三個臭皮匠想打敗一個諸葛亮？先消弭集體智慧的偏差

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

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？