可愛的作秀黑猩猩可能妨礙保育工作

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文／田偲妤
• 美術設計／蔡宛潔

AI 的誕生，文理缺一不可

人工智慧（Artificial Intelligence，簡稱 AI）在 21 世紀的今日已大量運用在生活當中，近期掀起熱議的聊天機器人 LaMDA、特斯拉自駕系統、AI 算圖生成藝術品等，都是 AI 技術的應用。多數 AI 的研發秉持改善人類生活的人文思維，除了仰賴工程師的先進技術，更需要人文社會領域人才的加入。

中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心蔡宗翰研究員，帶大家釐清什麼是 AI？文科人與工程師合作時，需具備什麼基本 AI 知識？AI 如何應用在人文社會領域的工作當中？

詩詞大對決：人與 AI 誰獲勝？

一場緊張刺激的詩詞對決在線上展開！人類代表是有「AI 界李白」稱號的蔡宗翰研究員，AI 代表則是能秒速成詩的北京清華九歌寫詩機器人，兩位以「人工智慧」、「類神經」為命題創作七言絕句，猜猜看以下兩首詩各是誰的創作？你比較喜歡哪一首詩呢？

答案揭曉！A 詩是蔡宗翰研究員的創作，B 詩是寫詩機器人的創作。細細賞讀可發覺，A 詩的內容充滿巧思，為了符合格律，將「類神經」改成「類審經」；詩中的「福落天赦」是「天赦福落」的倒裝，多念幾次會發現，原來是 Google 開發的機器學習開源軟體庫「Tensor Flow」的音譯；而「拍拓曲」則是 Facebook 開發的機器學習庫「Pytorch」的音譯，整首詩創意十足，充滿令人會心一笑的魅力！

相較之下，B 詩雖然有將「人工」兩字穿插引用在詩中，但整體內容並沒有呼應命題，只是在詩的既有框架內排列字句。這場人機詩詞對決明顯由人類獲勝！

由此可見，當前的 AI 缺乏創作所需的感受力與想像力，無法做出超越預先設定的創意行為。然而，在不久的將來，AI 是否會逐漸產生情感，演變成電影《A.I. 人工智慧》中渴望人類關愛的機器人？

AI 其實沒有想像中聰明？

近期有一則新聞「AI 有情感像 8 歲孩童？Google 工程師爆驚人對話遭停職」，讓 AI 是否已發展出「自我意識」再度成為眾人議論的焦點。蔡宗翰研究員表示：「當前的 AI 還是要看過資料、或是看過怎麼判讀資料，經過對應問題與答案的訓練才能夠運作。換而言之，AI 無法超越程式，做它沒看過的事情，更無法替人類主宰一切！」

會產生 AI 可能發展出情感、甚至主宰人類命運的傳言，多半是因為我們對 AI 的訓練流程認識不足，也缺乏實際使用 AI 工具的經驗，因而對其懷抱戒慎恐懼的心態。這種狀況特別容易發生在文科人身上，更延伸到文科人與理科人的合作溝通上，因不了解彼此領域而產生誤會與衝突。如果文科人可以對 AI 的研發與應用有基本認識，不僅能讓跨領域的合作更加順利，還能在工作中應用 AI 解決許多棘手問題。

「職場上常遇到的狀況是，由於文科人不了解 AI 的訓練流程，因此對 AI 產生錯誤的期待，認為辛苦標注的上千筆資料，應該下個月就能看到成果，結果還是錯誤百出，準確率卡在 60、70% 而已。如果工程師又不肯解釋清楚，兩方就會陷入僵局，導致合作無疾而終。」蔡宗翰研究員分享多年的觀察與建議：

如果文科人了解基本的 AI 訓練流程，並在每個訓練階段協助分析：錯誤偏向哪些面向？AI 是否看過這方面資料？文科人就可以補充缺少的資料，讓 AI 再進行更完善的訓練。

史上最認真的學生：AI

認識 AI 的第一步，我們先從分辨什麼是 AI 做起。現在的數位工具五花八門，究竟什麼才是 AI 的應用？真正的 AI 有什麼樣的特徵？

基本上，有「預測」功能的才是 AI，你無法得知每次 AI 會做出什麼判斷。如果只是整合資料後視覺化呈現，而且人類手工操作就辦得到，那就不是 AI。

蔡宗翰研究員以今日常見的語音辨識系統為例，大家可以試著對 Siri、Line 或 Google 上的語音辨識系統講一句話，你會發現自己無法事先知曉將產生什麼文字或回應，結果可能正是你想要的、也可能牛頭不對馬嘴。此現象點出 AI 與一般數位工具最明顯的不同：AI 無法百分之百正確！

因此，AI 的運作需建立在不斷訓練、測試與調整的基礎上，盡量維持 80、90% 的準確率。在整個製程中最重要的就是訓練階段，工程師彷彿化身老師，必須設計一套學習方法，提供有助學習的豐富教材。而 AI 則是史上最認真的學生，可以穩定、一字不漏、日以繼夜地學習所有課程。

AI 的學習方法主要分為「非監督式學習」、「監督式學習」。非監督式學習是將大批資料提供給 AI，讓其根據工程師所定義的資料相似度算法，逐漸學會將相似資料分在同一堆，再由人類檢視並標注每堆資料對應的類別，進而產生監督式學習所需的訓練資料。而監督式學習則是將大批「資料」和「答案」提供給 AI，讓其逐漸學會將任意資料對應到正確答案。

學習到一定階段後，工程師會出試題，測試 AI 的學習狀況，如果成績只有 60、70 分，AI 會針對答錯的地方調整自己的觀念，而工程師也應該與專門領域專家一起討論，想想是否需補充什麼教材，讓 AI 的準確率可以再往上提升。

就算 AI 最後通過測試、可以正式上場工作，也可能因為時事與技術的推陳出新，導致準確率下降。這時，AI 就要定時進修，針對使用者回報的錯誤進行修正，不斷補充新的學習內容，讓自己可以跟得上最新趨勢。

在了解 AI 的基本特徵與訓練流程後，蔡宗翰研究員建議：文科人可以看一些視覺化的操作影片，加深對訓練過程的認識，並實際參與檢視與標注資料的過程。現在網路上也有很多 playground，可以讓初學者練習怎麼訓練 AI，有了上述基本概念與實務經驗，就可以跟工程師溝通無礙了。

AI 能騙過人類，全靠「自然語言處理」

AI 的應用領域相當廣泛，而蔡宗翰研究員專精的是「自然語言處理」。問起當初想投入該領域的原因，他充滿自信地回答：因為自然語言處理是「AI 皇冠上的明珠」！這顆明珠開創 AI 發展的諸多可能性，可以快速讀過並分類所有資料，整理出能快速檢索的結構化內容，也可以如同真人般與人類溝通。

著名的「圖靈測試」（Turing Test）便證明了自然語言處理如何在 AI 智力提升上扮演關鍵角色。1950 年代，傳奇電腦科學家艾倫・圖靈（Alan Turing）設計了一個實驗，用來測試 AI 能否表現出與人類相當的智力水準。首先實驗者將 AI 架設好，並派一個人操作終端機，再找一個第三者來進行對話，判斷從終端機傳入的訊息是來自 AI 或真人，如果第三者無法判斷，代表 AI 通過測試。

換而言之，AI 必須擁有一定的智力，才可能成功騙過人類，讓人類不覺得自己在跟機器對話，而這有賴自然語言處理技術的精進。目前蔡宗翰的研究團隊有將自然語言處理應用在：人文研究文本分析、新聞真偽查核，更嘗試以合成語料訓練臺灣人專用的 AI 語言模型。

讓 AI 替你查資料，追溯文本的起源

目前幾乎所有正史、許多地方志都已經數位化，而大量數位化的經典更被主動分享到「Chinese Text Project」平台，讓 AI 自然語言處理有豐富的文本資料可以分析，包含一字不漏地快速閱讀大量文本，進一步畫出重點、分門別類、比較相似之處等功能，既節省整理文本的時間，更能橫跨大範圍的文本、時間、空間，擴展研究的多元可能性。

例如我們想了解經典傳說《白蛇傳》是怎麼形成的？就可以應用 AI 進行文本溯源。白蛇傳的故事起源於北宋，由鎮江、杭州一帶的說書人所創作，著有話本《西湖三塔記》流傳後世。直至明代馮夢龍的《警世通言》二十八卷〈白娘子永鎮雷峰塔〉，才讓流傳 600 年的故事大體成型。

我們可以透過「命名實體辨識技術」標記文本中的人名、地名、時間、職業、動植物等關鍵故事元素，接著用這批標記好的語料來訓練 BERT 等序列標注模型，以便將「文本向量化」，進而找出給定段落與其他文本的相似之處。

經過多種文本的比較之後發現，白蛇傳的原型可追溯自印度教的那伽蛇族故事，傳說那伽龍王的三女兒轉化成佛、輔佐觀世音，或許與白蛇誤食舍利成精的概念有所關連，推測印度神話應該是跟著海上絲路傳進鎮江與杭州等通商口岸。此外，故事的雛型可能早從唐代便開始醞釀，晚唐傳奇《博異志》便記載了白蛇化身美女誘惑男子的故事，而法海和尚、金山寺等關鍵人物與景點皆真實存在，金山寺最初就是由唐宣宗時期的高僧法海所建。

在 AI 的協助之下，我們得以跨時空比較不同文本，了解說書人如何結合印度神話、唐代傳奇、在地的真人真事，創作出流傳千年的白蛇傳經典。

最困難的挑戰：AI 如何判斷假新聞

除了應用在人文研究文本分析，AI 也可以查核新聞真偽，這對假新聞氾濫的當代社會是一大福音，但對 AI 來說可能是最困難的挑戰！蔡宗翰研究員指出 AI 的弱點：

如果是答案和數據很清楚的問題，就比較好訓練 AI。如果問題很複雜、變數很多，對 AI 來說就會很困難！

困難點在於新聞資訊的對錯會變動，可能這個時空是對的，另一個時空卻是錯的。雖然坊間有一些以「監督式學習」、「文本分類法」訓練出的假新聞分類器，可輸入當前的新聞讓機器去判讀真假，但過一段時間可能會失準，因為新的資訊源源不絕出現。而且道高一尺、魔高一丈，當 AI 好不容易能分辨出假新聞，製造假新聞的人就會破解偵測，創造出 AI 沒看過的新模式，讓先前的努力功虧一簣。

因此，現在多應用「事實查核法」，原理是讓 AI 模仿人類查核事實的過程，尋找權威資料庫中有無類似的陳述，可用來支持新聞上描述的事件、主張與說法。目前英國劍橋大學為主的學者群、Facebook 與 Amazon 等業界研究人員已組成 FEVEROUS 團隊，致力於建立英文事實查核法模型所能運用的資源，並透過舉辦國際競賽，廣邀全球學者專家投入研究。

蔡宗翰教授團隊 2021 年參加 FEVEROUS 競賽勇奪全球第三、學術團隊第一後，也與合作夥伴事實查核中心及資策會討論，正著手建立中文事實查核法模型所需資源。預期在不久的將來，AI 就能幫讀者標出新聞中所有說法的資料來源，節省讀者查證新聞真偽的時間。

AI 的無限可能：專屬於你的療癒「杯麵」

AI 的未來充滿無限可能，不僅可以成為分類與查證資料的得力助手，還能照護並撫慰人類的心靈，這對邁入高齡化社會的臺灣來說格外重要！許多青壯年陷入三明治人（上有老、下有小要照顧）的困境，期待有像動畫《大英雄天團》的「杯麵」（Baymax）機器人出現，幫忙分擔家務、照顧家人，在身心勞累時給你一個溫暖的擁抱。

機器人陪伴高齡者已是現在進行式，新加坡南洋理工大學 Gauri Tulsulkar 教授等學者於 2021 年發表了一項部署在長照機構的機器人實驗。這名外表與人類相似的機器人叫「娜丁」（Nadine），由感知、處理、互動等三層架構組成，可以透過麥克風、3D和網路鏡頭感知用戶特徵、所處環境，並將上述資訊發送到處理層。處理層會依據感知層提供的資訊，連結該用戶先前與娜丁互動的記憶，讓互動層可以進行適當的對話、變化臉部表情、用手勢做出反應。

長照機構的高齡住戶多數因身心因素、長期缺乏聊天對象，或對陌生事物感到不安，常選擇靜默不語，需要照護者主動引導。因此，娜丁內建了注視追蹤模型，當偵測到住戶已長時間處於被動狀態，就會自動發起話題。

實驗發現，在娜丁進駐長照機構一段時間後，住戶有一半的天數會去找她互動，而娜丁偵測到的住戶情緒多為微笑和中性，其中有 8 位認知障礙住戶的溝通能力與心理狀態有明顯改善。

至於未來的改進方向，研究團隊認為「語音辨識系統」仍有很大的改進空間，需要讓機器人能配合老年人緩慢且停頓較長的語速，音量也要能讓重聽者可以清楚聽見，並加強對方言與多語混雜的理解能力。

臺灣如要發展出能順暢溝通的機器人，首要任務就是要開發一套臺灣人專用的 AI 語言模型，包含華語、臺語、客語、原住民語及混合以上兩種語言的理解引擎。這需花費大量人力與經費蒐集各種語料、發展預訓練模型，期待政府能整合學界與業界的力量，降低各行各業導入 AI 相關語言服務的門檻。

或許 AI 無法發展出情感，但卻可以成為人類大腦的延伸，協助我們節省處理資料的時間，更可以心平氣和地回應人們的身心需求。與 AI 共存的未來即將來臨，如何讓自己的行事邏輯跟上 AI 時代，讓 AI 成為自己的助力，是值得你我關注的課題。

延伸閱讀

• 蔡宗翰（2022）。寫給中學生看的 AI 課：AI 生態系需要文理兼具的未來人才。三采文化出版。
• Tulsulkar, G., Mishra, N., Thalmann, N.M. et al (2021). Can a humanoid social robot stimulate the interactivity of cognitively impaired elderly? A thorough study based on computer vision methods. Vis Comput 37, 3019–3038.

貢貝黑猩猩戰爭

就在你讀這本書之際，從西非的象牙海岸共和國到東非的烏干達，到處都有成群的公黑猩猩在地盤邊界來回巡邏，有組織地追捕並攻擊外來的黑猩猩。牠們小心、安靜地移動，甚至不會花時間停下來吃東西。在烏干達最新的研究中，科學家使用了衛星定位裝置來追蹤努迦（Ngogo）黑猩猩族群，觀察牠們在一九九八到二○○八年之間進行的數十起突襲和二十一起殺戮行動，這些攻擊以吞併鄰近族群告終。

這些黑猩猩僅有的武器是拳頭和牙齒，偶爾也會用石頭和樹枝，但即使是年老的黑猩猩，隨便出手也勝過重量級的人類拳擊手，鋒利的犬齒更可長達四英寸。牠們一旦發現敵人就會拚個你死我活，啃咬對方的手指和腳趾，打斷骨頭、撕爛臉。有一回，靈長類動物學家驚駭地目睹攻擊者扯裂受害者的喉嚨，把氣管拉了出來。

《蒼蠅王》似乎說對了：「獸性就是我們的一部分，離我們很近、很近、很近。」

嬉皮猿愛情派對

但就像所有新的科學領域，大家很快就發現事情更加複雜。我在第一章提到《蒼蠅王》的觀點時，也立刻補充美國人類學家米德在南太平洋島嶼薩摩亞的見聞，她提供了截然不同的視角。

米德相信自己偶然遇見了太平洋上的和平天堂；同樣的，如果我們飛越六百英里，越過遼闊的剛果河，從貢貝來到另一區叫作萬巴（Wamba）的非洲雨林，也彷彿是跟著愛麗絲穿越鏡子，夢遊仙境。

一九八六年十二月二十一日，日本靈長類動物學家伊谷原一在森林中的空地邊緣等待一群猩猩經過，但他驚奇地發現兩群猩猩同時出現了。如果這裡是貢貝，可能五分鐘內就會大事不妙，兩群猩猩互相發出威脅的吼聲，作勢攻擊並揮動樹枝，情況更糟的話甚至會打鬥喪命。

然而，萬巴這裡不是那樣。兩群猩猩只是隔著幾碼坐了下來，互相瞪視。半小時後，其中一群（P群）的一隻母猩猩起身，緩緩走到另一群（E群）的一隻母猩猩面前。過了一會兒，兩隻母猩猩面對面躺下來，張開腿貼緊對方的陰部，並加速來回移動屁股，互相摩擦陰蒂而發出低吟。過不了幾分鐘，兩隻猩猩都狂喘尖叫，緊抱在一起抽搐著。一時之間，兩隻猩猩都歸於安靜，注視著彼此的眼睛，然後精疲力盡地癱軟下來。

此時，兩群猩猩之間的距離也消失了。幾乎所有猩猩都在分享食物、理毛和交配。牠們公配母、母配母或公配公，不分老少地任意交纏著手、嘴與生殖器。牠們「做愛不作戰」^[註1]。

接下來的兩個月裡，伊谷和同事們看到這兩群猩猩再度上演這幕三十多次。他們一次都沒看到貢貝黑猩猩那種暴力行為。不過，這是因為萬巴猩猩不是黑猩猩，至少與貢巴的不是同一種。嚴格說來，兩者同屬不同種，萬巴猩猩是倭黑猩猩（Pan paniscus），而貢貝猩猩就是我們一般所說的那種黑猩猩（Pan troglodytes）。

在外行人眼裡，兩種猩猩根本一模一樣。倭黑猩猩只是體型稍小，四肢較為瘦長，嘴巴和牙齒較小，臉也比較黑，毛髮中分（靈長類動物學家到一九二八年才把倭黑猩猩列為獨立物種）。然而，兩種猩猩的差異有助於解答戰爭有何好處，以及人類在二十一世紀會發生什麼事。

為了避免混淆，科學家通常稱倭黑猩猩為巴諾布猿（bonobo），記者則稱牠們為「嬉皮猿」（hippie chimp），一般黑猩猩就只稱為黑猩猩（chimpanzee），不加特別的形容詞。巴諾布猿和黑猩猩的DNA幾乎一樣，兩者有共同祖先，僅在一億三千萬年前才開始分化。更驚人的是，兩種猩猩與人類DNA的相近程度也一樣。

如果黑猩猩戰爭代表人類可能天生就是殺手，巴諾布猿的雜交派對則顯示我們可能也是天生的歡愛之徒。

除了在格勞庇烏山拔劍相向，兩個陣營的領袖阿古利可拉和卡爾加庫斯搞不好也可能扯掉袍子，互相摩擦下體。

但西元八三年的這幕還是以拔劍相向收場。在我們爬梳背後原因的同時，也將理解人類為何在動手不動口的整整一萬年後，竟然沒有繼續大動干戈，在二十世紀晚期轟掉全世界。背後的解釋也暗示我們將在二十一世紀保持和平紀錄。但這事說來話長，事實上，有三十八億年那麼長。

註釋

註1：作者此處刻意化用美國反越戰時期的著名口號「做愛不作戰」（make love, not war）。後面作者用特別用「嬉皮黑猩猩」這個常見別稱來指涉倭黑猩猩，顯然也與嬉皮是反戰人士有關

——本文摘自《戰爭憑什麼：從靈長類到機器人的衝突與文明進程》，2022 年 11 月，黑體文化出版，未經同意請勿轉載。

在網際網路發達的現代，私刑正義一直是社會議題值得被重視的一塊。當名人、演員、政治人物，甚至是個沒沒無聞的小卒犯錯時，許多人蜂擁到他們的社群媒體攻擊、肉搜、堵人等等，是一件值得被重視的議題。

在這一篇文章中，我將從一些心理學研究，探討「私刑正義」的可能成因，以及可能削減私刑正義的方式。

為什麼我們會想伸張正義？

人們對於不公平，似乎有著天生的敏感度。有一個德國萊比錫的研究團隊，就針對小孩子進行研究。他們讓小孩子看木偶劇場，有些木偶會對小孩子很親切，也就是所謂的好木偶，也有一些木偶會送小孩子禮物，再把禮物搶走，也就是所謂的壞木偶。

實驗者發現，當孩子看到好木偶被毆打時，他們會不開心；但是看到壞木偶被毆打時，則會雀躍不已。

實驗者好奇的是，我們是否願意花錢，來換取觀看壞人被打呢？他們在壞木偶要被懲罰的剎那，將布幕拉上，除非孩子交出手上的代幣，否則就無法繼續觀看。

結果，孩子們紛紛交出了手上的代幣，以求繼續觀看壞木偶被打^[1]。

然而，這篇實驗僅能解釋，當欺負我們的人跟被懲罰的人是同一個人時，我們先天就很樂見他們被懲罰，甚至是犧牲自己的利益也在所不惜。

但是，當我們只是袖手旁觀的第三者時，為何我們依然會希望伸張正義呢？神經心理學家 Lisa Barret 對此提出了解釋^[2]。

Lisa Barret 指出，人們的腦容量是有限的，正因為如此，我們不能等自己被攻擊了，才要求別人對這些人做出懲罰，而是希望「當和我們類似的人受到攻擊時，那些犯罪者能夠得到報應，以避免我們自身也受到攻擊。」

因此，當我們對某個人的受罰為之叫好時，肯定是因為他們所損害的他人利益，和我們自身有關。

這就是為什麼比起開車族、機車族，平常徒步走在街上的行人，對於警察針對行駛人行道的汽機車加強取締時，人們會更為振奮的緣故。

同情心，或許可以撫平報復心理

然而，並不是所有人，都能等待警察、法官等等來懲罰犯罪者，私刑正義的新聞我們可是時有所聞，例如先前一則疑似女兒被性侵後自殺，父親烙人抓人虐殺犯人的新聞，就在社會版面轟動一時。有些人為之叫好，但也有些人擔心「私刑正義」的嚴重性。

事實上，精神病學講師 James Kimmel Jr. 便曾指出，過度沉迷於私刑正義的結果，可能會導致「恐怖主義、復仇謀殺、幫派犯罪」等等的發生^[3]。

那麼，有什麼可以避免私刑正義呢？有一篇研究指出，也許同情心是一個可能的解決之道^[4]。

在這份研究中，實驗者招來了 44 名受試者，並將他們隨機分配到三種實驗情境中。在三種實驗情境裡，他們都必須要完成一份測驗，該份測驗是 20 題數學題，而他們都被安排坐在一男一女中間。

受試者不知道的是，那一男一女都是實驗者安排好的演員。

實驗開始了，在考卷發下去之前，女演員都會用眼藥水讓自己裝哭，並表示需要離開實驗。在實驗組裡面的女演員會裝作是得知哥哥得了癌症，自己卻要周末才能返家，此刻時在無法控制住自己的情緒；在控制組裡面，女演員則會裝作要趕著去看醫生，必須離開實驗室。

接著，受試者和男演員留在教室內，開始做那 20 題數學題，做了 4 分鐘，實驗者就會走過來，先收走受試者的問券，並檢查完答案後將答案卷用碎紙機碎掉，接著給他答對題數所應得的獎金。此時，實驗者會裝作身上的獎金不夠，必須要離開去拿獎金。

在實驗組中，實驗者離開之後，男演員會自己把答案卷碎掉，並在實驗者回來後，告訴對方「為了省時間，我自己對了答案，結果 20 題全對，我要領取 20 題的獎金。」並真的順利將獎金領走。

在控制組當中，男演員不會碎掉答案紙，而是表示自己比受試者多對了一題，然後領走獎金。

給予受試者報復機會

實驗者接著讓受試者有機會調配味覺測試的材料，並且讓受試者得知，這瓶材料將會讓作弊的男演員喝下，且對方不會知道是他調的。同時受試者也會知道，男演員超級怕辣。

透過這三種情境測試，實驗者想觀察兩件事情：

1. 受試者是否會因為對方作弊，而想要懲罰對方？
2. 受試者是否會因為剛剛另一位成員因哥哥癌症離去，而產生同情心（compassion），進而原諒作弊者的行為？

同情心可能會讓我們心軟

結果發現，在控制組裡面，受試者平均加入了 2 公克多的辣椒醬，而在實驗組裡面，受試者平均加入了將近 10 公克的辣椒醬，可見受試者對於報復作弊者，是確實會付諸行動的。

問題來了，這些受試者如果先前受到另一位演員的影響，是否會減少加入辣椒醬的量？如果是的話，這也表示，我們會因為自身的同情心，而減少對其他人的報復舉動。

研究結果顯示，同情心確實會有這樣的作用。參與到同情心實驗組的受試者，確實加入了較少的辣椒醬，只有平均約 3 公克左右，和控制組差不多。

這樣的研究結果顯示了，也許同情心，真的能讓我們更加寬容地看待這個社會，不再那麼執著於懲罰受試者。

不過，實驗者也特別強調，本篇研究的「同情對象」和「我們想報復的對象」是不同人。如果是同一個人的話，我們會有什麼舉動，其實是值得再進一步探討的。

參考資料

1. Natacha Mendes et al., ‘Preschool children and chimpanzees incur costs to watch punishment of antisocial others,’ Nature Human Behaviour, vol. 2, 2018, pp. 45-51.
2. Lisa Feldman Barrett, How Emotions Are Made: The Secret Life of The Brain, Macmillam, London,2017,p.73.
3. K.M. Carlsmith et al.., ‘The paradoxical consequences of revenge’, Journal of Personality and Social Psychology, vol.95(6), pp.1,316-24.
4. Condon, Paul & Desteno, David. (2011). Compassion for one reduces punishment for another. Journal of Experimental Social Psychology.