【專文】 共諜案之怒!法院一再輕判動搖國家認同
民報.2023年1月16日 14:28

國軍再度爆發重大共諜案,主嫌劉姓退役上校,2013年退伍後到中國做生意,在中國情治單位吸收下,返台刺探軍機,以獲得高額報酬,劉姓退役上校所屬的組織內,還被查出有其他六名現役軍官涉案,七人觸犯違反《國家機密保護法》等罪嫌,經檢調帶回偵訊後,主嫌劉姓退役上校等四人收押,其餘三名涉案人,則以10萬至20萬元交保。

2022年修訂國安法共20條,依法「意圖危害國家安全或社會安定,為大陸地區發起、資助、主持、操縱、指揮或發展組織,處七年以上有期徒刑。」這些黃埔之後,拿著優渥退休俸,為中共在台發展組織,甚至還蒐集軍中情資,連現役軍人也投匪。

一樁接著一樁的共諜案,一個個退將成了匪諜,是因為法官輕判,才鼓勵這些舔中退將們忠於他們的「祖國」?今吸收現役軍人成了解放軍內線,還不嚴重?日本、美國叛國罪嚴重者是處以死刑,台灣法院竟以幾萬元交保,罪證確鑿還緩刑!若退俸沒收、判終生監禁,他們還敢通敵?還會搞不清生養他們的國家在哪?

國軍共諜案接二連三,一個個退將成了匪諜,是法官輕判,才鼓勵了這些舔中退將們忠於「祖國」?圖/司法院粉專

司改蹉跎 法官為何一再輕判?

黨國教育出身的法官,國家認同模糊?畏懼中國,對台灣沒信心,怕秋後算帳,為自己留後路?中國國民黨大勝,連上央視的王鴻薇都能選上,所以騎牆法官看輿情?法匠不知審視台灣的國安問題?痛心!歸根結底是司改蹉跎,人民對國家認同糊塗,避戰投降論擴散…

當全世界各個民主國家都喊出「抗中」並付諸行動時,本土政府卻因為敗選,不敢深化抗中理念?「和平保台」像是要「和中」? 那法官也會看你政府的態度,我法官幹嘛要招惹中共,惹禍上身?

中國統戰大精進 信念型的匪諜更可怕

眼前退將魏先儀、錢耀棟被輕判;再看政治變色龍羅志明,任台聯兩屆立委卻背叛阿輝伯台灣主體理念,成為「匪諜」,其所吸收的夏復翔等退役高階軍官,據于北辰將軍表示夏在軍中是極獲好評的優質將領;這才是大害,成了信念型的「匪諜」,退將晚年以當匪諜為職志?

中國統戰部門對台的統戰戰略已大精進,利用退將對本土政府的不滿,在過去忠黨愛國的教育下民主素養貧弱,認為民進黨政府是台獨政權,是借殼上市顛覆中華民國的偽政府,叛將並不認為自己有錯,相反把對岸死敵當成整救中華民國的救星,更不認為自己叛國,不斷向過去的下屬刺探軍情,傳播一中論述,甚而號召同袍反抗本土政權。

國軍將領敵我不分、國家認同偏差,確實是國安重大隱患。圖/退役上將季麟連出席統促黨「共產黨百年黨慶活動」引發爭議,然他本人毫無愧意,而國民黨則將其切割為「個人問題」/擷自民視新聞畫面

國家認同偏差 降敵論不屬言論自由

看看日前海軍退役上校黃征輝上華視《三國演議》卻公開發言,台灣應該早日和中國統一,讓台灣成為中華人民共和國的台灣特區。張鷹艦長黃某也是優秀軍官,然在螢幕對國人口散播降共論,卻毫無羞愧之意。

將領有統派思維確實是台灣國安的隱憂大患,日前退役上將前黃復興黨部主委季麟連出席統促黨舉辦的「慶祝共產黨活動」在插著五星旗的舞台上歡慶致意,敵我不分;前副主委夏復翔更已成為共諜,而國民黨總是千篇一律回答,那是個人問題。將領國家認同偏差成為匪諜,毫無敵我意識,法院再縱容輕判之,國安必潰,國家危矣!

軍隊國家化:生根民主教育 深化台灣本體認同

退將成為匪諜,這絕不是單一的個人問題,台灣社會若反共而不反中,還是落入「一中陷阱」,而軍人在一中思維下沒有敵我意識,能指望忠誠於台灣人民?

軍隊國家化,軍人矢志效忠人民,由人民選舉而產生的政權,便是人民委任而代表國家的政府。為提升敵我意識,軍中應強化民主教育,並深化台灣主體意識,清楚認知中國就是敵國。保家衛國要靠實力才能嚇阻侵略。

保家衛國要靠實力,軍中應強化民主教育、深化台灣主體意識,清楚認知中國就是敵國。圖/中華民國陸軍粉專

司改!嚴懲叛國罪!沒收退俸監禁終生

不管是被利誘、色誘或信念型匪諜,若「一中」的降敵意識在軍中擴張,國安堪憂。如以夏復翔過去在軍中的資歷,積極向過去的部屬刺探情報,是有能力拿到,且有效力分析並使用,更可怕的,是用力吸收現役優質軍官到中國接受招待、洗腦,回台將反政府的思惟擴散於軍中,連現役軍人成為匪諜,那麼再強的武器配備都被弱化,保防不彰,心防瓦解,沒有國防,奢談和平。

蘇貞昌法學背景出身,衝勁、魄力十足,如果勞苦功高的蘇院長真必須卸任閣揆,期待九月能轉任司法院長,拿出魄力好好做四年的司法改革,以國安法肅清匪諜,必能安邦定國!

屬作者意見,文責歸屬作者,不代表本報立場。

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  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司