Reinventing Workers for the Post-COVID Economy

The nation’s economic recovery from the COVID-19 pandemic will hinge ( ) to some extent ( ) on how quickly show managers can become electricians ( ), whether taxi drivers can become plumbers ( ), and how many cooks can manage software for a bank.

This is likely to prove especially problematic for millions of low-paid workers in service industries like retailing ( ), hospitality ( ), building maintenance and transportation, which may be permanently impaired ( ) or fundamentally transformed. What will janitors ( ) do if fewer people work in offices? What will waiters do if the urban restaurant ecosystem never recovers its density ( )?

Their prognosis ( ) is bleak ( ). Marcela Escobari, an economist at the Brookings Institution, warns that even if the economy adds jobs as the coronavirus risk fades ( ), “the rebound won’t help the people that have been hurt the most.”

Looking back over 16 years of data, Escobari finds that workers in the occupations ( ) most heavily hit since the spring will have a difficult time reinventing themselves. Taxi drivers, dancers and front-desk clerks have poor track records moving to jobs as, say, registered nurses, pipe layers or instrumentation technicians.

COVID is abruptly ( ) taking out a swath ( ) of jobs that were thought to be comparatively ( ) resilient ( ), in services that require personal contact with customers. And the jolt ( ) has landed squarely on workers with little or no education beyond high school, toiling ( ) in the low-wage service economy.

“The damage to the economy and particularly to workers will probably be longer lasting than we think it is going to be,” said Peter Beard, senior vice president at the Greater Houston Partnership, an economic development group.

What’s more, he said, COVID will intensify underlying ( ) dynamics ( ) that were already transforming ( ) the workplace. Automation ( ), for one, will most likely accelerate ( ) as employers seek to protect their businesses from future pandemics

The challenge is not insurmountable ( ). Yet despite scattered ( ) success stories, moving millions of workers into new occupations remains an enormous ( ) challenge.

“We need a New Deal ( ) for skills,” said Amit Sevak, president of Revature, a company that hires workers, trains them to use digital tools and helps place them in jobs. “President Roosevelt deployed ( ) the massive number of workers unemployed in the Great Depression on projects that created many of the dams ( ) and roads and bridges we have. We need something like that.”

勞工轉型以因應後疫情時代經濟

美國經濟能否從新型冠狀病毒影響下復甦，將在一定程度上取決於表演經理們要多久才能變成電工，計程車司機能否化身為水管工，以及有多少廚師能替銀行管理軟體。

這對零售業、餐旅業、建築維修和運輸業等服務業數百萬低薪工人來說，問題恐怕特別大。這些行業可能受到永久性損害或發生根本性改變。若辦公室裡人變少了，工友要做什麼呢？若都市餐廳生態系統繁盛不再，服務生又該如何？

他們的前景是黯淡的。布魯金斯學會經濟學家Marcela Escobari警告說，即使就業機會隨新型冠狀病毒疫情風險消退而增加，「經濟反彈也幫不了那些受創最重的人」。

Escobari檢視16年來的數據發現，今春以來受衝擊最大的一些職業，勞工將很難自我改造。計程車司機、舞者和櫃檯人員轉行從事護理師、舖管工或儀器技工等工作者十分有限。

新型冠狀病毒突然帶走了一大批原本被認為較不容易永久消失的工作，即需與客戶面對面接觸的服務工作。這一衝擊直接打擊到那些僅受過高中教育、在低薪服務經濟區塊中掙扎的勞工。

經濟發展組織大休士頓商會資深副總裁Peter Beard表示：「經濟、尤其是勞工們受害的時間，可能比我們預期的還要更長。」

他說，更重要的是，新型冠狀病毒疫情將強化已經在改變職場的潛在動力，自動化即為一例，由於雇主力求讓自己的企業未來不受大疫情影響，自動化極可能加速。

這項挑戰並非不能克服。然而，儘管有少數成功的例子，讓數百萬勞工轉業仍是巨大的挑戰。

雇用勞工後培訓他們使用數位工具，並幫他們找到工作的Revature公司總裁Amit Sevak說：「我們需要一項針對職業技能的新政。小羅斯福總統大蕭條時期把大量失業勞工投入工程計畫，興建了我們現在使用的水壩、道路與橋樑。我們需要這樣的東西。」

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＃神父的鹽
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創造新平台其實沒那麼難．
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不需要矽谷或是什麼龐大的資源和資金，別忘了，臉書一開始也不過是哈佛的把妹網站，而且還是抄襲別人的．
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台灣其實也有不少討論區，早期的台灣論壇、ｙａｈｏｏ奇摩家族，更早以前的社群，還有ｐｃｈｏｍｅ貼圖討論區等等，都是成功的例子．
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他們背後都有資訊公司或是入口網站做支撐，而他們沒落也都有各自的原因，無論是被取代或是受眾人口流失，但其實這些都是表面的理由，那時候還沒有臉書，而且消失前還有一定的使用人口，例如台灣論壇就曾經有網友發起搶救活動，但被經營的公司否決，這些網站即使沒落，仍然屬於一個層次而已，如果經營者認真投入，了解市場並且重新競爭，隨時都有重新點燃烽火的可能，大部分消失的原因是，他們覺得繼續投入成本不符合效益，當討論區開始廣告蔓延、機器人援交廣告大舉入侵，當他們管理人口開始缺乏，或者不想再繼續投入，無論是自然使用者先前產生的各種社會爭議、以及引起的司法案件，這都是開放一個平台讓使用者參與會產生的必然結果，當他們懶於管理，覺得弊大於利，對自己公司沒有利潤，所以「乾脆關了比較快」．
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換言之，他們缺少了擁有一個龐大的社群網路主事者，應該有的「決心」和「使命感」，甚至察覺「使用者情緒」以及「未來發展願景」的藍圖，簡而言之，他們看不到後面的東西，以至於像祖克伯一樣，擁有一個龐大社群網絡是能怎樣呼風喚雨，日進斗金的視野，他們著眼的是，現在賺不到錢，而且會為我帶來麻煩．
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自由時報早期也有一個類似讀者園地的東西，後來也是因為這種心態，當收益還沒到時，各種偏激的人在上頭爭執感覺很麻煩，後來也收了，不然，那也是擁有一個新聞時事討論區發酵的潛力．
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產出一個論壇並不難，其實你只要拿Discuz!的程式架構，套用下去，也可以搞個現成的論壇，其實古早以前很多討論區都是用Discuz!的套裝軟件去改的，這個模組就是你所看到ｅｙｎｙ討論區的樣子，臉書以前曾經有多點開花的論壇戰國時期，光之動漫、藍天動漫、Ｕｗａｎｔｓ、百合會討論區，都是類似的架構．
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為什麼說搞一個社群討論區並不難呢？因為之前神父就搞過兩個，一個是掛在某新聞台下，另一個是某人力銀行，請軟體公司重新寫一個新的，提出符合自己的需求，價碼大概１００萬，難的地方就在於，怎麼吸引使用者駐留，吸引人氣，進而產生影響力，更重要的，取得使用者的「信任」．
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你說現在的臉書使用者信任祖克伯嗎？當然不是，不過一開始的臉書獲取使用者信任，的確突破了那個門檻，當初的臉書跟現在的臉書很不一樣，他們很認真的面對自己的使用者，並根據他們的需求提出修正，反映讀者的意見，但現在不同了，說是取得信任，其實只要一開始能騙到就好了，當使用者投資太多的記憶、情感、習慣、人際網絡，我會說，這些都是使用者本身的資產，跟臉書無關，當臉書確定已經攫取到這些「資產」，並經過關鍵期，那麼他就不用顧忌使用者會脫離，甚至也可以不用管使用者的感受了，還能藉由剝削他們獲利，這就像，你已經存了一百萬到一間銀行，如果那間銀行倒閉或者你想拒絕使用那個銀行，改用別的，一百萬就直接損失了，那一百萬還提領不出來，銀行家根本就不用管你怎麼想，還能偷你的錢去做其他的事，這是一個綁架的情境，如果你下定決心，銀行還是會有所損失，但是情境已經變成，要怎麼宰你這隻肥羊又不要宰的過度用力，讓你跑掉，或讓一群人跑掉，這樣子拉鋸的掙扎關係．
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而他們過往的態度是，想辦法留住你，或讓你贏得更大的面子，讓彼此能共存共榮，以使用者為第一考量，盡可能以不干涉你利益的前提下為自己迎取收益，變成了，以外來出資者的利益為優先，怎麼割你多少肉，流多少血，圖利他們為自己換來收入，這是兩個不同的情境，簡單來說，你從蚜蟲變成了要被切片的植物．
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所以早期的臉書問題，是過於自由產生的問題，比如廣告詐騙太多，還有能用經營可愛貓貓的名目，騙了一大堆粉絲後，瞬間改名成商業平台，因為粉絲騙得夠多，掉了一堆粉仍然掉不完，早期的問題多是在處理這些使用者糾紛，現在，則是侵犯自由的問題，為了滿足某個「特定客戶」，開始化身成奴隸主，把自己的主人當成奴隸那樣獻祭．
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所以，「不爽不要用」、「臉書又沒收你錢，你還嫌」、「一邊用臉書還一邊批評」，這樣子你不承認自己是中國人憑什麼過中國節的強暴邏輯，完全是一種錯誤，甚至是把臉書公司當成是私人企業，而你們只是被提供服務者，所以「廠商為所欲為，使用者只能忍受」，並將之視為一種在商言商的商業邏輯，這樣的祖克伯陷阱，更是大錯特錯，基本上，只要有搞過論壇的都明白，自然使用者才是實際的貢獻者，無論是他們的言論，他們帶來的新聞效益，他們的故事，他們的記憶，他們的生活點滴，他們吸引來的人，都是「他們的」，想想，一個臉書上面只有一個祖克伯，他每天報導自己如何在網路上罵罵前女友，然後偷竊其他女生的照片放上網品頭論足一番，幫她們打分數，這能吸引多少人？基本上，大概只能吸引到一些仇女廚而已．
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這些使用者，才是論壇的本身，甚至是論壇的靈魂，少了這些人，臉書根本什麼也不是，所以你是一個經營者，或曾經管理過討論區，你必然知道的鐵則是，「你必須為自己的使用者負責」．
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前面提到的許多興盛的台灣社群，就是因為「懶於負責」，所以才導致論壇消失，在道德上，他們還算是比較好了，乾脆關掉，誰也不欠誰，在臉書上，祖克伯幹的事是「責任移轉」，不是我要對你負責，而是你要對我的營收負責，繳不出保護費你就消失吧，不欠你一個，我的肥羊很多，就算你繳了保護費，給我錢，還是沒用，因為你給的不夠多，我的大金主，才是我真正要負責的對象．
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因此，若我們要下一個真正的「商業邏輯」，真正的道理是，如果你遲早都會實行言論審查，並且圖利獨裁者，販售使用者的自由，那你一開始就要說清楚，在使用者的契約講明，「嘿，你他媽用我的臉書以後就要接受習近平的審查」，然後讓使用者勾選「同意」，所謂「不爽不要用」才能建立，這就像，你奪走了別人的東西，還要更多，然後你應該要負起責任的事情變成你們這些人得有滿足我的義務，這是典型的渣男思想，是說，祖克伯本來就是個渣男無誤．
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對於英語的語境使用者，祖克伯還不敢這麼囂張，我不認為他會對於外國的ｆａｃｅｂｏｏｋ使用者，進行同等的言論審查，例如４ｘｘ之類的數字，這若套用在英語使用者一定會引起暴動，可能有些人只是提到自己的生日就被禁止發言，這般荒謬的事，只在中文使用者身上，或是針對台灣使用者，你能想像拍攝了四百二十六公里的路標就被臉書警告嗎？我相信國外也有這樣的路標，而臉書顯然對台灣具有針對性，一出現關鍵字馬上被警告，無論你該文有無產生影響力，甚至只有自己看到的狀況也會被限制，這已經超出了一般社群處理問題言論的界線，只是純粹的在找碴，刺激使用者的情緒，甚至可以說是在挑釁．臉書基本上已經隔開了兩個世界，東方與西方，這也是當他審查西方的川普和武漢肺炎的時候，東方世界反而有些被遺漏掉，甚至可以明顯看出是被牽連的，而西方世界對於東方世界中共式的言論審查，似乎一無所知．
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回到台灣的社群平台問題，其實台灣現存早有不少社群討論區，例如ｐｔｔ，低能卡，ｍｏｂｉｌｅ０１，ｅｙｎｙ，巴哈，比較冷門小眾的如糟糕島，也繼續存在，事實上，經營一個討論區並不難，你只要有１０個常駐上線的使用者，這個論壇基本上就算「活著」而且繼續「生長」，以台派使用者為例，有一個外獨會討論區（外省人台灣獨立促進會）http://www.1949er.org/chat/index.php
算是一個神奇的例子，他的存在搞不好比ｐｔｔ還古老，使用的還是ｐｃｈｏｍｅ時期的留言板形式，堪稱是奇蹟了，至今還有許多美國、瑞典的會友在上面活動，他是一個討論政治的板，沒有其他東西，這在討論區歷史中，必須靠色情、盜版品、學生、男女交友等吸引人的基本配備中，特立獨行的玩意兒，他在２０１８年台北市長選舉時，還發揮了一些影響力，當所有社群一片舔柯的時候，這裡卻是一面倒的挺姚，並上了新聞．
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總而言之，創造新平台絕對不是難事，要不要去做而已，當爆料公社都有一個完全抄襲臉書的社群網站，而且ｕｉ還設計的挺不錯的，每篇文章還有幾百個讚，像是一個個人社群綜合討論區的集合體，那沒道理其他人不行，不過，值得一提的是，在上面我感覺不到「人味」，也就是自然使用者的氣息，過去神父參與經營的討論區，改幾個讚，一個人留幾百個留言也不是難事，所以，困難的點，並不在於創建，而是在於「駐留」，以及「一個適合的地方」．
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舉例來說，在臉書上的台派使用者群集，絕對是一個具有豐富性、生命力甚至多樣性的群體，有人負責提供國際觀點，有人擅長思辨，有人喜好貼些搞笑的東西，遇到特定事件，馬上有插畫家奉上圖，各種迷因，多才多藝，一樣不缺，可以這麼說，那就是一群肥美有旺盛水草的阿瓦隆（Ａｖａｌｏｎ），麻煩的是，當我們這群人腳下的土地開始鬆動，我們找不到一個「適合之處」可以移入．
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舉例來說，我們很難想像這群人移入到低能卡，會是什麼樣的情景，低能卡是以大學生居多，以男女交友世俗瑣事為考量，他們已經有自己的文化，就像ｐｔｔ初時的樣貌，並不是說上面都沒有台派，不過臉書的台派移入，到某一個子討論區，我不認為這是合適的，甚至能發揮台派的風采，影響力，都是個問號，可能格格不入居多．
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所以，「適配度」顯然就是個問題，又比如說，台派使用者轉入到ｐｔｔ去，這適合嗎？第一個問題，就是人們普遍對這裡反感，ｐｔｔ比較像是一個已經崩壞的地方，那裏的使用者基本上綠共、塔綠班地說個不停，如果用一個征服者的姿態或者委曲求全，我想，對於兩者的使用者來說，恐怕是不願意的．
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比如有人說，神父，你怎麼不回ｐｔｔ發文，這個嘛，也不是不行，事實上我早就在那邊發過了，不過我已經跟那邊的使用者沒什麼交集了，發了，也不會令人感覺到當初的「神父」就在那裏，基本上，神父已經成功地轉移到臉書了，並且和原地的柯糞與母豬教徒結下不可解的仇怨，基本上，不是他們滾就是我亡，雖然他們在自己的地方吶喊神父過氣許多年，但在臉書的神父聲勢卻越來越旺，神父也樂得在臉書上打爆柯糞，完全不想回去糞坑．
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Ｐｔｔ是一個鳩佔鵲巢的例子，換言之，２０１４年太陽花學運以後，那裏發生了大量的社群替代，大量的使用者出走，過去三位一體的黃金年代，已不復見，各個網路名家消失，取而代之的是大量政治文，而且是最偏差的那種，反台獨，反民進黨，反覺青，兩岸一家親的存在．
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可以這麼說，他們墮落至此，也有某種正當性，那就是有一部分原始使用者是自願的，自願的變成那樣，從一個太陽花的支持者變成柯糞，藍綠一樣爛，至於其下混入的五毛，柯文哲攜入的網軍，這都還在其次，有一群使用者的確陷入在一種被害者情節，阿北都是被誤會的，就好像我被誤會了一樣，他們不願承認自己的選擇錯誤，即使認知到柯文哲是一坨屎，自己仇綠仇到腦殘而且親共，因為「都是你們逼我的」，過去人們芥蒂的親中、五毛、賤畜等等，現在他們可以毫不見怪，自然而然地接受，並以為是合理的，因為，只要能反民進黨就好．
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他們陷入到一種防衛機制當中，並且自居主流，比起認清自身錯誤這點，那些提醒他們是錯誤的人，比什麼都來的可恨，即使認知到自己被詐騙了以後，比起騙自己的人，使他們意識到自己被騙的人更令人憎惡，因為他們認為，是這些人使自己陷於錯誤，而不是自己有啥不對的地方，「我沒有錯」．
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當陷入這種極度自私的情結，基本上是無解的，只能等待他們厭倦了會發現自身的利益開始被侵害為止，而這群在ｐｔｔ的人正在式微中，值得一提的是，這樣的現象集中在八卦版，出了八卦版以後，他們基本上是被排擠的，而政黑板目前也有人在試圖守住防線，我們所說的墮落的ｐｔｔ，基本上，集中在八卦版上，在其他版，這些自然柯糞基本上也會裝無知，若無其事的和其他人一起討論，他們也會害怕被貼上柯糞的標籤．
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這種社群替代現象，也和ｐｔｔ本身衰弱有關係，ｐｔｔ本身有依靠一大票自然使用者發起的管理群，當這個學術網站人逐漸凋零，各個班級看板開始廢棄，這些管理人群也開始缺乏，並且缺乏內控和防弊，原本權力較大的管理者又過於僵化與怕事，導致錯過了可以糾正這個社群替代的時機．
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這些改變看板生態的柯糞版主，其實跟當初母豬教徒入侵女版，當上版主，說要改變女版一樣，誠如韓國瑜所說「選舉就是票多的贏，票少的輸」，當這些操著不正常心態，也不是出自於維護該看板的利益，又無法證實背景和投票者是否灌票嫌疑的人，當上版主，並且一個版接著一個板擔任，還能去檢舉其他正常使用者，例如ｂｏｙｏ，他們相比其他正常使用者，有較強的動機還有較多的時間，甚至還能當成一種工作，很快的，正常的人們就會逐漸脫離，甚至不想回去，即使，構築這ｐｔｔ討論區的信度者，真正有貢獻的人，並不是他們，而是歷代使用者累積的記憶和智慧結晶，但他們就像後來居上的寄生蟲，當他們說話比誰都大聲，散播的情緒比誰都還要負面，甚至，自我中心到比誰都還要執著，那麼，他們就會是贏家，也是最後的輸家．
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可以這麼說，當母豬教興起了這一種污染其他看板的模式，最後，母豬教仍然被柯糞這個新興群體所取代，母豬教徒基本也算是ｐｔｔ使用者，柯糞就不太是了，他們當中有大宗應該是從ｌｉｎｅ群組或者藉由柯網軍轉介而來的新使用者或者俗稱的買帳號，配合少數不肯認錯的自然柯糞汲取正當性，最後成為難以割除的ｐｔｔ公害．
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不知道母豬教主是否健在呢？事實上，柯糞一詞也是他發明的，這有點像塔利班被伊斯蘭國取代的情景，母豬教主曾經也力戰柯糞過，這也不得不佩服他了，基本上，母豬教徒攻佔看板，只是因為好玩（他們聲稱），柯糞攻佔八卦版，到萬華版散布罷免林昶左，這就很明顯具有政治動機了，而背後，可能來自特定政治人物的指令，而且有組織和系統，甚至還有文宣，聲明他們控制這個看板符合民主．
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回到正題，我們都知道是杜奕瑾創造了ｐｔｔ，那麼，杜奕瑾可不可以創造另一個ｐｔｔ？
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我想，很難．
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正是因為討論區或社群，有其不可替代性，各有其獨特的個性和文化，這一點，不只是社群，也反映在社群人口，因此從一個地方移入到另一個地方，必然會產生「容器」問題，他可能不至於衝突，但會影響使用者意願，理論上，ｂｂｓ當初也不只ｐｔｔ一個討論區而已，有中山美麗之島，不良牛等等，只要找個學網下的ｂｂｓ，台派人口大規模移入就行，但是，關鍵在於「習慣」，習慣使用臉書的介面是否能習慣ｂｂｓ的介面呢？無論如何，必然對台派群集產生某種消耗和折損，而這些論壇之所以壯大而具有現在的規模，也都是白手起家的類型，例如巴哈姆特原本也是ｂｂｓ，浮上瀏覽器介面成為一個討論區，當初，甚至兩方還試圖同步，不過漸漸地，巴哈姆特取代了巴哈姆特ｂｂｓ，而成為現在的巴哈姆特，新陳代謝一番，也要花費數十年．
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當初經營創造兩個討論區，神父也認識到了某些現實，討論區是成功做出來了沒錯，而且介面也很好，但關鍵仍在於如何吸引人駐留，神父的初衷也很簡單，那時，我還是個ｐｔｔ名人，就是建立一個台灣本土的討論區，以防ｐｔｔ沒落，或者被臉書綁架，神父進的第二間公司，他們有一個資訊部門做支撐，而且準備投入大量行銷費用，該資訊部門負責人甚至有打倒臉書這樣的理想，他也的確設計了一個如同ｌｉｎｋｉｎ那樣的東西，做出個人社群融合討論區這樣龐大架構的形式，當神父被叫去說服高層，甚至臉不紅氣不喘地說，「因為玩社群的都是像我這樣的魯蛇，都沒在工作的，所以，當我們有了社群討論區以後，也會連帶著用公司的網站來找工作，創造雙贏的局面．」
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不過，關鍵在於，我的能力並不足，我害怕擔負風險，對於資訊，神父只懂一些皮毛，而最大的危機感來自於，我無法掌握討論區的自主性，誠如同，天下沒有白吃的午餐，這些企業想要搞社群，也是為了營利，無論是像祖克伯那樣掌握個資販售，或是藉由完全不會用臉書的客戶，服務他們，控制他國輿論來謀取自身公司的利益，其實我想這個不證自明，臉書上大多宣稱台灣商品販售，很多都是中國假網站投放的詐騙廣告，臉書上管制的仇恨言論，多是配合中共需要，小粉紅們定義的「辱華」，其他政治傾向，如統派仇恨言論，中國網軍的血洗台灣，他們基本上不管，這是明顯的雙重標準－我審查你腳下的灰塵有幾毫米，無視背後臭氣熏天的垃圾堆積，然後說，我這是在維護人們的健康．
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記得某齣日劇有這樣的劇情，經營一個討論區的成功人士，他像朋友炫耀他怎麼營利的，他掏出手機，用管理者的名義刪除了一則貼文，因為那貼文的內容是在罵某某企業虐待勞工，接著，他的手機噹的一響，收到了一筆天價的入帳，來自於那個企業．
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試想，如果劇中一個企業是如此，何況是有獨裁者用一個國家的資源挹注呢？
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對於過去經營討論區的神父來說，不可能將一群支持台獨的人，移轉到兩岸交流的網站，同樣的，我也不可能因為企業的需要，而欺騙自己的粉絲，對於神父來說，我那幾萬的粉絲的優先順序，永遠比我被派發的工作還來的重要，所以神父儘管經營過兩個討論區，不過始終沒有將自己的身家性命賭下去，把我神父的臉書，用來為這個企業委託的討論區服務，賭上自己的信用，而我的能力不足，權力微小，兩方都是我自己創造的東西，但我拋棄了其中一個，成為失敗的員工．
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因此，假使台派想建立自己的新平台，這完全是可行的，事實上，被臉書荼毒的，不只是台派群集而已，甚至連韓粉或是泛藍群集，也是高喊「民進黨控制臉書」的對象，但他們十分愚蠢，問題不再於民進黨，而是在於臉書，ｆａｃｅｂｏｏｋ，他們對於中文語境的使用者，基本上，採取的是放任給一群謎樣的獨裁者集團服務的商業模式，所以，他們並不是為了台灣島上任何一種思維服務，也不在乎台灣島上的每個人立場，他們在乎的模型，目前是繞著中國本位，在進行旋轉，因此，砍一個韓粉的臉書，就會刺激他們進攻民進黨，也符合他們圖利特定對象的目的，如果他們的客戶的用意，是在使台灣社會對立／分裂／混亂的話，與之目標相反的群集，也是他們利用的對象，他們也會毫不在乎的出賣韓粉或者深藍族群的利益，我們可以這麼說，不合理的言論審查，用仇恨歧視作為藉口，本身就是歧視的來源，因為他只針對你，也是製造仇恨的原因，兩方都是他試圖激化的對象．
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所以，只有台派需要一個新平台嗎？我想，泛藍族群也挺需要的．
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現在解決臉書箝制言論自由的問題，大概有兩條，第一條，請立委諸公或政府，效法澳洲或加拿大，對臉書的行為提出掣肘，這就是一個談判的過程，除了請他們停止言論審查以外，還有其他的解決方法，例如，申訴的機制，懲罰的機制，要知道，如果你是一個論壇經營者，你受理檢舉的人應該要和受理申訴的人一樣多，簡單來說，你有本事關多少人，就要能放多少人，如果你不能受理申訴，那就停止檢舉，只有單方面的檢舉，整體來看，就是對所有使用者進行整體言論自由的縮限，很容易淪為報復式的檢舉，這只是在出賣整體使用者的權益．
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再來，臉書判定違規次數，基本上是不能消除的，是永久刑罰，一般討論區的處理方式，應該是限制發言天數後即可釋放，臉書則有永久案底，今天一次不合理的罪名成功掛在你身上，他就會逐步的累積，直到你的帳號消失為止，當你被檢舉辱華兩次後，第三次可能因為一點錯誤，而被整體砍除帳號，「因為你過往的罪，所以很合理」．
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第二條，就是創建新平台的道路，這絕對是可行的，就算短時間內不可能，需要長時間慢慢培養的社群，也好過「什麼都沒有」，當然，我們現在鼓吹關閉臉書，轉移到某某社群，這絕對對台派是一個巨大傷害，因為你明年就是選戰了，現在才想放棄唯一能抵抗親中勢力的武器，說要造一個新的，根本是緩不濟急，而且可以說是自殺行為，應避免簡單思維，要就全要，不要就全不要，要移轉到新的平台，就得徹底不使用臉書，或者，只能繼續被祖到任人魚肉，連一點新平台的發想都不被允許，這些，都是因噎廢食，正確的作法是，一面保留現有的工具，一面試著養自己的，把他養大，這就是戰備物資的概念，你要打國外疫苗，也要培養國產疫苗．
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新的社群平台，是否只能寄望私人企業？民間組織？未必，低能卡當然是個例子，不過他明顯無法容納大量的使用者，以及符合主流使用者的習慣，ｐｔｔ是另一個例子，講白了，他原本是台灣學術網路的資源，以學術性質為原始目的，是吃公家飯的，不過被一群柯糞惡搞成反政府兩岸一家親的極端討論環境，這根本不正常，如果民間有免於言論審查恐懼的需求，政府在公家單位上提供一個平台，也是可以的，是說，農委會都能為了農民，架設代購平台；唐鳳也能為兩千三百萬人，設計出疫苗登記網站，為了國民的需求，為了免於恐懼的自由，政府提供一個言論自由的平台，又有什麼困難？
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今天是為了避免被境外勢力搞言論審查，社群媒體公司搞言論壟斷，這樣成立的理由，已經具有十足的正當性．
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至於，「社群移轉」也不是絕對不可能的事，舉個例子，比如徐閉被臉書封鎖，和被瘋狂檢舉後，她移轉到推特，而且短時間就得到龐大的受眾，比她原本的臉書還多，這是一個成功例子，和她的個人特質有關，她的粉絲願意跟隨她到另一個自己不熟悉的地方，但並不是每個人都能成功，像神父切斷臉書去推特大概會吃土，因為推特限制了字數．
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也不用過度擔憂，人們只能習慣於臉書的介面和使用方式，所以永遠都要被臉書所支配，人們需要的，或許只是一個新容器，比如神父過去也是ｐｔｔ重度使用者，也曾一度認為，自己永遠無法戒掉ｐｔｔ，不過，這其實不難，神父以前根本沒在用臉書，只用ｐｔｔ，轉移的過程，中間一段時間的確不適應，不過後來很快就習慣了，現在根本沒上ｐｔｔ，還怕帳號被砍了，所以偶爾會登入然後下線．
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這始終是風險考量的問題，如果能有一個新的、合用的平台出現，那短時間內，大家說好，並且同時進入，重新創造並且迅速壯大一個新的社群，並非不可能，在對的時機，找到對的對象，遇到對的事件，大家一起往對的方向行走，就能造起一個諾亞方舟，當初川粉的靈的轉移就是一個例子．
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不過，以現在的時間來說，冒然轉移或廢棄舊有社群，對台派來說，風險實在太大了，必然流失大量同伴，或者，找不到彼此，失去現有的影響力．
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新的平台的要件，必然是穩定的，至少要保證存在４、５年以上，坊間過去也有想取代ｌｉｎｅ或者臉書的社交軟體，但他們大概開幾個月，不會經營，就直接關閉了，這是短視近利的行銷邏輯，一開始注定失敗．與其說是社群需要龐大資源才能產生，不如說是策略問題．這就像打線上遊戲，如果我玩一個不到一年就倒的伺服器，我怎麼會捨得讓自己上去練功打怪賺錢呢？搞不好練到了一個高等帳號，馬上系統就倒了，我損失慘重，這樣的遊戲，不會有人想玩的．
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最後的最後，神父還是要說一件事．
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你創造的東西，來自於你自己，你吸引人的，是你的記憶，你的觀點，你的魅力，你的畫工，你說故事的能力，你的智慧，你和你的夥伴共享的，是專屬於你們的小秘密，而人與人之間所連結起來的，叫做革命情感．
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讓我們離不開的，並不是臉書．
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我們離不開的，其實是彼此，ｂｒｏｔｈｅｒ．
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摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

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今天呢，我要跟你分享一個人，這個人哦，如果你跟我類似的年紀的話，你應該認識他，應該說你會認識他的作品，他的作品叫做「呆伯特」。

呆伯特是一個漫畫，他活靈活現的凸顯出很多在職場上面的荒謬，並且用一種有趣、戲虐的口吻，讓我們在其中回味再三。

這個呆伯特系列的漫畫，全世界有65個國家，使用了超過25種語言，超過2000家報紙，轉載他的漫畫。

而呆伯特的作者，他原本是一個白領的上班族，他開始畫這個漫畫的時候，因為自己要上班；所以呢，他每天要起的非常非常早來畫這個漫畫。

可是呢，在不預期的狀況底下，這個漫畫全世界爆紅，而這位作者是誰呢？他的名字叫做「斯考特．亞當斯」。

最近我就剛好讀到斯考特．亞當斯的故事，他分享了自己的經驗，他是如何從一個枯燥無味的上班族，變成是一個人人稱羨的成功漫畫家？

不僅可以做自己愛做的事情，同時呢，還可以以此為業，讓自己過上自己想要過的日子！

他說到在這一段奇幻旅程裡面，他最有價值的經驗大概有三個，第一個他告訴大家，你要為自己建立一個系統，這是什麼意思呢？

其實多數人在面對自己的生涯，不管是自己的工作，還是對未來的選擇的時候，我們常常會鎖定一個死的、不變的目標；比如說賺到多少錢，或者是讓自己的月薪達到多少的水準。

可是這樣的思維，往往會讓我們為了達成這個目標，我們只會直覺的按照以前的習慣，去做很多的選擇跟決定。

然而亞當斯說，我們要去建立一個系統，他這裡的系統，指的是一個會連續變化的東西，或者是一項技能，甚至於是一段關係。

比如說以我自己為例子，對我而言，所謂的「系統」就是表達的能力、心理學的專業，跟心理跟生活的真實運用。

所以呢，連續變化的東西，就是心理跟生活的結合運用，技能就是表達的能力；然後一個關係，就是你現在正在聽我的內容，我跟你的關係。

我讓你感受到，雖然我不是最絢麗的存在，但是我卻是最踏實的每天陪你進步一點點。

這個部分，跟很多人面對生涯的時候很不一樣，多數人的想法，就是只要我找到一份好工作，我就可以如何；或者只要我考上公務員，就可以如何。

可是這樣的邏輯跟思維，他並不是建立一個系統，而是把你僵固在某個特定的死目標上面；系統它是會變化的、它是活的，它可能是一個方向，它可能是一個你可以帶著走的能力啊！

而亞當斯提到的第二個經驗就是，要把部落格當成是一個研發平台，我在這邊稍微說明一下哦，並不是他給你這樣的建議，就要開始寫部落格，他這麼說有他的背景哦！

他當初的發跡就是從寫部落格開始，在剛開始寫部落格的時候，根本不會有什麼收入，甚至於沒有人在乎、沒有人關注。

但是呢，不管有多少人在看，到底有沒有好處都不重要，他就把部落格當成是自己練筆、練功、練刀的地方啊！

當你開始想要去建立一個系統的時候，你一定要有一個平台，去讓你建立的東西有發表的地方。

如果以我自己為例，我把心裡跟生活的真實運用，我發表的地方就是YouTube跟Podcast；所以對我來說，我就把YouTube跟Podcast當成是一個研發的平台。

就像是你現在正在聽這「一天聽一點」，如果你是我的長期聽眾的話，你會發現這個過程當中，我有去做過很多、很多不同的嘗試，不同的改版。

不管在視覺，不管在內容，不管在表述的方式、演繹的方式等等，我只有因為發展了這樣的研發平台，我才能夠知道我現在正在調整什麼？我可以調整什麼？或者是我接下來調整什麼，會有什麼效果？

我們常常會很期待，那個成功的結果快掉到自己的頭上，可是呢，我們卻不一定願意彎腰、低頭去做基本功；而這所謂的彎腰低頭做基本功，它就是一個很踏實的工作。

所以如果放到你身上，不管是你想要寫文字，發表在社群媒體，還是你跟我一樣要錄制音頻的內容，放在Podcast上面。

甚至於拍影片放在YouTube上面，你一定要有一個平台，讓你的作品可以持續的發佈，在發佈跟得到回饋的過程當中，知道怎麼修正、怎麼前進。

而亞當斯的第三個經驗就是，在自己身上去多發展幾個熟練的技能。他說如果一個人想要得到出類拔萃的成就，我們大概只有兩個選擇。

第一個選擇呢，就是把自己的某個技能練到全世界第一，這個你光用想的，就覺得很難，非常少人能做到，因為第一就只有一個。

而第二個選擇容易多了，第二個選擇就是，你可以選擇兩項技能，把這兩項都練到全世界的前25%的水平，這就比較容易。

如果以呆伯特的漫畫來看的話，你看史考特他在畫工上面，他不是最好的，但是應該有前25%。

然而呢，他在搞笑或諷刺的呈現，它也不是最頂尖的，但是他一樣達到了全世界前25%。

所以呢，他把漫畫加上諷刺、搞笑，還結合了自己真實，當一個辦公室員工的這樣的一個經驗，把這些結合起來就成就了今天的呆伯特。

然而如果回到我自己身上，其實也是一樣啊，我不覺得我自己在表達這方面是最頂尖的，我也不覺得我是最頂尖的心理學家。

可是我把這兩個結合，並且融合了我過去非常多的工作經驗，和創業經驗，所以就讓你聽到了今天的內容。

然而如果回到你身上，我知道這些日子以來，可能你對於自己的未來，對於自己的職業或生涯，都產生了很大的焦慮。

這個焦慮呢，如果你是死死的，只要去追求一個我只要工作穩定就好，而不是開始去思考，怎麼建立自己的系統？

又或者是呢，你有你的才華和專業，但是呢，你沒有選擇一個當作是自己的研發平台；而最後呢，你沒有多給自己幾個技能，好好的去磨練，並且把它們結合起來。

那麼你想想看，那些所謂的期待當中的日子，是不是只是一種空想跟幻想呢？

其實我在讀史考特．亞當斯的報道的時候，就一直讓我想到我的線上課程【過好人生學】。

在【過好人生學】裡面有一個篇章，叫做「建立生態圈」的能力，所謂建立自己的生態圈，其實就跟亞當斯的三個建議，是不謀而合的。

我想任何人的故事，對我們來說可能都只是個入口，而這個入口，接下來很實際的具體的步驟、執行該怎麼辦？

你可能就要為自己投資學習這件事了，這也是我會設計【過好人生學】這一門課的主要原因。

有太多人都知道，一定要建立自己的生態圈，然而他卻不太知道應該如何建立？在這一門線上課裡，會給你很大的幫助，期待你的加入。

而且我在這邊哦，特別要跟你分享一個好消息，就是【過好人生學】這一門課，從即日起，一直到6月12號的晚上12點。

我們推出了一個季節限定的優惠價，你只需要1413，你就可以加入學習這門課程，讓【過好人生學】陪伴你一世一生，過上一個你想要的好人生。

也希望今天的分享能夠帶給你一些啓發與幫助，我是凱宇。

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尼古拉．布丹是輝塔設計工作室（Wiithaa）的共同創辦人，這間工作室倡導循環經濟，提供設計與創新開發服務。為了推動企業加入循環經濟，布丹與夥伴合作設計出一套教材，稱為「循環經濟實驗室」（Circulab）。「循環經濟實驗室」現在已形成全球性的合作網絡，擁有許多受過訓練及認證的顧問。

循環經濟在產業界依然相當冷門。相反的，大自然中處處可見循環經濟的例子。這就是為什麼布丹認為我們應該向生物界、向生態系統師法，並重新認識大自然。

布丹的觀念是：能夠永續生存的世界早已存在你我身邊，在森林裡、在動物身上、在植物身上、在蕈類身上、當然也在人類身上，在人體器官和細胞的運作裡。自然界有許多解決問題的奇妙方法，還有許多自體產生的因應策略，正等著我們去探索、去找尋靈感。這就是仿生學的基本理念。這門科學試圖在生物與大自然身上尋找解答，以改善工業原料、技術，、以及整個產業界的運作。

相關著作：《啟動循環經濟──自然與經濟的共存之道》（Activer l’économie circulaire Comment réconciler l’économie et la nature）2018.10.08 繁體中文版全球發行

This talk was given at a TEDx event using the TED conference format but independently organized by a local community. Learn more at http://ted.com/tedx