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我們為什麼害怕打電話?

果殼網_96
・2015/08/12 ・3166字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 505 ・六年級

作者/Dalles_Chen

即使在網際網路如此普及的今天,電話依然是一種不可替代的溝通方式。通過電話,人們足不出戶就可以交流感情、溝通事務,它傳遞訊息的效率也比簡訊、郵件更高。然而,如此方便的電話在不少人眼中卻成了麻煩的來源。越來越多的人發現自己害怕聽到電​​話鈴聲,在需要撥出電話時也總是感到緊張、不知所措。如果能發簡訊、郵件,他們也一定不會選擇打電話和人交流。在社交網絡上,「害怕打電話」的話題也總能引起大量網友的揮淚共鳴,相關的段子、漫畫也層出不窮。「電話恐懼」究竟是怎麼回事?為什麼能和人面對面無障礙交流的人也會害怕打電話呢?

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警報!警報!這不是演習!圖片來自:college humor

「電話恐懼」是一種病嗎?

人們創造了「電話恐懼症」(telephone apprehension/telephone phobia)這個詞來描述對接打電話的焦慮,還總結了以下幾點常見「症狀」:

  • 手機常年靜音,雖然知道不好,但隱約覺得能躲就躲;
  • 聽到手機鈴聲就像聽到報警器,突然出現的鈴聲會使自己迅速變得心慌和焦慮;
  • 不願意接電話,也不願意主動打電話,看到未接來電也不想回電話;
  • 使用簡訊、郵件等文字方式交流時焦慮症狀幾乎消失,甚至與人面談的情況都好過電話中交流。
  • 其他症狀如:在電話中持續高度緊張,話少,對電話交流中的沉默感到恐懼。

不過,「電話恐懼症」本身並不是一個受到公認的概念,也不能說對打電話感到焦慮的人就一定是患上了心理疾病。

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那麼,它有沒有可能與某些心理問題有關呢?在說到這方面話題時,一個經常會被提起的概念是「社交焦慮」。網路上不少文章表示,不敢打電話就是社交焦慮的症狀表現之一,這種說法又是否正確呢?

社交焦慮症是精神疾病診斷與統計手冊(DSM)中正式的診斷疾病之一,它在一些方面的表現確實和「電話恐懼」有相似之處,不過它們卻又不能劃上等號。

判斷一個人是否患上了社交焦慮症,標準主要有以下幾項[1]

  • 對一種或多種社交場合產生明顯的焦慮感,因為在這些社交場合中個體會暴露在他人的審視下,如與他人互動(如談話、與陌生人會面),被觀察(如吃飯、飲酒時),以及在他人面前展示(如演講);
  • 個體害怕其會展示出自己焦慮的狀態,並因此遭到他人消極的評價;
  • 各種社交場合均能激起個體的恐懼感或是焦慮感;
  • 個體選擇迴避各種社交場合,而在身處其中時會感到強烈的恐懼感或焦慮感;
  • 所產生的恐懼感和焦慮感遠遠大於該社交場合的實際威脅;
  • 恐懼感、焦慮感、或對社交場合的迴避至少持續6個月以上;
  • 這種恐懼、焦慮、或迴避對個體的社會功能、職業方面、以及其他方面等造成顯著的困擾或損害;
  • 以上症狀並不是由於物質濫用或是身體狀況等生理影響所造成;
  • 以上症狀並不能用其他疾病更好的解釋(如:驚恐障礙、軀體變形障礙、自閉症)
  • 即使有其他身體狀況(如:帕金森、肥胖等)存在,以上症狀也屬於獨立存在或強度超過其身體狀況所能導致的範圍。

從這裡可以看出,社交焦慮患者對於各種形式的社交場合都會產生恐懼、焦慮、或逃避的反應,而害怕打電話的人很多並不會對其他社交場合產生明顯的恐懼。另一方面,「電話恐懼症」和社交焦慮症在害怕打電話的程度上也有差異,真正會被認為病態的社交焦慮對生活和工作有嚴重的影響,患者可能因此而不得不退學、辭職或者關閉手機,而自稱「電話恐懼」的人們大部分還是可以克服緊張完成交談的。由此可見,社交焦慮患者確實可以表現出對打電話的恐懼,而反過來從害怕打電話和社交恐懼則沒有必然的聯繫。如果你只是接打電話的時候有些緊張,其他方面的交流都沒有障礙的話,完全不必把這種情況當作疾病看待。

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打電話為啥讓人緊張

撇清了「社交焦慮」這個大帽子,我們再來重新審視一下「電話恐懼」這個現象。交流的方式有那麼多,為何偏偏是電話讓我們產生了不適呢?

相比簡訊、郵件、線上聊天工具,電話是一個即時性較強的交流方式。使用簡訊或郵件進行文字交流時,你來我往之間存在時間間隔是再正常不過的事情。而利用這個時間,人們就可以重新檢查自己的回應,以確保正確地傳達自己的意思。而電話交流需要雙方及時回應對方剛結束的話語,在這短暫的過程中,人們需要快速加工對方傳遞的信息,確定自己的態度,組織成適當的語言,並用適當的口吻說出來。如果沒能及時完成回應,就會形成尷尬的「沉默階段」[2],而對沉默以及沉默可能造成後果的恐懼是我們害怕電話交流的原因之一。

面對面的交流同樣需要較快速的反應,但它卻沒有電話那麼可怕,這又是怎麼回事呢?我們都知道,人與人交流的過程中加工的信息絕對不只有語言這一部分。對方說話的神態,動作等信息也被我們看在眼裡並進行加工。在面對面交流的過程中,人們可以獲得更多的社會線索(social cue),作為自己接下來言行的參考[3]。但在電話交流中,面部表情、動作等社會線索全部被屏蔽,人們只能通過聲音及語言來決定自己的接下來的表達,因此人們對「說錯話」的擔憂可能也會隨之增加。

此外,與其他社交方式相比,人們可能也更不容易學習到有關接打電話的經驗。孩子們從小就會觀察身邊的人,並通過模仿他們來習得社會行為[4]。對於面對面的人際交流,這種學習方式行之有效,但對電話交流卻沒有那麼順利。畢竟,我們在想要學習的時候也很少有機會能聽到別人電話中雙方的聲音。因此,在電話交流中,人們認為自己更有可能失敗,從而對電話交流產生恐懼[2]。曾經研究過「電話恐懼」的菲爾丁博士(Dr. Fielding)也指出,「電話恐懼」很有可能與曾經的一兩次失敗經歷有關[5]

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由此可見,相比文字或面對面的方式,電話可以說是對社交技能要求更高的一種場合,因此我們對它產生更多焦慮也是一件可以理解的事情。

害怕電話怎麼辦?

人們對電話交流的憂慮和恐懼,很大程度上是源於這樣一種認識:通話過程中如果沒有迅速準確地回應就意味著失敗,沉默是非常尷尬的,它會把事情搞砸。而事實上,這種想法並不合理,用它來要求自己也是沒有必要的。

我們可以通過認知行為療法(cognitive-behavioral therapy)的方式來改變這種認識,從而減輕對電話的恐懼[3],這個過程也稱認知重建(cognitive restructuring)。拿電話中的「沉默」舉個例子,沉默是否給對話帶來了實際傷害?對方有沒有因為沈默而停止過通話?產生沉默的其他原因有可能是什麼?通話中暫時的尷尬真的會傷害雙方的關係嗎?在思考完這些問題之後,我們可以尋找其他解釋的可能性來替代原來的看法。如「沉默好像是日常對話中必然出現的一部分,沒人能一直說話,況且我們有時也需要時間仔細思考剛才雙方說過的話,這樣反而更有利於提高我們對話的效率。即使沉默是因為沒有話題,這也很正常。沉默和尷尬都沒有對通話產生什麼本質上的傷害。

而在行為方面,系統脫敏法(systematic desensitization)也可以幫助我們逐步緩解對打電話的恐懼。例如從接聽親密朋友的電話到撥打相對較不熟悉朋友的電話,這樣逐步階梯式的練習可以提高自己對電話交流的適應程度。我們也可以在日常生活中逐步提高自己的社交技巧,嘗試在電話交流過後給自己一個小小的獎勵,或是在打電話前事先準備一下談話內容,這些都可以使「電話恐懼」的狀況得到改善。

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所以,如果想要改善自己的對電話恐懼的狀況,可以嘗試挑戰自己對電話的看法,並進行系統的練習。而如果對電話的焦慮太過嚴重、無法控制,還需要向專業人士尋求幫助。對於大多數人來說,「電話恐懼」只是生活中的小插曲,我們只要坦然接受它就好,不需要太過擔心。

本文轉載自果殼網

參考資料:

  1. American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed.). Washington, DC: American Psychiatric Association.
  2. Marshall, JR (1995).  Social phobia: From shyness to stage fright. Basic Books.
  3. http://socialanxietydisorder.about.com/bio/Arlin-Cuncic-29790.htm
  4. Sigelman, C., & Rider, E. (2013). Life-span human development(8th ed.). Cengage Learning.
  5. Davis, Yvette. (2008). Please don’t call us ‘seniors’: Senior Activity Center likely to get a new name as boomers arrive.(RETIREMENT). Wenatchee Business Journal, 22(3), 11.
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果殼網_96
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果殼傳媒是一家致力於面向公眾倡導科技理念、傳播科技內容的企業。2010年11月,公司推出果殼網(Guokr.com) 。在創始人兼CEO姬十三帶領的專業團隊努力下,果殼傳媒已成為中國領先的科技傳媒機構,還致力於為企業量身打造面向公眾的科技品牌傳播方案。

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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

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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聊八卦可以防止我們被朋友搭便車、詐騙?——《人類文明》
天下文化_96
・2024/06/17 ・1337字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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間接互惠的要件之一:聊八卦

間接互惠(indirect reciprocity)的概念認為,受益者並不是直接回報給同一位利他的施恩者,而是會把恩惠轉給其他人。A 幫助 B,B 再幫助 C,C 再幫助 D,依此類推。於是,恩惠就能在社群裡傳出去,遲早也能回到 A 身上。種下的因,總有一天能得到最後的果。

而且這還能談到下一個層次:如果有個 Z,在 A 幫助 B 時,親眼見證了這件事,發現 A 是個慷慨的好人,他也會因為想和 A 建立關係,所以願意幫助 A。於是,就算這兩個人無法符合直接互惠所需要的「後會有期」條件,也能因為整個群體的利他行為而受益。樂於助人,自己就更可能得到幫助,至於那些不想幫助別人、只想貪小便宜的人,則是可能遭到懲罰或受到排擠。像這樣的間接互惠,是人類一種格外複雜的合作形式,需要兩項其他動物都辦不到的條件。

第一項條件是,不管互動雙方的行為是慷慨是自私,除了需要有目擊者親眼看到,還必須能把這項寶貴的資訊,分享到整個群體共有的資料池。也就是說,社群成員得愛聊八卦才行。如果大家都能知道某個人不值得信任、總是只接受別人幫助卻都不回報,等到下次這個人又碰上麻煩,社群成員就不會再伸出援手。

英文有句諺語說「騙子發不了財」(cheats never prosper),但不能說完全正確:騙子常常在短時間內還是能得逞,特別是在那些規模比較大、大家彼此比較不認識的社群;只是遲早仍然會東窗事發,讓自己名聲掃地。所以,想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件,而且無論是營火旁、或是茶水間,人類實在是哪裡都能聊。事實上,相較於其他靈長類動物是用理毛之類的活動來建立關係,人類是以閒嗑牙、聊八卦取代了這些活動。

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想讓間接互惠的機制不被那些只想貪小便宜的人搞垮,聊八卦就是一個關鍵的必備條件!圖/envato

像這樣把個別成員的行為,拿來在社群裡大談特談(就像是一個由閒聊建立起的社群網路),就會打造出一套名聲系統,可用來判斷適不適合試著和某個人合作。某人對待他人慷慨大方,就能建立良好的名聲;老愛占別人便宜,也就會惡名遠揚,讓人知道以後可得敬而遠之。行為友善的人,其他人在未來幫助他們的機率也會比較高,於是在天擇的機制裡就能占點上風。所以說到頭來,仍是演化塑造了人類的心理,讓我們在意自己的名聲,聊八卦就成了確保大家別心存僥倖的機制。

在一個會聊八卦的社會裡,生活的第一守則就是要小心自己做的事;或者更重要的是,要小心自己做的事給別人的觀感。於是,人類社會也就成了一個人人都在猜測別人想法的社會——須推斷別人的動機與態度,評估自己的行為在他人眼中的樣貌,好維護自己在外的名聲。我們所謂的「良心」就是這樣的產物之一:內在的這股聲音,警告我們可能有人在看,要我們想想別人可能的觀感,好讓自己免受社會的制裁。

——本文摘自《人類文明:生物機制如何塑造世界史》,2024 年 05 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
142 篇文章 ・ 624 位粉絲
天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

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改變世界的通訊革命:電話發明家亞歷山大.貝爾(Alexander Bell)
數感實驗室_96
・2024/05/28 ・582字 ・閱讀時間約 1 分鐘

本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

你多久沒有用手機打電話了呢?現代人大多將手機當作上網的工具,每天接到最多的電話應該也是快遞、推銷跟詐騙吧。但其實以前電話可以說是最重要的溝通方式。畢竟比起電報只能傳遞幾個字,能一口氣說出想傳遞的內容,不是方便許多了嗎?

 這樣在通訊史上扮演著舉足輕重的角色,他的發明改變了人們的生活方式,也開啟了全新的溝通時代。今天我們就來介紹,讓大家能說話的那位關鍵科學家,亞歷山大.貝爾(Alexander Bell)。

貝爾不僅是一位發明家,他同時也是一位教育家,他擔任私人家教時曾教導過海倫凱勒。海倫凱勒與貝爾一生保持聯繫,她在回憶錄中寫道,貝爾全心投入於聾啞教育,做出了許多貢獻,卻從不以此自豪。

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亞歷山大.貝爾最了不起的地方是他既擁有卓越的科技發明能力,又持續關心著聾啞教育。也許正是因為他如此關心人,才能發現各種尚未被滿足的需求,從而成為他發明的靈感來源。

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 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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數感實驗室_96
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數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/