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一指認災:數位科技對於人道救援的新突破

李祖緯
・2013/12/01 ・1593字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 594 ・九年級

首架英國人道救援班機抵達菲律賓宿霧市。(圖片來源:flicker用戶UK Department for International Development)
首架英國人道救援班機抵達菲律賓宿霧市。(圖片來源:flicker用戶UK Department for International Development)

「簡單一指,你就能支援災難事務」。

當國際媒體關注於世界各地所發生的重大災害時,許多人也透過網際網路與社群媒體,傳達災害資訊與所需資源。舉例來說,西元2012年於美東地區造成重大災害的桑迪颶風(Hurricane Sandy),於災後一周內,在推特上就發布了超過兩千萬條的災害資訊。

這種新型態的數位人道主義(Digital Humanitarian),利用群眾力量與資訊科技,如應用程式(Apps)、地理資訊系統(Geographic Information System),對於災後重建與因應措施給予協助,與傳統的人道救援相比,災害訊息的傳播與取得上變得更加快速便利。

然而,爆量的資訊,有時候反而阻礙災後工作。未經過整理與確認的資訊,將使得救難人員難以判斷各地區的受災情形,無法有效率地分配救災資源,也讓決策者陷入更不安的資訊焦慮中,有可能讓原先的成果付諸流水。在這樣的危機下,需要有整合的機構,以及準確的災害資訊加以配合。成立於西元1991年的聯合國人道事務協調辦公室(United Nations Office for the Coordination of Humanitarian Affairs, 簡稱UNOCHA),是結合聯合國相關部門與非政府組織的重要機構,目的在於協調人道事務的執行、相關政策的擬定,以及宣傳工作。

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在這次海燕颱風的災害中,UNOCHA指導合作夥伴數位人道主義網絡(Digital Humanitarian Network, 簡稱DHNetwork),加入這次的救災工作。DHNetwork則為有關數位人道主義機構的整合平台,藉由網路志工協助UNOCHA進行災後需求與傷害的完整評估。其中一個方案,便是建立共通平台,整合網際網路之災害相關資訊,並透過多次的人工審核,確保災害資料的正確性。在這樣的情況下,產生了新興的科技應用:MicroMappers。這是由待用專案小組以及卡塔爾計算研究中心(Qatar Computing Research Institute)共同建置的新系統,將有關於災害資訊的推特文、圖像分割成無數的簡單工作,讓使用者能透過社會標籤(social tags),對於圖文內容進行審核與排序,幫助其他機構進行災害評估。

目前研發團隊已開發出4種應用程式(又被稱為Clickers)。系統會先找出與災害資訊相關之圖文,讓使用者能透過各種電子裝置判斷內容。經過3個人的審核後,將災損內容加以分類,並利用GPS定位標示發生地點。將這些資料整合後,做成即時的災害地圖加以呈現,做為災害處理的重要依據;也可結合其他軟體進行統計分析,在災害評估上能夠有更精準的分析。

雖然這種運用Web2.0的概念並不是最新的科技,而且該系統不完美,譬如透過非專業群眾的決策,資料的正確性是否充足?在實際運作上,也得面臨處理速度不夠快的議題,大量的即時資料若要經過人工審核,將有時間的落差;同時,在現存的現實條件下,某些圖文訊息是難以定位的。不過,近期的使用評估上,還是能看出是有發揮的可能性,根據MicroMappers的估計,在海燕颱風所造成山崩的48小時之內,就蒐集了約二十三萬筆資訊,而透過應用程式的資訊量就超過了十萬筆,效率是相當驚人。

就如DHNetwork的共同創辦人,同時也在UNOCHA任職的安卓奇‧凡若提(Andrej Verity)所提到的,透過數位科技,將原本需要5到7天時間才能建立的災害短期評估報告,現在只需要兩天的時間,這對於擬定救助方針上,將有很大的助益。不管在何處,只要能連上網路,透過簡單的回饋,我們都能為受災民眾盡一份努力。 (本文由國科會補助「新媒體科普傳播實作計畫─重大天然災害之防救災科普知識教育推廣」執行團隊撰稿/2013年12月)

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責任編輯:鄭國威│元智大學資訊社會研究所

本文原發表於行政院國家科學委員會-科技大觀園「科技新知」。歡迎大家到科技大觀園的網站看更多精彩又紮實的科學資訊,也有臉書喔!

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李祖緯
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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)」!

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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。

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。

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。/ 圖片提供:研華科技

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。

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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。

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。/ 圖片來源:MotionArray

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)。

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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。

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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。

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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。/ 圖片提供:研華科技

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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好想出國,但害怕語言不通?超好用的同步翻譯軟體推薦!
泛科學院_96
・2024/06/02 ・613字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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出國旅行除了肢體語言的即時翻譯選擇!

今天要來分享最新的 AI 翻譯蒟蒻,之前我朋友要去法國參加研討會,但他不只不懂法文,連英文都不太行,所以他就來問我,有沒有什麼好用的 AI 即時翻譯?

我說沒有,結果他從法國回來後,反過來跟我分享了他實測各種翻譯 APP 的心得,其中一個我體驗完還真的覺得不錯用啊!

所以今天的影片我想要來跟你分享三件事:

  1. 簡單聊一下 AI 語音識別的發展
  2. 朋友大推的 Litok 翻譯 APP 的功能介紹
  3. 最近超流行的 AirChat 空氣聊天室可以怎麼玩

最後,想問大家有沒有用過其他超好用的翻譯工具呢?

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  1. 我覺得 Litok 真是天降神物我下次英文會議馬上試用
  2. 假的,都是假的,我還是靠自己的金耳朵實在
  3. 身為工程師,自己用 Whisper 模型做的才好用
  4. 其他也可以留言分享喔

如果,有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

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泛科學院_96
44 篇文章 ・ 53 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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觀察俄烏戰爭,學習心理急救
胡中行_96
・2023/02/09 ・3800字 ・閱讀時間約 7 分鐘

前言:泛科學臉書粉專推廣〈在臺海危機下,淺談戰地醫療〉時,讀者們熱情分享檢傷分類經驗,與急救課程資訊。事後更有國軍弟兄私訊筆者,表示對相關中文資料的迫切需求。有別於先前介紹戰時的醫療制度與創傷急救,本文摘譯知名期刊《The Lancet》(中譯「刺胳針」或「柳葉刀」)的附屬刊物,概述俄烏戰爭中,烏克蘭承受的公衛挑戰;並分享俄裔美國心理學家 Elena Cherepanov 對當地心理健康應變的觀察。同時,再次歡迎大家提供更多專業資訊,討論臺灣應該如何備戰,謝謝。

烏克蘭總統Volodymyr Zelenskyy視察被俄軍屠殺的地區。圖/President Of Ukraine on Flickr(Public Domain)

公衛挑戰

疾病給烏克蘭帶來的負擔,在承平時期並沒有特別沉重。然而,俄烏戰爭不僅重擊當地醫療體系;難民的文化差異和語言隔閡,以及物資與藥品不足等,也造成周邊國家的壓力。戰爭期間,聯合國(UN)、世界衛生組織(WHO)、紅十字會(Red Cross)、明愛(Caritas)等單位,紛紛在當地和鄰國展開救援。學者訪談烏克蘭等多個歐洲國家的政府部門與民間組織,統整出一張俄烏戰爭的公衛挑戰清單:[1]

  • 產科照顧:對孕婦產前、生產和產後,以及新生兒的照顧,都被戰火打斷。[1]
  • 婦幼營養:食物、營養品,還有金錢的流通受阻,以致婦女與孩童營養不良。[1]
  • 長期處方:心血管疾病、糖尿病等慢性病,以及肺結核和愛滋病等既有的感染,不見得能夠獲得穩定的藥物供給,與即時的專業協助。[1]
  • 冷冽天候和長途跋涉:在嚴寒中逃難,容易造成肺炎、凍瘡、失溫,以及上呼吸道感染。需要庇護所、衣物和毛毯。[1]
  • 身體創傷急救:欠缺醫療器材和物資補給。人力方面,則得訓練社區志工,進行檢傷分類和急救。[1]
  • 精神創傷急救:除了土生土長的當地人,有些敘利亞、伊拉克和阿富汗難民,於俄烏戰爭中受到二次精神傷害。跨文化的精神健康服務,變得格外重要。[1]
  • 疫苗普及:當地COVID-19疫苗與兒童常規疫苗接種率偏低,而逃難的人口中,九成是婦女和兒童。[1]
  • 潔淨水源:缺乏安全的用水,難以防範傳染病的爆發。[1]
  • 性暴力與性販賣:須要保護機制、心理社會支持與女性衛生用品包(dignity kits);以及生殖健康、安全墮胎和家暴處理等服務。[1]
烏克蘭總統Volodymyr Zelenskyy探訪傷兵。圖/President Of Ukraine on Flickr(Public Domain)

心理創傷

戰爭會帶來長期,甚至跨世代的心理傷害。[2]出生於俄羅斯的心理學家 Elena Cherepanov,長年任教於美國,專攻心理創傷。曾於 2014 年烏克蘭東部戰亂時,透過 Skype 指導 170 名基輔與烏東的心理學家、心理健康工作者、社工人員與心理系學生。[3]2022 年 2 月 23 日晚間,俄軍入侵烏克蘭。[4]Cherepanov 博士在 11 月的《公衛前沿》(Frontiers in Public Health)期刊上,分享自己對戰爭的觀察。她將烏克蘭民眾在身心反應上的轉變,分為下列幾個時期:[2]

  1. 戰爭初期:基於歷史、文化、宗教和血脈的淵源,烏克蘭民眾難以接受鄰國入侵的事實,覺得慘遭背叛[2]性侵女性、綁架兒童,以及系統性安全檢查,蒐集個資,再強迫難民遷徙的過濾營(filtration camps)等,種族滅絕的事件頻傳。經由媒體報導,引來國際的同情與支持。[2, 5]同時,手機和社群媒體即時分享的功能,雖能維繫人與人的連結,卻也帶來資訊真偽難辨的混亂。網路論壇中,起先充斥驚愕顫抖無法置信之類的留言。接著,當難民逐漸抵達鄰近友邦,依然持續哭泣失眠做惡夢。在高度警戒的狀態下,有些人拒絕使用安眠藥。心理衝擊也可能以生理形式呈現,例如:噁心想吐,多半起因於戰時的緊張情緒,而非食物中毒。[2]
  2. 戰爭滿月:到了 3 月底,烏克蘭民眾開始產生對未來的憂慮。失去親人、家園和戰前的生活,精神與情緒疲乏麻木,有些便拒絕前往庇護所。一邊是無法控制的憤怒躁動,增加家庭衝突;另一邊,又因為不得不拋下被徵召或羸弱的至親,而遺留心靈創傷。目擊殺掠、性侵和虐待,或是與父母分離的兒童,出現依戀問題行為退化,表現得比真實年齡還幼小。原本乖巧的孩子,也可能變得黏人冷漠挑釁有攻擊性[2]
  3. 戰爭近期:烏克蘭群眾開始習慣戰爭的狀態,一些長期或原有的問題,例如:酗酒或家庭失和等,又再度浮現。[2]

在人道危機中,老年人身心障礙者等族群,面臨減少的援助與增加的阻礙,更是顯得脆弱。一方面害怕離開熟悉的環境,另方面是為了避免成為家人的負擔,他們有些選擇留下來,因而容易喪命於原本能預防的傷害。[2]

心理健康資源

烏克蘭的心理健康體系,在開戰初期,被突如其來的龐大需求,搞得措手不及。所幸專業人員兩個月內便上了軌道。除了一般面對面的服務,Cherepanov 博士表示,當地還有下列選擇:[2]

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  1. 遠距醫療:COVID-19 疫情期間變得普及的遠距科技,正好於戰時派上用場,提供危險地區心理諮詢。[2]
  2. 網路社群:通訊軟體 Telegram 和社交平臺 Facebook上,支持性團體林立。在俄烏戰爭期間,成為烏克蘭人媒合供需,互通有無的重要管道。緊急心理問題的求助貼文,也會引來早就離鄉背井的相關從業人員,即時回覆。有些團體從世界各地,聘僱幾百名通俄語和烏克蘭語的心理工作者,每天答覆 200 至 300 則訊息。也有在 2020 年白羅斯(Belarus;舊譯「白俄羅斯」)政治危機時,成立的臉書社團,用既有的經驗,協助烏克蘭人度過難關。[2]
  3. 聊天機器人:操烏克蘭語、俄語和白羅斯語的聊天機器人 Faino 和 GotoHelp,效益如何還有待評估。[2]
烏克蘭總統 Volodymyr Zelenskyy 探訪傷患。圖/President Of Ukraine on Flickr(Public Domain)

心理急救

心理急救(Psychological First Aid)是一套用來給予身陷危機者心理支持,加強其調適能力,並滿足基本需求的對策。有別於精神科的臨床技巧,無論是專業醫療人員或一般民眾,都可以學習並執行。[6]世界衛生組織的心理急救指南,建議大眾注意重大危機事件發生的時間、地點和受難的對象,以及哪些單位參與救援。[7]在擁有這些認知的前提下,進行下列心理急救的步驟:

  1. 觀察(look):在行動前先確認安全,以免自己陷入危險環境。接著,觀察受害者身心的基本需求,然後思考有哪些可運用的相關資源或服務。每個人對危機的反應不同,有些呈現在情緒上,例如:易怒或沮喪;有些則沉默或出現頭疼、疲憊等症狀。兒童、青少年、孕婦、老人、身心障礙者和被歧視的族群,特別需要關照。[7]
  2. 傾聽(listen):簡單地報上自己的名字,以及所屬的組織。情勢允許的話,將人帶到安全且寧靜的地方。用溫和的語氣,鼓勵他專注於緩慢的呼吸。給予陪伴,別讓情緒低落者獨處。以尊重的態度,全神貫注地聆聽對方的憂慮,試圖釐清需求的優先順序。務必維護對方隱私,不要任意轉述。[7]
  3. 連結(link):協助受害者獲得水、食物、住所和醫療等資源,並提供局勢與計劃的最新動態。動盪時期的資訊混亂,必要盡可能地查證並隨時更新。切勿為了安撫人心,就擅自捏造。針對特定文化背景及宗教信仰,可轉介給相關社群;或是透過社福單位,協尋親屬,兩者皆能帶來心靈慰藉。[7]

在結束心理急救的階段性任務後,如果就這麼離開,或許會太突然。要讓受助者理解,接手的專業人士會負責以後的事務。然後選擇適當的時機,與他們道別,並奉上誠摯的祝福。[7]

美國國家心理創傷中心(National PTSD Center)版本的心理急救指南,從07:56開始。影/鄭若瑟Joseph Cheng on YouTube

烏克蘭經驗

Cherepanov 博士指出,在沒有中央統籌的狀況下,烏克蘭等地的心理健康從業人員,冒著生命危險,自發性地付出,並組織社會資源。他們讓世人看到,唯有喚起大眾對心理創傷的重視,才能強化社會韌性,以及減少對求助的汙名化。必要訓練專業人員、醫療工作者、教師和志工,心理急救的能力;並建立社區型的支援體系,共同分擔責任。[2]

  

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延伸閱讀

  1. 高振傑、蘇逸人(2021)《心理急救手冊》中華民國紅十字會。
  2. UCLA早期心理急救模式」(2010)災難與創傷心理資訊網。
  3. 紅十字會與紅新月會社會心理急救資源冊》(2018)香港紅十字會與紅新月會。
  1. Kumar BN, James R, Hargreaves S, et al. (2022) ‘Meeting the health needs of displaced people fleeing Ukraine: Drawing on existing technical guidance and evidence’. The Lancet Regional Health – Europe.
  2. Cherepanov E. (2022) ‘Mental health providers in Ukraine need support but they are not helpless: Professional self-organization and innovative practices’. Frontiers in Public Health, 10:1009431.
  3. Smith, K. (2015) ‘Trauma in Ukraine’. Monitor on Psychology, 46(4).
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。