#神父的鹽
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創造新平台其實沒那麼難.
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不需要矽谷或是什麼龐大的資源和資金,別忘了,臉書一開始也不過是哈佛的把妹網站,而且還是抄襲別人的.
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台灣其實也有不少討論區,早期的台灣論壇、yahoo奇摩家族,更早以前的社群,還有pchome貼圖討論區等等,都是成功的例子.
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他們背後都有資訊公司或是入口網站做支撐,而他們沒落也都有各自的原因,無論是被取代或是受眾人口流失,但其實這些都是表面的理由,那時候還沒有臉書,而且消失前還有一定的使用人口,例如台灣論壇就曾經有網友發起搶救活動,但被經營的公司否決,這些網站即使沒落,仍然屬於一個層次而已,如果經營者認真投入,了解市場並且重新競爭,隨時都有重新點燃烽火的可能,大部分消失的原因是,他們覺得繼續投入成本不符合效益,當討論區開始廣告蔓延、機器人援交廣告大舉入侵,當他們管理人口開始缺乏,或者不想再繼續投入,無論是自然使用者先前產生的各種社會爭議、以及引起的司法案件,這都是開放一個平台讓使用者參與會產生的必然結果,當他們懶於管理,覺得弊大於利,對自己公司沒有利潤,所以「乾脆關了比較快」.
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換言之,他們缺少了擁有一個龐大的社群網路主事者,應該有的「決心」和「使命感」,甚至察覺「使用者情緒」以及「未來發展願景」的藍圖,簡而言之,他們看不到後面的東西,以至於像祖克伯一樣,擁有一個龐大社群網絡是能怎樣呼風喚雨,日進斗金的視野,他們著眼的是,現在賺不到錢,而且會為我帶來麻煩.
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自由時報早期也有一個類似讀者園地的東西,後來也是因為這種心態,當收益還沒到時,各種偏激的人在上頭爭執感覺很麻煩,後來也收了,不然,那也是擁有一個新聞時事討論區發酵的潛力.
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產出一個論壇並不難,其實你只要拿Discuz!的程式架構,套用下去,也可以搞個現成的論壇,其實古早以前很多討論區都是用Discuz!的套裝軟件去改的,這個模組就是你所看到eyny討論區的樣子,臉書以前曾經有多點開花的論壇戰國時期,光之動漫、藍天動漫、Uwants、百合會討論區,都是類似的架構.
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為什麼說搞一個社群討論區並不難呢?因為之前神父就搞過兩個,一個是掛在某新聞台下,另一個是某人力銀行,請軟體公司重新寫一個新的,提出符合自己的需求,價碼大概100萬,難的地方就在於,怎麼吸引使用者駐留,吸引人氣,進而產生影響力,更重要的,取得使用者的「信任」.
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你說現在的臉書使用者信任祖克伯嗎?當然不是,不過一開始的臉書獲取使用者信任,的確突破了那個門檻,當初的臉書跟現在的臉書很不一樣,他們很認真的面對自己的使用者,並根據他們的需求提出修正,反映讀者的意見,但現在不同了,說是取得信任,其實只要一開始能騙到就好了,當使用者投資太多的記憶、情感、習慣、人際網絡,我會說,這些都是使用者本身的資產,跟臉書無關,當臉書確定已經攫取到這些「資產」,並經過關鍵期,那麼他就不用顧忌使用者會脫離,甚至也可以不用管使用者的感受了,還能藉由剝削他們獲利,這就像,你已經存了一百萬到一間銀行,如果那間銀行倒閉或者你想拒絕使用那個銀行,改用別的,一百萬就直接損失了,那一百萬還提領不出來,銀行家根本就不用管你怎麼想,還能偷你的錢去做其他的事,這是一個綁架的情境,如果你下定決心,銀行還是會有所損失,但是情境已經變成,要怎麼宰你這隻肥羊又不要宰的過度用力,讓你跑掉,或讓一群人跑掉,這樣子拉鋸的掙扎關係.
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而他們過往的態度是,想辦法留住你,或讓你贏得更大的面子,讓彼此能共存共榮,以使用者為第一考量,盡可能以不干涉你利益的前提下為自己迎取收益,變成了,以外來出資者的利益為優先,怎麼割你多少肉,流多少血,圖利他們為自己換來收入,這是兩個不同的情境,簡單來說,你從蚜蟲變成了要被切片的植物.
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所以早期的臉書問題,是過於自由產生的問題,比如廣告詐騙太多,還有能用經營可愛貓貓的名目,騙了一大堆粉絲後,瞬間改名成商業平台,因為粉絲騙得夠多,掉了一堆粉仍然掉不完,早期的問題多是在處理這些使用者糾紛,現在,則是侵犯自由的問題,為了滿足某個「特定客戶」,開始化身成奴隸主,把自己的主人當成奴隸那樣獻祭.
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所以,「不爽不要用」、「臉書又沒收你錢,你還嫌」、「一邊用臉書還一邊批評」,這樣子你不承認自己是中國人憑什麼過中國節的強暴邏輯,完全是一種錯誤,甚至是把臉書公司當成是私人企業,而你們只是被提供服務者,所以「廠商為所欲為,使用者只能忍受」,並將之視為一種在商言商的商業邏輯,這樣的祖克伯陷阱,更是大錯特錯,基本上,只要有搞過論壇的都明白,自然使用者才是實際的貢獻者,無論是他們的言論,他們帶來的新聞效益,他們的故事,他們的記憶,他們的生活點滴,他們吸引來的人,都是「他們的」,想想,一個臉書上面只有一個祖克伯,他每天報導自己如何在網路上罵罵前女友,然後偷竊其他女生的照片放上網品頭論足一番,幫她們打分數,這能吸引多少人?基本上,大概只能吸引到一些仇女廚而已.
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這些使用者,才是論壇的本身,甚至是論壇的靈魂,少了這些人,臉書根本什麼也不是,所以你是一個經營者,或曾經管理過討論區,你必然知道的鐵則是,「你必須為自己的使用者負責」.
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前面提到的許多興盛的台灣社群,就是因為「懶於負責」,所以才導致論壇消失,在道德上,他們還算是比較好了,乾脆關掉,誰也不欠誰,在臉書上,祖克伯幹的事是「責任移轉」,不是我要對你負責,而是你要對我的營收負責,繳不出保護費你就消失吧,不欠你一個,我的肥羊很多,就算你繳了保護費,給我錢,還是沒用,因為你給的不夠多,我的大金主,才是我真正要負責的對象.
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因此,若我們要下一個真正的「商業邏輯」,真正的道理是,如果你遲早都會實行言論審查,並且圖利獨裁者,販售使用者的自由,那你一開始就要說清楚,在使用者的契約講明,「嘿,你他媽用我的臉書以後就要接受習近平的審查」,然後讓使用者勾選「同意」,所謂「不爽不要用」才能建立,這就像,你奪走了別人的東西,還要更多,然後你應該要負起責任的事情變成你們這些人得有滿足我的義務,這是典型的渣男思想,是說,祖克伯本來就是個渣男無誤.
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對於英語的語境使用者,祖克伯還不敢這麼囂張,我不認為他會對於外國的facebook使用者,進行同等的言論審查,例如4xx之類的數字,這若套用在英語使用者一定會引起暴動,可能有些人只是提到自己的生日就被禁止發言,這般荒謬的事,只在中文使用者身上,或是針對台灣使用者,你能想像拍攝了四百二十六公里的路標就被臉書警告嗎?我相信國外也有這樣的路標,而臉書顯然對台灣具有針對性,一出現關鍵字馬上被警告,無論你該文有無產生影響力,甚至只有自己看到的狀況也會被限制,這已經超出了一般社群處理問題言論的界線,只是純粹的在找碴,刺激使用者的情緒,甚至可以說是在挑釁.臉書基本上已經隔開了兩個世界,東方與西方,這也是當他審查西方的川普和武漢肺炎的時候,東方世界反而有些被遺漏掉,甚至可以明顯看出是被牽連的,而西方世界對於東方世界中共式的言論審查,似乎一無所知.
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回到台灣的社群平台問題,其實台灣現存早有不少社群討論區,例如ptt,低能卡,mobile01,eyny,巴哈,比較冷門小眾的如糟糕島,也繼續存在,事實上,經營一個討論區並不難,你只要有10個常駐上線的使用者,這個論壇基本上就算「活著」而且繼續「生長」,以台派使用者為例,有一個外獨會討論區(外省人台灣獨立促進會)http://www.1949er.org/chat/index.php
算是一個神奇的例子,他的存在搞不好比ptt還古老,使用的還是pchome時期的留言板形式,堪稱是奇蹟了,至今還有許多美國、瑞典的會友在上面活動,他是一個討論政治的板,沒有其他東西,這在討論區歷史中,必須靠色情、盜版品、學生、男女交友等吸引人的基本配備中,特立獨行的玩意兒,他在2018年台北市長選舉時,還發揮了一些影響力,當所有社群一片舔柯的時候,這裡卻是一面倒的挺姚,並上了新聞.
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總而言之,創造新平台絕對不是難事,要不要去做而已,當爆料公社都有一個完全抄襲臉書的社群網站,而且ui還設計的挺不錯的,每篇文章還有幾百個讚,像是一個個人社群綜合討論區的集合體,那沒道理其他人不行,不過,值得一提的是,在上面我感覺不到「人味」,也就是自然使用者的氣息,過去神父參與經營的討論區,改幾個讚,一個人留幾百個留言也不是難事,所以,困難的點,並不在於創建,而是在於「駐留」,以及「一個適合的地方」.
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舉例來說,在臉書上的台派使用者群集,絕對是一個具有豐富性、生命力甚至多樣性的群體,有人負責提供國際觀點,有人擅長思辨,有人喜好貼些搞笑的東西,遇到特定事件,馬上有插畫家奉上圖,各種迷因,多才多藝,一樣不缺,可以這麼說,那就是一群肥美有旺盛水草的阿瓦隆(Avalon),麻煩的是,當我們這群人腳下的土地開始鬆動,我們找不到一個「適合之處」可以移入.
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舉例來說,我們很難想像這群人移入到低能卡,會是什麼樣的情景,低能卡是以大學生居多,以男女交友世俗瑣事為考量,他們已經有自己的文化,就像ptt初時的樣貌,並不是說上面都沒有台派,不過臉書的台派移入,到某一個子討論區,我不認為這是合適的,甚至能發揮台派的風采,影響力,都是個問號,可能格格不入居多.
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所以,「適配度」顯然就是個問題,又比如說,台派使用者轉入到ptt去,這適合嗎?第一個問題,就是人們普遍對這裡反感,ptt比較像是一個已經崩壞的地方,那裏的使用者基本上綠共、塔綠班地說個不停,如果用一個征服者的姿態或者委曲求全,我想,對於兩者的使用者來說,恐怕是不願意的.
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比如有人說,神父,你怎麼不回ptt發文,這個嘛,也不是不行,事實上我早就在那邊發過了,不過我已經跟那邊的使用者沒什麼交集了,發了,也不會令人感覺到當初的「神父」就在那裏,基本上,神父已經成功地轉移到臉書了,並且和原地的柯糞與母豬教徒結下不可解的仇怨,基本上,不是他們滾就是我亡,雖然他們在自己的地方吶喊神父過氣許多年,但在臉書的神父聲勢卻越來越旺,神父也樂得在臉書上打爆柯糞,完全不想回去糞坑.
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Ptt是一個鳩佔鵲巢的例子,換言之,2014年太陽花學運以後,那裏發生了大量的社群替代,大量的使用者出走,過去三位一體的黃金年代,已不復見,各個網路名家消失,取而代之的是大量政治文,而且是最偏差的那種,反台獨,反民進黨,反覺青,兩岸一家親的存在.
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可以這麼說,他們墮落至此,也有某種正當性,那就是有一部分原始使用者是自願的,自願的變成那樣,從一個太陽花的支持者變成柯糞,藍綠一樣爛,至於其下混入的五毛,柯文哲攜入的網軍,這都還在其次,有一群使用者的確陷入在一種被害者情節,阿北都是被誤會的,就好像我被誤會了一樣,他們不願承認自己的選擇錯誤,即使認知到柯文哲是一坨屎,自己仇綠仇到腦殘而且親共,因為「都是你們逼我的」,過去人們芥蒂的親中、五毛、賤畜等等,現在他們可以毫不見怪,自然而然地接受,並以為是合理的,因為,只要能反民進黨就好.
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他們陷入到一種防衛機制當中,並且自居主流,比起認清自身錯誤這點,那些提醒他們是錯誤的人,比什麼都來的可恨,即使認知到自己被詐騙了以後,比起騙自己的人,使他們意識到自己被騙的人更令人憎惡,因為他們認為,是這些人使自己陷於錯誤,而不是自己有啥不對的地方,「我沒有錯」.
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當陷入這種極度自私的情結,基本上是無解的,只能等待他們厭倦了會發現自身的利益開始被侵害為止,而這群在ptt的人正在式微中,值得一提的是,這樣的現象集中在八卦版,出了八卦版以後,他們基本上是被排擠的,而政黑板目前也有人在試圖守住防線,我們所說的墮落的ptt,基本上,集中在八卦版上,在其他版,這些自然柯糞基本上也會裝無知,若無其事的和其他人一起討論,他們也會害怕被貼上柯糞的標籤.
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這種社群替代現象,也和ptt本身衰弱有關係,ptt本身有依靠一大票自然使用者發起的管理群,當這個學術網站人逐漸凋零,各個班級看板開始廢棄,這些管理人群也開始缺乏,並且缺乏內控和防弊,原本權力較大的管理者又過於僵化與怕事,導致錯過了可以糾正這個社群替代的時機.
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這些改變看板生態的柯糞版主,其實跟當初母豬教徒入侵女版,當上版主,說要改變女版一樣,誠如韓國瑜所說「選舉就是票多的贏,票少的輸」,當這些操著不正常心態,也不是出自於維護該看板的利益,又無法證實背景和投票者是否灌票嫌疑的人,當上版主,並且一個版接著一個板擔任,還能去檢舉其他正常使用者,例如boyo,他們相比其他正常使用者,有較強的動機還有較多的時間,甚至還能當成一種工作,很快的,正常的人們就會逐漸脫離,甚至不想回去,即使,構築這ptt討論區的信度者,真正有貢獻的人,並不是他們,而是歷代使用者累積的記憶和智慧結晶,但他們就像後來居上的寄生蟲,當他們說話比誰都大聲,散播的情緒比誰都還要負面,甚至,自我中心到比誰都還要執著,那麼,他們就會是贏家,也是最後的輸家.
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可以這麼說,當母豬教興起了這一種污染其他看板的模式,最後,母豬教仍然被柯糞這個新興群體所取代,母豬教徒基本也算是ptt使用者,柯糞就不太是了,他們當中有大宗應該是從line群組或者藉由柯網軍轉介而來的新使用者或者俗稱的買帳號,配合少數不肯認錯的自然柯糞汲取正當性,最後成為難以割除的ptt公害.
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不知道母豬教主是否健在呢?事實上,柯糞一詞也是他發明的,這有點像塔利班被伊斯蘭國取代的情景,母豬教主曾經也力戰柯糞過,這也不得不佩服他了,基本上,母豬教徒攻佔看板,只是因為好玩(他們聲稱),柯糞攻佔八卦版,到萬華版散布罷免林昶左,這就很明顯具有政治動機了,而背後,可能來自特定政治人物的指令,而且有組織和系統,甚至還有文宣,聲明他們控制這個看板符合民主.
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回到正題,我們都知道是杜奕瑾創造了ptt,那麼,杜奕瑾可不可以創造另一個ptt?
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我想,很難.
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正是因為討論區或社群,有其不可替代性,各有其獨特的個性和文化,這一點,不只是社群,也反映在社群人口,因此從一個地方移入到另一個地方,必然會產生「容器」問題,他可能不至於衝突,但會影響使用者意願,理論上,bbs當初也不只ptt一個討論區而已,有中山美麗之島,不良牛等等,只要找個學網下的bbs,台派人口大規模移入就行,但是,關鍵在於「習慣」,習慣使用臉書的介面是否能習慣bbs的介面呢?無論如何,必然對台派群集產生某種消耗和折損,而這些論壇之所以壯大而具有現在的規模,也都是白手起家的類型,例如巴哈姆特原本也是bbs,浮上瀏覽器介面成為一個討論區,當初,甚至兩方還試圖同步,不過漸漸地,巴哈姆特取代了巴哈姆特bbs,而成為現在的巴哈姆特,新陳代謝一番,也要花費數十年.
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當初經營創造兩個討論區,神父也認識到了某些現實,討論區是成功做出來了沒錯,而且介面也很好,但關鍵仍在於如何吸引人駐留,神父的初衷也很簡單,那時,我還是個ptt名人,就是建立一個台灣本土的討論區,以防ptt沒落,或者被臉書綁架,神父進的第二間公司,他們有一個資訊部門做支撐,而且準備投入大量行銷費用,該資訊部門負責人甚至有打倒臉書這樣的理想,他也的確設計了一個如同linkin那樣的東西,做出個人社群融合討論區這樣龐大架構的形式,當神父被叫去說服高層,甚至臉不紅氣不喘地說,「因為玩社群的都是像我這樣的魯蛇,都沒在工作的,所以,當我們有了社群討論區以後,也會連帶著用公司的網站來找工作,創造雙贏的局面.」
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不過,關鍵在於,我的能力並不足,我害怕擔負風險,對於資訊,神父只懂一些皮毛,而最大的危機感來自於,我無法掌握討論區的自主性,誠如同,天下沒有白吃的午餐,這些企業想要搞社群,也是為了營利,無論是像祖克伯那樣掌握個資販售,或是藉由完全不會用臉書的客戶,服務他們,控制他國輿論來謀取自身公司的利益,其實我想這個不證自明,臉書上大多宣稱台灣商品販售,很多都是中國假網站投放的詐騙廣告,臉書上管制的仇恨言論,多是配合中共需要,小粉紅們定義的「辱華」,其他政治傾向,如統派仇恨言論,中國網軍的血洗台灣,他們基本上不管,這是明顯的雙重標準-我審查你腳下的灰塵有幾毫米,無視背後臭氣熏天的垃圾堆積,然後說,我這是在維護人們的健康.
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記得某齣日劇有這樣的劇情,經營一個討論區的成功人士,他像朋友炫耀他怎麼營利的,他掏出手機,用管理者的名義刪除了一則貼文,因為那貼文的內容是在罵某某企業虐待勞工,接著,他的手機噹的一響,收到了一筆天價的入帳,來自於那個企業.
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試想,如果劇中一個企業是如此,何況是有獨裁者用一個國家的資源挹注呢?
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對於過去經營討論區的神父來說,不可能將一群支持台獨的人,移轉到兩岸交流的網站,同樣的,我也不可能因為企業的需要,而欺騙自己的粉絲,對於神父來說,我那幾萬的粉絲的優先順序,永遠比我被派發的工作還來的重要,所以神父儘管經營過兩個討論區,不過始終沒有將自己的身家性命賭下去,把我神父的臉書,用來為這個企業委託的討論區服務,賭上自己的信用,而我的能力不足,權力微小,兩方都是我自己創造的東西,但我拋棄了其中一個,成為失敗的員工.
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因此,假使台派想建立自己的新平台,這完全是可行的,事實上,被臉書荼毒的,不只是台派群集而已,甚至連韓粉或是泛藍群集,也是高喊「民進黨控制臉書」的對象,但他們十分愚蠢,問題不再於民進黨,而是在於臉書,facebook,他們對於中文語境的使用者,基本上,採取的是放任給一群謎樣的獨裁者集團服務的商業模式,所以,他們並不是為了台灣島上任何一種思維服務,也不在乎台灣島上的每個人立場,他們在乎的模型,目前是繞著中國本位,在進行旋轉,因此,砍一個韓粉的臉書,就會刺激他們進攻民進黨,也符合他們圖利特定對象的目的,如果他們的客戶的用意,是在使台灣社會對立/分裂/混亂的話,與之目標相反的群集,也是他們利用的對象,他們也會毫不在乎的出賣韓粉或者深藍族群的利益,我們可以這麼說,不合理的言論審查,用仇恨歧視作為藉口,本身就是歧視的來源,因為他只針對你,也是製造仇恨的原因,兩方都是他試圖激化的對象.
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所以,只有台派需要一個新平台嗎?我想,泛藍族群也挺需要的.
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現在解決臉書箝制言論自由的問題,大概有兩條,第一條,請立委諸公或政府,效法澳洲或加拿大,對臉書的行為提出掣肘,這就是一個談判的過程,除了請他們停止言論審查以外,還有其他的解決方法,例如,申訴的機制,懲罰的機制,要知道,如果你是一個論壇經營者,你受理檢舉的人應該要和受理申訴的人一樣多,簡單來說,你有本事關多少人,就要能放多少人,如果你不能受理申訴,那就停止檢舉,只有單方面的檢舉,整體來看,就是對所有使用者進行整體言論自由的縮限,很容易淪為報復式的檢舉,這只是在出賣整體使用者的權益.
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再來,臉書判定違規次數,基本上是不能消除的,是永久刑罰,一般討論區的處理方式,應該是限制發言天數後即可釋放,臉書則有永久案底,今天一次不合理的罪名成功掛在你身上,他就會逐步的累積,直到你的帳號消失為止,當你被檢舉辱華兩次後,第三次可能因為一點錯誤,而被整體砍除帳號,「因為你過往的罪,所以很合理」.
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第二條,就是創建新平台的道路,這絕對是可行的,就算短時間內不可能,需要長時間慢慢培養的社群,也好過「什麼都沒有」,當然,我們現在鼓吹關閉臉書,轉移到某某社群,這絕對對台派是一個巨大傷害,因為你明年就是選戰了,現在才想放棄唯一能抵抗親中勢力的武器,說要造一個新的,根本是緩不濟急,而且可以說是自殺行為,應避免簡單思維,要就全要,不要就全不要,要移轉到新的平台,就得徹底不使用臉書,或者,只能繼續被祖到任人魚肉,連一點新平台的發想都不被允許,這些,都是因噎廢食,正確的作法是,一面保留現有的工具,一面試著養自己的,把他養大,這就是戰備物資的概念,你要打國外疫苗,也要培養國產疫苗.
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新的社群平台,是否只能寄望私人企業?民間組織?未必,低能卡當然是個例子,不過他明顯無法容納大量的使用者,以及符合主流使用者的習慣,ptt是另一個例子,講白了,他原本是台灣學術網路的資源,以學術性質為原始目的,是吃公家飯的,不過被一群柯糞惡搞成反政府兩岸一家親的極端討論環境,這根本不正常,如果民間有免於言論審查恐懼的需求,政府在公家單位上提供一個平台,也是可以的,是說,農委會都能為了農民,架設代購平台;唐鳳也能為兩千三百萬人,設計出疫苗登記網站,為了國民的需求,為了免於恐懼的自由,政府提供一個言論自由的平台,又有什麼困難?
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今天是為了避免被境外勢力搞言論審查,社群媒體公司搞言論壟斷,這樣成立的理由,已經具有十足的正當性.
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至於,「社群移轉」也不是絕對不可能的事,舉個例子,比如徐閉被臉書封鎖,和被瘋狂檢舉後,她移轉到推特,而且短時間就得到龐大的受眾,比她原本的臉書還多,這是一個成功例子,和她的個人特質有關,她的粉絲願意跟隨她到另一個自己不熟悉的地方,但並不是每個人都能成功,像神父切斷臉書去推特大概會吃土,因為推特限制了字數.
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也不用過度擔憂,人們只能習慣於臉書的介面和使用方式,所以永遠都要被臉書所支配,人們需要的,或許只是一個新容器,比如神父過去也是ptt重度使用者,也曾一度認為,自己永遠無法戒掉ptt,不過,這其實不難,神父以前根本沒在用臉書,只用ptt,轉移的過程,中間一段時間的確不適應,不過後來很快就習慣了,現在根本沒上ptt,還怕帳號被砍了,所以偶爾會登入然後下線.
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這始終是風險考量的問題,如果能有一個新的、合用的平台出現,那短時間內,大家說好,並且同時進入,重新創造並且迅速壯大一個新的社群,並非不可能,在對的時機,找到對的對象,遇到對的事件,大家一起往對的方向行走,就能造起一個諾亞方舟,當初川粉的靈的轉移就是一個例子.
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不過,以現在的時間來說,冒然轉移或廢棄舊有社群,對台派來說,風險實在太大了,必然流失大量同伴,或者,找不到彼此,失去現有的影響力.
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新的平台的要件,必然是穩定的,至少要保證存在4、5年以上,坊間過去也有想取代line或者臉書的社交軟體,但他們大概開幾個月,不會經營,就直接關閉了,這是短視近利的行銷邏輯,一開始注定失敗.與其說是社群需要龐大資源才能產生,不如說是策略問題.這就像打線上遊戲,如果我玩一個不到一年就倒的伺服器,我怎麼會捨得讓自己上去練功打怪賺錢呢?搞不好練到了一個高等帳號,馬上系統就倒了,我損失慘重,這樣的遊戲,不會有人想玩的.
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最後的最後,神父還是要說一件事.
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你創造的東西,來自於你自己,你吸引人的,是你的記憶,你的觀點,你的魅力,你的畫工,你說故事的能力,你的智慧,你和你的夥伴共享的,是專屬於你們的小秘密,而人與人之間所連結起來的,叫做革命情感.
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讓我們離不開的,並不是臉書.
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我們離不開的,其實是彼此,brother.
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三需求理論阿摩 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
摩爾定律放緩 靠啥提升AI晶片運算力?
作者 : 黃燁鋒,EE Times China
2021-07-26
對於電子科技革命的即將終結的說法,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的,但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……
人工智慧(AI)的技術發展,被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命,分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭,比如有人說第四次科技革命是生物技術革命,還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術,而且作為資訊技術的組成部分,卻又獨立於資訊技術,即表示它有獨到之處。
電子科技革命的即將終結,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有,但這波革命始終也沒有結束。
AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續,它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度,那麼這個領域自然就不可小覷,就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。
所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現,很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期:電晶體的尺寸縮減速度,已經無法滿足需求,所以就必須有某種專用架構(DSA)出現,以快速提升晶片效率,也才有了專門的AI晶片。
另一方面,摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期,電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益,那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益,不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。
AI晶片作為第三大類處理器,在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時,AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節,燧原科技創始人暨CEO趙立東說:「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數,接近人腦神經元數量,我以為這是最大的模型了,要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題,說最大模型超過萬億參數,又是10倍。」
英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說:「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型,其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪,以及提供運算力的AI晶片不夠高效。
不過作為產業的底層驅動力,半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到,針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現,有些則可能有待時代驗證。
XPU、摩爾定律和異質整合
「電腦產業中的貝爾定律,是說能效每提高1,000倍,就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說,「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算,當時的這種運算形態是超算;到了智慧型手機時代,能效就提高到每瓦1TOPS;未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求,如果依然沿著CMOS這條路去走,當然可以,但會比較艱辛。」
針對性能和效率提升,除了尺寸微縮,半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化,以及處理架構的革新。
(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新,從運算架構的層面來看,針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規,更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長,而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU,即AI處理器),乃至更專用的ASIC出現,都是這類思路。
CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職,Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情,「整合起來各取所需,用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類,Core CPU、Xe GPU,以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。
另外針對不同類型的晶片,可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令,本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器,也可以是處理器內的某些特定單元,甚至固定功能單元,就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣,這是當代處理器普遍都在做的一件事。
(2)從電晶體、晶片結構層面來看,電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中,只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降,需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後,電晶體變為FinFET結構,在3nm之後,電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET),其本質都是電晶體本身充分利用Z軸,來實現微縮性能的提升。
劉明認為,「除了基礎元件的變革,IC現在的發展還是比較多元化,包括新材料的引進、元件結構革新,也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段,現在也在發生巨大的變化,特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展,都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」
他並指出,「從電晶體級、到晶圓級,再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding),精準度從毫米向奈米演進,互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看,則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展,比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮,來彈性擴展性能的方案。
台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶,異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS,Intel的EMIB,而在3D堆疊上,Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案,將不同的裸晶疊在一起,甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。
之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache,將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方,將處理器的L3 cache大小增大至192MB,對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel,台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連,而不是micro-bump,做到更小的打線間距,以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。
這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面,即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說,本文也略過不談。
1,000倍的性能提升
劉明談到,當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候,產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market,理論上應該也屬於成本的一部分。
電晶體微縮方案失效以後,「多元化的技術變革,依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說,「根據預測,這些技術即使不再做尺寸微縮,也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升,到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進;單裸晶儲存容量變得越來越大,IC依然會為產業發展提供基礎。」
500~1,000倍的預測來自DARPA,感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應,而且有更實際的工程問題待解決,比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。
不過1,000倍的性能提升,的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結,而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片,而不是更具通用性的CPU。
矽光、記憶體內運算和神經型態運算
在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路),WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣,或者仍在商業化的極早期。
(1)近記憶體運算和記憶體內運算:處理器性能和效率如今面臨的瓶頸,很大程度並不在單純的運算階段,而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率,可能是提升整體系統性能時,一個非常靠譜的思路。
這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的,應該不在少數。所謂的近記憶體運算,就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3),以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」,cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。
這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的,一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量,還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構,也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明,儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。
另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器:IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源,cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作,極大提升頻寬、降低延遲和功耗。
近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中,多層級的儲存結構,資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間,還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。
構建非馮(non-von Neumann)架構,把傳統的、以運算為中心的馮氏架構,變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。
記憶體內運算的就現在看來還是比較新,也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法,儲存單元本身就有運算能力,理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目,畢竟可極大減少海量資料的移動操作。
其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部,部分執行資料處理工作;主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式),以及這類晶片具體的工作方法上,可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。
對於AI晶片而言,記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時,有比較頻繁的資料存取操作,這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案,在市場上也是五花八門,早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構,用40nm嵌入式NOR,在儲記憶體內部執行運算,不過替換掉了數位週邊電路,改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。
劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中,近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似,把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。
劉明指出,「這是我們最近的一個工作,採用hybrid bonding的技術,與矽通孔(TSV)做比較,hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit,而TSV是4pJ/bit。延遲方面,hybrid bonding只有0.5ns,而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上,前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。
另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍,從64ms提高至128ms,以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit,我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。
記憶體內運算方面,「傳統運算是用布林邏輯,一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體,這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法,然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示,「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存,沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。
「無論是基於SRAM,還是基於新型記憶體,相比近記憶體運算都有明顯優勢,」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算,精準度、能效等方面的對比,記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。
下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究,在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示,「需要高精確度、高運算力的情況下,近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術,這幾年的進步也非常快。」
去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中,有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式,這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題:是記憶體廠商,還是數文書處理器廠商?(三星推過記憶體內運算晶片,三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)
(2)神經型態運算:神經型態運算和記憶體內運算一樣,也是新興技術的熱門話題,這項技術有時也叫作compute in memory,可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是,這種結構更偏「類人腦」。
進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來,劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦,元件層次逼近腦,功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。
傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構,「這片裸晶裡面包含128個小核心,每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說,「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來,構成接近1億神經元的系統,讓學術界的夥伴去試用。」
「它和深度學習加速器相比,沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線,功耗很低,也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為,不採用同步時脈,「刺激的時候就是一個非同步電動勢,只有工作部分耗電,功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」
「而且未來我們可以對不同區域做劃分,比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區,同時進行多模態訓練,互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片,似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。
(2)微型化矽光:這個技術方向可能在層級上更偏高了一些,不再晶片架構層級,不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面,已有應用了,發出資料時,連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號,透過光纖來傳輸資料,另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高,內部元件數量大,尺寸也就比較大。
Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的,就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上,用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間,也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大,也就是所謂的I/O功耗牆,這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。
這其中存在的技術挑戰還是比較多,如做資料的光訊號調變的調變器調變器,據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小;還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號,用所謂的全矽微環(micro-ring)結構,實現矽對光的檢測能力;波分複用技術實現頻寬倍增,以及把矽光和CMOS晶片做整合等。
Intel認為,把矽光模組與運算資源整合,就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上,這類技術還是頗具前景,Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率,並且能效在1pJ/bit,最遠距離1km,這在非本地傳輸上是很理想的數字。
還有軟體…
除了AI晶片本身,從整個生態的角度,包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分,都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面,針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體,透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。
宋繼強說,「我們發現軟體最佳化與否,在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。
在AI開發生態上,雖然Nvidia是最具發言權的;但從戰略角度來看,像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC,甚至還有神經型態運算處理器的企業而言,不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台,用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。
在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下,處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升;而一些新的技術方向,包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光,能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值;神經型態運算這種類腦運算方式,是實現AI運算的目標;軟體層面的最佳化,也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩,AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下,終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg
三需求理論阿摩 在 兔子推推x深層按摩 Facebook 的最佳貼文
[趕快起床吃早餐!]
小時候的週末,爸爸會最晚九點會把我們叫下樓吃早飯,明明吃完早餐也沒有要出門。
在基因中老早就具有照顧好下一代的基本設定了噢,很深的潛意識裡擔心孩子沒有東西吃、吃得不夠好,就會失去競爭力或死掉吶!
所以呀,疫情再怎麼嚴重,家中的長輩們依然會急切的衝到菜市場去群聚,希望讓幼小的子子孫孫們可以在家裡躲好,也不會餓著。
給阿嬤養的小孩總是會特別滋潤,一方面自己的孩子已成年,她這一脈的基因全指望在孫子女,另一方面年紀漸長也會希望在老年的時盡可能多付出,同時也會感覺自己還有價值,內在感到滿足。
在家裡,不準時提早起床吃早餐就糟了呢!
想問問,投胎成爸爸的人前世是不是都要先投胎成鬧鐘?難道不能基因裡面有同理心嗎?小孩和年輕人就是需要睡久一點哇。
其實,家長們也是有同理心噢,只是呀,生存危機大於同理心,爸爸媽媽深怕兒女一事無成,像是學校停學也沒辦法考試,有些家長擔心的並不是沒有學習,而是擔心下一代落後其他人而失去競爭力,但是冷靜下來,應該也不會因為差這幾個月就輸人一輩子,對吧?
有時候,人會被現實生活裡的生存危機淹沒,感覺紓困沒領到就立刻窮了,好像在家停學就輸在起跑點,其實呀,也不會的,多一萬三萬也不至於變得富有,重點在於平時有沒有好好的理財,是否保有賺錢的能力;而學習呢,真正重要的是保持學習的動力、保有對世間萬物的好奇心。
我覺得,堅持要兒女起來吃早餐,大致上有三個類型:
第一種是家規系列,主要是講究儀式感、規範感,屬於自我侷限多的家長類型,多半來自傳統家庭,職業有可能是軍人、公務人員、老師或主管階級。他們會說:
「在家就是要一起吃。」
「有煮就趕快起來吃,不然早餐會冷掉!」
「家裡規定按時吃飯,晚吃會卡到午餐。」
第二種是道聽塗說系列,比較是沒有主見的人,普遍上相信專業,喜歡看健康節目,盲目跟風,時不時變來變去,缺乏系統和理論依據,知其然,不知其所以然也。他們會說:
「不吃早餐不健康。」
「早餐吃什麼最好。」
「睡太晚會影響身體的節律。」
第三種是擔心系列,內在有強烈的擔憂,複合了悻存者的偏誤,有可能會比較像充滿憂慮的老父親、老母親,總是深怕兒女失去競爭力、軟爛在家。他們會說:
「我都醒多久了你還在睡!」
「睡太晚,晚上會睡不著。」
「睡太多,沒出息;睡太久,人會變懶惰。」
當然,也有三種類型不同比例的混合款式。
關於睡眠這件事,每個人的需求差異極大,顯然每個人個性不同,有人粗枝大葉,三秒鐘就入睡,而有人情感纖細,睡前腦中有如千絲萬縷,半夜三點還睡不著,同樣是十點就寢,當然起床的時間是不一樣的。
又或者,工作型態迥異,有人是腦力活,需要休息的是感官與神經系統,做一些伸展操,舒展僵硬的筋骨,需要較安靜的空間;而有人是體力活,需要泡澡、按摩的舒緩,甚至還需要在吃飽喝足後,伴隨著音樂入睡。
然後呀,每一個人要修正看到別人與自己不一樣,就不順眼的毛病,尤其是自家人,自己不敢睡太晚、不敢休息,也試著練習允許自己可以睡晚一點,偶爾耍廢軟爛一下子。
接著,調整自己很主觀的倖存者偏誤,尊重與接納與自己不一樣的生存策略,並且保持同理心與生存危機的平衡。
最後是,當自己睡不著或早早醒來,不要去影響睡著的人,很多時候,他真的需要睡長一些,請儘量的保持安靜,溫柔的對待需要休息的人。
這個世界不僅僅是需要熱騰騰的早餐,還需要更多的溫柔。
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📍講師簡介
本課程講師羅寶鴻,一個七歲男孩的爸爸,從不把育兒工作全託付給太太的他,透過陪伴孩子的親身經驗,不但印證了蒙特梭利教養理論的深奧,更將阿德勒正向教養與薩提爾模式融入他的日常。
除了專業的訓練外,他也有二十年的幼兒教育經驗,舉行過數百場演講與工作坊。他在幼教領域的耕耘、溫暖與耐心的回應家長提問,獲得許多家長的肯定與信賴。
寶鴻老師自二○一七年開始出版了兩本暢銷書,銷售近五萬本。書中內容條理分明,一字一句溫柔卻充滿力量,是讀者「要隨時拿出來反覆翻看」的教養與心靈指南。
📍課程章節
第一章 前言
單元1 前言
第二章 教孩子:教養實戰示範篇
單元1 吃飯慢吞吞 X 正向語言
單元2 不想睡覺 X 讀懂身心發展
單元3 哭鬧一 X 用語言辨識感受
單元4 哭鬧二 X 自由與紀律教養六大重點
單元5 哭鬧三 X 自由與紀律教養六大重點
單元6 堅持固執 X 自由與紀律教養六大重點
單元7 拖拉被動 X 每日作息表
單元8 沒有禮貌 X 和善且堅定
第三章 愛自己:爸媽情緒安定篇
單元1 積極暫停區
單元2 三A情緒急救
單元3 靜心練習說明
單元4 靜心練習
單元5 為何要減少打罵教育
單元6 修復關係三R
單元7 如何肯定自己
第四章 結語
單元1 結語
📍課程規格
單元數:17堂課
課程總長:200-210分鐘
📍課程適用對象
✔ 家有0~6歲寶貝的家長或祖父母
✔ 想為育兒提前做功課的認真準爸媽
✔ 天天跟小孩相處的幼教工作者
✔ 看完書還想要看示範的忠實讀者
✔ 總是跟羅老師活動擦身而過的頭號粉絲
📍課程效益
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✔ 透過練習,學會安頓自我的方法
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📍推薦人
台大臨床醫學博士&馬偕醫院小兒感染科醫師 黃瑽寧
育兒顧問 大樹老師
看了書,最重要的是演練,持續練習,才會慢慢成為你的實用工具。羅寶鴻老師很貼心,結合他兩本書的菁華,把一些重要的觀念和技巧,透過實際的案例,帶領讀者一次又一次,跟著線上課程重複練習。
一如羅老師新書書名「安定教養學」,羅老師的線上課程給人一種安定感,
讓讀者學到方法,也慢慢把自己的心安定下來。
資深蒙特梭利幼兒園園長 何翩翩
其實只要開始聽到羅老師的聲音、看到他的肢體語言,就已經可以感受到那股在教養孩子時,最需要的安定力量。這次不但可以學習到有效的教養實戰技巧,更可以親身感受到羅老師最溫暖又堅定的提醒,這樣的課程影片不帶回家反覆溫習就太可惜啦!
廣播金鐘最佳主持人&暖男煮父 蔣偉文
認識羅寶鴻超過25年,很幸運的在我學習當好爸爸角色的路上,可以親身體驗、觀摩他的親子互動,學到不少正向教養心法,受益良多,進而邀請他成為蔣公廚房的親子專家來賓,受到各界極大的迴響!
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資深新聞主播&飛碟電台節目主持人 蕭彤雯
如果要針對飛碟電台生活同樂會節目的聽眾進行票選:「你最喜歡的來賓是哪位?」我有把握前三名中,一定有寶鴻老師。每週二的『親親我的寶貝』單元,只要是寶鴻老師來,就會有很多媽媽高喊:「老師快救救我!我需要加持!」
『療癒系教養專家』,這就是我心目中的寶鴻老師:有著溫暖的聲音,能撫慰媽媽們受創的心靈;有著帥氣的長相,能滿足媽媽們也需要有帥哥能看的視覺需求……最重要的是:簡單明瞭的教養建議及口訣,能讓家長容易記憶並且非常實用。綜合以上幾點,我實在太開心看到老師的線上課程啟動!絕對是值得收藏的課程。
親職教育講師 魏瑋志(澤爸)
愛孩子,就應該要在衝突下的教養,讓他們感受到我們的愛。寶鴻老師的線上課程,跳脫文字的約束,用穩定且磁性的聲線,示範在每個實際的親子狀況下如何去應對,讓在親子路上焦慮不安的你,獲得安定。
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