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數位時代讓分手變得更難受

cleo
・2013/05/15 ・1340字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 495 ・六年級

數位科技讓數位照片及電子郵件能夠輕易消失,然而電子資產的盛行讓過往的交往關係更難被消除

一項新研究調查了人們是如何在不同的電子設備、網路服務及平台上處理與前男友/女友的數位記錄。

「人們保有廣大的數位資料庫」,加州大學聖克魯茲分校,專長為人機互動(human-computer interaction)的心理學教授,Steve Whittaker表示。「當人們想要遺忘人生中的某些片段時,他們總是會經歷到數位資產帶來的負面影響。」

在一份新研究中,Whittaker及共同作者,蘭卡斯特大學的Corina Sas博士檢視了數位資產帶來的影響及分手後這些數位資產的處置方式。數位資產包括了儲存在不同裝置(如電腦、平板、手機、相機)上的相片、訊息、音樂及影片。這種數位資訊無所不在的現象「使得分手過程更為痛苦,人們沉浸於儲存相片及音樂的數位空間,不斷回憶起前段關係」,Whittaker說道。

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研究人員訪問了12位19到34歲的人士,發現分手後數位資產會令人想起過去及心神不寧,而受訪者也以不同的方式處理數位資產。十二位受訪者選擇刪除,八位選擇保留,剩下四位則是選擇性保留。

Whittaker及Sas發現有些心碎的人想忘記過往,但卻無法狠下心刪除,大部分的人則是選擇刪除。其他人則是刪除一切後感到後悔。

在今日,捨棄過去變得更困難,因為廣大的數位資產無所不在-它們存在於不同的裝置、應用程式、網站服務及平台中。「一段甜蜜的關係會促成美好、豐富的網路生活。但當關係變質,人們又必須仔細地從不同數位空間中剔除這些過往回憶。」臉書照片上的標籤可以移除,但照片若是別人張貼的則無法被刪除。研究團隊說:「這件事費心勞神又讓人傷感,因為人們總會再度沉溺於那些以數位方式存在的過往回憶,特別是照片」。

分手後會做的事有:改變交往狀態至「單身」,馬上刪除或封鎖前任,不讓他們瀏覽個人主頁。

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Whittaker和Sas表示,軟體或許能幫忙消除那些存在網路空間的痛苦回憶,像是基於臉部辨識、機器學習或實體擷取的自動刪除機制。

或者就只是等到情緒冷靜下來。

「沒有適當的處理工具意味著大部分的受訪人要不把所有的回憶留下,要不刪除」,研究團隊提到,「保留回憶的人花了較久的時間療傷,而刪除的人通常會對自己的衝動感到後悔。」

研究的作者提出了一個「潘朵拉盒」的概念,從交往關係而來的數位產物能自動被揀出,存放到一個空間中,等待進一步刪除或保留的動作。一個值得信任的好友也能扮演控管的角色。

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或是一個能夠從數位資料庫中做選擇,且建立「藏寶箱」的新工具,珍貴回憶能被珍藏其中,假以時日,雲淡風輕後再用來回味甜蜜的過往。

研究人員指出數位時代也給分手帶來了新的挑戰。以下是受訪者的意見:

  • 刪掉所有的東西象徵一個新的開始以及不再回首過去。
  • 我留下了所有東西,有她的照片、影片還有訊息。我不常回味這些東西;當我回味那段甜蜜時光時,我有時覺得很感傷,但有時又覺得開心。
  • 把照片留在手機跟電腦裡並不讓我感傷,但是分手後為了讓自己不再駐足,我毅然決然刪了所有的東西。所有與我們有關的東西。

「什麼會讓你留戀過去?」偶然看到那些先前不小心錯過或刪除的東西:電腦上那個不常用的Outlook信箱裡的郵件,或是在不常用的社群網站上發現的未讀訊息。

資料來源:加州大學聖克魯茲分校

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原文來源:”In Digital Age, Breaking Up May Be Even Harder to Do” – PSYCH CENTERAL [13 MAY 2013]

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cleo
49 篇文章 ・ 1 位粉絲
是個標準的文科生,最喜歡讀的卻是科學雜誌。一天可以問上十萬個為什麼。

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人體吸收新突破:SEDDS 的魔力
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/03 ・1194字 ・閱讀時間約 2 分鐘

本文由 紐崔萊 委託,泛科學企劃執行。 

營養品的吸收率如何?

藥物和營養補充品,似乎每天都在我們的生活中扮演著越來越重要的角色。但你有沒有想過,這些關鍵分子,可能無法全部被人體吸收?那該怎麼辦呢?答案或許就在於吸收率!讓我們一起來揭開這個謎團吧!

你吃下去的營養品,可以有效地被吸收嗎?圖/envato

當我們吞下一顆膠囊時,這個小小的丸子就開始了一場奇妙的旅程。從口進入消化道,與胃液混合,然後被推送到小腸,最後透過腸道被吸收進入血液。這個過程看似簡單,但其實充滿了挑戰。

首先,我們要面對的挑戰是藥物的溶解度。有些成分很難在水中溶解,這意味著它們在進入人體後可能無法被有效吸收。特別是對於脂溶性成分,它們需要透過油脂的介入才能被吸收,而這個過程相對複雜,吸收率也較低。

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你有聽過「藥物遞送系統」嗎?

為了解決這個問題,科學家們開發了許多藥物遞送系統,其中最引人注目的就是自乳化藥物遞送系統(Self-Emulsifying Drug Delivery Systems,簡稱 SEDDS),也被稱作吸收提升科技。這項科技的核心概念是利用遞送系統中的油脂、界面活性劑和輔助界面活性劑,讓藥物與營養補充品一進到腸道,就形成微細的乳糜微粒,從而提高藥物的吸收率。

自乳化藥物遞送系統,也被稱作吸收提升科技。 圖/envato

還有一點,這些經過 SEDDS 科技處理過的脂溶性藥物,在腸道中形成乳糜微粒之後,會經由腸道的淋巴系統吸收,因此可以繞過肝臟的首渡效應,減少損耗,同時保留了更多的藥物活性。這使得原本難以吸收的藥物,如用於愛滋病或新冠病毒療程的抗反轉錄病毒藥利托那韋(Ritonavir),以及緩解心絞痛的硝苯地平(Nifedipine),能夠更有效地發揮作用。

除了在藥物治療中的應用,SEDDS 科技還廣泛運用於營養補充品領域。許多脂溶性營養素,如維生素 A、D、E、K 和魚油中的 EPA、DHA,都可以通過 SEDDS 科技提高其吸收效率,從而更好地滿足人體的營養需求。

隨著科技的進步,藥品能打破過往的限制,發揮更大的療效,也就相當於有更高的 CP 值。SEDDS 科技的出現,便是增加藥物和營養補充品吸收率的解決方案之一。未來,隨著科學科技的不斷進步,相信會有更多藥物遞送系統 DDS(Drug Delivery System)問世,為人類健康帶來更多的好處。

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給你多少錢,才會願意放棄使用 FB ?社群軟體的體驗該如何被「金錢」衡量?──《資訊超載的幸福與詛咒》
天下文化_96
・2022/08/27 ・2405字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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使用社群媒體後,你變得更快樂還是更憂鬱?

想知道更多資訊的時候,你可能會上網搜尋。有時候是為了資訊的工具價值,比如透過 Google 地圖確認 A 地到 B地 的路線;腳踝扭傷時,也可以從網路上搜尋到應變的實用資訊;又或是並非真的出於任何用途,只覺得知道某些事很有趣,像是忽然想了解流行音樂歷史。你當然完全可以這樣做。

我們身邊有許多資訊都是一些抽象的概念,其中部分資訊卻可能和你切身相關。比如依據某些基本事實可以推斷你的預期壽命;某些資訊可以了解你的健康風險、未來「錢」景,甚至是個性。比起 10 年前,我們現在能得到的資訊更為詳盡正確,再過 10 年,肯定能夠知道得更多。

這章要談的內容很多,不妨開頭就先提示最大的重點:

研究顯示,整體而言,臉書會讓人變得比較不開心,而且可能感到憂鬱、更為焦慮,也對生活變得更不滿意。

你每天花多少時間使用 FB?使用社群軟體對你的心情造成了什麼影響?圖/Pixabay

我並不打算危言聳聽,事實上這些影響並不大。然而,它們的確存在。

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而與此同時,有些人明明已經停用臉書、也感受到幸福感明顯增加,卻又非常想要重新打開臉書。實際上他們要求要得到一大筆錢才願意放棄臉書。這是為什麼?我們雖然無法確定,但一項合理的解釋是,使用臉書的體驗,包括帶來的資訊,並不會讓人變得更快樂,但還是有它的價值。

無知並不是幸福,而很多人都感受到這一點。人們需要知道自己在意的資訊,這是因為喜歡、甚至珍視一種和重要的人之間產生連結的感覺。

若須付費才能使用社群媒體,會怎樣?

重要的是,我們必須強調,社群媒體的功能不僅僅是提供資訊,至少不是我在這裡反覆強調的揭露資訊的意義。你會使用臉書,可能是為了和家人或朋友聯繫,也可能是為了改善荷包或健康。但無論如何,社群媒體的一大重點在於資訊傳遞,雖然這個概念要比我目前所談的更為廣泛。

而這裡的核心問題是:社群媒體究竟多值錢?

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在社群媒體上,大部分的資訊是免費的,至少表面上你無須付費;或許可以說你仍需要付出注意力或個資等等。臉書和推特這些企業是從廣告獲得收益,但有鑑於相關爭議不斷,也有人認真討論起將這些平台及其服務的商業模式改成付費使用。

除此之外也有些偏理論的探討,主要關注在如何評估這些平台的經濟價值。要是民眾必須付費才能使用臉書,情況會變得如何?而民眾又願意花多少錢成為用戶?

要是社群媒體要付費的話,你們願意花多少錢呢?圖/LightFieldStudios

這些答案會透露出一些重要的資訊,讓我們知道社群媒體與一般資訊所擁有的價值。而回答這些問題,也有助於了解一些更基本的問題:如何計算經濟上的價值;知道某些消費決定可能只是表面工夫;了解傳統經濟指標與實際民眾福利有何差距(請見第二章)。此外,這些答案也會進一步影響政策與法規。

要你放棄使用 FB ,可能比要你付費使用來得更難?

行為經濟學特別感興趣的一個問題,就是「支付意願」和「願意接受金額」間可能出現的巨大落差。

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以臉書為例,如果我們想知道它能為我們帶來多少福利,究竟該問民眾願意為此付出多少錢,抑或該問要給他們多少錢才會願意放棄使用臉書?許多研究都探討過稟賦效應(endowment effect)的現象,也就是被要求放棄某樣商品時所要求的價格,會遠高於他們當初獲得這些商品時支付的費用

稟賦效應目前還有爭議,至少在適用的領域、來源與程度上仍未有定論。我們可能會想知道,使用社群媒體願意付出的費用,是否大於不使用社群媒體所得到的費用?如果是的話,傳統論點又能否提出說明?

IKEA 所設置的家具體驗區,常常被拿來當作「稟賦效應」的案例。圖/Pixabay

另一個同樣常見、甚至是更基本的問題,則是涉及支付意願或願意接受金額的衡量與民眾福利。我在前面也提過,在經濟學中,要是談到民眾擁有某樣商品時的福利效果,往往是以民眾願意付出多少錢來使用那件商品作為衡量。

當然,「願意付出多少錢」也是現實市場的衡量標準。但請回想一下,要提出這項金額,事實上也就是做出預測:預測該商品會對自己的福利造成什麼樣的影響。

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這個問題乍看不難,尤其當談到自己熟悉的商品(鞋子、襯衫、肥皂);但換做是從未使用過的商品,回答起來也就沒那麼簡單。對於一項從未擁有過的商品,哪知道能帶給自己多大的福利效果,以及可以換算成多少錢?

對許多人而言,臉書、推特、Instagram 等平台都是再熟悉不過的社群媒體,而且有著豐富的使用體驗。但出於某些我們馬上會討論到的原因,社群媒體用戶就是很難估算這些平台可以換算的金錢價值。

只要看看民眾提出使用社群媒體願意付出的金額,就會了解在尋求資訊上,「願意付出的金額」和民眾得到的福利效果似乎並不對等;同時值得進一步研究其中的福利效果究竟是什麼。

在這種時候,「願意付出的金額」只反映出部分的福利效果,還可能只反映一小部分。我們必須找出反映效果不佳的實際原因,並且嘗試找出更能呈現福利效果的方式。而我在這裡的目標,就是希望推進這項任務的進展。

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——本文摘自《資訊超載的幸福與詛咒》,2022 年 8 月,天下文化 ,未經同意請勿轉載。

天下文化_96
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天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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Deepfake 不一定是問題,不知道才是大問題!關於 Deepfake,你需要知道的是⋯⋯?
TingWei
・2022/01/24 ・3489字 ・閱讀時間約 7 分鐘

編按:你的理智知道「眼見不為憑」,但你的眼睛還是會背叛你的理智,不自覺得被眼前的影像所吸引,儘管你真的、真的知道他是假的。Youtuber 小玉於2021年底涉嫌利用 Deepfake 技術,偽造多位名人的色情影音內容並販售的事件,既不是第一起、也不是唯一、更不會是最後一個利用「深偽技術」進行科技犯罪的事件。

當科技在走,社會和法律該如何跟上甚至超前部署呢?本次 Deepfake 專題,由泛科學和法律白話文合作,從Deepfake 技術與辨偽技術、到法律如何因應,讓我們一起全方位解析Deepfake!

第一篇,讓我們就 Deepfake 技術做一基礎的介紹,那我們就開始囉!

什麼是 Deepfake?

深偽技術 Deepfake 於 2017 年陸續開始進入大眾的目光中。原文 Deepfake 源自於英文「deep learning」(深度學習)和「fake」(偽造)組合,主要意指應用人工智慧深度學習的技術,合成某個(不一定存在的)人的圖像或影片、甚至聲音。最常見的應用,就是將影片中的人臉替換為另一張臉(常是名人),讓指定的臉在影片中做出自己從未說過或做過的事情。

利用深度學習技術合成或是置換人臉的技術,都是屬於Deepfake。圖 / stephenwolfram

現今談到 Deepfake,大多數人想到的可能是偽造的成人影片,就如前述 Youtuber 小玉的事件,Deepfake 一開始受到關注,主要與名人或明星的臉部影像被合成到成人影片有關,然而,Deepfake 的功能遠不僅於此,相關的技術使用還包括了替換表情、合成一整張臉、合成語音等等。

除了像是讓過去或現在的名人在影片中「栩栩如生」做出使用者想要的表情與動作,之前在社群媒體上曾有好幾款 APP一度風靡,包括上傳一張照片就可以看看「變老」「變性」自己的 FaceApp,甚至於讓自己的臉在經典電影中講上一段台詞的「去演」APP,這類的功能也是應用前述 Deepfake 的技術。

雖然有些線索顯示這類 APP 常有潛在的資安疑慮[註],但好歹技術的成果多屬搏君一燦自娛娛人,尚可視為無傷大雅。

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「栩栩如生」的愛因斯坦

而過往電影的影音產業要仿造人臉需要應用許多複雜、耗時、昂貴的電腦模擬,有了 Deepfake 相關的技術,也使得許多只能抱憾放棄的事情出現了彌補的空間。最有名的應用應是好萊塢電影《玩命關頭7》與《星際大戰》系列。《玩命關頭7》拍攝期間主角保羅・沃克(Paul William Walker IV)意外身亡,剩下的戲份後來由弟弟擔綱演出,劇組再以 Deepfake 的技術讓哥哥弟弟連戲,整部電影才得以殺青上映。

Weta Digital 說明如何讓保羅・沃克的弟弟 Brian O’Conner 能透過 Deefake 的技術,繼續協助 保羅・沃克演完《玩命關頭7》

Deepfake 讓「變臉」變得太容易了?

想想過去的電影如《魔戒》中的咕嚕、或是 2008 年布萊德・彼特主演的《班傑明的奇幻旅程》,將影片或照片中人物「換臉」「變老」的修圖或 CG 技術,在 Deepfake 出世之前就已經存在了。Deepfake 受到關注的核心關鍵在於,應用 AI 的深度學習的演算法,加上越來越強大的電腦與手機運算能力,讓「影片換臉」這件事情變得越來越隨手可得、並且天衣無縫。

利用CG技術把布萊德・彼特「變老」。 圖 / © 2008 – Paramount Pictures

過往電影中採用的 CG 技術要花好幾個月由專業人士進行後製,才能取得難辨真偽的影像效果,而應用了 AI 演算法,只需要一台桌上型電腦甚或是手機,上網就可以取得軟體、有機會獲得差強人意的結果了。

進一步,傳統軟體演算法主要依靠工程師的持續修改調整,而如 Deepfake 這類技術,內部的演算法會經過訓練持續進化。有許多技術被應用於提高 Deepfake 的偽造效果,其中最常見的一個作法被稱為「生成對抗網路(Generative Adversarial Network, GAN)」,這裡面包含了兩組神經網路「生成器(Generator)」和「辨識器(Discriminator)」。

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在投入訓練資料之後,這兩組神經網路會相互學習訓練,有點像是坐在主人頭上的小天使與小惡魔會互相吐槽、口才越來越好、想出更好的點子;在練習的過程中,「生成器」會持續生成偽造的影像,而「辨識器」則負責評分,反覆訓練下來,偽造生成的技術進步,辨識偽造的技術也得以進步。

舉例來說,This Person Does Not Exist 這個網站就充滿了使用 GAN 架構建構的人臉,這個網站中的人臉看上去非常真實,實際上都是 AI 製造出來的「假臉」。

This Person Does Not Exist 裡的「假臉」。

Deepfake 影片不一定是問題,不知道是 Deepfake 才是問題

現今的 Deepfake 技術得以持續進步、騙過人眼是許多人努力的成果,也不見得都是壞事。像是《星際大戰:俠盜一號》片尾,年輕的萊婭公主出面驚鴻一瞥,就帶給許多老粉絲驚喜。這項技術應用癥結在於,相關演算法輕易就能取得,除了讓有心人可以藉以產製色情影片(這類影片佔了Deepfake濫用的半數以上),Deepfake 製造的影片在人們不知情的情況下,很有可能成為虛假訊息的載體、心理戰的武器,甚至於影響選戰與輿情。

因此,Deepfake 弄假似真不是問題,閱聽者因此「不辨真假」才將是最大的問題所在。

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歐巴馬的 Deepfake 影片

相關的研究人員歸納了幾個這類「變臉」影片常見的特徵,可以用來初步辨識眼前的影片是不是偽造的。

首先,由於 AI 尚無法非常細緻的處理一些動作細節,因此其眨眼、視線變化或臉部抽蓄的動作會較不自然。其次,通常在邊緣處,如髮絲、臉的邊緣線、耳環等區域會出現不連貫的狀況。最後,在一些結構細節會出現不合理的陰影瑕疵,像是嘴角的角度位置等。

由於現階段的 Deepfake 通常需要大量的訓練資料(影像或影片)才能達到理想的偽造成果,因此會遭到「換臉」的受害者,主要集中在影像資源豐富的名人,如電影明星、Youtuber、政治人物等。需要注意的是,如果有人意圖使用 Deepfake 技術製造假消息,其所製造的影片不見得需要非常完美,有可能反而降低解析度、非常粗糙,一般人如用手機瀏覽往往難辨真假。

人眼已經難辨真假,那麼以子之矛攻彼之盾,以 AI 技術辨識找出 Deepfake 的成品,有沒有機會呢?隨著 Deepfake 逐漸成為熱門的議題,有許多團隊也開始試圖藉由深度學習技術,辨識偽造影像。2020 年臉書與微軟開始舉辦的「換臉偵測大賽」(Deepfake Detection Challenge)就提供高額獎金,徵求能夠辨識造假影片的技術。然而成果只能說是差強人意,面對從未接觸過的影片,第一名辨識的準確率僅為 65.18%。

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「換臉偵測大賽」(Deepfake Detection Challenge)的辨識素材。圖/MetaAi

對於 Deepfake 可能遭到的濫用,某部分我們可以寄望技術的發展未來終將「道高一尺」,讓社群平台上的影像不致於毫無遮攔、照單全收;然而技術持續「魔高一丈」讓防範的科技追著跑,也是顯而易見的。

社群網路 FB 在 2020 年宣布全面禁止 Deepfake 產生的影片,一旦有確認者立即刪除,twitter 則強制註記影片為造假影片。Deepfake 僅僅是未來面對 AI 浪潮,科技社會所需要應對的其中一項議題,法律、社會規範如何跟上?如何解決箇中的著作權與倫理問題?這些都將是需要經過層層討論與驗證的重要課題。

至少大家應該心知肚明,過往的網路流行語:「有圖有真相」已經過去,接下來即將面臨的,是一個「有影片也難有真相」的網路世界了。

  • 註解:推出 FaceApp 與「去演」的兩家公司其軟體皆要求註冊,且對於上傳資料之後續處理交代不清,被認為有侵犯使用者隱私權之疑慮。

參考資料

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  1. Deepfakes and the New AI-Generated Fake Media Creation-Detection Arms Race – Scientific American
  2. What To Do About Deepfakes | March 2021 | Communications of the ACM
  3. Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Fierrez, J., Morales, A., & Ortega-Garcia, J. (2020). Deepfakes and beyond: A survey of face manipulation and fake detection. Information Fusion, 64, 131-148.
  4. Deepfake 深偽技術的技術濫用與道德困境,大眾正要開始面對 | TechNews 科技新報
  5. 台灣團隊研究辨識Deep Fake影片 深偽技術的正邪之戰開打 | 台灣事實查核中心 (tfc-taiwan.org.tw)

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TingWei
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據說一生科科的生科中人,不務正業嗜好以書櫃堆滿房間,努力養活雙貓為近期的主要人生目標。