【書摘】歡愉的秘密--熱戀與嗑藥的腦
【書摘】歡愉的秘密--熱戀與嗑藥的腦
2011.07.22 | 科技

甜食、咖啡、酒精飲料、令人愉悅的性,都是許多人無法抗拒的愉悅來源。究竟是什麼驅動我們去追尋這些愉悅來源,甚至還越來越不滿足,掉入無法自拔的深淵,成為甜食、酒精、咖啡因、尼古丁的「成癮者」?其實這場慾望戰爭的主戰場,焦點並非在於人類的感官,不是舌頭味蕾也不是性器官,而是人類大腦的「內側前腦束愉悅迴路」(medial forebrain pleasure circuit)。

 

熱烈的愛情不只是現代人才有,中國、埃及、希臘、蘇美人現存最古老的文獻裡都可以看到。但這真的是超越文化的普遍現象嗎?或只存在於少數文化?

不同的文化在敘述熱戀的心理與生理反應時,相似程度高得驚人:強烈眩暈的愉悅、食慾不振、對所愛的人判斷失真(突顯優點而淡化缺點),對世界的判斷也扭曲(自認非常謹慎,祕密戀情一定不會被發現)、過度執迷、性慾高漲。新的戀情還會有一種關鍵的回饋環(feedback loop):我們不僅在對方身上看到所有美好的事物,從情人眼中也反射同樣正面的感覺。換句話說,戀愛中的人會比較喜歡自己。最後一點,戀情正濃時情緒的變化會加倍放大:開心的事會更開心,不如意時(或是情感得不到回應時),難過的事會更難過。

愛的神經基質

愛情的這些特質如何對應腦部的功能?愛因斯坦醫學院(Albert Einstein College of Medicine)的神經生物學家布朗(Lucy Brown)與同僚合作探討這個問題,找來戀愛初期(平均七個月)的男女,他們都自稱「瘋狂、熱烈、深深地相愛」。 布朗讓他們看著情人的照片,同時進行腦部照影。為了進行對照,接著讓他們做別的事分散注意力,降低熱情,然後看另一個認識的人的照片(與情人同性別,年齡相仿,但實驗對象對他無特殊喜惡)。這裡的邏輯是,腦部若有某個部位只有在看著情人的照片時才會活化(或去活化),代表那是愛的神經基質。

當然,這只是相關性的研究:無法證明墜入愛河的感覺確實發生在那個部位。此外,我們也應該質疑研究結果有多少成分是純視覺的:例如當聽到情人的聲音或聞到情人的氣味時,腦部的活動又是如何?無論如何,那些人看到情人的臉孔時,腦部的改變模式與當事人的描述有高度的一致性。

戀愛時為何會體驗到強烈的幸福愉悅?這與多巴胺愉悅迴路—腹側被蓋區與其標的如尾狀核—的強烈活化有關。這種活化模式與腦部對古柯鹼或海洛因的反應很相似。然而對情人的判斷力為何會扭曲?這可能是導因於兩個部位的去活化,一是判斷中樞—前額葉皮質,另一處是與社會認知有關的兩個皮質區顳極(temporal poles)與頂顳葉交界(parietotemporal junction)。強迫症患者的前額葉皮質某些部位同樣有去活化的現象,而強迫症確實與墜入新戀情有某些共同點。不久前,布朗的團隊將研究結果朝有趣的方向延伸。他們朝跨文化研究邁出第一步,將同樣的實驗複製在北京年輕男女的相似樣本上—得到同樣的結果。

社會心理學家曾訪問擁有長期關係的人,發現初期的熱戀期通常維時九個月到兩年,接著多數會變成比較不那麼激情的伴侶關係。我們已知道熱戀初期常伴隨思想與自我形象的扭曲,以及對性的執迷,不免讓人對相關法律感到不解。美國多數州規定離婚前必須經過六到二十四個月的等候,但任何人想要結婚就可以立刻結婚。照理說,若要確保美滿穩定的婚姻,應規定婚前要有等候期才對。

確實有少數人表示,在一起一、二十年後,對伴侶的感覺仍與相識初期時一樣強烈。這些人透露的一往情深通常是真的。布朗的研究團隊以相愛十幾年的情侶為對象,進行前述看著情人臉孔接受腦部造影的實驗,得到了很有趣的結果。其中多數人的腹側被蓋區多巴胺中樞不再顯示強烈的活化—腦部的其他改變大抵相同,但愉悅迴路不再出現類似吸食古柯鹼的刺激。但那些自稱依然強烈相愛的少數人就不同了,他們的腹側被蓋區愉悅迴路仍會因為看到情人的臉而強烈活化。這個有趣的結果證明,極少數情侶過了初期熱戀階段後,確實仍可讓新的愛苗不斷滋長。不過,這裡面真正的因果關係並不明朗。有些人能夠保持熱情不墜是不是因為天生如此,或者特別速配的情侶有某種特殊的東西能夠讓多巴胺的火燄永不熄滅?(取材自第4章)

 

書名:愉悅的秘密-解開人類成癮之謎

 

作者:

大衛林登,為美國約翰霍普金斯大學醫學院神經科學系教授。多年來深入研究大腦中有關記憶貯存的細胞基質以及相關領域,也致力於科學知識的普及,擔任《神經生理學期刊》(Journal of Neurophysiology)總編輯。著有《進化之腦︰賦予我們愛情、記憶和美夢》(The Accidental Mind)一書。

 

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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