【2018年諾貝爾物理學獎】劃開時代的雷射物理工具

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

• 作者／照護線上編輯部
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提問：請問靜脈曲張的常見症狀？

李應陞醫師：通常在門診看到靜脈曲張的常見症狀，都是有下肢腫脹或是痠麻，走路走久會有疼痛的情形。有些患者會有抱怨半夜會有抽筋的症狀。常見的就是表淺會有浮出一些靜脈叢，我們俗稱蚯蚓在皮膚上面爬的情形。

提問：請問靜脈曲張可能出現哪些嚴重併發症？

李應陞醫師：常見的嚴重的併發症包含下肢會逐漸出現水腫，然後會有冒汁液的情形，甚至嚴重會產生蜂窩性組織炎。更嚴重的可能會產生下肢的傷口、潰瘍的情形，因為靜脈的壓力非常高，所以這類的潰瘍傷口其實都是很潮濕的，而且都會有發生一些惡臭的情形。如果不積極治療的話，都會讓傷口無法癒合。

提問：請問靜脈曲張的危險因子？

李應陞醫師：事實上在現代的社會上，久坐久站的工作者，譬如說護理師、公車司機、計程車司機等等，都需要去預防自己有可能會有靜脈曲張的發生。再來包括體重過重者，因為腹腔壓力過大，導致下肢的靜脈壓力過大，導致靜脈曲張等。然還有一些是有遺傳因子或家族病史等等，都應該要特別去注意自己是否有靜脈曲張的症狀。因為有荷爾蒙的關係，所以女性其實更應該去注意自己有沒有靜脈曲張的發生。

提問：請問要如何評估靜脈曲張的嚴重度？

李應陞醫師：靜脈曲張的嚴重度從腿部的外觀看是否有蚯蚓狀的浮現的靜脈，這個大部分都是在中級左右。再用病史去詢問病人，包括你是否有黃昏的時候比較容易水腫，或是覺得腳部因為久坐久站而導致的腫脹、難受，甚至半夜抽筋等等，都可以去區分出這個大概就是屬於中後期。再更嚴重一點的話，包括慢性傷口的產生，大部分都會出現在腳踝的內側。當發現這樣的傷口部位的時候，其實大部分可以斷定就是為比較末期的靜脈曲張的症狀。最標準的一個黃金診斷工具當然是超音波，我們會用超音波去看靜脈曲張的瓣膜，一旦有產生逆流的話，表示它是一個形態上面的缺損，就應該去跟病患討論是否需要積極做處理。

提問：請問該如何治療靜脈曲張？

李應陞醫師：靜脈曲張的治療有很多種，包含了最保守型的治療，建議病人穿醫用型的彈性襪，然後多抬腳，盡量避免泡熱湯。如果以介入處理來講的話，第一種是傳統型態，就是用靜脈曲張剝離手術。另外幾種微創的治療方式，包含以熱能為主的靜脈雷射治療，以膠水為主的屬於非熱能的治療，就是以現在俗稱的超級膠水，去做靜脈瓣膜閉合的治療。

提問：請問傳統手術會如何進行？

李應陞醫師：傳統手術通常都需要用全身麻醉的方式，而且病患需要住院。我們從整隻腿的上端跟下端各開一個洞，用醫用的鐵絲沿著靜脈往上走，然後兩端勾起來，直接抽取靜脈。術後病患產生的不適感會很嚴重，而且病患其實最擔心的就是他旁邊的神經會受到缺損，而導致病患在多年後都有可能會抱怨肢體麻木等情形。

提問：請問什麼是微創靜脈膠水治療？

李應陞醫師：顧名思義就是用一個特殊的醫用生物膠水，從一個微創的傷口放一個導管進去，大隱靜脈或者是小隱靜脈，從近端到遠端，做一個靜脈膠水的閉合的手術，使靜脈不再逆流，減少它的臨床症狀。

提問：請問微創靜脈膠水治療能帶給患者哪些幫助？

李應陞醫師：微創靜脈膠水帶給病患最大的幫助應該就是不需要全身麻醉，而且手術當日就可以離院等方便性。因為它是用微創的方式去進行的，只需要一個小洞給導管進去，把靜脈閉合起來即結束。所以說帶給病患最大的好處就是舒適感跟方便性，然後可以手術完直接離院，回歸日常生活作息。

提問：請問什麼是微創靜脈雷射治療？

李應陞醫師：微創靜脈雷射治療，顧名思義就是用一根熱能的導管，沿著大隱靜脈往上走，然後一路用熱能的方式去燒灼靜脈壁使之閉合。由於它是有熱能的形式，所以在術中都必須施打一些局部的腫脹藥劑，保護旁邊的神經，避免病患術後有疼痛感和麻木感。

提問：請問微創靜脈雷射治療能帶給患者哪些幫助？

李應陞醫師：雷射微創靜脈的處理方式，它和傳統的方式的最大差異，就是一個需要全身麻醉，一個只需要局部麻醉即可進行。微創靜脈雷射治療，它事實上閉合率極高，跟傳統的方式處理基本上是一樣的。它的優點就是當天即可出院。

提問：請問要如何避免靜脈曲張復發？

李應陞醫師：我們會叮嚀說，盡可能還是要去改變自己的生活型態。如果無法及時的改變，或者是因為工作的需求，還是無法避免久坐、久站的話，我們還是會溫馨提醒，需要穿著彈性襪工作。腳部泡熱湯其實是一個禁忌，如果有在泡熱水、熱湯的習慣，一定要減少這個次數，才能維持一個長期的良好預後。

李應陞醫師：趨近六十歲的一個男性病患，長期久坐，導致他的靜脈曲張的症狀非常非常嚴重，就是雙腳嚴重靜脈潰瘍，然後流著大片的汁液，完全無法癒合。在經過了靜脈曲張治療後，他的潰瘍在一年內逐漸的恢復，最後幾次來門診的時候，他的靜脈曲張的傷口完全癒合。他兒子跟病患本人都非常非常的開心。

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即使再怎麼模仿，AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧？畢竟電腦的電子元件和我們大腦中的神經細胞結構截然不同。再怎麼模仿，AI 終究無法以與生物相同的方式思考吧？

錯，可以。

2024 年諾貝爾物理學獎跌破所有專家的眼鏡，頒給了兩位研究機器學習的科學家——約翰·霍普菲爾德（John Hopfield）和傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）。他們以「人工」的方法打造了類神經網路，最終模擬出生物的「智慧」，奠定了當代深度學習的基礎。

為什麼解決人工智慧發展瓶頸的，竟然會是物理學？物理要怎麼讓 AI 更像人類？

從巴甫洛夫的狗到赫布理論：理解學習的基礎

為了解答這個疑問，我們需要一些背景知識。

20 世紀初，俄羅斯心理學家巴甫洛夫發現，狗在食物還沒入口前，就會開始分泌唾液。他進行了一系列實驗，改變食物出現前的環境，比如讓狗習慣在聽到鈴聲後馬上得到食物。久而久之，狗只要聽到鈴聲，就會開始分泌唾液。

大約 50 年後，神經科學家赫布（Donald Hebb）提出了一個假說：大腦中相近的神經元，因為經常同時放電，會產生更強的連結。這種解釋稱為「赫布理論」，不僅奠定了神經心理學的發展，更成為現代深度學習的基礎。

然而，赫布理論雖然描述了鄰近神經元的關係，卻無法解釋大腦如何建構出如此複雜的聯想網路。

霍普菲爾德網路：物理學家對神經網路的貢獻

然而，赫布理論雖能描述神經元之間的關係，卻缺乏數學模型。物理學家約翰·霍普菲爾德從數學家約翰·康威（John Conway）的「生命遊戲」（Game of Life）中獲得靈感，試圖建立一個可以在電腦上運行的記憶系統。

「生命遊戲」由數學家康威（John Conway）發明，玩家開始時有一個棋盤，每個格子代表一個細胞，細胞可以是「活」或「死」的狀態。根據特定規則，細胞會根據鄰居的狀態決定下一次的生存狀態。康威的目的是展示複雜的系統不一定需要複雜的規則。

霍普菲爾德發現，這個遊戲與赫布理論有強大的關聯性。大腦中的大量神經元，在出生時處於初始狀態，經過刺激後，神經元間的連結會產生或斷裂，形成強大的記憶系統。他希望利用這些理論，創造一個能在電腦上運行的記憶系統。

然而，他面臨一個難題：赫布理論沒有明確的數學模型來決定神經元連結的規則。而在電腦上運行，必須要有明確的數學規則。

物理學的啟發：易辛模型

霍普菲爾德從物理學的研究中找到了類似的模型：易辛模型（Ising Model）。這個模型用於解釋鐵磁性物質的磁性特性。

在鐵磁性物質中，電子具有「自旋」，自旋產生磁矩。電子的自旋方向只有「向上」或「向下」，這就像生命遊戲中細胞的「生」或「死」。鄰近的電子會影響彼此的自旋方向，類似於細胞之間的互動。

易辛模型能用數學描述電子間的相互影響，並通過計算系統能量，得出自旋狀態的分佈。霍普菲爾德借用了這個概念，將神經元的互動視為電子自旋的互動。

他結合了康威生命遊戲的時間演化概念、易辛模型的能量計算，以及赫布理論的動態連結，創造了「霍普菲爾德網路」。這讓電腦能夠模擬生物大腦的學習過程。

突破瓶頸：辛頓與波茲曼機

然而，霍普菲爾德網路並非完美。它容易陷入「局部最小值」的問題，無法找到系統的全局最優解。為了解決這個問題，加拿大計算機科學家傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）提出了「波茲曼機」（Boltzmann Machine）。

辛頓將「模擬退火」的概念引入神經網路，允許系統以一定的機率跳出局部最小值，尋找全局最優解。他還引入了「隱藏層」的概念，將神經元分為「可見層」和「隱藏層」，提高了網路的學習能力。

受限波茲曼機（Restricted Boltzmann Machine）進一步簡化了模型，成為深度學習的基礎結構之一。這些創新使得 AI 能夠更有效地模擬人類的思維和學習過程。

AI 的未來：跨學科的融合

霍普菲爾德和辛頓的工作，將物理學的概念成功應用於人工智慧。他們的研究不僅解決了 AI 發展的瓶頸，還奠定了深度學習的基礎，對現代 AI 技術產生了深遠的影響。因此，2024 年諾貝爾物理學獎頒給他們，並非意外，而是對他們在跨學科領域的重大貢獻的肯定。

AI 的發展，離不開物理學、生物學、數學等多學科的融合。霍普菲爾德和辛頓的工作，正是這種融合的典範。未來，隨著科學技術的進步，我們有理由相信，AI 將越來越接近人類的思維方式，甚至可能超越我們的想像。