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#活動已截止
得獎名單可見→ https://reurl.cc/VE48xb
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周末到了，
來辦個小活動，
送出蕾菈手邊最後的崩3週邊吧~~✧◝(⁰▿⁰)◜✧
⭐活動時間：即刻起 ~ 6/20 22:00(GMT+8)
⭐活動方式：在本篇留言處留下── 【任何蕾菈cos崩3角時的照片】
(可以是實際與蕾菈的合照、可以是只拍到蕾菈的現場照、也可以是新聞/google搜尋到的活動紀錄照)
⭐活動獎勵：活動截止後，會從留言中抽出兩位幸運兒，分別可以獲得【蕾菈簽名黑盾包】 or 【蕾菈簽名全女武神剪影T恤(S碼)】
獎品本人如圖一。
這兩件物品都是蕾菈使用過的(有清洗)，尤其是黑盾包，基本上每次出席實體活動的隨身背包都是帶那個。
嗯~
因為身邊的週邊都清得差不多了，
想說那也把照片什麼的稍微整理、紀錄一下好了，
於是就簡單弄了個回顧，
有興趣的朋友們可以點連結去PPT看看喔 (♡˙︶˙♡)
蕾菈的崩壞3rd回顧 → http://bit.ly/lairahonkai3
#2021年4月前遊戲內可操作之女武神cos全制霸
#想全制霸呆鵝造型結果來不及
＃不得不讚嘆、怎麼有人可以筆記做得這麼好。
佩服、佩服。（如圖）
.
感謝昨天參與線上講座的學員、分享她做的筆記
這位住在台東的＃Suqi Zheng。
我不得不說她是「＃筆記公主」
、
＃圖文並茂、真是太有才。（我一定辦不到）
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（昨天講座我的PPT重點分享）
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＃應境而修----打破自己、打破習性
.
習慣改變、改變習慣
.
面對死亡、我們需要改變什麼？
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＃不要隨意論斷他人：
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叔叔：「你不用為這種人默哀、也不用那麼認真、為他們祈福，這種人是上不了天堂的。」
可魯氣憤地轉頭對叔叔說：
「您不應該在不知道他們去世真相的情況下、亂說一通。」
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社工：「看到同樣的事物，有人看到的是愛，有人卻看到恨。」
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＃迎向死亡的優雅背景與從容
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那是一個陽光燦爛的早晨，
他走在街頭，買了一束花、帶到醫院給妻子。
妻子看到丈夫前來、接手他手上那一束花、把花埋在臉裡、深聞、微笑，問道：「你今天怎麼會這個時間過來？」
丈夫深情地看著妻子說：「沒什麼，就是想你了。」
老婆：「發生了什麼事嗎？」
丈夫笑著說：「發生了，是件好事啊。我來幫你實現願望。」
妻子驚訝地望著丈夫。 丈夫依然滿臉笑意：「我們一起回家吧。」
妻子一聽、鬆了一口氣、笑著說：「真的嗎？」
丈夫笑盈盈地、伸手過去握住妻子的手。
兩人相視而笑。
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＃我是遺物整理師（第六集）
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＃怎麼有人可以這麼如此溫柔啊。
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就在夫妻兩人要離開醫院時，
剛好看到可魯的叔叔在醫院一角抽煙，
老人走過去，和氣友善地說：
「老板，不好意思、這裡是醫院區域範圍，這裡禁止吸煙。」
可魯叔叔楞了一下：「喔。」立刻把煙熄掉。
當他正要把煙蒂往地上丟時，
老爺爺說：「給我吧。」
可魯叔叔感到不好意思，推辭說：「不用」。
但老爺爺笑盈盈地說：「沒關係」。
立刻拿出隨身攜帶的紙袋裝煙蒂、接手煙蒂。
拿下可魯叔叔的煙蒂以後，
老爺爺又笑笑地對跟他說： 「＃祝福你有個美好的一天。」
然後轉身、推著老婆的輪椅回家。
.
可魯叔叔矇了。
我猜、他會以為他遇到了「天使」。
＃這絕對是天使無誤。
.
但是可魯的叔叔哪理知道，
眼前這個老人將於一個月後死去，
而且、他會去幫他收屍，整理遺物。
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＃我是遺物整理師（第六集）
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不好意思、
愛的極致—線上公益講座已經額滿、＃不再接受報名。
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第二場講座會在今天下午3：30準時開始，
注意：
＃我們會在下午3點05分在此張貼meet的開會通知連結」、
（就是在 ＃周敘事的臉書的這篇文章、這個版面張貼）
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講座於3：05開始入場、（請勿提早）
.
本場進場、＃只限昨天中午前臉書上有留言者可以參與，
新報名者、很不好意思、人數已經「爆滿」、不方便再加入。
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最後聲明：本次講座因報名十分踴躍，
因此我們無法保證、你一定可以「進場」參加、
因為meet的僅能容納100人、敬請理解、見諒。
感恩諒解。
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請注意、如果您是第一次使用meet的朋友，
請您在與會前、自己先點入Google meet 熟悉版面，
理解「如何操作」、尤其是如何「關麥克風」及「找到「如何留言的地方」，
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＃現場不做操作教學、以節省大家的時間。
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●報到注意事項：
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1. 您可以用筆電、平版電腦或手機參與meet，請用您最舒服的方式。＃建議使用筆電螢幕會比較大、看字幕會比較清楚。
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2. 請注意、在參與討論之前，請您務必事先觀賞「指定影片」。
你不看影片、大家在講什麼你會「霧煞煞」、那參加就沒意義了。
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3. 請您在 ＃開會前25分鐘前，先點入「邀請連結」、
進入後、歡迎在通訊留言處、跟大家打聲招呼「大家好、我是王O美）。
如有不清楚地方，開課前、現場會有助理志工「美瑩」會協助您。
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4. 報到完畢，請先將您的「麥克風」先關掉，等到開放討論、你要發言時，你可使用「舉手」圖示，讓主持人請你發言時，再打開麥克風和打開攝影機讓大家可以看到你。
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5.當主講人正在分享時，如果你聽了很有感覺、有心得、或有疑惑，都歡迎在「留言」處打字分享你的心得或疑惑、讓主講人知道。告一段落後、或許主講人會邀請你做更多的分享。）
..
6. 請您先找一個「舒適、安靜」的角落、把自己心情準備，
現在您可以先去上廁所、或幫自己泡杯好茶、開水等，等待課程準時開始。
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7. 請注意，時間一到、我們就不開放進場囉。所以如果你遲到了，請就不要在點入連結進來了。拜託遵守。以免干擾課程的「進行」。
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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