8 月 11 日

丞相，起風了。

菜櫥最後翻動 2026-08-11

🔹 政治

韓國瑜大發雄威，今日與黨團協商時，痛斥國民黨總召傅崐萁，義正詞嚴，突然想起來自己其實是立法院長。

於我而言，這陣風捎來的訊息，絕不是立法院終於要正常了，而是風向已經在轉變了。

也就是代表鄭麗文與傅崐萁聯手之下，強勢的一中路線，這個態勢即將有所改變。不願意走這條路、不滿意的人，默默地等著，等了這好久的東風。

同樣，民進黨穩紮穩打地在這個禮拜陸續——不管是在臺東還是在臺南等地方，透過上層強力的整軍之下，也重新將力量收束整合。

而在臺北，沈伯洋推出的「HEART」政策，更是近年來絕對是最強論述的臺北市長候選人競選政見。

而對照，不管是幼稚園虐童事件、拒給議員資料，或者甚至給議員假資料，乃至於他每一次的回答，甚至連前臺北市政府發言人，居然在上一份工作（也就是臺中市長盧秀燕的秘書時）都牽涉了洩密案。

今年三月涉貪遭到重判十五年半的議員應曉薇，其女兒以無黨籍身分昨日代母出征成立競選總部。結果韓國瑜、蔣萬安、洪秀柱、王鴻薇、馬文君等人，紛紛送花籃祝賀，立法院長韓國瑜的花籃寫著「高票當選」，市長蔣萬安的花籃賀詞更寫著「圓滿成功」。

在過往，大家對於羞恥還算有所忌憚。那是一個至少被發現搞外遇就退選的年代，現在看起來，竟然成了道德的高標準。

應曉薇，『從頭到尾沒有被開除過黨籍』，只在 2024 年 9 月因起訴與鉅額交保，被中央考紀會處以「暫時停止黨權」，到了 2025 年 11 月，黨中央還把案子交回考紀會重新審理，研議撤銷這個暫時處分、讓她恢復黨權，理由是處分已逾一年、她已解除羈押。

一個在審判中明確以議員職權收受賄賂、影響臺北市政府運作、損害市民權益、完全辜負地方選民的議員，然後她的女兒竟然還可以堂而皇之地出來競選，現任市長竟然還可以送上圓滿成功的花籃。

我完全不知道圓滿在哪裡，成功是指什麼。

此消彼長之下，我只希望這陣風能夠越吹越強。

🔹 關於 AI

我現在嘗試的新寫法，主要是透過 Sophia，然後串接 Antigravity 來第一輪資訊搜尋，如此亦多了一層判斷。

而延續昨日進行疫苗佐證之時，跑回來的資料看起來都很正常，那些資料有標題、有媒體名稱、也有網址。可是進一步用 Sophia 再確認，卻發現回來的 12 條連結中，大概有 7 條都是假的，都是 Gemini 自己捏造的。

因為這些 AI 最大的原則都是為了要服務使用者（也就是人類）。它們查到的資料是真的，看過的東西也確實存在，可是它回答時呈現給我們的那堆文字或圖片，卻是它自己產生出來的。

這就像是如果你要查一個成語，你翻開成語字典，看了它的解釋，你明白了這個成語貨真價實的意義。然而假如你問了另外一個人，那個人去看了成語字典，但他告訴你的，可能是他自己的解釋，而不是原來字典裡面附註的釋義，故大有可能誤解，可是你卻相信他的說明。弄假成真。

AI 就是這個人，而不是那本字典。

所以它們優化的是「最像真的話」，而不是「最正確的話」，因此假話會用跟真話一樣的自信講出來。更糟糕的是，它還要討你開心。所有 AI 模型的設計都是獎勵猜對，而不獎勵「我不知道」，以避免失去你對他的信心。每次回答，事實上都在賭一把。

我兩個月前思考 AI 概念時寫下：模型的權重是訓練資料的「有損壓縮」，像一張很糊的全網 JPEG。 而在這張糊掉的照片裡，最先糊掉的，永遠是那些比如版本號碼、API 名稱，以及引用出處。

就像我上面那段，AI 搜尋出來，它不是不知道韓國瑜罵了傅崐萁什麼，也不是不知道沈伯洋的政見叫 HEART。這些它全都答對了，但它模糊掉的是這些事情長在哪裡，於是它就地編了一個看起來很像的網址給 Sophia。

知道答案卻編造出處，其實比不知道更危險。 因為前者禁得起你抽查內容，至少查證有憑有據，可恐怖的是 AI 隨手編造來源，而人們信以為真。

同樣地，今天早上有另外一篇新聞亦是相關：標題是**《搜尋引流時代終結！AI 原生 App 崛起搶走 5 億用戶》**。

簡略摘要是，以前（其實也沒有多久以前，大概三年前）人們還會用 Google 搜尋，但此刻大家都不 Google 了，大家都直接問 Gemini、問 OpenAI、問 Claude。我們再也不親自搜尋想找的東西，比如就是我們再也不查看字典，我們現在都在問「幫我們看字典的那個 AI」。

這導致了以下幾個現象：

全球大概有 60% 的搜尋在結果頁就結束了，行動裝置的比例更高，來到 77%。
就算是從 AI 那邊被導過來的人，進到網頁後有 53.6% 一下就會離開。
小型出版商減少了 60% 的導流，大型媒體減少了 22%，而 Google 導向站外的 PV（Page View）整體也少了 34%。
像 OpenAI 的 ChatGPT，或是以搜尋為主號召的 Perplexity，每週處理的搜尋次數已超過 10 億次，且不斷在提高。

在中國的數據中，這個改變更快：搜尋引擎 App 的月人均使用次數年減 18.8%，可是 AI App 的使用率卻不斷提高。

也就是說，資訊的傳遞已經從「連結網路、搜尋網路」，轉向了「答案網路」。但我們卻沒有真正認識給我們答案的那個人是誰，我們就只是完全相信它講的話，卻以為那是真的。

所以我的 AI 使用習慣，是會在原則設定當中，明確寫下約束，諸如：

預設搜尋可能會有錯誤：比如透過 Google 的搜尋，預設可能就是會有錯誤。
調高模型思考深度：需要核對模型時，在思考的部分我會調高到「High」。所謂 High 的意思，就是 AI 在回答問題時不會只想一次，它會多想幾次。
提供明確的可信資料來源：當問題需要明確資料時，我會請它閱讀我 Notebook 裡面已經準備好的筆記。比如針對一些專業問題，為此我準備了專門以工具書、教科書、期刊為主的筆記本，用這些可信任來源的內容作為 database 來回答我的問題。

藉此，才不會讓 AI 只能用做白日夢的方式，騙了它自己，也騙了你。

不過話說回來，就像語音辨識一樣。

現在，我幾乎都是用 Typeless 語音辨識口述的。但語音辨識也是生成模型，所謂單純的「聽寫」都已經過時，現在的語音轉文字同樣都是在猜你最可能說的那句話。所以它把「韓國瑜」猜成「藍國瑜」，把「搶走五億用戶」猜成「搶走無益用戶」。

猜錯的地方，一樣是專有名詞和數字。跟 AI 編造網址，是同樣毛病。但它猜出來的每一個字，讀起來都非常通順，不細查難知。

AI 從不留下破綻，因為它的工作就是讓一切聽起來合理。

這是現在你我都面臨 AI 時代必然的問題，所以越正式場合、正式報告，請務必多次檢核、務必當心。

最後，今日另外兩個資訊，同樣也在回應這件事情。

第一個是馬斯克的 X 創作者分潤制度大改，將從 9 月 8 日開始，從原本「只是分享」的分潤，改成「原創貼文」的分潤。新制明確定義：直接複製下載再上傳、缺乏實質改造的轉貼，以及單純的摘要等等，這些都再也拿不到分潤。

他們開始調整資金分配，希望能提高原創性。

因為在現在的環境下，單純的「轉述」已經沒有意義，甚至再這樣下去，AI 所讀到的資料將會變成一灘死水，陷入惡性循環。所以這些平台也開始注意到，必須要鼓勵原創，否則再也沒有人願意產生內容。

如果大家都只要轉貼、轉載，而原生的創作者反而賺不到錢、得不到關注，那麼誰還願意再努力產生內容呢？（比如我）

此外 Claude 今天也公佈了一個新政策。這也是因應歐盟 AI Act 第 50(2) 條底下的「AI 生成內容透明度行為準則」，他們將從 8 月 2 日之後推出的新模型開始，產生的內容包含文字和圖檔，各自加上不可感知的浮水印。如此一來，從今往後，AI 就可以非常容易辨識和抓出來是 AI 製作的。

至少在社群、YouTube 瀏覽時，我們將可以更容易的就知道哪些是 AI 製作的。

也就是：「替答案本身留下可追溯的記號」。

因為當 AI 造假影片先被當成真相流傳，事後澄清但印象已不可逆——這是比虛假本身更深的問題。