災難，然後（二）：社工的價值

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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本文轉載自「研之有物」，為「中研院廣告」。

• 採訪撰文｜田偲妤、王怡蓁
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

震盪整個台灣的巨響

1999 年 9 月 21 日凌晨 1 點 47 分，一場芮氏規模 7.3 強震將眾人從睡夢中驚醒。震央位於南投縣集集鎮，主因是車籠埔斷層逆向抬升導致全臺多處災情慘重，史稱九二一大地震。

中央研究院「研之有物」專訪院內社會學研究所林宗弘研究員，他與國家地震工程研究中心、國內外學者攜手合著《巨震創生：九二一震災的風險分析與制度韌性》統整臺灣 20 年來地震科學研究成果，記錄受災社區的重生故事。一起了解這場世紀強震，如何促使臺灣災害科學與政策改革向前跨出一大步！

地震災害中隱藏的風險

地震可說是最致命的天災，1989 至 2019 年間，全球前 25 起死亡人數最多的災難，地震就佔了半數以上。而臺灣更是好發地震的高風險區，根據全球地震模型估計，臺灣幾乎全島都有地震風險，在全球地震危害度排行上名列前茅。

其中，九二一地震是臺灣二戰後最嚴重的震災，導致 2444 人不幸罹難、近 11 萬戶房屋全倒或半倒，財產損失超過新臺幣 3 千億。

難以預測的地震造成生命財產的一夕損失，如再加上人為缺失、制度不健全，以及社會本身的貧富差距、階級與族群不平等因素，將加劇災害的嚴重程度。

為防範悲劇再度發生，中研院社會學研究所研究員林宗弘，與國家地震工程研究中心劉季宇博士、國家災害防救科技中心前主任陳亮全教授、師大環境教育研究所林冠慧教授等共同作者，參考聯合國政府間氣候變遷專門委員會（IPCC）多篇文獻，採用包含以下 4 組風險因子的「風險函數」來評估震災隱藏的各種風險。

風險＝

f (危害度 (hazard,+), 暴露度 (exposure,+), 脆弱度 (vulnerability,+), 韌性 (resilience,-),…)

究竟臺灣面臨哪些受災風險與制度缺失？人們如何走出地震陰霾？面對災難我們還可以做什麼？讓我們從 4 組風險因子出發，深入發掘問題癥結！

傷亡主因：無法承受地震的建築物倒塌

地震發生時，我們最先感受到的通常是房屋的晃動。如房屋無法承受震度而倒塌，還是地震引發火災、山崩或土壤液化等災害，都將導致民眾生命財產的損失。

「危害度」與「暴露度」是從地震造成的各種災害，探討如何減緩災害對生命財產的衝擊程度。

九二一地震發生後，全臺的死亡與重傷案例高達 87% 至 96% 是建築物倒塌所致，其中又以「集合住宅」的死傷最為嚴重。

以臺北東星大樓為例，雖然離震央遙遠，卻傳出房屋全倒，造成 73 死、138 傷、14 失蹤的嚴重災情。為何集合住宅會發生大量死傷？這跟臺灣長期落後的法規有關。

「很多制度改革都是被災難推著走的」，林宗弘指出問題癥結。1970 年代以前的建築規範主要沿用日治時期的法規，落後的法規趕不上日新月異的建築技術，更難以規範黑心建商，直到 1964 年白河地震發生後，才刺激政府推出新的建築規範。

然而，70、80 年代正好是臺灣經濟起飛的時期，大量湧入城市的移居人口有高度的居住需求，許多倉促興建的公寓大樓在法規不健全的情況下相對脆弱。

此外，民間還存在許多故意或無心的違法情事，例如黑心建商偷工減料、民眾因風水或生意需求而打掉樑柱等，建築結構的破壞升高了受災風險。

不幸的是，根據國家地震工程研究中心等機構的初步調查，至 2022 年第 2 季，臺灣興建達 30 年以上的老屋數量已超過 460 萬戶，其中隱藏不少危老集合住宅，但礙於產權複雜、都更不易，是防災工作中急待解決卻也最棘手的問題！

如果民眾無法接受拆除危老房屋，還有其他替代方案嗎？國家地震工程研究中心邱聰智博士等研究發現，「危老補強」是大樓管委會、多數民眾較能接受的折衷方案，可在房屋既有結構下進行耐震補強，費用比重建便宜許多。

可惜在建築師簽證、檢驗或補強成本無人願意承擔的情況下，立意良善且成本低廉的危老建築補強政策，尚缺乏激勵民眾參與的制度創新，是目前防災制度上相對弱勢、值得持續思索對策的一環。

創傷心靈的重建

地震不僅震垮房產，還揭露人心脆弱無助的一面，對於社會弱勢族群來說更是雪上加霜。

風險因子之中的「脆弱度」、「韌性」帶我們檢視災民所處的社會、經濟與身心條件，探討如何發揮人際網絡相互扶持的力量，緩解社會不平等加劇的受災風險。

其中，災後的心理復健長期遭到漠視，面對親友驟逝、身體傷痛、家園破滅且頓失經濟依靠等變故，災民得承受排山倒海的身心壓力，需要專業人士適時伸出援手。

臺大心理系吳英璋與陳淑惠等教授看見九二一災民的需求，成立「臺大 921 心理復健小組」，並號召其他院校的心理學家、臨床醫師與社工人員積極投入救災。

1999 年的臺灣社會仍對「災難與創傷心理學」相當陌生，小組成員抱持從做中學的精神累積經驗，開啟了臺灣災難心理衛生元年。

主要服務據點位於受災最嚴重的臺中東勢，由多位臨床心理博士開設「東勢 921 災後身心聯合門診」，也投入在地種子教師的培訓工作，傳授篩檢高危險族群、輔導孩童因應災難創傷的方法。

許多心理輔導人員更陪伴失依孤兒成長，參加孩子們的畢業典禮、婚禮，建立如同親人般堅定的情誼。

災民最常諮商的主題中，有 72% 是因震災而產生的身心症狀、家庭經濟困境，屬於創傷後壓力疾患之一。國際上對於災後心理復原有 5 項介入原則：安、靜、能、繫、望，如今已成為國內因應疫情、公安災難的主要介入策略。

在 5 項心理介入原則中，「能」指的是「促進效能感」，引導災民重新察覺自己有調節情緒、處理人際關係、修復財產與接受職業訓練等能力，有助災民逐步重返正常生活。

而「繫」則是指「促進聯繫感」，協助災民獲得與所愛者、社交族群的聯繫，從中找到解決問題、接納情緒、分享創傷經驗等支持管道。

研究團隊分析九二一震災村里追蹤資料後發現，東勢在震災後 20 多年間，是災區自殺率最低的鄉鎮，證實社區緊密的人際網絡、專業的心理諮商與陪伴，有助降低社會脆弱度、強化災後復原韌性。

災後重建——社區營造的集體力量

社區營造也是災民展現生命韌性的案例之一。過去有人質疑社區營造對災區重建的效益，但林宗弘等學者實際比較南投埔里 33 個里 1999 至 2012 年的家庭平均所得後發現，農村重建和社區營造補助同時投入的里，平均家戶所得明顯提升。

社區營造的目標在於發掘地方資源、發現新價值，提升社區的自信與自主性，為災後重建注入活水。而農村聚落的重建補助主要用來修復硬體設施，缺乏創造新產業價值的作為，也無法留住青壯年人口。

南投縣埔里鎮的桃米社區即是經典的災後創生案例。在九二一地震前，桃米社區是埔里鎮最窮的村里之一，震災重建後卻成為當地 33 個里中，平均家庭所得排行前 5 名的村里，擁有著名的紙教堂與生態園區，吸引每年多達 40 萬遊客造訪。

究竟桃米社區如何成功翻身？關鍵在於社區營造帶起的三層面連結：

內部組織由下而上動員、外部組織跨區交流合作、國際資源跨國援助

桃米社區在災後，由行政院勞工委員會「以工代賑」計畫支付基本工資，鼓勵居民投入家園重建與社區營造工作。

長期與社區合作的新故鄉基金會，也與特有生物研究保育中心、世新大學觀光系合組區域活化運籌團隊，協助居民學習當地生態知識、發展生態旅遊，並於 2001 年啟動生態旅遊試營運，讓「桃米生態村」日漸廣為人知。

2008 年，在新故鄉基金會廖嘉展先生等人的牽線下，日本鷹取紙教堂落腳桃米社區。這座教堂是日本名建築師坂茂為阪神大地震災民所建的精神地標，而神戶災區也在九二一地震後捐贈近千戶組合屋給南投縣。

紙教堂的移地重建不僅展現了人性普世的友愛光輝，新成立的紙教堂新故鄉見學園區，更是結合軟硬體綜效的社會基礎建設，在五年內為社區創造 1.3 億產值、近 200 個就業機會，成為九二一災後復興的象徵。

社會互救！強化韌性應對未來的災難

從 4 組風險因子綜合歸納出潛在的震災風險後，再從歷史制度論分析國家與社會關係對防災制度演化的影響可知：

如果國家與公民社會皆具備動員能力，且願意化解利益分歧、共同投入防救災，將可強化制度韌性，減少下一次震災的風險。

例如在九二一地震後，政府與民間在撤離與搶救政策改革、公有基礎設施與建築補強重建方面，展現較強的制度韌性，從而推動《災害防救法》的立法，在災害發生後能較有系統、有法源依據地實施緊急應變措施，包含動員軍隊、徵用民間機具等。

林宗弘對於震災搶救過程記憶猶新，九二一地震發生時他剛好在成功嶺服役，從事救災物資的運輸補給工作。當時消防署的救災分工尚不完備，再加上許多消防單位也被震垮，屋漏偏逢連夜雨，導致最初的救災工作不是很系統化地進行。

九二一地震讓救災工作獲得重視，後來的桃芝颱風、莫拉克颱風也強化了風災與水災的救災經驗，臺灣現在的救災工作已提升到國際水準。國家及民間力量能在短時間內投入撤離與搶救作業，並提供緊急醫療、臨時安置、心理重建等服務。

然而，還是有一些問題是目前國家與民間都難以解決的，例如危老建築存在很高的暴露度風險，如不進行都市更新或建築補強，難保不會成為下個災難現場。

雖然中央政府有推動國土規劃政策，但都市更新是地方政府職權，需要地方行政單位的積極介入，否則將陷入民間業主與營建財團的利益衝突，使都更停頓或變質。

四面環海的臺灣位處地震帶、颱風必經路徑上，也是全球貿易與交通要衝，導致我們難逃地震、颱風、疫情三大災難的襲擊。惟有掌握各種潛在風險、了解當前的強項與弱勢，才能從國家政策與公民網絡著手，做好面對下一場災難的萬全準備！

延伸閱讀

• 林宗弘、劉季宇、陳亮全等著（2022）。巨震創生：九二一震災的風險分析與制度韌性。臺大出版中心。
• 【研之有物】災前改善社會不公，更是真正地救人一命
• IPCC. 2012. Managing the Risks of Extreme Events and Disasters to Advance Climate Change Adaptation. New York: Cambridge University Press. 
• Turner, B. L. II et al. 2003. A Framework for Vulnerability Analysis in Sustainability Science. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 100(14): 8074-8079.
• Lei, Yongdenget al. 2014. Rethinking the Relationships of Vulnerability, Resilience, and Adaptation from A Disaster Risk Perspective. Natural Hazards 70: 609-627.
• Hobfoll, Steven E. et al. 2007. Five Essential Elements of Immediate and Mid-Term Mass Trauma Intervention: Empirical Evidence. Psychiatry: Interpersonal and Biological Processes 70(4): 283-315.
• 私有建築物耐震階段性補強資訊網

「家暴」是社會新聞標題常見的字眼，然而你真的了解「家庭暴力」所涵蓋的範疇嗎？哪一種暴力型態在台灣最為常見？「家暴」案件數量在台灣不減反升是好現象嗎？社工又該如何介入「家暴」被害人、相對人的關係，從而改善關係或家庭？

長年關注性別議題的泛科學，本次邀請到現代婦女基金會督導何雨威，自性別、社會層面切入，與聽眾窺見「家庭暴力」背後的重重議題，也藉由她多年的社工經驗，分享如何介入、協助個案，從而理解家暴被害人、相對人以及家屬的生命歷程，讓個案走出對暴力的恐懼，令家庭、親密關係得以獲得改善。

• 03:05 「親密關係暴力」佔家暴案例的五成

「家庭暴力」代表被害人遭受家庭成員施以身體、精神上的虐待。何雨威也特別指出，台灣在104年針對《家庭暴力防治法》修法時，更將「經濟虐待」（經濟上的控制或脅迫）納入家暴定義中。其中，目前在台灣常見家暴案件類型，包含：親密關係、兒少或老人，而「親密關係暴力」的案件數量最多，近乎佔總數的五成。

延伸閱讀：這真的是我要的婚姻嗎？二十個藏著「但是」的婚姻殺手

• 06:42 不住同個屋簷下也可能發生家暴？

何雨威舉例，曾經或現在的親密關係對象，對伴侶或前任進行「跟蹤騷擾」，便可能是「家暴」發生的前兆。她也提醒，面對較輕微的跟蹤、騷擾，例如：前任交往對象在對方摩托車上放早餐，也不應該輕忽，這都可能造成對方感受不舒服、不自在，感到自由被剝奪或限制。

• 08:20 「威脅恐嚇」的危險之處

「親密關係暴力」中，除了肢體暴力外，威脅恐嚇也頗為常見。何雨威提及，家暴相對人可能以小孩、寵物做為威脅理由，或甚至脅迫曝光私密照片，令被害人感到恐懼，藉以要求被害人達成自己的某些需求，例如：維持交往關係不分手、要求提供金錢，讓被害人處於孤立狀態，無法向外界求助。

• 10:59 「冷暴力」的惡性循環如何發生

「冷暴力」屬於精神虐待中「情緒暴力」的一種類型，也常發生於親密關係之中。相對於肢體暴力的「顯性」，冷暴力則更為「隱性」較難察覺。何雨威也表示，她的某個個案即是丈夫會對妻子嚴厲控管，若妻子無法達到要求，丈夫便會拒絕與她交談、溝通。個案也曾在此種「冷暴力」發生當下，順應丈夫要求，希望減少衝突，卻因而讓暴力持續發生，造成惡性循環。

• 16:07 家暴被害人「難逃羅網」的原因

何雨威表示，國際間普遍談及家暴，仍會認為它是種「性別暴力」，當今在台灣家暴案件的被害中，仍有八成是遭受親密關係暴力的女性。同時社會對女性的性別角色期待，也可能致使她們難以離開暴力關係，例如：被期許要作為「好媽媽」，而無法放下孩童離開家庭。女性更可能因經濟無法獨立，加上家暴相對人的肢體控制、精神威脅，導致她們無法逃脫出親密關係。

延伸閱讀：《82年生的金智英》隨處可見，正如源自性別的困境平凡無奇

• 23:41 為何近年家暴案件不減反升？

即便在性別平等意識逐漸被重視的台灣，家暴的案件仍逐年升高。不過，何雨威解釋道台灣採「責任通報」，即不論案件嚴重程度輕重與否，皆會被列為通報，近年亦有如：情境式暴力（Situational Couple Violence）、或者家庭功能不全而導致的暴力（如家中經濟貧困、或有老人、精神疾病患者等家庭成員），也可能是案件數量升高的原因。

• 26:16 社工該如何介入案件？

何雨威以多年擔任社工經驗，分享道處理家暴案件時，首要會先確認關係人之間，是否有權力控制關係，並觀察家庭的狀態，給予適當的協助。她也提及，近年的通報案件增多，也代表被害人較勇於發聲，因此案件數字上升未必是「壞消息」，但也認為仍會有些「黑數」存在，這也是她與現代婦女基金會努力的目標，希望破除被害人對於「通報家暴」的畏懼。

• 28:26 社工該如何輔導被害人面對家暴？

何雨威分享道，根據國內外研究顯示，家暴被害人脫離一段暴力關係，平均需耗費七年的時間。因此社工在接獲通報後，更需了解被害人現今的處境，共同討論出被害人可接受的解決方針。例如：被害人若面對暴力威脅，便須即刻為被害人找庇護所，訴諸法律協助。如果親密關係的暴力情況有機會改善，被害人也有意願繼續經營關係，可能在前期引入安全計畫，後期則更需花時間，協助雙方建立安全的親密關係。

延伸閱讀：與另一半吵架了，這時你會怎麼做？──依附理論系列（八）

• 32:46 「安全計畫」的功用為何

何雨威解釋「安全計畫」，意指社工與被害人共同討論，研擬出避免再遭受家暴相對人施暴的方針。她指出，可先從被害人遭受暴力的樣態、對暴力的敏感度，思考該如何避免或預防，例如：相對人有跟蹤的舉止時，計畫可能包含要求被害人不得走小巷；若雙方仍處於親密關係中，並得以請家暴相對人一同加入，共同學習如何在衝突發生時「喊停」，並引入諮商等資源，避免再暴力再度發生，從而改善雙方的親密關係。

• 37:50 「家暴相對人」也有得求助

如今，家暴中的加害人正統來說應被稱作「家暴相對人」，避免對相對人貼上「標籤」。何雨威提及，如今若家暴相對人面對關係經營、家庭衝突，同樣有相關社福單位可提供協助。她也表示，社工有很多介入可以家暴的面向，例如：被害人、相對人、其他家族成員可能都需協助，或者提升家庭的功效，如同經濟、親子養育能力，亦是社工的「全能」之處。

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• 41:20 何雨威投入家暴社工的契機

大學便就讀社工系的何雨威，不僅曾在現代婦女基金會實習，這也成為她出社會的第一份工作，直到今日已在基金會晉升督導。她曾擔任社工面對個案，感受到家暴被害人的無力，甚至一度產生替代性創傷（Vicarious Trauma）。不過對她來說，理解被害人的生命，令對方發覺生命還有其他選擇，即是她堅守崗位的理由。被害人的轉變，更能讓她深信這份工作的意義。

• 45:50 現代婦女基金會的「包全餐」服務

除了協助家暴被害人之外，現代婦女基金會目前的服務，包含：進行家暴「目睹兒」的輔導，也在小學進行家暴的「一級預防」宣傳，教導孩童如何面對負面情緒、建立身體界線，同時也深入大專院線，與學生談如何戀愛、分手等情感教育。基金會亦有研發針對離婚夫妻與孩童建立親子關係的方案及書籍，也在社區宣導家暴的概念，令社區也得以協助家暴家庭復原。

• 55:37 「守護幸福分享愛」活動：捐款基金會吃美味蛋糕

現代婦女基金會目前與阿默蛋糕合作，11/19前捐款給基金會600元，即可獲得蛋糕甜點相關產品，捐款將全數使用於「受暴婦幼扶助計劃」，提供受暴家庭完整的協助與預防。何雨威也表示，日後有機會也很有意願再回到節目，和聽眾分享情感教育、親密關係等等相關話題，希望促使大眾更加理解性別議題。

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