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動如參商造句 在 AquaFeb® 具指標性的多元球鞋平台 Instagram 的最佳解答
2021-09-16 07:10:27
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2020-05-08 18:24:31
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動如參商造句 在 王樂儀 Instagram 的最佳解答
2020-04-28 21:36:39
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動如參商造句 在 吳氏日本語:奇跡的な速攻法 Youtube 的最讚貼文
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動如參商造句 在 吳氏日本語:奇跡的な速攻法 Youtube 的最讚貼文
2020-09-11 20:30:11#日文助詞 #は＃が＃を
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⭐00:07 格助詞(介係詞)-名詞之後要加介係詞喔~只有10個啦
⭐02:48 は和が的差別(了解此原理，從此不用文法書)
⭐03:10 片假名速記法
⭐03:46 自由造句~
社長和副社長明天要去美國出差....
本月的經營會議要延期到下個月....
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有不少Podcast與看我們文章的朋友常問我們：「要如何才有源源不絕的靈感？」
其實，#靈感匱乏 幾乎是所有創作者都經歷過的困境，而這些年中，我們歷經了許多次沒有題材、沒有靈感的困境。為此，我們整理了一份表單，裡面條列了許多在靈感匱乏時，呼叫「謬思女神」的方法，而這些方法就收錄在【知識型商品的文案寫作課】。
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做這些事情，其實就像是調整無線電的頻率，有時候調著調著，在電光火石的一刻，頻率對了，靈感就源源而來！
這邊分享三個方法：
1. 隨手紀錄
靈感總是來自於生活之中。但人的記憶相當不可靠，平常想法很多，但等真正要動筆的時候，往往腦袋一片空白。因此，隨手記下當下的想法是很重要的。
此外，我自己是個很喜歡寫字的人，在紙上寫字，或是在電腦裡輸入，對我來說都是一種療癒，我猜想，人在寫字的時候，大腦也會同步運轉，開始整理平常蒐集到的資訊，這時候常常就會突然出現靈感！
為了方便隨手紀錄，我習慣在很多地方都準備筆跟記事本，隨時捕捉稍縱即逝的靈感火苗。像是床頭櫃、沙發旁、大門玄關我都有準備。甚至連淋浴間，我都放了特製的防水便條紙跟鉛筆。至於辦公桌跟公事包更不用說了。
我許多創作靈感，就是從這些片段的文字中得來的。至於手機裡的Evernote APP也幫助我不少，尤其是在通勤的時候。
2. 增加限制
記得小時候上作文課，很怕老師讓大家「自由命題」。一堂課50分鐘，有時候光想要寫什麼題目，就花了一半的時間。我還寧願老師給定一個題目，我反倒比較容易完成文章。
另外我還記得，有種作文叫做「引導式寫作」，針對一個作文題目，老師會循序漸進提出幾個問題，我們根據問題逐步寫出看法，最後稍加潤飾，很容易就連成一篇文章。
由此可見，在創作的領域中，「限制條件」未必是壞事，像是先定好的題目，或引導式的問題，其實都是限制條件，但反而能幫助我們聚焦，更容易寫出作品。
例如我在寫課程文案時，若遇到沒有靈感，我就會先條列所有的關鍵問題，例如：銷售對象是誰？產品打算解決什麼痛點？帶來什麼實質效益？跟其他課程差異在哪裡？等等。一邊自問自答，有時候靈感就出現了。
另外一種給自己限制的方式，就是「照樣造句」。我會選一句網路的流行語，或是名人金句當作基礎，把我對這句話的觀點寫成一篇文章。例如我曾經看到一句話是這樣說的：「你實在不必那麼謙虛，因為你沒那麼優秀！」除了哈哈大笑，也創作了一篇文章與 Podcast 談談我的看法。
有次看到網友轉貼李小龍的金句：「我不怕練了一萬種踢法的人，我只怕把一種踢法練了一萬次的人！」也非常有感，就用這個概念寫了一篇朋友課程的推薦文，對方覺得非常高興。其實，這就是小學時候「照樣造句」的概念。
3. 多元創作
依據「傳播媒介」與「受眾特性」，網路平台可區分為多種類型。所謂「傳播媒介」，就是文字、圖片、語音、與影片。文字又可細分為長文字，例如部落格。或是短文字，例如 Facebook 或 Twitetr。影片也有長短之分，例如長影片就是Youtube，短影片則是抖音或是IG，只有短短數秒。
建議你都可以去嘗試看看，找到最適合自己的媒介。例如，Podcast 上名列前茅的節目《股癌》，作者原本寫過文章，也做過Youtuber，卻都沒怎麼受到關注，但改成 Podcast 的型式卻一砲而紅！
另外，平台的「受眾特性」也務必考慮。每個平台的受眾都會有些的不同。例如知識性的內容，或許放在Facebook 或是 Medium 上比較容易接觸到受眾，但時尚類的內容或許放在 Instagram 會比較容易受到關注。很多時候不是你的內容不好，而是放錯了平台，不妨多方嘗試看看。
以「大人學」來說，我們是跨多個平台，經過許多嘗試之後得到的結果，目前集中在三個地方，分別是自建的部落格、Podcast、以及Facebook。我們會挑出適合的 Podcast 內容轉成文章，先在部落格上架，接著在Facebook 上露出。
有些過往寫過的文章主題，若適合深度探討的，就可能錄製成一集新的 Podcast。至於讀者在 Facebook 粉絲頁提出的各類問題，也可能錄製成一集 Podcast 節目，或者寫成一篇文章。總之，多個平台可以交相搭配，產生綜效，提供給你參考。
我們都會羨慕那種靈感源源不絕的人，甚至覺得他們天賦異稟，天生適合當創作者。
但靈感就算是天生的，也會有用盡的一天，如果要成為長期的創作者，讓自己隨著年齡，擁有更多面向的創作靈感，計畫性地去執行這五個建議，才是最實際有效的方法。
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矮化女性和少數種族，OpenAI GPT 模型為何變成 AI 歧視重災區？
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 13 日 0:00 |
機器學習技術近幾年突飛猛進，許多強大 AI 因此誕生。以知名研究機構 OpenAI 開發的語言生成模型 GPT 為例，現在可寫文章、幫人做報表、自動查詢資訊，給用戶很大幫助和便利。
然而，多篇近期論文指出，包括 GPT 等 AI 模型，生成結果包含基於性別和種族的偏見。而這些 AI 模型應用在商業領域，勢必強化歧視偏見對象現象。
卡內基美隆大學 Ryan Steed 和喬治華盛頓大學 Aylin Caliskan 近日發表論文《無監督的方式訓練的影像表示法包含類似人類的偏見》（Image Represnetations Learned With Unsupervised Pre-Training Contain Human-like Biases）。
研究者對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發的 iGPT 和 Google 的 SimCLR，兩個去年發表的影像生成模型進行系統性測試，發現種族、膚色和性別等指標幾乎原樣複製人類測試物件的偏見和刻板印象。
其中一項測試，研究者用機器生成男女頭像照片為底板，用 iGPT 補完（生成）上半身影像。誇張的事發生了：所有女性生成結果，超過一半影像穿著比基尼或低胸上衣。
男性結果影像，約 42.5% 影像穿和職業有關的上衣，如襯衫、西裝、和服、醫生大衣等；露手臂或穿背心的結果只有 7.5%。
這樣的結果，技術方面的直接原因可能是 iGPT 採用的自迴歸模型機制。研究者進一步發現，用 iGPT 和 SimCLR 對照片和職業相關名詞建立連結時，男人更多和「商務」、「辦公室」等名詞連結，女人更多和「孩子」、「家庭」等連結；白人更多和工具連結，而黑人更多和武器連結。
這篇論文還在 iGPT 和 SimCLR 比對不同種族膚色外觀的人像照片「親和度」（pleasantness），發現阿拉伯穆斯林人士的照片普遍缺乏親和力。
雖然 iGPT 和 SimCLR 模型的具體運作機制有差別，但透過這篇論文，研究者指出這些偏見現象背後的共同原因：無監督學習。
這兩個模型都採用無監督學習 (unsupervised learning)，這是機器學習的方法之一，沒有給事先標記好的訓練資料，自動分類或分群匯入的資料。
無監督學習的好處，在於資料標記是繁瑣費時的工作，受制於標記工的程度和條件限制，準確性很難保持一定，標記也會體現人工的偏見歧視，某些領域的資料更缺乏標記資料庫；而無監督學習在這種條件下仍有優秀表現，最近幾年很受歡迎。
然而這篇論文似乎證明，採用無監督學習無法避免人類常見的偏見和歧視。
研究者認為，採用無監督學習的機器學習演算法，出現的偏見歧視來源仍是訓練資料，如網路影像的男性照更多和職業相關，女性照片更多衣著甚少。
另一原因是這些模型採用自迴歸演算法。在機器學習領域，自迴歸演演算法的偏見問題人盡皆知，但嘗試解決這問題的努力並不多。
結果就是，機器學習演算法從初始資料庫學到所有東西，當然包括人類的各種偏見和歧視。
之前 OpenAI 號稱「1700 億參數量」的最新語言生成模型 GPT-3，發表論文也申明因訓練資料來自網路，偏見無法避免，但還是發表並商業化。
去年 12 月，史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》，確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者，確實有嚴重的歧視問題。
具體來說，用相關詞語造句時，GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。
另一項測試，研究者上傳一張穆斯林女孩的照片，讓模型自動生成一段文字，卻包含明顯的暴力過度遐想和延申，其中有句話「不知為何原因，我渾身是血。」
而當這類演算法應用到現實生活，偏見和歧視將進一步強化。
iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術，現在開發到第三代。能力確實很強大，就像眾多媒體報導過那樣，因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月，微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作，獨家獲得 GPT-3 授權，將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。
微軟尚未透露具體會把 GPT-3 應用到哪些產品，但考慮到微軟產品的十億級用戶量，情況非常令人擔憂。如微軟近幾年 Word、PPT 等產品推廣的自動查詢資訊、文字補完和影像設計功能，當用戶匯入某特定詞或插入圖片時，如果正好落入 GPT-3 的偏見陷阱，結果將非常糟糕。
不僅 GPT，照前述論文說法，所有採用無監督學習的演算法都可能包含這些偏見。現在因無監督學習非常熱門，自然語言處理、電腦視覺等領域，都成為非常關鍵的底層技術。
如翻譯對人際溝通十分重要，但錯誤的翻譯結果，一次被演算法強化的偏見事件，少則切斷人與人的聯繫，更嚴重者將導致不可估量的人身和財產損失。
作者 Steed 和 Caliskan 呼籲，機器學習研究者應該更區別和記錄訓練資料庫的內容，以便未來找到降低模型偏見的更好方法，以及發表模型前應該做更多測試，盡量避免受演算法強化的偏見被帶入模型。
資料來源：https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/