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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,唯一戰勝 Google 旗下 Deep Mind 公司開發的人工智慧 AlphaGo 的南韓棋王李世乭,宣布將要退休,因為他認為人類永遠沒辦法擊敗人工智慧。 不過演算法不是只會越來越強大,為什麼 AlphaGo 會錯判輸給李世乭呢? 因為AlphaGo 有個叫『隨機森林』的算法,可以預測對手可能...
智慧排程演算法 在 Facebook 的最讚貼文
好書推薦《#人慈》部落格文末抽書兩本
想像一下,如果有兩個星球,你認為自己住在哪一個?星球A:飛機墜機後,生存者禮讓最需要救援的人。星球B:事故發生後,生存者爭先恐後地往出口擠,不惜將他人踩在腳下。這個問題被用來問過許多學生,幾乎所有人都選了星球B。但事實是,我們住在星球A。這個世界真正面臨的威脅在於我們對人性太過悲觀。
部落格文章 https://readingoutpost.com/humankind/
Podcast 用聽的 https://readingoutpost.soci.vip/
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#這本書在說什麼?
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《人慈》這本書的作者是歐洲最著名的年輕思想家之一羅格.布雷格曼(Rutger Bregman),他是同時也是一位歷史學家、作家、記者。有鑑於報章媒體、政治宣傳、普羅大眾對於「人性」的偏誤解讀,他想透過這本書傳達一個核心訊息:「大部分的人在內心深處,其實是相當正派的」。
作者在書中旁徵博引,以詳盡的事實和深入的查證,說明了人類無論是出於天性、身為孩童時、在無人島上、當戰爭爆發、當危機來襲,對於自己「好」的一面,有著強烈偏好。如果你至今仍然認為,人類就是天生自私、貪得無厭、陰險狡詐,那麼這本書絕對會讓你大為改觀。
這本書讓我感到大為驚喜的,是作者既大膽、又謹慎的考證態度,他勇於對歷史上知名的眾多案例(例如《蒼蠅王》、《史丹佛監獄實驗》、《米倫格爾電擊器實驗》)提出反面看法,而且其證據令人信服。在媒體慣用人性「惡」的一面吸引眼球的世界裡,這是一本思想激進的書,只不過是偏向人性「善」的那面光譜。這種書很罕見,卻彌足珍貴。
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#人性本惡?三個精彩翻案
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人類有考據的數萬年歷史以來,充滿了大大小小的衝突和鬥爭,我們也從故事裡看到領導人無論為了私利、國家的經濟、民族的情節而發動戰爭。難道,人類不就是天性好鬥嗎?只要有誘因存在,人們就會甘願殺得你死我活嗎?從歷史的考據裡面,我們會發現人性跟我們想得很不一樣:絕大部分的人不願意傷害另一個人。讓我們先從書中三個精彩的翻案來找到線索。
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1.#蒼蠅王小說的翻案
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《蒼蠅王》是一本膾炙人口的小說,在我國中的時候,老師也放過翻拍的影片當作社會科學的教材。內容大意是在說,因為飛機墜機,六個英國男孩漂流到一座無人島上,在沒有大人的情況得自立求生。過程發生了許多權力爭執、失去理智、弱肉強食的情節,最後只剩下兩個孩童倖存的故事。這個虛構故事在感嘆「人心的黑暗」,也被列為標準的社會教材讀物。
作者把持著一個懷疑的態度,他深入瞭解了虛構的《蒼蠅王》小說作者威廉.高汀(William Golding)的生平。作者發現高汀是一名有憂鬱傾向的酗酒者,他還會打小孩,他也曾說過:「我瞭解納粹,因為本質上來說我也是那一類」,這才讓作者明白,原來寫出《蒼蠅王》的作家是一個多麼不快樂的人。
因此,作者根據事實為主,追尋了一條實際發生過的類似案例,六名少年在太平洋落難,漂流到阿塔島(`Ata)的真實故事。這則故事跟小說大相逕庭,六名少年在荒島上發揮團結的本領,協調出遇到衝突的處理方式,還彼此在受傷時互相照顧。受困15個月後,六人獲救時仍氣色飽滿,而且士氣高漲地不可置信。真實版的《蒼蠅王》,其實是一個友情和忠誠的故事。
發現阿塔島生存的船長彼得.華納(Peter Warner):「人生教了我許多事,其中包括了一個經驗,就是你永遠要尋找人的善良光明面。」
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2.#史丹佛監獄實驗的翻案
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我讀過許多談到心理學的書籍,都喜歡引用一個知名的案例,那就是《史丹佛監獄實驗》。實驗主持人飛利浦.金巴多(Philip Zimbardo)教授把24名參加的學生隨機分成兩組,12人當囚犯,12人當獄卒,觀察人類當囚犯的反應,以及擔任獄卒的人施加權力的表現。整個實驗因為囚犯精神狀態快速崩潰、獄卒施加的處罰越來越過火,結果實驗到第六天就被迫中止。
這個實驗的結論彷彿要告訴我們:「當你給予人們權力,他們就會開始為惡,發展出一些不人道的規則」。作者深入考察之後發現,這簡直是一場天大的騙局。實驗並不是任憑12名獄卒自己決定如何處以,而是金巴多本人直接給獄卒灌輸思想:「你們要創造一種挫折感,製造恐懼,要剝奪他們的個體性…」,最後獄卒定的17條規則裡,有11條根本是實驗團隊給予的意見。這簡直是引導式的邪惡。
你或許也會好奇,那如果是實驗團隊「完全不介入」的狀況會怎樣?兩個英國心理學家2002年在電視節目上複製了一次同樣的實驗,但這次沒有告訴獄卒該怎麼管理、該怎麼懲罰。結果呢?節目無聊到不行。第二天,獄卒把食物分給囚犯。第五天,一名囚犯提議設立民主制度。第六天,獄卒跟囚犯一起抽菸。最後一集,大部分人一起坐在沙發上消磨時間。這麼無聊的故事,難怪我們都沒聽過。
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3.#電擊器實驗的翻案
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還有一個更出名的《米倫格爾電擊器實驗》,目的是為了測試受測者,在面對權威者下達違背良心的命令時,人性所能發揮的拒絕力量到底有多少。受測者身為「老師」,當隔壁房間的「學生」答錯題目時,就要按下電擊器,懲罰坐在電椅上面的學生。「學生」是由實驗人員假冒的,受電擊所發出的哭喊也是演出來的,但受測的「老師」並不知道,他們會「以為」這些電擊都是真的。
每一次學生答錯,懲罰的電壓伏特數就要提高,實驗主持人史丹利.米倫格爾(Stanley Milgram)教授會要求老師繼續施罰。120伏特時學生會開始喊痛,150伏特時尖叫並喊著退出實驗,200伏特時大叫大叫血管裡的血都凍住了!超過320伏特時開始撞牆並失去聲音。結果,有65%的受測者一路聽從指揮,開到了450伏特,幾乎是把學生電死的程度。實驗的結論幾乎告訴我們,只要有權威要求,連普通人都願意電死一個路人甲?
作者考核過後的翻案顯示了另一種事實。幾乎所有受測者都曾抗命,想要停手,但實驗方會加強壓力逼迫就範,從錄音檔聽起來更像是霸凌和脅迫。事後調查,只有一半的受測者認為隔壁的學生是真的在受苦,其他人覺得只是實驗效果。許多受試者也表示,因為他們真心「信任」米倫格爾教授的實驗對人類一定有幫助,所以即使當下不忍心,也願意咬著牙繼續做下去。
綜合以上三個翻案結果,大部分的人在內心深處,其實是相當正派的,但引用作者所說的:「如果你催促地夠用力,給予足夠刺激、又拐又騙,許多人確實是有能力做惡。但是邪惡通常不是在表面之下,它是需要費盡功夫才能扯出來的。」邪惡得要披上善良的外衣才行。
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#人怎麼會互相傷害?
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所以,人真的是天性好鬥、殺得你死我活的物種嗎?綜觀歷史大小戰爭,這個說法似乎成立,但是當我們把尺度放到人與人面對面的相處,就是另一種樣貌。舉戰爭為例,兩軍人馬大動干戈的時候,所有人一定都是拔刀互砍、舉槍互射吧?在那種生死存亡的關頭,不是敵死,就是我亡了,不是嗎?
真實的戰爭傷亡統計很有意思,例如二戰英國陣亡的軍人死因中,10%是子彈和反坦克地雷;15%是詭雷、爆破和其他;75%是手榴彈、迫擊砲和空投炸彈。大部分的士兵都是隔個一定「距離」被殲滅的。真正喊著敵人是「害蟲」,一旦碰面就格殺毋論的,通常是離戰場最「遙遠」的政客和領導人。
根據研究,二戰的生存老兵超過一半從未殺過人,只有20%的軍人曾經擊發過武器。美國南北戰爭最激烈的蓋茨堡戰役中,回收的27,000把火槍,還裝有彈藥的比例達到90%。12,000把裝有兩顆彈藥,其中6000把超過三顆。但火槍設計成那樣,就是一次只能射出一顆子彈,那幹嘛裝那麼多顆子彈?因為大部分的士兵都『沒有』在試圖殺敵。人,打從心底不喜歡傷害另一個人。
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#如何改善?三種範例
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在這本書的下半部,作者有一則引述徹底震撼了我的思想。這句引言來自英國哲學家暨諾貝爾文學獎得主伯蘭特.羅素(Bertrand Russell),他給未來世代這個建議:「當你學習任何東西或者思考任何哲學問題時,只該問自己事實有哪些,那些事實證明什麼是真實。永遠別被自己希望相信的事、或者自以為如果別人信了就對社會有益的事所分心,只要專心一意去看事實是什麼。」
這個非常理性的觀念,一開始相當很吸引我,但作者及時把我拉了回來。他提到除了探究事實之外,你本身「相信」什麼,才是以改善世界的動力來源。
第一種相信的力量,叫做「畢馬龍效應」。科學家做過一種實驗,把兩群同樣普通的老鼠,分別標示聰明和愚笨。請不知情的學生照顧老鼠,然後進行迷宮遊戲,看哪一組比較快逃出迷宮。結果聰明的那組獲勝,事後發現學生「相信」這些老鼠比較聰明,給予比較好也溫柔的待遇。同樣的實驗在一群小學生上進行,不知情的老師對聰明組的學生更關注、更鼓勵,事後結算成績,聰明組的孩子其智力表現提高了最多。
第二種相信的力量,叫做「魔像效應」。曾經有科學家在美國做過一個不道德的實驗,他把二十個孤兒分成兩組,跟其中一組說他們是善於表達的人,跟另外一組說他們注定要變成口吃者。這個實驗結果害得許多口吃組的受測孩童,一輩子患有語言障礙。這種效應常導致貧窮學生更加落後、無家可歸者失去希望、已經被孤立的青年人更加極端。
一如正面的期待能夠引發好的結果,負面的期待也能夠讓惡夢成真。接下來介紹書中三個真實世界的例子,來看看如何運用「相信」的力量,來改善我們的工作、教育和民主運作。
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1.#論工作的內在動機
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研究發現,外在誘因例如紅利會減低員工的內在動機和道德標準。給予外在誘因會獲得相等的回報:按照工時給付,就會增加更多的工時(無論是否裝忙)。按照發表數目給予稿費,就會得到更多的發表文章(無論品質優劣)。按照手術量來給付,手術就會更多(無論是否必要)。
荷蘭的最大的鄰里照護平台「博祖克」(Buurtzorg)採取逆向而行的策略,這個組織沒有業績目標或分紅,沒有管理階層,沒有客服中心。運作的自主權下放給每一個十二人的團隊,團隊自己定行程表,自行雇用同事。省去的營運費用和會議時間都回歸到團隊本身。
執行長喬斯.德.柏洛克(Jos de Blok)是從最基層出身的人,他相信員工內心會選擇做「正確」的事。他說傳統的管理階層「喜歡憑空想像一些計畫給那群工蜂做」,還說「拿掉管理階層,工作還是照常進行」,他認為讓團隊自我導向、動手執行腦中想法,是最實際的做法。博祖克沒有人資部,被評為最佳雇主;沒有行銷部,卻獲得最佳行銷獎。
(延伸資源:在台灣有「台灣居護」引進了這套照護模式)
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2.#論教育的玩耍本質
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自古以來,愈是聰明的動物愈會玩耍,玩耍更深植於人類天性當中。創造力和學習力來自於自由地玩耍,孩子會自然地渴望探索這個世界。當社會工業化之後,學校的體制越來越制式化,學生的課表被排滿,家長連下課的時間也不放過。最近針對十個國家的民調顯示,監獄囚犯待在戶外的時間比孩子還要多。研究也發現一個趨勢,孩子愈來愈覺得「自己的生命被他人所決定」。這是一個快要忘記怎麼「玩耍」的世代。
荷蘭的「阿哥拉」(Agora,希臘語「市集」的意思)是一個沒有年級、班級、教室的學校,也沒有功課和成績,一組學生團隊就只有配一位「輔導員」,但自主權在學生身上,他們自己決定要學什麼。整個學校就像一個主題樂園,學生透過玩耍和探索,找到自己當下有興趣的題目攻讀,學校提供對應的資源給他們學習。相較於傳統教育把孩童當植物灌溉,這所學校將孩童當「人」看待。
在這裡,與眾不同是常態,一千個學生就有一千種學習路徑。這裡幾乎找不到霸凌的蹤影,因為不以年齡和能力區隔孩童,沒有誰的進度會落後,沒有誰的表現太過突出,每個人都在綻放當下最好的自己。作者引述道:「玩耍的相反不是工作,玩耍的相反是抑鬱。」問題不是孩子能不能掌控自由,而是大人有沒有勇氣給他們自由?我們是否問過自己,教育的意義究竟是什麼?
(延伸閱讀:Agora: Meet the school with no classes, no classrooms and no curriculum,英文文章)
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3.#論民主政體的模樣
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作者提到,世界上愈來愈多的民主政體正遭受七種瘟疫侵襲:政黨持續腐化、公民不再信任彼此、少數人遭排除、選民失去興趣、貪贓枉法的政客、有錢人逃稅、人們發現當代民主充滿貧富不均(怎麼跟我住的地方這麼像!?)。但世界上有地方嘗試了解法,簡單到令人難以置信,卻很少上新聞(你應該猜得到為什麼)。
委內瑞拉的托雷斯市(Torres)的民選首長胡立歐.查維茲(Julio Chávez)選擇一種嶄新的信念,他相信:「每個人心中都有一位積極認真的公民」。他的競選政見只有一個,下放權力給所有托雷斯市民,而且他遵守了承諾。所有的政府集會邀請全體居民參加,不只是討論,還要決議城市所有預算的使用。
結果人們空前踴躍參與政治,在最需要的地方蓋起了住宅和學校,有效地鋪整馬路清掃街區。因為預算透明,大幅削減了貪污和權威的弊病。市民們還一起要求提高稅收,並且說道:「過去我們不瞭解市政稅要用來支付那麼多東西。」這個被稱為「參與式民主」的方式,深受民眾喜愛,卻鮮少在新聞上被提及。
(在台灣我還沒聽過類似的試營運模式,有人聽過嗎?)
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後記:#相信善的一面
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《人慈》是我今年讀過最意猶未盡的一本書,作者的大膽思想,配上嚴謹的查證,讓人讀來格外痛快。從這本書中,我也慢慢體認到,問題不是二元化的「人性本惡或本善」選擇題。反而,透過這些精采的正反論述,猶如偵探小說抽絲剝繭般的分析,我理解到的是人性真正的「複雜」。
如同現在人工智慧和大數據這麼發達,如果只讓電腦演算法來判決,那麼歷久不衰的《蒼蠅王》人心黑暗論肯定佔據上風;《史丹佛監獄實驗》和《米倫格爾電擊器實驗》無以計數的論文和書籍引用,肯定讓演算法覺得這才是人性的真理。無數對人性帶有扭曲和偏誤的描寫佔據了媒體的版面。然而,事實呢?
這本書中段的畢馬龍和魔像效應教我們的就是,人們「相信」的事情往往會發展成「事實」,更是一個令人驚醒的提點。無論是書中獄卒和囚犯的故事、老師和學生的故事、老闆和員工的故事、父母和子女的故事,一再說明了:「當你把一個人當人看,他就會表現得像一個人。」反之。讀完這本書後,你可以踏實地選擇自己相信的那一面。
瞭解事實,讓我們得以明辨是非。擁有信念,才能以行動改變世界。原來,關於人性,我讀過的許多論點幾乎都是錯的。永遠別被自己希望相信的事所分心。只管去看,事實是什麼。然後在事實背後,找出值得相信的事情,讓它成為新的事實。這絕對是一本必讀之書。
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唯一戰勝 Google 旗下 Deep Mind 公司開發的人工智慧 AlphaGo 的南韓棋王李世乭,宣布將要退休,因為他認為人類永遠沒辦法擊敗人工智慧。
不過演算法不是只會越來越強大,為什麼 AlphaGo 會錯判輸給李世乭呢?
因為AlphaGo 有個叫『隨機森林』的算法,可以預測對手可能會下哪一步,但李世乭這一步下在 AlphaGo 認為對方不可能會去下的那一步,李世乭當時下完這步棋,Alphago 還認為自己的贏面超過八成,繼續往後下了十手之後,Alphago 自己有一個勝率的表,突然開始下降,發現自己處於弱勢了,開始慌張了,於是 Alphago 就開始亂下險棋,出現了連業餘選手都不會犯的錯,想賭李世乭會出錯,最後就輸了。
但 AlphaGo 也從敗給李世乭找到自身弱點,再次強化學習能力。像 AlphaGo 的孿生兄弟 AlphaGo Zero,就是完全不靠任何人類經驗訓練的神經網路,它就是不斷跟自己對戰學習,結果在自學 3 天後,就以 100:0 打敗了舊版 AlphaGo ,自學 40 天後,就擊敗了曾經戰勝中國棋手柯潔的 AlphaGo Master,成為世界上最強的圍棋程式!
雖然未來人類可能再也贏不過AI,不過AI 的加入反而讓圍棋有了更多玩法,這時候 AI 的功能,是在擴展人類棋手的思路,和人類合作一起探索圍棋還未被發掘的領域。
因為圍棋是世界上最複雜的遊戲!是看哪個顏色的棋子,圈出的空間最多,誰就獲勝。聽起來規則很簡單,但實際上卻複雜到不行。
圍棋的棋盤是 19X19,通常一步會有 200 種下法,圍棋變化位置的排列組合一共有10 的 170 次方種可能性,比整個宇宙的原子數ㄅ10 的 80 次方還要多更多!人類通常都只能憑經驗跟感覺判斷,但判斷才是最困難的。剛有說嘛,圍棋的勝負是由最終局時,雙方控制地盤的多寡決定,但棋局進行到一半,雙方的地盤都還沒封閉,怎麽判斷形勢呢?很多職業棋手之間微妙的差異,就是體現在這個判斷能力上。
但就連開發 AlphaGo 的團隊都坦言,AlphaGo 面前的最大問題,和人類棋手是一樣的,就是圍棋太難了,還有規則中的規則,例如優勢、虧損、打劫,雖然 AlphaGo 的勝利或失敗,完全取決於這些機率的估計是否準確,但計算力還遠遠達不到『最優解』的程度。目前AlphaGo 團隊的做法是,讓AlphaGo學習像人類棋手一樣,去選點和判斷。
當機器把一件事情做得比人類好時,我們還能做什麼?
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