人性中的傲慢與偏見：認知失調

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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• 作者：楊海彥／小波

「臺北地方異聞工作室」共同創辦人。長期研究臺灣妖怪、都市傳說、民俗和地方文史，對人類文化著迷，並致力實踐腦中幻想。設計桌上遊戲《說妖》、《談鬼俱樂部》、實境遊戲《光之屋》。著有《唯妖論》、《尋妖誌》、《臺灣都市傳說百科》。

大家聽過「蔣公銅像會動」的都市傳說嗎？

和蔣公銅像有關的都市傳說非常多，並且依照各地銅像的不同，有著許多相應的變體。比如：「會流血淚」、「半夜會在走廊走動」、「騎著的馬匹會在凌晨自行換腿」、「半夜騎馬在濃霧中繞行操場」等等。在這當中，或許又以政治大學的版本最為知名。

政治大學的前身是國民黨在南京設立的中央黨務學校，首任校長即為蔣介石。在如今後山的環山一路上，有一座巨大的蔣公騎馬銅像。許多人相傳這座銅像「半夜十二點的時候馬會換腳」、「基座有個投幣孔，投十塊蔣公會旋轉並發出亮光還有那卡西配樂，投五十塊（要舊版外銀內金那種）蔣公會載你下山」、「連假的時候會看到蔣公騎馬在環山道上巡邏」，甚至「在不明的情況下，還會變成馬騎蔣公」。

綜觀這些傳說可以發現，傳說的情節雖然千奇百怪，卻似乎都不脫「銅像自行移動」的概念──明明情節可以自由發展，為什麼各地的蔣公銅像卻都不約而同動了起來？

難道，這背後有什麼我們尚未知曉的神秘力量？

人類對於雕像有種近乎本能的恐懼

心理學上有所謂的「假人恐懼症」（Automatonophobia），可說是這種恐懼的具體展現。擁有「假人恐懼症」的患者，會對雕像、蠟像、機器人、模特兒假人，或任何擬似人類的物品產生恐懼，並在無法避免而接觸時，快速產生諸如：冒汗、顫抖、心跳加速、呼吸困難、手腳麻痺、想吐、頭暈或昏厥等等的生理反應。

假人恐懼症是「恐懼症」的一種──更確切地說，是「特殊恐懼症」的一種。心理學家大多把特殊恐懼症的成因歸結於「創傷記憶」，抑或是幼時看見他人因某事物受傷或恐懼的「學習反應」，鮮少針對特定的特殊恐懼症進行更細緻地探討。

不過網路上的一篇文章〈Why Do Statues of Humans Terrify Me? An Investigation〉，作者 Keith Wagstaff 因深受假人恐懼症所苦，對「人們為什麼會害怕雕像」提出了幾種可能的解釋：

1. 擬似屍體：雕像讓人聯想到屍體。屍體通常帶有疾病、讓人聯想到死亡，也可能暗示附近有其它危險。
2. 提防怪人：雕像就像是一個一動不動的詭異陌生人，他表情不變、死死盯著你。這讓我們本能地感到危險。
3. 童年幻想：一個具有想像力的孩子可以看見任何他想看見的東西，比如「雕像其實會盯著人看」。即便是想像，這些恐懼也是真實的。
4. 流行文化：電視或電影裡，被恐怖化的雕像形象可能會對孩童造成深遠的影響。比如《鬼娃恰吉》裡的殺人娃娃「恰吉」，又或者是《Doctor Who》影集裡的恐怖外星生物「哭泣天使」。

藉由假人恐懼症，我們能夠理解人類對於雕像的恐懼從何而來。然而，這似乎尚不足以解釋我們為什麼會認為蔣公銅像會動。

認為雕像會動，是因為「認知失調」？

所謂的「認知失調」（Cognitive Dissonance），簡單來說就是兩種既定認知互相矛盾的情況。「認知失調」的狀況發生時，我們會產生壓力和不適，並想盡辦法解除這類的負面感受；例如改變自己的行為、或者更常見的，直接改變自己內心的想法。

1959 年，心理學家 Leon Festinger 和 Merrill Carlsmith 做了一個實驗。他們找來一些學生參與一個非常無聊的實驗，然後，他們告訴受試人自己的助理因故無法繼續接下來的實驗，並詢問對方是否願意幫忙，「告知下一位受試者這個實驗是『有趣且吸引人』的？」（實際上，所謂的「下一位受試者」是請來的演員。）

這些學生被分為三組，其中一組是對照組，沒有和之後的受試者接觸；剩下的兩組，一組支付 20 美元作為報酬，一組則僅僅支付了 1 美元。這兩組被要求說謊的受試者，在實驗結束之後分別被詢問他們覺得實驗的有趣程度。奇妙的事情發生了，那些只收了 1 美元的人，比收 20 美元的人，更加覺得「實驗很有趣」。

為什麼會這樣？

Festinger 認為，這是因為只拿 1 美元的人，比拿了 20 美元的人，產生了更嚴重的認知失調。對 20 美元的組別來說，20 美元讓他能夠合理化自己為什麼說謊：「是，我通常不是一個說謊者，但如果是為了 20 元，說點無傷大雅的謊言也沒關係」。但對 1 美元的組別來說，1 美元根本連封口費都稱不上，如此一來他們就陷入了「我不是一個說謊者」以及「我欺騙下一個受試者實驗很有趣」兩種認知的衝突，為了緩解這個衝突，只好改變自己原來的想法：「我沒有欺騙下一個受試者，實驗其實真的很有趣」。

換句話說，大腦為了緩解認知失調帶來的壓力，有可能會產生相當匪夷所思的想法 ──

比如當我們身處高處時，會有「想要往下跳的衝動」

早期，這樣的衝動被認為是某種「自殺傾向」。然而 2012 年，Jennifer Hames 做了一個實驗，顯示這樣的衝動與自殺傾向無關。她將這種「站在高處時想要往下跳的衝動」命名為「高地效應（High Place Phenomenon）」。

高地效應產生的原理是這樣的：當一個人走在屋頂邊緣，他的生存本能會讓他盡力遠離邊緣，然而與此同時，他也很清楚「屋頂很堅固，自己根本沒有掉下去的可能」──既然如此，他為什麼想後退？兩種矛盾的認知產生了認知失調的效果，他的大腦為了緩解這樣的不適，於是產生了一個合理的想法：「一定是因為我想往下跳的關係」。

Jennifer Hames 認為，高地效應之所以產生，完全是因為身體本能地想要保護自己，因此越有「想要往下跳的衝動」，反而越是展現了「另類的求生意志」。

所以，為什麼蔣公銅像會動？

人們認為蔣公雕像可能會動，或許是和高地效應類似的情況。

對於雕像，一部分的我們認為它是安全的，然而如同前面所述，由於人類對於雕像的恐懼，一部分的我們又認為它是危險的。這兩種衝突的想法讓我們產生了認知失調。「明明只是雕像，我們為什麼會害怕呢？」為了緩解這樣的不適，「或許，雕像其實是會移動的吧」這樣匪夷所思的想法便誕生了。

當然，這只是假說。

但有趣的是，日本有所謂「會動的二宮金次郎像」傳說，幾乎與臺灣「會動的蔣公銅像」傳說如出一轍。

二宮金次郎又名二宮尊德，是江戶時代後期的思想家。他幼年生活艱苦卻勤奮好學，明治維新之後，日本政府為了推廣國民教育，便在各個學校裡廣設其「負薪讀書」的銅像。二宮金次郎像也因此成為「全日本最多銅像的人物」。

有著二宮金次郎銅像的學校，往往流傳著「會動的二宮金次郎」傳說。有人說，到了半夜，二宮金次郎銅像會在校園裡跑來跑去，據說是因為想去圖書館看書的關係；還有人說，因為二宮金次郎運動神經很好，回到台座上時還會做出高難度的動作；此外，也有二宮金次郎會流血淚的說法。

日本校園廣設二宮金次郎像的情況，和臺灣在軍營和校園內廣設蔣公銅像的情況非常相似，但這是否表示「會動的蔣公銅像傳說」只是單純承襲自「會動的二宮金次郎像」？誠然，日治時期的臺灣校園，也有二宮金次郎像的存在，但在國民政府來臺之後就已全數拆除，而蔣公銅像的設立是 1975 年以後的事。考慮到之間近 30 年的空白，兩者傳說會如此相像，應該是各自發展出來的結果。

顯然「認為雕像會動」這件事，或許真的觸及到人類最基本的恐懼本能。

想看更多「蔣公銅像」⋯⋯？

蔣公銅像的傳說，也被我們收錄在《談鬼俱樂部》的桌遊當中，如果你對都市傳說或靈異節目感興趣，歡迎來我們的募資頁面看看！

曾經，那是個怪談與奇聞盛行的年代。

鬼故事、民俗傳奇、靈異影像、
風水玄學、八字生辰、廢墟鬼屋⋯⋯

節目上，主持人與來賓談論這些神秘的主題；
節目外，故事再次透過觀眾的耳語散佈流傳。
「談鬼」和「說妖」儼然成為一種流行。

隨著時間過去，這些記憶彷彿已成過往雲煙，
然而，人們講述故事的本能卻未曾熄滅。

二〇二二年，
台灣第一款靈異節目桌遊《談鬼俱樂部》重磅現身，
在這靈異式微的時刻，帶你重溫美好的恐怖年代。

1. 楊海彥、謝宜安、阮宗憲，《臺灣都市傳說百科》（蓋亞出版，2021年）
2. osman，〈[哈哈] 政大校園傳說〉，BBS（2009年6月16日）
3. 維基百科-恐懼症
4. Keith Wagstaff. Why Do Statues of Humans Terrify Me? An Investigation
5. 〈A Lesson In Cognitive Dissonance〉，Youtube影片，2010年5月3日
6. Jennifer L Hames, et al. An urge to jump affirms the urge to live: an empirical examination of the high place phenomenon. J Affect Disord. 2012 Feb
7. 鴨卵青，〈日本校園傳說！「讀書小童銅像」半夜抖動　學生驚：他是去圖書館〉，「鍵盤大檸檬」，2019年11月29日

占卜和算命

從魔法水晶和塔羅牌、到芳香療法和順勢療法，這個迷因體使用上述的伎倆傳遞開來，而某些載子則因此賺取金錢。以塔羅牌為例，想像你去尋找一位塔羅牌的讀牌者，你感到不安，因為你覺得她似乎洞察你整個人生和性格，並且給予建議解決困擾你的問題。她似乎把你瞭解得十分透徹，並且說出某些事情的細節，而這些事情你認為她不可能從別的管道得知。或許她說的是像這樣（閱讀下文時，請試著想像一位表情誠懇、充滿慈悲的女性，直接對著你說出這些話。她的一舉一動都讓你覺得她很關心你和你的問題，並且在讀牌之餘會抬起頭來，深深看進你的眼睛）： 

你需要他人的喜愛和欣賞，但你卻對自己非常苛刻。你的外在展現出紀律和自制，內在卻感受到擔憂不安。你不時深深懷疑自己是否做出正確的決定。

我從牌卡上看到，你喜歡動物。你有一隻貓，牌卡也告訴我，你去年去了法國一趟。我知道你很擔憂自己的背痛，但這張卡的方位顯示出，你的身體很快就會康復。我看到你像孩子一樣玩耍—現在你自己可能不知道，不過當你仔細檢查，會發現你的左腿有個疤。

證據顯示，塔羅牌的讀牌者是無意識卻純熟地使用一般回應反饋、閱讀肢體語言，以及「巴納姆效應」（幾乎所有人都認為，這個陳述真的能套用在自己身上，但不適用於他人）而獲致成功。引言中的前三句，取自經典的「巴納姆個性閱讀」（Forer 1949）。其他的巴納姆陳述則是正向的（很少人會認為自己心地不善良）、雙向的（其中一半注定在你身上是真的）、以及模擬兩可的（你可以讀出自己想讀的東西）。通過試誤法得出正確的名字和日期，顧客會忘記所有錯誤的嘗試，並且會把讀牌者所問的問題記憶成陳述事實的句子。裡面的一些細節，則是來自我針對六千多名英國報紙讀者的調查中經常聽到的內容（Blackmore 1997）。調查結果顯示，29% 的人養貓， 27% 的人曾在去年去了法國，30% 的人有背痛（其中並不包括以前可能有過背痛的人），以及 34% 的人左膝有傷疤。你只需要其中幾項說對了，就能讓對方驚訝萬分。

因此顧客會帶著驚訝離開，塔羅牌讀牌者也越加相信自己的能力，但事情還沒完。在這過程中，顧客會採納許多塔羅牌的迷因。讀牌者的特殊能力是你沒有的；塔羅牌掌握著古老的奧祕，是不信者無法獲取的；當你洗牌時， 塔羅牌有如魔法般調整成宇宙的節奏，揭開你祕密的命運。他們會彰顯你內在的美善，讓你觸及更偉大的天性等等。

這些迷因之所以成功，是因為它們看似解釋了顧客的經驗，並納入了所有正確的伎倆。它們要獵取的恐懼是對不確定的恐懼，是對於在複雜到可怕的世界中做出錯誤決定的恐懼。人們通常是在生命最低潮、需要指引時，才會去找靈媒。這表示他們更容易在這時候相信更高力量或是特殊洞見的主張。「控制幻覺」的運作也有利於這些迷因。當我們對情況的控制提升，壓力就會減少；而要是無法達成真正的控制，控制的幻覺就會取而代之（Langer 1975）。許多研究人員已證實這種幻覺的力量，而超自然的信仰者會比不信者更容易臣服於這種力量（Blackmore and Troscianko 1985）。類似的論點也應用到與千里眼、手相術、風水、占卜鐘擺以及尋水術相關的迷因體。已有數千種實驗確切證實了占星術是錯的（Dean et al. 1996），卻仍有四分之一的美國成年人相信占星術的基本信條，十分之一定期閱讀占星術專欄（Gallup and Newport 1991）。我認為以迷因自我複製的力量來解釋這惱人的事實， 會比直接說這些人都是笨蛋、無知或易受騙的人要好得多。

我們可以看看，某些新世紀運動的現象如何善加運用了利他主義的伎倆。充滿特殊能力的水晶是為你而造；古埃及的營養補充品能改善你的生活，為你注入自然的生命力；色彩諮詢治療師能讓你的內在能量和宇宙調和；靈媒是屬靈的人，是為了幫助你而存在（而且並沒有真的要跟你收費）。事實上， 這些占卜術只是表面上看起來能看到未來，或是閱讀一個人的心智，實際上卻經常提到善、愛、憐憫和靈性。我們很少問這麼直白的問題：占星術或水晶球跟「靈性」有什麼關係？這沒有直白的答案，但這些法術卻是靠這種關係在運作的；書店把這歸類到「心智、身體和心靈」這個類別。這對於真正的憐憫或靈性而言不是什麼好消息，但對新世紀運動的賺錢迷因則是好消息。

我刻意先選擇去處理某些人可能會覺得最微不足道的迷因體。它們或許微不足道，卻在現代社會中施展出驚人的力量，並且帶動了大量金錢的流動。這些迷因體塑造出我們思考自身的方式，而或許最重要的是，它們導致許多人相信顯然就是假的事物。任何可以達成上述情況的事物，都值得好好瞭解一番。而一旦事情涉及另類醫學以及無效療法的推銷，賭注就更大了。

保健養生

一項調查顯示，美國人每年造訪提供非正統療法的「老師」四億兩千五百萬次，花費一百三十億美元，並有高達50% 的美國人採用這類療法（Eisenberg et al. 1993）。當我們對另類或補充療法有了更精確的定義之後， 對這種療法的使用者的預測便降低到10%，並且宣稱其榮景在英國可能已經過去（Ernst 1998）。儘管如此，金流依舊非常大。

有些治療在適當情況下確實能帶來療效，像是放鬆、催眠、香療（以芳香精油按摩）以及某種草藥醫學。另外還有一些治療方式也許有用，但並非基於原先設定的理由。舉例來說，針灸能止痛，但目前我們是以腦內啡來解釋（大腦本身分泌出類似嗎啡的化學物質），而不是傳統中醫理論中的「氣」（Ulett 1992; Ulett et al. 1998）。整脊的過程具備有效的身體操作，但它的傳統理論是錯的，有時還會有危險。而許多其他療法則混合了有效跟無效的操作。然而，有許多廣為使用的療法是完全無效的，甚至對健康有害（Barrett and Javis 1993）。

從迷因的觀點來看，我們不需要問為何人們這麼蠢，把大把金錢花費在已證實無效的療法上，也不需要問聰明人怎麼會這麼輕易就被江湖郎中給騙了，更無需追問理應關懷病患的治療師，為何如此可惡地把錯誤的信念推銷給脆弱的病人？我們該做的是，哪些迷因讓這些療法能大行其道？我們希望藉此瞭解為何它們傳播得如此快速，又如此強力影響我們的社會，而其他更有效的療法卻無法達到這樣的成效。我們甚至不需要追問，究竟哪些療法有效，哪些無效（不過當我們生病時這絕對是重要問題！）。所宣稱的療效是否具有效性，只是迷因成功的判準之一，還有許多其他判準也要納入考量。一旦我們開始用這種角度思考，很容易就會看到熟悉的特徵。

另類療法獵捕的是恐懼。疼痛的恐懼、對疾病的恐懼，以及對死亡的恐懼。它利用了大多數人尚未獲得滿意解釋的自然經驗，也就是尋找治療師後感到狀況有些改善的經驗。毫無疑問，人們在去看了針灸治療師、藥草師、整脊師或順勢治療師之後，通常都會感覺自己好多了。這些病患通常投注了很多金錢才看到這些師傅，這些師傅開出來的「處方」更是所費不貲。這在英國這樣的國家更是大行其道，因為正規醫療在國民保健署中是免費的。「認知失調」的理論解釋了為何這很重要：任何人花費五十五英鎊卻發現治療無效，會經歷認知失調，得出自己是笨蛋或浪費大把金錢的結論。因此，為了降低這種失調，最顯而易見的方式就是說服自己感覺好多了（並且花費越高，你的感覺越好）。「控制幻覺」能降低這種壓力以及某些症狀，因為至少你在為健康付出努力。當治療師問你上週的治療有沒有效時，社會壓力的因素就會進入，這時你會覺得有義務回答「有」，或至少給一些鼓舞人的回應。而一旦你回答「有」，你就會希望自己前後一致，而越加相信自己在好轉。安慰劑的作用威力強大，並且當治療師看起來極具權威，這種威力還會更大。他們可能會使用頗具威嚴的口吻，並說出讓人另眼相看（即便難以理解）的解釋。

他們的解釋會混雜著看似科學的專有名詞以及奧祕的詞彙。他們會自由引入超凡的存有以及看不見的力量，包括神和靈，會通過眼前這位靈性治療師來運作。另類療法最常見的用字可能是「能量」，一種看不到也無法檢驗的能量。針灸的「氣」以及整脊的「自癒力」之微妙，是無法用當今任何科學技術來探究的，這使得相關迷因得以處於免於反證的保護傘之下。最後， 他們也自由運用了利他主義的伎倆，像是召喚了「愛的力量」等等。另類療法的治療師通常真心關心前來求助的人們，並相信自己真的對病患有幫助。當病患告訴他們自己感覺好多了，他們就會認為（或是誤認為）他們的治療理論是正確的。否則他們的關心也只是裝出來的。不論如何，病患都會很可能會採用他們的迷因，不論真假，而這些都構成了持久又賺錢的迷因體之強大公式。難怪我們周圍有這麼多這類迷因。