Case Press轉載了一則來自知識通訊評論的報導,內容有關發生在美國密西根大學醫學系實驗室裡,「惡意破壞實驗」的不當研究行為,報導更指出其實這類破壞他人研究成果與阻止研究進展的行徑屢見不鮮,「有三分之一的科學家承認他們幹過落於灰色地帶的事情,而有高達百分之七十的人,曾經見過這種事情。」
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?

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 」。

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 。

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 。
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 。
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
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在某個燠熱難耐的夏日午後,你打開電風扇,卻發現吹出來的風好像比印象中來得小。你眉頭一皺,覺得案情並不單純。就在走近電風扇的那幾步裡,好幾種可能性閃過心頭:
「會不會是按錯按鈕了?」、「會不會是扇葉太髒了?」、「會不會是轉軸黏住了?」、「會不會是⋯⋯?」這些猜想背後,都是根據你對電風扇原理的一些些認識才會做出的假設。

靠近電扇之後,你看到按鈕確實是按下了「強」。接著你切斷風扇電源,看了看扇葉,發現確實有點髒,於是把電風扇拆洗後裝回去,再按下按鈕。結果風吹起來,就如同你印象中的那麼涼了。這證實了你的第二個猜想,並且解決你所關心的問題。
上述這樣的過程,其實就是「察覺差異,提出問題」、「根據理論,連結現象」、「提出假設,進行驗證」、「預測結果」等等的探究過程。
再舉個例子。
我有一天走在馬路上,看到白色分隔標線的一端閃著黃色的光。我心想:「難道馬路地上埋了一顆黃色的燈?是要作為交通警示用途嗎?」
我覺得奇怪,記得前幾天沒看到這裡有燈。接著我把視野放大,往左往右看了看周圍。發現有一台車停在遠處,車頭開啟方向燈,燈是黃色的,而且還在閃爍。然後我馬上注意到,兩者閃爍的頻率是相同的。
於是我有了新的猜想:「地上的神祕閃光,非常可能來自於汽車閃爍的方向燈的反光。」
但是柏油路面怎麼會反光呢?
仔細一看,地上似乎有一小灘水。汽車的方向燈發出來的光,剛好通過那一小灘水的反光進到我眼睛,讓我覺得地面在發光。接著馬上一台車經過,就擋在方向燈和積水的中間。我看到的亮光馬上消失,證實我的第二個猜想是正確的。

像這樣的心智活動,在我們的生活中無時無刻都在進行著。只要我們發現「哪裡怪怪的」,腦袋幾乎就會立刻啟動探究的機制:
既然這些能力是我們原本就自然會的,那又為什麼要學呢?因為我們雖然很習慣對於意料之外的事情展開探索,但是以直覺來進行思考及解決問題的方式,往往並不太科學。

古人在觀察自然現象的時候,會提出自己的解釋。例如面對地震的時候,台灣民俗的說法是「地牛翻身」,日本民俗的說法則是「棲息在地底的大鯰魚搖動身體」;至於日食在中國的傳說中是「天上的狗把太陽吃掉了」。
於是後人也會根據這些「理論」來規劃解決問題的方法。例如,綠島人認為地牛不只一隻,還會彼此打架,所以地震時要敲打金屬臉盆來分開牠們;同樣的,古時候的中國人看到日食,也會敲鑼打鼓、放鞭炮來趕走天狗。
有趣的是,根據這些「理論」採取的「實驗」,還真的每一次都會成功喔!一代又一代的人反覆進行著下圖這樣的實驗,所以千年來人們始終對這些「理論」深信不疑。

如果你是一位受過基礎科學教育的公民,這時候可能就會提出質疑,認為這樣的實驗並沒有對照組。
例如下一次出現日食的時候,如果不要敲鑼、打鼓、放鞭炮,日食是不是也會結束?如果不這麼做,日食仍然會結束的話,那麼用敲鑼打鼓的方式趕走天狗的假說就會受到挑戰了。

當然,在一個深信天狗傳說的社會中,沒有人會膽敢拒絕敲鑼打鼓,不然萬一太陽真的就被吃掉而永遠消失了,這責任誰負擔得起?用這個角度來看會發現,有時候要突破傳統,其實是一件非常困難的事情。
人對於未解的現象,往往會用隨意的想像與歸因來尋求解釋,用很直覺的方式來建立對自然現象的理解,也是人類天生的習慣。
直到距今兩千六百多年前,古希臘哲學家泰利斯才撥開直覺的迷霧,主張應該拒絕再用人格化的神祇來解釋自然現象,而是要藉由理性的假說來理解和解釋自然現象。但即使西方在兩千六百多年前已經出現這樣的思想,但近代科學真正臻至蓬勃發展,還是近半個世紀內的事情。
正由於科學的研究和思考方法並不直覺、並不符合人類的天生習慣,所以必須透過後天的教育與訓練,才能慢慢熟練並妥善運用在生活之中。
雖然探究是我們的天性,但是具有科學素養的探究卻不是天性,無法一蹴可幾。就像科學家需要訓練有素的探究技術,才能做好自己的研究。
一般公民也需要具備科學探究的素養,來幫助自己在面對生活中諸多不熟悉的現象時,能運用一套思考和研究的方式來做判斷,特別是幫助我們更加注意到生活中不尋常的現象,能對許多直覺、缺乏事實支持的歸因有更高的警覺。
正因為我們的生活離不開探究,所以更應該透過學習來提升探究品質。這正是國民教育自然課程中所應教會每個公民的事情。

——本文摘自《教出科學探究力》,2021 年 8 月,親子天下 ,未經同意請勿轉載。
最近,國際期刊《自然生物科技》(Nature Biotechnology)發表研究,發現透過血液的 PCR 定量技術,加以分析與「T細胞免疫」反應有關的細胞因子「CXCL10」在血液中的濃度,可以有效反映出T細胞對新冠病毒(SARS-CoV-2)的免疫反應程度和持續時間,未來將有助於評估疫苗追加接種的優先策略。

台灣大學醫學院醫學檢驗暨生物技術學系副教授 蘇剛毅 說明:這篇發表在 Nature 子期刊:《自然生物科技》的研究,建立一套量化的「趨化激素」(chemokine):CXCL10 訊息核糖核酸(mRNA)的快速檢測技術,來判定個體對於新冠病毒感染保護性的細胞免疫能力(cellular immunity),進而預測是否可能發生再感染的風險。
CXCL10 是一個受到新冠病毒感染後,抗原特異性T細胞釋放「伽瑪干擾素」(IFN-g)去刺激單核細胞(monocyte)產生的一種趨化激素,可評估個體在保護性的細胞免疫能力。
國立陽明交通大學臨床醫學研究所副教授 陳斯婷 表示:自新冠肺炎疫情延燒至今,對於免疫力的理解大多數屬於「體液免疫力」,亦及抗體產生及其中和性的效價。然而適應性的免疫力,包含細胞免疫力以及體液免疫力,兩者協力方可徹底清除病原菌感染,以及提供完整的記憶型免疫力。
由於體液型免疫力的分析方式較為單純,且所耗費的經費以及分析的技術門檻較低,僅使用血清及蛋白質抗原便可完成分析,因此是研究之初各單位爭相開發的分析模式。相反的,細胞型免疫力因為牽涉複雜的T細胞作用機制、預測蛋白質抗源的專一性,以及分析儀器的高度研究門檻,眾多原因使得相關的研究進展較為緩慢。
蘇剛毅副教授 認為,本研究重要性在於,有別以往是偵測病毒相關抗原、抗體、核酸,更進一步了解個體本身對抗病毒的免疫能力,除了有助了解本身抗病毒能力與感染風險外,亦可幫助疫苗施打策略以及評估追加劑的必要性。而隨著病毒變異株陸續產生,這也有助我們了解,感染後康復或接種疫苗者,對這些變異株是否仍具抵抗力。

先前 2020 年 11 月,南非的研究團隊率先發表研究,以 SARS-CoV2 相關蛋白質刺激受試病患的血液樣本,再以高階的細胞分析儀器(高階多色流式細胞分析儀),找出血液中針對新冠病毒的T細胞活化的標幟,並以新冠病毒檢測陽性之病患與健康的人交叉比對,確認可成功分析有 SARS-CoV2 專一性的活化型T細胞群[1]。
2022 年 6 月,紐約西奈山伊坎醫學院團隊的發表文獻,主要是採用上述團隊利用血液樣本的方式分析特定T細胞活化的標幟,但是分析T細胞活化的方式改用行之有年的一種快速的定量 PCR 方法,合併分析共同存在血液中的另一種免疫細胞(單核球)的特定基因表現(CXCL-10),此特定基因表現量會受到T細胞活化後產生的訊息(第二型干擾素)所調節,因此當共同存在血液中的免疫細胞接收到T細胞活化釋放出的訊息後,會讓此特定基因表達增加。因此團隊先透過分析各組別中血液的基因相關檔案,挑出這基因做為T細胞活化的替代標幟。
這個基因標幟在免疫學中並不陌生,但是團隊從各種 COVID19 病人及疫苗注射後的健康族群採樣,以上述方式分析後,得到這個具有統計意義的交集。團隊有鑒於此方法可能在專一性及敏感度稍嫌不足,因此也將測試結果與其他傳統的分析方式進行比較。
結果顯示,快速測試特定的標幟基因,與傳統方法分析T細胞的敏感度及專一性相當接近。
陳斯婷副教授認為:
蘇剛毅副教授則表示,這篇研究結果確實可以輔助醫師、感染者甚至衛生主管單位在治療與防疫上的策略。但我們也必須要了解幾件事:
研究原文
參考文獻