作者:何則文/香蕉夢想家在國內知名的老爺酒店集團於台中新開幕的飯店內,一位穿著黑色套裝的女性,領著大批的媒體,沿路介紹飯店內收藏的藝術家作品,十分有自信地談起飯店的特色與未來展望。看起來專業而自信的她,是台中大毅老爺行旅的行銷公關主任──黃喬婉。這樣的行銷公關職務在許多產業跟領域都有,也談不上稀罕,然而黃喬婉的特殊亮點在於,她就任時是個距離大學畢業不到 2 年 23 歲女孩。看到她年輕的外型,或許會讓很多人下意識地認為,喬婉必定擁有某些「特殊背景」,不然怎麼會年紀輕輕,就在知名餐旅集團擔任管理職?讓人們跌破眼鏡的是,黃喬婉出身台北萬華河濱的普通家庭,雙親都是一般上班族,能擁有今日在事業上傲人的成績,全因著「好奇」兩個字,另一方面,她的人生也並非一帆風順。今天,我們就來聽聽這個小女生的精彩故事:從「形同落榜」,到「發掘熱情」──怎麼辦到的?故事要從 6 年前的暑假說起:當時高中畢業的喬婉,考完指考後,對自己的前途並沒有清楚的想法,也沒有特別的興趣。她就像許多高中生一樣,依照成績和社會上認可的「主流科系」填志願,當時的她心中只有一個目標,就是希望大學能繼續留在家鄉台北。然而令她意外的是,她最終錄取了她完全沒想過的歷史系,而且還必須離開家鄉,前往陌生的台中。對她來說,這樣的結果簡直等於「落榜」。當下,喬婉毫不猶豫的前往南陽街補習班,鐵了心打算重考。但是實際詢問後,考量到重考班花費的時間跟費用,喬婉選擇了折衷的辦法──仍然來到台中就讀中興大學歷史系,並同時準備轉學考,希望能在隔年回到家鄉台北讀書。在大一的寒假,因為讀書苦悶的她,看到當時興大學生會的幹部訓練營訊息,只是單純地想參加營隊、放鬆心情的喬婉,遂報名了培訓,沒想到這個不經意的舉動,卻成了她之後人生的重要轉折。訓練營之後,活潑的喬婉選擇繼續待在學生會。她在學生會的第一年協辦了許多活動,優異的表現讓她在隔年被拔擢為幹部,擔任學生會外務部部長。外務部是負責學生會對外行銷公關的部門,而興大學生會一年有高達 300 萬的預算,是一個上百人的大型「學生政府」組織,在過程中,她曾代表學校與巨匠電腦、Yahoo 等大企業洽談合作,學習對外公關跟組織運作的精華。另一方面,喬婉既參與也創辦過各種社團,每個暑假,她除了籌劃活動外,便是到企業實習,4 年間,她去過證交所、台經院、土地銀行與科技新創公司實習。正因為後來開始搞社團跟實習,喬婉沒有如一開始所願轉學回台北,而是轉系到了應用經濟系,此外,這時的她也早已不想離開台中了。談到實習,喬婉說:「我現在反過來看,大學時候的實習經驗,對往後人生真的很有幫助,豐富了人生閱歷。你實際參與過,才知道自己真正喜歡什麼、適合什麼。我去銀行實習後,才知道銀行那種工作不是我想要的,也在這些摸索中更確定自己的興趣跟志向。」到了大四,喬婉喜歡與人接觸跟辦活動的性格,讓她也閒不下來。雖然已經報名了研究所補習班,她的生活還是塞滿了活動、演講甚至報名競賽。那年她參與甄選了《遠見.天下文化事業群》創辦人高希均教授在興大設立的「高希均經濟知識研究室」的實習生選拔,最終獲選成為研究室的活動總監。參加創業競賽,發現剩食問題這時,她展現出對商業、新創的興趣。她在校內邀請了商學院的外籍教授,舉辦為期一年、共讀《哈佛商業評論》的英語讀書會;同時,在 2014 年前後,正好許多大學生新創蔚為潮流,喬婉也邀請了北中南各地的學生新創團隊來到台中,舉辦系列的講座跟論壇。在辦活動的過程中,她開始對青年新創有很大的興趣,認為年輕人也有翻轉世界的可能。她先後參與了校內外許多的商業與創業競賽,從校內小論文、短評,到校外的 SAS 玉山銀行商機創意大賽等各類比賽,最後都獲得不錯的成績。而影響她最深的,是世界公民島舉辦的社會企業創新競賽,在這個比賽中,她花了將近一年的時間準備。說來也有趣,喬婉會組織團隊參與,最開始的原因竟然是「爸媽不提供海外畢旅的旅費」,一心想去海外看看世界的喬婉,為了出國,只能靠自己,因而找了許多補助出國考察的創業競賽。剛好那時的喬婉很喜歡自己煮東西,她常常在超市等 5 點過後的特價生鮮。看到時間一到,許多婆婆媽媽瘋狂搶購貼上特價標籤的食材,讓她留下很深刻的印象。但她也發現,即便有特價,仍有許多賣不出去的產品最終被迫丟到垃圾桶,浪費了許多食材,促發喬婉開始思考解決之道。一開始,她想要透過製作 app,讓大家知道哪裡有便宜的即期特價商品。後來,她發現在許多歐洲國家,有許多量販超市合作,將當日賣不出去的食材提供給餐廳做成料理,用便宜實惠的價格提供給有需要的人。她帶領著夥伴寫了一系列的社會新創企劃,想要跟超市合作,用共享冰箱、剩食餐廳等方式,讓食材不被浪費。這個企劃在規劃階段就受到許多關注。喬婉的團隊曾到中國醫藥大學、成功大學、豐原高中等學校分享理念;甚至獲新竹女中學生專訪。之後,喬婉的團隊前往歐洲考察當地如何處理剩食問題。職場小試身手,了解現實與理想的差距為了實踐她的社會新創理念,在台灣引入歐洲的剩食處理方式,她曾與許多大型量販店洽談合作可能,但或許是社會歷練不足,許多企業認為提案難以實際執行而拒絕。而為了深入了解產業,實踐理想,在本有更好待遇的機會下,喬婉仍決定進入知名的連鎖超市擔任薪資不到 30K 的儲備幹部,從基層做起。在超市內擔任生鮮負責人,喬婉同時要應對廠商跟客訴,經過一年歷練,了解整個體制後,她才了解到理想與現實的差異:由於食安風險,共享冰箱、剩食餐廳等解決剩食問題的方法,確實在實際執行上可能遇到挑戰,同時也存在著許多可能風險。知道過去的社會企業創業發想或許現階段難以實現後,喬婉重新思考人生的前途,並決定轉往另一個知名的百貨集團,擔任 CRM 專員。靠著大學社團跟實習學習到的許多技能,這份工作她很快上手,負責與其他廠商的異業合作。當中她接觸到了各行各業,對於職涯又有了新的想像,這份工作做了 8 個月,她就跳槽到老爺酒店集團,擔任行銷公關主任一職。不要小瞧自己的年輕,年輕有無限可能事實上,以她畢業後工作不到兩年的經歷,加上又是跨產業的轉職,依照常理應該是無法擔任這樣的位置。一般五星級飯店的公關主任,27、28 歲就算很非常年輕。然而,招募主管卻從喬婉大學的豐富經歷跟對社會實踐的理念中看到了可能,大膽的聘用這樣的年輕人,安排在重要位置。在酒店籌備初期就加入的喬婉,跟著飯店從零開始,從媒體關係的經營到社群行銷的管理,高壓的挑戰也讓她快速的成長,而她在團隊中的付出也屢獲佳績,不負眾望。2018 年喬婉服務的單位,在團隊的努力下獲得台灣設計展的良品好店殊榮。「或許我能有這樣的機會是因為『人生閱歷』多元,當時我畢業不到 2 年,但是我從大學就開始累積社會經驗。透過社團參與、企業實習、競賽成果跟海外考察,我更認識自己,也擁有更寬廣的眼光去看世界。這些經歷實實在在的為日後職涯打穩基礎,也更確定方向。當然也很感謝當時大膽聘用我的主管們,讓我有機會跟著公司一起成長。」對於自己的經歷,喬婉這樣的總結。而喬婉的故事,實實在在地告訴我們,其實年輕人有無限的機會跟可能。想要成功不一定需要一個富爸爸,也不需要太在意現在社會總體的經濟情況,重點是不斷為自己「找資源」跟「找機會」,不要甘於現狀。或許你還沒確立人生方向,那麼不妨試著用多方的接觸跟參與找到自己的志向,過程中也能裝備起自己,成為那個企業心中有即戰力的最佳人選。期待幾年後,你也能描繪出屬於自己的成就故事。寫給正在讀書的你這一篇其實是想寫給還在讀書的年輕朋友們,期待看完這篇,你也能對自己的人生有新的想像。有人說,出生平凡家庭本身就是輸在起跑點,讓人沒法擁有「有格局」、「有遠見」的思維,因此注定平庸。這種可能性我不能否認,這的確某種程度是事實,但是出身沒法給你的格局跟視野,你可以透過教育跟自我探索得到,這就是學校存在的目的,而也只有自己,要對自己人生負責,只有「你」能改變你的人生。年輕的你或許也不知道自己未來在哪,但是重點是不要隨波逐流,試著積極找到屬於自己的道路,如果你還是學生,你可以像喬婉一樣多多參與摸索,或者看看我的一篇文章〈【寫給大學生的四封信】你的價值不只 28K──拒絕畢業拿低薪,你可以做的七件事〉,積極開拓可能。如果你已經是社會人,也不要緊張,跟你分享另一篇文章〈擺脫低薪、派駐海外、轉換人生跑道──畢業了,還來得及嗎?〉。最後,如果你喜歡我這系列訪問海內外台灣青年的文章,或者有什麼心得想跟我分享,誠摯的邀請你到我的專頁點個讚,發訊息或寫信給我,你的支持會是咱不斷挖掘好故事的動力。那麼,我們下周見。※本文由換日線網站授權刊載,原標題為《 「一度想重考、沒有富爸爸、領過 20 幾 K」的她,如何 23 歲就成為知名飯店行銷公關主任?》,未經同意禁止轉載【關聯閱讀】 「超冷門科系」畢業,卻會說五種語言──26 歲的她,已是日本 IT 新創企業總監 一位轉系生的化工之路:「絕命毒師」、「出路超廣」?背後其實藏著更多慌茫作者簡介: 做事實在,踏實肯拚,能靠顏質卻偏偏靠才華的優秀 90 後。他大學是讀歷史的,,後來轉行跑去念國際行銷。畢業以後順利進入某知名巨型國際企業派駐海外,曾待過西貢、河內、深圳、北京等城市,在各處移動,也不知道明天可能被叫去哪,調去印度非洲也有可能。 ______________【Yahoo論壇】係Yahoo奇摩提供給網友、專家的意見交流平台,本文章內容僅反映作者個人意見,不代表Yahoo奇摩立場。有話想說?不吐不快!>>> 快投稿Yahoo論壇
- Oct 10 Wed 2018 03:43
史上最強國中生 吳佳晏寫台巡賽奪冠最年輕紀錄
- Oct 10 Wed 2018 03:43
日本免疫細胞療法 中山醫院杏群診所開放預約
劫貧濟富,台灣共好?再過兩天就是國慶日,中油昨天突然宣佈凍漲油價到年底、國安基金也準備進場護盤。油價只許跌、不許漲,股票只許漲、不許跌,頗有古早時那種大赦天下、普天同慶的味道,也隱然吻合「台灣共好」的國慶主題。油價凍漲,差價由中油吸收;中油的虧損,最終由全民買單。為了對北極熊好,搭公車、搭捷運的你,沒有得到半點好處;想要為環境盡一份心力,忍痛買GOGORO的你,佔不到半點便宜;油耗大的汽車車主,才是最大的贏家。油價凍漲,不僅僅是全民買單,更是劫貧濟富,劫環保濟不環保。行政院一方面宣示停售燃油車的時間表,另一方面卻又慷他人之慨,拿全民的錢補貼燃油車主,不覺得矛盾嗎?行政院宣稱,油價凍漲是中油自己的決定,駁斥政院下令的傳聞。中油則說,凍漲是擔心運輸成本提高,導致物價飆升,所以決定自行吸收漲幅,凍漲到年底,並無任何選舉考量。國內經濟的發展,是經濟部的責任;過去有哪一次的凍漲,不用經濟部長點頭?什麼時候,這個國家的物價歸中油管了?行政院說謊不打草稿的背後,是刻意規避所有政務官、事務官的責任,讓中油一肩扛下、做民進黨政府的替死鬼。從這天起,「責任政治」四個字,跟這個政府再沒有半點關係。在中油宣布油價凍漲後不久,國安基金也跳出來宣布,不排除提前召開委員會議,適時採行必要措施,以達成穩定國內股市任務。國安基金是全民的錢,國安基金的盈虧,也是全民買單。《國安金融安定基金設置及管理條例》第一條明訂:「為因應國內、外重大事件,以維持資本市場及其他金融市場穩定,確保國家安定,特設置國家金融安定基金…」;第八條則寫到,「因國內、外重大事件、國際資金大幅移動,顯著影響民眾信心,致資本市場及其他金融市場有失序或有損及國家安定之虞時,得經委員會決議…」。 試問,最近有什麼國內、國外的重大事件、國際資金大幅移動?金融市場有失序嗎?國家安定有哪裡有問題了?還是說,民進黨選情不佳,就是損及國家安定?國安基金成立不是一天兩天,進場護盤(或帶有政治目的的護盤)也不是一次兩次了,但一萬點以上還高調「護盤」,卻是史上頭一遭。如果一萬點進場護盤,那要什麼點位出場?一萬二、一萬三?還是選完就放手?這究竟是刺激股市信心,還是預告選後變盤?媒體不只一次的報導,這次股市上萬點的榮景,多數的股民並未獲利,主要是外資、法人和炒手獲利。國安基金如果在此時進場,豈不正好給外資一個「出貨」的機會,拿全民的錢讓外資跟炒手賺了就跑?所謂的「台灣共好」,必定是指兩群以上不同的人,一起變得更好。在國慶的前夕,我們也看到民進黨政府,在搬開詹順貴這塊「大石」之後,毫不遲疑地強勢通過「觀塘案」。人民恐怕很難理解,一個劫貧濟富、無視反對意見的台灣,如何可能「共好」?究竟哪些人,是民進黨政府希望「共好」的對象?抑或「台灣共好」,從來就只是「民進黨好」的同義詞,只要「台灣價值」滿滿的民進黨好,「台灣共好」就已然完成了。更多論壇文章 觀塘環評過關 身為環評委員「這是痛」 柯文哲為騙子提告 卻不願面對吳音寧 「豆腐渣」工程 ,「豆腐渣」式的起訴 為了這家餐廳,想再去台灣一次 原來是慣老闆啊 我以為是興大校長呢______________【Yahoo論壇】係Yahoo奇摩提供給網友、專家的意見交流平台,本文章內容僅反映作者個人意見,不代表Yahoo奇摩立場。有話想說?不吐不快!>>> 快投稿Yahoo論壇
- Oct 09 Tue 2018 23:40
前Fed理事說 中美恐爆發10年或20年的經濟冷戰
撰文/多明戈斯(Pedro Domingos) 繪圖/維依(Armando Veve) 翻譯/周坤毅人類是唯一會製作機器的動物。機器讓我們擴展能力、突破生理限制。工具把我們的雙手變成多功能的肢體;汽車讓我們能快速移動,飛機給了我們翅膀;電腦賦予我們強大的計算能力與記憶力,智慧型手機則讓日常生活變得多采多姿。現在,人類把從資料學習的方法寫進程式,創造出能自行學習的科技。人工智慧(AI)有一天會取代人類嗎?或是會以前所未見的方式增強我們的能力、提升人性?羅森布拉特(Frank Rosenblatt)是1950年代開啟機器學習研究的先驅,發展出學習辨識位元的電子神經元;而塞繆爾(Arthur Samuel)撰寫的西洋棋程式能夠不斷自行練習,直到擊敗人類。但是一直到過去十年間,機器學習領域才真正起飛,實現了自動駕駛汽車、(某種程度上)能聽懂人類指令的語音助理,以及其他數不清的應用。機器學習開創新局 我們每年都發明數以千計的新演算法,透過一連串指令告訴電腦該做什麼。然而機器學習的特點是,我們不必詳盡撰寫程式,而是給電腦一般目標,例如「學習下西洋棋」,電腦就能像人類一樣累積經驗而自行改進。機器學習演算法可分為五大類,靈感分別來自不同的科學領域。可想而知,其中一類是模仿天擇的「演化式演算法」。在美國哥倫比亞大學的創意機器實驗室中,初代機器人會嘗試爬行或飛行,表現最佳的程式會定期混合並演變,再用3D列印產生下一代。一開始隨意組裝的機器人幾乎無法移動,經過數千或數萬次演變後,最終製作出機器蜘蛛和機器蜻蜓。但演化的速度很慢。目前最流行的機器學習演算法,是從腦科學獲得靈感的「深度學習」。我們採用高度簡化的數學模型來模擬單一神經元的運作,進而建立由數千或數百萬個神經元構成的人工神經網路,人工神經元接收資料時會逐漸增強人工神經元之間的連結來學習。這些人工神經網路能以不可思議的精確度辨識人臉、理解語言或翻譯。機器學習也運用了心理學,模擬人類從記憶中尋找類似情境來解決新問題,這種以類比為基礎的演算法實現了客戶服務自動化,並能在購物網站上根據你的品味來推薦商品。機器也能透過自動化科學方法來學習。「符號學習演算法」利用反向推理來歸納出新假說:假如我知道蘇格拉底是人類,還需要什麼資訊來推論他有一天會死?知道人終有一死就夠了,再檢查資料中的其他人是否也會死,便能驗證這項假說。英國曼徹斯特大學的生物學機器人夏娃(Eve)利用這種方式找到一種可望治療瘧疾的新藥。夏娃從疾病的資料與基本分子生物學著手,建立藥物分子如何作用的假說,設計實驗進行驗證,然後在機器人實驗室做實驗來修正或剔除這些假說,並重複這個過程直到假說不需修正為止。最後,機器也能單純透過數學原理來學習,其中最重要的是「貝氏定理」。我們根據既有知識,設定各項假說的初始機率,針對符合資料的假說提高機率,而不符合資料的假說降低機率。接著以所有假說的機率做出預測,機率越高的假說所佔權重也越高。比起人類醫生,採用貝式定理學習的機器能做出更精確的醫學診斷。這類機器學習演算法是垃圾郵件過濾程式的核心,Google也利用它來選擇你所看到的廣告。這五類機器學習方法各有優缺點。深度學習善於解決視覺辨識和語音辨識等感知問題,但是並不適合應用於認知問題,例如獲得常識或推理;符號學習則正好相反。演化式演算法能解決人工神經網路無法克服的難題,但需要很長的時間。類比演算法能從少數案例中學習,但接收太多資訊時可能會產生錯誤。貝式演算法最適合用來處理少量資料,但處理巨量資料時所花的時間會令人卻步。這些傷腦筋的優缺點,促使機器學習研究人員努力結合所有演算法的長處。一如打造能夠開啟任何鎖頭的萬用鑰匙,我們的目標是創造出「終極演算法」(master algorithm),它從資料中擷取所有資訊,並從資訊中獲取所有可能的知識。但我們面臨與物理學家類似的挑戰:量子力學能有效描述宇宙最小的尺度,而廣義相對論能解釋最大的尺度,兩套理論不相容因此必須統合;同樣地,馬克士威(James Clerk Maxwell)首先統合光、電場與磁場,其後粒子物理學才發展出標準模型。包括我在華盛頓大學的團隊在內的不同研究小組,提出各種方法來整合兩種以上的機器學習演算法。由於科學研究的進展是跳躍式、而非線性,因此很難預測統合所有機器學習方法的終極演算法何時完成。無論如何,達成這個目標不會招致統治人類的全新機器,相反地,它會加速人類演化。 一旦我們發展出終極演算法,並輸入人類產生的大量資料後,AI就有潛力為每個人建立精確而詳細的模型,學習我們的品味與習慣、長處與弱點、記憶與志向、信念與人格、我們關心的人事物,以及遇到不同狀況時會如何反應。我們的模型基本上能預測我們所做的決定,這讓人既興奮又不安。機器接管人類? 許多人擔心,機器具備這般能力後,將運用習得的新知識來接管人類的工作,甚至奴役或消滅人類。但這種可能性很小,因為機器缺少自由意志。AI演算法基本上只能達成我們設定的目標,例如「找出從旅館到機場最短的路線」。這些演算法與普通演算法的區別在於,計算如何達成目標時相當有彈性,不必執行一連串預設的步驟。儘管AI能累積經驗而自行改進,但當初設定的目標依然不變;無法達成目標的演算法會自動被淘汰。此外,人類也會檢查機器所達到的成果是否滿足我們的目標,並確認機器不會違反我們設定的任何限制,例如「遵守交通規則」。然而我們想到AI時,往往把人類的特質(例如意志與知覺)投射在AI上。許多人更熟悉擬人的AI(例如家用機器人),而非在幕後默默工作的其他無數機器人。好萊塢為了讓故事引人入勝,也以具有人類外形的機器人來呈現AI,進一步助長了這種觀念。但AI只是一種解決難題的方法,達成這項任務不需要自由意志。AI背叛人類的可能性,比你自打巴掌的機率還低。AI就像其他科技一樣,只是擴展人類的能力。AI越強大,越能造福人類。那麼,使用AI的未來會是什麼樣子?智慧機器確實會取代許多人的工作,但對社會的影響和前一次自動化生產的影響應該很像。200年前,美國人大多從事農業,然而今天機器已幾乎取代所有農夫的工作,但農夫並沒有消失。宣揚世界末日的人認為這次情況不同,因為智慧機器同時取代了我們的肌肉與頭腦,人類將無事可做。但AI能執行所有人類工作的那天,依舊遙遙無期。在可預見的未來,AI與人類將各擅勝場。機器學習的主要影響是大幅降低AI的應用成本,民主體制拓展了AI在經濟上的各種潛在應用並衍生新工作,同時讓舊工作在同樣的人力下能達到更多成果。此外,未來學家科茲威爾(Ray Kurzweil)宣揚科技奇異點。他描述科技進步將持續加速,機器將學會製造更好的機器,而更好的機器又能製造更強大的機器。但我們知道科技不可能永遠持續進步,因為物理定律設下了連量子電腦都無法逾越的嚴格限制。從某些方面來看,我們已經接近那些限制。AI的進步也像其他科技一樣,終究會到達停滯期。另一種在未來學家之間盛行的想法是,電腦模型將會逼真到讓人難以分辨。我們能把自己的心智上傳雲端,像資料一樣永遠存在,不再受到物質世界惱人的限制。問題是這種做法在生物學上不可行,你若想上傳自己的心智,就需要每個神經元的精確模型以及儲存其中的記憶。再者,資料擷取必須非常可靠,才能確保模型的預測不會偏離真實神經元的活動,這簡直是不可能的任務。即使真的可行,你會願意上傳自己的心智嗎?你該如何確定你的模型沒有錯失你不可或缺的某一部份,或者你的模型會具有意識?如果你最完整的「分身」被偷了呢?我相信大多數人寧可保有自己以碳為基礎、黏糊糊的身體,直到離開人世。AI,尤其是機器學習,其實只是人類能力的持續演進。道金斯(Richard Dawkins)在《延伸的表現型》(The Extended Phenotype)書中,以杜鵑鳥的蛋和河狸建造水壩為例,描述動物基因如何突破生理限制來適應環境。科技是人類的延伸表現型,而AI只是另一層科技外骨骼。我認為,AI最具潛力的應用將超越一般人的想像、令人讚歎。在十年之內,我們每個人可能都會擁有「數位分身」。這個AI夥伴將比今天的智慧型手機更不可或缺。你的數位分身不必跟在你身邊,而是和你現在大部份資料一樣儲存在雲端。蘋果公司的Siri、亞馬遜公司的Alexa與Google的語音助理,已讓我們窺見數位分身早期的樣貌。你的模型是數位分身的核心,會學習你與數位世界交流時產生的所有資料,範圍從桌上型電腦、網站、穿戴式裝置到居家環境中的感測器(例如智慧喇叭、空調恆溫器、行動通訊基地台與攝影機)。隨著機器學習演算法增強,蒐集了更多個人資料,我們的數位分身將越來越精確。一旦終極演算法出現,再配合擴增實境(AR)頭戴式裝置或其他個人感測器持續獲取你的感覺運動資料流後,你的數位分身將比你最好的朋友更了解你。你的模型與資料將儲存在「資料銀行」中,就像傳統銀行替你存錢或投資一樣。現今有許多公司將樂意提供這類服務。Google的共同創辦人布林(Sergey Brin)表示,Google希望成為「你的第三腦半球」。但你大概不希望你頭腦的一部份得靠顯示廣告才能維持,因此最好把數位分身交給利益衝突較少的公司,或與志同道合的人成立資料協會。謀事在人 畢竟,最大的隱憂並不是有一天AI會變得邪惡,而是控制AI的人會濫用AI,就像法國人所說的「cherchez l’human」(謀事在人)。資料銀行最重要的責任,是確保你的模型不會用於損害你的利益。你和資料銀行都得對AI犯罪提高警覺,以免讓壞蛋有機可趁。就像吉布森(William Gibson)在1984年的小說《神經浪遊者》(Neuromancer)中所描述的涂林警察,我們需要AI警察來追緝AI罪犯。假如你不幸住在獨裁國家,政府將能以前所未見的方式監控你,這會帶來空前的危險。考慮機器學習的進步速度以及已開始使用的治安預測系統,在電影「關鍵報告」(Minority Report)中,人們在犯罪前就被逮捕的情節,也就不再那麼難以置信。此外,還有不平等的問題,在每個人都負擔得起數位分身之前,人類社會還需要時間來調適這些情況。因此每一個人的首要責任,是別變得自滿而過度信任數位分身。我們很容易忘記AI就像封閉在象牙塔的學者,而且在可預見的未來都將如此。AI的外在看似客觀甚至完美,但內在就像人類一樣充滿缺陷,只是方式不同。AI缺乏常識,容易犯下人類不會犯的錯誤,例如把穿越馬路的行人誤認成被風吹起的塑膠袋。AI也很可能按照字面解讀人類的命令,一絲不苟執行我們說過的話,而非我們真正想要達成的事。因此下次你要求自動駕駛汽車不計代價準時趕到機場前,最好先想一下再說出口。實際上,數位分身將和你十分相似,足以代替你進行各種虛擬交流。它的任務不是接管你的人生,而是替你嘗試那些你沒有時間、耐心或知識去做的決定。它會讀完亞馬遜網站上的每一本書,再推薦你最有可能想自己去讀的少數幾本。如果你想買車,它會替你研究各種購車方案,並與經銷商的機器人討價還價。如果你在找工作,它會先篩選所有適合你的工作,然後針對最有希望的職位安排視訊面試。如果你被診斷出癌症,它會替你嘗試所有可能的療法,並建議最有效的一種(為了大眾福祉,你也有道義責任讓數位分身參與醫學研究)。如果你想找約會對象,你的數位分身會和所有符合資格的數位分身進行數百萬場虛擬約會。在網路空間中最契合的一對,便能在實際生活中來場浪漫約會。基本上,你的數位分身將在網路空間中替你嘗試無數的可能人生,因此你在現實世界中所經歷的將是最佳人生。但你的虛擬人生是否「真實」,或數位分身是否像影集「黑鏡」(Black Mirror)所描述的具有意識,則是有趣的哲學問題。有些人擔心,這代表我們把人生的掌控權交給了電腦。但實際上是電腦給予我們更多掌控權,因為我們將能做出過去所無法做的決定。你的模型也會從每次虛擬經驗中學習(你是否享受約會?你喜歡新工作嗎?),隨著時間,模型會更善於向你提議你可能做的決定。事實上,我們已經很習慣在無意間做出決定,因為這正是大腦所做的。你的數位分身就像大幅擴張的潛意識,關鍵差異在於你的潛意識只存在於腦袋,而你的數位分身不斷與其他人或組織的數位分身交流。每個人的數位分身會持續嘗試向其他模型學習,組成數位分身的社會將以電腦運算的速度朝各方向擴展,找出我們會做的決定。機器將成為我們的先鋒,帶領人類個體與族群朝未來邁進。AI將帶領我們走向何方?而我們會選擇往哪裡走?周坤毅是清華大學動力機械工程所碩士,現任職於澳洲福特汽車公司。 重點提要 ■ 發展人工智慧(AI)可視為人類演化的一部份。為了實現新一代的自動化革命,我們必須創造所謂的「終極演算法」。統合既有五類機器學習方法的終極演算法,接收大量資料後,就有可能為每個人建立精準的模型。 ■ 科技只是人類能力的延伸。機器沒有自由意志,只能遵循我們設定的目標。與其擔心機器取代人類,不如擔心人類濫用科技。 ■ 短期內,AI的應用可能是創造「數位分身」。我們的虛擬模型能在網路空間嘗試各種事物,並與無數的其他虛擬模型進行交流,幫助我們在日常生活中更快做出更好的決定。 多明戈斯(Pedro Domingos) 美國華盛頓大學資訊科學系教授,也是人工智慧促進協會會士,著有《大演算》(The Master Algorithm),現居西雅圖附近。 五類機器學習方法各有優缺點, 研究人員努力結合演算法的長處, 創造出「終極演算法」。 機器演化:海星機器人採用能自行模擬的演化式演算法,這是機器學習方法的五大類之一。人類正努力整合所有的機器學習方法,創造出最有力的工具──「終極演算法」。 Victor Zykov and Josh Bongard 數位分身將代替你進行 各種虛擬交流,嘗試你沒有時間、 耐心或知識去做的決定。 延伸閱讀 The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World.Pedro Domingos. Basic Books, 2015. The Digital Mind: How Science Is Redefining Humanity.Arlindo Oliveira. MIT Press, 2017.〈好奇機器人能自學〉,科學人2018年4月號。 〈機器學習舉一反三〉,科學人2017年9月號。 〈機器如何深度學習〉,科學人2016年7月號。
- Oct 09 Tue 2018 23:40
陳建寧一呼百諾 她推百萬唱酬力挺
美國女科學家阿諾德、美國科學家史密斯和英國科學家溫特「駕馭演化力量」,因研究酵素定向演化以及胜肽與抗體的噬菌體展示技術,共享2018年諾貝爾化學獎殊榮。瑞典皇家科學院(Royal Swedish Academy of Sciences)發表聲明說,阿諾德(Frances H. Arnold)、史密斯(George P. Smith)和溫特(Sir Gregory P. Winter)「駕馭演化,並用於為人類帶來最大福祉目的」。「透過定向演化產生的酵素,被用來製造生質燃料和藥品等等。」「利用噬菌體展示技術演化出的抗體,可對抗自體免疫疾病,在某些情況下甚至能治療轉移性癌症。」瑞典皇家科學院表示,今年的諾貝爾化學獎得主受演化力量啟發,利用遺傳變化和遺傳選擇的相同原則來製造酵素或抗體的蛋白質,解決人類的化學問題。加州理工學院(California Institute of Technology)教授阿諾德將獲一半獎金,表彰她進行首個酵素定向演化研究,以對環境更友善製造方法來生產包括藥物等化學品,以及生產可再生燃料。阿諾德是史上第5位諾貝爾化學獎女性得主,也是繼物理學獎得主加拿大科學家史垂克蘭(Donna Strickland)後,今年第2位榮獲諾貝爾桂冠女性。密蘇里大學(University of Missouri)教授史密斯和英國劍橋MRC分子生物學實驗室(MRC Laboratory of Molecular Biology)的溫特,平分另一半獎金。史密斯發展出演化蛋白質的新方法,溫特則使用演化抗體的方法來製造新藥。今年諾貝爾獎每一個獎項的獎金為900萬瑞典克朗(約新台幣3100萬元),若得主超過一位,則獎金平分或依比例分配。
- Oct 09 Tue 2018 23:40
金馬貢獻獎廖慶松 萬仁:廖是導演褓姆
政治中心/綜合報導台北市長柯文哲捲入器官移植風波,更被《屠殺》作者葛特曼直指是「Liar」(騙子),今(4)日上午柯辦在律師的陪同下,赴台北地檢署控告葛特曼妨害名譽。對此,人權律師童文薰提出疑點,表示柯文哲提告的只是「Liar」這部分,至於器官移植之事,柯文哲通通沒有告。▲台北市長柯文哲。(圖/北市府提供)葛特曼來台開記者會,有人向葛特曼提問「柯文哲是不是騙子(Liar)?」葛特曼回答「Yes」。對此,柯文哲限葛特曼在24小時內道歉,否則提告,期限已過,柯辦在今早也前往北檢按鈴提告妨害名譽。針對此案,律師黃帝穎在三立《鄭.知道了》指出,當時葛特曼在發行《屠殺》一書時,柯文哲有在裡面簽書確認,「當時他也特別在敘述的過程裡面,他說這個有一些器官是來自法輪功學員,然後他們是年輕健康、不菸不酒等等」,這些是柯文哲以前就知道的。▲黃帝穎指出「柯文哲只對於Liar這句話去告」。黃帝穎表示,然而,到了今年的台北市議會,議員詢問「你知道那些中國的器官來自哪裡嗎?」柯文哲改口說是死刑犯,黃帝穎指出,「哪一個時候他騙?要嘛是前面騙人,要嘛是後面騙人,所以他去說他是Liar,這個完全在法律上面,是一個可受公評的事件」。換句話說,黃帝穎認為,今天柯文哲要告贏葛特曼妨害名譽一事,在刑事案件上並不容易,告成的機率不大,但柯文哲還是選擇提告,因為此舉的「政治宣示大於法律上意義」,選舉前他還是只能做這樣的表態。▲律師童文薰稱,妨害名譽是告訴乃論,隨時可以撤告。「其實他沒有提告!」律師童文薰也補充,柯文哲提告的只是「Liar」這部分,因為他是個告訴乃論,隨時可以撤掉,至於記者會上提到的所有議題、指控,包括教葉克膜去活摘、中間人等,柯文哲「通通沒有告」。黃帝穎也說,柯文哲提告妨害名譽的內容是針對「Liar」,但葛特曼對於柯文哲的質疑甚至是指控,不僅僅只是「Liar」,從律師的聲明中,看不出來柯文哲針對「具體的指控、質疑」去澄清。▲律師聲明中也只針對「Liar」。另外,黃帝穎指出,柯文哲提告的「妨害名譽」屬於告訴乃論,選舉後就能撤告,但在選舉期間,選罷法中的「意圖使人不當選」是非告訴乃論,也就是無法撤告,因為檢察官可以持續追溯。▲黃帝穎說,若是該案最後是不起訴處分,柯文哲恐怕會被鄉民酸「法院認證的Liar」。至於為何柯文哲選擇提告「妨害名譽」,而不是「意圖使人不當選」,黃帝穎認為,他就是擔心無法撤告,過去柯文哲在選舉階段的訴訟,都是選後就撤告,「如果今天對Liar的這個告了葛特曼,選後沒有撤告,到最後是不起訴處分,網路鄉民會講什麼,法院認證的Liar。」黃帝穎認為,這樣造成的負面效果,柯文哲自己也很明白。(編輯:廖俐惠)更多三立新聞網報導陸器官移植價碼曝 心臟要價破5百萬「殺的不是柯!」醫嘆反害等器捐病患韓國瑜爆黑歷史!偷襲推倒阿扁害住院扁到處趴趴走 受刑人認命:沒錢沒勢
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