占桃園市三分之一面積的復興區，原鄉居民的居住權益與道路安全備受關注。市議員陳瑛於市議會第3屆第7次市政總質詢時為族人發聲，她指出，都會區正積極規劃可負擔住宅與公共建設，但山上原住民部落卻因土地法規限制與經濟弱勢，至今仍只能住在不合法的鐵皮屋中，甚至連蓋個合法廁所都極其困難。陳瑛懇切呼籲市長張善政發揮「共榮」精神，將原鄉納入市府未來建設大藍圖，並跨局處成立專案小組輔導解套；對此，張善政承諾市府將跨局處成立專案小組全力推動改善。
陳瑛質詢時指出，都會區土地規劃完善，民眾得以興建或購買合法住宅，但復興區廣大的原住民朋友即使在外打拚多年，想回到山上卻無合法建地可蓋房。農民若水蜜桃或甜柿有賺錢，頂多只能買鐵板或鋼管修補鐵皮屋，永遠無法擁有合法的土地與家園。陳瑛強調，這不是要指責單一局處，而是長期制度與法規累積的困境，希望市府能提出具體的法規解套與輔導機制，解決復興區長期無合法住宅可住的困境，打造真正的居住正義。
除了住宅問題，陳瑛也提到城鄉資源分配不公帶來的「道路安全落差」。陳瑛對比都會區人行道平整、無障礙設施完善，連怕行人扭到腳的細節都顧及；反觀復興區通往華陵里、山光里、光華部落及光華國小的部落聯絡道，路邊護欄竟仍是數十年前的舊式「水泥小饅頭」或已傾倒破損的水泥塊，旁邊就是深達400、500公尺的懸崖，連外地家長與老師想帶孩子上山體驗山林都因路況險象環生而卻步。
針對原鄉道路維護預算與修繕進度，市長張善政答詢時還原歷史脈絡表示，在他上任第一年時，市府編列補助復興區公所維護道路的預算僅剩3千萬元。當時前區長向他陳情說明，過去預算曾高達1億元，但前市府時期因認為區公所執行力不足、預算用不完而逐年砍至3千萬元。張善政強調，絕不能因公所執行力問題而懲罰原鄉居民，因此他當時便承諾只要區公所有需求且執行得動，市府預算就會全力支持；目前該項道路維修補助預算已從3千萬元一路回復至8千萬元，只要公所盤點出需要修繕的農路與部落聯絡道，市府都會在預算上給予最堅定的支持。 (桃園市議會廣告)
本文章來自《台灣線報》。原文：【有片】陳瑛為復興區族人請命 盼桃市府改善原鄉道路安全
商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著人工智慧技術快速發展，OpenAI 的 ChatGPT 和 Anthropic 的 Claude 等大型語言模型（LLMs）已進化為多模態 AI，不僅能處理文字，還能分析圖像，甚至從文字描述生成圖片。然而，學術界對此一進步也提出擔憂，指出這些模型存在「視覺幻覺」（Visual Hallucinations）問題，即 AI 在圖像處理過程中可能生成看似合理但實際錯誤或荒謬的輸出。 根據知名學術期刊《Communications of the ACM》的報導，諾丁漢大學（University of Nottingham）電腦視覺副教授 Michael Pound 指出，LLMs 經過大量文本與影像資料訓練，由於缺乏對「真理」的明確規範，其輸出往往僅具統計學上的合理性，而非真實。加州柏克萊人工智慧研究實驗室（University of California Berkeley Artificial Intelligence Research lab, BAIR）的博士後研究員 David Chan 也提到，儘管人類也會有類似錯誤，但大眾期望 AI 模型的表現應優於人類。 「視覺幻覺」對自動駕駛車與安全監控影像分析等關鍵應用領域構成嚴重挑戰，可能損害大眾對 AI 的信任度。例如，當背景資訊與圖像內容矛盾時，幻覺現象會更頻繁。Michael Pound 舉例說明，醫學影像分析若受其他病患資料影響，AI 可能因此忽略圖像中實際存在的疾病跡象。他強調，對於盲人輔助科技等使用者無法自行驗證輸出的情境，AI 模型的精確度至關重要，任何錯誤都可能帶來風險。 研究人員正積極探討視覺幻覺的根本成因，認為這與生成式 AI 模型作為仰賴機率的「預測引擎」本質息息相關。目前，除了針對特定任務的影像資料進行模型微調（fine-tuning），並在如自動駕駛車中導入光達（LiDAR）等多餘感測器以彌補錯誤外，現有的後驗證（post-hoc verification）方法也面臨效率低落的問題，因為它需要額外的 AI 模型來檢查輸出，過程緩慢且僅能拒絕錯誤回應，無法直接修正。 為提升驗證效率，新的「REVERSE 框架」被提出，它能在 AI 生成回應的過程中同步檢查幻覺。此框架透過訓練模型將詞語分類為「自信」或「不自信」，並在生成影像描述時給予每個詞彙信心評分，從而實現即時修正。David Chan 形容這是一種「推論技巧」，能讓部署中的系統根據預期的錯誤率來進行應對。未來研究則將聚焦於從源頭防止 AI 模型產生幻覺，並探索視覺推理（visual reasoning）而非純文本推理，透過讓模型分析圖像的幾何與外觀，來提高其精準度、理解基礎及可解釋性。
圖／本報資料庫 商傳媒｜林昭衡／綜合外電報導 隨著生成式人工智慧（AI）工具的普及，許多企業起初不設限制地採購與導入 AI 系統。然而，這波熱潮如今卻讓企業開始正視其背後潛藏的法律風險，特別是在訴訟或調查過程中，AI 系統資料的保存問題日益凸顯。 在昨日舉行的法律科技會議 ILTACON 首日議程中，與會者便將焦點放在 AI 採購後的資料保存挑戰。ILTACON 是一個專為法律專業人士舉辦的年度技術會議，旨在探討法律領域的科技應用與趨勢。會中指出，如同大學生在派對上恣意拿取飲料，許多企業在面對 AI 浪潮時，也曾不加思索地大量引進新工具與系統。 隨著 AI 系統逐漸成為企業日常營運的一部分，相關的法律風險浮出檯面。企業必須開始思考如何妥善儲存 AI 系統產生的資料，以應對未來可能的法律訴訟或內部調查。例如，若有合成媒體（synthetic media）作為證據提交，透過正確儲存後設資料（metadata，即描述資料本身的資訊，如創建時間、來源、格式等），將有助於辨識其真偽。 為因應這項需求，市場上的供應商也正逐步推出相關工具，協助企業蒐集、保存並分析 AI 系統中的資料，例如 Thomson Reuters、律商聯訊（Lexis）等公司都提供此類服務，產品包含 Thomson、CoCounsel、Lexis+、Protégé 等。Reveal、Newcode 和 Relativity 等科技公司亦投入開發相關解決方案。
《圖說》國會民主研習戰鬥營學員們激烈攻防辯論戰。 【民眾網諸葛志一台中報導】立法院115年度國會民主研習戰鬥營於24日至25日在立法院民主議政園區辦理，來自全國各大專校院的青年學員齊聚臺中霧峰，立法院民主議政園區在原臺灣省議會議事堂，透過國會議事、人工智慧、媒體傳播、國際政治及議題攻防等多元課程，實際走進議事殿堂，深入認識國會運作及民主政治精神。 立法院中南部服務中心主任邱俊龍表示，立法院民主議政園區目前具體發展定位為落實「民主教育會展中心」的推動，今年立法院也編列預算辦理原省議會議事堂相關設備及公共服務設施之全面整修，結合園區歷史建築、議事設備、民主教育及情境模擬，立法院民主議政園區將成為「全國第一座議事教育實境模擬場域」。 《圖說》立法委員廖偉翔（右）、臺中市政府副秘書長林谷龍（中）與學員們交流。 今年民主戰鬥營最具特色的課程，是將成果發表及辯論攻防移至原臺灣省議會議事堂辦理。學員實際坐進議席、使用議事設備，分別扮演民意代表及相關議事角色，從議題分析、論述建構、政見發表到質詢答辯，完整體驗議事運作及公共政策辯論過程。 本屆戰鬥營亦開創傳承與菁英制的青年培育模式，發掘具有公共參與熱忱、民主素養、政策思辨、表達能力及領導潛力的優秀青年，逐步建立國會民主研習戰鬥營菁英人才資料庫名單，形成國會民主教育青年人才網絡。 《圖說》立法院國會民主研習戰鬥營在立法院民主議政園區舉行。 立法院中南部服務中心表示，透過近期活化整建，民主議政園區已成為全國舉辦民主教育營隊的選擇熱點。除了大專青年培育，近年也積極推動友善兒少及分齡民主教育。立法院中南部服務中心持續與鄰近大專校院合作，訓練青年志工，並共同設計適合不同年齡層的民主與議事教育課程。目前已逐步發展「小小議長營」、「青春議事槌」及「國會民主研習戰鬥營」等系列品牌，從國小、高中一路延伸至大專青年，建立不同學習階段的民主教育路徑，讓民主素養從兒童及青少年階段向下扎根。 立法院中南部服務中心表示，民主議政園區承載臺灣省議會數十年的議政歷史，未來將持續以民主教育會展中心為發展方向，使珍貴的民主歷史記憶轉化為青年教育及公共參與資源，讓民主議政園區不僅成為保存臺灣民主歷史的重要基地，更成為培養新世代公民領袖及實踐民主價值的教育場域。 《圖說》立法院中南部服務中心主任邱俊龍為學員們加油打氣。
