跳至主要內容

[速記] UNCTAD eWeek 2020 - Trade facilitation and expedited shipments - Lessons learned from the COVID-19 crisis

這一場的主題是:Trade facilitation and expedited shipments - Lessons learned from the COVID-19 crisis

在許多國家還在堅持著「文件要蓋章」、「只承認紙本文件」的文化習慣,文件的傳遞都受到封城影響被延遲了,不要說國境內的文件,還包括了國際郵件的傳遞。例如:最近就收到國泰航空告知,新的實體會員卡寄不出來,請大家下載 APP,用 APP 裡的會員條碼。

Rwanda 幾乎所有的進出口報關都已電子化,所以在尤其東非國家正在組織相關的聯盟,所以也會把相關的跨國境之間的文件傳輸流程也電子化,文件傳遞上沒有什麼因為 Covid19 影響而延遲的情況,也因為實施管制,所以電子商務購物的消費的確增加了,但因為該國電子化程度發展得很好,所以文件這部份沒有太大問題,在購買的物資上,也以「必需品(essential goods)」居多,而不是平常的消費性物品。

可以聽得出來這些專家們的共識是:
  1. 在封城的期間,必要的物資,包括醫療物品等運送還是要盡量維持正常。
  2. 只採購必要的物資。
  3. 因為這場疫情,電子化已經是必然,社交距離的要求,也讓金融、商務活動必然走向電子化的發展,電子商務、電子支付、電子簽章、文件的標準⋯⋯相關的法規必需完備,而政府也要與民間合作,才能知道實際的情況。
  4. 供應鏈運作模式的改變,例如跨國境的包裹寄送,要如何保護郵務人員的安全?有沒有相關的規範可以參考。
  5. 全球的生活已經因為疫情而改變了,各國政府、所有人都要想想在疫情之後的商業模式、生活模式。
  6. 政府保護的 (電子) 商務模式是對該國產業負面的影響,最終還是無法與其他國家競爭。 

個人感想:

  1. 台灣人可能會很訝異平常熟悉的電子商務購物,在國際間的討論好像在台灣電子商務剛起步的情況。其實全球的網路、物流系統發展不一,要能像台灣、中國這樣隨時追蹤其實不是那麼常見,也不該那麼理所當然,有很多 3 小時、 6 小時到貨的服務,其實都是在剝削外送人員,而無法提供更合理的工作環境,但也許,背後還有更複雜的原因,有些人可能需要多跑幾趟,多賺外快。
  2. 在討論電子化發展的同時,其實也是將適應環境變動力較弱的族群,快速的從社會中淘汰,例如有些人家裡可能無法負擔高價的手機、電腦,如果需要購物時,若皆轉往電子支付,有些人可能沒有信用卡、現金卡、也沒有銀行帳戶,這已經不止是「個人身份」的問題,而是包含了被「金融與經濟活動汰除」的問題。
  3. 自然的,電子支付、電子商務這些都會留下大量的交易資料、消費軌跡,這些資料的所有權、資料保護、主控權是誰?一直都是有很大的爭議性,目前在全球雖然有強大的個人資料保護法,但就商業資料來說,其實依然沒有共識。

其他書籤:

留言

此網誌的熱門文章

為什麼我支持《數位中介服務法》草案

在經歷許多次反抗台灣政府所立的網路相關法案後,我其實沒想過除了《數位通傳法》草案外,我還會再支持另一部法律草案,雖然 《數位通傳法》草案還壓在某處,但如果有人讀過《數位通傳法》的草案,再讀這部《數位中介服務法》草案,就會知道這部草案的重要性,而且也可以顯示台灣網路使用者的成熟度,更重要的,這是我第一次看到引入國際網路治理多方利害關係人機制的法律草案,而且是用在正確的地方。 有興趣想知道我在讀法條時的筆記和當下的感想,可以看我這則  Tweet 。這篇不使用逐條讀法條的方式來寫,因為那會讓人昏昏欲睡,我也不去比對歐盟《數位服務法》,因為我在讀《數位服務法》草案時,該草案特別強調是加強歐盟 E-Commerce Directive  ,而不是取代它,而且更多著重在預防盜版、仿冒,保護消費者的法案。所以當有輿論提到參考自《數位服務法》的《數位中介服務法》草案限縮言論自由時,我其實是一頭問號的,但一直到今天我才有時間讀《數位中介服務法》草案,這篇文章出自於我的個人經驗和閱讀法案的心得,與擔任的職務無關。 如果最近注意一下網路的資訊,有幾件事該注意一下: 有許多人在社群平台,如Facebook或是其他網路看到一些廣告,而這些廣告可能是要你支持台灣農產品、台灣製的產品,結果你收到時,上面還寫著簡體字,通常這是所謂的一頁式廣告詐騙,而行政院的消費者保護會在 2019 年時就有新聞稿在警告「 一頁式廣告詐騙多 小心查證保障多 」,之後像公視或是其他單位都有相關的活動在提醒大家小心這類廣告。但目前這些廣告其實多數不易處理,因為不容易取證、保留證據,等到追查到時已經找不到對方了。 有不少親密照片與影片在情侶分手後,被報復性的上傳到情色網站或透過即時通訊傳到親友的帳號裡,或是被洩露個資,遭到公開的霸凌。 之前有一個專題:「 青春煉獄:網路獵騙性私密影像事件簿 」,光是讀完這個專題報導我就覺得受傷。 有人使用 Deep Fake 把台灣名人的臉部照片合成至色情影片再上傳至色情影片平台,今年 7 月才被判刑。 還有許多創作者藉由網路分享作品時,被人盜用,甚至有國外的使用者修改台灣人的作品去參與比賽還獲獎。 有一次打電話問某個部會,如果消費者在國外電子商務平台買東西,但資料被外洩怎麼辦?雖然政府願意協助,但衡量至國外打官司的時間和成本,就會讓人卻步。 有些行為在現實世界裡有法...

[movie]虛偽、傲慢與人性--Dogville

片名:厄夜變奏曲DOGVILLE 導演:拉斯馮提爾Lars von Trier 演員:Nicole Kidman… IMDB 花絮:厄夜的告白(Dogville Confession) 續集:命運變奏曲(Manderlay) 目前桌上放著的,是《在黑暗中漫舞》和《命運變奏曲》,克制著自己不要接著看下去,雖然我覺得看完再寫會比較完整,特別是看完《命運變奏曲》。昨晚已先看了《厄夜變奏曲》的花絮,在拍完這部電影後 Nicole Kidman還是沒能再接下去演《命運變奏曲》。 如果沒看過這部電影的人,不建議再繼續看下去,免得壞了看電影的興緻。 這部電影共分為九幕和一個序,沒有任何的「場景」,像是舞台劇般的在每一幕開始時有旁白,所謂的場景則象徵性的在攝影棚的地上劃出房子的地基、動物;在實體場景上,只有商店有門和展示櫃,看不見的McKay家有片落地窗,醫生有藥櫃,作家有書桌,七個孩子的果農家有張床和黑板…每個實際存在的物品都代表了住在那一「格」的居民的職業和對他們最重要的事物。也許因為沒有了場景,演員的表現反而被突顯了出來,劇情更容易讓人印象深刻。 在「序」這一段裡介紹了Dogville和裡面的人物。在第一幕到第五幕裡,從Grace來到這個貧瘠的村莊,而村長Tom的行為與用意也讓人難以忍受,到此為止,大部份村民看起來是善良的,如同在序中介紹的善良正直。雖說在看電影前已經有人提醒我要小心電影情節的黑暗面,在第六幕開始時也有字幕提醒,但在看到第六幕時就想關掉了。因為從這一幕開始,才開始看到什麼是人性,而從第六幕開始,才是真正的人生。 「傲慢(arrogance)」是最常出現在電影中的字詞,當Grace與Tom相遇時,她對Tom表示她必須自己教育自己,所以必須處罰自己不能進食;在第二幕裡,Grace認為Tom很「傲慢」而傲慢是不對的,一直到最後,第九幕,她到了車上依然與父親爭論「傲慢(arrogant)」。從車上兩個人的爭論裡,名字代表優美、優雅Grace終於顯露了她的本性: The Big Man:…but I, I call them dogs… Grace: The dogs only obey their nature. Why shouldn't we forgive them? 直到最後,她的決定讓整個村子燒光只剩下一隻狗,而她原諒了那隻連肉骨頭也不願施捨給她...

AI 提高產出,但誰得到好處?

我收集了 2026 年 3 月至 9 月由 Anthropic 研究團隊公開發表的 5 篇文章,讓 Claude 重新翻譯並編輯,並修改為習慣的閱讀語氣,以利閱讀。 Anthropic 今年 3 月發表的報告顯示,美國整體失業率沒有上升,但 22 到 25 歲的年輕人每月順利進入 AI 高曝露職業的比例比 2022 年低約 14%。這是我讀完今年他們發布的 5 份經濟研究摘要後,最常想起的一句話:「AI 讓產出變多」與「誰能把產出變成自己的收穫」,是兩個得分開回答的問題。 AI 做得到,不代表已經在做 過去大部分研究或媒體在衡量 AI 對工作的影響時,常問「AI 理論上能做哪些任務」。問題在於,AI 做得到,不代表企業或個人真的已經拿來用。 在這次閱讀的文章中,研究團隊提出「觀察曝露度」(Observed Exposure)。這個指標結合 O*NET(美國職業資訊網路,Occupational Information Network)的任務清單、理論可行性評分與 Claude 的實際使用資料,並對「自動化」與「工作用途」給予較高權重。 排名最高的是電腦程式設計師(約 75%)與資料輸入人員(約 67%),客服代表也名列前茅;另有 30% 的勞工觀察到曝露度為零。AI 目前的實際使用與理論能力還有一段距離。 在公布的研究中,高曝露職業的從業者有幾個共同特徵:女性比例高 16 個百分點、平均薪資高 47%、學歷較高、年齡也偏長。受衝擊的是中高薪的知識工作者,和「AI 先淘汰低薪年輕勞工」的直覺相反。 衝擊有多大?研究用差異中差異法比對,發現 ChatGPT 發布前後,高曝露職業的失業率未見系統性上升。唯一較清楚的訊號在 22 到 25 歲:這個年齡進入高曝露職業的新工作起始率,約比 2022 年低 14%。研究團隊也註明,這個結果僅勉強達到統計顯著。 同一套 AI,成果為何不同 在針對使用者研究的報告中,使用 6 個月以上 Claude 的人,其對話成功率為 73.1%,新使用者為 66.7%,相差 6.4 個百分點。控制任務類型後,差距縮到約 3 個百分點;再加上模型、使用情境、國家等變數,差距維持在約 4 個百分點。 Anthropic 曾假設,資深使用者會更傾向於把工作整包交給 AI 自動完成。研究的資料指向相反的方向:資深使用者更常與 Claude 來回...