(焦點時報/鄒志中報導) 金管會日前公佈的最新數據揭露了一項驚人的公共安全隱憂：台灣竟然有超過 134 萬輛機車未投保強制責任保險，投保率僅 90.83％。與此形成鮮明對比的是，汽車投保率幾乎達到 100％ ？這巨大的落差，清晰地指向台灣交通治理的核心痛點：機車作為最主流的交通工具，卻長期被排除在有效的監理體系之外，導致制度不對稱、監理失衡，進而累積成難以忽視的系統性危機。
當金管會強調逾期半年可能註銷牌照時，我們必須看見問題的本質：這不單純是罰則輕重的問題，而是台灣從中央到地方，始終未將機車納入與其數量、事故風險相稱的主流交通治理框架。
汽車近100％投保率的秘密：制度化管理的優勢
為什麼汽車與機車在強制險投保率上存在近 10％的巨大鴻溝？金管會官員點出關鍵：「汽車有定檢制度，機車沒有！」
這句話揭示了一個被長期忽視的結構性真相：台灣的監理制度將「最常被使用、事故風險最高的交通工具（機車）」置於管理體系的最末端。
汽車強制投保的制度保障：
汽車之所以能達到近100％的投保率，並非車主特別守法，而是因為制度建構了有效的「強制提醒」與「管理節點」：
年度驗車機制：每年或定期驗車，強制檢查強制險是否有效，有效杜絕了遺漏。
程序化管理： 車籍資料的異動與更新，與年度的行政程序緊密連結，減少了長期脫鉤的可能性。
機車大量未投保的系統失靈：
台灣現有 1,467 萬輛機車，卻缺乏任何定期的強制檢查或驗證機制。在制度完全沒有「提醒」下，大量機車自然流失於監理系統外：
1. 無定檢義務： 車主無須定期驗車或檢查保險狀態。
2. 長期脫管：車輛長期未使用、報廢或棄置，制度無從得知，也無從要求車主更新資訊或續保。
結論是：134 萬輛未投保機車，並非單純的行政疏漏，而是現行制度設計下，必然會產生的結果。
公共風險轉嫁：受害者權益的黑洞
強制險的本質並非替車主服務，而是替交通事故的受害者提供最基本的財務保障。
134 萬輛機車未投保，意味著潛在的巨大公共風險和財務不確定性：
受害者求償無門：一旦與未投保機車發生事故，受害者可能無法獲得強制險的基本理賠，必須自行面對高昂的醫療、照護與復健費用。
肇事者無力負擔： 肇事者可能因缺乏保險支撐，無力支付賠償金，最終導致雙方陷入法律與財務困境。
在台灣，機車事故率佔全國總數約七成，死亡事故比例長期居高不下。缺乏強制險的保障，形同於將不可預測的巨額公共風險，轉嫁給了無辜的用路人與社會救濟系統。
令人擔憂的是，儘管此一巨大缺口已然可見，但交通部、金管會、警政署…等跨部會協調始終缺位，導致問題長期懸置。
隱藏在數據背後：被忽略的「幽靈車輛」
學者和交通專家反覆強調，134 萬輛未投保機車的數字，可能只是冰山一角。更嚴重的問題是：台灣登記在冊的 1,467 萬輛機車中，有多少車輛其實早已「不存在」？
業界普遍推測，約有 10％至 20％（約 150 萬至 300 萬輛）的機車屬於「幽靈車輛」（Ghost Vehicles）：
車輛早已實質報廢，但車主未辦理註銷。
車輛長期棄置、遺失、或被當作零件拆解。
車主資料異動（搬遷、出國、逝世）後，無人處理車籍。
由於中央一直拒絕進行「全國性機車車籍總清查」，監理資料庫充滿大量錯誤與無效資訊。
事實上，這 134 萬輛未投保的機車中，很大一部分可能根本就不是「車主忘記」，而是制度根本不知道這輛車是否還存在於世？若沒有建立如國外的「車籍淘汰制度」或「強制年檢」，台灣的未投保黑洞只會不斷擴大。
國際對比：台灣是極端的監理孤島
在機車數量如此龐大的國家中，台灣的監理制度顯得格外落後，與多數開發國家脫節：
日本 (125cc 以上) : 強制定期檢驗、保險強制連動、嚴格報廢程序 未驗車自動喪失上路資格，資料庫精準。
南韓 : 定期年檢、保險與稅務強制綁定，監理資料異常即註銷使用權。
歐洲 (如德、荷) : 保險與車籍資料完全整合、自動化系統比對，數據異常即無法續牌，淘汰率高。
台灣 : 1,467 萬輛機車、無定檢、無全國清查、監理程序薄弱，將數量最多、風險最大的車種置於制度外圍。
將「機車數量龐大」、「道路密度最高」以及「零度監管」三項因素結合，台灣在全球是極少數將其最大宗的交通工具，放置於如此高風險、低管理狀態的國家。這本身就是一種制度上的錯誤，而非人民的過失。
罰鍰與註銷：無效且卸責的管理方式
金管會強調可以「依法罰款」（1,500–3,000 元）甚至「註銷牌照」。然而，若無配套措施，這些看似強硬的規範只是中央政府將責任往下丟：
1. 缺乏稽查機制：在機車沒有定期檢查流程的情況下，監理單位如何確認哪輛車未投保？
2. 基層人力負擔：地方政府與監理站缺乏足夠人力進行全國性的稽查或收回牌照。
3. 警察負擔加重：交通警察在繁忙的勤務中，是否必須額外承擔強制險的查核責任？
這些問題若無跨部會的系統性解決方案，所謂的「嚴格規定」，最終只會成為「無法執行」的空話，變相將責任轉嫁給地方政府基層單位和騎士個人。
根本之道：三項必要的制度改革
要從根本上解決強制險缺口和道路安全危機，台灣政府必須拋棄「汽車中心」的思維，建立針對機車的現代化監理體系：
(1) 建立「輕量化定檢制度」
機車應比照汽車，建立定期檢查制度，但不應僅限於排氣檢測，必須包含：
保險狀態核實。
車籍資料確認與更新。
使用狀態登記。
定檢頻率可調整（例如每兩年一次），但絕對不能完全放任不管理。
(2) 全國性「幽靈車輛」數據資產清理
政府應進行一次性、全面的車籍總清查，透過數據交叉比對或要求車主回報，將數百萬輛已報廢、已棄置的「幽靈車」從資料庫中清除。沒有正確的基礎數據，所有政策都只是「空中樓閣」。
(3) 保險與監理系統的自動化整合
政府應立即利用資訊科技，實現保險數據與監理資料的自動化、即時性整合（例如利用 AI 或區塊鏈技術）：
當保險逾期時，系統自動發出警示或限制其續牌資格。
建立車主異動、多年未理賠、車牌遺失…等異常資料的交叉比對機制。
對道路安全系統性裂縫的無視
金管會每年公布未投保數字，看似盡責，實則揭示了更深層次的危機：
台灣的道路安全與交通監理制度，仍停留在1990年代的架構，卻要面對已暴增至1,467萬輛機車的龐大需求。政策思維持續以汽車為中心，對最大宗的交通工具採取放任自流的管理態度。
134 萬輛未投保，是制度向社會發出的緊急警訊。如果政府持續不願啟動跨部會的監理改革，不清查幽靈車，不建立有效的管理節點，我們將面對更嚴重的後果：
1. 監理體系的徹底崩潰：錯誤的資料將導致執法與行政效率的全面癱瘓。
2. 公共風險的無底洞：更多事故受害者無法獲得基本保障，社會成本持續攀升。
台灣道路上每天有無數機車四處穿梭，它們都是社會運轉的基石。台灣政府必須停止再將責任歸咎於人民，開始將機車視為交通治理的主體，而不是監理的孤島。如果政府的交通治理再不修改，下一次公布的未投保數字，只會比這次更加難看…。
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。
