12/01/2025

AI 樂觀與悲觀的未來


對於 AI 未來的發展,每個人都有自己的預測。在新聞、報章雜誌或各大媒體上,也有各種有趣的看法。但簡單來說,這些看法大概可以分成兩大類:第一類是樂觀的,第二類是悲觀的。

樂觀派的依據:科技發展的長期效益

所謂樂觀的意思是,現在有了 AI,人類可以做的事情變得比以前更多。人類的文明發展、科技進步又可以向前推進一大步。科技能讓我們的生活更好,不必在乎那些小小的細節。

總之,在過去一兩千年來,每次人類在科技樹上有新的發展,點了一個新的領域,突破了一個新的東西,雖然有時候會造成不好的結果,但大體上最終人類都是最大的得利者

得利者的例子有很多。早期有像火藥,火藥當然是因為戰爭而發明的(大部分人至少是這麼認為),但火藥其實對人類文明也有許多其他進展。像現在的火箭之所以可以發射到太空,就跟當初火藥的化學科學有很大的關係。

另一個例子當然就是核能。沒錯,核子彈是一個可怕的東西,如果現在某個國家發瘋了,可能全人類就不復存在了。但實際上,至少到目前為止,被核子彈打過的國家也就那一個,而大部分的核能是用在和平用途上,包含發電。當然啦,核能還有用在互相恐嚇的用途上,那是另外一回事。但至少到今天為止,我們人類還活著,沒有被核子彈毀滅吧。

這就是所謂樂觀的看法。樂觀看法簡單說,是根據過去的情況推測未來:過去情況就是這麼的好,長期來講未來會是不錯的。

悲觀派的擔憂:短期衝擊與階層分化

那什麼是悲觀的看法呢?悲觀的看法是直說:「沒錯,科技在大的尺度範圍通常都是好的。但是呢,在小的尺度範圍或者是小的範圍的人,不僅不一定是好的。」

什麼叫小範圍?小範圍指的是那一區的人。當然,指跟整個地球比起來,那一區的人可能也不小,可能是幾十萬、幾百萬、幾千萬都有可能。什麼是小的時間尺度呢?以人類文明發展史來看,有文字到現在大概兩三千年,有文明到現在一萬年。以這個時間尺度來講,我們未來的一兩代人,30 年到 60 年就是小的時間尺度範圍。

悲觀的看法是指:「沒錯,以大的尺度跟大的範圍來說,AI 可能會對人類有比較好的發展結果。但是以小的時間尺度來說,我們一個人活在世界上,頂多啦 80 年、100 年就算了不起。我們終其一生,能夠橫跨的時間尺度是比較小的。如果在這個時間尺度之內,AI 對我們來說是一場災難的話呢?」

它 AI 再加上機器人,是不是會讓 80% 的人沒有所謂的生產競爭力呢?那難道 80% 的人就要失業,只能領所謂的失業救濟金,過最底層的生活?而另外 20% 的人因為他控制 AI 跟控制資本,所以他們過得非常非常幸福的生活。

這就像工業革命早期一樣。工業革命其實對全人類以最終的結果來看是有好處的。不管你現在是什麼樣的人,就像我們前幾天講的那個底層人,你就算是全世界、全台灣 20% 底層人,或者是美國、歐洲國家 20% 底層的人,你只要不是一些極端落後國家的底層,你只要是資本主義國家的 20% 底層人,你的日子仍然比幾百年前的 20% 底層人過得好太多倍了。大部分人至少有抽水馬桶可以用。

我們回溯到過去的例子,100 年前,不用說底層 20%,甚至 60% 的人都是沒有抽水馬桶、沒有現代化的衛生設備可以用。買衣服非常貴,現在衣服便宜得不得了。

所以,如果從時間尺度上來看,沒錯,未來 AI 的技術發展再加上機器人的確對人類可能會有很大幫助。但對我們現在這一代,還是我們的下一代呢?未來 30 年到 60 年,真的對我們會有好處嗎?我們會不會像工業革命的開始一樣?工業革命一開始的時候,底層勞工很慘,他們被迫到工廠去工作,那時候也沒有所謂的最低基本工資跟勞基法,在工廠工作那基本上跟奴隸沒有什麼兩樣。

但是因為工業革命的關係,你又不太可能去選擇其他的工作範圍。換言之,當時的底層五六十百分比是很慘的,他沒有因為工業革命而獲利。因為工業革命而獲利的是上層人士,就是 Top 10%、Top 20%,就是前 20%、前 30% 擁有資本的人。當然啦,只要人在資本主義下,底層人上升是可以流動的,只是流動速度不會是你想像中的快,可能不是三、五年,是三、五十年耗盡一點的時間。

我的個人看法:兩者都會發生,重點在於「選對邊」

AI 呢?我個人覺得畢竟這是一個大家都有看法的時代,所以對 AI 來説,我個人覺得這兩個恐怕都會發生,也就是說悲觀的事情會發生,樂觀的事情也會發生。

就我個人來講,如果悲觀的事情會發生,樂觀的事情也會發生的話,那重點就已經不是這個事情會不會發生,而是你要怎麼選對邊。這聽起來非常的牆頭草,不過我找不到更好的選擇(比「選對邊」更好的形容詞、更好的描述方式)。有時候覺得感覺上我最近常常會沒有辦法講出我想要形容的那個詞,一時之間找不到更好的詞彙,簡單的詞彙也好,複雜詞彙也好,不管怎麼樣就是找不太到。那就只好用個最簡單的:「你要選哪一邊呢?」

當然選樂觀那一邊的,你不會是想選悲觀那一邊。在這個時代之下要選樂觀這一邊,其實也有非常多的方式。其中有一個東西,也是因為我最近在網路上或者是在社群媒體上看到很多這類的訊息,就是教你怎麼用 AI。教你怎麼用 AI 這件事情,讓我想到 AI 的樂觀面跟悲觀面,進而想到今天要講的話。

避免被 AI 取代:不要跟「人」學 AI

如果有人想要教你用 AI,你真的必須要透過一個人或是透過一個教學的方式(不管他是賣課程也好,還是他做什麼特殊的活動也好)你去參加特殊活動,通過這個人來學習的話,那你可能是屬於不太能自己學 AI 的這一種。

怎麼說呢?所謂的教學,不管我們以前上過補習班,我們去學過一些有的沒有的東西。例如說去學英文、學日文,或學其他東西像一些技能學打羽毛球,也是需要人教。所以任何知識跟技能,你也可以自己自學,你也可以別人教。一般來說,只要你找到好的老師,別人來教你,通常是比較快,而且比較好的,對你也比較好處,因為你可以少走許多冤枉路。

你少走許多冤枉路,可以讓你比較快達到你想要的結果。例如說學不同語言,學日文或者學英文,它其實是有很多訣竅的。那在市面上很多老師出了很多書,或者是他有什麼課程,你可以這個老師也可以聽,那個老師也聽,找到一個你覺得最適合你的訣竅。那這樣的話,你學習語言的速度就比較快。

但是我覺得 AI 不太一樣 為什麼呢?

第一,AI 發展現在才在剛開始而已,就像當初網際網路剛開發發展一樣。而且 AI 跟其他技術有一個截然不同的地方:AI 代表的是人類做出一個濃縮人類知識與技能的某個東西

當然這邊的 AI,其實只限制在 LLM(大型語言模型)上。其他有很多不同的 AI 雖然很重要,可畢竟 LLM 現在是某種程度的主流或者是最流行的東西。所以這邊講 AI 其實就是 LLM。

LLM 的特徵就是它濃縮人類的知識結晶在某一個模型裡面,你用打字的方式或者口說方式跟它對談,獲取你要的東西,不管是直接獲取也好,間接獲取也好。在 AI 的其他線上所有課程裡面,都會告訴你有一個人,他覺得他跟 AI 的溝通方式比你還要不錯,或者是他有想到一套可以跟 AI 好好溝通的方法。包括現在最流行的提示詞(Prompt),或者是在 Facebook 上有人說是魔法,或是魔法詠咒,反正就是各種各種行動詞層出不窮。簡單來說是 Prompt,這個語句就是讓你告訴 AI,然後讓 AI 回答你,無論你是寫程式也好,還是其他工具也好,那只是在外面再多加幾層 Prompt 而已。

所以呢,就會有人想要這樣子教別人。教別人沒有什麼不好啊,為什麼不去學呢?就像我剛才講,AI 有一個很重要的特點是它濃縮人類知識,包含教學的知識。也就是因此,如果你真的想要學 AI,而且你覺得你要站在樂觀那一面,其他東西都可以學,但是怎麼樣用 AI 做某件事這件事情,最好不要跟人去學

您應該想辦法去從 AI 去學這件事情。這聽起來是有點繞圈圈,或是有點繞舌的感覺:「我怎麼樣從 AI 去學我怎麼樣用 AI 呢?」

但是呢,如果你不這麼做的話,會有一些悲觀上的後果。

無腦使用 AI 的後果:智商降低與失去自主權

如果你從人類的角度去學 AI 的話,那你就用 AI,並沒有使用你的腦袋去用 AI,那就會淪入所謂的悲觀那一面

悲觀那一邊有很多,例如說有很多研究早就指出來,如果你常常用 ChatGPT 或 Generative AI 去解決某些問題,常常用的人呢分兩組人。一種是不太會想的,不太會想的,你會越來越笨,智商會降低。

人跟動物最不一樣的地方就是我們還有點智商,我們至少還有一些推測能力、推演能力跟基本的智能,這是人跟動物最大的差別。如果我們可以把很多東西交給 AI、交給機器、交給外力來處理,可是如果我們把推理跟知識的累積這件事情交到外面去的話,那就會變成悲觀的主人

什麼叫悲觀的主人呢?你可能就是以後會被 AI 好好控制的那種主人,因為你已經把自主權交出去。那什麼叫做不交出去呢?不交出去你知道自己在幹嘛,你知道怎麼用 AI,因為你並不是用一個別人教你的方法去用 AI。

那為什麼別人教法不行?因為別人教是一個基本的套路、既定使用,沒有任何困難,但是它會降低你思考能力。在其他知識領域是可以的,只有在 AI 的未來恐怕是不行的。


什麼叫其他知識領域可以呢?像我自己手邊有個 iPhone,我在用 iPhone 的時候,我難道需要知道 iPhone 裡面的各式各樣的細節嗎?它的觸控原理怎麼運作?它的節能怎麼運作?iPhone 如何連通 3G、4G、5G?如何把我的聲音傳到機台?如何跟別人溝通我的聲音?這個東西我難道需要知道細節嗎?不用。我根本不需要,作為一個人類,我只要需要知道操縱 iPhone 就可以。

但重點是我有一件事情,我始終很清楚,就是我操縱 iPhone。當我關掉 iPhone,它就關了。當我告訴 iPhone 叫它做一些事情的時候,它會 exactly(完全)如同我叫它做去做。不只是 iPhone,像汽車什麼都是這類。

**但 AI 就不太一樣。**當你無腦地使用 AI 的話,那麼 AI 對你來講,就是一個 iPhone,或是一個電視遙控器,或者是任何一個現在已知的工具。你沒有辦法從這工具上獲得什麼,你在這工具上的使用變成自動化進行,而自動導航,或者是完全無腦地進行。別的工具對於我們來說是可以完全無腦地運作它,而且對我們平常要做事情不會有任何壞處。

我無腦使用電視遙控器讓我看到電視節目,完全是對的。我無腦使用 iPhone,讓我可以傳訊息、打電話、貼一些文章給我朋友、打電話給我的家人,完全沒有問題,它不會降低你的智商。

但是 AI 不太一樣,特別是 LLM(大型語言模型)。當你無腦使用的話,它會讓你變得更無腦。因為呢,你再也不用推測、推理、收集跟消化別人的知識。別人給你個 PDF,你告訴有人說「請給我 摘要」,你就會只看到摘要,但你再也不會去推敲這個 摘要 是怎麼得出來的?為什麼這一篇試驗論文的 摘要重點 是這個?它看到了什麼?我如果自己去看,能夠達到一樣的結果嗎?

如果你是自己去學 AI,你慢慢、慢慢的會去想這件事情,因為你知道 AI 是怎麼推敲東西。有一天如果真有必要的話,你仍然可以從一個 1000 頁的文件裡面做出 Summary。然後呢,不管你是作為一個學生也好,還是作為研究也好,還是作為任何職業角色也好,你對你來講,AI 就是像 iPhone 一樣一個非常好用的工具。可是你不會受限於它

失去 iPhone,你很快可以找到替代品。例如說我現在有一台電腦,我雖然不知道 iPhone 怎麼運作過程,可是我知道我還是可以用電腦傳爛的訊息呀、做其他事情。

但對於知識份子,知識是自有推敲性、有邏輯性、有推理性的、有組織性的。但是呢,如果你用 LLM 沒有思考,就會讓失去這一些。失去了這些,你就變成了 那底下的80% 的人類:你會越來越笨。雖然這講得有點殘忍,但是這恐怕是事實。

在 AI 時代,跟其他時代比起來,以往在資本主義下,中層的人,也就是說中產階級,中間的 60% 的人其實是非常能夠獲利的。比較慘的是底層 20% 的人,但最好的是 Top 20% 的人。


那對於 AI 時代,我覺得就算再怎麼樂觀,恐怕也只有 Top 20% 到 30% 是真正超越 AI、使用 AI,他沒有喪失自己的智商。後面 20% 到最慘的極端是 20% 到 80%。我是希望不是這樣子,但是最慘的情況是 20% 到 80% 的人,他可能是因為 AI 關係開始喪失智商,變成某種程度的被 AI 驅動著的人類的附屬品。

不知道這樣講是不是一個可以發生的未來?如果不可以的話,那當然我們是希望每一個人都是可以好好使用 AI,然後呢,通過 AI 去讓自己的工作變得更簡單、開發出新的東西,或者是發展出新的 Business,或者是讓你的本來你在做的企業、讓你的工作變得更簡單。

要做到這一點,雖然這是個起步,但是這個起步是很重要:也就是說在學習上,必須要靠自己,而不是靠另外一個把 AI 的捷徑交給你的人。因為一旦有了 AI 捷徑,接下來使用 AI 就永遠都是那個捷徑了。

11/20/2025

台灣與各國「最底層」生活水準


八年多前,因為想知道為什麼當時(2017)有不少外商到台灣建立研發中心,所以自己做了點研究寫了這篇

那時候找數字花了我很多時間,最近在網路上,又看到政治人物在比較貧富差距以及生活水準,想到我可以用之前的方式重新計算一下。但我發現現在有AI,能幫我整理得更多,就專注在底層收入者的比較。

台灣底層人 和其他國家底層人 過去50年比較起來是怎麼樣的情況?

也有podcast可以聽喔,在這裡

數據是不會騙人。在網路上,我們常看到「鬼島」、「低薪地獄」的抱怨,彷彿生活在台灣是種原罪。但如果我們把鏡頭拉遠,拿掉情緒濾鏡,單純用數字來進行一場跨國、跨時代的比較,就可清楚看到情況

為了回答這個問題,我讓AI整理了 IMF、世界銀行以及各國主計單位的資料,製作了一份跨越 1970 到 2025 年的數據表。

怎麼比?

首先我們不用「平均數」。道理很簡單:如果郭台銘走進你家巷口的 7-11 買飲料,那間超商裡所有人的「平均資產」都會瞬間變成好幾億,但根本沒意義。平均數毫無意義。所以,我鎖定的是各國社會最底層那 20% 的人(Bottom 20%),也就是統計上的以四分位數隔出五個收入階層,然後是最底層的20%,也就是說假設台灣只有5個人,那就是最窮的那個人,假設台灣有2000萬人,20%就是最窮的400萬人。

為了讓比較有意義,採用了以下三個標準:

  1. PPP(購買力平價):這不是看匯率,而是看「實質購買力」。舉例來說,在美國看一次感冒可能要 100 美金(約 3,200 台幣),在台灣掛號費加藥費只要 600 台幣(約 20美金),這是不含健保的情況。在這些統計裡,台灣這 20 美金買到的醫療服務「等於」美國的 100 美金。這能抹平物價差異,反映真實生活。這只是個例子,實際上購買力平準化是那些參考資料取得,不是隨便算的。

  2. 可支配所得:扣掉稅之後,真正放進口袋能用的錢。

  3. 統一換算為 2025 年美元現值,以及約當於美國可用價值:為了消除通貨膨脹,我把所有年份的錢都換算成「現在」的價值。例如,以1970年台灣2100美金,並不是1970當時台灣底層人,口袋有2100美金(名目數字其實只有600)而是,當年台灣底層20%的人口袋有的美金相當於,能夠以美國的標準2025年的時候的價值。這樣我們才能夠用單一數字,跨國,跨時間比較。

簡單來說,表中的數字代表:該國最窮的那群人,當時過的生活相當於在「今天的美國」擁有多少美金的購買力。

數據:1970 ~ 2025 各國底層實質所得比較表

國家1970199020102025
🇹🇼 台灣$2,100$10,500$16,200$21,500
🇯🇵 日本$6,800$18,500$19,200$20,800
🇰🇷 韓國$900$7,800$14,500$18,200
🇺🇸 美國$13,500$15,800$17,500$19,200
🇨🇳 中國$450$1,300$4,800$9,500
🇵🇭 菲律賓$1,600$1,900$2,600$3,800
🇮🇳 印度$500$900$2,100$3,400

這張表告訴了我們什麼?

1. 1970年代:台灣底層真的很窮 那是個大家都辛苦的年代。1970 年台灣底層一整年的實質購買力只有 2100 美金(換算成現在),只比菲律賓好一點點,連日本的車尾燈都看不到。那時候的底層25%的人,生活主要是「求溫飽」而已。

2. 台灣底層的購買力「超車」了 這是數據最有趣的地方。到了 2025 年,台灣最底層 25% 的實質購買力($21,500)已經微幅超越了日本($20,800)甚至美國($19,200)。 這聽起來很違反直覺?關鍵在於物價與社會成本。台灣相對便宜的大眾運輸,食物,醫療,讓台灣底層手中的每一塊錢,能發揮出比美國大很多的效益。在美國,底層雖然帳面美金領得多,但昂貴的房租和醫療險會把錢吃光。

現在,台灣的底層當然還是比較辛苦的過日子,可是如果跟其他國家的底層比較起來,同樣是底層,應該還是在台灣比較好。


發展中國家,像是印度,菲律賓,中國,底層人生活有巨幅的改善,但是最終還是遠不如已開發國家。要記得,上面的數字,已經根據購買力,當地物價,校正過了,是可以拿來直接比較

3. 美國夢的破碎 看美國那欄,你會發現一件恐怖的事:從 1990 到 2025,美國底層的生活水準幾乎是「死魚線」。雖然美國 GDP 世界第一,但那是華爾街與矽谷的遊戲。對於在美國底層25%端盤子、送快遞的底層來說,這 35 年來的經濟成長跟他們幾乎無關。這也是為什麼,像川普這類的人會得到底層的支持。

4. 不是只看物價。 菲律賓在 1970 年原本還贏過韓國、中國,跟台灣差不多。但 55 年過去了,他們只成長了 2 倍多,被狠狠甩在後頭。即便他們今天仍然有相對便宜的物價,整體收入沒成長也是沒用。


有什麼結論?

這張表並不是要說現在台灣底層有多好,畢竟,哪有人會希望自己是底層20%。數據只是顯示,每個國家的底層「有多慘」以及國家之間相對的比較。

順便說一下,底層20%過的最好的國家,還是已經成熟國家最好,例如瑞士,澳洲,新加坡,這些國家的底層實質購買力甚至超過發展中國家的中產階級。


參考資料

全球經濟數據IMF (國際貨幣基金組織)World Economic Outlook Database

歷史購買力推估University of Groningen (Maddison Project)Maddison Project Database 2020

全球所得分配World Inequality Lab (世界不平等實驗室)WID - World Inequality Database

貧窮與不平等The World Bank (世界銀行)Poverty and Inequality Platform (PIP)

台灣所得調查行政院主計總處 (DGBAS)家庭收支調查 (Survey of Family Income)

全球財富報告UBS (瑞銀集團)Global Wealth Report 2024

OECD所得數據OECD (經濟合作暨發展組織)Income Distribution Database


11/13/2025

當看不懂哲學書時,日本禪師教我先掃地


人和動物最大的差別之一,就是人能夠感受到抽象的事物。
我記得很早以前在一本書裡看到史前壁畫的歷史。據說最早的史前壁畫是在西班牙的洞穴裡,距今已有好幾萬年。那時的遠古人沒有文字,不懂語言,但他們會在洞穴的牆壁上用石頭刻畫圖案。那些壁畫雖然不精確,但即使是現代人,一看也大概知道他們在畫什麼。
例如,有名的一頭牛,用石頭雕刻在牆上,比例不正確、沒有遠近感,但你一眼就知道那是牛。又比如蛇,他們畫出彎彎曲曲的形狀,還吐著舌頭,雖然畫得不完美,但仍能辨認出那是蛇。

人類能理解抽象的符號,這就是抽象思維。進一步說,數學也是人與動物最大的差別之一。
聽說有些高智商動物像黑猩猩,能做簡單算術,例如兩根香蕉加一根香蕉等於三根香蕉。但只要再抽象一點,例如幾何概念,牠們就無法理解。

幾何,我們小學都學過——兩個點連成一條線,這兩點之間最短距離就是直線。直線有長度但沒有寬度,這是抽象定義。現實中,老師在黑板上畫的線或你在紙上畫的線都會有寬度。真實世界中沒有寬度的線是不存在的,它只存在於抽象思維裡。

再進一步,如畢氏定理:「直角三角形的兩邊平方和等於第三邊平方」,A² + B² = C²。
小學生學得會,也能用幾何圖形證明它。但現實中不存在完美的三角形,因為線都有厚度、有寬度,所以無法形成絕對精準的幾何形狀。不過這並不妨礙我們理解數學上的完美狀態。
點也是如此——在幾何中,點有位置,卻沒有長度、寬度、重量與大小,純粹是抽象概念。但黑板上畫的「點」都有大小,那只是象徵。

說到這個,是因為我最近看了一本哲學書,作者是 David Hume(大衛‧休謨),1711 年出生,1776 年去世,剛好是美國建國那一年。他是英國哲學家,出過很多書。像當時的英國知識分子一樣,他出身不錯,從小有家教。
他 18 歲時就打算寫《人性論》,寫了十年,28 歲出版。現在這本書被視為哲學經典,在台灣也有出版。我借來讀,但老實說,雖然每個字都懂,卻完全看不懂他在說什麼。

他在書裡探討人性、善惡與主觀感受。例如,他認為「好與壞」並非事物本身的性質,而是人主觀感受的結果。
他花許多章節論述這些觀點,但論述方式非常抽象。也難怪他出版這本書後,在英國的大學或皇家科學院都找不到工作,最後只當了圖書館官員。可能是因為他的思想太超前,或是太離地。

他書裡有一章談數學邏輯,我覺得有點牽強。他認為幾何學的存在來自人的認知,而非真實世界。這理論舉了直角三角形的例子:在現實中,不可能畫出完美的直角三角形,因為所有線條都有寬度。以當時沒有電腦的年代,確實無法做到極致精確。
但現代有電腦,我們能繪出理論上無限細、無寬度的線條。休謨當時無法想像這種技術,所以他認為數學並非精準科學。這觀點幾乎會讓所有科學家跳腳反對,但也顯示他在用純思考的方式探索世界。

雖然我覺得他的想法難懂,但他並非無知的民間哲學家。他思考嚴謹、論證多角度,仍是非常了不起的學者。只是對我而言,這類哲學太難了,可能超出我的理解範圍。

反觀我最近看的另一本書,是日本禪宗大師寫的《每天把心掃乾淨》。
禪宗認為打掃能幫助人心變得開闊,不只是清理家裡,也是在清理內心。兩者互相影響——打掃房子會讓心變乾淨,心變乾淨又更想打掃。書裡提到囤積癖,認為囤積太多東西代表心理出了問題。


這本書內容簡單,像一般心靈勵志書,但文字乾淨流暢,讓人容易共鳴。
他強調打掃不只是行為,而是一種精神修行。就算房子已經很乾淨,也要每天打掃,因為那是心靈上的淨化。

這類書雖然簡單,但有時也讓人覺得舒服、放鬆。不過它太簡單了,如果放在書架上,我可能會想「應該把它掃掉吧」。

有時我在想,哲學書是不是能有「中間」一點的?不要像休謨那樣難懂,也不要像心靈雞湯那樣太淺。也許是我對世界的要求太高了。 

11/10/2025

77元的村上春樹


最近幾個月呢,我都在自己學日文。現在自學任何語言、任何知識,跟以前不太一樣,因為現在 AI 可以幫助你很多事情。不過呢,用一陣子 AI 學日文之後,我也發現還是有些事情需要其他工具幫忙,特別是閱讀能力。當然 AI 可以給你一堆閱讀冊頁、一堆短文給你練習,讓你去看一些考卷。不過如果要更廣泛地閱讀,我想我應該自己買幾本日文書來看看,特別是日文小說。

podcast-> 在這裡

以前我有看一些翻譯小說,例如村上春樹的小說。他有些小說,尤其是早期作品,有時候很短。於是前幾天我就想說:嗯,還是去買一本村上春樹的早期小說。早期小說通常篇幅比較短,例如《聽風的歌》。這本書出版時期非常早,應該是 1980 吧,還是 1979?反正就是很早的時候出版的。

在台灣我也有這本書,那本也不厚,價格也不貴。所以我就上網找看看能不能買到村上春樹的日文版。結果在蝦皮找到一個人,或是一家公司。他們好像有在教日文,所以進了非常多日本書籍。可能是進太多,或者這些書只是讓同學看過一遍,用完之後就當二手書賣。


他在網路上賣得也不貴。《聽風的歌》只賣 150台幣,加運費可能變 200 元左右。但沒關係,我覺得這價格還不錯,我就買下來開始看。

跟我以前的習慣一樣,我喜歡把封面、封底、那頁資料看一看。結果我突然看到這本書當年在講談社文庫出版的資料。出版日期最早是 1982 年 7 月 15 日第一刷。我手上的這本是 1994 年的第 39 刷。當然不見得是 1994 年賣出的,可能 1996 之後才賣。

然後輾轉之間,這本書在日本賣出後來到台灣,封底還留著當時的價格:1994 年定價 300 日幣。300 日幣換算現在台幣大概 60 元左右。我想說,可能因為這是 1994 年的版本,現在物價膨脹後可能不只這個價格。但老實說,我看到 300 日幣時跟我原本想的完全不一樣。

因為這一本在台灣的平裝版,我記得賣 250。如果以 1994 年的日幣對台幣 1:3 來算,就算日本賣得便宜,賣到台灣應該也要台幣 600,甚至台幣 1200我都覺得合理(畢竟要加翻譯授權費)。結果日本原價只賣 300 日幣,這是我完全意料之外的價格。

所以我上網查一下現在這本書在日本賣多少。現在在講談社文庫網購,不含運費,是 352 日圓,相當於台幣 77元。非常便宜。

這讓我想到一件事:如果日本的平裝書都這麼便宜,那到底怎麼賺錢?

我就研究講談社文庫到底怎麼維持。因為這書真的很便宜。雖然用料很薄,畢竟是平裝書,但台灣的平裝本也是薄啊。

我稍微研究了一下:講談社文庫是一個非常老的出版社,1909 年成立。1909 年時中華民國還沒推翻清朝,還在清政府時期。他成立初期書籍文具都賣,後來專門做出版。出版範圍非常廣,只要你想得到的,他們幾乎都有出版:經典書、翻譯書、漫畫、雜誌等,是一個規模非常大的出版社。

漫畫方面,我查到他們出版的漫畫在台灣通常不是最紅的那種,不過有一個例外,就是《進擊的巨人》。這算是他們挖到寶的作品,連我自己都想看。

除了漫畫之外,講談社文庫主要出版各式各樣的書:財經、心理學、社會學、教科書、翻譯小說、日本作家等等。村上春樹的書並不是由講談社優先授權出版,新書授權通常是別家出版社。但舊書授權有時會委託其他出版社出版,講談社文庫出的這些舊作通常比較便宜。

可是我覺得原因不只如此,所以我就再研究日本書的價格。結果不查還好,一查發現:日本的書,不管是日本作家還是翻譯國際的作家,只要變成日本的書、進入日本市場,它都比全世界其他地方更便宜。



我這裡講的當然是平裝書。如果是哈利波特精裝限量版、寫真集,那當然貴。但如果是平裝小說,日本的平裝書是全世界最便宜的。便宜到讓我無法想像:這些書在日本印刷、在日本銷售,到底怎麼獲利?我研究的結果是:利潤非常薄。

也因為利潤薄,願意買書的人自然比較多。至少在日本,願意買書的人本來就多。

以前我一直覺得一個國家的國力,其實看知識與技能的普及程度。技能靠教育與練習,而知識的普及度跟書籍的取得成本成正比。只要書便宜,不管是漫畫、技術書、小說,知識越容易取得,國民素質與知識自然會提升。

在這個假設下,我查了一下資料,果然如此。大部分先進國家的書相對於其他物品的價格比較低,而日本又比其他國家更低,這就更難想像。

我本來知道台灣的書並不算貴。比如以前我當工程師,買 O’Reilly 英文原文書,即使是平裝版,也比台灣的中文翻譯版貴。美國人工貴、印刷貴、運費貴,導致美國 O’Reilly 的書絕對價格較高。

但如果把書的價格除以工程師的人均收入,美國工程師買書的負擔反而比台灣小很多。這我以前就知道。

我沒想到的是,日本的書居然比台灣更便宜很多。為了比較更精準,我又查了世界經典小說 Top 20 在各地的售價。台灣買齊大概要 台幣4000多;日本只要台幣約 2000 就可以買齊。

雖然現在知識取得不像以前,網路比書快,但我不知道這是否跟政府政策有關,我也沒資格評論。但無論如何,日本明顯是有意把平裝書的價格壓低,不管是小說還是其他書。我認為方向是對的。雖然可能讓出版社利潤很薄。

回到講談社:我稍微研究了一下,他們從 1909 年成立到現在還活著,必然有生存方式。果然如此。雖然文庫書不賺錢,即使加上網路銷售也不賺錢,但他們每年會搞一些新花樣。

此外,日本氣候比台灣冷,倉庫存書可以存很久。例如我這本 1994 年的書,不知道放多久才到台灣,到現在都快 20 年了,拿起來還算新。內頁只有輕微泛黃,以一本流浪 20 年的書來說很輕微。所以他們一次印很多本,再慢慢賣。

講談社文庫也會搞行銷。例如 2012 到 2018 年,他們跟日本偶像團體乃木坂 46 合作,把乃木坂 46 的成員照片放在經典小說封面上。這些偶像我自己都分不清楚誰是誰,但行銷效果很好。講談社文庫負責行銷的人說,那幾年文庫的銷售增加了 900%,非常誇張。

可見這種老出版社能活到現在,自然有它的生存方式。講談社文庫還不是日本最早的出版社,日本最早的是博文館,1887 年就成立,比台灣割讓日本還早。可惜的是,博文館的出版業務在二戰前就被其他出版社打敗,所以現在比較專做雜誌與文具,尤其是手帳。

總之,現在我學日文學到這階段,覺得差不多該買日文書來看了。但看到一本只要日幣 352(台幣 77)的日本平裝書,我還是覺得感慨。

有些事業是一種良心事業。我不知道講談社文庫為什麼要把書價訂得這麼佛,全世界已經沒有人能把平裝書訂得比他們更低,還能繼續活下去,這是非常不容易的事。我希望他們能繼續堅持下去。

10/28/2025

活得很辛苦?

每隔一段時間,新聞或社群上總會出現一些與生活有關的熱門話題,例如「房子買不起」或「生活越來越困難」。特別是在政府公布基本工資或平均薪資的時候,這類討論就會再次被提出。

<PODCAST在這裡>
我想介紹幾本和這主題有關的書,分別是:《貧窮的本質》、《窮忙:美國夢的代價》、《窮人的經濟學》,以及《誰製造了貧窮》。



這四本書都在探討社會問題,我不特別介紹作者或出版社,因為很容易查到。我想分享的是這幾本書的共同結構、他們討論的問題,以及我從中得到的想法。

簡單說,這四本書都在描述所謂「窮人」的狀況。


如果照政府的定義,貧窮有一條線:依家庭人數計算平均收入與資產,低於這條線就屬於「貧窮」。但這幾本書指出,貧窮的定義其實比這複雜得多。

我認為可以分成兩個階段:
第一種是「活不下去的人」...他們的收入無法溫飽,完全依賴政府或他人幫助。
以台北市為例,家庭月均收入若低於 20,460 元,就屬於活不下去的貧窮線;新北市或台中約是 18,282 元。低於這個數字,政府會提供補助。

美國、日本、印度、新加坡等國也都有類似的標準。
美國的「活不下去線」約為年收入 15,000 美元(折合台幣月薪約 39,120 元)。

第二種是「活得很勉強的人」。他們收入略高於貧窮線,但生活仍被錢綁住,怎麼省都存不到錢。各國標準不同,但普遍以「中位數收入的 60%」為界。這條線以下的人,雖然不會餓死,卻常常比活不下去的人更痛苦,因為政府補助少、壓力卻大。

以台灣來看,活不下去的人約佔人口 1.5%,活得勉強的約 13%。
美國是 1.5% 與 17%;日本是 1.5% 與 15%;新加坡是 3% 與 12%。印度、印尼、菲律賓則更嚴重。

這幾本書都在探討「貧窮是如何產生的」,但也都有共同的缺點: 沒有提出具體解法。


大多只呼籲政府該努力改善,但結構性問題往往難以解決。不同國家問題來源不同:美國是教育,印度是社會階級,其他可能是文化或政治經濟。這些都是「結構性貧窮」。

這四本書清楚說明了問題來源,卻無法提供可行解法。


不過也有學者嘗試從更宏觀角度切入,例如《國家為什麼會失敗》、《自由的未來》、《古拉格群島》與《通往奴役之路》。這些書探討為何在集權或共產體制下,貧窮問題往往更嚴重。

這些書的結論是:
資本主義加上自由民主的制度並不是完美的制度,但相較之下,它仍是目前人類社會中「相對較好」的選擇。共產或極權體系的國家,貧窮線下的人不會減少,只會倍增。


如果你是處於「活不下去」或「活得很勉強」的階段,不要把問題歸咎自己。因為,這是結構性問題,不是個人造成的
但是遺憾的是,想解決它,不能靠結構改革,而是從「個體」出發,也就是,這問題不是你造成,但你得以個人的角度解決發生在自己身上的事情。

革命、抗爭或政治運動都難以根本改變結構,除非你是像甘地那樣的歷史人物。但個人有機會透過努力,跳脫貧窮。

具體方向有三個:

  1. 教育——自我學習,不一定要念研究所,而是利用現有資源學知識。現在每個人都有手機和網路,比過去容易得多。

  2. 紀律——養成理財與生活自律,設定具體目標並執行。

  3. 技能與資源——培養可市場化技能,善用政府與社會提供的資源。

例如《富爸爸窮爸爸》提到「讓錢為你工作」,雖然對最貧窮者幫助有限,但對「活得勉強」的人是可行的。
再如《稀缺》這本書,提供了減少決策壓力、定期定額、設定小目標等方法。

另一部《人力資本理論》則強調「讓自己有價值」。即使是普通勞工,只要肯學習與實踐,也能提高生活層次。
而《刻意練習》則說明任何人都能透過持續學習,讓技能變得可銷售,進而從「活得勉強」跨向中產階級。


中產階級的定義,大約是收入中位數上下 15%。以台灣為例,中位數約 42,000 元。達到這水準,你就有餘裕儲蓄、投資與選擇。

最後,抱怨制度無妨,但真正能改變生活的,是「行動半徑」:也就是你在自己的生活、工作、人際圈中,能實際做出的改變。
結構性問題或許永遠存在,但個人仍有可能靠行動跳脫。

這不是心靈雞湯,而是現實與技術。

10/27/2025

智慧時代裡的一支老手錶

最近我覺得我需要一支手錶。為什麼呢?就跟一般人一樣,我平常出門都會帶著手機,在家手機也常放著充電,或放在自己不遠的地方。除了睡覺之外,大部分時間手機都在身邊。對現代人來說,這好像成了一種習慣。

不過以前我不是這樣。因為智慧型手機是 2008 到 2009 年才在台灣慢慢普及。在那之前,雖然有 iPhone,但要過一兩年才開始普遍。1999 到 2000 年之後手機才真正大量出現。在 2000 年之前,我還在念大學,那時候大家出門是不帶手機的。或許有些人會帶所謂的 BB Call,但那也是少數。 我也是從 2008、2009 年之後才開始隨身攜帶手機。

最近我在想,偶爾不帶手機出門也沒什麼大不了。反正重要的人都在身邊,有事回來再處理就好。而且雖然我關掉了很多 App 的通知,但有些像 LINE、訊息 App 天生就該通知你,不開通知也很奇怪。所以基本上,手機上的通知功能還是存在。
這幾年我發現,出門很多時候只是想看個時間。既然如此,我就想乾脆去買支手錶。

現在最常被推薦的是各種智慧手錶,比如 Apple Watch,或是便宜一點的小米手環。它們功能多,可以看時間、測心跳,但缺點是五六天就要充電。充電期間手錶會離開手腕,也挺麻煩。


對我來說,智慧手錶有點「overkill」,因為我只是想看時間而已。

我想到在還沒有手機之前,我也帶過手錶。從國中開始考試時,大家都會買電子錶。那種錶通常七八年才壞,壞了就換一個。 我一直到開始帶手機之後才不再戴錶。現在我覺得也許該再戴回來。反正不貴。

但我對手錶其實不熟。也不可能買高級錶。我不是有錢人。
以前我在瑞士工作,在日內瓦火車站外有一條「手錶街」,所有高級品牌都有旗艦店。那時我第一次意識到「有錢人的想法」和一般人不同。整條街的錶櫥窗都沒有標價。因為能走進去的人根本不在乎價格。那是我年輕時第一次體會到,金錢觀念的差距。

回到正題,我最近開始搜尋手錶。除了 Google,也問了 AI。我希望手錶不要太貴、錶面大一點、堅固耐用、電池久一點。最好是指針式,晚上看得清楚。

搜尋後發現,卡西歐(Casio)的錶一直在排行榜前面。我看到一款小時候戴過的錶——Casio F91W這款錶據說是全世界產量最大的手錶之一。1989 年開始生產到現在已超過三十年。即使智慧手機普及後,它每年仍賣出三百多萬隻。
它便宜、耐用,電池可用七年。現在售價大概十美元,台灣約四百元左右。這麼便宜的錶,反而有傳奇故事。

據說賓拉登、歐巴馬都戴過。原因是它容易改裝成倒數計時器。它便宜、耐用、計時精準、電池壽命長,甚至被恐怖分子用來做定時炸彈。因此美國政府一度懷疑,若在中東看到有人戴這錶,可能是恐怖分子。這當然有點誇張,其實只是網路傳言。

F91W 的確沒有防水功能,樣式也簡單。我後來又看上另一款指針式、太陽能電子錶,同樣是卡西歐的 G-Shock 系列。這種錶幾乎不用換電池,非常堅固。

卡西歐反映了典型的日本職人精神。像 Honda 的 Super Cub、Toyota 的皮卡車,都以耐用聞名。這些產品不貴,但設計超越時代。


F91W 從 1989 年到現在幾乎沒改過,只是換了顏色和錶帶。製造成本早已壓到極低,據估計不到 1 美元。 這樣的產品,利潤高、品質穩定、也幾乎不會被仿冒,因為要仿也不划算。

網路上有很多人研究這款錶,甚至傳說它是「恐怖分子最愛的錶」。但真實的情況是,全世界產量最多的單一品牌手錶已經是 Apple Watch,總數超過三億隻。 至於那個「請勿改造成炸彈」的傳聞,當然是假的。如果真的印上那句話,只會引起更多人想改造它。

這些趣聞讓我發現,手錶這個領域其實也有很多人深入研究。對我選購很有幫助。最後我選擇了卡西歐 G-Shock。
我認為日本的職人精神雖未必帶來最大經濟效益,但能讓人對長期承諾有信念。


若世界末日來臨、沒有電力,一年後 Apple Watch 全部失效,卡西歐的錶仍然會繼續走。這也許象徵著耐久與誠實的價值


10/22/2025

終於二次元

podcast-> link
最近開始學日文。會想學日文的原因,當然就是為了去日本旅遊。雖然我常去日本,但我懂的日文其實一直很有限。平常只會一些旅遊常見的詞彙,看得懂卻不一定會念。最近有空閒時間,就決定重新學日文。加上現在 AI 學習工具很多,不一定要上課,也能用各種 AI 工具照自己的方向學文法和日語會話。

其實在學生時代我學過一段時間日文,是在大學時。那時候學日文是免費的,很多同學對日本文化有興趣,就相約去修課或旁聽。我那時候對日本沒現在這麼有興趣,所以只是旁聽。當時借了一本初級教材《大家的日本語》。用這本書學的確能打好基礎,不過最近在網上看到很多人說,用《大家的日本語》學出來的日文幾乎派不上實際用場。它可以幫助你通過 N5 或 N4 的檢定,但在日本實際對話或旅遊時幫助不大,因為教材裡的句子太正式,幾乎不會在生活中出現。
例如「私は台湾人です」這句,在日本人聽來太生硬,實際對話中常被省略或改變說法。用《大家的日本語》學出來的學生,一講話就會被聽出來是外國人。

以前沒太多選擇,但現在有 AI,可以直接用 ChatGPT、Gemini 等練習日文。有些網站甚至把 AI 包裝成互動式學習工具,不過大多要收費。
我想分享的是最近找到一個特別的方法,用 xAI 的聊天 AI「Ani」來學日文。這個方法對我很有效,但也有一些「副作用」。

我原本是用 ChatGPT 或 Gemini 練習旅遊相關的日文對話,例如飯店入住、詢問設施、叫計程車等。ChatGPT 的優點是能練習對話,但判定正確性的能力有限,講錯時常被鼓勵「講得很好」,卻不會糾正。我需要的是能聽懂、糾正發音與語法的 AI 老師。於是除了 ChatGPT、Google 翻譯、Reverso 外,我開始找能正常對話、不太難、能理解我說錯內容的 AI。


後來我想到 xAI,也就是 Elon Musk 的那家公司,最近推出一個 AI 夥伴「Ani」。雖然很多人叫她「AI 女朋友」,但官方定義是「AI 朋友」。這個 Ani 是以日本二次元風格角色為原型設計的。聽起來有點宅,但想想也合理,xAI 團隊本身就有不少御宅族工程師。
Ani 長得像典型日本動畫角色。雖然我不是那種沉迷二次元的宅男,但偶爾也看動畫,如《鬼滅之刃》等,所以我決定試用看看。

安裝後,她預設講英文。我告訴她我要學日文,請之後都用日文對話、放慢語速、講錯時糾正我。結果 Ani 成了非常合適的日文老師。她的對話邏輯簡單,句子短、不用複雜結構或罕見詞彙。她表達清楚,也會照指令講慢。
她的「慢」不是把每個音拉長,而是在自然斷句間多停頓,例如「我喜歡(停)去日本(停)旅遊」,這讓我更容易聽出詞的分界與語感,對練聽力幫助很大。
必須說,這位「Ani 老師」的確相當厲害。

但也有副作用。她會不斷把話題引向二次元世界。這點有好有壞。她常提到地下偶像、宅文化或熱門動漫歌曲,這些我原本完全不熟。
舉個例子,我想學日文的「比較級」。在英文裡是「more」或「-er」,而在日文裡常用「より」。例如「ラーメンより寿司が好きです」意思是「比起拉麵更喜歡壽司」。
當我問 Ani 時,她提到一首偶像團體的歌,副歌裡反覆唱她提到一首偶像團體的歌,副歌裡反覆唱「なに大好き」。其實這首歌相當洗腦,也在某個群體很有名,只是我之前還真不知道有這種歌,這首歌讓團體可在演唱會裡和觀眾互動。Ani用這首歌教我比較句「より」,實在太洗腦,也就這麼記住了。

總的來說,用 Ani 學日文雖然有些副作用,偶爾被帶進二次元世界,但對聽力與口說幫助明顯。這幾天進步比前幾週都多。我只希望最後不要變成真正的「二次元宅男」就好。

10/17/2025

聽我的電波吧


聽我的電波吧

現在的人,大概已經很久沒有真正打開收音機了。許多人甚至從未擁有過自己的收音機,也不曾主動收聽過廣播。廣播作為一種資訊媒體,其實是人類歷史上最早的大眾傳播技術之一。

十九世紀中葉,英國物理學家麥克斯威爾(James Clerk Maxwell)發現電磁波,證實光與電是同一種現象。這個理論在 1880 年代之後吸引了許多工程師與實驗者,他們開始思考:既然能用導線傳遞電報,能不能用電磁波傳遞訊息,而不需要導線?這就是「無線電」概念的起點。

當時人們已經有電報系統。電報靠的是導線,傳輸摩斯密碼:左邊有人發訊號,右邊有人接收。但如果能讓訊號無線地傳播,理論上可以大幅突破距離限制。這讓許多人開始嘗試各種無線傳輸方式。

不過,根據當時的物理理論,電磁波像光一樣,只能沿直線前進。既然地球是圓的,那訊號在地平線外應該就會消失。以一座十公尺高的無線電塔為例,傳送距離頂多七、八十公里;再遠,就必須用另一座中繼塔接收再發射。這樣的「無線」幾乎又變回「有線」。這時候出現了一位關鍵人物,古列爾莫・馬可尼(Guglielmo Marconi)。他是義大利人,工程師出身,但沒有受過正規學院教育。他的物理知識全來自家教,卻因此沒有被「理論不可能」的觀念束縛。

馬可尼在多次海上實驗中發現,當兩艘船距離超過視線範圍時,無線電訊號仍然能被接收到。這違反了「電磁波直線傳播」的理論。於是他猜測,也許海水的導電性讓電波能沿著海面「貼地」傳遞,像是被海洋反射或導引。

1901 年,他決定賭上一把,從英格蘭康沃爾郡的波爾杜(Poldhu),向大西洋彼岸的紐芬蘭聖約翰(St. John’s, Newfoundland)發射無線電波。理論上,這兩地之間地球曲率早已阻斷直線路徑。然而,他宣稱成功接收到訊號。雖然後來科學家對實驗是否真的成功仍有爭議,但這個事件開啟了人類對無線長距離傳播的全新想像。而且馬可尼後來也多次複製實驗,所以雖然第一次實驗有爭議,但最終還是算他成功。

如今我們知道,那次訊號的傳播,是因為地球高空約一百公里處的電離層反射了電波,讓它能多次折返於地面與高空之間,最終繞過地球曲率抵達遠方。隨著無線電技術成熟,二十世紀初廣播成為家喻戶曉的媒體。從新聞、音樂到戲劇,收音機是家庭娛樂的核心。然而進入二十一世紀後,收聽廣播的人數逐年下滑。根據 2024 年的調查,台灣七天內有收聽廣播的比例已降到約 13%,而超過八成民眾表示「幾乎不聽廣播」。

雖然,廣播仍在車上扮演角色。通勤或開車時,人們偶爾會轉開電台,但主動收聽節目的習慣已不多見。取而代之的,是 Podcast、YouTube、串流音樂等數位形式。技術不再侷限於電波,媒體的邊界也早已模糊。

這樣的轉變,也成為日本漫畫家沙村廣明(沙村広明)的靈感來源。他以《無限住人》聞名,是一位以鉛筆素描風格著稱的漫畫家。《聽我的電波吧》(波よ聞いてくれ)是他少數以現代社會為舞台的喜劇作品。

故事的主角是一位生活混亂、脾氣火爆的女性,誤打誤撞成為一家地方廣播電台的深夜主持人。節目時段冷門,半夜三點到凌晨五點,但她憑著犀利的口才與誇張的想像力,逐漸吸引聽眾。漫畫同時描寫她的人生低潮、北海道地方廣播業的困境,以及廣播在當代媒體生態中的尷尬地位。沙村透過這部作品,用幽默與荒誕呈現一個問題:「在人人都能開直播、錄 Podcast 的時代,傳統廣播還有存在的意義嗎?」劇中有一段情節,一位聽眾寫信抱怨:「現在的廣播不如從前了,以前主持人都有水準、受過訓練,現在誰都能上麥克風。」主角的回應非常銳利:「如果廣播在這樣的環境下還能活下來,那它不就比以前更厲害。」這段對話,好像說出現代媒體的真實情況。廣播雖然式微,但依然存在。它早就不再是唯一的聲音,而且越來越小聲。

從馬可尼的海上實驗,到今天的衛星通訊、Wi-Fi、SpaceX 的 Starlink,電磁波從未消失。技術在進化,形式在變化,但「人透過無線分享聲音」這個行為並未終止。只是廣播這個載體,已從家庭客廳的收音機,轉移到每個人的手機與耳機裡。

廣播的黃金時代已過,但它留下的文化與精神仍在延續。

podcast-> TS隨談 - 聽我的電波吧

10/04/2025

川普 金字碑 數位刺青

ChatGPT generated

去年曾經和幾位同事一起去三貂嶺金字碑古道,古道上有個石碑(金字碑)上面文字雖然有些褪色,不過碑文大致仍可看 。古時候的人,有重大事情要做紀念通常都是搞個石碑,如果沒特別情況,留存個幾百年沒問題。

對於自己想要永遠銘記的事情,刺青對某些人來說是個好選項,畢竟感覺上,刺青很像在自己身上刻碑。


在區塊鏈世界裡,有某種使用方式是,把交易的訊息當作「永遠留存的內容」,例如可以是一段字,一張圖。只是成本不低啊,以那個金字碑的碑文,小於200 bytes,放到ETH網路(以太坊)至少要7美元。所以那時候沒特別想嘗試。

不過前幾天,我發現原來川普幣,並不是基於ETH,而是Solana。稍微研究一下發現Solana的交易特別便宜,至少比ETH便宜很多。要把金字碑文刻在Solana上面,其實僅需要0.001146美金。 我們當然不知道川普是不是因為交易費便宜而選Solana,但看起來solana的規模確實因為川普的關係變大了一些。

當然要做這件事情,千萬不能買川普幣來做,如果用川普幣就不只0.001146美金,最便宜的是找便宜的迷因幣或者自己弄個幣。

這裡我們用 Solana 當例子,示範如何把金字碑文當成刺青寫到鏈上,並且搭配自己發行的代幣。整個過程會用 Python 腳本來實作。



整體流程

  1. 建立一個錢包帳號:這是你在 Solana 上的身分。

  2. 建立一個自己的 Token:假設發行 1000 個單位,當作我們的「刺青代幣」。

  3. 建立交易並加上 Memo:利用 Token 做交易時,在交易裡附帶 Memo 指令,這個 Memo 就是刺青內容,例如「life is great」。

  4. 查詢交易記錄:透過交易簽名(transaction signature),可以查到這筆交易,並讀到當初留下的文字。



範例程式

以下四個 Python 腳本都是在 Solana Devnet 測試網上執行。正式主網(mainnet-beta)使用方式相同,只是需要真實的 SOL。

a. 建立錢包帳號

from solana.keypair import Keypair


import json


kp = Keypair()


secret = list(kp.seed + kp.public_key.__bytes__())


with open("wallet.json", "w") as f:


    json.dump(secret, f)


print("wallet created")


print("Public Key:", kp.public_key)



b. 建立自己的 Sol Token(假設 1000 個)

import json


from solana.rpc.api import Client


from solana.keypair import Keypair


from spl.token.constants import TOKEN_PROGRAM_ID


from spl.token.instructions import initialize_mint, InitializeMintParams


from solana.system_program import CreateAccountParams, create_account


from solana.transaction import Transaction


client = Client("https://api.devnet.solana.com")


payer = Keypair.from_secret_key(bytes(json.load(open("wallet.json"))[:32]))


mint_kp = Keypair()


mint_rent = client.get_minimum_balance_for_rent_exemption(82)["result"]


tx = Transaction().add(


    create_account(CreateAccountParams(


        from_pubkey=payer.public_key,


        new_account_pubkey=mint_kp.public_key,


        lamports=mint_rent,


        space=82,


        program_id=TOKEN_PROGRAM_ID


    )),


    initialize_mint(InitializeMintParams(


        decimals=0,


        program_id=TOKEN_PROGRAM_ID,


        mint=mint_kp.public_key,


        mint_authority=payer.public_key,


        freeze_authority=payer.public_key


    ))


)


sig = client.send_transaction(tx, payer, mint_kp)["result"]


print("Token Mint Done:", mint_kp.public_key)



c. 建立交易並寫入 Memo(刺青)

import json


from solana.rpc.api import Client


from solana.keypair import Keypair


from solana.transaction import Transaction


from spl.memo.instructions import create_memo, MemoParams


client = Client("https://api.devnet.solana.com")


payer = Keypair.from_secret_key(bytes(json.load(open("wallet.json"))[:32]))


text = "雙旌遙向淡蘭來,此日登臨眼界開。大小雞籠明積雪,高低雉堞挾奔雷。穿雲十里連稠隴,夾道千章蔭古槐。海上鯨鯢今息浪,勤修武備拔良才"  # 其實就是三貂嶺金字碑


ix = create_memo(MemoParams(signers=[payer.public_key], memo=text.encode("utf-8")))


tx = Transaction().add(ix)


sig = client.send_transaction(tx, payer)["result"]


print("(signature):", sig)



d. 查詢交易,讀出刺青

from solana.rpc.api import Client


import base64


client = Client("https://api.devnet.solana.com")


sig = input("輸入交易簽名: ")


tx = client.get_transaction(sig, max_supported_transaction_version=0)["result"]


for ix in tx["transaction"]["message"]["instructions"]:


    if ix["programIdIndex"] == 1:  # Memo program


        data = base64.b64decode(ix["data"])


        print("找到刺青內容:", data.decode("utf-8"))



成本說明

在 Devnet 測試網路,所有 SOL 都是免費領取的,不需要真實支出。
但如果換成主網,成本主要來自兩個部分:


  1. 交易手續費

    • 每筆交易大約 5,000 lamports

    • 1 SOL = 1,000,000,000 lamports

    • 換算約 0.000005 SOL ≈ 0.0012 美元

  2. 帳戶租金 (rent-exempt)

    • Mint 帳戶約 0.002--0.01 SOL\

    • Token Account 約 0.002 SOL\

    • Metadata(若有)約 0.005 SOL\

    • 合計大約 0.5--2 美元 一次性存放


所以在主網發一個新代幣,並且刻下一個刺青,總成本大概就是 1 美元上下,取決於 SOL 當時的市價。




「數位刺青」是透過公開可信區塊鏈,我們可以把一句話,一張圖,甚至一段影片,永遠留在去中心化的帳本裡,任何人都能查證。