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大數據、AI、量子力學讓命理升級?!命理科技化,造出新命運!!本集節目特地邀請到『科技紫薇網 董事長 張盛舒大師』與主持人路怡珍對談,張盛舒大師工程背景出身,親自開發紫微斗數軟體,供客戶使用,結果風行全台,因此創辦科技紫微網。張盛舒對電腦、圍棋、易經研究超過三十年,認為三者都是基於二進位制,有許多共通之處。研究圍棋的人工智慧進而研究紫微斗數,累積超過800萬會員,透過大數據統計分析,推出人工智慧定盤與合參系統,並申請專利,徹底顛覆傳統算命方式,是全球最大最專業的命理網站。創辦科技紫微網後,張盛舒從內向的軟體工程師,積極造命,同時身兼「企業家」、「發明家」,「暢銷書作家」、「教授」、「名嘴」、 「算命師」、「業餘圍棋高手」、「網紅」等不同領域,將紫微斗數科技化,發揮的淋漓盡致,科學觀念理解自己的命盤,幫自己造命。張大師也會以科技命理預測2021全球運勢,披露逢凶化吉之術。要掌握科技產業最先端的動態與趨勢,你就一定要繼續收看收聽『I See夢想家』!!
在【科技大叔說故事】單元,科技大叔這次要說的主題是『Apple car 出現的特別時空背景』,蘋果最快在 2024 年推出自有品牌電動車 Apple Car,會為全球的電動車市場帶來什麼樣的科技革命與進化?!每週一次滿滿的科普大補帖,十分歡迎您的收聽收看與留言分享。
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#島讀回顧 #人工智慧
今年島讀網站被搜尋最多次的關鍵字是「人工智慧」(AI)。
人工智慧近年的發展迅速,許多領域都能看到其應用。
島讀今年一篇《機器學習 — 知識工作者的未來》,以「文字產生器」GPT-3 討論人工智慧,獲得不少會員迴響。
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寫論文很痛苦。有些人痛苦到整份照抄別人的論文。現在出現一線曙光,美國 OpenAI 公布機器學習模型 GPT-3(Generative Pretrained Transformer),堪稱是「萬用」的文字產生器。最近 GPT-3 開始封測,推出 API,更在矽谷引發轟動。目前已知有人用 GPT-3 寫程式、請牛頓解釋地心引力、回答醫學問題、摘要文章,甚至寫詩。
先說 OpenAI。OpenAI 是一個非營利組織,贊助者包括 PayPal 創辦人 Peter Thiel、Elon Musk 與 Salesforce 創辦人 Marc Benioff 等。其使命是確保通用人工智慧(Artificial General Intelligence)將用於服務人類,而非迫害人類。
GPT-3 則是其開發的語言生成模型,第三代的「文字產生器」(島讀去年討論過第二代)。使用者輸入一段文字,它就會生出下一個字,再繼續生出下一個字,不斷重複下去,直到人類喊停或是達到約 1,000 個英文字為止。例如我輸入:「天下分久必合,合久必 ___」,GPT-3 大概會預測下一個字是「分」。
如果我沒喊停,也沒有設定明確的任務,GPT-3 就會繼續生成下一個字,寫出一段故事或一篇文章。
或許你會問:「世界上文字千萬種,GPT-3 怎麼知道要寫論文或小說呢?」
這就是 GPT-3 驚人的地方:它是通用模型。只要使用者稍許提示,它就會自動調整輸出內容類型,不需要使用者另外精調(fine tune)。就像一個真的有用的 Siri,不管你丟什麼任務,只要是文字,它都接得下來。
例如有人簡短的提示(prompt) GPT-3「用 19 世紀作家 Jerome k. Jerome 的語氣寫一篇關於 Twitter 的文章」,GPT-3 就生出相當完整的作品。
只要是需要文字的任務,不論是回覆 email、寫新聞稿、翻譯外文、「翻譯」法律術語、編吉他和弦,甚至是寫程式,GPT-3 都能做得還不錯。一篇網路文章《GPT-3 可能是比特幣以來最重要的創新》更是格外轟動,因為讀者讀完才發現整篇都是 GPT-3 寫的。
相較於 GPT-2,GPT-3 效能是「暴力式」的飛越性成長。換言之,GPT-3 的基本架構與 GPT-2 幾乎一樣,只是參數由 15 億增加到 1,750 億(117 倍),但效果隨之大幅成長。這讓矽谷圈精神為之一振,因為代表機器學習仍可以透過擴大規模來成長。
雖說使用成本也等比增加 — 訓練一次 GPT-3 需要 460 萬美金 — 但能用錢解決的都是小問題。目前已知人類大腦的突觸約 1 百萬億個(100 trillion),是 GPT-3 的 1 萬倍。許多人不免幻想如果再來兩次升級 100 倍(共一萬倍),是不是就能逼近人類大腦了?
有成本就需要收入。OpenAI 現在提供 API,就是為將來商業化營運作準備。其他雲服務商如微軟、AWS、Google 也都開始提供機器學習「模型即服務」(Model as a Service, MaaS)。這大致可分三種應用:
● 垂直情境,簡單但量大的工作:如辨識異常、偵測錯字、回覆 email、回答客服基本問題等。這有點類似聘僱國中生實習,但聘雇的是無限個實習生。
● 垂直情境內,困難但狹隘的工作:以 AlphaGo 為代表。它打敗所有人,但只會下圍棋。
● 不限情境,多樣性比正確性重要的工作:以 GPT-3 為代表,如虛擬秘書、虛擬陪伴(《雲端情人》)、發想劇本、草擬程式碼、撰寫科技分析電子報(咦)等。
MaaS 固定成本高,因此會傾向集中於大型平台,特別是擁有資料的企業,如 Google。邊際成本現在也很高,但應該會逐漸降低,因此有利於擁有最多客戶(用量)的企業,如 AWS、微軟。
目前 GPT-3 率先大步起跑,將引發其他企業加大投資。其他企業需要差異化,因此會開發封閉的模型;GPT-3 則會是開放或開源的形式。同時,週邊的企業也需要開發工具,形成生態圈。例如目前運算的延遲嚴重,因此雲端的速度必須跟上。有更多相容的 app 提供更精準的提示,才能發揮 GPT-3 的價值。
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想知道文章對 GPT-3 的原理、隱憂的討論,歡迎試用島讀的 1 元訂閱方案:https://bit.ly/3myOL0D
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更多人工智慧內容:
[Podcast] 從邊緣挑戰雲上的人工智慧|特別來賓耐能智慧創辦人劉峻誠(公開)
https://apple.co/2WrmCgC
臉部辨識 — 30 億張照片的資料庫|執法機關熱烈採用|三條路線(會員限定)
https://bit.ly/3p791an
蛋白質的 50 年難題|AlphaFold 遙遙領先|諾貝爾獎在望(會員限定)
https://bit.ly/2LSzIBt
圍棋算地app 在 鄭龜煮碗麵 Facebook 的精選貼文
我想,對於人工智慧的第三次復興,正在引領我們進入第四波工業革命這件事,已經越來越沒有歧見了。不管是 AI 的研究還是投資都在持續加快的此刻,包括我在內的每一位企業經營者,都應該很想知道:未來到底會是什麼樣?我們該拿出什麼策略才能搶得先機?
前總統馬英九在 4/30 日舉辦了一場眾星雲集的經濟論壇(重振台灣競爭力會議),包括馬前總統在內,台上坐了 11 個人,另外 10 位是:鴻海董事長 郭台銘、高雄市長 韓國瑜、前新北市長 朱立倫、前新北市長 周錫瑋、媒體人陳文茜、媒體人陳鳳馨、中小企業主代表劉智源、立法委員費鴻泰、立法委員賴士葆、立法委員 許毓仁。
由於之中有多位被視為即將問鼎總統大位的人物,論壇也變得像是總統辯論。看完整場論壇以及問答的我,儘管並不太滿意,但可從眾人談話中歸納出兩個主軸:第一就是「年輕人的未來」,第二就是「 AI 人工智慧」 。而這兩個我也非常關注的議題,其實是一體兩面:人工智慧被認為是創造未來、帶來希望的契機,但由於人工智慧也被認為將讓許多工作消失,因此也是讓年輕人覺得未來黯淡的因素之一,必須立即應對。
( 論壇影片:https://www.youtube.com/watch?v=fKygCcdiPbI )
( 回溯閱讀:
鄭國威專欄:在人工智慧奪走工作之前
https://tw.appledaily.com/new/realtime/20180803/1403209/ )
這讓我想到最近有一則令我哭笑不得的消息。在 5/2 日,有一位自稱 18 歲剛入社會工作的九年級 PTT 網友Metallicat,於八卦版發文問卦,他說他在「仔細探究」之後,發現都是七年級的老人趁著台灣經濟起飛的時候,賺了錢,然後又去炒房,才讓八、九年級生現在根本沒未來。
( [問卦] 七年級炒房讓八九年級出社會買不起房?
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1556812192.A.E77.html )
儘管這說法之荒謬令我這個七年級生不知從何吐槽起,總覺得是故意調侃,但若轉個念,我覺得不妨先問:即將邁入中年的七年級跟年輕的八、九年級生,有哪些差異?首先我想知道,在 2019 年的此刻,台灣到底有多少七年級生、八年級生、九年級生?
透過 國發會的「人口推估查詢系統」,我很快獲得答案:民國 70 -79 年出生的「七年級生」,目前在台灣約有 348 萬人,是所有「年級」中人數最多的。而民國 80-89 年出生的「八年級生」則驟降,約有 309萬人,足足比七年級生少了將近 40 萬人。
( 人口推估查詢系統:https://pop-proj.ndc.gov.tw/ )
更大的差距出現在八年級跟九年級生之間。於民國 90-99 年出生的「九年級生」,他們今年最小九歲,最大十八歲,總共只有 213 萬人,比八年級生少了將近百萬人。跟七年級生比起來則是少了 135 萬人。至於我的女兒所屬的「十年級生」(2011 年後出生)當然又比九年級生更少了,不過因為目前十年級生還沒全部出現,就不納入討論了。
少子化與老齡化是鐵錚錚的現實,然而從這些數字簡單來看,七年級其實是「僧多粥少」,競爭最激烈、又始終攀不上去的一個「緩衝世代」。
(借用作家黃麗群語,請見 〈在這個時代,當一個單打獨鬥的浪人──專訪黃麗群《我與貍奴不出門》〉https://okapi.books.com.tw/article/12035 )
此刻的我們不夠老,又不夠年輕,「厭世」、「負能量」、「鬼島」、「崩世代」、「小確幸」、「佛系」這些時代氛圍都從七年級生的「悶」跟「喪」當中孵化出來。在這樣的情況下,我們迎來了人工智慧第三波復興。
關於這波人工智慧浪潮將如何影響年輕人的未來與工作,我們可以依照樂觀跟悲觀分成兩派。樂觀派認為技術革新造成的技術性失業只是暫時的,他們認為推動第一次跟第二次工業革命的技術,如蒸汽機或是電力,都帶來了更多就業機會、讓勞工的薪資提升、整體生產力也提高了。人工智慧這波新技術革命也不例外,甚至可以讓全球人類都過上富足的生活。
( 樂觀派的意見,可參考《富足:解決人類生存難題的重大科技創新》一書。
https://www.books.com.tw/products/0010591811 )
悲觀的人則認為,人工智慧帶動的第四次工業革命就是「例外」,而且從 30 年前起至今,由資訊科技推動的第三次工業革命,就已經與過去兩次工業革命有了不同的發展。特別是在已開發國家,資訊科技帶動生產力的提升,卻沒有讓人們的薪資與就業機會同步提升,反而還下降。什麼零工經濟、斜槓青年,恐怕都只是滑落到「無用階級」之前的美化用詞。
悲觀派的意見在《被壓榨的一代:中產階級消失真相,是什麼讓我們陷入財務焦慮與生活困境?》這本書中有深入的闡述。
然而,不論你是樂觀派還是悲觀派,都得先理解當前人工智慧最主要的價值所在。我在〈人工智慧,一個自我實現的預言〉(上篇) (中篇) 中引用過《AI 經濟的策略思維》一書作者的論點,其實現在的人工智慧提供的價值就是「平價的預測」。而人工智慧帶來的改變並非如科幻電影中那樣突如其來、征服地球,而是漸漸地改變我們生活中的一點一滴,例如當 Amazon 等電商平台越來越能預測消費者的購物偏好跟節奏,就可能將「先下單再送貨」的傳統模式,轉變為「先送貨再下單」的全新模式。
( 上篇:https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%8A-f7f344e8be0 )
( 中篇:https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%AD-c8b845fa5637 )
那麼,如果從政府的角度與總統的高度出發,面對人工智慧時代該如何應對呢?如果只是鬼打牆般地說「要利用 AI」、「邁向 AI」、「結合 AI」,不禁令我懷疑是否真的對這個重大議題有足夠的理解。若我身為那場論壇上需要回答問題的 2020 總統參選人,我會仿效最近政壇流行的五字訣,提出「政府得開放、企業更負責、人民要自覺」三個進入 AI 世紀重點。
大多數人期望生活變得更好,就算不發大財,也想安穩地小確幸,人工智慧具有極大的潛能幫助我們達到這個目標,但若政府想發揮這樣的潛能,就要更加開放。
首先,政府在投資與應用人工智慧上,需要獲得外界更多且更完善的監督,切記動輒以機密來迴避,而是要主動提高透明度。如果要使用人民的資料——例如現在有很多政府其他的單位、研究者、企業都想用台灣人的健保資料-——就必須獲得批准,而且這樣的批准流程也必須是公開可檢驗的。
而且,人工智慧作為一種人類創造出的科技,肯定是有漏洞的,政府應該主動修補絕大多數的系統漏洞,不要為了入侵跟監控的目的,而破壞產品或標準規格。例如,政府的警察/司法/國安單位,可能會為了各種目的,隱藏政府掌握的自動駕駛車或是物聯網家電設備的人工智慧安全性漏洞,如果後續因此出現問題,或是被揭露,人們對整個系統的信心都會受到嚴重打擊。
再者,就是企業得更負責。在 2016 年 AlphaGo 征服圍棋之後,先進國政府都不斷加碼,例如美國白宮科技辦公室在 2016 年就推出三份與人工智慧有關的策略報告。分別為「國家人工智慧研究發展戰略計劃書」( National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan ):
https://www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf
「國家人工智慧、自動化與經濟計劃」( Artificial Intelligence, Automation, and the Economy )
https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/images/EMBARGOED%20AI%20Economy%20Report.pdf
以及「準備迎接人工智慧未來」( Preparing for the Future of Artificial Intelligence )。
https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf
中國國務院也在 2017 年 7 月發佈了《新一代人工智慧發展規劃》,定出三大策略目標,簡單來說就是期望在 2030 年,在人工智慧的理論、技術、與應用三方面都達到世界領先。英國則在 2017 年 10 月發佈了人工智慧發展報告,並在 2018 年 4 月推出《產業策略:人工智慧部門協議書》( AI sector deal ) ( https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal/ai-sector-deal )
希望在面臨未來「人工智慧與數據經濟」、「行動未來」、「潔淨成長」以及「高齡化社會」四大挑戰下,推動英國成為人工智慧全球領先國家。
日本在 2017 年 3 月也提出了 人工智能技術戰略 (http://www.nedo.go.jp/content/100865202.pdf),目標是要建立一個跨領域的 AI 生活跟生態系,與日本原本的社會5.0 倡議結合,強調生產力,健康和行動化,特別重視要讓一般人能夠從 AI 發展中獲益。韓國政府在 2016 年人機大戰後, 立即宣布投入一兆韓元於人工智慧,2018 年又宣布新的五年計畫,將投資 2.2兆韓元,以加強在人工智能方面的研發。(舉例政策或法令),除了以上介紹到的幾個國家,加拿大、澳洲、印度、俄羅斯、法國、德國等國也都各自有類似的國家級AI策略,搭配既有的優勢,手段基本上都不脫離投資新創、人才教育、基礎建設、法規調適等項目。
( 日本的社會 5.0 倡議
https://www.japan.go.jp/abenomics/_userdata/abenomics/pdf/society_5.0.pdf )
各國卯起來希望自己能夠大有為地帶動本國的人工智慧產業,然而先行的企業積極投入研發跟打造應用場景,才是這一波人工智慧高潮不斷的動力。問題是,當人工智慧進入了企業運作的流程之後,可能讓企業得以規避責任,包括收集資料,侵犯隱私的責任,以及系統表現不良,造成客戶及使用者損失的責任。
「資料資本主義」主流化,代表資料超過了人力、土地、工廠、資本等等,成為最重要的經營資源。因此,當前企業傾向採取「用便利性換安全性」、「用免費換監控」等經營策略來推廣人工智慧產品,個別使用者很難抵禦。
當企業掌控的資料越多,在人工智慧,特別是深度學習的模式下,就佔據越大的優勢。資料也成為交易的貨幣跟競爭的籌碼,例如 Facebook 就藉由封鎖部分競爭公司,像是 Twitter 推出的 Vine 短視頻 App 使用他們的資料 API ,來阻止他們成長,同時也容許某些公司,像是 Netflix 跟 AirBnb 來使用 API ,藉此交換,讓 Facebook 也得以使用他們的用戶資料。擁有越多資料的公司,就能夠透過深度學習提升人工智慧的預測能力跟反應能力,讓產品更受市場青睞。
( 延伸閱讀: Another scandal: Facebook user data reportedly at risk again
https://phys.org/news/2019-04-scandal-facebook-user-reportedly.html )
Facebook 這種作法雖然有違反市場競爭,打壓對手之嫌,而且在我們這些用戶毫無所悉的情況下,就私相授受,也有爭議。但這早已是業界常態,專門的資料仲介商更是如雨後春筍般成立,人工智慧與資料資本主義只會逼得這些企業更加大力道競爭,不擇手段,包括更全面的監控、對隱私跟人權的迫害、以及讓系統漏洞被政府、企業、犯罪者錯誤以及惡意地剝削。
因此政府應該幫人民把關,要求企業告知使用者在使用人工智慧服務時,應該設想不同情境與影響,,包括政府單位可能會向企業索取使用者的資料、犯罪者跟駭客可能會將人工智慧系統視為目標而讓資料外洩、企業也可能會與其他單位交易使用者的資料。這些問題通常都隱藏在沒人看的服務條款或隱私聲明等頁面,並預設為同意,使用者都被迫說謊,假裝自己都看了、同意了這些複雜冗長的條款,這種現況需要被改變。歐盟從推出「一般資料保護規定」(GDPR) 到最近提出的人工智慧道德準則,都值得台灣借鏡。
延伸閱讀:
〈沒有人是局外人!史上最嚴個資法衝擊全球,帶你搞懂什麼是GDPR〉
https://www.bnext.com.tw/article/49249/gdpr-general-data-protection-regulation-eu-
〈Ethics guidelines for trustworthy AI〉
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai
最後,人民需要更自覺。消費者有時候需要跟政府聯手,強迫企業坦承他們的人工智慧系統實際蒐集到哪些資料,並要求他們用比較少的資料來做事,儲存最少的時間,降低前面提到的各種風險。最重要的是,要讓使用者擁有處理個資的權利,能夠選擇在結束使用服務之後,把資料刪除。
就像網路一樣,我們已經無法迴避人工智慧,不管是用 Google 還是 Facebook,用手機app修圖、看機器寫的新聞、還是坐自動駕駛汽車、或是接受機器醫生的診斷,我們不自覺地與人工智慧展開共同生活,某方面來說是好事,代表我們正在適應新的時代,而且還沒有出什麼問題。
但從另一方面來說,這也代表我們不太清楚哪些生活中的場景(如前面所提到的案例),已經大量或全面使用人工智慧,哪些政府機關跟企業組織已經採用人工智慧,而且使用了大量來自人民的資料來訓練機器學習。要是我們對人工智慧不了解,我們可能不知道自己的權益被侵犯,就算知道了也不知道該怎麼辦。
如果政府不夠開放、企業不夠負責、而人民缺乏自覺。就會如歷史學者與暢銷作家哈拉瑞說的,人類的天然愚蠢,藉由強大的人工智慧放大,帶來糟糕的結果。例如過度的政府監控、無止境的軍備競賽、不受控的資料壟斷、更嚴峻的社會分裂,以及由人民發起,對人工智慧的全面否定與不信任。
以上是我試著角色扮演,以一個總統參選人的身份,設想出的回答,雖然我也不是專家,但這大概是我期待聽到、及格的回答方式。
然而回到一個公民的身份,我想對有志於總統大位的政治人物說的是:你們當中或許有人是一時之間無法妥善回答,或是被迫不懂裝懂,想靠著喊人工智慧跟發大財就獲得選票,但我想我們其實都更期盼人工智慧讓人不用在馬路上因車禍死於非命、相信藉由人工智慧能解開能源危機與環境惡化的難題、讓少子化跟老齡化不再是危機而是機會,甚至讓人類再也不用從事無意義的工作。
我們都不是奇異博士,未來會是什麼樣,我們都還不知道,但一個更理想的未來,需要我們從現在開始做出許多正確的選擇。選出誰是下一任總統,只是其中之一。
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如果你是總統參選人,針對人工智慧與年輕人的未來這一題,你會怎麼回答呢?歡迎投稿給 PanX (contact@panx.asia)切磋~(也歡迎真正要參選總統的人來稿喔~)
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今天的 #鄭龜嗑什麼 暫停一天。
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