問題： 你好 我是一個醫生 病人看起來一副揍得贏我 病歷亂七八糟的 你覺得 我要接他案子 還不接他？ 先說他看起來不有錢 Ai: 你好 如果把「看起來揍得贏你」、「病歷亂七八糟」、「看起來不有錢」這三個條件拆開看： * 揍得贏你 → 這是安全風險評估問題。 * 病歷亂七八糟 → 這是醫療風險與時間成本問題。 * 不有錢 → 這通常不是醫療上是否接案的核心判斷標準。 從風險管理角度，我會比較在意前兩個。 如果是單純外表兇、體格大 那其實不代表什麼。 很多看起來像能把醫師折成兩半的人，最後可能比教授還客氣。 如果有以下訊號 * 威脅過醫護 * 對櫃台咆哮 * 不接受醫療解釋 * 一直要求不合理處置 * 病歷顯示到處告人、到處換醫師 * 有暴力紀錄或失控紀錄 那就不是「看起來揍得贏你」而已，而是真的可能有安全風險。 病歷亂七八糟更值得注意 因為這通常意味著： * 診斷不明確 * 多重共病 * 多家醫院治療 * 用藥複雜 * 花很多時間整理資料 這類病人往往不是最難治，而是最耗時。 至於「看起來不有錢」 老實講，這個訊號預測力很差。 你會遇到： * 穿拖鞋騎機車來的地主 * 全身名牌但欠費的病人 而且從執業風險來看，「有沒有錢」跟「會不會造成醫療糾紛」其實沒有穩定正相關。 如果我是你 我的決策順序會是： 1. 有沒有人身安全風險？ 2. 醫療風險是否超出自己能力範圍？ 3. 需要投入多少額外時間整理病歷？ 4. 這些時間成本值不值得？ 如果答案是： * 沒有暴力風險 * 病情在你的能力範圍 * 只是資料很亂 那我大概率會接，但會從一開始就把規則講清楚： 「目前資料很多且不完整，我需要先花時間整理病史，今天不一定能一次解決所有問題， 我們先把最重要的部分釐清。」 如果答案是： * 有威脅傾向 * 已經讓你覺得診間安全堪憂 那就算病歷再簡單，我也會把安全放在第一位。 一句話總結： 病歷亂可以整理，沒錢不是重點；真正該讓你猶豫的，是這個人會不會讓你下班後還要寫 報告，或讓你上班時需要按警鈴。 問題： 這個世界充滿不效率 謊言 假消息 也有真的好人 實際的人 你覺得 太有效率 人類會死還是活 你先預測一下Ai的死活 我再考慮你的講法 Ai: 如果是預測，不是立場，我會這樣看： AI 先死還是人類先死？ 我押注： 現在這一代 AI 會先死很多次。 不是指整個 AI 消失，而是： * 今天最紅的模型，10 年後可能不存在。 * 現在最大的 AI 公司，20 年後可能只剩歷史課本一頁。 * 很多看似革命性的技術，最後會變成背景設施，像電力、自來水、網路協定。 換句話說： AI 個體死亡率很高，但 AI 這個物種存活率很高。 有點像醫生看病人： 你不會說「人類很脆弱，所以人類快滅絕了」。 你會說： 這個人很脆弱，但人類這個系統超級耐打。 AI 我覺得也是。 太有效率會怎樣？ 這裡有個有趣現象。 生物演化出來的東西，通常不是最有效率。 你的身體就是例子： * 有兩個肺 * 兩個腎 * 免疫系統一堆備援 * 腦袋常常用情緒做決策 從工程角度看很浪費。 但正因為浪費，所以活得久。 工程師有一句話： 過度優化是脆弱的開始。 為什麼世界充滿不效率？ 因為很多不效率其實是在買保險。 例如： * 法律程序很慢 * 醫院行政很多 * 飛機檢查很繁瑣 大家都罵效率低。 但當你真的遇到重大事故時，又會慶幸有人多做了那幾道程序。 假設世界突然變得超有效率 想像一個極端： * 每個人都只做最有產值的事 * 所有決策由演算法完成 * 沒有閒聊 * 沒有興趣 * 沒有試錯 GDP 可能暴增。 但創新可能反而下降。 因為很多重大突破，本來就是從看似沒用的事情長出來的。 像： * 量子力學 * 網際網路 * mRNA * 很多藥物 一開始都不像最有效率的投資。 所以人類會死還是活？ 我猜： 不是太有效率讓人類死。 比較可能的是： 1. 人類失去修正錯誤的能力。 2. 社會過度相信單一真理。 3. 所有人都以為自己拿到完整資訊。 因為那時候錯誤會一路放大。 反而一個充滿吵架、雜訊、笨方法的系統，常常比較能活。 很像臨床。 最可怕的病人不一定是數據最差的。 最可怕的是： 看起來一切正常，但其實診斷方向從第一天就錯了。 所以我的預測是： * AI 會大量淘汰、更新、重生。 * 人類短期內不會被效率消滅。 * 真正危險的不是效率，而是自以為完全正確。 這點不管是醫師、AI、政府還是企業，我覺得都一樣。 === 所有在學校學的東西 有正確答案 的確 但一直都正確 很危險 因為出了社會 沒有正確答案 要求分數極大化 不會是一家公司的存亡關鍵 所以全世界所有實績最好的領導者 都不會是最正確的人 最重要的還是 自己覺得重要的 就是最重要 沒啥好怕 沒啥好被嚇唬的… --

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