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【Gene思書齋】零邊際成本社會的物聯網革命、協作分享及式微的資本主義

Gene Ng_96
・2015/04/09 ・3194字 ・閱讀時間約 6 分鐘 ・SR值 540 ・八年級

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

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我們或許一點也不難想像,有一天我們家裡的空調、冰箱、電視、洗衣機、洗碗機等等,出門時代步的汽機車等等,全都裝上了像今天的智慧手機一樣的裝置,還有工廠的所有機器和商場的所有購物車也一樣,它們能夠進行精密的計算,並且利用無線網路互通資訊,讓我們過著極為有效率的生活,以最少的能源做出最大的生產。不僅如此,我們還能利用3D印表機來製造許多生活中常用的小物件,我們不僅用更低的能源,我們住的房子還能自行發電,甚至把發出的電上傳至智慧電網。在這樣的世界,我們是不是就活在人類有史以來最富饒的文明之中了呢?這些新科技,究竟對我們未來的就業是利多還是利空?

《第三次工業革命:世界經濟即將被顛覆,新能源與商務、政治、教育的全面革命》(The Third Industrial Revolution: How Lateral Power Is Transforming Energy, the Economy, and the World)作者傑瑞米.里夫金(Jeremy Rifkin)就是要在《物聯網革命:改寫市場經濟,顛覆產業運行,你我的生活即將面臨巨變》The Zero Marginal Cost Society: The Internet of Things, the Collaborative Commons, and the Eclipse of Capitalism)告訴你,上述描述的物聯網會怎麼樣具體地改變我們的生活,尤其是經濟層面的(請參見〈革新世界經濟的第三次工業革命〉)。

這不是科幻情節,因為這些事物已經發生了,而且速度還飛快,快到讓我們忘記過去十年廿年我們還未有現在一堆習以為常的科技時,我們究竟是怎麼生活的XD 也因為這些事物正在發生,我們也愈來愈發現,怎麼說好讓我們更富足的自由市場資本主義怎麼運作得怪怪的,一堆無法用過去經濟學概念解釋的現象正在一一浮現。

其實,《物聯網革命》這本書的中文書名就是太有誤導性了,因為其原文書名的中譯應該是「零邊際成本社會」,從其原文副標也清楚可見,這本書要談的不僅是「物聯網」(Internet of Things),還有「協作分享」(Collaborative Commons)和「式微的資本主義」(Eclipse of Capitalism)。可能是因為「零邊際成本社會」這書名在台灣書市不會討喜吧。其實,《物聯網革命》不僅要告訴我們,物聯網興起後,怎麼在科技的層面改變我們的生活,也將對資本主義造成翻天覆地的改變。

「邊際成本」(Marginal Cost)在經濟學和金融學中,是指每一單位新增生產的產品(或者購買的產品)帶來的總成本的增量,這意味著每一單位的產品的成本與總產品量有關。比如,僅生產一輛汽車的成本是極其巨大的,而生產第1,001輛汽車的成本就低得多,而生產第10,001汽車的成本因為規模經濟就更低了。邊際成本和單位平均成本不一樣,單位平均成本考慮了全部的產品,而邊際成本忽略了最後一個產品之前的。例如,每輛汽車的平均成本包括生產第一輛車的很大的固定成本(在每輛車上進行分配),而邊際成本根本不考慮固定成本。

《物聯網革命》就是要告訴我們,我們已進入了零邊際成本的社會,許多商品的生產,其邊際成本近乎零!里夫金指出物聯網的強大力量,即將促成二十一世紀最具支配力量的經濟模式──「共享經濟」。屆時群眾募資取代銀行貸款,線上課程取代正規教育,「取用」勝過「擁有」,「合作」凌駕「競爭」,「分享」徹底取代了「交易」,一向用來衡量經濟表現的GDP也因此不斷降低,既有的市場經濟規則與典範,將全面遭到顛覆!

《物聯網革命》書名中的「物聯網」是啥呢?根據維基百科,物聯網(Internet of Things,縮寫IOT)是一個基於網際網路、傳統電信網等訊息承載體,讓所有能夠被獨立定址的物體達成互聯互通的網路。物聯網一般為無線網,而由於每個人周圍的設備可以達到一千至五千個,所以物聯網可能要包含500兆至一千兆個物體。在物聯網上,每個人都可以應用電子標籤將真實的物體上網聯結,在物聯網上都可以查找出它們的具體位置。通過物聯網可以用中心電腦對機器、設備、人員進行集中管理、控制,也可以對家庭設備、汽車進行遙控,以及搜尋位置、防止物品被盜等。物聯網將現實世界數位化,應用範圍十分廣泛。物聯網的應用領域主要包括以下幾個方面:運輸和物流領域、健康醫療領域、智慧環境(家庭、辦公、工廠)領域、個人和社會領域等,具有十分廣闊的市場和應用前景。

《物聯網革命》指出,未來十年,物聯網將帶來連結一切的智慧時代,屆時,街邊的感測器會通知駕駛人哪裡有停車位;數位水表可以隨時通知屋主是否有漏水情況;運送蔬果的紙箱可以感應蔬果是否即將腐壞;醫生可以遠端監控在家的病人脈搏與血糖是否正常……等。除了現行的出版、通訊和娛樂產業,未來的製造業、能源業、教育業及更多產業的商品與服務,也都將步入「免費」的境地。

馬克思(Karl Marx,1818-1883)用畢生的精力試圖證明資本主義的內在深層次矛盾,有一天會導致它的滅亡。他過於專注於生產、剩餘價值和勞動異化之間的關係。然而,在資本主義市場,透過看不見的手,賣家都在不斷尋找新的技術,以提高生產率,讓他們減少生產商品和服務的成本,這樣他們就可以賣給他們比競爭對手便宜。如果激烈的全球競爭在未來的一段時間內讓企業推出更加高效的技術,加快生產力到生產的邊際成本接近於零,使得產品和服務幾乎無價之時,那麼市場經濟還會繼續運作下去嗎?這並非是空想,因為這樣的幾況已經發生了。

對企業家和關注未來生計的人們應該非常想知道,當我們的科技大幅邁進時,屆時企業的營運、你我的工作、市場的經濟會面臨怎樣的巨變?多數產業即將因此受到什麼樣的破壞呢?一些美國頂尖的經濟學家都意識到了這個問題,因為新的通訊技術,已經降低了生產和發送商品信息,達到接近零的邊際成本。現在的零邊際成本的革命已經開始影響到其他商業領域。通訊網絡與新興的再生能源物聯網上了網,系統的銜接和自動化物流網絡便會讓第三次工業革命現身。

西門子、IBM、思科和奇異等企業正在建立物聯網的基礎設施,把全世界連接成一個全球性的神經網絡──幾十億個傳感器把各種各樣的設備連接到物聯網上。到了2030年,100萬億個傳感器將會把自然資源、生產線、倉庫、交通網絡、電網和物流系統連接起來,從家庭、辦公室、商店和車輛不斷地發送訊息到物聯網上。任何人都可以使用大數據來作分析,來開發新的演算法,以提高工作效率,還有大幅提高生產效率,降低生產和分配的成本,包括能源、產品和服務的邊際成本就能接近於零。

而個別用戶的也大量生產和共享資訊,分享的內容還不僅是知識、新聞和娛樂,甚至還可以是再生能源,加上3D列印的產品和在線大學課程的協作分享的方式把邊際成本逼近於零。其實,有些城市和網站甚至已開始共享汽車、住房、衣服和工具,完全繞過了傳統的資本主義市場。資本主義制度即使不會完全被替代,也只能繼續在新經濟的邊緣苟延殘喘。社會資本將會成為主宰,成千上萬的人從資本主義市場的買賣轉換到新興的全球協作。現在巨大的經濟轉變已經開始。過去經濟學家會提出共有資源的悲劇,是因為當時資源是有限的,當資源可能是無限的時候,就不再有所謂的悲劇。

這個巨大的轉變,可能會讓許許多多人感到害怕,因為屆時世界已不再是我們現在熟悉的面貌了,很多現在正夯的工作將會消失。不過《物聯網革命》仍提到,縱觀人類歷史,自由市場資本主義不過是近期才出現的,我們人類長期生活在共享經濟中的,我們只是利用高科技回到我們祖先熟悉的經濟生活方式而已。

面臨這樣的巨變,瑞米.里夫金預期我們將花較少精力追求金錢利益,更專注如何創造高品質的分享價值;較不沉迷於擁有物品,而更在意互惠與共享;較少剝削地球資源,更努力維持生態永續。無論這一切是否成真,我們鐵定是站在人類文明的一大轉捩點上,讓我們從這本書中瞭解未來可能的巨變吧!

本文原刊登於閱讀‧最前線【GENE思書軒】,並同步刊登於The Sky of Gene

文章難易度
Gene Ng_96
295 篇文章 ・ 24 位粉絲
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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培育屏東數位能量——屏東縣政府跨域數位爭霸戰頒獎典禮暨成果展
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/24 ・650字 ・閱讀時間約 1 分鐘

「屏東縣跨域數位爭霸戰實戰競賽」頒獎典禮暨成果展於11月19號完美落幕。為培育屏東青年數位能力,屏東縣政府特別推動「跨域數位人才培育計畫」,主題包含「AVR 應用」、「數位光影技術」、「智慧物聯」、「自媒體影音串流」及「數位媒體應用」五大類,以透過學習數位工具提升履歷競爭力。更延伸計畫辦理「屏東縣跨域數位爭霸戰實戰競賽」,參賽隊伍都是在屏東就學或就業之青年報名,提供競賽總獎金30萬元,鼓勵與培育屏東的數位人才發揮創意,將屏東的故事透過數位方式展現出來。

本次參賽作品精采多元,展現屏東青年設計的創意及數位能量。包括影片拍攝屏東美食美景的「屏安米樂」及「做伙憩屏東」,利用線上展覽介紹屏東單車路線的「屏東單車旅遊趣」,以及獲得潛力獎的團隊「Animation Pingtung」、「斯卡羅」及「禁忌之戀」,第三名則是由透過線上迷宮遊戲的模式融入屏東各個區域的特產、美食的「屏藏物語」,第二名則是製作了年底即將啟動的屏東數位青創中心外牆,運用非常吸睛的光雕影像結合屏東元素的「光點屏東∞斑雕共構」,第一名殊榮則由屏東科技大學餐旅管理系的「鐵橋記」獲得,同學們運用實境解謎搭配Line機器人,透過遊戲方式介紹高屏溪的歷史。

每個團隊皆發揮獨特創造力,在課程中從0到1扎根數位技能、從無到有創造屬於自己的成果,屏東青年人才有目共睹,展現屏東縣政府陪伴青年,提供良好的創業環境與資源,有望未來提升屏東競爭力!

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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【2022 年搞笑諾貝爾經濟獎】不想努力的我,把運氣點滿就對了
超中二物理宅_96
・2022/09/21 ・6128字 ・閱讀時間約 12 分鐘

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

  • 文/東海大學應用物理學系  施奇廷

天才是百分之一的靈感加上百分之九十九的努力。

——愛迪生(Thomas Alva Edison, 1872-1946),並不是第一個這麼說的人

上面這句話,一開始其實是一位女作家凱特‧桑伯恩(Kate Sanborn)說的,愛迪生引用之後變得廣為人知,不過愛迪生分配給「靈感」的趴數不太一定,有時候變兩趴,有時候不屑一顧:「天才才不是來自靈感,靈感其實也是努力來的啦!」,有就是:零趴。

不過「天才」並不代表「成功」。2022 年「第 32 次的第一屆」搞笑諾貝爾經濟獎,獲獎的研究告訴我們,「成功是百分之一的天才加上百分之九十九的運氣」。這下努力再也不是決定性的因素,只剩萬分之九十九;靈感更慘,只佔萬分之一。

運氣最重要啦!

(背景音樂:別人的身命,是框金又包銀,阮的身命不值錢……by 蔡秋鳳)

先說一下,為什麼「經濟獎」會是由物理學家(也就是我)來介紹呢?因為這次獲獎論文的三位來自義大利卡塔尼亞大學(University of Catania)的作者中,有兩位是物理學家(Alessandro Pluchino 以及 Andrea Rapisarda),只有一位是經濟學家(Alessio Emanuele Biondo),研究的方法也「很物理」,將「人生的成功」用一個簡單到令人髮指的模型來模擬,可說是「化約主義」(reductionism)的極致。所以正常的經濟學家可能會覺得「你們用這種方法來研究經濟學簡直是在搞笑」,因此才得獎的吧。

一般媒體的報導多半僅止於此,並不是!其實還有一個重點是如何扭轉這個「萬事天注定」的宿命論,讓具有才能的人出頭天。

他們的研究是利用「代理人模型」(agent-based model),也就是模型中的基本單元就是一個一個虛擬世界中的人,然後根據研究的問題「假設」來制訂行動規則,接著就讓這些「代理人」依照規則行動,看看結果如何。如果模擬出來的結果符合我們看到的社會現象,那麼上述的「假設」就可能為真。

在這個「TvL 模型」(Talent vs Luck, 天才對運氣)中有 1000 個代理人,他們被隨機灑在一個 201×201 的方格棋盤上面,每個人佔據一個空格,每個人身上帶著 10 塊錢——這裡我們姑且用金錢來衡量「成功的程度」,它也可以是在政治界官位的高度、學術界發表論文的數量與影響力……等其他面向量化後的「成就點數」。

接著同樣在這個棋盤上面隨機灑出一些綠色跟紅色的點,它們代表「人生中可能會遇到的事件」,綠色代表「幸運事件」,紅色代表「不幸事件」。事件的總數是人數的一半,也就是 500 個,其中紅綠各有 250 個。

(圖一)TvL初始狀態一例。

假設每個人的「才能」是標準化後,介於 0 到 1 之間的常態分布,平均值為 0.6,標準差為 0.1。這裡用單一的變數 T 來代表才能,它包含了智商、個性、努力、教育……等出道前養成的所有個人屬性。

(圖二)TvL 模型中,1000 人的才能分布圖。

這個世界變化的規則如下:

  1. 「人」不會動,從頭到尾待在原地。
  2. 每一步中,每個「事件」會任選一個方向,移動兩格。
  3. 如果某個人剛好在某個事件移動的路徑上(直接撞到)、或者是與路徑相鄰(擦身而過),表示他身上「出事了」。
    • 如果碰到的是綠點,表示「好事發生」。不過「運氣屬於準備好的人」,手裡錢(或成就點數)有機會翻倍,發生的機率就是才能值 T。所以才能較高的人,比較能掌握幸運的機會。
    • 如果碰到的是紅點,表示「發生不幸」,跟幸運不一樣的是:「不幸」是公平的,遇上的人金錢一律減半。這個設定的基礎是這樣:不管上智或下愚,路上被車撞就是得送醫、住院;被地震颱風直接命中就是會變成受災戶,你有再高的才能也無用武之地。
  4. 沒有被事件撞到或擦到的人,金錢不變。
  5. 回到 1。

假設每個人從菜鳥出道一直到退休一共奮鬥 40 年,而每半年就可能碰到一次重大的事件,所以整個模型需要模擬的就是每半年一次的變化,一共 80 步後,遊戲結束,來計算一下成績,最後大家手裡有多少錢呢?

結果顯示經過一生的努力後,財富分布滿足大家熟悉的「80-20」法則,前 20% 的人擁有整個社會 80% 的財富。雖然「80-20 法則」通常是拿來批評「貧富不均」這個社會現象,其實它有更深一層的涵意:如果只看前 20% 的有錢人,就會發現這裡面的 20% 也一樣會擁有其中 80% 的財富!也就是「有錢人之間」也是有「貧富不均」的現象。換算一下可以得知,前 4% 的有錢人(前 20% 的前 20%)擁有整個社會 64% 的財富(80% 的 80%);然後再看最有錢的前 4% 的「超有錢俱樂部」中,同樣符合「80-20 法則」!

目前人類社會的財富分布,就符合這個奇妙的法則,在數學上,「財富數量」與「擁有這個數量的人數比例」會呈現「冪次律」(power law)特性,兩邊都取對數做成圖的話,會呈現一直線。

這個超級簡單的 TvL 模型到底能不能反應真實世界的狀況?由圖三看起來,它的確能重現財富分配「80-20 法則」的「冪次律」特性,所以模型雖然簡單,的確有抓到財富分布最重要的特性,也讓後面的結果具有說服力。

(圖三)模擬結束後的財富分布狀況,橫軸是「代理人手中的錢」,縱軸是「擁有這麼多錢的人有幾個」。兩個軸都取了對數,分布成一直線,符合「冪次律」。

那麼,誰是這場遊戲的第一名?

因為人的位置跟事件的移動都是隨機、公平的,而才能高的人抓住幸運事件讓錢倍增的機率較高,所以最後的贏家應該是才能很高的傢伙吧?

很合理的想法,不過結果可能會讓你吃一驚:第一名的才能 T=0.61,非常接近平均值,他最後手上有 2560 元,成長了 256 倍;而最慘的人居然擁有 T=0.74 的才能,以常態分布來說,是排名在前 7%,或是 PR93 的強者。如果覺得只看第一名跟最後一名不準的話,就來看看所有人的成績分布吧!

(圖四)1000 個代理人的才能(橫軸)以及最後的金額(縱軸)。

從圖四可以看出來,以最高的 T=0.61 那一點為中心,左右兩邊大體上是對稱的。看起來,才能高的人,真的好像不見得在這個「人生遊戲」終站到便宜!

那到底你將成為「人生勝利組」或是「魯蛇」,決定性的因素到底是什麼?答案是「運氣」

就算資質平庸,抓住好運的機率稍微差一點,只要你在人生的過程中,碰上好事的機率比別人多很多,你還是可能出人頭地,成為頂尖人物。圖五清楚的顯示了這兩個人的運氣差多少:(a)第一名的人生,發生了八次幸運事件,而且雖然機率只有 61%,很幸運的也每次都掌握到了,而厄運則是一次也沒有!(b)反觀最後一名的人生,厄運連連高達 15 次,而且根據模型規則,毫無招架之力一次也躲不掉!好事只有發生一次,真想幫他寫個「慘」字……。

(圖五)(a)第一名與(b) 最後一名的人生境遇。上圖是財富對時間的關係,下圖是遭遇好事(往上)與厄運(往下),或是無事(持平)的時間軸。

這只是一次的模擬,有可能只是湊巧出現這種令人意外的結果。別擔心,物理學家雖然頭腦簡單,做事情挺小心的,模擬個 100 次吧!然後看看每次的第一名的人的才能值的分布狀況,發現才能還是有差啦!但是並沒有很戲劇性的差別。拿到各次模擬第一名的人,平均才能值是 0.66,比起平均值 0.6 稍大一些,大概是「均標以上、前標未滿」的程度。100 次不夠,來個 10000 次吧!等於是 1000 萬個人生,得出來的結果差不多,10000 個「第一名」的平均才能是 0.667(圖六)。

(圖六)(a) 100 次,(b)10000 次模擬中,各次第一名的才能值分布。

看起來,才能高低對最後的結果是會有影響,但是頗為有限,運氣的影響大很多。而且,檢視才能比平均人高出一個標準差以上,也就是 T > 0.7,或是 PR84 以上的「秀才」,他們的成功率如何呢?這裡「成功」的定亦是,只要你在工作 40 年後,手上的錢不少於剛出道時(10 元)就可以了。天啊這標準也太低,不過在這種低標準之下,這些秀才的成功率也只有 32.05% 而已!人生真的好難!

看到這裡不禁覺得充滿負能量,大家都別再努力了,反正運氣決定一切……。

作者接著問,現實如此殘酷,政府能為我們做些什麼?

政府在挹注資源扶植科技研發、經濟產業等領域時,經常會有一種「菁英主義」思維:「我們如果把資源集中投給那些有才能的人,應該能夠得到更好的效果吧!」不過「才能」很難一下子看得出來,所以就變成「有才能的人應該本來就會表現得比一般人好,那就把資源給那些過去表現比較好的人吧!」

這樣的作法是正確的嗎?

於是研究者設計了一些補助辦法:每隔五年,就會有「政府資金」挹注給模型裡的 1000 個代理人,所以在整個模擬過程中,會有八次補助。補助的策略有幾種精神:

  1. 齊頭主義:給所有的人相同金額的補助,皆大歡喜。實行方式:每次每人補助 1 塊錢、兩塊錢或 5 塊錢,三種方式補助 1000 人、八次的總預算分別為 8000、16000、40000。
  2. 菁英主義:只補助表現較好(手中金額排名在前面特定比例)的人,表現差的人管你去死。實行方式:表現前 50% 的發 5 塊錢(總預算 20000);表現前 25% 的發 5、10、15、20 元(總預算10000、20000、30000、40000);表現前 10% 的發 5、10、20 元(總預算 4000、8000、16000),一共八種方式。
  3. 折衷主義:前兩種極端方式的妥協,一部分的經費給表現名列前茅的人較多補助,剩下的給其他人平分。實行方式:前 25% 的人 5 或 10 元,其他人 1 元(總預算 16000、26000);前 25% 的人 10 元,其他人 5 元(總預算 70000),共三種方式。
  4. 亂槍打鳥主義:隨機抽取一個比例的人,塞錢給他們,用樂透來翻身的概念。實行方式:隨機選取 10% 的人給 5 元(總預算 4000);隨機選取 25% 的人給 5、10 或 20 元(總預算 10000、20000、40000);隨機選取 50% 的人給 5 元(總預算 20000),一共五種方式。

目標是「希望那些有能力的人(具體而言,就是 T > 0.7,比平均值高一個標準差),在政府的幫忙下,能夠好好發揮才能。」用來衡量這個目標的指標,就是經過了八個回合的補助,40 年後這些人「成功」(模擬結束後手上還超過 10 塊錢)的比率增加了多少。上面這些補助方式中,表現最好的方法是哪一個呢?

答案是前「25% 的人 10 元,其他人 5 元」,讓 T>0.7 的「高能力族群」的成功率,從沒有補助的 32.05% 一口氣提高到 94.82%,看起來很成功!幾乎全壘打!

不過總共要花 70000 塊,是所有方案中最貴的。相較之下,無腦式的每個人都發 5 元,也可以達到 94.40,幾乎不相上下,但是花費只需要 40000 元。也就是說,根本不用給名列前茅的人特別獎勵,成效也一樣好。

所以如果要看政府錢有沒有花在刀口上,要看的是「每花一塊錢,可以增加多少高能力族群的成功率?」也就是「效率=(補助後成功率—補助前成功率)÷ 政府總預算」。用這個方式比的話,那個方案是第一名?

答案可能讓你跌破眼鏡,是最簡單的「每次每人補助 1 元」!總共花 8000 元,可以讓成功率提升到 69.48%,提升了 37.43%。剛剛拿第一名的方法,除以所花的錢後,績效也掉到後段班了,是 18 種方案的第 11 名。表現最差的是「表現前 10% 的發 20 元,其他人 0」這個極端的菁英主義方式,它的效率只有前者的 1/25,花了兩倍的 16000元,只提升了 2.93%,成為 34.98%。

事實上,所有的「菁英主義」式的補助,幾乎都是表現最差的。

(圖七)各種補助方式的政府經費效率。數值已經標準化,以第一名的「所有人補助 1 元」的效率為基準的比值。

如果政府經費充裕,總共要砸 80000 元下去,哪一種方法最好呢?模擬的結果顯示,還是「齊頭式平等」所有人均分表現最佳;第二、三名分別是「亂槍打鳥」隨機抽選 50% 的人平分、以及「折衷主義」表現前 25% 的人分掉一半的錢,其他 75% 的人分掉另一半。這三種方式的成績相當接近,都可以達到 96% 以上的成功率。

在這個極簡 TvL 模型下,齊頭式平等的補助方式表現最好,表示在「無法明確看出到底誰是高才能者」的前提下,「雨露均沾」才是讓才能高者出頭的最佳方式。不過作者也指出,在真實的世界中,拿到第三名的「折衷主義」方案,在人人有獎的前提下,給表現較好的人更多的鼓勵,可能產生激勵效果讓所有人更加努力,發揮更大的整體效果。未來若能將這個因素加進模型中,有可能會變成由折衷方案勝出。

這些結果,也呼應了本研究中的兩位物理學家在 2010 年獲得「搞笑諾貝爾管理獎」的題目(對,他們是第二次得獎了):老闆要提拔下屬晉升主管時,不要挑之前表現好的,要亂槍打鳥隨機選人,團隊的運作會更有效率。

他們真的很喜歡亂槍打鳥……。

接下來要看的是「整體人口素質」的影響。如果由於完善的教育與職業訓練體制使得全體的才能值 T 都提高,平均值由 0.6 提升到 0.7 的話(標準差維持 0.1),這時候 100 次模擬的最強者的才能值,絕大多數都高於整體的平均值,而且金額也是也才能正相關,如圖八所示。也就是說,在整體人民素值較高的環境中,高才能者更有出頭的機會。

(圖八)才能平均值提高到 0.7 時,一百個回合的勝出者絕大多數高於平均值,最後累積的總財富也是高才能者成績較佳。

最後是「產業環境」,之前的模擬都是「好運」、「厄運」各佔一半,我們可以用較高的好運比率來代表高度成長的產業環境;而較高的厄運比率則是代表產業環境正在走下坡,才能平均值維持在 0.6。好運厄運的機率對所有的人都一樣,不過有趣的是,處在「高度成長環境」(80% 好運、20% 厄運)中時,對高才能者明顯有利(圖九(a)),但是在「產業江河日下」時,影響不太明顯(圖九(b))。

(圖九)(a) 好運 (b) 厄運事件佔 80% 時, 100 次模擬中勝出者的才能與財富關係。

總結這次獲得「搞笑諾貝爾經濟獎」的研究,透過這個極度簡化的 TvL 模型模擬所告訴我們的訊息是:

  1. 這個模型雖然簡單,但它能夠重現真實世界財富分布的「80-20 法則」,所以有抓到一些真實的經濟社會狀況的重點,不是來亂的。
  2. 才能對生涯的表現有影響,但真正具有壓倒性力量的是運氣。
  3. 政府如果想要鼓勵才能較好的人,期待他們有更好的表現的話,「想當然耳」的菁英主義(補助本來表現就比較好的人)是最糟糕的辦法,還不如齊頭式補助,或是亂槍打鳥式的補助。如果政府銀彈充裕的話,折衷式的補助成果也會不錯。
  4. 整體人民素質提高,可以讓才能高的人表現更好,所以教育很重要。
  5. 產業環境好,機會越多的話,也有助於高才能的人有好的表現。如果衰退的話,則是大家一起慘。

看到這裡,您應該也知道,作者雖然強調隨機事件、運氣的重要性,不過倒也不是就叫你跟阿姨說不努力了,以台灣的人民素質與產業活力來說,其實付出努力來充實自己的能力(提高你的 T 值),應該還是能夠讓你更有機會出人頭地的,還是多多加油吧!

圖/GIPHY

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從「自動化」進化成「智動化」——智慧製造是半導體產業的未來趨勢
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/08/15 ・3611字 ・閱讀時間約 7 分鐘

國民法官生存指南:用足夠的智識面對法庭裡的一切。

  • 文/曾繁安

台灣擁有傲視全球、成熟完整的半導體產業聚落,在世界科技領域中扮演舉足輕重的角色。這個國家的經濟命脈,經過全自動化的時代後,即將迎來另一次生產技術的大變革——智慧製造。

當訂單越來越多,人力卻不夠,半導體業者該怎麽辦?

半導體產業包含了矽晶圓[註]、相關化學品與氣體及導線架等封裝材料,其中又以晶圓厰為大宗,例如台積電便是全球規模最大的晶圓代工厰。素有「現代科技應用的大腦與心臟」之稱的半導體,是現代多數電子產品的核心單元,因為各項產品正是利用半導體電導率變化的特性來處理資訊。然而,目前半導體製造業卻面臨人力資源跟不上產量需求提高的挑戰。

晶圓是積體電路製程中的載體基片。圖/wikimedia

一般半導體廠場域面積大,人力短缺使企業面臨管理人手吃緊,再加上人員進出無塵室的過程繁瑣耗時,也是另一大負擔。與此同時,在廠內儀器參數比對和規劃生產計劃上,傳統人力也可能有出現誤差的風險。疫情時代也促成在宅經濟和 5G 應用的高速發展,各領域對晶片的需求大增,造成半導體產業出現產量需求高,但人力短缺的現象。

因此對不少業者而言,可有效緩解人力不足、大幅提升作業效率的數位轉型(Digital Transformation),可謂勢在必行。

從「自動化」升級到「智動化」的智慧製造

那半導體產業的數位轉型,該怎麽做?所謂數位轉型,不僅僅只是將資料或作業數位化,還包括導入人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱 AI)與數位科技,來改變企業的整個營運生產模式。AI 指的是電腦程式可模擬人類思維過程的能力,而在 AI 概念下的機器學習(Machine Learning,簡稱 ML),即為機器可以根據已收集的大量數據,經由建立模型對新數據進行推測,學習找出最佳解、改善效能

結合 ML 的製造執行系統,需搭配裝置在工廠各處的多個傳感器(Sensor),來收集與回傳各樣的生產數據。它們與工廠設備的相互連接,即是運用了物聯網(Internet of Things)的技術。有賴於 5G 科技的發展,數據可以達成高速率傳輸與低延遲,使得機器與機器之間可以達成溝通,在整合分析各方數據資訊後,有效率地完成各種指令操作,可以比自動化製造系統,更進一步為人類代勞工廠運作的大小事務。

舉例來説,當工廠的生產過程出現問題,自動化系統只會跳出異常通知,還是需要仰賴人員來進行手動排除;但換作應用 ML 系統的話,便可透過自我學習,來自動調整製作流程以解除異常狀況,無需人力介入便可自主解決,提升良率,達成「智動化」智慧製造(Smart Manufacturing)的最終目的。

機器可以根據已收集的大量數據,經由建立模型對新數據進行推測,學習找出最佳解、改善效能。 圖/elements

懂得精益求精、提高品質產量的智慧工廠

一座運用智慧製造的半導體工厰,不但能自主克服製程中的疑難雜症,更能幫助提高晶圓的產量品質。在研發方面,AI 可以協助理解高複雜、高維度的製程開發挑戰,也可與 ML 軟體分析感測資料和檢測影響,進行品質管理與缺陷檢查。

此外,數據治理和數位分身,也是智慧製造的關鍵策略。對企業整體的數據進行管理和控制以提高數據的價值將因為數據產生的成本風險降到最低,是數據治理(Data Governance)的核心精神。

在兼顧資訊安全下,數據治理的體系能使跨部門間的數據共享更為方便暢通。輔以 AI 及 ML 的運算,便可以使業務部門的客戶需求、供應鏈管理等資料,與工廠生產部門的設備控制與品管等流程,有更迅速緊密的配合,規劃好合適的未來生產計劃,指導人員進行相關作業。

如同我們可以在電玩游戲或社交媒體上,按照自己的個人形象,來打造自己的虛擬化身,工厰也能藉助現今的科技,來為產品的物理實體,在資訊化平臺或系統的虛擬空間中,打造一個類比實物數位分身(Digital Twin)

數位分身模型之概念圖。圖/wikimedia

數位分身也是物聯網的應用之一,半導體廠中,由傳感器所收集到的晶圓製造數據,在 AI、ML 和軟體分析的協助下被整合,對映成數位空間中「雙胞胎」的存在。這位孿生兄弟不僅能夠隨物理實體的變化而即時做出相應變化,還可以提供無法在實體產品上測試計算的數據。

理想情況下,數位分身可以經由機器學習,分析過去的歷史資料或多重來源的數據,來推估實體的未來情境。因此在危機或異常事件發生前,業者便可預先進行預測性的設備維護與產品的良率分析,比起傳統人力的判斷更加精確,降低技術風險,大大提高生產效率。

工業 4.0 浪潮來襲,智慧製造是產業未來趨勢

運用通訊科技、資料庫和電腦系統達成全自動化生產,已不是新鮮事,如今人類社會正迎來第四次工業革命的新一波浪潮。主打網絡與機械相互連接的核心精神,導入人工智慧、機器學習、物聯網感測與大數據分析等人機協作的智慧製造,是因應多變市場需求的時下趨勢。

在半導體領域中,企業龍頭台積電可説是數位轉型的成功案例,從二十年前的全自動化製造系統,如今致力於打造組織內部友善 AI 的工作環境,努力向智慧製造全面轉型。數位轉型的技術支援不能沒有半導體產業製造的晶片,而如今數位轉型也有望帶領半導體產業突破產能吃緊、人才短缺的困境,走向智慧製造的新紀元。

以台灣在地企業的智慧製造覆蓋率而言,就已在短短 6 年內成長 50%。舉全台最大的國際半導體展 SEMICON Taiwan 為例,智慧製造相關的展商在近六年內的成長幅度也同樣攀升了 50%。

今年高科技智慧製造特展將以歷年最大規模之姿登場,與全台最大半導體盛宴 SEMICON Taiwan 2022 國際半導體展同期同地舉辦,匯集橫跨高科技製造業智慧製造解決方案業者、系統整合、軟硬體商及智慧製造需求端業者,如盟立自動化、倍福自動化、家登精密、攝揚企業、日商 JEL 等不容錯過。

今年高科技智慧製造特展將以歷年最大規模之姿登場,與全台最大半導體盛宴 SEMICON Taiwan 2022 國際半導體展同期同地舉辦。圖/SEMI

因應疫情下數位轉型成為全球企業的重要任務,今屆展覽中的「高科技智慧製造論壇」將由美光科技、 Lam Research、 Rockwell Automation、Siemens 等知名企業專家以人工智慧工廠為主軸,探討 GEC 技術藍圖,內容包含五個部分包含數據管理、智能分析、數位分身預測等重點實務經驗分享,從晶圓厰到設備製造商和解決方案提供者的角度,讓參與者得以探究 AI 智能工廠的前景和挑戰,跟上數位轉型的步伐。

除了智慧製造議題,展覽期間共有超過 20 場重磅級的國際趨勢論壇,豐富主題涵蓋先進製程、異質整合、化合物半導體、車用晶片、永續製造、半導體資安及人才。論壇將在今年 9 月 13 日率先開幕,展覽則於 9 月 14 日至 16 日於臺北南港展覽館一館盛大開場,規模創歷年新高,届時將有 700 間國內外指標性大廠共襄盛舉,現場將有 2,450 個攤位展出,完整串聯全球半導體供應鏈,目前展會參觀與論壇皆已開放報名,參與席次有限,有興趣者趕快手刀至官網報名起來!

註:晶圓(Wafer)是半導體晶體圓形的簡稱,是從半導體材料如最常見的矽,經過拉製、提煉等一系列處理過程,製成的圓柱狀半導體晶體經過切片、抛光而來。這些圓形薄切片被用於積體電路製程中的載體基片,也可用來製作太陽能電池。

參考資料

  1. 半導體是什麼?晶片產業一次看懂
  2. About SEMI Smart Manufacturing initiative
  3. 【獨家披露】台積電數位轉型的下一步,靠AI推動全面轉型(上
  4. 【獨家披露】台積電數位轉型的下一步,靠AI推動全面轉型(下)
  5. 泛科學:每分鐘 15 次的駭客攻擊,5G 世代的臺灣資安挑戰——資安所王仁甫策略總監專訪
  6. Data Governance – 臺灣人工智慧行動網
  7. 「數據治理」:人工智慧企業的基本功
  8. 科技大觀園:從全自動化製造邁向智慧製造
  9. 聯剛科技股份有限公司
  10. 【新興領域:9月焦點8】數位分身(Digital Twin)技術發展趨勢與不同層次應用模式
  11. 半導體資安的新挑戰!後疫情時代,如何全面打造半導體供應鏈數位韌性
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