最喜欢的游戏还是扮演烂在床上的腐尸 @[email protected]

因为它完全解脱了社会和家庭的责任。

由于社会是个比较大和复杂的议题，我缺乏理解清楚并表述清楚的能力，所以这里仅主观地谈及家庭。我认为许多抑郁、躁郁甚至阿斯伯格症状是与不够好的儿时经历高度关联的，这里使用的词是“不够好”而非“糟糕”。我曾有这样的想法：明明我既未遭遇过体罚、性侵这样的恶性事件，也没有受到过分强烈的攻击和指责，为什么我仍然有如此严重的创伤表现，是否它完全应归因于我的自身特质？

然而我现在明白了，“忽略”是一个杀伤力丝毫不弱的行为。换句话说，潜在的言语和情绪虐待和外在的肢体虐待同样令人痛苦。这不是要轻视肢体虐待，而是大家对隐性虐待的关注度太弱，以至于只能陷入被迫的感恩和自我责备中。即使你无法记住每一句话、每一个创伤，可是所有的痛苦都会积累，尤其是三四岁以前甚至还不太记事的时期，那段你以为的空白，实际上可能有尤其关键的影响。

我曾被指责说不要事事都埋怨环境，怨天尤人只是不愿自我改变的借口。然而事实是，自我改变必须建立在充分的自我接纳之上，你必须充分地愤怒和悲伤，才能最终不再受困于它，进入积极主动的疗愈和可能的（只是可能的）感恩之中。在那之前，一切感恩和自我鞭笞都只能加深你的痛苦，它是被迫的，是他们要求你忽略自身感受来规避被指责，以维持良好假象的方式。

如果有足够好的儿时经历作为支撑，即使此后出现了生理性的精神问题，复原的能力大概也高上许多。药物和专业的心理咨询能够给予辅助，给予你自我疗愈的启动能力。然而如果只有药物，把它简化成一种纯粹的生理疾病，比如非常常见的说法，“就像感冒一样”，即使我能够理解这是为了去病耻感，也仍然觉得有失妥当。如果你拥有创伤，无论来自家庭和社会还是两者兼有，它就更像一场联合暴力留下的残疾。伤口不可能从未发生，断肢不可能从未受损，我们能够做的是不把它合理化为胎记，在充分应对本就不属于我们的过错以后拥抱自己，使之最大限度地恢复能力，甚至开发出只有伤口才拥有的潜能，并用这样的状态做到我们所愿意所能够做到的事情。

事实上，我觉得完全生理性的，丝毫不存在家庭和社会创伤的情况真的相当少见。即使他们也情有可原，那不是这个阶段的你应当体谅的。如果合该体谅，当你拥有充分的力量以后会有那么一天；如果不该或者始终不能，那就不能。

目前有看到国内的设计里有一个新的趋势：适老化设计。
适老化设计与残障设计有一定的共同之处，应用场景也并非仅仅是残障人士或者老人。我从以前就还蛮喜欢研究残障类产品，现在的产品不仅仅只是无障碍设计，还有越来越多的智能设计的加入，比如说普通盲人或者是不方便行动的老人关灯需要很费劲，但是现在只要语音控制就可以。所以不仅仅残障人士和老人可以用这样的设计，普通的正常懒人同样也可以使用这样的设计，并且很多人和父母老人一起居住，因此在做室内设计的时候也可以直接一步到位做适老化设计，同时联动智能家居。
但是看了一些目前国内的适老化设计，也有局限之处，那就是太细了。分得太细了。因人而异的设计是好的，然而老人和小孩一样，状态的变化速度是很快的，可能昨天还能自己做饭，明天就只能躺床上了。昨天做的设计可能明天就不适用了，应用场景也太局限了。我以前在做室内设计的时候，会考虑到设计的成长性。设计能不能变化去适应人，而不是人去配合设计呢，我会尽量这样去做。
以厨房为例，以通用的“黄金三角理论”为基准，依据动线设计成为一个开放空间或者半开放性空间，增加家庭互动和凝聚。
❶在这个基础上动线尽量以u型或者半u型为主，利用率最高同时加上减少移动距离。❷地面做无高差，通道宽于轮椅宽度，水槽和灶台操作台下面留一个轮椅宽度的空，方便轮椅和转椅进去（不止残障老人等可以使用，自己可以坐着做饭也很方便）。❸厨房地柜的把手做成可以帮助站立的扶手（扶手可自行移除或者增加）。❹餐桌与台面保持同一高度做一体化，帮助锅直接从台面滑向餐桌。❺接入智能家居和人体感应系统，不需要起身开灯，语音操控智能家电的使用也减少家务量。
以上其实已经可以适用绝大部分人和场景，不过最好还是使用模块化设计，去应对未来不同的变化和需求。
但在寸土寸金的今天，这样的设计牺牲了一部分收纳，只能说还算是奢侈品吧。

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这是一本由 21 位来自不同职业，不同城市，但都热爱鸟类，喜爱自然科学绘画的爱好者挤出闲暇的业余时间，时隔一年再次推出的公益电子观鸟手册。

作者： @雎鸠九毛九、@筝小陽tigerzone、@卡了蛋儿kk 、@木耶仔鱼 、@YT-02、@曰有野鹇、@极危物种、@六星_ 、@てん、@长御MRQ、@海鹦同学、@沙发下的右旋螺钉、@特提斯隼、@NOTHING那星 、@珞山有猫、@_无鸢_LOADING_、@啮齿目花生、@李家的小白、@白头弘熙鹎、@胡蜴迸、小翠
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（本手册为公益手册，仅提供电子版进行非营利性的免费传播及使用，任何机构及个人不得擅自使用本手册盈利，不得在未经所有作者同意的情况下将本手册进行印刷，具体条款见手册中的“版权声明”。）

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Aeon上个月的一篇关于mental disorder的文章昨天读觉得对于这几天过于热的抑郁症讨论非常有启发。文章一开始就指出了既使是来自医生的系统化的诊断也不是没有问题的，在当下的体系中，诊断不像声称的那样完全是“中立”、“客观”的descriptive，而且是prescriptive——“患者”在被确诊的同时也被推上一条狭窄的预设好的“治愈之路”，“想被‘治愈’”的道德义务要求ta必须合作，而“患者”的身份在给予ta一些医疗资源的同时部分剥夺了ta的完整主体性(科学/专家权力凌驾于ta本人对自己的认知和感受)。

日本的一些mental disorder人士由此发起了一个名为tōjisha-kenkyū的不同尝试。他们既是“患者”，又是观察/研究自己的“专家/研究者”。而且就像科研领域的peer-review一样，他们彼此分享自己的认知，对比发现自己理论的普适性和特殊性，共同“生产”/produce对一种疾病的集体知识/collective knowledge。并且这个过程也锻炼着他们的表达交流能力和自信，帮助他们更清晰要求社会如何去适应他们的存在(而非强迫他们“以健全人为标准去治愈”以适应社会)。另外，有着第一手症状体验且长于交流的他们还可以比“健全人”医生护士更能和其他不同疾病但有相似症状的患者沟通并带去慰藉。

我觉得tōjisha-kenkyū这个尝试具有某种无政府主义/anarchism的气质。“研究者/专家”和“患者”之间没有固定的区分，而是同一个人身上流动/多重的状态，这让一个人的integrity得以保全。“专家/患者”们的peer-review式交流不仅是collective的知识生产(不是少数人的专有)，也承认了知识的perspective(而非descriptive)。个体的体验和认知得到尊重，避免了科学的暴政/tyranny of science (个体的经验可能是普适的也可能是独特的，还可能是两者的混合)。并且，“健全人”和他们的生活方式不再是世界的中心。

Aeon | Tōjisha-kenkyū
https://aeon.co/essays/japans-radical-alternative-to-psychiatric-diagnosis

(我不懂日语，很好奇tōjisha的具体意思，文章里有英语翻译，但觉得解释得不够清晰。)

真的很厌恶那种言论：把国内描述成地狱，把润描述成最合乎道德的生存选择。请记得润这件事跟很多事一样，不要因为到处都是靠意志力奋发移民迎来新生活的帖子，就以为这只是个人努力的问题，中间不存在特权差异。不是每个人都能下班后坚持学英语，不是每个人都能心安理得切断和家人的羁绊，不是每个人都能在新环境挑战自我天天network，更不是每个人都有出国必需的启动资金。当人说润才是唯一上策的时候，又忽视了多少人的处境呢。可笑。

看到象上讨论无授权训练AI ( https://bgme.me/@Camus/110607855459201852 )。除了对创作者的伤害，我还想补充一下对使用者来说也并不总是获益的。

这里需要先绕个远路，引入一个考古学的概念"Provenance"。它指的是一件物品从制造/挖掘出来后的*所有*转手过程，e.g.在哪里/什么情况下制造/挖掘的，被谁买了/卖了，什么时候被什么人修复过等等。完整的信息链是非常重要的，因为物品的意义要在context里才能得到解读，年代也往往需要context才能推断。同一件物品在墓葬里出土和在城市遗址里出土(以及在城市的什么区域)、在不同地域的墓葬里出土、在不同墓主身份/性别/地位的墓室里出土，指向了不同的解读方向，对后人分析当时社会的各种形态风俗品味非常重要。甚至是修复痕迹也能透露当时的技术水平/理念偏好。所以考古学家和艺术史学者对各种让信息链断裂的盗挖和黑市深恶痛绝：物品的“舌头”被切去了，它虽然存在，却无法完整发声。

回到现代的信息交流语境，数据的provenance对于理解和分析数据有着类似的意义。Data需要metadata (直译就是“关于数据的数据”)的帮助去“说话”。举个简单的例子，“研究指出，吸烟对人的影响blablabla”这个信息，当它的生产链里出现了大烟草公司的身影时，读者会产生警惕；当它的传播链里出现了以假新闻/扭曲事实出名的网站平台，读者也会产生警惕。数据的credibility和provenance是相关的。

但生成式AI彻底破坏了数据的provenance。如果说人类写作不做明晰的引用让数据溯源变得艰难(象上之前有过相关讨论)，那么生成式AI让溯源变得根本不可能。

同样危险的是新一代semantic AI模型的不透明性。研究AI的社会学者Mona Sloane在“AI’s (un)Stable Diffusions?”圆桌讨论上提到招聘人员使用电脑方式在过去十来年的转变：之前是通过关键字的组合来筛选简历，招聘人员需要将职位要求“解释”/interpret为一系列关键字的组合。他们需要学习如何选择关键字、组合关键字，在使用这项技术中可能会出错，但检查起来还是相对一目了然的：哪个关键字可能出问题、哪个组合方式可能不对。但改为自然语言输入后，检查变得不可能了。AI接过了“解释”工作，而解释后被执行的指令不再像以前的关键字组合那样可以被人类清楚理解。换句话说，人类不清楚自己的话被怎样“理解”了。当semantic AI涉及歧视偏见(或者仅仅是错误)，它更难被监察/发现/修正。

还有一个容易被忽略的是semantic AI涉及的“语言歧视/霸凌”。这个概念有一点复杂，但可以用一个人类语境来作为跳板：试想一下，某个人不会说普通话/说的普通话带有明显的口音，假如ta又不是外国人，那么ta在大陆会有怎样的遭遇？在与semantic AI，如ChatGPT，对话的过程中，如果使用者并不是一个说“标准语言”的人，会发生什么？一种可能的情况是ta会被反向训练自己的语言，去靠近所谓的“标准语言”，而以英语为例，“标准英语”=精英白人的英语 (Mike Mena在水管上有一期专门聊所谓“标准语言”的，链接放在结尾)。另一种情况是同一个圆桌讨论上另一位学者Beth Coleman所观察到的mirroring effect：当使用者用“不规范”的语法或“不标准/主流”的表述方式和AI对话时，AI的输出会更明显反映出模型的训练数据提供者的画像(偏好/偏见/立场/信念)。于是也完全可以预见，AI能像它的数据提供者那样对某些人群施加伤害。

那么，是什么样的人的话语出现并被保留在了互联网上？什么样的人的话语被AI公司主动打包/爬取了？什么样的人的话语是AI公司认为“不合格”而剔除出去的？AI让什么样的人被更加边缘化了？

双重的不透明性(provenance缺失和模型本身的不可解读)叠加后还产生了第三重危险：无法追责。被它不公正对待的人将比以前更难要求正义。

Mike Mena | Debunking "Standard" Language
https://www.youtube.com/watch?v=h6JtmMAvf1o