國防部強推役男新制急就章！？草率、沒有事前規劃的政策，只會讓國人對於新制沒有信心

語言是一個溝通的工具，但若被賦予了意識形態的考量，就會成為爭端；孟楷在《少康戰情室》就立院同仁堅持台語質詢掀戰火一事指出，若要如此形式在國會刁難官員，我想身為這個選區的民眾，真的會認為這樣是在幫助選區、幫助國人爭取權益嗎？

外交與國防委員會要處理很多問題，其中國防部試行的役男軍事訓練改革，問題還是很大！現在在學的役男，寒暑假其實可以選擇去服役，但若改成五個禮拜在新訓中心、十一個禮拜下部隊，在學役男如何分配時間？

國防部先是說在學的役男不用下部隊，後又改口要再來規劃；可以看出國防部對於役男改制真的是急就章，沒有事前做一個通盤的規劃檢討。我們真的希望國防部在做每一件事時，一定要想清楚、思考完畢再丟出來，否則只是讓國人誤會，是不是現在距離戰爭又更近了一點？所以要趕快加緊訓練呢？

影片來源：
少康戰情室
【完整版中集】本月起試行5+11役男新制 部隊已非"到此一遊"要能戰? 少康戰情室 20210927
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【重返○○】黃崇凱／但不能想起太多

圖◎吳怡欣

2019年的最後幾分鐘，我在台南市區一家沒有名字的酒館。室內爆棚，許多人沒地方坐，店貓鑽進來客堆放的羽絨外套，穿行窗外，從煙霧熱烈交談的陽台吸菸區繞了進來，找不到一個角落窩著。我問朋友十年前在哪裡跨年，朋友露出被迫面對三角函數習題的表情，好像沒人可以準確回想起來。
　
我記得的是二十年前20世紀結束的午夜，我跟高中同學在往淡水的捷運上跟一大群陌生乘客互祝新年快樂。那列捷運中途停下，車廂廣播傳來司機急促的倒數聲，像是臨時決定那樣，帶點喘地從九開始數起。那時我回嘉義蹲重考班不到一個月，每天擠公車通勤，在兩百人的大教室裡分到一小塊位置，聽著全台跑的名師授課，在布道會般的氣氛下，反覆參詳考試拿高分的祕密。我忘了怎麼收到通知，在那個B. B. Call褪流行（我沒有），小海豚手機正在興起（我也沒有）的通訊過渡期，讀淡江大學的高中同學號召大家到台北跨年（難道是誰寫信給我）。當時沒多想上去要住哪裡，重考班年末最後一堂課結束，我跳上客運巴士，一路晃上台北。由南向北的高速公路，像是從很深很深的地底往上的電梯，我在一個方形鐵盒緩緩迎向最亮的夜空。
　
找到同學住處，發現他的學生套房門口疊了有十幾公分那麼高的鞋子，沒人清楚知道等等要去哪裡、怎麼移動。有同學說，當然去市政府那裡啊，我們這些桃園來的、新竹來的、台中來的、嘉義來的毫無地理概念，只能跟著走。所有開往市區的捷運列車都塞滿人，一路塞到台北車站換線過程中，有些人沖散了。擠上藍線列車，隨著人潮吞吐推擠到市政府周邊，又沖散一些人。我跟搭著彼此肩膀的兩、三個同學決定放棄，打算折回淡水，但無法估算時間，就這樣在捷運上像一包冷凍雞肉被拎到新世紀的起點。
　
到了夏天，我重考完，聽說讀淡江的同學兵役體檢出心臟雜音，還來不及進一步安排檢查，某天午後他突然心口絞痛昏倒，被送到北港的媽祖醫院。他沒再醒來，幾個星期後過世。
　
2005年的最後一晚，我在巴黎的旅館房間，跟當時共處一室的女友嘔氣不說話，偶然想起那個早逝的同學。我從沒到過那麼冷的地方，而在將近兩個星期的旅行後，我非常疲憊。旅行之初，我一抵達戴高樂機場就轉高鐵往女友住的小城翁傑待幾天。接著我們一起到史特拉斯堡、日內瓦、尼斯，完成法國東部外掛瑞士的大縱走，最後回到巴黎。起先幾天，我們懷著些微焦慮跟彼此相處，擔心自己和電話裡、信件裡的形象不符。因為我們真的不是那麼熟。但戀愛濾鏡開到最大，一切都很好。我向熟識的學長借了十萬元好讓我開立存款證明，以便申請申根簽證買機票。我向我媽說我非到法國找這女孩子不可，拜託借我旅費。那陣子我病急亂投醫似地丟文學獎比賽，讓我那僅有的幾篇爛小說四處流浪。沒有一篇中獎。我蹺了兩星期的研究所課程，不遠千里為的是專程戳破我的幻想大泡泡。我本來以為我是去合唱那首陳綺貞的〈太多〉，一起上巴黎鐵塔、寄明信片給彼此，到羅浮宮看畫。結果一項也沒達成，只有在羅浮宮外面的玻璃金字塔周圍頂著冷雨寒風走來走去。回程飛機上，我才明白自己唱的其實是巫啟賢的〈太傻〉。還不到夏天，那段短促的感情就像包廂時間快用完時，潦草唱個幾段就切歌了。
　
有兩、三年，我幾乎每星期都會從公館出發，騎摩托車過橋，沿著中永和旁邊的環河路找那時在蘆洲經營卡拉OK小吃店的媽媽拿零用錢。媽媽做了大半輩子的紡織女工，婚後生完兩個孩子，在農村糾集一批主婦開設代工廠專攻絨毛娃娃，據說代工品質一流。90年代曾有玩具製造商到對岸設廠，找她去做管理職，她說我又不認識字去那裡做什麼。但我很確定她識字。她曾經堅持下工後每晚騎機車到嘉義市區讀小學補校，從ㄅㄆㄇ學起。有次我跟著她去上課，順手和她一起作弊應付隨堂考試。課程結束，我媽拿到畢業證書，據說是全班第三名。媽媽在兩個兒子上大學後，突發奇想北上蘆洲找地方開卡拉OK店。她獨自找店面、搞定一切，開張營業，居然生意不惡。隔年我爸就隨著妻子的腳步，在店裡做起頭家，幫忙上菜、敬酒，招呼客人。我總是在週末傍晚六、七點到蘆洲，店裡偶有三兩來客，打完招呼隨即上二樓，窩在客房看電視。我國中時在家聽過我媽深夜call-out給電台節目，握著麥克風似地對話筒唱歌。她坐在裁縫車前，歌聲迴盪在漆黑的鐵皮屋內，穿過其他裁縫車、裝訂絨毛娃娃眼珠的橡膠槌、分堆放置的組裝零件、拆解的樣品模版。如果拿著電話分機聽，大概會有多聲道環繞感。她似乎跟電台主持人、常常call-in到節目唱歌的其他聽眾也成了朋友。我想她真的很喜歡唱歌，也很喜歡交朋友，才會想開一家唱歌的店。
　
那時我也很愛唱歌，三不五時約同學挑便宜的通宵時段唱整晚。但我從來不在我媽的店裡唱歌。我討厭每星期都要騎車到蘆洲拿零用錢。我討厭那家卡拉OK小吃店，我甚至不覺得那是可以唱歌的地方。我討厭到了蘆洲店裡整晚只想窩在二樓房間的自己。我跟爸媽沒太多話好說，於是每週來找他們就只是為了零用錢，讓我變得更厭惡自己。只要我能忽略他們「錢怎麼用那麼快」的輕微抱怨，我就能要到兩千塊。SARS爆發期間，城裡人人戴口罩，電影院、KTV這類公共娛樂場所生意慘澹，自然也包括我媽那家店。那陣子的週末，我總會看到我爸稀釋一水桶漂白水，拿著拖把勤快拖地，要不就拿著酒精噴槍、抹布，擦拭店內桌椅。我只是在一旁看著，從沒出手幫忙。我知道店的生意不好，我知道我的學費是親戚湊錢幫忙出的，但我還是要來拿我的兩千塊。有時我甚至不過夜，拿了錢就掉頭騎回宿舍。
　
在我整個大學四年加研究所四年總共八年的學習年代，我爸媽只來過學校看我一次。雖然他們的主要目的是要去看師大路的超高人氣皮膚科診所。他們讓朋友送進城，來我宿舍，東看看西看看，最後像對沒錢開房間的小情侶爬上我宿舍的單人床睡午覺。他們睡到傍晚起來，我幫他們叫了計程車到師大路。送走他們後，我發現我們沒說幾句話，我沒帶他們到校園走走，也沒買福利社的牛奶或冰淇淋給他們嘗嘗。後來聽我媽說，他們等到將近半夜才看到醫生，醫生看不到五分鐘就打發他們領藥了。
　
我媽在我大學最後一年頂讓蘆洲店面，準備回鄉開一間更大的卡拉OK小吃店。她的大計除了開店，還要找地蓋新屋，串連各路親友，打算弄民宿套裝行程。我乍聽覺得真是異想天開，在這個每逢大雨就淹水的海邊鄉里，哪有什麼景點可看？海岸堤防外，隨著浪潮推擠的是漂浮垃圾、保麗龍碎粒和消波石粽，沒有一片可以活動的沙灘。堤防內是切割成一塊塊的養殖魚塭，只有細得像血管的小路延伸連接。靠近鄉公所的街上有當時唯一一家便利超商，各村落都只有一、兩條街能擺上菜販肉攤，間有賣羹麵、炸粿之類的攤商、小吃店。我那時想，難不成有人會專程來看「汪洋中的一條船」鄭豐喜的爬行路線？或者有人要看亞洲鐵人李福恩國中時候練標槍跳高跳遠的操場？還是要探訪秦漢當年拍電影飾演鄭豐喜任教的口湖國中教師辦公室場景？或者包幾架膠筏載客看每隔幾年就來一次的淹水，附贈全身防水撈海藻的工作服可下水體驗救災？反正我媽就是有信心做民宿能成，她照樣開店，慢慢看地，找朋友打牌聊天。
　
那年夏初口湖鄉做大水，我毀棄了一個女孩子的心，投向另一個即將飛往法國的女生。我媽找到一塊法拍魚塭地，打算填土蓋房子，規畫在這間大平房弄五間套房，內含寬敞的飯廳、客廳，完全以日後的民宿想像來設計。我年初向她要錢補習日文，年末又跟她借旅費到法國。隔年我沒等到對方回來，我的日文拖拖拉拉學到五段動詞就停滯，直到補習班會員資格過期。我總是這樣隨便浪費我媽辛苦賺來的錢。
　
在我困於感情、寫作和一無是處的課業期間，我媽生病，我媽跟我爸吵架，新房子施工走走停停，我媽開車到處拜訪親友。有一小段時間，我會到三重的老公寓看她。那是設有神壇的迷你宮廟，起乩的神要她吃蓬萊蕉還什麼神祕草藥治病，要她在神壇下打地舖睡覺養病。一年過去，我媽依然走跳各地，我申請到浙江大學交流三個月。我天天揹著筆電到分配的研究室看書、看電影，到校外吃五塊人民幣一盤的雞蛋炒飯，有時騎著龍頭歪一邊的腳踏車，奮力避開洶湧人車，繞西湖一圈。浙大認識的朋友常跟我聊侯孝賢、楊德昌、蔡明亮和馬英九。我跟媽媽通過幾次電話，她都說還不錯。
　
回到台灣，我得在年限最後半年寫出論文。我媽愈來愈頻繁進出醫院。那年的總統大選，我媽要我相信台灣選給民進黨，我陪她到投票所，心裡不以為然地投了廢票。當晚她靜靜睡著了。當年的美國職棒大聯盟開季，王建民投得極其神勇。我媽在清明假期後的一天清晨，永遠睡著，成了新房子第一個離開的人。那之後，王建民跑壘受了大傷。我總算趕上期限交出論文畢業，在夏天入伍。那個夏天來了六個颱風，據說幫《海角七號》創下票房紀錄。我在嘉義中坑新訓中心打掃營區好多次，穿了好多天又重又臭的軍用雨衣。結訓前抽籤，我志願到南沙太平島，但體檢沒過，沒成，回到雲林海邊服完兵役。大概是我媽不讓我去的緣故。

photo：吳怡欣。www.facebook.com/yihsinwuillustration/

人工智能AI可幫助人類發揮「群體智慧」- Edd Gent

人類很早已認識到，群體合作集思廣益，其解決問題的成效可以大過個體各自智慧的總和。「群體智慧」早在古希臘就已得到公認，當年希臘哲人亞裏士多德就指出，眾多平凡之人如果齊心合力，所作的集體判斷往往比偉大的個人更為出色。

不需多想即知多人參與決策會有較出色的成果，但知易行難，任何行政主管都會告訴你，讓一個大團隊齊心合力共事並不容易。然而，最近人工智能（AI）的進步讓群體智慧的可操作性變得比較可行，從而得以讓人類工作會更有效率，更有能力解決緊迫的社會挑戰。

英國國家科技藝術基金會（NESTA）是英國一個資助和推動改善人類生活之創新和發明的公益機構。其群體智慧設計中心的負責人彼得‧巴克（Peter Baeck ）說，「我們知道，人類工作的未來完全依賴相互合作解決問題，其中一個最顯然而明的機遇是利用人工智能，這可幫助人類面對共同挑戰時在通常相當紛亂的網絡中建立良好聯繫。」

卡內基梅隆大學組織行為學權威專家安妮塔‧伍萊（Anita Woolley）表示，影響一個團隊發揮群體智慧的最大因素是成員之間的協調程度。智能工具在這一領域可能起很大作用，因此伍萊現在與同事正一起開發人工智能的合作教練，這個AI教練可以跟蹤團隊成員的工作狀態，然後給予提示，幫助團隊成員同心協力工作。

伍萊說，「這些（人工智能）工具可以扮演的角色實際上是無窮無盡的，比如促進不同分部門之間的交流，提醒人們可能忘記的事務，充當信息的存儲庫，以及幫助團隊協調決策等。」

蜂群思維

在開發人工智能幫助我們匯總各自獨特的才幹方面，已經有了一些前景很看好的個案。舊金山初創公司Unanimous AI建立了一個幫助指導團隊決策的在線平台。該公司以一種大家意想不到的模式來建立其人工智能方法，即模仿蜂群的集體智能模式。

首席執行官路易斯·羅森伯格說，在設計這個模式時「我們回到最基本的問題，即『大自然是如何增強放大物種的群體智慧? 』自然所做的就是建立實時系統，在這個系統中，動物團隊通過反饋迴路即時交互作用。因此，蜜蜂是作為一個系統，相互推動和拉扯，匯聚它們各自的知識、智慧、洞察力和直覺於一體，因而形成最佳的智力決策。」

他們建立的峰群人工智能平台（Swarm AI）的運作模式通常向群組提出一個問題，並在屏幕的不同角落放置可能的答案。群組各用戶需用鼠標控制一個虛擬磁石，互相爭搶著把一個冰球拖向他們認為正確的答案處。

這個系統的算法則分析每個用戶與冰球的互動方式，例如，其對拖動冰球的信心有多大，或者當位於少數時，其信心動搖的速度有多快，然後利用這些信息來確定冰球的移動方向。這就形成了每個用戶都會受到其他人的選擇和信念影響的反饋循環，從而使得冰球最終會落腳於這個互動群體智慧的最佳選擇處。
使用該產品的一些學術論文和知名客戶進一步增強了這個蜂群人工智能平台的有效性。在最近的一項研究中，一組交易員被要求預測幾個關鍵股市指數的每周波動曲線，方法是試圖把冰球拖到四個答案的其中一個。這四個答案是漲或跌超過4%，以及漲或跌不到4%。使用該工具，他們的預測凖確率提高了36%。
瑞士信貸集團利用這個平台幫助投資者預測亞洲市場的表現。迪斯尼曾用來預測電視節目的成功率。Unanimous AI甚至與斯坦福醫學院合作，使用這個平台將醫生通過胸透X光診斷肺炎的能力提高了33%。

打造團隊

但伍萊表示，要設計出能夠與人類團隊良好融合的技術，可能會驚人的困難。她正與同事一起研究開發人工智能的團隊教練，這個人工智能教練可以跟蹤團隊成員的行動，給予提示，幫助整個團隊能良好地協同工作。

她的團隊在一項研究中，嘗試了三種旨在最大化群體智慧的工具。一種工具可以對團隊成員的努力提供實時反饋，另一種工具可以幫助分配任務，還有一種聊天機器人可以幫助團隊成員談論他們的技能和專業知識。

第一個工具似乎會讓人們失去動力，而第二個工具則會用不必要的計劃分散團隊的注意力。只有最後一種工具，即聊天機器人有所幫助，能確保每個任務由最適合的人選來完成。伍萊說，「我們不斷發現的是，製造一些讓人討厭的東西比製造一些真正有用的東西要容易得多。」

她表示，利用人類的社交智慧來構建人工智能非常困難，因為機器仍然很難捕捉到支配著人類群體動態的那種微妙而難以言喻的社交表達方式。從伍萊的研究中也可以明顯看出，這些系統只有在人類真正信任人工智能決策，並且用戶只接受系統的輕微提示的情況下才能工作。伍萊說：「一旦系統過度干涉用戶，人們就會想辦法讓其失效。」

但是，巴克說，人工智能和人類很難結合的原因也是機器和人類能否很好合作的關鍵之所在。人工智能的運行速度和規模遠遠超越了人類的能力，但機器人要學會人類的靈活性、好奇心和對微妙語境的把握，還有很長的路要走。

最近，巴克與英國國家科技藝術基金會（Nesta）高級研究員艾勒克斯‧貝蒂謝夫斯卡雅（Aleks Berditchevskaia）共同撰寫了一份報告，確定了人工智能增強我們群體智慧的幾種方式。其中包括幫助我們更好地理解數據，找到更好的方法來協調決策，幫助我們克服固有的偏見，以及彰顯經常被忽視的非尋常解決方案等。

但該報告還顯示，將人工智能工具與人類團隊結合起來需要精心設計，以避免意外後果。貝蒂謝夫斯卡雅說，目前缺乏人類群組如何應對與人工智能合體的研究，因此很難預測這種合作系統一旦實際使用其效果會如何。

她補充說，人工智能系統「可能會以新的方式擴充我們的才能，或我們需要做出快速反應時提高我們的回應速度。我們對人類認識以及有能力引導個人對這類人工智能系統作出反應的研究，諸如人類對AI的信任問題以及AI對自己代理角色的意識等，尚處於非常早期的階段。」

人性化人工智能

將人類智慧和AI智慧結合在一起，也有助於賦予人工智能技術更多的人性元素，更好地指導其決策。

總部位於倫敦的初創企業Factmata建立了一個人工智能審核系統，該公司招募了2000多名專家，其中包括記者和研究人員，專門分析互聯網上的某些信息，比如偏見、言論的可信度或仇恨言論等。然後，他們利用這一分析來訓練一個自然語言處理智能系統，用來自動掃描網頁中有問題的內容。

其首席執行官德茹夫‧古拉特（Dhruv Ghulati）說，「一旦你有了經過訓練的算法，就可以用於分析互聯網上的數百萬條內容。你可以放大這些專家對互聯網言論的批判性評估。」
雖然人工智能通常是在一次性過程中接受專家標記的數據訓練，但Factmata的專家不斷更新訓練數據，以確保人工智能算法能夠跟上不斷變化的政治和媒體環境。他們還讓公眾對人工智能的輸出作出反饋，古拉特說這能確保人工智能不脫離現實，也不會存在固有偏見。

然而，將我們自己和我們的智力決策與人工智能混合在一起並非沒有風險。伍萊說，我們給機器提供的信息越多，人工智能和集體智能之間的協同作用效果也越好，但我們也就會面臨我們究竟願意放棄多少個人隱私的艱難選擇。

但她說，考慮到氣候變化和流行病大爆發等全球性的多方面複雜挑戰，有效利用我們人類的群體智慧已攸關人類的存亡。
已經有一些例子說明以人工智能來增進人類的群體智慧這種方法是如何應對這類全球性危機。卡耐基梅隆大學的研究人員目前正在使用人工智能學習算法，將自願症狀調查、醫生報告、實驗室統計數據和谷歌搜索趨勢等結合一體，實時預測新冠肺炎流行趨勢。再例如，監察全球種族滅絶和反人類罪風險的美國NGO「早期預警」（Early Warning Project），結合網絡的眾包預測、專家評估和機器學習算法，來確認最有可能發生這類暴行的國家，從而提前發出警示。

伍萊說：「我們可以讓一些非常聰明的人單獨研究問題的不同方面，但是如果我們不協力合作，沒有集思廣益，就很難取得任何進展。我認為，關鍵之處是要讓人工智能幫助這些單打獨斗的工作實現集群化，這樣才能解決需要全球集體行動以面對的問題。」

原文：BBC中文網

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