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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

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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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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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

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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。

商周出版_96
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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

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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圓神出版‧書是活的_96
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書是活的,他走來溫柔地貼近你,他不在意你在背後談論他,也不在意你劈腿好幾本。 這是一種愛吧。 圓神書活網 www.booklife.com.tw