塵爆效應：為何傷這麼大，還要繼續罵？

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎？還是 AI 會成為個人專屬的超級助理？

隨著人工智慧技術的快速發展，AI 與人類之間的關係，成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一，究竟，AI 會成為人類的取代者或是協作者？決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力，唯有人們清楚了解如何使用 AI，才能化 AI 為助力，提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此，目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」，特別將展覽主題定調為奇異點（Singularity），透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

C-LAB 策展人吳達坤進一步說明，本次展覽規劃了 4 大章節，共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品，帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始，到欣賞各種結合科技的藝術創作，再到與藝術一同探索 AI 未來發展，希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式，進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來：AI 技術發展的 3 個高峰

其中，展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖，從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線，平行梳理 AI 技術發展過程。

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究，觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧（Artificial Intelligence））」一詞，並明確定出 AI 的任務，例如：自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等，就開啟了全球 AI 研究浪潮，至今將近 70 年的過程間，共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制，科學家將任務文字化、建立推理規則，再換成機器語言讓機器執行，然而受到演算法及硬體資源限制，使得 AI 只能解決小問題，也因此進入了第一次發展寒冬。

之後隨著專家系統的興起，讓 AI 突破技術瓶頸，進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成，由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的，因此只要搭載不同資料庫，就能解決各種問題，克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外，機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生，雖然是 AI 技術上的一大創新突破，但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響，導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於，IBM 超級電腦深藍（Deep Blue）戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov，加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法，並使用 GPU 進行模型訓練，不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位， 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上，不斷的追求創新和突破。

從現在看未來：AI 不僅是工具，也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進，如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中，更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用，而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」，便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

例如，超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》，乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家，運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區，就像走進一間新科技的實驗室，」吳達坤形容，觀眾在此不僅是被動的觀察者，更是主動的參與者，可以親身感受創作方式的轉移，以及 AI 如何幫助藝術家創作。

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》，將 AI 人物化，採用與 AI 對話記錄的方法，探討網路發展的歷史和哲學，並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻，無所不在》，則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論，使其更清楚在面對網路資訊時，該如何識別何者為真何者為假，更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡，第一章回顧 AI 發展史的內容設計，可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去，這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點，很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容，但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現，讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化，及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態，才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

「畢竟展區空間有限，而科技發展史的資訊量又很龐大，在評估哪些事件適合放入展區時，我們常常在心中上演拉鋸戰，」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件，還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則，「不過，歷史事件與展覽主題的關聯性，還是最主要的決定因素，」蔡侑霖補充指出。

舉例來說，Google 旗下人工智慧實驗室（DeepMind）開發出的 AI 軟體「AlphaFold」，可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構，解決科學家長達 50 年都無法突破的難題，雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破，但因為與本次展覽主題的關聯性較低，故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外，在呈現方式上，2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容，蔡侑霖舉例說明，像某些比較艱深的 AI 概念，便改以視覺化的方式來呈現，為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容，從中找尋靈感，最後製作成簡單易懂的動畫，希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出，「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作，也跟上國際展會發展趨勢，於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動，包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽，例如：由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座，希望透過帶狀活動創造更多話題，也讓展覽效益不斷發酵，讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界，展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊：「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00，週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

文／何翰蓁｜慈濟大學醫學系解剖學科副教授。熱愛形態學，以研究精子細胞內各胞器變化開啟研究生涯，目前觀察對象小至細菌，大至人體。著有《我的十堂大體解剖課》。

電子顯微鏡的世界只有黑白？

顯微鏡的發明，讓我們得以觀察人眼難以分辨的微小世界。光學顯微鏡以可見光成像，好處是可以利用不同顏色的染劑讓組織不同結構呈現不同顏色，人眼容易判別；缺點則是解像力有限，小於 0.2 微米的構造，細節難以清楚在顯微鏡下呈現。電子顯微鏡以電子成像，好處是解像力至少比光學顯微鏡好上 1000 倍，奈米等級的構造能清晰辨識；缺點則是電子顯微鏡下的世界只有黑白。

因為利用電子成像，偏偏人眼無法接收電子訊號，於是電子顯微鏡的設計中，需要將電子訊號轉換成人眼可接收的光訊號，我們才能觀察到樣本在電子束照射下呈現出來的影像。只是，電子訊號轉換成光訊號時，單純以光強度顯示差異：較多電子訊號的地方較亮，較少電子訊號的地方較暗，也因此，影像通常以灰階、也就是黑白的方式呈現。

黑白與彩色影像在細胞或胞器形態的研究上或許沒有太大的差別，例如：雙凹圓盤狀的紅血球不會因為顏色不同而呈現不同形狀。然而，光學顯微鏡的一大利器是可以配合不同顏色染劑的使用，藉由色彩的輔助使得不同構造間的區別變得容易許多，同時也使得光學顯微鏡下的世界繽紛多彩。

近年來螢光蛋白的發現與改良，更增添了光學顯微鏡應用的廣度與深度。例如：利用免疫螢光技術標定細胞內特定的分子，或將特定蛋白質基因序列前加上螢光蛋白的序列，不止能觀察蛋白質在細胞內分佈的情形，甚至還能以螢光追蹤該蛋白質的動態。尤其螢光染劑有多種不同顏色，使我們得以在同一切片下同時標定，並觀察多種帶有不同色彩訊號的蛋白質。

魚與熊掌能否兼得？

然而，光學顯微鏡的解像力有限，即使有了螢光的輔助，很多時候還是必須借助電子顯微鏡，才能釐清發出螢光的區域到底有什麼細微結構，或發生什麼變化。「如果電子顯微鏡能像光學顯微鏡那樣，可以同時觀察、分別出不同的螢光，那該有多好！」這是許多研究人員都曾有的願望，雖然大家也都清楚電子顯微鏡下看不到可見光的顏色，切片雖然也可透過染色增加對比，但染的是重金屬染劑，藉由蛋白質或核酸等物質與重金屬結合後，產生深染黑灰色的電子緻密區（electron-dense），以便和背景等淡染灰白色的電子透明區（electron-lucent）做區隔。

2016 年去世的錢永健博士以他在螢光蛋白的研發及對相關領域的重要貢獻，於 2008 年獲得了諾貝爾化學獎，他的研究團隊除了擴增螢光在不同技術的應用上，也試圖找出能在電子顯微鏡下觀察螢光的方式，目的除了希望以高解像力的電子顯微鏡進一步確認光學顯微鏡下的發現，更希望能使電子顯微鏡下的影像也呈現不同顏色，使研究人員能更加清楚的辨識不同結構。

馬蘭托（Robert Maranto）是第一個成功在電子顯微鏡下觀察到螢光分子的科學家。早在 1982 年，他率先在光學顯微鏡下觀察注射了螢光黃（Lucifer yellow）染劑的神經細胞，接著將切片浸泡在含二氨基聯苯胺（diaminobenzidine, DAB）的溶液中，並以藍光照射切片，被激發的螢光黃分子釋出自由基促使 DAB 氧化，由於氧化的 DAB 形成的沉澱物可以與重金屬鋨酸結合，因此成功在電子顯微鏡下看到原本螢光黃所在區域出現許多電子緻密的沉澱物。

依據此原理，包含錢永健博士在內的許多研究團隊在接下來的數年間不斷改良此技術，於是有了分子更小、更容易注射到細胞內的螢光染劑；也開發出光氧化後能產生更多沉澱物的螢光染劑等，使螢光轉換成電子緻密沉澱物的效率更好，間接達成在電子顯微鏡下觀察螢光的願望。

新技術遇上的困難

可是，不同顏色的螢光在轉換成電子緻密沉澱物後，基本上全變成黑色，無法區別。前面提過，光學顯微鏡的一大優勢是能在同一切片上，以不同螢光顏色區別不同分子或構造，這在電子顯微鏡下相對困難。雖然在電子顯微鏡下也有辦法標定及觀察特定分子，利用免疫標定，使帶有黃金顆粒的抗體與標定分子結合上，因為黃金顆粒電子密度高，容易在電子顯微鏡下觀察到，加上可以選擇特定不同大小的黃金顆粒，所以要同時在一片切片上標定兩種以上分子，技術上也是可行的。

然而，攜帶黃金顆粒的抗體分子較大，在已固定的細胞或組織間滲透效果不好，限制了使用的範圍。雖然這問題可以改用上述氧化 DAB 產生電子緻密產物的方式解決，也就是讓抗體帶有可氧化 DAB 的染劑或酵素，或是直接以基因轉殖方式，使欲觀察的蛋白質與螢光蛋白結合，這些方法解決了大分子不易滲透的問題，但是原來電子顯微鏡下的影像就是黑白，沉積的產物也是黑色，反而增加了辨識的難度。

替細胞「染色」的新解答— 鑭系元素

去（2016）年 11 月由錢永健博士研究團隊發表在 Cell Chemical Biology 的文章，則提供了解決方式。研究團隊合成了帶有特定鑭系元素的 DAB，如鑭–DAB、鈰–DAB、鐠–DAB 等，以專一性螢光染劑滲透或基因轉殖方式，讓欲觀察的細胞內結構或蛋白質帶有不同的螢光，接著在螢光顯微鏡下，先激發第一種螢光，加入第一種帶鑭系元素的 DAB，使沉澱產物中有第一種鑭系元素；適當的去除未反應物後，再激發第二種螢光，加入第二種帶鑭系元素的 DAB，使沉澱物中有第二種鑭系元素沉積。

反應後的切片依電子顯微鏡樣本製備方式處理後，在一般穿透式電子顯微鏡下，可以觀察細胞內細微的各式結構，但此時不管何種帶鑭系元素的 DAB 產物，在顯微鏡下還是不容易和其他深染構造區分。作者接著以加裝了「電子能量損失能譜儀（Electron energy loss spectroscopy, EELS）」的電子顯微鏡觀察樣本，分析切片中兩種鑭系元素訊號分別出自何處，得到兩種元素的分佈圖，最後將傳統電子顯微鏡影像與兩種鑭系元素分佈圖於繪圖軟體中重疊在一起，並為元素分佈圖套色，使各自帶有不同顏色，如綠色代表鑭，紅色代表鈰，於是得到黑白的電子顯微鏡照片上有綠色和紅色等色彩的呈現。

作者選擇鑭系元素有幾個原因，一是他們都是重金屬，在 EELS 元素分析下訊號容易辨識，另一個則是在 DAB 氧化時易一起形成沉澱且不易流失。嚴格說來，作者並非直接在電子顯微鏡下看到彩色的影像，畢竟成像的還是電子，不是光子。不過本篇文章採用的技術，讓我們可以先利用光學顯微鏡及螢光蛋白科技等優勢，觀察大範圍組織獲得較整體的概念，再藉由電子顯微鏡的高解析度了解奈米層級的結構，同時對標定的分子在細胞內的分佈狀況或交互作用，能藉由顏色的呈現更清楚的與背景影像區別，這對未來細胞顯微結構及分子分佈與功能的研究開啟了另一種可能性。

〈本文選自《科學月刊》2017年3月號〉

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本文由圖文不符贊助，泛科學規劃執行

一年前，一場狂歡塵爆，讓「八仙」這兩個字成為許多人心裡面的恐懼點。當時網路上的討論中有一部分是責難傷者，像是「如果是我，才不會去參加這種活動，根本玩命！」、「主辦單位沒腦、參加的人更沒腦！」等等，另一部分則是家屬質疑醫療、責怪救人不力。

只是，為什麼這些塵爆酸民要責難傷者？真的只是他們沒有同理心嗎？還是他們可以從責難中獲得什麼？

從內外團體（in-group / out-group）的角度來看，我們經常會覺得自己的團體（學校、朋友群、性別、年齡群）比較好，而產生「外團體貶損效應」（Outgroup derogation）[1]。例如覺得「怎麼會去參加這種活動！」、「還好我不是 Party 咖」「像我就一定不會去……」，是因為這樣想能感覺到自己是安全的。

這就是典型的「責怪受害者」（victim blaming）心態[2]。當事情發生的時候，根據基本歸因偏誤（Fundamental Attribution Error）[3] 我們會傾向將事情發生的原因歸因於受害者本身，認為那是他們自己的特質（沒有科學常識、不愛惜生命等等）造成。只要這樣想，你就可以成功地把可能的傷害跟自己區隔開來了，獲得控制感和心理上的安全感。

只是，在做這樣區隔的同時，你也一併區隔了人們最珍貴的兩種情感，同理和愛。

今年三月，小燈泡事件中母親的超級理性，也引來了大家不同的聲音。五月初，鄭捷的槍決重新點燃了死刑存廢的議題。接著是謝金燕與豬哥亮、動保園長簡稚澄吞藥自殺，甚至到近日華航空服員的罷工、企業工會疑自導自演等等的新聞佔據了版面，不論事實如何，我們了解的多或少*，這些不同的新聞事件當中的一個共同點就是：我們習慣性的評論或責怪當事人，然後在臉書上的討論串，各據一方筆戰起來──儘管我們從未跟當事人說過一句話。

我們哪來的信心？

基模：看到黑影就開槍的那隻手

為什麼我們在網路上總是可以不知道別人的背景就謾罵？搞的好像已經認識這個人很久一樣？根據社會認知（social cognition）與社會知覺（Social Perception）的理論 [4, 5]，我們對於三姊弟布丁、「美女」獸醫、前總統馬英九，都會有一組相關的印象（impression）──不論我們是否真的「認識」他們。

這就是傳說中的基模（Schema），也就是什麼人該長什麼樣子、做什麼（颱風天就是要泛舟阿）、到那裡會發生哪些事情。

舉凡進入加油站要加好加滿（事件）、 去當檳榔西施的人通常也很隨便（人物）、遊樂區的公共廁所一定很髒（地點），儘管這些不一定是正確的，我們還是選擇如此相信，因為我們都是「日常生活當中的理論家」[6]。

有些鄉民會看到黑影就開槍，看到一個人隨機殺人，就說他有反社會人格（Antisocial personality）[7, 8]，到監獄當志工一兩次就覺得受刑人「眼神冷血」，看到有高中生買手機送給小模，就忠告「投資基金有賺有賠，投資婊子有去無回」，當然，我能夠理解其中有些人只是抱著好玩的心情，問題是他們根本都不認識這些當事人，究竟是倚靠著「什麼」能夠做出這樣的評價與標籤？更何況，很多人是在討論串的後半才加入戰局，他們如何很快的就可以對這個人形成一種假設？

半個世紀前社會心理學家 Kelly 進行了一項著名的實驗 [9]，他請一個嘉賓來兩個班上做 20 分鐘演講，內容完全相同，但──

• 其中一個班級，事先被告知講者是冷漠、批判、實際與果斷的人
• 另外一個班級，事先被告知講者是有熱忱、認真、批判、實際、與果斷的人

結果發現第二個班級的學生，明顯比第一個班級更認為那演講者幽默風趣、而且評價也比較好──儘管他們才認識講者二十分鐘。

這就是為什麼，大家都可以當鍵盤法官，透過幾秒鐘的新聞或是網路評論，就快速對某一個人進行網路霸凌 [10, 11]。

鬼島失憶症：在一個獸醫死了之後

那麼，為什麼只要有隨機割喉殺人，大家搭捷運就會很小心研讀圖文不符的防身術，幾個月之後還是照常搭捷運滑手機？為什麼有些人要等到一個獸醫服藥自殺以後，才開始重新關心和討論安樂死的問題？為什麼我們總是活在一個失憶的島上？

其實，基模很容易受最近發生的事情影響，因為它在記憶中比較「容易被讀取到」（可得性捷思法，Availability: A heuristic），如果你正在滑手機看到鄭捷被槍決的新聞，此時公車上看到一個人哇哇瓜啦大叫，你就比較有可能認為他也是精神有問題；但倘若你剛剛看到路邊有幾個喝醉的人倒在紙箱上面睡覺，你就比較可能會推斷這個哇哇叫的男人只是喝醉了 [12]。

同樣的情況會發生在網路上面的留言。

例如前幾天總統馬英九卸任的時候拍了一則短片，影片中他自我解嘲了一下之後（寶寶不是鹿茸，但寶寶不說），回顧了這幾年網友說他做得不錯的政績，引發了下面許多「人將卸任，不忍苛責」的留言：「哎呀，他這幾年也算做得不錯啦，至少改善了兩岸關係」、「最後一刻總算知道要如何跟網友溝通」、「八年以來辛苦了⋯⋯」，這裡面甚至可能有些人，過去半年內罵過馬英九。

發現了嗎？我們的島民不是擅長失憶，只是容易受到最近的事情促發（Priming），影片的內容、前人的留言、最近發生的事件，都可能影響我們對一個人的觀點。

自我驗證預言：反正這些人就是這樣，嗎？

等等，你說他下台了，我們對他的評價會變得稍微好一點，但我是覺得他根本就是卸任之前才在裝萌嘛！他說的那些政績也只是選擇一些好的留言貼上來而已，根本就沒有代表性啊！

的確，態度要改變並不容易，如果我們一開始就對馬英九產生一個「水母腦、耳朵長毛」的印象，覺得他事情都處理不好又沒 guts，那麼以後的每一件他所做的事情，你都覺得他只是在秀下限（你可以想像蔡正元最近結婚的例子）。

這就是江湖上人人稱畏的自我驗證預言（self-fulfilling prophecy）。當一個老師被告知他們班的學生是「有潛力的學生」的時候，他們對學生也比較耐心，而這些學生因年後的智力測驗進步程度也比別班多——儘管事實上，每班的學生一開始的程度並沒有差別 [13]。

當然，這並不是說不要中了這招，就再也沒有翻身的餘地，相信有些一開始嗆參去年八仙樂園 party「活該死好」的人，在看了結痂週記以後有一些不同的感覺。自我驗證語言有一個限制是：當我們願意投入更多的時間和注意力去認識這個人，那麼我們對他的想法也會有一些改變。

我記得剛到彰師大唸書的時候，有一個學姊長得很像我過去的一個仇人，光是看到她我就覺得不舒服，也覺得她很沒禮貌，在系上遇到都不會打招呼。如果根據自我驗證語言，因為我也不跟她打招呼，她也會覺得我沒禮貌，然後我們會這樣越來越討厭彼此，最後我就會證實：這個學姐果然就是討人厭的人。

但劇情並沒有這樣發展。有一天我去學校參加工作坊，學姐親切的過來跟我打招呼（那時我心裡還OS：不要再假肖了）；後來好多次討論或者是報告，她都蠻有耐心的解釋，也說了一些她自己的個人經歷（自我揭露，self-disclosure）[14]，我突然發現，眼前這個我很討厭的學姐的形象，其實只是我過往經驗的投射（Projection），並不是她真正的樣子。

透過更多時間的相處，進入一個人的生命故事，仔細的閱讀這些八仙塵爆的傷者如何含著眼淚走過這一年，又是多辛苦、多後悔的復健，許多人可以漸漸改變當初「應該死好」、「都是夜店咖吧？」的觀點，走出自我驗證的預言及刻板印象的基模。

有時候討論議題，只是為了逃離自己

當網路文化帶給我們某些痛苦的時候，也可以想一下，我們是否在這些痛苦裡面享受了某些「好處」？其實，大多數網路上面的討論和鄉民湊熱鬧 [15]，目的只是為了下面三個 [16]：

1.尋求刺激：看一些車禍、吵架、獵奇的影片，一邊罵台灣記者平均智商只有 30，把麥克風塞到地震災民的嘴巴前面，一邊卻看得津津有味。

2.扮演英雄：發現自己的留言獲得很多的按讚支持，或是發現有人和自己對戰起來，就立刻正襟危坐打起鍵盤副本，覺得自己的發言攸關國家存亡（或是自己的名譽存亡），忽略了在網路上的討論，大部分幾個月之後就會被忘光光。

3.調節情緒：很多的時候我們藉由關注和討論社會議題，終於可以逃避對自己來說真正重要的議題（你也有「逃離」症候群嗎？）。透過指責安樂死的規定（然後什麼具體的行為也沒做）、在鍵盤上面大聲說要抵制黑心食品、在鄭捷槍決之後大聲地喊「法務部長、中華民國萬歲！」、在地震的時候跑到炎亞綸的臉書上面留言，我們終於可以忘記，那些沒交的報告、拖延的工作、分手的女友、以及好久沒有關心過的家人。

相反的聲音：換個角度想，還有沒有別的可能？

不過，近年來的網路討論已經形成了另一外種趨勢，當一個聲音被過度強調的時候，另外一個不同角度的聲音也會冒出來（死刑存廢、核四議題、輔導受刑人的倫理等等）。鬼島湊熱鬧的文化，同時也有一個解藥是，我們亞洲人相較於西方人，更容易注意到背景和脈絡的影響，運用整體的思考（holistic-thinking）[17-19]。

雖然，根據基本歸因偏誤（Fundamental Attribution Error，FAE）[20]，當一個人做出某些行為的時候（參加八仙樂園的 party、說下雨導致地震、說一句「然後他就死掉了」），我們很容易覺得那是他這個人「本來就是這樣」（他們大概都是玩咖吧、腦袋有洞吧、部長是沒有同理心的人吧？），而忽略了情境的因素。

不過，當事件發酵一陣子之後，我們也會開始注意到「這個人」以外的問題：

八仙塵爆：如果去年這個時候正妹約我去八仙 party ，我會去嗎？

「然後他就死掉了」：就算前部長說話欠周詳，那我們可以用「拉肩帶」來調侃她嗎？

Selina離婚：雖然大家都很錯愕，但是什麼是一個「好的妻子」的角色？豬哥亮和謝金燕的劇碼我們都很清楚，可是在那背後，是不也隱含了我們對於一個家、一個父親的職責、有一種特定的期待 [21, 22]？而在我們談論這些的時候，我們真正了解這裡面所有的當事人嗎？

網路討論的「心」可能

當一個社會事件發生，我們很容易只根據片面的訊息，就用基模腦補所有可能的情景，然後隨著後續的事件爆發，逐步的驗證自己的預言。我們在社會事件裡面湊熱鬧、當英雄、找樂趣，藉由遙遠的祈福、鍵盤的伸張正義，來忘記自己切身的議題。為了保護自己脆弱的自尊、僵化的思考，我們選擇相信「壞事只會發生在壞人身上」、「殺人本來就該償命」，任「責怪受害者效應」（victim blaming）[23] 與「行為者-觀察者偏誤」（Actor-Observer Bias）[24] 發酵，覺得他們都是罪有應得，惡人惡報。因為在我們的心裡面，有一個公平世界假設（belief in a just world）[25, 26]：如果有一個人發生了不好的事，那麼這個人可能也好不到哪裡去。就這樣，我們終於可以安心的覺得：「沒關係我是好人，所以壞事不會發生在我身上。」

但網路從來就不會只有一種聲音，當潮水退了，很多沒有穿褲子的人也會慢慢跑出來，於是我們開始選邊站、往支持論點靠攏極化（group polarization effect）[27]、區分內外團體（in / out group bias）等等 [28]。當我們開始發現在這些責怪當中的性別議題、開始看見文化和價值觀對我們的影響、開始注意到一件事情的發生並不是只有那個「當事人」，還有很多的情景脈絡需要被考慮。這樣的一種開始，就可能讓我們對被害者與加害者有更多的同理，也讓網路有一種「心」的可能性。

有一天你可能會發現，那些你在網路上被激發的情緒，往往都不是源自於事件本身，而是因為它勾起了許多過往你不公平的回憶。當你終於能夠從社會事件裡退出來，回頭看看自己，或許會看到，那些你一直都不願面對的恐懼。

註解

*當然有些人是比較了解才評論的，只是這些更為複雜的模式，需要投入更多的認知思考、努力的去理解和分辨問題（中央途徑，central route)，但往往，情緒會跑在理性的前面（邊緣途徑，peripheral route ），尤其是你還有很多貼文要看的時候。

延伸閱讀與參考文獻

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