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《拉契特：黯衣天使》中的權力、科學與情動—從福柯到情動轉折的跨理論分析

引言

Netflix 心理驚悚影集《拉契特：黯衣天使》（Ratched, 2020）藉由描繪 1940 年代精神病院內的「科學治療」，呈現出一種結合冷酷醫療技術與權力控制的敘事。觀眾在觀看過程中，不斷被拉入憐憫與厭惡、期待與驚駭的情感震盪。

本文主張，《拉契特》所營造的恐怖效果並不僅僅來自視覺化的酷刑，而是透過「情動轉折」的藝術策略，使觀眾切身經歷權力的隱蔽運作。藉由結合福柯對醫學與規訓權力的批判，以及近年人文社會科學的「情動轉折」（affective turn），本文將指出該劇如何揭示「科學治療」的暴力基質，並使觀眾透過情感波動進入對制度性暴力的反思。

理論框架

福柯與醫學化權力：福柯在《臨床醫學的誕生》（1963）與《規訓與懲罰》（1975）中，闡述了醫學與監獄等制度如何在現代社會扮演權力的中介。醫學話語不僅是一套診斷與治療的工具，更是規訓身體、控制偏差與建構「正常」的裝置。《拉契特》所展現的精神醫學，正是此種規訓權力的典型：治療之名即是懲罰之實，醫院成為一個權力的劇場。

情動轉折（Affective Turn）：自 1990 年代起，情動研究（affect studies）成為人文社會科學的新轉向。與符號學或意識形態批評不同，情動轉折強調情感、身體感受、氛圍對社會與政治的基礎性作用。Sara Ahmed、Brian Massumi 等學者指出，情動不是個人內在的心理狀態，而是一種跨身體、跨社會的流動力量。《拉契特》中的影像與敘事設計，即藉由情動的突然轉折（emotional reversals），使觀眾與角色共同經驗制度暴力的侵入性。

文本分析

「治療」的外衣與暴力的本質：在電痙攣療法、冰浴、腦白質切除術等場景中，醫師們以「科學」與「治療」的話語自我正當化。福柯的視角提醒我們，這些操作本質上是規訓機制，用以將「不服從」或「不正常」的個體馴化。觀眾對「治療」二字的預設期待（修復、救贖），在劇情中卻迅速被顛覆為酷刑，形成強烈的情動轉折。這種落差並非單純的敘事衝突，而是一種權力機制如何「在感受層次」運作的證明。

同情與驚駭的連續翻轉：角色往往先被置於極度脆弱的情境（病人渴求救助），觀眾因此生出同情；然而下一刻，他們便被推入非人化的處置。此種從「共情」到「震驚」的情動轉折，使觀眾被迫承受權力所製造的失序與痛苦。正如情動理論所言，這種情緒波動並非只屬於角色個體，而是跨越螢幕、滲透觀眾身體的「情感共構」。

華麗美學與病態暴力的錯位：導演萊恩・墨菲運用鮮豔的色彩、時代感服裝與對稱構圖，將暴力場景置於近乎誘惑性的美學框架中。這種美與惡、愉悅與厭惡的錯位，再度製造情動翻轉。觀眾在審美愉悅與道德不安之間擺盪，體驗到制度暴力的誘惑性與複雜性，呼應福柯對權力「生產性」的理解——權力並非單純壓抑，而是透過製造快感與秩序來維繫。

結論

《拉契特：黯衣天使》並非僅以「恐怖」為目的的娛樂影集。其關鍵意義在於：透過「情動轉折」的藝術策略，觀眾得以切身體驗福柯所揭示的醫學化權力。所謂的「科學治療」在劇中被揭露為暴力的面具，而情感的急遽震盪則使觀眾直接感知到這種制度化暴力的張力。

本文指出，《拉契特》正好位於福柯批判與情動轉折理論的交會處：它既展示了科學話語如何服務於權力，也透過情感動員將觀眾帶入權力作用的感官現場。這種影像美學提醒我們，對制度的批判不僅是知識上的理解，更是身體與情感層次的共同經驗。

“For any program which purports to be creative, an important question is the extent to which its design (including the algorithms and data it uses) is contrived to produce particular outputs. That is, has the program been ‘fine-tuned’ to generate specific results? Evidence of fine-tuning can affect our perception of how creative a program has been.”

「對於任何宣稱具備創造力的程式而言，一個重要的問題是：其設計（包括所使用的演算法與資料）在多大程度上是被刻意安排以產生特定輸出。換言之，該程式是否被『微調』來生成特定結果？微調的證據會影響我們對其創造力的觀感。」

“In order to address the question of how the knowledge input to a program affects its creativity, we first discuss the nature of the kinds of program to which our measures of creativity apply … Following this, we give an overview of Ritchie’s previous work on measuring creativity, and discuss how we will build on these.”

「為了探討知識輸入如何影響一個程式的創造力，我們首先討論那些適用於創造力衡量的程式類型……接著，我們概述 Ritchie 先前關於創造力衡量的研究，並說明我們將如何在此基礎上延伸。」

From: The Effect of Input Knowledge on Creativity by Simon Colton, Alison Pease, Graeme Ritchie fr. Informatics Research Report EDI-INF-RR-0055. DIVISION of INFORMATICS, Centre for Intelligent Systems and their Applications, Institute for Communicating and Collaborative Systems November 2001， Appears in Proceedings of ICCBR-2001.

[愛墾研創·嫣然]

在創意研究與文化生產的脈絡中，創作者的「知識輸入」被證明是影響其創意輸出的關鍵因素。創造力並非孤立運作的精神活動，而是深深扎根於創作者此前所吸收、接觸與內化的各類範例、知識與文化素材。正如相關研究所指出，任何自稱具有創造力的系統——無論是人類還是人工智慧——都依賴某種「啟發集合」（inspiring set），亦即創作者創作行為之前的知識基礎或訓練來源。這些輸入不僅構成創作的素材庫，也界定創作者可能生成的觀念範圍。

文獻中強調，若一個創作系統的啟發集合被過度「微調」，也就是其知識輸入被狹隘地限制於特定範例，那麼該系統的輸出往往會過度接近既有模式，進而削弱其創造性的可信度。正如研究者所言：「程式是否被『微調』來生成特定結果，將影響我們對其創造力的觀感。」（“Evidence of fine-tuning can affect our perception of how creative a program has been.”）過度受控的知識輸入，使創作過程更像是既定模板的再生，而非真正的生成行為。

相對地，當創作者能夠在較寬廣、較少被預設框架限制的知識環境中汲取素材，創意輸出便更有可能呈現出不可預期性（unpredictability）與原創性（originality）。研究者明確指出，創造力的衡量必須從輸入出發：「為了探討知識輸入如何影響一個程式的創造力，我們首先討論……」（“In order to address the question of how the knowledge input to a program affects its creativity…”）。這樣的觀點同樣適用於人類創作：創意的生成來自於創作者如何吸收、選擇並重新組織其所接觸的文化資料，而非憑空產生。

綜合而言，我們可以看到創意並非在真空中產生，而是由創作者與其知識環境的互動所塑形。創作者接收與內化的知識輸入——包括其範圍、品質以及自由度——將直接影響其創意輸出的特性，使其在原創性與不可預測性之間呈現不同程度的表現。這種觀點不僅有助於理解人類創作，也為當代機器創造力的分析提供了基礎框架。

科學哲學的創意基礎～依循塔斯基（Tarski）的觀點，波普爾（Popper）主張我們應將所有陳述所構成的全域集合分為真（T）與假（F）（Popper 1972）。他認為科學的目標，是發現其內容能涵蓋盡可能多的 T、並盡可能少的 F 的理論（解釋），其中理論的「內容」是指所有由該理論在邏輯上所能推出的陳述之集合。這些陳述也同樣可再區分為真與假的部分（即理論的真含量與假含量）。一個好的理論應該能指出新的探索方向，也就是提出我們先前未曾想到要做的觀察。

這種情況類似於：某個領域中所有基本項目的全域集合被劃分為好的與不好的，分別稱為 V 與 V0。如果我們把一個程式的內容視為它的輸出集合 O，而 O 能再分為好的與不好的作品，那麼我們便能說，一個創造性程式的目標之一，就是盡可能產生多的 V（以及盡可能少的 V0）。一個好的系統應該能指出搜尋空間中的新區域值得探索，也就是能發現我們原本未想到要產生的新作品。如果我們接受這個類比，那麼波普爾用來評估理論的準則，也能用來照亮評估創造性程式的準則。

波普爾為一個令人滿意的理論提出了兩個條件（除了該理論在邏輯上能推出它欲解釋的現象之外）。首先，它不能是臨時（ad hoc）的。意即，理論（解釋項 explicans）本身不能同時用作被解釋現象（解釋項 explicandum）的證據，反之亦然。舉例而言，如果 explicandum 是「這隻老鼠死了」，那麼「這隻老鼠吃了毒藥」並不足以作為解釋，若支持它吃了毒藥的唯一證據僅是「它現在死了」。必須要有獨立的證據，例如「老鼠的胃中含有老鼠藥」。因此，不是 ad hoc 的解釋就是可被獨立檢驗的解釋。其次，一個理論必須具有豐富的內容。例如，一個能解釋除了其原本被設計來解釋的特定現象之外的其他現象的理論，其內容更為豐富，因此比不那麼普遍的理論更具價值（即「普遍性原則」）。

將這些準則應用於創造性程式時，若我們把程式 P 視為理論，而把我們希望生成的作品集合 A 視為要被解釋的現象，那麼我們關注的就是 P 的獨立可檢驗性以及其內容的豐富程度。一個被仔細調整過、只為產生特定作品的程式，不能僅因其產生了那些特定作品就被稱為好的程式。它必須具有其他能證明其價值的獨立理由，例如也能生成其他有價值的作品。在程式設計的類比中，這顯然與「內容的豐富性」準則有關：一個程式生成越多 A 以外的有價值作品、且越少毫無價值的作品，這個程式就越好。

值得注意的是，波普爾的準則是普遍適用於所有科學理論的，無論是單一陳述的解釋，還是包羅萬象的理論。因此，它們同樣適用於任何能生成 A 中作品的程式（包括較大型程式中的子系統）。這項類比的結論是：我們應努力讓程式儘可能具有普遍性。也就是說，任何重新發明既有作品的創造性程式，也應該能生成相當數量新的、有價值的作品。

From: Section～Motivation from the Philosophy of Science in The Effect of Input Knowledge on Creativity by Simon Colton, Alison Pease, Graeme Ritchie fr. Informatics Research Report EDI-INF-RR-0055. DIVISION of INFORMATICS, Centre for Intelligent Systems and their Applications, Institute for Communicating and Collaborative Systems November 2001， Appears in Proceedings of ICCBR-2001.