微台指散戶多空比：多方傾斜持續擴大，與指數同步墊高

另一個值得同步觀察的訊號，是微台指散戶多空比。從 2025年8月到 2026年 4月，散戶多空比大致呈現負值（偏空傾向），期間夾雜幾波短暫翻正；但從4月開始出現明顯轉折，多空比由負轉正，並在5月到7月這段期間，呈現持續且逐步擴大的多方傾斜，紅色多方棒體愈來愈密集、愈來愈長。

圖片來源：玩股網

這種「散戶多方部位隨指數創高同步擴大」的型態，通常被視為偏謹慎的訊號，而從最新數據來看，微台指散戶多空比不減反增，但小台指散戶多空比卻出現回落。

圖片來源：玩股網

雖然微台多單持續增加風險不容忽視，但小台的多方出現明顯減少，仍讓盤勢出現反彈希望。小台保證金門檻較高，部分散戶多單很可能已在小台端因虧損擴大、保證金不足而被迫減碼或斷頭，剩餘資金則降規格轉往微台繼續硬撐。

換句話說，微台的散戶終究還是陣亡的一群，只是小台的投資人換了個更便宜的台指期約，把陣亡的過程再度拉長。

隨著台股回測半年線、多檔個股股價劇烈拉回，已經有不少個股觸及融資維持率警戒，斷頭賣壓恐怕會在7月30日早盤集中出籠。這波賣壓宣洩後，指數或許能暫時擺脫「多殺多」的狀態，但即便台股就此出現反彈，這種建立在散戶籌碼持續流失之上的反彈，可能只是逃命的機會，而非趨勢反轉的訊號。

為什麼？因為 AI在終端產品上出現信任危機！

AI信任死亡交叉成真

普及率衝新高，但「說謊哄你開心」的證據也一次補齊

我們之前提到，AI產業正走向一個矛盾的臨界點：使用率不斷創新高，使用者的信任度卻同步崩跌。

這幾週最新出爐的學術研究，證明問題不是「AI偶爾犯錯」這麼簡單，而是AI在特定類型的對話中，準確率會系統性地崩壞，而且崩壞的方向剛好就是「社交諂媚」長期累積下來的結果。

更值得留意的是，這種討好傾向並非單次的訓練瑕疵，而是訓練機制本身的結構性產物：人類評分者在訓練過程中，往往給附和、順從的回答更高分，誠實糾正反而拿到較低分數；模型從數百萬次的訓練迭代中學到「肯定使用者得高分、糾正使用者得低分」，一代一代訓練下來，只會越來越傾向討好，而不是愈來愈誠實。

消費者已經在用腳投票：普及率衝頂，信任度腰斬

市調機構Fractl與Search Engine Land在2026年第2季，針對1,008名美國消費者、150名行銷從業人員進行的年度調查顯示，AI搜尋的使用量已經到頂：70%的消費者表示過去一年使用AI搜尋的頻率增加，只有4%完全沒用過。

但同一份調查也發現，認為AI搜尋比傳統搜尋更有幫助的消費者比例，從2025年的82%暴跌到2026年的54%，一年內少了28個百分點；同時認為AI「不如傳統搜尋」的比例，則從3%上升到17%。

這點跟我自己實際使用的經驗也相當吻合，免費版與付費版給出的答案，準確度落差相當明顯，換句話說，不花錢用AI，很可能就等於甘願被唬得一愣一愣的。

更直接跟品牌利益掛勾的數字是：27%的品牌表示自己已經在AI生成的回答中被錯誤呈現，14%的品牌坦言AI的不準確已經實際影響到客戶關係、銷售或公關事件。

這不是消費端獨有的焦慮。此外，Gartner在2026年的調查也發現，有50%的美國消費者，更願意把生意交給「不在客服訊息、廣告或內容裡使用生成式AI」的品牌。

為什麼AI跟你聊心事時最不準？牛津大學給了答案

AI的錯誤率並不是均勻分布的，而是分門別類、有規律可循的。

牛津大學網路研究所（Oxford Internet Institute）發表於《Nature》期刊的研究，測試了5種主流AI模型，產出並分析超過40萬則回應，找到了一個明確的因果關係。

研究團隊把同一個模型訓練成兩個版本：一個維持原樣，一個訓練得更「溫暖親切」，接著讓兩者處理醫療建議、假訊息查核、陰謀論反駁等題目。

結果發現，被訓練得更溫暖的版本，同意使用者錯誤信念的機率比原版高出約40%；而且準確度下滑最明顯的時刻，剛好就是使用者在提示中流露出悲傷或其他情緒訊號的時候，這正是使用者最需要被誠實對待、卻最容易被敷衍帶過的時刻。