優質警世文，字字血淚，錢真的沒有那麼好賺
老話一句，在台灣只要不被騙，人生就成功一半了

30歲生日隔天，許如君選擇離開人世。她投資虛擬幣礦場，怎知竟是一場超大型詐騙，最後讓她在澳洲打工多年的存款付諸流水，還可能坐牢。

許如君不是唯一個案，在她離世前一年，1名年輕保全想投資卻被騙，也以同樣方式自盡。在這個被稱為史上第2次「台灣錢淹腳目」的時代，網路上處處是投資廣告、投資課程、投資社群，卻真假難辨，受害者遍地。

許如君是霧眉師，家住台中。出事之後，父親許先生打開女兒手機，手機設密碼，但女兒心思單純，「就是她的生日，我一下子就解開。」手機像另一道密碼，他打開一個又一個檔案、對話框，發現女兒還交代要警方查哪些人。他知道女兒投資被騙，但不清楚細節，手機成了線索，他要替女兒討公道。他說，大家都稱他「許爸」，希望我們也以「許爸」稱他即可。

許如君從事霧眉僅約1年，她2017年才從澳洲帶著打工近4年存下的積蓄，滿懷希望回到台灣。她從小積極又優秀，許爸回憶：「她讀台中高工3年幾乎都拿獎學金，我給小孩的觀念是有一技之長，不要讀普通高中，除非你很厲害，不然找工作會碰壁。」上大學，許如君就讀技職體系第一名校的台灣科技大學，她先讀工業設計，後來轉室內設計系。大學期間，台科大舉辦第一屆台科先生小姐選拔，外型亮麗的許如君去參選，還當選台科小姐。

大學畢業後，她很快考上室內設計師證照，一路過關斬將。可惜，最後迎接她的，是令人絕望的低薪，許爸說，女兒月薪才2萬5,000元。許如君決定隻身赴澳洲打工，她從雪梨到伯斯，農場、超市都待過，工作之外她也進修房地產課程，又學美容芳療，經常辛苦替客人按摩。總之沒一刻閒著。

3年9個月後，她帶著辛苦存下的1、200萬元存款回到台灣，那是2017年8月，霧眉正夯，她花6萬元拜師學藝，學成參賽拿到第二名，開起霧眉工作室，隔年還當評審。她拚命工作，靠著霧眉，一年賺了約90萬元。一路的努力總算稍有成果。

她依然不敢閒下一分一秒，對房地產有興趣的她想考取地政士，去上了不少房地產課程，其中一位老師叫王派宏，是有十多年授課經驗的房地產資深名師，還邀學生一起投資，許如君很心動，但猶豫後沒出手。她也上投資理財課，許爸回憶：「她一直想趕快投資，增加收入。」

許如君碰上的，是被稱作「第2次台灣錢淹腳目」的大時代，這些年，全球大撒幣、加上前所未有的低利率，地球表面熱錢四竄，尤其竄往亞洲，包括台灣。上班族依舊低薪，股市卻在衝破萬點後一路創新高，年輕人瘋投資。

👇全文開放閱讀👇
【虛擬的夢1】看好虛擬幣挖礦　她將澳洲打工積蓄投入卻受騙
https://www.mirrormedia.mg/story/20210913pol002/
【虛擬的夢2】房地產名師與超級黃金幣一一現形　她崩潰陷入絕望
https://www.mirrormedia.mg/story/20210913pol003/
【虛擬的夢3】投資人家破人亡　16億被藏到哪沒人知道
https://www.mirrormedia.mg/story/20210913pol004/
【虛擬的夢4】遙望女兒塔位　許父日日爬上頂樓
https://www.mirrormedia.mg/story/20210913pol005/

在這塊產業這麼久，有個問題一直百思不解，究竟為什麼，設計師一定都要穿全黑的衣服呢？（誒不是）😂😂😂
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這是我第一次受邀跟同學對談。我蠻佩服 設計現場 Be Designing 的社群經營，主理人 辛勒那 從學生時代就有意識地在經營，即便畢業後也持續找資源與資金來舉辦活動。

受到疫情衝擊，很多大資本事業體紛紛斷尾求生，小團體反而因為人事費等固定成本不高，可以靈活轉型適應現今的數位時代，設計現場原本要舉辦實體活動，後來因應疫情快速轉型成線上，並將一日活動內容分散成數天來舉辦，也能在網路上慢慢累積口碑效應，這樣的靈活運轉出自一個剛畢業沒幾年的年輕人身上，也讓我看見設計系畢業生，活用設計思考在企業經營上的絕佳案例。

葉亦真說，「長大之後才發現證照高分什麼的一點都不重要」，對於這件事我一半同意，僅限於能自律與良好控管時間的自由工作者或小工作室員工。如果你是一個很被動、什麼都要三催四請、大時代發生劇烈變化就覺得自己人生要完蛋的那種個性，我倒是蠻建議你可以尋求傳統管道，好好用學歷證照找個社畜職業，領個固定薪水，在大公司過著穩定不變的上班生活，真的沒有不好。

自由的生活不代表自在，不是每個人都能自在地過自由生活。

啊有點扯遠，總之，這場線上活動我蠻期待，而且也是第一次要用discord這個線上平台，天啊我覺得我是年輕人！不過希望打疫苗的時候不要像年輕人一樣有劇烈反應就好。

AI 如何為公司創造更多價值？專家：2 個缺陷，要先由人類來修補

2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴

美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。

從企業到國家，都愈來愈重視人工智慧，知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過，目前 AI 發展到底處於什麼階段？我們又該如何應用？

美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授張凱崴形容，目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事，像是疫情來襲，電腦可以從大數據中篩選條件，自動搜尋、判讀潛在病例，幫助醫生大幅減少檢查時間，但 AI 也並非萬能，要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性，獲得 2021 年的史隆研究獎（Sloan Research Fellowships）。

AI 局限1. 資料寬廣度不足時，就會複製人類偏見

張凱崴認為，電腦在學習的時候，是依賴「彙整數據資料」來判斷，並沒有真正思考，如果資料來源太狹隘、不夠多元，資料寬廣度不足，電腦判斷就會出現偏差，「你跟電腦講清楚 input（輸入）、output（輸出），提供足夠的數據資料，它可以對應、學得很好，但還有很多面向 AI 做不到。」

舉例來說，亞馬遜（Amazon）2014 年推出智慧音箱（Amazon Echo），使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而，有些人口音較罕見，或是用字較特殊，智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案，就可能失靈，這是當前 AI 的其中一大問題。

張凱崴進一步解釋，AI 另一項挑戰是，它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」（無法出現）之間的區別，只是從資料統計出要學的東西，無法像人類一樣進行邏輯思辨。

AI 的運作方式，第一步是輸入資料，第二步是分析，但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字，會去看四周有什麼字詞，來學習總統這個詞，由於許多總統都是男性，電腦就會「覺得」總統是男性。

這也是為什麼，如果讓 AI 學習，在它的認知裡，女性「不可能」當美國總統（因為沒有資料紀錄）。「你可以跟人類說，任何職業、性別都是平等的，但對電腦來講，這很困難，」張凱崴說明，一旦資料的寬廣度受限，電腦就容易產生偏見。

就像在自然語言處理（Natural Language Processing，讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號）領域，張凱崴說明，AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」，才能運算下去。但如果資料受限，使用男性的「他」，電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長；但換成女性的「她」，由於數據不足，電腦就會混亂，出現系統性誤差。

他再舉一例，美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統（GPT，Generative Pre-training），推出到 GPT3 版本，屬於書寫類 AI，電腦能夠揣測人們說完上一句話，下一句可能會講的句子，自動完成後半段。

好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」，系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」，因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示，GPT2（前一代版本）系統也從資料中學習到許多偏見，像是如果句子前半談論白人男性，系統傾向產生正面評價；如果句子前半是黑人女性，系統竟會產生負面句子。對企業來說，許多組織接觸 AI，想讓它們取代部分工作，首先需要留意資料的廣度、多元性，才能減少電腦犯錯的機會。

AI 局限2. 即便條件相同，也無法每次都做出正確判斷

「其實，現在的 AI 就像一台原型飛機，還缺乏穩定性。」張凱崴說，現行的 AI 就好比萊特兄弟（Wright brothers）剛發明飛機，看似可以做很多有趣的事，但「可以飛」跟「飛得很好」，有一大段落差。

紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片，AI 掃描後，確認是不是本人，但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小，一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」，因此照片無效。

張凱崴說，在這個例子中，凸顯出 AI 的穩定性不足，「系統沒有考慮到不同人種的差異，很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性，指的是 AI 沒辦法在相同條件下，每次都做出正確決策，這也是使用 AI 時，須留意的第二個挑戰。

他再舉例，許多模型可以準確分析，一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示，有時只要將影評中一些字換成同義詞，例如把電影（movie）換成影片（film），或改寫句子，即使意思並未改變，系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。

在設計這些程式時，人們必須注意到 AI 可能有局限，設定的資料範圍要更完整，考慮這些因素，就能減少偏見、落差，進而加強穩定性。

餵指令給 AI 要多元化，嘗試「換句話說」、刻意混淆

經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識，但只要掌握觀念，再透過 AI 領域專才協助，也能優化系統。張凱崴指出，最直接的方法是，設計 AI 模型時，要把來源群組不同的資料分門別類測試，在測試階段讓群體多元化，並確保不同特色的使用者，用起來都沒有問題。

舉例來說，一套 A 系統擁有來自各地的使用者，如果設計者是台北人，設計系統的思維容易以台北生活為主，很可能因為當地習慣不同，導致花蓮使用者操作不順。

另一個方法，則是用不同的「語意」，去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如，有一套餐廳評鑑的 AI 系統，只要蒐集、整理使用者意見，就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性？張凱崴建議，可以利用「抽換詞面」的方法。

比如，把詞彙換成同義字，再看 AI 是否能運算出相同結果，「你可能會發現，原本評比結果是食物很美味，但如果美味換成比較困難的詞，AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時，可以將詞彙隨機抽換成同義詞，增加 AI 的詞彙量。

第三種方式更進階：改變句型、重寫句子。張凱崴指出，同樣一句話，如果換成不同說法，電腦可能判讀錯誤，將「因為發生 A 事件，所以導致 B 事件」，改寫成「B 事件發生了，是因為 A 事件的緣故」，明明兩句話意思一樣，但 AI 很可能因為穩定性不足，搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性，可以使用自動改寫的方式，增加資料的多樣性。

張凱崴表示，經過這些測試，讓 AI 接受更多元化的訓練，得到更廣的學習範圍，往後碰到同義詞、相似資訊，才能有效判讀。

張凱崴總結，AI 還在快速發展，或許可以創造更多工作機會、新的職位，但現行階段，它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子，使用它就一定有更好結果，人們還是要保持高度耐心，先認識它的缺陷，才能在技術更迭下，發揮出最好的結果。

張凱崴

台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學（UIUC）電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授，研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎（Sloan Research Fellowship），研究團隊開發的運算方法，使人類語言處理的程序更有效率、更多元，同時兼具公平性。

附圖：優化AI系統的3方法

資料來源：https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis

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主講人：吳清輝老師
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2.書面資料
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程式類的比賽成績
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TQC ASP(ASP.NET)：實用、進階、專業級
TQC PHP5：實用、進階、專業級
TQC JAVAScript：實用、進階、專業級
TQC JAVA：實用、進階、專業級
TQC VB2008：實用、進階、專業級
程式類證照-工程師等級
1-1 學習目標
具備基本電腦知識
使用電腦設計簡易程式
協助乙級電腦軟體設計人員
程式設計程式測試
文件製作之能力
1-2 學科內容
「電腦概論」
「程式設計」
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1-3 第一站 BASIC語言基本指令操作
試題共 5 題
（11900-940301 至 11900-940305）     
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矩陣相加
1-4第二站 BASIC語言應用程式設計
940306 身分證號碼檢查
940307 高速公路車輛統計
940308 分數加、減、乘、除運算
洽詢：http://www.10g.com.tw

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