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◆ 　闕志克／加薩戰爭的附帶損害

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闕志克／加薩戰爭的附帶損害

2026-10-27 00:27 　聯合報／ 闕志克（作者為清華大學合聘教授）

尤瓦爾．亞伯拉罕（左）與導演瑞秋．紹爾以紀錄片NAZA獲頒威尼斯影展評審團特別獎，因此在國內變成全民公敵，街道上隨處可見指控其為叛國者的塗鴉。路透

《NAZA》是一部由英國《衛報》製作、兩位以色列調查報導記者尤瓦爾．亞伯拉罕和雷切爾．索爾所執導的紀錄片，該片描述以色列國防軍（IDF）在獵殺哈瑪斯戰士時造成了許多平民傷亡的「附帶損害」。NAZA 是IDF 的內部術語，指的是在執行打擊行動前，預估出來的平民傷亡人數。該片榮獲今年威尼斯國際電影節評審團特別獎，首映後全場觀眾起立鼓掌長達廿五分鐘。

《NAZA》由廿四組匿名現場訪談串連而成，受訪者都是曾參與加薩戰爭的前以色列情報官員及遙控武器操作員。訪談地點是特拉維夫一棟建築的屋頂，受訪者臉部遮掩並經過變聲處理。這種獨特的訪談場景設計既保護受訪者的隱私，也營造出一種詭異安詳的都市生活氛圍，從而與片中呈現的無情暴力場面形成鮮明對比。

受訪者以第一人視角鉅細靡遺描述個人參與的狙殺行動，從而描繪出一幅赤裸殘酷的畫面：當IDF 意圖剷除一名哈瑪斯戰士時，往往不惜犧牲大量巴勒斯坦平民－可接受的附帶損害傷亡人數（即NAZA），有時甚至高達五百人。而且，多數受訪者表現出令人不寒而慄的冷靜與抽離，既無悔意，也沒內疚，彷彿這些事件不過是與現實世界毫無關係的電子遊戲。

《NAZA》最令人震驚的爆料是IDF 挑選獵殺時機時，不但不會避開平民出現的場合，反而特意選擇獵殺目標回到家的時候，因為此時目標最放鬆、戒備警覺也最低。當然，這樣的狙擊時機也最容易造成嚴重的附帶傷害，因為打擊點通常都是平民住宅、公寓或社區。而且，為了精準鎖定獵殺目標的居家時段，IDF 專門開發一套名為「爸爸在哪裡？」的系統，專門駭入目標親友的手機，竊取通訊內容以取得目標詳細作息時間。

為了從加薩居民中自動篩選出新的哈瑪斯目標，IDF 開發另一套名為「薰衣草」的系統。此系統收集大量加薩居民的性別、年齡、日常活動軌跡、社交媒體閱覽紀錄、手機通話內容及人際關係網絡，然後運用大數據演算法估算出每個人是哈瑪斯成員的可能性。儘管「薰衣草」系統的錯判率可能高達一成，IDF 仍將其辨識出的可疑人選列為潛在的狙擊目標。

以色列在加薩地區實施的自動化敵跡識識、追蹤與獵殺系統，遠比中國政府在新疆針對維吾爾人施行的「職業技能教育培訓」計畫更具侵略性、更殘酷且更不人道，但西方主流媒體對前者的發聲力道卻遠不及後者。事實上《NAZA》在以色列國內也未掀起波瀾，民眾反應冷淡，反而內唐雅胡政府強烈譴責該片造假抹黑，下令司法部門清查片中受訪者的真實身分，甚至威脅剝奪兩位導演的公民身分並處以叛國罪。

其實，早在哈瑪斯恐攻前，以色列社會的政治風向就已全面右傾；恐攻後，內唐雅胡政府刻意加深以巴仇恨並「非人化」加薩民眾。結果是，以國民眾支持以「兩國方案」促成和平的比率今年降至不到百分之卅四。即將於十月廿七日舉行的大選中，以巴和平甚至還搆不上選戰議題，即便內唐雅胡敗選，獲勝聯盟很有可能持續「大以色列」政策，只不過節奏稍微放緩，手段相對溫和罷了。至於加薩戰爭帶來的其他類附帶損害－IDF 士兵因施加戰場暴行而遭受道德創傷，以國日益孤立的國際處境，此時此刻的以色列人民似乎並不在意。

◆ 　劉大年／AI繁榮下的集中風險

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劉大年／AI 繁榮下的集中風險

2026-10-27 00:03 　聯合報／ 劉大年（作者為中經院區域發展研究中心主任）

衡量這波AI繁榮，更須檢視AI應用能否創造持續收益、成長能否擴及更多產業，以及企業能否因應需求放緩。路透

在關稅推升貿易保護、地緣政治壓力升高的背景下，今年全球貿易仍持續成長，AI 需求是重要支撐。從晶片、伺服器到資料中心，AI 亦仰賴同一股需求動能，背後的集中風險也值得關注。

世界貿易組織（WTO）報告指出，民國一一五年（二○二六年）上半年，半導體、伺服器等AI 相關產品的貿易金額年增百分之六十七，占全球商品貿易金額增量的百分之四十七。AI 為全球貿易注入成長動力，也加深了對少數共同需求來源的依賴。

觀察AI 帶來的經濟效益，須區分「建置需求」與「應用收益」。設備採購、機房興建與電力擴充，能直接帶動投資；但企業導入AI 後，能否降低成本、提升效率，進而增加獲利，仍需時間驗證。設備銷售暢旺，並不意味買方已獲得足以支撐投資的報酬。

若AI 應用能帶來穩定收益，便有助於支撐後續投資；反之，企業可能延後建置、縮減採購。即使需求持續成長，只要增幅不如預期，仍可能面臨產能過剩的壓力。技術前景看好，並不代表每筆投資都能如期回收。

台灣受惠於這波科技投資熱潮，出口成長也更加集中於電子資通產業。民國一一五年（二○二六年）前九月，資通與視聽產品及電子零組件合計出口五,二二五億美元，占總出口近八成，高於上年同期的七成二；並貢獻逾九成的出口增量。這些產品雖非全數用於AI，仍凸顯台灣出口對特定產業的依賴日益加深。一旦相關需求放緩，出口將面臨較大的調整壓力。

產品種類增加，未必意味需求風險已經分散。廠商雖分別供應晶片、伺服器、網通與電源設備，訂單卻可能共同仰賴少數大型科技公司的資料中心投資。一旦這些企業縮減資本支出，多個供應產業便可能同時受到衝擊。因此，評估風險不能只看客戶的多寡，更須追蹤最終需求的來源與集中程度。

資金與電力也會影響AI 投資。若收益不如預期、借款成本偏高，企業可能放慢擴張。國際能源總署民國一一五年（二○二六年）的報告指出，資料中心建置約需一至三年，新電網從規畫到完工卻可能耗時五至十五年。兩者時程落差意味，即使需求與資金到位，電力瓶頸仍可能延緩投資落實。

對台灣而言，企業若在擴產後遭遇訂單遞延，可能面臨產能閒置、單位成本上升與庫存累積等壓力。衝擊也可能沿供應鏈擴散，進而拖累出口、投資與就業成長。企業不能只看訂單總額，更須掌握最終需求來源與客戶財務狀況；擴產宜分階段推進，並拓展不同需求來源的應用與客戶。競爭力不只取決於接單規模，更在於需求變動時，能否保有調整彈性、維持穩健經營。

政府應讓AI 效益從設備出口擴及各產業的生產力提升。除了強化電力、人才與基礎建設，也應協助中小企業及服務業導入AI，並支持其他產業開拓市場，分散成長來源，讓更多企業與勞工受惠。

AI 為全球貿易帶來新機會，也凸顯台灣的製造優勢。然出口與投資創新高，並不意味風險隨之降低。衡量這波繁榮，更須檢視AI 應用能否創造持續收益、成長能否擴及更多產業，以及企業能否因應需求放緩。台灣應善用這波成長累積的資金、技術與人才，在掌握商機的同時，降低對單一需求的依賴，將目前的出口優勢轉化為長期的經濟韌性。