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為什麼經濟成長、薪資卻停滯?從數據分析看見臺灣經濟發展的突破點

研之有物│中央研究院_96
・2018/12/10 ・6140字 ・閱讀時間約 12 分鐘 ・SR值 551 ・八年級

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本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

  • 採訪編輯|王怡蓁、美術編輯|張語辰

生產力 vs 購買力

中研院經濟所的楊子霆助理研究員,分析實際數據發現: 實質 GDP 僅能反映國內生產數量,不代表國民消費能力,特別是近 15 年來,臺灣經濟仰賴「資通訊產業」出口,其生產品價格在全球競爭下越來越低,而大眾想消費的民生物品,卻因「原油價格上漲」越來越高,這造成「實質薪資」的成長大幅落後「實質 GDP」的成長。若要突破關卡,強化發展以人才價值為主的產業,是改變現有困境的方向之一。

為什麼臺灣 GDP 持續成長,薪資卻沒有跟著成長?

近 15 年來,臺灣經濟發展有個很奇特的現象,就是實質 GDP(亦即實質產出)持續成長,但實質薪資卻停滯。根據主計總處的資料,在 2002 年以前,每工時實質 GDP 與每工時實質薪資成長趨勢類似,但 2002 年以後,實質 GDP 持續成長,而實質薪資的成長卻幾近停滯。

在 2002 年以前,勞動生產力與實質薪資的成長走勢其實是亦步亦趨。然而 2002 年以後,勞動生產力仍成長,實質薪資成長卻幾近停滯甚至為負。
資料來源│《經濟成長、薪資停滯?初探臺灣實質薪資與勞動生產力脫勾的成因》,作者:林依伶、楊子霆

許多人認為這個現象代表經濟成長果實分配給「受僱勞工」的比率越來越少,即「受僱人員報酬」占「國內生產毛額」的比重(亦即勞動報酬份額)下降。但我們檢視實際資料發現,勞動報酬份額的確從 1990 年代初期開始下滑,但在實質薪資開始停滯的期間,亦即 2002 年以後,就停止下降趨勢,在 42% 上下波動。換句話說,勞動報酬份額的變化可能難以解釋近 15 年來為何臺灣「實質 GDP 」與「實質薪資」會出現這麼大的成長差異。

多數人「直覺上」認為這反映勞動報酬份額下滑。但根據資料顯示,勞動報酬份額在 2002 年後停止下降趨勢,且在 42% 上下波動。因此,勞動報酬份額可能並非造成「勞動生產力」與「實質薪資」成長脫勾擴大的主因。
資料來源│《經濟成長、薪資停滯?初探臺灣實質薪資與勞動生產力脫勾的成因》,作者:林依伶、楊子霆

造成近年臺灣出現實質 GDP 成長,但實質薪資停滯現象的原因,可能不是勞動報酬份額下滑。

首先,大家通常只關注當期領到、可以立即用來消費的「薪資報酬」。但隨全民健保、勞退新制的實施,「非薪資報酬」的比例越來越高,例如勞健保、退休金提撥,也是「勞動報酬」的一部分,但卻沒算在實質薪資之內。忽略這部分的變化,會高估實質薪資成長「落後」實質 GDP 成長的幅度。

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勞動報酬包含「薪資」及「非薪資報酬」。非薪資報酬包含:雇主為員工支付的保險費、退休準備金提撥、資遣費、職工福利金等等。此圖顯示,「薪資報酬」比例逐漸下降,代表「非薪資報酬」比例一直上漲。
資料來源│《經濟成長、薪資停滯?初探臺灣實質薪資與勞動生產力脫勾的成因》,作者:林依伶、楊子霆

 

更重要的是,很多人忽略「實質 GDP 」與「實質薪資」其實是兩個不同的經濟概念。實質 GDP 衡量的是「生產力」,旨在估算國內「生產」數量,而實質薪資則衡量「購買力」,代表勞工薪資所能換取的「消費」數量。為了跨年度比較,實質 GDP 與實質薪資都是排除「物價變動因素」後產生,如此才能正確比較各年間的國內生產力(亦即實質 GDP )、與勞工購買力(亦即實質薪資)。

每工時實質 GDP 代表「每單位勞動所帶來的生產量」,而每工時實質薪資代表「每單位勞動的薪資可以換到的消費量」。

因此,這兩個經濟變數在計算過程中,是除以不同的價格指數進行物價調整──「GDP 平減指數」與「消費者物價指數 (CPI)」,前者代表的是「生產品價格」,後者代表的是「消費品價格」。臺灣大約在 2002 年後, GDP 平減指數(生產品價格)出現衰退(下圖綠線),而 CPI (消費品價格)持續上漲(下圖黃線),我們發現這讓以 CPI 進行物價調整的實質薪資的成長「大幅落後」以 GDP 平減指數進行物價調整的實質 GDP 的成長。

臺灣從 2002 年開始, GDP 平減指數一直下跌,然而消費者物價指數 (CPI) 卻持續上漲。也就是說,我們生產的產品變賣成現金,越來越不夠買到想要的東西。
資料來源│《經濟成長、薪資停滯?初探臺灣實質薪資與勞動生產力脫勾的成因》,作者:林依伶、楊子霆

「生產品價格」(GDP 平減指數)越來越低,而「消費品價格」(CPI) 越來越高,才是造成實質薪資成長「落後」實質 GDP 成長的主因。

進一步探索 GDP 平減指數下降,但 CPI 卻上升的原因,我們發現這個現象反映臺灣貿易條件的惡化,亦即「出口商品價格下滑」與「進口商品價格上漲」。過去 20 年來,臺灣產業結構有很大的轉變。在 1998 年,資通訊產業占工業產出的比重大概是 16% ,到了 2014 年,已提升到 42%;但很不幸地,我們押寶的資通訊產業,競爭十分激烈,產品價格在這段期間也跌掉了 50%,這可能是我國生產與出口產品價格下跌的重要因素。而消費與進口商品價格的上漲,則是由於原油價格在 2002 年後的飆漲所帶動。

近 20 年來臺灣的出口主要依賴「資通訊產業」,2000 年之後由於資通訊產業激烈競爭,資通訊產品價格下跌約 50%,以致臺灣整體輸出的產品價格也隨之降低。
資料來源│《經濟成長、薪資停滯?初探臺灣實質薪資與勞動生產力脫勾的成因》,作者:林依伶、楊子霆
隨著原油進口價格上漲,輸入的物品價格也跟著上漲。
資料來源│《經濟成長、薪資停滯?初探臺灣實質薪資與勞動生產力脫勾的成因》,作者:林依伶、楊子霆

總的來說,過去 15 年臺灣的生產力雖然增加(亦即實質 GDP 成長,見下圖綠線),但卻是奠基在生產越來越低價的產品上,而民生消費物價因為原油價格飆漲,越來越貴。因此,如果我們將 GDP 改用消費品價格 (CPI) 做物價調整(見下圖黃線),則會發現台灣國內生產所能換到的消費量(亦即 GDP 的購買力)也如同實質薪資在 2002 年後出現停滯現象。

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2002 年後,實質 GDP 雖持續成長,但卻是奠基在生產越來越低價的產品上。若 GDP 改以 CPI 調整物價,藉此反映 GDP 的購買力,可以發現如同實質薪資,早已停止成長。
資料來源│《經濟成長、薪資停滯?初探臺灣實質薪資與勞動生產力脫勾的成因》,作者:林依伶、楊子霆

綜合以上數據,以國內產出的購買力來看,臺灣的經濟早已出現停滯,也難怪實質薪資不會成長。

「重新分配」能縮小薪資與經濟成長的差距嗎?

大家會很直觀想到「分配問題」,也就是經濟成長果實沒有分配給勞工。但從前面提到的資料來看,勞動報酬份額在過去 15 年其實沒有太大變化,而且不論是薪資或 GDP ,只要是從購買力(即以 CPI 做物價調整)的角度來看,都是呈現停滯。所以要改善目前經濟狀況,問題的關鍵可能不在於 GDP 如何分配,而是在於如何把 GDP 的餅做大,發展附加價值高的產業,以擺脫低價競爭的循環。

同樣依賴「資通訊產業」的南韓,也有這種情況嗎?

南韓的工業與臺灣有類似的問題,實質薪資的成長落後實質 GDP 的成長,原因在於南韓也是發展價格跌很快的「資通訊產業」,但南韓整體實質薪資的成長卻沒有落後實質 GDP 的成長太多,差別在南韓的「服務業」經濟表現很強。

臺灣和南韓工業部門類似,實質薪資的成長皆大幅落後實質GDP的成長,但南韓服務業不論是實質GDP與實質薪資都在成長,反觀台灣服務業,實質GDP與實質薪資都是停滯。
資料來源│《經濟成長、薪資停滯?初探臺灣實質薪資與勞動生產力脫勾的成因》,作者:林依伶、楊子霆

南韓的服務業,無論是生產力或是薪資都是明顯成長的狀態,也許跟醫療、教育、影視與觀光產業外銷有關。例如:招攬外國人到南韓進行醫美服務,開放外國學校在南韓設立分校、吸引外國人來就讀。

而臺灣的服務業,不論生產力或實質薪資從 2002 年之後就幾乎全面停滯。臺灣政府可借鏡南韓,從發展服務業來突破經濟困境。加強發展附加價值高的產業,把 GDP 的餅做大,才有機會提高薪資。

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臺灣的服務業大多依靠內需,如何擴大服務貿易,像是吸引外國觀光客來台灣消費。另外,臺灣也許可以有條件地開放,讓更多外國人來消費醫療服務,但前提當然是要解決血汗醫療、醫療人手不足等問題。最後,臺灣教育法規的限制非常嚴格,國外大學沒辦法在臺灣設立分校,所以國外的資金沒辦法流入、讓教育環境的品質再提升。

稅制改革,可以促進勞工就業情況嗎?

2008 年馬英九競選總統時,曾仿效美國提出「勞動所得稅扣抵制 (Earned Income Tax Credit, 簡稱 EITC))」 作為政見。

美國是第一個實施 EITC 的國家,這個制度的前身是經濟學家想推動「負所得稅制」,就是如果你沒有工作、或是工作所得為零,政府應該退你稅、也就是給你錢,顧名思義變成負的所得稅制。

「負所得稅制」類似補助失業者津貼的概念,這個制度可以在「財政部」直接辦理,不需要在「內政部」另設一個福利單位來補貼失業者與低收入戶,讓施政更方便,所以它能降低許多行政成本。但許多人會覺得,這個制度是讓沒工作的人不勞而獲,所以引起很大反彈。因此,EITC 改良「負所得稅制」的做法,補貼未達到標準的工作者,但前提是「你一定要有工作」。

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根據美國 2007 年 EITC 資料所繪製的圖表。只要有工作收入的家庭就可以領到補貼,補貼的金額,與工作收入、家庭狀況、子女數量有關。
資料來源│Family Labor Supply and the Timing of Cash Transfers: Evidence from the Earned Income Tax Credit (Online Appendix), Journal of Human Resources, forthcoming

上圖顯示,家庭年收入為零者無法取得補貼,不過有收入後可以拿到的補貼金額,最高點在家庭年收入為 10,000 美元左右的家庭,可以拿到約 4,500 美元的補貼,這筆補貼約佔低所得家庭年收入的 45% ,金額並不少。圖表也顯示,是否結婚與小孩數量也會影響補貼的金額,一直到家庭年收入達到 40,000 美元後,就不再補貼,只剩下課稅。

 EITC 制度的用意,是鼓勵貧窮的家庭要去工作,有工作才有補貼可以拿。也有研究發現此政策的確提高美國貧窮人口的勞動供給,尤其是婦女的部份。

在美國家庭中,男性大多數都有工作,女性則不一定,但此制度施行後,如果家庭收入變多,能領到的補貼也會增加,因而鼓勵未就業的女性也投入勞動市場。

我想知道的是,這些美國家庭領到補貼後,他們的勞動供給會產生什麼變化? EITC 多在每年二月發放補貼,我發現當這些家庭一次領到佔年收入近 50% 的補貼金時,他們的勞動供給產生變化,家中的女性就不去工作了,尤其在家中男性有工作的情況下。持續一段時間後,女性才又重返就業市場。

從研究中可以理解的是,這些領到補貼的家庭多是貧窮的家庭,他們手上的現金不足。因為現金不足,導致信用狀況可能也不佳,所以也無法借錢,甚至可能到處負債。

對這些貧窮家庭中的婦女來說,工作也許不是她們的最適選擇,但因為錢不夠用,所以只好不斷去兼職、打工,直到二月份拿到這一大筆補貼金,才能好好休息,等到錢花完了,才又必須開始工作。我的研究結果顯示在這些低收入家庭中,手頭可動用現金是非常緊繃的。

美國有些研究也發現,這些家庭在二月份拿到錢後,家庭消費金額變高;我的發現是勞動供給變低。這是一致的,沒有工作後,休閒時間變多了,就會產生消費行為。無論是在消費面或是勞動面的發現,其實都反映了低收入家庭的困境,沒錢就沒辦法消費、也無法在想休息的時候減少工作。

因此,若要實行 EITC 制度,不應該集中在某個月份發放補貼金,因為這些家庭就是缺錢,應該平均分散在每個月發放,讓他們可以在需要時使用。

馬英九執政後,原本也想實施 EITC 制度,財政部與內政部就去調查哪些人符合資格,從資料去看哪些人報的稅很少、或是所得很低,結果發現有許多中小企業及工廠的老闆都符合資格,這顯示了許多人報稅不確實、隱匿所得。因此引起社會一片譁然與反對,取消了這個政策。

由於臺灣的產業結構與美國不同,臺灣有許多中小企業與自營工作者,在申報收入時也許不是那麼確實,導致無法用報稅資料來了解是哪些人可以取得補助。也許政府應該用其他數據資料來作判斷,先釐清領取資格,才不會有不公平的情況產生。

EITC 在美國是一項成功的政策,既能鼓勵就業、又能補貼低收入家庭,英國與北歐國家也陸續效法實施。臺灣需要調整的是補貼的審查資格、發放補貼的頻率。

開放移民、移工,是否會與臺灣人搶飯碗?

臺灣的人才一直出去,但很少人進來,這跟我們嚴格的移民政策有關。大家顧慮的是在「同一塊餅」當中去競爭,但如果是邀請這些人來一起「把餅做大」,大家都能享有比較多的利益。特別是不要限制一定要「白領移民」,臺灣用太多「單一的標準」做篩選。

 如果一定要用學歷跟薪資來做標準,像王永慶或郭台銘這些人在成為大老闆前,都不符合篩選資格。

開放多元的人才移居臺灣,未來也許有機會替臺灣帶來新的發展機會,突破當今產業的瓶頸。儘管不知道會不會成功,但不同國家的人至少帶來新的可能性。臺灣面對少子化與人才外流的現況,需要借助移民、移工的智慧與人力,就像美國向全世界借大腦一樣。

也許可以先把在臺的外籍配偶政策改得更友善,基於人道的考量,這個部分應該民眾的支持度會比較高,甚至讓在臺工作外國人的配偶也能取得居留證。當家人都在這塊土地上,就會更無後顧之憂地、願意一起在這裡努力。

研究需分析臺灣許多不足之處,會因此絕望嗎?

薪水不高、生活辛苦,的確是臺灣需要改善的地方。但臺灣社會是很動態、很有活力的,人民有機會發聲爭取,甚至有可能作出改變,我相信臺灣還是會越來越好。

「有些人會說臺灣是鬼島,但臺灣不是沒有希望。」楊子霆靦腆地說。
攝影│張語辰

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本文轉載自中央研究院研之有物,原文為為什麼經濟成長、薪資卻停滯?從數據分析看見臺灣經濟發展的突破點,泛科學為宣傳推廣執行單位

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研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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童年運動的時間與未來薪資有關?從經濟學的角度來看稀有資源「青春」!——《運動場上學到的 9 堂經濟學》
商周出版_96
・2023/02/26 ・2458字 ・閱讀時間約 5 分鐘

孩子該花多少時間運動?

人們常常以為經濟學就是研究金錢,其實不然,經濟學是在研究稀有資源。如同社會需要了解如何最佳運用水、肉及潔淨空氣等稀有資源,人們必須決定如何消費他們有限的時間、金錢和精力。當我們在思考孩子應該花費多少時間投入運動時,就會遇到一個經濟學的問題。

青春是你能擁有資源裡最珍貴的,要有效率地運用這段歲月,就需要一邊為接下來的人生做準備,一邊玩得過癮,免得之後懊悔地回首這段時光。如果不能在任何一方取得平衡,就可能會造成長遠的後果:有些人在高中時期蹺課吸毒,或許當下很快樂,卻很可能在之後的人生付出代價;有些人為了努力就讀大學先修微積分,總是回絕派對邀請,卻可能在成年後懊悔蹉跎青春。

有鑑於此,青少年體育總是超乎想像的昂貴。足球、曲棍球棒、場上時間、接送比賽的油錢等成本加總起來,絕對是一筆可觀的數目,但是和沒有把時間花費在從事其他事情的「機會成本」相比,看起來就微不足道了。

孩子花費在練習足球的每個下午,就是沒有讀書的下午。讀書是更能直接獲得報酬的活動,可以直接反映在進入好學校、成年時賺更多錢、能購買更大的房子,以及負擔未來子女的教育。另一方面,將下午的時間用來念書,他就會放棄踢足球的機會―可以讓他玩得開心、發展生活技能,又可以強健體能的活動。

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青少年體育在童年中有很高的機會成本。圖/envatoelements

就算把這個問題縮減到只剩這兩種選擇,仍舊忽略其他的選項:他可以學鋼琴、獲得寶貴的睡眠幫助成長並維持健康,也可以只是開心地玩樂高 (Lego) 或看《海綿寶寶》(SpongeBob)卡通。因此,青少年體育就像其他兒時的休閒活動,以「機會成本」來說非常昂貴―孩子在擁有珍貴又短暫的幾年中,可能可以擁有另一種體驗,同時享受童年與投資未來。

你可能認為經濟學家可以進行一些精明的研究,看看孩童時期從事運動(組織性運動或其他體育活動),是否會導向未來在勞動市場上的成功,但是其實這樣的研究並不容易。要決定青少年體育是否會在勞動市場上獲得報酬,最理想的方式是隨機指定兩組孩子,讓其中一組孩子從事運動,並禁止另一組孩子做運動。然後當這些孩子長大時,看看哪一組賺較多錢。

如果研究顯示,在童年從事體育活動的成年人賺較多錢,每個人都可以信心滿滿地說:「投資青少年體育可以帶來財務報酬。」不過雖然隨機實驗在社會科學上越來越普及,但是在青少年體育中,沒有人做過採用隨機實驗的研究,我也認為不會有人這麼做。經濟學家可以做結論性研究,例如獲得越多教育的影響、在富裕社區裡長大的影響,以及其他因子的影響,卻尚未找到任何可靠的「自然實驗」來研究青少年的運動參與。

童年參加團體運動,平均薪資會多六 %?

話雖如此,經濟學家還是運用手上的數據,盡了最大的努力。幾項研究顯示,童年從事較多運動的人,長大後會賺較多錢。一項研究以二十幾歲的美國人作為樣本,在其他因素不變的情況下,在高中時期參與組織性運動的人,平均薪資多六 %。

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青少年體育與未來薪資相關,但不代表運動就會變成有錢人。圖/envatoelements

最近一項關於德國青少年的研究同樣顯示,從事青少年體育的人有較好的工資與勞動市場成果。不過即使這些結果耐人尋味,我們仍須謹記統計學概論的箴言:相關不等於因果。儘管從事這些研究的經濟學家做了所有努力來控制其他變因,卻仍舊不能清楚地將因果關係與相關性分開。同時也有另一個似乎合理的解釋認為,在孩童時期從事運動不會有助於之後的職涯。

例如,我們從大衛的全壘打勝利中得到的快感,並不僅限於小聯盟的比賽;大衛和我都是好勝的人,大概不管做任何事,我們都會統計獲勝與失敗的數字來衡量成功。在客廳觀看美國益智節目《危險邊緣》 (Jeopardy!)是我和大衛熱衷的活動,我們會仔細記錄分數,還充斥著好幾次「我先說出答案的!」的叫喊。

我們都從事許多青少年體育項目,但是組織性運動並未讓我們變成好勝的人,因為我們本來就是如此。或許是如此好勝的天性帶來勞動市場的成功,也或許是這樣的天性讓我們對青少年體育感興趣,但是在經濟學家的分析中無法衡量這個因素,研究人員沒辦法指出好勝心是否為這些結果的原因。

這些研究的結論是,在孩童時期從事運動可能會為接下來的人生帶來好處。每一項研究都發現青少年體育與薪資的相關性,青少年體育活動增加,薪資越高。但是如果說有影響的話,其實影響很小。

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其中一項近期研究是關於美國青少年體育活動參與度的數據,與先前的研究一致,該研究發現從事運動的孩童會獲得更多教育,在接下來的人生得到更高薪資,而且身體更健康。不過經濟學家的結論也表示,這些關係幾乎是因為參與運動的孩童和不參與運動的孩童不同,而且無論從事運動與否,孩童運動員都比較成功也比較健康。如果在乎的只是在勞動市場上的成功,更妥善運用時間的方式可能是念書,而不是長時間的運動訓練。

對家長而言,這樣的解釋很直接明瞭。對大多數的孩子來說,從事體育活動可能對未來只有些許助益或一無所獲。以投資而言,從事體育活動也很難證明什麼,如果你的孩子不愛運動,不要強迫他們。但是對許多孩子來說,青少年體育提供許多簡單的「消費價值」(consumption value)。孩子真的很喜歡運動,又因為童年無法倒帶,所以有很好的理由讓他們為所欲為。

經濟學家的重點建議很簡單:讓你的小孩當一個小孩,想運動就運動。

——本文摘自《運動場上學到的 9 堂經濟學》,2022 年 7 月,商周出版,未經同意請勿轉載。

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高死亡率必定帶來經濟高衰退率?陳建仁新書這樣解釋──《因果螺旋:跨越時空的探索與思辯》
圓神出版‧書是活的_96
・2022/07/29 ・1820字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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臺灣是防疫冠軍?憑的是什麼?

2020 年,臺灣的 COVID-19 防疫相當成功,7 月 20 日彭博社公布了 75 個新興及前沿經濟體的防疫評比結果,該評比是以三大指標做為評量依據:

  • 公共衛生,過去 30 天內確診 COVID-19 死亡率
  • 經濟活動,零售業、工作場所等活動的變化
  • 公共政策,公共債務、撥備覆蓋率、信用評比等。

臺灣高居冠軍,其次是波札那、南韓、泰國。

儘管 2020 全球的疫情仍然相當嚴峻,但臺灣的防疫相當成功。圖/envato

7 月 21 日,《新聞週刊日本版(Newsweek Japan)》電子版,刊登了日本生命保險公司的智庫(日生基礎研究所),評估全球 49 個國家因應 COVID-19 的防疫成績。該研究所是根據疫情受害程度經濟受損程度進行評估。

  • 疫情受害程度是以累積的確診人數、感染擴大率(6 月 16 日至 6 月 30 日之間的新增確診病例對累積確診病例的比例)、致死率進行評比。
  • 經濟受損程度是以國內生產毛額(GDP)損失(計算疫前的預估與疫後的展望)進行評比。

臺灣位居第 1、馬來西亞第 2、香港第 3、泰國第 4、中國、韓國並列第 5、澳洲第 7、紐西蘭第 8、日本第 9、挪威第 10。義大利 40 名、美國與瑞典並列 41 名、英國與比利時並列第 43 名、最後一名是秘魯。

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同時,臺灣也是 GDP 衰退最少的國家!

到了 9 月,英國牛津大學馬丁學院的 Our World in Data 網站,公布全世界 38 個國家的 2020 年第二季 GDP 衰退狀況,臺灣衰退最少(0.6%),其次是韓國的 3%、立陶宛的 3.7%;秘魯衰退最多,超過 30%,西班牙、英國、突尼西亞也衰退 20%以上。

該網站也公布同期 COVID-19 死亡率與 GDP 衰退百分比的分布圖,如下圖所示。

經濟衰退和死亡路到底有沒有相關性?牛津大學圖表來解答!圖/圓神出版

整體而言,COVID-19 死亡率越高的國家,經濟衰退的情況也越嚴重。

像秘魯、英國、法國、義大利都是高死亡率、高衰退率的國家;臺灣則是低死亡率、低衰退率的國家。亞洲國家(綠色圓圈)雖然 COVID-19 死亡率偏低,但是經濟衰退情況也相當嚴重。

2020 年 10 月,美國國家經濟研究所(National Bureau of Economic Research)也發表了疫情對總體經濟影響的研究結果,同樣發現 COVID-19 死亡率越低的國家,GDP 損失也越小。

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臺灣則是在 40 個國家當中,COVID-19 死亡率最低的國家,也是唯一沒有 GDP 損失(經濟正成長)的國家。

死亡率高、經濟衰退也高,到底是為什麼?

上述四項數據很明顯地說明 COVID-19 死亡率與經濟衰退的相關性,然而,究竟是經濟衰退導致死亡率增加,還是死亡率增加導致經濟衰退呢?到底哪個是因、哪個是果?或者死亡率和經濟衰退之間,並無因果關係存在,而是其他因素造成的?

Our World in Data 網站也公布了世界各國的「防疫嚴格指數(Stringency Index)」。嚴格指數代表一個國家為了因應疫情,所採取的管制政策的嚴格度。例如封城、禁止上班上課、禁止國內旅遊等等,分數介於 0~100 (分數越高越嚴格,分數越低越接近正常生活)。

比較臺灣和 47 個 G20 和 OECD 國家的 2020 年平均防疫嚴格指數,臺灣的平均嚴格指數是 48 國之中最低,其次是日本、紐西蘭、愛沙尼亞、芬蘭和冰島;平均嚴格指數最高的國家是阿根廷、印度、智利、哥倫比亞、墨西哥。

進一步分析 2020 年的平均防疫嚴格指數和 GDP 成長率的相關性,結果發現兩者間有很顯著的負相關

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嚴格指數越高的國家,經濟成長率越低,經濟衰退越嚴重,如下圖所示。很可能封城、停止上班、禁止群聚造成了生產的停滯和消費的低迷。

平均防疫嚴格指數越高的國家,經濟成長率越低,經濟衰退越嚴重。圖/圓神出版
臺灣的防疫嚴格指數平均值雖然最低,但死亡率仍然維持得很好。圖/圓神出版

——本文摘自《因果螺旋:跨越時空的探索與思辨》,2022 年 7 月,圓神出版,未經同意請勿轉載。

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