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😱啾比的急診驚魂初體驗

上周日晚上從台中回台北一抱到啾比，就發現啾啾的右後腦水腫了一大塊，摸起來像果凍一樣!! 有點嚇人~~~~~ 立刻衝去冰敷一邊質問 #無感老王!! 老王說中午啾比有摔下沙發，沙發不高，而且是屁股先著地，才重心不穩頭著地~~~~~~ 當下大哭安撫過後就沒事了! 活力、食慾都正常，也沒嘔吐或嗜睡的現象~ 所以讓無感老王完全錯過最佳冰敷時期😭
我當晚立刻群組求救! 也上網查了一下，因為疫情的關係，加上啾比都很OK，想說先不要去醫院、在家觀察看看!

週一時水腫有消了一點，活力情緒都很好，週二又消了不少，週三哥哥終於開學，但腫快似乎沒有進展，只能猛爬文自己嚇自己，到周四想說帶去診所看一下安心，醫生說應該沒大礙，但建議我到家附近的大醫院照X光，因為腫塊 #範圍超果五公分，保險起見還是建議掛個急診!

剛好醫院就在帕比學校附近，下午三點多先去接哥哥放學想說醫院沒人應該一下子就可以照到片子，殊不知家裡這邊的急診沒有 #小兒神經外科，立刻被轉診到三總，本來預計一小時之內結束的急診，硬生生從下午三點拖到晚上快九點!!!!!!!! 我尿布、奶瓶通通沒準備!!! 還好有神隊友 艾比媽媽 ，立刻開車幫我接走哥哥去吃晚餐，還送了奶跟尿布來給我!

三總急診真有夠多人啦，光等個X光就排了一小時，啾比力大無窮，我穿防護衣制止他乖乖不動簡直難如登天! 看片子時聯合了神經外科醫師會診，說啾比的水腫範圍太大，重點是 #摸起來不想一般瘀血腫大，有點擔心是頭骨有縫隙造成組織液持續外滲，建議來個 #斷層掃描!!!!!!!!!!

我自己都沒做過IT啾才剛十個月就要掃，真的很嚇人，偏偏大人無法抱著啾一起進掃描艙，醫生叫我哄睡完再推進去! 因為啾是撞到頭，也不建議麻醉或吃藥免得無法判斷腦傷~ 結果光為了哄睡就弄了兩個多小時，一邊哄睡一邊緊張的跟群組討拍! 也因為當晚早早安排了合作文要發，只能臨時請廠商幫我把word檔複製修改給我，不然手機開文真的是一堆亂碼! 完全感覺到甚麼是焦頭爛額，計畫永遠趕不上變化啊啊啊)))))

這中間真的很感謝我公公、艾比、黑羊群跟部落客群的聲援跟支援，讓我不至於那麼手忙腳亂，也非常感謝廠商幫我做我應該自己完成的工作，讓案子不至於開天窗! 無助在急診室奮戰鬧嬰時，看到艾比傳來孩子開心一起吃飯的照片真的會安心很多啊)))

後來老王下班趕來才勉強推睡，好不容易睡了沒想到一放上掃描艙就醒😭😭😭 這兩個多小時的哄睡奮戰完全是做白工，我們就這樣被 #退貨了!!!!!!!!!!!! 只能被醫生建議再觀察，超級哭笑不得!!!!!!! 唯一意外的是從小診所到區域醫院到三總，這樣轉來轉去，全部竟然只花了120塊錢!!!!!! 有夠誇張!!!!!! 只能說台灣的醫療真的又好又便宜! 真的超佛心啦))))))

如果大家有甚麼消腫妙招，或嬰兒照斷層的好醫院，都歡迎跟我同溫層經驗交流一下啦!! 啾比現在就是水母頭耶，整個讓人很不安啊)))) 三總建議先觀察，如果擔心下周再找專門對付嬰兒的醫院去看看!!

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/

【追憶似水年華 2000年代之6】聯合副刊
李屏瑤／松鼠之年

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是有些風雨欲來的徵兆。

窗外的路樹隨著一致的節奏搖晃，電台報出某縣市宣布明日停班停課的消息。天色將暗未暗，設計總監拉開隔間門，叮囑同事們把手邊的東西收個尾，趕快回家。

颱風假過後的上班日，沿著人行道走，仍能感覺暴風雨過後的餘緒。花式爆開的傘，被吹倒的自行車，散落一地的枝葉。進公司後先掃除，設計同事在前陽台發出驚呼，我與另外一個設計跑過去看。有隻麻雀倒臥在陽台的一角，雙眼緊閉，小小的頭顱有不太自然的凹陷。想必是在風雨中努力尋找過可躲避之處，而颱風太劇烈。

我找來誠品書店的紙袋，將麻雀暫時安放在內。整個早晨，袋裡的麻雀放在我們的辦公桌之間，接上被中斷一日的日常，該補上的工作進度還有很多。很小的突發事件，卻不需要討論，同事們都認可那不是垃圾。午餐時間到，四人步行至附近的公園，用免洗筷跟塑膠湯匙，在樹下勉力挖出一個洞。雙手合十，輕誦數遍南無阿彌陀佛，埋葬陌生的麻雀。

想想是年輕而且一廂情願的浪漫，畢竟當時的我跟同事們都是二十幾歲的人，資深設計還沒正式搆到三十歲的邊，就已經被其他人稱為姊姊了。因為年輕的緣故，對萬事萬物皆存有簡樸而直接的反應，還有大把的時間去好好對待一件很小的事。

大學畢業後我持續在咖啡館打工，工時拉得很長，一週可能去五至六天，手邊仍有家教工作。不太積極地投履歷，第一場面試就被錄取。編制簡單的廣告工作室，我得到的頭銜是文案。老闆兼創意總監是一對夫妻，一人文案出身，一人設計出身，恰到好處的分配。除了我之外，還有三位設計同事。在前一個文案離職後，到我能跟上進度前，我老闆負責寫完所有的大小標跟內文。老闆慣用紙筆工作，他寫完後會找我過去討論，解釋方向跟切入點，接著我就將這些內容打成word檔，在這些過程中反覆學習跟演練。每週要交練習稿，被刪改，被調整，然後慢慢長出一點語氣。

那是我見過擁有最多書籍的公司，某方面也是我選擇來此上班的原因。老闆很有帶新人的耐心，也具備買書的豪氣，連走廊都做成一面長長的書牆。他跟我說，上班的時候可以盡量讀書，如果文案真的寫不出來，就去逛個書店也沒關係。藝術書店的業務每隔一陣子會拖著行李箱上門，搬出數十本磚頭般的外國書刊，若創意總監覺得可以參考，便立即留用。

除了眾多書籍外，會送來的還有每日的四大報，加上每月不定時抵達的各家雜誌，長桌上永遠堆著滿滿的紙本。工作室的主要客戶為房地產，下很多廣告，也要看很多別人的廣告。

上班首週我購入兩本黑色活頁筆記本，一本抄寫所見的一切有趣文案，一本專門抄寫房地產文案。工作室將過期的雜誌回收前，我割下覺得有意思的篇章，可能是採訪，可能是影評，可能是商品文宣，全部放進透明文件收納夾。文案工作三年，積累十幾本寫滿的空白筆記，跟二十幾本文件夾，一直到前幾年搬家，才下定決心回收掉這些紙本。

彼時我還抽菸，抽caster 5。代購與網購皆不發達的年代，只能仰賴出國的朋友買，很珍惜地抽每一根菸。幾乎全工作室都抽菸，但地點限定後陽台，可以看到一點點天空跟帝寶的花園造景。應當是《康熙來了》的全盛時期，前晚的節目是同事之間的共通話題，偶爾還會在附近的早餐店遇到小Ｓ。

房地產客戶相對穩定，加班也不至於太誇張，身在廣告業，勉強擁有稍微健康的肝。每日早起坐在辦公桌前，一邊吃三明治喝奶茶一邊配奇摩新聞，吃完走去廚房幫大家煮一壺咖啡。創意總監心血來潮會點下午茶，她請客。通常是有厚片吐司的那家，菜單在眾人手上傳一圈，拿筆作記號，同事打電話去叫，店家不忙的話很快就送過來。初入職場的前幾年，儘管msn都開著，有事還是越過層板跟對方講。關於紙本跟聲帶振動的，日常跟人際往來實打實的最後數年。

加班太晚，可以報帳坐計程車回家。而坐計程車上班這種想來奢侈之事，一次都沒有過。作為社會新鮮人的我，會在無印良品的年度計劃本上記錄每一筆開支，將薪水明細表收好。第一次領到三節獎金，在凌晨的敦南誠品買了兩袋書，已經算是當時的小小放縱。沒想到十年之後，我會變成一個下雨就想叫uber的人。

工作內容漸漸上手，除了出門看新建案、看預售屋、跟客戶開會提案外，每週都有些固定的待辦事項。房地產屬於高端商品，下廣告大方。若是新案上市，每週必有報紙二十全（全版）廣告，大概一個月後，調整成十全（半版），接著再減半，以此類推。即將完售，或是完售謝幕，又會刊登全版的感謝公告。也會在時尚雜誌與商業雜誌刊登彩色跨頁，偶爾買封底。

最複雜的卻又最簡約的，就是戶外看板，尺寸不一，大型建案的戶外廣告可能多達十幾個，人車都是匆匆經過，眼球所能掃過的資訊有限，每一則要依照高度、大小、空白處，去思考放怎樣的文字才能達成效益。路上派發、投遞信箱的各種尺寸印刷品，或者是因應夏季贈送的扇子，所有有字的地方，都是文案守備範圍。

我自己遇過的全盛時期，手上同時有五個建案在進行，每天都有下不完的大標小標跟內文。有次忙到頭昏眼花，我跟設計都沒校到DM上的錯字，幸好最後關頭有人發現，不然一失手就是上千份。最驚心動魄的便是戶外廣告的印製，總是坐在電腦前反覆校對檔案，若有錯字，就是幾百級字的巨大失誤。

以上都是對外的。不被一般大眾看見，卻又最重要的文案，就是屋主專屬的說明書。一個建案的誕生，從鋼筋的綁紮工法、防震結構的血統、氣密窗的品牌，都必須仔細查好資料，消化後重新寫過。曾經碰過一個超大型建案，公共設施就有十幾個不同的房間，用編號太制式，光是取名就令人頭痛。幸好那個建案屬於台灣人極為喜愛的歐式建築，我借用希臘諸神的名字，安然度過這一關。

工作室人不多，關係緊密，很多時候需要互相支援，協助拍攝、尋找道具跟場景。曾經訂來滿坑滿谷的點心，擺滿豪宅內挑高大廳的長桌，多層蛋糕架，極美的茶具，四周架滿燈具，一日未盡，彩度甚高的蛋糕們已經發出甜腐之味；需要真人的拍攝計畫，工作室會一口氣湧進幾十名模特兒試鏡。我們會先從寄來的Model card中選擇適合的人選，跟經紀公司聯絡，通常對方帶來的會是+1+2甚至+3+4，人人有機會。

有些特殊狀況會選擇外國模特兒，許多外國模特兒並不居住在台灣，他們如同侯鳥，在每個國家待上幾個月，努力接滿工作。幾年後我去曼谷旅行，在最熱鬧的Central World百貨區抬頭一看，見到一個熟面孔。我記得當時的工作需要換上正式禮服，禮服太緊，模特兒在拍攝過程中漸漸失去血色，她說沒關係，但想要喝水，我遞給她插著吸管以免掉妝的礦泉水。在曼谷的戶外廣告是休閒服，看起來很舒服的棉質上衣，真是太好了。

偶爾會有奇妙的要求，例如需要一隻最高貴的狗，當時臉書還不盛行，我跟設計同事們想盡辦法去找各種社團、奇摩家族、部落格，最後商借來了一隻極美的阿富汗犬，沒記錯的話日薪6000元。此狗中分，像極了甘道夫。也曾經需要黃綠色的鳥，同事去萬華鳥街選了一隻，鳥價很便宜，租不如買，老闆補充，之後不想要可以送回去。拍攝完畢，同事把鳥帶回家養，某日在後陽台抽菸時，同事哭著說鳥的頭上長蟲，已經擦藥了，可能救不回來。

我有點忘記後續的細節，畢竟那是工作密度極高的一段區間。連續加班後的週末，我跟母親出門吃飯，突然心悸，車直接開進醫院急診室，衣服一下子被拉開，我猜想那是母親第一次發現我穿束胸。檢查結果沒太大問題，要定期觀察，領回一小批色彩鮮豔的藥丸。

週一回去上班，同事的螢幕仍舊是上週的窗景。大型建案尚未有人入住，夜晚的外景照中，建築物的內部一片黑暗，同事只能用土法煉鋼的方式，放大原始檔，將每一扇窗戶點亮。另一個同事失戀了，大白天的，創意總監從辦公室拿出一瓶紅酒，立刻開給大家喝。如果當時的我不是那麼年輕，一定會在那間公司待得更久。

在按著脈搏數心跳的日子裡，等待很久的女生再次出現了。

工作很忙，我拖了好一陣子才跟她碰面。那之前有許多個深夜，我站在路邊，反覆構思幾十字容量的簡訊該怎麼寫，打了又刪，始終難以送出。我們吃飯，我食不下嚥，沿著羅斯福路的紅磚牆走，在我還沒開口說些什麼之前，她說，她交新的女朋友了。我們繼續穿行在溫州街延伸的各種小巷，說許多話，有更多沒說的話。一路亂逛，走到師大的小公園，在很窄的小路與人狹路相逢，已經入夜，有盞燈把來人的臉照得明晃晃的。是更久沒聯絡的朋友，對方以為我為了這個女生拒絕她後，就已經有兩三年沒講過話了。我跟女生繼續散步，去搭末班捷運，我應該有說一些祝福的話，隔天照常坐在辦公桌前敲打鍵盤。

後來聽聞巧遇的那個朋友要離開台灣，我打電話過去，她接了。問她什麼時候有空碰個面，問了幾個日期，她都說沒辦法。再問什麼時間比較方便呢？她停頓許久，用她一貫的溫柔語調答：這輩子都沒有。後來對方就出國了，我想我們不再是朋友。

隔天繼續上班，在途中的美而美買冰奶茶跟漢堡蛋，大口吃完。固定翻每日報紙，看奇摩新聞，股市持續探底，金融海嘯正在席捲整個世界，剛畢業的學妹面試好幾個工作，薪水都是22K或23K。我努力檢查每一篇文案，確保沒有錯字，把每一個可能的錯誤，逆著吞回肚子裡。沒有人知道這個調整的過程，只看到結果。而其實什麼都沒有發生，一切都已經經過了。msn上有些人漸漸不再上線，後來的時代甚至沒有msn了。

某個尋常的日子，我過馬路，樹海下六線道大馬路中央，趴著一隻松鼠，天氣很熱，柏油路想必極燙，松鼠一動也不動，尾巴還是蓬鬆的。沒有一台車為松鼠停下來。

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本文為聯合副刊邀稿，為2000年代的某一年而寫，
謝謝主編盛弘讓我參與這個切面紀錄。
在最近刊登，恰好趕上一波十年前舊照風潮（掩面）。

也想謝謝第一份工作的總監們的照顧，
謝謝當時的同事，謝謝那間有美好窗景的工作室。

更多照片（？）請見此：
https://udn.com/news/story/12661/5007472

2020文獻數位化編輯與應用第8、9次上課

01_環境設定與證照102題
02_吉祥物去背與合成
03_練習沖洗照片合成練習

01_102A頌春文字黑白圖層
02_頌春黑白圖層連結與複製
03_頌春改為蘇東坡字變化
04_產生新年快樂菱形四個背景
05_新年快樂文字與作業說明

完整影音
https://www.youtube.com/playlist?list=PLYDN7SApJ3PjgU5LaqtA1VIhQB0r7iSAN

課程內容：
如何用新方法處理中國文獻
雲端應用、影音編輯與APP設計
文獻數位化自動化(EXCEL VBA)
實用電腦類證照考題。
習得企業所需技能為方向。
增進簡報軟體(Powerpoint)的進階應用。
文書處理(Word 2010)能力實作。
試算表(Excel 2010)與資料庫能力的養成。
影像編輯應用(Photoshop)基本應用。
辦公室應用軟體融入文學設計創意。
走出人文學院所學不實用的框架


吳老師 110/5/10

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