錢不會自己來、但我們有辦法

孩子要親情時，你給了錢；父母老了，為什麼開始跟孩子談親情？ 有時候，人生最難算的不是錢。 而是一筆 沒有寫在帳本上的帳。 我看到一則新聞，內容是一名年老父親中風失能，希望成年子女扶養自己；但法院審理後，認為他在子女幼年時無正當理由未盡扶養義務，而且雙方長期感情疏離，若要求子女負擔扶養義務，可能顯失公平，因此准許免除扶養義務。 這則新聞讓我想到一段短影音。 故事裡，父母把年幼的孩子留給阿嬤照顧。 然後離開了。 不是一天，也不是一年。 而是很多年。 孩子慢慢長大，在阿嬤的身邊學會穿鞋、吃飯、上學，學會一個人面對發燒，也學會在別人問「你的爸爸媽媽呢？」時，不知道該怎麼回答。 孩子小的時候，其實不懂什麼叫做 扶養義務 。 他只知道一件很簡單的事情： 「爸爸媽媽為什麼沒有陪我？」 一、孩子需要的，從來不只是飯錢 我們很容易把養育理解成一張收支表。 奶粉多少錢。 學費多少錢。 衣服多少錢。 補習多少錢。 大學多少錢。 可是孩子真正記住的，往往不是這些數字。 他記得的是生病時誰坐在床邊。 記得放學回家時誰在門口等他。 記得考試考不好時，有沒有人告訴他： 「沒關係，下次再來。」 這就是心理學與家庭研究經常討論的 依附關係 。 對一個孩子來說，照顧不只是提供物質，更是在反覆傳遞一個訊息： 「你是重要的，我會在這裡。」 所以，父母提供的不是只有食物和房間。 還有安全感。 還有陪伴。 還有一個孩子對世界最初的信任。 二、最奇怪的，是多年以後角色突然交換了 時間往前走。 那個孩子長大了。 有了工作。 有了另一半。 甚至有了自己的孩子。 他開始繳房租、房貸、水電、保險、學費。 他終於明白，成年人活著並不容易。 這時候，那個離開很多年的父母卻回來了。 父母老了。 生病了。 沒有收入了。 需要有人照顧。 於是父母對孩子說： 「我是你爸爸。」 「我是你媽媽。」 「你應該照顧我。」 那一刻，故事裡最令人難受的地方出現了。 因為孩子也許會在心裡想： 「我小時候需要你的時候，你在哪裡？」 這不是一句「孝不孝順」可以解決的問題。 這是 一段關係究竟有沒有真正建立起來 的問題。 三、親情其實很像...

學會 AI，究竟是為自己省錢，還是替老闆賺更多錢？ 免責聲明： 本文從個人理財、勞動經濟與生活選擇的角度，探討人工智慧對工作效率、經營成本及利益分配的影響，屬於個人觀察與觀念分享，不構成投資、職涯或經營決策的個別建議。 最近，我聽到一種關於 AI 與貧富差距的說法，覺得值得深思。 人工智慧降低了部分創業與經營的門檻。過去需要聘請文案、設計、行政與研究人員才能完成的工作，現在可能只需要少數人搭配 AI 就能處理。企業節省了人事成本與營運費用，如果營收沒有下降，節省下來的成本便有機會轉化為利潤。 可是，對一般上班族而言，情況可能完全不同。 原本需要三個小時才能完成的報告，使用 AI 後，一個小時就能完成。員工以為自己終於獲得兩個小時的自由，主管看到的卻可能是另一件事：既然你現在做得更快，那麼剩下的時間，就再多安排兩份工作吧。 於是，企業降低了成本，員工提高了效率，薪水卻不一定增加。 同樣一項科技，對企業而言可能是降低成本的工具，對員工而言卻可能成為增加工作量的理由。 這讓我開始思考：一般人學習 AI，究竟應該追求更高的工作效率，還是應該先想清楚，如何讓這項技術真正改善自己的經濟處境？ 一、AI 是生產力工具，卻不會自動替你增加財富 在經濟學中，生產力提高，代表使用相同的時間與資源，可以創造更多產出。但生產力提高，並不等於每一個參與生產的人都能獲得更多收入。 這涉及一個重要問題：生產成果如何在資本與勞動之間分配？ 企業擁有資金、設備、平台或其他生產資源，勞工則以時間、技能與勞動力參與生產。當 AI 讓工作變得更有效率，新增的經濟利益究竟流向企業所有者，還是轉化為員工的薪資、休假與更好的工作條件，並沒有一個自動而固定的答案。 假設一名員工原本每天能完成十份工作，導入 AI 後可以完成二十份。如果公司支付相同的薪水，卻要求員工每天完成二十份工作，那麼企業取得的生產力利益，可能遠大於員工獲得的回報。 反過來說，如果企業願意分享成果，讓員工加薪、縮短工時，或把節省下來的時間用於學習與休息，AI 也可以改善勞動者的生活。 問題不在於效率有沒有提高，而在於效率提高之後，誰有權決定這些成果如何使用。 這也涉及勞動經濟學中的議價能力。當員工容易被替代，又缺乏談判空間時，即使工作效率提高，也未必能要求更高的報酬。相反地，如果員...

王功漁港觀光人次奪冠：從半日遊看見地方經濟與退休生活 夕陽落向臺灣西海岸時，海面泛起微微的金色。潮水退去，泥灘逐漸顯露，招潮蟹在濕地間移動，遠處的漁港與步道染上暮色。這片風景沒有城市的喧鬧，卻有一種不急於表現自己的從容。 這裡是彰化芳苑的王功漁港。 根據媒體報導，2026年1月至8月，王功漁港及海空步道累計觀光人次達610萬4505人次，比排名第二的高雄蚵仔寮漁港多出260萬0189人次。鮮蚵、潮間帶生態、芳苑燈塔、王者之弓橋與濕地海空步道，讓這座以漁業為根基的地方，成為受到關注的觀光目的地。 這則新聞值得關注的，不只是觀光排名，更是地方如何透過觀光創造經濟機會，以及我們如何在工作與退休之間，重新思考生活的價值。 一、從漁港到觀光景點：人潮如何帶動地方經濟？ 過去，人們提起漁港，想到的是漁船、魚貨與忙碌的拍賣市場。如今，王功漁港除了漁業生產，也透過在地飲食、自然景觀與休閒體驗，吸引不同類型的旅客。 遊客可以品嚐鮮蚵料理、欣賞夕陽，沿著海空步道觀察潮間帶生態。這些體驗讓漁業、餐飲與觀光產生連結，也為在地店家與相關服務業者帶來新的商機。 一個地方的價值，不只在於生產多少魚貨，也在於能否讓更多人認識它的文化、產業與生活。 不過，觀光人次不等於實際消費人數，更不能直接代表居民收入的增加。地方能否真正受益，還要看旅客消費是否留在當地、在地業者能否持續經營，以及觀光收益是否足以支持公共設施與環境維護。 王功漁港的魅力，來自鮮蚵產業、濕地生態與沿海景觀。若能在發展觀光的同時維護這些資源，並改善交通與旅遊服務，便有機會讓觀光熱度轉化為更長久的地方經濟。 真正值得追求的，不只是更多遊客，而是地方產業能持續發展，居民也能分享成果。 二、王功半日遊：把一個下午還給自己 假設有個晴朗的星期六，沒有急著處理的工作，也沒有非做不可的家務，不妨安排一趟王功半日遊。 接近中午抵達芳苑，先找一家在地餐館，點一盤鮮蚵料理，配上一碗熱湯。食材的鮮味與海風的鹹氣，構成了海岸小鎮最直接的滋味。 用餐之後，可以走走王者之弓橋，欣賞漁港周邊景色，再依當日開放情況與潮汐安排，前往海空步道或濕地周邊觀察生態。泥灘上的招潮蟹、彈塗魚，以及停留在濕地的水鳥，讓旅程多了一點認識自然的樂趣。 下午接近傍晚時，再找個適合的觀景位置，等待夕陽沉向遠方。若天候與時間允許，也可以遠望黑白相間的芳苑燈塔，感受...

25歲手握30多張00919被嘲笑：為什麼一定要All in 0050？ 一個25歲年輕人，靠兩份兼職慢慢累積30多張00919，卻被同事嘲笑「傻子才投00919」。問題真的在於他買錯ETF嗎？也許真正值得思考的，是我們為什麼總想替別人的人生找到唯一正確的投資答案。 一、30多張00919，為什麼會成為被嘲笑的理由？ 最近看到一則網路討論。 一名25歲的年輕人，目前沒有正職工作，從大一開始便靠兼職維持生活，同時做兩份工作，每個月固定拿出部分收入投資ETF。 他手上的ETF主要是 0050與00919 ，其中00919已經累積30多張，而且還在持續投入。 更有意思的是，他的目標並不是炫耀自己有多少張股票。 他希望透過持續工作、存錢與投資，在 30～35歲左右買下自己的房子 。 但當同事知道他的配置之後，卻直接丟下一句： 「傻子才投00919，我們都All in 0050。」 我看到這裡，反而停了一下。 因為這個故事真正有意思的地方，並不是0050與00919誰比較好。 而是我們經常把 「我的投資方法」 ，不知不覺變成 「所有人的正確答案」 。 二、ETF沒有標準答案，只有不同的使用說明 0050與00919，本來就不是完全相同的投資邏輯。 0050偏向台灣大型權值股市場的長期成長邏輯；00919則採取高股息選股策略，投資人通常會更加重視現金股利與現金流。 所以，如果一個人選擇0050，並不代表他比較懂投資。 同樣地，一個人選擇00919，也不能因此證明他比較懂得享受股息。 ETF只是工具。 就像一把菜刀、一台汽車、一部手機。 工具本身沒有辦法替你決定人生。 真正重要的是： 這筆錢什麼時候要用？ 你能承受多大的波動？ 你需要資產成長，還是現金流？...

AI會自動產生人類般的意識嗎？別把科幻故事，當成投資未來的依據 二十幾歲的時候，我開始接觸電子計算機。 那個年代，科幻作品裡經常出現一種情節：有一天，機器突然有了自己的意識。它開始思考，開始懷疑人類，甚至開始追問自己為什麼存在。 當時看這些故事，總覺得未來或許真的會如此發展。畢竟，人類已經能夠製造出可以計算、儲存資料、執行指令的機器。只要運算能力不斷增加，機器會不會有一天也像人類一樣思考？ 幾十年過去了，人工智慧真的走進了日常生活。 我們可以和AI聊天，請它寫文章、分析資料、整理新聞，甚至談論人生的意義。它有時候表現得比我們預期的更加自然，彷彿螢幕另一端，真的坐著一個能夠理解我們的人。 但我始終覺得，有一件事不能混為一談： 機器能夠表現得像人，不代表它真的具有人的意識。 一、從電子計算機到人工智慧，機器真的改變了什麼？ 早期的電子計算機，給人的印象是精確、冰冷，而且不會思考。輸入指令，機器便依照規則運作；輸入錯誤，結果自然可能出錯。 今天的AI則完全不同。 它不只執行明確的指令，還能透過大量資料訓練神經網路，學習語言、影像與其他資訊之間的關係。面對一個沒有見過的問題，它也可能根據學到的模式，產生看似合理的答案。 這確實是一項重要的技術進步。 以影像辨識為例，人眼看到一隻貓，往往很快就能辨認出來。但對電腦而言，影像必須先轉換成數位資料，再經過一連串運算，辨認形狀、邊緣、紋理以及物體之間的關係。 值得注意的是，電腦使用二進位表示資料，並不代表AI只是在兩個數字之間做簡單選擇。現代神經網路還會運用大量數值運算與參數，建立複雜的資料表示。 真正困難的地方，是如何從這些數值中辨認出有意義的模式。 然而，當機器能夠辨認一張照片，能夠描述照片中的人物，甚至能夠討論人物可能的情緒時，我們是否就能說，它真的看見了那個世界，也理解了其中的感受？ 這正是技術能力與主觀意識之間的差別。 二、AI會說話，不等於AI知道自己正在說話 人工智慧的發展，讓我想到一個經典問題：如果一台機器能夠和人類進行自然的對話，我們是否就應該承認它具有智慧，甚至具有意識？ 這與英國數學家艾倫．圖靈提出的「圖靈測試」有關。這項測試的核心，是觀察機器在對話中的表現，是否能讓人難以分辨它與人類的差異。 但這裡存在一個重要的界線。 能...

從30美元的油畫到股市暴富神話：當幸運成為劇本，我們看見了多少真相？ 一幅30美元買進的舊油畫，最後竟然以超過135萬美元成交。 美國一名收藏家在拍賣會上，意外發現一幅被遺忘近75年的畫作。經過鑑定，這幅畫竟然是超現實主義畫家艾伯克倫比失傳多年的作品，最後以驚人的價格拍出。 30美元，變成135萬美元。 新聞報導這個故事時，最吸引人的，自然是那個令人難以置信的數字。原本不起眼的舊畫，忽然成為價值百萬美元的珍品；原本普通的一次購買，也因此被賦予了改變人生的意義。 朋友聚會時，有人聽完感嘆：「真幸福！怎麼這種好事不會發生在我身上？」 另一個人卻提出疑問：「天下哪有那麼多幸運？一幅大師真跡，怎麼可能這麼便宜就被人買走？這件事背後，會不會還有我們不知道的故事？」 一個人看見了幸運，另一個人看見了疑問。 我想了想，覺得這場討論最值得注意的地方，不是那幅油畫究竟值多少錢，而是我們面對一個令人羨慕的成功時，往往只看見最後的結果，卻很少追問結果是如何形成的。 然而，真正讓我聯想到的，並不只是藝術品市場。 而是股市。 因為在股市裡，我們同樣經常看見一個人精準買進、迅速獲利，甚至彷彿每次都能提前知道股價將往哪裡走。只是，當油畫的故事換成股票，當30美元的低價換成股價起漲前的買進，當百萬美元的成交價換成帳戶裡的驚人獲利，我們就更應該追問：這究竟是眼光、資訊、運氣，還是有人刻意安排的劇本？ 一、油畫的價值，為什麼會與價格相差如此巨大？ 先回到那幅油畫。 假設一幅具有重要藝術史價值的作品，被當作普通舊畫出售。賣方不知道它的真實身分，買方卻認出了它可能是失傳多年的大師作品。 在這種情況下，買賣雙方對同一件物品的認知，就可能出現極大的落差。 對賣方而言，它可能只是一幅不再受重視的舊畫；對買方而言，它卻可能是一件具有歷史意義、收藏價值與市場需求的珍品。 這可以從經濟學中的 資訊不對稱 來理解。 當交易雙方掌握的資訊不同，對商品價值的判斷就可能產生差異。熟悉藝術史的人，可能看見一般人忽略的細節；不了解作品背景的人，則可能低估它真正的價值。 如果收藏家憑藉多年研究，辨識出其他人沒有發現的線索，那麼這次交易可能不只是運氣，也是知識與眼光的成果。 但如果他只是偶然買下這幅畫，事後才發現它的真實身分，那麼運氣可能扮演了更大的角色...

  AI真正的全自駕，為什麼可能是人形機器人成熟前的重要一步？ 我有時候會想，二十三年究竟有多久？ 從2026年往後算到2049年，對一個剛出社會的人來說，也許只是人生的一段中場；但對科技而言，卻可能是一個完全不同的世界。 二十三年前，我們還在使用功能型手機。 那時候，很少有人會認真想像，有一天手機可以替我們翻譯、寫文章、分析資料，甚至陪人聊天。 所以，當我想到 2049年的AI人形機器人 ，我反而不太擔心它的手腳能不能做到像人。 我真正好奇的是另一件事情： 它到底懂不懂人？ 一、機器人的身體，可能比我們想像中更早成熟 如果再給科技二十三年的時間，人形機器人的硬體應該會有非常大的進步。 更好的電池、更輕的材料、更精密的馬達、更靈活的關節、更好的感測器，以及更細緻的機械手。 今天看起來很困難的事情，到2049年，也許只是機器人的基本動作。 走路、上下樓梯、拿東西、掃地、搬物品、整理房間，甚至幫忙準備簡單的餐點，都可能成為日常。 所以我認為，未來人形機器人真正的瓶頸，未必是 「身體」 。 反而可能是 「判斷」 。 二、為什麼真正的全自駕如此重要？ 因為汽車是一個非常殘酷的AI考場。 機器人把衣服放錯地方，人可以重新整理。 機器人掃地漏掉一個角落，也沒有什麼大不了。 但是汽車不一樣。 一次錯誤的判斷，就可能付出生命的代價。 真正的全自駕，不是讓汽車自己轉方向盤這麼簡單。 它必須看懂道路、理解交通規則、辨識行人，還要預測其他車輛與行人的下一個動作。 更麻煩的是，現實世界從來不會按照教科書演出。 道路可能施工。 標線可能消失。 前面的車可能突然煞車。 行人可能突然衝出來。 甚至有人站在路中間，用手勢指揮交通。 AI不能只問： 「規則是什麼？」 它還必須問： 「現在最安全的做法是什麼？」 這就是我認為真正全自駕最重要的地方。 三、從「看見」到「判斷」，中間隔著一整個世界 人工智慧最早讓人驚訝的是它會辨識。 它可以知道畫面裡有汽車、有人、有紅綠燈。 但是 辨識並不等於理解。 理解也不等於判斷。 真正的智慧，其實是一個連續的過程： 看見 → 理解 → 預測 → 推理 → 決策 → 行動 → 修正。 全自駕真正...