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#極端主義者的腦部實驗

美國認知心理學家哈米德(Nafees Hamid)，哈米德認為，要建立一個反極右主義或反白人至上主義者侵略的機制，必須先了解極端主義者的心理和思想，他花了七年時間，執行一個不可思議史無前例的臨床實驗，哈米德勸說並邀請了超過70位IS和蓋達組織的成員，以核磁共振MRI掃描極端主義者的腦部。他表示並未發現，他們有任何心理疾病的徵兆，但發現到讓這些人想為信仰而戰而死的線索。

{內文}
2月19日德國<哈瑙鎮>水菸吧，一位極右派槍手埋葬了九條人命。

(MUHAMMED\槍擊生還者)
那個男子進門之後，朝另一邊開槍把他們全部殺死，然後他來到我們這邊，他直接向他看到的所有人頭部開槍，我躲在牆後面 他向我的手臂開槍

(槍擊案現場)
趕快走 趕快走 幫幫我們，這裡需要醫療協助，這裡需要醫療協助

美國在2019年八月不到24小時，連續發生兩起大規模槍擊案，逾30條生命消逝，21歲白人主嫌克魯休斯和24歲白人男子貝茲，自許它們的行為是「力阻墨西哥人入侵德州」。

(川普\美國總統)
我曾因為使用(移民)「入侵」這個字眼而挨轟，但他們確實是「入侵」啊

和新冠肺炎一樣，在全球擴散 腐蝕生命的是越發煽動的白人至上主義者的血腥暴力。

(<紐約時報>專題報導)
再一次，我們在毛骨悚然的新聞中醒來，大規模槍擊傷亡嚴重，El Paso德州
Wal-Mart槍擊屠殺的消息進來了

(哈米德\美國認知心理學家)
我們有能力也有職責拯救生命，但關鍵是我們必須改變，在類似槍擊案後的話語方向

他是美國認知心理學家哈米德(Nafees Hamid)，哈米德認為，要建立一個反極右主義或反白人至上主義者侵略的機制，必須先了解極端主義者的心理和思想，他花了七年時間，執行一個不可思議史無前例的臨床實驗，哈米德勸說並邀請了超過70位IS和蓋達組織的成員，以核磁共振MRI掃描極端主義者的腦部。

(哈米德\美國認知心理學家)
我們並未發現，他們有任何心理疾病的徵兆，但我們發現的是，讓這些人想為信仰而戰而死的線索

所以關鍵在於"是什麼啟動了"，"人決心為極端主義信仰而死"，"而痛下殺機呢"?

(哈米德\美國認知心理學家)
我們都有非常熱衷擁抱的信仰，這些信仰讓我們不惜代價去捍衛，猜猜看，伊斯蘭聖戰士也有想捍衛的信條，他們甚至願意用暴力去捍衛它，白人至上主義著也有其捍衛的信條，(例:只歡迎白人居住/禁止各種族通婚)

了解極端主義者捍衛的信仰和教條後，接著展開兩場實驗。

(哈米德\美國認知心理學家)
實驗從球賽開始，我們將某些受測者，極端主義傾向稍低的人和其他3位球員，放在一場球賽裡，他們先彼此傳球，像這樣幾回合之後，半數球員會被排擠在球賽外，而另一半的球員會假裝視若無睹，而這時，就是我們要以MRI掃描極端主義份子腦部的時刻

MRI掃描時，特別針對大腦中處理"個人信仰"的區塊，當個體最捍衛最熱衷的信仰或價值被提起時，大腦右下方區域就會特別活躍。接著，奇妙的結果發生了。

(哈米德\美國認知心理學家)
當他們(極端主義分子)被孤立於球賽外後，有一件事很特別，右下方區塊居然也亮起來了，換句話說，當他們覺得被孤立時，那些他們想用生命而戰而死的信條，立刻一條接著一條出現

實驗一發現，"被孤立"會引發人抓住報復性的偏執信仰，甚至更進一步以暴力，來報復"被孤立"的現象。

(實驗二/同儕壓力)

(哈米德\美國認知心理學家)
下一個實驗，我們找來30位極端主義傾向極高的蓋達相關組織份子，給他們一份量表，像這樣，我們請他們寫出他們願為堅信的信仰教條而死的級數，然後我們給他們看，他們的同儕，穆斯林親友，他們寫出(願為信仰而死)的級數，當他們一面了解同儕的級數(很低)時，我們一面掃描腦部

這回掃描的是，當人們極度想使用暴力時，大腦中間會關閉，停止運作的這個區塊，這個區塊關閉時，代表他們的大腦關閉了其他方案，關閉了溝通的可能性，此時腦中的唯一方案 就只有"暴力"。那麼要如何重啟他們腦中其他的可能性呢?

(哈米德\美國認知心理學家)
當我們告訴受測者，他們的同儕親友並不那麼願意採用暴力時，原本關閉溝通的這個區塊重新啟動了，更特別的是，他們同時也降低了原本極度要為信條而死的心態，降到和他們同儕一樣的低級數

這是一個驚人的發現，原來極端分子能夠被改變，一旦他們發現自己沒有"被孤立"，且一旦外界有群體願意不放棄，不斷地與他們對話，告訴他們有更多人其實，"不支持他們所信仰的價值"時。心理學家哈米德這個史無前例的實驗，對當前社會要如何面對極端主義者，有重要的兩大前瞻策略。

(哈米德\美國認知心理學家)
第一，別定罪所有的極端團體，若你看見或聽見親友或追蹤的網友用言論在定罪，挑戰他們的言論，第二，尋找並且放大那些譴責暴力的聲音，這類譴責暴力的聲音
能讓想施行暴力者回頭

臨床實驗證明"孤立"能激化極端主義者的暴力行徑，"同儕的對話與勸說"，能讓極端主義者回頭，換句話說，後天性的刺激因素，對一個人的影響力更大，包容和接納 而非仇恨，能改變一個暗黑者的心。

而這樣的論點，其實和奧斯卡導演史蒂芬‧史匹柏與Disocovery頻道，透過歷史和心理實驗製作，而製作的<仇恨的起源>論點有重要的相同之處。

(仇恨的起源\Discovery紀錄片)
2014年艾略特羅傑爾殺了6個人，然後就自殺了，他還造成其他14個人受傷，加州伊斯拉維斯塔。我的人生有多悲傷多不公平，因為女生都對我沒興趣，其他大規模槍擊要犯也常有這些狀況，他們不容易對同儕產生情感，或把他們當人類看待，這點其實是非常必要的，如果他們能對同儕產生情感，首先他們就不會覺得自己被他們孤立了，再來，他們就無法對他們開槍了

有兩個真實案例能讓我們思考"極端主義份子"是能夠被改變的。美國一位連續霸凌同學的國中生，被一位老師理解和對話後，重新思索"原諒"和生命意義，還有，一名知名仇恨宗教團體的女性領袖，因為和一位猶太部落客展開社群上的對話，最後
她決心放下26年堅持的仇恨之路。

(仇恨的起源\Discovery紀錄片)
我們可以召喚天性中好的一面，我們可以擺脫仇恨

近幾個月，在AI賦能未來醫療的思考特別多，受美國「WIRED連線」雜誌邀請撰寫了一篇專欄文章。我相信十幾年後，不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。

原文刊於「WIRED連線」雜誌英文官網：
Covid-19 Will Accelerate the AI Health Care Revolution
https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/

中文翻譯來自創新工場微信公眾號 2020-5-22

新冠大流行將加速醫療AI革新
—————————————
2020年元旦前夜，一家位於加拿大多倫多市的人工智能（AI）企業BlueDot捕捉到一些異常：中國武漢市海鮮市場周邊出現多起罕見肺炎病例，BlueDot迅即反應，運用自然語言處理、機器學習等技術，結合大數據和定位追踪，迅速向合作的政府部門和公共衛生機構客戶傳送警報並報告擴散狀況。BlueDot所監測到的異狀，正是數月後撼動全球的新型冠狀病毒肺炎（Covid-19），這比世界衛生組織首度公開警示新冠病毒的時間還要早上9天。

BlueDot的AI平台示範了人工智能技術對重大疫情能起到早期預警的功用，過去幾個月裡，AI在這場全球抗疫戰的許多方面發揮了獨特作用：從疫情預測到篩檢，從接觸警示到快速診斷，從前線無人配送到實驗室藥物研發，人工智能助力防疫派上了不少用場，為特定場景應用賦能。

隨著疫情在全球蔓延，AI技術的創新應用也在各地相繼落地。在韓國，基於地理位置的信息傳遞已經成為控制病毒傳播的重要工具，當人們靠近確診病例時，就會收到基於位置的緊急信息提醒。在中國大陸，阿里巴巴推出的AI算法能夠在20秒內診斷出疑似病例（比人類檢測快了近60倍），準確率高達96%。無人配送車輛很快被投入到人類難以承受的場景，代替人類執行高傳染風險的運輸任務。湖北、廣東等省份的多家醫院相繼使用機器人為病人或被隔離家庭運送食物、藥品和物資。而在美國加州，電腦科學家正在研發能遠程檢測獨居老人健康情況的系統，一旦老人出現身體異常症狀，系統就會發出即時警報。

不過，目前人工智能在公共衛生體系的應用仍顯零散也未成體系。坦率說，過去四個月內，AI在抗疫之戰中的表現並不十分突出，我最多只能給它打分“B-”。新冠大流行暴露了我們的醫療系統的脆弱性：預警響應不充份、通報信息不精確、醫療物資分配不均、醫務人員超負疲憊、醫院病床緊繃、疫苗研發週期長等諸多痛點。當然，AI的零散表現也有客觀原因：醫療體系可說是現代社會各類運轉體系中最為複雜、陳舊不堪且難以變通的一種；且在新冠疫情襲來之前，我們並沒有真正意識到醫療體系問題的緊迫性，沒有提前採取相應的技術預防措施；最為關鍵的是，我們缺少建構AI解決方案所需的大數據。

把目光看向未來，我看到以下兩個AI賦能醫療的樂觀因素。

首先，作為AI燃料的醫療大數據已被激活。舉例來說，機器學習數據科學平台Kaggle組建了新冠病毒開放研究數據庫，名為CORD-19。它將相關數據進行彙編，並把最新研究集中收錄，匯總的格式可被機器讀取和解析，以便於AI進行機器學習。至今這個數據庫收錄了12.8萬篇包含Covid-19、冠狀病毒、SARS（非典型肺炎）、MERS（中東呼吸綜合症）等關聯術語的醫學專業學術文章。

其次，眼下全世界的醫學專家和電腦科學家都將精力集中在解決疫情問題。 X大獎基金會創始人彼得·戴曼迪斯（Peter Diamandis）估計，全球現在有多達兩億名的醫師、科學家、護士、技術專家和工程師投入防治冠狀病毒的相關研發中，他們正在進行數以萬計的實驗，並以「前所未有的透明度和速度」共享信息。

3月16日Kaggle發起「新冠病毒研究挑戰」，匯集與疫情相關的大量信息，包括病毒的自然歷史、傳播和診斷方法、以及從過往流行病學研究中汲取的經驗教訓，幫助全球各地衛生機構及時掌握最新情況，以做出基於數據的分析決策。該項目發布後的五天內被瀏覽超過50萬次，下載量逾1.8萬次。在大陸疫情爆發後不到一個月，阿里巴巴便推出了一種AI算法，該算法基於5000多個新冠肺炎確診病例進行訓練，並關聯到治療後續諸如肺部白色陰影縮小等的成效追踪。隨後，阿里巴巴將其云端AI平台向全球醫療專業人員開源，與合作夥伴聯手部署更大批量的匿名數據，推出包括疫情預測、CT影像分析、冠狀病毒基因組測序等模組。

據估計，現今全球醫療數據的規模每隔幾個月就翻一倍。 2019年一份覆蓋19個國家AI醫療市場的研究估計，AI醫療市場的年複合增長率為41.7%，從2018年的13億美元將增長至2025年的130億美元，主要分佈在六大領域：醫院工作流程、可穿戴設備、醫學影像和診斷、診療計劃、虛擬助手、以及最重要的藥物研發，新冠疫情期間浮現的種種需求，將加速AI賦能醫療的場景落地。

在後疫情時代，我期待AI將加速融入醫療體系，賦能並推動醫療改革。其中深度學習（Deep Learning），即以一種高效方法運算海量、多維數據的能力，是AI結合醫療最為可期的機遇之一。深度神經網絡（Deep Neural Networks）作為AI的一個子領域，已經被用於醫學掃描、病理切片、眼科檢查甚至結腸鏡檢查，以得出準確而快速的算法判讀。十幾年後，不少國家和地區的醫療體驗在AI賦能的作用下將發生根本性改變。

AI賦能醫療，首先能簡化及優化現有的醫療流程，例如醫院的作業流程，保險履約的繁複流程。將AI與RPA（Robotic Process Automation 機器人流程自動化）結合，可對某項工作流程進行智能拆解及優化，進而大大提高醫療系統的運營效率，預約看診、保險理賠及其他流程性工作都會得到效率提升。AI還能加快早期診斷信息的收錄並實現自動化，AI技術所能處理的文本、語言、數字的體量，無論在數量上還是精度上都是機器級別，遠非人類所及。

有了充份的醫療大數據作為基礎，AI還能為每個人或者每個群體建立健康數據基準量表。當我們掌握個體健康數據，就可以根據跟踪動態數據的波動變化，進行數據驅動的診斷，並對潛在大流行疾病的徵兆進行早期追踪研判。然而，再先進的技術系統要做到真正有效，勢必需要與既存的公共衛生警示和匯報機制形成高效鏈接，此類信息斷層即是新冠疫情在早期爆發期間存在的具體缺失。

再上一個層次的AI賦能體現在助力新藥研發、基因組測序、幹細胞、CRISPR（基因編輯）等醫學突破方面，AI模型和算法應用都有其用武之地。在製藥行業，研發一種新藥往往需要付出高昂的投入，某次成功前必有多次付諸流水的失敗試驗，也連帶消耗巨大的時間和金錢成本。現在，科學家們可使用AI機器學習來模擬上千個變量，測試它們的複合效應會對人類細胞反應產生何種影響，這類AI新藥研發的技術已被用於新冠病毒疫苗和其他療法。創新工場所投資總部位於香港的AI藥物研發公司Insilico Medicine是首批對新冠病毒快速響應的企業之一，這家公司利用生成式化學AI平台設計出新藥物小分子，以複製主要病毒蛋白為靶標，早在2月5日便公佈了這些小分子結構。 AI為新藥發明開闢了一個新時代，用人工智能技術來換取藥品研發週期的時間和成本，整個製藥行業勢將迎來翻天覆地的變革。

不久的將來，隨著醫療科學和電腦科學進一步融合，我們將進入一個全面自動化的AI時代，到時人們可以通過可穿戴設備、生物傳感器、智能家居檢測設備等來確保自身和家人的健康。可穿戴設備和其他物聯網設備的數據質量和多樣性大幅提高，將能產生一個有效的良性循環。穿越到未來，下一場疫情在大範圍蔓延之前就應該能夠被跟踪、追溯、攔截並消滅無踪。

或許再過15年，許多人的家裡都會有AI個人助理照料我們，幫著解決全家人的日常健康所需。機器人或者無人機負責把我們的藥品送上門，如果需要進行手術或者外科治療，通常會由機器人操作，或由機器人輔助人類外科醫師完成。在未來，醫生和護士將把更多的精力放在機器無法勝任的任務上，醫療專業人員及富有同情心的護理人員，將同時具備護士、醫療技師、社會工作者、甚至心理諮詢師的技能。他們會使用經AI強化的診斷工具和系統，但更多的時間會與患者溝通，安撫他們的傷痛，為他們提供情感扶持。在我的想像裡，15年後的醫療健康場景可能是這個樣子的：

***
2035年一個冬季早晨，我醒來後就覺得有點喉嚨痛。我起身去洗手間，刷牙的時候，洗手間的鏡子通過紅外傳感器測量了我的體溫。刷完牙後一分鐘，我的私人AI醫師助理發出了警報，顯示我的唾液樣本部分指數異常，並在輕微低燒。 AI醫師助理建議我在家進行指尖探針採血。我在泡咖啡時，醫師助理返回了分析結果，判斷我可能是得了這個季節正在流行的兩型流感其中一種。之後，我的AI醫師助理建議，如果我覺得有必要聯繫家庭醫生的話，有兩個時間空檔可以跟她視頻通話。通話之前，家庭醫生已經收到我所有症狀的詳細信息，她給我開了一種減充血劑和撲熱息痛，一會兒無人機就把藥品送到我家門口。
***

當然，凡涉及到患者的醫療記錄，就得談談隱私和數據保護的關鍵問題。我認為，任憑有用的數據各自孤島式的存在、不善加利用、不從中提煉有價值的信息、不用以推動社會進步，是相當不負責任的做法。技術產生的問題應該由技術解決。隨著AI技術浪潮而出現的諸如數據保護等問題，應該有更為創新的技術方法來應對。

好消息是，近年聯邦學習（也被稱為分佈式學習）已經在數據保護上取得了顯著的進展。基於聯邦學習技術，患者的數據將永遠不會離開所在的醫療機構、醫院或個人設備伺服器等原始存儲設備，機器學習模型將在獨立的數據庫基礎上進行訓練處理，再進行後續整合。聯邦學習、同態加密，結合可信硬體執行環境等技術，將進一步確保數據的計算、傳輸、存儲過程能夠適配不同的隱私偏好，以因應不同國家與文化對於隱私保護的需求差異。

這次新冠肺炎疫情還驗證了一個事實：整體人類命運是共同體，人們對未來運用AI等先進技術共度難關寄予一致的期盼。歷史上，國際合作曾消滅了全球延燒的天花，也幾乎根除了小兒麻痺症。公共衛生無國界，控制及消除流行病是個毋庸置疑的共同目標。在醫學領域，每個國家都能從他國的研究基礎上學習受益並攜手並進，全球化的數據科學，將進一步幫助人類獲取對健康和疾病最為深刻、最為全面的洞悉。

AI有潛力協助我們為下一次疾病大流行做更充份的準備。這需要醫學專家、AI科學家、投資者和決策者傾力協作，也需要關注醫療保健領域的投資人為聰明的創業者和科學家注入新一波動能。

經歷這次疫情，我們應清醒地意識到，要將人類醫療體系推往新的高度，著實需要傾盡全球之力。

創新工場董事長兼首席執行官
李開復博士

[好文分享] 好的觀念都有點長 PART1

新的養老觀，你有幾個「老伴」？

如果你單身、失婚或者老年喪偶，沒有老伴，該怎麼辦？別擔心，老伴不是指婚姻關係裡的配偶，而是泛指「老來一起作伴」的親朋好友。假設你的答案是「只有1個」，很抱歉，顯示你的支持網絡薄弱，你的生活十分退縮封閉；10個，不錯，相當充實；20個，恭喜你，保證生活非常多采多姿。

一般人常指望夫妻的功能之一，就是老了一起作伴。但根據社會心理分析，這個迷思與事實相去甚遠，配偶不見得是最好的人生伴侶 (The people play Ma-Chiang together)，如果一廂情願把配偶當成理想的老伴，恐怕會失望，很多性格不相投的夫妻，愈老愈不肯妥協，貌合神離，相敬如冰，退休後分床、分房、分居、分手的例子，比比皆是。

「寄望婚姻（配偶）能解除寂寞，基本上是神話，」資深兩性專欄作家薇薇夫人毫不隱諱指出，現實中看到很多夫妻「你走你的陽關道，我過我的獨木橋」，幾乎沒有任何交集，她的一些朋友有時不能把心事告訴配偶，卻能對好朋友暢所欲言。

屏東科技大學社工系講師廖紀華也主張，老伴不是只有「另外一半」，一旦把全部的指望都放在配偶身上，期待對方陪伴度過晚年生活，這是把生命狹窄化，而且對彼此的壓力都太沈重。

萬一有一半先走了，另一半則是難以承受之痛「夫妻關係太黏膩、太依賴，對生死就不容易看得透。」她善意提醒。經常受邀參與社區老人議題講座的廖紀華觀察，在絕大多數社福團體、醫療機構服務的志工，80％都是女性，年長男性反而不願意走出來，「家庭角色互換，女性退休後跑出來，男性則大多窩在家裡，只會打電話問老婆『什麼時候回家煮飯』。多交幾個個朋友，提高幸福指數。

美國密西根大學心理系曾追蹤100名退休族4年後的生活狀況，其中對生活最感滿意的退休族，平均有16名可以依賴的朋友或熟人；不滿意退休生活的，則只有不到10個朋友。

加州大學河濱分校教授傅利曼（Howard S.Friedman）在《他們為什麼活到99》書中指出，擁有滿意的社會關係與豐富的社交生活比較快樂。他並且提出一個自我檢測量表，列舉10個評估項目，譬如是否常和朋友一起做什麼事、每個月見幾次面、熱心助人等等。 老年最害怕自己一無所有，會恐慌、沒有安全感，愈早計劃，就能愈早瞭解還有哪些不足、哪些已經很豐富。

「老伴」不會自動掉下來

「老伴」絕不會從天上自動掉下來，而是用心經營的結果，更不能一廂情願以為船到橋頭自然直，一定要提早開始「收編」，中年就要考慮累積下一階段的人際資源。

廖紀華常聽到很多人開口閉口說「隨緣」，在她看來則是「偷懶」的藉口，朋友之間一定要花時間維繫，否則關係就會疏遠，「不要以前忙著工作，忘了交好朋友，等到老了再交，別人也會挑（剔）你。」

正如同年輕的時候會為「往上爬」做準備，過了中年以後，不管40歲、50歲，就要開始為「往下走」做計劃，一定要知道如何下山，才能順利地從山頂回到出發的原點。

廖紀華建議，不妨列出一張「「老伴」清單」，把生命重新做整理，就可以很清楚掌握自己的位置：

1.健康要顧好。 膝蓋沒力就得連滾帶爬地下山。

2.財富規劃要做好。 但也不必焦慮過度，而是把物質慾望降低，夠用就好。廖紀華認識一些長輩，一個月9000元就過得很不錯，純粹只是生活必須開支，反正東西都買得差不多了，房貸也大多付清了，不必買新衣服，而且坐公車免費，到老人大學就讀學費非常便宜，一年繳幾百塊錢，活動內容又充實。

3.一定要有醫療保險。突然生病住院，才不必擔心醫療費用沒著落。

4.評估個人社會資源。有哪些可運用？這些資源累積起來是衝突線多，還是和平線、冷漠線居多？譬如泡澡、唱歌、旅行，是否都有伴可同行？再根據這份評估下手收集「老伴」，手足、親戚、同學、同事、鄰居、宗教信仰、公益組織、才藝社團、寵物等，都是適當的管道。

待續..

本集主題：「母愛創傷」新書介紹
　
專訪編輯：丁慧瑋
　　
本書特色：
◎認清「無愛母親」的五種典型：嚴重自戀的母親；過度糾纏的母親；控制狂母親；需要母愛的母親；忽視、背叛或打擊孩子的母親。
　　
◎蘇珊．佛沃博士向來擅長說出人們難以面對的真相，以及大家在「完美伴侶」與「快樂家庭」表象背後對待彼此的真實樣貌。隨著愈來愈多女兒帶著母親留下的傷口前來求助，以及自己在母親過世後，對於這段母女關係所走過的療傷經歷，她決定陪伴因母親沒有愛人能力而受傷的女兒們，辨識母愛創傷，進而療癒母愛創傷，修復母女關係，細細撫平那深觸靈魂的傷。
　　
◎妳深深受了傷，但妳可以幫自己療傷：這個量表有助於釐清長久以來，「母女關係」對妳造成的影響。
　　
妳是否：
•不確定母親愛不愛妳，並且在想到她可能不愛妳時，感到一陣羞愧？
•感覺必須為所有人的幸福負責，卻獨漏自己？
•相信母親的需求、欲望和對妳的期待，比妳自己的想法重要？
•相信必須努力才能得到愛？
•相信無論妳怎麼做，母親都會覺得不夠？
•相信妳必須保護母親，即便清楚她的所作所為正在傷害妳？
•只要不配合他人就會有罪惡感，覺得自己是壞人，尤其面對母親時特別嚴重？
•不願跟母親分享生活細節與感受，因為知道她會拿來對付妳？
•感覺自己不停在追求他人的認可？
•無論有了多少成就，仍常感覺害怕、內疚、渺小？
•懷疑自己有什麼毛病，並怕因此永遠找不到愛妳的另一半？
•不敢生小孩（前提是想生小孩），因為怕他們「會變得跟我一樣一團糟」？
　　
　　這些都是無愛母親留下的傷，根源通常可追溯至妳的童年。但即便發現每個問題的答案都是肯定的，都請不要認定自己「完了」或「注定毀了」。藉由本書協助，妳可以立刻做出許多實際改變，改善人生。
　　
作者介紹：蘇珊．佛沃（Susan Forward, PhD）
　　國際知名的諮商師、講師及作家，心理治療執業經驗超過四十年，在美國南加州的心理衛生及醫療機構擔任諮商師、講師及顧問。
　　
她率先提出了「情緒勒索」概念，其著作《情緒勒索》熱銷全球二十年。
　　
　　另著有多部心理經典，《愛上Ｍ型男人》、《父母會傷人》均為《紐約時報》排行榜的暢銷書，以及《跳痛的愛》等書。
　　
　　除了臨床治療及寫作，她還透過大眾媒體分享珍貴的專業經驗，曾上過三百多個電視及廣播節目，並曾於美國廣播公司主持全國同步聯播的談話節目，長達六年。