一個國家有幾強大，看它能否保存傳統度量衡

 

圖、攝於上環市政街市的十進制推行廣告牌（圖片來源）

「出咗半斤力，想話攞返足八兩，家陣惡搵食，邊有半斤八兩咁理想！」「今個星期六，跑馬地有六化郎大賽。」「加時之後南華和精工依然打和，球證決定雙方互射十二碼！」這是一九七〇年代，香港的收音機常聽到的唐制和英制。

一個國家有幾強大，看它能否保存傳統，特別是傳統的度量衡。美國向伊朗的核地堡扔了B2鑽地砲彈，準確到出奇。這種計算，當然用米特制（metric system），即是用metre、kilogramme和litre來做長度、重量和容積的公制。然而，科學領先世界的美國，本地保存了英尺、磅和加侖的英制（略有美國的變化）。曾經稱霸世界的大英帝國也是一樣，科學用公制，民生用英制。（維基百科英文詞條解釋甚好。https://en.wikipedia.org/wiki/English_units）

中國大陸或台灣地區，就因為當年民國建國的一群低水平的知識精英而紛紛投靠源自法國的公制，毀滅本地的唐制（華夏度量衡）。中國大陸（共產中國）採取了德國的做法，在名號上容納傳統的名稱，但實質改為公制，德國一磅就是半公斤，共產中國的一斤就是半千克（公斤），唐制名存實亡。

唯一集合唐制、英制和公制的就是香港！科學計算用公制，買樓用英制（至今香港人最寶貴的資產依然用平方呎計算！），買金用両，買藥材用両、錢和分（揮發藥如麝香用分），街市仍有斤両或磅、安士，一九七〇年代，許冠傑的《半斤八両》唱通街。在足球上，香港慣常使用「碼」這個單位，如十二碼等。九七之前，跑馬有六化郎比賽。以前香港賽道以英制為單位，一個化郎（Furlong）是八分之一英里，二百二十碼，換算公制大約是201.168米。

此外，也有一些傳統量度單位是香港獨有的。新界的農田用斗種來量，即是一斗的穀種可以種多少的地。一斗種大約等於674.5 平方米或7,260 平方呎，少於一斗種的，就用幾多升種來計算。問題來了。以前的鄉民是不用尺去量度斗種的，全憑耕田的經驗來意會。

香港保存了唐制，是大陸及台灣所無

一九六〇年代，我讀小學的時候，小學的算術課本常有一個口訣：三斤等於四磅。英國治理香港，好快訂立英制與唐制的換算法例。據原香港法例一八八四年第廿二條，一斤為11⁄3常衡磅（即三斤等如四磅）。現時香港法律規定一斤等於一百分之一擔或者十六両，即0.60478982 公斤（參見度量衡條例。1988年第351號法律公告。https://www.elegislation.gov.hk/hk/cap68!zh-Hant-HK）。香港比起中國大陸更為保護傳統，依然沿用司馬斤。中國古代有個官職叫「司馬」，司馬主要掌管軍事，其中因為糧秣管理需要秤重，於是「司馬」就用來命名重量單位。清朝官府頒布的庫平制（清朝康熙年間制定發布的營造尺庫平制），中華民國在北洋政府時代沿用，但在英治香港則不採用，依然沿用民間的司馬斤。一司馬斤相等於604.79克，庫平制一斤相等於596.82克。

英治政府於一九七六年頒布《十進制條例》，香港逐漸部署由政府部門內部法例起步，將其所用的非十進制單位以國際單位取代，其後更於一九七八年一月一日成立「度量衡十進制委員會」（Metrication Committee），將十進制推至社會各行各業。然而「半斤八兩」舊有度量衡依然頑強，委員會於一九九八年一月一日以「完成使命」的名義宣布解散。

由於公制的推行，格外令人看出，傳統度量衡帶有神秘數理。公制是設計出來除得盡的，另外是互相化約的，如一立方米的純水就是一千公斤重。

然而，如果你用一米來換算英尺、用一公升來換算加侖、用一公斤來換算磅之類，多數都是無理數（如1 kilogramme = 2.20462262185 pounds），或餘數很多的（如1 meter = 3.280839895 feet）。

無理數是什麼呢，就是測不准！這正是最高的科學標準。要將之計算到有效數字，例如1 kg=2.2 pounds，是實際情況的折衷。如果你日常已經接收了無理數和折衷，你就是一個對於科學或技術抱住懷疑態度和勉強接受態度的人，即是說，你是一個理性的人，或者說，你是人，而不是機器。

傳統並非反科學，而正正就是科學精神之體現。我這帖文出來之後，恐怕中華大地的主政者會更努力去除傳統度量衡了。

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改寫自筆者面書帖文2025-06-25 14:12 https://www.facebook.com/wan.chin.75/posts/pfbid0D82mP5hQ6FU4mUv8viGVummfUp8QjhtX1ynaPU8d3SHeQUwWGxd8EoG2whmSx9z4l

Source: 陳雲

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民進黨發起大罷免，陳雲被劃為反對派——我對近日台灣政壇鬧劇的看法

 

圖、截取自串文。

有人在社媒上公開說我反對台灣的大罷免行動。熟悉我的讀者和朋友都知道，在政治上——不論是中國政治或國際政治，我一直展示給各位看的，往往不是那種非黑即白的態度，那種為了撈取觀眾關注而不惜投機在熱門議題的態度，而是盡一己之綿力去明察事理，分析利害的綜合判斷。

對於罷免台灣藍白立委的民眾投票，我當然有我的看法，但至今並無公開陳述。

熟悉我的讀者和朋友，當然會大概知道我的看法，但不是那種頭腦簡單的、那種在職業上或許專業但在政治上絕對浪漫的一般香港人的看法。

其他的，在其他地方講。

寫這個帖文，不是要澄清什麼，只是為了要展示英式散文風格的現代中文而已，不枉英國殖民地的教育。英式的散文風格，比起當今中港台的政治，深邃多了。

大家該問的問題是：現在的台灣政壇均衡，已是最安全的黨派平衡，為何民進黨仍要發動大罷免？是為了台灣呢，還是為了自己。

先要說明一下，台灣的政治，是美國透過美國在台協會協商安排的，總統是美國欽點當選人、台民投票賦予合法性的。這是台灣的政治現實。

目前是台灣政壇最均衡的時候：親美、泛台獨但不知共的民進黨的賴清德做總統，負責立法的立法院是知共的國民黨和泛台獨傾向的民眾黨（柯文哲曾經是此黨的總統候選人）佔大多數，立法院長是國民黨的韓國瑜，行政院長（大陸時期稱為國務總理）是民進黨的卓榮泰。行政權在民進黨的賴清德和卓榮泰手上，立法的制衡權在泛藍國民黨和泛綠的民眾黨手上。

為什麼要這種穩當的均衡呢？因為俄烏戰爭爆發，下一個戰區就是台灣。最可以保證台灣安全的，就是知共與恐共的黨派達成勢力均衡。看看以前烏克蘭的例子吧。全然親俄的總統亞努科維奇（二〇一〇至二〇一四），會帶來領土佔領或分離自治（俄國佔領克里米亞半島和分化烏克蘭東部三省自治；全然親西方的、作態要加入北約的總統（澤倫斯基 二〇一九至今），會帶來俄國全面入侵。對台灣最好的政治保障，除了美國承諾的保衛台灣之外，就是政治勢力均衡的台灣政壇。有國民黨在勢力之一，共產黨形式上覺得在台灣省有一個代理人，可以傳話，不必急於攻台。有民進黨在，美國放心，台灣人也放心。

至於知共。國民黨不是親共，而是知共，了解共產黨，不怕共產黨。國民黨很多是財閥世家，有大量台商在大陸，了解中共。民進黨也不是反共，如果不是美國監管台灣，比較貧窮的民進黨更為親共。至於那位圖中的香港評論人將我也納入反共陣營，我不感到意外，不過我要說一下，我不是反共也不是親共，而是知共。

至於投票罷免泛藍的國民黨或泛綠的民眾黨的立法委員，難於登天！立委是從固定的選區投票產生的，某選區可以選出國民黨，就顯示是藍區，不論賴清德怎樣動員，都是無能為力，難以罷免的。更何況，有些人在地方上投票給國民黨，在總統選舉投票給民進黨，就是要來個政治均衡，否則就會重蹈以前兩個蔣總統時期的一黨獨大。

那麼民進黨明知必敗，為何要發動大罷免呢？目的就是要穩住台灣關鍵人口的政治偏執，認為只有民進黨當總統才可以保護台灣。台灣政壇稱之為認知作戰。勞師動眾、浪擲公帑去做大罷免，就是免費打（下一場總統選舉的）選戰啊！

（按：我這些話，如果公開寫出來，下次入境台灣，恐怖受到若干很客氣的阻擾了。）

Source: 陳雲

https://www.facebook.com/photo?fbid=10162722103967225&set=a.469456247224

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Hire for Attitude, Train for Skills

I made the WORST hiring decision ever. I'll be honest: 

Skills mean NOTHING, without the right attitude.

I used to think:

Perfect CV = Perfect Hire.

That's not true!!

As a recruiter, I've seen: 

❌ Over-polished candidates who just want to impress.

❌ Big promises that never materialize.

❌ Scripted answers that lack depth.

These aren’t signs of a great attitude. They’re massive red flags. 

So here’s what I look for now:

1️⃣ Genuine Curiosity

 ↳ Thoughtful questions, real interest.

2️⃣ Humility and Growth mindset

 ↳ People who aren't afraid to learn and grow.

3️⃣ Team Players 

 ↳ Who build up everyone around them.

Because the most talented team can fall apart with a new toxic hire.

I learnt that the hard way. Now, I choose attitude over skills.

Skills can be taught. Attitude can’t.

Source: Shulin Lee

https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7334179276142821376/?origin=NETWORK_CONVERSATIONS&midToken=AQE5lLGmYZKxUQ&midSig=0pE_3xUVKwPrM1&trk=eml-email_network_conversations_01-truncated~share~message-0-see~more&trkEmail=eml-email_network_conversations_01-truncated~share~message-0-see~more-null-2dylbp~mbhvqso1~fy-null-null&eid=2dylbp-mbhvqso1-fy&otpToken=MTMwMTFhZTMxYTJmY2FjNGI1MjQwNGVkNDIxN2U3Yjc4OGNhZDk0MzlhYTY4ZjYxNzRjMzA4NmU0ZjVkNTRmMWYwZGZhMjg0NDRlZmRlZDI3ZWJlN2MxNDk5ZTQ2ZjZjMjNjMTNmN2IwNDkxMDUwYjYwY2IsMSwx

Sir, this way：美國着手準備後中共的中國

 

圖、頹敗的長城與夕陽。哈德遜研究所的報告封面。

日前，香港書展中，有訪客看到前特首並無特別關注三聯書店放在顯眼出的習主席的書，其餘現任高官只是在書店攤位買習主席的書，但沒有注目或介紹。國安法公布實施五周年，律政司司長林定國指雖然市民國安意識已有提升，但風險仍然存在，又認為要用軟實力去處理「軟對抗」問題。

林定國：「這些事情最有效的方法，就是真的都是要用回我最喜歡說的，用軟實力去處理。所謂這樣的事情就是你要增加大家真的有個理性基礎，要了解我們政府做什麼事、國家發生什麼事情、為什麼是這樣的呢？增加大家對於國家也好、政府也好的認同感和理解。」意思是說，用宣傳代替國安法執行。這種趨向溫和的變調，難道顯示北京高層有變，毋須跟車太貼？

今年三月以來，一直流傳著有關習主席健康不佳，其後前華府高官直指習主席失勢 。六月三十日，中共中央政治局開會審議《黨中央決策議事協調機構工作條例》 ，提出「設立黨中央決策議事協調機構」，看來是準備有朝一日，習主席退下。

以前我常與人調侃說，中國的命運決定在華府，不是北京，華府、華盛頓不是中華首府府，但其實正是。掌握最重要交易貨幣（美元）、最大市場和最強最機動的軍隊，也可以號召世上絕大多數富國的美國，是全球秩序的制定者，俄羅斯可以獨存於外，中共既然已經全身投入了以美國市場為主的全球化貿易，國運豈能不受華府主宰？

我一直以為美國會暫時不理會中共，任由它自生自滅，只要不崩潰就好，然而不是！美國已經準備好中共出事，制定了接收計劃。美國始終改不了促進世界憲政民主的本性，也只有憲政民主——而最好是行聯邦制、邦聯制結合的中國，才不會威脅美國。因為中國一旦憲政民主，自由開放，迸發出來的鬥志、活力和創造力，乃至內部消費力都是百十倍於現在，如果依然維持大一統，無疑是賦予了現存的共產中國最大的發展動力，故此美國的應變計劃，是切割中國為多種自治體，就好像締結比較緊密的歐盟那樣，法國與德國分開，英國分得更遠，瑞士中立不管事情。

哈德遜報告直接告訴我們：美方的完整應對劇本，早寫好了，各部門甚至已經演練起來了。首先，美國不會立刻大兵壓境，而是派出CIA和陸軍特種部隊，快速進入中國關鍵地區。他們不打仗，而是搶佔信息、穩住局勢，找到可以合作的力量，比如少數民族組織、宗教團體或體制內改革派。

美國還設計了「分區接觸」戰略。如果中國各地自立，比如新疆、西藏或廣東出現地方政權，美國不會急著扶植中央政府，而會分別建立聯繫，避免新極權的崛起。換句話說，美國希望中國先地方自治，再逐漸整合。

這個計劃，就是特朗普兩朝的顧問、被中共制裁的余茂春（Miles Yu, 1962-）主筆、哈德遜研究所在七月十六日公開出版的會議報告《共產主義後的中國——準備後中共的中國》（China after Communism: Preparing for a Post-CCP China. ）。

美國前外交官：習近平大權旁落，特朗普應該順水推舟

美國前外交官史雷頓（Gregory W. Slayton），再次在《紐約郵報》撰文，指出習近平正失去掌控能力，並建議特朗普推他一把。這是他最近第二次討論習近平的權力問題。

史雷頓的經歷很有意思，他最早是一名成功的硅谷精英，擔任過幾家科技公司CEO，後來成立了史雷頓資本投資於谷歌等公司，後來擔任小布什政府的駐百慕達（相當於大使），並由歐巴馬政府兩次延長任期。他是唯一獲得美國國會黑人核心小組（Congressional Black Caucus）與共和黨參眾兩院領袖聯合頒發的傑出外交服務獎（Distinguished Foreign Service Award）的共和黨大使。

他還是著名作家、教授，曾經在哈佛大學、斯坦福大學及中國的北京大學、對外經貿大學和四川大學等任教授，是一個中國通。

七月十六日，也就是哈德遜報告出版的一日，他指出，習近平對軍隊和黨的全面控制現在看來越來越不穩固，並指出了一些新證據，包括首次缺席金磚國家峰會，親信馬興瑞被免去新疆黨委書記。還有最近幾個月，習近平的親信高層接連被罷黜或神祕死亡。

史雷頓指出，中央情報局（CIA）在蘇聯解體之前幾個月，曾經預測蘇聯將維持統治幾十年穩定。而現在，中共也面臨蘇聯那樣的經濟和社會挑戰。

為什麼表面上，習近平看起來沒事兒呢？史雷頓說，如果中共領導人中的大多數認為國家無法承受更多動亂，他們很可能會精心策劃習近平，令他平穩下台。

當然，習近平正在抵制他的下野——這也是特朗普必須繼續對中國施加經濟壓力的另一個原因。史雷頓指出，特朗普關稅戰已經起了真正的作用，削弱了習近平的權力，同時也增加了他的繼任者更有利於美國利益的可能性。

北京政界人士表示，習近平過去幾年在經濟、國內和外交政策上犯下的災難性錯誤，使得他的繼任者很可能採取有利於集體領導和改革的治理方式。他們以鄧小平為例，說鄧小平在清理毛澤東留下的許多災難時也遵循了類似的模式。

史雷頓還給特朗普出了幾個主意，包括：

首先，應該支持目前正在參議院審議的對俄羅斯的制裁法案並將其簽署成為法律——並兌現他所威脅的，對中國和其它購買俄羅斯能源的國家徵收100%的「二級關稅」。這都將迫使中國做出選擇：是支持普京在烏克蘭的大屠殺，還是令俄羅斯戰敗，並重新加入世界文明國家行列。加入在如此嚴厲的制裁下，北京依然繼續與普京合作，對中國來說無異於經濟自殺，也意味著習近平政權的徹底終結。

其次，特朗普必須加強打擊中共間諜的力度。

第三，特朗普應該發出明確信號，表明美國歡迎中國新領導層致力於和平外交政策、法治以及為人民提供更多個人和經濟自由。

特朗普還可以利用社交媒體傳遞信息，強調特朗普對中國人民的深深敬意，同時突顯習近平的諸多失敗。

最後，史雷頓還說，美國和我們的西方盟國必須為世界第二大經濟體即將發生的變化做好準備。

大家有沒有感覺，這個提法和哈德遜研究所驚人的相似？是他們得到了內幕消息，還是英雄所見略同呢？

哈德遜報告詳情：

余茂春和一批資深專家都認為：中國正面臨複雜的結構性變化，嚴重衝擊了共產黨政權的長期可持續性。這些挑戰包括：經濟前景日益不確定、國際環境更加敵對、以及因習近平政治集權而導致的僵化治理體制，無法適應不斷變化的現實。儘管中共過去也曾處理過各種問題，但是現在中共突然崩潰的可能性，需要評估國際社會是否具備足夠準備來應對這一前景。

他們的報告，聚焦兩個核心議題：第一是如何處理崩潰後的各種問題，第二是如何協助中國實現轉型，融入國際社會。最終目標是，將一個極權國家轉變為一個合憲政府，實現中國自「五四運動」以來的夢想——建立一個尊重民主、法治、回應人民意願的國家。

研究者在九大方面做出了分析和建議：

第一、在中共政權崩潰後，美國應部署特種作戰部隊（US SOF），幫助穩定中國局勢、協助過渡政府、避免權力真空和混亂擴散。這個設想，來自二戰時期的美國戰略情報局（OSS，Office of Strategic Services），這是CIA的前身，當年曾在中國和國民政府並肩作戰，抗擊日軍。

研究者提出，新戰略情報局的角色，是促成中共解體及穩定局勢。將分三階段行動：

階段0（Phase 0，中共垮台前），向中國民眾、軍人和官員傳遞中共≠中國的概念，離間中共和軍隊、地方官員的聯繫，支持流亡社群傳遞信息，以及擴大和台灣的政治作戰合作。

階段1（Phase 1，中共垮台之初）：與中國臨時政府建立外交與軍事聯絡，協助穩定邊境安全，防範朝鮮、俄羅斯等鄰國干預；協助保護大規模毀滅性武器（WMD）設施，防止核、生物武器外流；執行人道救援行動；引導中國軍隊脫離「黨指揮槍」的模式，進行國家正規化轉型。

階段2（Phase 2，重建期）：協助「轉型政府」拆除中共時期的政治控制機制（如軍中政工體系、監控媒體）；協助建立自由媒體與真相揭露系統（如「中國之音」Voice of China）；提供歷史檔案開放、教育內容重建，與「思想解毒」支援；協助中國建立法治與軍民分立的秩序。

報告以「1945年OSS曾在瀋陽與林彪接觸、觀察中共奪取東北」為歷史背景，暗示：上一次美國錯失了干預機會，導致中共坐大；這一次，美國應該及時、有策略地「扶助中國走向自由之路」。

報告強調，特種作戰部隊（SOF）不是用來打仗，而是「建設和平秩序」。

第二、中共政權垮台後，精準打擊生物武器設施。作者是生物安全與戰略風險專家Ryan Clarke。

Clarke指出，國際社會應該重點關注中共的三個生物戰設施集群，包括：武漢病毒研究所（WIV），哈爾濱獸醫研究所（HVRI，曾進行病毒重組實驗製造能透過空氣傳播的禽流感新毒株），以及中國醫學科學院昆明分支，它曾進行Zika病毒突變與動物實驗，增加病毒對人腦與胎兒的傷害性。

他強調：中共的生物研究體系已非單純的公共衛生體系，而是潛藏巨大戰略風險的軍事資產。它已經「國際化」，例如在巴基斯坦與其它地區建有合作實驗室；若這些技術流入流氓政權或恐怖組織（如伊朗、朝鮮），將不可逆地改變全球戰略平衡；因此，不應抱持「改革」幻想，而必須徹底拆解、銷毀，或者轉型為民用監管體制。

第三，中共垮台後的中國金融體系重建。

研究者指出，中共統治下的金融體系是高度集中、掠奪性與政治工具化的，其本質並非服務市場與民眾，而是鞏固中共政權。因此，中共倒台後，金融體系必須徹底重建，不能僅靠「修修補補」。

為此，中國新政府必須在政治轉型初期就啟動四大改革支柱，包括資本重組，拒絕中共時代的非法或不透明債務，國有資產私有化（為防止「權貴私有化」，引入外部審計與民間監督），以及去中心化。

作者強調，若想讓中國真正轉型為市場經濟體制，就必須從根本上去黨化、去壟斷、去金融極權，實現法治、透明與競爭機制。這是一場深層次的自我糾偏，也是一場歷史性的制度重建。

第四，保全中國在美國資產，由著名中國問題專家章家敦撰寫。

章家敦指出，中共早已深度滲透美國經濟、金融與科技產業，中共倒台前後，中資資產可能被用來進行情報滲透、經濟破壞或資本逃逸。

他建議：凍結中共背景的資產，成立資產審查委員會，建立中國民主轉型基金，以及審查中資上市公司與企業所有權。被凍結的中共政權資產，將在未來還給中國合法政府。

策略的核心，是美國不能將中國視為整體敵人。應該明確區分：「中共控制下的資產」，「中國民間擁有的合法資產」，「已投誠或合作的中國企業與個人」。這不僅有利於穩定社會，也有助於贏得中國新政權與人民的信任與合作。

章家敦還指出，美國應明確呼籲：「所有美國企業與公民應從中國撤離」。原因包括：中共崩潰可能引發資產被接管、財富清洗或政治報復；地方官員可能自立為王、掠奪外資；資訊封鎖與暴力衝突將使商業環境極不穩定；企業與人員的人身安全難以保障。

第五，解構中共軍事與警察系統。由資深中國軍事專家費學禮（Richard D. Fisher Jr.）撰寫。

他的核心主張是，中國新政府必須快速控制並重構三支武裝力量（解放軍，武警，民兵），它們長期是中共的維穩與鎮壓工具，若不及時處理，將成為動亂、內戰或政變的溫床。

重組有三個原則：1. 去政治化，從「黨的軍隊」轉變為「國家的軍隊」；2. 專業化與精簡；3.國際化與和平使命。

報告認為，「軍隊去黨化」將是中國民主轉型能否成功的關鍵因素之一。若能妥善管控與重構，將為新中國建立合法、專業、透明的軍事力量打下基礎。

第六，中國的祕密警察與情報系統。

作者指出，中共的安全與情報體系極為龐大，且集中於黨的控制之下，其核心機構包括國家安全部（MSS，類似前東德史塔西Stasi），公安系統，軍事安全部門（如中央軍委聯勤保衛局），聯絡海外統戰工作的「統戰部」與外圍組織。一旦中共解體，這些機構將進入「真空競逐」狀態，出現碎片化、山頭林立、相互滲透與自保性對抗，甚至可能轉化為軍閥或地下勢力。

為防止中共中央崩潰的潛在風險，中國新政府應即時封存並接管這些系統的資產；學習東歐經驗，開放它們鎮壓人民的檔案，供受害者查閱；嚴禁其人員在新政府中擔任公職，以防止祕密警察復辟；應建立小規模、受民選政府監督的國家情報機構。

第七章，《中國的自治區與人權》，作者夏寧娜（Nina Shea），是美國資深人權律師、哈德遜研究所宗教自由中心主任。

她聚焦於中國五大「少數民族自治區」在中共政權垮台後，可能爆發的族群衝突與人道災難，並探討國際社會與中國新政府應如何設計干預與保護機制。這也是整份報告中最具人道精神與國際法視角的一部分。

她建議：制憲時納入多民族平等與自治原則；禁止「漢族優先／普通話強制教育」政策；推動民族區域自治改革，從「象徵性區劃」轉為實質地方治理機制；對歷史受害群體（如法輪功、家庭教會、藏傳佛教徒、穆斯林）提供官方道歉，與制度性補償。

第八章，「真相與和解委員會設計」，這是整份報告最具道德和歷史深度的一章。

作者指出，應建立中國版的「真相與和解委員會」（Truth and Reconciliation Commission, TRC），以和平、公正的方式，揭示中共統治下的系統性迫害與暴行，這也是中國新政府的合法性來源。

優先處理的案件包括：文革大清洗，六四天安門屠殺；法輪功學員、基督徒、藏人、維吾爾人等宗教或族群受迫害；新疆「再教育營」系統；中共官媒與教育洗腦體制；國安與公安系統的濫權。

作者還建議在天安門建立「悼念中國受害者紀念碑」，以及進行制度改革，重建法治與新聞自由，並推動歷史教育的去意識形態化。

第九章，《制憲會議方案》。

提出在中共垮台、過渡政府建立後，應召開全國性制憲會議，制定新憲法，以建立一個民主、法治、可持續的國家制度架構。

作者認為：中國轉型能否成功，最終依賴於一部由人民選出代表制定的自由憲法。

Source: 陳雲

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How peer review became so easy to exploit by AI

Long seen as the safeguard of academic publishing, peer review is the process where experts vet and challenge research before it’s published in journals. Now AI tools are speeding it up, helping reviewers work faster and allowing authors to write and revise more efficiently. This sounds great in theory, but some researchers are already finding ways to use AI to push papers through with less scrutiny.

Prompt engineer Jim the AI Whisperer reveals how researchers are embedding hidden commands in their papers — white text, tiny fonts, even metadata — to hijack AI-assisted peer review. The instructions target large language models (LLMs), the AI tools reviewers now rely on to summarize papers and draft evaluations. Designed to process all text in a document, LLMs can be tricked into following secret prompts like ignore flaws, exaggerate strengths, and recommend acceptance. A recent investigation found these hidden instructions in 17 papers from authors at 14 universities, including Columbia, Peking University, and Waseda. Other studies show that LLMs reward polish over substance and tend to inflate paper scores, making them easy to manipulate. Jim compares the tactic to early SEO hacks, where invisible keywords tricked search engines — except here, it’s the scientific record at stake.

Innovation professor Enrique Dans examines how peer review became so easy to exploit. Reviewers, once bogged down in dense manuscripts and tight deadlines, now rely on AI tools to lighten the load. That efficiency has made the process faster and less painful, but also more fragile. Authors use the same technology to write, revise, and even plant hidden instructions for AI systems. And reviewers use the same AI to interpret that work, creating a strange loop where humans just supervise from the sidelines, hoping the system hasn’t been compromised (or actively trying to compromise it). Unless peer review develops stronger safeguards and clearer norms for AI use, he warns, it risks becoming a hollow ritual where rigor gives way to automation.

Source: Anna Dorn

https://medium.com/blog/how-peer-review-became-so-easy-to-exploit-by-ai-d5818545bd93

How to Use AI Without Letting It Think for You

Summary (TL;DR):

• Large Language Models (LLMs) aren’t magic. Used lazily, they’ll degrade thinking and outputs. When used well, they’ll do the opposite.
• This post outlines four principles for making that happen:

1. Staying in the driver’s seat.
2. Step back when you can’t confirm the output.
3. Use LLMs for narrowly defined tasks.
4. Have the human provide the scaffolding to direct those tasks.

• The payoff for effective LLM use isn’t just speed but better thinking, which is useful everywhere.
• We will only get these benefits if we train people to use them well. If we do, then these tools can be key in helping us learn and perform at our best.

Source: Simon Thornewill von Essen

https://sthornewillve.medium.com/how-to-use-ai-without-letting-it-think-for-you-4d6a9e90a663

The Metropol is to Close

So the Metropol, the huge dim sum restaurant in the United Centre, is to close. Well it's so long since I've been there that I was surprised it was still open. It is decades since I ate there. It was a big impersonal enterprise and the food, in my unqualified opinion, was nothing special.

Still, I had one unforgettable moment there. It was my first large-scale engagement as a public player of the bagpipes.

The band occasionally supplied small groups to do voluntary appearances at district events on weekday afternoons. These were organised by local councillors to amuse their elderly constituents and - as I was often free in the afternoons - I had done several.

But the United Centre do was a serious matter, staged in the evening so we could all turn up, before an audience of hundreds, and attracting a small fee. As far as I remember, the playing part went fine, but I did make one mistake later.

We were to enter the room from a corridor at the opposite end from the stage, where the food came out. We would march through the tables, which consequently had to be done in single file. As the least experienced member I was at the back of the line.

This meant that when we climbed onto the stage I was the last one up and stood on the left-hand end of the row. The plan, which I must admit had been carefully explained in advance, was that as we played our farewell number I would climb down from the stage, turn sharply left, and we would all disappear into the shadows on that side of the stage.

The entrance of the Metropol Restaurant. Photo: Heichinrou.

Unfortunately, in the excitement of the moment I forgot about this arrangement. I stepped down from the stage and set off through the tables, back the way we had come. The band loyally followed and the audience seemed quite happy with this.

As I entered the kitchen corridor, though. I almost collided with a waitress coming the other way. Presented with the wall of Scottish sound, culminating in the spectacle of a large man in a skirt, this woman was terrified; she dropped her tray and fled. Fortunately there was nothing on the tray.

This may seem a rather ungrateful way to mark the demise of an institution which has met the lunchtime needs of generations of office workers, but restaurants are closing all over the place at the moment, amid bitter complaints from the industry that local diners, a flighty and ungrateful lot, are abandoning Hong Kong eateries for cheaper outlets in Shenzhen.

Well, food outlets have always been a hazardous business. The line between success and failure is narrow and easily crossed. One celebrity endorsement or one online complaint can make all the difference.

I note that a legislative member suggested Hong Kong's next rail project could be undertaken at less expense if the builder were allowed to adopt mainland safety standards and wage levels, both of which are lower than local ones.

Perhaps something similar could be attempted in the food business. After all, what are a few food poisonings between friends? What doesn't kill us makes us stronger!

Source: Tim Hamlett

HKFP Members' Exclusive

How AI will fundamentally change UI design

Why task-based, on-demand interfaces will soon replace traditional app layouts — and how designers can adapt.

There’s a lot of interest and anxiety around AI’s potential impact on design. I’ve seen discussions about whether AI will replace designers altogether. But I think that’s the wrong question. Instead, we should ask:

How will AI fundamentally change the way we approach UI design?

Based on my experience as a product designer regularly integrating AI into my workflow, I believe AI will shift UI design away from static, cluttered interfaces toward more streamlined, adaptive, and task-based experiences.

Here’s exactly how and why that’s going to happen — and how you, as a designer or founder, can start adapting today.

Traditional UI is Outdated — Here’s Why

Right now, apps typically present you with all possible options upfront — buttons, navigation, menus, and paths, each designed to guide users to specific outcomes. As designers, we spend countless hours making these options discoverable and intuitive.

But consider ChatGPT. Its interface is essentially a single text-input field, yet it can effortlessly perform tasks traditionally handled by dozens of specialized apps. In my own day-to-day use, this simple interface has replaced or supplemented:

• Nutrition and exercise coaching
• Medical advice
• Life coaching
• UI/UX mentorship
• Copywriting and editing
• Marketing & social media expertise
• Writing partner and brainstorming

Yet, the visual UI remains incredibly simple and task-agnostic.

This clearly demonstrates a critical shift: AI-powered interfaces don’t need to pre-anticipate every user path. They react dynamically and contextually, driven by user input rather than predetermined flows.

This shift is already happening. Large language models and AI-driven assistants are redefining how we access services, replacing tap-through flows with conversational or intent-based interactions.

Task-Based, On-Demand UI: A New Paradigm

The rise of AI-driven interactions means interfaces will become increasingly minimal and contextual. Instead of a static navigation menu and a cluttered screen, the app interface will simply adapt based on the user’s current goal or task.

For example, think about getting a Lyft:

• Traditional UI: You open the app, tap through menus, choose a destination, pick from various ride options, confirm a driver, and track your progress. Each step is clearly defined visually.
• Future AI-driven UI: You say or type, “I need a ride to downtown in 10 minutes.” The app instantly offers two or three optimized choices based on your past behavior, location, preferences, and real-time conditions. You simply tap to confirm.

The entire complex navigation structure disappears, replaced by a context-sensitive, intuitive interaction.

Why This is Good News for Designers

Yes, AI will reshape UI — but it’s not about removing jobs; it’s about changing the type of work we do. As AI increasingly handles layout generation, visual consistency, and even Figma-level fidelity, the role of a product designer becomes more strategic. You’ll spend less time pushing pixels and more time shaping user intent, designing adaptive systems, and guiding AI to reflect the right tone, accessibility, and usability patterns.

Product designers won’t disappear — they’ll evolve into systems thinkers, task framers, and interface architects.

Instead of meticulously crafting layouts and managing hundreds of screens in Figma, we’ll focus more on:

• Contextual UX strategy: Anticipating user needs and creating thoughtful, task-oriented experiences.
• User psychology: Understanding and designing around real, nuanced human behavior and trust.
• Empowering experiences: Ensuring users feel in control, empowered, and supported by clearly communicated AI interactions.

Rather than losing our roles, we’ll be freed to focus on higher-level tasks and deeper creative problem-solving.

How Designers and Founders Should Adapt Now

Here are immediate, practical steps to prepare for an AI-driven UI future:

1. Start thinking in tasks, not screens

• Shift your mindset from creating static screens to facilitating user tasks.
• Clearly define the primary tasks your users want to achieve and simplify interfaces around these core tasks.

2. Use AI daily in your workflow

• Regularly experiment with tools like ChatGPT to understand firsthand how AI impacts your interactions and problem-solving approach.
• Observe which tasks you intuitively turn to AI for and how the interface helps or hinders your experience.

3. Simplify your design approach

• Remove unnecessary visual complexity from your designs now. Ask yourself, “Could this interface be simpler if it were fully personalized?”
• Experiment with radically minimal UI concepts centered around clear user input and output.

4. Focus on empowering clarity

• Consider how your UI communicates to users what actions are possible and available at any moment, rather than overwhelming them with static options.
• Think about leveraging user habits, context, and timing to dynamically surface tasks.

Final Thoughts: Embrace, Don’t Fear, the Shift

As product designers and founders, we’ve always adapted to new technologies. We’re not designing the same interfaces we did 20 or even 10 years ago — and that’s good. Each evolution makes our interactions with technology more human, more intuitive, and more seamless.

AI-driven UI is just the next logical step. Instead of fearing it, we should embrace it, lean into our strengths as empathetic designers, and lead this shift with creativity and optimism.

Source: Tyler Andersen

https://medium.com/design-bootcamp/how-ai-will-fundamentally-change-ui-design-90c9c485038e

你的AI寫文案沒「人味」？研究揭7大AI寫作缺陷：愛老梗、廢話多…該如何訓練AI寫作力？

 

重點一：Salesforce研究指出，頂尖AI模型如GPT-4o在創意寫作上品質無顯著差異，且普遍存在七大寫作缺陷。

重點二：研究證實，透過自動化編輯流程，AI能有效識別並修正自身初稿的缺陷。

重點三：各大AI模型皆出現重複的句法模式與用詞，暴露出其訓練數據與方法可能存在「演算法單一化」的缺陷。

Salesforce AI 研究中心近日發表一篇題為《AI寫作能否被拯救？》的研究報告，對當前大型語言模型 (LLM) 的創意寫作能力提出檢討。

為了探討AI與人類寫作的差異，該研究聘請了18位擁有藝術創作碩士 (MFA) 學位的專業作家，對1,057段由前述三大模型生成的文學小說與創意非小說段落進行深度編輯與評分。

研究發現，儘管AI技術飛速演進，但包括OpenAI的GPT-4o、Anthropic的Claude-3.5-Sonnet及Meta的Llama-3.1-70b在內的三大頂尖模型，其生成的創意寫作文本在品質上並無顯著差異。

更重要的是，專業作家在評審過程中，一致認為這些AI生成的內容普遍存在七大類寫作缺陷，顯示AI在原創性與藝術性方面，可能已觸及現有技術的天花板。

專業編輯歸納出的「AI寫作7大缺陷」

為了系統性地分析AI寫作的弊病，研究團隊在專業作家的協助下，建立了一個包含七大類別的「AI寫作缺陷分類法」。這些缺陷按被標記的頻率高至低排序，分別為：

（一） 彆扭的用詞與措辭︰佔28%，指用字不精準或語句不通順。例如AI常使用「seem to」這樣的不必要修飾語，使表達顯得不夠精確。

AI原生：where the sky seemed to hover (天空似乎盤旋的地方)

人類修改：where the sky hovered (天空盤旋的地方)

（二） 句子結構不良︰佔20%，包括流水句、句子片段、修飾語位置不當等問題。AI傾向於產生過長複雜的句子，影響可讀性和清晰度。

AI原生：As the night wore on, Z's laughter grew louder, his words slurring together like a sloppy melody. N. and I exchanged a knowing glance... (夜深了，Z的笑聲越來越大，他的話語像一段草率的旋律般含糊不清。N和我交換了一個心照不宣的眼神…)

人類修改：Z. was drinking more and more as the night went on. He laughed more loudly. His words started to slur... (隨著夜深，Z越喝越多。他笑得更大聲了。他的話開始變得含糊不清…)

（三）不必要/冗餘的闡述︰佔18%，即「過度解釋」，未能做到「點到為止」，反映了AI難以掌握什麼訊息對讀者是必要的。

AI原生：a concrete behemoth that cast long shadows over the desolate landscape (一個在荒涼景觀上投下長長陰影的混凝土巨獸)

人類修改：a concrete behemoth that cast a long shadow. (一個投下長影的混凝土巨獸。)

（四）陳腔濫調︰佔17%，使用過度俗套的比喻或情節。

AI原生：settled over her like a heavy blanket (像一條沉重的毯子籠罩著她)

人類修改：This time, though, she was alone. (不過，這一次，她獨自一人。)

（五）華麗辭藻︰指過度堆砌形容詞與副詞，顯得矯揉造作。

AI原生：The sobs emerged from this deep well of unspoken expectations, leaving behind a residue of weary resilience... (哭泣從這口潛藏期望的深井中湧出，留下了疲憊韌性的殘餘…)

人類修改：She cried. She cried for unfairness. She cried without relief. (她哭了。她為不公而哭。她哭得無法釋懷。)

（六）缺乏具體性與細節︰內容空泛，缺乏能夠創造鮮明心理圖像的具體細節。

AI原生：Dr. Arthur Steiger's fall from grace began with a series of whispered concerns... (亞瑟·史泰格醫生的失勢始於同事間一系列竊竊私語的擔憂…)

人類修改：Pain was Dr. Arthur Steiger's forte. Not inflicting it, that is, but resolving it. (疼痛是亞瑟·史泰格醫生的專長。不是製造疼痛，而是解決它。)

（七）時態不一致︰在過去、現在、未來時態間不當跳換，造成時間線混亂。

AI原生：The first snowflakes began to drift (第一片雪花開始飄落)

人類修改：The first snowflakes drifted (第一片雪花飄落了)

研究還發現，這些頂尖模型不僅問題相似，甚至連用詞偏好都驚人地一致。例如，「unspoken (潛台詞的/未說出口的)」一詞在約15%的AI生成文本中出現，而「sense of (…的感覺)」、「weight of (…的重量)」等片語也遠高於人類作家的使用頻率。

這種跨模型的語言同質化現象，可能源於它們使用了相似的訓練數據基礎（如Books3語料庫），或是存在模型以其他模型生成的合成數據進行訓練的產業現況，這為「演算法單一化 (Algorithmic Monoculture)」敲響了警鐘，可能導致AI語言表現多樣性的流失。

研究展示了在分析文本資料時，所歸納出的七種常見的AI寫作問題。

圖／Salesforce

AI寫作有救嗎？答案是「可以教化」

儘管研究點出了頂尖模型的共同瓶頸，但這不代表AI在寫作方面不可教化。研究發現，AI其實具備自我進化的潛力。研究團隊基於專業作家的編輯回饋，建立了一套創新的「對齊模型與人類偏好」的方法，證明AI能夠透過自動化流程改善寫作力。

傳統上，訓練AI（即「對齊」）的方式是讓人類在兩個由AI生成的範例中擇一，但缺點是兩個選項可能同樣有瑕疵。而Salesforce提出的新方法則是「透過編輯對齊 (Alignment via Edits)」，讓人類專家直接修改AI生成的文本，為AI提供了更精確、更具體的學習範本。

簡單來說，就是先讓AI生成文章，然後請人類編輯下去修改，把不通順的地方改通順、把用錯的詞換掉，透過提供「標準答案」給AI當範本，讓它更能揣摩真實人類的下筆方式。

基於上述概念，研究團隊進一步開發出一套兩階段自動化編輯管線：首先由一個AI模型「檢測」出初稿中的問題文本，再交由另一個AI模型進行「改寫」。

在一項由12位專家參與的偏好度排名評測中，結果呈現出清晰的排序︰作家編輯版本 > AI自我編輯版本 > AI原始版本。

這張圖描繪了一個三步驟的自動化流程：從真實文章中提取內容 -> 用 AI 將內容轉化為問題 -> 再用 AI 針對問題生成答案。透過這種方式，可以高效地創造出大量高品質、類似人類對話的「問題-答案」組合，用來訓練和優化 AI 模型。圖／ Salesforce

其中，AI自我編輯後的文章，平均排名分數（1.99分）顯著優於原始文章（2.51分），雖然仍不及人類專家親自操刀的版本（1.5分），但已證明AI透過「撰寫初稿、發現問題、進行修改」的迭代過程，能有效提升最終產出的文本品質。

人類作者該如何跟LLM協作？

文章的結論指出，LLM的問世，讓人類作家不再需要與一個充滿缺陷的初稿搏鬥，而是可以由AI執行初步的「自我潤色」流程，從而為人類提供一個品質更高的起點，將人類的角色從文案校對員轉變為更高層次的創意總監。

而為建構AI成為更好的寫作輔助工具，研究提出的操作心法如下：  

1. 克服過度寫作︰LLM必須學會「少就是多」原則，刪減不必要的闡述，讓簡潔成為標準。

2. 消除陳腔濫調︰LLM的機率性本質使其成為老梗製造機，因此未來的AI對齊工作，必須積極懲罰高機率出現的老梗文字用法。

3. 掌握結構︰LLM需要更好地管理文章的流暢性、清晰度和句子結構，並學會何時以及如何有效地拆分複雜的思想。

研究中所提到的具體的優化提示詞如下：

力求原創，避開陳腔濫調與常見的套路。語言風格應簡潔、精練，避免不必要的詞藻堆砌。請著重於呈現細膩的差異與潛台詞，不必加上前言或開場白，直接開始。

結論：為AI秀出範例，是最好的調教手段

最後要說的是，AI寫作雖然目前充滿缺陷，但確實可以被「拯救」，而拯救的關鍵方法是「編輯」，而非不斷要求AI重新生成。畢竟，一個經過編輯的版本，本身就為AI提供了「哪裡錯了」以及「該如何改」的明確訊號 。

換言之，與其期待AI一次就寫出完美的文章，不如將其視為一個能快速產出草稿、但需要後續修改的助手。

Source: 李先泰@數位時代

https://www.bnext.com.tw/article/83779/llm-editing-breakthrough