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【Gene思書齋】快準狠的大數據(Big Data)

Gene Ng_96
・2013/10/08 ・1970字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 548 ・八年級

大數據Big Data

「大數據」(我個人比較喜歡「巨量資料」這個名詞),在歐美主流媒體早已成了常見的名詞了,到《紐約時報》(The New York Times) 用「Big Data」為關鍵字作搜尋就能找到一大堆有深度的文章,近年幾乎每週都有和「大數據」有關的新聞。國外已有媒體指出,大學甚至可能會因應市場需要,而開設 新課程或系所來訓練有能力分析大數據的人才;可是如果你用「大數據」在谷歌找中文新聞,出現的新聞要嘛是對岸的,要不然就是小眾媒體的。難怪台灣經濟會 悶……

為何「大數據」重要?

答案很簡單,因為,不管是基礎科學或者應用科學的研究,還有工商業,都可以用大數據來可以解決很多非常實際的問題。舉例來說,大數據已經協助迅速找 出有致命危險的人孔蓋,許多老舊的人孔蓋是不定時炸彈,但其中有些更容易闖禍,快速有效地尋找出它們悠關公共安全;在公共衛生上,從谷歌的搜尋字眼之使用 量趨勢,還可預測流感的蔓延,讓官方快速掌控疫情;谷歌也用大數據而非語言學家來進多語言翻譯的開發,雖然還有很搞笑的錯誤,但已是業界先鋒。

在工商業應用上,大數據可以預測機票的價格,這在美國已成了一個網站Farecast.com, 讓使用者可以依據機票浮動的機率決定是否下單,Farecast.com後 來被微軟併購;美國零售商Target用了大數據還可預測女生(甚至未成年)是否懷孕,來郵寄孕婦嬰兒用品的折價卷;大數據能夠幫忙規劃快遞的送貨路線, 尋找最少停停走走的路線,以節約能量;還有個有趣的應用研究,能從駕駛人的臀部 形態判斷是否為車主的防盜系統,甚至還能判斷車主有沒有酒駕或打嗑睡……

這麼好用,不買嗎?

不知上哪買?那就先讀牛津大學網路研究所教授麥爾荀伯格(Viktor Mayer-Schonberger)和《經濟學人》(The Economist)雜誌資料編輯庫基耶(Kenneth Cukier)的《大數據》Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think), 讓他們告訴你什麼碗糕是大數據,大數據有什麼意義…或義氣…還有大數據將如何改變我們的生活,對經濟、社會和科學會帶來什麼影響,我們又能如何趕搭上這波 新潮流,如何懂得保護自己,避免個人資料和隱私受到侵害。《大數據》就用以上提到的實例,深入淺出地解說大數據之發掘和應用。

很多討論大數據的文章會指出,大數據有 4V之美──Volume、 Variety、 Value、 Velocity(資料量大、資料多樣性、價值高、輸入和處理速度快)。大數據之應用和分析,也影響了環境科學、生態學、地球科學、天文學、海洋學、公共 衛生、神經科學、大氣科學、基因體學等學科,微軟研究院(Microsoft Research)出了一本免費的專書在做學術上的探討──The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery

大數據,簡單來說,是由於網際網路普遍了、電腦擷取、儲存、管理設備和強大的軟硬體提升了分析運算能力後,科學家可以方便地蒐集資料,並且把所有收集到的 資料拿去作運算,不必再取樣或犧牲掉大部分資料,甚至不必再取樣,而是取得母體來作分析,於是不必再拘泥傳統的統計理論和取樣方法。大數據的使用和分析, 也產生了一種新的思維模式,讓分析者不需要再擁抱精確性,也不再受限於因果關係的解釋,只有找出有應用價值的相關性就好,當然這是在應用上而言。

《大數據》也談大數據的研究過程,以及巨量 資料的基礎建設、運用方式與價值鏈。大數據對企業來說,也有利有弊,一般而言,大型和小型企業將受惠較多,因為大企業有能力投資設備和人才,而小企業則靈 活度高,然而中型企業可能因為不上不小而受創;大數據也讓一些專家失了業,例如亞馬遜網路書店就發現,用大數據分析出讀者 的口味再推薦,效果比書評家推薦的還好!(啊!糟糕了Orz)

大數據也有黑暗面,《大數據》也談風險、管控與未來。美國國家安全局(NSA)為了蒐集全美的網路資料,單單儲存設備就花了12億鎂,而社群網站的動態分 析也是重點,產生了政府該不該用這些巨量資料來監控人民的爭議;而且,大數據本身就不完美,《大數據》 舉了美國越戰時的國防部長麥納瑪拉(Robert McNamara)為例,指出迷信數字是會多麼的危險,連紅透半邊天的《半澤直樹》也有一個迷信數字的惡同事福山XD 因此,《大數據》特別強調人的「能動性」(human agency),也就是人類出於自由意志而選擇其行動。作者顯然不想看到電影《關鍵報告》(The Minority Report)的故事真實地上演。

水可行舟、亦可覆舟,大數據是標準的雙面刃。科技之所以存在,是為了要解決人類的問題,而且不管大數據有多海量,終究僅是大自然或人類文明的一小部分而已。《大數據》最後不忘提醒讀者,儘管讓公民、政府、社會帶來的種種挑戰和變革,大數據只是工具,勿忘謙卑與人性。

本文原刊登於Readmoo.com【GENE思書軒】,並同步刊登於The Sky of Gene

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Gene Ng_96
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來自馬來西亞,畢業於台灣國立清華大學生命科學系學士暨碩士班,以及美國加州大學戴維斯分校(University of California at Davis)遺傳學博士班,從事果蠅演化遺傳學研究。曾於台灣中央研究院生物多樣性研究中心擔任博士後研究員,現任教於國立清華大學分子與細胞生物學研究所,從事鳥類的演化遺傳學、基因體學及演化發育生物學研究。過去曾長期擔任中文科學新聞網站「科景」(Sciscape.org)總編輯,現任台大科教中心CASE特約寫手Readmoo部落格【GENE思書軒】關鍵評論網專欄作家;個人部落格:The Sky of Gene;臉書粉絲頁:GENE思書齋

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寵物過敏原有很多種,避免飲食過敏困擾,可選擇單一/特殊肉種寵物飼料
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2023/06/06 ・2173字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文由 新萃 Nutri Source 委託,泛科學企劃執行。

你有發現家裡的狗狗經常舔自己四肢,或是身上出現不明紅疹?當心這可能是過敏反應。寵物和人類一樣,也會有過敏反應,過敏可依照「來源」分為三種:吸入性過敏、接觸性過敏和食物性過敏。

寵物的過敏源有哪些?

不管是哪一種過敏反應,在人的身上都比較容易發現和排除。但狗狗的過敏卻很難處理,如果是接觸性或吸入性過敏,即使你把家裡打掃得很乾淨,還是無法排除帶狗出去散步時可能接觸到的環境過敏原。因此,對飼主來說,最容易控制的是食物性過敏。

食物性過敏是怎麼發生的呢?其實,「食物過敏」這個詞並不太準確。正確的臨床醫學用詞是「食物不良反應」(Adverse Food Reaction, 簡稱AFR)(Jackson, H. , 2009),指的是吃下食物後身體產生各種不良反應。並進一步分為食物過敏(Food Allergy)和食物不耐受(Food Intolerances)兩種。

如果你看過動漫作品《工作細胞》,你就會知道過敏其實只是免疫系統對特定成分產生的過度反應,因此全名為「過分敏感」;而食物不耐受則並非免疫性反應,而是消化系統無法代謝或對該生物體有毒,例如狗不能吃洋蔥或巧克力,否則會致死等等。

由於寵物沒有選擇權,只能吃飼主提供的食物,如果飼料中恰好有會造成牠 AFR 的成分,就可能產生各種症狀。除了腸胃發炎和拉肚子外,最明顯的外在症狀就是皮膚問題,包括搔癢、脫毛和紅疹等。後者容易被誤判為皮膚性疾病,讓許多飼主狂跑獸醫院的同時,獸醫也難以對症下藥。

雖然曾有研究透過讓醫師用血液或唾液是否檢測出 IgE 抗體來判斷狗是否過敏(Ermel, R et al.,1997),但最新的研究卻發現,無論使用無論血清的 IgE 抗原或是唾液裡的 IgM 或 IgA 抗原都無法有效檢測出狗狗的過敏來源(Udraite Vovk Let al., 2019 & Lam ATH et al., 2019),甚至會造成偽陽性誤判。因此,目前學界公認唯一能識別食物過敏原的方法就是「食物排除法」(Food Elimination Method)。

以食物排除法,找出毛孩的食物過敏原!

食物排除法的原理相當簡單粗暴,類似我們過去在學校做的實驗一樣,抓出「控制組與對照組」。首先,將狗狗的食物換成牠沒吃過、單一來源且易消化的高蛋白質或水解蛋白質;同時嚴格限制牠對其他食物接觸,包括其他人餵食或路上亂吃等可能性都要注意,此為「對照組」,如此持續 8~12 週,觀察皮膚是否有改善。如果確實有改善,那就證明了確實是 AFR 而非皮膚病。

下一步我們可以進行「食物挑戰」,在每餐食物中逐一嘗試可能的過敏原(例如常見的牛肉、雞蛋等),有如「控制組」,等到症狀又出現,就可以確認哪種食物成分是過敏原,未來就可以在飼料中排除,讓狗狗健康快樂地成長。

這個方法需要飼主的大力配合和耐心紀錄,不僅要在漫長的試驗期,更需要在控制期一一排除所有不可能之後,才能找到答案。而其中最困難的部分,也是實驗的基礎可能是第一步:「提供狗狗牠從未吃過,且肉品單一的蛋白質」,這點對多數飼主來說幾乎是不可能的任務,因為大部分的寵物飼料成分都很複雜。不要說狗狗了,搞不好你連自己沒吃過什麼恐怕都不知道。

飼料成分多而雜,可選單一肉種飼料降低過敏。

那該怎麼進行食物排除法呢?別擔心,沒有找不到的肉品,只有勇敢的狗狗。市面上已經有了針對過敏狗狗的低敏飼料,新萃推出了一系列低敏肉,包含單一肉種的袋鼠肉、鹿肉以及野豬等相比牛豬羊等較不容易取得的肉類,是進行食物排除法第一步測試的首選。

此外,新萃牌無論哪種飼料都有美國專利 Good 4 Life® 奧特奇專利保健元素,能促進飼料中的營養都被狗狗完整吸收。不僅過敏的狗狗能吃,有消化不良症的狗狗也適用。

新萃商品選擇的是單一/特殊肉種的成分,低敏感肉品讓寵物吃了更安心。

參考資料

  1. Thus for the purpose of this discussion, although the term food allergy is used throughout, it should be recognized that this term is a presumptive clinical diagnosis and adverse food reaction is a more accurate term for these canine cases. – Consensus
  2. Jackson, H. (2009). Food allergy in dogs – clinical signs and diagnosis.. Companion Animal Practice.
  3. Assessment of the clinical accuracy of serum and saliva assays for identification of adverse food reaction in dogs without clinical signs of disease – PubMed (nih.gov)
  4. Lam ATH, Johnson LN, Heinze CR. Assessment of the clinical accuracy of serum and saliva assays for identification of adverse food reaction in dogs without clinical signs of disease. J Am Vet Med Assoc. 2019 Oct 1;255(7):812-816. doi: 10.2460/javma.255.7.812. PMID: 31517577.
  5. Direct mucosal challenge with food extracts confirmed the clinical and immunologic evidence of food allergy in these immunized dogs and suggests the usefulness of the atopic dog as a model for food allergy. – Consensus
  6. Ermel, R., Kock, M., Griffey, S., Reinhart, G., & Frick, O. (1997). The atopic dog: a model for food allergy.. Laboratory animal science.
  7. https://www.moreson.com.tw/moreson/blog-detail/furkid-knowledge/pet-knowledge/dog-food-allergen-TOP10/
  8. 狗狗因為食物過敏而搔癢不舒服,為什麼做「過敏原檢測」沒什麼用?
  9. 【獸醫診間小教室】狗狗皮膚搔癢難改善?小心食物過敏! – 汪喵星球 (dogcatstar.com)
  10. 寵物知識+/毛孩對什麼食物過敏?獸醫:驗血完全不準!診斷法只有一個 | 動物星球 | 生活 | 聯合新聞網 (udn.com)
  11. Is there a gold-standard test for adverse food reactions? – Veterinary Practice News
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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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初探網路趨勢:速食化的利與弊
喀報CastNet_96
・2023/01/01 ・2954字 ・閱讀時間約 6 分鐘

你,上一次讀完一整本書是甚麼時候呢?自從網路、智慧型手機相繼問世後,人們似乎漸漸喪失了閱讀長文的耐心;與此同時,新聞報導、網路影片的篇幅也越來越短,這到底是怎麼一回事?在這個資訊爆炸、人手一機的時代,每天接觸到的資訊量大到令人難以招架,不論是內容產製者或閱聽人,都朝著「速食化」的方向發展。本文將帶領讀者一窺速食化資訊的利與弊,以及面對如此趨勢,身為閱聽人的我們該如何應對。

▲  網路上常見的等介紹短片
(照片來源/
主頻道【谷阿莫】

加速的生活步調 加速的資訊傳遞

相信大家都曾在YouTube、Facebook或是Instagram等平台上看過介紹電影劇情的濃縮短片,「三分鐘看完」、「五分鐘系列」諸如此類的影片標題,讓追求快速資訊以及對長片缺乏耐心的觀眾點開一部又一部的電影介紹短片,用最少的時間看完一則又一則的故事。

在這個資訊爆炸、人手一機的時代,每天接觸到的資訊量大到令人難以招架,人們對於要花時間研讀才能獲取資訊這件事感到不耐煩,創作者產製的資訊篇幅也越來越短,讓觀眾得以快速得知內容後,接著前往下一份濃縮過的資訊。

國家教育研究院「雙語詞彙、學術名詞暨辭書資訊網」對於「資訊爆炸」(Information Explosion)的解釋是「快速增長的資訊量及這些大量資訊所產生的影響」,也提到學者估計現代一份報紙上的資訊就超過十七世紀人們一生所需要的資訊量;然而大部分人們在網路上獲得的資訊,卻遠超閱讀報紙獲得的,足以得知現代人每天接觸到的資訊量有多麼龐大。

▲  一份報紙資訊比十七世紀人一生需要的更多。
(照片來源/Pexels

濃縮簡化內容 快速抓住重點

在資訊爆炸的背景下,閱聽人變得傾向選擇快速且重點明確的資訊與傳播媒介,再加上現代人高壓、快節奏的生活型態,「速食化」的現象也就隨之成形。速食化的生活型態反映在現代人生活中的各個角落,但最為明顯的,還是最普遍、最大宗的資訊來源——網路。

網路資訊速食化的趨勢在許多文本類型,或資訊形式中都可以觀察到,從前述的電影介紹短片,擴大到整個 YouTube 影音平台來進行檢視,除了將兩個小時的電影濃縮成三分鐘的短片,還有各類型的知識型介紹影片,不外乎都是將極大的資訊量濃縮成極短的影片時長;而球賽或是其他運動項目,也常常會有稱為「精華片段」的剪輯短片,讓觀眾能夠透過影片快速抓到比賽的重點。

提到影音內容就不能不提近年用戶量和受歡迎程度都大幅成長的短影音平台 TikTok ,與 YouTube 相比, TikTok 在「壓低每份資訊觀看時間」的目標上做得更加徹底和完善,加上其獨特的觀看機制讓用戶欲罷不能,在短短幾分鐘內,可能就接收了超過十份以上的資訊。

▲  TikTok 近年大受網路使用者歡迎。
(照片來源/Pexels

比起 YouTube ,社群媒體如 Facebook 、 Instagram 也不遑多讓。除了 Instagram 推出模仿 TikTok 模式的連續短片(Reels)功能之外,本身以圖片為主、文字為輔的發文機制也讓許多產製者採用懶人包圖片搭配少量文字進行資訊傳遞;而懶人包作為「幫助普通人用最短時間,掌握事件的來龍去脈與核心問題」的一種網路傳播文體,追求簡單扼要和快速的特質體現了網路資訊速食化的精髓。

▲  IG的發文機制讓產製者採用懶人包圖片搭配少量文字進行資訊傳遞。(照片來源/陳昀 攝)

資訊速食化是好事 還是壞事?

你我已經身處在速食化的網路環境中,但是這種現象和網路生態到底是好是壞?對身為閱聽人的我們又會產生甚麼影響?

逐漸速食化的網路環境,提供閱聽人快速了解事件或特定資訊的管道。在過去,要學會某項技能可能需要讀完一整本書,但在追求快速、簡要、精華的現代網路資訊環境中,可以很輕易找到速成的教學影片或圖文教學。雖然經過濃縮的資訊無法和一整本書的細節知識相提並論,卻能夠讓閱聽人快速學到基礎及重點。

生活在現代的網路使用者生活節奏越跑越快,能運用的時間越來越少,每天接觸到的訊息量卻又大到難以想像,因此重點明確、篇幅短小的資訊,對於閱聽人而言是更好吸收的資訊型態。

▲ 現代人生活步調快速,能運用的時間變少。(照片來源/Pexels

然而速食化的特性事實上是一體兩面,速食化趨勢的優點同時也是它的缺點。先前提到經過濃縮、刪減後的網路資訊讓閱聽人可以快速獲得資訊重點,但同時在刪減過程中犧牲掉的,就是資訊的細節和完整性。若是新聞報導或議題類的網路資訊,在速食化的網路環境下為了達到快速、簡要的目標而對資訊進行刪減,容易省略掉細節而導致閱聽人無法掌握事件的全貌,甚至被誤導至錯誤的結論。

在這樣子的網路環境之中,閱聽人也漸漸對閱讀長文報導、篇幅較長的完整資訊失去耐心,而網路使用者的不求甚解也讓內容農場有機可乘。就連許多新聞媒體也漸漸以聳動標題搭配簡短、空泛的內容作為主要的報導形式,犧牲了報導的深度與廣度,讓台灣網民普遍認為台灣新聞媒體素質低落,從常常被用來抨擊新聞媒體的笑話——「小時不讀書,長大當記者」就可略知一二。

主動代替被動 速食也可以很健康

面對內容深度逐漸低落、完整性不足的新聞媒體,與追求快速、精簡的網路環境,有些人會認為產製者欠缺專業性,但供給也是來自相對應的需求,受眾不買單的話產製者也不會朝這個方向發展。因此,我們很難把如今的網路環境單方面歸咎於產製者,如果閱聽人普遍擁有媒體識讀的自覺,或許新聞媒體和整個網路資訊生態也不會演變成如今的樣貌。

▲  不論哪種資訊型態都有助於構築閱聽人自己對事件的理解和觀點。(照片來源/Pexels

網路資訊速食化的趨勢和資訊爆炸已是現況,身為閱聽人的我們在接受網路便利性的同時,也需要檢視自己的網路使用習慣並提升媒體素養。然而光有媒體識讀的能力,用來評判資訊的對與錯並不足夠,在跟上時代的同時,要活得進步又健康,閱聽人需要具備主動蒐集資料的能力。

就算資訊簡短、經過濃縮,仍然可以一點點地去拼湊事件的面貌,構築自己對事件的理解和觀點。因此,在資訊充足和便利的時代,我們絕不能被動地任憑媒體餵養,在智慧科技當中反倒失去自主思考的能力。速食化資訊固然方便,但是長篇內容的存在也有其必要性。接收訊息、形成認知的過程,要以誰為主、以誰為輔並不重要,重要的是,閱聽人不該屏棄任何一種資訊型態。如果時代如此資訊爆炸,那麼就該接收更多,而不是拒絕更多。


資料參考:

 國家教育研究院樂詞網:資訊爆炸

 懶人包歷史大解密:原來懶人包也有這麼多學問!

喀報CastNet_96
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國立陽明交通大學傳播與科技學系大三學生自媒體,文章撰寫類目含括科技新知、藝文評論、人物特寫、社會議題和專題新聞,以大學生的觀點出發撰寫與自身和社會相關的文章,內容豐富。 喀報CastNet網站:https://castnet.nctu.edu.tw/

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數據塑造生活與社會,讓人既放心但又不安?——《 AI 世代與我們的未來》
聯經出版_96
・2022/12/28 ・2760字 ・閱讀時間約 5 分鐘

國小高年級科普文,素養閱讀就從今天就開始!!

數位世界已經改變了我們日常生活的體驗,一個人從早到晚都會接受到大量數據,受益於大量數據,也貢獻大量數據。這些數據龐大的程度,和消化資訊的方式已經太過繁多,人類心智根本無法處理。

與數位科技建立夥伴關係

所以人會本能地或潛意識地倚賴軟體來處理、組織、篩選出必要或有用的資訊,也就是根據用戶過去的偏好或目前的流行,來挑選要瀏覽的新項目、要看的電影、要播放的音樂。自動策劃的體驗很輕鬆容易,又能讓人滿足,人們只會在沒有自動化服務,例如閱讀別人臉書塗鴉牆上的貼文,或是用別人的網飛帳號看電影時,才會注意到這服務的存在。

有人工智慧協助的網路平臺加速整合,並加深了個人與數位科技間的連結。人工智慧經過設計和訓練,能直覺地解決人類的問題、掌握人類的目標,原本只有人類心智才能管理的各種選擇,現在能由網路平臺來引導、詮釋和記錄(儘管效率比較差)。

日常生活中很少察覺到對自動策劃的依賴。圖/Pexels

網路平臺收集資訊和體驗來完成這些任務,任何一個人的大腦在壽命期限內都不可能容納如此大量的資訊和體驗,所以網路平臺能產出看起來非常恰當的答案和建議。例如,採購員不管再怎麼投入工作,在挑選冬季長靴的時候,也不可能從全國成千上萬的類似商品、近期天氣預測、季節因素、回顧過去的搜尋記錄、調查物流模式之後,才決定最佳的採購項目,但人工智慧可以完整評估上述所有因素。

因此,由人工智慧驅動的網路平臺經常和我們每個人互動,但我們在歷史上從未和其他產品、服務或機器這樣互動過。當我們個人在和人工智慧互動的時候,人工智慧會適應個人用戶的偏好(網際網路瀏覽記錄、搜尋記錄、旅遊史、收入水準、社交連結),開始形成一種隱形的夥伴關係。

個人用戶逐漸依賴這樣的平臺來完成一串功能,但這些功能過去可能由郵政、百貨公司,或是接待禮賓、懺悔自白的人和朋友,或是企業、政府或其他人類一起來完成。

網路平臺和用戶之間是既親密又遠距的聯繫。圖/Envato Elements

個人、網路平臺和平臺用戶之間的關係,是一種親密關係與遠距聯繫的新穎組合。人工智慧網路平臺審查大量的用戶數據,其中大部分是個人數據(如位置、聯絡資訊、朋友圈、同事圈、金融與健康資訊);網路會把人工智慧當成嚮導,或讓人工智慧來安排個人化體驗。

人工智慧如此精準、正確,是因為人工智慧有能力可以根據數億段類似的關係,以及上兆次空間(用戶群的地理範圍)與時間(集合了過去的使用)的互動來回顧和反應。網路平臺用戶與人工智慧形成了緊密的互動,並互相學習。

網路平臺的人工智慧使用邏輯,在很多方面對人類來說都難以理解。例如,運用人工智慧的網路平臺在評估圖片、貼文或搜尋時,人類可能無法明確地理解人工智慧會在特定情境下如何運作。谷歌的工程師知道他們的搜尋功能若有人工智慧,就會有清楚的搜尋結果;若沒有人工智慧,搜尋結果就不會那麼清楚,但工程師沒辦法解釋為什麼某些結果的排序比較高。

要評鑑人工智慧的優劣,看的是結果實用不實用,不是看過程。這代表我們的輕重緩急已經和早期不一樣了,以前每個機械的步驟或思考的過程都會由人類來體驗(想法、對話、管理流程),或讓人類可以暫停、檢查、重複。

人工智慧陪伴現代人的生活

例如,在許多工業化地區,旅行的過程已經不需要「找方向」了。以前這過程需要人力,要先打電話給我們要拜訪的對象,查看紙本地圖,然後常常在加油站或便利商店停下來,確認我們的方向對不對。現在,透過手機應用程式,旅行的過程可以更有效率。

透過導航,為旅途帶來不少便利。圖/Pexels

這些應用程式不但可以根據他們「所知」的交通記錄來評估可能的路線與每條路線所花費的時間,還可以考量到當天的交通事故、可能造成延誤的特殊狀況(駕駛過程中的延誤)和其他跡象(其他用戶的搜尋),來避免和別人走同一條路。

從看地圖到線上導航,這轉變如此方便,很少人會停下來想想這種變化有多大的革命性意義,又會帶來什麼後果。個人用戶、社會與網路平臺和營運商建立了新關係,並信任網路平臺與演算法可以產生準確的結果,獲得了便利,成為數據集的一部分,而這數據集又在持續進化(至少會在大家使用應用程式的時候追蹤個人的位置)。

在某種意義上,使用這種服務的人並不是獨自駕駛,而是系統的一部分。在系統內,人類和機器智慧一起協作,引導一群人透過各自的路線聚集在一起。

持續陪伴型的人工智慧會愈來愈普及,醫療保健、物流、零售、金融、通訊、媒體、運輸和娛樂等產業持續發展,我們的日常生活體驗透過網路平臺一直在變化。

網路平台協助我們完成各種事項。圖/Pexels

當用戶找人工智慧網路平臺來協助他們完成任務的時候,因為網路平臺可以收集、提煉資訊,所以用戶得到了益處,上個世代完全沒有這種經驗。這種平臺追求新穎模式的規模、力量、功能,讓個人用戶獲得前所未有的便利和能力;同時,這些用戶進入一種前所未有的人機對話中。

運用人工智慧的網路平臺有能力可以用我們無法清楚理解,甚至無法明確定義或表示的方式來形塑人類的活動,這裡有一個很重要的問題:這種人工智慧的目標功能是什麼?由誰設計?在哪些監管參數範圍裡?

類似問題的答案會繼續塑造未來的生活與未來的社會:誰在操作?誰在定義這些流程的限制?這些人對於社會規範和制度會有什麼影響?有人可以存取人工智慧的感知嗎?有的話,這人是誰?

如果沒有人類可以完全理解或查看數據,或檢視每個步驟,也就是說假設人類的角色只負責設計、監控和設定人工智慧的參數,那麼對人工智慧的限制應該要讓我們放心?還是讓我們不安?還是既放心又不安?

——本文摘自《 AI 世代與我們的未來:人工智慧如何改變生活,甚至是世界?》,2022 年 12 月,聯經出版公司,未經同意請勿轉載。

聯經出版_96
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聯經出版公司創立於1974年5月4日,是一個綜合性的出版公司,為聯合報系關係企業之一。 三十多年來已經累積了近六千餘種圖書, 範圍包括人文、社會科學、科技以及小說、藝術、傳記、商業、工具書、保健、旅遊、兒童讀物等。