當眼前的路突然被封死，是老天在為難你，還是在保護你？許多人在無路可走的時刻，怨嘆懷才不遇、怨嘆天道為難，卻沒想過另一種可能。知名身心靈預防醫學專家，洛桑加參醫師在其著作《淨心安好：108個不生病的藏傳身心靈預防醫學處方》中提到：天無絕人之路，除非你誤以為前方無路。事實上，無路可走、無路可退，這兩個無，都屬於妄念。
洛桑加參指出，正確運用空無的方法是，理解萬事萬物萬萬人都在不斷變化中，從無中能生出有，無常變異不完全指向終結毀滅，相反的，無常蘊含著生機無限的無限可能性在其中。比方說今天你有一個空餐盤，可以打菜打飯打水果，裝些自己愛吃的。但如果送上來的是已經煮好的一大盤，那不管你愛不愛，為了維生，也只能硬吞了。擋你未必是在刁難你，盤子暫時空著未必不是好事。好料還在後頭，正在炒啊！
先幫自己的福氣加值，餘額多好辦事
心海心海，我們不說心一滴，而是用海來形容。因為懂得善用心念的人，經常能為自己迎來海量機緣、海量可能性。海的另一層意義是，容得下鯨魚也容得下魷魚。倘若你自覺心海不海，容不下他人還施展不開，沒事別擔心，這不是說你的心壞掉了，而是跟目前的福澤值高低有關。
洛桑加參形容，福澤值高的人，宛如流水席主人，不管來人是男人女人老人還是少年人，來來來，都來，多加一雙筷子的事，包准夠吃、管飽。幫自己的福氣加值，實踐利他、安忍、靜慮都非常有用。而在巨大的轉變中，誤以為自己受困，因而氣憤、不滿、不甘、不願意接受，則很容易叫福澤值洩漏。福澤值意思是能量，手機電量的概念。多用正向思維加值它，少用負面情緒消耗它。順時，持盈保泰，逆時，靜待否極泰又來。
礙你其實是愛你，天阻背後暗藏天佑
一個腳短短的五歲屁孩，看到大人的游泳池馬上想跳下去玩水。這時候，不用等救生員逼逼吹哨，是人都會攔一攔。是因為人人愛找碴、因為人人都沒有菩提心嗎？恰恰相反，阻攔他是在護生救命啊！
遇到行不通的時候，永遠別忘了這樣一個可能性：前方有落石，所以才暫時禁止通行。為了避開更大的危險和困難，有時確實需要等一等，或改道、換條路走走。如果是這樣，那怨嘆懷才不遇、怨嘆天道為難，豈不是錯怪天公伯了？迷時的天阻，悟時的天佑。常保靈性清明警醒，就讓心魔無機可趁。
看穿，真正欺負自己的是自己的固執
洛桑加參提醒，一念清淨，當下即是，一念責怪，什麼都不是。以利他為例，對旁人家人陌生人都盡心盡力扶持幫助，這原本是好事情。但若巴巴期待回報、期待別人一個好態度、期待為自己搏一個好名聲，這種利他的本質，其實還是自私，有我執的成分在裡面。執著後頭跟著的總是煩惱，小執著小煩惱，巨大的執著總帶來巨大難消化的煩惱。害我者非人，唯執著是也。
有時候太過執著於某項既定計畫，突如其來的一些好機會，那都變得像是來找碴一樣，叫人無法忍受，並且伴隨著許多不必要的痛苦。任何不順遂、不滿意的時刻，都是反思的好時機。檢查一下，是不是自己的某個思維方式限制了自己？從外部歸因轉為向內省察，由迷轉悟，從此再不怕前程無路。
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。
