【全台獨家旅程╳線上開箱若水國際辦公室】#U20國際青年論壇
「只要除去阻力並將人放對位置,每個人都有其能發揮所長的價值。」 #若水國際 透過以商業及科技的力量,解決身障就業問題
CSR@天下、去年U20代表黃筱涵來到若水國際辦公室!若水是台灣第一家社企創投,為了找出社企的永續之道,2013年成立BIM整合服務事業部,更接著成立AI數據服務事業部,為身心障礙者提供職業輔導,並提供舒適的辦公環境,這裡先劇透一些....
猜猜,若水人票選出最棒的辦公空間在哪?
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居然是「廁所」?!
友善辦公空間,陳設與走道保留輪椅可迴轉的半徑空間。
針對無法出門的身障者,若水AI數據團隊打造居家遠距工作模式,培訓身障夥伴成為居家AI數據標註師。
同事口中的「la la Land」是身障夥伴可以伸展筋骨讓身體減壓的空間,此外,定期提供心理諮商,讓夥伴身心靈都獲得良好的照顧。
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ai 數據標註師 在 Joe's investment Facebook 的最讚貼文
Joe:「未來很多中低技術性的工作,很可能會被日益進步的自動化取代,中高階技術人才需求會持續增加,中低階工作還是會有需求,但薪水拉不上去,因為人力成本太高的,乾脆就用自動化取代就好,這個趨勢其實也不是剛開始,只是疫情後又加快速度了。」
方舟投資創辦人Cathie Wood針對當今的市場投資策略提到,未來人們要擔心的是人工智慧(AI)。事實上機器部署速度正在加速,除了美國,日本和亞洲國家的企業正使用比以往更多機器人取代人類工作,減少人與人接觸,而這將成為長期趨勢,隨著基本工資不斷提升,加上人工智慧訓練成本大幅降低,企業將更積極採用AI取代人力,她觀察到美國運輸業與餐飲業已加速導入無人技術,即使疫情結束,這些趨勢也不會逆轉,許多人將成為永久失業的一群。
一種會快速取代人力的技術是原本在工廠使用的自主移動機器人。醫療電子產品製造商Omron在疫情間開始出售原本自家工廠使用的貨運搬運機器人,Omron表示已在20多個國家銷售機器人,其中一半在亞太地區,包括中國、韓國、印尼、泰國、越南和印度,新加坡機器人製造商SESTO Robotics執行長Ang Chor Chen提到,以往在工廠搬運與物流業使用的自動行動機器人,未來將不再局限於工廠車間,新應用包括餐飲業送餐機器人、飯店業消毒機器人等都會出現龐大的市場需求。
日經新聞觀察在日本已經有連鎖餐飲業加速採用送餐機器人,這類機器人使用AI計算最短路徑,一次行動可將餐點從廚房送到3張桌子。生產這種機器人的公司Japan System Project於2020年3月開始在日本銷售,客戶主要來自餐廳和工廠,每台售價為200萬日圓,2020年5月詢問度就增加一倍。
另外一家生產服務機器人的公司SoftBank Robotics表示,使用服務機器人,餐廳只需要原本一半的服務人員。疫情期間,東京許多飯店配備機器人為中國武漢肺炎症狀的旅客提供服務。市場研究機構Fuji Keizai Group估計,到2025年,用於購買服務機器人的金額將從2019年的1.9兆日圓增加到4.6兆日圓。
2020年日本郵政還在東京街頭實驗機器人送郵件的可行性。日本郵政說,「大流行改變人們的觀念,越來越多人開始認為機器人可以代替人類長期以來所做的工作。」南韓也在加速採用,LG計劃推出具有消毒功能的機器人,鎖定酒店、零售、企業和教育市場,SESTO Robotics估計,2019年全球自動行動機器人市場規模為380億美元,2026年將達到1,455億美元。其中全球服務機器人市場的規模在2020年為141億美元,2027年將由於疫情大流行而增長三倍以上,達到509億美元。而全球清潔和消毒機器人市場的收入到2027年將達到83億美元。
這場疫情讓AI取代人類工作的進程恐怕又加快一步。日本非營利組織RobiZy表示這場流行病將讓社會迫切需要機器人,直言「社會正處於轉折點,並將發生巨大變化。」與Cathie Wood的說法一致,Flippy是Miso Robotics公司為企業廚房打造的機器人,專門處理危險、繁瑣且注重時間的烹飪,例如翻轉漢堡、炸雞、切菜等,換而言之,就是做餐廳中工資最低的工作,Miso Robotics的目的很明確,就是讓機器人能在速食生產線上像人類一樣幹活,並且讓成本比最低工資還低,最初Flippy的價格並不便宜,一台需要10萬美元,但由於硬體成本迅速降低,2020年它的價格已經降至不到1萬美元,且很快會有更便宜且更節省空間的型號登場。
Miso Robotics還推出訂閱制,每月2,000美元就可以僱一台機器人在後廚幫忙,相當於每小時的用工成本只要約3美元。同樣的工作若僱傭真人員工,根據餐廳的營業時間和不同地區的最低工資,每月需要支出4,000到10,000美元,何況機器人永遠不用請病假,只要你願意,它可以24×7小時運轉,目前Flippy已經在道奇體育場和連鎖店CaliBurger投入使用,或許美國人不久以後就能在各種速食店吃到由機器人製作的漢堡了,說不定勞動力成本降低後,食物的價格也能更便宜,Flippy有望解決餐飲業長期以來人手不足的困擾,消費者對速食食品的需求不斷增長,但較低的薪資導致美國餐飲業離職率居高不下,每年超過100%。
如今電機發動機和感測器技術都得到了改善,成本也大為降低,Flippy等機器人既便宜又可靠,還能在正常環境下工作,這才引起了人們的焦慮乃至恐慌,不只是餐廳工作人員,自動化對工作職缺的侵襲是全方位的,而且來得比想像中快一些,貝恩諮詢公司2018年發布的報告《勞動力 2030》就因探討了自動化對社會環境的衝擊而備受關注,到2030年,自動化的普及將減少當前20%-25%的工作職缺,也就是說有4,000萬人的工作會被機器取代,這還只是在美國。
更糟糕的是,即便保住飯碗的員工,工資的增長也會慢得多,例如餐廳採用自動點餐機和線上點餐系統,其成本可能低於專門僱傭服務員,因此若服務生的工資保持在該水平以下,就不用擔心就業問題,只不過工資漲幅就變得極其有限。JL Warren Capital的報告指出,特斯拉上海工廠的自動化程度低於其加州工廠,原因是上海的勞動力成本低於全自動化產業的成本。
未來幾十年中,大約80%的工人或受到工資增長停滯或失業的影響,而且Flippy的例子已告訴我們,自動化的成本只會越來越低,中國武漢肺炎疫情的爆發,也讓許多原本依賴人力的行業看到或重新思考自動化的必要性,機器人除了降低人工成本和提高生產效率外,也能在病毒面前無所畏懼。在提倡「非接觸」的大環境下,我們也能看到機器人在送餐、消毒、體溫等場景的應用。
當然,自動化給就業帶來的也不全是壞消息,機器人消除舊有工作,但新的技術也意味著新的就業機會,就像電腦讓成打字員退出歷史舞台的同時,也創造出軟體開發者、電腦技術人員等新的職業一樣,自動化的普及勢必會讓機器維護人員的需求迅速擴大,AI 產業高速發展的背後,「數據標註師」的隊伍也在不斷壯大。
好在,低技術勞動力被機器取代大概率是一個漸進的過程,總還有機會向其他勞動力密集的領域轉移,餐廳的工作沒了,還可以去送外賣、快遞,總不至於所有人在一夜之間都丟掉飯碗,自動化技術侵占勞動力市場不是AI出現後才有的現象,美國1900到1940年的農業自動化使數百萬農民失業,就被視為大蕭條的誘因之一,在那一時期出現的商業洗碗機,更是威脅要消滅整個後場工作,歷史彷彿進入了新的輪迴,但和上個世紀相比,如今技術變革的步伐顯然越來越快,留給人們適應的時間也越來越少。
https://technews.tw/2020/03/25/robot-labor-is-indeed-getting-cheaper/
https://technews.tw/2021/02/18/robots-deploy-faster-will-replace-human-jobs/
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ai 數據標註師 在 Re: [新聞] 【美國盤前異動】特斯拉升逾4%,大摩上- 看板Stock 的推薦與評價
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1693830978.A.C03.html
9/4 就在八卦版講過
8/17 相對低點進去買call
有在follow tesla都
知道啦,只不過新聞喜歡亂寫 一堆後知後覺的 看不懂tesla在幹嘛
傳統自動駕駛
基本分為三大模塊
感知 決策規劃 執行
其
中感知不管是純視覺還是融合感知 都會用AI對圖像物體進行識別和標註
從圖像中
分離出人和車還有道路邊緣障礙物這些東西 然後將標注後的結果發到
決策模塊, 決策模塊根據感知模塊發送的標註結果, 在人類設置的規則框架下給出
決策. 這裡的人類設置的規則, 例如紅燈停 綠燈行, 人是高危險群體要讓行
直
行車道不能轉彎, 等等基本規則, 之後進行決策 然後給到執行模塊, 控制車輛
因為感知模塊給的結果對於決策模塊非常重要,如果不能準確識別出物體,自動駕駛
就
會出事, 這也是大家在爭論到底要純視覺還是光達比較安全, 爭來爭去.
而特斯拉的fsd v12 使用的端到端方法
強大之處, 他沒有感知模塊, 甚至沒
有任何一個模塊, 在感知層面上 他不再識別
相機拍到的畫面上的訊息, 也
不再進行標注, 他看的是畫面上的像素點, 他看的是這些
像素點運行的規律,
把這些像素點訊息直接輸入到神經網路
神經網路擁有數以億計的真實行車影
片,數以億計的學習經驗
就好像stable diffusion一樣, 把畫師所畫出來的
精美圖片通通餵給AI建立模型
神經網路會根據現在看到的像素運行方式和學習到的模型進行比對, 直接給到執
行模塊
特斯拉fsd 過去擁有30萬行代碼, v12則是0
這個端到端的自動駕駛學
習方式, 未來就需要各個國家的特斯拉車提供拍攝到的畫面進行
學習, 未來
可能會產生中國模型 印度模型 台灣模型 美國模型
甚至模型與模型之間有
可能可以融合
而這樣的方式也不是所有車企都有辦法, 首先你要有算力, 所
以特斯拉購買了nvda
1萬塊英偉達h100. 和自行研發的AI訓練晶片dojo
特斯
拉在28日啟動的10,000顆H100 GPU叢集,會協助訓練全自動輔助駕駛(FSD)系統。
H
100 GPU的運算效能是前一代A100的五倍快,可加快特斯拉訓練FSD的速度、訓
練成果也
會比過去更優秀。不過,H100 GPU非常昂貴,單顆要價近40,000美元
。
由於輝達無法追上市場對GPU的需求,特斯拉只能斥資10多億美元打造自家
超級電腦「
Dojo」。Dojo使用公司高度最佳化的客製晶片,明(2024)年有望
成為全球最強大的超級電
腦之一。這款超級電腦也會訓練特斯拉的車隊並處
理這些車隊傳回的資料。特斯拉執行長
馬斯克(Elon Musk) 7月曾表示,「老
實說,若輝達交出足夠GPU,我們也許不需要Dojo。
」
而所謂的魯莽駕駛問題, 特斯拉2年前就想到了, 在先前版本中, 車子就可以為
駕駛員開
車
方式評分, 只丟入評分90分以上的資料即可
相當於你不會
把垃圾畫師的作品丟到ai裡面去建模型一樣
所以自動駕駛要成功
1. 算力
2. 行車數據
以上兩點特斯拉都擁有
所以fsd v12 就是自動駕駛的CHATGPT時
刻
也是為什麼特斯拉故意留在lv2的原因 他其實是為了在開放道路搜集數據
強化自駕AI
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.241.33.115 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1694444700.A.9D2.html
※ 編輯: LimYoHwan (111.241.33.115 臺灣), 09/11/2023 23:06:02
※ 編輯: LimYoHwan (111.241.33.115 臺灣), 09/11/2023 23:06:27
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