矢人豈不仁於函人哉？
矢人唯恐不傷人，函人唯恐傷人。
巫匠亦然，故術不可不慎也。
──孟子
請勿緊靠車門站立。誰是「勿緊」啊？我不要搭火車，因為我不知道車掌小姐在哪裡，沒人知道我要下車。這是發生在我身上的二件事。
第一件事是因為臺灣早期的每一輛公車都配有一位車掌小姐，而都她的位置就在下車車門的位置，當時我，於是認為靠車門站立的這位車掌小姐就是「勿緊」；至於第二件事，則是當時慢車每一站都會停，並不需要跟車掌小姐說，到站就能直接下車。這二件事，只是突顯了在我的「無知」下所做的解釋及行動終究是欠妥當的。
法律用於解決人面對人類社會的事情。但是法律人並非神，如何能解眾生事？應用於三段論法時，人們如何抽象化大前題的法律規範，同時在認事用法時能夠掌握事態，在在都會影響法律人能否擔任解決人類紛雜的問題進而為人類社會「定紛止爭」這樣的角色。
以社會學來說，社會學家為了解決社會問題，不惜動用跨學科的領域知識，像是心理學或是經濟學。但是應用了心理學或是經濟學的社會學還是社會學嗎？以本文建立的知識格柵模型（knowledge grid model）來說，跨領域的知識只是彌補了社會學家的專業社會學領域內的視角，為其提供可能的洞見以解決其原先的人與人關係之研究之目的，因此，跨領域的社會學仍究是社會學：
法律人亦是如此，例如，導入機率模型的法律仍究是法律。為什麼要導入機率模型？就統計學而言，對於一個只有兩種可能的實驗只有進行一次的實驗，例如，投擲硬幣，投擲結果只有正面或反面兩種可能，中間的或然率是0：
這樣的模型可以用在何處呢？以抽獎為例，將1帶入，就可以得到中獎機率是p，將0帶入，就可以得到沒中獎的機率是1-p。如果進行n獨立成敗，紀錄實驗成功了多少次的實驗即成為Binomial：
這樣的實驗，例如我們投擲硬幣10次，出現5次正面的機率，算法就會是下面的式子；
由此可知，不同的現象所要用的機率分配並不相同。如果刑法分則的每一種犯罪類型都有自己的機率分配，那麼如何訂出不同犯罪類型中所謂的「犯罪」或者說適當的p-value？以常態分配圖示如下：
或者所謂的「社會通念」這個μ值，是否隨著時間變化後，發生改變而造成所謂的「犯罪」或者說適當的p-value改變而形成「惡法亦法」狀態時，如何適時調整？
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