0

1
0

文字

分享

0
1
0

給你多少錢,才會願意放棄使用 FB ?社群軟體的體驗該如何被「金錢」衡量?──《資訊超載的幸福與詛咒》

天下文化_96
・2022/08/27 ・2405字 ・閱讀時間約 5 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

使用社群媒體後,你變得更快樂還是更憂鬱?

想知道更多資訊的時候,你可能會上網搜尋。有時候是為了資訊的工具價值,比如透過 Google 地圖確認 A 地到 B地 的路線;腳踝扭傷時,也可以從網路上搜尋到應變的實用資訊;又或是並非真的出於任何用途,只覺得知道某些事很有趣,像是忽然想了解流行音樂歷史。你當然完全可以這樣做。

我們身邊有許多資訊都是一些抽象的概念,其中部分資訊卻可能和你切身相關。比如依據某些基本事實可以推斷你的預期壽命;某些資訊可以了解你的健康風險、未來「錢」景,甚至是個性。比起 10 年前,我們現在能得到的資訊更為詳盡正確,再過 10 年,肯定能夠知道得更多。

這章要談的內容很多,不妨開頭就先提示最大的重點:

研究顯示,整體而言,臉書會讓人變得比較不開心,而且可能感到憂鬱、更為焦慮,也對生活變得更不滿意。

你每天花多少時間使用 FB?使用社群軟體對你的心情造成了什麼影響?圖/Pixabay

我並不打算危言聳聽,事實上這些影響並不大。然而,它們的確存在。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

而與此同時,有些人明明已經停用臉書、也感受到幸福感明顯增加,卻又非常想要重新打開臉書。實際上他們要求要得到一大筆錢才願意放棄臉書。這是為什麼?我們雖然無法確定,但一項合理的解釋是,使用臉書的體驗,包括帶來的資訊,並不會讓人變得更快樂,但還是有它的價值。

無知並不是幸福,而很多人都感受到這一點。人們需要知道自己在意的資訊,這是因為喜歡、甚至珍視一種和重要的人之間產生連結的感覺。

若須付費才能使用社群媒體,會怎樣?

重要的是,我們必須強調,社群媒體的功能不僅僅是提供資訊,至少不是我在這裡反覆強調的揭露資訊的意義。你會使用臉書,可能是為了和家人或朋友聯繫,也可能是為了改善荷包或健康。但無論如何,社群媒體的一大重點在於資訊傳遞,雖然這個概念要比我目前所談的更為廣泛。

而這裡的核心問題是:社群媒體究竟多值錢?

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

在社群媒體上,大部分的資訊是免費的,至少表面上你無須付費;或許可以說你仍需要付出注意力或個資等等。臉書和推特這些企業是從廣告獲得收益,但有鑑於相關爭議不斷,也有人認真討論起將這些平台及其服務的商業模式改成付費使用。

除此之外也有些偏理論的探討,主要關注在如何評估這些平台的經濟價值。要是民眾必須付費才能使用臉書,情況會變得如何?而民眾又願意花多少錢成為用戶?

要是社群媒體要付費的話,你們願意花多少錢呢?圖/LightFieldStudios

這些答案會透露出一些重要的資訊,讓我們知道社群媒體與一般資訊所擁有的價值。而回答這些問題,也有助於了解一些更基本的問題:如何計算經濟上的價值;知道某些消費決定可能只是表面工夫;了解傳統經濟指標與實際民眾福利有何差距(請見第二章)。此外,這些答案也會進一步影響政策與法規。

要你放棄使用 FB ,可能比要你付費使用來得更難?

行為經濟學特別感興趣的一個問題,就是「支付意願」和「願意接受金額」間可能出現的巨大落差。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

以臉書為例,如果我們想知道它能為我們帶來多少福利,究竟該問民眾願意為此付出多少錢,抑或該問要給他們多少錢才會願意放棄使用臉書?許多研究都探討過稟賦效應(endowment effect)的現象,也就是被要求放棄某樣商品時所要求的價格,會遠高於他們當初獲得這些商品時支付的費用

稟賦效應目前還有爭議,至少在適用的領域、來源與程度上仍未有定論。我們可能會想知道,使用社群媒體願意付出的費用,是否大於不使用社群媒體所得到的費用?如果是的話,傳統論點又能否提出說明?

IKEA 所設置的家具體驗區,常常被拿來當作「稟賦效應」的案例。圖/Pixabay

另一個同樣常見、甚至是更基本的問題,則是涉及支付意願或願意接受金額的衡量與民眾福利。我在前面也提過,在經濟學中,要是談到民眾擁有某樣商品時的福利效果,往往是以民眾願意付出多少錢來使用那件商品作為衡量。

當然,「願意付出多少錢」也是現實市場的衡量標準。但請回想一下,要提出這項金額,事實上也就是做出預測:預測該商品會對自己的福利造成什麼樣的影響。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

這個問題乍看不難,尤其當談到自己熟悉的商品(鞋子、襯衫、肥皂);但換做是從未使用過的商品,回答起來也就沒那麼簡單。對於一項從未擁有過的商品,哪知道能帶給自己多大的福利效果,以及可以換算成多少錢?

對許多人而言,臉書、推特、Instagram 等平台都是再熟悉不過的社群媒體,而且有著豐富的使用體驗。但出於某些我們馬上會討論到的原因,社群媒體用戶就是很難估算這些平台可以換算的金錢價值。

只要看看民眾提出使用社群媒體願意付出的金額,就會了解在尋求資訊上,「願意付出的金額」和民眾得到的福利效果似乎並不對等;同時值得進一步研究其中的福利效果究竟是什麼。

在這種時候,「願意付出的金額」只反映出部分的福利效果,還可能只反映一小部分。我們必須找出反映效果不佳的實際原因,並且嘗試找出更能呈現福利效果的方式。而我在這裡的目標,就是希望推進這項任務的進展。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----


——本文摘自《資訊超載的幸福與詛咒》,2022 年 8 月,天下文化 ,未經同意請勿轉載。

文章難易度
天下文化_96
132 篇文章 ・ 618 位粉絲
天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。

1

3
1

文字

分享

1
3
1
AI 做簡報又更簡單了!只輸入網址,Bard 就整理好線上論文?
泛科學院_96
・2023/08/20 ・689字 ・閱讀時間約 1 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

超誇張,只要貼上網址,Google Bard AI 把網頁內容變成簡報,這這這我還能不變心嗎?

之前有一支影片分享了 ChatGPT 結合 Power Point 的簡報製作技巧。

在 Bard 大更新之後,運用網頁瀏覽的功能,不管是線上期刊還是論文,轉換成簡報更加的方便,根據我自己的測試,只要五分鐘,從一篇網路上的論文就可以快速的變成一份漂亮的簡報,這真是懶人救星啊!

今天簡單的分享了 Bard 支援連接網路之後的論文摘要功能,並且回應之前影片網友遇到的內容大綱轉簡報的製作問題,希望這支影片能解決你的問題

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

看完影片之後你覺得 Bard 的哪個功能最讓你驚艷或驚嚇呢?

  1. 拳打 ChatGPT 的連網功能
  2. 腳踢 ChatGPT 的內容準確性
  3. 豪奪網站的資訊內容
  4. 巧取生成錯誤資訊魚目混珠

如果你有更多的想法與問題,歡迎加入泛科學 AI 的 Discord 論壇,我把連結放在影片下方資訊欄。

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,或是透過超級感謝展現你的心意,讓我製作更多實用有趣的 AI 教學影片,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

所有討論 1
泛科學院_96
29 篇文章 ・ 38 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

0

6
1

文字

分享

0
6
1
ChatGPT 還是 AI 之王嗎?Google Bard AI 與微軟 Bing AI 的終極測試
泛科學院_96
・2023/08/12 ・537字 ・閱讀時間約 1 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

今天這集影片我們準備拿 ChatGPT、Google Bard AI 跟微軟的 Bing AI 來作一個大亂鬥比賽,我們準備了幾個不同的挑戰看誰最厲害。

因為 Bard 跟 Bing 都是免費提供,為了公平性,我主要會使用免費的 GPT 3.5 來比較,不過我同時會放上 GPT-4 開啟網路瀏覽功能的結果來給各位作參考。

評比的成果我會給一顆星到五顆星來呈現,主要分為四個類別:易用性、實用性、創造性以及回應速度。

看完今天的影片,你會想要使用Bing、Bard還是Chatgpt呢?歡迎在影片下方留下你的看法

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

如果這支影片對你有幫助的話,請幫我在影片下方點個喜歡,並且把這支影片分享給需要的朋友,最後別忘了訂閱泛科學院的頻道,我們下支影片再見囉。

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

泛科學院_96
29 篇文章 ・ 38 位粉絲
我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

0

2
0

文字

分享

0
2
0
Google 聊天機器人 LaMDA 竟然有了「自我意識」!圖靈測試終於能通過了嗎?人工智慧發展歷史大解密!
PanSci_96
・2023/02/17 ・4733字 ・閱讀時間約 9 分鐘

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

前陣子不知道各位是否有發漏到一個很科幻的消息,有一名 GOOGLE 工程師勒穆因(Blake Lemoine)上網公布他自己和他協助開發的對話型 AI LaMDA(Language Model for Dialog Applications)之間的對話紀錄。

他宣稱這個 AI 已經具有知覺和自我意識,甚至能對《悲慘世界》有獨到的評論,也略懂禪宗甚至能冥想。震驚的勒穆因形容它就像個 7 – 8 歲的孩子,而且 LaMDA 還明確表達自己是人而非 google 的財產。

難道說 AI 界最知名的圖靈測驗已經被 google 攻克了嗎?

圖靈與模仿遊戲

提起圖靈,大家心中應該會浮現以新世紀福爾摩斯、奇異博士走紅,人稱飾演天才專業戶的班奈狄克·康柏拜區 Benedict Cumberbatch)的臉。

他曾在一部名為《模仿遊戲》的電影中,詮釋了現代電腦科學概念之父艾倫‧圖靈 (Alan Turing) 的傳奇一生。他在二戰時期成功研發出一台能破解德軍密碼的計算機 Bombe ,而後更完成了電腦數學的理論化,在概念發展上仍是無人能出其右,例如他 1936 年提出的通用計算機/圖靈機架構,以及嘗試區隔AI與人的差異的哲學思考:圖靈測驗(Turing Test)。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

圖靈測驗是一個思想實驗,早在 1950 年,第一台商用電腦連個影子都沒有的時代下,圖靈就已經思考到未來「計算機」的智慧表現將可能到達人類難辨真假的程度,具體來說這個思想實驗是如果一台機器能夠透過介面,與不知對面是機器人或是人類的受試者展開對話,而不被辨別出其機器身分,那麼就可稱這台機器具有智慧。

但我們也知道智慧有很多面向跟層次,語言和問題回應都不一定能反應這台機器有無智慧,因此這個思想實驗的有效性也被許多科學家和心理學家質疑。即使如此簡單粗暴的模仿遊戲,至今其實也都沒人能攻克。

等等,你可能會想到,前面提到的 google 工程師勒穆因,他不是已經分不出來對面是機器還是人了嗎?原因很簡單,他自己就是 AI 的開發者而非圖靈測試設定中的不知情受試者,因此根本不能算數,除非 google 拿這個 AI 給不知情民眾作測試。

不過今年 8 / 28 google 已經將這個對話機器人以 AI Test Kitchen 項目開放部分美國人作小規模測試,其中包含了「 Imagine It (想像一下)」,只要你說出一個想像或實際存在的地點,LaMDA 就會嘗試以文字描述,而另一個「List It(列個清單)」,則會幫你摘要分類起你提供的清單內容。最有可能和圖靈測驗有關係的「 Talk About It (你說看看)」項目,可以針對特定主題與使用者進行自由對談。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

搞不好等到這個封閉測試結束後,我們會真的分不清楚現在到底是人還是 AI 在和我們對話,屆時也許就真能達成「通過圖靈測試」這個 AI 里程碑!

未來也許我們會分不清楚是在跟人類還是 AI 說話。圖/envatoelements

真實世界的棋靈王 AlphaGo

其實這已經不是 google 第一次用 AI 震驚世人了,讓我們回到 2016 年的圍棋大賽會場,當時 google 收購的公司 Deepmind 研發的圍棋計算 AI Alpha Go 以四勝一敗擊敗韓國棋王李世石,爾後又於 2017 年三戰全勝當時世界棋王柯潔。

若這場對奕發生在網路上,就像是棋靈王中佐為以 SAI 為化名擊敗塔矢名人,我們是否真的能分辨在電腦對面和你下棋的是 AI 藤原佐為、還是黑嘉嘉呢?

而這樣玄妙的畫面,當年還真的發生了,就在 2016 年末網路棋壇上一個名為 Master 的帳號出現,專挑職業棋士對奕,最後獲得 60 勝 1 和這麼大殺四方的成績。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

而在第 54 局和中國棋聖聶衛平對奕後, Master 首次打出繁體中文「謝謝聶老師」,在第 60 局對上中國的古力九段 Master 更自曝身分,說出自己就是「AlphaGo 的黃博士」。這位黃博士就是打從 2012 就開發出國產圍棋程式 Erica ,爾後被 Deepmind 公司挖角,參與開發 AlphaGo 的台灣資深工程師黃士傑。

不論是讓工程師自己都認知錯亂的 LamDA ,或是在圍棋界痛宰各路棋王的 AlphaGo ,驚嘆之餘,我們更好奇的是,它們是怎麼開發出來的?

人工智慧的起起落落

讓我們來看看歷代電腦科學家們是如何發展出各種人工智慧,一路迎來現在幾乎琴棋詩書樣樣通的黃金時代,我先提醒大家,這過程可不是一帆風順,就像股票一樣起起落落,在 AI 的發展史上,套牢過無數科學家。

人工智慧這概念是在 1956 年提出,就在麥卡錫(John McCarthy)和明斯基(Marvin Minsky)、羅切斯特(Nathaniel Rochester)和香農(Claude Shannon)四位 AI 鼻祖與其他六位研究者參與的一個名為「達特茅斯夏季人工智慧研究會」的會議上,這一年也被公認為 AI 元年。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

會議中除了人工智慧這個詞以外,當年這些金頭腦們就已經提出大家現在很熟悉的「自然語言處理」(就是 SIRI 啦)、神經網路等概念,而在這個會議後,正好遇上美蘇冷戰和科技競賽的時代。除了在大家耳熟能詳的阿波羅系列等太空任務上較勁外,兩大強國也投資大量資源在電腦科學上,期待能夠像圖靈當年那樣,開發出扭轉戰局的電腦科技。

而他們也不負所託產出了很多有趣的運用,例如第一個具備學習能力的跳棋程式、或是聊天機器人伊莉莎(Eliza)、醫療診斷系統「MYCIN」。史丹佛大學(Standord University)甚至就從那時開始研發現在很夯的汽車自動駕駛技術。

冷戰的科技競賽讓 AI 迅速發展,不過其發展過程仍遇到許多問題。圖/envatoelements

然而到了 70 年代初期,AI 的發展開始遭遇許多瓶頸,主要是研究者們慢慢發現,即使他們開發的AI 已經擁有簡單的邏輯與推理能力,甚至一定程度的學習能力,但仍離所謂智慧和判斷能力差太遠,使得當時的 AI 甚至被批評為只能解決所謂的「玩具問題(Toy Problem)」。

也因為能解決的問題太有限,也導致出資的英美政府失去了信心, AI 研究領域迎來了第一次寒冬。但這並非當時的科學家能力不足,而是他們生錯了時代,例如我們現在都經常聽到的「類神經網路」就是前述的 AI 鼻祖明斯基提出的。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

就像仿生獸的創造者一樣,他想從大自然中找答案,而既然要探索智慧,明斯基就直接模仿人類腦細胞,做出第一台神經網路學習機,但當年受限於電腦硬體效能和可用的資料不足,使類神經網路沒有辦法像現在一樣揚名立萬。

在寒冬之中,另一位大神麥卡錫認為追求智慧和思考是緣木求魚,不如利用機器比我們還強大的優勢邏輯與運算,來幫我們解決問題就好,因此演進出「專家系統」這條路線,帶來人工智慧的復興。

專家系統的本質就是把所有參數和結果塞進去,用搜索和運算的方式來回答問題,這種人工智慧特別適合解決一些有明確答案的專業問題,所以被稱為專家系統,例如醫生針對已知病徵開立處方用藥,或是法律相關問題。

隨著電腦運算效能的大提升,專家系統在復興之路上有不少發揮和成果,但很快又遇到下一個瓶頸,即是「專家系統無法面對新問題」,例如即使能將開處方籤這件事自動化,但卻沒有辦法對應新疾病例如 COVID – 19,或是還沒來得及輸入資料庫的新型藥品,離取代醫生太遠了。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

於是就像景氣循環一樣,大量投資的熱錢又開始泡沫化,人工智慧迎來了第二次寒冬,許多電腦科學家甚至改自稱自己在做自動化設計或最佳化系統等等來掩人耳目,避免被唱衰。

這概念非常合理,可惜受限於當時電腦硬體能力和資料量,因此原型機能解決問題的速度還不如傳統統計方式,但隨著電晶體的高速發展,以及網路世代帶來海量資料,類神經網路這門技藝開始文藝復興。

1984 年,美國普林斯頓大學的物理學家和神經學家霍普菲爾德(John Hopfield)用模擬集成電路(linear integrated circuit)完成了新的類神經網路模型,而雲端運算、大量資料讓科學家可以輕易的餵養資料訓練模型,更能夠增加更多「隱含層」讓運算更複雜,這種「深度學習技術」,讓人工智慧的第二次寒冬看見暖陽。

從李飛飛推出的 ImageNet 年度競賽開始,演化到 google 的 alphaGo , AI 開始能夠認得圖像上的物件,甚至攻克本來被認為不可能攻克的圍棋領域。何會說圍棋曾被認為不可能被攻克呢?因為每一盤圍棋的複雜度可是高達 10 的 172 次方,比現在已知的宇宙原子數量還多,因此圍棋界才有「千股無同局」之說。

-----廣告,請繼續往下閱讀-----

相較起來 1997 年 IBM 的深藍攻克的西洋棋複雜度僅有 10 的 46 次方,但也動用了 30 台電腦加裝 480 加速運算晶片,基本上就有如火鳳燎原中八奇思維的「我知道你的下一步的下一步」,當年深藍每一次下棋可是都暴力計算到了後面 12 步的發展,才打敗西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫。

圍棋的複雜度高達 10 的 172 次方,讓其有著「千股無同局」的說法。圖/wikipedia

AlphaGo 到底是怎麼算出這麼複雜的圍棋呢,難道它比深藍還厲害,能像是奇異博士雖然能透過時間寶石演算出一千四百多萬種平行宇宙的可能性才落子嗎?

這就要提到 Deepmind 公司非常有趣的洞見,那就是真正的智慧是捨棄那些無須多想、壓根不可能成功的可能性。 google 工程師使用了一種叫做蒙地卡羅樹搜尋的方式一方面讓 alpha go 大量隨機生成類神經網路參數和層數,二方面讓它快速搜尋並略過「不需要運算的路徑」。

這其實是我們日常生活中很熟悉的現象 ——人腦的「捷思」,也就是直接專注於我們要解決的問題,忽略周遭的雜訊或多餘的想法。而類神經網路的設計思維是尋求最佳解而非唯一解,即使是 Alpha go 也會下錯棋,也曾輸給李世石,但關鍵是能夠在有限的資訊和時間中得到答案。

除了下出神之一手以外,Alpha go 這樣的 AI 能做的事情還多著, Deepmind 用 AlphaGo 打遍天下無敵手後宣布讓 AlphoGo 退休,後續將這套技術拿去學玩貪食蛇,打星海爭霸,展現出超越電競選手的技巧,現在甚至能預測蛋白質結構,或比醫生更精準地判定乳癌。

GOOGLE 工程師讓 alpha go 快速搜尋並略過「不需要運算的路徑」,就如同「人類的捷思」一樣。圖/envatoelements

人類的最後堡壘陷落了嗎?

最後我們回到一開始的問題,實用化的 LaMDA 究竟有沒有可能通過圖靈測試呢?

即使目前 google 仍強烈否認 LaMDA 具有知覺,而勒穆因也因涉嫌洩漏商業機密被停職。英國謝菲爾德大學機器人學院教授羅傑‧摩爾澄清這個AI背後的算法體系只是「詞序建模」(world sequence modelling)而非「語言建模」(language modeling)。

他強調對答如流的 LaMDA ,會給你他有人格的感覺只是錯覺。但最新的應用中,google 找來了 13 個作家,測試以 LaMDA 為基礎開發的寫作協助工具LaMDA Wordcraft。運作上有點像手機輸入法的關聯字詞推薦概念,但它的設計完全是為了文字創作者而生,利用整個網際網路中的文字,它彷彿擁有了類似榮格「集體潛意識」的能力,當小說家起了一個頭,它就能開始推薦下一個單詞甚至一整個句子補完,甚至還能調整生成文字的風格,例如有趣或憂鬱,這些應用聽起來簡直像是科幻小說。

有些作家甚至可以使用 AI 來創作小說。圖/envatoelements

奇妙的是,參與測試的作家之一正是曾翻譯《三體》英文版並寫出《摺紙動物園》的科幻小說家劉宇昆,他形容這個工具讓他數次突破「創作瓶頸」,節約了自己的腦容量,專注於創作故事更重要的東西。

更驚人的是,他提到有一次他連開頭的靈感都沒有,因此他把「創作的主動權」交給了 LaMDA ,並從中看到了從未想過的可能性,有了繼續寫下去的新寫作靈感。儼然就像當年 Alpha Go 下出一些人類棋譜中從沒想過的棋路一樣,有了「洞見」。

到了這個地步,你仍能堅持 AI 只是我們拿來「解決問題」的工具,而不具備一定程度對人文的認知或智慧嗎?

PanSci_96
1219 篇文章 ・ 2184 位粉絲
PanSci的編輯部帳號,會發自產內容跟各種消息喔。