***生命科學閱讀之 4 ***

世界從何而來，生命從何而來，心智從何而來？
量子科學是否能夠解釋這一切？
（有中文版）

“There‘s Plenty of Room at the Bottom" — Richard Feynman
（在最底下的微小的世界中，還有很大的探索空間— 諾貝爾物理學獎得主費因曼）

這是去年第一波疫情期間宅在家買的書，當時覺得如果牛頓在家工作期間可以發展出微積分的概念，那我只是嘗試了解量子科學應該還好吧？可是心裡還是有覺得困難的障礙所以就拖到今年這波疫情，跟著其他生命科學相關的書一起讀。有點難度，但真的好有趣。讀完真的覺得對於感覺困難的東西，不要太快自我設限啊！

這本算是難度比較高的科普書籍，但作者盡量用我們一般人可以理解的現象當成切入點。在我們肉眼可看到的世界牛頓的物理學基本上都是可以充分解釋的。當愛因斯坦把思考的框架拉到整個時空，就發現在那個世界當中古典物理學的概念不能解釋，於是產生出他的相對論。而當我們反向進入極為小的世界當中，發現量子完全不是按照我們平常的邏輯在運作時，感覺又開啟了一個嶄新的世界觀。20世紀初著名的物理學家薛丁格，提出所謂「薛丁格的貓」這個思想實驗，就是已經進入到量子物理學的開端，讓他開始思考是否在更微小的量子級別當中，他們有一套截然不同的運作原理呢？接下來數十年開發出的實驗方式和測量儀器當然就更精準了，看到了量子可以跳動，可以有類似穿牆的能力，甚至可以同時擁有好多不同的狀態（不是只有0和1）。我們真的需要開始跳脫數位的思考，進入量子的世界，才有可能揭開它無窮的潛力。

首先他從候鳥遷徙的故事開始講到基因，這個攜帶生命資訊的程式，到底是如何延續下去以及當中如何產生變化的。我們現代的人比較了解基因和DNA一代一代抄寫下去的概念，可是對於中間變異或是凸槌（例如癌細胞）的部分，卻一直沒有夠好的解釋。記得小時候自然課會講到演化，常常會舉的例子就是那個脖子可以伸最長的長頸鹿才能吃到葉子所以適者生存。從某些角度來講是有它的道理，但脖子在伸長的資訊為什麼這樣的資訊會傳到下一代呢？作者用量子物理學補足了這樣說法當中一些論證不足之處。

再來就是講到能量和動能，即便我們能組合出所有需要的分子，但是所謂的「生命力」是從何而來呢？我很新奇的讀著作者講到大自然中，小學生都知道的「光合作用」，竟然是這麼一個不可思議，效率極高的動能引擎。從工業時代設計的蒸汽機，或是現代的燃油引擎，以及最尖端的發電動能，都無法與光合作用的效能相比。

最後講到人的心識思想和做夢，這是古典物理學完全不能解釋的。作者先帶著我們把人腦和腦細胞想成是類似電路的概念解釋，然後在討入量子物理學驅動實體世界的觀點，才發現原來我們的人腦可能就是一個設計令人讚嘆的量子電腦啊！經他這麼一解釋，我也才稍微明白量子電腦為什麼會有這麼大的潛力，但也明白量子電腦現在為什麼這麼難模擬和製作。

作者最後用一個很有趣的圖來比喻古典物理學和量子力學中間的關係。如果說我們生活的這個實體世界像是航行在海上的一艘船，這艘船受到海面上的浪以及外面的風所影響。但船底下的這個還是深不可測的，他下面有一大部分的底層是由熱力學來支撐的，熱力學底下就是量子物理力學。當上面船隻的航行和節奏與最底層一致的時候，即便有風浪也還算能夠平靜行駛。但是當這樣子的連結被打斷的時候，船就很容易覆沒，而一旦覆沒，也是一個不可逆的現象了 （例如基因突變或是死亡）

探索世界無止境的奧秘，不管是物理，化學，天文，還是生命科學，總會有一種敬畏的心。就像牛頓所說的 :

“我不知道世界怎麼看待我，但我認為我就像沙灘上玩耍的一個男孩，投入在探索中。偶爾會找到一個圓滑的石子，或是一個不尋常的漂亮貝殼。而在我的前方一片像是汪洋大海的真理，等待探索”

“I do not know what I may appear to the world, but to myself I seem to have been only like a boy playing on the seashore, and diverting myself in now and then finding a smoother pebble or a prettier shell than ordinary, while the great ocean of truth lay all undiscovered before me”

全文與中文版鏈接在部落格中
https://dushuyizhi.net/life-on-the-edge-%e8%a7%a3%e9%96%8b%e7%94%9f%e5%91%bd%e4%b9%8b%e8%ac%8e/

#lifeontheedge #quantumbiology #quantumphysics #量子科學 #量子物理學 #量子生物學 #解開生命之謎

比起批判傷天害理糟蹋台灣人的民進黨，我學養均輸風城男子太多太多，是怎麼學習他都學不來的。

看看能否學他的「風骨」！

每每看他的論述，很想篇篇轉貼：

我喜歡看風城男子的文章，他的臉書常被封鎖，我只有到他的部落格中閱讀文章，尤其這篇寫的最露骨實際，毫無掩飾的說出目前執政者的心態，值得一看，建議仔細看完。

這個政府的氣球到底能夠吹多大。

風城男子2021.7.7.部落格

去年台灣有三個政治人物，不約而同登上了知名時尚與時代雜誌的封面。這背後當然是有不為人知的政治公關與金錢利益的交易，正所謂「花錢整容加包裝，母豬也能賽貂蟬。」

台灣人，特別是年輕人，最喜歡吃這套。所以政治人物花大錢搞這種形象行銷，一點也不足為奇。

但是市場行銷最重要的兩個元素是金錢跟產品。所以重點是，花的是誰的錢，產品的真實性如何？

第一個問題，答案顯而易見。當然，除非你是吃芒果乾吃到頭殼壞了。所以這裡要探討的，主要是第二個問題。

第一位是蔡英文總統，登上了時代雜誌的封面。蔡被吹捧成「民主自由的守護者」，在香港反送中的示威運動中，因著對中共公開發表強硬的言論，而贏得島內眾多年輕人的崇拜，被暱稱為「辣台妹」。

不意隨著川普落選，中共整肅香港的反對勢力，蔡英文突然判若二人，對於之前應允港人來台予以政治庇護的承諾，彷如失憶般不再提起。而對島內的反對勢力與言論，則是加強力道鎮壓與控管。《亞洲週刊》批蔡英文獨裁的封面專題報導，獲得有亞洲普立茲獎之稱的《卓越新聞獎》的特別榮譽獎，直接打臉了蔡英文「假民主，真獨裁」的台灣新威權主義現象，實在是諷刺至極。

而蔡之前也屢屢被塑造成一個「談判專才」，只是那些把蔡英文吹捧成「國際經貿談判專家」人才的，實在是侮辱了國際經貿這個專業。

蔡英文到底有沒有拿到一個半的博士學位，我人微言輕，說了也沒人會信。但她絕對不是一個國際經貿談判的人才，這我是非常肯定的。最顯而易見的例子，就是開放美豬牛進口。

蔡英文到底有沒有私下跟美國進行協商我不得而知，但談出這種「馬關條約」似的割地降書，要說她是個國際經貿談判人才，還不如相信豬可以飛。

第二位是唐鳳政委，被美化成第一個跨性別「時尚界高EQ」的電腦天才。把唐鳳跟「時尚」等同並論，實在是侮辱了時尚這個迷人的潮流美學。

唐屢屢被媒體吹捧成一個「百年難得一見的程式高手」，可它搞出來的什麼「唐鳳系統」、「唐鳳平台」、「唐鳳實聯制」、「唐鳳App」，不是普普卡卡的，就是毫無路用，一點也看不出是「大家之作」，倒像是個「國小等級」的業餘玩家。

唐鳳是不是個天才眾口難調，但我確定它絕對不是一個懂得流行時尚且具備高情商的天才。最明顯的例子，就是它那一頭秀髮以及家暴醜聞。

人的長相，30歲以前是父母給的，30歲以後是自己修的。正所謂長相是天生的，氣質是培養的。時尚美學不論如何主觀，穿著打扮總要讓人看得舒服合宜，更遑論唐鳳因細故口角，涉嫌咬打女友的家暴醜聞了。要說它是個高EQ的時尚天才，還不如相信蟑螂是美麗的。

第三位陳時中部長，被塑造成一個務實仁厚且具高度公衛專業的防疫英雄。那些把陳時中描述成一個鐵漢柔情的「國民英雄」，實在是侮辱了英雄這個高尚的品格與情操。

陳在國內疫情尚未爆發的時候，意氣風發的投書英媒「要幫全球建立醫療體系」，更大言不慚的說「世界怎麼跟得上台灣」。結果當疫情爆發的時候，大家才猛然發現，所謂的超前部署都是夢裡桃花：疫苗要跟外國乞討，醫療物資要等藝人送，PCR檢測能量不足，快篩劑完全沒有準備。

陳時中有沒有具備高度的公衛專業見仁見智，但他絕對不是一個務實仁厚的英雄漢子。最簡單的例子，就是對「小明」返台的刻意刁難以及在美豬事件中放棄為國人食安把關的政客嘴臉。

仁厚出於心而形於色，英雄挺其身而護其民。作爲一個醫生，他將政治考量置於人道主義之上，何仁厚之有。作為一個衛福部長，他寧棄國人之食安而登小巨蛋表演不入流之演唱，何來英雄風骨。要說他是個鐵漢柔情的防疫英雄，還不如相信老鼠的勇氣。

一個國家的總統與政府官員，每天都只想著作秀表演，這個國家肯定是沒有前途的。俗話說「醜人多作怪」，每天用虛偽的包裝所吹噓的氣球，能夠持續多久呢？

短短不到一年的時間，台灣從防疫前段班的模範生，跌落到全球的防疫表現倒數第二，全民疫苗的接種率不到10%，接種疫苗跟確診的死亡率都遠遠高於世界各國。對照於三個月前我們的防疫總指揮官信誓旦旦的說：「世界怎麼跟得上台灣」，這無疑為蔡政府的「自大、剛愎、無能、吹牛」做了一個最完美的註腳。

囂張沒落魄的久，正是這樣的寫照。氣球破了，才知道裡面除了空氣，其實是一無所有。

［知行合一］（六之四）

國安法第一審繼續就「光復香港。時代革命」八個字的意義，繼續進行討論。控方由嶺大學者劉智鵬以歷史學者身份，早前指出「光時」有分裂國家意思；而辯方的港大學者李詠怡 (Eliza)則已作供進入第三天。今天下午，和Eliza一起撰寫專家證人報告的另一位學者，中大新傳學院教授李立峯(Francis)開始作供。

由於辯方兩位專家的姓氏同為「李」，「雙李」容易引起混淆。甫坐下，高個子的李立峯教授說，他想用Eliza稱呼李詠怡教授，獲法庭接納。

李立峯解釋，Eliza專長政治學，故對政治選舉及相關理論熟悉。而Francis自己則是傳播學教授，辯方劉偉聰大狀在庭上先介紹Francis， 指出他畢業於史丹福大學，博士論文研究美國9.11事件中，比較報紙讀者來信和網上論壇的言論，專研範圍為「政治傳播學」。

Francis曾出版學術著作，有講述雨傘運動與傳播關係，將出版另一本書，談及六四紀念活動的集體港人記憶現象，「我對香港近年的大型社會運動，有現代歷史脈絡的理解」。Francis亦曾於2017年成為香港法庭歷史上第一位以「民意研究專家」，為佔中九子案擔任專家證人。以往，香港法庭專家證人多為醫生及物理學家等。

三位法官表示接納Francis的專家證人身份。今天在大狀袍下穿了條子花紋西裝褲的劉偉聰大狀，溫文向法官們道謝：「I am grateful」.

Francis花了頗長時間，解釋社會科學中，量化研究（大型民調）和質化研究（焦點小組）的方法論及兩者作為理解社會現像的用途。

由於過往香港法庭甚少傳召社會科學家作專家證人，三位法官發問了很多問題。唯一男性法官陳嘉信說：「我是laymen（普通人）有這些問題」；女法官杜麗冰亦在休庭前向主問劉偉聰說笑：「對不起我們打斷了你的發問。」

休庭前，三位法官先後向Francis多次問及社科研究法的疑問。Francis越答越興起，語速快了。控方周天行說：「教授請說慢一點。」Francis說笑：「我教書時，學生經常說我說得太快。」此時法庭響起了輕鬆的笑聲。

Francis說，他們進行了的量化研究，就是於2019年從連登討論區上，以電腦程式，抽取討論區上曾提及口號相關的帖子，抽取的口號分別為「光復香港」、「時代革命」、「香港獨立」、「港獨」、「五大訴求」。由於連登上的留言量可以數以百萬計，需要由懂寫電腦程式的學者作技術上協助，他再進行統計學分析。法官們沒有太多發問。

Francis說：「看數字，以數量計，量化研究(quantitative research)就可以處理，但要看人們怎樣建構意義，那要進行質化研究，因為做簡單問卷，是不可以看到意義建構的過程。此時要靠質化研究(qualitative research)，我們做了焦點小組(focus group)。」

七個焦點小組，每個有五至八人參加，三組是包含了不同年齡性別職業的市民，四組是參與者背景相近的小組，一組是社工，一組是老師，一組是年輕人。總共有40人參加焦點小組，都是在反修例運動期間，有參與示威或同情反修例運動的人。「因為我們要看示威者在想甚麼。」

三位法官發問頗頻密，其中，陳嘉信問，焦點小組只有四十人那麼少，如何有代表性？Francis解釋，質化研究是找「意義成形的過程」，代表性則由量化研究補充：「所以我們用不同研究方法互補不足。」

法官對社會現象的理解，和社科學者明顯有差別。

陳官問道：「參加焦點小組的人，會不會心裡想一樣，答你說另一樣？好像美國選舉你問選民選誰，可能他因為尷尬告訴你一個答案，但去到票站就投另一個。」陳法官形容，這是一個「危險」(danger).

作為社會科學學者，Francis這樣回應：「我不看成一種『危險』，因為人是複雜的動物，人的腦子裡不只有『單一的真相』，面對不同人，在不同處境，會影響人如何建構意義。從社會學及人類學角度，人們會在不同處境『管理自己的形像』，我會形容為因應處境而作出的『調整』，而不是在直白地說謊」。

Francis繼續解釋，「而建構意義是一個過程，同一個人在不同時候，他的想法也有改變。像我們現在在討論『甚麼是焦點小組』，我們（他和法官們）也在集體參與意義建構的過程。」

此時，Francis引述了焦點小組裡，其中一個焦點小組參與者，對「光時」口號的理解，隨時間而出現改變。

Francis在庭上說，其中一個支持反修例運動的焦點小組參與者說：

「最初我面對『光復香港。時代革命』這口號，我說不出口。為何呢？因為我最初認為這口號與『港獨』有關，好像要推翻政府，這不是我的目的，我不支持港獨的。但隨着反修例運動發展下，我理解這個運動是關於爭取普選，關於愛好自由，公義。漸漸我可以喊出口了。這個口號好像承載了一種精神。當我去到集會現場，我喊『光時』口號時，我會覺得和其他香港人連繫起來。」

Francis解釋：「這是一個好例子，這個人最初覺得，『嘩，光時口號好激進』，但漸漸他覺得意義改變了。即使他不支持港獨，他也會嗌這口號。」

「這例子正正示範了，口號的意義建構過程，可以如此複雜，豐富，充滿餘韻(nuances).」Francis說。

Francis還引述了華盛頓大學政治學教授Lance Bennett對政治口號的見解 “Effective political themes and slogans invite people to bring their own meaning to a situation. Thus, an image is an impression anchored partly in symbolic suggestion and partly in the feelings and assumptions that people have in response to that suggestion.”

(有效的政治口號邀請人們把他們自己的意義加諸其上。所以，一個影象像個錨，作為一個符號提示人們把自己的感受及假設投射到其中。)

Francis亦說，焦點小組中發現，只有部份人認為「光時口號」與港獨有關，所以口號是開放式的。「總的來說，光時口號就是關於一些失去的東西，而人們覺得需要改變。至於失去了甚麼又如何改變，則因人而異。」

法官們亦用法律用語詢問，焦點小組裡會否有「引導性問題」（leading question），即因為主持者主動提起「港獨」而引導被訪者去提及這個答案。這顯然是法庭常關注點。

但Francis說，焦點小組做法是開放讓大家討論，「而進行焦點小組時間正好在2019年9月，那時基本上整個社會都在討論這句口號的意思，是否和港獨有關。所以在焦點小組裡不需要提示，就會自然進行討論。」

法庭場境裡，引導性問題，會是法官關注的事。

這天早上，李詠怡(Eliza)教授，繼續接受控方盤問。Eliza早前曾說過，為甚麼「光時」口號在7月21日於社會流行起來，其中一個原因是因為人們對「元朗襲擊」感到憤怒，需要一個口號去表達其情緒。

然而代表律政司的署理刑事檢控專員周天行， 則挑戰Eliza，周專員多次指，7月21日口號最初出現於白天，當時中聯辦被示威者包圍，國徽被損毁，當時中聯辦外牆上更出現「光時」口號，周專員指，「光時」口號的意義，應該與中聯辦事件有關。

控方的周專員說：「中聯辦外示威中，清楚反映拒絕中華人民共國和政府的意思，你為何不認為這些示威活動的意義，有助我們脈絡性地理解口號的意思？」周專員亦呈上了多張中聯辦被損毁的照片叫Eliza細看。

Eliza指，她和研究伙伴，曾在7.21後，嘗試從數據了解為何當天之後，光時口號的使用明顯更普遍。於是她從兩張報紙裡，點算傳媒提及過的地區，發現「元朗」字眼出現的頻率，要比「西環」、「中聯辦」及「上環」高出很多。

「媒體注意力反映公眾注意力，而焦點小組發現，7.21大家一致是關注警察暴力，而不是關注中聯辦。故此我們認為令到7.21口號普及化，元朗事件比中聯辦事件重要得多。」Eliza說。

Eliza早前指，梁天琦在造勢晚會曾引述過美國黑人民權領袖Malcolm X說「the Ballot or the Bullet」意思，Eliza認為「子彈」只是比喻，並非像控方專家劉教授所說有「武器」的意思。控方更指控梁天琦有意推翻政權。Eliza當時更說，以她所知， Malcolm X不是「分裂國家主張者」(secessionist)。

周專員今日呈上Malcolm X的1964年的演講，讀出部份內容，又追問Eliza知否Malcolm X被指為 “separatist”和知否Malcolm X曾經加入激進伊斯蘭組織。

Eliza語氣有點難以置信地反問：「我們是否要進入複雜的美國種族歷史？美國黑人民族主義(black nationalist)和非洲裔美國人那時的分離主義（separatism）, 尤其是於種族隔離(apartheid)的過去有多複雜?要研讀多少歷史脈絡？」

周堅持追問：「那Malcolm X是不是分離主義者？」

Eliza沒好氣答: 「若是說建立一個有主權的國家這個理解下，我認為不是。」

周專員仍在要求Eliza看Malcolm X說話節錄。此時，彭官要求暫停提問，三位法官退後座椅商議一會，然後彭寶琴說，Malcolm X是否分離主義者，與本案案情「拉扯得太遠」（far far removed）, 彭官提醒周專員，Eliza一直不反對梁天琦在選舉演說中對港獨持正面看法。

周專員另一處的追問，把梁天琦與Eliza拉得更近，問答更有火花。周專員引述去年夏天來自《眾新聞》的報導，報導中訪問了三位學者，表達學者們對泛民立法會議員在政府表示因疫情把選舉延期一年後，是否應該總辭。

報導中，Eliza認為議員應該留任，訪問中提到議會是重要「抗爭陣地」「在威權政治下，策略上考慮比民主原則更重要……」周專員反問，梁天琦進入議會，會否也像她所說的一樣，「具策略意義，目的是去推翻政權」？

Eliza罕見地光火起來：「你在引述我？你是否在說我和梁天琦是一伙？說我和他是同黨？(You suggest I am part of his cohort?)……好了，現在我被審訊，我要回答吧？ (I am the person on trial, I have to answer this……)」辯方劉大狀立即站起來抗議，指Eliza是來做證人的。

此時彭寶琴語氣溫和地望着Eliza說：「不是的，妳是來作供，提供專家意見給法庭。請不要覺得來被審判，這不是原來的意思。」彭官打圓場道：「我想周先生要想問妳，會不會梁天琦進入立法會，覺得策略上可以作出改變，而不是留在結構以外。」

Eliza鬆了一口氣，望着彭官說了幾聲：「感謝妳的澄清，感謝。」然後Eliza詳細解釋，她在泛民總辭上的看法，已經算是「溫和派」，因為當時社會上較激進的想法，是主張泛民議員一起總辭以表示對選舉延期的不滿。而Eliza說，我主張泛民留任，是希望有議員監察政府，希望加強政府問責性。

現在仍身陷囹圄的梁天琦，始終成為庭上反覆被斟酌的客體。

Eliza今日完成作供前，有機會詳細解釋，她作為政治學者，如何理解梁天琦為何要使用「光時」口號。Eliza解釋，2016年梁天琦參加的是新界東補選，和以往立法會選舉不同，選舉制度是「單議席單票制」，並非「比例代表制」。

「比例代表制」之下，勝選者需要的票數不需很多，只拿取選票一成也可以拿到席位。然而補選的規則，則是誰多選票誰便勝出，故要爭取選票數量。

Eliza說，回看2016新東補選中，參選者多達6人，當中梁天琦的對手，有知名度高的政黨領袖，梁天琦當時相比之下，是一個無人認識的小伙子，只有大學宿生會經驗，或參加過一些小型社會運動，但知名度不高。「他需要設計一個非常搶耳的口號，以拿得最多的票數。」

Eliza指，一個知名度不夠的參選者，設計口號會有「不成比例地戲劇化」的情況(dramatizing out of proportion)，故此梁天琦即使說「選票就是子彈」是一種誇張的說法而已。

Eliza進一步指出：「很多提倡港獨的政治組織，大部份沒有具體的行動計劃，只是口說『香港獨立』」。法官彭寶琴補充：「妳所說的沒有具體行動計劃，是在公眾知道的情況下沒有而已。」

Eliza再補充：「究竟（這些組織主張的）是和平遊說，還是使用暴力或武裝力量？沒有看到這些（資訊）。」

今次被告唐英傑的電單車上，插着旗幟的版本，除了有「光時」這個八字中文口號，亦有七字英文“Liberate Hong Kong, Revolution of our Times”，中英文版本均在法庭反覆被檢驗。辯方學者卻說，原來口號的出現，並非有明確的設計時刻，或單一設計者。

彭官曾詢問，英語口號如何出現， “Liberate Hong Kong, Revolution of our Times”那裡來？彭官留意到梁天琦2016年造勢晚的佈景板已出現這七個英文字。

但Eliza指出，她曾經從梁天琦遞交給選管會的個人簡介中，找到「光時」的英文版，卻是被譯成「Ignite Revolution to Reclaim Our Age.」對於造勢晚會和選管會的文宣為何有差異，Eliza說她不知道。

而Eliza亦曾找遍不同資料，去嘗試看看梁天琦當初創作「光時」口號的原意，但發現他除了在晚會說過，口號不想專注「世代」差別，除此之外，她沒找到更多解釋。不過Eliza說，原來梁天琦最初創作了另一個八字口號，但她認為，梁天琦最初的口號不搶耳，不令人留下深刻印像。

「選舉口號要搶耳，要令人容易記起這個參選人，而原來梁天琦最初設計的口號很悶蛋，孩子氣得像大學活動口號一樣。」

原來，於社會掀起沸沸揚揚的談論，在2019年反修例運動中被廣泛流傳過，今天被法庭研究是否違反國安法的八個字口號，並不是梁天琦最初的構思。

此時，Eliza翻查文件找到了紀錄，並以廣東話在高等法院朗讀出，梁天琦最初曾經構思，但最後放棄了的意念。這個被埋葬了的口號，原來一樣是八個大字：「知行合一，世代革新」。

如果歷史有如果，假若「光時」沒有出現過，今日香港的光景又會如何？

＊＊＊
國安法首審專家證人系列（六之一）：［Regime & Redeem］
7月2日控方專家劉智鵬作供
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國安法首審專家證人系列（六之二）：［Just Do it］
7月9日辯方專家李詠怡作供
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國安法首審專家證人系列（六之三）：［過去與未來］
7月12日辯方專家李詠怡作供
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國安法首審專家證人系列（六之四）：［知行合一］
7月13日辯方專家李詠怡及李立峯作供
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國安法首審專家證人系列（六之五）：［沒有誰比誰高貴］
7月14日辯方專家李立峯作供
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國安法首審專家證人系列（六之六）：［選櫻桃的人］
7月15日辯方專家李立峯作供
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（圖為辯方第二位專家證人，中大新傳學院教授李立峯離開高院，明天他會繼續作供）

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最近在網路上，有某些關鍵字持續的飆升，像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。

而這些關鍵字的背後，也代表著在疫情平息之前，無薪假、失業這些問題不會改善，人們也很難恢復安全、穩定的生活；因此人們會傾向去尋找更有保障的工作，這也讓坊間的公職考試補習班，又熱門起來了！

公職補習班迷思

當然喔，追求安全、穩定本來就是人性，只是當我發現這些公職補習班，還用一些有一點不合時宜的標語，對求職者做宣傳，像是什麼呢？「參加銀行特考，就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。

甚至是「書記官地位崇高，形象良好，進可攻擊他人之不正，退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔，有一點誤導大眾的認知跟行為，我一定要來逆風發言一下。

那為什麼我會這樣說呢？台灣喔的「人工智慧」教父～李開復先生，在他的著作《AI新世界》裡面提到。

他認為人工智慧註定會顛覆世界，並且會帶來前所未有的經濟失衡，而眼下最直接的，就是在未來的五到十年之內，對於全球就業市場帶來的衝擊，很多一般人認定的金飯碗，很可能都會被AI取代。

白領失業潮來了！

李開復在他的書裡面，更進一步的指出，近年來，世界各國因為「無人銀行」的興起，各種AI的工具，已經可以承擔90%以上的金融業務。

再加上喔現代年輕人，普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多；實際到銀行臨櫃的人越來越少，而第一線的金融人員的工作就此消失，已經是顯而易見的結局！

國外甚至於已經出現申請貸款，把資料送出到核可，不到幾個小時就能夠完成。

這裡的關鍵，就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據，可以在很短的時間裡面做完風險評估，而這些都是人類很難做到的事情。

再來，法院書記官的工作，就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務；講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。

但你知道嗎？現在的科技，已經可以讓機器聽懂人類說話，同時呢在螢幕上轉換成精準的文字，準確率高達九成以上。

你想想看喔，假如準確率繼續提高，費用也越來越平價，法院或者是政府是不是有很大的可能性，會直接採購這樣的設備來取代書記官呢？

一來呢，大幅降低薪資的費用，二來呢，降低人員管理的問題；畢竟人類加班會抱怨，但機器不會有這個問題。

聽到這裡喔，你也許會好奇，以前聽說的AI、人工智能會取代的工作，那應該都是像工廠的工人，或者是體力活動的藍領階層才對啊！

那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作，像是銀行行員、書記官，這些白領職業，也會被AI取代呢？

這是因為啊，現代的AI本質，其實是一種「深度學習」！那什麼是「深度學習」呢？

李開復先生在他的書裡面提到，深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。

簡單來說喔，過去的電腦只能執行單一程式；比如說，你希望機器人幫你到早餐店買三明治；那麼一旦輸入你家到早餐店的路線，機器人就會執行到底。

如果在路上遇到車它不會閃，遇到人也會直接輾過去，一直到抵達早餐店它才會停止，那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。

而神經網絡式的學習，則是透過數據資料，幫機器人建立起路況，可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。

讓機器人可以在遇到阻礙的時候，先停下來，重新偵測、評估環境的狀況，再計算出成功率最高的路線，轉個彎重新出發，這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。

也就是說啊，在固定的場景底下，只要能透過數據，找到人類固定的「行為模式」，再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。

最後依據收集到的海量大數據，讓AI系統去做深度的學習，AI就能夠擁有思考能力，取代很多白領的工作。

容易被AI幹掉的二特點

從上面的例子，我們可以進一步的知道，符合以下二個特點的工作，很有可能會跟恐龍一樣，在地球上消失喔。

這二個特點又是什麼呢？第一個、那些資料、流程可以編碼的工作；第二個、人際互動頻率很低的工作。

打個比方來說，就像是現代的醫檢師、放射科的醫師，或者是銀行行員，他們都是在固定場景底下，專門分析數據跟資料，再不然就是工作流程有明確的SOP。

工作內容固定，而且有一套嚴格的作業流程和評判標準，不會有太多參數的變化，就很容易被編碼，而變成一條程式。

在未來呢，凡是可編碼的流程，再讓機器人通過大量數據的深度學習，就能夠快速的優化，任何動作都會比人類更快、更精準，而且可以一直進步，還不會喊累！

我們與AI的距離

要是你聽到這裡還半信半疑，感受不到AI對於職場的全面破壞，那麼我再提供一個更貼近你我的事實～

台灣的知名品牌～華碩電腦，在他們關渡總部的13樓，已經有一個130人的AI團隊，成軍了16個月。

而負責領軍的華碩全球副總裁～黃泰一先生，他就表示喔，華碩的AI團隊，已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池，累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。

透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者，建立起節省人力、降低風險，而且能夠精準行銷的演算法系統。

幫助華碩在他們的未來，能夠透過大量的數據，以及資料跟資料之間的相互運用，所產生的商業價值來賺錢！

儘管現階段呢，華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據，不過可以想見的是喔，只要精準的演算法系統建立；商店它是不需要店員，醫院它可能也不太需要醫檢師，輪胎製造廠不需要工人。

而未來這三大產業所需要的「人力」，將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生，在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。

他說：「在未來的5～10年之內，現有的50%工作，將會由AI取代」！

所以拉回來看，只要你有稍微留意時事，你一定知道現代的公務人員、銀行行員，就算寒窗苦讀多年考了進去，福利和工作的輕鬆度，也都大不如前了，更別說他們的未來和發展。

也就是說喔，要是你忽略真實職場上正在發生的變化，那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的，卻只能做個幾年，就被裁撤了！

這樣的投資報酬率，你覺得划算嗎？算一下喔！會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格，但是真正得到的，卻是更高的失業風險！

你想因為「眼前」短暫的穩定，而把自己放到更大的危險裡嗎？如果你不想，你可以選擇現在就打開眼睛，開始為自己的未來做準備～

假如你很想要為自己打造不敗的未來，讓自己的求職、轉職之路，擁有更務實的安全跟穩定，我會很鼓勵你參與我們啟點線上學苑～【過好人生學】這一門課的學習。

人工智慧的時代已經來臨了，但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋，在面對自己的人生，你曾想過這是為什麼嗎？

其實答案很簡單，那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思，困擾了很多人。

在【過好人生學】的課程裡，我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念，它的危險之處。

它在於喔，人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」，或者是「最好的鐵飯碗」之後，我們就不再動腦筋思考了，所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗，千萬別碰！

而「路徑依賴」呢？它是指喔，人會習慣用過去的經驗，想現在的事，然後去預測未來。

比如說吧，你念醫學院，所以就只能當醫生；再比如說，你過去在某個行業，所以你在轉職的時候，就只能做相關的行業。

而弔詭的是，如果過去的經驗能夠適用於現在，還能夠幫你預測未來的話，那每個人都是半仙了啊，也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了，不是嗎？

所以呢，無論你是白領，還是藍領的朋友，我想要跟大家說的是喔，未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的，無論你想不想面對，它遲早都會來！

不過我也很肯定的告訴你，在我們失去「舊工作」的同時，這個世界還會增加許多的「新工作」。

只要你願意改變，跟上腳步，某些你覺得沒有什麼的工作，其實都潛藏著非常大的人力缺口，值得你好好的關注。

而幫助你換個腦袋，轉換成智能思考的第一步，就是歡迎你加入我們的線上課程【過好人生學】。

【過好人生學】從即日起，到6/12晚上十二點止，我們將推出季節限定的1413的優惠價～

我一直相信喔，未來仍然是充滿希望的，在【過好人生學】裡面，我會用最淺顯易懂的話，點破你對於生涯的迷思，幫助你移除20世紀的思考遺毒，發展出最適合21世紀的生存策略。

我還會幫助你繞過三個心智的陷阱，陪伴你一步一步的去建立起，新時代必備的四大能力，你將看見自己的更多可能性，並且懂得轉換自身的專業，幫自己規劃1413、一世一生的生涯藍圖，過上一個更好的人生。

歡迎你加入學習，也希望今天的分享能夠帶給你一些幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請記得訂閱我們的頻道，YouTube收看的朋友，除了訂閱之外，記得把訂閱旁邊的小鈴鐺打開。

而Podcast收聽的朋友，除了訂閱之外喔，也請給我們5顆星的評價，並且把它分享給你身旁的朋友，我們需要你用最具體的行動來支持我們。

然而如果你對於啟點文化的商品或課程有興趣的話，如同今天提到的【過好人生學】，我們季節限定的1413優惠，陪伴你一世一生。

歡迎你的加入，更期待你在學習之後的發現；那麼今天就跟你聊到這邊了，謝謝你的收看，我們再會。

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Title:
賭場VS賭波VS賭馬，如何預測賽果？
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Subtitle:
天有不測之風雲，何以天文台能夠預測天氣？
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Script:
賭場、賭波和賭馬，形式上非常不同：

賭局 賠率 機率
賭場遊戲 己知 己知
足球博彩 己知 未知
賽馬博彩 未知 未知

由於形式不同，戰術亦截然不同。但戰術不同，目標卻始終如一：「正EV」。只要EV是正數，賭博便佔優。重溫一次EV的計算方法：

EV = 淨贏注 × 贏錢機率 － 淨輸注 × 輸錢機率

換言之，賭場遊戲的賠率固定、機率固定，因此EV都是固定，而且一般來說都是固定的負數（因為對賭場來說便是正數）。對賭客來說，除非遇上賭場犯錯，例如推出新遊戲，規則上容許賭客獲得正EV#，否則於賭場遊戲長賭必敗無疑。

#《爽爆：全職賭徒鑽賭場漏洞　月贏80萬 》
　http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121017/18042618

至於足球博彩，雖然是固定賠率制，但由於足球比賽變化莫測，不似賭場遊戲純粹訴諸物理力學，因此機率是未知之數，自然EV也是未知之數。只要有一定方法，便有可能取得正EV。

或許你會問：既然足球比賽變化莫測，一個不慎擺烏龍、一個不智領紅牌、一個球證誤判越位入球等，都會影響賽果，試問又怎能夠計算呢？

這個問題就等如天有不測之風雲，天文台為何能夠預測天氣呢？當然間中亦有錯判，但雖不中亦不遠矣，這就是數學的力量。其實博彩公司訂立賠率的時候，都會先以數學計算賽果機率，然後輕微調低作抽水。由此可見，只要比博彩公司計算機率計算得更準確，便能夠於賭局中佔有上風。

舉個例，朋友和你在街頭足球場看見兩隊業餘球隊比賽，朋友見一隊年輕力壯，另一隊白髮蒼蒼，於是開盤：「年輕隊1賠0.8、和局1賠2.1、元老隊1賠3.1」，這個時候，你發現元老隊球員原來是前甲組職業球員，年輕隊則是自己兒子的球隊，而你知道自己的兒子和他的朋友是乒乓球隊友，根本不懂得踢足球，因此，你預算元老隊的勝率遠超年輕隊。明顯地，這個賭局是你佔了上風。

換言之，這是一場資訊（Information）戰，擁有更多資訊的佔優。為什麼？因為資訊較多的一方，更能較準確地計算賽局機率（這也是馬評家晨早起床看晨操的目的，獲取一般馬迷不知道的資訊）。於上述例子，雖然不涉及數學運算，但仍算是一種粗略估算。當然，面對博彩公司，粗略估算是不足夠的，你需要比博彩公司更精確的機率計算，而方法就是：建立一個數學模型（Mathematical Model）。

提供重要資訊


計算預測結果

你先從現實世界搜集重要資訊，例如對賽兩隊的近績、對賽往績、預計陣容等，而對賽果影響力較小的，可選擇性地抽取，例如天氣溫度、領隊教練、花邊新聞等。然後，將這些資訊輸入到電腦程式，並由電腦進行運算，得出答案後，把電腦程式輸出的賽果，視之為對現實世界的預測賽果。程序大致如此，天文台預測天氣也是透過數學建模（Mathematical Modeling），量化重要的氣候現象，來預測未來天氣。

然而，電腦程式是如何使用現實資訊的呢？首先預設一些公式，然後匯入大量球賽歷史資訊，例如上述的近績、對賽往績、甚至天氣溫度等，從而利用公式計算預測賽果，將它與真實賽果比較，便可得知每一條公式的預測準繩度，繼而從中選出預測力最高的公式，加以使用，計算EV。

最常見的疑問是：「公式的準繩度源於球賽歷史資訊，包括真實賽果，準繩度自然必被高估，試問對比真實賽果又有什麼意思？」

這個問題可以利用一個名叫回溯測試（Backtesting）的小聰明手法，匯入資訊時，只匯入一部份，留下剩餘的部份歷史賽事當作未來賽事，執行公式模擬投注。
舉例說，你找了1000場相關賽事，你可匯入首900場，來挑選公式，然後用尾100場作模擬投注，計算出使用公式的EV。

賽馬博彩也是透過數學建模，你除了需要計算機率之外，你也要模擬最後賠率。因為賽馬博彩是實行彩池制（Pari Mutuel，又稱同注分彩法），賠率會因應投注額的分佈而時刻調整。假設你投注的時候，一號馬是1賠10，臨開閘的時候可以變了1賠3，到最後派彩可以變了1賠6，而你最後獲得的賠率，就是根據最後派彩，而不是你投注的時候。

由此可見，如使用數學建模，賭馬比賭波容易獲得正EV。主要原因如下：

賽馬是賭客與賭客之間的對賭。實施彩池制，博彩公司抽取投注額的手續費獲利，無論賽果如何，博彩公司已經賺了，派彩只是用輸家的注碼賠給贏家。只要有大量非理性的賭客，賭局佔優的機率便會較高，就好像到麻雀館打麻雀，遇著三位菜鳥，贏面自然較高。

相反，足球博彩是固定賠率制，是莊家和賭客直接對賭，莊家自然費盡工夫調整盤口，為公司獲得正EV，博彩公司正EV，即是賭客負EV。要從足球博彩中使用數學模型取勝，就得比博彩公司計算得更精確才有機會成功。

實際操作上，數學模型的構造當然比以上描述複雜得多，例如考慮的因素、各個因素的比重、賽事的數量，甚至注碼大小等，都絕不簡單。然而，原理大致上就是如此。

這一堂不教任何數學建模的方法，因為所需要的數學水平起碼要有大學程度，如想擊敗賭場，開始學習數學吧，有心不怕遲，只要沒有了考試的壓力，學習數學其實很愉快，也很輕鬆，或許最後你做不了賭神，卻成了數學家呢！

就算不打算學習數學，也希望你明白背後的原理，不致於大庭廣眾之下獻醜，不會再說由於隨機因此無法預測，而別人提起數學模型的時候，你起碼聽得明白。

天氣預測的科學發展已成熟多年，人類掌控隨機事件的能力已遠超一般人所想。天文台雖然無法完美預測每一秒的天氣變化，但大概準確，已造福人群；同樣地，賭局預測，雖然不會場場中，但只要大概準確，使贏的多過輸的，已足夠使賭客獲利。數學並非萬能，但只要適當地使用，絕對是強大的武器。
 
Summary

 賭場遊戲的賠率和機率都是固定。
 足球博彩實行固定賠率制（Fixed-odds betting），賠率固定，但機率不知。
 賽馬博彩實行彩池制，賠率不定，機率亦不知。
 賽果預測的原理，與天氣預測的原理大致相同。
 將現實世界重要資訊，匯入數學模型計算，用結果預測現實世界賽果。
 把部份歷史賽事當作未來賽事，用以驗證數學程式的準繩度。
 天氣預測無須分秒不差，賭局預測亦無須場場中，只要正EV就可以。

Terminology

 資訊（Information）
 數學模型（Mathematical Model）
 數學建模（Mathematical Modeling）
 回溯測試（Backtesting）
 彩池制（Pari Mutuel）
固定賠率制（Fixed-odds betting）
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Title:
懂得加減乘除的人就是賭場機率專家？
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Subtitle:
為何機率咁簡單，卻需要電腦運算？
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Script:
上回提到，要預測長賭命運，就要計算EV；要計算EV，就要計算機率；要計算機率，就只需要數數目。

這當然只是故事的一部份而已，有些情況不是數數目就能了事，例如投注六合彩要麼中頭獎，要麼沒有中頭獎，只得兩個可能性，但我們不能因而聲稱中頭獎的機率為二份之一。這個例子與「擲毫要麼公，要麼字，因而機率各佔二份之一」的不同之處，在於擲毫的結果，一般我們會相信是均等，所以才可以使用「切蛋糕」法則。

賭場遊戲也有不少類似情況，例如骰寶（Sic Bo），俗稱買大細，每一局的結果，都可以分成「大」、「小」和「圍骰」三款。很明顯，一般人都會相信大和小的機率均等，但圍骰的機率卻相對低，因此，我們不會採用「切蛋糕」法則，聲稱這三款的結局各佔機率三份之一。

由此，我們需要更利害的方法——「強化版」樹狀圖。



 
強化版樹狀圖，將事件發生機率標記在分枝上，變相濃縮了沒差的資訊。以上方的樹狀圖為例，把擲不到1點的情況濃縮成一個情況，佔六份之五的機率，這有利計算擲出「圍一」的機率：




每一條路線，都是一個情況。每一個情況，都由數個階段構成。階段與階段之間用乘法連繫，情況與情況之間用加法連繫。

下一個階段？乘！　下一個情況？加！

由上圖可見，圍一的機率是 ，如此類推，圍骰包括圍一、圍二、圍三……圍六，總共有六個情況，因此圍骰的機率是 ，

（至此，我們僅用了乘法和加法。）

若以百分率表示，即 。

由於大和小的機率相同，因此從100%的機率之中，剔除了圍骰的2.78%，再各分一半，便是大和小分別的機率了。



大和小機率分別是：

（終於用齊加減乘除了！）

有了強化版樹狀圖，你便能進一步將隨機事件濃縮地考量，以百家樂（Baccarat）為例，你從維基百科（Wikipedia）搜索到百家樂「莊、和、閒」三款結果的機率：



（節錄自：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%99%BE%E5%AE%B6%E6%A8%82）

 
根據圖表，莊勝的機率是0.458597。留意這個用點數表示機率的方法，是分數和百分率以外表達機率的常用方法，點數的好處是方便運算。例如，連開三口莊有三個階段：第一口莊、第二口莊、第三口莊，根據強化版樹狀圖的乘法理論，連開三口莊的機率可這樣計：

0.096448089這個數字代表了什麼呢？你需要將它乘以100，得出9.6448089，它就變成百分率了，即大約有9.64%的機率（接近一成）會連開三口莊。

點數 × 100 = 百分率(%)

不難看得出：賭局規則越複雜，機率便越難計算。以百家樂為例，補牌規則相當複雜，加上莊勝只能賺取0.95注，勝率以人手來計實在太繁複，這就是電腦出場的時候了。大約的流程是：先寫一串電腦程式碼，教電腦了解賭局的規則，然後由電腦取代人手，列出所有可能性，再由電腦數數目，以分蛋糕法則計算機率。但由於寫程式太過複雜，在這入門課就只略述至此。
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