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X戰警中的心理學:為什麼我們懼怕變種人?

果殼網_96
・2014/06/24 ・3171字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 516 ・六年級

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文 / Melanie Tannenbaum

編譯 / Paradoxian

對於那些不熟悉X戰警系列的人來說,裡面的故事都圍繞著一群有超能力的「變種人」——他們代表人類演化的下一階段。影片中超能力的涵蓋面非常廣,從心靈感應到細胞再生應有盡有。除了電影中的炫目特效和精彩的動作片段外,這個系列最令人注目的特點在於,人們很容易就能理解並代入X戰警及其他變種人們面對惶恐不堪的普通人時受到的偏見。事實上,X戰警系列電影能夠在很大程度上幫助我們理解刻板印象的特性,了解它們是如何形成的,在日常生活中又是怎樣被喚醒的。

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在《X戰警:最後戰役》中登場的變種人天使,一開始他的家人和他本人都對自己的變種人身份感到無法認同。圖片來源:fanpop.com

刻板印象如何形成?

根據刻板印象內容模型,刻板印象的形成基於我們對社會團體的認知在兩個維度上的屬性——親切度(warmth)和能力(competence)。

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如果某群體讓我們覺得相似、友善,或不具威脅性,我們會給親切度加分;如果另一些群體讓我們覺得像競爭者,他們的親切度會相應的被扣分;如果某群體在我們看來野心勃勃、成功,或擁有較高社會地位,能力這個維度的分數就相對更高。如果某群體在社會地位的階級上排名靠後,我們會將其視作能力不足(incompetence)。

這個模型背後的思路是,我們在認識到不同親切度和能力值的群體時,經歷的情緒是不同的。下圖是這個模型中不同情境下典型的情緒反應:

面對不同群體時,人們的典型情緒反應。圖片來源:ScientificAmerican

我們通常會認為社會中的內群體(ingroups),也就是文化主流群體(cultural majority,例如美國的白人和基督教徒)擁有高度的能力和親切度。於是,這種組合便召喚出了自豪和仰慕情緒,並讓人傾向於主動(直接幫助)或被動(如只是想結交他們)地幫助這個群體;而在這個圖譜的另一側,則是流浪漢、毒蟲等常被認為是能力和親切度都很低的群體。這會招來人們對這些人的厭惡和憤怒情緒。人們在這些情緒下的典型行為就是企圖通過無視或直接攻擊來傷害這些群體。親切度高而能力低的通常是老年人和殘疾人群體的特徵,當我們遇見這些親切但能力不足的人時,我們會啟動基於憐憫的刻板印象,繼而引發一種矛盾的行為反應——儘管人們有時會試圖主動幫助他們,但他們還是不免經常因為被忽視而受到傷害。

那X戰警們又在圖上的什麼位置呢?他們有超能力,所以能力必然強。事實上,普通人變種人的恐懼就在於此,他們對變種人的控制和破壞能力無法釋懷。而在普通人看來,變種人極端的「異己性」(不管從表型還是基因上)和對資源的競爭,讓這個群體直接落在了「低親切度」的一側。能力超群但親切度低,人們似乎時刻為這樣的群體預備著一切最壞的詞——他們有受「景仰」之群體的高社會地位,但不如他們親切近人;他們有受「嫌惡」之群體的冷淡和資源佔用,卻不至像他們那樣因無能而無為。像X戰警這樣的群體在人們的認知中,屬於待遇過優的局外人,而這會召喚出一種獨特的情緒應答:羨慕嫉妒恨。

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人們對變種人的恐懼、嫉妒、憤怒、憎恨等多種情緒混雜在一起,催生出了以根除變種人為目標的「哨兵」。圖片來源:comicvine.com

如果貫穿X戰警系列中,清除全體變種人的終極目標讓我們隱約想起了納粹對猶太人的大屠殺,那麼原因不難解釋——這不只是因為亦正亦邪的萬磁王是大屠殺的倖存者。嫉妒是這些刻板印象中最危險的一個情緒基礎;它混雜著不情願的尊重和強烈的厭惡,而這些是暴力、複雜的情緒雞尾酒,讓飲者在不具威脅的社會環境下被動地欽佩,​​而一旦環境出現擾動,暴力攻擊就會發生。事實上,被​​嫉妒的群體是種族滅絕的大型謀殺中最頻繁的受害目標。人們不一定願意清除自己憐憫的群體,甚至不會是自己憤怒的群體——他們想清除的,是那些讓他們嫉妒恨的人。

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萬磁王對於人類的態度是非常強硬的,這也最終導致了他和X教授分道揚鑣。而這或許和他的大屠殺倖存者經歷有關?圖片來源:comicbookmovie.com

如何激發刻板印象?

在某種程度上,人們一直在自動(並且自發)地把遇見的各色人歸納進基於刻板印象的群體中——但這並不意味著我們只依賴刻板印象來做評價、做決定。典型情況下,我們即使意識到了特定刻板印象的存在,也會有認知(和認知控制)來告訴自己不要把遇見的所有人臉譜化。然而,我們確實在某些情況下更容易依賴刻板印象:

  1. 你累了。當人們用腦過度,在其它的任務上耗費了許多精力,或者只是疲倦了的時候,認知能力也竭盡了;這時人們更傾向於依賴刻板印象。如果你已經在一個無聊的會議上聽了幾個小時關於《變種人登記法案》利和弊的辯論,努力集中精神直到認知已經疲軟,這種情況下投票的決策更容易依靠你腦中的刻板印象;
  2. 你的自尊心在作祟。當你的自尊心受到一個特定的社會群體的威脅時,你會更加願意將他們納入刻板印象來補償落差。不妨想像你在博物館中看見了一群年輕的學生。在這群學生裡,有個男孩在和一隻萌蘿莉扔打火機玩,蘿莉的名字叫小淘氣。你興致十足地找蘿莉搭訕借打火機,結果被拒了,這一擊下來估計你的自尊心會掉血不少。如果你接下來意識到你不過是被一群變種人發卡了,那麼也許就會帶著傷疤往少年的方向扔一句「怪胎」;
  3. 你在爭奪資源。當你意識到資源的總量是有限的,而你正在和另一個群體相互競爭,此時會更容易將對手置於有競爭力,並(進而)不可親近的刻板印象中,調動這個類型下的情緒(如嫌惡、憤怒,或者嫉妒),有時可能會被觸發暴力反應。所以,當凱利議員推進《變種人註冊法案》時描繪一幅「我們大戰變種人」的圖景,描述變種人會如何和普通人競爭資源、職位、配偶,以及總生存率的時候,選民們更有可能將變種人置於消極的刻板印象中,出於嫉妒地對他們實行暴力、傷害性的行為反應。
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人類對變種人的刻板印象,也導致了變種人們直接分裂成了兩個陣營:主和派的X教授和主戰派的萬磁王。圖片來源:tumblr.com

我們從X戰警中學到了什麼?

關於我們在日常生活中形成並採用刻板印象的方式,X戰警系列能夠教導我們3件事:

  1. 對那些可能與你形成競爭關係的群體,時刻警惕你對他們的看法。那兩個親切度低的社會群體(不論能力高低)都最容易激發傷害性的行為反應,可一旦落入了高競爭力低親切度的刻板印象,結果可能會非常危險,尤其在社會政治氣候不穩定的時候。如果你面對著X戰警們,試著不要嫉妒恨他們的超能力——這只會給你惹麻煩;
  2. 當你有機會依賴刻板印象來做出評判或重要決策時,試著不要疲憊,不要有危機感,也不要覺得傷自尊。如果一個變種人讓你疲憊不堪,或者搶了你的飯碗,或者刻薄地評論了你的髮型,你可能很難避免運用基於群體的刻板印象來評判他/她;
  3. 刻板印象不能準確的評判一個社會類群中的所有成員——他們被分在這個類群,更多是基於社會認知,而不一定是基於事實。例如,認為「變種人」們不親切的想法,並不意味著這個判斷能夠延伸到每個變種人身上——藍魔鬼(Nightcrawler)就十分友善,且純良無害(除非他被威廉·史崔克控制)。

但是即使是這樣,你應該也不會想惹金剛狼生氣。 (編輯:球藻怪

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X戰警中的小強金剛狼,不但打不死,而且脾氣不太好,識相點的話還是不要惹他。圖片來源:fanpop.com

編譯自:Melanie Tannenbaum:Envying Evolution: What Can The X-Men Teach Us About Stereotypes? Scientific American

轉載自果殼網

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果殼傳媒是一家致力於面向公眾倡導科技理念、傳播科技內容的企業。2010年11月,公司推出果殼網(Guokr.com) 。在創始人兼CEO姬十三帶領的專業團隊努力下,果殼傳媒已成為中國領先的科技傳媒機構,還致力於為企業量身打造面向公眾的科技品牌傳播方案。

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數智驅動未來:從信任到執行,AI 為企業創新賦能
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/01/13 ・4938字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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?

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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?圖/pexels

黑盒子模型背後的隱藏秘密

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。

為什麼人類設計的 AI 工具,自己卻無法理解?

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。

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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。

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。圖/unsplash

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。

打開黑盒子:可解釋 AI 如何運作?我們要如何教育 AI?

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。

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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。

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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?

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我們終究是想解決人與 AI 的信任問題

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」。

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。圖/unsplash

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。

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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:

  1. 檢查倉庫物料:庫存夠不夠?有沒有替代料可用?
  2. 評估交期影響:如果需要新物料,供應商多快能送到?
  3. 計算成本變化:用新料會不會超出成本預算?
  4. 做出最優判斷,並自動生成變更單、工單和採購單,通知各部門配合執行。

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。

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。

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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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解密離岸風電政策環評:從審查標準到執行成效,一次看懂
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/12/21 ・3546字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文由 環境部 委託,泛科學企劃執行。 

政策環評是什麼,跟一般環評差在哪?

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。

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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。

政策環評並沒有否決權,而是重在整合各方意見、量化影響以及建立追蹤與修正機制,這樣的制度設計便適用於離岸風電等大型政策評估。圖/envato

離岸風電為何需要的是政策環評?

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。

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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。

共通性環境議題與因應對策

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。

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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。

新一代的審查機制:達成能源轉型及環境保護雙贏

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。

環境部推動二階段審查機制,提升離岸風電環評效率與審查品質。圖/envato

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。

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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。

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結語

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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是毒藥也是解方,影視作品如何影響刻板印象?為什麼曾經的公主製造機,現在特別「政確」?
PanSci_96
・2023/12/06 ・5369字 ・閱讀時間約 11 分鐘

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根據 10 月 30 號內政部最新公布的統計數據,台灣人最常取用的疊字名字,女性是「婷婷」,男性是「彬彬」,這男生的名字聽起來就很有禮貌,女生則是身材高挑,姿態端莊,而最常見的名字,男性是「家豪」,女性是「淑芬」,這些名字充滿了對於孩子的想像與祝福,希望男生能成為一位顧家卻又不失豪氣的大丈夫,女生則要保持賢淑,同時要像鮮花的芬芳那樣討人喜歡⋯⋯

等等⋯⋯我是不是掉入性別刻板印象了?

電視電影是刻板印象的修煉場,也是打破刻板印象的主戰場

名字就,就名字嘛!幹嘛說人家刻板?不過當我一說這些名字以及他們代表的意義,你應該也很快就察覺這是屬於刻板印象的一部分。這是因為我們的社會已經成長到能辨識這些觀念的程度了,但反過來說,你知道還有多少地方藏著沒有被發現的性別刻板印象嗎?

舉例來說,幾個月前在台灣掀起 MeToo 浪潮的電視劇《人選之人》,用一句「我們不要就這樣算了好不好」,許多人站出來指控那些糾纏他們多年的加害者。能有如此大的迴響,其實是天時地利人和的結果。想想以前看的鄉土劇、日韓劇或台劇,當劇中角色,特別是女性遇到性騷擾,通常是得等男主角出面「拯救」他們,不管是陪著他們去保警處理,或是用比較⋯⋯私人的方法解決。這樣的劇情設計,反映出當時社會給女性貼上的被動與柔弱標籤,必須要依靠勇敢、堅強的白馬王子才有辦法在社會上生存。雖然人選之人這部劇並非全繞著性騷擾事件發展,但一個由女性自己提出「我們不能這樣算了」的橋段,打破了過去影視作品裡的框架,也恰好與當前社會進步的步調吻合,這才如此多曾經被社會期待壓著不敢發聲的人,特別是女性與性少數站出來說出早就該讓大眾知曉的真相。

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類似的案例還有留下「可是瑞凡,我回不去了」這句名言的台劇《犀利人妻》,相信你就算沒看過這部戲,也肯定看過這些衍生出來的迷因。犀利人妻之所以如此經典,是因為它翻轉了過去影視作品中對於「伴侶出軌」這件事的刻板印象。想想以前女性角色發現伴侶出軌,大多會選擇自怨自艾,又或者是對所謂的「小三」進行報復,試圖讓被奪走的愛人回心轉意。但是,犀利人妻的主角謝安真卻在悲痛之後卻選了一條新的道路。他割捨了背叛自己的瑞凡,做到了「沒有你,我過得更好」,這才有那句「我回不去了」。這些打破刻板印象的影視作品,不只是提供新觀點這麼簡單,他們更像是一種社會風氣的試水溫。假如這個作品收穫正向的迴響、甚至成為啟發許多人的契機,那代表我們已經做好準備踏入新的階段。

不然你想想,像犀利人妻或人選之人這樣的戲劇,有辦法在三十,甚至五十年前的台灣出現,取得同樣的成功嗎?或者比較一下 2000 年早期當紅偶像劇的男女主角形象(例如《惡作劇之吻》、《流星花園》、《公主小妹》),跟 2010 年開始台劇男女角色形象(《我可能不會愛你》、《女兵日記》、《我的婆婆怎麼那麼可愛》),是不是多了很多有趣的變化與多樣性?

從這個角度去看,一直在進步、向著更平等社會邁進的我們,其實是真的已經「回不去」了。不只製作品質不斷提升,我們也越來越重視劇中傳達的訊息,希望讓影視作品不再是單純的娛樂取向產品,更能為我們生活的環境所有貢獻。

欸,「靠影視改變社會」,這可不只是嘴巴上說得好聽的空頭支票,你我都很熟悉的一個娛樂巨擎已經在做,而且做很多年了。

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如果你腦中突然出現三個閃亮亮圓圈⋯⋯恭喜你,答對了!

圖/giphy

迪士尼是公主製造工廠?

說到迪士尼,不知道你最先想到的哪個角色呢?對我來說,肯定是最經典的《小美人魚》。但其實啊,現在已經有許多心理學研究發現,這些角色以及他們的故事不只是陪伴我們長大,其實還潛移默化了我們對於自己與他人,乃至於整個世界的想像。

當然,這不是迪士尼對觀眾施了什麼魔法,而是我們,特別是自我認同尚未穩固的小孩子,特別容易從接觸的童話故事、小說、電視電影等媒介中,汲取角色的言行與價值觀成為自己的一部分。這樣的學習歷程在 2012 年被心理學家注意到,並命名為「經驗擷取」(experience-taking),可以把它想像成是一種把虛構角色當成榜樣的學習過程。我們小時候都曾想像自己能成為故事裡的英雄,當個帥氣的白馬王子,或是成為眾星拱月的公主,在充滿愛與勇氣的世界裡過上永遠幸福快樂的日子。經驗擷取就是把這個過程變成無意識、很難覺察得到的悄然變化。

也因為這個人類內建的機制存在,使得迪士尼的公主系列不只是打造出一系列的經典 IP,他還把順應當時性別刻板印象的角色模板偷偷植入每個小小觀眾的腦袋裡。如果你想當公主,就必須穿得像個公主、言行舉止像個公主、活得像個公主⋯⋯而當這些公主與王子都極為相似時,你就會得到兩套(公主與王子)偏頗且平面的刻板印象。對根本不懂人情世故的小孩來說,他們無從判斷這些「必須」是否恰當,又或者適不適合自己,所以更容易無條件地相信這些價值觀。這可不是危言聳聽,早在 1996 年就有心理學家注意到這件事,但要真的引發學術界廣泛的討論,還得等到 2011 年,性別平權意識又再提升之後。在 2017 年的一篇行為分析研究,便明確觀察到頻繁暴露於迪士尼作品的 3-5 歲女童在玩妝扮公主遊戲時,會不假思索地直接複製刻板印象的內容,並且會對自己無法「穿得像位公主」或「動得像位公主」而焦慮。

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頻繁暴露於迪士尼作品的 3-5 歲女童在玩妝扮公主遊戲時,會不假思索地直接複製刻板印象的內容。圖/giphy

你可能會想,這些事情等長大自己就會想通了。但其實這些小時候建立起來的想像,就跟雛鳥的印刻效應一樣,會在我們的認知裡停留很久很久,有些人可能一輩子都擺脫不了他們的影響。不只心理學家注意到這件事,迪士尼其實也很清楚自家作品擁有的影響力,這讓他們在 21 世紀後進入了「反轉」期。同樣是改編經典作品,但像《青蛙與王子》、《魔髪奇緣》等作品都賦予角色全新的形象,讓公主挑起英雄的大樑。到了《冰雪奇緣》,更是直接把艾莎晉升成女王,不但讓漢斯這個口蜜腹劍的負心漢王子露出真面目,還藉由與妹妹安娜之間的對比強調「女生為什麼不能自己做主」。雖然看起來還是王權封建制度,但傳達出來的訊息可是截然不同,這些努力也受到近年心理學研究的肯定。

而且大家仔細想想這些被翻轉的迪士尼角色,除了個性獨立,在行為上還有個很重要的共通點,那就是在面對不公義時,他們選擇了反抗。這是過去數百年間性別議題很常碰壁的死結:女性必須要為自己應有的權益發聲,但因為傳統社會期待女性要柔弱,所以當他們真的挺身而出,會先遇到「你怎麼這麼不像女生」的指責,真該重視的權益議題反而被忽略了。這時候,一個能在社會輿論中引發討論、「以身作則」的榜樣,就算是虛構的角色也足以打破那條深埋在社會文化中的無形界線。

過去的迪士尼是公主製造工廠,現在則是扭轉性別刻板印象不可或缺的盟友之一呢。

但是,也有人認為迪士尼已經「政治正確」搞過頭,反而破壞了我們的童年回憶,這又該怎麼看待呢?

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迪士尼「政確」過頭,反而破壞了我們的童年回憶?圖/giphy

矯枉過正的政治正確?

莎士比亞在《哈姆雷特》裡寫下「請您善待這班戲子伶人,不可怠慢!因為他們是這個時代的縮影!」,這句話其實到了現代仍然適用,因為創作作品的是人,所以難免會把自己的經驗與想像投射進去。而且除了創作者自己的意向,作品內容同樣會受到市場箝制,就好比歐洲中世紀的藝術作品會有濃厚的宗教色彩,又或者台灣在解嚴後出現的鄉土文學熱潮,可以說是相輔相成的角色。

但就像 20 世紀的迪士尼迎合市場,卻無意間成為助長性別刻板印象的幫兇,很多東西都是過猶不及,一但走向極端就可能衍生出新的議題。相信大家就算再不關心,肯定都聽過關於「政治正確」的討論吧?但若我們只看一些較為激烈或極端的案例,會很容易誤解這個「政治正確」風氣出現的本意。

前面有說到,所謂的性別刻板印象,是一種偏頗且扁平的框架,告訴你「要想成為他,就必須符合這些條件」。打個比方,你喜歡吃哇沙比嗎?雖然是生魚片的好朋友,但假如今天你從小被教育吃任何食物都要加哇沙比,如果不加就不准吃,那即使你再怎麼討厭哇沙比,也會因為肚子餓而不得不忍受這些難以下嚥的食物組合。這樣隨著時間逐漸僵化的性別框架,在心理學被稱為「性別基模」(gender schema),是一個在過去 30 年來被廣泛研究的題目。

根據提出性別基模理論的心理學家 Bem(貝姆),要想拯救這樣悲劇的味蕾,單純跟你說「你可以不要哇沙比」是沒有用的。因為時間一久,你很可能已經習慣了哇沙比的味道,甚至不需要外力逼迫,你都不覺得這樣搭配有什麼奇怪的。你需要的,是實際感受「沒有哇沙比的食物」吃起來是什麼味道。品嚐過食物原本的味道後,你封閉的經驗被打開了,就算最後決定你還是喜歡哇沙比,那也是自身意願的選擇。

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而這些所謂「政治正確」的創作選擇,其實就是在提供過去作品中欠缺的「多樣性」與「社會期待以外的選擇」。像剛拿下金鐘獎最佳女主角、戲劇導演與戲劇節目的《村裡來了個暴走女外科》,便是讓觀眾看見「不符合傳統醫師形象」也能「當個好醫生」的劉梓旭醫師,用超乎社會期待的方式處理自己生活中的議題。另外像是接連刷新華視收視率紀錄的《俗女養成記》又或者是十多年前的偶像劇《敗犬女王》,都是在用自己的方式回應「女生年紀大,身價塌」的歧視,讓同樣對年齡有焦慮感的女性看見選擇就算「不回答標準答案」也能找到幸福的可能性。

同樣的,讓女性或少數族群擔綱過往由男性把持的英雄角色,也是在提供觀眾一種新的角色模板。例如哈利波特裡最聰明、能力最強的並不是被預言選上唯一能與佛地魔對抗的哈利,而是麻瓜出身的妙麗。先不討論作者 JK 羅琳近年與 LGBTQ 族群起的爭議,在 21 世紀初期,那位願意一拳揍上馬份鼻子、永遠是第一個想出困境解法的年輕女巫可是西方女性培力的代言人,成為許多年輕女孩嚮往與效仿的對象。

或許不是每部影視作品都能像哈利波特或迪士尼形塑一整個世代的社會風氣,又或者像人選之人這樣啟發前所未有的 Me Too 運動,但他們多少反映了我們現在身處的環境,同時為他的改變與延續做出一點貢獻。從這個角度去想,你會發現政治正確並不是現在才有的現象,而是從古至今一直都有的創作取向。而之所以「政治正確」會在現代引起如此大的爭議,其實還得歸功我們成功打破了刻板印象,以致於大家都有了「正確答案不只一種」的認知,這才會對與自身想法不同的答案表達質疑,不是嗎?

對了,你最近看過的戲劇作品中,哪些作品的性別呈現最深得你心呢?歡迎跟我們分享吧!我先說,我自己最愛的是《八尺門的辯護人》裡的 Leena 跟陳令秋,那你呢?

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