片斷人間：貓、酒店公關與乘夜行巴士私奔的女子，關於孤獨與相遇的社會學 (1版)

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【簡介】 第6回紀伊國屋人文大賞TOP 1！ ★入圍芥川獎的社會學家首部田野人生隨筆集★ ★一本擁抱「無意義」的生命之書★很久沒遇到一本，令我這麼捨不得讀完的書了。 ──上野千鶴子／社會學家，著有《厭女》、《一個人的老後》我們的生活明明和這麼多人產生交集， 為何每個人在自己的大腦裡，卻都是孤伶伶的一個人？隱身於日本社會的沖繩人、部落民與在日朝鮮人； 遺忘於陽光下的黑幫小嘍囉、酒店公關與易妝者； 不斷送盆栽的老奶奶，頭上穿洞的泥巴小貓，乘夜行巴士私奔的女子…… ──社會學家與他們實際相遇，撿拾理論也無法分析的片・斷・人・間。「我們自己與我們的世界，不僅會說故事，更是由故事所構築而成。」 然而，當故事被打斷、撕裂、產生矛盾的時候， 或許才是我們面對自己與這世界最真實模樣的時刻。岸政彦是一位專長生活史的社會學家，也是一名入圍芥川獎的小說家。他以社會學之眼看書、看電影、閱讀人生百態，並以文學之心，寫下那些散落於日常的「無意義」，寫下那樣的片斷所集結而成的這個世界，以及在這個世界上的我們，正與某個誰所產生的某種連結。「我們的人生或經驗都是毫無意義的。但即使如此──或說『正因如此』──它們才會如此美麗。我們不用為人生賦予過剩的、陳腔濫調的意義。同時，我們也必須知道，這種無意義本身就是一種美。而且，這樣的人生是錯過不再的，而那裡所流的血也是真真實實的血（而非故事而已）。」──岸 政彦〈交出人生〉 探頭看看自己的內在到底裝了什麼，就會發現裡面根本沒裝什麼了不起的東西。有的只是，人生至今所搜集的片片斷斷的無用之物，它們之間既無關也沒必然性，甚至沒有任何意義，只是靜靜地散落在那兒。〈來自海的另一端〉 我們各自禁錮在片斷而不完整的自己當中，自己也不確定自己的想法是否正確，卻仍試圖去影響他人及社會。我們沒有把握瓶子能否漂流上岸，被人拾起，卻仍將無窮無盡的字句，塞入瓶中，投向大海。〈扔掉時鐘，與狗約法三章〉 我們喜歡將各式各樣的事物擬人化。可能是因為，這麼做能讓我們感覺到自己和周遭的世界，是「有連結的」。如果世界完全無法用我們的語言來解釋，那我們就太孤獨了。  【目錄】 推薦序1　即使是人生路途中撿拾的小石子，也是獨一無二的　阿潑 推薦序2　創造連結的轉運站　陳又津 中文版序 緒論　未被分析的事物們人生就是片片斷斷的組合 毫不隱藏，卻無人看見 土偶與盆栽 從故事之外 街頭的卡內基音樂廳 離與歸 笑與自由 掌中的按鈕 他人的手 流過絲蘭的時間 夜行巴士的電話 朝向普通的意志 慶典與躊躇 交出人生 來自海的另一端 扔掉時鐘，與狗約法三章 故事的殘篇後記 出處一覽

海關緝私條例逐條釋義與實務見解 (1版)

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【簡介】 ‧論述體系分明，清晰易懂，為從事關務相關業務者之最佳參考用書。 ‧內容亟其詳盡，舉凡法規沿革、司法判解、釋示函令均有收錄納編。 ‧以淺顯易懂方式介紹複雜關務，使讀者得迅速掌握程序進行及案情。 ‧選摘近年重要行政爭訟案例，切重爭點所在，為實務操作者所必讀。 【目錄】 沿革與現況 歷史沿革 法規現況 逐條釋義 第一章　總則 第1條（緝私法據及主管機關） 第2條（通商口岸） 第3條（私運定義） 第4條（報運定義） 第5條（貨價之計算） 第二章　查緝 第6條（緝私區域） 第7條（緝私器械） 第8條（緝私命令與射擊阻行） 第9條（實施檢查） 第10條（勘驗、搜索） 第11條（搜索身體） 第12條（詢問筆錄） 第13條（勘驗、搜索之時間限制） 第14條（勘驗、搜索筆錄） 第15條（提示身分） 第16條（協助緝私與逕行查緝） 第16條之1（犯罪之發現及移送） 第三章　扣押 第17條（扣押貨物） 第18條（扣押運輸工具） 第19條（扣押物之交付保管） 第20條（扣押物之變賣與處理） 第21條（提供擔保撤銷扣押） 第22條（扣押收據） 第四章　罰則 第23條（抗不遵照之處罰） 第24條（擅入非通商口岸之處罰） 第25條（逃避緝獲之處罰） 第26條（發遞走私信號之處罰） 第27條（利用運輸工具從事私運之處罰） 第28條（擅行起卸貨物之處罰） 第29條（刪除） 第30條（刪除） 第31條（未具運送契約載運貨物之處罰） 第31條之1（實到貨物與運送契約不符之處罰） 第32條（刪除） 第33條（刪除） 第34條（刪除） 第35條（妨害監管之處罰） 第36條（私運貨物之處罰） 第37條（報運不實之處罰） 第38條（郵包走私之處罰） 第39條（旅客私運之處罰） 第39條之1（報運仿冒、盜版品之處罰） 第40條（攜帶或持有空白發票之處罰） 第41條（刪除） 第41條之1（登載不實之處罰） 第42條（緝私之查核調查權） 第43條（不正當方法請求減免或沖退稅之處罰） 第44條（追徵處罰期間） 第45條（再犯之加重處罰） 第45條之1（情節輕微之減免處罰） 第45條之2（沒入之擴充） 第45條之3（主動更正或陳報） 第45條之4（沒入物處理費用之負擔） 第五章　處分程序 第46條（製作處分書及送達） 第47條（申請復查） 第48條（提起訴願及行政訴訟） 第49條（刪除） 第49條之1（處分之保全及罰鍰之徵收期間） 第六章　執行 第50條（保證金抵付或擔保品變價取償） 第51條（移送強制執行及停止報運措施） 第52條（刪除） 第53條（備價購回） 第七章　附則 第54條（施行日期） 建議代結語

生成式AI入門: 大型語言模型LLM推動人機協作革新: 語言建模、訓練微調、隱私風險、合成媒體、認知作戰、社交工程、人機關係 (1版)

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【簡介】 【掌握生成式 AI 與 LLM 的發展與應用】近年來，AI 已經成為社會關注的焦點，幾乎所有人都在討論它的強大影響力！生成式 AI、LLM、ChatGPT、OpenAI、Copilot、Gemini、DeepSeek… 這些科技術語鋪天蓋地而來，甚至美國各大企業相繼大規模裁員，顯然大事發生了，但究竟怎麼一回事？又是如何改變我們的世界？在這場生成式 AI 熱潮與搶購 NVIDIA（輝達） GPU 的 AI 軍備競賽中，我們亟需一本能夠深入淺出解釋複雜概念的書籍，幫助讀者理性認識這場技術革命的全貌。本書不需要數學基礎，也不用具備程式設計或人工智慧的知識。只要你對生成式 AI 如何影響世界感興趣，本書就是你進入這個領域的最佳指引。我們將解析大型語言模型（LLM）的運作原理，探索 LLM 如何塑造科技產業的未來，並剖析生成式 AI 在社會、經濟、法律與政治各領域帶來的機遇與風險。【全方位認清楚生成式 AI 的問題與爭議】你將學習如何在日常生活與工作中有效應用生成式 AI，同時也會了解其安全性與倫理挑戰，例如資料安全與隱私問題、合成媒體與著作權爭議、LLM 的偏見來源、人機關係帶起的孤獨流行病等當前重要議題。此外，還會談到即將到來的 AI Agent，以及將通用人工智慧（AGI）、優生學及超人類主義連結，藉由科技將人類進化為後人類的未來議題（雖然看起來科幻，但確實是有計畫地進行中）。生成式 AI 在認知作戰與惡意應用方面，包括深偽技術濫用以及詐騙成本降低，也對社會帶來重大的影響。此外，將藝術家、設計師、漫畫家、攝影師作品，以及程式碼與書籍內容等，在未經授權之下被用於訓練生成式模型，這一連串訴訟以及 "合理使用" 的範圍到底包括哪些的爭議，我們都會依據最新發展做分析。對於 LLM 與生成式 AI，許多人往往一開始就一頭栽進技術細節。而本書希望讓你站在制高點俯視這一切，幫助你建立對生成式 AI 的全面性理解，成為宏觀的理性思考者。因為，生成式 AI 不僅是一場技術革命，更是一場深刻影響未來的變革，而我們正參與其中。 本書特色: ●解析大型語言模型 LLM 的運作原理 ●AI 軍備競賽下的大型語言模型發展 ●將生成式 AI 融入工作與日常生活中 ●在創新應用中兼顧安全性與倫理責任 ●資料安全與隱私保護的政策與法規 ●生成式媒體的應用範圍與著作權爭議 ●聊天機器人偏見、群眾外包的心理創傷 ●探索與聊天機器人良性互動之道 ●北美、歐盟、中國對 AI 的監管狀況 ●AGI、AI 的感知與意識、超人類主義、後人類 ●LLM 生命週期對環境帶來的影響以及碳權問題 ●LLM 開源或權重開源對社群帶來的影響 【目錄】 第 1 章 大型語言模型：展現 AI 實力 1.1 ChatGPT 與大型語言模型的崛起 1.2 自然語言處理的起源與演進 1.2.1 統計模型與機器學習的引入 1.2.2 神經網路與深度學習的崛起 1.3 大型語言模型（LLM）的誕生 1.3.1 注意力機制的誕生與應用 1.3.2 Transformer 架構帶來突破 1.3.3 從 Transformer 到 GPT 1.3.4 NLP 發展的重要時間點 1.4 LLMs 有哪些應用？ 1.4.1 語言建模 1.4.2 程式碼生成 1.4.3 內容生成 1.4.4 邏輯推理 1.4.5 其它各種應用 1.5 LLMs 有哪些不足之處？ 1.5.1 訓練資料與偏見 1.5.2 控制 LLMs 輸出正確性的困難 1.5.3 LLMs 的永續性 1.6 重要 LLM 的發展歷程 1.6.1 OpenAI 的 ChatGPT 1.6.2 Google 的 Bard / LaMDA / PaLM / Gemini 1.6.3 微軟的 Bing AI / Copilot 1.6.4 Meta 的 LLaMA 與史丹佛的 Alpaca 1.6.5 橫空出世的 DeepSeek 1.7 總結第 2 章 訓練大型語言模型（LLMs） 2.1 如何訓練 LLMs 2.1.1 從開放網路搜集資料 2.1.2 認識自迴歸模型與雙向模型 2.1.3 微調 LLMs 2.2 出人意料的 LLMs 突現特性 2.2.1 LLMs 的零樣本與少樣本學習能力 2.2.2 突現現象：是錯覺還是新能力？ 2.3 大量訓練資料背後的難題 2.3.1 把偏見編碼進模型中 2.3.2 敏感資料 2.4 總結第 3 章 LLMs 的隱私風險與法規應對 3.1 改善 LLMs 生成結果安全性的方法 3.1.1 後處理偵測 3.1.2 內容過濾、條件式預訓練 3.1.3 基於人類回饋的強化式學習（RLHF） 3.1.4 基於 AI 回饋的強化式學習（RLAIF） 3.2 使用者隱私與商用風險 3.2.1 無意間造成的資訊洩漏 3.2.2 與聊天機器人互動的建議 3.3 資料保護的政策與法規 3.3.1 國際標準與資料保護法 3.3.2 聊天機器人符合 GDPR 嗎？ 3.3.3 美國校園中的隱私權管制 3.3.4 企業政策 3.4 總結第 4 章 合成媒體創作與著作權爭議 4.1 深偽技術與合成媒體的崛起 4.1.1 創造合成媒體的常用技術 4.1.2 合成媒體的功與過 4.1.3 合成媒體的偵測技術與應對策略 4.2 以生成式 AI 翻轉創作過程 4.2.1 行銷上的應用 4.2.2 藝術創作 4.3 LLM 時代的著作權與訴訟案件 4.3.1 合理使用的概念與四大要素 4.3.2 LLM 企業面臨的法律訴訟 4.3.3 網路資料的使用與授權 4.4 總結第5 章 LLMs 的濫用與對抗式攻擊 5.1 資訊安全與社交工程 5.1.1 生成式 AI 的雙面性 5.1.2 魚叉式釣魚攻擊的進化 5.1.3 ChatGPT 對釣魚與惡意程式的影響 5.1.4 程式碼即服務的資安威脅 5.1.5 資料下毒：模型訓練的隱藏威脅 5.1.6 提示詞注入與越獄攻擊 5.1.7 面對生成式 AI 威脅的解決之道 5.2 資訊失序：對抗性敘事 5.2.1 認知作戰的範疇與定義 5.2.2 生成式AI 的潛在濫用 5.2.3 深偽技術與政治戰 5.2.4 對抗性敘事的監管挑戰 5.2.5 建立全球性對策機構 5.3 政治偏見與競選活動 5.3.1 聊天機器人的政治立場 5.3.2 偏見的來源與中立挑戰 5.3.3 LLMs 對選舉的潛在影響 5.3.4 馬斯克對 AI 的批評與探索 5.4 AI 幻覺的成因與改善方法 5.4.1 LLMs 的運作方法所導致 5.4.2 知識圖譜與 LLMs 內隱知識 5.4.3 改善幻覺的策略 5.5 專業領域中的濫用 5.5.1 律師濫用的案例 5.5.2 賺錢建議的魅力與濫用隱憂 5.5.3 醫療領域的成就與局限 5.5.4 投資顧問的挑戰與監管問題 5.5.5 生成式 AI 的倫理與責任 5.5.6 使用者與開發者的共同責任 5.6 總結第 6 章 善用 AI 工具提高生產力 6.1 在醫療、法律、金融等專業領域中運用 6.1.1 協助醫師處理行政作業、提高與病人互動品質 6.1.2 在法律案件研究、證據開示和文書上的應用 6.1.3 為金融投資與銀行客服加持 6.1.4 與 LLMs 共同創作 6.2 AI 程式設計輔助工具 6.2.1 自動撰寫程式碼說明 6.2.2 自動撰寫正規表達式 6.2.3 AI 程式助手 vs. 程式討論平台 6.3 工作與生活中的應用 6.3.1 學習方式的改變 6.3.2 重新定義購物體驗 6.3.3 AI 代理能與環境互動並靈活調整 6.3.4 代理化 LLMs：拓展 AI 的應用潛力 6.3.5 善用聊天機器人設計個人化計畫 6.3.6 從行政工作到未來內容生態的變革 6.4 生成式 AI 在教育中的足跡 6.4.1 教育工作者對 ChatGPT 的正反面態度 6.4.2 引入 AI 科技對學習的好處 6.5 偵測 AI 生成文本 6.5.1 離群值偵測技術 6.5.2 用 DetectGPT 檢測機率曲率 6.5.3 分類器偵測技術 6.5.4 文字浮水印技術 6.6 LLM 對工作和經濟的影響 6.6.1 正面的觀點 6.6.2 負面的觀點 6.6.3 生成式 AI 對就業的影響 6.7 總結第 7 章 與聊天機器人建立人機連結 7.1 以社交互動為目的的聊天機器人 7.1.1 從情感陪伴到倫理爭議 7.1.2 人機情感連結的商業化應用 7.2 向聊天機器人尋求陪伴的原因 7.2.1 孤獨流行病 7.2.2 情感依附理論與聊天機器人 7.3 人機關係的好與壞 7.3.1 基於規則 AI 聊天機器人的優勢 7.3.2 從社會滲透論看人機關係 7.3.3 人機關係的商業化與社會影響 7.3.4 性別觀念影響對話式 AI 技術開發 7.4 探索與聊天機器人良性互動之道 7.4.1 避免一味追求互動的榨取式科技、欺騙性設計 7.4.2 朝負責任科技方向轉型 7.4.3 Character.AI 平台的用戶行為 7.4.4 開發商的道德責任與技術手段 7.5 總結第 8 章 生成式 AI 的未來發展與監管方向 8.1 自然語言成為與電腦溝通的介面 8.2 AI Agents（代理）將解鎖更多可能性 8.3 客製化個人助理 8.4 從倫理角度看 AI 監管 8.4.1 北美的監管狀況 8.4.2 歐盟的監管狀況 8.4.3 中國的監管狀況 8.4.4 企業自律 8.5 邁向全球 AI 治理架構 8.6 總結第 9 章 拓展視野：AGI、AI 意識、環境影響、開源 LLM 9.1 通用人工智慧 AGI 9.1.1 AGI 是什麼？ 9.1.2 山姆．阿特曼對 AGI 的願景 9.1.3 優生學、超人類主義、後人類 9.1.4 長期主義對 AGI 的憂慮 9.2 AI 的感知與意識 9.2.1 感知與意識是什麼？ 9.2.2 意識從哪裡產生？ 9.2.3 意識思考與後設認知 9.2.4 AI 意識的研究持續進行 9.3 LLM 對環境的影響 9.3.1 從硬體生產到運算需求的全面影響 9.3.2 生成式 AI 的環境成本與碳足跡報告 9.4 改變 LLM 生態的開源社群 9.4.1 LlaMA 洩漏權重，促進開源 LLM 快速發展 9.4.2 DeepSeek-R1 權重開源，打破美國技術壟斷 9.4.3 開源與封閉 LLM 的優缺點 9.4.4 如何為開源社群盡一份心力 9.5 總結