📚#元照新書賞閱📚憲法精要
【作 者】董保城│ 東吳大學客座及講座教授
東吳大學副校長
政治大學法學院兼任教授
法治斌教授學術基金執行長
台灣行政法學會理事長
【本書簡介】
本書彙整並精簡扼要地介紹精湛多元的憲法論述,並以憲法本質重要性的「共和」、「民主」、「法治」與「社會福利」國原則之憲法基本秩序為主軸,精簡介紹相關憲法觀念,尤其是就「正當法律程序」、「人權保障與人民義務」與「平等權」等觀念提供完整圖像。
本書引用司法院釋字第807號解釋為止外,特別就「法治國原則」、「多元文化國原則」、「基本權利之保障」做了簡明扼要之介述,期盼本書有助於建構憲法教育基礎,培育公法美好生活的理念。
📖本書詳細介紹:http://www.angle.com.tw/Book.asp?BKID=14079
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同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過20萬的網紅幸福空間,也在其Youtube影片中提到,二年一度的德國法蘭克福ISH衛浴大展完美落幕,這項被全球視為最重要、最具影響力的衛浴產業盛會之一,儼然是場全球對於未來衛浴生活的趨勢宣告。而國內最大歐洲頂級廚衛代理商「楠弘廚衛」今年也由執行長蘇振華親自領軍,將歐洲衛浴生活美學與專業資訊轉譯台灣,為國人帶回第一手的趨勢觀點。 #新品來了#衛浴#智能...
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台灣的疫情持續延燒,也讓不少人工作的場域從辦公室變成自家,「在家辦公」以前只是夢想,現在卻變成日常。那麼,當疫情趨緩,我們是否還願意回到辦公室呢?
這篇來自【TECHNEWS 科技新報】上的文章,帶我們看到美國許多企業正面臨到再度改變員工工作習慣的挑戰,要讓他們重新回到辦公室,並且再度適應辦公室的工作模式。這帶我們進一步思考,「工作」未來的模式會變成什麼樣子?
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科技新聞網站Verge報導,蘋果公司有少數但逐漸增加的員工反彈,引發是否會帶動其他科技業等更多員工抵制的疑慮。根據Verge取得的內部文件,蘋果公司執行長庫克(Tim Cook)告訴員工,視訊電話無法複製面對面一起辦公的形式。
報導指出,施壓要求員工重返辦公室有可能帶動離職潮,換到較有彈性的企業。尤其許多高端技術的工作者是所謂的「知識工作者」,他們的工作早已經是在網路進行,回不回實體辦公室沒有任何影響。
在哈佛大學執教的文化人類學家麥克萊肯(Grant McCracken)表示,過去一年美國的居家辦公證明了實體空間不管多麼美好,都不會自動轉化為人際連結和生產力;不需要把人們每天集中在辦公室做類似創意的工作,有時讓人們離開辦公室反而更好。
GitLab是總部設在舊金山的軟體開發商,遠距工作負責人墨夫(Darren Murph) 表示,這種摩擦來自前所未有的權力移轉,員工因遠距工作獲得自由和彈性,不想回辦公室並不意外。
墨夫說,經理人有時出於對自身領導力或管理能力的信心不足,需要看到員工在辦公室;回辦公室不見得對生產力有巨大的影響,現在是全球可以一起改變的時機。
(以上引用網頁原文)
https://technews.tw/2021/06/10/half-of-u-s-tech-people-want-to-continue-working-from-home/?fbclid=IwAR3p-i3nKXZ2iqAABP9Az_tvzKa3NPmnJdyddo6p2eAjPq2JzYKZZB6wfmQ
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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
台灣知識庫執行長 在 幸福空間 Youtube 的最佳解答
二年一度的德國法蘭克福ISH衛浴大展完美落幕,這項被全球視為最重要、最具影響力的衛浴產業盛會之一,儼然是場全球對於未來衛浴生活的趨勢宣告。而國內最大歐洲頂級廚衛代理商「楠弘廚衛」今年也由執行長蘇振華親自領軍,將歐洲衛浴生活美學與專業資訊轉譯台灣,為國人帶回第一手的趨勢觀點。
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台灣知識庫執行長 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的最讚貼文
本集主題: 「管就要管的有道理」新書介紹 吳英明教授專訪
這次邀請 吳英明教授 親自到在節目現場,介紹他和 柯志昌教授 共同所著的新書。
在全球化的趨勢影響下,公共事務管理者應認清「超界跨域」生「公共」,「多元社會」生「事務」,和「資源整合」生「管理」的本質和邏輯。
任何一個邁向永續發展的組織和城市,其領導階層都需要展現出一種賞識、詮釋、參與和經營公共事務的能力和魅力。我們應學習在「公共」中參與管理「公共事務」,散發具有「公共靈性」的社會魅力,確保「公共」更加豐富永續。
一個組織對社會資源的賞識、詮釋、整合、加值,取決於領導階層「五觀心智」的更新、「四管創能」的能力與「3B連結」的掌握。
本書特色
和你息息相關的公共事務,你無法忽視!
公共事務五大面向
◎城市治理:以新的靈魂和行動來「定義國家 (City Defines Nation)」和「躍升國家(City Advances State)」。
◎大學創新:從創新管理、品牌管理、知識管理和價值鏈管理來做多元價值創造的社會行銷和教育再造。
◎區域合作:結合城鎮外交、區域人才資本發展、青年創業行旅和在地文創經濟實為大學創新治理的藍海策略。
◎社會企業:以解決社會問題為前提而設立的企業,強調和善用創業者和投資者的使命熱情和天賦才華。
◎根感經濟:一種發展與城市自然生態,在地文創和在地產業具有緊密連結的在地經濟活動。
讓我們用公共的力量,迎接更美好的社會。
作者介紹:吳英明
美國喬治亞大學公共行政哲學博士(1985~1990)
台灣志願服務國際交流協會(IAVE Taiwan)創會會長(2002~2008)
高雄市政府公教人力發展局局長(2003~2008)
高雄市立空中大學校長(2008~2012.7.31)
樹德科技大學講座教授(2013~)
作者介紹:柯志昌
國立中山大學公共事務管理博士
國立中山大學管理學院城鄉與地方發展研究中心執行長(2002~2007)
社團法人中華民國城鄉環境規劃設計學會榮譽顧問(2013~2015)
行政院公共工程委員會政府採購評選委員會專家學者(2013~)
國立臺東大學公共與文化事務學系副教授(2015~)
如有活動需要報導採訪,任何問題洽詢,以下三個粉絲頁,均可連絡!
「李基銘」主持人粉絲頁:https://www.facebook.com/voh.lee
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台灣知識庫執行長 在 Re: [公司] 剛畢業的同學們~千萬別去台灣知識庫! - 看板Salary 的推薦與評價
我覺得大家在這間待過的要多出來回應一下
免得更多人受害
我所處的是新部門
所以常常可以和比較高階層的人互動
面試談好29K
等過了試用期(3個月)才會升
我做了半年左右離開薪水都沒有29
反而還常常被扣錢(原因後面會提)
裡面的人很誇張
我的工作性質是偶爾會去上課
牠們就會開始抨擊你上課各個不好之處
連冬天天氣冷手插口袋都可以說嘴
結果牠們在後面監課卻翹二郎腿滑IPAD
整個超莫名其妙
班表常常會因為他們個人因素幫你調來調去
有幾次我因為這樣變成曠職
牠們就說不是牠們的問題
自己要承擔
然後光一個工作回報我可以回三四次
大群組回一遍、小群組一遍、上頭主管私人一遍、碰到牠還要跟牠面對面一遍
每天不用工作光回工作報告就飽了
喔~每天不是回一次喔~是要回兩次
上班前一次說要做什麼~下班後一次說今天完成什麼
然後每個禮拜又要有每個禮拜的心得
能夠好好做自己的工作時間根本不多
因為還有其他主管交辦雜事
出了什麼差錯就會怪到你頭上
有功大家一起分有錯你自己扛
以上這些我覺得都還好
最讓我受不了的是牠們都很愛說謊
要離開前騙我說該部門主任比我主管資深(我們有員工編碼,查一下就知道誰資深)
新人要進來為了他們自己好
就騙新人說月初才能報到
但是提前半個月新人就要工作
然後只給他最低時薪
當初面試談好工作是教學部分
結果業務雜事教學課程研發樣樣都得扛
整體文化環境很差
主管們私底下都在抱怨董事長
上梁都如此不正了你覺得下面人會有多好?
最扯的是有一次我在公司大便
回來的時候問我去哪
我說我去大便
主管就回說以後出去要講一下
我上廁所也要管!?真的是無聊當有趣
然後我都離職兩個月了
還會打電話來騷擾我
真是夠了!
※ 引述《gina31126 (小六)》之銘言:
: 曾工作過的來回一下。
: 1.勞保沒保到薪水級距,主管理由是你的職位是專員,通通都保這個級距。
: 2.面試時我期望薪水寫24K,主管說我這樣寫很敢要,一般大學生不是不寫要不然就是寫22
: K。
: 3.面試前問有沒有加班說沒有,進去後發現2月我算時薪,因為不想付年假的薪水。
: 4.3月轉正職後,就開始朝9晚9。通常一天朝9晚9隔天可以請上午,但有時有事情不能請
: 。我有同事每天朝9晚12。
: 5.我面試行銷,進來後才發現要背業績當業務,沒達到扣薪。
: 6.要接業務常常要晚上和假日加班,因為家長和學生只有那個時後有空。假日加班未滿兩
: 小時不算加班費。
: 7.每個正職員工都要簽合約,其中有條必須因業績要求而同意在上班時間外加班,我覺得
: 不合理。還有競業條款。
: 8.販售產品是教如何申請入學準備備審資料,因有些產品教學並非老師或專業人士,只是
: 資深同事生出一套假裝很懂。我覺得不值得賣那麼貴。
: 9.流動率的確極高,辦離職時的行政說她常常在辦離職手續。說行政也要背業績,要自己
: 下去補習班前台現場去搶業務(但怎麼可能)。所以她每個月都被扣薪。
: 10.老闆在員工大會說過勞都是員工自己下班後打電動或泡夜店。舉例模範員工每天9點到
: 11點。問她累不累,說不累,因為考大學時每天5點到12點,現在這樣還好。所以哪有過
: 勞死,你們不是都還沒死嗎?
: 11.我在簽約前離職,竟然慰留的理由是,你相不相信老闆,我相信所以我跟本沒看合約
: 。(聽到有人問不是還沒死嗎?還可以相信,台灣病了)
: 12.同部門同事超奴
: 奴工1.每天朝9晚10
: 奴工2.會阻止我下班,說要把招生電話打完
: 奴工3.剛入職新同事,很有熱情每天朝9晚12。被派出慰留我,也是說相信公司沒看合約
: 就簽。還說主管跟他說會升遷他覺得很有前景。
: 奴工4.也是每天狂加班不知幾點。
: 13.工作環節效率差,一份文件可以跑一週等執行長簽完名才可對外。
: 14.工作很多是招生打名單,就做補習班打工會拿到打三輪的學生名單。再打一輪讓你被
: 狂罵。還有去考場發傳單,做問券收集資料。正職打工。
: 15.公司不配備公務機,下班後還要回答家長問題。
: 16.感覺是學非所用的大學生在做的。部門同事一個歷史系,一個物理系,一個財經系。
: 都是不想做本行才找的。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.231.242.144
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Salary/M.1464333472.A.5FC.html
要離職前我們都有做好交接手續
也有簽名證明
兩個月過後牠們找不到檔案
主管也把檔案遺失
找我幫牠們找
很神奇唷~早上十點打電話來要求
叫我在今天之內前給牠
遇到神經病...
... <看更多>