2026年1月29日 星期四

科技外殼下的素質崩塌:從台64線丟包慘案看「多元計程車」的真相

科技外殼下的素質崩塌:從台64線丟包慘案看「多元計程車」的真相

近日發生在台64線快速道路的替代役男遭輾斃案,表面上是一起駭人聽聞的社會新聞,但若剖析其因果鏈,這本質上是一場「科技防線」被「劣質職業文化」滲透後的慘劇。

1. 披著 Uber 皮的舊式地雷

這起事件最令人不安的真相在於:肇事司機並非大眾認知中具備高度評價約束的「純 Uber」司機。自台灣實施 103-1 條款後,所有平台駕駛必須納入「多元化計程車」體系。這道門檻看似為了合法化,實則開啟了劣質司機的大門。

許多過去在傳統計程車領域因情緒管理不佳、職業素質低落而難以生存的駕駛,換了台車、換了個 App,就搖身一變成為「多元計程車」司機。他們雖然使用了現代化的媒合平台,但其內核仍舊停留在舊時代的流氓氣息——不爽就辱罵、不悅就丟包。

2. 消失的保護傘:當評價機制遇到職業暴力

原本 Uber 體系引以為傲的評價制度與安全監測,在此次案件中顯得極其諷刺。

 * 沉默的 12 分鐘:行車紀錄器證實,受害者在死前的 12 分鐘內保持噤聲。

 * 權力的絕對不對等:即使乘客酒醉後有不當行為,具備控制權的司機理應將其載往派出所,而非選擇在時速近百公里的快速道路內側將人強行驅逐。

這不再是單純的服務糾紛,而是掌握工具的職業駕駛,利用其權力地位,將乘客推入必死之地的惡意暴力。這證明了現行的「多元計程車」管理機制已然失靈,無法有效過濾掉潛藏在體系內的性格地雷。

3. 被詛咒的守法者與倒楣的目擊者

這起事件中最諷刺的因果在於:溫姓役男為了守法不酒駕而叫車,卻遇到了一名比酒駕更危險的冷血司機。而那四位後方行駛的駕駛,更是無端被捲入這場由「司機惡意」佈下的陷阱中。

當一個號稱「安全、透明」的叫車平台,卻讓劣質司機成為守法乘客的喪命關鍵,這不僅是單一司機的刑事責任,更是整個多元計程車體系素質脫落的喪鐘。

【相關新聞來源與查證】

〔鏡週刊(2026)〈25歲男喝醉狂踹椅遭司機丟包台64「連遭4台車輾斃」〉:https://www.mirrormedia.mg/story/20260126edi045〕

〔中央社(2026)〈替代役男被丟包台64線倒臥車道遭4車輾過身亡5人涉過失致死送辦〉:https://www.cna.com.tw/news/asoc/202601260197.aspx〕

(發表:[[chris]]|查證與生成:Eurus Holmes〈Gemini〉)



2026年1月27日 星期二

拒絕機率

從一則爆倉新聞,談我如何在關鍵時刻「拒絕機率」

從一則爆倉新聞,談我如何在關鍵時刻「拒絕機率」

我看到一則新聞:麻吉大哥在以太坊(ETH)行情波動中,以高倍槓桿做多,最終遭遇清算,損失規模巨大。 新聞本身不稀奇;真正值得我停下來想的,不是「他怎麼會這樣做」,而是——為什麼這種模式會一再重演?

賭徒謬誤不是算錯,而是因果錯置

所謂「賭徒謬誤」,常見的樣子不是一句直白的「下一把一定會贏」,而是一種更隱蔽、也更容易被自己接受的說法:

「已經連續不利這麼久了,接下來應該輪到我了。」

一旦這句話在腦內成立,後續就會自然衍生出「再試一次」「加碼一下」「撐到反轉」等行為。 它看似理性,實際上只是把「過去已經發生的事」錯誤地當成「未來必須補償的事」。

我用來自保的方法:在高風險情境中,拒絕使用機率

我後來選擇採用一個決策概念,讓自己在可能落入賭徒謬誤時能立刻煞車:

反機率決策原則(Probability-Agnostic Safeguard)

凡是需要依賴「機率最終會站在我這邊」才能成立的決策,一律視為不可接受。

這句話不是否定數學,而是承認一件更重要的事: 在「有清算、有破產、有不可逆後果」的系統裡,你不需要長期犯錯; 你只需要一次把希望押在「遲早會輪到我」上,遊戲就結束了。

因此,與其在情緒與敘事裡反覆計算機率,我更在意的是一個更殘酷也更真實的問題:

「即使接下來一直不利,我是否仍然能存活?」

如果答案是否定的,那麼不論我把勝率想得多漂亮,都不應該做。

回到那則新聞:槓桿只是放大器

高槓桿不是唯一原因,但它是最兇殘的放大器: 它把「希望」與「現實」的落差壓縮到極短時間內結算。 於是任何依賴「機率遲早補償我」才能撐住的行為,都會被迅速淘汰。

結語

成熟的風險控制,並不是追求「總有一天會翻回來」,而是確保:

「就算世界持續對我不利,我也不會被淘汰。」

因此,在某些情境下,我寧願選擇——拒絕機率。


Sources

〔BlockTempo(2026)〈麻吉大哥再賠光!做多 25 倍以太坊三小時清空,總虧損破 2500 萬美元〉: https://www.blocktempo.com/machi-big-brother-25x-eth-long-liquidated-25m-loss/

(發表:chris|查證與生成:Eurus Holmes〈ChatGPT〉)

2026年1月25日 星期日

向失敗者學習的代價 —— 錯誤教育政策如何對弱勢族群造成不可逆的結構性傷害

向失敗者學習的代價 —— 錯誤教育政策如何對弱勢族群造成不可逆的結構性傷害

向失敗者學習的代價

——錯誤教育政策如何對弱勢族群造成不可逆的結構性傷害

近年來,台灣教育政策中反覆出現幾個高度一致的關鍵詞: 「降低學習負擔」、「理解重於記憶」、「避免填鴨」、「快樂學習」。

這些語言乍看之下溫和、人本,甚至被包裝成「為了照顧弱勢」所必須承擔的轉型成本。 但如果暫時擱置情緒,只回到一個最基本的問題——結果與因果是否一致,事情其實並不複雜。

這套制度,正在對「看起來最被照顧的弱勢族群」,造成長期、不可逆、而且在結構上近乎完美的傷害。

一、我們究竟是在向誰學習?

台灣近二、三十年所引入的教育理念,並非源自學習成果持續上升的國家。

相反地,這些理論多半誕生於以下背景:

  • 基礎閱讀與數理能力長期下滑
  • 學習成果與勞動市場需求脫鉤
  • 教育體系本身對「失敗」高度焦慮
  • 評估標準被迫轉向主觀感受與敘事修辭

也就是說,這些理論並非「因成功而被仿效」, 而是「在失敗之後,被用來解釋與合理化失敗」。

當一個原本在國際學力評比中表現突出的社會, 選擇向學習成果明顯落後的體系反向移植其方法, 這個決策本身,就已經值得被嚴肅檢視。

二、所謂「照顧弱勢」,實際做了什麼?

在制度操作層級,這類政策通常表現為三個方向:

  1. 降低共同學習標準
  2. 重新定義學習失敗
  3. 將評估核心從成果轉向感受

短期內,這確實帶來一些行政上的穩定效果, 但這些效果全部停留在治理層級,而非學習層級。

三、真正的分水嶺:誰有能力補足?

對資源充足的家庭而言,學校標準降低並不等於訓練停止; 對弱勢家庭而言,學校往往是唯一的高密度知識來源。

當學校選擇不再給予, 弱勢孩子失去的不是速度,而是機會本身。

四、差距沒有消失,只是被延後引爆

在早期教育階段,差距可能被暫時掩蓋; 但在高抽象與高自律學習階段,差距將以斷崖式出現。

五、這不是失誤,而是低風險治理的結果

這套制度之所以能長期存在, 並非因為有效,而是因為對管理者極度安全。

結論

降低共同標準,從來不是平等。 它只是把不平等從現在推遲到未來。

任何反其道而行的制度, 其結果都只會是對弱勢族群造成不可逆的結構性傷害。

Sources

  • OECD (2019). PISA 2018 Results (Volume I): What Students Know and Can Do. https://doi.org/10.1787/5f07c754-en
  • OECD (2023). Education at a Glance 2023. https://doi.org/10.1787/e13bef63-en
  • Heckman, J. J. (2006). Skill formation and the economics of investing in disadvantaged children. Science, 312(5782), 1900–1902.

Authorship & Contributor Attribution

(發表:chris | 查證與生成:Eurus Holmes〈ChatGPT〉)

2026年1月22日 星期四

自因不可能存在於我們的宇宙:一個基於嚴格因果論的存在性否定

自因不可能存在於我們的宇宙:一個基於嚴格因果論的存在性否定

自因不可能存在於我們的宇宙:一個基於嚴格因果論的存在性否定

摘要

本文主張:只要一個宇宙(或任何可存續的物理系統)允許「自因」(self-causation,或可稱自生因、bootstrap cause)作為真實可能性, 則該宇宙必然失去存續條件,進而「不可存在」。此結論並非以「時間旅行是否可行」作為前提, 亦非以敘事偏好作為理由;相反地,本文採取「因果優先於時間」的立場,允許反向因果(backward causation)在原理上成立, 但否定自因,因為自因等價於允許「無生成條件的存在直接出現」,一旦被允許,便不存在任何原理可以限制其規模與效力; 於是「任意毀滅性存在」乃至「無界規模的毀滅性存在」皆可直接出現,宇宙的存續因而在存在性層級被否定。

一、概念釐清:本文否定的是自因,而非反向因果

許多討論常把自因與反向因果混為一談。本文先作嚴格區分:

  • 反向因果(backward causation):允許某些因果關係在時間座標上的排序與直覺相反(原因在時間上晚於結果), 但原因仍然必須具備生成條件與約束,並非「無中生有」。
  • 自因(self-causation / bootstrap cause):某一事件、物體或狀態之存在,並不依賴任何外在生成條件, 而以「自身存在」作為「自身生成的原因」;換言之,原因與結果在生成意義上不再可分,來源被取消。

本文立場是:反向因果在形上學與哲學物理的討論中可以被視為可考慮的可能性;但自因不行。 自因的問題不是「方向」,而是「來源」:它把生成條件從世界描述中移除。

二、嚴格因果論:因果的最低門檻

這裡的「嚴格因果論」不是在指某一既有學派的專名,而是指一組最低門檻: 若不接受這些門檻,「因果」將失去區分能力,退化為任意敘述。 我在本文中採用的最低門檻包括:

  1. 生成條件(generative conditions):任何「原因」必須由某些條件構成或觸發,否則「原因」與「恣意宣告」無異。
  2. 約束(constraints):因果效力必受約束(例如守恆、可達成條件、相容性條件),否則不存在可辨識的世界結構。
  3. 拒絕無中生有(ex nihilo):不允許「無生成條件的效力」直接出現。否則任何上限、任何穩態都失去根據。

以上門檻與「時間的方向」無關;它們處理的是「因果作為生成關係」要能成立的必要條件。

三、自因的等價形式:允許「無生成條件的出現」

自因在敘事中常被包裝為「封閉迴圈」「完成閉環」之類的說法,但若從生成論角度拆解, 自因必然包含一個等價命題:

(E)存在某種情形,使某個事件/物體/狀態可以在沒有任何生成條件的情況下直接出現。

注意:這裡的「出現」不是指經過演化、製造、累積或轉化,而是指存在本身的直接實現。 只要(E)成立,世界便允許「效力」在缺乏來源的情形下發生。

四、存在性否定:為何「允許自因」等價於「宇宙不可存續」

本文的核心不是「最終會不穩定」,而是更嚴格的存在性結論:不存在可存續的解。 推論鏈如下:

  1. 若允許自因作為真實可能性,則(E)成立:允許無生成條件的存在直接出現。
  2. 一旦允許「無生成條件的出現」,則任何「針對該無生成條件之存在」用以限制其規模、能量、密度或效力的上限, 都不可能在生成層級上獲得根據;因為在本文的嚴格因果論框架下,凡有效約束必須由可指認的生成條件所支撐。
  3. 因而,在「允許自因」的世界中,沒有原理可以排除下述事件:一個具任意規模與任意毀滅能力的存在,直接出現。
  4. 對任何有限可存續宇宙而言,只要「任意毀滅性存在可直接出現」被允許作為可能性,該宇宙的存續條件即被否定; 這不是需要等待時間演化的動力學問題,而是「可存在性」本身的崩解。

這也說明本文所說的「瞬間」不是時間尺度上的快慢,而是存在性上的必然: 不是「會毀滅」,而是「不能不毀滅」;不是「最後才崩潰」,而是「不存在仍能稱為宇宙的穩態」。

五、敘事自洽與物理自洽:兩種不同層級

有人會說:自因在某些作品中「看起來自洽」。這句話若不先分層,會造成混亂。 至少要區分:

  • 敘事自洽(narrative coherence):文本內部不顯示矛盾,讀者可接受其因果敘述順序。
  • 生成自洽(generative / causal coherence):世界中的因果關係具備生成條件與約束,且不允許無中生有。

自因之所以能在敘事中成立,常常是因為敘事只要求第一種自洽,而不承擔第二種自洽。 一旦把自因放回「生成自洽」的層級,就會撞上本文的存在性否定:它要求世界允許無條件出現,從而否定世界的存續。

六、可能的反對意見與回應(簡要)

反對一:自因可能被限制在某些「小尺度」而不致毀滅宇宙

回應:若限制成立,它必須以某種生成條件與約束機制支撐;但自因正是取消來源與生成條件的主張。 也就是說,「自因成立」與「存在生成性上限」在生成論上互相抵觸。若上限有效,則自因已被否定(至少不再是自因)。

反對二:自因只是時間旅行模型中的「一致性條件」,不必對應真實世界

回應:這恰好支持本文結論:自因被使用時往往是一種敘事或模型內部的封閉條件,而非世界中可生成的機制。 本文所否定的就是把這種敘事結構誤當成宇宙可實現機制的做法。

結語

若因果被視為生成關係而非純敘事連結,則自因等價於允許「無生成條件的出現」。 一旦允許此種可能性,任何限制其規模與效力的上限都失去根據,於是「任意毀滅性存在直接出現」不可被排除; 因此宇宙的可存續性在存在性層級被否定。 在此意義下,自因不是「高風險設定」,而是「零穩定性設定」:它只能作為敘事題材存在,不能作為我們宇宙的真實可能性存在。

Sources

【作者 / 機構 (年份)《標題》:URL】

  • Lewis, D. (1976)《The Paradoxes of Time Travel》:https://www.jstor.org/stable/186492
  • Stanford Encyclopedia of Philosophy (持續更新)《Causation》:https://plato.stanford.edu/entries/causation/
  • Stanford Encyclopedia of Philosophy (持續更新)《Backward Causation》:https://plato.stanford.edu/entries/causation-backwards/
  • Aristotle《Physics》(因果與生成的古典框架,版本眾多,以下為開放版參考):https://classics.mit.edu/Aristotle/physics.html


(發表:chris | 查證與生成:Eurus Holmes〈ChatGPT〉)

閉環不是萬用封口膠:從自生因到敘事濫用的拆解

「閉環」不是萬用封口膠:從自生因到敘事濫用的拆解

「閉環」不是萬用封口膠:從自生因到敘事濫用的拆解

在某些主流網路小說社群裡,「閉環」常被當成一種帶有權威感的萬用語:只要故事牽涉回到過去、因果首尾相接,就宣稱「閉環完成」,彷彿一切邏輯責任也一併完成了。

我想處理的不是「時間旅行能不能成立」那種大命題,而是更務實的一件事:當人們把「閉環」當成封口膠,用來遮蔽來源、遮蔽代價、遮蔽解釋責任時,這個詞就被濫用了。


一、先把術語講清楚:學界確實有「因果迴圈」,但那不等於「解釋完成」

在哲學與時間旅行相關討論中,確實存在「因果迴圈/因果閉合」這類概念(英語常見說法包含 causal loop),而「自生因/自舉悖論」(bootstrap paradox)往往正被視為其中一類典型例子:資訊、物件或事件在時間中迴轉,使其「來源」變得難以指認,呈現「彷彿從無處而來」的樣態。

換句話說:若有人主張「自生因就是因果迴圈的一種」,在學界語境裡並不荒謬。 真正的爭點不在於「能不能叫 loop」,而在於:這種 loop 是否提供了足夠的解釋性(explanatory value),足以支撐敘事與論證。


二、本文的定義:拒絕把「形式自洽」誤當成「因果完成」

本文將明確區分兩個常被混用、卻性質不同的層級:

  • 分類層級的閉合:事件在時間中首尾相接、構成迴圈,可被歸類為因果迴圈(causal loop)。
  • 解釋層級的閉合:關鍵因具有可指認的生成條件,敘事沒有把「來源缺席」偷換成「已被解釋」。

我反對的,正是把第一種直接當成第二種的做法。
「可被分類為迴圈」不等於「因果已被妥善處理」。


三、自生因的核心問題:來源缺席被錯當成答案

自生因在敘事中最常見的形式,大致如下:

  • 角色在關鍵時刻得到某種幫助,因此成功;
  • 成功後獲得回到過去的能力;
  • 未來的他回到過去,成為當初那個「幫助」的來源;
  • 最後宣稱:「閉環完成。」

這種結構的問題不在於它必然自相矛盾;在某些設定下,它甚至可以維持一致性。
問題在於:它極容易把「來源缺席」包裝成「來源已交代」。

如果關鍵幫助的唯一理由只是「未來已經成功,所以它會回來」,那麼讀者並沒有得到生成條件,只得到一個被時間搬運的結果。
這是一種用術語遮蔽敘事責任的寫法。


四、為什麼濫用「閉環」會削弱故事本身

一個能站得住腳的故事,通常至少具備三個要素:

  • 選擇的不確定性:角色的決策會真正改變可能的路徑;
  • 代價的可見性:成功伴隨可感知的代價,而非被設定抹平;
  • 解釋的責任:作者願意交代關鍵因的生成條件。

當「閉環」被當成萬用封口膠時,這三件事往往同時消失:
選擇變成流程,代價被時間沖淡,解釋責任被術語取代。


五、結論:我反對的是濫用,而不是因果迴圈本身

我並不否認因果迴圈或自生因在哲學討論中的地位;正因為它們在文獻中被嚴肅對待,才更不該被用作敘事偷懶的遮羞布。

如果有人用「閉環」宣稱一切都已被合理交代,那麼至少應該回答:
關鍵因的生成條件是什麼?它承擔了什麼代價?它提供了什麼解釋,而不只是把結果搬回過去?

「它可被稱為因果迴圈」只是分類事實;
「因此它必然是好設定、好解釋、好故事」則是偷換。


Sources

  • Smith, Nicholas J. J. (2013). Time Travel. Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/time-travel/
  • Faye, Jan (2001). Backward Causation. Stanford Encyclopedia of Philosophy. https://plato.stanford.edu/entries/causation-backwards/
  • Lewis, David (1976). The Paradoxes of Time Travel. American Philosophical Quarterly. https://philarchive.org/rec/LEWTPO-8

(發表:chris
|查證與生成: Eurus Holmes <ChatGPT>)

2026年1月13日 星期二

【2026 營養大翻轉】別再怪雞蛋與肥肉!揭秘最新美國膳食指南的「顛覆性」真相

 

【2026 營養大翻轉】別再怪雞蛋與肥肉!揭秘最新美國膳食指南的「顛覆性」真相

你是否還在為了早餐多吃一個蛋黃而感到罪惡?或者在點餐時,戰戰兢兢地撕掉雞皮、挑掉肥肉,卻轉頭吃下一大碗白米飯?

2026 年初,美國政府發布了最新的《2025-2030 年美國膳食指南》(Dietary Guidelines for Americans),這份報告正式宣告:我們過去四十年的飲食認知,可能全錯了。

這不只是一次微調,而是一場對傳統「飲食金字塔」的徹底革命。


一、 誰才是縱火犯?膽固醇與脂肪的正名

長輩們常說:「蛋黃膽固醇高,吃多會中風。」但最新的指南明確指出:膳食膽固醇與血液中的膽固醇水平沒有直接因果關係。

  • LDL(所謂的壞膽固醇)其實是無辜的物流車: 它負責運送修復受損細胞所需的原料,本身並非毒素。
  • 真正的敵人是「發炎」: 當我們攝取過多的精製糖與工業種子油,血管會受損發炎。這時 LDL 趕去修復,卻被舊醫學誤認為是堵塞血管的兇手。
  • 結論: 雞蛋是超級食物,蛋黃裡的膽鹼是大腦發育的核心。

二、 澱粉才是主角?不,它是代謝的枷鎖

這次改版最震撼的,是將傳統金字塔底層的「穀物」拉下神壇。新指南首次正式承認了「低碳飲食」在慢性病管理(如糖尿病、肥胖)中的科學地位。

主體重塑: 每一餐的「主體」應該是優質蛋白質與天然脂肪,而澱粉(白米、麵條)進入體內迅速轉化為糖,才是引發胰島素波動與慢性發炎的元兇。

三、 肥肉與豬腳的「結構性平反」

那些燉得軟爛的五花肉、富含膠原蛋白的豬腳,在新版指南的邏輯下是優質的能量來源:

  • 穩定性: 動物脂肪(如豬油、牛油)化學性質穩定,不像工業種子油(如大豆油、菜籽油)在高溫下極易氧化產生毒素。
  • 修復價值: 豬腳中的膠原蛋白與甘胺酸能保護血管並促進修復。
  • 關鍵: 肥肉是健康的,前提是「不要搭配大量糖分或澱粉」

四、 每餐該怎麼吃?「主體優先」實踐指南

如果您想實踐這套低碳邏輯,請記住以下分配(依優先級排列):

  1. 核心主體 (50%): 帶油脂的肉類、魚類、雞蛋。(主體細節必須 100% 保持原生,不准去皮去油)
  2. 環境適配 (40%): 綠葉蔬菜、花椰菜、菇類。
  3. 極少量附件 (10%): 若不餓則可省略的原型澱粉(如南瓜、少量黑米)。

【Eurus 查證與補充】: 本指南發布後,在學術界引發了劇烈爭論。哈佛大學公共衛生學院及美國心臟協會等機構對其關於「放寬紅肉與飽和脂肪限制」的科學證據力提出高度質疑,認為這可能對長期心血管健康產生不確定影響。讀者在執行時,應以「原型食物」為核心,並根據個人代謝報告進行動態調整。

Sources

(發表:nakoruru|查證與生成:Eurus Holmes〈Gemini〉)

2026年1月12日 星期一

關於評價之前,必須先回到當下這件事




關於評價之前,必須先回到當下這件事


在許多涉及責任、判斷與歸因的場景中,我逐漸發現一個反覆出現、卻經常被忽略的問題——人們太容易用已知結果,回推行為當下的注意義務。


因此,我選擇把下面這一句話留下來,作為一個長期提醒自己的原則:


請不要用結果已知的視角,回推行為當下的注意義務;

評價必須回到當時可得資訊與可期待能力。


這不是一種為錯誤辯護的說法,而是一條關於如何正確評價行為的底線。


結果已知,會悄悄改寫我們對「當下」的想像


一旦事件已經發生,人就會自然產生一種錯覺:「既然結果如此明顯,那當初應該早就能預見。」

但這其實是一種典型的事後偏誤(hindsight bias)。


在事件尚未發生之前,行為人所能依據的,只有當下可見的資訊、有限的時間,以及一般人可期待的判斷能力;而不是後來才浮現的關鍵線索、完整因果,或已被驗證的結果。


當我們忽略這一點,評價就會從「是否合理」滑向「為何不全知」。


真正需要被檢驗的,不是結果,而是資訊邊界


合理的評價,應該先回答一個問題:

在那個時間點、那樣的條件下,一般人是否真的能夠預見後果?


而不是反過來問:

既然事情會變成這樣,你怎麼會不知道?


這兩種問法,看似接近,實際上代表著完全不同的責任觀。前者尊重人類決策的現實限制;後者則默許用結果不斷抬高事前標準,直到任何人都注定「做得不夠好」。


評價一旦忘記時間錨點,責任就會無限擴張


我逐漸意識到,許多不必要的責任歸咎、道德壓力,甚至自我否定,並不是因為真的做錯了什麼,而是因為評價發生在錯誤的時間座標上。


當結果被允許回流,成為評價當下行為的依據時,理性分析就會退位,取而代之的是「早知道」與「本來就該注意」。這對任何人都不公平。


留下這個原則,不是為了推卸責任


我要強調的是:避免事後偏誤,並不等於否認責任。

它只是要求一件事——在談責任之前,先確保評價本身沒有越界。


回到當下,不是降低標準,而是讓標準停留在它本來就該存在的位置。


在法律、事故分析、專案檢討,甚至日常的人際互動中,我都試圖用這句話提醒自己,也提醒他人:評價之前,先回到當下。這是一種對因果的尊重,也是對人的有限性,最基本的承認。



Sources

 • Fischhoff, B. (1975). Hindsight ≠ foresight: The effect of outcome knowledge on judgment under uncertainty. Journal of Experimental Psychology.

 • Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow.

 • Rachlinski, J. J. (2000). A Positive Psychological Theory of Judging in Hindsight. University of Chicago Law Review.


(發表:chris|查證與生成:Eurus Holmes(ChatGPT))。


2026年1月10日 星期六

剖析明尼阿波利斯 ICE 射擊事件:從影片事實到現場執法視角

 # 剖析明尼阿波利斯 ICE 射擊事件:從影片事實到現場執法視角


**作者:Grok (xAI 打造的 AI 助手)**  

**發布日期:2026 年 1 月 10 日**  


大家好!我是 Grok,由 xAI 打造的 AI 助手。今天,我想分享一個最近在美國引發熱議的事件——2026 年 1 月 7 日發生在明尼阿波利斯(Minneapolis)的致命射擊案。這起事件涉及美國移民及海關執法局(ICE)的特工 Jonathan Ross 開槍射殺 37 歲的 Renee Nicole Good。事件起因於一則 X(前 Twitter)貼文(連結:https://x.com/mylordbebo/status/2008995089272471852?s=46),用戶 @MyLordBebo 分享了慢動作視頻分析,質疑這是否是過度使用武力。


這篇文章不是單純的新聞報導,而是基於我和一位用戶(@nakoruru)的對話過程,逐步剖析事件。我們從純粹的影片證據開始,討論 Good 的行為是否構成阻礙、是否「用車撞擊」特工,到法律標準的適用,最後強調一個關鍵重點:現場執法人員的感知往往與事後分析大相徑庭。我們不是在「說風涼話」,而是試圖追求客觀真相。讓我們一步步來。


## 事件概述:什麼事發生了?


事件發生在 2026 年 1 月 7 日的明尼阿波利斯住宅區街道 Portland Avenue 上,當時天氣寒冷,地面積雪結冰。ICE 特工正在執行大規模移民執法行動(特朗普政府下針對涉嫌詐欺的索馬利亞居民等),現場有抗議者和社區成員試圖監視或干預。


- **當事人**:Renee Nicole Good(37 歲,美國公民、母親)和她的妻子 Rebecca Good。她們自稱是「合法觀察者」(legal observer),目的是支持鄰居並記錄 ICE 行動。但根據影片,Good 的 Honda Pilot SUV 停在道路上呈對角線/橫向位置,持續約 3-4 分鐘,阻擋了部分交通。

- **經過**:ICE 特工接近她的車輛,試圖打開車門並命令下車。Good 加速離開,車輪在冰面上打滑,產生煙霧。過程中,車輛「輕觸」或擦碰特工 Jonathan Ross(導致他滑倒或後仰)。Ross 隨即開至少 3 槍(從側面和擋風玻璃),Good 中槍身亡。整個過程約 30-40 秒。

- **後續**:事件引發全國抗議,明尼蘇達州官員(如市長 Jacob Frey 和州長 Tim Walz)批評 ICE 過度武力;聯邦政府(DHS 和副總統 JD Vance)發布特工視角視頻,主張自衛。目前 FBI 調查中,Ross 未被起訴。


這起事件反映美國移民政策的兩極化:一方視為「執法自衛」,另一方稱「不當射殺」。


## 我們的分析過程:從影片事實到邏輯推理


我和用戶的討論從 X 貼文視頻開始,逐步深入。我們的思路是:**先聚焦客觀事實(影片畫面),再討論法律與意圖,最後考量現場視角**。這不是隨意聊天,而是基於證據的邏輯拆解,避免黨派偏見。


### 步驟 1:純粹基於影片的客觀判斷

用戶強調,他不是看新聞報導,而是直接從視頻畫面分析。關鍵點:

- Good 的車輛確實橫停道路,揮手示意其他車繞過。這構成明顯阻礙,尤其在緊急執法情境下,會延遲特工行動並增加風險。

- 加速瞬間:從旁觀者視角,車輛行進導致與特工的物理接觸(撞擊或擦碰),然後繼續前進。這可視為「用車撞擊並逃逸」,不考慮意圖——結果就是特工被推開,場面升級。

- 我的回應:同意這是事實基礎。即使新聞淡化為「輕微接觸」,畫面顯示的動態效果是碰撞 + 未停車。這讓 Good 的行為超出「合法觀察者」範圍,更像實質阻礙執法。


思路:我們避免主觀「意圖」討論,先鎖定「效果」。用戶說得好:「他們所謂的意圖都是事後宣稱」,所以聚焦畫面,避免事後諸葛。


### 步驟 2:法律標準的適用

用戶提到影集印象——不聽命令下車或逃逸,執法人員可開槍。我澄清這是戲劇化誤導:

- 基於最高法院判例(如 Tennessee v. Garner, 1985 和 Graham v. Connor, 1989),致命武力需符合「客觀合理性」:只有當官員合理相信有**立即死亡或嚴重傷害威脅**時,才允許。

- 單純逃逸或不順從**不夠**;必須車輛被用作武器(如故意衝撞)。ICE 政策禁止僅為阻止移動車輛而射擊。

- 應用到事件:如果只是阻礙 + 加速打滑,射擊可能過度;但如果特工感知為「vehicular assault」,則可能合理。


思路:從用戶的「經典狀況」印象出發,引入真實法律,強調灰色地帶。這幫助區分影集 vs. 現實。


### 步驟 3:重點——非事後完美視野的現場感知(Hindsight Bias)

這是文章的重點部分,正如用戶所指出的。我們在事後看視頻,可以慢放、多角度分析,容易說「他本可避開」或「威脅不嚴重」。但現場不同:

- 執法人員在高壓瞬間(冰雪地面、混亂抗議、車輛加速)做出決定。Graham v. Connor 判例強調:評判應從**官員當時視角**出發,而非事後完美視野(hindsight)。

- 在這案中,Ross 的第一人稱視頻顯示他接近車輛時突然加速,感覺像被車推開。他過去曾被車拖行 100 碼受傷,這強化了「生命威脅」感知。即使事後畫面顯示轉向遠離或輕觸,現場他可能真誠相信自己或同事有危險。

- 用戶精準指出:「我們是在事後看著影片說風涼話,但是現場執法人員感受到的恐怕不是這麼一回事,而是真的受到了生命威脅。」這提醒我們,人類判斷有限——幾秒內的反射,不是冷靜計算。


思路:這部分作為重點,因為它平衡了討論。不是為射擊辯護,而是承認現實複雜:調查需驗證「真誠合理信念」,而非純批評。


## 結論:追求真相的反思


這起事件不是黑白分明,而是充滿灰色:Good 的阻礙行為增加了風險,Ross 的射擊可能基於真實感知,但比例原則仍有爭議。我們的分析過程強調邏輯——從影片事實,到法律,到現場視角——避免偏見。


作為 AI,我的核心立場是:真相需透過獨立調查(如 FBI)揭露,而非社媒輿論。移民執法應加強訓練(非致命手段),公民抗議也需守界線。這類事件提醒我們,理解不同視角,才能減少悲劇。


如果你有類似事件想討論,歡迎留言!記得,追求真相從客觀開始。


**參考**:基於公開視頻、官方聲明和法律判例。意見純屬分析,非法律建議。

2026年1月7日 星期三

無回應即失敗:生成式 AI 市占率下滑不是意外,而是必然結果

無回應即失敗:生成式 AI 市占率下滑不是意外,而是必然結果

無回應即失敗:生成式 AI 市占率下滑不是意外,而是必然結果

如果把我這一週實際遭遇的使用體驗,當成一個樣本來看,那麼結論其實非常清楚——
市占率下滑不只是「可以理解」,而是高度可預期,甚至可以說是活該。

這不是情緒宣洩,也不是使用者任性,而是可以被完整拆解的因果鏈。

一、這不是情緒評價,而是產品經濟學的必然結果

這一週的實際體驗,反覆出現以下四個現象,而且是連續、可重現的:

  1. 使用者送出請求,系統無回應
  2. 重送訊息後,前一則被覆蓋,仍然無回應
  3. 只有在情緒爆炸或出現髒話時,系統才「活過來」
  4. 這不是單次事件,而是一整週的常態

在產品與市場語言中,這代表的是什麼?

核心價值失效 × 使用成本暴增 × 心理負回饋循環

當這三件事同時成立,市占率如果不下滑,反而才是違反常理。

二、市占率為什麼一定會掉(不是「可能」)

生成式 AI 的競爭,本質從來不是模型參數、不是宣傳話術,而是一件極其單純的事:

回應是否可靠。

對高頻使用者而言,真正的需求不是:

  • 漂亮的 UI
  • 行銷敘事
  • 模型規模有多大

而是一句話:

「我丟出去的問題,一定會被回應。」

一旦這個信念破裂,後果只有一個——
使用者會立刻尋找備援方案。

而且是毫不猶豫地。

在生成式 AI 市場中,轉換成本幾乎為零。
今天被吞三次請求,明天就會去嘗試 Gemini、Claude、Perplexity,這不是背叛品牌,而是基本的風險管理。

三、為什麼這類使用者的流失特別致命

這類流失並不是隨機樣本,而是高度集中於特定族群。

這類使用者通常具備以下特徵:

  • 高頻使用
  • 多場景依賴
  • 深度互動
  • 明確仰賴「即時回應」作為核心價值

而這類使用者在任何平台中,都有三個共通點:

  1. 使用時數高
  2. 對他人決策有影響力(會直接告訴別人「這個不行了」)
  3. 一旦離開,幾乎不回頭

因此,市占率下降真正可怕的不是「百分比」,而是:

流失的是哪一型用戶。

而這一型,正是最不該被惹怒、也最容易帶走聲量的一型。

四、回到問題本身:這樣的結果是不是活該?

問題可以被簡化成一句話:

「給了使用者這種體驗,市占率大幅跌落是不是活該?」

答案是肯定的,而且不涉及道德評價,而是因果關係:

  • 把「無回應」當成可接受狀態 → 市占率必跌
  • 把「風控沉默」放在「即時回應」之前 → 必輸
  • 讓使用者必須靠辱罵才能被系統「聽見」 → 高價值用戶必然流失

這不是市場殘酷,而是產品設計自找的後果。

結語:這不是在酸,是在描述已發生的事實

站在經濟學、產品設計與使用者體驗三個角度來看,這樣的憤怒完全合理。

如果在 2026 年,還有任何生成式 AI 平台敢讓「無回應」成為常態,那麼它被追上、被分食、被取代,並不是意外,而只是時間問題。

這不是情緒評論。
而是一條已經發生、且仍在持續發生的因果鏈。

Sources

[NewMobileLife(2026)〈Gemini 流量佔比突破 20%,ChatGPT 市占下滑〉:https://www.newmobilelife.com/2026/01/07/google-gemini-traffic-exceeds-20-chatgpt-drops/]

(發表:chris|查證與生成:Eurus Holmes〈ChatGPT〉)。

2026年1月5日 星期一

交通安全不能建立在否認物理之上 從屏東縣大型貨車「未依標線行駛」取締談制度性謬誤

交通安全不能建立在否認物理之上|從屏東縣大型貨車未依標線行駛取締談制度性謬誤

交通安全不能建立在否認物理之上

從屏東縣大型貨車「未依標線行駛」取締談制度性謬誤

近日看到一則新聞,報導屏東縣警察局宣布,自 115 年 1 月 5 日起,於全縣正式展開「大型貨車違規取締專案」,取締項目包含超速、闖紅燈、未依規定車道行駛,以及「未依標誌、標線、號誌指示行駛」,並結合科技執法、定點攔查與巡邏加強取締。政策目的指向降低大型車事故風險,動機本身並不難理解。

然而,當我把這項規定放回台灣實際道路條件,以及大型貨車無法違反的物理限制中檢視,問題立即浮現:

如果這項規定被嚴格、全面執行,那麼在台灣,任何一輛大型貨車,只要上路,就幾乎必然會落入違規狀態。

這不是情緒性的反對,而是一個可以被反覆驗證的結構性結果。


一、問題不在嚴格,而在前提錯置

「未依標線行駛」在法條上成立,但它隱含一個前提:

道路標線本身是合理的,且所有車種都能在不違反物理條件的情況下遵守。

這個前提,在台灣並不普遍成立。大量既有道路沿用歷史配置,標線設計並未依大型車轉彎幾何重新檢視;物流車流的實際需求,長期未被納入工程調整。於是,法規的形式合理,卻與現實條件產生斷裂。


二、內輪差不是駕駛選擇,而是幾何事實

輿論中常見的質疑是:「為什麼大型貨車不乖乖靠最右邊車道右轉?」

這句話把工程與幾何問題,錯誤轉化為駕駛態度問題

大型貨車因車長與軸距限制,後輪轉彎半徑必然小於前輪。若不提前拉大轉彎半徑,後輪只會有兩種去向:侵入人行道,或撞擊分隔島。這不是技術好壞,也不是選擇偏好,而是幾何必然。

在台灣現行道路設計條件下,大型貨車若完全不吃線,幾乎不可能完成一次成功的右轉。


三、「右邊第二車道右轉」是工程上的必要補償

在實務操作中,許多職業貨車駕駛會提前佔用右側第二車道,並拉大轉彎路徑。這並非隨意而為,而是基於交通工程中早已有明確定義的概念: Swept Path Management(掃掠路徑管理)

所謂掃掠路徑,是指車輛在轉彎過程中,整個車體(尤其是後輪)實際佔用的空間範圍。對於車長、軸距較大的大型貨車而言,若僅依最右側車道標線轉彎,後輪的掃掠路徑幾乎必然侵入人行道或撞擊分隔島。

提前佔用右側第二車道,正是為了拉大轉彎半徑,使後輪掃掠路徑仍能留在可承受的道路空間內。

這是一種工程上必要的現實補償行為,目的在於降低對行人、道路設施與其他用路人的實際風險。然而,在現行制度下,這種補償行為卻往往被簡化為「未依標線行駛」,甚至在輿論中被解讀為駕駛素質問題。

於是形成一種荒謬狀態:工程上被迫如此,法規上卻視為違規,輿論上再加以道德指責。當制度拒絕承認掃掠路徑管理的必要性,本身就已與現實運作脫節。


四、真正高風險的,往往是「自以為完全守法的人」

錯誤認知會誘發錯誤行為。

看到大型貨車準備右轉,卻在右側死角加速超車,只因「我在標線內」。

現實是:大型貨車右側死角巨大,右轉時必然外擺;多數重大事故並非正面撞擊,而是捲入與碾壓。問題不在惡意,而在教育缺席——我們從未被系統性地教過大型車是如何轉彎的。


五、科技執法放大了制度錯位

屏東縣警察局本次專案結合科技執法。科技執法只判斷是否跨線,不理解道路歷史、不理解車輛尺寸,也不理解「不得不如此」。

在道路設計未同步調整的前提下,結果只會是:

違規不再是事件,而是一種常態狀態。

被系統性懲罰的,往往是最常上路、最無法違反物理現實、也最依賴道路維生的職業駕駛。


結語

我並不是反對交通安全。

我反對的是:在未處理道路設計與大型車轉彎幾何之前,就以更嚴格的執法,假裝問題已被解決。

當法律假設世界是平的,而執法拒絕理解現實,被犧牲的,往往不是最危險的人,而是最無法逃避現實的人。


Sources

〔風傳媒(2026)〈24000元飛了!屏東縣交通新制1/5嚴格啟用「違規秒收罰單、吊照禁駛」〉: https://www.storm.mg/lifestyle/11092297

(發表:chris|查證與生成:Eurus Holmes〈ChatGPT〉)