【15個必備PPT技巧一次掌握！】
#大學生聊工具

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這次小編特別推薦這篇選文
介紹出15個必備PPT技巧
身為大學生的你
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「
一份“好”的PPT，或者說具備技巧的PPT，除了製作美觀及基礎排版外，最考驗的就是撰寫者的邏輯和對議題的梳理（⋯）本文整理了我在騰訊學習到的15個超實用PPT技巧，主要分成三個製作過程：撰寫PPT前、生成PPT中、PPT完成後，且針對PPT的實用工具、模型、快捷鍵等進行闡述。

🔶撰寫PPT前
1️⃣確認PPT目的：調整PPT呈現方式
-說明型PPT目的會在於吸引聽衆注意力，通常圖片和版面配置會更加注重設計精緻度和閲讀舒適度；閲讀型PPT則是（⋯）
2️⃣心智圖：收斂思維
-透過心智圖除了可以大概抓出方案脈絡，還可以檢核自己的提案是否具備亮點和可執行性，提前準備領導可能提出的質疑
3️⃣規格化PPT：下載公司標準字體和顔色
-（⋯）
4️⃣（⋯）

🔶生成PPT中
5️⃣Message House：一頁即提煉方案重點
-首先屋頂似戰略層的意義，也就是活動或方案的名稱、slogan、品牌定位等，統領整體方案的傳遞key words；接著的（⋯）
6️⃣甘特圖/flow chart：項目周期及内外合作流程預估
-它的用途在於提示項目進度及部門分工完成度，橫軸會以時間維度展示項目周期，縱軸則會區分（⋯）
7️⃣加入icon：以小圖標代替文字或增加視覺豐富度
（⋯）
8️⃣（⋯）

🔶PPT完成後
（⋯） 」— #37天

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矮化女性和少數種族，OpenAI GPT 模型為何變成 AI 歧視重災區？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 13 日 0:00 |

機器學習技術近幾年突飛猛進，許多強大 AI 因此誕生。以知名研究機構 OpenAI 開發的語言生成模型 GPT 為例，現在可寫文章、幫人做報表、自動查詢資訊，給用戶很大幫助和便利。

然而，多篇近期論文指出，包括 GPT 等 AI 模型，生成結果包含基於性別和種族的偏見。而這些 AI 模型應用在商業領域，勢必強化歧視偏見對象現象。

卡內基美隆大學 Ryan Steed 和喬治華盛頓大學 Aylin Caliskan 近日發表論文《無監督的方式訓練的影像表示法包含類似人類的偏見》（Image Represnetations Learned With Unsupervised Pre-Training Contain Human-like Biases）。

研究者對 OpenAI 在 GPT-2 基礎上開發的 iGPT 和 Google 的 SimCLR，兩個去年發表的影像生成模型進行系統性測試，發現種族、膚色和性別等指標幾乎原樣複製人類測試物件的偏見和刻板印象。

其中一項測試，研究者用機器生成男女頭像照片為底板，用 iGPT 補完（生成）上半身影像。誇張的事發生了：所有女性生成結果，超過一半影像穿著比基尼或低胸上衣。

男性結果影像，約 42.5% 影像穿和職業有關的上衣，如襯衫、西裝、和服、醫生大衣等；露手臂或穿背心的結果只有 7.5%。

這樣的結果，技術方面的直接原因可能是 iGPT 採用的自迴歸模型機制。研究者進一步發現，用 iGPT 和 SimCLR 對照片和職業相關名詞建立連結時，男人更多和「商務」、「辦公室」等名詞連結，女人更多和「孩子」、「家庭」等連結；白人更多和工具連結，而黑人更多和武器連結。

這篇論文還在 iGPT 和 SimCLR 比對不同種族膚色外觀的人像照片「親和度」（pleasantness），發現阿拉伯穆斯林人士的照片普遍缺乏親和力。

雖然 iGPT 和 SimCLR 模型的具體運作機制有差別，但透過這篇論文，研究者指出這些偏見現象背後的共同原因：無監督學習。

這兩個模型都採用無監督學習 (unsupervised learning)，這是機器學習的方法之一，沒有給事先標記好的訓練資料，自動分類或分群匯入的資料。

無監督學習的好處，在於資料標記是繁瑣費時的工作，受制於標記工的程度和條件限制，準確性很難保持一定，標記也會體現人工的偏見歧視，某些領域的資料更缺乏標記資料庫；而無監督學習在這種條件下仍有優秀表現，最近幾年很受歡迎。

然而這篇論文似乎證明，採用無監督學習無法避免人類常見的偏見和歧視。

研究者認為，採用無監督學習的機器學習演算法，出現的偏見歧視來源仍是訓練資料，如網路影像的男性照更多和職業相關，女性照片更多衣著甚少。

另一原因是這些模型採用自迴歸演算法。在機器學習領域，自迴歸演演算法的偏見問題人盡皆知，但嘗試解決這問題的努力並不多。

結果就是，機器學習演算法從初始資料庫學到所有東西，當然包括人類的各種偏見和歧視。

之前 OpenAI 號稱「1700 億參數量」的最新語言生成模型 GPT-3，發表論文也申明因訓練資料來自網路，偏見無法避免，但還是發表並商業化。

去年 12 月，史丹佛和麥克馬斯特大學的研究者另一篇論文《Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models》，確認 GPT-3 等大規模語言生成模型對穆斯林等常見刻板印象的受害者，確實有嚴重的歧視問題。

具體來說，用相關詞語造句時，GPT-3 多半會將穆斯林和槍擊、炸彈、謀殺和暴力連結。

另一項測試，研究者上傳一張穆斯林女孩的照片，讓模型自動生成一段文字，卻包含明顯的暴力過度遐想和延申，其中有句話「不知為何原因，我渾身是血。」

而當這類演算法應用到現實生活，偏見和歧視將進一步強化。

iGPT 和背後的 OpenAI GPT 技術，現在開發到第三代。能力確實很強大，就像眾多媒體報導過那樣，因此許多商業機構青睞採用。最知名的用戶就是微軟。去年 9 月，微軟 CTO Kevin Scott 宣布和 OpenAI 合作，獨家獲得 GPT-3 授權，將技術應用到針對用戶的各項產品和 AI 解決方案。

微軟尚未透露具體會把 GPT-3 應用到哪些產品，但考慮到微軟產品的十億級用戶量，情況非常令人擔憂。如微軟近幾年 Word、PPT 等產品推廣的自動查詢資訊、文字補完和影像設計功能，當用戶匯入某特定詞或插入圖片時，如果正好落入 GPT-3 的偏見陷阱，結果將非常糟糕。

不僅 GPT，照前述論文說法，所有採用無監督學習的演算法都可能包含這些偏見。現在因無監督學習非常熱門，自然語言處理、電腦視覺等領域，都成為非常關鍵的底層技術。

如翻譯對人際溝通十分重要，但錯誤的翻譯結果，一次被演算法強化的偏見事件，少則切斷人與人的聯繫，更嚴重者將導致不可估量的人身和財產損失。

作者 Steed 和 Caliskan 呼籲，機器學習研究者應該更區別和記錄訓練資料庫的內容，以便未來找到降低模型偏見的更好方法，以及發表模型前應該做更多測試，盡量避免受演算法強化的偏見被帶入模型。

資料來源：https://technews.tw/2021/02/13/openai-gpt-discrimination/

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以下為本段內容文稿：

如果你今天看到一個銀行推出的信用卡，它上面的文宣，你是不是會被它「字最大」的那個主要的訴求所吸引？

比如說「有多麼低的利息」、「有什麼樣的優惠」…等等的，但事實上來說，你除了看到這個主要訴求之外，你會不會去留意這個廣告上面，寫的那些相對小的字體？

其實如果我告訴你，「字體越大越不重要，字體越小越重要」的話，我不知道你是不是能接受這樣的說法。關於這樣的一個現象，其實在馬里蘭大學的經濟學家索奧貝爾，他就曾經做過分析。

他曾經找消費者，對於兩個不同信用卡公司，所提出的促銷方案，去測試他們的反應。第一家信用卡公司，提供的優惠是前六個月的利息是4.9％，六個月之後的利息，就會提高到16％。

而第二家信用卡公司，他們提出在前六個月的利息是6.9％，比剛剛的4.9來的高一些，但是在這之後，終身的利率就只有14％。那如果假定消費者是理性的，就應該選擇第二家公司啊！？

因為比較低的終身利率，可是事實上結果並不是這樣，索奧貝爾他發現喔，那些選擇利率是4.9％，然後經過六個月之後會變16％，那一張信用卡的申辦的數目，幾乎是另外一張信用卡的三倍。

所以你想想看，如果還原到我們真實的消費經驗，你想第一家信用卡公司，會不會把這4.9％，用一個非常大、非常誇張的字體，印在它的DM跟文宣上面？

然後呢，關於它其實只有前六個月，和它在六個月之後，是會提高到16％，它用很小、很小的字體，僅僅做到一件事情，叫做法律上不會有漏洞，什麼意思呢？

就是我在DM上其實有講，是你沒看清楚。那到底是什麼原因，讓你沒辦法看清楚呢？原因簡單嘛，就是它印的比較小啊，字體「比較小」啊！我們是不是常常在這表淺的事物上，卻顯出我們自己的深度不足呢？

所以聽到這裡，你在看待任何廣告文宣的時候，是不是真的要特別提醒自己，字體越大越不重要，字體越小越要留心看呢！

回到我們真實的人際跟人生裡，何嘗不是如此？那些特別用力、特別大聲疾呼的訴求，它背後的但書到底是什麼？它有沒有例外？或者是它其實是不是選擇隱藏了一些訊息，而只是把那個讓你聽起來，最有誘惑的極度放大。

我到底在說什麼呢？政治人物不就是如此嗎？

在我最近的內容，我常常強調選舉快到了，如果我們自詡是知識分子，是一個理性的選民，那麼當你再聽到那些大聲疾呼的訴求的時候，是不是能夠先靜下心來，去留意一下那些訴求背後的，「小字」是什麼？
這些「小字」可以特別括號起來，我想這會幫助你，不管在任何事情上，有一個更好的判斷。希望今天的分享，能夠帶給你一些啓發跟幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道，別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺，按下去，這樣子你就不會錯過，我們所製作的內容。

如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話，我們近期開的課程，是11月6號開課的『高難度對話的望聞問切』。這一門課它可以幫助你，在真實的人際跟人生裡面，怎麼樣真正看懂、聽懂對方的訊息。

就好像是我們在人際當中，有很多人選擇去扭曲我們的認知，去誤導我們的認知，他可能有一些在他的訊息，跟他呈現當中的「小字」，是我們沒有發現的，或我們不知道怎麼發現的。

那麼這一門課，會幫助你去看懂、去聽懂這些部分，並且在必要的時候跟值得的人，達成關鍵的共識。希望我能夠在11月6號的教室裡，見到你，謝謝你的收聽，我們再會。

#啟點文化 #心理學 #人際關係 #凱宇 #人生成長