找到自己的角色定位：矽谷人的遠端工作模式和團隊管理——《矽谷為什麼》

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 

搖擺舞的祕密：蜜蜂如何用舞步傳遞築巢地點？

蜜蜂已經存續 3000 萬年。牠們經歷了多個冰河時代、數以千計的環境災難、大大小小源源不斷的掠食者，以及地球歷史上最具破壞性生物的到來：人類。

蜜蜂一生中最重要的決定，就是選擇牠們的家。我稱之為「決定」，因為這就是個決定：這似乎遵循一個過程，可能需要數小時甚至數天，而蜂群中的每隻蜜蜂似乎都有發言權。不同於進食、交配或戰鬥，對蜜蜂來說，選擇一個家，似乎是一個刻意又「深思熟慮」的過程。

蜜蜂是高度社會性的生物，生活在數以千計的蜂群中，彼此之間距離非常靠近。蜂巢裡通常有一個由工蜂餵養和保護的女王蜂，這些工蜂全都是不育的雌蜂 。一個蜂群通常在冬季結束時分裂成幾個蜂群（swarm）。每一個蜂群都需要找到一個新家來建造蜂巢，扶養工蜂幼蟲，並為下一個冬天建造儲藏蜂蜜的蜂房。

因此，當蜜蜂創造一個新的蜂群時，牠們最重要的任務是找到合適的築巢地點以建立蜂巢。牠們的家需要一個空腔體積，來容納足夠的蜂蜜以度過整個冬天。此外，入口需要離地面夠高，以防止地面上的掠食者瞄準蜜蜂。入口也應該很小，以確保隱蔽性和溫暖，以便蜂巢免受極端強風等惡劣天氣因素的影響。

那麼，蜜蜂如何選擇建蜂巢的地方？牠們會跳舞。

假設各位決定研究蜜蜂如何選擇築巢地點，那麼將會觀察到這樣的情形。當來自母蜂群的蜜蜂分裂成一小群時，幾十名偵察員會朝向不同的方向飛去，查看方圓5公里內適合的築巢地點。當偵察員遇到一個吸引牠的地點時，牠會回到蜂群並表演搖擺舞，向姊妹們傳達該地點的距離、方向和品質（雄蜂是懶惰鬼，牠們不做任何事；牠們唯一的工作就是使女王受孕）。舞蹈的持續時間與到新地點的距離成正比，蜜蜂搖擺的角度代表牠們相對於太陽向外飛行的角度，搖擺的強度（舞蹈次數）表示新地點的品質。

由於偵察兵已經飛越了一大片區域，所以牠們會向蜂巢夥伴宣傳許多相距甚遠的地點。蜂群中的蜜蜂跟隨各種偵察員的腳步，檢查廣泛分散的地點，然後返回蜂群進行搖擺舞。

因此一開始，偵察員會宣傳幾個可能的築巢地點，似乎試圖將牠們的同伴招募到每個選定的地點，這看起來是一個相當混亂的場景。然而，幾個小時或幾天後，所有蜜蜂都開始跳舞，只支持一個地點。一旦達成共識，蜂群就會飛到選定的位置。但是，其實蜂群是沒有領袖的（女王蜂只是一部繁殖機器，完全依賴工蜂提供食物和福利）。因此，我們會得出一個（正確的）結論，築巢地點的選擇是由所有蜜蜂參與的民主過程完成的。

一旦觀察到這種現象，各位可能會問以下一些問題：這種幾乎百分之百共識的民主過程，是如何運作的？

從混亂到共識：蜂群如何民主選擇完美地點

正如我之前提到的，蜜蜂需要選擇一個高品質的地點來確保牠們的生存。但不明顯的是，如果牠們可以有多個高品質的地點供選擇，牠們幾乎總會選出一個最好的地點。這些挑剔的蜜蜂不會接受「夠好」的選項。當科學家在蜜蜂的飛行範圍內，人為創造一些良好的築巢地點時，他們發現蜜蜂幾乎總是聚集在最好的地點。更令人驚訝的是，蜜蜂很少先找到最佳築巢地點；但一段時間過後，即使蜜蜂發現最佳地點的時間比其他稍差的地點晚得多，最終還是會達成共識選擇最佳地點。

研究人員已經證明，蜜蜂在評估築巢地點的品質方面有著絕對的標準。牠們搖擺舞的活力轉化為跳舞的次數，代表特定場地的品質。蜜蜂需要 15 分鐘到 1 小時來評估一個潛在的地點。牠會檢查空腔的外部，並花很多時間在裡面四處走動和短途飛行。如果蜜蜂在第一次檢查時發現築巢地點很理想，就會回到蜂群中，用搖擺舞來宣傳該地點。如果另一隻蜜蜂跟著牠來到這個地方，當這隻蜜蜂回到蜂群時，她會跳（持續時間和強度）幾乎完全相同的搖擺舞。蜜蜂有一個評估巢穴品質的通用標準。

所有蜜蜂在選擇築巢地點時，都有一致的興趣。牠們的共識是經過一段時間才建立的，因此，最後所有蜜蜂都只支持一個地點，而這幾乎總是最好的地點。但是，共識是如何達成的？

最初，科學家們假設蜜蜂偵察員將舊巢的地點與新地點（其他跳舞的偵察員把牠找來新地點）進行比較。如果她發現新地點的品質比較高，就會不再支持舊的地點，並更積極地跳舞以表示對新地點的肯定，但事實證明這是錯的。大多數蜜蜂只會前往一個築巢地點，很少有蜜蜂會前往 2 個以上的地點。

湯瑪斯．西利（Thomas Seeley）和其他人的艱苦研究揭示了建立共識過程背後的奧祕，只有兩個要素。首先，正如我們已經知道的，蜜蜂會為了一個品質更好的地點而跳更多舞；第二，蜂群中的蜜蜂會隨機跟著在跳舞的蜜蜂，以探索新的地點。

但是，這兩個簡單的行動如何導致對最佳地點近乎百分之百的共識？

簡單卻高效：蜜蜂如何以數學模型找到最佳家園

假設有3名偵察員，牠們評估 3 個可能的新築巢地點— A、B 和 C —品質各不相同。假設地點 A 是最好的，地點 C 是最差的。在評估了地點 A 之後，第一個偵察員返回蜂群並跳了 20 次舞。第二個偵察員評估地點 B 並跳了 10 次舞。最後，第三名偵察員在評估地點 C 後，只跳了 5 次。

讓我們假設蜂群中有 100 隻蜜蜂在等待牠們的偵察姊妹回來。請記住，牠們會隨機跟隨任何一隻跳舞的蜜蜂，然後去探索令這隻蜜蜂興奮的地方。由於第一隻蜜蜂的舞蹈占了 57%（20 ÷ 35），因此蜂群中的 100 隻蜜蜂有 57 隻會跟著第一隻蜜蜂。按照同樣的邏輯，29 隻蜜蜂會去評估地點 B，只有 14 隻蜜蜂會評估地點C。當這 100 隻蜜蜂回到蜂群時，會發生什麼事？

來自地點 A 的 57 隻蜜蜂每隻跳 20 支舞＝1140 支舞

來自地點 B 的 29 隻蜜蜂每隻跳10支舞＝290 支舞

來自地點 C 的 14 隻蜜蜂每隻跳 5 支舞＝70 支舞

因此，地點 A 現在貢獻了蜜蜂表演的舞蹈循環總數的 76%（1140÷1500），而第一輪為 57%。在下一輪中，蜜蜂隨機跟著任何一隻跳舞的姊妹。因此 76% 的等待蜜蜂會去探索地點 A。

如果這個過程繼續下去，就會發現對最佳地點 A 的應援將繼續暴增—在第三輪中，按照同樣的邏輯，對地點 A 的支持度將增加到 88% —直到幾乎所有蜜蜂都只支持地點 A 為止。

各位是否像我第一次讀到這個過程時一樣感到目瞪口呆？大家了解這是什麼情況嗎？蜜蜂要做出一個非常複雜且充滿挑戰的決定。但牠們卻利用一個非常簡單的過程：為一個更好的地點而更加努力地跳舞，並隨機跟著一隻跳舞的姊妹。

——本文摘自《跟達爾文學投資：取經大自然，從物競天擇脫穎成為市場贏家！》，2024 年 10 月，今周刊出版，未經同意請勿轉載。

量子電腦：解碼顛覆未來科技的關鍵

2023 年，Google 發表了一項引人注目的研究成果，顯示人類現有最強大的超級電腦 Frontier 需要花費 47 年才能完成的計算任務，Google 所研發的量子電腦 Sycamore 只需幾秒鐘便能完成。這項消息震驚了科技界，也再次引發了量子電腦的討論。

那麼，量子電腦為什麼如此強大？它能否徹底改變我們對計算技術的認知？

量子電腦是什麼？

量子電腦是一種基於量子力學運作的新型計算機，它與我們熟悉的傳統電腦截然不同。傳統電腦的運算是建立在「位元」（bits）的基礎上，每個位元可以是 0 或 1，這種二進位制運作方式使得計算過程變得線性且單向。然而，量子電腦使用的是「量子位元」（qubits），其運算邏輯則是基於量子力學中的「疊加」與「糾纏」等現象，這使得量子位元能同時處於 0 和 1 的疊加狀態。

這意味著，量子電腦能夠在同一時間進行多個計算，從而大幅提高運算效率。對於某些非常複雜的問題，例如氣候模型、金融分析，甚至質因數分解，傳統電腦可能需要數千年才能完成的運算任務，量子電腦只需數分鐘甚至更短時間便可完成。

Google、IBM 和量子競賽

Google 和 IBM 是目前在量子計算領域中競爭最為激烈的兩大科技公司。Google 的 Sycamore 量子電腦已經展示出極高的計算速度，令傳統超級電腦相形見絀。IBM 則持續投入量子電腦的研究，並推出了超過 1000 個量子位元的系統，預計到 2025 年，IBM 的量子電腦將擁有超過 4000 個量子位元。

除此之外，世界各國和企業都爭相投入這場「量子霸權」的競賽，台灣的量子國家隊也不例外，積極尋求量子計算方面的突破。這場量子競賽，將決定未來的計算技術格局。

量子電腦的核心原理

量子電腦之所以能如此快速，是因為它利用了量子力學中的「疊加態」和「糾纏態」。簡單來說，傳統電腦的位元只能是 0 或 1 兩種狀態，而量子位元則可以同時處於 0 和 1 兩種狀態的疊加，這使得量子電腦可以在同一時間內同時進行多次計算。

舉例來說，如果一台電腦需要處理一個要花 330 年才能解決的問題，量子電腦只需 10 分鐘便可解決。如果問題變得更複雜，傳統電腦需要 3300 年才能解決，量子電腦只需再多花一分鐘便能完成。

此外，量子電腦中使用的量子閘（quantum gates）類似於傳統電腦中的邏輯閘，但它能進行更複雜的運算。量子閘可以改變量子位元的量子態，進而完成計算過程。例如，Hadamard 閘能將量子位元轉變為疊加態，使其進行平行計算。

計算的效率

除了硬體技術的進步，量子電腦的強大運算能力也依賴於量子演算法。當前，最著名的兩種量子演算法分別是 Grover 演算法與 Shor 演算法。

Grover 演算法主要用於搜尋無序資料庫，它能將運算時間從傳統電腦的 N 遞減至 √N，這使得資料搜索的效率大幅提升。舉例來說，傳統電腦需要花費一小時才能完成的搜索，量子電腦只需幾分鐘甚至更短時間便能找到目標資料。

Shor 演算法則專注於質因數分解。這對於現代加密技術至關重要，因為目前網路上使用的 RSA 加密技術正是基於質因數分解的困難性。傳統電腦需要數千萬年才能破解的加密，量子電腦只需幾秒鐘便可破解。這也引發了全球對後量子密碼學（PQC）的研究，因為一旦量子電腦大規模應用，現有的加密系統將面臨極大的威脅。

量子電腦的挑戰：退相干與材料限制

儘管量子電腦具有顛覆性的運算能力，但其技術發展仍面臨諸多挑戰。量子位元必須保持在「疊加態」才能進行運算，但量子態非常脆弱，容易因環境中的微小干擾而坍縮成 0 或 1，這種現象被稱為「量子退相干」。量子退相干導致量子計算無法穩定進行，因此，如何保持量子位元穩定是量子電腦發展的一大難題。

目前，科學家們正在探索多種材料和技術來解決這一問題，例如超導體和半導體技術，並嘗試研發更穩定且易於量產的量子電腦硬體。然而，要實現大規模的量子計算應用，仍需克服諸多技術瓶頸。

量子電腦對未來生活的影響

量子電腦的快速發展將為未來帶來深遠的影響。它不僅將推動科學研究的進步，例如藥物設計、材料科學和天文物理等領域，還可能徹底改變我們的日常生活。例如，交通運輸、物流優化、金融風險管理，甚至氣候變遷預測，都有望因量子計算的應用而變得更加精確和高效。

然而，量子計算的發展也帶來了一些潛在的風險。隨著量子電腦逐漸成熟，現有的加密技術可能會被徹底摧毀，全球的資訊安全體系將面臨巨大挑戰。因此，各國政府和企業已經開始研究新的加密方法，以應對量子時代的來臨。