按鈕要多大？費茲定律告訴你

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 

「這段時間，我們一直納悶控制的方法在哪裡……」
「沒想到就是我們自己。」

——《人生複本》 Blake Crouch

有沒有注意自己的日常用語會跟自己經常接觸的朋友們越趨接近？像是辦公室有人開始講：「是在哈囉？」身旁會也越來越多人在不經意間說出：「是在哈囉？」我們跟某個朋友聊天時，如果對方原本都沒有在用貼圖，但是突然有一天他/她開始用了貼圖，我們也開始跟著用貼圖來回應對方。

用語上的一致性 （lexical alignment / lexical entrainment）能夠讓人跟人之間距離更靠近，增加彼此的信任感。不僅在語言上，行為上一致性（姿勢、動作等）也能在兩個溝通越來越順暢的人們身上觀察到，而且人們在沒有察覺的情況下，對於那些語言與行為跟自己一致的人也展現較多好感。

語言一致性的涵蓋範圍廣泛，包含用詞選擇、腔調、語速，甚至是修辭結構。

舉例來說，當我們在跟朋友描述自己所在的位置時：「我在地下室一樓」此時，對方比較有可能回應「我在地下室二樓」，而不是「我在 B2」。

但人與人之間對話時的用語一致性跟語音助理設計有什麼關係呢？

無論與人或電腦對話，我們都會配合對方的用語

我們可以透過瞭解人跟電腦對話的時候，是否也會出現這樣的用語一致性。在這個實驗當中，研究者們會讓使用者分別跟三個不同的角色語音對話對話，分別是：

• 真人
• 較舊版本的電腦
• 較新版本的電腦

而且使用者們會明確地被告知即將對話者的身分。如果是舊版電腦，就會看到一個螢幕開機畫面上寫著是 1987 年的作業系統版本；如果對話的是新版電腦，就會在螢幕上看到 2003 年的作業系統版本。

接著，請使用者在實驗過程中分別跟三個不同的角色互相看著圖片描述一個物品，例如：看一張電燈的圖片。不過「電燈」的另一個稱呼也可以是「檯燈」，這時候研究者就讓他們輪流向對方說出照片裡的物品，進而讓研究者們分析使用者會不會因為對方用了某個詞彙，後續再看到同樣的圖片時也用同樣的詞彙。

結果發現，是的！使用者不但會配合另一個人的用詞方式，也會配合電腦的用詞。

即便使用者知道自己在跟電腦對話，當電腦一直用固定的詞彙描述圖中物品時，使用者的描述用詞也會配合電腦，就如同配合人一樣，用同樣的詞彙來描述物品。

但是這種用同樣詞彙的配合程度不同，當使用者知道自己在跟一個舊版本的電腦對話時，配合的程度就高於最新版本的電腦或是人類。也就是說，當我們知道電腦可能「比較笨」的時候，我們就更容易去配合它的用語。而這個效果透過很表面的知覺操弄就可以做到，就像實驗中讓使用者看到不同版本作業系統就會達到配合程度不同的效果。

不只用詞，在句子結構上也會配合語音助理

除了看字彙選擇是不是會有一致性，研究者們也發現當請使用者分別跟另一個真人、另一個發出機器音的語音助理、另一個擬人聲的語音助理對話，無論和誰對話，使用者自己的句子結構都會有配合對方的傾向。

研究者們邀請使用者向三個不同的角色互相描述圖片中的畫面，從中我們可以發現兩個不同的描述方式：

• 左圖：「大明給小王一張卡片」＝「大明把卡片給小王」；
• 右圖：「一個藍色的圓圈」＝「一個圓圈是藍色的」。

接著讓使用者分別跟三個角色輪流描述多長不同的圖片給對方聽。結果發現，如果對方一直用「A 把（物品）給 B」或是「形容詞 + 名詞」這種結構來描述圖片的話，自己後續描述圖片的方式也會趨向這個方式。

所以，無論跟自己對話的是人，或是機器音的語音助理，還是擬人聲的語音助理都有同樣的效果。

利用人們「一致性」本能，互動設計讓語音助理更好用

從我們與語音助理的互動經驗中可以發現，只要語音助理無法辨識我們說出來的內容，就無法給出符合期待的回應，所以自然語言處理（Natural language processing, NLP）的專家們持續發展語音辨識的技術。然而在新技術尚未推出之前，我們其實可以從人機互動的角度來修正語音助理的設計。

以本次回顧的系列研究的結論來說，人會隨著溝通對象而改變語言使用習慣，包含用語、句構。尤其當人認為電腦越不聰明時，配合程度越強。因此，設計師們不妨根據現有技術，先讓語音助理講出一些簡單的句子結構來開啟對話，再引導使用者也使用相似的簡單結構來回覆，而不是一定要專注在設計出能夠進行複雜對話的語音助理。

例如：當我們透過 Hey, bot 喚醒語音助理後，先讓語音助理說出：「嗨，下指令」這個簡單的句子結構，進而引導使用者說出：「好，播音樂」。

從系統設計角度來看，這麼做能在一開始就讓使用者在不知不覺中說出系統比較容易辨識的指令。就像我們在跟小小孩對話的時候，當他對我們說：「我要車車～」的時候，自己也會很自然的回應：「車車給你～」。

如此一來，使用者就不會因語音助理辨識錯誤而太失望了，不是嗎？

延伸閱讀

• 語音助理在不同情境下的設計考量
• 我們應該要設計「對話」還是設計「系統回應」？

感謝沈奕超、張元嘉提供編輯建議

參考資料

1. Cowan, B. R., Branigan, H. P., Obregón, M., Bugis, E., & Beale, R. (2015). Voice anthropomorphism, interlocutor modeling and alignment effects on syntactic choices in human-computer dialogue. International Journal of Human-Computer Studies, 83, 27-42.
2. Branigan, H. P., Pickering, M. J., Pearson, J., McLean, J. F., & Brown, A. (2011). The role of beliefs in lexical alignment: Evidence from dialogs with humans and computers. Cognition, 121(1), 41-57.

大家有從厚重的報名資料裡面找到一個報名者的經驗嗎？或是從厚厚一疊文件裡面找出一筆想要的資訊？是不是想要快速的找到資訊，但是看了兩三遍都找不到東西，結果放慢速度，最後卻在已經瀏覽了好幾遍的地方找到想找的東西呢？

大腦的偷懶小撇步：注意力瞬盲

其實這也是一種大腦的限制，我們的注意力其實十分有限，一次只能專注在一兩種我們覺得重要的事物上。還記得我們在不注意盲視：如同保護色般的視覺效應中所提到的大猩猩實驗與自己可以嘗試的尋找紅色實驗嗎？這些都是大腦注意力限制的好例子。但是這些都只能解釋我們的看不到我們沒有在注意的東西，為什麼我們不能從大量的文件與資料中找到我們「明明就很想要」的東西呢？

這是因為我們的注意力其實有非常短暫的注意力盲視效應。所謂的注意力盲視，就是當我們從許多的資料裡面看到一個我們認識的東西的時候，大腦會突然的消耗大量的資源處理這個我們所熟識的東西，然後在後面短暫的半秒間，注意力都被剛剛那個東西所吸引了。因此，雖然我們的眼睛好像依然在掃視畫面上的資料，但其實在這短暫的時間裡面，大腦根本還沒有機會處理他們。

我們的腦袋很愛偷懶，有好多「小撇步」來減輕他工作的負擔。但這個效應也很有趣，也許大家可以自己隨便找個有很多資料的文件試試看，先決定個目標，然後快速的掃視幾遍看看能不能找到自己想找的東西。如果找不到，那麼放慢速度再找看看，當你發現了想要找的目標的時候，看看目標的前後左右，是不是有你其實很熟悉的文字或圖形比目標先搶走了你的注意力呢？

大海撈針

注意力瞬盲有許多研究被應用在文字、 閱讀與介面上。一般來說我們在放置導覽或其他資料的時候，如果資料量很大，就會很容易讓使用者找不到他們所真正要尋找的目標。舉例來說，在購物網站的導覽列上面，一次呈現大量的分類標籤，可能反而讓使用者要來回找更多次才能找到他想要找的東西：

因此這個問題最近也出現了許多解決方法，其中一種就是把希望使用者第一個看到的東西用不同的顏色或背景特顯出來，這種方法的交換條件就是雖然你希望使用者看到的東西他看到了，但是他可能更容易忽略這些東西旁邊的事物。

或是也可以嘗試透過分類的方法把導覽選項「摺疊」起來，除了可以大量減少需要使用者尋找的項目以外，也可以透過介面分類來幫助使用者記憶他們所尋找過的東西。

小心的使用注意力瞬盲效應所產生的結果，千萬不要不小心把重要的東西反而隱藏在瞬盲的陷阱裡。既然我們的大腦這麼愛偷懶，那麼就得由我們來幫忙他做個體貼的設計啦！

延伸閱讀：

• 像魔術師一樣的視覺盲點
• 不注意盲視：如同保護色般的視覺效應
• 幫 UI 分類，我們是如何記憶的？

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