交往後我眼中的你：不同依附類型對於伴侶的看法──依附理論系列（五）

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

• 文／張逸屏｜雅文基金會聽語科學研究中心　主任／研究員

端午節時，幼兒園大班的晴晴跟著爸爸媽媽回阿嬤家過節，晴晴興奮地跟阿嬤分享前幾天在學校聽的故事「紅盒子裡的祕密」，但是，最近開始出現重聽情況的阿嬤，常常聽不清楚或聽錯，不是說「啥？什麼？」，不然就是把「驢子爺爺」聽成「吳爺爺」。於是，晴晴不自覺地愈講愈大聲，希望能讓阿嬤聽清楚，當阿嬤還是聽得霧煞煞，晴晴只好更大聲！最後，大聲到爸爸從廚房跑出來罵晴晴：「怎麼可以對阿嬤講話這麼大聲、太沒禮貌了！」晴晴委屈地哭了起來……

大家應該都有碰過被身旁的人提醒跟這位長者說話要大聲一點的經驗吧？根據世界衛生組織的數據^[1]，60 歲以上高齡人口中，約有 1/4 的人患有足以造成生活障礙的聽力損失（disabling hearing loss）。然而，說話大聲一點，真的可以讓重聽的年長者聽得比較清楚嗎？一般來說，嗓門特別小的人，或是原本用悄悄話的方式在說話，這時提高到一般音量應該會有用。然而，若是一般音量的情況下，大聲說話、甚至大吼大叫，其實是不怎麼管用，更可能會有反效果的^[2]。這樣違反直覺的情況，是什麼緣故造成的呢？

大聲不是比較聽得清楚嗎？

一般直覺上會認為，既然重聽或有聽力損失，就是講大聲一點應該就能聽得到了，不是嗎？事實上，由於「語音組成」及「聽力損失特性」這兩大因素，會使得加大音量卻反而有聽不「清楚」語音的問題。

然而，在解釋上述兩大因素之前，必須先釐清聽得「到」不一定聽得「清楚」。大家應該都有這樣的經驗，在有噪音或距離較遠的情境下，例如在廚房洗碗時，家人在客廳說話，我們會聽「到」家人在說話的聲音、也可能聽到大致的內容或是部份內容，但卻沒辦法聽「清楚」完整的內容、或是有聽錯的情況。而重聽或聽力損失的情況也很類似，因為聽力損失有不同的程度，一般年長者的重聽不會是完全聽不到的情形，因此老人家常會說「我都有聽到啊！是你講話不清楚。」

語音組成：聲母和韻母

那麼，當音量變大、卻反而「聽不清楚」，到底是什麼原因造成的呢？一般來說，聽不清楚的通常是指語音當中的聲母（子音）無法被完整地傳遞與接收。回想一下，小時候在學注音符號時，拼音時寫在上面的就是聲母（子音）、下面的則是韻母（母音）。圖二以「沙」（/ㄕㄚ/）為例，可以看出子音/sh/（聲母/ㄕ/，但只有氣音的部份）的部份音量小，且集中在高頻帶，而母音/a/（韻母/ㄚ/）的部份則是音量大，且相對集中在較低頻的區塊。然而，當我們試著說大聲一點，也就是把音量放大時，無論我們怎麼嘗試，都只能放大母音部份的音量^[3]，子音部份的音量都還是很小。甚至，我們可以試試看只針對子音的部份（如/sh/, /s/, /t/等音）「大叫」，會發現根本沒有辦法做到。

然而，在語音中音量較小的子音才是主要提供清晰度的來源^[3,4]，曾有研究發現，若將語音中子音主要所在的高頻帶（1000 Hz 以上）去除掉之後，語音清晰度只剩不到 40%；反之，若將母音主要所在的低頻帶（500 Hz 以下）去除，語音清晰度仍有 95%^[4]。試試看，若將一句話當中的子音都省略掉，那麼「他今天去上班」就會變成「阿因煙玉ㄤˋ安」，會變得非常非常難以理解。

聽力損失的特性：高頻通常較嚴重

大多數老年性的聽力損失是屬於高頻聽損^[5]，也就是在較高頻率的部份比較聽不清楚。這個類型的聽損者，就常會有前面所提到的感受：「我都有聽到，但我就是聽不清楚、沒有辦法理解內容！」而如果本文一開始提到的晴晴，因為阿嬤聽不清楚而愈說愈大聲時，卻如同前述，語音當中只有阿嬤原本就聽得到的母音部份變大聲了，但應該是要帶來語音清晰度的子音卻沒有辦法同樣變大聲。即使說話者不斷把音量加大，原本是希望能讓對方聽清楚，豈料適得其反，讓子音和母音之間的音量差距更大，更加劇了不清晰的問題，造成了愈大聲反而愈聽不清楚的矛盾現象。

助聽器科技來幫忙：音量壓縮

那麼，要如何才能讓重聽的長輩，或是聽力損失者能夠聽得清楚呢？如果對生活溝通已經造成困擾，應該要尋求專業耳科醫師和聽力師的協助，嘗試配戴設定適當的助聽器。助聽器的功能不只是放大聲音，還具備了「音量壓縮」的科技^[6]，讓小聲的聲音放大較多、大聲音量的聲音放大少一些。若套上前述子音和母音相對音量的概念，那就是能讓較小聲、原本聽不清楚的子音變得清楚，提高語音的清晰度。不過，配戴助聽器會需要一段時間的適應，同時也需要和聽力師討論生活上聆聽的需求，才能找到最適合自己的設定。並不是到藥局隨意買一副助聽器，以為戴上就能解決聆聽的所有困難喔！

和聽損者談話的小撇步：正常音量、稍慢語速、發音清楚

除了配戴助聽器之外，溝通策略^[1,7]的運用也很有幫助^註1。從前面的解釋已經了解到，大吼大叫對聽損者理解語音不但沒有幫助，甚至會有反效果。所以在語音本身上面，可以調整的部份不在音量，而是速度和發音清楚。因此，用一般的音量、語速稍微放慢、發音清楚一點但保持自然，這幾個小撇步可以幫助聽損者聽清楚。同時也可試著換句話說，或是搭配手勢動作來幫助理解。

其他還有一些策略，包括先取得聽損者的注意力，讓他知道您在跟他說話，避免環境噪音或多人同時說話，這些方法可讓聽損者專注在要聽取的語音訊息上，並減少干擾。此外，建議環境的光線要充足，並可稍微靠近聽損者、讓他能看清楚您的臉部，這麼做可讓聽損者獲取臉部表情和口形等線索，幫助解讀語音訊息的內容，即便聽損者不一定有練過讀唇，但口形線索確實會有幫助，您可以留意看看在很吵雜時，若能看到說話者的臉及口形（當對方沒有戴口罩）時，會比較容易聽清楚。

相信若是晴晴運用了上面所提到的這些溝通策略，不但可以快樂地跟阿嬤分享在學校發生的事，享受愉快的祖孫親情時光，也不會被爸爸罵對阿嬤沒禮貌了喔！

註1 ：欲了解更多溝通策略，可參考雅文基金會「聽損溝通小學堂」和「微聽損網站－聽說策略」。

參考資料

1. World Health Organization. (2024/02/02). Deafness and hearing loss. Retrieved from https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/deafness-and-hearing-loss
2. Painter, K. (2013/03/10). How to talk to a hearing impaired person? Don’t shout. USA TODAY. Retrieved from https://www.usatoday.com/story/news/nation/2013/03/10/talking-hearing-impaired/1965127/
3. DPA Microphones. (2021/03/04). How to improve speech intelligibility when amplifying the voice. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/how-to-improve-speech-intelligibility-when-amplifying-the-voice
4. DPA Microphones. (2021/03/03). Facts about speech intelligibility. Retrieved from https://www.dpamicrophones.com/mic-university/facts-about-speech-intelligibility
5. Victory, J. (2024/02/21). Understanding high-frequency hearing loss: This kind of hearing loss affects speech clarity. Retrieved from https://www.healthyhearing.com/report/52448-Understanding-high-frequency-hearing-loss
6. 張逸屏（2022/01/07）。長輩常抱怨助聽器噪音大？——孝子們該認識的「音量壓縮」科技。泛科學。取自https://pansci.asia/archives/339307
7. UCSF Health. (n.d.). Communicating with people with hearing loss. Retrieved from https://www.ucsfhealth.org/education/communicating-with-people-with-hearing-loss

在美國賓州有個 19 歲的非裔青年，近來狂妄自大、幻想戀情、行為怪異，而且憂鬱又想自殺。他一廂情願地認定自己能拯救宇宙，還有某位女同學真心愛他。住院病房的醫師，開立抗精神病藥物 olanzapine，試圖將他拉回現實；以及選擇性血清素再吸收抑制劑 fluoxetine，以化解其心中執念。不過，藥物並非萬能，有些事情還是得仰賴諮商。^[1]

泛自閉症障礙

這名青年罹患情感性思覺失調症（schizoaffective disorder），難免有些極端情緒和不切實際的想法，^{[1, 2]}醫療團隊必要跟他懇談。然而，他非住院原因的泛自閉症障礙（autism spectrum disorder），卻是溝通的挑戰。^[1]自閉者的腦部發育與眾不同，雖然不減損智能，但是會影響其感知，以及與外界互動的方式。^[3]換句話說，別人想講的內容，青年未必不能理解，問題是要怎麼讓他先聽進去。

泛自閉症障礙的症狀繁多，以下是其中幾個例子：

• 缺乏情緒或非言語的交流，比方說：不太有表情，或點頭、搖頭等動作。^[3]
• 說話時，不看對方的眼睛。^[3]
• 偏好規律；當情況改變，就非常焦慮。^[3]
• 對某些感官刺激，像是聲音或疼痛等，有異常強烈的反應。^[3]
• 鍾情於狹隘的興趣，僅談論特定的議題，或者只玩某種玩具。^[3]
• 不擅長處理情緒。^[3]
• 無法維持穩定的人際關係，因而感到孤獨。^[3]

儘管溝通品質不甚理想，該說的話還是得說。治療團隊看青年的「戀愛」，該是郎有情妹無意，便勸他想想對方就好，別致電或登門騷擾。不曉得到底聽進去幾分，青年最後勉強同意。^[1]

不當舉止

出院才一週，青年又被送回來了，這次展露殺人意圖：宣稱家人若阻止他拜訪「女友」，他就神擋殺神，佛擋殺佛。根據其姊妹的說法，青年之前返家後，曾接近該「女友」的住處，因此觸景生情，無法自拔。看來上次住院期間的好言相勸，效果微弱。現在滿腦子性愛的他，對病房裡的女性病友，舉止頗不恰當。醫師將他的抗精神病藥物從 olanzapine，換成 haloperidol，然後又改為 aripiprazole；同時，停止造成副作用的 fluoxetine。多數的精神症狀都改善了，唯獨矯正舉止的方面，仍有待加強。^[1]

畫作意涵

青年常講，有顆小行星將要撞擊地球，所有人都會死，而他務必救世。這個主題，也頻繁地出現在他的畫作之中。他闡述創作理念的時候，總是長篇大論；換作醫師問診，就變得言簡意賅。幾週來，醫療團隊不斷表達對其作品的好奇。有天，青年終於忍不住解釋：他母親的伴侶曾虐待他與姊妹。醫療團隊恍然大悟，原來圖畫的意思是母親的伴侶如同小行星，所做的惡行令大家遭殃。^[1]

「耶！！」雙眼閃爍著幸遇知音的光芒，青年露出一抹難得的微笑，主動跟醫療人員碰拳。^[1]

以畫溝通

總算掌握溝通技巧的醫療團隊，決心拾起畫筆，放手一搏。他們畫了一顆快要被小行星撞擊的地球，外頭包著由人群組成的防護罩。繪製的過程吸引了青年的注意，團隊藉機向他曉以大義：包含他在內的每個人，都擔當保護地球的重責大任。他可以給大家安全感，一起防範攻擊。青年聽完說，懂。^[1]

又過了幾週，他在團體治療的活動中，向眾人表示：「我們要與人為善…這樣地球上的每個人才都能存活。」原來只要方法對了，他不僅能聽懂、記得，還會傳道。^[1]

2021 年於期刊上發表此個案報告的作者群中，大概有《星艦迷航記：銀河飛龍》（Star Trek : The Next Generation）的劇迷。他們將與自閉青年的互動經驗，比喻做劇情裡兩個語言不通的外星種族，找到創意的溝通方式。由於這個重大突破，青年學會了道理，行為舉止也不再使他人困擾。^[1]

參考資料

1. Kim E, Martin K, Karper L, et al. (2021) ‘Darmok and Jalad at the Psych Ward: A Case Demonstration of How to Creatively Communicate with a 19-Year-Old Patient with Autism Spectrum Disorder’. Case Reports in Psychiatry, 6690564.
2. ‘Schizoaffective disorder’. (09 NOV 2019) Mayo Clinic.
3. ‘Autism spectrum disorder (ASD)’. (JUN 2022) Health Direct.

依附理論系列

• （一）依附理論的起源：我們為什麼會依賴別人
• （二）依附傾向：我對你的依附沒有絕對分類
• （三）安全感與安全依附者的內心世界
• （四）交往前，讓我們約會吧！三種依附類型怎麼做？

前一篇文章在討論不同依附類型的人，在約會與曖昧時會展現出怎麼樣的不同風貌。那麼，在約會、曖昧之後呢？當然是被打槍發好人卡然後說掰掰阿，這樣我的文章就不用寫下去了（大誤）。不是啦，我沒有這麼不負責任啦，這一篇文章，要開始帶領讀者來談戀愛了(?)。在戀愛當中，不同的依附類型，會對伴侶有什麼樣不同的看法呢？

本篇文章將會討論到：

1. 不同依附類型對於伴侶的期望與看法
2. 不同依附類型的人，在溝通時會採取哪些溝通方式呢？

對於伴侶的期望與看法

我們都知道，我們對於伴侶的期望會影響彼此的互動關係：如果在一段感情裡面，你期待每天都一帆風順，只有歡笑沒有眼淚跟爭執，那麼你恐怕會不斷地失望；如果你總是怪罪對方對你很糟、總是付出的不夠多，那麼這段感情肯定也不會幸福。究竟，不同依附類型的人，會怎麼看帶一段愛情關係呢？

前面的文章提過，安全型依附的人比較會用正向的眼光來看待這個世界，覺得世界充滿了愛與善良；因此，安全型依附的人比起不安全型依附的人，會用更正向的眼光看待人際互動（positive interpersonal beliefs），例如，他們比較容易對愛情關係帶著正面的期待（optimistic beliefs）[1-2]、對伴侶抱持著較為正面的看法[3-7]。

除此之外，心理學家也發現，透過一些實驗操弄激發出一個人的安全感，也會讓這個人覺得伴侶總是願意在這段關係中付出（perception），而未來也會持續地對自己好（expectation）[8]，換個白話一點的說法就是，當你感覺到充滿安全感的時候，你會傾向以正向的方式解讀伴侶的所作所為，並且用樂觀看待你們未來的互動。

有一個很常見的例子可以說明這件事情：當一段關係不穩定時，即便某一天，男生突然覺得最近好像很少陪女友，都在忙自己的課業，因此決定好好請女朋友吃一頓飯，然後聊聊彼此關係中的問題；可是女友來到餐廳之後，不但沒有覺得很感動，反而懷疑男生是不是在外面偷吃而心生愧疚，才請自己吃飯作為補償。相反的，如果一段關係很美滿，當今天男方約會遲到了，女方也會想說是對方最近忙著趕論文才遲到的，而不會解讀成對方不夠愛自己（註1）。

而相信伴侶是一個具有正向特質的人，可以為感情帶來什麼樣的好處呢？很顯然的，我們相信自己的伴侶有正向的特質，自然而然地會覺得和他們在一起很開心，能夠和他們一起度過許多愉快的時光；畢竟沒有人喜歡和會佔自己便宜，或是整天抱怨批評甚至鄙視自己的人相處吧？過去研究也證實了這樣的看法，當我們越是覺得自己的伴侶有正向特質時，我們越會相信自己的伴侶愛我們、關心我們[8]，並且認為伴侶接納我們自己的特質、把我們視為有價值的人[9]。

在溝通時會採取哪些方式呢？

而想要有一段長久的關係，良好的溝通也是不可或缺的要素，既然安全型的人比較能夠用正向的態度看待自己的伴侶，也比較相信自己的伴侶會關心自己、重視自己，那麼很自然地，他們也比較能夠和伴侶有正向溝通[10]。這並不是說不安全型的人就把他們的伴侶當作壞人，如果真的是這樣的話，那麼他們也太M了吧；只是不安全型的人，只有當自己獲得伴侶的贊同、對自己的事情感興趣[11]，或是覺得自己比伴侶更優秀的時候，他們才會給予伴侶正面的評價[12]，而安全型的人，無論在什麼時候，都比較願意讚美他們的伴侶，不會因為眼前的事情而有太大的改變[11, 13]。

不知道你是否有過這樣的經驗：你的伴侶在你對他好的時候，總是把你寵得像公主／王子一樣；但是你一旦沒能滿足他的需求時，他就會對你大發雷霆，不斷批評你的不是，好像你之前為他做過的一切，如同泡沫一般消失殆盡了。如果是這樣的話，那麼，你可能就是遇上了一個不安全型依附的伴侶。

至於為什麼會這個樣子呢？那是因為，不安全型依附的人，不論是有意識地或是無意識地，總是在關係當中充滿了矛盾，一下子又想接近自己的伴侶，但一下子又害怕自己得不到伴侶的愛，因此又想要逃避[14]；這些對於自己有負面看法，覺得自己不值得被愛的人，內心雖然渴求著被愛（basic hunger for love），但是卻不斷地擔心著自己不值得被愛、不斷地重複想著過去那些被拋棄、被討厭的經驗（rumination about unlovability），使得他們在關係中充滿了矛盾[15]。

也因為安全型的人比較能夠正向且穩定地看待他們的伴侶，他們自然也比較能夠感受這段關係是穩定而美好的，而不安全依附者則恰恰相反[16-18]；除此之外，越是安全型依附的人，就越能經營出高滿意度、高品質、低衝突暴力的愛情關係[16,17,19~25]。簡單來說，就是安全型依附的人比不安全型依附的人，更能夠享有一段美好的關係啦。

那麼，不安全依附的人，到底該怎麼辦呢？雖然在後面的文章裡，我會花一整篇的文章來寫不安全依附的人可以做的事情；但是，既然給了這麼多安全依附的好處，總不能就叫不安全依附的人砍掉重練吧QAQ。

或許，不安全依附的人，可以嘗試去模仿安全依附者的行為，因為有許多的心理學研究都告訴我們，我們的行為會影響到我們的感受，因此，我們可以試著模仿安全依附者會有的特質，來讓自己變得更安心。例如，我們可以試著模仿安全型的人看待自己伴侶的方式。

上面提到了，不安全依附者只有在伴侶對自己好的時候，才會感恩自己的伴侶；但是，安全型的人卻能夠把伴侶的特質看得很正面、總是相信自己的伴侶是愛自己的。如果我們能夠換個角度想，每個人都有自己的情緒，我們的伴侶也是如此，他會生氣、會難過、會憂鬱，也都是人之常情，並不是他對待你的方式和你所想像中不同的時候，他就是一個糟糕的人。

他，並不等同於他的那些負面情緒，不論是對你體貼時的他，或是對你冷淡時的他，都還是同一個人；他今天對你冷淡、沒能注意到你的需求，可能就只是他今天工作很累，沒什麼心情照顧你而已，並不代表你是一個不值得被愛的人，也不必因此去批評自己的伴侶，或許採取較為溫和、委婉的方式告訴對方你的感受，會比起對著他罵，更能讓他感受到你的感覺、了解到你的需求。

試著多回想他曾經為你付出的一切，感謝他在茫茫人海中遇見了你，將會讓你的心情變得好過些，也能夠用較為正面的角度來看待你們的關係，讓你們的關係變得更為順遂（註2）。

註解

1. 這就是伴侶治療大師 John Gottman 所稱的積極詮釋與消極詮釋（Negative Sentiment Override, NSO），可以參考我所寫的〈關係中的爭執與修復〉一文，裡面有詳細介紹。
2. 關於情緒調適的策略，實在很難用這麼簡短的文字說明，我推薦一本我最近在閱讀的好書：〈其實你沒有學會愛自己〉，有助於你修復自身過去的傷痕，從而能在感情裡面獲得更多地安全感。

延伸閱讀

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