三個臭皮匠想打敗一個諸葛亮？先消弭集體智慧的偏差

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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一、前言

選後的立法院三黨不過半，但民眾黨有八席不分區立委，足以與民進黨或國民黨結成多數聯盟，勢將在國會居於樞紐地位。無獨有偶的是：民眾黨主席柯文哲在總統大選得到 26.5% 的選票，屈居第三，但因其獲得部分藍、綠選民的支持，在選民偏好順序組態的基礎上，它卻也同樣地居於樞紐地位。這個地位，將足以讓柯文哲及民眾黨在選後的台灣政壇持續激盪。

二、柯文哲是「孔多塞贏家」？

這次總統大選，誰能脫穎而出並不是一個特別令人殷盼的問題，更值得關心的問題是藍白綠「三跤㧣」在選民偏好順序組態中的消長。台灣總統大選採多數決選制，多數決選制英文叫 first-past-the-post（FPTP），簡單來講就是票多的贏，票少的輸。在 10 月中藍白合破局之後，賴蕭配會贏已經沒有懸念，但這只是選制定規之下的結果，換了另一個選制，同樣的選情可能就會險象環生。

從另一個角度想：選制是人為的，而選情反映的是社會現實。政治學者都知道天下沒有十全十美的選制；既定的選制推出了一位總統，並不代表選情的張力就會成為過眼雲煙。當三股社會勢力在制度的帷幕後繼續激盪，台灣政治將無法因新總統的誕生而趨於穩定。

如果在「三跤㧣」選舉之下，選情的激盪從候選人的得票多少看不出來，那要從哪裡看？政治學提供的一個方法是把候選人配對 PK，看是否有一位候選人能在所有的 PK 中取勝。這樣的候選人並不一定存在，如果不存在，那代表有 A 與 B 配對 A 勝，B 與 C 配對 B 勝，C 與 A 配對 C 勝的 A＞B＞C＞A 的情形。這種情形，一般叫做「循環多數」（cyclical majorities），是 18 世紀法國學者孔多塞（Nicolas de Condorcet）首先提出。循環多數的存在意涵選舉結果隱藏了政治動盪。

另一方面，如果有一位候選人能在配對 PK 時擊敗所有的其他候選人，這樣的候選人稱作「孔多塞贏家」（Condorcet winner），而在配對 PK 時均被擊敗的候選人則稱作「孔多塞輸家」（Condorcet loser）。三角嘟的選舉若無循環多數，則一定會有孔多塞贏家和孔多塞輸家，然而孔多塞贏家不一定即是多數決選制中贏得選舉的候選人，而多數決選制中贏得選舉的候選人卻可能是孔多塞輸家。

如果多數決選制中贏得選舉的候選人不是孔多塞贏家，那與循環多數一樣，意涵選後政治將不會穩定。

那麼，台灣這次總統大選，有沒有孔多塞贏家？如果有，是多數決選制之下當選的賴清德嗎？我根據戴立安先生調查規劃的《美麗島電子報》追蹤民調第 109 波（1 月 11 日至 12 日），也是選前最後民調的估計，得到的結果令人驚訝：得票墊後的柯文哲很可能是孔多塞贏家，而得票最多的賴清德很可能是孔多塞輸家。果然如此，那白色力量將會持續地激盪台灣政治！

我之前根據美麗島封關前第 101 波估計，侯友宜可能是孔多塞贏家，而賴清德是孔多塞輸家。現在得到不同的結果，顯示了封關期間的三股政治力量的消長。本來藍營期望的棄保不但沒有發生，而且柯文哲選前之夜在凱道浩大的造勢活動，還震驚了藍綠陣營。民調樣本估計出的孔多塞贏家本來就不準確，但短期內的改變，很可能反映了選情的激盪，甚至可能反映了循環多數的存在。

三、如何從民調樣本估計孔多塞贏家

根據這波民調，總樣本 N=1001 位受訪者中，如果當時投票，會支持賴清德的受訪者共 355 人，佔 35.4%；支持侯友宜的受訪者共 247 人，佔 24.7%。支持柯文哲的受訪者共 200 人，佔 19.9%。

美麗島民調續問「最不希望誰當總統，也絕對不會投給他的候選人」，在會投票給三組候選人的 802 位支持者中，一共有 572 位對這個問題給予了明確的回答。《美麗島電子報》在其網站提供了交叉表如圖：

根據這個交叉表，我們可以估計每一位明確回答了續問的受訪者對三組候選人的偏好順序，然後再依這 572 人的偏好順序組態來判定在兩兩 PK 的情形下，候選人之間的輸贏如何。我得到的結果是：

• 柯文哲 PK 賴清德：311 > 261（54.4% v. 45.6%）
• 柯文哲 PK 侯友宜：287 > 285（50.2% v. 49.8%）
• 侯友宜 PK 賴清德：293 > 279（51.2% v. 48.8%）

所以柯文哲是孔多塞贏家，賴清德是孔多塞輸家。當然我們如果考慮抽樣誤差（4.1%），除了柯文哲勝出賴清德具有統計顯著性之外，其他兩組配對可說難分難解。但在這 N=572 的小樣本中，三位候選人的得票率分別是：賴清德 40%，侯友宜 33%，柯文哲 27%，與選舉實際結果幾乎一模一樣。至少在這個反映了選舉結果的樣本中，柯文哲是孔多塞贏家。依多數決選制，孔多塞輸家賴清德當選。

不過以上的分析有一個問題：各陣營的支持者中，有不少人無法明確回答「最不希望看到誰當總統，也絕對不會投給他做總統」的候選人。最嚴重的是賴清德的支持者，其「無反應率」（nonresponse rate）高達 34.5%。相對而言，侯友宜、柯文哲的支持者則分別只有 24.1%、23.8% 無法明確回答。為什麼賴的支持者有較多人無法指認最討厭的候選人？一個假設是因為藍、白性質相近，對許多綠營選民而言，其候選人的討厭程度可能難分軒輊。反過來說，藍、白陣營的選民大多數會最討厭綠營候選人，因此指認較無困難。無論如何，把無法明確回答偏好順序的受訪者歸為「遺失值」（missing value）而棄置不用總不是很恰當的做法，在這裡尤其可能會造成賴清德支持者數目的低估。

補救的辦法之一是在「無法明確回答等於無法區別」的假設下，把「遺失值」平分給投票對象之外的其他兩位候選人，也就是假設他們各有 1/2 的機會是無反應受訪者最討厭的候選人。這樣處理的結果，得到

• 柯文哲 PK 賴清德：389 > 413（48.5% v. 51.5%）
• 柯文哲 PK 侯友宜：396 > 406（49.4% v. 50.6%）
• 侯友宜 PK 賴清德：376 > 426（46.9% v. 53.1%）

此時賴清德是孔多塞贏家，而柯文哲是孔多塞輸家。在這 N=802 的樣本中，三位候選人的得票率分別是：賴清德 44%，侯友宜 31%，柯文哲 25%。雖然依多數決選制，孔多塞贏家賴清德當選，但賴的得票率超過實際選舉結果（40%）。用無實證的假設來填補遺失值，反而造成賴清德支持者數目的高估。

如果擔心「無法明確回答等於無法區別」的假設太勉強，補救的辦法之二是把「遺失值」依有反應受訪者選擇最討厭對象的同樣比例，分給投票對象之外的其他兩位候選人。這樣處理的結果，得到

• 柯文哲 PK 賴清德：409 > 393（51.0% v. 49.0%）
• 柯文哲 PK 侯友宜：407 > 395（50.8% v. 49.2%）
• 侯友宜 PK 賴清德：417 > 385（52.0% v. 48.0%）

此時柯文哲又是孔多塞贏家，而賴清德又是孔多塞輸家了。這個樣本也是 N=802，三位候選人的得票率分別是：賴清德 44%，侯友宜 31%，柯文哲 25%，與上面的結果一樣。

以上三種無反應處理方法都不盡完美。第一種把無反應直接當遺失值丟棄，看似最不可取。然而縮小的樣本裡，三位候選人的支持度與實際選舉結果幾乎完全一致。後兩種以不同的假設補足了遺失值，但卻過度膨脹了賴清德的支持度。如果以樣本中候選人支持度與實際結果的比較來判斷遺失值處理方法的效度，我們不能排斥第一種方法及其結果。

無論如何，在缺乏完全資訊的情況下，我們發現的確有可能多數決輸家柯文哲是孔多塞贏家，而多數決贏家賴清德是孔多塞輸家。因為配對 PK 結果缺乏統計顯著性，我們甚至不能排除循環多數的存在。此後四年，多數決選制產生的總統能否在三角嘟力量的激盪下有效維持政治穩定，值得我們持續觀察。

四、結語

柯文哲之所以可以是孔多塞贏家，是因為藍綠選民傾向於最不希望對方的候選人當總統。而白營的中間偏藍位置，讓柯文哲與賴清德 PK 時，能夠得到大多數藍營選民的奧援而勝出。同樣的，當他與侯友宜 PK 時，他也能夠得到一部份綠營選民的奧援。只要他的支持者足夠，他也能夠勝出。反過來看，當賴清德與侯友宜 PK 時，除非他的基本盤夠大，否則從白營得到的奧援不一定足夠讓他勝出。民調 N=572 的樣本中，賴清德得 40%，侯友宜得 33%，柯文哲得 27%。由於柯的支持者討厭賴清德（52.5%）遠遠超過討厭侯友宜（23.7%），賴雖然基本盤較大，能夠從白營得到的奧援卻不多。而侯雖基本盤較小，卻有足夠的奧援。柯文哲之所以成為孔多塞贏家，賴清德之所以成為孔多塞輸家，都是這些因素的數學結果。

資料來源

• 《美麗島電子報》追蹤民調第109波（1月11日至12日）

• 遊戲性別政確恐慌症候群：以理解為處方（下）

*本主題共2篇，該篇為下篇，以「遊戲性別議題偏見的成因」為主軸，探討製作方與玩家如何跳脫出議題的爭端，為遊戲圈帶來更多元的環境。

若想獲得更完整的資訊與閱讀體驗，歡迎點選上篇：「政確」遊戲也要湊一咖！最後生還者 2、地平線西域禁地、APEX LEGEND…

媒體的心理影響——政治正確恐慌

近年來，女權等性別議題在新聞媒體上的曝光率大幅成長，隨之而來的聳動標題及標籤化現象，卻可能進一步導致族群間的對立。遊戲作為性別印象的傳播媒介之一，在加入相關內容後亦開始被放大檢視，不過這些討論並非源於多元性別元素被大量加入而引起關注，而是透過媒體的渲染報導，才得以被大眾注意。

當社會上有人開始倡導加入這些元素的必要性與正確性，人們長期根深蒂固的審美觀，在短時間內被政確的聲音淹沒，就可能導致人們不適應、變得敏感，甚至引發論戰。

受訪者 Jack 是位 20 歲、自國中起就常與朋友遊玩線上遊戲的大學生，主要透過 PC 平台遊玩射擊和卡牌遊戲， 以及時下較有話題性的單機遊戲。針對現今遊戲的設計逐漸加入不同要素，他表示近幾年遊戲新增了不少多元背景的角色，一開始玩家也都不太適應，「畢竟這些多元群體是社會中的極少數。」玩家自己在現實生活中都不曾遇過這樣的人，這些角色在遊戲中出現的頻率卻高得離譜。另一位受訪者 Jerry 同樣是 20 歲大學生，原先以遊玩射擊和卡牌遊戲為主，近年來轉往遊玩任天堂的 Switch 遊戲。面對遊戲中新增多元要素引發的爭議，他直言：「很多人都對角色的背景太小題大作了，每次只要出現這種話題就一定要爭得你死我活的。」另一位 19 歲的大學生小凱，曾遊玩過《最後生還者2》與《地平線：西域禁地》與其他有性別議題爭議的遊戲。他說：「我在玩一些有性別議題的遊戲時，實際玩起來不會特別在意這些設定有什麼問題，但常常看見討論區會有人針對這些點爭論和製造迷因，起頭者卻又稱自己其實不在意這些，實在有點矛盾。」

單純因背景設定含有性別政確元素，就會引起爭論的現象，顯示現今社會對於性別議題仍存在大量紛爭與分歧，導致支持與反對的聲音都特別敏感。能夠促進不同意見之間的交流當然是一件好事，如果雙方都能保持理性溝通，對於建構更加多元和諧的社會而言無疑是有利的。然而過往爭議衍生出來的經常是各說各話的謾罵和羞辱，導致意見不合的兩方更加針鋒相對。

遊戲中的不友善性別環境是由遊戲本身塑造的嗎?

Geek Feminism Wiki 是一個提供科技、科幻領域中的女性議題相關資訊的網站，在其中的 Gaming 條目提到：女性在遊戲中面臨了性化環境（Sexualized Environment）、性別主義廣告（Sexist advertising）、線上騷擾（Online harassment）等問題。前二者源自遊戲的不友善設計，而其成因之一是遊戲或多或少存在現實的縮影。

 小凱提到，很多遊戲的內容都來自現實與歷史。為了考量真實性，遊戲在製作時往往會將這些不友善情境「照搬」，即使是完全虛構的故事，多半也是以「對現實的認知」去發想，其中就包括平時累積的刻板印象，而這亦是部分遊戲被認為不友善性別的原因之一。

倘若為了破除刻板印象，而強行更動歷史現實，也不是很恰當的做法，「像是以二戰為舞台的《戰地風雲五》裡面出現女士兵，但那時的女性是不可能當士兵的。」如何在忠於歷史的情況下，盡可能顧及性別友善的實踐，是開發團隊必須權衡的。

另一個不友善性別的隱患，正是玩家本身。談及被線上騷擾的經驗，19 歲的小美平時喜歡玩線上遊戲也常接觸 ACG 作品，她表示自己在玩《鬥陣特攻》、《英雄聯盟》這類男性玩家居多的遊戲時，曾遭遇過一些男性玩家的騷擾。

玩家亦是建構遊戲環境的一部分，當騷擾發生，官方確實有提供協助的義務，但就根本而論，這並不是遊戲造成的問題，而是玩家自身行為不恰當所導致。

在社會風氣改變、女性意識抬頭、女性玩家比例升高的現今，性別教育的年代隔閡與根深蒂固的刻板印象仍發揮著一定影響力。男性玩家在遊戲圈中仍握有話語權與主控權，讓許多女性玩家在網路社群不時受到迷因式的嘲諷，更經常遭遇線上騷擾。值得注意的是，這種現象並不是遊戲圈獨有，而是社會的縮影在遊戲圈中被話語權的差異放大了。

遊戲屬於玩家還是大眾?

遊戲並非是一個單向傳遞的媒介，它們傳遞的想法和理念可以被認同，同樣也可以被批評和討論。相較於武斷禁止遊戲的表現形式，玩家直接與開發團隊進行溝通協商是更為恰當的作法。

令人惋席的是，近年來針對爭議作品的檢討方式充滿了非黑即白的斷言，在部分新聞媒體斷章取義的推波助瀾下，不同的聲音之間變得更加不理解彼此，失去理性和對話空間，只剩下惡意謾罵在撕裂社會。

小美：「一個被灌輸特定觀念的人，只有在和他人理性溝通後，才會意識到自己的問題。」作品所展現的特定價值觀，也是人們表達自身想法的自由，畢竟每個人和遊戲都有自己的一套審美標準。

「我自己身為女性，也會喜歡一些角色形象是蘿莉或是性感的遊戲作品，這些作品明明沒有刻意得罪任何人，卻被逐漸封禁，我認為這個趨勢並不健康。」她舉例，像是 STEAM 上面原先設定有蘿莉角色的作品都被迫改變形象，不然就會遭到下架。

另外在《鬥陣特攻》當中，她喜歡的角色造型也因為太性感而被迫改動。遊戲作品是對於偏好的展現，無可避免的帶有立場與主觀意識，雖然惡意歧視毫無疑是不被允許的，但在表達個人取向的立意上，遊戲是否有必要符合每個人的期待，值得我們深思。

以額外要素引起轟動，還是以原創推廣議題？

根據 Newzoo 統計，2019 年女性遊戲玩家突破 10 億大關，佔玩家總數的 46%。除了原先以男性為主的熱門遊戲拉入的新的多元客群外，女性向市場的開發已有一段時間。無論是日本的 BL 作品所帶來的「腐女」文化，以及其乙女向手機遊戲所帶來的成功，例如《偶像夢幻祭》、《刀劍亂舞》，皆證明了女性的消費能力，市場不再只以男性向遊戲為導向。

可以應證上述說法的是，在被問及「相對於『在 3A 大作或既有作品塞入政治正確的元素』，『更改設定來博取大眾眼球，以事件本身作為故事主軸或以特定族群作為客群的原創遊戲』，是否較為合適？」時，身為遊戲製作者的張毅回答：「或許是這樣沒錯，這類遊戲往往底下的討論區都相當和平，不太會有偏激言論出現，大家都很享受當中內容。」

市場上的產業多是以目標客群來運作的，與其讓既有遊戲的舊客群來接納新客群，可能面臨族群衝突的風險，針對新客群開發新遊戲是個推廣議題的安全方法。這種方式雖然無法讓議題馬上被大眾認識，但能讓接觸遊戲的玩家對議題有更深的理解，而非流於表面的資訊接收，更能夠同時照顧到不同族群的心情。

相信無論製作方或玩家，都期待所有人能夠找到符合自己偏好與價值的遊戲，倘若真正考量多元並期望促進雙方理解，遊戲開發團隊也許不應強制變動深獲玩家喜愛之既有角色，以推行其觀點，這種作法可能會將多元族群、弱勢少數推上爭端，也可能無意將歧視的帽子扣在其他玩家頭上。

多元的價值若能夠以原創加入的方式實現，或許能達成對原始玩家的尊重，也是在某種程度上給予多元族群的理解。

性別議題為遊戲賦予的價值

雖然多元性別與政確要素在過去就曾出現在諸多遊戲當中，卻一直到近年才被大量曝光，並以爭議的形式被廣泛討論。現今遊戲中多元元素的加入與改動還是以小範圍為限，對遊戲體驗的影響並不大，因此多數玩家即使對這些元素有意見，仍會選擇繼續遊玩，如同張毅所言：「好的遊戲不會因為增加或少一些政確元素就變得不好玩。」

多元的族群觀點與價值觀與遊戲圈尚在相互磨合的階段，但可以預見的是未來這些要素的加入會更加頻繁。受訪者 Jack 說道：「仔細想想，這樣角色的出現或許也是能讓玩家們認識這些少數群體的方式和機會，不見得真的是為了圖利誰或為他們發聲，而是對於『社會上出現了這樣類型的人』的一種回應，不需要都帶著偏激眼光去看待，可以試著去接受。」

Jerry 也說：「越來越多多元性別角色的出現，其實在遊戲內容方面能帶給玩家更多不一樣的體驗，像是劇情設計、角色互動都可能和以往單一性別的作品有著更不同的呈現，也是一種值得期待的發展，畢竟遊戲作品對於玩家而言，最需要的就是保持新奇。」

 多元性別要素爲遊戲帶來更多可能，這些要素的加入讓遊戲有更新穎的角色互動與趣味性，也讓遊戲劇情有更多選擇與變化。  

張毅則提及其製作《花語：百合》時的理念：「我們團隊比較隨興一點，有時腦中閃過『真想做這樣子的遊戲！』就付諸實行了，實在不容易解釋理念，但我想可以從評論區的一些玩家反饋中找到答案吧。有一些人比較纖細、比較孤單、比較少人理解，但也都很努力尋找快樂。若能有一款作品讓他們得到共鳴，產生了『原來有人感同身受啊』的感覺，那麼這款作品對他來說，就是獨一無二的。這款作品並不是想為誰發聲，只是我覺得對部分玩家來說，這款作品有不可取代性，就十分有意義了。」

「若我們回歸議題本身，網民口中的社會正義戰士，當然有人是為博名等自身利益而動，但一定也有人因理念或浪漫，而希望看到有更多元的角色吧。」加入了多元性別要素的遊戲並不只是特定族群的發聲管道，更不是純粹的討好，而是一種新的嘗試，當人們放下彼此成見，以欣賞的角度來體驗遊戲，才能使遊戲發展有更多的可能性。  

參考資料：

Women Account for 46% of All Game Enthusiasts

Geek Feminism Wiki

遊戲界的性別議題有哪些？