注意力經濟：你的大腦，從來不是為這個世界而生

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最後更新：2026年11月2日 · 閱讀時間約16分鐘

昨晚大約11點，你多半做了一件被神經系統歸入「危險」一類的事。你看了新聞，或滑了X，或在手機跳出通知後拿起來看，而發通知的人你從沒見過，也永遠不會見到；接著一陣恐懼或焦躁竄上來，一股低沉的威脅嗡鳴盤踞不去，久得毫無道理。你很安全，你也知道自己很安全，但知道歸知道，一點差別也沒有。

這不是焦慮症，也不是性格軟弱，更不是數位時代才有的現象，儘管數位時代讓情況嚴重了許多。對大多數人來說，這是大腦完全照著設計運作所產生的可預期結果；只是它身處的環境，與當初塑造它的環境天差地別，這套機制因此長期處於誤觸發的狀態。

談這個問題的慣常說法，總會搬出「偏誤」這個詞，例如負面偏誤、樂觀偏誤或確認偏誤，彷彿大腦是一具大致運作正常的儀器，只是附帶一份記錄在案的故障清單。偏誤意味著偏離正確的功能，而演化紀錄指向的，卻是正確的功能在錯誤的情境中運作。這種現象有個名稱：演化失配（evolutionary mismatch）。你身處的環境，在建造時完全沒有考慮到在其中運作的心智。

這套理論框架來自John Tooby與Leda Cosmides：大腦既不是通用的推理機器，也不是任由文化書寫的白板，而是一組針對特定領域的心理機制，每一種都有自己的演化史，每一種都經由天擇塑造，用來在特定環境中解決特定問題。那個環境有個名稱，叫「演化適應環境」（environment of evolutionary adaptedness），這個詞由精神科醫師約翰·鮑比（John Bowlby）提出，再由Tooby與Cosmides發展成形。對我們大部分的心理機制而言，那個環境就是更新世，也就是大約250萬年前到約1.2萬年前的那段時期。此後的1.2萬年，在這段跨度裡只是薄薄的一層。

如果失配確實存在，代價也不小，那麼自然會問：在農業、接著是工業、再到數位環境裡，經歷了1.2萬年的選擇壓力，為什麼還沒有造就一顆校準得更好的大腦？

部分答案在於天擇獎勵的是什麼。天擇篩選的是特定環境中的繁殖成功，而不是幸福、理性或痛苦。一套讓你焦慮又分心、卻讓你的基因留在基因庫裡的機制，在天擇看來就是成功。更大的原因在於速度：生物演化跟不上文化變遷。如今文化與科技的變遷，以數年到數十年為單位。天擇可以很快調整簡單的性狀，人類的適應性演化在過去4萬年間也確實加速了，但即使是加速的天擇，仍得一代一代推進，而且只有在選擇壓力強烈、一致，並在個體之間造成差異時才會起作用；文化卻能在一個人的一生之內，把環境改造好幾次。農業革命距今約500個世代，工業革命10個世代，網際網路只有1個世代。

這些都不是基因決定論，也不代表改變無望：這套論證最終導向的，正是重新設計環境。有三種機制最清楚地呈現出這個模式，每一種都是為了解決真實問題而演化出的方案，如今卻頻頻誤觸發。

負面偏誤與注意力經濟

皮質醇在腎上腺皮質合成，在感知到威脅時釋放。它與腎上腺素協同作用（腎上腺素會在威脅出現後幾秒內湧遍全身），提高血糖，抑制消化、免疫功能與生殖生理等非必要系統，並且只要大腦仍感知到危險，就讓身體保持警戒。羅伯·薩波斯基（Robert Sapolsky）花了整個研究生涯探討的問題是：當釋放皮質醇的系統無法區分急性、實體的威脅，與慢性、象徵性、透過螢幕傳來的威脅時，會發生什麼事。

薩波斯基的核心觀察，點出人類與大多數其他動物的一項差異，而這項差異對我們不利：我們光靠念頭，就能啟動壓力反應。斑馬的壓力反應在獅子出現時飆升，等獅子離開或斑馬甩掉牠之後便平息下來；威脅是真實的，也會過去。人類卻能啟動同一套生理連鎖反應，只因為讀到一則發生在另一個國家、別人身上的獅子攻擊事件，或是預想一場還沒發生的艱難對話，或是反覆想著一個遠在數年之後、甚至純屬假設的威脅。無論哪一種，反應照樣啟動。

這是一顆能做符號推理、能模擬未來的大腦所要付出的代價。讓人類得以規劃與合作的認知能力，也正是讓人類格外容易陷入長期壓力反應的那種能力。後續影響是實實在在的生理變化。長期偏高的皮質醇會抑制免疫功能、加速心血管損傷、削弱記憶鞏固、打亂睡眠結構；而在庫欣氏症候群與嚴重復發性憂鬱症這類糖皮質素長期過量的狀況下，還與可測得的海馬迴體積縮小有關。

在掠食者、敵對群體、受汙染的食物與受傷這些威脅都屬於實體、在地且立即的環境裡，對負面刺激投以不成比例的注意力，具有強烈的適應價值。錯過一個威脅，可能賠上性命；錯過一次機會，通常只是少吃一頓。大腦也就順此演化：負面刺激比正面刺激更快被察覺，動用更多神經處理資源，也更容易寫入記憶，儘管隨著歲月過去，壞記憶帶來的情緒刺痛，往往比好記憶的餘溫消退得更快。從注意力、記憶與學習，到社會評價與情緒經驗，人類心理學檢視過的幾乎每一個領域，都是壞的比好的更有力量。負面偏誤是人類的基準狀態，不只出現在焦慮或憂鬱的人身上，心境平靜的人同樣有。

注意力經濟就建立在這個基準之上。以互動率為最佳化目標的平台並沒有發明負面偏誤，但它們的排序系統學會了利用它。在Upworthy數千次的標題實驗中，每多一個負面字詞，一則典型標題的點閱率就提高約2.3%。談論政治外團體的貼文，被分享的機會遠高於其他貼文。從2017年起，臉書（Facebook）的排序公式把表情符號回應（包括「怒」）算成一個讚的5倍。2023年初，Twitter以互動為基礎的排序，相較於單純按時間排列的動態，放大了情緒激烈、敵視外團體的內容。這一切都不需要有人存心散播憤怒；只要針對真實的人類行為去最佳化互動率就夠了，而它所達到的規模與精準度，是以往任何資訊環境都望塵莫及的。

動物行為學家尼可·丁伯根（Nikolaas Tinbergen）描述過一種情況：某個刺激誇大了一項演化反應原本針對的特徵，結果反而觸發了這項反應。讓蠣鷸在自己的蛋和一顆巨大的假蛋之間選擇，牠會爬上那顆巨蛋，試圖孵一顆自己幾乎坐不上去的蛋；偏好較大的蛋這個傾向，被利用到不再對應任何真實事物的地步。在另一系列實驗中，銀鷗雛鳥會啄親鳥喙上的紅點來討食，而牠們啄一根帶白色環紋的細紅棒，比啄一個逼真的銀鷗頭部模型更勤；先天釋放機制對誇大、高對比訊號的反應，比對它原本演化來偵測的刺激還要強烈。丁伯根把這類刺激稱為超常刺激。追求互動最大化所產生的資訊環境，對人類的威脅偵測系統來說，就是一種超常刺激：它源源不絕地送來最糟情境的事件，從全球80億人口中挑選出來，挑選標準是互動率，而互動率實際上獎勵的是威脅與憤怒；這些消息到來的頻率與力道，遠遠超過祖先環境中任何關於危險的消息。底層系統對此幾乎毫無招架之力，因為這套系統是在另一個世界裡校準的：在那裡，威脅的消息來自附近，偶爾才有，而且是透過認識的人傳來。

一個人生活在有紀錄以來最安全的社會之一，暴力死亡率更低、預期壽命更長、糧食取得更可靠，勝過人類這個物種存在以來的任何時期；但只要照一般現代人的分量攝取新聞與社群媒體，這個人就可能讓一套為真正緊急狀況設計的威脅反應系統，變成背景常態持續運轉。這個人的神經系統對一個經過設計的刺激環境做出了正確的反應，於是告訴這個人：世界很危險，而且每況愈下。

地位迴路與無限的觀眾

1990年代初，人類學家暨演化心理學家羅賓·鄧巴（Robin Dunbar）在靈長類新皮質大小的資料中注意到一件事。在他檢視的靈長類物種中，新皮質體積與大腦其餘部分的比值，對應的不是環境複雜度、工具使用或覓食策略，而是社會群體的規模。這就是「社會腦假說」，至今仍具影響力，不過後來規模更大的資料集顯示，飲食的影響至少同樣重要。新皮質越大，該物種維持的穩定社會群體就越大。鄧巴把人類的新皮質比值代入靈長類的迴歸線，得出一個數字：大約150。他主張，一個人最多就能同時和這麼多人維持有意義、以信任為基礎、嵌在社會脈絡中的關係；在這個範圍內，你知道每個人是誰、他們彼此是什麼關係，以及自己相對於他們處在什麼位置。

鄧巴接著到真實的人類群體裡尋找這個數字，發現它反覆出現在某一個特定的組織層級：狩獵採集者與傳統農民的氏族或村落社群，在他的樣本中平均約150人，層級高於一起紮營、30至50人的游群；新石器時代的農村；羅馬軍團的中隊與現代軍隊的連；還有依照管理界的民間說法，公司開始需要正式層級制度的規模。鄧巴將此解讀為認知負荷的上限，也就是靈長類追蹤社會關係的機制頻寬用盡之處。確切數字仍有爭議。後來一項針對靈長類資料的重新分析，得出的信賴區間寬得驚人，最寬的一個從4延伸到520，作者因此認為提出任何單一數字都是徒勞；而鄧巴自己的信賴區間，也大約從100到230。但核心洞見依然成立：大腦演化出來，是為了追蹤一個以幾十人或一兩百人計的熟人社群，而不是數百萬人。

在祖先環境裡，地位是對自己在一個熟識群體中所處位置的持續測量；這些人對你的看法，直接關係到你能否取得食物、配偶、結盟支持與保護。大腦的地位監測系統把感知到的社會階級，與體內和壓力、情緒相關的化學作用連結起來，而它正是為那樣的環境調校的。感知到自己階級高，會產生有利於自信、冒險與社交參與的神經化學狀態；感知到自己階級低，或階級不穩，則會產生相反的效果。這套系統持續運轉，因為在祖先環境中，階級本來就持續變動，而錯過一次變動的後果是真實的。

薩波斯基在肯亞對狒狒群所做的長期研究，是我們手上關於社會階級如何影響哺乳類身體最詳盡的生理資料之一。在穩定的階級結構裡，低階狒狒呈現長期偏高的皮質醇、壓力過後恢復遲緩、血壓較高，以及免疫功能受抑制；而當階級結構動盪時，皮質醇負擔會轉移到地位正受下層挑戰的高階雄狒狒身上。薩波斯基本人就拿我們這個物種來對照：靈長類低階地位帶來的健康代價，呼應了人類健康的社會經濟梯度，處於底層的人承受較重的心血管疾病與其他疾病負擔。哪些動物付出代價，取決於階級結構如何組織，但在每一種版本裡，長期的社會壓力都會對身體造成損耗。

如今，這些迴路接收的是截然不同的輸入。為一個由熟面孔組成的社群打造的地位監測系統，如今接收的訊號，卻來自一群原則上無窮無盡的觀眾。追蹤人數、按讚數、留言互動與轉發速度，都是公開的地位訊號。大腦分得出同一游群的成員與遠在他國的陌生人（前者的看法直接攸關你的生存與結盟機會），也比較看重朋友的回應。但一則通知即使來自從未見過你、對你的看法也無關緊要的人，仍可能被大腦當成一個社會訊號接收。

光是規模上的失配，就足以讓人暈頭轉向。一個生來追蹤自己在百人左右群體中位置的生物，無法從數百萬觀眾身上讀出有意義的階級資訊：訊號變成雜訊，比較對象沒有穩定的上限，而「相對於所有人，你處在什麼位置」這個問題根本沒有答案。此外，傳遞機制經過精心設計，要讓與地位相關的事件出現得越頻繁、情緒越強烈越好。在經典的增強時制中，變動比率增強時制（獎勵要在無法預測的嘗試次數之後才出現）能產生最高、最穩定的反應率，對消弱的抵抗也最頑強。這正是吃角子老虎機比每次都會掉出東西的自動販賣機更讓人欲罷不能的原因。追蹤人數忽上忽下，互動總在無法預測的時刻一陣陣湧來，任何時刻都可能一夕爆紅，也可能當眾出醜——這是一套變動獎勵時制，作用在地位迴路上，而這套迴路演化出來，就是要對親身認識的人傳來的每一個訊號都極度在意。

臉書創始總裁西恩·帕克（Sean Parker）在2017年公開表示，這一切都是刻意設計的：目標是盡可能占用使用者的時間與注意力，按讚和留言帶來「一點點多巴胺刺激」，整套系統是「一個社會認可的回饋迴路」，利用了「人類心理的一個弱點」，而且是明知故犯。這種商業模式需要持續的注意力。通往持續注意力的一條可靠途徑，就是穿過大腦的地位監測系統，以某種頻率與不可預測性送出訊號，讓這套系統永遠處於啟動狀態。這是否會在使用者身上造成類似薩波斯基在承受壓力的狒狒身上記錄到的生理損耗，目前尚未確立；而且在大型樣本中，螢幕使用與身心福祉之間的平均關聯很小。不過，帕克所描述的，是一種刻意瞄準那套地位系統的設計。

雙曲折現與文明的時間視野

在標準的時間折現實驗中，受試者要在現在拿到較小的獎勵與日後拿到較大的獎勵之間做選擇。理查·塞勒（Richard Thaler）有個經典的思想實驗是這樣的：一年後拿一顆蘋果，或是一年又一天後拿兩顆蘋果，幾乎沒有人會選一顆。今天拿一顆蘋果，或是明天拿兩顆，卻有不少人會選今天那一顆。同樣延遲一天，同樣是獎勵加倍，選擇卻翻轉了。這種不一致並不是不懂算術；它在實驗室與實地研究中一再被發現，在食物、費力與享樂這類即時體驗上最為明顯，在金錢上則較為溫和。

在許多選擇中，折現率並不會隨時間保持一致，而是大致呈雙曲線：延遲若在近期，價值就折減得不成比例地多；延遲若在更遠的未來，折減就逐漸趨緩。教科書裡的理性行為者不是這樣折現的；若對未來的獎勵套用一致的折現率，無論比較的時間區間從何時開始，偏好結構都會相同。人們常把現在當成與未來截然不同的範疇，因而產生系統性的偏好反轉，而且即時選項越近，效果越極端。讓人在現在拿一份獎勵與下週拿一份較大的獎勵之間選擇，很多人會選現在；把兩個選項都往後挪，變成一個月後對五週後，其中不少人就會改變選擇。報酬完全一樣，改變的只是它們離現在有多遠。

常見的演化解釋是從風險切入。在資源真正匱乏、能否存活都沒有把握的環境裡，大幅折現未來是一場明智的賭注。在掠食、疾病、暴力與饑荒都很常見的環境中，一年後還活著的機率遠比今天低。寧可現在拿到確定的熱量回報，也不要日後較大卻不確定的回報，是合理的期望值推理；而當風險本身也不確定時，這種推理正好會產生先陡後平的曲線。照這個說法，一顆總是犧牲眼前資源、去換取自己未必活得到領取的未來收益的大腦，留下的後代會比較少。

對大多數讀這篇文章的人來說，那樣的環境已經不在了，而失配出現在兩個尺度上。在個人尺度上，現代生活中幾乎每一個長期結果與短期偏好明顯背離的重要領域，從退休儲蓄、飲食，到體能鍛鍊、預防醫學與教育，都與現時偏誤正面衝突。一個25歲的年輕人無法持續保有把錢提撥進退休帳戶的動力，並不是在複利上犯了推理錯誤。讓未來的獎勵相較於眼前的成本顯得抽象而渺小的機制，正照著原本的設計運作，只是這個世界已經不再獎勵它了。塞勒與Shlomo Benartzi的「明天存更多」（Save More Tomorrow）計畫，示範了順著這種偏誤去設計、而不是試圖用資訊克服它，會有什麼結果：員工事先承諾，把未來每次加薪的一部分撥入退休計畫，參與者的儲蓄率在40個月內從3.5%升到13.6%。自動加入也是同樣的道理；在美國一家大公司，它讓新進員工的參與率提高了約48個百分點。理財教育課程同樣能改善行為，只是幅度較小。把有益的行動設為預設，當下就不必費力去採取這項行動。告訴人們複利的道理，等於假設他們能靠推理越過現時偏誤；這有幫助，但比較不可靠。

在文明的尺度上，民主社會的選民看起來也和個人一樣，會折現未來的損害與利益。無知、腐敗的政客與錯誤資訊固然都有影響，但選民也是由帶著人類時間偏好的人所組成。基礎建設、氣候減緩、防疫整備、抗生素抗藥性與退休金制度的償付能力，全都需要承擔真實的眼前成本，換取在數十年間才逐步兌現的利益，而這正是現時偏誤最處理不好的交換。眼前的成本鮮明而立即，被感受為損失；未來的利益抽象而遙遠，被感受為微不足道。

把這稱為政治意志的失敗，意指性格軟弱，就看漏了背後的機制，而光靠更好的領導或更清楚的溝通，也解決不了問題。這是一套祖先時代的機制，被拿來處理它從未演化出來應付的問題。照這種解讀，集體的政治決策對未來的折現，遠比跨越數十年的治理所需要的更陡。單靠公共資訊宣導，不太可能補上這道落差，因為宣導試圖用資訊去改變一套偏好結構，而這套偏好結構對資訊的反應，遠低於宣導所假設的程度。人類這個物種的認知架構不太適合管理跨越數十年的威脅，負責管理這些威脅的制度，必須圍繞這個限制來設計，而不是假裝它不存在。接下來常見的問題是個人該如何修正自己，相關的自助書已經擺滿好幾排書架。更有用的問題是：該改變他們周遭的什麼。

重新設計環境

如果上述的失配是結構性的，也就是演化而來的機制在它們從未被設計來因應的環境中運作，那麼個人行為改變就不該是主要的槓桿。它仍有用處，但難以擴大規模，而且要求人們單靠意志力壓過演化而來的機制，而在一個專為擊垮意志力而打造的環境面前，意志力是靠不住的工具。要讓整體人口改變，得靠重新設計環境。

這個想法已經有了概念驗證。塞勒與凱斯·桑思坦（Cass Sunstein）的推力研究顯示，改變預設環境能讓行為產生轉變，效果是教育與勸說難以企及的；儘管大規模的政府試驗發現，多數推力的效果比早期學術研究所預期的小，預設選項仍是現有最可靠的槓桿之一。退休金計畫的自動加入，並沒有教人比原本更想要退休保障；它重新設計了環境，讓阻力最小的那條路通往較好的結果。器官捐贈的選擇退出制度不去碰人們的價值觀，只改變預設。由於大多數人始終不會去勾選任何一個選項，在採選擇退出制的國家，有效同意率（也就是被算作願意捐贈者的比例）非常高，在採選擇加入制的國家則始終偏低，不管人們口頭上說自己想要什麼。這能讓實際捐贈數提高多少，取決於醫院、家屬與基礎設施，但在同意這一環，預設選項扛下了大部分的工作。

目前還不存在的，是與問題規模相稱的政策雄心。注意力經濟的商業模式以工業規模利用負面偏誤、地位監測系統與變動獎勵反應。若去管制那些把這種利用付諸實行、追求互動最大化的設計模式，例如無限滾動、依變動獎勵安排的通知時機、以演算法放大威脅與憤怒內容，以及社會比較指標的整套架構，管的將是設計而不是言論，與禁用含鉛汽油屬於同一類介入：把一種會損害某個生物系統的物質從環境中移除，而這個系統對它沒有演化出任何防禦。鉛之所以遭禁，基於三個理由：傷害是結構性的，暴露是非自願的，作用機制也已經清楚。沒有人主張個人本來就該自己避開它。注意力經濟只部分符合同樣的檢驗：互動機制已經清楚，不過造成的傷害有多大，因使用者而有很大差異；對全球相當大一部分人口來說，考量到如今建立在這些平台上的社會與職業基礎設施，暴露實際上是非自願的；與此同時，業者仍持續部署這套機制。

菸草業早在監管架構跟上之前，就知道尼古丁會成癮：1963年，Brown & Williamson的法律總顧問寫道，公司「做的是販賣尼古丁的生意，而尼古丁是一種成癮藥物」；美國衛生總監則在1988年正式宣告尼古丁具有成癮性。從科學界對危害形成共識，到出現有效的監管回應，中間隔了數十年，期間業者繼續把產品往成癮效果最佳化，同時資助旨在混淆科學紀錄的研究。注意力經濟大致處於菸草業在1960年代中期的位置：互動機制已在研究文獻中有所記載，部署它的公司內部也很清楚，傷害有多大仍有爭論，而監管者現在才開始行動。歐盟《數位服務法》（Digital Services Act）自2023年起，要求最大型的平台評估並降低對使用者心理健康的風險。2025年7月，歐盟執委會建議平台針對未成年人，預設關閉連續紀錄（streaks）、自動播放與推播通知；2026年2月，執委會初步認定TikTok的無限滾動、自動播放、推播通知與個人化推薦系統違反該法。澳洲在2025年12月禁止未滿16歲者在主要社群媒體平台上持有帳號；紐約州限制未成年人演算法動態的規定將於2027年1月生效；2026年3月，洛杉磯一個陪審團認定，Meta與YouTube須為設計出讓一名年輕使用者上癮的功能負責，這是首起指標性訴訟，兩家公司都對此提出異議。但這些都還稱不上含鉛汽油那樣的轉折時刻：追求互動最大化的商業模式本身，幾乎在所有地方都仍然合法。這一次的落差會持續多久，仍是未知數；上一次持續了數十年。

這些公司並沒有在等科學下定論。Meta外洩的內部研究顯示，公司一邊衡量其中的利弊取捨，一邊照樣推出這些設計；在有身體意象困擾的少女中，約有三分之一告訴Instagram的研究人員，這個App讓她們感覺更糟。

更棘手的問題在於，需要根據已知事實採取行動的機構，是由搭載同一套認知架構的人所組成。他們面對同樣短視的選舉與財務誘因，在同樣的資訊環境裡工作，也和他們理應保護的大眾一樣，容易折現未來、在意地位、對威脅起反應。政策制定者並不是站在失配之上，以清明的眼光看著它在選民或市場中上演。

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主要資料來源與參考文獻

Evolution and mismatch

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