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司法中的科學與偽科學:十個有用小指標幫你辨識偽科學(一)

黃 致豪
・2015/11/20 ・1380字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 597 ・九年級

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640px-Shoeprint_dusty
Shoeprint dusty” by Zalman992Own work. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons.

作為一個司法與科學的研究與實務工作者,相當苦惱的事情之一莫過於在辦案過程中,接收到來自當事人、法官、檢察官、警調、鑑定人甚至律師同道的善意誤解:

「指紋辨識當然是百分百可依賴的科學,沒錯吧?」(Fingerprint Analysis)

「這個簽名經過鑑識比對明明就是你當事人的,還在狡辯!難道科學會騙人嗎!」(Graphology)

「被告打了吐真劑,催眠講出來的也差不多,所講的當然是可信的吧?」(Truth Serum/Hypnosis – Induced Memory Enhancement)

「被告在兩次測謊當中,前面那一次沒過,後面過了;案重初供,謊重初測。因此第一次的結果當可採為對被告不利的科學證據。」(Polygraph)

「核被告所為,與調查局與警方先前掌握他案證據以及犯行態樣(modus operandi)一致,有關其落入調查局犯罪剖繪部分的鑑定報告,自非不得作為對被告不利證據。」(Criminal Profiling)

……好。我知道大家都愛看影集。但司法科學的世界,跟影集當中的世界真的差很多。我最怕的,莫過在司法場域遇到燃燒正義小宇宙的審檢辯想要用上述的「科學」手段來把被告定罪,這一類的事情。被正義感遮蔽的理性,加上對科學的誤解,正是冤案生成的絕佳環境。

先講前提吧:什麼是偽科學(pseudo-science)?

所謂「偽科學」,傳統上指的是徒具科學之型(外表),不具科學之實(內涵)的學科領域。這些領域,可能打著「科學」的偽裝系統性外衣,卻完全不遵守科學的基本原則與規範。

我舉個例子吧:占星術有沒有體系(黃道十二宮分布與代表意義)?有。有沒有類似規範性的論述方式(例如特定宮位與宮位之間夾角代表的既定意義)?有。有沒有內在一致性的論理方式(例如金星在逆衝年行到個人宮位的影響)?也有。

那它是科學嗎?不是。之所以否定,不是因為我們看不起占星術(許多占星老師賺的比律師多得多)。學科領域本身研究什麼現象與理論,不是決定科學與否的重點。

占星術不是科學,理由在於:它的論述所依據的證據方法,利用了非常多的消極證據(negative evidence)來支持其核心理念與論述,而這些消極證據,基本上無法透過建立信度(reliability)、效度(validity)、以及再現性(replicability;或同儕檢驗 peer review)來檢驗,也因此對於這個領域立論所依據的假說,根本無從證立其真偽。

白話說,就是:這一類的領域所主張的東西,根本上就是他「老師說了算」。要證明?沒有。要實驗?找不出方法,也不可能複製。

那麼,偽科學的手段,在司法程序當中一概不准使用嗎?那也…未必。

依照現代司法科學的概念,偽科學及其所得的證據能否使用,應該依據人權保障與正當程序的要求來判斷。這樣的標準下,司法科學Forensic Science大概可以分出兩類概念:

  1. 偵(調)查科學 (Investigative Science):重點在協助偵查機關有關案情方向的釐清與速效調查。因此有助開展偵查方向,廣納證據,建立案件架構(5W1H)的目的性很重要。
  2. 審判(法庭)科學 Court (Trial) Science:重點在當事人,尤其是面對國家機器的被告,人權的保障,以及正當法律程序的維護。

而以後者為真正狹義的司法科學(forensic science)。

按照這樣的區分方式,在偵查階段當中納入某些種類的偽科學手法以及證據,並非完全不可接受。但是在審判程序中納入偽科學及其證據,就會同時構成對於人權以及正當法律程序的嚴重侵害了。

(續下篇

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黃 致豪
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執業律師;司法行為科學研究者

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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

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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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今天的星座運勢是……不宜相信占星術?——《數盲、詐騙與偽科學》
大牌出版.出版大牌_96
・2024/01/07 ・2000字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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占星術的背後

占星術是極普遍的偽科學,書店架上塞滿了談占星的書,而且幾乎每一份報紙都會發布每日星座運勢。蓋洛普(Gallup)1986 年發布的一項調查報告指出,52% 的美國青少年相信星座,而各行各業中,認同占星學中某些亙古流傳說法的人,也多到讓人難過。我說讓人難過,是因為如果那些人相信占星師和占星術,當你進一步思考他們還可能相信哪些人事物,會讓人不寒而慄。一旦那些人手握大權(比方說雷根總統)、卻根據這類信念行事,特別可怕。

占星術主張,人出生那一刻的各星球牽引力,會影響一個人的個性。但這個論點很難讓人接受,理由有二:(一)占星學完全沒有提到這種牽引(或是其他)力道,到底要透過哪一種生理或神經生理機制運作,更別說解釋了;(二)負責接生的產科醫師施加的牽引力,遠高於各個星球。請記住,一件物體對於身體(比方說,新生兒)施加的牽引力,和物體的質量成正比,但和物體與身體的距離平方成反比。這是否代表比較胖的產科醫師接生的寶寶,會有一組人格特質;比較瘦的產科醫師接生的寶寶,會有另一種不同的人格特質?

占星理論中有很多缺陷,但數盲視而不見。他們不太關心運作的機制,也不太想去比較數值大小。話說回來,即使沒有清晰明瞭的理論基礎,但如果占星術有用、有實務證據撐腰,還是應該獲得尊重。只可惜,一個人的出生日期,與標準人格測驗的得分之間,沒有任何相關性。

圖/envato

一直以來,都有人找占星師做相關的實驗(最近是加州大學的蕭恩.卡爾森﹝Shawn Carlson﹞)。研究人員會給占星師看三個匿名的人格特質側寫,其中一個是當事人的。當事人提供所有占星要用到的數據(透過問卷,而非面對面),占星師必須從人格特質側寫中挑出哪一份是當事人。實驗中總共有 116 位當事人,而負責檢驗的是歐洲與美國 30 位最頂尖(由同業判定)的占星師。實驗結果如下:占星師約有三分之一的機率,可以挑出正確的當事人人格特質側寫,也就是說,和隨機猜測沒什麼區別。

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凱斯西儲大學(Case Western Reserve Univer sity)物理學家約翰.馬蓋文(John McGervey)檢視《美國科學名人錄》(American Men of Science)上,超過 1 萬 6,000 位科學家,以及《美國政治名人錄》(Who’s Who in American Politics)上,超過 6,000 位政治人物的出生日期,發現他們的星座是隨機且均勻分布在十二個月中。密西根州立大學(Mi chi gan State University)的伯納德.西弗曼(Bernard Silver-man)取得密西根州 3,000 對夫婦的紀錄,發現他們的星座和占星師預測相配的星座之間,沒有相關性。

那麼,為何這麼多人相信占星之說?一個明顯的理由是:在通常語焉不詳的占星預言中,人們會去讀他們想讀到的一切,然後為預言添加根本不存在的真實性。他們也比較可能記得有成真的「預言」,過度看重巧合,忽略其他。其他理由還包括,占星術的歷史悠久(當然,人祭﹝ritual murder﹞和獻祭也同樣古老)。或是因為,它原理很簡單、但操作起來有一定的複雜度,會讓人感到安心。或者是,堅稱這個月能不能墜入愛河和天上的浩瀚星海有關,很能寬慰人心。

圖/envato

我猜,此外還有最後一個理由,那就是在一對一諮詢期間,占星師會從臉部表情、儀態、肢體語言等等,尋找和人格特質有關的線索。我們來看看知名的案例:聰明的漢斯(Clever Hans)。漢斯看來是一匹會算數的馬,牠的訓練師會擲骰子,問牠骰子上面的點數是多少。而漢斯會用馬蹄踏出正確答案,然後停住,旁觀者都大為驚異。但人們看不出來的是,訓練師原先都站定不動,等到馬兒敲到正確的次數,會有意無意地動了一下,就是這樣的反應讓漢斯停了下來。所以,不是這匹馬知道答案,牠只是反映了訓練師知道答案。人常無意間在占星師面前扮演訓練師的角色,占星師就像漢斯一樣,反映出客戶的需求。

美國天文學家卡爾.薩根(Carl Sagan)就說過,要破解占星術以及更廣義的偽科學,最好的辦法就是真正的科學。真正科學的奇妙之處也同樣神奇,不過多了一項優點:這些奇妙之處很可能是真有其事。說到底,偽科學之所以成為偽科學,並不是因為得出的結論稀奇古怪。畢竟,運氣好猜中、機緣巧合、奇特的假說,甚至是一開始的誤信,都在科學上扮演過一定角色。偽科學失當,是因為其結論經不起檢驗,以及無法和其他經過檢驗的主張之間,建立起一致的關係。我很難想像,像演員莎莉.麥克琳(Shirley MacLaine,按:麥克琳是推動新時代運動的先驅)這些人會因為證據不足、或有更好的替代解釋,就去否定通靈等超自然現象。

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——本書摘自《數盲、詐騙與偽科學》,2023 年 11 月,大牌出版,未經同意請勿轉載。

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大牌出版.出版大牌_96
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星座到底準不準?一起超神準破解「最專情的星座前五名」!
海苔熊
・2016/02/25 ・4004字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 503 ・六年級

131229151486571

source:here

你有沒有看過「動情之後就不會變心的星座前五名」、「做容易劈腿的星座前三名」、「這陣子水星逆行影響最大的星座前三名」等文章標題呢?這些描述真得準嗎?如果不準,為什麼又會有許多人相信呢[1]?

在討論星座之前,我想把半個世紀前有一個心理學家Forer(1949)的一個有趣的實驗挖出來,在這裡稍稍改良一下,讓大家玩玩看:

Fashion-artificial-flower-decoration-flower-set-artificial-flower-living-room-font-b-dining-b-font-font

如果有人送你一束花,你會將它放在家中的哪裡呢?請用直覺立刻回答!

A.客廳 B.臥室 C.廁所 D.玄關 E.餐廳

準備好了嗎?

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要公布答案了喔!

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「選A的人,你需要別人喜歡你與欣賞你,但你通常對自己很嚴苛。你雖然有個性上的缺點,但通常會加以彌補。你有很多實力沒有好好發揮成你的優勢、你的外在表現很有自律也很自制、內心卻比較焦慮不安。有時候你會比較懷疑自己是不是做對決定或事情。
你比較喜歡事情有多一點改變與多樣性,而且受到拘束或限制時,你會感到不滿。你覺得自己是個獨立思考者,為此感到自豪。在沒有令人滿意的證據下,你不輕易接受別人的說詞。
你也覺得對別人太過坦白是不智的。有時候,你是外向、好親近、和善的,但有時你也比較內向、謹慎、沉默寡言。噢,還有,你有些夢想比較不切實際一些。」
──引自(Wiseman,2008

先解到這邊,選A的人覺得準嗎?大約有幾成準?如果你是選A的人,請你把準確性用0%~100%默寫在心裡。

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選擇性注意的陷阱(selective attention

實際上,那個花的題目是我胡謅的。而且,我並沒有為選其他選項的人量身訂做任何答案。

在心理學家Bertram Forer(1949)的研究中,他請參與者寫一份小測驗,一週後給「所有」的人都拿到類似上述內容一模一樣的解測報告書[2],可是,縱使用這種荒謬的做法,還是有超過一半的人認為這測驗很準,在滿分5分的測量中,平均得分4.6分(越高分越準)--這意味著,人總是選擇性地注意自己認同的事情與資訊。

後來的研究者又重新做了一次研究,請學生用標準的明尼蘇達多項人格問卷(MMPI),然後給他們看兩份結果。其中一是真實測驗的結果本身,另外一個是隨意瞎掰的「模糊」測驗(但學生不知情),問他們相信哪一個,結果有59%的學生覺得瞎掰的結果比較準!

下次看爽報或P-Paper的時候,你可以把星座名稱遮起來,單看每個星座的描述或運勢,你同樣會發現:要命!每個都好像在說自己。這就是有名的巴納姆效應(The Barnum Effect)

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Source: xuite

為什麼你會覺得準?

後續的研究者Dickson與Kelly(1985)心想這不科學阿!怎麼會這樣呢?所以針對「假結果」的內容部份做了一些分析,結果發現三個「讓你覺得準」的重要因素:

source:starlove99.com
source:starlove99.com

獨特性:
研究者相信這個結果是他所「獨有」的。你可以看上面這張圖,你會發現「最專情的前五名星座」就是打中了這點,因為只有「我」是專情的!

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權威性:
如果那是由研究者、「星座專家」所公布的結果,你就會更信賴它,(反之,某些新聞或媒體你甚至還沒看到他寫什麼就不相信了)(Milgram,1963朱邦彥,1976)。

正向性:
我們通常喜歡聽好聽話,如果你的內容是「其實你是一個溫柔、又會替別人著想的人……」會比「你很自私,常常堅持己見……」更容易我們覺得「這就是我,只是別人都沒看見我這個部分!」。其實,就算是「堅持己見」也有「好聽的說法」,例如「愛上了就不會放手的五個星座」、「最有主見的三個星座」等等(只能說,嘴砲才是王道阿)。

所以,有些戀愛網站只要用一些花俏的插圖,甚至只要重複、誇大、模稜兩可地列出一些「特質」,很容易讓你在做完測驗後有非常準的錯覺。如果,這個網站又有一些「兩性專家」背書,可信度又會上昇許多。

啊所以星座到底準不準?

astrology
Source: straight

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那麼,星座到底有沒有用呢?過去研究發現星座預測任何東西的效果量都不同,不過整體來說,你可以發現有些研究獲得很大的效果量,有些研究效果量在「零」的附近徘徊(就是沒有效果的意思),想了解研究細節可以參考「星座與科學」的網站,裡面還是有許多支持(與反對)的研究。

目前心理學家比較一致的答案是:相信星座的人,就會覺得準

圖片取自:星座與科學 ,整體來說以各種方法測量星座,並已知預測人格特質等效果量均偏低不穩定(點點都在零的附近擺盪),詳情可以到網站閱讀全文。

當然,星座學如果用統計來看,當樣本夠大、切分夠細小的時候,或許仍有值得參考的部份(據我所知,占星家瑪法達最近也在做類似的事情,收集台灣大量樣本的資料庫進行研究)。

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那真的有「最專情的五個星座」嗎?

Happy-Couple-Talk-About
Source: lifehack

其實,我的想法是,如果你相信有「最專情的五個星座」,那就和相信下面這些「真正愛妳的男人會做的七件事」是一樣的[3]:

  1. 「回到家之後看手機,第一個Line的是妳。」
  2. 「不管妳在不在身邊,妳都在他心裡面。」
  3. 「妳笑的時候會陪妳一起笑,妳哭的時候會比妳還傷心。」
  4. 「別的男生盯著妳看的時候會生氣,然後告訴妳說他生氣是因為在乎妳。」
  5. 「走路的時候會牽著妳的手,騎機車的時候會讓妳的手摟著他的腰。」
  6. 「不會對別的女生動心,因為心裡只有妳!」

你之所以會這麼相信這些期待,並不是因為它描述的是真愛,而是因為它戳中了你最深的不安與焦慮。

妳希望有一個人永遠不會離開你、永遠對妳好、眼裡只有你,可是,如果你真正在情場打滾多年就會發現,這些「你知道我知道但是大家都做不到」的事情,其實並沒有辦法真正反映,對方是真的愛妳,還是只是逢場作戲,玩玩而已。

不過,並不是所有的星座都只是巴納姆效應,如果不只是把人切分成12種、還有更多上升、太陽、月亮等等的切分,星座學如果用統計來看,當樣本夠大、切分夠細小的時候,或許仍有值得參考的部份(據我所知,占星家瑪法達最近也在做類似的事情,收集台灣大量樣本的資料庫進行研究)。

尤其最近念了很不科學的榮格心理學之後更產生了兩種比較「溫和」的觀點:

  • 很多時候我們談特質,其實只是討論到自己的「顯性」特質而已。在不同情境、與不同人在一起下,我們仍然可能表現出不一樣的自己;甚至否些時候你會發現,那些你所討厭的「別人的特質」,其實自己身上也有[4]。
  • 我自己的感覺是,科學、星座、統計、或心理學,都只是一種「看待世界」的觀點、都很有限,沒有誰比較優越,只是不同的人,選擇不同的眼鏡窺見世界而已。

例如,有一次我在跟瑪法達對談的時候,聊到怎麼樣的人在一起比較適合、比較幸福,她用了四種不同象的星座(火、風、水、土)做了一些切割,分成幾種不同類型的人,我則是用交友網站顧問兼心理學家Helen Fisher(2004)的統計結果區分的四種人去討論,但最後我們達到同樣的結論是:沒有哪一對情侶在一起「絕對」會比較幸福,因為每對情侶都有他們的辛苦、也有他們獨特的幸福。

真正要說的話,願意在關係裡面有更多的調整和彈性(flexibility)的情侶,比較能夠透過更種回饋和互動去調整行為,也能一起度過困難(Goldenberg,2008)。

Romantic-Couple
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就像我常常說的那句話:

當你給愛情多一點時間,那麼時間也會給你多一點愛情。

 

註解:

  1. 例如這裡有很多「星座的討論」,你可以邊滑邊驚嘆:真是感恩師父、讚嘆師父阿!
  2. Forer(1949)後來坦承,那些描述是他從星座書上面摘錄下來的。閜面試他當時用的材料(你可以拿去唬你朋友)
    「你祈求受到他人喜愛卻對自己吹毛求疵。雖然人格有些缺陷,大體而言你都有辦法彌補。你擁有可觀的未開發潛能尚未就你的長處發揮。看似強硬、嚴格自律的外在掩蓋著不安與憂慮的內心。許多時候,你嚴重的質疑自己是否做了對的事情或正確的決定。你喜歡一定程度的變動並在受限時感到不滿。你為自己是獨立思想者自豪並且不會接受沒有充分證據的言論。但你認為對他人過度坦率是不明智的。有些時候你外向、親和、充滿社會性,有些時候你卻內向、謹慎而沉默。你的一些抱負是不切實際的。」引自維基百科
  3. 摘自「真正愛妳的男人會做的七件事」
  4. 初學者可以參考這本「圖解榮格心理學(修訂版)」,專業度夠又容易懂

延伸閱讀:

  • Dickson, D.、Kelly, I. W. (1985)。 The’Barnum Effect’in personality assessment: A review of the literature。Psychological Reports, 57(2),頁 367-382。
  • Fisher, H. E.(2004)。Why We Love: The nature and chemistry of romantic love。New York:Henry Holt and Company。
  • Forer, B. R. (1949)。 The fallacy of personal validation – a classroom demonstration of gullibility。Journal of Abnormal and Social Psychology, 44(1),頁 118-123。 doi: 10.1037/h0059240
  • Goldenberg, I.(2008)。 Interlocking systems: the individual, the family, and the community [Chapter 4 from: Family therapy: an overview]。載於I. Goldenberg與H. Goldenberg(主編), Family therapy: an overview。(頁 90-113)。 Belmont, Calif: Thomson Brooks/Cole。
  • Milgram, S. (1963)。 Behavioral study of obedience。The Journal of abnormal and social psychology, 67(4),頁 371。
  • Wiseman, R.(2008)。 伯特倫。弗爾教授與夜店筆跡學家 (洪慧芳 譯)。載於 讓你瞬間看穿人心的怪咖心理學—-史上最搞怪的心理學實驗報告(Quirkology:how we discover the big truths in small things)。(頁 30-31)。 台北: 漫遊者文化。
  • 朱邦彥 (1976)。 自我概念及說服者的權威與聽從性的關係─以台北市國民中學學生為例的實驗研究。新聞學研究(18),頁 135-171。

 

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海苔熊
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在多次受傷之後,我們數度懷疑自己是否失去了愛人的能力,殊不知我們真正失去的,是重新認識與接納自己的勇氣。 經歷了幾段感情,念了一些書籍,發現了解與頓悟總在分手後,希望藉由這個平台分享一些自己的想法與閱讀心得整理,幫助(?)一些跟我一樣曾經或正在感情世界迷網的夥伴,用更健康的觀點看待愛情,學著從喜歡自己開始,到敏感於周遭的重要他人,最後能用自己的雙手溫暖世界。 研究領域主要在親密關係,包括愛情風格相似性,遠距離戀愛的可能性,與不安全依戀者在網誌或書寫中所透露出的訊息。 P.s.照片中是我的設計師好友Joy et Joséphine

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司法中的科學與偽科學:十個有用小指標幫你辨識偽科學(一)
黃 致豪
・2015/11/20 ・1380字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 597 ・九年級

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Shoeprint dusty” by Zalman992Own work. Licensed under CC BY-SA 3.0 via Commons.

作為一個司法與科學的研究與實務工作者,相當苦惱的事情之一莫過於在辦案過程中,接收到來自當事人、法官、檢察官、警調、鑑定人甚至律師同道的善意誤解:

「指紋辨識當然是百分百可依賴的科學,沒錯吧?」(Fingerprint Analysis)

「這個簽名經過鑑識比對明明就是你當事人的,還在狡辯!難道科學會騙人嗎!」(Graphology)

「被告打了吐真劑,催眠講出來的也差不多,所講的當然是可信的吧?」(Truth Serum/Hypnosis – Induced Memory Enhancement)

「被告在兩次測謊當中,前面那一次沒過,後面過了;案重初供,謊重初測。因此第一次的結果當可採為對被告不利的科學證據。」(Polygraph)

「核被告所為,與調查局與警方先前掌握他案證據以及犯行態樣(modus operandi)一致,有關其落入調查局犯罪剖繪部分的鑑定報告,自非不得作為對被告不利證據。」(Criminal Profiling)

……好。我知道大家都愛看影集。但司法科學的世界,跟影集當中的世界真的差很多。我最怕的,莫過在司法場域遇到燃燒正義小宇宙的審檢辯想要用上述的「科學」手段來把被告定罪,這一類的事情。被正義感遮蔽的理性,加上對科學的誤解,正是冤案生成的絕佳環境。

先講前提吧:什麼是偽科學(pseudo-science)?

所謂「偽科學」,傳統上指的是徒具科學之型(外表),不具科學之實(內涵)的學科領域。這些領域,可能打著「科學」的偽裝系統性外衣,卻完全不遵守科學的基本原則與規範。

我舉個例子吧:占星術有沒有體系(黃道十二宮分布與代表意義)?有。有沒有類似規範性的論述方式(例如特定宮位與宮位之間夾角代表的既定意義)?有。有沒有內在一致性的論理方式(例如金星在逆衝年行到個人宮位的影響)?也有。

那它是科學嗎?不是。之所以否定,不是因為我們看不起占星術(許多占星老師賺的比律師多得多)。學科領域本身研究什麼現象與理論,不是決定科學與否的重點。

占星術不是科學,理由在於:它的論述所依據的證據方法,利用了非常多的消極證據(negative evidence)來支持其核心理念與論述,而這些消極證據,基本上無法透過建立信度(reliability)、效度(validity)、以及再現性(replicability;或同儕檢驗 peer review)來檢驗,也因此對於這個領域立論所依據的假說,根本無從證立其真偽。

白話說,就是:這一類的領域所主張的東西,根本上就是他「老師說了算」。要證明?沒有。要實驗?找不出方法,也不可能複製。

那麼,偽科學的手段,在司法程序當中一概不准使用嗎?那也…未必。

依照現代司法科學的概念,偽科學及其所得的證據能否使用,應該依據人權保障與正當程序的要求來判斷。這樣的標準下,司法科學Forensic Science大概可以分出兩類概念:

  1. 偵(調)查科學 (Investigative Science):重點在協助偵查機關有關案情方向的釐清與速效調查。因此有助開展偵查方向,廣納證據,建立案件架構(5W1H)的目的性很重要。
  2. 審判(法庭)科學 Court (Trial) Science:重點在當事人,尤其是面對國家機器的被告,人權的保障,以及正當法律程序的維護。

而以後者為真正狹義的司法科學(forensic science)。

按照這樣的區分方式,在偵查階段當中納入某些種類的偽科學手法以及證據,並非完全不可接受。但是在審判程序中納入偽科學及其證據,就會同時構成對於人權以及正當法律程序的嚴重侵害了。

(續下篇

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黃 致豪
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執業律師;司法行為科學研究者