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從動物方城市看你所不知道的偏見與歧視

貓心
・2016/03/29 ・4316字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 510 ・六年級

最近火紅的迪士尼動畫片《動物方城市》(Zootopia,取自 zoo 和 utopia 兩個單字),吸引了許多觀眾前往電影院觀賞。但是在兔子哈茱蒂的警察夢背後,這部電影藏著許多偏見與歧視的議題。就好像以前常常聽到的那些話:「女生念理工科又不吃香」、「讀哲學又找不到工作」等等,許多偏見與歧視充斥著這個社會,阻撓著我們追求夢想的心。

圖/Walt Disney animation studio

偏見、歧視與刻板印象

那麼,社會當中的偏見和歧視,又是怎麼形成的呢?原來,要形成偏見是一件很容易的事情。過去的研究人員發現,我們很容易就會對和自己分屬不同團體的人,產生負面的態度。我們會對這個社會當中形形色色的人進行社會分類(social categorization),把社會上的人們分成跟自己屬於同一群的內團體(in-group)與和自己分屬不同群體的外團體(out-group)。

Henri Tajfel。圖/wikipedia
Henri Tajfel。圖/wikipedia

當我們在把自己和他人做分類時,我們很容易把自己的團體看得比其他團體優秀[1],即使只是微不足道的線索,也會造成這樣的結果。例如 Henri Tajfel(1971) 就曾做過一個實驗,他讓受試者評估一堆點點的數量,並隨機指派受試者到兩個群組裡面,告訴他們其中一組是「圓點高估組」──他們估計出來的點點都比較多,另一組是「圓點低估組」──他們估計出來的點點都比較少;但事實上,這是心理學家騙他們的,其實他們只是被隨機分組而已。接著,心理學家要求他們分配金錢給兩團體的成員,結果發現,他們在分配酬勞的時候,會把較多的錢分給和自己同一組的人,儘管他們只是依據如此無厘頭的方式被分組而已[2]。由此可見,儘管只是如此微薄的線索,都會讓人們產生區分團體的傾向,並偏愛自己團體內的成員[1]。

但是,在一般的情況下,雖然我們會偏愛自己團體的成員,但是不會對其他團體產生敵意,只是單純地維持中立情感而已;就好像在動物方城市當中,所有同種的動物會居住在一起相互幫助,但不會去刻意攻擊其他種類的生物。就好像我們可能會對和自己同社團的人比較好,可是不會無緣無故去攻擊其他社團的團員一樣。

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但是,當團體內的資源短缺時,有限的資源只能供給其中一個團體,那麼在此時,團體的偏見就會漸漸演變成為歧視的行為;就好像動物方城市當中的那句台詞:「恐懼就是製造對立最好的方式。」當哈茱蒂說出了那些不該說的話之後,草食性動物開始對肉食性動物產生了恐懼感,他們的生存需求遭受到了威脅,於是團體歧視就開始出現了——在火車上,草食動物媽媽告誡女兒不要和肉食動物坐得太靠近;或是以前的美國社會,對於同志議題不了解,覺得他們和異性戀不同,覺得他們很可怕、違反基督教義等等,就造成了許多的歧視;之前的台大 BDSM 社團審查事件,有教授就說出了可能會有女學生被綁在椰子樹上以酒瓶公開插入等等,我想就是出於不了解與恐懼、害怕、反感等原因,進而產生的歧視行為。

事實上,除了公開的歧視之外,我們平時也會存在著許多刻板印象(stereotype),例如電影當中,兔子對狐狸總是抱持著戒心,父母不斷告誡哈茱蒂:狐狸是一種危險的動物。在現實社會當中,我們也常常會對別人產生刻板印象,例如「看動漫的人就是宅」、「愛打球的人都不愛讀書」、「讀心理學的人就應該可以猜透別人在想什麼」

圖/Walt Disney animation studio

為什麼會有這些刻板印象呢?

原來是因為我們大腦的認知功能有限,如果我們大腦必須要儲存大量的資訊,那勢必腦容量會爆炸,恐怕得和 Alphago 一樣裝個 1200 核心才夠。為了避免這樣的窘境,所以我們會把相似的資訊儲存在一起,例如當你聽到三國志當中「張飛」這個角色時,你一定會想到粗魯、粗心、壯漢這些詞,如果今天告訴你,其實張飛是一個很細心的人,那麼你一定會覺得很奇怪、很不搭。正因為我們大腦儲存資訊的方式,本來就會採取建立檔案的模式來儲存,因此必然會有一些刻板印象存在,甚至當出現反例的時候,我們還會刻意地忽略掉這些反面的資訊,只相信自己所相信的,這也是為什麼大家都覺得牡羊座很衝動、雙魚座很細膩,儘管星座研究在統計上和人格一點關係也沒有,我們還是都深信自己所相信的東西,因為我們會透過肯證偏誤(confirmation bias)的方式,刻意忽略掉不支持我們信念的證據。

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基因決定了一切?

另外,這部電影也探討到了基因能否決定一個人的議題。其實這個議題早在心理學界爭議已久,目前的看法是,有些部分是基因決定的比較多,有些部分是後天決定的比較多。儘管如此,我們還是不能用一個人的基因斷定一個人,這其中有許多原因是值得探討的:

一、個體差異

我們常常會有一個刻板印象,就是男生比較適合讀理工,女生比較適合讀文科,確實就數理能力而言,男生普遍比女生來的強;但是別忘了人們之間是具有個體差異的,在女生當中理工比較強的那群人,確實具有比一部分男生更好的數理能力,並不能一竿子打翻一船人,斷定所有女生都不適合讀理工。

二、後天努力

圖/pixabay
圖/pixabay

現在的心理學,已經不再採取基因決定論的方式來看待人了。比較常見的看法是基因、環境、個體三者共同交互影響,形成一個人的整體。因此,除了基因的因素之外,環境的好壞以及個人的信念都是重要的。就好像哈茱蒂靠著後天的個人努力,考上了警察一般,即使先天不具有優勢的人,有時候也能憑著自己的努力來達成目標。

除此之外,根據生物學的研究,我們有某一個基因,並不代表那個基因會被表現出來,因為基因外面有一個蛋白質開關,它會隨著環境的變化決定是否要啟動該基因,也就是所謂的外遺傳(epigenetic) ,因此,我們的基因會不會影響到我們,有時候是會受到環境影響的,而我們人又能夠選擇、甚至去創造改變我們的環境,因此不必然會受到基因的控制。就好像片中的研究,最終他們找到解藥,解救了被獸化的動物,即使他們野性的基因依舊存在,但是他們卻不再表現出來了。

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三、標籤理論

圖/flickr@Aislinn Ritchie
圖/flickr@Aislinn Ritchie

哈茱蒂在接受採訪時,用了一句「他們的DNA決定了他們會變野蠻」,這是一句非常危險的話。因為我們的刻板印象與歧視,常常在他人身上貼上了標籤,而根據心理學當中的標籤理論,這樣的標籤常常會讓當事人做出他們被標籤的行為。

標籤理論認為,人們都會自然而然地做出一些不符合社會常規的行為,此時我們稱之為「原始偏差行為(Primary Deviance,或稱初級偏差行為)」,但人們並不會因此就走上犯罪的生涯,因為這些事情是自然而然發生的,就好像小男孩有時候會去拉小女孩的頭髮、掀小女孩的裙子一樣,只是調皮搗蛋而已。但若是此時,我們把一個「壞小孩」的標籤強加在他們身上,反而讓他們遭受極大的社會壓力,甚至自暴自棄,「反正大家都覺得狐狸會幹壞勾當,那我就當個壞人算了」,在劇中的狐狸胡尼克如是說。因此,這些被貼上標籤的人,他們的偏差行為有可能會越演越烈,成為一種自我實現的預言,繼續犯下「衍生偏差行為(Secondary Deviance,或稱次級偏差行為)」,成為真正的犯罪者。

我們總是譴責犯罪者,但殊不知這個社會上有多少的罪犯,都是在人們的標籤與刻板印象塑造出來的呢?胡尼克心碎與冷血的背後,不知道隱藏了多少不為人知的辛酸,而我們有意無意地批評別人,讓許多人必須要和他一樣,藏起自己受傷的心,冷淡與無情的面對這個世界,雖然外表看似有自信,但內心卻是脆弱而受傷的。(有興趣的人歡迎讀我這一篇文章:寫在演講之後──三個傻瓜與脆弱高自尊

四、單一解釋的風險

圖/publicdomainpicture
圖/publicdomainpicture

有許多研究成果,只用了單一的解釋就斷定一切,其實是非常危險的作法,例如在過去,心理學家就發現男女生的大腦大小是不同的,男性大腦顯著大於女性,但是當時他們並不敢發表相關研究成果,因為這勢必會遭受女權運動者的批評。但是,大腦大小的差異,代表著男性比較聰明嗎?其實並不能這樣說,男女大腦大小的不同,是演化下所造成的結果,一方面男性普遍比女性高壯,第二方面,男女大腦本來就具有不同的功能,男性只能一次專注做一件事情,而女性則是比較能夠多工處理,同時完成許多的任務。因此,男女大腦的差異,並不能解釋為男生比較聰明。同樣的,哈茱蒂在片中莽撞地說出「他們的DNA決定了他們會變野蠻」這句話,也犯了同樣的謬誤,造成許多不必要的對立。

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五、測驗設計上的問題

有許多時候,測量性格、性向等等的測驗,本身就具有一些設計上的問題。例如過去有研究指出白人智商比黑人高,就是因為智力測驗的題目設計對白人較為有利,因此,在進行推論時,若是貿然地進行詮釋,也是非常危險的作法。

六、同理心

事實上,正如同演化所說的適者生存,每一種留存下來的基因,都必然會有其用途,只是我們能不能把自己善用在正確的位置上罷了。電影《我心中的小星星》就是在詮釋這一件事情,我們需要的是同理與支持那些和我們不一樣的人,幫助每個人找到適合自己的位置,發揮自己的所長。

逆轉偏見

最後,我們該如何消除歧視與偏見呢?1954 年夏天,心理學家 Muzafer Sherif 與同事帶了兩組小孩子參加夏令營。他們刻意操弄這兩隊團體競爭,果不其然,雙方馬上就開始相互謾罵與攻奸,甚至半夜襲擊對方的帳篷等等。但是,心理學家設計了一些共同合作的目標,必須要雙方協力合作,才能得到最後的成果,便成功消除雙方的敵意,讓他們相互成為朋友[3]。這個實驗告訴我們,若是要消除彼此之間的偏見,最好的方法就是讓彼此追求共同的目標,讓他們成為命運共同體[4][5]。而這就有賴於權威者的幫忙了,像是本片的結尾,哈茱蒂運用她的影響力,使得警局成員團結一致,成為一個和諧的團體。而在現實生活當中,如果學校老師能夠透過團體合作的方式鼓勵學生共同參與班級經營、球隊教練透過團體的共同目標鼓舞球員練習,都是很棒的逆轉偏見的方式。

我想,我之所以這麼喜歡《動物方城市》這部電影,正是因為它觸動到了我心中尚未崩壞的地方,多麼希望人們能夠和諧相處,尊重並包容所有和自己不同類的人;而不是因為不了解、害怕、和自己不一樣等等,就給對方貼上奇怪的標籤,從而製造對立與壓迫。

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期望我也能用我寫文章的影響力,讓這個社會多出一些些的美好。

 

參考資料

[1]Nelson,S.M.(2006).Redefining a bizzare situation: Relative concept stability in affect control theory. Social Psychology Quarterly ,69, 215-234

[2]Tajfel, H., Billig, M., Bundy, R., & Flament, C. (1971). Social categorization and intergroup
behavior.European Journal of Social Psychology,1, 149-177.

[3]Muzafer Sherif, O. J. Harvey, B. Jack White, William R. Hood, Carolyn W. Sherif(1961)Intergroup Conflict and Cooperation: The Robbers Cave Experiment.

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[4]John F. Dovidio Samuel L. Gaertner Kerry Kawakami(2003)Intergroup Contact: The Past, Present, and the Future

[5]Thomas F. Pettigrew ;Linda R. Tropp(2006)A Meta-Analytic Test of Intergroup Contact Theory.

 

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貓心
76 篇文章 ・ 123 位粉絲
心理作家。台大心理系學士、國北教心理與諮商所碩士。 寫作主題為「安全感」,藉由依附理論的實際應用,讓缺乏安全感的人,了解安全感構成的要素,進而找到具有安全感的對象,並學習建立具有安全感的對話。 對於安全感,許多人有一個想法:「安全感是自己給自己的。」但在實際上,安全感其實是透過成長過程中,從照顧者對自己敏感而支持的回應,逐漸內化而來的。 因此我認為,獲得安全感的兩個關鍵在於:找到相對而言具有安全感的伴侶,並透過能夠創造安全感的說話方式與對方互動,建立起一段具有安全感的關係。 個人專欄粉專: https://www.facebook.com/psydetective/ 個人攝影粉專: https://www.facebook.com/psyphotographer/

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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

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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走入遊戲就走不出同溫層?偏見的形成與跳脫
喀報CastNet_96
・2023/01/08 ・4126字 ・閱讀時間約 8 分鐘

  • 遊戲性別政確恐慌症候群:以理解為處方(下)

*本主題共2篇,該篇為下篇,以「遊戲性別議題偏見的成因」為主軸,探討製作方與玩家如何跳脫出議題的爭端,為遊戲圈帶來更多元的環境。

若想獲得更完整的資訊與閱讀體驗,歡迎點選上篇:「政確」遊戲也要湊一咖!最後生還者 2、地平線西域禁地、APEX LEGEND…

媒體的心理影響——政治正確恐慌

近年來,女權等性別議題在新聞媒體上的曝光率大幅成長,隨之而來的聳動標題及標籤化現象,卻可能進一步導致族群間的對立。遊戲作為性別印象的傳播媒介之一,在加入相關內容後亦開始被放大檢視,不過這些討論並非源於多元性別元素被大量加入而引起關注,而是透過媒體的渲染報導,才得以被大眾注意。

人們透過傳播媒體對於性別政確議題感到敏感甚至恐懼。(照片來源/Pexels

當社會上有人開始倡導加入這些元素的必要性與正確性,人們長期根深蒂固的審美觀,在短時間內被政確的聲音淹沒,就可能導致人們不適應、變得敏感,甚至引發論戰。

受訪者 Jack 是位 20 歲、自國中起就常與朋友遊玩線上遊戲的大學生,主要透過 PC 平台遊玩射擊和卡牌遊戲, 以及時下較有話題性的單機遊戲。針對現今遊戲的設計逐漸加入不同要素,他表示近幾年遊戲新增了不少多元背景的角色,一開始玩家也都不太適應,「畢竟這些多元群體是社會中的極少數。」玩家自己在現實生活中都不曾遇過這樣的人,這些角色在遊戲中出現的頻率卻高得離譜。另一位受訪者 Jerry 同樣是 20 歲大學生,原先以遊玩射擊和卡牌遊戲為主,近年來轉往遊玩任天堂的 Switch 遊戲。面對遊戲中新增多元要素引發的爭議,他直言:「很多人都對角色的背景太小題大作了,每次只要出現這種話題就一定要爭得你死我活的。」另一位 19 歲的大學生小凱,曾遊玩過《最後生還者2》與《地平線:西域禁地》與其他有性別議題爭議的遊戲。他說:「我在玩一些有性別議題的遊戲時,實際玩起來不會特別在意這些設定有什麼問題,但常常看見討論區會有人針對這些點爭論和製造迷因,起頭者卻又稱自己其實不在意這些,實在有點矛盾。」

單純因背景設定含有性別政確元素,就會引起爭論的現象,顯示現今社會對於性別議題仍存在大量紛爭與分歧,導致支持與反對的聲音都特別敏感。能夠促進不同意見之間的交流當然是一件好事,如果雙方都能保持理性溝通,對於建構更加多元和諧的社會而言無疑是有利的。然而過往爭議衍生出來的經常是各說各話的謾罵和羞辱,導致意見不合的兩方更加針鋒相對。

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遊戲中的不友善性別環境是由遊戲本身塑造的嗎?

Geek Feminism Wiki 是一個提供科技、科幻領域中的女性議題相關資訊的網站,在其中的 Gaming 條目提到:女性在遊戲中面臨了性化環境(Sexualized Environment)、性別主義廣告(Sexist advertising)、線上騷擾(Online harassment)等問題。前二者源自遊戲的不友善設計,而其成因之一是遊戲或多或少存在現實的縮影。

 小凱提到,很多遊戲的內容都來自現實與歷史。為了考量真實性,遊戲在製作時往往會將這些不友善情境「照搬」,即使是完全虛構的故事,多半也是以「對現實的認知」去發想,其中就包括平時累積的刻板印象,而這亦是部分遊戲被認為不友善性別的原因之一。

倘若為了破除刻板印象,而強行更動歷史現實,也不是很恰當的做法,「像是以二戰為舞台的《戰地風雲五》裡面出現女士兵,但那時的女性是不可能當士兵的。」如何在忠於歷史的情況下,盡可能顧及性別友善的實踐,是開發團隊必須權衡的。

另一個不友善性別的隱患,正是玩家本身。談及被線上騷擾的經驗,19 歲的小美平時喜歡玩線上遊戲也常接觸 ACG 作品,她表示自己在玩《鬥陣特攻》、《英雄聯盟》這類男性玩家居多的遊戲時,曾遭遇過一些男性玩家的騷擾。

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玩家亦是建構遊戲環境的一部分,當騷擾發生,官方確實有提供協助的義務,但就根本而論,這並不是遊戲造成的問題,而是玩家自身行為不恰當所導致。

在社會風氣改變、女性意識抬頭、女性玩家比例升高的現今,性別教育的年代隔閡與根深蒂固的刻板印象仍發揮著一定影響力。男性玩家在遊戲圈中仍握有話語權與主控權,讓許多女性玩家在網路社群不時受到迷因式的嘲諷,更經常遭遇線上騷擾。值得注意的是,這種現象並不是遊戲圈獨有,而是社會的縮影在遊戲圈中被話語權的差異放大了。

遊戲屬於玩家還是大眾?

遊戲並非是一個單向傳遞的媒介,它們傳遞的想法和理念可以被認同,同樣也可以被批評和討論。相較於武斷禁止遊戲的表現形式,玩家直接與開發團隊進行溝通協商是更為恰當的作法。

令人惋席的是,近年來針對爭議作品的檢討方式充滿了非黑即白的斷言,在部分新聞媒體斷章取義的推波助瀾下,不同的聲音之間變得更加不理解彼此,失去理性和對話空間,只剩下惡意謾罵在撕裂社會。

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小美:「一個被灌輸特定觀念的人,只有在和他人理性溝通後,才會意識到自己的問題。」作品所展現的特定價值觀,也是人們表達自身想法的自由,畢竟每個人和遊戲都有自己的一套審美標準。

「我自己身為女性,也會喜歡一些角色形象是蘿莉或是性感的遊戲作品,這些作品明明沒有刻意得罪任何人,卻被逐漸封禁,我認為這個趨勢並不健康。」她舉例,像是 STEAM 上面原先設定有蘿莉角色的作品都被迫改變形象,不然就會遭到下架。

另外在《鬥陣特攻》當中,她喜歡的角色造型也因為太性感而被迫改動。遊戲作品是對於偏好的展現,無可避免的帶有立場與主觀意識,雖然惡意歧視毫無疑是不被允許的,但在表達個人取向的立意上,遊戲是否有必要符合每個人的期待,值得我們深思。

以額外要素引起轟動,還是以原創推廣議題?

根據 Newzoo 統計,2019 年女性遊戲玩家突破 10 億大關,佔玩家總數的 46%。除了原先以男性為主的熱門遊戲拉入的新的多元客群外,女性向市場的開發已有一段時間。無論是日本的 BL 作品所帶來的「腐女」文化,以及其乙女向手機遊戲所帶來的成功,例如《偶像夢幻祭》、《刀劍亂舞》,皆證明了女性的消費能力,市場不再只以男性向遊戲為導向。

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可以應證上述說法的是,在被問及「相對於『在 3A 大作或既有作品塞入政治正確的元素』,『更改設定來博取大眾眼球,以事件本身作為故事主軸或以特定族群作為客群的原創遊戲』,是否較為合適?」時,身為遊戲製作者的張毅回答:「或許是這樣沒錯,這類遊戲往往底下的討論區都相當和平,不太會有偏激言論出現,大家都很享受當中內容。」

市場上的產業多是以目標客群來運作的,與其讓既有遊戲的舊客群來接納新客群,可能面臨族群衝突的風險,針對新客群開發新遊戲是個推廣議題的安全方法。這種方式雖然無法讓議題馬上被大眾認識,但能讓接觸遊戲的玩家對議題有更深的理解,而非流於表面的資訊接收,更能夠同時照顧到不同族群的心情。

相信無論製作方或玩家,都期待所有人能夠找到符合自己偏好與價值的遊戲,倘若真正考量多元並期望促進雙方理解,遊戲開發團隊也許不應強制變動深獲玩家喜愛之既有角色,以推行其觀點,這種作法可能會將多元族群、弱勢少數推上爭端,也可能無意將歧視的帽子扣在其他玩家頭上。

多元的價值若能夠以原創加入的方式實現,或許能達成對原始玩家的尊重,也是在某種程度上給予多元族群的理解。

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性別議題為遊戲賦予的價值

雖然多元性別與政確要素在過去就曾出現在諸多遊戲當中,卻一直到近年才被大量曝光,並以爭議的形式被廣泛討論。現今遊戲中多元元素的加入與改動還是以小範圍為限,對遊戲體驗的影響並不大,因此多數玩家即使對這些元素有意見,仍會選擇繼續遊玩,如同張毅所言:「好的遊戲不會因為增加或少一些政確元素就變得不好玩。」

多元性別作為遊戲中的樂趣與創新帶來的是真正意義上的互相理解。(照片來源/Pexels

多元的族群觀點與價值觀與遊戲圈尚在相互磨合的階段,但可以預見的是未來這些要素的加入會更加頻繁。受訪者 Jack 說道:「仔細想想,這樣角色的出現或許也是能讓玩家們認識這些少數群體的方式和機會,不見得真的是為了圖利誰或為他們發聲,而是對於『社會上出現了這樣類型的人』的一種回應,不需要都帶著偏激眼光去看待,可以試著去接受。」

Jerry 也說:「越來越多多元性別角色的出現,其實在遊戲內容方面能帶給玩家更多不一樣的體驗,像是劇情設計、角色互動都可能和以往單一性別的作品有著更不同的呈現,也是一種值得期待的發展,畢竟遊戲作品對於玩家而言,最需要的就是保持新奇。」

 多元性別要素爲遊戲帶來更多可能,這些要素的加入讓遊戲有更新穎的角色互動與趣味性,也讓遊戲劇情有更多選擇與變化。  

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張毅則提及其製作《花語:百合》時的理念:「我們團隊比較隨興一點,有時腦中閃過『真想做這樣子的遊戲!』就付諸實行了,實在不容易解釋理念,但我想可以從評論區的一些玩家反饋中找到答案吧。有一些人比較纖細、比較孤單、比較少人理解,但也都很努力尋找快樂。若能有一款作品讓他們得到共鳴,產生了『原來有人感同身受啊』的感覺,那麼這款作品對他來說,就是獨一無二的。這款作品並不是想為誰發聲,只是我覺得對部分玩家來說,這款作品有不可取代性,就十分有意義了。」


「若我們回歸議題本身,網民口中的社會正義戰士,當然有人是為博名等自身利益而動,但一定也有人因理念或浪漫,而希望看到有更多元的角色吧。」加入了多元性別要素的遊戲並不只是特定族群的發聲管道,更不是純粹的討好,而是一種新的嘗試,當人們放下彼此成見,以欣賞的角度來體驗遊戲,才能使遊戲發展有更多的可能性。  

參考資料:

Women Account for 46% of All Game Enthusiasts

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Geek Feminism Wiki

遊戲界的性別議題有哪些?

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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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家境和母語環境會影響學生的智商嗎?資優生篩選機制的不平等——《隱性偏見》
平安文化_96
・2022/12/18 ・2114字 ・閱讀時間約 4 分鐘

高智商成績分數可以用買的!?

當時,在布洛瓦郡鑑別資優生的程序在一、二年級時展開。如果老師判斷一個孩童可能有資格參加資優課程,就會轉介孩子去學校心理師那裡作一個測驗。家長也可以聘請私人心理師來進行測驗。凡是被測出智商在一百三十以上的孩童就會被評估納入資優課程。由於幼年貧困和英語能力有限已經被證明會影響標準化測驗的成績,低收入戶學生以及英語非母語的學生被判定為資優生的門檻比較低,是一百一十五。

可是該郡學生的智商分數看起來很怪。分數並非正常分布,而是在一百二十九分時人數歸零,然後在一百三十分時(亦即被認定為資優的最低門檻)人數驟然升高。而且沒有一個孩子拿到不達門檻的一百二十九分。

後來分析這些數據的經濟學家蘿拉.朱里安諾(Laura Giuliano)帶著冷冷的幽默感告訴我:「高智商分數似乎是有市場的。」私人心理師表面上是被聘請來評估孩子,可是以每次幾百美元的價格,他們實際上是被雇來確保孩子被認定為資優。朱里安諾告訴我,當她自己的孩子接近入學年齡,其他的家長低聲告訴她哪些心理師是「好的」。「好」似乎意味著掌握了「發現」智商一三〇的技巧。

這種買來的智商是理解這種差距的一條線索:大多是白人的富有家長基本上是替子女買到資優生的名額。但是這仍舊無法解釋黑人孩童和拉美裔孩童、英語非母語的孩童、低收入戶孩童被鑑別為資優的人數何以如此之少。就算富有的白人小孩被鑑別為資優的人數超出正常比例,這也不該壓低其他孩童被鑑別為資優的人數。

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私人心理師會被雇來評估孩子為「高智商」。圖/envato.elements

辨別資優生的新作法——剔除老師和家長的推薦制度

帕克懷疑篩選過程的第一步可能有問題,亦即當老師和家長推薦學生去作測驗。於是在二○○三年十一月,她把那張地圖展示給學校董事會看,並且提出了一種鑑別資優生的新做法。帕克說,關於誰該接受測驗,布洛瓦郡不該仰賴任何人的個別判斷。該郡應該對每一個孩子進行篩選。面對那張凸顯出不平等的閃亮紅色地圖,學校董事會一致投票贊成。

二○○五年,布洛瓦郡展開了全面篩選。員工得到加班費,加班對該郡兩萬名二年級學生進行測驗。由於眾所周知智商測驗和其他標準化測驗都含有偏見,所選用的測驗是一種非語言的認知測驗,把這種風險降到最低。該測驗不依靠與任何特定文化有關的文字或圖像,而是測量解決問題的綜合能力。

在學生作過測驗之後,帕克的團隊就親手把用葡萄牙文、西班牙文和海地克里奧爾語寫成的家長同意書送到每個學校,讓家長能夠同意接下來的步驟。他們有技巧地回答家長的來電,那些家長擔心這張有關「特殊學生」的書面通知乃是表示孩子有行為問題。團隊成員要他們放心,說事情正好相反,說這是個好消息。

等到篩選程序完成,結果很驚人。在全面進行篩選之後,黑人孩童和拉美裔孩童被認定為資優的人數增加為三倍。在接下來那一年裡,有資格參加資優課程的另外數百名孩童中,有八成來自低收入戶或是英語非母語的學生。這些學生當中有許多人的分數明顯高出門檻,這表示即使是資賦特別優異的孩子從前也被排除在資優課程之外。

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問題不在於這些孩子的資賦不優異,而在於沒有人費心去把他們找出來。

黑人孩童常被資優生篩選制度排除,但其實他們智商與白人孩子無差異,甚至可能更聰明。圖/envato.elements

改變篩選制度與教育環境——不同種族間的成績差距就消失了

改變不僅止於此。布洛瓦郡規定:只要學校裡有資優兒童,哪怕只有一個,該校就必須替這名學生設立一間特殊的「高成就學生教室」,配備有受過特殊訓練的教師和更進階的課程。然後這間教室就會把分數接近門檻的那些學生也收進去──例如,某個年級有四名資優生,而一間「高成就學生教室」可以容納二十四名學生,就表示分數緊跟在後的二十名學生也可以在這間教室學習。

於是這些學生就也能從更快的步調、更豐富的課外活動、更高的教師期望和同儕支持中獲益。朱里安諾及其同事大衛.卡爾德(David Card)發現:在這種特殊教室學習的黑人和拉美裔「高成就學生」在數學和閱讀的成績大幅提升。在被安排進入這些教室之前,這些學生的數學和閱讀成績比不上智商相同的白人學生。在那之後,這個差距消失了。

這些學生當中有更多人變得有資格繼續參加步調加速的課程,使他們走上新的學習道路。事實上,黑人和拉美裔學生的整體數據情況都有了改變。事實證明,在進行普遍篩選之前,這些學生不僅比較不可能被篩選為資優,而且更可能被篩選出有學習障礙。而這種加強篩選反映在智商分數的整體分布上。在進行普遍篩選之後,黑人和拉美裔學生的分數分布圖和白人學生的分數分布圖變得一致。

——本文摘自《隱性偏見》,2022 年 10 月,平安文化出版,未經同意請勿轉載

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