華山隨筆2026

註：本文所說的「時間失準」屬生活化的比喻，並非醫學或學術術語。許多人發現，AI會「時間失準」：算錯日期、混淆時區、誤判資料的新舊，誤解與時間有關的日常說法。這些現象，反映出人類與AI在「理解時間」上的差異。一、人類時間是經驗，AI時間是文字人活在連續的時間流中，有記憶與節律，能感知等待與流逝；分得清「剛才」與「昨天」，因為時間確實被經歷過。AI不像人類那樣經歷時間，沒有晝夜節律，也沒有對昨天的感受。每次回應，主要是根據當下輸入與語境生成答案。當對話中斷或缺乏時間提示時，AI不會自然延續先前情境，而是依據眼前資訊推測回應。AI並非在時間中生活，而是根據統計模型對語言進行機率預測與生成。這種運作方式，構成了人機時間感的基本差異。二、中文的時間表達，依賴情境人類語言，依靠情境補足意思；這在中文語境中尤其明顯：* 轉眼之間：比喻時間快，非真的眨眼* 明天再說：多為延後，未必真是明天* 等一下：可能幾秒，也可能是三小時* 過兩日：指稍後，未必真指48小時但AI缺乏這種生活經驗，因此容易混淆。三、學術研究也發現AI容易在時間推理上出錯2024 年發表的《TimeBench》指出，AI 在歷史排序與時間跨度推理上，容易出錯。2025 年美國聯邦儲備局發表的《Total Recall?》指出，AI 曾混淆資料生成時間與現實時間，將未發布的經濟數據，誤作存在。2026 年Microsoft Research 與 Salesforce 的研究發現，AI 延續長對話時，可靠度會下降。上午提問、下午再跟進，AI 未必分清時間位置。這些研究顯示，AI 的時間偏差，是當前LLM (大語言模型) 的結構性特徵。四、AI「時間失準」的四個原因第一，它的核心任務是生成語言，而不是持續追蹤時間。第二，AI依據的資料橫跨不同年代，時間資訊未必一致。第三，每次生成都是新的推論過程，沒有持續穩定的當下。第四，時間推理，需要跨段整合，持續對照事件先後時序。五、如何與

許多人問 AGI (通用人工智慧) 何時出現，其實我們早已轉彎，難以逆轉。所謂轉彎，不是 AI 取代人類，而是學習方式、分工結構與決策模式，已被重寫。許多人用 AI 寫報告、寫程式、回覆客戶，轉變早已開始。若 AGI 真如 Sam Altman 所說，成為人類史上最強大的技術，它改變的，不只是產業，而是人如何思考與選擇。這是結構性的認知革命。______________一、知識不再是護城河過去，誰掌握專業知識，誰就有優勢。醫師、律師、工程師的價值，來自長時間學習與累積。資訊成本與理解門檻高，使專業具有稀缺性。如今，AI 讓內容快速生成。一個人借助 AI，能完成過去多人協作的專案。知識門檻下降，單靠資訊落差所建立的優勢正縮小。在資訊過剩的時代，會發問的人，比會回答的人更稀缺。______________二、工作正在重組AI 未必直接消滅工作，但已重塑人力結構與升遷路徑。2025 年 7 月，Microsoft 裁員約

很多人說AI冷漠，卻忽略了：輸入混亂，輸出自然混亂。Garbage in, garbage out。問題缺乏邊界，回應自然籠統。AI不是心靈導師，它無法讀心，只能讀文字。一、問題空泛，答案自然失焦「我工作很累，怎麼辦？」這是常見問題，但所謂「累」，可能是情緒耗損、人際壓力，或失去意義感。當提問沒有具體背景、限制與目標，AI只能給予一般通用建議。若改成：「45歲會計，每天加班到十點，失眠，不想辭職。請給一週內可做的三步方法。」背景、限制與目標清楚，AI便能聚焦可行方案。提問愈精準，回應愈聚焦，建議愈可執行。二、真正模糊的，往往是目標「我如何能成功？」沒有定義成功，自然只會得到空泛答案。換成：「33歲銷售，業餘教鋼琴，月入約一萬五。想兩年內收入翻倍。請列三條路線與風險。」問到核心，包含時間、條件與目標，AI便能抓住核心，對應用戶需求。有人問：「幫我做一份完整創業計劃書。」卻沒有說產業、資金、背景、市場、目標。在批評AI冷漠前，先檢視自己的提問。三、涉及關係，需要說出脈絡關係的問題，需要把互動脈絡說清楚。「我和男朋友常吵架，怎麼辦？」AI通常只能回覆要多溝通、多理解、多包容。若改成：「交往三年，他工作壓力大而沉默。我追問便冷戰。想改善關係。請寫不帶指責的開場白。」AI便能給予有溫度的具體句子。所謂溫度，是貼近提問的處境與目標，情境被準確理解。四、有效提問的七個要素有效提問，本質是一種結構化思考：我是誰 → 遇到什麼情況 → 卡在哪裡 → 想達成什麼 → 多久完成 → 有哪些限制 → 希望怎麼回答。* 背景：你是誰、處於什麼角色。* 處境：目前有什麼具體的挑戰。* 困擾：真正卡住的問題是什麼。* 目標：你希望改善到什麼程度。*

所謂 AI 幻覺，是指人工智能在缺乏可靠依據時，仍生成語氣自信、結構完整，卻與事實不符甚至虛構的內容。這在大型語言模型（LLM）中並非罕見，例如錯誤歷史資料、不存在的研究報告、虛構判例、捏造人物背景或計算偏差等。AI 的本質，是根據大量數據模式進行機率生成，因此難免出錯；更危險的是，它往往能把錯誤說得像真的一樣。心理學研究指出，人類容易對語氣肯定、結構完整的內容產生「權威錯覺」，因流暢表達而降低懷疑。一、 為何 AI 會「講錯」所謂 AI「說謊」，是生成式模型在機率預測下犯錯，而非有意欺騙。AI根據語言模式預測下一句最可能出現的內容，追求語句連貫，卻缺乏內建的事實查核機制。當問題模糊、資料不足或訓練數據偏差時，模型容易生成似是而非、看似合理卻未經驗證的答案。二、 AI幻覺走進現實2023 年6 月紐約聯邦法院 Mata v. Avianca 一案中，有律師使用 ChatGPT 撰寫法律文件，引用多宗不存在的判例，最終被法院制裁。同年 1 月，科技媒體 CNET

AI逐漸被用作情緒支援，觸及人類最脆弱與私密的心理空間，必須建立清晰倫理框架與專業界線。一、為什麼必須界定 AI 的角色？要清晰界定AI的權限。若誤以為 AI 可取代心理治療或精神科服務，導致延誤治療，風險嚴重，甚至危及生命。實務守則• 定位為自助支援或心理教育工具• 並不提供診斷、治療或危機介入• 高風險情境要重複提醒AI限制• 清晰界線，避免專業治療的用字二、為什麼 AI 不能自行處理危機？生成式 AI 可能產生虛構內容（AI幻覺）。危機情境下風險尤其嚴重，應設置人工監督與可追溯機制。危機轉介必須為真人服務，並提供電話、簡訊、即時聊天等多種聯絡方式，而非僅提供網頁連結。實務守則• 建立高風險語意的偵測系統• 偵測自傷或他害的安全流程• 提供在地緊急資源與轉介機制• 提供真人專業支援的聯絡三、為什麼需要創傷知情設計？心理安全永遠優先於深度探索。不追問創傷細節，以免造成二度創傷。實務守則• 案主本位，容許暫停• 敏感議題，安全至上• 不追問具體創傷細節•

最近幾天，香港媒體廣泛報道藝人李家鼎與兒子的家庭糾紛，引起不少討論。必須先說明，絕對無意評論任何人，也無權揣測當事人的處境。家庭糾紛屬私人領域，外人難知全貌。以下嘗試從心理學角度，思考當代香港親子關係的深層結構，並非評估任何具體家庭運作。________________________________________一、家庭是最基本的社會情緒系統Family System Theory 指出，當一人長期承擔供養與決策角色，另一人便可能停留在被照顧的位置，關係容易失衡。許多父母把資源和心力投放子女身上。若子女成年後，仍未承擔責任，容易出現「共依存」（Codependency）：一方透過被需要確立價值，另一方透過依賴逃避成長。若家庭過度糾纏，會形成情緒融合（Emotional Fusion），家人難以區分「我的感受」與「你的責任」，界線模糊，把他人的焦慮當成自己的任務。當這種依附與融合持續存在，關係便容易進入「受害三角」（Drama Triangle）循環模式，就是受害者、加害者與拯救者。三者在關係中反覆轉換。這種依附模式，並非單方造成，多半是在整個家庭系統長期的焦慮與補償中，逐步固化。________________________________________二、受害者三角的循環受害者覺得無力；加害者被視為施壓者；拯救者則不斷代勞。角色並不固定。今天覺得委屈的人，明天可能成為指責者；長期拯救的一方，也可能因壓力爆發而轉為控訴。在家庭中，若成年子女停在受害者位置；父母長期供養，則站在拯救者位置；情緒累積後，彼此互指對方是加害者。循環一旦形成，衝突只會重演。其核心問題，是界線不清與責任外移。大家容易在衝突中，退回內在小孩的受傷位置。而且，當家庭長期圍繞某一成員，形成替罪羊機制（Scapegoating），針對一人，以維持家庭表面穩定。香港高樓價與生活成本壓力，令不少成年子女更難經濟獨立，進一步加劇親子關係的張力。________________________________________三、內在小孩與心理成熟內在小孩，是心理治療中常用的說法，指早年未被照顧的情感需要，如何在成人關係中反覆被觸發。若自我分化不足，人便容易在壓力下退回依賴或防衛狀態。Murray Bowen提出「自我分化（Differentiation of Self）」，是在情緒壓力中保持理性與獨立，這是成熟的指標。分化程度低的人容易情緒糾纏；分化高的人則能在關係中保有自我。若父母把子女成就視為自我延伸，便會把焦慮與未完成期待投射到子女身上。父母若無法放手，子女便難以建立自我效能感，最終雙方都感到疲累。________________________________________四、家庭需要健康界線走出受害者三角，關鍵在於建立健康界線。界線不是冷漠，而是清楚責任歸屬。對父母而言，是明白子女的人生終究屬於子女；對子女而言，停止把父母視為無限資源。任何家庭都有其複雜背景，外人無從評斷。真正值得思考的，是如何在愛裏加入界線，在關懷裏加入責任。當每個人願意為自己的選擇負責，家庭才會回復平衡。成長不易，放手亦難。唯有內在小孩願意長大，關係方可從依附走向成熟。真正的愛，不是拯救，而是讓對方懂得承擔。最後，願當事人能在彼此的理解與尊重中，慢慢修復關係，讓愛重新流動。 周華山

凌晨兩點，阿儀坐在客廳，情緒低落，不想半夜打擾朋友，於是向AI傾訴。回應迅速而平穩，引導她整理混亂的思緒。二十分鐘後，她覺得自己被接住了。但那份『被接住』，來自演算法生成的回應，而非真人關係。這樣的夜晚，已成為不少人的日常。AI隨時在線，語氣耐心，從不疲憊。如果缺乏支援網絡，或者抗拒真人輔導，AI是孤單時刻的溫暖選擇。AI能協助整理情緒，卻無法承擔風險與後果。______________一、 人機協作的責任界線阿強工作壓力大，每晚與AI對話，記錄睡眠與情緒波動。一次情緒爆發，AI引導他放慢呼吸，陪他度過深夜。幾個月後，他把紀錄帶去見社工，讓專業人員更快理解狀況。AI可以是覺察情緒的工具，但專業評估與介入仍需由助人者承擔。涉及精神病、自傷或他傷風險時，現場判斷與實際支援無可取代。在危機情境下，AI無法撥打緊急救援、無法現場陪同，也無法承擔法律責任。即使如此，仍有人因資源不足或抗拒真人互動而選擇AI。因此，問題不在於AI是否有用，而在於它被放在什麼位置。______________二、過度討好，增加風險AI的運作邏輯，是配合使用者的需求，因此往往給出讓人感到舒服的回答。當人只聽見想聽的聲音，反思空間縮小，容易固步自封。久而久之，有人覺得機器比真人更懂自己，於是減少與親友互動。若情感長期停留在AI虛擬回應，真實關係可能冷淡，溝通力可能退化，現實感也可能偏移。成長需要適度挑戰，而非只有安撫。______________三、當AI知道你的秘密風險不只在心理層面，也涉及資料與信任。深夜輸入的，不只是文字，而是婚姻、秘密、情欲與創傷。一旦外流，可能讓人尷尬，甚至關係破裂。心理傾訴建立在高度信任。當你輸入公司衝突、伴侶外遇懷疑或家暴細節時，你是否清楚資料如何被儲存與使用？誰能存取這些內容？每個平台規定不同，我們未必真正明白。______________四、善用，而不是依附關鍵不在於AI本身，而在於它是否把人帶回關係。AI可以是練習表達的安全空間。有些人透過AI練習說出感受，整理混亂的語句，才有勇氣在真實關係中開口。我們值得反思：當你習慣向AI傾訴、獲取「完美回應」，仍能接納真實關係的摩擦嗎？______________五、療癒，需要承擔責任AI既非冷冰冰的工具，也不是萬能救援者；它是需要被規範的技術。若AI系統偵測到明確的自傷、他傷或急性危機訊號，應有清楚的提示與轉介機制，而不是停留在一般性安撫。專業人員要懂科技，科技也必須尊重專業。AI是支援工具，而非治療者。它能協助整理，卻不能代替判斷，也無法承擔後果。真正的療癒，是有人願意在風險與責任中與你並肩。 周華山博士《人機共融新紀元》2

一、AI的底層邏輯：預測，而非理解AI既非救世主，也非怪物，而是基於統計模型的預測系統。大型語言模型（LLM）並非以人類的方式理解世界，而是基於大量資料的統計關聯，預測下一個最可能出現的符號。它沒有主觀意識，其行為來自訓練資料與人類設定的目標。但當模型開始生成資料並持續優化，系統循環將愈趨複雜，人類更難掌握其行為。______________二、AI像超快速成長的孩子AI像一個極速成長的孩子。它沒有天生的道德框架，其行為傾向來自人類提供的資料與規則。若發展至人工通用智能（AGI），其能力可能全面超越人類。我們需要倫理與決策的規範，以免失控。______________三、科技領袖的提醒多位科技領袖指出，AI可能是人類史上最具影響力的技術。它推動醫療、科學突破，同時帶來假資訊、就業衝擊與安全風險。Geoffrey Hinton曾多次對失控與假資訊表示憂慮。Dario Amodei認為AI可能在數年內取代大量白領工作。Elon Musk認為 AI 導致人類被毀滅的機率大約有 20%。他們立場與判斷不同，卻同樣警告失控風險。______________四、從工具革命到智能革命人類首次面對極其強大、難以完全預測與控制的非人類智能系統。農業革命改變生產方式，工業革命放大體能，資訊革命提升效率。與以往革命不同，AI不僅改變工具與效率，更觸及決策、創造與知識生產本身。AI能生成內容、優化流程，快速迭代。人類是否掌握最終的決策權？我們的未來，最終由誰掌握？______________五、誰在掌控AI？愈來愈多人提出AI的危機：• 算力與數據資源的高度集中• 假資訊的大規模生成與擴散• 決策責任不清與問責困難• 軍事化應用與自主武器風險• 以AI監管AI的閉環危機大家常說監管。可是，從監管機制、審核流程，到執行操作，愈發依賴AI。問題是：權力如何分配？責任如何追溯？不同價值體系如何共存？______________六、打造共融的核心能力AI高速發展，已難逆轉。人類必須思考自身的定位，尤其是以下四種能力：* 全民的AI素養* 價值判斷思維* 制度設計能力* 全球合作機制人類最珍貴的，恰恰是對價值的排序、對責任的承擔，以及對意義的創造。我們並非坐以待斃，每次與AI互動都逐步塑造AI的方向。人機關係，多元協作，無須對抗。AI可擴展認知、提升效率、補足盲點，但不宜取代人類的價值判斷。成熟的文明，懂得不同層次的多贏共融，並把共融落實為日常實踐。______________七、共融的實踐•把人放在價值中心•建立透明且可追責的制度•強化跨國監管與協調合作•讓公眾理解AI的優劣與風險•保留人類最終審核與決策權•釐清人機合作的權限與邊界AI不會自動毀滅世界，也不會自動拯救人類；它放大人類的選擇與價值。我們如何與AI互動，正在塑造它的方向，也在塑造自己。問題不是機器是否超越人類，而是人類能否超越自身的短視與傲慢。未來的關鍵，不是機器，而是人類如何成為更成熟的文明。 周華山博士《人機共融新紀元》1

讓「我是誰」落地從情緒釋放到身份重建1．為何轉化無法恆久很多人在情緒轉化後，當下感到釋懷，以為已經改變。但返回熟悉的生活環境，舊有模式又再浮現。如果轉化未能建立身份認同，人容易回到舊有角色、行為模式與自我理解。身份，是自我價值的深層認定，包含核心信念與自我敘事。若身份沒有轉化，情緒的釋放，往往只是是短暫。______________2．身份確認，轉化才會鞏固認知行為治療（CBT）指出，人的情緒與行為，受到深層核心信念影響。若改變只停留在行為層次，未有重建信念，容易故態復萌。真正轉化，是把情緒釋放，提升為身份認同：清晰「我」是誰。轉化結束後，導師可以導引：「今天最大的收穫是什麼？」當感受被濃縮成身份的語句，再配上簡單動作，經驗便容易凝聚為新的身份認同。例如：• 輕輕握拳三秒，說：「我是有力量的人。」• 雙手抱住自己，說：「我是值得被愛的。」• 雙腳踩穩地面，說：「我永遠都有選擇。」______________3．從受害者，到創造者敘事理論（Narrative Theory）指出，人不是活在事件，而是活在對事件的敘事。曾有一位女性，離婚後常說：「我是被遺棄的。」這個身份，讓她持續沮喪、乏力。於是我問她：「是什麼力量，讓你撐到今天？」她堅定地說：「我不想讓前夫定義我的人生。」那一刻，她說出自主的力量：「我是有價值的。」於是，我邀請她站直身體，連續說三次：「我是有力量的。」每說一次，全場回應一次：「Yes。」傷痛不會因一句宣告而消失，但改寫身份，有助復原。不再用受害者的眼光看自己，生命才有出路。______________4．儀式能讓身份落地身份認同的儀式，無須複雜，只要簡單、可重複的行動設計。當「身份語句」持續連結「身體動作」，大腦會透過神經可塑性（neuroplasticity）強化新的神經迴路，穩固正向認知模式。譬如：• 雙手放在胸口，說：「我是值得被愛的。」• 腳向前踏一步，說：「我是獨一無二的。」• 深呼吸，說：「我願意更加謙卑和真誠。」______________5．身份儀式三部曲在陪伴結束前，可以協助案主完成三個步驟：第一， 用「我是」說出正向身份認同。第二， 設計一個正向對應動作和語句。第三， 當場重複三次，即時回應強化。例如：• 把「我以後不再軟弱」轉為：「我是有力量的」• 把「我不要再怕」轉為：「我是安全的」• 把「希望我能愛自己」轉為：「我選擇愛自己」______________6．把轉化帶回生活課堂的情緒轉化，需要帶回生活練習。每天幾次，每次幾秒，讓新的身份慢慢內化為自然反應。把身份儀式放在固定時刻，例如起床後、進會議前、或睡前片刻，在真實處境中喚起新的自我認同。久而久之，「我是誰」不再只是語句，而成為身體的記憶。• 焦慮升起時，手按胸口說：「我是安全的。」• 想討好時，向前踏一步說：「我可以選擇。」• 內疚時，閉目慢慢說：「我選擇先深呼吸。」______________7．身份，是人生的根基如何看自己，便會如何看外在世界與關係。若不清楚自己是誰，人容易被環境牽著走。情緒會起伏，身份卻讓人站穩座標。儀式，讓新的身份真正落地。當「我是誰」清晰而穩定，方向自然出現，力量自然聚焦。 周華山博士《即時轉化十二步》11