【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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「本月書單：盛裝讀書是有理由的」

お待たせ！六月是為生命畫上分號的季節，上個月雖忙碌收尾大學生活，三級警戒的日子容許不擅道別的我，透過讀書、整理房間的小小儀式感，重新探索世界的邊界。坦白說六月的自己因未來的不可知，多數時間感到倦怠心慌，書寫的時間明顯變少了，但書本依舊是我的庇蔭，提供得以逃往的另類世界。

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

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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