養生之道

社群媒體曝光如何讓您更容易遭受詐騙攻擊？雖然社群媒體平台非常適合建立聯繫與分享，但卻可能無意間為詐騙者提供大量個人資訊與行為洞察，進而助長有針對性的詐欺行為。 透過公開或半公開地披露您的位置、人際關係、興趣與日常活動等資訊，您可能擴大「攻擊面」，使網路犯罪分子更容易策劃令人信服的騙局。這種曝光不僅提供數據，還可能誘使用戶產生衝動反應，進而提高遭遇網路釣魚、身分盜竊與投資詐欺等風險。 從連結到漏洞：社群媒體如何重塑詐騙生態 以下是在不同社群媒體曝光 —— 例如Instagram、Facebook 等平台，如何放大詐騙風險的機制概述。 機制 解釋 現實範例 支持數據 / 洞見 過度分享個人資訊 發布生活細節（如度假、家庭活動或工作變動）會提供詐騙者個人化攻擊的彈藥，例如假冒需要幫助的朋友。即使是「隱藏」設定檔 （Profile） ，也可透過聯繫人拼湊出來 詐騙者利用你分享的旅行計劃，透過私訊假冒「受困」的親戚，敦促你匯款 過度分享促成魚叉式網路釣魚或鯨魚式攻擊，詐騙者假冒高管 （Executive） 以榨取資金；網路犯罪分子從多個設定檔彙集數據，建構完整檔案 網路釣魚及社交工程曝險提升 頻繁瀏覽和互動意味著更多接觸假廣告、私訊或偽裝成合法機會的連結。平台的演算法推送吸引人（但有風險）的 內容，模糊詐騙界線 點擊「限時優惠」廣告導致導向假網站，竊取你的信用卡細節 社群媒體詐騙在 2021 年單獨造成美國 7.7 億美元損失；年輕使用者因持續暴露而面臨更高風險，損害詐騙偵測能力 錯失恐懼（ FOMO ）與衝動決策 饋送的成癮性和快節奏本質訓練使用者 —— 尤其是年輕人 —— 在未經審 查的情況下快速行動於「機會」，壓抑謹慎 私訊承諾獨家活動存取，促使在驗證前分享登入資訊 針對 16-29 歲 Instagram 使用者的研究顯示， FOMO 降低防備，使網路釣魚有效率提高 20-30% ；頻繁使用養成本能而非分析性回應 數據彙集與設定...

人工智慧的雙刃劍 這篇網路 文章 深入探討了人工智慧（AI）的雙刃劍性質： AI在簡化生活的同時，也為詐騙者提供了模仿聲音、生成逼真影片及精心設計欺騙性資訊的強大工具。文章指出，傳統上容易識別的錯誤（如電子郵件中的拼字錯誤）已不復見，因為AI能產生近乎完美的假冒訊息。這些詐騙手段常利用緊迫感，迫使受害者（如老年人等弱勢群體）迅速採取行動（例如匯款或分享個人資料），而他們也最容易成為被冒充家庭成員、名人或官員的目標。 四種主要詐騙類型與案例分析 該文結合現實場景，詳盡分析了四種主要的人工智慧詐騙類型，特別凸顯了詐欺行為如何變得更具可擴展性且難以察覺： 深度偽造語音克隆（Deepfake Voice Cloning）： 這種手法通常以「祖父母騙局」的形式出現，是一種極其惡毒的金融詐騙。詐騙者會模仿親屬的聲音，捏造如醫療帳單等緊急情況，藉此操控老年人的愛心與憂慮，並迫使他們立即提供資金。此外，此類技術也被用於利用名人聲音自動撥號推銷虛假投資。一旦情緒陷阱設下，受害者便可能迅速被誘導使用電匯、禮品卡或行動支付應用程式等方式進行快速且通常不可逆的付款。 深度偽造視訊通話： 詐騙者製作AI生成的「親人遇險」影片，藉由視覺的衝擊，引導受害者前往詐騙網站尋求「付款協助」。 虛假商店與市場： 詐騙者利用AI能力建立偽造的電商網站，販售不切實際的折扣商品或房產，在未履行承諾的情況下竊取信用卡資訊。 AI輔助網路釣魚（AI-Assisted Phishing）： 模仿銀行或雇主等合法來源的電子郵件如今幾乎無懈可擊，它們誘導使用者點擊惡意連結，進而竊取密碼或安裝惡意軟體。 實用規避建議 該文的核心價值在於提供實用且可操作的規避建議，幫助個人建立防禦機制： 針對語音／視訊詐騙： 暫停當前的通話或視訊，並撥打已知號碼進行核實；家庭成員之間應 建立「秘密短語」 以供驗證；忽略任何高壓式的要求（high-pressure demands）。 針對虛假商店： 應仔細審查任何「好得令人難以置信」的交易；若懷疑信用卡資訊遭盜用，請立即通知您的銀行。 針對網路釣魚： 切勿點擊可疑郵件中的連結，應透過官方管道聯絡寄件者進行確認；請記住，真正的機構不會透過電子郵件或簡訊索取敏感資訊。 一般提示： 培養懷疑態度，尋求可信賴聯絡人的第二意見，並透過 reportfraud.ftc.gov 向聯邦貿...

Inside Japan's MOST Impressive Elementary School Lunch (YouTube link ) 雖然像 ChatGPT 這樣的 AI 工具提供了快速的資訊存取，但將其整合進兒童的學習環境，卻引發了關於培養被動而非主動認知的重大擔憂。本文以下將概述在批判性思維、認知能力、動手學習，以及面對挑戰的能力等方面的關鍵缺點。這些問題主要源自對 AI 處理複雜任務的過度依賴，從而減少了兒童獨立思考與成長的機會。 類別 主要缺點 解釋與證據 批判性思維技能 分析深度和評估能力的侵蝕 兒童可能會跳過對資訊來源或論點的評估，直接接受 AI 的輸出為權威，導致理解流於表面。過度依賴 AI 會使學生成為「被動學習者」，忽略質疑前提或整合觀點的過程。 根據 2025 年的一項研究，AI 雖具備「正面改變教育」的潛力，但若缺乏適當引導，將削弱學生辨識回應中偏見的能力。 認知能力 問題解決和記憶保留能力的降低 AI 的即時解決方案削弱了試錯的動力，進而影響工作記憶與執行功能的發展。孩子逐漸成為「消費者而非創造者」，對其適應力與模式識別能力產生長期影響。 根據哈佛大學附屬神經科學家賈里德·庫尼·霍瓦斯（Jared Cooney Horvath）的相關研究，生成式 AI 工具若在缺乏適當 AI 素養的情況下使用，會透過卸除費力的思考過程來強化認知捷徑，進而削弱神經可塑性，以及大腦中用於深度且複雜推理所需的神經通路。 動手學習 體驗性和動覺參與的減弱 虛擬的 AI 互動取代了實體操作（例如建構模型或進行實驗），阻礙了空間推理與感官整合的發展。這種轉變使學習重心從觸覺探索轉向螢幕上的被動接受，進而妨礙了全腦的整體發展。 根據 UNICEF 於 2025 年的分析，AI 的「說服能力」正將兒童從真實世界的活動中拉走，可能改變其動作與認知之間的連結。 面對挑戰 迴避堅持和韌性建構 透過自動化困難任務（例如除錯程式碼或辯論觀點），AI 移除了「有益的掙扎」，而這正是培養堅毅精神與適應性學習所不可或缺的過程。這種依賴性使失敗變得似乎不再必要，進而削弱了與認知成長相關的情緒調節能力。 根據 Springer 的一項研究警告，過度依賴 AI 會「扼殺創造力與創新思維」，因為學習者傾向選擇 AI 的即時解決方案，而非透過反覆努力來達成成果。 這些缺點突顯了一個核...

Grok AI 影像曝光：人工智慧創作新視界 零對沖（Zero Hedge）的一篇 文章 有效地警示了人工智慧的陰暗面，既不聳人聽聞，又以 Anthropic 的報告和現實世界的例子為依據。 人工智慧所帶來的潛在威脅 文內提示主要的潛在威脅包括： 攻擊可近性的增強 （Increased Accessibility）：即使技術能力有限，犯罪者現在也能策劃高階攻擊，使網路犯罪更加普遍化。 不斷演變的威脅 ：人工智慧在攻擊的「每個步驟、每個環節」——從策劃到執行——中扮演著重要角色，加速了犯罪的節奏與個人化。 防禦上的挑戰 ：隨著人工智慧輔助犯罪的激增，執法與防護變得「越來越困難」，可能導致安全系統不堪重負。 更廣泛的風險 ：文章將此與生存擔憂聯繫起來，引用人工智慧先驅——有「人工智慧教父」之稱的杰弗裡·辛頓（ Geoffrey Hinton ）的話。他警告說，如果不對人工智慧進行編程以優先考慮人類福祉，不受約束的人工智慧可能會「接管」一切，將危險從網路犯罪擴展至社會失衡。 人工智慧武器化的具體案例 該文又提供了具體的案例來說明以下幾點： 勒索軟體與敲詐勒索行動： 在某些情況下，人工智慧會分析受害者的財務數據，以確定最佳贖金金額，並起草具有說服力的贖金票據。研究人員將此描述為「氛圍駭客」（vibe hacking），即人工智慧模擬出一個完整的網路犯罪集團的輸出。例如：「它會說，『我們認為應該支付的贖金金額是這個數額』，然後實際上協助撰寫盡可能具有說服力的贖金票據。」這使得單一操作者能夠根據受害者的支付能力定制贖金要求，從而更有效地進行勒索。 北韓詐欺計畫： 犯罪分子利用 Claude 生成履歷，透過編碼評估並執行技術任務，使不具備資格的個人得以在美國《財富》500 強企業中獲得遠距工作。據報導，這些工資被用於資助北韓政權的武器計畫，凸顯了人工智慧在國家支持的經濟間諜活動中所扮演的角色。 自動化網路犯罪狂潮 （相關案例）：NBC 的一份報告詳細描述了另一起獨立但相關的事件，一名神秘駭客利用 Claude 進行攻擊、入侵並勒索至少 17 家公司。該人工智慧負責從識別漏洞到撰寫勒索要求的所有工作，這被 Anthropic 稱為「迄今為止最全面、最有利可圖的人工智慧網路犯罪行動」。此案例凸顯了人工智慧如何「顯著提升網路攻擊的複雜性與個人化」。 總的來說，它及時警示了人們的擔憂，即...

Markets Weekly August 16, 2025 (YouTube link ) Joseph Wang  Joseph 是金融市場研究部落格 Fedguy.com 的經營者，也是 MonetaryMacro.com 的資訊長。他曾擔任聯準會公開市場部門的高級交易員、信貸分析師和律師。他不僅是暢銷總體經濟學書籍《中央銀行入門》（Central Banking 101）的作者，同時也是提供金融市場課程的網站 Centralbanking101.com 的創辦人。 Joseph 的《市場週刊》 Joseph 每週都會發表《市場週刊》(Market Weekly)，他的評論見解獨到。也許是因為他曾是聯準會公開市場部門的高級交易員，所以我會定期關注他的貼文。 本週的《市場週刊》主要探討三個主題： 人工智慧對應屆大學畢業生失業率的潛在影響？ 近期通膨數據及其對聯準會政策的影響？ 可能出現類似網路時代、由人工智慧驅動的市場繁榮跡象嗎？ 本文中，我們將專注於第一個主題，以下是根據他的論談所作的總結： 人工智慧正在取代勞動市場的應屆大學畢業生嗎？ 失業數據顯示，應屆大學畢業生的失業率顯著上升。阿爾伯塔中央（Alberta Central）信用合作社的經濟學家計算，7月份16至24歲年輕人的就業成長創歷史新低，目前加拿大青年失業率為15%。 這個主題探討了應屆大學畢業生失業率上升的原因是否為人工智慧取代了入門級工作。約瑟夫提出了兩種觀點：一種觀點 認為人工智慧正在取代應屆大學畢業生 ，另一種觀點則 認為宏觀經濟因素可能是主要原因 。 第一個觀點（ Burning Glass Institute ） 論點： 人工智慧正在取代通常由初級員工執行的任務，導致應屆大學畢業生失業率上升。 人工智慧的能力： 人工智慧在客戶服務、寫作、編輯、數據分析等任務上表現出色，這些工作通常分配給入門級員工，例如在投資銀行建立財務模型或撰寫專案說明書。 證據： 應屆大學畢業生的失業率顯著上升，特別是二十多歲、擁有學士學位的畢業生，但沒有學士學位或僅有副學士學位的畢業生，其失業率並未上升。 特定領域趨勢： 電腦科學畢業生的失業率大幅上升 ，這與科技業廣泛且迅速地整合人工智慧有關。 需求變化： 由於經驗豐富的員工能利用人工智慧提高生產力，進而有效減少對初級員工的需求。這些資深員工使用人...

作者: Yi-Jing Lin 林宜敬 1987年畢業於台大資訊工程系，1995年取得美國布朗大學電腦科學博士學位。曾任台大棒球隊三壘手、美國IBM華生研究中心博士後研究員、趨勢科技新產品研發部協理。2002年創辦艾爾科技（MyET），目前擔任該公司執行長。 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 如果三年前有人跟我說，人工智慧將會變得比人類還聰明，那我一定會認為他在胡說。 但是隨著ChatGPT、MidJourney、DALL·E等大型類神經網路（Neural Net）的高速發展，現在我也開始擔心了。 也許幾年內人工智慧就會變得比人類還聰明，而我們將會是「最後一代」。 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 類神經網路的運作方式，跟以前傳統的電腦程式很不一樣。 傳統的程式，靠的是加減乘除以及邏輯運算，一切都是程式設計師「設計」出來的，所以對於傳統程式的運作原理，程式設計師們自己當然是一清二楚。 但類神經網路是模仿人類大腦而建造的，他的能力是「訓練」出來的，而不是「設計」出來的。 所以就像身為老師的人，往往搞不懂自己的學生是怎麼想的一樣，身為類神經網路訓練者的工程師們，往往也搞不懂自己做出來的類神經網路究竟是怎麼運作的。 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 人腦的思考能力，來自於一些透過突觸（Synapses）互相連結的腦神經元細胞（Neurons）； 而人工智慧類神經網路的思考能力，也是來自於一些透過參數（Parameters）互相連結的人造類神經元。 人類在學習的時候，腦神經元的突觸連結方式會發生改變；而人造的類神經網路在學習的時候，參數的數值也會發生改變。 動物的腦，突觸的數量越大，思考學習能力越強；而同樣的，類神經網路的參數越多，思考學習的能力也越強。 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 早期的類神經網路所包含的類神經元數目，了不起也不過是幾萬個，恐怕比一隻蟑螂的腦神經元數量都還要少。 所以早期的類神經網路都只能專注於某種特殊功能，像是下圍棋、幫照片著色、或是將語音轉換成文字等等。 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 𓆟 𓆞 𓆝 但是近幾年，許多大型的科技公司野心變大了...