忠孝東路走九遍、這影片卻被重製了 19 遍？——當 YouTube 也被內容農場攻陷（下）

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 

上次 notion + zapier 做完後，開會總算沒挨罵了，自動化服務真的讚！

而這次介紹 MAKE 串 LINE 做重要信件通知，也源自於我遇到的問題。

如果你不想聽故事，可以往下看教學。

Line Notify

首先，我們會用到 line notify 的服務，要先到官網登入申請。

登入後如果完全沒用過，會直接進到登錄服務畫面。

這邊除了 email 以外可以隨便填，email 之後要收確認信用的，請用你常用的 email。 然後提醒一下，網址跟 callback URL 不要用 google 之類常見的網址，會沒辦法通過，請隨便打一串看起來正常的網址。

設定完成後按登錄。

這時回去剛剛填的 email 收通知信，開通剛設定好的 line notify。

大功告成，這時點右上角的「管理登入服務」，就會看到剛剛設定好的 line notify，這樣 line 的部分就設定好了，可以去 make 做自動化串連。

Make

接著登入 make，如果是第一次使用，他會問你很多廢話。

不用管他隨邊點，直到你看到這個畫面。

點右上角 creat a new senario。

一進去會看到的這個圓圈，這個圓圈跟之前 Zapier 說的 trigger 是一樣的東西，可以手動自己設定流程 flow。

但我們還是叫 AI 幫我們啦，點右下角的 AI Assistant，對話框選選 creat or edit a senario。

輸入「if my gmail get a new email, then send LINE notification」

然後得到畫面上的 flow，左邊是 Gmail watch email，右邊是 line send a notification。

如果你用中文輸入類似的內容，常會跑出很複雜的 flow，這種 flow 裡面有很多有趣的功能。

但這集用不到，我們還是先回到正確的 flow 上。

點開 gmail，連上要整理的信箱。

連接完成後進入設定，先點選藍色的 click here to choose folder。

這邊會出現你在 gmail 裡做的標籤分類，由於我完全沒有按照規則整理，就直接選 inbox，對所有郵件進行分析。

filter type 用 simple filter。

下面的 Criteria 選 all emails 就好了，我們後面會再用 filter 細分。

然後這個，選 no。

選擇 yes 會把偵測過的 email 變成已讀，我不想這樣。

然後這邊是每次執行 flow 時，會抓取多少筆最新的 email 到 line 上發布通知。

免費的 make 是 15 分鐘執行一次 flow，請自己評估每 15 分鐘會收到多少封有用的信件，設定太多你的 LINE 通知會炸裂。

我自己測試後，設定為 5 就差不多了。

設定好點下 OK，會跳出從哪封 email 開始抓資料，用 from now on 就好，之後的新郵件就會自動讀取了。

按下OK，接下來就可以來設定 filter 啦。

點連接線旁邊的板手會跳出選單，選第一個 set up a filter。

進入 filter 設定畫面，上面的 label 是幫這個 filter 上標籤，填你喜歡的就好。

然後點 condition 下面的輸入框，選 subject 標題跟 text content 內文。

然後在 text operator 這裡，選擇 contains。

contains 是在特定字串中如果包含某個關鍵字，就可以通過。

這邊說的特定字串，就是上面欄位設定的標題跟內文。

接下來，在下面空格打上關鍵字，就完成啦。

如果有多個關鍵字要篩選，點選 add OR rule 設定其他關鍵字，不能多個關鍵字打在一起。

按下OK，你會看到板手變成一個漏斗，這樣 filter 就設定完成。

接著點開 line，他會要你輸入 notify API。

回到 line notify 的「管理登入服務」頁面，點擊剛剛設定好的服務，進入服務細節的頁面，複製上面的 client ID。

回到 Make 複製貼上按SAVE。

接著會進到這個頁面，這邊是設定你要在哪個聊天室發送通知，你可以設定在工作群組發送，我這邊先設定我自己就好。

然後進入 line 推播訊息的設定頁面。

message 這欄可以打成這樣，這樣就不會丟一個不知道在做什麼訊息，你也可以發揮創意寫一些幹話進去，增添趣味。

下面的設定用不到，我們直接按OK就完成了。

接下來就要測試啦，我先分別寄三封信件到公用信箱中，分別是：

1. 標題有關鍵字
2. 內文有關鍵字
3. 沒有關鍵字

寄完後，按下 run once。

成功的話就會在 line 上收到通知，果然，沒有把不含關鍵字的信件傳到 line 上，測試成功。

現在把下面的 scheduling 打開，就完成所有設定了。

以後再也不用擔心自己漏接公用信箱的重要信件啦！

結論

最後分享一下實做心得：

比起 zapier 跟 ifttt，make 用起來更有寫程式的感覺，對完全沒有程式背景的人，Zapier 跟 ifttt 會比較好上手，但在免費版的情況下，make 能做到比 zapier 更複雜的自動化功能。

像前面有出現過的複雜流程圖，就可以用 router 做出複數條件判斷的流程，例如前面抓gmail的流程，加上 router 後就不只能傳送提醒到line，還能自動回復罐頭訊息給符合條件的郵件，這如果要在zapier做，就要做兩個流程才能達成了。

另外如果你的公司信箱不是使用Gmail，前面的模組可以從Gmail改成Email，Connection type選用Microsoft系列。

理論上只要這邊按 save，就可以選擇你要串連的microsoft帳號。我串完之後還是抓不到信件，但 make 跟 microsoft 帳戶上，都顯示授權成功，如果有人知道這是什麼問題，請一定要留言告訴我⋯⋯

這次的分享就到這邊，如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題，可以直接留言 ，或給加入 Discord 跟我們一起討問喔。

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本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜莊崇暉、田偲妤
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

不要再轉傳假訊息了！

「我家親戚群組又在 LINE 傳假訊息了！」這是常在年輕族群中聽到的抱怨，彷彿隨意散播謠言是長輩特有的行為，當你願意了解長輩的數位社交生活，將發現事實並非如此。中央研究院「研之有物」專訪院內民族學研究所李梅君助研究員，在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時發現，臺灣民眾對公共議題的關注存在世代衝突，該衝突延伸至日常相處上，卻在事實查核的協作過程中看到正向溝通的曙光。究竟臺灣長輩發展出什麼樣的數位社交生活？如何應用第三方資訊與長輩溝通，甚至邀請長輩加入闢謠打怪行列？

2018 年臺灣地方選舉和公民投票讓存在已久的世代衝突瞬間引爆，面對韓流現象、同性婚姻、性平教育等議題，厭世代年輕人（1990 年代左右出生）和戰後嬰兒潮世代長輩（約 1946-1964 年出生）因經濟與社會生長背景的不同，常發生意見分歧而爭吵不休的情形。

在臺灣最多人使用的 LINE 即時通訊軟體中，出現不實謠言滿天飛的亂象，年輕人紛紛將矛頭指向長輩，批評長輩不先查核資訊真假就亂發文。

中研院民族所李梅君助研究員在研究 Cofacts 事實查核協作計畫時，發覺臺灣世代衝突問題的嚴重性。年輕人認定長輩就是假訊息的傳遞者，但事實上，許多年輕人也常在無意間互傳不實謠言。

「大眾常急著為長輩貼標籤，卻從來不去了解他們怎麼使用數位工具。這樣並無助於解決問題，只會加深彼此的誤會。」研究過程中逐一浮現的問題為李梅君指引出一條研究道路，從事實查核協作行動出發，逐步深入長輩的數位社交生活，探索緩解世代衝突、提升全民媒體素養的可能途徑。

「早安圖」的背後：長輩獨特的數位社交

從了解長輩的數位社交生活做起，應有助於促進不同世代的相互理解，李梅君選擇由長輩們發展出的「早安圖」文化來切入研究。

科技與生活的緊密結合讓人手一機成為常態，再加上疫情造成的人群接觸減少，讓人們日漸習慣將社交重心從實體轉往線上。越來越多長輩靠 LINE 群組維繫親友感情、接收外界資訊，每天一早發布的「早安圖」經常是長輩社交生活的起頭。

然而，早安圖一直有被汙名化的傾向，溫馨圖片配上吉祥文字的簡單排版被貼上具有長輩風格的標籤，甚至還被戲稱為「長輩圖」。李梅君與長輩相處後發現，早安圖的存在對於長輩的社交生活具有深刻意義。

首先，早安圖是長輩證明自己跟的上年輕人腳步的重要象徵！身為晚近才接觸手機、電腦的「數位移民」，長輩常因不會操作數位工具、又害怕晚輩覺得自己笨拙，而感到焦躁不安。因此，當自己好不容易學會用手機拍照、修圖、發早安圖，對長輩來說是自信心的累積，代表自己沒被時代淘汰。

此外，早安圖也是長輩與人互動的敲門磚。李梅君察覺，有些長輩在傳訊息時相當在意社交分寸，不像年輕人想到什麼就 LINE 一下朋友，反而擔心隨意發文會被當成不懂規矩的「老人」。因此，當與新朋友開啟話題時，他們會先禮貌性地試探，這時無害的早安圖就是最好的敲門磚，可以從對方回傳的字句、貼圖或已讀不回，判斷能否進一步交談。

如果我們願意深入體會早安圖對長輩的意義，你將發現早安圖是長輩表達「關懷」的重要媒介。

例如在不方便見面的疫情期間，許多長輩會互相分享充滿溫馨祝福的早安圖、早安短影片，當中包含一些身體保健資訊，即時表達對遠方親友的關心，也讓對方知道自己過的很好。

但是，伴隨著早安圖的問候，群組裡轉傳的文字與圖像影片卻可能含有具爭議性的農場內容，例如每天喝檸檬水可以防疫、常喝地瓜葉牛奶可以防癌等，讓以關懷為出發點的長輩成為散播謠言的代罪羔羊。為此，有越來越多公民團體開始號召民眾一起打擊假訊息，李梅君研究的 Cofacts 就是其中一個針對 LINE 假訊息亂象所發展的計畫。

聽到外面的聲音：「事實查核協作社群」打開群組封閉的大門

LINE 假訊息亂象一直是假新聞議題中非常難處理的一塊，因為 LINE 不像 Facebook、Twitter 或 Instagram 有審查下架機制，LINE 聊天室裡所有的對話都經過加密，就算檢舉了某用戶的言論，LINE 官方也難以遏阻資訊傳播。

李梅君提到：「雖然 LINE 群組相當封閉，在臺灣卻已具有極大的公共性。」很多群組都涉及公共議題的討論，並累積千百人以上的成員，一旦有人惡意散播不實謠言，在缺乏查核機制的情況下，後果可能不堪設想。

因此，自 2016 年起，公民科技社群 g0v 臺灣零時政府的成員推出「Cofacts 真的假的 – 訊息回報機器人與查證協作社群」，邀請民眾主動回報在 LINE 上發現的可疑訊息，再由來自各領域的編輯志工進行事實查核，撰寫有助判斷訊息真假的回應。之後只要有民眾發出相似問題，機器人便會從資料庫中找出相關回應供民眾參考。收到回應的民眾如有不同看法，也可以補充新的回應。

你可能會好奇，當今的「人工智慧」（AI）已可查核假訊息，為何 Cofacts 還在仰賴編輯志工這樣的「工人智慧」？李梅君指出，目前的 AI 僅可以偵查大規模的操弄訊息來源，或者評估影像有無修圖造假。當前要用 AI 來判讀文字內容的真偽還相當困難，因為一則文字訊息通常真假資訊參雜，當中還包括個人意見或情緒用詞，很難明確判定是真是假。

因此，Cofacts 的編輯志工除了指出訊息錯誤之處，也會提醒該則訊息是否含有個人意見，有助民眾從封閉的 LINE 群組接收外界聲音，進而創造一處可以參與討論的公共空間，共同思考謠言是什麼、怎麼跟謠言對話。

和時間賽跑 艱辛的闢謠之路

不過該計畫也有艱辛之處，由於需仰賴大量人力進行事實查核，Cofacts 經常面臨闢謠速度趕不上謠言散播的問題。根據統計，Cofacts 的 LINE 目前有 42 萬名好友，過去 10 週每週傳來約 650 則新謠言；目前登記的編輯志工大約有 2,600 多人，但每週會固定回應訊息者只有 20 人上下，平均澄清一則謠言要花 20 至 30 分鐘。

李梅君分享實際參與事實查核的心得：「一開始你可能很熱血地上線回應訊息，但回應了一、二天後，可能會逐漸失去參與感，畢竟你只是一個沒支薪的志工，而且很多謠言看了又很令人痛苦，還要耐著性子花 30 分鐘回應。」

因此，為了維持志工夥伴的參與熱情，Cofacts 每個月都會辦一次聚會，藉由分組競賽活動，讓志工們培養共同打怪的向心力，也可相互交流查核經驗、結交志同道合的朋友。

至於使用 Cofacts 釐清謠言的民眾又有何回饋呢？李梅君聽過一些年輕志工分享參與事實查核的原因，主要是想透過 Cofacts 的第三方資訊與長輩對話。雖然不確定長輩能否接受，卻可盡量避免家人之間發生正面衝突。

根據李梅君的觀察，在政治議題上，純粹處理謠言無法真正化解世代衝突，因為謠言只是表現形式之一，背後牽涉每個人不同的價值觀與政治立場，需仰賴更多對話空間的產生。

不過，在疫情期間，與防疫相關的健康資訊則明顯受到不同世代的共同關注，Cofacts 的使用人數因此大幅成長，其中增加最多的就是 50 歲以上的使用者。因為健康資訊較不受政治立場影響，再加上全民必須共同面對疫情威脅，世代衝突的問題自然較少。

公民團體的辛勤奔走 努力提升全民媒體素養才是真正的關鍵

ChatGPT 等生成式 AI 問世後，未來可能會出現更多人為操作的假圖文，或是誤信 AI 偏差回覆等狀況。面對上述危機，李梅君認為：

應對關鍵在於，大眾是否具備足夠的「媒體素養」與「思辨能力」去判讀網路訊息。

可惜這在我們過去的教育裡並不受重視，直到近幾年教育部才開始在 108 課綱下推動「媒體素養教育」，要求在不同年級與學科中融入媒體素養課程。例如資訊課會介紹社群媒體用演算法投放廣告的邏輯；理化課會教學生分辨並思考「偽科學」的成因；國文課則透過閱讀不同文本培養思辨能力。

然而，社會上多數人沒有上過相關課程，很多還是不太熟悉數位工具的長輩，幸好現在有 Cofacts 以及多家臺灣公民團體在做媒體素養教育。他們主動走進長輩的生活圈，教長輩怎麼使用手機、如何確認訊息真假，甚至鼓勵長輩善用發早安圖的習慣，成為謠言破除推手。

李梅君目前的研究正在觀察這些公民團體怎麼採取行動。例如 NGO 組織「假新聞清潔劑」會前進廟口、菜市場或老人服務中心等長輩聚集地，舉辦街頭宣講活動。在宣講過程中，一開始不會直接跟長輩講假訊息，因為假訊息在臺灣的脈絡裡很容易被導向敏感的政治議題，誤以為要聊網軍。

因此，宣講的切入點通常會先問長輩是不是常收到詐騙訊息？接著，志工會分享一些受騙案例，例如有人買了網路一頁式廣告的保養品，結果臉爛掉；或是吃了來路不明的保健食品，最後弄壞身體。藉由生活化、無政治立場、令人感同身受的案例，讓長輩意識到學會辨別訊息真假很重要！

另一個事實查核的組織「MyGoPen｜麥擱騙」會製作一則則精美的謠言澄清圖文，吸引長輩像發早安圖一樣，將這些闢謠圖文大量轉發到各個群組。如此一來，長輩本身既可釐清謠言，還可幫助更多長輩遠離詐騙，更證明自己擁有不輸給年輕人的知識與能力。

「我覺得這是很令人感動的事情，因為這個題目很難，可是有很多人願意用不同的角度去介入，而且大部分都是志工。」李梅君有感而發的說。

臺灣長期被國際視為境外假訊息泛濫的國度，如今一個提升全民媒體素養的生態圈正在形成，因假訊息而延伸出的世代衝突問題有待長時間相互理解溝通，但公民社群的力量讓人們看見改變的契機。

延伸閱讀

• 中研院民族所李梅君老師個人網頁
• Mei-chun Lee (2022). “Checking Facts by a Bot: Crowdsourcing Facts through LINE Chatbot in Post-Truth Taiwan.” Current Anthropology.
• Sam Robbins, Mei-chun Lee (2022). “Elderly Care: Taking the Good Morning Image Seriously.” A Broad and Ample Road.
• 【g0v 演講】 「沒有人」的運動：黑客、鄉民、與資料行動主義