同學：樓價開始不值得擔心，我開始擔心AI這個對手。
這代人，最關心是樓價。能夠讓樓價大跌的因素，不是土地供應問題，不是人民幣走資問題，不是利率問題，不是人口問題，不是政策問題，不是2017股災等問題。所有我們logically predicted的因素，都不會產生真正的黑天鵝。
要樓價下跌，是需要...
同學：樓價開始不值得擔心，我開始擔心AI這個對手。
這代人，最關心是樓價。能夠讓樓價大跌的因素，不是土地供應問題，不是人民幣走資問題，不是利率問題，不是人口問題，不是政策問題，不是2017股災等問題。所有我們logically predicted的因素，都不會產生真正的黑天鵝。
要樓價下跌，是需要一個很強大的市場共識，例如社會上有60%以上的人覺得樓是一種負累，租樓比買樓著數，然後人踩人放盤，才會骨牌式下跌。又或者更悲哀的是，市場突然出現一種破壞力極大的因素，導致大部分人突然喪失買樓和供樓能力，或者被迫放棄擁有的物業。
我大膽猜想，這種力量來自科技，尤其是ai。人工智能逐漸取代人類的工作，正在發生。有一天，可能很多人一覺醒來，發現自己原來是一無是處，變成一個廢人。公司不需要你，客戶不需要你，社會不需要你。你原本賴以為生的學歷、能力和專長 ，在科技面前變得一文不值。公司用機器人和ai取代人類，引發大規模裁員，原本的會計師、繪圖師、貨車司機、工廠工人、保險經紀、收銀員、速遞員、白領員工、數據分析師、都會在一瞬間失業，只有少數精英能倖存。供樓的斷供，未買樓的無法上車，人類越來越不能負擔一個屬於自己的空間，甚至無法養活自己。到時大量失業，引發社會動盪，政治動盪，人們要求工作，要求更多福利，全球沒有一個政府能處理這個問題。尤其是今天擁有人口紅利的中國，很大機會在AI時代，出現文革以來前所未有的動盪。千千萬萬民工失業，大學生、碩士生、博士後，全部淪為廢青，即使強而有力的中央政府，也無法維穩。
什麼時候會發生？我原本以為是20年後，但我錯了。人機大戰已經開始，從alpha go戰勝棋王的一刻，已經拉開序幕。我是否過於危言聳聽？2005年，沒有人相信Google和Facebook可以統治世界，甚至催生出英國脫歐和Donald Trump做總統。科技往往進步得比人的適應能力要快，而我們往往是後知後覺。當結果發生時，我們才回頭發現，原來我們的世界變得越來越快，越來越陌生，但我們連準備的時間也沒有。
我開始擔心下一代。我擔心的是，傳統education system訓練出來的操卷動物，學生被鍛鍊成只懂得追求標準答案的人。他們用了18年的青春扭曲自己的才能，變成只懂得滿足考評局、老師和父母期望的人。這些青少年大都沒有很強的人際關係技巧、沒有創造力、沒有野心、沒有危機意識，見步行步，集體頹廢，恐怕未來這些人會在人機大戰中輸得很慘很慘。因為，我們的競爭，已經從身邊的人，延伸至我們看不到、也想像不到的對手：Google、Facebook、Apple、uber、IBM、騰訊、阿里巴巴和百度等等。
可憐的是現在的小學生，他們的學習模式還是我們小時候一樣。很多缺乏大局觀的父母，還停留在八九十年代那種「贏在起跑線」，「瘋狂操練考卷」，「肯努力就有回報」的old school mindset。學校不考，就不學；老師認為對的，就是對。年復年地扼殺孩子的創意和創造力，浪費人生中最能開竅的時間在無意義的「達標遊戲」。 我認為「人機大戰」是一個比dse或者入大學更重要的議題。也許，是時候反思人類的價值和定位。這個是關乎生存與否的問題。你知道這一天，來得比想像中要快。
朋友，你覺得下一步，我們應該怎樣？
文：Henry@skx
----- 後記：有同學說：「啊Sir，其實打機可以搵錢的。你有沒有見過LOL電競組合？」嗯，你覺得人類可以在virtual environment完勝AI的電競組合嗎？這點我不知道，反正我贏不了fifa的傳奇級AI，每次和它對戰，我都說帶著恥辱和憤怒關機。
#skx
#skillxpress
#learning_for_future_advantage
ibm裁員 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
谷歌也扛不住了：醫療AI探索再遇重挫，科技公司們節節敗退
2021年6月20日
又一科技巨擘，在醫療AI行業面前鎩羽而歸。
一度被視作裡程碑式項目、准備借助AI在醫療領域“火力全開”的谷歌健康，被美國媒體BI曝光正陷入重重危機之中，不得不大規模裁員重組。
此時，距離谷歌當初合並DeepMind健康業務、成立健康部門，並挖來蓋辛格醫療中心CEO領軍僅僅過去了三年時間。
當初IBM的沃森醫療陷入困境被群嘲，沒想到谷歌也逃不過類似的命運。
實際上，國內諸多的明星AI獨角獸，也相繼陷入了裁員、倒閉、資金鏈斷裂……等等窘境之中。
醫療AI賽道全球范圍內的大潰敗還在繼續。
谷歌健康，“雷聲大雨點小”
2018年11月，谷歌成立谷歌健康部門（Google Health），合並了DeepMind旗下的健康部門DeepMind Health、和負責推進“Streams”醫療APP的團隊。
對於部門合並，DeepMind創始人表示，這將是一個“重要的裡程碑”。
而當時的輿論媒體，對於谷歌健康也非常看好。
據Forbes當時發表的一篇文章預測，谷歌健康將會在醫療健康的5個領域大展身手：
促進家庭健康，包括管理用戶健康狀況、監控獨居老人等；
通過運輸解決醫療保健問題，包括自動駕駛業務對醫療領域的支持；
利用大數據對抗疾病，通過算法讓人們更容易獲取健康信息；
發明下一代可穿戴設備和跟蹤器，擴大相關市場份額；
成為醫療AI的領導者，將AI引入醫療保健中。
沒錯，當時媒體普遍認為，在AI領域已經成為巨頭的谷歌，同樣能將AI完美地應用到醫療中，並實現“引領行業”的目標。
加上谷歌還從蓋辛格醫療中心挖來了David Feinberg就任主管，後者是全美最好的成人專科醫院之一。
有著UC伯克利學歷加持的David Feinberg，曾經主持了整個賓夕法尼亞衛生系統Geisinger的成立，並統一了這個系統在醫療領域的各個分散項目。
當時，行業普遍認為，David Feinberg的加入能讓谷歌在醫療健康領域如虎添翼。
但現實情況是，直至2021年，谷歌與醫療AI相關的創新業務也沒有做起來。
谷歌最新一期2021 Q1季度財報顯示，谷歌包括人工智能DeepMind、智能醫療Verily在內的創新業務，仍然處於虧損狀態。
具體到業務上來看，一項名為糖尿病視網膜病變篩查的業務，一直是谷歌健康對醫療AI重點宣傳的核心。
谷歌此前發表在《美國醫學會期刊》（JAMA）上的研究顯示，AI算法在這一研究中起到的作用極大，使得這一工具的准確率達到了90%，理論上幾秒就能出結果，“足以和眼科專家的診斷結果相媲美”。
然而，這一工具在實際應用中卻出現了“水土不服”的情況。
2020年，谷歌與泰國公共衛生部門合作，在泰國的11所診所安裝了這一工具。
由於算法對檢查照片的要求極高，導致准確率不如預期；此外，當地醫院的網絡信號不好，從上傳照片到出結果往往需要相當長的時間，病人更願意找醫生診斷。
即使如此，這次在重組時，David Feinberg還是宣傳了這一核心項目：
當我們在談“全球影響力”時，我指的不是收入，而是讓糖尿病視網膜病變篩查這樣的產品，在印度和泰國以外的其他世界地區也能得到推廣。
對於這次變動，David Feinberg回應：
這將提高部門的影響力和執行速度……我們重點考慮的不是營收。
消息傳遞的信號，其實已經非常明確——
谷歌這個成立近3年的健康部門，根本不賺錢。
這次的谷歌健康部門重組，再次把醫療AI推上了輿論浪尖。
AI公司在醫療賽道節節敗退
畢竟，不止是谷歌，知名科技公司的醫療AI業務，面臨重組、收購的情況還有很多。
國內某家在2017年B輪獲2億投資成為AI醫療影像領域亮眼明星的公司，還沒有挺到C輪就在2019年底左右面臨資金鏈斷裂。
醫療影像輔助診斷是當時醫療AI公司扎堆投入的領域。這家公司最大的賣點肺結節診斷，則是紅海中的紅海。
一家醫院接入4、5家AI肺結節診斷產品成了司空見慣，曾有影像醫師笑稱：
中國人的肺結節都不夠用了。
以免費提供的形式進入醫院只是一張入場券，遲遲找不到盈利路線的這家公司，靠燒錢最終無以為繼。
另一家知名AI獨角獸，雖然醫療不是全部業務，但之前聲勢浩大，一度前景光明，可最近也傳出收縮業務、相關團隊整組整組地調整。
IBM的Watson Health部門，是IBM佈局醫療AI的窗口，主要利用AI幫助醫院，保險公司和制藥商管理數據、輔助診斷。
但成立6年，年收入才為10億美元，佔公司總收入2%以下，至今尚未獲得盈利。然而之前，IBM光是收購Waston就花了40多億美元。
與谷歌健康幾百人規模不同，Watson Health在2016年甚至達到過一萬人的規模。
然而，據IEEE Spectrum統計，2011-2019年期間，IBM Watson與其他機構合作的25個具有代表性的項目中，卻僅有5個合作項目推出了AI醫療產品。
不僅如此，在2018年，Watson還被曝出給患者開錯了藥物，嚴重的話可能會致人死亡。
IBM的路線不是醫學影像，而是用NLP去理解醫學文本。就連圖靈獎得主Yoshua Bengio，也不看好IBM的這種模式，他認為：
在醫學文本文件中，人工智能系統無法理解其模糊性，也無法瞭解人類醫生注意到的微妙線索。
目前醫療AI公司落地情況
事實上，據動脈網調查，在醫療AI領域中，目前真正落地並成功上市的公司，基本都處在“大數據管理”和“語音錄入”這兩個方向。
然而，這兩個方向對於技術的要求，其實都與醫療本身沒有直接關系。
關系到患者隱私的臨床數據分散在各個醫院難以互通共享，是AI醫療發展面臨的最大障礙。
除了數據歸屬權問題，行業內目前也缺少數據的標准化規范，在訓練數據上的投入是AI醫療公司一大成本構成。
吳恩達2020年在斯坦福HAI研討會的演講中也分析過，醫療領域AI研究的算法難以投入到生產，因為以部分數據訓練出的模型，難以泛化到其他情況。
吳恩達的這話，多少有點反思的意味。
畢竟想當初，他可是最看好AI變革醫療的大牛之一啊。
所以醫療AI這件事，之前或許都太樂觀了。
你怎麼看？
附圖：△谷歌健康部門主管David Feinberg
△圖源：動脈網
資料來源：https://tw.news.yahoo.com/%E8%B0%B7%E6%AD%8C%E4%B9%9F%E6%89%9B%E4%B8%8D%E4%BD%8F%E4%BA%86%EF%BC%9A%E9%86%AB%E7%99%82ai%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E5%86%8D%E9%81%87%E9%87%8D%E6%8C%AB%EF%BC%8C%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%85%AC%E5%8F%B8%E5%80%91%E7%AF%80%E7%AF%80%E6%95%97%E9%80%80-070128623.html?guccounter=1&guce_referrer=aHR0cDovL20uZmFjZWJvb2suY29tLw&guce_referrer_sig=AQAAAIAJo6RyvAR-fbjyTvJiXDlKx1Y86j3IV8GomZbfHnPjfFfU3XKaZVCoJIVrXyzaZeTdmrHJbL14Kgej1_WzHugjoNsei24ErgEM2b9ri3nPuGjwlR3tL5ZkSBnNnshUIFKM7nE_UZEkLZu7_f4TikrHNrDUdT4RZc3m-tBK0J_q
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【繼IBM後，「Google健康」也開始裁員⋯醫療AI為什麼讓大廠一一敗退？】
一度被視作里程碑式專案、準備借助AI在醫療領域「火力全開」的Google健康，被美國媒體BI曝光正陷入重重危機之中，不得不大規模裁員重組。實際上，國內諸多的明星AI獨角獸，也相繼陷入了裁員、倒閉、資金鏈斷裂等窘境之中。
2018年11月，Google成立Google健康部門（Google Health），合併了DeepMind旗下的健康部門DeepMind Health、和負責推進「Streams」醫療APP的團隊。當時的輿論媒體，對於Google Health非常看好。但現實情況是，直至2021年，Google與醫療AI相關的創新業務也沒有做起來…⬇️⬇️⬇️
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北美｜IBM醫療AI踢鐵板
工商時報 吳慧珍 2021.03.14
IBM的醫療AI事業「華生醫療」發展遇挫，至今仍無法獲利，讓藍色巨人動起拋售的念頭，凸顯出AI應用於診斷治療疑難雜症面臨阻礙，資料庫建立是一大挑戰。
IBM開發的人工智慧（AI）系統「華生」（Watson），10年前在益智節目《危險境地》（Jeopardy）一戰成名，擊敗真人抱走百萬獎金，也開啟IBM AI進軍醫療這個兆元產業的契機，IBM滿懷壯志成立「華生醫療事業」（Watson Health Business）。豈料10年後，理想不敵現實，IBM動起拋售「華生醫療」的念頭。
IBM斥資數十億美元收購分析健康數據的Truven、開發醫學影像的Merge Healthcare、提供醫療保健分析服務的Phytel，目的在壯大華生醫療部門。
前IBM資深主管凱利（John Kelly）曾宣稱，是抱著破釜沉舟的決心發展華生醫療事業。但IBM的豪語落空，「華生醫療」無論在美國或海外市場都難占有一席之地，而且迄至目前為止尚未轉虧為盈。
成立迄今尚未轉虧為盈
伯恩斯坦研究公司分析師薩科納奇（Toni Sacconaghi）指出，「華生醫療」是IBM衝刺AI事業最重要的先頭部隊，起初被捧為公司成長引擎，但IBM營運陷入掙扎、領導高層更迭及裁員等種種紛擾，讓「華生醫療」逐漸被邊緣化。
IBM有意將「華生醫療」事業脫手，凸顯出新任執行長克里希納（Arvind Krishna）重振這家百年老店成長動能的努力遇到困境。儘管這位去年4月才上任的印度裔CEO曾說，AI與雲端運算是IBM未來發展的核心。
IBM去年透露，打算將IT基礎設備部門分拆成獨立公司，該部門年營收190億美元左右，約占IBM總營收四分之一。而出售至今無法獲利的「華生醫療」，是掌舵不滿一年的克里希納的下一步。
克里希納冀望「藍色巨人」IBM瘦身後，能從長期營收下滑的泥淖脫身，實現保持中個位數成長的目標。IBM去年總營收736億美元，而2010年營收將近1,000億美元。
IBM業績依舊不見起色，對押寶醫療保健市場的科技業來說是項警訊。專家表示，「華生醫療」及科技業其他進展不順的AI計畫，有一共同通病就是野心過大，像「華生醫療」就大肆吹噓能應付各種癌症問題。
專家還提到，醫療AI遇到的另一個難題是，數據收集沒有可依循的標準，這也讓演算法無用武之地。加州新創公司Landing AI的AI專家兼執行長吳恩達（Andrew Ng）說：「醫療客製化的問題很嚴重。」
病歷收集有隱私權顧慮
谷歌母公司Alphabet旗下的AI事業Google DeepMind，開發出AI圍棋程式AlphaGo，2016年戰勝韓國棋王轟動國際，之後DeepMind積極投入醫療領域，在慢性病篩檢上卓然有成。然DeepMind這幾年也是處於虧損狀態，收集健康數據的過程引發隱私權顧慮。
醫療保健專家表示，醫療AI發展遇挫，凸顯應用AI治療疑難雜症面臨的挑戰。專家說，光是取得廣大病患族群的資料就是一大考驗，而臨床資料庫未必能將關乎複雜疾病的知識缺口一網打盡。
紐約西奈山醫療系統人工智慧主任富克斯（Thomas J. Fuchs）還點出，科技公司有時對醫療體系如何運作的專業知識不足，增添AI落實在醫療領域的難度。
即便「華生醫療」踢到鐵板，IBM研究部門仍以AI和醫療為優先發展目標。IBM去年宣布，與製藥大廠輝瑞聯手開發的AI產品，可透過語言分析診斷是否會罹患阿茲海默症。
附圖：
IBM醫療AI事業「華生醫療」發展遇挫，讓藍色巨人動起拋售的念頭。圖／美聯社
資料來源：https://ctee.com.tw/bookstore/world-news/427024.html?fbclid=IwAR1xLublkeeGYD88ZxGV2d-KWmR5hdlPpnQQuBkmoBL7t8IPITxkZRplezc