跌入黑洞的瞬間，會發生什麼事？——《高手相對論》

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 

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。

台北時間 1 月 18 號下午四點，中研院天文所公布了一張黑洞照！別小看這張照片，裡頭有玄機！不論是驗證愛因斯坦的廣義相對論，還是要研究 M87 黑洞有沒有什麼特性，都得從這張照片著手。

為什麼我們能拍到比之前更清楚的照片呢？這是因為，這次「事件視界望遠鏡」的團隊，加入了格陵蘭望遠鏡的觀測數據。它不僅是全球第一座位於北極圈內的重要天文觀測站，此外，這座觀測站，也和台灣脫不了關係喔！

就讓我們來看看，這張黑洞照到底是怎麼拍的？這幾張黑洞甜甜圈照，又藏有哪些重要資訊？

近年的黑洞觀測

大家應該都還記得 2019 年的黑洞熱潮，當年 4 月，人類第一張黑洞照——M87 的真面目，被公開了，我們終於取得了黑洞存在的最直接證據。3 年後的 2022 年 5 月，我們也終於看清楚那個在我們所在的星系中，在銀河系最深處的黑洞——人馬座 A*。這兩張像是甜甜圈的照片，掀起黑洞熱潮，也帶給我們不少感動，想必很多人都還記得。

但是，這兩張模糊的甜甜圈，不管對於科學家還是我們，想必都還不滿足！我們想看到的，是能跟電影星際效應中一樣，帶給我們強烈震撼的完整黑洞樣貌。

很快就有好消息，在 M87 照片公開的三年後。2022 年 4 月，天文學家展示了另一組 M87 的照片，除了原本的黑洞以外，還能看到外圍三條噴流，與圍繞在黑洞旁邊的吸積流，更加完整的黑洞結構同時存在在一張照片上。

有趣的是，在 2022 發表的觀測結果中，黑洞似乎胖了一圈，直徑比 2019 年發表的結果大了 50%。這可不是說黑洞在幾年間就變胖了 1.5 倍，不用擔心，宇宙不會因此毀滅。這主要是選用觀察的電磁波波段不一樣，2019 年觀察的電磁波波長是 1.3 毫米，2022 年的波長則是 3.5 毫米。但其實，1.3 毫米比 3.5 毫米的電磁波穿透力更好。也就是 2019 年的影像更接近黑洞的實際長相。

對了，2022 年的黑洞照並不是事件視界望遠鏡發的。你知道「事件視界望遠鏡」並不是唯一在進行黑洞觀測的計劃嗎？

為了觀測黑洞，全球的電波望遠鏡進行同步串聯，打算打造一個等效直徑幾乎等於地球直徑的超大望遠鏡。因為我們無法直接打造一面面積跟地球一樣大的望遠鏡，因此我們得將分布在各地的望遠鏡同步串聯，由數據分析來拼湊出整體樣貌。你可能不知道，全球的大型黑洞觀測國際合作計畫其實有兩個，一個就是大家比較常聽到的「事件視界望遠鏡 」，簡稱 EHT，主要以 1.3 毫米的波段進行觀測，也就是大家熟悉的甜甜圈照。而另一個大計畫是「全球毫米波特長基線陣列」，簡稱 GMVA，以 3.5 毫米為主要觀測波段。2018 年 GMVA 還加入了新成員，讓我們能看到最新的這張照片。其中一個是超強力助手 ALMA，另一個，就是第一座位於北極圈內，由台灣中研院主導的格陵蘭望遠鏡 GLT。

為什麼黑洞會那麼難觀察？

現在大家都知道，我們已經能確實拍到黑洞了。即使黑洞的本體是全黑的，圍繞在黑洞周邊快速旋轉的物質，也會因為彼此摩擦與同步輻射，放出強烈的電磁波，被我們看到。

但即便它會發光，仍然是個難以觀測的天體，直到近年，我們才補捉到它樣貌。這是因為，比起亮度，更難的地方在於尺寸，黑洞好小，更準確來說，是看起來好小。M97 和人馬座 A* 實際上都比太陽大上不少，但因為距離我們十分遙遠，從地球上來看，人馬座 A* 與 M87 黑洞的陰影尺寸，分別是 50 微角秒和 64 微角。從我們的視角來看，就跟月球上的一顆甜甜圈一樣大。

但即便很困難，看到黑洞對我們來說十分重要，我們需要有確切的證據來證明我們對於黑洞的預測並沒有錯。例如在 2022 年有照片證明「銀河系中間真的有黑洞！」之前，2020 的諾貝爾物理獎頒獎時，仍以「大質量緻密天體」來稱呼銀河系中央的「那個東西」。現在，從黑洞噴流、吸積盤、自轉軸、到光子球層，我們還有好多黑洞特性，需要更高解析度的照片來幫我們驗證，驗證廣義相對論的預測是否正確，而我們對於黑洞與宇宙的認識是否需要調整。

好的，我們知道為了追星，嗯，是追黑洞，科學家無不卯足全力提升望遠鏡的解析度。但是為何格陵蘭望遠鏡的加入，就能提升照片解析度呢？

組成世界上最大的望遠鏡？

越大的望遠鏡看得越清楚，為了將全世界的電波望遠鏡串聯，打造等效口徑幾乎等於地球的超大望遠鏡。這些望遠鏡使用了特長基線干涉測量法，這些望遠鏡則稱為電波干涉儀。

這些電波干涉儀通常由一系列的天線組成，例如位於智利的阿塔卡瑪大型毫米及次毫米波陣列 ALMA，就是由 66 座天線組成，最遠的兩座天線距離長達 16 公里。在觀測同一個訊號時，透過比較每座望遠鏡收到訊號的相位差，就能計算出訊號的方位角，進一步推算出原始訊號的樣貌。而當這些天線數量越多、距離越遠，就等於是一座更高解析度、口徑更大的望遠鏡。例如 ALMA 的影像解析度高達 4 毫角秒，能力比知名的哈伯太空望遠鏡還要好上 10 倍。另一座位於夏威夷的次毫米波陣列望遠鏡 SMA，則是由 8 座天線組成，雖然單座天線的直徑只有 6 公尺，卻足以以模擬出一座直徑 508 公尺的大型望遠鏡。

利用相同技術，只要透過原子鐘將全球的望遠鏡同步，就能模擬出直徑幾乎等於地球直徑的超巨大望遠鏡，也就是「事件視界望遠鏡 」或是「全球毫米波特長基線陣列」。

沒錯，格陵蘭望遠鏡 GLT 也扮演重要角色。但為什麼要把望遠鏡建在北極圈內？

畢竟這可不簡單，為了讓望遠鏡能在最低零下 70 度 C 的嚴苛環境中工作，還期望它能發揮超越過去的實力，科學家改造了不少設備，甚至還要加裝除霜裝置。

但這一些都是值得的，因為光是 ALMA、SMA、GLT 三座望遠鏡，就可以在地球上構成一個大三角型，等於一台巨大的電波干涉儀。

而對於事件視界望遠鏡來說也十分重要，因為在地球的南邊已經有南極望遠鏡了，東西向則有許多來自中低緯度的望遠鏡。剩下的關鍵位置，當然就是北極的格陵蘭望遠鏡了。而特長基線干涉技術要在不同頻段發揮作用，每個望遠鏡的相對位置也十分重要。格陵蘭的地理位置與良好的大氣環境，讓格陵蘭望遠鏡可以觀測 230GHz 這個特殊波段的訊號，並且補足黑洞的諸多細節。根據官方消息，未來還要真的登高望遠，更上一層樓地把整座格陵蘭望遠鏡搬上格陵蘭島山頂的峰頂站台基地 （Summit Camp ），觀測 690GHz 的特殊訊號，期待能看到黑洞的光子球層，驗證廣義相對論的預測。

順帶一提，這邊提到的 SMA、ALMA 和格陵蘭望遠鏡，不僅合作關係密切，這些重要計畫台灣還都參與其中！

SMA 是 2003 年啟用，全世界第一座可觀測次毫米波的望遠鏡陣列，也是史密松天體物理台與台灣中研院天文所合作興建與運作的望遠鏡，每年也有許多台灣參與或主導的研究發表。

2013 年啟用，位於智利的 ALMA，則是由東亞、歐洲、北美共同合作的國際計畫，台灣當然也參與其中。擁有66座望遠鏡的 ALMA，也是地面上最大的天文望遠鏡計畫。而有趣的是，由中研院主導的格陵蘭望遠鏡所使用的天線，就是使用 ALMA 的原型機改造而成的！

最後，這次最新的黑洞照就是這張，在 2018 年 4 月拍攝，歷經將近 6 年分析，才正式公布的照片。它與 2017 拍攝，2019 年公開的第一張黑洞照一樣，主角都是 M87。

你說兩張照片看起來都一樣？嗯，沒錯，雖然還是看得出差異，但兩張照片大致上看起來的確差不多。

這兩張照片所得出的光環半徑相同，代表在相隔一年的拍攝期間，黑洞半徑並沒有產生變化。因為 M87 並不會快速增加質量，所以這個觀測結果非常符合廣義相對論對於光環直徑的預測。並且這張照片也讓我們更加確定，2017 年拍攝到的甜甜圈結構，並不是黑洞的偶然樣貌。

有相同的地方，也有不一樣的地方。這兩張照片光環上最亮的位置逆時針偏轉了 30 度，光是這點，就將開啟下一波的黑洞研究熱潮。透過比較不同時間拍攝的照片，科學家將可以深入研究黑洞的自轉軸角度，以及自轉軸隨著時間偏轉的「進動」現象，並更進一步分析黑洞周圍的磁場與電漿理論。

因為 GLT 的加入，有效提升了 EHT 的影像保真度，科學家能取得更加真實的黑洞照，為未來的黑洞研究打下基礎，例如挑戰很難被拍到的光子環。

特別感謝中研院天文所研究員，同時也是格陵蘭望遠鏡計畫執行負責人的陳明堂老師協助製作。我們還有一場與陳明堂老師的直播對談，直接來和大家聊聊這次的黑洞結果以及回答各式各樣的黑洞問題。一起繼續來體驗黑洞的魅力吧！

也想問問大家，現在有了一批新資料，你最期待下一次的黑洞成果發表，帶來什麼消息呢？

1. 我們成功觀察到了霍金輻射！
2. 黑洞的模擬結果發現超越廣義相對論的新理論！
3. 黑洞中其實有其他文明，而且我們已經成功接觸了！

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