流感來了，幼稚園可以停班，大學呢？用風險值來決定吧！

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 

「啊！蚊子！」

登革熱好嚴重，但，還會更嚴重。過往紀錄顯示登革熱的疫情高峰，常常到 9 月才大規模爆發？這聽起來有點反直覺，我本來還以為應該是最熱的 7、8 月？但其實啊，就是要等天氣稍微降溫，當大家開始出門，不是躲在冷氣房的時候，反而比較容易傳播登革熱。

而根據近期疾管署的統計顯示，台灣各地的登革熱已經發生 4,338 例本土病例，是從 2015 年登革熱在全台造成 43,419 例之後，登革熱疫情最嚴重的一年，我們真的要注意小心！只要出門，防蚊措施不能免！

不過……話說回來，難道就沒有疫苗可以一勞永逸預防登革熱嗎？

好幾年沒聽說的登革熱，怎麼突然又「熱」起來？

這個我們就要講到台灣登革熱的發生模式，其實台灣沒有登革熱本土病毒株，所以每當登革熱疫情過去之後，登革熱病毒就會在台灣消失，而下一次的登革熱發生，就必須是境外移入的登革熱患者由國外輸入到國內，而且必須要在登革熱可被傳播的期間，被病媒蚊叮咬並傳播出去，才會造成本土的病例，所以從這點我們可以知道登革熱流行，有兩個有效的控制條件：第一、即時發現境外移入病例，直接隔絕病毒在境外。第二、控制台灣本土病媒蚊數量，以及密度，讓登革熱病毒難以傳播出來。

那過去幾年為什麼都沒有發生登革熱的流行呢？因為 2020 年開始因為 COVID-19 疫情封鎖國境，根據疾管署的資料，2020 年到 2022 年，這三年加起來全國僅有 144 例登革熱境外移入病例，而 2023 年至今已經有 158 例登革熱境外移入案例，而在 2015 年登革熱大流行時，更有 354 例境外移入案例，這也表示台灣登革熱疫情的發生，與境外移入登革熱案例息息相關。

尤其，台灣許多行業仰賴東南亞國家的移工，很多台灣廠商也在東南亞國家設廠，彼此之間的旅遊往來也越來越多，所以東南亞國家的登革熱疫情嚴重與否，與台灣是否會發生登革熱流行，有著高度相關。

把積水倒掉！杜絕登革熱，從減少病媒蚊產卵點開始

每年到了春夏交際時，政府都會宣導要防治病媒蚊，做好居家附近的環境衛生管理，大家耳熟能詳的【巡、倒、清、刷】四字口訣，為的是減少積水，那麼孳生源的減少，真的能夠有效防治登革熱發生嗎？

這時我們要提到登革熱病媒蚊的生殖營養週期。週期的開始是一隻未吸血的雌蚊，開始尋找適合的吸血對象，在吸飽血後，這隻雌蚊需要等待約 2 到 3 天，讓體內的卵發育成熟，接著雌蚊就會開始尋找有水的地方產卵。而埃及斑蚊或白線斑蚊產卵場，都偏好小型的水域，就像廢棄輪胎內的積水、盆栽下方的接水盆等等，當雌蚊把卵都產下來後，就完成了一個生殖營養週期，接著她會再繼續尋找下一個吸血的對象，不斷循環下去。在實驗室內條件充足的環境下，最快 3 天就可以完成一個週期，而在野外一般環境中，科學家認為 5 到 7 天可以完成一次週期。

猜猜看一隻雌蚊一次可以產下多少卵？答案是 50-200 顆卵。也就是說，一隻雌蚊經歷一次生殖營養週期，假設生男生女一樣多，也就可以有 25-100 隻新出生的雌蚊。吸血的蚊子等於放大了 25-100 倍的數量，所以一隻蚊子在適合環境下，經歷三代之後最多就可以有 1,000,000 隻雌蚊產生。

我們透過蚊蟲的生活史反推，這僅僅只需要一個月左右的時間。

所以回到一開始的問題，把積水容器清除可以減少蚊蟲數量嗎？如果把你居家附近的積水容器清除的話，其實會讓蚊子找不到產卵的地方，你家附近的蚊蟲的確就會減少，其中一個特殊的現象就是，如果蚊子一直沒有辦法產卵，就會將體內的卵回收成為自身的營養，等待再進入一次生殖營養週期，因此減少雌蚊下一代，自然整體蚊蟲的數量就會減少。

ADE 效應是什麼？有沒有疫苗可以防治登革熱？

除了防治病媒蚊以外，有沒有可以預防登革熱感染的疫苗呢？

其實，登革熱疫苗的開發非常困難，主要的原因是在人類中流行的登革熱病毒有四種血清型別，而不同型別之間的前後感染，有時候會造成前一型感染產生的抗體，幫助後面另外一型的登革熱病毒感染細胞，使病毒就更容易感染細胞，而這個現象也就是抗體依賴增強效應，簡稱 ADE 效應。

當 ADE 效應產生，也就容易造成較嚴重的病症，而 ADE 效應也是登革熱出血熱產生原因之一，也正是因為有 ADE 效應，登革熱的疫苗開發的難度相當大，因此這隻疫苗需要同時產生對抗四型登革熱的有效抗體，還要避免 ADE 效應的產生。

雖然有 ADE 這個大魔王擋在前面，那麼究竟能不能做出登革熱疫苗呢？

其實，在 2015 年賽諾菲巴斯德藥廠曾經有世界上第一支可施打的四價登革熱疫苗 Dengvaxia，但這隻疫苗僅能夠使用在「感染過登革熱」的人身上，主要的原因，還是因為這支疫苗打在「未感染過登革熱」的人身上，當他們感染登革熱時，會產生 ADE 效應，反而變得更嚴重。

不過近期有了轉機，日本武田製藥的 TAK-003 已經完成三期試驗，在歐盟、英國、巴西、印尼、泰國、阿根廷獲得上市許可，根據 TAK-003 在新英格蘭醫學雜誌 NEJM 和柳葉刀 Lancet 發表的論文，在施打 2 劑後，12 個月可以達到 80.2% 的不感染保護力，18 個月後即便感染，也有 90.4％ 的重症保護力，而在施打後 4 年半的持續追蹤，仍然保有 61.2% 的不感染保護力，而且對重度登革熱保護力也有 84.1%，更重要的是，跟 Dengvaxia 相比，不論是否曾經感染過登革熱，都可以施打這個新疫苗，不用擔心 ADE，除了 TAK-003 外，台灣還參與了默沙東藥廠的 V181 和默克藥廠的 TV003 兩支候選疫苗的臨床試驗，可惜的是，台灣還沒有通過 TAK-003 的上市許可。

但自從 1970 年代開始研發的登革熱疫苗，面對一道又一道難關，過了五十多年後，似乎終於有疫苗可以幫助人類對抗登革熱了！

登革熱正在蔓延中，你有什麼好的防蚊秘方嗎？你或認識的人得過登革熱嗎？當時的感受是什麼呢？歡迎與我們分享。最後也想問問，你會想打最新的登革熱疫苗嗎？

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數位世界已經改變了我們日常生活的體驗，一個人從早到晚都會接受到大量數據，受益於大量數據，也貢獻大量數據。這些數據龐大的程度，和消化資訊的方式已經太過繁多，人類心智根本無法處理。

與數位科技建立夥伴關係

所以人會本能地或潛意識地倚賴軟體來處理、組織、篩選出必要或有用的資訊，也就是根據用戶過去的偏好或目前的流行，來挑選要瀏覽的新項目、要看的電影、要播放的音樂。自動策劃的體驗很輕鬆容易，又能讓人滿足，人們只會在沒有自動化服務，例如閱讀別人臉書塗鴉牆上的貼文，或是用別人的網飛帳號看電影時，才會注意到這服務的存在。

有人工智慧協助的網路平臺加速整合，並加深了個人與數位科技間的連結。人工智慧經過設計和訓練，能直覺地解決人類的問題、掌握人類的目標，原本只有人類心智才能管理的各種選擇，現在能由網路平臺來引導、詮釋和記錄（儘管效率比較差）。

網路平臺收集資訊和體驗來完成這些任務，任何一個人的大腦在壽命期限內都不可能容納如此大量的資訊和體驗，所以網路平臺能產出看起來非常恰當的答案和建議。例如，採購員不管再怎麼投入工作，在挑選冬季長靴的時候，也不可能從全國成千上萬的類似商品、近期天氣預測、季節因素、回顧過去的搜尋記錄、調查物流模式之後，才決定最佳的採購項目，但人工智慧可以完整評估上述所有因素。

因此，由人工智慧驅動的網路平臺經常和我們每個人互動，但我們在歷史上從未和其他產品、服務或機器這樣互動過。當我們個人在和人工智慧互動的時候，人工智慧會適應個人用戶的偏好（網際網路瀏覽記錄、搜尋記錄、旅遊史、收入水準、社交連結），開始形成一種隱形的夥伴關係。

個人用戶逐漸依賴這樣的平臺來完成一串功能，但這些功能過去可能由郵政、百貨公司，或是接待禮賓、懺悔自白的人和朋友，或是企業、政府或其他人類一起來完成。

個人、網路平臺和平臺用戶之間的關係，是一種親密關係與遠距聯繫的新穎組合。人工智慧網路平臺審查大量的用戶數據，其中大部分是個人數據（如位置、聯絡資訊、朋友圈、同事圈、金融與健康資訊）；網路會把人工智慧當成嚮導，或讓人工智慧來安排個人化體驗。

人工智慧如此精準、正確，是因為人工智慧有能力可以根據數億段類似的關係，以及上兆次空間（用戶群的地理範圍）與時間（集合了過去的使用）的互動來回顧和反應。網路平臺用戶與人工智慧形成了緊密的互動，並互相學習。

網路平臺的人工智慧使用邏輯，在很多方面對人類來說都難以理解。例如，運用人工智慧的網路平臺在評估圖片、貼文或搜尋時，人類可能無法明確地理解人工智慧會在特定情境下如何運作。谷歌的工程師知道他們的搜尋功能若有人工智慧，就會有清楚的搜尋結果；若沒有人工智慧，搜尋結果就不會那麼清楚，但工程師沒辦法解釋為什麼某些結果的排序比較高。

要評鑑人工智慧的優劣，看的是結果實用不實用，不是看過程。這代表我們的輕重緩急已經和早期不一樣了，以前每個機械的步驟或思考的過程都會由人類來體驗（想法、對話、管理流程），或讓人類可以暫停、檢查、重複。

人工智慧陪伴現代人的生活

例如，在許多工業化地區，旅行的過程已經不需要「找方向」了。以前這過程需要人力，要先打電話給我們要拜訪的對象，查看紙本地圖，然後常常在加油站或便利商店停下來，確認我們的方向對不對。現在，透過手機應用程式，旅行的過程可以更有效率。

這些應用程式不但可以根據他們「所知」的交通記錄來評估可能的路線與每條路線所花費的時間，還可以考量到當天的交通事故、可能造成延誤的特殊狀況（駕駛過程中的延誤）和其他跡象（其他用戶的搜尋），來避免和別人走同一條路。

從看地圖到線上導航，這轉變如此方便，很少人會停下來想想這種變化有多大的革命性意義，又會帶來什麼後果。個人用戶、社會與網路平臺和營運商建立了新關係，並信任網路平臺與演算法可以產生準確的結果，獲得了便利，成為數據集的一部分，而這數據集又在持續進化（至少會在大家使用應用程式的時候追蹤個人的位置）。

在某種意義上，使用這種服務的人並不是獨自駕駛，而是系統的一部分。在系統內，人類和機器智慧一起協作，引導一群人透過各自的路線聚集在一起。

持續陪伴型的人工智慧會愈來愈普及，醫療保健、物流、零售、金融、通訊、媒體、運輸和娛樂等產業持續發展，我們的日常生活體驗透過網路平臺一直在變化。

當用戶找人工智慧網路平臺來協助他們完成任務的時候，因為網路平臺可以收集、提煉資訊，所以用戶得到了益處，上個世代完全沒有這種經驗。這種平臺追求新穎模式的規模、力量、功能，讓個人用戶獲得前所未有的便利和能力；同時，這些用戶進入一種前所未有的人機對話中。

運用人工智慧的網路平臺有能力可以用我們無法清楚理解，甚至無法明確定義或表示的方式來形塑人類的活動，這裡有一個很重要的問題：這種人工智慧的目標功能是什麼？由誰設計？在哪些監管參數範圍裡？

類似問題的答案會繼續塑造未來的生活與未來的社會：誰在操作？誰在定義這些流程的限制？這些人對於社會規範和制度會有什麼影響？有人可以存取人工智慧的感知嗎？有的話，這人是誰？

如果沒有人類可以完全理解或查看數據，或檢視每個步驟，也就是說假設人類的角色只負責設計、監控和設定人工智慧的參數，那麼對人工智慧的限制應該要讓我們放心？還是讓我們不安？還是既放心又不安？

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來：人工智慧如何改變生活，甚至是世界？》，2022 年 12 月，聯經出版公司，未經同意請勿轉載。