路使用行為有關，就連最原本的「物質成癮」、「物質濫用」也在最新版的 DSM-5 中被整合成更中性的「物質使用疾患」(substance use disorder)，減少有需要幫助的人在實務上遭受的污名化，以及接受治療者本身對於稱呼的牴觸。

這應該不用多解釋什麼吧？看看年輕世代有多討厭被人講自己「網路成癮」、「草莓族」，就多少能理解「標籤」對於族群造成的傷害與分化。（這個問題也同樣存在於所有精神疾病的治療中，有多少受苦的人是因為擔心會被社會投以異樣眼光而不敢求助、以致於釀成大禍？）

再來，我們得明確地把「網路」跟「因網路衍生的行為」分開。

每個年代都會有其獨特的文明病，網路時代也不例外。

問題在於「網路」這項科技本身是中性的存在，是因為人類本身的「議題」在網路空間突變，這才造成當前種種社會現象乃至於文明病。

如果只是一昧地怪罪「網路」的存在，豈不是在模糊焦點、忽略了背後真正需要關切的「人」？

「網路遊戲濫用」、「社群媒體依賴」、「網路色情片濫用」（嘿對，真的有人在研究這個）都是當前學界備受矚目、在許多研究團隊努力下穩定發展的領域。相較於把網路綁上火刑柱的獵巫行為，這些更聚焦的研究也有助於我們理解行為背後的「動機」，讓網路世界這個全新媒介成為深入人類心理活動的橋樑。

至於這些議題往後會不會成為能被DSM或ICD認可的精神疾病？那還是得有更多研究數據才能見真章。

但我還是得說，今天不管「網路使用疾患」有沒有被判定為正式精神疾病，我們都還是要對自己的身心狀態負起責任。理性使用任何東西，如果發現有難以自制的問題出現，請儘早尋求專業協助，千萬不要放任自己陷入負面的行為迴圈。

不說了，我要去YouTube吸天竺鼠車車了（？

參考文獻

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3. Pies, R. (2009). Should DSM-V designate “Internet addiction” a mental disorder?. Psychiatry (Edgmont), 6(2), 31.
4. Pontes, H. M., & Griffiths, M. D. (2014). Internet addiction disorder and internet gaming disorder are not the same. Journal of Addiction Research & Therapy, 5(4).
5. Weinstein, A., Feder, L. C., Rosenberg, K. P., & Dannon, P. (2014). Internet addiction disorder: Overview and controversies. Behavioral addictions, 99-117.

過去幾年間你也許看過一些新聞轉發外媒報導，說精神醫師認為川普有「自戀型人格障礙」或其他精神狀況。對於這樣的新聞，有些反川普的人用戲謔的方式談論，許多挺川普的人則認為是在抹黑，這件事還在學界引發不小的論戰。

究竟這些診斷可信嗎？如果診斷有病我們又該怎麼解讀？讓我們來看看。

診斷的意義

首先要注意的是不應將精神病汙名化，學者們討論川普有無精神疾病或特定傾向，是希望分析川普的行為傾向，看他會對美國政治造成哪些影響，而不是拿來當作批評川普的材料。

事實上，有些人完全反對將任何精神狀態視為疾病，而認為應該把人們在心理學上的各種變異視為正常的「神經多樣性」，就如以前被認為是精神疾病的同性戀和性別認同障礙，現在被認可為多元性別的一部份，而其他疾病也應如此。

例如林肯可能患有嚴重的抑鬱症，但許多人認為他是美國史上的偉大總統之一，可見，精神疾病不一定表示某人不適任總統職務。而有些人認為川普患有的心理病態和自戀，也有研究指出這樣的人通常會被視為比較有人格魅力、創意、策略性思考和溝通能力而容易在職場升遷，因此在企業界高層佔很高比例的人都有這種傾向。^[1]

專家如何診斷川普？

精神醫學和心理學大量依賴各種量表，例如《精神疾病診斷與統計手冊》、《心理病態量表》、《五大人格特質量表》。這些量表就像是你可能填過的「1 到 5 分，你有多喜歡炫耀？」那種問卷。精神醫學和心理學透過這些量表的分數，來診斷許多精神疾病或分析人格特質。

一般來說，這些量表應該要由精神醫師在問診後判斷，或是由本人自己填寫。川普公開的紀錄中沒有這樣診斷過（除了一個阿茲海默症的量表，拿到健康的滿分），幾乎所有評論川普精神狀態的專家，都是隔空診斷，也就是說，他們是透過各種間接資訊來衡量川普在這些量表上的評分，例如用川普的自傳、與川普互動過的人對他的描述、他在公開場合做過的事、以及他在辯論台、記者會、以及推特上的發言紀錄，來判斷他在量表上的位置。

隔空分析其實並不罕見。有些歷史學和政治學者會透過史料記載，用心理學理論來分析當代或古代的重要人物。例如政治學家巴伯（James David Barber）就專門分析美國歷任總統的人格特質，並以此來解釋他們在白宮的表現。這類研究有一定的爭議，有些學者認為領導者的決策和表現主要受大環境影響，他的人格特質不怎麼重要。

另外也有些人試圖用心理學理論來研究歷史人物內心的想法和動機，稱為心理傳記（Psychobiography），在心理學的歷史悠久，許多史上有名的藝術家、科學家和政治人物都曾被這樣分析^[2]。但心理傳記也存在一定的爭議。一則早期的分析常用佛洛伊德那套什麼事都可以自圓其說、無法否證的精神分析，把偉人的行為全都歸於幼年時的某件小事。這個問題在心理學漸漸成熟，改用較客觀的量表後有一定改善，然而心理傳記的分析的結論仍時常不一致，例如光看對希特勒一個人的研究，就可以找到十餘種不同的診斷結果^[3]。另有一個問題是史料的的記錄和解讀過程中都會失真、公開的行為和私底下的行為也可能不一致，容易造成誤判。

隔空診斷的結果

在人格方面，西北大學專門研究美國總統人格的人格心理學家丹‧麥亞當斯（Dan P. McAdams）曾在《大西洋》雜誌分析川普的人格，試圖預測他會是什麼樣的總統：川普極為外向，這類人傾向做高風險的決定，他的親和性則遠低於美國歷任總統，可能會讓川普在國內和國際事務上類似尼克森，帶有強烈的敵我意識，較沒有同理心。麥亞當斯後來進一步將其觀點寫成《唐納‧川普的奇特案例》（The Strange Case of Donald J. Trump）一書，在 2020 年出版，認為川普的低親和性使他不擅長看場合扮演不同的角色，即使居總統大位也不會特別表現出莊重的態度，在需要表現出同情心的時候則顯得彆扭。

然而一些共和黨員以及川普的女兒伊凡卡表示反對，說川普在私底下是有同情心的，只是不在公開場合表現出來。如果事實果真如此，川普在公眾眼前的行為不是他真正的態度，那麼隔空診斷的可信度就需要打折。

在精神醫學方面，一開始有些人懷疑川普是心理病態或社會病態，但後來較多人同意的診斷結果是自戀型人格障礙^[4]，許多人也認為讓自戀型人格障礙的患者當總統會造成嚴重的危害。最有名的例子是耶魯大學的精神病學家班迪‧李（Bandy Lee）、哈佛大學臨床精神科退休教授多德斯（Lance Dodes）、約翰‧霍普金斯大學醫學院任教的心理治療師加特納（John Gartner）等人，他們召開研討會專門討論川普的心理健康，並在事後集結與會的 27 位精神健康相關領域專家的分析，出版為《危險個案川普》（The Dangerous Case of Donald Trump），書中認為川普最主要的心理特質包括自戀型人格障礙、躁鬱症、偏執人格，症狀包括自我感覺良好（self-aggrandizing）、說謊、怒罵、吹噓、責怪別人造成的不便、需要別人不斷地讚美。

多德斯也投書到紐約時報，指出川普無法忍受不同的觀點、缺少同理心，這樣的人傾向扭曲事實、並攻擊說真話的人。加特納進一步成立「警告的義務」（A Duty to Warn）組織，起草一份聲明，向大眾警告說川普的自戀型人格障礙會對國家造成危險，應該依法以「不適任」為由解職，有七萬多名精神醫學相關人員都簽署了這份聲明。班迪‧李則在 2019 年底於英國獨立報受訪時，指出川普在推特上發表陰謀論是公共衛生問題，因為川普的陰謀論能在全國的尺度下讓公眾進入思覺失調。如果我們把 2021 年 1 月 6 日闖入國會山莊的那些相信陰謀論的武裝叛亂者認定為思覺失調患者，這個預言似乎成真了。

然而，專門研究美國總統行為的政治學者兼精神分析師史丹利‧倫肖恩（Stanley Renshon）在 2020 年出版的學術專書《川普總統的真正心理》（The Real Psychology of the Trump Presidency）有非常不同的看法。倫肖恩認為，雖然川普確實自戀，但他的目標是透過真正的成就來獲得大眾的讚譽，川普並非好大喜功，而是目標宏大，總是先丟出巨大的賭注，之後再看情況改變立場。倫肖恩並指出川普精準地抓到了社會底層小人物的心理，以此贏得選戰，可見絕非沒有同理心。他認為川普的奇特行為是他精心打造的品牌策略，卻被其他心理學者誤判成川普精神狀態的結果，讓川普成了美國歷史上最被誤解的美國總統。總結來說，倫肖恩認為川普是真心的想要積極改革，促成美國復興，但因為缺乏從政經驗，加上不被多數人理解而失敗。

為什麼川普有這些行為？精神分析的研究

除了前述對川普人格和行為傾向的分析，也有些人試圖分析川普的早年經歷是如何造就現在的心理狀態。

2018 年，先前曾出版《沙發上的布希》和《沙發上的歐巴馬》的精神分析師弗蘭克（Justin Frank）出版了《沙發上的川普》（Trump on the Couch: Inside the Mind of the President）。在書中，他仔細研究了川普的早年生活，指出川普年輕時曾因素行不良被父親趕出家門、送到軍校，在通俄門的調查中，川普的無意識將檢察官羅伯特‧穆勒當成父親，擔心被趕出白宮。另外他還指出川普的主要心理防禦機制是投射：川普自己在做什麼，他就會指控別人在做什麼，所以最容易理解川普的方式就是看他如何指控別人。

川普的姪女瑪麗‧川普有臨床心理學博士學位，他在 2020 年出版回憶錄《永不滿足：我的家族如何製造出了世界上最危險的人》（Too Much and Never Enough: How My Family Created the World’s Most Dangerous Man），書中介紹稱：根據自己和唐納‧川普的近距離互動經驗，他同意唐納‧川普符合「自戀型人格障礙」的所有九個診斷標準。他並主張自己的祖父（唐納‧川普的父親）弗雷德‧川普有社會病態，缺乏同理心，加上唐納‧川普的母親在他幼年時因病住院而缺席，才養成唐納‧川普的性格。

選民怎麼看？

曾研究過希特勒精神健康的科羅拉多大學心理系教授庫裡奇（Frederick L. Coolidge）在 2020 年指導的研究中^[5]，讓兩百多位美國的選民觀看川普的官方競選影片中較正面或較負面的部份，然後替川普填寫心理量表。結果顯示不論看的是正面或負面的影片、不論是 2016 年投給希拉蕊還是川普的選民，都在施虐人格障礙、自戀型人格障礙、反社會人格障礙、以及被動攻擊（passive-aggressive）把川普評量在 99% 的百分等級。也就是說，兩黨選民都同意他們看見的川普有許多會被心理學家認為屬於是前述人格障礙的行為。但同樣掌握這層資訊的雙方卻投給了不同人，可見雙方並不同意這些行為傾向所隱含的意義；認為這些行為不恰當或有危險的人投給了希拉蕊，而不認為這些行為有什麼不妥的人則投給了川普。

爭議：高華德守則

隔空診斷川普並公開評論的行為，在學界引起了激烈辯論，因為這違反了「高華德守則」。

1964 年美國總統選舉期間，有雜誌在封面寫「1189 位精神科醫師說高華德無法適任總統」，高華德在敗選後控告該雜誌誹謗並勝訴，因此美國精神醫學學會決定在職業道德中加入「高華德守則」，規定精神科醫生應該在親自診斷過患者、並得到同意後，才適合公開對公眾人物作出診斷。

支持診斷川普的人指出精神醫師有責任保護可能被患者傷害的人，他們認為，既然川普的心理狀態可能直接造成急迫的危險，通知公眾才是符合職業道德的作法。加特納將此事類比為在圖書館看見有人拿槍，此時應該大聲警告在場所有人，而不是堅持圖書館不能講話的的規矩，而川普作為美國總統，拿的不是只槍，更包括核武器^[6]。明尼蘇達大學精神醫學系退休教授克羅爾（Jerome Kroll）和獨立學者龐西（Claire Pouncey）則指出保險業的事後調查、法庭上的專業證人、以及心理傳記都在沒有面訪的情況下進行診斷，保險業的例子中還有明確的利益衝突，美國精神醫學學會卻長期對這些情況不聞不問，遇到了高華德和川普時才為了維持自身形象而箝制了專業人於基於良心發言的權利^[7]。

反對隔空診斷的人則認為，川普的行為大家都看得見，精神醫師加入公眾討論並丟出「精神疾病」的標籤並無助於提供更多資訊，反倒影響精神醫學的權威形象。而醫師若是知道其他人不知道的事，講出來則會破壞醫病關係中的病歷隱私權。精神科專家弗朗西斯（Allen Frances）於 2017 年出版了《美國理智的黃昏：精神醫生分析川普時代》（Twilight of American Sanity: A Psychiatrist Analyzes the Age of Trump），認為把川普描述為精神病患者傷害了真正的精神病患者的名譽，他還認為有精神疾病的不是川普，而是美國社會；人們無法改變川普，但人們可以努力消除造成「川普現象」的社會問題。

另外也有些人懷疑隔空診斷不可靠，但多德斯在《時代》雜誌受訪時表示，面談只是為了瞭解心理問題的內部根源，但如果只是要診斷人格特質，觀察外部行為就夠了，像執法人員也常請精神醫師隔空建立嫌犯的心理側寫。埃默裡大學心理系教授利廉翡德（Scott O. Lilienfeld）等人也認為，現代由於網路和影片媒體的快速發展，對川普的分析有非常充份的資料可以作為參考依據，反倒是傳統在診間進行的問診常缺乏固定的形式，存在許多偏誤，卻因為高華德守則讓問診成了主流，造成這些偏誤被長期忽視^[8]。

結語

雖然大家都看得出來川普的行為和一般人非常不同，也有許多人好奇為什麼川普會這麼有個性，但由於政治的激情、精神病的汙名、以及隔空診斷的爭議，川普行為背後的心理學很難好好的討論。隨著川普卸任，加上學界對高華德守則的持續討論、精神疾病的去汙名化、以及健全霸權主義（ableism）的消散，相信川普行為背後的緣由會隨時間過去被研究得更加透轍。

隔空診斷究竟多可靠仍是未解的問題，診斷出的結果該怎麼解讀、是否不適任或有危害，也是見仁見智，甚至可說是政治而非科學問題。或許未來有一天，所有的候選人都會公佈自己的心理分析給選民參考，或者歷史學家會證明所有的心理特質都不影響領導者的決策。

1. Babiak, P, Neumann, C.S., Hare, R. D. (2010). Corporate Psychopathy: Talking the Walk. Behavioral Sciences and the Law 28:174–193. doi:10.1002/bsl.925.
2. Ponterotto, J. G., Reynolds, J. D. (2017). Ethical and Legal Considerations in Psychobiography. American Psychologist 72(5):446 – 458
3. Coolidge, F. L., Davis, F. L., & Segal, D. L. (2007). Understanding madmen: A DSM-IV assessment of Adolf Hitler. Individual Differences Research 5(1): 30–43.
4. Ashcroft, A. (2016). Donald Trump: Narcissist, Psychopath or Representative of the People?. Psychotherapy and Politics International. 14(3): 217–222. doi:10.1002/ppi.1395
5. Fiala J.A., Mansour S.A., Matlock S.E., Coolidge F.L. (2020). Voter Perceptions of President Donald Trump’s Personality Disorder Traits: Implications of Political Affiliation. Clinical Psychological Science. 8(2): 343-350. doi:10.1177/2167702619885399.
6. Gartner, J. Langford, A., O’Brien, A. (2018). It is ethical to diagnose a public figure one has not personally examined. The British Journal of Psychiatry. 213: 633–637. doi:10.1192/bjp.2018.132.
7. Kroll, J. (2016). The Ethics of APA’s Goldwater Rule. Journal of the American Academy of Psychiatry and the Law. 44: 226–35
8. Lilienfeld SO, Miller JD, Lynam DR. The Goldwater Rule: Perspectives From, and Implications for, Psychological Science. Perspectives on Psychological Science. 2018, 13 (1): 3-27. doi:10.1177/1745691617727864