“謬誤與真相”的作者是Thomas Sowell。他是美國經濟學家,曾於康乃爾大學與加州大學任教。這本書分成幾個章節,分別說明政治與媒體報導中常見的一些社會現象,與其背後真正的事實。
全書讓我印象最深刻的,是關於收入不平等的論述。
討論收入不平等這章,作者一開始就連續丟出震撼彈。
譬如美國近年來一直討論”貧富差距擴大”的問題。收入最高的1%族群,在整體國民收入占比愈來愈高。
所以有錢人愈有錢,沒錯吧。
其實不完全正確。因為收入最高的1%不是同樣的一群人。
1996收入最高的前1%美國人,十年之後,到了2005,他們的平均收入是下降的。因為有超過一半的人,收入下降,跌出了前1%這個分類。
每一年的收入前1%,其實都是由不完全一樣的人組成。
同樣的,在1996收入屬於底層20%的美國人,他們到了2005,收入平均增加91%。
收入底層,也是由不斷變化的一群人組成的。
富者愈富,窮者愈窮?
有一部分富人跟窮人可能是這樣。
但富者變窮,窮者變富,則是另一些富人與窮人的真實寫照。
另一個對比事實在於家戶收入。作者提到,從1969到1996,美國家戶平均實質收入僅成長6%。所以,一般家庭都沒有什麼收入增長,經濟成長的果實都讓大企業家拿走了?
其實同時期,美國人均實質收入成長51%。
這不是明顯矛盾嗎?
那有個人收入成長,全家收入卻沒什麼成長的道理呢?
這是可能的,只要同期間家戶人口是減少的,就會發生這種狀況。而這的確就是實際發生的狀況。
在特定時間點,收入最高的10%與收入最低10%族群間的倍數差別,反應的是,在收入成長的年代,假如你不從事工作,就無法參與到薪資增長的好處。
對有工作者的獎勵愈大,特別是對具有專門技術工作者的薪資補償愈多,就代表無工作者,或是無法參與到的人,落後就會愈多。
所以作者提到,收入最低的20%的家戶中,多數家庭沒有任何人從事全職工作。其中更有56%的家戶,連從事兼職工作的人都沒有。
經濟成長,有工作收入的人,薪資愈來愈高。沒有收入的人,一直只拿社會救助金,工作收入為零。差距拉大恐怕是可以預見的發展。
另外,統計數字也顯示不同年齡層的平均收入不同。平均收入最高的族群是45-54歲。剛好是工作生涯的黃金年代。不僅有多年的工作經驗,體力也還不錯。
也就是說,大多人年輕時從事的是比較低薪的工作。後來隨著專業技能與經驗的累積,逐漸爬到高收入族群。
作者想要處理的另一個常見謬誤就是常見的”消失的中產階級”的說法。
這個問題的由來在於,把特定收入區間定義為中產階級。譬如年收入四到六萬美金。
在當初這個規則設定的時候,這個範圍可能剛好落在整個收入分布鐘形曲線的中段。也的確是中產。
但隨著經濟進步,收入增長,一國國民收入分布的鐘形曲線會開始向右移。
還一樣用收入四到六萬做為中產階級的定義,會開始落在鐘形曲線左邊愈來愈細的尾巴上面。所以就會得到,”中產階級消失”這樣的結論。
在這章結尾的時候,作者做了一些很直白的陳述。
那就是,收入高低的決定,並不是道德評鑑的結果,而是經濟貢獻的反應。
一個生在富有之家的人,他可以直接繼承家族事業。假如他又經營的特別好,造福了上萬名的消費者與顧客,他為自己創造了豐厚的財富。
一個生在平凡之家的人,他可能經歷比前者多幾倍的努力,才創建了自己的事業。他也是經營的很好,為許多人帶來便利,他也為自己創造了財富。
經濟是以你可以服務多少人,為人們帶來多少的價值來決定你的回報。
社會不會管你是繼承家業還是白手起家。然後說後者比較困難,所以達到一樣的經濟貢獻,後者應該得到比較高的獎勵。
贊同由政府進行收入分配者,有些人似乎持有一種觀點,就是整個社會的收入就是一個定數。應該由”公正的第三方”,通常就是政府,來分配給整體國民。這樣才”公平”。
事實是,大多收入是”賺”來的,不是分配來的。由提供產品跟服務的人創造出來,然後由社會大眾決定這些產品跟服務值多少錢。
這個機制,會鼓舞有能力的人去創造,可為大眾服務,讓他們滿意的產品與服務。
這個機制,也會自動將人力與資源,導向社會大眾重視與在意的服務與產品。
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社會資源的定義與分類 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
從火星探測系統到輔助工業製程,美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用?
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今,已經過了3000多個「火星日」,肩負著火星探測的重要任務,8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的,則是好奇號的 AI 運算系統,其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的,公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業,建立 SaaS 服務,為產業提供 AI 輔助平台,2020 年更獲得 1.3 億美元的投資,拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機,源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件,企業希望導入 AI 優化決策過程,合作中也發現了石化能源產業的痛點,研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品,不僅受到美國石油公司歡迎,日本市場也買單。
有了日本的先例,這套美國研發出的產品,照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題,不料到了台灣卻窒礙難行,甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰?
台灣市場與美國差異大,Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明,台灣產業的先天特性,讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題,以石油產業的產品舉例,在台灣只有中油、台塑兩個客戶,且台灣的石油公司並不做研發工作,多半直接向國外公司購買配方,因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下,研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境,跟重新創業差不多。」張中宜表示,AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師,也要有懂產業製程的專家團隊,龐大的研發費用與對產業專家的需求,讓每一次產品開發都像募資活動,團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點,說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ,第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學,更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮,讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問,執行戰略布局或開發新通路的工作,面對 Beyond Limits 在台灣的難題,團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術,尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關,研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似,痛點都在於漫長的研發過程,就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣,電池配方更要經歷至少半年的實驗,且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型,溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統,研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速,系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇,縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟,以其認知 AI 的核心技術,協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析,並整合作業人員專業知識與數位化作業模式,制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說,透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程,更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外,Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台,投入面板機器手臂維修建議系統的開發,「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業,也與風電廠陸續接洽,但台灣的風電仍在建設階段,缺乏營運經驗,目前的維修需求也不高。」張中宜談到,市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求,且市場密集、成熟的產業,公司在與投資人仁寶電腦的合作中,發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似,而且痛點也類似:包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程,以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發,由廠商提供維修資料與產業專家, Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據,建立資料背後的邏輯推演,系統最終能判斷機器損壞的原因,並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本,對維修人員來說也有可依循的維修建議,長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ,促進升級。
以邊緣運算技術,與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面,Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作,使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術,原理是透過分散式的運算提升效率,達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別,降低反應時間落差。
張中宜舉例,正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置,開始滑手機,異常的人流可能是人群往四面八方散去,產生快速移動的樣態,異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室,大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間,也能避免踩到人臉辨識的紅線,未來希望擴張應用到大樓監控,或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA,認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同,Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ,前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」,而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞,並加以做出決策與判斷,以電池配方為例,將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後,會得出樹種配方組合,再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣,並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合,讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋,輔助人類做最後決策,也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術,張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後,由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差,人類基本上不可能遙控好奇號,而且火星上的數據在這之前是 0,所以數值 AI 也無法運作,為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動,勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統,當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告,2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元,其應用開發仍具高度可能性,Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外,未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程,團隊更積極與社會、產業溝通,讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策,也讓產業正視轉型需求,近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座,持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:台灣數位轉型瓶頸
Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
A:用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
A:能見度
附圖:BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術,達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說:BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源:https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
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「傳統領域」指的是歷史上臺灣原住民族生活過土地的範圍,除了部落所在地,也包括海域與河流、與部落族人生存息息相關的農耕地、獵場、漁場、聖地等等。在歷史演進過程中,原住民族被迫離開原有生活空間以及維持生計的土地。儘管近年來隨著原住民族歷史正義與轉型正義的推動,傳統領域的界定與使用規範也成為關注的焦點,但時至今日,國家與社會對於傳統領域意涵的理解仍十分有限,在法律上的劃設定義仍存在爭議。
讓我們透過 大學plus 的這篇演講側寫筆記,跟著林益仁老師,從馬告國家公園設立和抗爭歷史,爬梳政府、環境組織與原住民族之間協商傳統領域的衝突與對話過程,看見建構與形塑「傳統領域」概念的不同力量。同時也讓我們思考原住民族文化生活乃至維繫傳統生態知識的重要性,及其與國家政策法律對話的可能性。
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當冰箱被封起來:當代治理下被忽略的傳統生態知識
然而現代土地治理政策,破壞了泰雅族的土地利用,林地歸林務局管、農地歸農委會、河川歸水土保持局管……。不同的地目有不同的主管機關,使得族人們在利用土地時,面對各種規範與限制。
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如果說山林是泰雅族的冰箱,現代的土地劃分與治理,就像是把泰雅族人的冰箱封了起來。這樣的比喻現在聽來或許生動傳神,但卻是講師經驗的累積,「很多東西都是在衝突和行動中得到理解和啟發」他這麼說。而雪山山脈為主要範圍的馬告國家公園設立和抗爭,就是關於冰箱到底要封還是不封的案例。
1998-1999年,環保團體因生態調查,發現有原始檜木林分佈在新竹、宜蘭交界一帶,便提起設立馬告國家公園的計畫。但卻忽略了泰雅族傳統領域和國家公園的空間重疊,保育團體、原住民的立場因此產生衝突。
過程中因原住民不斷抗爭,環保團體也逐漸了解族人的立場,改而提出共管的可能,陳水扁也承諾讓原住民參與共管。但其中還是存在很多問題,有不少的反對聲浪,國家公園最終並沒有成立。但共管的機制被廣泛討論,也進一步帶動2004年森林法的修法,更出現了傳統領域的概念。
另外一個更加諷刺的案例,則是司馬庫斯櫸木事件。2005年的颱風,對新竹尖石造成衝擊,許多櫸木隨著土石滾下山,族人想帶回漂流的櫸木,卻被起訴。森林法看似賦予族人取得森林資源的權利,但在實際行動上,卻難以帶給族人保障。傳統領域的範圍、慣俗依據如何認定?最後經歷五年的訴訟,族人才取得無罪判決。
傳統領域的認定,需要多個部落取得共識,還需要專家學者的協助與佐證,才取得法院的肯認。但族人有使用權利的土地資源在當代法律中,其實只涵蓋原保地,而非整個傳統領域。族人雖然對空間資源瞭若指掌,卻難以取得合法使用的權利。
由以上兩個事件,可以看到國家法律、主流社會對原住民族的了解十分有限,且科學知識往往不包含原住民族的傳統生態知識。學術界中雖然有生態學家、植物學家、動物學家,但族人對環境所具備的知識可能比學術研究為主的專家還深入。而「族人的知識,有沒有可能進入科學內涵的邊界中被討論?」講師認為,傳統知識不一定和國家政策衝突,而是可以互相補充搭配。
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然而疫情對部落還是帶來了影響,族人不得不去思考新的產銷策略。疫情之下物流業不堪負荷,即便消費者願意負擔運輸成本,也無法提供運輸服務,這才讓族人意識到他們其實沒有想像中自主。「沒有黑貓,我們只好出動山貓!」然而族人之間要如何共享彼此的運輸資源,共識仍有待形成。雖然目前希望發展部落內部的『自主性物流系統』,沒有想像中容易,需要重新建立取部落的人際網絡,但部落的桃子,仍風塵僕僕地送到了每位顧客手中。
在部落中,講師的身分似乎扮演著科學和傳統知識間轉譯者的角色,讓主流社會去理解部落的想法和知識。除了小米方舟,講師其實也在部落推廣「走讀」。因為他認為很多原住民的知識,無法用文字精準表達,而是要透過感官和身體來感受體會,因此透過走讀來串連部落族人,除了讓身體的知識能更精準的被呈現,也能讓族人的主體性有所展現。
(引用自https://ntuplus.ntu.edu.tw/?p=2017)
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