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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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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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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

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
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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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