快問,慢答;創作,教學|說故事的故事
編者按:創作由自己出發;教授創作卻是從他人出發。兩種不同的視覺,是否可以連結?
兩年前,導演麥曦茵開始在本地不同院校任教劇本和故事創作。編劇班上與學生的問與答;學期中間彼此往復的討論,除了創作方法,還有很多價值觀和心情上的交換。
每一次對學生的分享或鼓勵,都帶出不同的ways of seeing;每一次去解說如何說故事,當中已有著一個又一個故事......
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「在這個嘲笑夢想、鄙視熱血的時代,我們應該堅持還是妥協?
創作是一場實驗,我們不知道什麼時候,做至什麼樣的程度才算成功;過程中甚至會有人叫我們放棄(當中也包括我們自己);但堅持下去吧,因為你知道,放棄,才是最大代價。」
常說堅持,可能先要理解「堅持」和「放棄」的意思,要知道字面的意思,和套用在實際情況,意義也會有所不同。
堅持不是愚忠,不是固執,不是任性或自我中心;
轉換題目,並不是放棄,不需要停在自責的情緒,可以承諾以同樣嚴謹認真的態度對待新的題目,堅持寫出自己相信的作品。
課堂上的知識,如果只是閱讀,缺乏分析和研究,缺乏對實例的比較,缺乏對生活和人性的理解,一切理論都是徒然,是沒法應用在寫作當中的。但同時,當知道了基礎,在面對創作時,這些知識和定義能協助我們了解自己想寫作的東西,到底需要以一個怎樣的模式呈現,應用哪些要訣,更為有效。
問:「擔心出來跟付出不成正比,甚至反比⋯⋯」
「目前正在寫的故事感覺很複雜,因為Research範圍很大,所以工作量大增,正在想要不要轉寫一個篇幅較完整、自己一直有在寫的故事。」
答:創作的好壞沒有一個準確的單位去計算和衡量,的確投放多少時間和作品本身的優劣並不一定成正比;但「害怕付出」「害怕不似預期」是兩回事,人可以一邊付出,一邊擔心不似預期,懷著恐懼前進,但一旦不付出就此打住,就連期盼的基礎,也失去了。
不要太憂慮,我們的人生不會只寫一個故事 (如果還會繼續寫);
在沒有任何商業考量綑綁時,先寫自己相信的東西吧(然後我們再討論如何令別人都相信)。
Btw, 我很喜歡的一個漫畫中,有一句話:「人是無法在幻想自己失敗時,獲得成功的。」很久前,岑珈其 @kakisham 曾經需要進行一個難度頗高的試鏡,在第二次試鏡的路上,他突然動搖,說他覺得自己不會被選擇;於是去試鏡前,我跟他這麼說了:「多想想成功的話會發生什麼吧,失敗的生活不需要想像,我們看看現在的自己,也知道是怎麼樣了;如果失敗了最多打回原形,但想著失敗的話就只會失敗啊。」後來接連奮戰至最後一回的 Casting,他試鏡成功了,箇中的原因,當然是他的努力準備,可喜可賀。
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以上,是兩年前在課堂期間與同學們的電郵交流,因為在課上提問時大家都不容易坦白說出為什麼糾結,我們開設了匿名問答信箱。偶然地, @beinghongkong 的編輯給了這個契機(謝謝🙌🏼),將這些零散的QA、話語和段落編輯刊登。
教學的起點是,偶然洪榮杰導演「召喚」我去代一個學期的課(Thanks @kithung),然後就一直繼續,「隨波逐流」是貶義詞,但最近才發現我個人的人生,有大部分時間都是隨著別人牽引,怎麼來就怎麼去。
Just go with the flow
小野先生 @siuyea_lo 在我隨意拋出:Go with the flow 後,加了一個美麗的詞:「乘風破浪」。
無論面對什麼境遇,在捲進或自製風暴弄得焦頭爛額的時候,要學會,坐在風眼中吃花生。
(下回待續)
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過13萬的網紅蝴蝶兒,也在其Youtube影片中提到,喜歡的話歡迎下方留言💕 幫我點個喜歡👍 還沒訂閱我的點這邊 ► http://bit.ly/2cWL02a 還有記得開啟小鈴鐺🔔 才不會錯過新影片通知 謝謝大家🙂 💗 更多可愛的我 小蝶 Facebook ► https://www.facebook.com/Butterflyouo 小蝶 Ins...
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AI 助陣醫學、防疫,個人隱私難兩全?
2021/06/09 研之有物
規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
評論
本篇來自合作媒體研之有物,作者周玉文、黃曉君,INSIDE 經授權轉載。
AI 醫療、科技防疫的人權爭議
健康大數據、人工智慧(AI)已經成為醫療研發的新聖杯,新冠肺炎(COVID-19)更將 AI 技術推上防疫舞臺,各國紛紛串聯大數據監控足跡或採用電子圍籬。但當科技防疫介入公衛醫療,我們是否在不知不覺中讓渡了個人隱私?
中研院歐美研究所副研究員何之行認為,規範不完備是臺灣個資保護的一大隱憂,《個資法》問世遠早於 AI 時代、去識別化定義不清、缺乏獨立專責監管機構,都是當前課題。
「天網」恢恢,公衛醫療的新利器
自 2020 年新冠疫情大爆發,全世界為了因應危機展開大規模協作,從即時統計看板、預測病毒蛋白質結構、電子監控等,大數據與 AI 技術不約而同派上用場。但當數位科技介入公共衛生與醫療健康體系,也引發人權隱私的兩難爭議。
2020 年的最後一夜,臺灣再次出現本土案例。中央流行疫情指揮中心警告,居家隔離、居家檢疫、自主健康管理的民眾,都不應參加大型跨年活動。而且,千萬別心存僥倖,因為「天網」恢恢,「我們能找得到您」!有天網之稱的電子圍籬 2.0 出手,許多人拍手叫好,但也挑起國家進行隱私監控的敏感神經。
隱私爭議不只在防疫戰場,另一個例子是近年正夯的精準醫療。2021 年 1 月,《經濟學人》(The Economist)發布亞太區「個人化精準醫療發展指標」(Personalised-health-index)。臺灣勇奪亞軍,主要歸功於健全的健保、癌症資料庫及尖端資訊科技。
國際按讚,國內反應卻很兩極。早前曾有人質疑「個人生物資料」的隱私保障,擔憂是否會成為藥廠大數據;但另一方面,部分醫療研究者卻埋怨《個人資料保護法》(簡稱《個資法》)很嚴、很卡,大大阻擋了醫學研發。為何國內反應如此分歧?
中研院歐美所副研究員何之行認為,原因之一是,
《個資法》早在 2012 年就實施,跑在 AI 時代之前,若僅僅仰賴現行規範,對於新興科技的因應恐怕不合時宜。
健保資料庫爭議:誰能再利用我們的病歷資料?
來看看曾喧騰一時的「健保資料庫訴訟案」。
2012 年,臺灣人權促進會與民間團體提出行政訴訟,質疑政府沒有取得人民同意、缺少法律授權,逕自將健保資料提供給醫療研究單位。這意味,一般人完全不知道自己的病例被加值運用,侵害了資訊自主權。案件雖在 2017 年敗訴,但已進入大法官釋憲。
民間團體批評,根據《個資法》,如果是原始蒐集目的之外的再利用,應該取得當事人同意。而健保資料原初蒐集是為了稽核保費,並非是提供醫學研究。
但支持者則認為,健保資料庫是珍貴的健康大數據,若能串接提供學術與醫療研究,更符合公共利益。此外,如果過往的數據資料都必須重新尋求全國人民再同意,相關研發恐怕得被迫踩剎車。
種種爭議,讓醫學研究和資訊隱私之間的紅線,顯得模糊而舉棋不定。何之行指出,「個人權利」與「公共利益」之間的權衡拉鋸,不僅是長久以來政治哲學家所關心的課題,也反映了現代公共衛生倫理思辨的核心。
我們有權拒絕提供資料給醫療研究嗎?當精準醫療的腳步飛也似向前奔去,我們要如何推進醫學科技,又不棄守個人的隱私權利呢?
「精準醫療」與「精準健康」是近年醫學發展的重要趨勢,透過健康大數據來評估個人健康狀況,對症下藥。但健康資料涉及個人隱私,如何兼顧隱私與自主權,成為另一重要議題。
去識別化爭點:個資應該「馬賽克」到什麼程度?
何之行認為,「健保資料庫爭議」短期可以從幾項原則著手,確立資料使用標準,包括:允許退出權(opt-out)、定義去識別化(de-identification)。
「去識別化」是一道安全防護措施。簡單來說:讓資料不會連結、辨識出背後真正的那個人。何之行特別分享 Google 旗下人工智慧研發公司 DeepMind 的慘痛教訓。
2017 年,DeepMind 與英國皇家醫院(Royal Free)的協定曝光,DeepMind 從後者取得 160 萬筆病歷資料,用來研發診斷急性腎衰竭的健康 APP。聽來立意良善的計畫,卻引發軒然大波。原因是,資料分享不僅未取得病患同意,也完全沒有將資料去識別化,每個人的病史、用藥、就醫隱私全被看光光!這起爭議無疑是一大教訓,重創英國社會對於開放資料的信任。
回到臺灣脈絡。去識別化指的是以代碼、匿名、隱藏部分個資或其他方式,無從辨識特定個人。但要達到什麼樣的隱匿保護程度,才算是無從識別特定個人?
何之行指出,個資法中的定義不甚清楚,混用匿名化(anonymous)、假名化(pseudonymised)、去連結(delink)等規範程度不一的概念。臺灣也沒有明確定義去識別化標準,成為爭點。
現行法令留下了模糊空間,那麼他山之石是否能提供參考?
以美國《健康照護可攜法案》(HIPAA)為例,法案訂出了去除 18 項個人識別碼,作為去識別化的基準;歐盟《一般資料保護規則》則直接說明,假名化的個資仍然是個人資料。
退出權:保留人民 say NO 的權利
另一個消解爭議的方向是:允許退出權,讓個人保有退出資料庫的權利。即使健保資料並沒有取得民眾事前(opt-in)的同意,但仍可以提供事後的退出選項,民眾便有機會決定,是否提供健康資料做學術研究或商業運用。
何之行再舉英國國民健保署 NHS 做法為例:英國民眾有兩階段選擇退出中央資料庫 (NHS Digital)的機會,一是在一開始就拒絕家庭醫師將自己的醫病資料上傳到 NHS Digital,二是資料上傳後,仍然可以在資料分享給第三方使用時說不。畢竟有人願意為公益、學術目的提供個人健康數據,對商業用途敬謝不敏;也有人覺得只要無法辨識個人即可。
近年,英國政府很努力和大眾溝通,希望民眾認知到資料分享的共善,也說明退出所帶來的社會成本,鼓勵人們留在資料庫內,享受精準醫療帶給個人的好處。可以看到英國政府藉由公眾溝通,努力建立社會信任。
參照英國經驗,目前選擇退出的比率約為 2.6%。保留民眾某種程度的退出權,但善盡公眾溝通,應是平衡集體利益與個人隱私的一種做法。
歐盟 GDPR 個資保護的四大原則
健保資料庫只是案例之一,當 AI 成為大數據浪潮下的加速器,最周全之策仍然是針對 AI 時代的資料運用另立規範。 歐盟 2018 年實施的《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation,以下簡稱 GDPR),便是大數據 AI 時代個資保護的重要指標。
因應 AI、大數據時代的變化,歐盟在 2016 年通過 GDPR,2018 年正式上路,被稱為「史上最嚴格的個資保護法」。包括行動裝置 ID、宗教、生物特徵、性傾向都列入被保護的個人資料範疇。
歐盟在法令制定階段已將 AI 運用納入考量,設定出個資保護四大原則:目的特定原則、資料最小化、透明性與課責性原則。
其中,「目的特定」與「資料最小化」都是要求資料的蒐集、處理、利用,應在特定目的的必要範圍內,也就是只提供「絕對必要」的資料。
然而,這與大數據運用需仰賴大量資料的特質,明顯衝突!
大數據分析的過程,往往會大幅、甚至沒有「特定目的」的廣蒐資料;資料分析後的應用範圍,也可能超出原本設定的目標。因此,如何具體界定「特定目的」以及後續利用的「兼容性判斷」,便相當重要。這也突顯出「透明性」原則強調的自我揭露(self-disclosure)義務。當蒐集方成為主要的資料控制者,就有義務更進一步解釋那些仰賴純粹自動化的決策,究竟是如何形成的。
「透明性原則的用意是為了建立信任感。」何之行補充。她舉例,中國阿里巴巴集團旗下的芝麻信用,將演算法自動化決策的應用發揮得淋漓盡致,就連歐盟發放申根簽證都會參考。然而,所有被納入評分系統的人民,卻無從得知這個龐大的演算法系統如何運作,也無法知道為何自己的信用評等如此。
芝麻信用表示,系統會依照身分特質、信用歷史、人脈關係、行為偏好、履約能力等五類資料,進行每個人的信用評分,分數介於 350-950。看似為電商系統的信用評等,實則影響個人信貸、租車、訂房、簽證,甚至是求職。
這同時涉及「課責性」(accountability)原則 ── 出了問題,可以找誰負責。以醫療場域來講,無論診斷過程中動用了多少 AI 工具作為輔助,最終仍須仰賴真人醫師做最後的專業判斷,這不僅是尊重醫病關係,也是避免病患求助無門的問責體現。
科技防疫:無所遁形的日常與數位足跡
當新冠疫情爆發,全球人心惶惶、對未知病毒充滿恐懼不安,科技防疫一躍成為國家利器。但公共衛生與人權隱私的論辯,也再次浮上檯面。
2020 年 4 月,挪威的國家公共衛生機構推出一款接觸追蹤軟體,能監控足跡、提出曾接觸確診者的示警。但兩個月後,這款挪威版的「社交距離 APP」卻遭到挪威個資主管機關(NDPA)宣告禁用!
挪威開發了「Smittestopp」,可透過 GPS 與藍牙定位來追蹤用戶足跡,提出與感染者曾接觸過的示警,定位資訊也會上傳到中央伺服器儲存。然而,挪威資料保護主管機關(NDPA)宣告,程式對個人隱私造成不必要的侵害,政府應停止使用並刪除資料。
為何挪威資料保護機關會做出這個決定?大體來說,仍與歐盟 GDPR 四大原則有關。
首先,NDPA 認為挪威政府沒有善盡公眾溝通責任,目的不清。人民不知道這款 APP 是為了疫調?或者為研究分析而持續蒐集資料?而且,上傳的資料包含非確診者個案,違反了特定目的與資料最小蒐集原則。
此外,即便為了防疫,政府也應該採用更小侵害的手段(如:僅從藍牙確認距離資訊),而不是直接由 GPS 掌控個人定位軌跡,這可能造成國家全面監控個人行蹤的風險。
最後 NDPA 認為,蒐集足跡資料原初是為了即時防疫,但當資料被轉作後續的研究分析,政府應主動說明為什麼資料可以被二次利用?又將如何去識別化,以確保個資安全?
換言之,面對疫情的高度挑戰,挪威個資保護機關仍然認為若沒有足夠的必要性,不應輕易打開潘朵拉的盒子,國家採用「Smittestopp」這款接觸追蹤軟體,有違反比例原則之虞。
「有效的疫情控制,並不代表必然需要在隱私和個資保護上讓步。反而當決策者以防疫之名進行科技監控,一個數位監控國家的誕生,所妥協的將會是成熟公民社會所賴以維繫的公眾信任與共善。」何之行進一步分析:
數位監控所帶來的威脅,並不僅只於表象上對於個人隱私的侵害,更深層的危機在於,掌握「數位足跡」(digital footprint) 後對於特定當事人的描繪與剖析。
當監控者透過長時間、多方面的資訊蒐集,對於個人的「深描與剖繪」(profiling)遠遠超過想像──任何人的移動軌跡、生活習慣、興趣偏好、人脈網絡、政治傾向,都可能全面被掌握!
AI 時代需要新法規與管理者
不論是醫藥研發或疫情防控,數位監控已成為當代社會的新挑戰。參照各國科技防疫的爭論、歐盟 GDPR 規範,何之行認為,除了一套 AI 時代的個資保護規範,實踐層面上歐盟也有值得學習之處。
例如,對隱私風險的脈絡化評估、將隱私預先納入產品或服務的設計理念(privacy by design),「未來照護機器人可能走入家家戶戶,我們卻常忽略機器人 24 小時都在蒐集個資,隱私保護在產品設計的最初階段就要納入考量。」
另外最關鍵的是:設置獨立的個資監管機構,也就是所謂的資料保護官(data protection officer,DPO),專責監控公、私營部門是否遵循法規。直白地說,就是「個資警察局」。何之行比喻,
如果家中遭竊,我們會向警察局報案,但現況是「個資的侵害不知道可以找誰」。財稅資料歸財政部管,健康資料歸衛福部管,界定不清楚的就變成三不管地帶。
綜觀臺灣現狀,她一語點出問題:「我們不是沒有法規,只是現有的法令不完備,也已不合時宜。」
過往許多人擔心,「個資保護」與「科技創新」是兩難悖論,但何之行強調法令規範不是絆腳石。路開好、交通號誌與指引完善,車才可能跑得快。「GDPR 非常嚴格,但它並沒有阻礙科學研究,仍然允許了科學例外條款的空間。」
「資料是新石油」(data is the new oil),臺灣擁有世界數一數二最完整的健康資料,唯有完善明確的法規範才能減少疑慮,找出資料二次利用與科技創新的平衡點,也建立對於資料二次利用的社會信任。
資料來源:https://www.inside.com.tw/article/23814-ai-privacy-medical?fbclid=IwAR0ATcNjDPwTsZ4lkQpYjvys3NcXpDaqsmE_gELBl_UNu4FcAjBlscxMwss
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#ECG Demo: QT vs QTc
# QT 間隔與心率成反比,因此以QTc (校正後的QT間隔)做為衡量標準。
# 以60 bpm的標準心率估算QT間隔
#如何測量QT間隔
.QT間隔測量: Lead II 或V5-6
.應該測量幾個連續的QRS 波,並以最大間隔為單位
.測量中應包含與T波 + U波(> 1mm)
.較小的U波和與T波分開的U波應排除在外
.T波的結束點定義: 最大斜率截距方法
#QT vs QTc (校正後的QT間隔)
#正常QTc 值:男性< 440ms , 女性 <460ms
# QTc > 500 會增加發生 torsades de pointes之風險
# QTc <350ms QTc 過短
# 經驗法則,正常 QT小於先前RR間隔的一半
#QTc Interval 延長 (>440ms) 的原因(See Photos)
#短QT 症候群 (< 350 ms)
由於先天性短QT症後群而導致的QTc非常短(280ms),具有高的峰值T波
先天性短QT症候群(SQTS) 是常染色體顯性遺傳性鉀通道遺傳性疾病,與陣發性心房和心室纖顫以及心源性猝死的風險增加相關
#ECG的主要變化是非常短的QTc(<300-350ms),具有高的峰值T波
#短QT症候群可能由以下情況提示:
1.年輕人的AF
2.QT間隔短的家庭成員
3.心源性猝死的家族病史
4.心電圖顯示QTc <350 ms並伴有尖銳的T波
5.QT間隔無法隨著心律減慢而增加
#毛地黃效應
Digoxin會導致QT間隔的相對縮短,並導致側線的ST段向下傾斜下垂出現)(像達利的翹鬍子),廣泛的T波變平和倒置以及大量心律不齊(房性心動過速並伴有傳導阻滯) ,竇性心動過緩,規則性AF,任何類型的房室傳導阻滯)。
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簡單來講,比究竟該由倍數角度來看,還是由比值角度來看
個人認為,比的意義,在於兩數量之間的關係,而此關係為一個倍數關係
比值是由比的意義所延伸出的想法,
這個"值"的目的,在於強烈體現出兩數值間的倍數關係究竟為多少
亦即,我有50塊,你有10塊,我們的錢會是50:10(比)
換句話說,我的錢是你的5倍(比值)
那麼兩變數成正比,成反比代表什麼?
兩變數成正比要表達的,其實就是兩變數之間存在一個固定比例關係(固定倍數)
而兩變數成反比所要表達的,是一個變數,與另一個變數的"倒數"成正比的概念
也就是說,正比就是一般的比,反比就是跟倒數成正比
正反比的說法,是相對而來的
然而,當冠上正反兩字,其字面感受意義常常會有點偏差
會被誤以為正比就是一個大一個跟著大,反比就一個小一個跟著小
當兩變數X與Y之間,存在一個固定倍數k的關係
以數學式來講,應當表示成X=kY,此即所謂正比
相對的,當X與1/Y之間,存在一個固定倍數k的關係
以數學式來講,則應當表示成X=k(1/Y),即所謂反比
X/Y=k以及XY=k的式子,是以X=kY以及X=k(1/Y)的式子移項而來的
因為式子本身看起來比較漂亮,殺氣很重
因此很常被當成正反比的定義式
但個人以為,要以X/Y=k來定義正比,XY=k來定義反比
回歸到前面講過的,就比的意義上,始終是有點不妥的
白話來說,我們一起創業,賺到錢,我分的錢X:你分的錢Y要是5:1(比)
換句話說,我分到的是你的5倍(比值)
當你分到1,我就分到5,當你分到2,我就會分到10
而當你一毛都沒分到,表示沒賺錢,我自然也就什麼都分不到
很直觀的想法,但若以比值的觀念表示成數學式
卻會出現能不能為零的問題,
個人認為,這是數學式定義域的問題,不是比的問題
因此,個人認為,比的數學表示法,不以比值角度切入,會比較適當
個人淺見,歡迎交流討論
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 219.71.222.119
我們的切入點,存在一個根本上的不同
你認為正比是由X/Y=K推到X=kY,而我是反過來認為
因此,就我的認知來講,因為我認定正反比是倍數切入而不是比值切入
所以我判斷正比是以X=kY,而不是X/Y=k
這樣的前提下,我會認為你所出的題目符合X=1*Y,是正比
更正確的來講,兩變數是否正比,是以變動的狀況來討論的
意即X是否會隨著Y的變動,產生一個固定倍數的變動
單就一個點而論,不管(0,0),(1,1),還是(a,a)都無所謂正比反比的
而就這個層面來看,你所提的題目,也確實符合正比的意義
舉例來講,國中正比最常提到的問題,彈簧秤
重X的物體,彈簧會被拉長Y,XY會呈現正比,
很自然的,若彈性係數為1,則XY就會符合你的例子的數字
當沒掛東西,彈簧就不會被拉長,這是沒什麼問題的,不影響正比定義
※ 編輯: Rabin5566 來自: 219.71.222.119 (04/09 23:09)
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