好書推薦《#造局者》部落格文末抽獎贈書 2 本
這是我今年讀過最喜歡的書之一,作者探討在這個 AI 崛起和時局飄渺動盪的年代,人類已經無法跟演算法和電腦的計算速度競爭。但是,身為人類的我們仍然擁有一項電腦無法取代的優勢:「懂得建立、想像、創造各種思考框架的能力」,掌握這項能力的人在未來會愈來愈有優勢。
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【這本書在說什麼?】
《造局者》這本書的作者是三位學者共筆,他們都是在 AI 和 大數據領域有卓越的成就,分別是《經濟學人》雜誌資深編輯庫基耶(Kenneth Cukier)、英國牛津大學網路研究所教授麥爾.荀伯格(Viktor Mayer-Schönberger)、歐洲管理科技學院教授,決策、模型暨數據中心主任德菲爾利科德(Francis de Véricourt)。
他們發現在 AI 崛起和世局動盪的現在,人類最無可取代的能力之一就是「決策能力」,而要擁有好的決策能力就必須掌握許多不同的「思考框架」。因為當一個人能提出正確的思考框架,就能找出更多的選項,做出更好的決策,創造更好的局勢。深諳此道的人就被稱之為「造局者」。
這本書從人類如何做出好的決策出發,談到建立思考框架的重要性,也提供我們三種最重要的建立思考框架的方式。在書本中段,則說明了遇到瓶頸的時候,如何重啟另一個思考框架。在後半段則說明了我們該如何學習更多的思考框架,以及讓自己擁抱更加多元性的策略,並且培養敏銳的心智。
如同這本書的介紹影片裡談到的:生活中一切都需要抉擇,而做出更好抉擇的秘訣,就在於思考框架。駕馭這種思考方式可以讓你更瞭解世界、改善工作表現和人際關係、促進社會進步。這也是人類之所以能夠勝過機器和 AI 的因素。成為「造局者」正是未來人才必不可缺的關鍵技能。
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【什麼是造局者?】
以標準的定義來說,「造局者」(Framer)指的就是起草美國憲法的那一群人,他們建立了聯邦政府的框架。因為美國憲法就像是一個思考框架,用來定義和界定聯邦政府的職權及程序。而在這本書中,造局者指的就是那些「懂得建立和運用思考框架的能手」。
這本書要講的重點之一,就是無論人們的地位高低,每個人都可以成為造局者:「能夠發揮和建立思考框架,或是重啟思考框架的能力,讓自己的生活乃至於整個世界有所不同。」作者也不斷強調建立思考框架所需要的技巧,可以靠著訓練與經驗不斷進步。這本書就像是一本操作指南。
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【什麼是思考框架?】
在1970年代,「心智模型」(Mental Model)的概念開始流行,人類的推理並非以邏輯形式在運作,反而更像是在模擬現實:人們評估各種選項的方式,是去想像可能發生的種種情況。我們對於世界萬物的思考方式,會受到你「相信」這個世界如何運作而影響。因此,面對同樣一件事情,用不同心智模型在思考的人會有不同的觀點。
而在這本書中所謂的「思考框架」(Frame)就是我們選擇和應用的心智模型,這會決定我們如何理解世界、決定我們如何行動。面對一個新的情境,我們也可以用思考框架去歸納和歸類,並且想出一個抽象的概念,在應用到這個全新的情境裡面。
舉例來說,當我們要畫地圖的時候,經常會採取「笛卡爾直角坐標」的思考框架,這上面有X軸和Y軸的維度可以幫我們用2D的觀念畫出相對的距離和位置。可是當你要在台北市搭捷運從A地到B地的時候,反而採用「捷運地圖」的思考框架比較有效,雖然捷運地圖的站點之間,距離和位置都不是真實的呈現,可是卻能幫助乘客直覺地理解:下一站要去哪裡。這時的重點就不是距離和位置,而是清楚地辨認出目的地的站點該搭乘哪一條線。
所以當我們問:「哪一種地圖最好?」這個問題本身並沒有意義,而是會因為使用的情境和目的的不同,而產生不同的答案。所以,也沒有什麼叫做最正確的思考框架,都是要看情況和目的而定。讓自己成為建立思考框架的能手——也就是造局者,就能懂得如何選擇並且應用思考框架,這會是各種決定與行動的基礎。
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【思考框架的轉變】
在聊主動建立思考框架之前,讓我們先看一個被動轉換思考框架的真實故事,這是書中提到一段關於朗讀到默讀的閱讀框架轉變。在西元11世紀之前,歐洲大部分都是在教堂才會有閱讀的行為,而且都是以「集體朗誦」的方式在進行,主要的目的是讓大家參與一個讚頌神的集體活動。但是到了11世紀之後,開始出現另外一種閱讀的框架,也就是「默讀」。
默讀讓閱讀這件事情不再是集體的體驗,而是一種個人的經歷。每個讀者都可以控制自己要讀快一點或慢一點,你也可以重複閱讀某一些篇章,自己可以慢慢思考書裡面的內容,產生新的點子,促進獨立思考。到底,是什麼東西造成了人們從朗讀的閱讀框架,轉移到默讀的閱讀框架呢?
在早期的書籍和文章裡面,常常沒有標點符號,字跟字之間也沒有空格,就像是一連串的字母之間不斷地延續。這種情況下光是要閱讀就非常困難了,想要默讀更是不可能的任務。這個時候集體朗讀就有它的功能,因為在一群人裡面,總會有人過去曾經讀過這篇本文,還記得某些字跟段落該怎麼念,就可以帶領大家一起朗讀下去。
在後來才出現了一項創新,書籍的字裡行間,開始有了「空格」和簡單的「標點符號」,這個時候就不再需要有人帶領,許多讀者可以自己進行斷句,獨自閱讀一本書了。於是,在這個時候人們就可以切換到另外一種閱讀框架。這件事情的影響非常的深遠,因為這一整個新世代的讀者都可以自行默讀,有助於人們自己的獨立思考,進而激發出更多元的思考框架。
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【建立思考框架的三個方式】
建立思考框架的方式有三個:想清楚因果關係,想像出平行現實,運用物理學定律制定適合的限制條件。這三個特色正是應用思考框架的時候最重要的因素。值得注意的是,思考框架本身並不是解決方案,而且是尋找解決方案的工具。以下分別介紹這三個方式:
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1.#因果關係
人類運用因果思維來看待這個世界,可以更容易理解世界,也有助於預測未來可能發生的事情,可以說人類是天生「因果推理」的機器。相較起來,AI 科技就無法擁有自己的因果思維,而是需要人類幫忙設定。舉經典的 Dota 電腦遊戲來說,這是一個兩隊人馬 5 vs. 5 互相廝殺,力求破壞對方大本營的遊戲。
科學家找來遊戲高手擔任 AI 策略的開發人員,設計了一些獎勵因素,讓 AI 跟自己進行的數百萬次的對戰,反覆嘗試錯誤,找出最好的操作手法。但是當 AI 跟人類正式交鋒的時候,人類還是取得了上風,尤其在團隊合作上面 AI 顯得像一團散沙。
後來,開發人員發現說,一般玩家會分成三個階段來安排戰鬥,所以開發人員就依照這樣的順序安排程式,在不同的階段給予不同的策略,調整獎勵的優先次序。然後開發人員就發現說一開始機器人通常只會照顧自己,所以還得幫他們建立「團隊合作」精神的框架。他們建立起了一些跨越個人遊戲角色的「超參數」,調整成一隻要達成共同獎勵的團隊。經過這一些修改之後,AI 反過來把人類打得落花流水。
值得注意的是,電腦不是自己學會這些事情的,而是因為人類先輸入了一些「因果框架」的獎勵因素,才可以讓這些運算發揮它的功效。同樣的現象發生在其他像是圍棋和西洋棋遊戲的對決,真正的突破並不在於機器高速的數字運算,而在於人類調整了 AI 對於因果關係(獎勵)的思考框架。
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2.#平行現實
書中的說法是「反事實思考」,但我認為有點難懂,用「想像出另一個平行現實」比較好理解。這個方法可以讓我們跳脫當下對世界的認知,想像出一個全新的情境,問自己:「如果……會怎樣?」就像是小孩子在玩扮家家酒,或者是科學家透過抽象理論設計出全新的實驗。透過想像出一個平行現實,我們可以將因果關係轉換成實際行動,測試看看可能有什麼影響,帶來什麼後果。
心理學家高普尼克(Gopnik)認為這種能力其實在人類孩童時期就已經具備了,他還把嬰兒稱為「搖籃裡的科學家」,她設計過一個很有趣的實驗名叫「贊多測試」的假裝遊戲(贊多指的是顏色鮮豔、形狀可愛的物體)。
實驗的第一階段,高普尼克和孩童待在同一個房間,孩童會學到一個因果關係:把贊多放到一個機器上面,機器就會播放生日快樂歌,幫一隻猴子玩偶慶生。然後,在實驗的第二階段,會有實驗人員走進來把機器和贊多拿走,高普尼克和孩童一起露出失望的表情。
這時候高普尼克會拿出一個「盒子」、兩個不同顏色的「積木」,並對孩童說:「我們假裝這個盒子是機器,這塊積木是贊多,另一塊積木不是贊多。」接著她鼓勵孩童繼續幫猴子玩偶慶生。此時,孩童挑選了正確的積木,放到盒子上。即使她把兩塊積木的定義互相對調,孩童都能夠選到正確的積木。
這個假裝遊戲的實驗,證實了人類自幼就擁有了反事實思考的能力,也就是有能力可以想像出另一個平行現實。高普尼克發現,更會玩假裝遊戲的孩子,就能對平行現實做出更好的推論。她說:「嬰兒和幼兒就像人類社會的研發部門,至於成人這是那些單調無聊的製造與行銷部門。」許多人在成年之後,反而容易落入單一現實的思考方式,而忘記了我們天生就有想像平行現實的能力。
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3.#限制條件
作者提到,所謂的建立思考框架,並不是任由想像力無邊無際地飛翔,也不是像斷了線的氣球到處亂飄,而是要有一定程度的「條件限制」,有助於約束我們的想像力,讓平行現實的想像維持在可以執行的程度,這才能讓思考光架真正發揮效用。
書中舉了一個很像電影裡才會發生的真實故事「恩德培行動」,這是一個以色列精銳部隊在恩德培機場的行動中,從恐怖分子手裡救出人質的戰鬥情節。1976年,恐怖分子綁架了飛機上106名人質,關押在烏干達的恩德培機場航廈中。當時烏干達獨裁者跟以色列當局並不友好,出動軍隊肯定不是好的選項。另一個方案是讓突擊隊員假裝成獲釋的巴基斯坦犯人,但太容易被看穿了。還有人提議讓突擊隊員降落在機場旁的湖裡,但是湖裡有許多鱷魚,而且任務結束之後這麼多人該怎麼全身而退?
評估了各種可能選項後,在種種條件限制之下,以色列想出了一個奇招:讓突擊隊搭乘運輸機在夜間降落到機場,搭乘機場內常見的車輛前往航廈,消滅恐怖份子、救出人質之後搭乘運輸機直接回國。他們在空軍基地搭建了航廈的等比例模型,透過少數獲釋的人質口中知道人質的大約位置,並且一次又一次地排練所有行動,講究到每一秒、每一步該怎麼進行。
在一個沒有烏雲的午夜,29位突擊隊員搭乘運輸機降落機場,他們身穿烏干達軍隊的服裝開著機場車輛前往航廈。突擊隊以迅雷不及掩耳的速度突擊航廈,只花了十分鐘就解決所有的恐怖分子,然後就帶著人質直接搭乘運輸機返回以色列。整場行動中只有三位人質喪生,而且連烏干達政府都還來不及反應。這個故事從天馬行空的平行現實裡,限縮了各種條件,找出了最可行的方案,最後成功執行了這次任務。
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【重啟另一種思考框架】
當你想要解決一個全新問題的時候,尤其是還沒有人曾經解決過的問題,你可能會感到不知所措。這個時候,先透過兩個步驟來思考:(1) 先從自己腦袋裡的框架庫找找看,有沒有其他適用和類似的框架、(2) 檢查其他不同領域的框架庫,看看有沒有能夠直接借用,小幅度調整就可以使用的框架。
如果這兩個步驟都找不到適合的框架庫,那麼才嘗試最困難、也是最後的殺手鐧:「發明新的思考框架」。作者提醒道:「切換到不同的思考框架,能讓你對世界有不同的觀點,但這也有風險。」一旦你重新找到一個新的思考框架,帶來的報酬可以是相當可觀的。
書中有一個重啟框架的例子很值得我們參考,美國紐澤西南邊的小城市康登市為了改善當地的犯罪率,直接解散整個警察隊伍並且重整執勤策略。當時城市的治安非常糟糕,市容也很破舊,到處都會發生大小程度不同的犯罪。這還不是最慘的,警方栽贓、造假、暴力執法的情況更是屢見不鮮。民眾除了害怕黑道,也非常害怕警察。
當地首長找來社區領袖和居民共同商討,最後決定放棄頭痛醫頭、腳痛醫腳的貼膏藥方式,採取全新的執法策略。解散警隊之後,他們精挑細選和新聘任的警察,改變了巡邏的方式。他們逐家登門拜訪、自我介紹、談談可以幫忙居民什麼。警察在街頭舉辦派對,和民眾聚餐,和小孩打籃球。
過去的思考框架是「警方將人民視為罪犯」,但是新的思考框架則是「警民一家親」的社區群體,警察從原本打擊犯罪的戰士,搖身一變成了社區當中親切的守護者。最後,康登市的犯罪率下少了一半,謀殺率少了六成,警方過度使用武力的案件少了九成五。重啟思考框架的方式,獲得了前所未有的成功。
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【創造多元性的四種策略】
作者指出,很多人可能會認為,想要擁有多元性就代表要接觸大量的想法和觀點,其實那是抓錯了重點。多元性的優勢不是來自於數量,而是來自於差異。找出七百個類似的想法,不如找出七個不同的想法來得有價值。如果一個工具箱可以有七種不同的工具,絕對會比擁有七百把錘子的工具箱更加實用。
如果我們想要擁有多元的思考框架,就是要刻意的去營造,以及一起維護,這並不是一次的成功就可以高枕無憂。如同貝佐斯在《創造與漫想》書中提到的:「這個世界要你與眾無異,千方百計把你拉向跟大家一樣,別讓它得逞。」人類本能的從眾傾向,以及社會自然而然的同質化趨勢,都需要我們自己刻意地、有意識地選擇,才能夠擺脫與眾趨同的自然發展,擁抱更加多元化的觀點和想法。
如果你想為自己的生活、家庭、工作環境創造出多元性的樣貌,可以採取以下四種策略:擁抱變化,運用教育,鼓勵遷徙,容許摩擦。
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1.#擁抱變化
如果一個思考框架一直以來都行不通,最好的做法就是擁抱改變,試試看別種思考框架。書中舉例同性戀婚姻的推動者,把美國從1995年支持同婚的人從25%提高到2020年將近70%。以前的同志運動一直把婚姻當成是核心議題,也一直把爭取這種「法律權利」當作是重點。但是進展並不顯著。
當時那種法律思考的框架,講究的是「法律權利」,但就是沒有效果。那種框架太缺乏想像力、太唯物主義,沒有說服力。到了2000年,他們研究很多民意調查還有焦點團體的意見,想弄清楚大家到底還有什麼疑慮。他們去思考說要怎麼樣用大眾的思考模式來談。最後他們選定了一個價值觀的思考框架,鎖定大部分的人結婚的原因:「愛、奉獻、家庭」。
他們把同性戀婚姻不再當成一種自由或者是權利,而是對於愛的表達與承諾。他們漸漸的讓大家知道,世界上有許許多多不同的框架,而且都同樣正當。到了2011年,第一次出現的黃金交叉,支持的人數正式超過了反對的人數。根據調查,只有14%的人會說這是一種「自由」,而有32%的人會說這是一種「愛」,是一種人類的情感。最後在2015年聯邦最高法院正式裁定的用憲法來保障同性伴侶的結婚權利。這並不是強迫民眾接受某種特定的思考框架,而是讓各種不同的思考方式能夠共存。
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2.#運用教育
要建立起多元的思考框架,從教育著手是非常有效的模式。美國有一個很有趣的研究,就是去看美國的白人父母和黑人父母怎麼跟孩子談論種族。發自內心一片好意的白人父母,通常不會去刻意談到種族議題,因為他們相信「種族色盲」這種做法比較能夠讓孩子避免成為種族主義者。
另一方面,黑人父母卻常常和孩子討論種族議題,在他們看來,這種種族色盲的做法就是在故意忽視各種明顯的歧視現象。例如逛超市的黑人被懷疑是小偷,開著車子卻無緣無故被警察攔下來,黑人孩子的家庭教育就是要強調看到「種族的各種顏色」在日常生活的各種影響。
最後,這些社會學家發現,種族色盲的框架正好是種族歧視的主要來源,白人父母雖然出自於好意不想強調種族之間的差異,但也在無意之間,否認了有色人種遭受到歧視的真實狀況。這種教育方式忽略了差異,抹去了多元性。要培養多元的思考,就必須認識到差異的存在,承認仍然存在的落差。
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3.#鼓勵遷徙
如果我們能夠鼓勵遷徙及流動,人們會把自己的文化和思考方式帶到別的地方,促進融合和變化。曾經有學者研究各個區域和城市的經濟成敗因素,發現了這些地區成功背後的原因有三個主要的因素:「科技、人才、寬容」。作者認為,「寬容」是其中最關鍵的一項,那些現在最開放的地方,經濟表現就最好。因為這些地方有更大的思考地圖,會讓人能夠放手冒險,這也是思考框架多元化所造成的經濟紅利。
像是美國被譽為一個民族「熔爐」,但是最近比較像一個「燉湯」,也就是讓裡面的好料都還維持各自的形狀。像是韓國人會住在洛杉磯的韓國城,華人會住在舊金山的唐人街,拉丁美洲的族群住在德州南方,古巴人住在佛羅里達州,巴西人就住在波士頓。雖然這種文化融合的速度不像我們想像中的快速,但是不同的文化激盪之下,也為美國社會注入了很多元的觀點和看法。
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4.#容許摩擦
把社會上的摩擦,看成是這個社會的優勢、而非缺點。作者說到:「如果在社會裡面維持思考框架的多元化,確實會讓人們彼此之間感覺到不安很衝突,就是因為大家要看到彼此的不同,而且還要可以彼此互動。但畢竟,大家觀點不同、意見相對,本來就是正常生活該有的模樣。」
哈佛法律學院的昂格(Unger)教授認為,如果要讓政治進一步的去中心化,就必須要用一些反事實的模型來做思考。他說:「當社會很果斷地沿著一條路前進的時候,應該要多方下注,以避免損失,也就是要允許在特定的地點或部門,跳脫一般的解決方案,實驗看看不同的國家走向會怎樣。」
昂格鼓勵讓社會充滿摩擦,也鼓勵教育上面要用辯證式的討論方式,不要讓社會被束縛在單一的版本,而是可以嘗試其他的社會組織方式。運用和擁抱多元的思考框架,才能擁有多樣化的各種策略,再從中選取適合的方案。
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【對思考框架保持警覺】
這本書告訴我們,幾乎沒有錯誤的思考框架,只有不適合某種情況的思考框架。而且各種框架應該要有共同存在的權利。但是作者們提醒我們要保持一個警覺,他們說:「唯一要注意的是,這種慷慨的態度要有一個前提,也就是說:『唯一』的一種錯誤的思考框架,就是拒絕其他的思考框架。」
要讓框架多元性的目的,就是為了讓各種框架可以彼此競爭、互補、對抗、共存。然而,如果有某一套思考框架的目的在於完全抹煞其他框架的存在,這就是不可被接受的。所以作者們才說:「如果你聽到有任何人或團體,說只有自己的思考框架放諸四海皆準,只有自己說的是真理的時候,千萬別相信。」
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【後記:拓展想像的邊界】
如果說另一本我很喜歡的《超級思維》那本書是心智模型的「百科全書」,那麼《造局者》就像是心智模型的「使用指南」。書中有清楚的概念和步驟,讓我們了解為什麼要學習更多的心智模型,以及該怎麼樣活用各種心智模型,並且在必要的時刻推翻自己的假設,重新啟動一個新的心智模型。
這本書是今年我讀過的書裡面感到非常印象深刻,也讓我的思考方式深受啟發的。作者們把故事和理論的比例搭配得恰到好處,從一則又一則的故事和研究案例當中,會自然而然地理解作者們要帶給我們的觀點,也讓我感受到什麼叫做多元性,以及為何要擁抱差異。
從書中也可以發現,AI 並不會削弱心智模型的重要性,反而是增強了心智模型的重要性。因為 AI 無法自己建立思考框架,仍然只能依靠人類。人類最重要的特色就是可以處理「假設之外」的新問題,能夠把心智模型的空間拓展到可以親身體驗的範圍之外,也就是能夠做到抽象與推理。人類只靠著極少數的資料,甚至是完全沒有新的資料,就能夠適應全新的、過去從來沒有體驗過的情境。
作者最後提醒到:「這是一個救贖也是一個警訊:一個人如果擁有建立思考框架的能力,就會保有價值。但要是放棄了努力,沒有辦法做好這件事情,就會失去現在人類的特權地位。」我們能夠想像的邊界,就是我們世界的邊界。
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
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人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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歡迎你的加入,更期待你在學習之後的發現;那麼今天就跟你聊到這邊了,謝謝你的收看,我們再會。
運算思維實際例子 在 文茜的世界周報 Sisy's World News Facebook 的最讚貼文
《文茜的世界周報》2020大趨勢:量子電腦。
它到底有多強威力 ?科技業為量子電腦掀起終極密碼戰!
【2019年十月,矽谷科技巨擘Google宣布取得量子電腦霸權,掀起科技界一陣論戰。量子電腦的開發目前還在初步階段,但超乎想像的龐大運算威力,將可望顛覆現有的世界秩序。由於深具潛力,資本市場也掀起淘金熱,儘管量子電腦距離應用和普及階段,還有很長的距離,但開發量子電腦的新創公司獲得大量注資,堪稱金融市場的大贏家。】
{內文}
(NBC主播/2019.10)
Google今天宣布,該公司已經取得了量子霸權。 這是什麼意思呢?這代表計算機研究領域上的一項重大突破。量子電腦的功能遠比現今電腦強大得多,可以解決普通電腦無法解決的問題。
2019年十月,搜尋引擎巨擘Google對外聲稱,該公司建構的量子電腦(Quantum Computer),在運算和資料處理能力上已打敗當前世界最厲害的超級電腦,率先引爆新一波科技論戰。
(Sundar Pichai/Google CEO)
Google團隊已證明,借助量子電腦,可在幾秒鐘內完成非常困難的運算。如果是用世界上速度最快的超級電腦進行相同運算,會花上多久時間呢?很多年,甚至數千年。在科技領域上,我們可說取得了量子霸權,這對我們來說是個非常重要的里程碑。
什麼是量子(Quantum)?這是自然界裡質量和能量等各種物理量中的最小單元,以某種粒子的狀態存在,具有概率、不確定、不可分割和不可克隆(no cloning)等性質。至於量子電腦(Quantum Computer)指的就是利用量子之間彼此糾結(entanglement)和疊加(superposition)等獨特物理現象從事並行運算,創造出超乎想像的龐大運算威力。量子電腦的出現被認為帶動了量子力學二次革命,是近年來物理界最夯話題之一,也是全球科技領域最熱門的關鍵字,包括Amazon、Google、IBM、Microsoft和許多小型科技公司,都在量子電腦的研發上投入龐大資源。Google人工智慧團隊號稱造出五十三個量子位元(Qubit)的處理器「Sycamore」,在兩百秒內完成複雜運算的壯舉,還說若用全世界最快的超級電腦來做,恐怕得跑上一萬年。但此話旋即遭到超級電腦龍頭IBM打臉。該公司研究報告以又氣又好笑的口吻暗示,同樣的數據若由IBM位於田納西州國家實驗室裡的超級電腦系統來執行,理論上花個兩天半就可搞定,毋須跑上一萬年,IBM的量子電腦能耐可不僅止於此。暫且不論何種說法可信,但量子電腦的競爭,確實已到白熱化階段。
(Bob Sutor/IBM副總裁)
我認為量子電腦將會稱為本世紀最重要的科技,而目前我們才算剛起步而已。
量子電腦究竟能做些甚麼?理論上,夠強悍的量子電腦可以模擬分子,製造出新藥、新物質、協助醫學界和物理學界解決種種困擾多時的問題。金融市場可運用量子電腦把資產報酬最大化、精準模擬經濟展望、進行最艱澀的風險分析。政府則可以透過量子電腦建構出最安全的通訊和資訊保密系統。此外量子電腦還能加速機器深度學習和人工智慧的進程。簡言之,和傳統電腦相比,量子電腦的性能可說是指數級提升,只要能成功駕馭個性古怪捉摸不定的量子,未來潛力無窮。量子電腦在市場上掀起了一股淘金熱。數據顯示自2012年至2019年底,全球共有五十二家新創公司取得創投基金。光2017到2018年間就有四億五千萬美元資金流入量子電腦新創公司,較過去兩年成長了四倍。表面上看來這個數字遠不如人工智慧領域的投資,因為光是2018年就有高達九十三億美元挹注到人工智慧相關新創公司。但別忘了,量子電腦是個尚未真正看到產出、距離應用普及階段還很遙遠的領域,這種規模成長已十分驚人。
(Scott Aaronson/德州大學奧斯汀分校資訊科學教授)
目前要確切知道量子電腦的實際應用,並非容易的事。大自然賦予量子這個非常、非常古怪的工具,一個在廣闊的振幅中(不可複製和克隆的特性)不會對原始量子位元產生干擾的工具,身為量子計算機科學家的我們,猶如握有錘子在手,要用它來敲哪些釘子,端賴我們如何選擇。
量子力學是門顛覆傳統物理思維的科學。有人擔心前景不明朗,量子電腦只是曇花一現,高潮過後就會泡沫化,更何況目前量子電腦的內部晶片和外部材料,都需要極度嚴格控制周邊溫度和電磁波環境,在維護上十分麻煩。IBM實驗室裡有好幾台量子電腦,規模都和Google相當,業界期待相關研發應用儘快出現跳躍式成長,才有看到回收報酬的可能。
(Bob Sutor/IBM副總裁)
我舉咖啡因分子為例。如果你像我一樣,喝咖啡喝得很兇,那麼到目前為止,體內可能已攝入了數十億或數兆個咖啡因分子。如果現有的超級電腦夠厲害夠強大,我們應該能夠真正捕獲一個分子,並在電腦中精確地呈現出來,這對於許多領域,醫療保健、製藥、創建新材料,或是分子起作用的任何地方,包括設計新的調味料,都是非常有用的。從咖啡因的例子來看,事實證明在傳統電腦中絕對不可能找到這麼小的分子,因為會需要非常大的訊息量,若用傳統「0」和「1」二進位來計算,大約是十的四十八次方。這是個巨大的數字。地球上原子的數目也不過是該數目的十至一百倍。在最壞的情況下,要找到一個咖啡因分子,可能會消耗地球上所有原子的百分之十來存儲。這種事永遠不可能發生。可是如果我們有一台具有一百六十個量子位元的量子電腦,我背後這台是五十量子位元電腦的模型,那麼可以說,如果我們取得良好的進步,最終我們做到一百六十量子位元,我們就可以做很多事情。
然而就和半世紀前的超級電腦一樣,業界領頭羊彼此競爭激烈,但搭建出的量子電腦目前都只能算是非常基礎的階段,先進國家教育體系中對量子物理和量子電腦研究的投入也還遠遠不足。人類要找到大自然的那把鑰匙,完全駕馭量子世界,看來還有很長的路要走。
https://www.youtube.com/watch?v=qBrDJbuKRGA
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
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