跳至主要內容

賞心悅目但令人不安的夏日風景


【在欄杆上奔跑的松鼠】

早上出門時,看到一隻松鼠在欄杆上奔跑。牠偶爾停下來觀察周邊動靜,蓬鬆的尾巴幫牠保持了平衡,偶爾在欄杆上快速奔馳。我不確定牠是要往何處去而捨棄了樹與樹間相對安全的枝椏,在容易接觸到人類的欄杆上行動。欄杆的一邊有個老先生坐在椅子上,手上的報紙被小小的手機螢幕取代,兩個婦女離開充滿清涼冷氣的車子,兩個孩子低頭看著手機,老太太們則三三兩兩坐在樹蔭下乘涼。被早晨太陽曬得滾燙的水泥地開始散放出熱氣,欄杆的另一邊,則是長滿雜草、排放家庭廢水的水溝,偶爾有夜鷺或迷鳥飛入停留。
 
似乎只有我看到松鼠,松鼠好像也有感受到我的凝視,隨著我的步伐,偶爾奔跑,偶爾停下。

【車廂中幫孩子擦防曬乳的少婦】

在上班時段,擠滿上班族的捷運車廂是充滿怨恨與孤單的,有的人呈現睡眠不足,有的人從炎熱的外界擠入車廂中。
 
害怕接觸社會的人們,帶著耳機放出連旁邊的人都聽得見的音樂,他們把自己隔離在音樂、影視、電玩裡,有年紀的人則是念著手上的小本經書,心經、大悲咒......各種經文,或是咔噠咔噠的點擊著手裡的計數器。
 
這個時段的人們,多是穿著上班服裝,低頭沉迷在帶給他們無限的安慰手中一方世界。
 
到了某一站,一個年輕的少婦帶著兩個孩子上車,她穿得極為輕便,一件薄薄的T-shirt,一件白色的短褲,兩個孩子也是穿著運動上衣和短褲,少婦的手中拎著兩個塑料材質的手提包。三個輕便打扮的人們,在這滿是上班族的車廂裡有些格格不入,兩個孩子似乎承受不住上班族們不甘心的怨氣,縮在一角裡,讓媽媽保護他們。
 
當車上的人陸續在轉接點下車,孩子們迅速的衝向座位,車廂裡的人也減少了許多。少婦把手上的手提包給坐在椅子上的孩子,然後開始幫孩子們擦起防曬乳,孩子們也囁嚅著擦防曬乳的不舒服感覺,媽媽則勸他們,為了預防曬傷,還是擦一下吧!
 
此時才注意到這位身著輕便服飾的母親,在她輕便的衣服底下是一套兩截式泳衣,上半身繫在頸上,下半身的繫繩則在蹲下時從短褲裡露出來,她泳褲的花色則因為白色的短褲而若隱若現。原來這家人是要去游泳啊!
 
少婦背對著我,她起身彎下腰幫自己擦防曬,那是一個多麼美麗的等腰三角型!這位少婦有著一雙美麗且筆直的雙腿:健美的小麥色皮膚,大腿的外側與內側沒有鬆軟外括的贅肉,也沒有歲月留下的橘皮組織。沿著腿部曲線,那是一雙沒有色素沉澱、沒有被蚊蟲叮咬的疤痕或抓痕、沒有多餘無彈性的贅肉或是慘白且充滿青紫色微血管、靜脈曲張痕跡且賞心悅目的小腿。
 
最後又回到她的白色短褲上,那是有運動習慣,具有曲線的身材,而不是在辦公室久坐而下垂的臀大肌。
 
我感受到身邊的男男女女上班族們不安的噪動,她身後的男性乘客換了站的位置,深怕多看幾眼就落入性騒擾的惡名,女性乘客則是貪婪的看著這樣美麗的景色。

這是多麼美麗的夏日風景。


Image by tatlin from Pixabay

留言

此網誌的熱門文章

生成式AI使用記錄-翻譯

翻譯是一門專業工作,它不只是把另一種語言轉化為日常生活的語言,而是轉化為人人看得懂、聽得懂的語言。在學習的過程裡,老師說過翻譯重視「信、達、雅」,這是一門學問,不是任何一個人、哪種工具可以取代的。這篇不是在談「翻譯」的學問或是翻譯會不會被人工智慧取代,我也不是專業翻譯,沒有能力談這門學問,我只能分享AI在工作上的協助。 因為工作需要閱讀大量的國外文獻,或是參與會議中有大量的英文文獻需要閱讀,Google Translate提供許多協助,同時利用使用者協助修正翻譯的正確度,甚至減少大量閱讀的時間。 隨時間的增加,坊間也愈來愈多更好的翻譯軟體,但遇到會議的錄影與錄音轉譯,還是需要由專業的翻譯公司協助,以節省時間成本,人員可以把時間專注在自己的事業上,遇到需要節省金錢成本時,就會折衷由一般人員來譯出可以接受的成果。 直到 ChatGPT 出現,我拿它來翻譯會譯的逐字稿,它協助節省金錢成本與時間成本,雖然增加編輯成本,但隨著模型逐漸進步,訓練的人愈來愈多,它也會提高準確度,並藉由一次又一次的對話往來,產出比用 Google Translate更能讓人容易接受的版本。相對的,它還是增加使用人員需要編輯、審核的時間成本。但有沒有比人類編輯好?我想現階段,中文可能還有沒比人類編輯好的程度,但已經可以是能接受、初步可以讀懂文字要表達的粗略意思的程度,離「信、達、雅」的標準還很遠。 以往的少見文字,如藏文、閃語、印度語,甚至連死海古卷裡的文字都已經可以藉由AI技術辨識出來,已經是非常大的進步。有天我使用AI翻譯藏文時,突然想到,誰可以幫我核對翻譯出來的正確性?我個人是不懂藏文的,當我想把中、英文用AI翻譯為藏文時,又能請誰幫我確認文法與用字的正確性呢? 所以,使用者本身也是需要一定程度,才能辨識AI結果的正確性,有無過度編撰或錯誤的引用,例如在法規上的引用、宗教信仰經典裡的人物及故事,會不會在一來一往中給AI產生幻覺(Hallucination)的機會。又如同專業的翻譯人員並不是完全了解各行各!業中的知識,工作過程中還要再與委託者討論。又如有次我聽到一場會議的講者,他提到他是專業的執法人員,但是否判定對方有無違法,還需要了解該行業的專業知識,例如建築業、畜牧業,甚至要去了解飼料的投餵方式與成份。所以現階段,AI還是無法取代人類,也無法代替法官做出判決,大概也是短期內的一件好事吧! I...

觀察台灣 AI 政策與職場新挑戰

前言 這篇文章想和大家分享我對台灣 AI 政策的一些觀察。未來我還會整理其他國家的案例做比較。不過先提醒大家:這篇的資訊量不算太低,文章提及一些日常生活中不常接觸的政府計畫名稱、大筆預算金額與目標數字,乍看之下會讓人覺得很抽象。 對我來說,這些數字背後傳達的訊號很清楚──台灣政府確實願意投入大量資源在 AI 的產業發展與人才培訓。問題是,這些投資如何真正走到民眾與企業身邊?如何讓公司知道「資源在哪裡」、讓人才看見「機會在哪裡」?這條「最後一哩路」會決定政策成效,也才是和你我最相關的地方。 為了解台灣就業市場的實際需求,我偶爾會瀏覽人力銀行網站。有次看到某家公司在招聘條件中特別要求面試者在面試時分享「自己使用過哪些 AI 工具,以及如何使用」。這讓我注意到:AI 已經被視為職場的基本能力。 在日常生活中,AI 已廣泛應用於工作與個人任務。雖然部分單位仍不鼓勵員工使用,但只要有清楚的界限與正確的態度,AI 工具能有效減少重複性工作,把精力留給更有價值的任務。想像在學校寫報告,老師要求必須說明 AI 工具是怎麼幫上忙的;或在公司加班時,主管要求用 AI 快速整理資料。這些情境都不再是未來,而是現在。 我撰寫這篇文章的原因有二。首先,是因為參加 Anthropic 的 AI Fluency for Students 課程,課程內提到的 4D 概念對學生、新鮮人乃至現在於職場受到 AI 衝擊的世代都很有幫助。如果我是面試官,我會希望求職者能理解並應用這些觀念。其次,是我長期關注各國 AI 政策,想藉此分享觀察成果。這些分析大多是透過 AI 工具分析政府公開資料而得,也讓我更相信 AI 是研究工作人員的得力助手。  以技術與產業發展為核心的台灣AI政策 台灣的 AI 政策並不算落後。除了大家熟知的 DIGI+,政府陸續推動了「臺灣 AI 行動計畫」(2018–2021)以及「臺灣 AI 行動計畫 2.0」(2023–2026)。政策重點主要在產業發展與人才培育。 從預算來看,2025 年度 AI 行動計畫 2.0 編列經費最多的前三個部會為:經濟部、國科會與數位發展部;2026 年(115 年度)未核定的預算書顯示,數發部、經濟部與國科會仍是主要資源分配單位。大部分經費用於應用與普及,例如開發 AI 便利工具、藥物開發驗證平台等。 產業發展 台灣經濟結構仍以製造業為主...

生成式 AI 使用記錄 -- Deep Research

當OpenAI將Deep Research先開放給 ChatGPT Pro 的使用者後,已經有一群使用者驚訝於它的產出,沒多久,OpenAI已 開放給付費的使用者 來使用 Deep Research功能,讓更多人都能受惠於這套功能帶來的方便。 當我在 ChatGPT 裡使用 Deep Research 讀完我幾年來處理的文件、寫的報告內容後,它依這些資料產出的速度相當快,除了可以搜尋網路文章外,也同時參考我所上傳的資料。因為已經讀過我整理過一次或經過多次編修的內容,所以產出成果也有一定的品質。 這樣的發展促使我思考「知識工作者」是否可能真的被取代?科技進步就是不斷的在縮短資訊落差,減少因為資訊落差造成的不平等,但仍有可能因為運用資本的程度不同而產生不平等。 就現階段來說,使用者要讓生成式AI按提示語(Prompt)工作,取得高品質且符合需求的資料、辨識產出的成果是否存有虛構的內容,都需要依賴使用者本身對該領域的專業程度,才能寫出正確的提示語。在我今天的操作過程中,如果沒有先前累積的知識,可能也無法讓AI開始工作。 知識工作者在未來,存在的意義可能會像「翻譯」一樣,將客戶的需求「翻譯」為指令,限縮這些生成式AI在搜尋的範圍,提高產出的準確率及品質,減少內容的幻覺,,也像一個具基本能力的「編輯」,編修文章中的字句,更貼近「人類」的語言,或客戶需求的專業語言,而不是像機器一般的語言。 Deep Research 不僅縮短產出文章的時間,還沒有創作者在產出文章時的陣痛期,例如面對排山倒海的資料確不知從何處開始著手整合,又或是完全不知道要去哪裡找資料,又該從哪裡開始。在對話的過程裡,生成式AI也會一起把範圍縮小,讓目標更明確,也是不錯的協助。