關於 行為改變技術應用行為分析 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

《教練的大腦》

這一本書其實是一本關於大腦結構與功能的科普書

教練“Coach” 的定義是協助客戶找到內在價值, 賦能激勵, 以及打造新行為, 並協助客戶解決自身的問題. 但是由於很多時候我們的思維深受大腦活躍狀況的影響, 因此本書的前面一半 (也是我讀的最痛苦的一半), 作者為我們介紹了大腦不同區塊的功能, 因此在與客戶的互動過程中, 對於他的一些反應, 思路, 與情緒, 就可以有更深一層的理解, 同時也讓教練本身可以更高效地利用特定的溝通技巧來協助對方. 例如, 在與客戶討論如何建構一個新習慣時, 如果預先知道大腦哪一些部位會對於新習觀產生影響之後, 就可以基於這些信息來確認制定課程的方向

我們很快地認識一下大腦的區域與其功能：

1. 前額葉皮層：是腦部的命令與控制中心, 負責注意, 處理外部信息, 是大腦最高層級的認知部位. 在進化過程中, 屬於最後發展出來的部分 (靈長腦). 這個部位涉及： 執行, 計畫, 決策, 串連思想與行為的一至性與調節社會行為. 而在壓力之下, 這個區域的運作會大打折扣
2. 基底核： 負責認知與情感, 多巴胺是這個部位最重要的訊息傳導物質. 正向的行為成功以及健康的生活 (飲食與睡眠) 有利於多巴胺水平的提高, 對於行為改變有正向的效果
3. 紋狀體和伏隔核： 紋狀體可以說是大腦皮質與基底核的中繼站, 將皮質接收到的訊息往內傳導到基底核, 而伏隔核則是與快樂, 獎賞, 衝動與安慰的效果有關. 教練可以在與客戶溝通的過程中, 給予適當的回饋, 激發他的動機, 並且瞭解他的價值觀, 透過正確的目標建立方式 (SMART) 讓他維持鬥志
4. 島葉皮層： 左右腦各有一個島葉, 負責控制內臟與軀幹的感覺. 島葉又與杏仁和緊密連結, 負責影響人類的情感, 知覺, 意識, 管理認知功能與人際關係. 根據科學研究發現, 有冥想習慣的人右島葉會較厚, 專注力也更強.
5. 杏仁核： 為邊緣系統的一部分, 與情緒的產生有著重要的關係, 在面對”戰或逃” 的威脅時會特別活躍, 而在極度專注時會穩定的運作. 因此教練對於客戶創建積極體驗, 與克服對某件事的恐懼感方面需要特別的注意
6. 前扣帶皮層： 負責處理衝突與檢測錯誤. 前扣帶皮層會將錯誤與獎勵結合, 並開發出有價值的選項. 在人們極度疲勞時, 前扣帶皮層功能會下降. 因此教練應該要不斷觀察客戶的疲勞程度與壓力控管技巧, 以幫助他們可以在正確的時機做出正確的判斷
7. 下丘腦： 下丘腦是人體內分泌的中央控制塔台, 在動物的實驗中, 激活了白老鼠的下丘腦, 令牠們的平均壽命增加了20%. 反過來說, 假如焦慮, 壓力, 不良習慣, 與睡眠障礙都會抑制下丘腦的運作. 因此客戶在生活中的其他層面也是教練需要關注的重點
8. 海馬體： 整合信息, 儲存短期記憶. 與杏仁和共同為邊緣系統的一部分. 在憂鬱症與老年癡呆症患者的大腦中發現海馬體嫉妒的萎縮, 而近年發現, 學習, 有氧運動與冥想都可以有效地增強海馬體的功能與體積 (反之, 過高的血清皮質醇的濃度則對海馬體有害)

接下來是相關的賀爾蒙：

1. 皮質醇： 又稱可體松, 大家應該對他耳熟能詳了. 皮質醇在面對威脅時會釋放, 其功能在利用血糖, 提升血壓與心率, 降低疼痛感. 一般來說, 皮質醇水平在清晨接進清醒時會逐漸升高, 在晚上睡眠時會降到最低. 但是假如客戶長期處於高壓的狀態之下, 則會導致皮質醇高居不下, 近一步產生心理與生理的傷害. 教練應該需要與客戶仔細討論壓力源, 以漸少皮質醇的反應. 有新研究發現, “笑” 是一項降低皮質醇最有效的武器
2. 多巴胺： 主導思維與行為, 情感, 與獎賞. 而一般對於某件事物的成癮, 也與多巴胺有關. 由於多巴胺的釋放會讓人在即刻體驗到愉悅感, 因此在面對某些決定時, 大腦會驅使人們做出短期就可以立即獲得好處的決定. 而打造一項新習慣時, 可以將客戶喜歡的行為放在要建構的新習慣之後, 當作一個獎勵, 那麼這個新習慣的執行就會讓客戶更加的有動力, 這一點在 “原子習慣” 一書裡面也有提到
3. 催產素： 會讓人產生幸福感與信任感. 由腦下垂體分泌, 可以降低血壓與焦慮, 增加積極的社交行為 (與皮質醇是反向效果). 催產素有抑制杏仁核活躍的效果, 並可以預測威脅, 調節恐懼. 在和諧的人際關係中, 可以提高催產素的水平, 近而提升彼此的信任感 (反之亦然). 所以創造一次令人愉悅的交談, 可以大大提升彼此的合作默契, 我們也可以與客戶思考, 如何實際應用在工作與家庭之中
4. 腎上腺素： “戰鬥與逃跑”反應的主導者, 與皮質醇不同的是, 腎上腺素是速效激素, 強烈影響交感神經的運作. 腎上腺上的釋放會讓人產生鬥志, 燃起動機, 與皮質醇不同. 我們應當與客戶討論, 如何看待一的壓力, 如果把它視為一個挑戰, 那麼腎上腺素水平會提升, 但是假如把它視為一個威脅, 皮質醇水平則會變高
5. 血清素： 由色胺酸組成的神經傳導物質, 是讓人類產生幸福感的最主要賀爾蒙. “感恩”是一個提升血清素最好的方式, 而教練可以帶著客戶來探討未來理想的生活場景, 以增強他們對於幸福的渴望
6. γ-氨基丁酸與谷氨酸：γ-氨基丁酸可以使人平靜, 幫助睡眠; 而谷氨酸則會讓人產生興奮, 並參與記憶與學習的過程. 研究發現, 在壓力極大的人們大腦中, 由於高濃度的皮質醇水平, 谷氨酸也會跟著提升, 而γ-氨基丁酸跟著下降, γ-氨基丁酸不足也與物質濫用和憂鬱症的形成有關

我們的大腦細胞神經元具有可塑性, 根據我們的思考, 決策與行為, 會強化或是弱化某一些神經連結. 例如, 有些讓你不順心的事情, 越是放在心裡, 越會揮之不去, 因為反覆回想這一件事會強化跟這一件事相關的神經連結, 連帶讓大腦相關的區域與賀爾蒙開始運作; 反過來說, 如果我們可以對一件正面的事物不斷地重複思考, 也會提升我們對於這一件事情的主導. 王導電影 “一代宗師”的台詞：念念不忘, 必有迴響就是最好的說明. 除了思考模式, 舉止, 習慣,以及環境都會影響神經通路與突觸的變化. 所以我們對於客戶的行為改變, 不能只停留在口頭上的曉以大義, 必須要與他外在面對的整體一起考慮

在1960年, 腦科學家米勒提出了“工作記憶”的概念： 人類的大哪只能同時控制7個加減2的任務同時執行, 因為海馬體的短期記憶容量有限. 因此假如在學習新事物/行為時, 給予太多任務, 不但會讓人記不住, 反而會引發客戶的過度焦慮與分心, 另一方面, 如果我們無法專注, 近一步會影響我們的工作記憶. 也就是說如果我們急於求成, 一下子跟客戶訂定太多計劃, 或是給予過多的指導, 反而容易導致他們不擔心的沒學到, 舊的也忘光光. 所以計畫的擬定與執行的節奏非常重要

在本書中, 作者提及關於教練技術 “Coaching Skill”方面提出了幾個最重要的部分, 我也覺得很受用：

意志力： 意志力雖然會因為客觀因素所影響, 但是可以被增強的. 我們可以在客戶狀況好的時候給他一個挑戰, 有效提升他的自信心, 有助於強化意志力
習慣： 請客戶分享覺得過去阻礙他們成長的幾個習慣, 以了解困擾他們行為改變的障礙在哪裡？ 然後, 利用可行的方法逐步打造新的習慣, 並且妥善利用刺激控制的技巧
樂觀： 鼓勵客戶以積極視角自我的改變, 但是提醒他們有可能因為過度樂觀所忽略的細節
目標：探索價值觀, 建立具體的目標, 透過GROW溝通技巧, 以打造SMART的步驟
正念： 關注當下, 以第三者的視角來看待自己的問題, 客觀的分析狀況. 正念引導可以提升專注力, 減輕壓力, 並獲得更好情緒掌控能力 (練習冥想)
心流： 幫助客戶認識 ”心流”, 並探索他們可以觸發心流狀態的事物
動機： 在TTM模型裡面, 一在強調了動機的重要性, 而科學家也發現, 激發客戶的動機可以大大提升他們多巴胺的釋放. 因此在建立任何新習慣之前, 花時間探索動機是一件非常必要的課題

這本書裡其他的章節, 討論了如何將上述一些重要概念串聯運用, 同時也說明了大腦不同的區塊是如何的相互合作會是對抗.. 這本書好的地方是把大腦的功能性解剖與教練工作連結在一起, 讓我可以有另一個層面的了解. 缺點是裡面舉例的很多心理學實驗, 要不是只是提到名字, 要不是只有簡單的描述, 讓我沒辦法100%的知道這些實驗的全貌, 比起理論,這些實驗才是最有意思的！ 算是我認為這本書美中不足的一點

創新工場和BCG波士頓諮詢合作的「+AI改造者」系列：創新工場投資的追一科技，用領先的「數位員工」解決方案幫傳統企業降本提效。

改造者系列：傳統企業應用AI別想「短平快」 -- 本文来自BCG微信公眾號，經授權轉載。

近期，創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫，推出「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在大陸有著明確的落地應用場景，大量的AI企業活躍於這些垂直場景中，我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解，極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。

作為擅於趨勢前瞻的TechVC，創新工場長期看好AI領域，深入佈局，至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中，我們采訪了數家創新系AI企業，通過這些「改造者」的視角，探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

隨著當前人口紅利趨弱，企業的用工成本增加，「數位員工」存在大量的市場需求。成立於2016年的追一科技，通過其核心的AI語義分析技術，幫助傳統企業利用人工智慧技術解決勞動力短缺的問題，實現降本提效。

在采訪中，追一科技首席戰略官成捷認為，傳統企業應該扭轉AI應用「短平快」的認知，投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程，以達到正向的循環。

■系列導讀

本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出，圍繞「AI融合產業：『改造者』如何促進AI普惠」的課題，我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴，以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。

在企業服務領域，AI企業，即「改造者」，能夠最直接地賦能企業提升管理效率與節降成本。追一科技便是這一賽道的佼佼者之一，借助自然語言處理技術，其「AI數位員工」可以勝任線上客服專員、行銷專員、資料質檢員、銷售上崗培訓師、反洗錢專家等崗位。

■本期受訪嘉賓：成捷

追一科技是「AI數位員工」提供商，主攻深度學習和自然語言處理，提供智慧語義、語音和視覺的AI全棧服務。追一科技的AI數位員工智慧平臺與業務場景深度融合，提供不同類型的AI數位員工，滿足企業和政府使用者服務、行銷、運營、 辦公等多種場景的智慧化升級需求，幫助他們降本提效，改善用戶體驗，驅動創新和增長。

成捷是追一科技首席戰略官。在此之前，他曾任職于麥肯錫與騰訊。成捷先生擁有清華大學學士學位與加州理工大學博士學位。

■對談實錄

Q1：追一科技為何選擇幫助傳統企業應用AI？

成博士：追一科技的定位是「AI數位員工」服務商，本質上是智慧軟件，面向企業提供AI企業軟件來説明其降本增效。當前，隨著人口紅利趨弱，企業用工成本水漲船高，員工的流動性也在增加，市場上存在大量對於智慧客服、行銷、內部溝通等的需求，企業希望由機器解決勞動力短缺問題，並為企業降本。而追一的核心AI能力是語義分析，即機器如何像真人一樣理解和表達文本資訊，再結合創始人團隊的企業服務背景，恰好能夠滿足我們稱之為「數字員工」的市場需求。追一的語音、視頻應用能夠滿足銀行、運營商等企業線上交互管道上海量的對話交互需求，涉及行銷和業務辦理等，幾乎等同于傳統呼叫中心上千乃至上萬的人工。

同時，我們也看到近些年大量企業在推進資訊化建設、雲建設，企業數位化的基礎在不斷成熟。許多企業已經積累了大量結構化或非結構化的資料，但並不知道如何應用，不知道如何從海量資料中提煉洞察。追一可以説明他們通過資料分析來實現更精細化的運營，從而提升人的產能。以保險電銷為例，通過對銷售人員的資料分析，追一能夠提煉高績效員工值得借鑒的話術和知識點，標準化後以輔助推廣培訓。

Q2：在賦能傳統企業應用AI的過程中，追一遇到過哪些挑戰？又是如何應對的？

成博士：AI火爆之後，大部分企業的心態是先投資一部分進行嘗試，其中有些企業成功地體驗到了AI的成效，於是自發地持續梳理其業務流程、構建並優化知識庫，進入了一個正向循環，投入產出比也合理，逐漸能夠覆蓋到更多場景和業務部門。

而有些企業原本對AI的預期是「隨插即用」，期待AI能在短期之內帶來巨大改變，他們應用AI的效果往往就無法達到預期，也很難將AI的效用發揮到最大，往往在一次采購之後就沒有下文了。AI企業要扭轉傳統企業認為AI「短平快」的認知，投入時間和精力去梳理和構建特定於AI的業務流程，才能步入正向的循環。

其次，許多較早開始應用AI的企業組織規模都很大，涉及到很多不同的部門——分條線、分版塊、分職能等。如何能夠協調大型企業多部門之間不同的利益和訴求，這對於AI應用而言是另一大難點。以銀行為例，總行負責智慧化建設的IT或科技部門往往考慮更有整體性的、大量部門可以通用的、長期的解決方案，且看中綜合性和可持續性更強的供應商。而業務部門往往偏好更迅速、更精准的解決方案，傾向于先行自行采購。AI企業就需要平衡和兼顧雙方的需求。我判斷在中長期會有多流匯聚的趨勢，即企業的科技部門會統籌AI智慧化建設的規劃以及技術合作夥伴的選取，總部科技部門和一線業務部門會一同系統性地梳理需求。

同時，在業務梳理過程中，AI企業也需要增進其對行業的理解，從而幫助傳統企業梳理出哪些業務或場景更有AI價值、更容易落地，以塑造短期速贏。追一在進入每個行業時都需要花大量時間瞭解業務流程，建立行業知識庫。

最後，AI不像ERP之類的傳統軟體系統，沒有成熟的全鏈路玩家，還處在比較初級的階段，因此端到端的、定制化的AI服務是稀缺資源且具差異化優勢——系統實施上，大型企業系統多，往往也不標準化，十分消耗人力；知識庫定制上，不同企業的業務流程不同、知識不同，需要定制知識庫；軟體功能定制方面，不同規模、業務類型的企業依然存在不同的需求；哪怕在部署之後，AI企業依然需要持續優化場景，根據交互的效果持續優化業務流程，並試圖拓展新的場景。

Q3：如何理解追一「開放共贏的生態合作體系」？

成博士：追一對各類企業都秉持著開放合作的心態，我們識別了四大類合作夥伴——平臺夥伴、行業夥伴、區域夥伴和咨詢夥伴。

1. 平臺夥伴包括騰訊雲、華為雲等企業，平臺夥伴能夠提供基礎設施，起到「鋪電線」的作用。憑藉平臺夥伴強大的客戶資源和銷售網路，追一能夠觸達更多的終端客戶。而追一能在平臺夥伴通用性的基礎設施之上提供特定垂直領域的解決方案，使面向客戶的解決方案更好落地實施。

2. 行業夥伴指特定行業領域的資訊科技企業，他們相比其他夥伴有更深的行業理解以及更多行業內的客戶資源，也願意在科技方面進行嘗試。追一可以與行業夥伴共同拓展行業內的科技解決方案。

3. 區域夥伴指在當地有較強商務關係、對當地市場瞭解較深入的夥伴。

4. 咨詢夥伴則能夠提供整合咨詢服務，在數位化咨詢、財務咨詢等細分方向擁有豐富的咨詢經驗。

追一在生態合作中除了能夠提供行業定制化的技術方案之外，還可以分享和拓展渠道資源，幫助系統集成商、ISV增收。長遠來看，追一希望把產品服務做得更加標準化，可供他人調用，也可以在自有平臺上集成協力廠商產品和服務。

Q4：你認為未來AI企業的發展趨勢是什麼？

成博士：大趨勢一定是行業越做越深、場景越做越精，提供整體性的行業AI解決方案。這也是追一未來發展的優先事項。

此外，AI企業還應當繼續推進技術普惠，在當前AI大多只在大型企業使用，而未來應當覆蓋更多中小規模的企業。AI企業能做的是把大客戶的主流需求打磨好、標準化，大量復用從頭部企業積累的垂直領域專識，再在過程中逐步建立跨行業復用的能力。

■要點回顧

1.「人工智慧即服務」（AI-as-a-service）依然處於初級階段，還沒有成熟的全鏈路玩家，因此端到端的、定制化的AI服務能夠打造差異化的競爭優勢。

2. 傳統企業需要抓住時間窗口，憑藉多年深耕行業的經驗積累，在AI技術企業追趕行業知識的檔口自我顛覆、自我革命。

3. 對「改造者」而言，「先縱後橫」不失為可行的策略——欲實現持續穩定的AI發展，需要長期深耕垂直領域，持續積累行業know-how，並將縱深積累標準化，以複製到更多的垂直行業。

ref: https://ably.com/blog/no-we-dont-use-kubernetes

八月第一篇，就來個有趣的文章，來看看 ably 這間 SaaS 公司為什麼沒有使用 Kubernetes，不但當前沒有使用，甚至短期未來內都不會想要使用
更是直接的說如果你有興趣來加入團隊，千萬不要把將 Kubernetes 導入到團隊中是一個可能發生的事情。

我個人覺得這篇文章滿好的，因為是認真的去比較導入 Kubernetes 帶來的改變，而這些改變對團隊來說到底是可接受還是不可接受
而不是所謂的人云亦云，人家要我也要，人家不要我也不要...

文章分成兩部分，前述介紹當前 Ably 的環境架構是什麼，而半部分則是很技術的去探討如果導入 Kubernetes 帶來的好處與壞處是什麼
最終權衡比較之下，會發現導入 Kubernetes 沒有帶來實質上的好處。

文章開頭先簡述了一下 Kubernetes 這幾年的風潮，從最初 Google Borg 的開發開始談起，作者特別提到當初 Borg 的用法可是將一堆實體機器給搭建出一個 Private Cloud 的叢集給團隊使用，
而目前 Kubernetes 更多的用法則是搭建於 Public Cloud 上面的虛擬機器中，透過將 Kubernetes 部署到這些不同的 Cloud Provider 似乎帶來了介面統一的結果，對於 DevOps 人員來說
不同 Cloud Provider 如今看起來都是 Kubernetes 的樣貌。

Ably 目前到底怎麼部署應用程式
Ably 主要使用 AWS 作為其 Cloud Provider，並且於 EC2 機器上使用 docker/container 來部署團隊中的應用程式。
作者團隊中沒有使用任何已知的 Orchestration 服務來管理多節點上的 docker/container，取而代之的則是每個 VM 開機後則會根據 autoscaling group 的機制來判斷
每個機器應該要部署哪種 container/docker。

對於 Ably 來說，團隊中沒有任何 scheduler 相關的服務來調度各種服務，這意味每個 VM 就代表一種服務，所以將 VM 上的服務從 Core 轉換成 frontend 這種行為不會發生。
今天需要針對需求轉換服務時就以 VM 為基準來整批換掉即可。
每個節點上面都會有一個輕量的監控服務，用來確保運作的 Container 如果掛掉後可以被重啟，甚至如果當前運行的版本不符合需求時也能夠將該服務給停止。

流量方面，因為每個 Autoscaling Group 就代表一個服務，所以直接使用 NLB 與 Target Group 來將流量導入該 Autoscaling Group 即可。
至於容器與容器之間的內部流量(譬如 k8s service 等)作者認為也不是太大問題，畢竟每個機器本身都會被 VPC 賦予一個 IP 地址，所以使用上沒有什麼太大的問題。

接下來作者從幾個層次去探討當前設計與使用 Kubernetes 帶來的改變，分別有 (原文很多，這邊摘要不然文章會太長)
題外話，由於 Ably 的 Infra Team 數量有限，所以要考慮 K8s 只會考慮 K8s Service，如 EKS。
1. Resource Management
Ably:
a. 根據服務的需求來決定每個服務要用到的 VM 等級
b. 不需要去煩惱如何處理將多個小服務給部署到一個適合的大 VM 中
c. 作者稱這種行為其實就是 AWS 官方強調的 Right Sizing, 譬如只能跑兩個 Thread 的服務不需要 16vCPUs, 久久寫一次硬碟的服務也不需要一個 90,000 IOPS 的 SSD
d. 選擇一個正確的元件來搭建一個符合服務的 VM 讓團隊可以控制成本同時也減少額外的管理負擔
K8s:
a. 必須要使用一個比較強大等級的 EC2 VM，畢竟上面要透過 Container 部署很多服務
b. 針對那些需要小資源的服務來說，透過這種方式能夠盡可能的榨乾機器的資源，整體效能使用率會更好
c. 但是針對資源量沒有很辦法明確定義的服務則是會盡可能地去吃掉系統上的資源，這種被稱為 nosy neighbors 的常見問題已經不是首次出現了， Cloud Provider 本身就需要針對 VM 這類型的服務去思考如何處理資源使用，而 Cloud Provider 都有十年以上的經驗再處理這一塊
而所有 Kubernetes 的使用者則必須要自己去處理這些。
d. 一個可能的作法則是一個 VM 部署一個服務，不過這個做法跟團隊目前的作法已經完全一致，所以就資源管理這一塊，團隊看不到使用 Kubernetes 的優勢。

2. Autoscaling
Ably:
a. EC2 VM 本身可以藉由 Autoscaling Group 來動態調整需求
b. 有時候也是會手動的去調整 EC2 的數量，基本上手動跟自動是互相輔佐的
c. 團隊提供的是 SaaS 服務，所以其收費是針對客戶實際上用多少服務來收，如果開了過多 EC2 VM，則很多不要的花費與開銷都是團隊要自行吸收
d. 團隊需要一個盡可能有效率的方式能夠即使遇到流量暴衝時也能夠保證良好的服務的機制
K8s:
a. 可以透過不少方式來動態調整 Container 的數量，
b. 甚至可以透過 Cluster autoscaler 來針對節點進行調整，根據需求關閉節點或是產生更多節點
c. 動態關閉節點的有個問題是關閉節點時通常會選擇盡可能閒置的節點，但是閒置並不代表沒有任何服務部署再
上面，因此該節點上的 Container 都要先被轉移到其餘節點接者該目標節點才可以被正式關閉。這部分的邏輯作者認為相對複雜
d. 整體來說，k8s 有兩個動態調整的部分，動態節點與動態服務，而現有的架構只有一個動態節點。所以使用 k8s 則會讓問題變得更多更複雜。

3. Traffic Ingress
Ably:
a. Traffic Ingress 基本上每個 cloud provider 都提供了很好的解決方案，基本上團隊只要能夠維持每個服務與背後的機器的關係圖，網路流量基本上都沒有什麼需要團隊管理的。
b. 使用者會透過直接存取 NLB 或是透過 CloudFront 的方式來存取團隊內的服務

K8s:
a. EKS 本身可以透過 AWS VPC CNI 使得每個 Container 都獲得 VPC 內的 IP，這些 IP 都可以讓 VPC 內的其他服務直接存取
b. 透過 AWS LB Controller，這些 Container 可以跟 AWS LB 直接整合，讓封包到達 LoadBalancer 後直接轉發到對應的 Container
c. 整體架構並不會比團隊目前架構複雜
d. 唯一缺點大概就是這個解決方案是完全 AWS 綁定，所以想要透過 k8s 來打造一個跨 Cloud Provider 的統一介面可能就會遇到不好轉移的問題。

4. DevOps
Ably:
a. 開發團隊可以透過簡單的設定檔案來調整部署軟體的版本，後續相關機制就會將 VM 給替換掉，然後網路流量也會自然的導向新版服務
K8s:
a. 開發團隊改使用 Kubernetes 的格式來達到一樣的效果，雖然背後運作的方式不同但是最終都可以對開發團隊帶來一樣的效果。

上次四個分析基本上就是，使用 k8s 沒有帶來任何突破性的好處，但是 k8s 本身還有其他的功能，所以接下來作者想看看 k8s 是否能夠從其他方面帶來好處

Multi-Cloud Readiness
作者引用兩篇文章的內容作為開頭，「除非經過評估，否則任何團隊都應該要有一個跨 Cloud-Provider 的策略」
作者表明自己團隊的產品就是那個經過評估後斷言不需要跨 Cloud Provider 策略的團隊，同時目前沒有往這個方向去追求的打算。
同時作者也不認為 K8s 是一個能夠有效達成這個任務的工具。舉例來說，光 Storage 每家的做法都不同，而 K8s 沒有辦法完全將這些差異性給抽象畫，這意味者開發者終究還是要針對這些細節去處理。

Hybrid Cloud Readiness
管理混合雲(Public Cloud + Private Cloud based on Bare-Metal servers)是作者認為一個很合理使用 K8s 的理由，畢竟這種用法就跟當初 Google Borg 用法一致，是經過驗證可行的。
所以 Ably 如果有計畫要維護自己的資料中心時，底層就會考慮使用 Kubernetes 來管理服務。畢竟這時候沒有任何 Cloud Provider 提供任何好像的功能。
不過 Ably 目前沒有任何計畫，所以這個優點也沒有辦法幫助到團隊

Infrastructure as Code
團隊已經大量使用 Terraform, CloudFormation 來達成 IaC，所以透過 k8s YAML 來維護各種架構不是一個必要且真的好用的方式。

Access to a large and active community
另外一個很多人鼓吹 K8S 的好處就是有龐大的使用者社群，社群內有各種問題分享與探討。
作者認為
a. AWS 的使用者社群數量是高於 Kubernetes
b. 很多情況下，一個迭代太快速的產品其實也不一定對團隊有太大的幫助。
c. 很多人都使用 k8s，但是真正理解 k8s 的人微乎其微，所以想要透過社群來幫忙解決問題其實比你想像的還要難，畢竟裡面的問題太雜，很多時候根本很難找到一個真正有效的答案。

Added Costs of Kubernetes
為了轉移到 K8s, 團隊需要一個全新的 team 來維護 k8s 叢集以及使用到的所有基本服務。舉例來說，EKS, VPN CNI, AWS LB 帶來的網路好處並不是啟動 EKS 就會有的，
還必須要安裝相關的 Controller 並且進行設定，這些都是額外的維運成本。
如果找其他的服務供應商來管理 Kubernetes，這意味公司就要花費更多的$$來處理，所以對團隊來說，金錢與工作量都會提高，不同的解決方式只是這兩個指標的比例不同而已。

結論:
1. Ably 覺得 Kubernetes 做得很好，但是團隊目前沒有任何計畫去使用它，至少目前這階段沒有看到任何實質好處
2. 仔細評估後會發現，導入 k8s 其實也會帶出不少管理上的問題，反而並沒有減輕本來的負擔

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Deepfake換臉程式的黑暗秘密: 人類未來的危機

大家有沒有覺得這段Obama的演講有種很奇怪的感覺啊? 其實該片段是一年前導演Jordan Peele用一個名Deepfake的恐怖AI科技Key了美國總統的樣子上去的. Deepfake是能把任何人的樣子放在任何身體上. 用這種科技出ham片!楊幂中國deepfake事件! 甚至未來政治危機! 之後一一會講.

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Deepfake源自於一個名Interval Research corporation的網路科技研究中心. 1997年研究出Video rewrite program, 初步能夠將影片?面口型的畫面配合上後期加上的對白. 在Hollywood電影後製變成很重要的科技. 但要到20年之後Deepfake才得到主流關注. 2017年我們看到的 ‘Synthesizing Obama’ 網上流傳. 2017年尾這種科技才由授權人士掉到一般人的手中. 例如這個名 ‘fakeapp’ 的應用程式. 結果問題就開始了.

今天就講一下deepfake危機會出現的三個地方.

色情
2017年尾名 ‘deepfakes’ 的一位reddit討論區用戶上載了第一個自製Deepfake. 之後luk jook有各個女明星的deepfake出現. 女星的樣子放在A片女星的身體上. 高fung時一天數千條這些影片放上討論區.
但如果你只是普通的女生, 一醒來發現無數張有你樣子的色情照片和影片, 你又如何接受呢?

法律學生Noelle martins 17歲的時候發現網上有大量photoshop她的樣子的色情照片. 之後的5年, Noelle與各大的色情網站進行一個gim gooy的戰爭. 除即發現她身邊的朋友甚至自己的妹妹也成為這些Deepfake網站的受害者.
這個熱潮導致兩極分化. 道德上該事件一定是重大問題. 但另一邊學者認為色情行業一向都是推動新科枝的重要元素.

這其實sip及西方社會一個敏感的A片類型: 復仇色情片. 簡單講, 復仇色情片是一些ja男與女友分手後把她的裸照或親密片放給大家看的色情片內容.

Deepfake卻令到沒有拍過任何東西的女生也可能成為 ‘復仇’ 目標. Noelle martins就是一個越反抗越成為目標的例子.

楊冪
國內好多科技上的潮流也是來自外國. Deepfake也不列外. 這張照片曾在國內引發很大的關注. 大家覺得有問題嗎?
這張内地女演員楊冪的造型照來自於TVB 1994年射雕英雄傳 ‘黃蓉’ 的角色. 但1994年的楊冪只有8歲, 其實這是一個deepfake, 原本的造型是朱茵. 但真實程度讓影片出現在 ‘B站’ Bilibili後, 這種 ‘合成技術’ 在國內全面禁止.

Political event
外國明星樣子被deepfake惡搞卻常常發生. 演員Nicolas cage的樣子出現最多. Wonder Woman Gal Gadot的事件最為人熟悉.但看看這個片段(show hilary Clinton Saturday night live deepfake)

而這是美國總統Donald Trump. 被一名演員在模仿.

這科技成為政治工具一向是公眾最大yuw leuy. Shane Dawson的 ‘conspiracy theories with Shane Dawson’ 對deepfake也將這當作最大恐懼.

-2020 election
但將近2020年美國election, 一些不懂政治的人好可能會因爲看到領導者假的片段導致大gook有所改變. 正式加強一場名 ‘Cyberwar’ 的東西. Hacking, computer virus有危險性之外, 用media一些假的慨念到大眾的思想?面. 又名 ‘likewar’
...即是騙 ‘like’ 吧!

What’s being done to stop it
兩個月前Google發送了幾千條Deepfake影片給researchers. 幫助建立AI能查出那一些影片有deepfake成份. 美國有兩個州份Virginia和Texas已經法例禁止deepfake成人電影的發行. 同時雖然Deepfake本身在整個美國不是犯法, 用一條假的影片有意做詐騙行為是犯法的.
同月facebook創辦人mark zuckerberg國會大樓?面答應會嚴格監督Facebook feed 上面的新聞.

任職於喜憨兒基金會的李慶家職能治療師，擁有醫療體系工作十年 社福體系七年的工作經驗。

‘Snoezelen’起源於荷蘭，由荷蘭文的‘snuffelen’及‘doezelen’兩個字合成的，意思分別為呼吸及小睡。當初是Hulsegge和Verheul1987為Hartenburg教養院內重度及多重障礙的住宿者所設計的，目的是使其休閒場所更有變化，‘Snoezelen’這個詞，用來形容這個人工化的設計場所，希望把放鬆及刺激的經驗透過多感官環境的佈置傳送出去Hulsegge &Verheul, 1987。‘Snoezelen’流傳到英國後，英國人取其意義以‘多感官環境’Multi-Sensory Environment來稱呼，並將其應用於特殊教育中Davies, 2002。

現況
目前多感官教室於使用上之稱呼有Snoezelen Roo與Multi Sensory Environment簡稱MSE兩種，台灣地區多感官引進約二十年左右，目前大多建置在身心障礙機構、社福機構、特殊學校、部分醫院...總數約八十多間，使用/操作人員也十分不同，作業模式亦然。多感官使用了許多職能治療相關的學理應用，例如:感覺統合、感覺註冊、行為改變技術...等，究竟多感官如何發揮作用?
多感官刺激訓練教室，多感官刺激訓練教室是透過精心設計的燈光、聲音與各式各樣精巧的高科技設施,營造出一個富有吸引力及舒適的學習環境，給予特殊需求學生各種充滿觸覺、前庭覺、本體覺、視覺、聽覺等各種感官刺激，並藉由教學環境與訓練課程的安排，學習探索環境、減緩不正常張力變化、減低學生焦慮不安的情緒，削弱不適應性行為、提升注意力、加強人際互動等，期望提供極重度的孩子更多學習刺激。
過去20年多感官環境Snoezelen廣泛地使用在智能障礙者兒童和成人的教育、治療、及休閒方面。連結到從情境和事件的探索發現的意思，多感官環境為考慮多樣化概念的一種技術。更早有瑞士的醫師、法國的教師等已在200多年前開始運用這樣的技術在醫療和教育方面。主要的考量有二 Maria Montessori, 1870-1952：一、智能障礙者需要被教育而非被安置在貧乏的機構環境，造成更多的感官剝奪。二、發展的發生是透過對環境自發性以及反映對結構環境價值的信念所產生的行動，這樣的行動也鼓勵感覺動作的改善。
多感官訓練教室促進多重感官經驗的接近機會。使用者也普遍地接受多感官環境對極重度和多重障礙者所提供的休閒功能。『休閒』廣泛地被接受擁有自我發展和自我實現的潛能，在英國將多感官環境同化為國民教育的感官課程，以完成更寬廣的特殊教育和治療目標。
文獻回顧與分享
大多數文獻多提及多感官之使用結果，鮮少提及操作過程與機轉，台灣部分相同，將陸續分享使用多感官多年的個案故事與發現，從多感官設計、施工、經營、操作、個案評估、分析、教案製作、成效追蹤。希望能讓大家有機會多接觸多感官治療對於服務使用者所帶來的益處。