打醬油的汗牛馬

 
一些閱讀後的想法,.

無處安放的記憶：重溯／塑台灣人的二戰經驗(Displaced Memory,Displaced People, 藍適齊)                     "無處安放的記憶"這本書主要在書寫一件事,那就是"Recognition",書中在學術語境將"Recognition"翻成"肯認".不過這樣一來就更模糊了,別說對非母語的我們而言,Recognition這個單字不常見.事實上連究竟什麼是"肯認",或許中文比原文更難一眼看穿,它也不是常見的中文用詞.我有限的知識只能以最白話的方式,將"肯認"理解是"認可"的意思,帶有社會科學中"承認"的意涵,如果配合這本書的上下文則可以更進一步將"肯認"解釋為"承認存在","正式認可",或是"給予應有的重視與尊重"的意思.這本"無處安放的記憶"就是希望我國大眾與官方願意以公開的方式"肯認"一段歷史,藉由公開認可,承認這段歷史的存在,進而"肯認"在這段歷史中曾經出現的人,事,物,與他們曾經存在的事實.                     這段歷史從小的地方說,就是"肯認"歷史上曾經存在一群台籍日本兵,軍屬,軍伕,他們曾遠赴它地參與二次大戰的作戰,稍微擴大來說,就是承認台籍日本兵在戰中曾經協助日軍攻擊,殺害虐待盟軍,與中華民國國軍的士兵,與東南亞地區各國人民,然後因為這樣的行為被審判,入獄,甚至處死的歷史事實,往更大的方向來說,就是承認當前的中華民國台灣主要是由兩群在1937到1945年的中日戰爭間,彼此互為敵人,由交戰雙方的人民組合所形成,因此他們彼此之間對於二次大戰的記憶與感受其實是不同的.                     那為什麼需要"肯認"這段歷史?作者認為長期以來,所謂的二戰歷史在官方的記載,敘述方式都只有一種角度,我的理解以白話揶揄的方式來說就是"從南京看天下".而這個角度觀看歷史,書寫它,或由此而展開的論述發想,其實與二戰時期居住在台灣的人所見到,聽到,被指導,被灌輸的認識是不同的,而實際上當時台灣人民大多數並不是參與國軍的行列,而是敵方.當歷史的攝影機鏡頭只架在南京時,台灣島上的空襲,拉伕,南洋叢林的掙扎,就成了鏡頭外的盲區.往更大的時間來說,就是那51年被殖民統治的時間,不管你要稱為日殖,或日治,就是當時主導在島上居民所見所聞認識天下的方式,與後來存在單一角度"從南京看天下"形成的歷史認識上的不同.作者指出國民黨政權為了統治需求,透過"強制的失憶"抹除臺灣人的二戰經歷,認識,,換取脆弱的政治團結,卻導致臺灣社會長期缺乏同時存在的兩種不同歷史認識基礎的事實,這導致了某種集體認同衝突,與個體認同與認識的失落與混亂.                      然而若從更廣的角度觀察,我認為當前的政權似乎正進行著某種反向操作,同樣透過"強制失憶"來抹除"從南京看天下"這個群體的認識,及相關的人事物,因此使得本書作者所稱的集體認同衝突持續延伸,國無寧日.作者提出藉由"肯認"這段二戰歷史的另一個曾經存在的認識角度,與人事物,讓不同史觀在"論爭型記憶"的空間中對話,台灣才能真正走出無處安放的歷史傷痕,達成跨越國界與世代的歷史和解.

蘋果之道：重新定義世界的50年(Apple: The First 50 Years, David Pogue)                     "蘋果之道"很厚,內容老套,類似國內中大型企業周年慶與出版社合作出的慶祝專書,內容就是自蘋果電腦創立以來至今經歷的甘苦風雨.蘋果產品信仰者,或是企業報導書的需求者,都適合讀看看.反之,其他人則會有流水帳感.                      我唯一使用的蘋果產品,就是目前拿來當閱讀器的IPad Pro M2,用了三年多,覺得比其他專門閱讀器還好用一點,但也僅止於此,畢竟算是大砲打小鳥.最初學電腦是基於學校裡程式課程的需要,包括Basic ,Cobol,Fortran,沒錯,連Cobol這種現在沒人用,乏人維護的老古董都學過,別人知道我唸的是會計系,就更覺奇怪,學這三種程式語言是要做什麼?但若我說這三門都是當時的必修學分,就不得不佩服當年那位系主任的眼光,我到今天都還能自學寫Python,就是學校裡養成習慣的.研究所時用最多是跑統計軟體SAS,而機器用的若不是Microsoft作業系統的PC,就是學校裡的Sun工作站,作業系統則是X-window,unix,期間不管是自學C,Java,還是社會變遷下基於時代需求學的網頁,網站相關從HTML,CSS,到JavaScript,寫後端程式的ASP,資料庫SQL,專業程式交易軟體Multicharts,MT4,到現在的Python,全用的是Wintel組合的機器,毫無例外,蘋果於我,一直很遠,畢竟以上的軟體需求,蘋果機器當時的支援性普遍性沒有微軟佔主流之便來的方便.只是因為平面出版作業會與美術編輯這類工作者接觸,我才算有看到他們玩Pagemaker,Photoshop時堅持蘋果機器的場景.                      寫自己的經歷不是好玩,而是要講一個這本書籍之外的真實大背景.與我同期者,蘋果產品的使用人很少,除了圖形影像處理,美學專業需要.因此像"蘋果之道"這種基於成功學出發的企業報導書籍,若去掉歷史脈絡,很難體會到某些論述的環境條件,以前在台灣,真的很少人用蘋果的機器,不像現在不拿iPhone,在星巴克桌上不是擺MacBook,改放其他廠牌電腦,手機就顯得落伍,out,老古董,要不就是工程師味.所以我這篇反而要把重點放在書裡一些異端好玩的現象.                      "蘋果之道"詳盡記錄了蘋果公司從1976年創立到2026年這五十年間的興衰起伏,產品創新與文化演變.蘋果並非真的從車庫起家,但賈伯斯與沃茲尼克確實在1976年推出了蘋果一號(Apple I)的電路板,但蘋果二號(Apple II)是真正的轉捩點.沃茲尼克設計了內建彩色顯示與整合晶片的傑作,加上馬庫拉(Mike Markkula)提供的資金與商業計畫,讓蘋果成為一家真正的公司.但是我在此卻不走歌頌之路,而是要把從第50章,即最後一章的論點拿來使用,蘋果絕對不算是創新者,麥金塔(Macintosh)的誕生本身就是參考的產物,我用參考,不用抄襲這個字眼,是因為後來大家都用圖形界面,誰抄誰變得很難釐清.但我們知道 蘋果團隊造訪全錄(Xerox PARC),賈伯斯等人在那裡見識到了圖形使用者介面(GUI)與滑鼠的潛力,並將其引入麗莎(Lisa)與麥金塔專案,這使得這項創作普及化.所以說蘋果自始至終都只能說是一個極端優秀的改良者,對生產執行環節細節的龜毛者,但說它創造,創新什麼,其實談不上,手機便是最好的例證,所幸這本書也按照實情來寫,沒有過度吹捧.賈伯斯從百事可樂挖角史考利(John Sculley)擔任執行長.然而隨著麥金塔初期銷售低於預期,加上賈伯斯對其他部門的忽視,雙方爆發衝突. 1985年在一次戲劇性的董事會對決後,賈伯斯失去營運權,最終離開他一手創立的公司,並帶走部分核心成員創立 NeXT.                        現在許多人看蘋果歷史往往把焦點擺在賈伯斯,但實際上Sculley並沒有那麼不堪.儘管在賈伯斯缺席期間,蘋果在短暫的商業成功後,因管理不善與策略失誤一步步走向逼近破產,但其實邏輯不該是單純如此的從人對應的.Sculley時代,蘋果在桌面出版(Desktop Publishing)領域大放異彩,事實上它讓平面出版從舊日的手工貼稿轉為電子檔輸出,就是一種創新,只是大多數人沒接觸過平面出版,不知道印刷工作流程與工具的演進歷史.雷射印表機(LaserWriter)與麥金塔的組合拯救了公司的財務.推出首款筆記型電腦 PowerBook,創新的軌跡球設計與螢幕佈局重新定義了筆電. 此時期的重大計畫如"牛頓"(Newton)PDA雖具前瞻性,具有超前的手寫辨識功能,但因定價過高與技術尚未成熟而失敗,加上葛賽(Jean-Louis Gassée)推行高價高利潤策略,讓蘋果錯失了與微軟 Windows競爭市占率的機會.極度混亂型號爆炸的產品線,連蘋果員工自己都分不清楚,造成巨大的庫存壓力與行銷浪費.蘋果學習IBM嘗試授權"相容機"策略,卻導致自家的硬體銷售被瓜分.作業系統研發計畫Copland 徹底失敗,讓蘋果陷入沒有現代化系統可用的窘境.在歷經更換多任執行長的掙扎後,蘋果在1996年底決定以4億多美元收購賈伯斯的NeXT,換取先進的作業系統核心,賈伯斯因此以顧問身分重返蘋果.                        賈伯斯回歸後將蘋果發展重心放在為全球消費性電子的提供者.上任後砍掉Newton等七成專案,畫出著名的"四格矩陣"策略(消費者/專業 vs. 桌上型/可攜式),專注於少數產品.1998年發表iMac G3,這款透明,彩色的電腦徹底屏棄了軟碟機並引入USB,讓電腦不再只是枯燥的機械盒子,同時賈伯斯預見個人電腦將成為各種數位裝置的核心,陸續推出iTunes,iPhoto,iMovie 等軟體,並發展出iPod,與iTunes Store,以上兩者結合顛覆了唱片產業,讓蘋果不再只是一家電腦公司,而是一家數位內容巨頭 2007年發表iPhone,結合了多點觸控,作業系統 OS X 縮小版與網路通訊,開啟了智慧型手機時代,App Store的建立創造了全新的軟體生態系,iPad則完成了平板電腦的佈局,並取得了定義般的地位.賈伯斯在2011年去世前將權力移交給庫克(Tim Cook),在庫克的領導下,蘋果從一家依靠"天才個人"的公司轉型為重視營運效率,社會責任的全球型企業.庫克將重心轉向"服務"領域,包括 Apple Pay,Apple Music,Apple TV+ 與 iCloud,為公司帶來穩定且高利潤的訂閱收入,此後蘋果不僅是硬體製造商,也成為全球最重要的金融,媒體與健康科技公司.庫克優化了與富士康等供應商的合作,實現"即時生產"與低庫存管理,致力於永續與環保,目標在2030年達成整個價值鏈的碳中和,並廣泛推動產品的回收與減塑包裝. 推動Apple Silicon晶片自研專案,脫離對Intel的依賴,M1/M2等一系列晶片讓Mac重新奪回性能與續航力的優勢,蘋果沒有創造新晶片技術,但它重新定義了晶片的整合效率.開發Apple Watch,並專注健康數據偵測,AirPods則成了無線音訊新標準,Vision Pro進入空間運算領域,並將 Apple Intelligence深植於系統中,強調隱私高於一切的私有雲端計算,不同於當前主流的遠端大模型.而今年恰好是蘋果成立50年,且庫克剛於日前交棒CEO給John Ternus,我相信這本書的出版應該也是這歷史件事配合的一個相關活動,所以書籍的特色是明確的.                     這本書的第50章標題為"貫徹始終",總結了被認為是蘋果在過去50年中始終如一的企業經營核心價值與成功之道,想跳過瑣碎企業歷史敘事的人可以只讀這一章,而要老實讀企業史的可能要有陷入讀許多開發產品歷程敘事的心理準備,但是前面說過我寫這篇專注一些異端現象,成功學就留給其他人,我看中的是兩個現象,一個是沒有被商品化的實驗性產品,或失敗的產品,另一個是消失的機會,或者錯失成為巨富者的個人. 根據這本書的記錄,蘋果在前50年的歷史中,雖然創造了許多改變世界的成功產品,其實也存在不少耗費巨大資源,時間與成本,最終卻銷售慘淡,未達預期,或是乾脆從未踏出實驗室的研發計畫.第一類是已經成功上市,但銷售奇慘或未達預期的商品.比如晶片過熱的蘋果三號 (Apple III),為了美觀堅持不裝風扇導致過熱,晶片會從插槽鬆脫,磁碟片甚至會熔化,研發與廣告成本約 1 億美元,但營收佔比僅 3%,1984 年停產,總銷量僅12萬台,同期蘋果二號銷量近200萬台.又如麗莎(Lisa)電腦售價太高,單機10000美元,相當於今日 3.3 萬美元,且執行速度緩慢,開發就耗時3年,投入200人年(相當於一人工作 200 年),研發成本5000萬美元,璀璨登場卻灰頭土臉,最後數千台庫存被運往垃圾掩埋場粉碎處理以抵稅.還有首款可攜式Mac,Macintosh Portable ,重量高達7.3 公斤,單機7300 美元,螢幕在昏暗處看不清,這樣的電腦上市第一年銷量僅10000多台,只有預測的五分之一,被戲稱為只能拖著走的麥金塔.其他設備像Newton初期手寫辨識功能極差,成為大眾笑柄,投入超過5 億美元研發,雖然撐了數年終於在末期達到損益平衡,但賈伯斯回歸後仍決定終止這項產品.Pippin 遊戲主機,Power Mac G4 Cube,初代HomePod等都是上市後銷售極為失敗的產品.第二類是實驗室產物或最終未實踐商品化的計畫.泰坦計畫(Project Titan )其實目標就是做Apple Car,蘋果耗時10年,投入超過1000名以上工程師與設計師,總投資額約100億美元,經歷多次研發方向大轉彎與領導層變動,最終於2024年正式取消,它可以說是蘋果史上規模最大的秘密研發計畫.Copland 作業系統,年度預算2.5億美元,動員500名工程師,因專案過度膨脹,缺乏統一收尾能力而失控,最終死於研發階段,迫使蘋果轉而收購 NeXT.水瓶專案 (Project Aquarius),1986年蘋果企圖自研處理器,甚至為此買下一台價值 1500 萬美元的 Cray 超級電腦來模擬,但最後因預算,設計與技術問題陷入僵局,最終遭取消.Project Star Trek成功在三個月內將 Mac OS 移植到 Intel處理器的PC上運作,但因擔心破壞與 IBM,摩托羅拉的聯盟關係而無疾而終.其他實驗性質的產品包括PenLite,一種 麥金塔平板,本質上是觸控版的 PowerBook Duo,最後因爲定位與Newton重疊而被董事會取消並粉碎處理.互動式電視機上盒 (Interactive TV Box)在1993年研發已近完成,甚至已在英國進行家庭測試,卻被當時的執行長史賓德勒取消.AirPower無線充電板於2017年發表後,因爲無法克服充電的散熱問題,在一年多後全面取消.Apple Labs平面面板計畫由賈伯斯開價1000萬美元邀請研發,準備投入 2000 萬美元建廠,卻因為董事會對成本與時程沒信心而否決.以上所有的這些案例顯示,蘋果的"卓越"其實建立在大量的失敗與捨棄上,正如書中所言"你沒聽過的蘋果產品,其實比你聽過的還要多",這道理其實與投資獲利活動很類似.

Project Maven: A Marine Colonel, His Team, and the Dawn of AI Warfare(Katrina Manson)                          打破一下習慣,今年要增讀一點當季的英文書,偶爾跳脫對譯本依賴.主要不想受制於國內出版者的選書意識,另現今AI輔助方便,有利直接讀外文.2026年第一季裡,我目前選了幾本,分別是與AI有關的"Project Maven",一起發生在倫敦的死亡事件引發對金融事件陰暗面探討的"London Falling",有關市場與博弈歷史的"Lucky Devils",還有涉及經濟及複雜系統的"Planet Money",當然這些將是隨性與隨機性的穿插閱讀,不會連續看下來.                          Project Maven原是美國國防部的一個專案計畫,計畫將AI引入現代戰爭.Project Maven的最初推動者是海軍陸戰隊上校情報官 Drew Cukor,他在參與伊拉克與阿富汗戰爭時感受到美軍傳統情資在當地運作判讀的慢速,低效,於是透過引進"演算法",希望能藉由軟體自動辨識無人機拍攝影像中的目標,來提高戰場情資判讀的效率與作用,這便是Project Maven.                         同名"Project Maven"則是一本剛出版的原文新書.就是透過介紹這段引入演算法的專案歷史,講述AI如何從單一目標擴大成為美國國防部全面性武器化AI思維的實踐過程.書中詳述了軍方如何與 Google,Palantir,Anduril 等矽谷科技公司合作,揭開了美國國防部內部官僚體系的衝突及開發AI武器過程中的道德爭議.作者Manson藉由對數百名內部人士的訪談,探討了 AI 如何縮短"擊殺鏈"並改變全球武力平衡,這本書描繪了演算法戰爭時代的降臨,以及人類將生死決策權交予機器的深遠影響.                        Cukor 領導在2017年啟動的Project Maven,正式名稱為 "Algorithmic Warfare Cross Functional Team"(演算法戰爭跨功能小組).這是美國將AI置於戰爭核心的首個重大嘗試,Palantir執行長Alex Karp曾公開稱Cukor是這項領域的奠基者.雖然計畫表面上的目標是利用電腦視覺分類數千小時的無人機影像,但Cukor及支持者的真實意圖始終是利用 AI 來作為戰場輔助工具,專用AI作為攻擊武器鎖定人與物體,也就是俗稱的"目標定位",Cukor希望藉著這項工具能縮短從"發現"(find)敵人,'鎖定"(Fix)目標,到"完成打擊"(Finish)的完整"擊殺鏈"(kill chain),最終目標是完成上述"擊殺鏈"的全程自動化,也就是不久的未來,美國人將從武器操作的角色中完全退出,所有的武器將會是全程由演算法操作.                          Project Maven是美國國防部於2017年啟動的一項計劃,目標在加速機器學習,資料整合在美國軍事情報工作流程中的應用,特別是在情報,監視,目標獲取,偵察以及地理空間情報領域,計劃最初專注在應用電腦視覺技術處理圖像和視訊以用於情報目的,但是發展到現在,這項計劃已經擴大範圍,且NGA( The National Geospatial-Intelligence Agency,國家地理空間情報局)負責.這項擴大範圍的計劃涵蓋了國防部多個應用領域,包括軍事行動目標支援,面向分析人員的資料整合和視覺化,以及利用標記的軍事資產和基礎設施資料集訓練機器學習,計畫整合來自無人機,衛星和其他感測器的數據,以標記潛在目標,最後將分析結果呈現給分析人員,並將他們的決策傳遞給作戰系統.在Cukor領導下開發的 Maven Smart System (MSS),如今已部署在美國所有軍種,並在突襲ISIS(伊斯蘭國)領袖巴格達迪(al-Baghdadi)以及烏克蘭戰爭,以色列屠殺加薩阿拉伯人,美以兩國攻擊伊朗等重大軍事行動中,被用來加速目標的識別與打擊.可以說Cukor一手催生了現代 AI 輔助戰爭的運作模式.                        在MSS建構前,美軍面臨著無人機傳回的數千小時影像無法及時處理的難題,被稱為有情資卻沒有情報,因為單靠人眼辨識,很難在影像圖形中分清一個小點是人,是物,是男是女,或是小孩,或是汽車型號,更別說具體的標的物.利用電腦視覺(Computer Vision)模型自動分類無人機傳回的全動態影像(full motion video,FMV),讓演算法來自動識別分類物體,如人,車輛,建築物,並在螢幕上以"白點"或"方框"標註.利用AI處理由偵察機上的Gorgon Stare等複雜感測器的數據,讓系統能同時監控整座城市,並透過"回溯"(backtracking)功能追蹤特定目標的歷史路徑,能發現人類分析師可能遺漏的模式,這種方法通稱廣域動態影像(WAMI),是一種監視,偵察和情報收集方法,它利用專用軟體和強大的攝影系統,通常是機載並且持續作業,來探測和追蹤在城市大小,直徑數公里範圍內的開闊區域內移動的數百名人員和車輛.MSS 能整合超過150種數據來源,包括無人機,衛星影像,通訊截聽(SIGINT)以及社交媒體,如 TikTok的標籤資訊,當 AI 偵測與通訊訊號出現在同一地點時,系統會標註為高價值目標,因此這個系統能顯著加快確認速度.而在 Palantir等國防承包商 開發的介面中,操作員可以直接在目標工作台進行目標驗證,優先級排序,並自動獲取準確的地理座標.AI 的介入讓美軍的"擊殺鏈"從'感知目標"到"發動攻擊"的時間從數小時縮短至數分鐘,例如在烏克蘭戰場中,美軍將 AI 偵測到的可疑座標透過'戰術數據鏈路"直接傳送到武器系統上,同時根據NGA官員透露,利用電腦視覺技術,美軍每日能打擊的目標從不足100個提升至1000個以上,而在加入AI大型語言模型(LLMs)輔助後,每日處理目標量更提升超過5000個.實戰中的烏克蘭戰場,美軍透過MSS為烏克蘭提供"興趣點"(points of interest),協助烏軍HIMARS部隊精確打擊俄羅斯的彈藥庫,燃料庫和指挥中心,傳遞了數以萬計的目標資訊.在反恐行動中,不論是在突襲ISIS伊斯蘭國領袖巴格達迪(al-Baghdadi)或是狙殺伊朗聖城旅指揮官蘇萊曼尼(Qassem Soleimani)的行動中,AI 技術都被美軍用於追蹤目標車輛,提供即時的態勢感知.在 2021年喀布爾撤軍期間,美軍高層包括國防部長與參謀長聯席會議主席利用MSS即時監控機場人流,物流與潛在威脅.都是MSS利用的實例.MSS本來僅是由Cukor管理的特別專案, 在2023年11 月轉為由國家地理空間情報局(NGA)管理的"正式計畫",從此獲得美國國會長期的專門編制預算支持,北約已於2025年春季開始採用MSS,並有超過 10 個成員國表示有意跟進採用,使它成為西方主要的AI軍事作業系統.                      Cukor在阿富汗服役期間,深感美軍雖有強大火力,超越敵方的無人機,衛星,卻竟然只能用 Office這類落後軟體手動處理情資,以人眼判別影像資料,除了錯誤率高外,速度完全跟不上變化迅速的戰場.2010年好友之子陣亡,成為他決心用 AI 銜接情報與作戰的動力,2017 年Project Maven計畫啟動時,目標僅僅是一個單純的電腦視覺影像判讀項目,目的在利用演算法自動篩選數千小時的無人機全動態影像,標註出車輛,建築物和人員.早期參與的科技公司包括 Google,Clarifai,IDenTV,Pilot AI與 Xnor.關鍵的轉折出現在2018年,Google決定退出Project Maven,理由是一個極端嚴肅,直到現在都會被列為考量的重要因素,就是Google參與的員工突然發現,他們設計的軟體可能"涉及殺害人命"這種行動,儘管他們不是直接執行者,卻提供殺人者資訊與素材,2018 年Google 員工抗議導致合約終止,Cukor 轉向 尋求Microsoft研發算法,並由 AWS(Amazon Web Service)提供國防雲端基礎設施.為了讓 AI 變的可操作,Cukor引進國防協力商Palantir共同開發MSS與"目標開發工作台"(Target Workbench),這能將單純的影像識別轉化為一個數位決策平台,整合了超過150種數據源.

億萬富豪與他們的超級遊艇：川普跟他的好朋友，美國金權政治實錄(The Haves and Have-Yachts: Dispatches on the Ultrarich,Evan Osnos)                         這本算誤讀,被中文書名釣魚,以為是講富豪生活中的奢侈品,會看到的是奢靡生活的獵奇側寫,未料在金碧輝煌的甲板之下,隱藏的是作者對美國政壇金權政治固化的批判.後來想著即使以英文書名為準,那還是會誤導,"關於超級富豪的報導"當然會想到一些比如奢糜生活內容,超跑,豪宅,還是各色藝術收藏,或是香豔情節.其實這是一本傾向以進步主義,或民主黨觀點來批判美國政壇金權政治固結現象,尤其在川普二度上台後,富豪與權力的關係越發緊密,這現象對作者Osnos而言是個訊號,他意有所指暗示從歷史規律看,這是暴民政治,社會動亂的前兆.                         書籍確實是以"超級遊艇"開始的,擁有超級遊艇一方面是財富象徵,另一方面也暗示富豪隱身隔離大眾目光的特殊社交圈.富豪投資昂貴的巨無霸遊艇未必全然是為了資產增值.而是基於財務控管,地位焦慮及社交策略等多重考量.對於資產規模極大的富豪而言,超級遊艇被視為吸收多餘資本的最佳方式.對許多美國富豪而言,雖然花五億美元買遊艇聽起來很怪,但相比於住在三千坪的豪宅,這能更有效的消化極大規模的過剩資金.同時在私人廚師,司機與私人飛機已成為有錢人標配的時代,遊艇成為區分不同層級富豪的最新標準.富豪圈內存在著不成文的階級,船身長度往往是船主地位的最終判官.這種對長度的追求反映了富豪內心的地位競逐慾望,藉由擁有更巨大的遊艇來追趕或超越其他富豪.                          遊艇提供了一個可以互相博取信任,資助與認可的隱密私人空間.在船上宴請大亨.政治人物或流行歌手,能建立長久的人脈價值.相比於陸上資產,遊艇提供了極大的與不相干的人士隔離的空間.若不喜歡停泊地點的鄰居,隨時可以換地方.此外,遊艇在公海上航行,能有效躲避狗仔隊與普通執法人員的管轄,甚至被用來鑽法律漏洞以運用非法資金或避稅.對於許多具有生存主義傾向的富豪而言,超級遊艇是逃離政治動盪或社會崩潰的工具,某些新型遊艇備有強大的發電機與海水淨化系統,能在不靠岸的情況下在海上獨立生存達六個月,是作為緊急時刻避難所的良好工具.雖然遊艇乘客數目上限受公約限制,但船員人數卻無上限,這意味著10幾位賓客可以由50位,甚至100位船員提供專屬服務,這種服務比例在陸地豪宅中幾乎無法達成.                           結合了財富彰顯,與權力隱私雙重圖騰的私人超級遊艇暗喻,與採訪了許多遊艇主後,作者發現遊艇還具備移動的避稅領土,與讓統治權力真空的作用,這本"億萬富豪與他們的超級遊艇"便開始深入探討美國當代富人如何利用財富轉化為無人能及的特權的現狀,與代表性人物.這些特權不僅體現在奢侈生活上,更深刻重塑了美國的政治,法律與社會結構.根據書中內容,當前美國富人的特權主要存在於三個面向.首推自然是政治領域的"寡頭特權",也就是用金錢換取政策影響力.自2014年最高法院移除政治獻金上限後,許多候選人轉而依賴少數"超級金主",富豪可以直接向總統參選人提供鉅額資金,換取解除產業限制或進入政府核心的機會,因此富豪們有機會直接參與政府運作,比如馬斯克能以未經民選的身分領導新設的政府部門,甚至利用龐大財力在法律訴訟中擊垮反對者,又或如科技巨頭Meta的祖克柏,掌控的私人企業能左右全球數十億人的見聞,權力已足以與民選政府抗衡,甚至成為真相與道德的仲裁者.其二是藉由法律與稅務構築"防禦特權",避免財產繼承過程中縮水.美國富豪利用"王朝信託"(Dynasty Trust)的法令廢除"反永久持有財產規則",讓個人財富能永久避開每代轉移時約 40%的遺產稅.同時,利用"授予人保留年金信託"(GRATs)等法律漏洞,將資產增值部分無償轉給繼承人,或者富豪透過在免稅州,如內華達州,設立名義信託.並每年定期搭私人飛機前往該州進行形式上的投票,來逃避居住州的巨額稅收,然後透過抵押股票貸款獲取現金以避開所得稅,利用"死亡天使"漏洞在死後抹除所有資本利得稅.以上這些避稅手段,最終的目的都是為了財富代際移轉時,保持最小額度的稅務損耗.第三個面向是藉由社會地位與金錢賄賂強化子女教育優勢.富豪透過向監考官行賄或竄改子女檔案,確保後代能進入頂尖名校,且對其中的道德問題表現出極度漠視.或者利用自身金錢能力提早培養子女他日就學申請條件上的領先優越性.                           這本書敘述了許多有錢富豪如何鞏固自身權力優勢的手段,方式,與相關故事.除了當前最具知名度與影響力便是祖克柏與馬斯克等科技巨頭外,還有著一眾較不為大眾知曉的人物,他們正透過財富的高度集中與對資訊流動的控制,深刻威脅且重塑美國的民主體制.他們的超級權力與影響,讓美國從民主制轉向寡頭政治,2014年美國最高法院移除政治獻金上限後,美國政治人物的獻金需求不再大幅的訴求小額捐款,政治體制從依賴大眾支持轉向超級金主求援.馬斯克在2024年大選中為川普貢獻了至少2.88億美元,隨後他的身價在川普當選當週便暴漲了540億元,這種金錢與權力的直接結盟,讓未經民選的富豪得以進入政府核心,甚至領導"政府效率部"等新單位,直接挑戰並重塑聯邦政府的運作.同時這些科技巨頭建立的私人帝國規模龐大,創造了所謂的"巨頭的詛咒"(curse of bigness)這樣的現象,這表示商業財富的力量強大到現有的普通社會及政府勢力已不足以應對.以臉書(Meta)為例,使用者數量已超過22億人,影響力已與民選政府相當.甚至有過之而無不及,能左右全球三分之一人口的所見所聞.當私人企業擁有如此高度集中的權力時.它們便能扮演真相與道德的定義者,從而威脅到民主社會賴以生存的多元論述.科技巨頭同時還能透過演算法來改變了人與人的關係,藉此影響與操控群眾的恐懼與社會對立,比如臉書曾被利用來散布不實消息與煽動政治混亂,在2016年大選中被俄羅斯特務用來干預美國選舉,影響力觸及了至少1.5億名使用者.這些平台利用人性的弱點,吸引使用者成癮,因此也同步摧毀了公民論述與合作的機制,這進一步削弱了民主社會對於"事實"的共同共識.儘管這些科技巨頭主宰了民主體制下的市場,他們內心卻對這個體制感到極度不安,而這種"鍍金"的絕望感,反映出他們對民主未來的喪失信心,許多矽谷富豪不再致力於修復社會問題,而是將財富用於購買避難海外房產或建造地下碉堡.為體制的崩潰做準備.這種退縮行為代表精英階層正在"棄守"曾讓他們受益的制度,他們傾向於封閉自己,隔絕敵人,而非對抗恐懼的根源.總之,科技巨頭透過無人能制衡的經濟實力,對公眾注意力的操控.以及對政府決策的直接滲透,將美國民主推向一個"少者擁多"且極度不穩定的新時代.而書中描述的不僅只是富人變有錢,而是他們正在"物理性脫離"社會,從避稅信託到能獨立生存6個月的遊艇,這象徵精英階層不再打算修復社會,而是打算"棄眾獨生",而這比單純的貪汙更令人不安.                           當然只是形容,表述,作用不高,作者在書的最後部分,以三個主要的案例說明,美國政壇中金錢流動罪惡的實例,藉著探討當權力與財富脫離了道德與現實的約束,所引發的社會道德的虛假,背叛與崩潰.其中好萊塢三線演員Zach Horwitz利用假扮成功人士的手段,進行詐騙眾籌募資,他偽造自己已經與Netflix和HBO等串流平台有著合作拍攝與播出電影授權合約,向兒時好友和富裕投資人詐騙了高達6.9億美元,製造了影視史上最大的龐氏騙局.這揭露好萊塢影視產業這種建立在自我神話化結構上的脆弱,投資人往往只看籌資者外在的豪宅,名車與人脈,而疏於基本的調查.郭文貴居然也進入了本書,佔據一個角色,不知道他會不會很高興.文本敘述他從一名與中國國安部合作的白手套轉身變為高調的"反共異議人士",並開始大量結交美國富商,與權貴,特別是與川普的前顧問班農(Steve Bannon)的結盟,利用美國政治操弄和媒體網路進行超過10億美元的詐欺,作者目標當然不是郭文貴,而是想藉這個例子表達外國資金與情報手段如何利用美國的政治極化來獲利,任何人都可以將"愛國主義"武裝金權化,用來掩蓋金融犯罪,並利用假消息在美國社會製造混亂,同時收賄或是接受政治獻金的政客容易成為外人利用對象.而雖然有些金權犯罪者被抓獲,但是透過對曾因詐欺入獄的律師Jeffrey Grant所創辦的"白領互助團體"日常活動採訪,一群曾處於巔峰的金融家,政府官員與執行長在犯罪出獄後組成的心理治療組織,我們在他們進行集體治療過程中可以看出現代商業結構中"心理距離"如何導致道德脫鉤,使得精英階層在看不見的受害者時能毫無罪惡感的盡情表演.這些金權精英並非不知道自己在犯罪,而是他們透過制度的複雜性與地理距離,在公海,在信託中,成功地讓自己感知不到受害者.同時互助團體的集體懺悔方向也反映出,即便被定罪,許多白領犯罪者依然在尋求如何重回贏家俱樂部而不曾真正懺悔過往的錯誤.                         這部分的故事主要想表達的觀點稍嫌老套,無非就是痛斥金權政治的道德腐敗,展示了這些富豪如何透過演戲和操弄來維持影響力,行為本質上是對社會信任的一種極度掠奪.另外就是表現當前美國體制的脆弱性,無論是好萊塢的影視產業,還是美國的政治和法律體系,在面對巨大的財富時都表現出驚人的"盲目",只要擁有足夠的資本與政治標籤,如反共,愛國或是個知名成功人士,犯罪者就能在光天化日下行騙多年而不被質疑.最後則是想表現當前社會價值觀中財富與責任的脫鉤,不再存有古風.Osnos試圖表達"新鍍金時代"的精英階層已逐漸失去了對公共利益的責任感,他們退縮到"圍欄高牆"與"虛假合約"後面,將商業視為一種榨取的哲學,並將殘酷當成獲利的代價,甚至是成功象徵,而在川普時代,這種現象尤為嚴重.個人認為以上雖然都是現實狀態,但論點也略嫌八股.                         事實上穿插在這本書中沒有成為主角,卻處處都被提及的真實主角.就是對美國社會財富分配不均現象的批判,其實作者翻來覆去的就是想說這個,他只是藉著讓你看到諸多的權貴操控,與金權勾結現象,右翼興起的恐怖,向讀者突顯那種只有投票時才被當成人看,但平日裡無權無錢無人理睬的勞工平民悲哀,或者對大量中產階級墜落的憂慮,以及無權無錢卻跑去街頭聲援支持權貴意圖與主張,甚至成為權貴打擊政客敵人打手的荒誕現象.不過,作者似乎明顯的民主黨支持者或進步主張論調也是讀者須留意的,所以這種書就是圖看個八卦熱鬧故事,嚴肅觀點則列入參考即可.以上.

Market Microstructure in Practice(Charles-Albert Lehalle & Sophie Laruelle)                     "Market Microstructure in Practice"是本結合研究與業界日常監控經驗的作品,一方面能為我們提供理解現代金融市場運作機制,執行成本建模及風險控制的鑰匙,另一方面也是我們前面基於高頻交易,訂單流知識的相關閱讀延伸.兩位作者是歐洲人,書中的舉例也多以歐洲的交易所為主.                      為什麼要談"市場微結構"(Market Microstructure)?首先,它是價格形成的核心,市場微結構部分研究的重心在理解"價格形成過程"(Price Formation Process, PFP).價格形成是資本主義的核心,透過交易者間的買賣平衡供給與需求.形成反映資產價值的公允價格."價格形成過程"主要由"資訊"驅動,但裡頭卻存在一個"資訊悖論",理論上更多的透明資訊有助於公平價格形成,但實務上個別投資者卻擔心"資訊洩漏",有人會搶先獲得訊息,搶先交易,或因此產生過度的市場衝擊.而微結構研究讓交易者能透過量化數據,比如買賣差價,波動性,訂單簿深度來衡量並獲取真實的流動性,與它的動因.                     其次,微結構研究躍上檯面的另一個原因是市場從過去單一國家交易所的壟斷,轉向現代碎片化(Fragmentation)的格局,交易所私人化驅動而產生.不論是美國的 Reg NMS或是歐洲的MiFID等新的監管機制,或機構,都希望透過廢除集中交易規則,引進新的不同交易場所,比如 MTF,暗池的競爭,來降低摩擦成本並提升市場品質.另外電子化交易的形式與速度以不適用於老舊的交易規則與監管,交易所從場內交易轉變為毫秒級匹配訂單的伺服器,交易決策越來越由演算法完成,交易模式與方式能跳脫過往受制人腦與行動所及的範圍,比如高頻交易.且在現代碎片化市場中,提供流動性的做市商與獲取流動性的方向性交易者之間的界線已不復存在,所有交易者都在不同場所間尋找流動性,這些市場結構重新洗牌構成組織,機制,機器,人員的新變革,這都使得市場微結構成了必須關注的焦點                     所以微結構研究之所以必要,是因為它是價格形成的戰場,而碎片化則是監管推動競爭與技術進化的必然結果.交易員必須掌握從"微觀訂單簿動態"到"宏觀執行策略"的量化工具,才能在這種高度碎裂且快速變動的市場中達成最佳執行.                    在現代金融的版圖上,市場早已不再是一群身著西裝,在交易大廳瘋狂揮手喊價的傳統場所.隨著技術的演進與監管的變革,市場結構經歷了一場大轉型.故事的起點在於監管機構對競爭的渴望,為了打破歐洲各國歷史交易所的壟斷地位,2007年生效的 "MiFID"(歐盟金融工具市場指導原則,Markets in Financial Instruments Directive,)解除集中交易的法律障礙,監管者想法很純粹,透過引入競爭來降低交易成本並提升市場品質,但這導致了市場的'碎片化".原本集中在一處的流動性,現在散落在受監管市場(RM),多邊交易設施(MTF),經紀商橫跨網絡(BCN)與暗池(Dark Pools)中,流動性不再是均勻恆定的池塘,而是在不同場所之間閃爍不同的脈衝.                    當流動性四散,簡單的"市場份額"已不足以回答這個問題,作者引入了物理學中衡量系統混亂程度的"熵"(Entropy)概念.構築碎片化指數.當所有交易集中在單一場所時,系統是"有序"的,熵為0.但當交易遍及在所有可用場所時,系統可能達到最大混亂.碎片化效率指數(FEI)越高,接近 100%則代表流動性分佈極其均勻,這對於套利者而言是理想環境,因為他們能在不同場所間建立流動性橋樑,反之低FEI出現時, 交易員就必須非常謹慎的選擇發送訂單的交易所,因為流動性高度集中在特定角落,會使得成交未必如期.面對破碎的市場,交易員不能再只在"時間"上拆分訂單,還必須在"空間"上進行分拆.這便催生了一種核心技術組件"智能訂單路由器"(SOR).SOR 的功能就像是一個精密的導航儀,它即時掃描所有可見的訂單簿,建立一個"整合視圖",並根據價格,費用,延遲與成交機率,決定將訂單發送到哪個場所.                   另外碎片化不單只發生在交易所,也發生在商品價格的定義上,比如最小價格跳動單位(Tick Size)定義了訂單報價的格線.當最小價格跳動為1元時,30元漲至31元,價格只需往上跳動1階,但若最小跳動單位是0.1元,那價格必須連跳10階,才能到31元,此時訂單簿上的掛單形式必然大不同於前者,跳點價大小與市場品質之間形成了微妙制衡,較小的點價跳動,雖然縮小了買賣差價,但會導致每個價位上的"市場深度"(Market Depth)變淺,當點價太小時,交易員只需要微幅改善一點價格,就能插隊排在所有人前面,這使得原先在1元跳價爭奪快速下單形成的"時間優先權"變得毫無意義,報價也變得極其短暫且不穩定,這種俗稱"排隊跳過"(Queue Jumping)的狀態就是碎片化市場的另一種現象.於是,歐洲各交易所不得不簽署協議來統一價格表,因為過度縮小點價雖然表面上美化了差價,實際上卻損害了機構投資者的執行效率.                   將這些碎片化觀念連結起來,我們可以看到現代市場運作的全貌.監管變革創造了碎片化地圖,FEI 指數告訴我們地圖的複雜程度,為了在地圖上移動,我們依賴 SOR在不同場所間進行"空間拆分".而交易所則利用 "Tick Size"作為競爭槓桿來調節流量,但若調整過度,則會降低報價的價值,並將投資者推向"暗池".雖然如此碎片化帶來革新,但技術的限制依然存在.因為現代電子設備算力,速度的提升,因為這樣反而造成更嚴重的"香農採樣定理"(Nyquist–Shannon Sampling Theorem)現象,因為當訂單簿資訊更新的速度快過資訊傳遞到終端顯示的延遲時,觀察者就會失去許多真正資訊,這解釋了為什麼有交易商追求設備與交易所'共置"(Co-location),因為極致的速度成為了碎片化市場中不可或缺的武備競賽.總結來說,現代金融市場不再是一個單一交易場所,而是一個由技術,規則與透明度等級交織而成的動態生態系,理解這些微觀機制的相互作用,是達成最佳執行的唯一途徑.                    然而僅僅知道流動性"在哪裡"是不夠的.對於交易者,監管立法者與監管者而言,更關鍵的問題在於這些散落的流動性是如何"脈動"的?不同變數之間存在什麼樣的連鎖反應?以及這種破碎化是否隱藏著足以引發崩盤的系統性弱點?碎片化的市場交易量並不是在所有時間上呈現均勻分佈,即便 多邊交易設施(MTF, Multilateral Trading Facility,)在連續競價撮合交易(Continuous Auction)時段分食了大量市場份額,而初級交易所,比如歐洲交易所,倫敦證交所則依然在集合競價撮合(Fixing Auctions)領域壟斷交易量.但這並非偶然,集中競價扮演著"流動性磁鐵"的角色.它將不同代理人的意圖集中在單一時間點,形成一個具備共識的"公允價格",本書的作者指出對於"存貨驅動型"(Inventory Driven)的投資者(比如大型基金)而言,他們需要集合競價撮合來處理大額部位,並規避當沖波動風險,而追求"相對價值"的投資者則更依賴連續競價撮合.更有趣的是這種多元市場間彼此的影響,也構成連動依賴性,例如巴西市場的"真正開盤"往往是在美國市場開盤半小時後才有較明顯的成交量,這說明了全球市場間的資訊依賴性.此外數據的發佈,或特定日期,如期貨結算日,都會形成特定時間中巨大的交易量尖峰,徹底改變當天的流動性地貌,這些流動性因素告訴我們理解這些模式對於優化交易基準策略至關重要.

餘生皆為贖罪：漫畫普利摩．李維 (Primo Levi,Matteo Mastragostino & Alessandro Ranghiasci )+ 後加薩( The World After Gaza: A History, Pankaj Mishra)                       2024年7月,Nature刊出一篇題目為"AI models collapse when trained on recursively generated data "的文章.題目的簡單解釋就是當我們一再反覆餵給AI大模型由模型自己以前生成的資料進行訓練,這個模型最終會崩潰.                       牛津的研究團隊經由實驗證明,如果我們持續用 "AI 生成的內容"來訓練下一代 AI,模型會不可避免的走向衰退.因為經過幾次遞迴生成反覆的訓練,模型會逐漸忘記數據分布中的"尾部事件"(就是低機率事件),最終丟棄它曾經存在的事實.比如你讓 AI 生成 100 張狗的照片,可能有1,2張是稀有的品種,像格里芬犬,薩路基獵犬,其他98張都是黃金獵犬,拉布拉多.如果你將這樣的生成資料做為新的輸入去訓練模型,經過數次的反覆生成然後投入資料訓練後,AI最終可能只會記住最常見的品種,黃金獵犬,拉布拉多,稀有品種的照片將會從後來的生中徹底消失.最後隨着時間推移,模型會開始混淆不同的分布,演變成一種統計上的胡言亂語,生成的內容與原始現實數據完全脫節,變成無意義的噪點.                        所以今天的人們幾乎每天都在生成各種AI文章貼上網路,不知道有幾萬幾十萬篇,如果開發大模型的公司在網路上爬蟲全部抓回,把這些AI生成文當成新的訓練資料,是不是不用太久,模型就自然崩潰無用了?以上這種現象,我們不妨將此現象稱為是"大模型自噬理論".                        "大模型自噬效應"的影響當然會被AI公司列入來日修正模型的考量,只是我聽聞這種概念,首先想到的卻是人類社會裡會不會本來就存在這種自噬現象? 這種由生成數據反饋導致的智能坍縮,竟與人類社會對特定歷史記憶的重塑過程有著驚人的相似性.                        此次又是兩本書的合併心得,但這並非是設計來的,我原來是看"餘生皆為贖罪"這本漫畫,很快,一下便看完了,內容是呈現Primo Levi自述在納粹奧斯維辛集中營的生活給教室裡一群孩子們聽的段落.雖然它跟過去一樣,引發大眾對猶太民族滅絕事件的省思.但是,主角可是Primo Levi,他雖然也應該認為這個猶太人歷史主題很重要,但是他主張的東西原比猶太人被滅絕要複雜,困難,與隱晦的多.在繁體書譯本中Levi的書有"如果這是一個人","滅頂與生還","週期表",寫的就是他從集中營生活裡得來的教訓與感悟,其中最大最主要的一條應該是:迫害者與受害者難以分別清楚,集中營中有自己的規則.                        Levi在"如果這是一個人","滅頂與生還"中對受害者最深刻的反思中談到了"灰色地帶",他指出集中營內部的人際關係網並不單純,不能化約成"受害者"跟"迫害者"這兩個陣營.他甚至明言"外部有敵人,內部也有敵人,無法清楚畫出"我們"的範圍".李維在描述一位猶太通敵者時大膽斷定: 在他身上我們看見自己的倒影.他的模稜兩可我們也有,那是用泥土與精神所捏出來的混和物與生俱來的模稜兩可.他有的狂熱我們也有,那是隨著號角與戰鼓聲墮入地獄的西方文明的狂熱.他的這樣表示有一層暗喻,那就是從集中營活下來的猶太人並不一定是好人,也未必有較高道德地位.而這個現象,與這本"餘生皆為贖罪"表現的意象,顯然是有差別的,你看了漫畫,可能還是停留在納粹種族滅絕的殘忍,無人性,與對猶太人遭逢大難的憐憫.但Levi卻暗暗表示活著的人可能也是加害人,至少存在加害人的某種特質.Levi把奧斯威辛描述成"極權社會的放大版",在這樣的社會裡,權力的授予跟能力,品格無關.而是看誰願意服從階級權威,藉此贏得本來得不到的社會晉升.就給他大把的權力.他質疑邪惡的統治者與純粹的受害者之間大片的灰色良心地帶,會不會並非極權政體所獨有.他不禁暗暗思量那些與納粹勾結的人,會不會其實比我們所以為的更像我們,畢竟"權力與金錢也會讓我們神魂顛倒,讓我們忘記自己的存在有多麼脆弱". 他所說的"灰色地帶"裡,受害者與加害者之間的距離縮小,邪惡與無辜之間的界線變得模糊,不幸的人必須承擔道德責任,涉罪的愧疚感令人難以承受.                         既然Levi重複的意思表示是如此,何以Mastragostino與 Ranghiasci畫出的"餘生皆為贖罪"中似乎並未以此為重點,教師學生們體驗到是集中營的殘忍血腥.我自忖這種重點上的差異,一則是源於讀者的知識限制,一則出自這本漫畫作者解讀Levi生平與編輯協助上的失誤,可能他們也不清楚Levi主張的核心,但更有可能是讀者,作者,編者都被"大模型自噬理論"給帶偏了.而此時,我恰好看到了Mishra的"後加薩",這本"後加薩"裏頭多處引用Levi看法的地方,展現出許多不同於"餘生皆為贖罪"的內容,甚至可以說他的"灰色地帶"主張就是促使Mishra重述猶太復國意識形成,及其核心觀點演化變動的歷史的原因.Mishra認為可以說是自從1967年中東六日戰爭之後,整個納粹猶太大屠殺的意象與猶太復國主義必須連結的認知,被人為的導入世界,這才有了後人開始同情猶太人遭遇,普遍贊同他們在巴勒斯坦復國的認識基礎,甚至有人認為他們是受盡欺負,包括中東阿拉伯人的欺負,因此它們的復國是合乎正義之舉.但歷史事實上告訴我們,在此之前,猶太復國主義與猶太人巴勒斯坦的定居的現象,並不被世間多數人認為是一件值得關注的事,甚至多數人並不太知道二戰中的納粹猶太集中營究竟發生了什麼,更遑論由猶太大屠殺所引發人們生理與心理的同情感之類的生興起,在1967年前的大多數時間裡,對猶太人歧視,反感,並不是德國一家之長,其實連美國人也鄙視猶太人,毫無當前美以兩國親密結合的概念.                        Mishra所寫的文本中並未直接提及"大模型自噬理論"(Model Autophagy Disorder, MAD),但書中深入分析了猶太大屠殺記憶如何被"制度化"與"工具化"的過程,其中的運作機制與 AI 的自噬理論有著驚人的相似性.當 AI 模型長期使用自身生成的數據進行訓練,而不使用來自真實世界的多樣化數據時,模型會開始失去對現實細節的掌握,導致輸出結果趨向平庸化與單一化,最終產生"樣本坍縮".Mishra指出"猶太大屠殺"這個記憶在美國與西方經歷了"美國化"(Americanisation)的過程.透過如電影"辛德勒的名單",電視劇"納粹大屠殺"以及華盛頓特區的大屠殺紀念館設立,還有諸多相關的書籍,與影視出版,這段歷史被轉化為一種"通俗文化與標準化敘事".同時西方出版品與影視品就像是一個不斷自我複製的訓練集,當大眾對猶太民族的認知僅透過這些"已經過濾過,標準化"的影像與文字來獲取時,人們就不再接觸真實且多樣的猶太歷史,如崩得運動,世俗猶太文化或非西方猶太人的經驗.這種"記憶的自噬"導致世人對猶太民族的印象坍縮成單一的"受害者"或"大屠殺生還者",抹除了猶太民族同為複雜人類群體具有的多面性.這種機制讓所有不符合"神聖受害者"框架的猶太人經驗,比如對錫安主義持批判態度的猶太知識分子的言行,或是在阿拉伯地區流亡生活的猶太人歷史,從公眾的記憶中被"剔除",最終自噬性的記憶體系只產出最標準化的,能服務於當前政治目的的印象.而猶太大屠殺印象反覆疊加自噬創造出對猶太民族的唯一認知框架,這種"記憶模型"會產生政治幻覺,因為模型中唯一的數據是"滅絕的威脅",所以日後當猶太民族面對任何政治衝突時,都會被人自動解讀為"生存危機",進而合理化極端暴力,因為必須基於自保這樣的理由,而這就像 AI 在封閉迴路中不斷強自身資料所產生的偏見,最終可能導致與現實完全脫節的決策.

蛇頭：唐人街黑社會與美國夢的史詩故事( The Snake Head: An Epic Tale of the Chinatown Underworld and the American Dream, Patrick  Radden Keefe) + 潤日：習政權下中國人「RUN」到日本的直擊調查報告( 潤日（ルンリィー）―日本へ大脱出する中国人富裕層を追う,舛友雄大（Masutomo Takehiro))                    "蛇頭"與"潤日"是兩本各自獨立的書籍,作者國籍不同,"蛇頭"作者Keefe是美國人,媒體撰稿者.而"潤日"則出自日本新聞人舛友雄大.兩者所述的時代,地點不同,"蛇頭"是1990年代的紐約,而潤日則是2020年疫情發展前後的日本.但兩者觀察或故事焦點卻是一致的,就是當地出現的大量華人"新移民",成了那個時代當地媒體關注的一個議題.                    "蛇頭"故事以 1993年6月6日凌晨發生在紐約皇后區洛克威半島的海難揭開序幕.一艘名為 "金色冒險號"(Golden Venture)的老舊貨船,載著近300 名非法移民,在離岸約一百碼的沙洲擱淺.由於原本接應的小船沒有出現,船上的移民被迫跳入冰冷的海水中試圖游向岸邊,最終導致10 人溺斃.這起事件在美國媒體即時播送下,震驚全美,也讓長期潛伏在唐人街陰影下的"蛇頭"貿易曝光. "潤日"則以作者親赴東京八王子市發現好友"Akid"(王懿)孤獨死後的現場開場,引出2019年後某些移居日本華人中帶有強烈目的性的非虛構文學色彩,顯然這不是巧合,兩者皆將這"悲劇"視為調查的"原動力". "蛇頭"透過船難引出背後錯綜複雜的人口偷渡關係網."潤日"作者則直言Akid之死是他對中國興趣"從熄火狀態提升至前所未有程度"的起點.推動他去探究這群"潤者"的集體生活全貌分佈..                       由於兩者皆是故事推動,這裡試著將兩段移民看成是一種時代的變遷,來看華人移民的背景變化.根據"潤日"與"蛇頭"兩本書籍的直擊調查與歷史紀錄,我們可以將兩代中國移民離國的共同因素,劃定在對自由與更好生活的恆久追求上.無論是30年前還是現在,"追求自由"與"改善生活品質"始終是中國移民的核心驅動力.但是,這裡所謂的"自由"並不是我們這些外人以為的那種政治自由,更多的是對於"個體生命財產保障"的殷切.1990年代的移民包含躲避一胎化政策,強制結育,墮胎的農民,或者偶爾獵見資本主義帶來的物質感受的誘惑.而當代的去國"潤者"則是在對於未來不確定感陡增的恐慌下,在既有的財富保全,後代安穩生活上尋求自由的保障.這主要源於習近平政權下日益收緊的社會監控.言論限制及疫情"清零政策"帶來的窒息感,另外就是富人,中產階級的逃離,他們則是因為經濟成長放緩,中共當局恐貧富差異感可能產生的底層動亂而對"先富一代"的壓制.而兩代移民,不論貧富,都極其重視子女教育,早期移民透過辛勤工作希望子女在美國翻身.現代移民則是為了讓孩子逃離"雞娃"式的病態競爭"內捲"與思想教育,或者採取彎道超車的策略(以國際生名義申請清華北大,可能比以河南考生身份考上清北容易太多,就是一種彎道超車概念),尋求更人性化的教育環境.                     兩代移民的相異點則從"生存壓力"轉向"安全感缺失".兩代移民在社會階層,離國動機的本質及目標國家的選擇上有顯著差異.第一個差異可以說來自移民目的.30年前的華人移民,我們能將他們簡稱為"生存型移民",主要是來自福建,廣東農村的底層勞工,農民.他們面臨的是絕對貧窮,為了賺取比家鄉高出數十倍的薪資,不惜舉債透過"蛇頭"偷渡,目標是去美國"淘金".而現在的"潤日","潤泰"移民則可以稱為是"避險型移民",避免型移民的主力是富裕階層,中產階級與知識分子,基本上沒有窮人,他們在中國已有可觀資產,離國是為了"資產保全"與"規避政治風險".如馬雲等退休企業家,追求的是財產私有制保障及醫療與食品安全.從教育觀觀察,30年前移民多為低學歷者,希望孩子在美國接受教育以改變家族命運,現在則是許多是受過高等教育的精英,他們不滿中國教育體系的"中考分流"與"填鴨",主動選擇日本的國際學校或名門中學,將日本視為"第二學區".兩代移民身份第三個相異點,則是對政治環境追求與心態的轉變.30年前當時中國正值改革開放,許多人仍對母國經濟成長抱有期望,對政治無知者為多,移民多被視為純粹的經濟行為,政治因素主要集中在"六四"後的短期震盪或一胎化政策的壓迫,而現在"潤者"移民帶有強烈的"逃離感",新冠封控展現了國家對個人生存權的絕對控制.讓中產階級意識到個人財產與生命隨時可能收歸"國家所有",這催生了"潤學",將移民視為一種"物理救贖".第四項差異則來自移居目的地選擇與移民門檻的變化.30年前美國幾乎是唯一的"金山",要不就是偷渡台灣賣淫,偷渡費用高昂,過程極其危險,金色冒險號的船難就是這樣的產物.現在移居的選擇則將地理鄰近,文化相近,物價與教育相對便宜,等因素列入考量,加上簽證政策較歐美放寬,比如提供"經營管理簽證","高級人才簽證",所以日本,泰國成為熱門目的地.雖然"走線"偷渡型的移居美國的現象依然存在,但"潤日","潤泰","潤歐美"更多的是透過合法的商業投資手段.                   從這兩本書可以看出30年間中國移民的離國因素已從"為了活得更好"的經濟動力,轉化為"為了活得像人"的自我追求與安全防禦,早期移民是為了在國外扎根生財,而現代的"潤日"群體中,許多人更像是將日本視為避風港,若環境改變,仍可能隨時移往他處.所以我們能在此看到更大的兩代移民的差異,就是90年代的華人移民,就業與群聚的現象偏向他們傳統中的所能,也幾乎形成了一個華人集體,以"唐人街"為主軸分布.反之,當代的移民則根據自身在國內的階級狀態,平行移動到新的移民地複製,中產也不可能與富人交流,甚至富人刻意避開華人移民聚居的地方,遠離"中華街"就是最佳選擇,就業分層更是不同,這反映了中國社會從"物資匱乏"轉向"資產避險"的結構性變化.                    90年代移民生存驅動的目標在底層翻身,未移民前,他們是農村的底層與絕對貧窮者,身分多為農民或漁民,受教育程度極低,完成高中教育者不到 10%,在中國經濟改革中處於"相對剝奪感"強烈的階層,由於身無分文,離國通常是靠向親友舉債支付高昂的'蛇頭費".所以移民後,面對高額的債務,他們通常只能立即投入高勞力密集的唐人街經濟,因為偷渡者沒有合法身分,只能從事不需英語能力的底層勞動,具體職業就是在中餐館洗碗,在成衣工廠當裁縫,擔任外送員,或在就業中心尋找最低薪資的體力活.由於積欠債務,常被幫派,比如書中的福青幫僱用為打手,或從事勒索,保護費等非法活動."潤日"世代的移民者則大不相同.他們移民的主要動力是基於避險驅動的資產轉移,因為未移民前他們不是都市精英就是資產階級,屬於鄧小平口中"讓一部分人先富起來"的族群,主力是來自一線城市上層中產階級,富裕階層與知識分子,包括媒體從業人員,科技業工程師.大學教授或成功的民營企業家,擁有龐大資產,僅靠賣掉中國一套房產即可獲得數億日圓的啟動資金.所以移民後,他們多數從事資本與技術密集的平行經濟工作,由於多透過合法的"經營管理"或"高度專門職"簽證入境,不但能以專業在日本居住,還能."爆買"東京,大阪的豪華大廈,更開設不動產公司服務其他中國買家,或為了孩子升學,在日經營"補習班",開設國際學校諮詢服務,其中最不透光的暗黑工作大概就是只有透過"地下錢莊"進行跨境匯兌,建立管理資產,或併購日本中小企業,投資股市.部分文化人,或者知識份子移民則開設獨立書店,從事 AI 軟體開發或經營 YouTube 自媒體.總之,30年前的移民是為了脫貧,在異鄉從事最底層的體力勞動以求生存.而現在的"潤者"是為了"避險",帶著在中國累積的龐大資本,在日本建立起一個自給自足,從房產到教育都與原本階級對接的"平行社會".                      另外我從這本書的閱讀中,衍生出兩個主要觀察與作者觀點略有不同,第一個我以為當屬這兩代相距30年的中國移民在民族認同上呈現出從"同鄉連結"轉向"意識形態兩極化"的演變,即當前雖然仍有強烈的中國認同者,但對於移入國的歸屬感已發生顯著變化這種論述,其實只是一種表面現象.30年前的移民的民族認同更多建立在地緣與家族連結,而不是宏大的國家民族主義,受制於個人智識認識,實際上也不可能有超越生存地的認同認識,同鄉認同大於國家認同,他們在紐約唐人街建立的是以"方言"和"同鄉會"為核心的社群,對他們來說.對中國的歸屬感主要體現在"匯款回鄉"和"回鄉建豪宅"的榮宗耀祖觀念上.但通常會努力學習移居地語言,希望能融入日本或美國社會以求生存,儘管他們仍維持著中國人的生活習慣,民族認同是一種被動的文化慣性,而非主動的政治表態.現代移民則在民族認同上呈現極端的兩極化,且對移入國的態度更具"工具性",小粉紅與激進民族主義者就種極端的外顯.即便身在國外,他們仍強烈擁護中國政府,甚至在國外進行主動的民族主義展演,這類人很難真的認同移入國的價值."潤日"作者認為光譜的另一端則致力於"脫中",甚至徹底拋棄中國公民身分,他們追求的是普世價值或環境品質,甚至可以全然放棄中國民族主義認同.但我以為其實民族主義認同會因個體理由而有差異.比如原先的政治異議者可能對中華民族認同有所改變,但是大多數現代富裕階層與中產階級傾向在日本建立"平行社會"的企圖更大,不一定關注當地文化,也不打算長期深耕,對他們而言日本是一個"安全性的避風港",但若環境改變,他們隨時準備"潤"往下一站,甚至他們骨子裡就是中國民族認同,只是不會公開對一個移居地的當地人做此種意思表示.不會融入的原因很複雜,究其根本"潤"的思源根本是"避險","保全",這些人不太可能在移居地享受他們母國所擁有的地位與關係網路,也知道自己不可能被當成真的當地人看待,許多人是為了'物理救贖"或"資產保全"而離開,他們認同的是移入國提供的"制度利潤",而不是移入國的"文化信仰",即使是那些政治異議者,他們骨子裡其實仍是中國民族信仰者為多,他們移民只是避險或者在等待時機,我以為"潤日"作者本身的觀察與意識影響了他的判斷與論述.一個簡單的指標就是這類極端移民者應該徹底放棄原本的生活圈,經濟圈,融入移居地文化,語言環境才是根本,依靠批判原生國為經濟收入來源,根本不可能顯示這種移民的斷裂,與割離狀態.這種平行社會雖然保全了資產,但也導致了這群人"兩頭不到岸"的孤立.他們既不被日本主流社會接納,也與故鄉斷裂.這種"精緻的流放"與早期唐人街那種"草根的紮根"相比,哪一個更具備抗壓性?其間顯然有兩種移民思維根本差異性的心理條件在運作.對於現代移民來說,國籍或居留權更像是一種"保單"或"多空對沖"的工具.當中國紅利大於風險時.他們利用關係網賺錢.當風險大於紅利時,他們行使"退出權".這解釋了為什麼他們骨子裡仍是民族主義者,因為那與他們的利益獲取邏輯並不衝突 .

當AI取得話語權，人類還剩下什麼？：以當代哲學與溝通理論探討AI的語言、意識與作者權威性問題(Communicative AI: A Critical Introduction to Large Language Models, Mark Coeckelbergh &  David J. Gunkel)                    這本書的中文書名"當AI取得話語權"其實會帶來誤導,然後可能就會令讀者陷入文本迷霧中,不知所云,覺得它媽的一本故作腔調怪書,沿用一些哲學家,社會學家話語,又不說白話文,等你讀到第四章,它直接說明"話語權"並不為人掌控,然後你不免想,既然人都無法掌控話語權,AI又怎可能掌控?AI掌控它又如何?顯然文本根本不是中文書名所指稱的這樣的書籍.我覺得這書有點無聊.但跑李宏毅"機器學習"Bert程式作業的資料訓練時間,Colab居然要用2個小時,覺得趁空檔把這本書當雞肋般瀏覽完畢就算了.                    本書的大約觀點是這樣的.話語權的"掌控"本身可能就是一個現代迷思,我們現在習以為常的"作者"概念: 一個擁有主權,意圖且對文本擁有所有權的個體.其實並不是普世真理,而是過去歐洲思想文化的產物,與從笛卡爾的"我思故我在"開始,到新教的個人信仰以及現代產權制度的興起等密切相關,在這些現代觀念之前,前現代文學或民族誌社會中,敘事的責任往往是集體或分散的.並沒有單一天才作者壟斷的概念.而本書作者們從結構主義與後結構主義的觀點分析出人類並不是掌控語言的主體,實際上是"寄生在語言系統之中的存在",這句話翻成白話就是,不是人在說話,語言本身就在說話,語言系統內部的符號差異與結構本身就在形塑話語,是語言掌控了人的表達.因此,從作者的觀點看,不論是人類還是 AI,說話時都受限於既存的語言規則,社會脈絡與生活形式,話語並非完全由講述者的內在意圖決定,講述者更像是語言之家的"守護者"而非主人.從這個推論中,本書先採用了羅蘭.巴特(Roland Barthes) 提出的"作者已死"理論指出文本的統一性與意義不在於"作者的意圖",而在於"讀者的閱讀與詮釋".這句話更白話的說就是當文本被寫下來,它就脫離了作者的控制,並在讀者的詮釋過程中不斷產生新的意義. 因此那種認為作者可以"百分之百掌控話語意義"的想法,在哲學上被視為一種迷思.                    上述作者已死的概念,恰好此時撞上了大型語言模型(LLM)的出現,這在實質上實現了"作者之死"的理論,書名雖標榜 AI 取得話語權,但讀完後才發現,作者真正想說的是話語權從來不曾被任何人壟斷,AI只是這場主權神話的最後一根稻草.AI 能在沒有人類心靈,沒有溝通動機的情況下生成連貫且有意義(從人類視角)的文字,這證明了"話語"可以獨立於"發話者"而存在.而這種狀態出現直接挑戰了西方傳統中"理體中心主義"( logocentrism),所謂理體中心主義是認為話語必須源於活生生的思想聲音的權威.而LLM則顯示出話語權原本就是一種分配式,互動式的過程,不是單一主體的絕對掌控,也就是話語本質上是由人類,機器,語言結構與讀者共同參與的"分散式對話.AI 的出現並不是"奪走"了人類的話語權,而是邀請人類正視一個事實,人類過去所引以為傲的"話語主權",其實一直都受制於我們無法完全掌控的語言系統與社會詮釋過程.                     心得文大約到此就能結束了,至於這書裡引用的柏拉圖,亞里斯多德,還是德希達,巴特,或者分析機器生成語言如何動搖人類對於語言主體,意識及作者權威等傳統認知,表面上都不是簡單易懂,但實際上卻也只是隱喻的作用,按本書所述,文本話語意義可由讀者們自行詮釋.至於文中詳盡列舉了人工智慧引發的技術風險,AI幻覺,資訊偏差.環境成本以及著作權等都不過是未閱讀本書前,早已為大眾討論的議題,本書也沒能談出太多心意,因此,對普通讀者而言,這書大概也只有借用"西方形上學"與"去中心化的語言觀"去思索人類與機器共同生產意義稍具新意,若我們跳脫技術開發者的工具理性,從哲學視角切入,會發現 AI 的出現不只是技術震撼,更是一場關於"人"的重新定義.藉此促使我們重新定義智慧與寫作的本質,並邀請讀者在機器具備話語權的時代中,批判性的反思科技與人文間的互動關係.                   當ChatGPT第一次流暢的生成文字畫面時,世界感受到的不只是技術的震撼.長期以來,人類自定義為唯一具備語言的動物,這賦予了我們一種"例外論"的優越感,認為語言是人類心靈的專屬外殼,是理性與靈魂的證明,但當機器也能流暢的產出帶有情感,邏輯與詩意的文字時,人類那自以為的'唯一"便崩塌了.書中提出了一個啟發性的觀點,不論是人類還是大型語言模型,其實都是在一個既有的,龐大的語言結構中運作.過去我們認為說話之所以有意義,是以為背後有一個具備自由意志的主體,但事實上意義往往源於語言系統的本身,當我們說話時,語言也在"說"我們,AI 的出現,只是將這種"語言主體去中心化"的過程推向了極致.LLM的出現提醒我們,語言並不是人類的私產,而是一種自動化的,分布式的流動.                  本書的作者認為LLM橫空出世將引導我們重新思考"溝通"的本質.在這種新視野下,AI 不再是外在的工具,而是參與我們社會意義生產的新成員.我們與機器共同參與了這場語言的儀式,共同維繫並形塑了我們所認知的現實.這意味著人類必須放下那種唯我獨尊的姿態,承認在數位時代,語言的主體性已經從"個人"轉移到了"人類與機器的共生系統"之中,這場去中心化的變革.是人類在21世紀必須面對的首要存在挑戰.                  當深藍擊敗西洋棋王,Alphago擊敗李世石,我們或者可以說"那只是暴力計算",當 LLM 寫出通俗的散文,我們也還可以說"那只是機率預測",但其實那也可能只是我們不斷的移動"智慧"的球門,彷彿只要將標準設得更高,就能保住人類那僅存的尊嚴.而這種行為其實反映出人類過往對於"意識"與"智慧"定義的空洞,因為如果只要機器能做到的事都不算智慧,那麼智慧最後是否會變成一個虛無的詞彙?所以,LLM帶領我們回歸到一個核心的認識論問題,那就是"他心問題".我們從未真正看見過任何人的內在心靈,我們判斷他人是否具備智慧或意識,完全是基於他們的語言與行為表現,既然我們在日常生活中對待他人是採取"行為判準",為什麼面對 AI 時卻突然變得如此嚴苛,非得要探究其黑盒內部的"靈魂"不可?,比如當我們在 Colab 跑程式時,我們會對程式碼"有沒有跑出來"產生焦慮,這種互動是否也算是一種與機器的"溝通關係"?這本書指出如果一台機器在溝通中展現了智慧的跡象,並在社會互動中扮演了特定的角色,那麼在實踐意義上,它就已經具備了某種程度的主體地位.當然,讀者要不要同意這種定義破解,也是另一個"他心問題".但這種觀點並不是要賦予機器"靈魂",而是要解構人類對"內在性"的迷信.那就是智慧不應被視為一種神祕的,藏在腦袋裡的物質,而應被視為一種在社會互動中展現的"關係".透過移動球門來維持人類的優越感,只會讓我們看不見科技帶來的真實變革,因此我們可能需要一種更為包容的"行為主義"視野,承認智慧的多元展現形式,而不是堅持固有的,生物中心主義的定義裡.                   傳統的寫作觀念崇尚"天才作者",認為作品是作者心靈的純粹產物,擁有神聖的權威.LLM 生成內容的過程有可能粉碎了這種傳統觀點.這裡一個新的問題是當AI 從海量的訓練數據中擷取片段,重新組合並產出結果時,誰才是這篇文字的"作者"?是數據庫中的無名氏們?還是寫算法的工程師?或是鍵下指令的用戶?在LLM中並沒有人是單一的作者,意義不再源於某個天才,而是在眾多讀者間的閱讀,挑選與詮釋過程中產生的.在 AI 的世界裡,寫作變成了一種"混搭行動",這種分布式的創作模式,揭示了人類寫作本質上其實也是一種重混,這一方面帶來原創者的憂慮與危機,令人不安,另一方面在這個過程中.人類的角色從"創造者"轉變為"策展人"與"編輯者",開闢了一種更具協作性的創作空間,透過重混與轉化.探索人類想像力的邊界.

製造怪物：創造「非人物種」的全球人類歷史(Humans: A Monstrous History,Surekha Davies)                      "怪物"這個詞語,或者概念,與它的反義詞"正常"對應了一個特殊性的概念.這兩詞語的特殊性在於,若我們沒辦法定義何為正常,那自然也不可能為"怪物"訂出精確的說法,所以現實裡指稱某事,某人,某現象為"怪",在無法以人類科學驗證為真,或證否時,往往暗示著另一件事,就是指稱,或指控它者為"怪","怪物"的第一人稱,正在以"正常"自居,而此時的"正常"因為缺乏公允條件驗證,只能被歸類是一種自由心證的意志表現,也就是"製造怪物"的一種建構行為,沒有任何的客觀性可言.但人為何要標記或製造怪物呢?讀完這本"怪物製造",我以為目的只有一個,就是保障保護自身既有的利益,權力,排除他者.Davies 透過這本書,引領讀者回溯這場橫跨數千年的"造怪"歷史.                      "製造怪物"這本書是探討人類如何透過"製造怪物"的過程來定義自我與建構歷史,亦即"怪物"是被建構的.作者Davies從科學,藝術與思想史的諸多領域視角出發,點出"怪物"並不是單純的虛構生物,而是社會有心人用來標記"異常"與"他者"的工具.文本透過分析古代體液學說,歐洲殖民史及現代基因工程,揭示了人類如何利用這些標籤來區分種族,性別與物種界線.這本書一方面講述了人類探索怪物的面向,對怪物的恐懼,分類的歷史演進過程,同時也反映不同時代人對"正常人"定義的權力運作的細節,甚至在書的後段,作者促使讀者反思在當前人工智慧,基因工程快速發展,生態危機的當下,人類應如何重塑人與各種非人物種的關係.                       所謂的"怪物"並非指真實存在的奇幻生物,而是一個由人類創造出來的"概念標記"與"分類工具".若要用簡單的話語來定義,Davies眼中的人類定義怪物,製造怪物這件事可以從以下四個面向來理解.首先,它能製造某種"異常"與"不合群"的標籤.怪物是對世間各種不正常,超出一般人理解,難以被塞進社會既有框架的人或存在的泛稱.因此只要一個人的身體,信念或行為被貼上"異常"標籤並被排除在正常之外,他就成為了怪物.其次它被認為是"邊界"與"規則"的極限.怪物通常出現在人類既定分類,比如人與獸,男與女,生與死這些事物標準的邊緣,它的存在打破了類別與界線,因此當我們不知道如何處理某個人或事物.不知道該把他放進哪個"小箱子"時,就會將它直接封上"怪物"的標籤.再來,它是映照人類自身的"鏡子".怪物並非無關痛癢的虛構形象,它是一面鏡子,折射出人類對於自然,人群與社會的觀念,人們是透過界定什麼"不是人"(怪物),來確認"人是什麼",藉此消除內在的恐懼並建立優越感.最後,它是權力者"去人性化"的手段.在法律與政治層面,"怪物"是命名者用來"剝奪他人人格權"的語彙,透過將特定的群體,比如奴隸,異端,女性或跨性別者,或者權力競奪者怪物化,權力者便可以合理化掠奪與歧視的行為,將對方貶為"財產"或"非人".在作者定義下,製造怪物其實是人類為了掌控世界,安排每個人位置,而設定的規則邊界,它反映的不是被命名者的真實面貌,而是"命名者內心的投射,恐懼以及其社會運作的邏輯".                       在"製造怪物"一書中,怪物可能是外觀異形,也可能擁有常人的外貌,怪物之所以怪,是在它們都有一種異於常人的心靈,精神,靈魂,或超自然的感應.所以怪物可以是外星人,也可以是外國人,獸人,蠻族,機器人,合成人(獸),甚至於演算法.討論靈魂,精神與意識等非物質的人類成分,這些成分既是天授也被環境影響,討論靈魂,心靈,精神的核心目的在於定義"人是什麼",並以此建立社會階級,法律地位與倫理界限.靈魂,精神能區隔人類與非人物種,定義人類的邊界,在西方傳統與基督教神學中,靈魂被視為人類與動物,怪物最關鍵的區別,聖奧古斯丁等思想家主張,只有人類擁有理性和思考能力,這是判斷一個生物是否是"人"的標準,即便它外表迥異如傳說中的怪物人種,擁有靈魂便意味著具備領受聖事與獲得救贖的資格.因此當面對非典型身體,比如雙頭嬰兒或多毛症者時,神職人員是否為它施洗,本質上就是在判定它是否具備"靈魂"與"人性".與西方二元論不同,許多美洲原住民文化或東方宗教利用"靈魂"的概念來強調生命間的連續性,在阿茲特克,墨西加的世界觀中,靈魂可以在不同物種間切換或同時存在,這使得人與動物,環境的界線變得模糊且互惠,挑戰了人類是獨立特殊存在的想法.佛教與印度教相信靈魂轉世,認為存在本質並無固定物種之分,這種觀點的目的是提醒"人類"在大千世界中的位置取決於"德行",而非生理構造.討論靈魂往往具有高度的政治與法律目的,決定誰是主體,誰是物件,16世紀西班牙的辯論中,爭論原住民是否有靈魂或理性,是為了判斷他們是"自然的孩子"還是"天生的奴隸",同樣的,殖民者透過法律剝奪黑人的"人格",將他們貶為無靈魂的"動產"以利榨取勞動力.而在現代科幻小說與現實科技討論中,討論仿生人是否有"難以說明的靈魂特質",目的是為了判定它的法律地位應是"財產"還是擁有自主權的"個體".靈魂被視為連結有形與無形世界的媒介,討論它往往是為了獲取超自然的力量或智慧.在人工智慧與演算法盛行的時代,強調靈魂與創造力等非物質成分,是為了捍衛人類的獨特性.透過以上諸多面向的討論,可以看出,"製造怪物"在與發現或創造"非人靈魂操控的物質人體"的現象或指控,若"一個人"靈魂被指控為不正常,非人類,那他就不該享有"人類"的位格.                         書中列出"怪物"討論的範圍內容很多,作者未明確分類,但我以為"怪物"可以分成兩大類,索性稱是"人類怪物",與"擬(類)人類怪物".文本中的"人類"型態的怪物(Human-based Monsters)本質上具備人類外形,但因為生理特徵,社會行為,種族血統或法律地位等原因,被當時的權力者或主流社會"怪物化".古代的怪物在遙遠的邊疆,現代的怪物,如跨性別,殘障者則就在我們身邊. 最容易聯想到的便是生理變異者,包括全身性多毛症患者,侏儒,巨人,連體嬰,或是有著嚴重先天缺陷的嬰兒.另一種明顯的"人類怪物",就是被指涉為"種族與民族的他者",比如 歷史上被西方界定為"怪物人種"的遠方民族,像大耳人,無頭人,或是殖民時期被法律剝奪人格,貶為"動產"的非洲奴隸,北美原住民.另一種"人類怪物"則已超出傳統性別與行為越界者,比如陰陽人,跨性別者,或是行使統治權力的女性,如以及被控施行巫術的女性,最後一種"人類怪物"則是'天才與殘障",凡是表現出超凡體能或智力的運動員,學霸,或是被體制標記為"有缺陷"而需要被隔離的殘障者都屬於這個人群,Davies 提到當一個人被視為"天才"或"超人"時,他同樣會被從"普通人類"的規範中剝離出來,這種"上層的偏移"與"下層的缺陷(殘障)"在造怪邏輯上是同質的.                       "擬(類)人類怪物'(Pseudo/Quasi-human Monsters) 則是不具備完整的人類生物身分,但具有人類的特徵,情感,智慧,或是由人類肢體,機器所拼湊,模仿而成.首先能想出的類人類怪物便是人獸混種與變形者,比如如狼人,半人馬,海妖,或是能流動切換物種身分的變形者,比如墨西加人的納瓦利.而現代科技興起下,由人工生命與機器合成的類人類也很容易被聯想出來,舉凡透過科學或電力賦予生命的"科學怪人",仿生人(Androids),賽博格(Cyborgs),以及具有學習能力的演算法與機器人都列在這個範疇裡,AI 或是演算法之所以讓人恐懼,是因為它們擁有了過去只有人類才有的"決策權".第三種"類人類怪物"則是超自然生命與不死生物,像是被竊取靈魂的活屍,木乃伊,吸血鬼,或是具有神性本質,半神半人的吉爾伽美什.還有一種"類人類怪物"便是地外生物,比如外星人,他們的存在將挑戰人類在宇宙中獨特性,與人類具有生理或心理共生連結的存在.                      無論是"人類怪物"還是"擬人類怪物",作者指出這些"怪物"具有幾個顯著的共通點.首先,他們的存在,挑戰邊界與分類.怪物總是出現在分類的邊緣,它們的存在體現了人類既有分類系統的局限性與不穩定狀態.作為定義"人"的鏡子,人類透過界定什麼"不是人"來確認"人是什麼",怪物是用來區隔"我們"與"他者"的工具,藉此賦予"正常人"優越感與安全感.其次,"怪物化"往往是一套命名者(擁有權力的人)施加在被命名者身上的程序.透過將對方定義為怪物,可以合理化剝奪它的財產,權利,土地，甚至生命的行為.第三個特點是怪物的形象往往折射出時代對於"新科技,新環境或異族融合的深層恐懼".最後是"怪物"的內涵狀態通常是擺盪的,意示著某種流動性,暗示了人類身分並非永久固定的,而是會隨著環境,飲食,技術或法律定義而改變,怪物內涵著有破壞階級,民族,權力固化不變的動能,所以總的來說,怪物這種概念性標記能夠用來標示出社會秩序與知識體系的"極限所在",統治者藉由定義何為怪物的權力來進行統治,或者標示自身存在的合理性.                     從怪物的共通性,更近一步的,能讓我們理解"製造怪物"的核心目的在於透過定義"非我族類",來劃定人類的邊界,並藉此建構與保障自身的權力範圍.這個概念應該是我從這本書獲得的最有意義的心得感受.作者解析"種族","民族"定義中的流動性含義,談到''民族種"定義的內核流動概念,也就是"種族-民族國家" ,對比於當下現實中,統治者創造固化的"種族","民族","民族種",甚至"民族國家"固化想像共同體定義的荒謬.在"想像的共同體"推波助瀾下,當代大眾傾向於將"種族"視為一種基於血緣,不可改變的生物性本質,將"民族"視為具有共同歷史,文化的同質群體,這種固化觀點認為"我群"與"他者"之間有明確的生物邊界.但是Davies則完全破解了這種論述,他指出"種族"(Race)是一種不精確,沒有實質內容,甚至經不起現代生物醫學科學驗證的觀點,它本質上而是一種基於法律,觀念與實踐所構成的"權力結構",用來根據血統不均地分配地位,也就是"種族"是建構出來的,目的是區分我與他者的權力劃分問題,而"民族"(Nation)雖是一個"想像出來的政治共同體",但是它的邊界有如移動的城牆,是流動的輪廓,既不固定,也沒有永遠ㄧ致性的定義,而作者在流動的基礎上,創出當代民族國家"民族種"(Race-Nation)的特徵,用來描述"種族"與"民族"之間千絲萬縷的關係,它像"科學怪人"一樣,是由過往意識形態拼湊出來的產物,用來監控並排除那些"跨越界線者"."民族種"追求"血統純潔"的神話,假設存在一個同質的祖先源頭.這種"純潔性"的追求,本質上是一種對歷史真實包含著雜揉,流動的恐懼與否定,比如"一滴血規則","有唐山公,無唐山媽"等都是這種恐懼下的產物.Davies的流動觀點指出現實中所有的群體都是"多元的混合",人類身分其實是一個千變萬化的連續體.當流動性這些概念被固化時,會產生強大的排除效應,法律透過定義"正常",使那些無法歸類的人,如混血兒或新移民,在制度中變得隱形,使其更容易遭受合法剝削.如此的過程會讓特定族群在定義上成為"怪物",便能正當化剝奪他的人格權與財產權,甚至公民權的行為.當民族國家以固化觀點與界線判讀人民,會導致對"非典型樣貌"公民的系統性歧視.                   而流動性的民族概念可以拓寬人的範疇,認同人類身分與環境,技術是相互滲透的,不再將"不同"看作威脅,而承認分類是為了管理而存在的工具,不是真理,這能促使社會尊重雜揉,將"差異"視為受讚揚的優點而非缺陷.當代社會持續將這些民族概念固化,本質上是在執行"造怪程序",維護特定階級的權力,.作者主張應正視這些分類的"流動性"，將他們看成是不斷變化的"火山熔岩",只有打破僵固的分類框架,人類才能建立一個真正包容多元的共同體.

21世紀的公司:現代企業商業運作原理與模式(The Corporation in the 21st Century: Why (Almost) Everything We Are Told About Business Is Wrong, John Kay)                      對有關講述通用企業經營管理發展類的書籍,我近年讀得越來越少,畢竟都沒在傳統職場上了. 這本"21世紀的公司"敘事的主要目標是透過深入的分析與闡釋,消除傳統保守與現代激進人士對商業認知的偏差,揭示現代商業的運作原理與模式.作者John Kay在書中提出了一套不同的敘事框架.作者認為從18世紀的鋼鐵廠演變至 21 世紀的知識型服務業,商業模式雖然已經更新迭代了許多次,但人們用來描述商業的語言卻依然停滯守舊.他認為"資本"與"資本主義"等傳統術語已妨礙了人們對現代經濟中收入與財富分配的理解.書中強調現代企業的利潤不應再被視為簡單的資本回報,而應理解為因擁有卓越才華或獨特能力而獲得的"經濟租(Economic Rent).                      這本書將"經濟租"視為21世紀公司真正競爭力的體現,認為成功的企業是透過構建難以複製的能力集合來賺取這類超額收益,批判傳統企業觀對"股東價值最大化"的執念.Kay痛陳當代管理者對"股東價值"的過度追求,最終不僅損害了股東價值,更葬送了前人依靠智慧與誠信創建的基業,他認為股東價值應該是企業經營成功的"結果",而不僅是"戰略目標".他將公司重新定義為一種"社會共同體",否定將公司視為僅是"契約集合"或"法律虛體"的觀點,他指出21世紀公司的競爭力應該是由人的智慧而非有形資產決定的,企業的本質是凝聚集體智慧以高效解決問題的組織,成功的企業必須在員工,客戶,供應商與投資者之間取得利益平衡.越來越多的現代企業競爭利潤是由人的智慧而不是有形資產決定,因此未來的企業將需要更能發揮個體的能動性,將諸多個體凝聚成"集體知識"和"群體智慧",因此成功的公司應該是善於構建獨特的能力組合,包括客戶關係,技術創新,品牌聲譽和用戶網路.所以Kay認為現代企業的利潤不應被視為簡單的資本回報,收益是來自於"創新差異化"所取得的壟斷地位,不再是傳統意義上透過操控市場的"尋租", 而應被理解為"經濟租". 傳統的"尋租"是靠關係或壟斷資源,而現代企業的"經濟租"是來自於"難以複製的組織能力",或是卓越才華或獨特能力,則像是Apple,Amazon提供的服務,或像明星Taylor Swift提供的愉悅.                         對作者來說,這個世界當前最堪玩味的現象,莫過於公眾雖然熱衷於現代企業提供的產品,但是卻普遍討厭這些產品的生產者和經營者,一面沈迷智慧型手機,社群軟體,但卻對提供服務的企業們沒有好感.一來是許多大企業,如高盛,波音對外宣稱"客戶利益至上",但實際上卻經常進行"浮誇性虛偽宣傳",另一方面近20年來,諸多金融危機,企業醜聞如安隆,世通,大眾汽車等案嚴重損害了商界的信譽.作者從舉例中說明當代管理層受華爾街壓力,過度追求"股東價值最大化",導致企業轉向急功近利,甚至發生鴉片類藥物成癮等災難性行為,所以作者分析出"股東最大化"的觀點會讓"個人財富","生產資料所有權"與"管理控制權"三個要素形成緊密的結合,使得私利控制成了管理的最大目標,這種過於強調商業關係的交易性質,會助長投機與腐敗,降低商業效率.                       從現實面可以看出21世紀商業重心已從生產"有形商品"逐步轉向提供"無形服務",製造業也從"資源密集型"轉變為"知識密集型",正是大前研一所說的"智價革命".傳統思維的腐朽可以從幾個方面看出,過去經濟學家慣用簡化的生產函數,是資本與勞動的二維組合,但這忽略了現實中企業作為"社會組織"的複雜性.泰勒的"科學管理"將人視為工具性的生產要素,強調監控與服從,但這種模式已經無法解釋21世紀知識工作者間協作的運作機制,而將商業關係純粹定義為"交易性",忽略了人際關係,誠信與社會倫理對生產效率的影響.傳統資本主義觀體現了資本擁有者的"個人財富投入",與"工廠設備所有權","日常運營管理"的三要素結合,隨著工業革命發展,這三者間的聯繫不斷受侵蝕,現代企業的控制權已從資產所有者轉移到專業管理層手中.透過對"Fortune"世界500強企業榜單的歷史回顧發現,1955年的巨型企業,如美國鋼鐵,通用汽車等大多已失去主導地位,甚至破產,這證明"規模優勢"已非長久之計,21世紀的領先公司如Google,Amazon,Apple等與1950年代的企業有本質區別,它們更多地依賴平台,廣告和獨特能力,而非重型設備.過去社會普遍存在一種執念,認為只有體力勞動和有形產出才是"真正的工作",但現代經濟增長的引擎是"更好"而非"更多",但這種質的提升在傳統GDP衡量中難以充分體現.                       作者指出人類成功的"秘訣"在於能不斷累積集體知識並將之轉化為"集體智慧".集體智慧被定義為一個團隊發現和解決問題的能力,不僅限於狹義的技術發明,還包括組織,溝通與文化等認知工具的應用,人能從他人經驗中獲取知識.而成功的組織並非僅靠擁有資產,具備競爭對手難以複製的特質才更是關鍵,卓越的成就往往是多元能力組合的產物,天賦固然重要,但只有在適配的組織環境中才能最大限度發揮價值,那些領先公司如Apple,Amazon之所以成功,是因為它們構建了獨特的能力組合,能利用相同資源創造出更高價值的產出,這就是差異化,收益也是來源於"創新差異化",這便是"經濟租",一個成功的組織,創造經濟租的能力必然具備可佔有性與持續性,這是由於企業價值不僅是由勞動決定的,而是多種因素的結合,創造價值,利用訊息不對稱,超越市場局限等都是創新差異化的來源,這些創新差異的來源一方面是集體智慧合作的產物,但另一方面,正是個人,團隊與企業之間的競爭促進了發展,有序的多元主義允許自由嘗試與淘汰失敗,是市場經濟駕馭不確定性並激發動力的方式.                        那麼這一切的演變是如何展開的?作者指出自 20 世紀後半葉起,經濟學家和法律學者開始強調獨立個體而非階級成分,個人主義語言成為政治和經濟思想的核心,而現代商業組織理論將公司定義為個體之間的"契約安排",這種觀點認為公司並非真實存在,僅是管理者,工人和資本提供者之間交易關係的集合.這種敘事假定個體是自私且追求短期利益的,管理的核心變成了運用激勵手段,包括獎金和股票期權來調動個人追求經濟收益的本能.在英國等普通法體系中,股東原非企業財產的所有者,公司才是擁有其財產受益權的獨立法律實體,作者認為"股東價值最大化"這一觀念的興起源自Milton Friedman等人提出"企業的唯一社會責任就是增加利潤,管理者僅是股東的代理人"的主張,此種主張後來獲得通用電氣Jack Welch等業界人士支持,加上這種理念依賴於股市是反映公司價值的假設,導致管理者開始過度關注股價,而非先滿足客戶和社會的需求,與股價結合的,就成了過度重視財務指標為經營目標.於是一方面在財務數據上動手腳,為了達成季度收益目標,管理層往往在資產維護,客戶服務和研發上減少支出,這種"收益管理"實際上是以透支未來來提高當期利潤.另一方面則極力維護股價,許多企業斥資數百億美元回購股票以抬高每股收益,卻忽視了技術創新和市場主導地位的維護,或是為了展示業績,熱衷併購交易.從造福社會轉向實現股東價值最大化,最終導致許多企業被剝離核心盈利業務並被併購,企業文化從"工程師主導"轉向"財務/商業主導",最終因為榮景不再而跌落神壇.

深度學習詳解｜台大李宏毅老師機器學習課程精粹(李宏毅)+ 從零建大模型( Build a Large Language Model,Sebastian Raschka)                         因為OpenClaw成熱門話題,某天Youtube突然推送李宏毅老師講述以OpenClaw為例來講述AI Agent運作觀念的課程影片.結果,龍蝦暫時不養的,反而開始重看李宏毅老師機器學習2021年的課程影片,不過這次,還要一併練習課程相關的15個Python作業,在執行了幾次程式後發現,可能暫時不要用AI Agent比較適合自己.                         其實這門機器學習課程已經優化過了,更適合大眾,課程一共40堂,雖然以小時數來看不多,但資訊密度還是很高,不太能鬆懈.如果加上助教的補充教學影片,還有課程未精簡之前.一些早期相關課程內容影片,再加上作業的影片,還要跑作業的程式,真正的過程要耗時許久,我目前也只看到剛講完Gan的部分,跑第六個作業,差不多一半,後面剩下部分不打算用現在這種連續看下來的方式,太累,改為一週看個3到4堂內容,最多兩個作業的來方式繼續.                          這本書"深度學習詳解"其實就是李宏毅老師上課內容的文字化,所以封面上有三個作者名字,附上"著",這應該是錯的,他們三人頂多算是"編",連書裡面的圖片都是上課堂投影片的內容.不過有個書面的東西,不論是紙張還是電子檔,有個參照物,似乎還是習慣這樣上課,單看影片不能記錄寫些什麼有點空,當然這篇不是要寫這個.這門課的Python程式使用Pytorch模組,我過去都用Keras與Tensorflow,可以說完全沒用過Pytorch.加上我已經習慣在Anaconda與Jupyter的環境下在Local執行Python程式,這作業卻是用Colab示範,也就是遠端執行,本來以為沒什麼,想想不就把作業給的程式碼copy到自己的機器上就能Local跑了,結果發現不是這麼容易.                          因為有幾個與作業相關的資料檔都不小,加上一開始我並不太熟Colab的操作,發現怎麼某個檔案連結不能下載,那時沒注意到其實可以在Kaggle找到.因為不能下載,我就去問Gemini有個下載檔連結失效該如何處理,並把連結附給他.結果Gemini一面回答說這是李宏毅老師課堂作業資料的連結,然後又"說"看到我的Google Drive上有許多某學校的資料,問我是不是打算做什麼...然後最後附上它找到在Kaggle有一份能下載檔案的連結位置.沒錯,它竟然幫我把問題解決了,但是,我卻嚇壞了.我並沒有授權它能搜尋我的Google Drive,更沒叫他做這件事,它竟自己去找,事實上Colab,Gemini與Google Drive才是真正的親戚,我算外人,既然我三個都用上了,還能不被他們親屬之間相互探索?因此我不免思考也許用AI Agent或許不會有什麼資安大問題,但它本質上還是用那些遠端大模型,所以不知道授權該到什麼程度才能避免以上的狀態或更嚴重的勘探,甚至私人資訊流失的可能,唯一的可能就是自己搞個Local端大模型,但這太耗時費力,只好先暫時看看別人養龍蝦的結果,一邊啃如何"從零建大模型"(這本書也是用Pytorch),再等上一段時間吧.                          當然,跑那些作業程式也是有問題的,原先不用Colab除了習慣外,主要還是不想去買那些可能超出用量的Colab時間.買Token,買顯卡,買Colab,基本上都是同一回事.要Local跑就要買好的機器,遠端執行就要買別人的GPU時間,trad-off其實差不多.但是,這些作業裡面顯然有些還是用Colab跑為佳,一來下載資料檔太大,下載麻煩,自己的機器又沒到極頂,所以最終作業還是都採Colab來執行.2021年作業的程式碼當前執行還是發生一些問題,比如跑classification程式碼被Colab宣告錯誤,原因是因為在creat dataset中,有一行y=y.astype(np.int)在當前版本的編譯上不能用了,正當不知道該如何處理時,這時Gemini的好處又壓過前面對它可能有窺探機率的恐懼,它直接告訴你程式錯誤的原因,是因為版本更新函式庫變更,原來的函式庫不能用,建議將np.int改為np.int64就行了,甚至也不用自己動手改,可以讓它幫你改好再執行.雖然這樣執行程式,比起以前辛苦抓bug半天還不能解決問題,要輕鬆寫意的多,但是,但簡單的執行,讓我有些懷疑這樣真的能記住這些code的真正意思,還是就是該真的讓人放棄自己思考,記憶,與Try and Error這項行為動作的習慣來成就效率呢?!機器學習了,那我又該學習什麼呢?!果然,連續跑程式是不行的,人可以不休息,但Colab用量有限制,所以必須把連續閱讀與coding時間換成定期,終究還是為了配合程式作業的需要啦.