天災背後的行為科學：以女性為名的颶風為何更具殺傷力？

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？

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。

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。

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。

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？

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」。

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：

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。

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。 

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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
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