问题： 疯狂的追踪一个人 并且加以评论 会造成隧道效应吗 要怎麽防止演算法对人造成的痛苦 Ai: 会，而且常常是典型的「隧道效应（tunnel effect）」。 当一个人被演算法、社群、媒体或群体「持续追踪＋反覆评论」时，人们的注意力会逐渐 收缩，只剩下某一个人格标签、某一件事件、某一种情绪。 最後大家看到的不是完整的人，而是一条被演算法放大的「窄通道」。 这种情况在： * 网路公审 * 粉丝／黑粉文化 * 八卦媒体 * 短影音推荐 * 政治极化 * AI推荐系统 里都很常见。 为什麽会形成「隧道效应」 演算法的目标通常不是「理解人」，而是： * 延长停留时间 * 提高互动 * 增加情绪反应 * 提高转发率 而最容易让人停不下来的内容，往往是： * 争议 * 羞辱 * 愤怒 * 猎奇 * 人格化攻击 於是系统会一直喂你同一个人、同一个事件。 久了之後，大脑会开始： 1. 只接收单一叙事 2. 认为那就是全部真相 3. 失去上下文 4. 把人扁平化 5. 情绪越来越极端 这就是心理上的「认知隧道」。 对被追踪的人会造成什麽痛苦 被大量凝视的人，很容易出现： * 自我异化（开始不知道真正的自己是什麽） * 长期焦虑 * 过度警戒 * 被害感 * 社交退缩 * 忧郁 * 羞耻感 * 身分崩塌 尤其当评论是「持续性的」而不是单次事件时，人会有一种： 「世界永远盯着我」 的感觉。 这跟真正被监视的心理压力非常接近。 更危险的是：演算法会「奖励痛苦」 很多平台其实会无意中放大： * 群众围观 * 嘲讽 * 情绪化评论 * 仇恨连锁 因为这些内容互动率高。 於是形成： 痛苦 → 流量 → 更多推荐 → 更多痛苦 的循环。 怎麽防止演算法对人造成痛苦 1. 不把「高互动」当成唯一价值 平台如果只看： * 点击率 * 留言数 * 停留时间 那就一定会偏向极端内容。 需要加入： * 是否造成集体攻击 * 是否反覆针对同一人 * 是否诱发仇恨 * 是否造成心理伤害 这类「人性指标」。 2. 限制对单一人的过度推荐 例如： * 不连续推同一个人的负面内容 * 侦测群体猎巫 * 降低跟风评论扩散 * 限制搜寻暴冲 这有点像替演算法加入「煞车系统」。 3. 增加上下文，而不是碎片化 短影音和截图很容易让人变成符号。 平台如果能强化： * 完整脉络 * 原始发言 * 时间线 * 多方观点 就比较不容易形成「单一叙事隧道」。 4. 使用者自己也要防止认知收窄 如果你发现自己： * 一直看同一个人 * 一直被同样情绪吸住 * 越看越愤怒 * 越看越像在追杀 其实就已经进入演算法隧道了。 可以主动： * 停止推荐 * 清空观看纪录 * 降低社群使用 * 刻意看不同内容 * 延迟情绪反应 这不是逃避，而是在保护自己的认知自由。 很多人忽略的一点 演算法最可怕的地方，不只是「它在控制人」。 而是： 它会让群体以为自己是自发的。 大家觉得： * 「我是自己想看的」 * 「大家都在讨论」 * 「这一定很重要」 但其实注意力早就被排序过了。 哲学上有一句话很接近这件事： 「当所有人都盯着同一个人时， 那个人就不再被当作人， 而是变成公共情绪的容器。」 这也是为什麽，健康的系统需要的不只是「言论自由」，还需要： * 适度遗忘 * 注意力分散 * 不被无限放大的权利 * 被当成完整人的空间 因为人不是演算法可以永久凝视的物件。 问题： 那学校在给一个孩子学习评分的时候 应该怎麽设定 才不会让父母孩子产生隧道效应 并且维持公平性 Ai: 这其实是一个非常深的教育问题。 因为「评分」本身不只是测量工具，它还会塑造： * 孩子怎麽看自己 * 父母怎麽看孩子 * 同学彼此怎麽比较 * 社会如何定义价值 如果评分设计不好，就很容易形成教育版的「隧道效应」： 一个孩子被缩减成一个分数、一个排名、一种能力。 久了之後： * 父母只盯成绩 * 孩子只敢追求可量化表现 * 学习变成避免失败 * 人格与价值感被单一路径绑架 而公平性也会被误解成： 「大家用同一把尺量。」 但真正的公平，很多时候不是单一尺度，而是： 不让任何一种能力垄断人的价值。 怎样的评分制度比较不容易产生隧道效应 1. 不要只有单一总分 这是最重要的。 因为单一总分会让： * 家长 * 孩子 * 学校 * 社会 全部把注意力收缩到「数字高低」。 例如： 95 vs 88 很快就会被理解成： 「谁比较有价值。」 但其实： * 可能一个创造力强 * 一个合作能力强 * 一个抗压高 * 一个思辨深 单一分数会把这些全部压扁。 比较好的方式是「多维度评估」。 例如分开呈现： * 理解能力 * 表达能力 * 合作能力 * 创造力 * 稳定度 * 问题解决 * 自主学习 * 长期进步 这样父母比较不容易只剩： 「你考几分？」 2. 强调「成长曲线」而不是静态排名 排名最容易产生隧道效应。 因为它会让孩子认为： * 我就是前段／後段 * 身分固定了 * 我只能这样 久了之後会形成： * 菁英焦虑 * 习得无助 * 身分羞耻 更健康的是看： * 这学期比上学期进步多少 * 遇到困难时怎麽调整 * 学习策略有没有成熟 也就是： 评估「变化能力」， 而不是只评估「目前位置」。 3. 减少公开比较 很多教育伤害其实不是来自学习， 而是来自「被展示」。 例如： * 公开排名 * 榜单 * 当众比较 * 「你看某某都会」 这会让孩子的大脑进入： 「我不是在学习， 我是在避免羞辱。」 一旦进入这种模式， 学习会变得极度狭窄。 4. 允许不同型态的优秀 公平不代表所有人都走同一条路。 如果制度只奖励： * 考试快 * 记忆强 * 标准答案 那很多孩子会被系统性低估。 例如： * 慢熟型 * 深度思考型 * 创作型 * 动手型 * 社交型 * 非典型认知者 都可能被误判成「差」。 真正健康的制度会让孩子知道： 人可以用不同方式发光。 5. 评语比数字重要 单纯数字很容易让人陷入： * 自我否定 * 比较 * 标签化 但好的文字回馈会保留人的立体性。 例如： 「在讨论中能提出独特观点，但需要增加整理能力」 这比： 72分 更像是在理解一个人。 那公平性怎麽维持？ 这是最难的地方。 因为： * 太主观 → 容易偏心 * 太量化 → 容易扁平化 所以真正好的制度通常是： 「标准化 + 多元化」混合 例如： 可以标准化的： * 基础阅读 * 数学核心能力 * 基本知识 因为这些需要一定客观性。 不完全标准化的： * 创造力 * 合作 * 研究能力 * 表达 * 专题 则使用： * rubric（分项指标） * 多位老师交叉评估 * 长期观察 * 作品集 避免单一老师决定全部。 最核心的一件事 教育最怕的是： 孩子开始相信： 「我的分数就是我的人格。」 这就是最深的隧道效应。 因为一旦如此： * 失败会变成存在否定 * 比较会变成生存竞争 * 学习会失去好奇心 真正健康的教育制度， 应该让孩子感受到： 评分只是地图， 不是人的全部。 地图可以修正、更新、扩张。 但人永远比分数大。 === 好像生物真的会这样 也不知道说 这种比喻 正不正确 就是说呢 我的猫超喜欢我的 很想跟我玩耍 然後就没事盯着我看 看久了瞳孔开始放大 变成狩猎模式 然後就被猫猫家暴了 一下偷看 一下又狠咬 唉 ：（ 所以说 人为什麽会有独立空间需求 因为就怕情绪没消化好会攻击别人 监视别人看久了也会不好 因该吧… 过犹不及吧… --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 123.194.155.3 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Diary/M.1779286739.A.D59.html