滑iPhone也能研究科學？－蘋果的臨床研究App

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 

下載 Youtube 影片、自動生成影片逐字稿、AI 智慧翻譯、匯出雙語 SRT 字幕、字幕內嵌 MP4 影片，甚至是把你的電腦當成 AI 運算伺服器、使用多模態 AI 模型來做圖片辨識……這一切的一切通通都免費，敢有可能 (Kám ū khó-lîng)？

今天的影片要來跟你分享開源 AI 套件 Ollama，這個開源套件AJ 最近上課演講工作坊逢人必教。

今天的影片，我們要手把手教你使用 Ollama 在你的電腦裡執行各種免費開源 AI 模型，希望你能跟我一樣成為 AI 暈船仔……Ollama 真香……啊扯遠了，我們沒有點數可以送。

今天的影片會分成三個部分：

1. Ollama 安裝與模型下載
2. 結合 Memo 翻譯影片字幕
3. 用多模態模型做圖片辨識

Ollama 安裝與模型下載

首先我們要先安裝 Ollama：

來到 ollama.com 點選 Download，下載適合自己的版本後進行安裝，安裝完畢之後，啟動 Ollama。以我的電腦來說右上角就會出現一個小小的 Ollama 圖示，這樣就成功安裝囉！

接著我們需要下載 AI 模型到你的電腦：

回到 Ollama 首頁，點選右上角 Models，這邊就會列出所有官方支援的模型，比如最近很流行的 Meta LLAMA 3、微軟的 Phi3、法國 Mistral AI 公司的 Mistral、Google Gemini 模型的開源版 Gemma 都有，你可以挑選喜歡的來測試。

比如我點選 LLAMA 3 的連結，模型頁面有兩個地方要注意：一是模型大小，LLAMA3 是 4.7G，一般而言要玩大模型，電腦記憶體至少 16G，預算夠就 24G 不嫌多；如果你是使用一般文書電腦，記憶體 8G 的話，建議你現在馬上停止你的任何動作。我有測試過電腦會直接當機……不要說我沒有提醒你。

點開 Latest 選單可以依照需求選擇不同版本的模型：

不過我們直接點選最右邊複製執行指令，打開電腦的終端機程式，或著命令提示字元，貼上，這樣電腦就會開始下載並且自動安裝囉。

你可以用 ollama list 指令查看現在電腦內有哪些模型，如果硬碟容量有限，用 ollama rm 後面加上模型名稱可以刪除模型。比如：ollama rm llama3。我們這邊另外安裝 llava 模型：ollama run llava，這樣準備工作就完成囉。

Ollama + memo

最近只要演講上課，我一定會分享 Memo 這套好用的軟體，我們之前也有一支影片分享他的用法。

最近 Memo 更新之後，我們就可以直接使用 Ollama 結合特定的模型來進行字幕的翻譯。舉例來說，我們打開 memo，複製 Youtube 網址；我們用這支 楊立昆 的演講，貼上網址，開始下載，下載完畢後使用電腦進行語音辨識，接著我們就可以使用 Ollama 搭配剛剛準備好的 LLama3 模型來做翻譯！

翻譯完畢之後就可以匯出 SRT 字幕

如果你本身是影片創作者，這招就可以輕鬆製作你的 SRT 字幕，再也不用花時間對字幕時間軸了。

或者你要把影片字幕直接內嵌在做簡報的時候播放影片：

匯出 MP4 格式，語言選雙語。如果你還沒用過這招處理影片，我強烈建議你一定要試試看！

Ollama + Enchanted

接下來我們要分享另一套非常實用的工具——Enchanted。他也是開源，可以讓原本是文字介面的 Ollama
提供類似 ChatGPT 的對話視窗，甚至支援圖片辨識的多模態模型 llava，Mac 用戶可以直接去 App Store 免費安裝。

同時開啟 Ollama 跟 Enchanted LLM：

就擁有一個漂亮的視窗介面，可以優雅的啟用各種想要測試的 AI 模型，他甚至有手機版 APP！用手機連線自己的蘋果電腦跑 AI 模型？這……這，真的可以免費用嗎？

讓我來試試看！

首先要先安裝 ngrok 這套程式，選擇自己的作業系統然後下載。Windows 用戶應該直接安裝就可以了，Mac 的用戶在終端機執行這行 Sudo 指令把程式解壓縮到 user local bin 資料夾，接著註冊一個免費的 ngrok 帳號。

複製 ngrok config 指令，貼回自己電腦的終端機，把連線金鑰寫入自己的電腦。

最後一步，啟動連線，指令是：ngrok http 11434 –host-header=”localhost:11434″

一切順利的話就會看到類似這個畫面。

然後把 forwarding 的網址複製，打開 iPhone 或 iPad 的 Enchanted app，在設定 Setting 裡面把 Ollama 網址貼上，這樣就可以遠端調用電腦的 Ollama 來使用 AI 模型，比如選用稍早下載的 LLava 多模態模型。

傳一張照片，問它這是什麼？

是不是非常神奇呢？
快練習把 ollama、ngrok 跟 Enchanted 串起來跟朋友炫耀吧！

總結

今天的影片跟各位分享了基於 Ollama 這個開源 AI 套件的各種有趣應用，你是否有成功在 iphone 上打造自己的 AI 服務呢？

1. 太複雜了我決定躺平
2. 笑話，我可是尊榮的 GPT Plus 用戶
3. 沒有 Mac 電腦不能玩……嗚嗚嗚
4. 你怎麼不介紹那個 ooxx Ollama 套件

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題，也可以留言告訴我們～

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替 iPhone 開發新的 AI 助理？幫 Siri 裝一個小型 AI 模型就好啦！

自從二月 Apple 終止電動車開發，決定全力往 AI 領域發展。

在我還在想 Apple 要怎麼彎道超車時，三月底 Apple 就主動發了一篇 AI 相關論文，在 iPhone 上加裝一個小的 AI 模型，就能讓 Siri 更能聽懂你的話，這無論是實用性還是創意，我都給到中上水準。

在這篇論文出現之前，我想到 Siri 如果要跟上 AI 浪潮，勢必要打掉重練。

現在呢？不用！在 iPhone 上裝個小型 AI 模型，就能從智慧手機變成 AI 手機，讓 Siri 做到更多事。而在這篇論文的背後，也隱約看見了 AI 代理人（AI agent）的可能性！

所以今天，我們就來分享：

1. Apple 如何用小型 AI 模型升級 siri？
2. Android 手機上的 AI Agent 研究。
3. 未來 AI Agent 的發展，沒有鍵盤滑鼠的 LLM 作業系統。

最後再來分享怎麼用 AI Agent 的安裝方法。

廢話不多說，讓我們開始吧！

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