《#讓部屬甘心跟著你》部落格文末抽書 2本
在你的心裡面,什麼是一個好的領導者必備的最重要元素?能力很強?交際很在行?管理很嚴謹?或許,這些都是必備的元素,但恐怕不是最重要的。領導者需要具備「願景」,擁有願景的領導者才能帶領團隊前往正確的方向,缺乏願景的領導者時常在忙碌和壓力下讓團隊迷路。
部落格圖文 https://readingoutpost.com/vision-leader/
Podcast 用聽的 https://readingoutpost.soci.vip/
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【為什麼我想讀這本書?】
《讓部屬甘心跟著你》的作者是麥可.海亞特(Michael Hyatt),他創辦的公司幫助許多個人和企業家提高生產力、強化對目標的執行力。我讀過他的前一本談專注力的書《自由聚焦》(Free to Focus、尚無中譯版),文字風格很平易近人,很喜歡他引用故事和案例的書寫方式。
他在出版社有多年的經驗,創業、經營企業至今近有40年的經驗,也是許多業界人士推薦的優秀領導者之一。多年來他觀察自己指導過的大小團隊主管、公司高層主管,他發現心中擁有「願景」是成功領導者的必備元素,少了願景,影響力會隨著人群散去而慢慢消失。
之前我曾經讀過賽門‧西奈克(Simon Sinek)的《先問,為什麼?》,很喜歡黃金圈理論正中央的「為何而戰」,但是要如何應用到自己和團隊身上,似乎還缺少了一些執行的步驟和方式。海亞特則是用「願景」這個關鍵字來詮釋一個團隊為何而戰,具有業界實戰經驗的他,把這個抽象的概念整理成具體的操作步驟,因此我想透過這本書來學習實戰方面的用法。
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【打造願景的七個步驟】
在這本書裡,作者把打造願景的流程稱之為「願景劇本」,任何團隊的領導者都可以利用以下七個步驟,打造出屬於自己團隊(或公司)的願景,帶動團隊的士氣和激勵他們前往未知的境地。
1. 預見你的願景。領導者必須創造出過去不存在的事物,具體描繪出可能發生,但尚未出現的事物。想像三到五年之後,你想把團隊帶到什麼地方,針對四個項目進行描繪:團隊、產品、業務與行銷、影響力。然後,把願景當作自己的責任,並且堅毅地帶動願景成真。
2. 願景是否清晰?清晰的願景可以讓人們連結在一起,因為願景清晰,團隊便能懷抱信心。使用這五個步驟可以做到這點。首先,承認自己看不清楚。第二,找出自己的盲點。第三,徵求參考意見。第四,消化回饋意見。第五,開始行動。
3. 願景是否激勵人心?如果願景不夠動人,他人也不會認同你的願景。願景無法激勵人心,最終必將失去人心。提出的願景要有風險、但不魯莽,要著重「未來是什麼模樣」,而非「如何到達未來」。
4. 願景是否務實?要跟團隊針對願景做逆向拆解,從年度計畫、季度目標、每週目標、到日常任務。領導者的目標是讓願景能經常被討論,而且確保它無處不在,讓每個人每天都能落實並且強化願景。
5. 推銷你的願景。如果你不能讓利害關係人認同和支持你的願景,那麼就沒有進步。因此要向不同的對象推銷願景,包含:你的直屬團隊、你的主管、公司內的其他單位、公司外部。推銷的過程中必須理解對方需求、預期會遭遇反對、虛心聽取回饋。
6. 克服困難和阻力。願景讓日常挑戰與挫折有了意義,讓你走過真實生活中的一路顛簸與跌撞。如果願景夠動人,大家就會拿出最好的想法並付出最大的心力去實現,哪怕有什麼障礙或反對意見。
7. 必要時大轉彎。當時局大幅度變化、公司踏入不同的生命週期時(新創、轉化、成熟、僵化),可能會需要讓遠景大轉彎。這邊指得是領導人提出了嶄新而且激勵人心的新方向,書中舉了許多大轉彎之後反而加速成功的例子。大轉彎應該是一種持續的心態,而不是做了一次就放著不管。
另一本我很喜歡的領導力書籍《破框能力》的作者艾米妮亞.伊貝拉(Herminia Ibarra)曾經說過:「領導者之所以與眾不同,是因為他們有能力看到未來的可能性,並與他人分享心中願景。」這一句話和願景劇本的步驟都帶給我一個深刻的啟示:如果你有願景,不要只放在心裡想,要記得說出來,而且要讓人聽得懂。溝通、推銷、克服困難,是執行面上更加重要的環節。
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【領導者 vs. 管理者】
領導者和管理者有什麼差別?作者舉兩位美國總統為例,甘迺迪和老布希。
甘迺迪在任期間適逢美蘇冷戰高峰期,蘇聯在太空競賽取得優勢重挫美國士氣。他在德克薩斯州休斯頓萊斯大學發表了一場經典的「登月演講」闡述他的願景,美國要把人送上月球,然後平安返回地球。他強調美國人享有選擇自己命運的自由,而不是讓別人左右自己的命運。
演講最後的這段談話讓我難以忘懷:「我們選擇登月……我們選擇在這個十年登上月球,並完成其他的事,不是因為它們很簡單,而是因為它們很困難,也是因為這個目標可以統籌和測試我們最為頂尖的技術和力量,也是因為這個挑戰是我們樂於接受的,是我們不願推遲的,是我們志在必得的,其他的挑戰也是如此。」
甘迺迪總統是一位充滿願景的領導者。不到十年的時間,美國傾全國之力送阿姆斯壯踏上了月球,還順利返回了家鄉。
另一位總統是老布希先生,他專注於國政的執行和管理,卻時常被媒體和政界評論為「沒有願景可言的人」,但是他本人不以為意地冷淡回應道:「就願景那回事嘛。」面臨經濟衰退和全球態勢變化的美國,在老布希的領導下沒有走出打動人心的路線,尋求連任的老布希也無法提出打造繁榮經濟和引領全球的願景。
老布希總統是一個缺乏願景的管理者。最後得不到人民的選票,連任失敗,成為了許多評論家眼中沒有政治識別度的政治人物。
領導者和管理者是兩種不同類型的帶領風格。領導者創造願景,管理者執行願景。領導者鼓舞並激勵他人,管理者負責維護與行政。領導者承擔風險,管理者控制風險。領導者聚焦未來,管理者著重短期目標。
不過我覺得作者在書中太強調領導者願景的觀念,反而對於管理者角色帶有許多貶抑的意見。我認為,身為一個小型團隊的主管,要同時學習這兩種風格,對於兩者應用時機要區分清楚,而且都要會使用。擁有願景可以激勵團隊,但是缺乏管理可能會先被掃地出門。
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【願景跟策略的關係】
作者認為領導人要先有清晰具體的願景,把目的地設定好之後,規劃路線才有意義,有了路線才有後續的進展。因此,他強調道:「願景的重點是你要往哪裡去,策略則是你計畫走哪一條路。」書中舉了一個讓我印象深刻的例子,用攀岩來說明願景和策略之間的關係。
2008年,徒手攀岩高手湯米.考德威(Tommy Caldwell)曾攀爬優勝美地的酋長岩多達60多次,他望著最陡峭和荒涼的「黎明之壁」(Dawn Wall)讚嘆道:「此地完全不可能被征服,這一點令我萬分著迷。」他開始描繪這幅願景,然後著手準備。
準備期間,他從頂端垂降設法找出一條可以單爬的路線,並且設計每個攀爬的動作和駐足點。攀頂的夢想就是「願景」,往回操作找出路線的部分就是「策略」,再來就是把這些目標細分為有意義的下一步。時間快轉到2015年,他跟夥伴凱文.喬根森(Kevin Jorgeson)花了19天爬完這段被人視為不可能的路線。
在寫這段文字的時候,我回想另一部紀錄片〈赤手登峰〉,不要命的攀岩高手艾列克斯.霍諾德(Alex Honnold)在2017年,不靠任何器具輔助(連繩子都沒繫)花了四小時爬上酋長岩的「搭便車」(Freerider)路線。仔細一看,一路上協助他拍攝紀錄片的,正是湯米.考德威。
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【後記:願景的重要性】
《讓部屬甘心跟著你》是一本很好讀、好懂的書,書中有很多值得記憶的真實故事,尤其是最後一個步驟「願景大轉彎」提到了許多知名企業的轉型案例(Airbnb、Instagram、YouTube、JVC、微軟、樂高、漫威),有很多小故事是我之前未曾聽過的,因此感到特別有趣。
閱讀這本書的過程中,也讓我回想起職場上兩種不同主管的帶領方式。一種是說:「這件事你做就對了,這就是公司的要求。」另一種是說:「做好這件事,在一年後工廠穩定運作時,所有人都能更有效率、更愉快地工作。到時候的挑戰可能會更加艱難,但我們會更有餘裕。」
第一種讓人感到機械式的命令感,第二種卻讓人對未來的工作環境充滿光明的願景。如果你可以選擇自己下達指令的方式,你會選擇哪一種?如果你是接受指令的團隊成員,哪一種會讓你發自內心跟隨?願景不只影響了最終的「結果」,它在事情的「一開始」或許就是最重要的一件事。
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把AI導入邊緣裝置就對了!
作者 : Duncan Stewart、Jeff Loucks,Deloitte科技/媒體/電信中心
2020-06-04
邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置...
德勤(Deloitte)預測,2020年,邊緣AI晶片出貨量將超過7.5億顆,銷售金額將達到26億美元,而且邊緣AI晶片的成長速度將遠高於整體晶片市場,估計到到2024年邊緣AI晶片出貨量可能超過15億顆,代表其複合年成長率(CAGR)至少達20%,是整體半導體產業(長期CAGR預測為9%)的兩倍多。
這些邊緣AI晶片可能會嵌入越來越多的消費性裝置,例如高階智慧型手機、平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置等。它們還將在多個企業市場中得到應用,例如機器人、攝影機、感測器和其他物聯網裝置。消費性應用邊緣AI晶片市場將遠大於企業應用市場,但成長速度可能會較慢,預計2020年至2024年之間,其CAGR為18%;企業應用邊緣AI晶片市場的成長速度更快,同期CAGR預計為50%。
儘管如此,無論從出貨量還是銷售金額來看,今年消費性裝置應用都將佔據整體邊緣AI晶片市場的90%以上。這些邊緣AI晶片中的絕大部分將應用於高階智慧型手機,佔據目前所有使用中的消費性邊緣AI晶片70%以上。實際上不僅是2020年,在未來幾年,AI晶片的成長將主要由智慧型手機推動。我們相信在今年預期出售的15.6億支智慧型手機中,超過三分之一都可能內含邊緣AI晶片。
由於對處理器的要求非常高,AI運算向來幾乎都在資料中心、企業核心設備或電信邊緣處理器上遠端執行,而不是在終端裝置本地執行;現在,邊緣AI晶片正在改變這一切。它們的實體尺寸更小、相對便宜、功耗更小、產生的熱量也更少,因而可以整合到手持裝置以及非消費性裝置(如機器人)中。
邊緣AI晶片可讓終端裝置能夠在本地執行密集型AI計算,減少甚至消除了將大量資料發送到遠端位置的需求,因此在可用性、速度、資料安全性和隱私性方面益處良多。從隱私和安全性方面來看,在邊緣裝置處理資料顯然更安全;個人資訊不離開手機就不會被攔截或濫用。而當邊緣AI晶片安裝在手機上時,即使未連結網路,它也可以完成所有處理。
當然,並非所有AI運算都必須在本地進行。針對某些應用,例如當裝置上的邊緣AI晶片無法處理太多資料時,將資料發送至遠端AI陣列來處理是適當的、甚至是首選方案。實際上,在大多數情況下,AI將以混合模式完成:一部分在裝置端實現,一部分在雲端實現。具體情況下應該選擇什麼樣的混合方式,要看需要完成的AI處理類型。
智慧型手機邊緣AI經濟學
並非只有智慧型手機使用邊緣AI晶片;其他裝置諸如平板電腦、可穿戴裝置、智慧揚聲器等也會採用AI晶片。短期內,其他裝置對邊緣AI晶片銷售的影響力可能會比智慧型手機小得多,原因若非這類市場沒有什麼成長(如平板電腦),就是這類市場規模太小、無法產生實質性的影響;例如,2020年智慧揚聲器和可穿戴裝置市場總銷售量預計僅1.25億部。不過許多可穿戴裝置和智慧揚聲器都依賴邊緣AI晶片,因此其普及率已經很高。
目前,只有價格最昂貴的智慧型手機(處於價格區間頂部)才可能內置邊緣AI晶片。但是,帶有AI晶片的智慧型手機並不一定要價格昂貴到讓消費者望而卻步。
我們可以對智慧型手機的邊緣AI晶片比例進行合理的估算。目前三星(Samsung)、蘋果(Apple)和華為(Huawei)的手機處理器圖片均顯示出裸片及所有功能特性,因此可以識別出晶片的哪些部分用於哪些功能。例如,三星Exynos 9820晶片的照片顯示,其晶片總面積的大約5%專用於AI處理器,整個應用處理器SoC的成本估計為70.50美元,僅次於顯示器,是手機中第二昂貴的元件,約佔據裝置總物料成本的17%。假設AI部分的成本與裸片上的其他部分一樣,即與所佔裸片面積成正比,那麼Exynos的邊緣AI神經處理單元(NPU)大約佔裸片總成本的5%,相當於每個NPU約3.50美元。
相同的,在蘋果的A12仿生晶片上,專用於機器學習的部分約佔裸片總面積的7%。如果整顆處理器的成本為72美元,邊緣AI部分的成本大約5.10美元。華為麒麟970晶片的成本估計為52.50美元,其中2.1%用於NPU,則這部分成本應為1.10美元(當然,裸片面積並不是衡量晶片總成本中有多少比例屬於AI的唯一方法。據華為表示,麒麟970的NPU包含1.5億個電晶體,佔整體晶片55億個電晶體總數的2.7%;按這樣計算,NPU的成本較高,約1.42美元)。
儘管這裡所提到的成本差別很大,但可以合理假設,NPU的平均成本約為每晶片3.50美元。雖然每顆晶片的價格不高,但考量達到5億支的智慧型手機出貨量(還不包括平板電腦、智慧揚聲器和可穿戴裝置),這仍然是一個很大的市場。
製造商的平均成本為3.50美元,最低可能僅1美元,因此在智慧型手機晶片中添加專用的邊緣AI NPU是很自然的事。按照正常的利潤加價幅度,製造成本增加1美元,對終端消費者而言也僅增加2美元。這意味著即使是價格低於250美元的智慧型手機,也可以享受NPU及其帶來的好處,如更好的攝影機、離線語音助理等,而價格漲幅不到1%。
AI晶片來源:自家生產還是找外部供應商?
生產智慧型手機和其他裝置的廠商取得邊緣AI晶片的方式各不相同,這主要取決於手機機型、甚至是區域市場等因素。有些公司向高通(Qualcomm)和聯發科(MediaTek)等第三方供應商採購應用處理器/數據機晶片,這兩家公司在2018年合計佔據了智慧型手機SoC市場約60%的比例。高通和聯發科提供了一系列不同價位的SoC;儘管並非都包含邊緣AI晶片,高階型號通常都會有,例如高通的Snapdragon 845和855,以及聯發科的Helio P60。
在另一方面,蘋果則完全不使用外部供應商的應用處理器晶片,而是設計並使用自己的處理器SoC,如A11、A12和A13 仿生晶片,所有這些晶片都支援邊緣AI。其他手機製造商如三星和華為則採用混合策略,也就是會從市場上的晶片供應商採購一部分SoC,其餘則使用自家研發的晶片,例如三星的Exynos 9820和華為的麒麟970/980。
兵家必爭的企業與工業應用領域邊緣AI市場
如果在智慧型手機和其他裝置中採用邊緣AI處理器好處多多,那為何不將之導入企業應用呢?事實上邊緣AI處理器已經有一些企業應用案例了,例如某些自主無人機;配備了智慧型手機應用處理器SoC的無人機,能完全在裝置端執行即時導航和避障,無需連結網路。
但是,針對智慧型手機或平板電腦最佳化的晶片並非許多企業或工業應用的正確選擇。如前面所述,智慧型手機SoC的邊緣AI部分僅佔總面積的5%,在總成本中佔據約3.50美元,功耗比整個SoC少大約95%。所以若開發出只有邊緣AI功能(加上其他一些必要功能,例如記憶體)的晶片,它的成本會更低、功耗更少且體積更小,豈不更好?
事實上,已經有這樣的晶片了。據說,有多達50家不同的公司正在開發各種各樣的AI加速晶片。在2019年就已經有獨立的邊緣AI晶片鎖定開發工程師,單價約80美元。而如果達到成千上百萬顆的量產,裝置製造商的採購成本會大幅降低,有些甚至可低至1美元(或是更少),而有些則需要幾十美元。現在,我們以智慧型手機邊緣AI晶片作為參考標準,假設邊緣AI晶片的平均成本約為3.50美元。
除了相對便宜之外,獨立的邊緣AI處理器還具有體積小的優勢,功耗也相對較低,僅為1W到10W之間。相比之下,一個由16顆GPU和兩顆CPU組成的資料中心叢集,雖然性能非常強大,成本將高達40萬美元,而且重量達到350磅、耗電達到10萬W。
利用這類已經問世的晶片,邊緣 AI可以為企業帶來更多新的可能性,尤其是在物聯網應用方面。透過使用邊緣AI晶片,企業可以大幅提升在連網裝置端進行資料分析的能力──不僅是收集資料──並將分析結果轉化為行動,從而避免了將大量資料傳送到雲端帶來的成本、複雜性和安全性挑戰。AI晶片可以幫助解決的問題包括:
資料安全和隱私
無論企業如何謹慎小心地保護資料,只要是收集、儲存並將資料傳送到雲端,都會不可避免地使企業面臨網路安全和隱私威脅;隨著時間推移,因應此一風險變得至關重要。世界各國紛紛訂定個資保護相關法規,消費者也逐漸意識到企業正在收集他們的各種資料,而有80%的消費者表示,他們認為企業沒有盡力保護消費者隱私。諸如智慧揚聲器之類的裝置開始在醫院等場合廣泛使用,這些場合對患者隱私的管理十分嚴格。
邊緣AI晶片可在本地處理大量資料,降低個人或企業資料被攔截或濫用的可能性。例如,具有機器學習處理能力的保全攝影機可以透過分析視訊來確定其中哪些部分相關,並只將這部分視訊傳送至雲端,從而降低隱私權洩露的風險。機器學習晶片還可以識別更廣泛的語音指令,從而減少需要在雲端進行分析的音訊。準確的語音辨識功能則有助於智慧揚聲器更精準識別「喚醒詞」,以避免聽到不相關的對話。
連網困難
裝置必須連網才能在雲端處理資料,但是在某些情況下,裝置連網是不切實際的。無人機就是一個例子,其運作位置可能使得維持其連網很困難,而且連網功能本身以及將資料上傳到雲端都會縮短電池壽命。在澳洲新南威爾斯(New South Wales, Australia)以配備嵌入式機器學習功能的無人機巡邏海灘,確保泳客安全;這些無人機不必連結網路就可以識別出被海浪捲走的泳客,或者警告泳客有鯊魚和鱷魚襲擊危險。
(太)大數據
物聯網裝置會生成大量數據。舉例來說,一架Airbus A-350噴射機配備6,000多個感測器,每日飛行航程會產生的數據量達到2.5 TB。在全球範圍內,保全攝影機每天生成的數據約2,500PB。將所有這些數據資料發送到雲端儲存和分析的成本高昂且複雜,將機器學習處理器放置於感測器或攝影機等終端裝置就可以解決這個難題。例如,可以在攝影機中配備視覺處理單元(VPU),也就是一種專用於分析或預處理數位影像的低功耗處理器SoC。借助嵌入式邊緣AI晶片,裝置可以即時分析資料,只有當相關資料需要傳送到雲端進一步分析時才會需要進行傳輸,這可大幅降低儲存和頻寬成本。
功耗限制
低功耗的機器學習晶片甚至可以讓AI運算在透過小型電池供電的裝置上執行,不會消耗過多電力。例如,Arm晶片可以嵌入呼吸器來分析資料,包括吸入肺活量和進入肺部的藥物流量。在呼吸器上完成的AI分析結果將傳送至智慧型手機應用程式,協助醫事專業人員為哮喘患者提供個人化醫療照護。
除了現在已有的低功耗邊緣AI NPU外,很多公司還致力於開發「微型機器學習」方案,也就是在微控制器單元之類的元件上實現深度學習。例如Google正在開發能讓微控制器分析資料的專用版本TensorFlow Lite,將需要發送到晶片外的資料壓縮為只有幾個位元組大小。
低延遲需求
無論是透過有線網路還是無線網路,在遠端資料中心執行AI運算都意味著往返延遲的存在,最佳情況下為1到2 毫秒(ms),最差情況則達到幾十甚至幾百毫秒。使用邊緣AI晶片在裝置端執行AI,可以將延遲降低到奈秒(nanoseconds)等級──這對於需要收集、處理資料並即刻採取行動的應用場景至關重要。
例如自動駕駛車輛必須透過電腦視覺系統收集並處理大量資料以識別物體,同時收集和處理來自感測器的資料以控制車輛各種功能;然後它們必須立即根據這些資料做出決策,像是何時轉彎、煞車或加速,以實現安全行車。為此,自動駕駛車輛必須自己處理在車輛中收集的大量數據。低延遲對機器人應用也很重要;隨著機器人逐漸出現在工廠環境並開始與人類協同工作,低延遲將變得越來越重要。
邊緣AI在大量數據應用至關重要
邊緣AI晶片的普及可能會為消費者和企業帶來重大變化。對消費者而言,邊緣AI晶片可以實現多種功能,從解鎖手機到與語音助理對話,甚至在極端困難的條件下拍攝出令人驚歎的照片,而這些應用都不需要連結網際網路。
但從長遠來看,邊緣AI晶片對企業應用的影響可能更大,它們將把企業的物聯網應用提升到一個全新的境界。由AI晶片驅動的智慧裝置將有助於擴展現有市場,衝擊現有企業,同時改變製造、建築、物流、農業和能源等產業的利潤分配。
收集、詮釋並立即根據大量數據資料採取行動的能力,對於那些仰賴大數據的應用至關重要;未來學家們預測,這類應用將被廣泛佈署,包括視訊監控、虛擬實境、自動駕駛無人機和車輛等等,而邊緣AI晶片就是讓各種裝置取得更高智慧的主角。
附圖:圖1:AI運算技術能佈署在不同位置。
(圖片來源:Deloitte Insights)
圖2:邊緣AI晶片市場規模預測。
(圖片來源: Deloitte Insights)
圖3:三星Exynos 9820的裸晶照片顯示,其中約有5%的面積為AI處理器。
(圖片來源:ChipRebel;注釋:AnandTech)
圖4:蘋果的A12仿生晶片約有7%的面積屬於機器學習的部分。
(圖片來源:TechInsights / AnandTech)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20200604putting-ai-into-the-edge-is-a-no-brainer-heres-why/?fbclid=IwAR3hRYuquNfTq5VzcEWYfqyJotBLBSp4PzLNyMackrs6V43r9NEMhRZ3Ap8
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【推理小說中,最popular的職業】精神科/心理醫師
人們常說職業不分貴賤,不過其實啪不popular還是有一點點差別,那麼,在推理小說當中,最popular的職業是?答案是精神科醫師!
但這當然不純粹是因為推理小說中最熱門取景的打卡地點是精神病院,而是因為精神科醫師的醫師頭銜,本來就是一種權威的象徵。
權威這東喜,就好比魁地奇比賽中的金探子,是閃閃發光又非抓到不可的,就拿對人正闇黑系很會吉莉安.弗琳(Gillian Flynn)《利器》(Sharp Objects)的主角境遇來說,就正是如此。
其實這本小說是以代理型孟喬森症候群(Factitious disorder imposed on another)的病徵入題-我想大家都有聽說過照料重症病童的勵志故事,最後被踢爆一切攏是假,沒病而是裝病的新聞吧?
追根究底這都是因為照顧者想經由被照顧者的各項「病症」與「醫療」往返,來彌補自己童年的不幸,滿足內心對父母的渴望期許。
因為醫師既是權威的象徵,也代表照顧者的溫暖,這就是心理學最常解釋到的:人生未解的遺憾,遲早都會變成未爆彈的惡性循環。
早期推理,至少就花痴爛漫一女繞二男甚至以上的心理驚悚類尚未盛行前,精神科/心理醫師的角色作用比較單純,就是存在於精神病院,責負精神病患或有些互動而已。
相關劇情多與與世隔絕島嶼、實驗目的或器官買賣的瘋狂科學家形象互為表裡,這樣的神秘與瘋狂,直到S. J. 華森(S.J. Watson)《別相信任何人》(Before I Go to Sleep),短期記憶儲存失能結合粉紅泡泡精神妄想,激起了驚濤駭浪。
先不說費德莉克.德格特早幾年出版的《被偷走的十二年》,同以失憶女在陌生房、陌生男(都自稱是對方丈夫/情人)臂彎中醒來。
之後就在斷斷續續的掙扎裡,企圖以書面的記載與他人話語來拼貼人生全貌,但那時小說中的女主,花痴爛漫指數還沒那麼誇張。
但從S. J. 華森《別相信任何人》以降,如薇比克.羅倫茲《全都藏好了》、卡莉雅.芮德《是誰在說謊》,簡直可說是愛的小火山大爆發!我都要懷疑我自己看了什麼了,一片閃啊~
公式定律則以失憶女周旋在精神科/心理醫師與(含本身就是)丈夫/情人的排列組合,反覆跳針間,多重選擇竟還有多重可能的變化?!
但精神妄想的來源,多起源創傷後壓力症候群(PTSD),因為歷經了生命的不幸,怕不被愛、怕被拋棄,及對親密關係的恐懼有關。
甚至連法國導演佛杭蘇瓦.歐容(François Ozon)也有一女周旋雙醫男的《雙面愛人》,這不可能只能歸諸於集體潛意識的偶然。
要像九色夫《魂囚西門》這樣,由貨真價實心理諮商師執筆,一男繞二女(嬌千金俏秘書)然後坐擁多鬼環繞的諮商奇譚簡直特例。
不過其實要設定也很簡單,沒有冒昧的意思,但短期記憶儲存失能的別相信推理,它的表現形式,某種程度上,都與老人的失智健忘有87分像。
每隔一點點時間間隔秒/分/時/天就重複一個跳針循環again,然後問你一聲:我是誰,我怎麼會在這裡,問完自己就問你,你又是誰,跟我什麼關係,慢慢的來確認世界。
可是說來遺憾,女主醒來看見那深情款款的甜美,其實在很早以前就因為自己的不忠劈腿,導致一切崩毀,且最後往往都難以挽回。
雖然可以理解因為無法儲存記憶,導致對世界認知辨識發生困難,這個時候,精神科/心理醫師的存在就會變得異常重要-有可能不僅成為失憶人生命萬象的確認指標,甚至還會是個鮮肉對象。
但這邊可能需要特別提一下,現實當中精神科/心理醫師面對職場的工作態度應該是嚴謹且恪守道德倫理的,要如小說虛構中那樣大談戀愛,賀爾蒙激素大爆發,其實可能有點困難。
對於女主到底是被愛還是不被愛,書中結局自有答案,但不知就是有無人想過小說中精神科/心理醫師(男)的感受想法?說不定他們對蛞蝓般黏膩又瘋狂的女主只想快點逃掉?
最後一個比較特別,與一女繞二男甚至以上的粉紅泡泡或失憶別相信推理無關,而是艾曼紐.卡黑爾(Emmanuel Carrere)《敵人》那根據真人時事改編的憂傷。
講的故事大概是開始於生活日常人們對醫師(不管是不是精神科/心理類)這個職業的光環想像,可男主曠課逃學後再也沒回去課堂。
對外卻宣稱節節高昇(媽我念台大了給我學費)以此騙取周遭親友的信任與金錢,錢花光了,牛皮吹破,就只好同歸於盡一起再見。
只能說,自我需要肯定,那是一定的,任誰都會想在魁地奇比賽裡一舉抓獲金探子,可如果人一生都沒辦法經歷勝利,感到遺憾是自然,但最糟糕的狀況,就是用詐騙偽裝來矯造自我的虛像。
★至今看過以短期記憶為技,但能從公式定律跳出點窠臼的,大概有秋吉理香子針砭老人照護困境與法律相關的《玻璃的殺意》、西尾維新《掟上今日子的備忘錄》入睡記憶將重置的美少女偵探,中山七里《哈梅爾吹笛人的誘拐》記憶障礙所以被綁的人質設定。