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【一起來寫】#惡女庫伊拉與70年代龐克起源 // 鄭雋立
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迪士尼影業繼『黑魔女』後,再度推出以(原)反派為主角的『#時尚惡女庫伊拉』延續反派宇宙。本片世界觀設定於1970年代的英國,預告片大量展示充滿歷史感的畫面,劇本圍繞兩位時尚女魔頭的對決,女主角庫伊拉妝髮服飾嗆辣有形,儼然是擅長滋事的龐克女王,似乎暗喻70年代底層民眾對保守勢力的宣戰。
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■ #孕育龐克的歷史背景
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龐克(punk)原本用以形容街頭流氓、妓女或者各種低劣無用的人、物。戰後70年代英國經濟嚴重蕭條,社會瀰漫著無政府主義與各種激進思潮,縱使藝術學校林立帶來思想啟蒙仍看不到前景,不得志的學生與失業青年因此投入階級抗爭(李鑑曄、蕭美鈴,2009),同時地下樂團也用兇惡的曲風與口號宣洩對社會的不滿,如Sex Pistols(性手槍)的歌曲“Anarchy In The UK!”。以龐克自稱的人士模仿原始部落髮型並染色,畫起殺氣十足的暴擦妝、裝戴鼻環耳環、紋身,把皮衣、蘇格蘭裙、鐵鍊與鉚釘之類的性虐待玩具恣意混搭。在樂團與服飾業交互影響下,龐克逐漸成為廣泛的 #反文化運動 ,影響涵蓋音樂、妝髮與穿搭。
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龐克搖滾樂的特色為技巧簡化(大約3個和弦)、社會批判,後世認為與60年代以來由嬉皮建立、已成為主流文化的搖滾樂對立。這種「去專業化」、「去英雄化」的行動,為搖滾樂的發展帶來 #自我解構 的反身性(張世倫,2011)。
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■ #無產階級滋事份子槓上菁英乖寶寶
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在歷史上,比鄰而生的龐克跟嬉皮同樣都被歸類成帶有叛逆色彩的 #反文化運動,但內在精神卻大異其趣。嬉皮衣著五彩繽紛、倡導世界性的愛與和平,投入者多為白種人中產階級(吳鼎武.瓦歷斯,1999)。相較之下,以底層流氓與失業者為主的龐克則用個人化的性與暴力宣洩情緒,穿著色調也是極嗆辣的紅黑白配色。『庫伊拉』女主角明顯是龐克元素集大成,可說成功運用了 #身分識別 的概念,建構出可供觀眾聯想的符號,彷彿隨時高喊著「老娘就是壞」,相較於伯爵夫人及服裝設計師略帶嬉皮特徵的造型,很清楚地清楚地區別出敵我關係,隔著螢幕都能嗅到煙硝味。
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1977年,英國設計師Zandra Rhodes將龐克元素融入高級訂製服,同期另一位設計師Vivienne Westwood也因為精品事業廣受龐克歡迎而開始崛起。70年代後期以這些知名設計師的成功為分野,中產階級不再將模仿富人穿著視為唯一的流行指標,時尚工業開始吸取街頭流行而複製量產,縱使龐克抗爭的政治影響力不大,僅停留在街頭滋事的程度,卻意外促成 #文化位階 的易位,從此成為歷史上輝煌的一章。
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『庫伊拉』雖未在台灣上映,但DVD即將上市,有興趣的讀者歡迎一起回顧龐克的歷史背景。
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■ #延伸閱讀 ,讓偽學術陪你閱讀更多復古文化:.
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◆平井堅的1995懷舊密碼
https://www.facebook.com/Pseudoscholarship/posts/1771424406378510
◆「蒸氣波文化」與藝術崇古心理(上)
www.facebook.com/Pseudoscholarship/posts/1597765127077773
◆「蒸氣波文化」與藝術崇古心理(下)
www.facebook.com/Pseudoscholarship/posts/1605350856319200
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■ #參考文獻
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01.李鑑曄、蕭美鈴(2009).〈龐克風格在服裝設計上之探討與創作應用〉.《華岡紡織期刊》;16卷1期(2009.03.01),P.66-74
02. 張世倫.(2011).〈怎樣「反叛」,如何「抗議」?試論「搖滾樂改變世界」的政治想像〉.《台灣社會研究季刊》;81期 (2011.03.01),P.443 - 461
03. 吳鼎武.瓦歷斯.(1999).〈嬉皮文化在現代設計風格中的語彙初探〉.《Journal of Arts Education美育雜誌》,Vol.0 , No.105,P.35-42。
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這個月分享的三本書分別自微觀與俯瞰的角度,用令人驚豔的筆法提出洞見,從裡到外檢驗著歷史、文學與人際關係。
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《新寶島》 黃崇凱
在故事裡,小說家就是自己世界的總統。黃崇凱長篇小說《新寶島》是一只世界觀層層相裹的俄羅斯娃娃,故事描述2024年台灣第一位原住民總統就任當晚,古巴與台灣人民於發生「大交換」,醒來一夕置身於彼此的土地上。此一魔幻寫實的設定對「國土」定義提出質疑(國家究竟立基於土地抑或人民?)也透過了古巴/台灣兩國地緣政治的相參照,換位思考台灣的國際處境。
《新寶島》的文體包山包海,視角更自地理、歷史、虛實縱橫交織,每篇皆能獨立成篇、卻又緊緊相繫。在「大交換世代」的前提下,讀者隨時間軸,宛如荒島求生步步挖掘台灣人如何在古巴重建生活(路邊攤到了哈瓦那,立馬改賣古巴三明治)。全書中段,黃崇凱則再端出「書中書」《新大陸》一作,輔以虛構作品的評論、書摘、一場讀書會紀錄,重新以文學視角檢視「新寶島」的世界。最後則並置古巴革命英雄與排灣族都市原民的故事,直指古今的相繫與殖民主義的陰翳。
《新寶島》的靈感自「總統先生」一篇逐字稿形式的作品開展,結合了作者至古巴駐村時的實際經驗,展現了小說家在歷史所學術訓練下的獨特史觀,以文學展開政治思想實驗。邊讀邊不停感嘆:「這個人到底要在一本小說裡發明多少東西!」大力推薦給對台灣史、中美台關係有研究,喜歡拉美文學的讀者們!
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《聊天紀錄》 Sally Rooney
《正常人》作者Rooney的首本小說《聊天記錄》繁中版終於問世,《聊天記錄》一書寫兩個創作夥伴兼心靈伴侶的二十幾歲女大生,在結識一對文藝圈夫婦後,如何在四角關係中重新理解愛與友情。兩人的互動宛如千禧世代版《Just Kids》裡的派蒂與羅伯特,共用一具疾呼的創作靈魂、但以兩具女體去愛。女主角法蘭西絲既有《正常人》中梅黎安的壓抑與聰慧,也具康諾的溫吞與階級矛盾,她的摯友波碧作為一名外放的共產女性主義者,如鏡映照著法蘭西絲對中產階級、男女關係的權力關係的矛盾情感。
《聊天記錄》透過一段動態平衡的關係,談愛他人至極時,人們如何經歷自毀、破滅與衝突,於關係中的相對位置立足。我喜歡法蘭西絲寫給波碧的信:「沒有什麼是只靠兩個人或三個人所組成的。」有愛之處必有光影生滅,相愛並無固定公式,意義終其變幻莫測。
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《啟蒙的辯證》Max Horkheimer & Theodor W. Adorno
這學期上「音樂產業導論」的期末報告指定用書,因為太好看而列入本月書單(笑),這部哲學論證著作自「神話」概念談起,指出「啟蒙」一詞如何遭西方極權主義濫用,而摒棄自然、顛覆文化真諦。
本書中針對科技、語言與經濟社會的哲學片簡不及備載,我則特別關注其中「文化工業」一章:儘管當代社會中,人們能透過各式各樣的表現方法呈現多樣的文化,表現自由的「啟蒙」實則是一種群眾欺騙。霍克海默與阿多諾認為,經標準化流程被大量複製的作品使得藝術變成一種無關創作動機、利益導向的「文化工業」。在科技與數字至上的表象下,藝術成為創意勞工的軍備競賽,掌握一流技術的創作者,即能在該領域中擁有更多話語權。
雖然霍克海默與阿多諾對科學社會提出無數犀利批判,然而大衛拜恩也在《製造音樂》(How Music Works)裡提出:「文化是一種經驗,不是一種固定不變的影像。」 「啟蒙」或進步觀不必是現代人所背負的原罪,但語言與文化若被約化為符號,將成為宰制社會的工具理性。在談論啟蒙的同時,人們實則有待啟蒙。
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以上就是六月看的三本燒腦好書,雖然這個月書單的文字頗有份量,卻似乎正適合這種無處可去的日子細細在燈下端詳。此刻的我盛裝讀書,是為在世界回歸運轉時,昂首跨出家門、重整旗鼓去見想念的人。
#刺蝟讀書室
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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