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

//呢篇嘢原先只打算寫完響Patreon貼就算，但有網友提到想睇，掙扎一輪之後都係決定公開出黎比大家睇。雖然係咁，但都希望大家可以多多支持本Page Patreon https://www.patreon.com/user?u=7173543 ；雖然無錢我一樣都會繼續寫，但有錢當然會寫得多d比心機d啦，尤其今時今日寫評論寫到我咁唔錫身，同玩命無分別……//

有網友點名叫我談談李登輝離世，其實我對台灣政治不熟，也不敢班門弄斧，只談一些親身的回憶。印象中開始關心台灣新聞嘅時間，大概就係1996年台海演習一年。當時每日新聞頭版就係講緊中共試射咗幾多發導彈，台海局勢點樣點樣嚴峻，一直到美國航空母艦戰鬥群橫渡台灣海峽，局勢先穩定下來。

當時我細個唔明白嘅係，李登輝當時選舉嘅最大對手，就係台灣領袖彭明敏，但共產黨軍演期間日日罵的，卻係國民黨的李登輝，這豈非搬石頭砸自己的腳？一直到我大個之後先明白，大人世界的政治，遠比我想像中複雜。

如今唔少香港人對李登輝推崇備至，這除了由於一種反共情意結之外，也是由於如今已能用較客觀的角度就他的一生志向作評價。但我可以說，由90年代中至2000年之間，香港人對李登輝是罵不絕口。一方面有人罵他反骨一手搞垮養育自己的國民黨，一方面有人說台灣的黑金政治風氣就是由李登輝敗壞。但罵得最犀利的，卻還是說他搞台獨、親日反中，是一名大漢奸。

尤其是當時網絡討論區剛剛興起，罵李登輝的人不會直呼其名，而總喜歡稱呼他的日本名字「岩里政男」，好像作為中國人（雖然李登輝並不在意這個身份）有一個日本別名是一種恥辱似的。雖然當時的香港人已不太喜歡共產黨，但他們卻更恨李登輝，認為全因他搞風搞雨才令兩岸之間不得安寧。會在香港網上討論區公開表示支持李登輝的不單是少數，還會被圍攻。

一直到2003年，劉慧卿在台灣舉行的研討會表示「支持台灣人民自決」，回到香港又堅拒表態支持「台灣是中國一部份」，結果被舖天蓋地的圍剿之餘，還要鮮少人會對她表示同情，當時的香港民情就是這麼一回事。

直到現在，李登輝在香港人、尤其是飯民支持者的心目中，又由「大漢奸」變成了「民主之父」，吹捧他如何促成台灣成為華人社會一個難得的民主政體，讚賞他的政治手腕如何精明，把迂腐的國民黨玩弄於股掌之間；更為台日親善關係費了極大心神。

然後我會想，無論是李登輝、還是支持李登輝理想的人，在廿多年前之所以會被批鬥，非因他們大奸大惡，而在於走得太前、看得太遠。平庸的大眾不了解這些有遠見者的苦心，不惜用盡最惡毒的方式來抹黑與詆譭──即使他們其實就是為了這班平庸大眾找尋出路。然後到了民智終於成長，過去的漢奸如今吹捧成英雄，過去那些出於愚昧的指責，自然如粉筆字般被抹去。

望落係咪熟口熟面？無錯，香港其實亦係不斷重覆相同嘅故事。當日被人猛打落水狗、話佢收共產黨錢嘅本土勇武派，一直間成為人人吹捧的英雄；過往攻擊傳統飯民就被視為分化撚，突然間黃碧雲、梁耀忠又有如攞正牌人人喊打。

仲記得焦土派曾被飯民黃屍嘲笑為白痴行徑嗎？如今人人開口埋口掛住「攬炒」二字，「加速」突然成為KOL與飯民支持者之間的潮語，其實通通都是「焦土」的同義詞，只是因為拒絕面對過去自己的愚昧，夾硬改個說法自欺欺人而已。

新近張崑陽提出探討「白票運動」的可行性，這不就是跟著過去焦土派的舊路行嗎？然後「黃標KOL」與一眾飯燈仔們，還要狡辯這是努力「加速」，搞初選35+導致政府大規模DQ後的新戰略，與盲目投白票絕不相同云云。好撚心你地啦：

1. 如果「白票運動」真係戰略選擇而唔係臨急抱佛腳抄人招數，點解唔響搞初選、提35+之前講定比大家聽，一旦失敗就會咁做？點解係去到自己友比人DQ哂先走去諗投白票？即係有機會就繼續跪，無機會就發爛渣？

2. 如果被DQ就係「白票運動」嘅前提，咁焦土派當日提倡焦土就係源於梁天琦、梁游等人被DQ後，對選舉制度完全失望提出嘅做法──點解我地先知先覺叫人投白票就係鬼就係收共產黨錢，你地後知後覺就係「形勢唔同」、「有備而戰」？咁係叫「輸打贏要」呀大佬！

3. 再退一萬步，我就當你班飯粉覺得而家時機係比較成熟，咁即係以前提倡「投白票」只係時機睇法上嘅分別，點解之前要比你地屈係鬼？認同投白票係無問題之前，係咪應該先向我地呢班焦土派前輩道歉先？

但當然，就正如我上面所講，廿幾年前響香港嘅李登輝支持者一樣，走在時代最前端並唔會令人佩服，反而只會令平庸嘅大眾惱羞成怒；就算日後佢地難得進步，亦唔會記得呢班「前輩」嘅先見之明，而只會扭曲事實，顛倒是非，繼續為自己嘅愚昧開脫。

由始至終的性格和價值觀沒有變過，但女性朋友 (很多已經不是朋友) 對我的看法卻是「兩極」。

再說一次，女性對我的看法兩極。

強調，不是「不同」意見那麼簡單，而是兩極到盡頭的評價。

看到這裏，有共鳴的男人應該不少。「好多女人覺得我衰到貼地，但有啲又會覺得我善解人意。」

兩極的結論是怎樣形成的？都是男人的習性所累。

什麼是男人的習性？Perhaps a lot of us do not even realise this，但我們看到女生的第一眼已經會在她們頭上蓋上一個印章：easy 或 difficult。

對，女人有深度，她們可能有九十幾個印章去分類男人，但男人就只有這兩個去分類女人：easy 或 difficult。

Easy 的女人覺得男人衰到貼地，因為男人 (或者任何人類) 都不會在 easy 的事情上花太多心機；Difficult 的女人覺得男人善解人意，因為男人對這些女人存有格外的尊重。

兩個簡單的英文字有什麼含義就不必贅言了，但我想先說 easy 和 difficult 的共通點在哪裏。

當男人一旦為你蓋上印章，無論是 easy 還是 difficult，你都沒有可能從那個分類走出來。意思是，定了型就是定了型。

如果女士突然嘗試由 easy 變 difficult，男人心裏的第一句便會是：「慳啲啦。」如果女士突然嘗試由 difficult 變 easy，男人心裏的第一句便會是：「發達喇。」前者屢有發生，後者只會在男人的夢境出現。

重點：如何成為一個 difficult 的女人？

我認識一個 difficult 的女人，我可以嘗試形容她是怎樣的。

她是性感的。

女人喜歡自己性感，男人更喜歡女人性感。站在鏡子前面，當女人看到自己的性感，自信便自然流露。站在男人面前，當男人看到她的性感，如果她是真正的性感，男人會欣賞、尊重、陶醉。

真性感？那豈不是有假性感？當然有，暴露便是假性感。

看到你暴露，男人只會背著你評論你的身材，一定一定一定不會用 sexy 形容你。暴露等於 trying too hard，而 trying too hard 的女人是不會 sexy 的。暴露只是一個 metaphor，投懷送抱隨傳隨到要生要死等等都是「暴露」的同義詞，if you know what I mean。

簡單一件 off shoulder，配一對「吊吊」耳環，稍稍展顏一笑，便是性感。

對於性感的女人，男人不敢褻玩，只會遠觀，而就在男人遠觀的時候，女人突然碰一碰他的手，他便會有觸電的感覺。

觸電不是因為你的手很滑，不是因為他覺得你在挑逗，而是因為認定了你是 difficult。

今時今日你覺得碰一碰手便能滿足一個男人是天方夜談，只是因為你不夠性感。

她是 random 的。

唔好意思，要用英文表達，因為中文好像沒有一個完全相對的字。所謂 random，不是隨意，反而是有意，只是這種有意不按章法，讓人覺得是隨意。

所謂不按章法，不代表沒有章法，只是這種忠於你自己的套路，不是很多人可以理解。

呢個布袋幾靚，幾錢？「好似百幾蚊，曼谷市集買，本來可以再講價。」件衫個綠色幾 sharp，幾錢？「求其走入一間舖頭買，唔記得幾錢，淨係幾得唔畀碌卡，因為少過一百蚊。」

條牛仔褲幾襯你，幾錢？這次她沒有答得太爽快，還裝作聽不到問題。幾錢，再追問。「兩萬幾。」

事後她解釋，喜歡這條褲，因為有安全感。「好舒服，著咗等於冇著，但你又知佢存在，好似一個保鑣咁，盡量唔畀你見到，但有需要嗰陣佢連子彈都會幫你擋。」

很奇怪的比喻，卻有一種忠於自己的套路；兩萬蚊買個保鑣，連我也突然覺得化算。

想說，她喜歡什麼不喜歡什麼都源於自己的想法，不受世俗的價值觀影響。

她是講究的。

買一部車，她不會問其他人想法。你硬是要給她意見，於是問：「你嘅 budget 係？」唔超過半年人工啦。然後她在烈日下一路向前走，你在後面追得費力。終於追上了，你便對她說：「等我介紹幾架車畀你。」唔使啦，我知道自己要咩。

然後她突然停下腳步，走入一家車行，眼定定看著一部 Range Rover Evoque，說：「我要的是這一部。」

她並不是故意避開一些大路的品牌，只是她喜歡的東西不是一般庸脂俗粉喜歡的東西。

「你覺得呢架車靚唔靚？」她看著這部 Evoque，終於肯問你意見。

「靚，」你認為附和她是最安全的答案。

「唔係靚咁簡單囉，」她好像自言自語，「係有味道，你明唔明？」

「明，」你說，用鼻子大力索一索真皮座位的氣味，「我聞到，好香。」

「唔係呢啲味道呀，」她跳上司機位，「你知唔知就算張曼玉遲三十年出世，佢都做唔到今日嘅靚模。」

「知，」你感到這個 dialougue 越來越深，但你死撐扮明，「遲三十年真係唔得，起碼要遲四十年。」

「因為你望住張曼玉，」她下車，開始欣賞這部 Evoque 的線條，明顯沒有理會你，「你會見到分明嘅輪廓裏面，有一種孤獨同反叛。」

你悄悄看著這部 Evoque，竟然也開始看得見她看的東西。「你知唔知乜嘢叫做氣派？」她給你最後一道題目。

「高貴嘅內涵，冷傲嘅表情，英氣嘅眼神。」你說完之後，她驚訝的看著你良久，最後點頭微笑，exactly。

總會有人說，既然是喜歡，投懷送抱有什麼不妥？兩個人之間相愛，是不應該玩什麼 mind game 的。

智者說：mind game 背後，就是要告訴世人， small things matter，because they form the big picture。

#RangeRoverEvoque #HelloEvoque

本集主題：「魔藥學：魔法、藥草與巫術的神奇秘密」新書介紹
　　　　　　　
訪問主編：劉信宏
　　　　
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作者簡介：史考特・康寧罕（Scott Cunningham, 1956-1993）
　　史考特有二十多年的魔法元素施行經驗，是當代西方神秘學重量級大師，也是將威卡（WICCA）魔法現代化的關鍵人物。即便已經去世，他的名字也已在美國自然魔法和魔法社群中成為魔法的同義詞。
　　
　　史考特從小便沉迷於植物與藥草的世界，並堅持不懈地研究植物的能量與應用。二十幾歲時即投入魔法的學習，之後更獨立練習巫術，成為相關領域備受尊崇的人物。
　　
　　在他短暫的一生中，著作了五十多本書，其中非小說相關魔法的創作，不僅反映了新時代領域的廣泛興趣，更為後世的魔法迷、藥草迷們留下了珍貴的智慧資產。
　　
一九九三年三月二十八日，在長期患病後，他離開了這個世界。