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。
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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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科學城物流遭紅色資本入侵?這些問題相關單位必須說清楚!
科學城物流過往作為具政策目標的泛公股事業,短短兩年內,落入有紅色資本疑慮的嘉里大榮手中,過程中台灣政府是否發揮監理公股、審查外資、維護國安的角色,社會各界充滿疑慮!
因此,今天時代力量黨團,邀請了相關部會,希望能向社會各界說明,除了總統府及華航不克出席,科技部、台糖、投審會、陸委會,皆派員出席說明。
🔺科學城物流是怎麼落入充滿紅色疑雲的嘉里集團手中的?
科學城物流公司是竹科和南科園區內相當重要的物流與保稅倉儲業者,1998 年科學城物流配合國家建設六年計畫,台糖提供土地,並有台糖、華航、新竹物流三家公司共同成立,其中泛公股比例至 2017 年仍然過半,台糖與華航仍然各自持股 26%; 2017 年 8 月,華航售出手上全部 26% 持股給新竹物流,泛公股事業瞬間成為民營事業。數個月後,新竹物流又在隔年 3 月和 11 月分兩次售出共 55% 的科學城物流股權,都是賣給嘉里大榮。
加計嘉里大榮向益州化工等取得的股權,嘉里大榮至此持有 60% 以上的科學城物流股權,科學城物流成為嘉里大榮子公司。然而,嘉里大榮的境外母公司嘉里集團為港商郭鶴年家族所持有,郭鶴年與中國歷任國家主席交好,也在今年二月與順豐集團宣佈雙方完成簽署股權交易案以及「深度共管」的框架協議,因而旗下的嘉里集團向來充滿中共政治色彩、紅色疑雲重重,如今這樣的疑慮也往下滲透到關乎我國半導體機密的科學城物流中。
🔺政府對於公股事業出脫旗下股權,究竟是如何監理的?
很遺憾,今天華航回覆不克出席此次記者會。對於大眾的疑慮,華航迄今則表示,因為科學城物流並非華航核心轉投資事業,相關投資及處分均依照 「華航取得或處分資產處理程序」辦理,且相關資產處分均有經過華航審計委員會及董事會決議通過為由。
但是,科學城物流營運績效穩健且現金股利豐厚,在華航 2017 年年報中甚至是與華航營運依存度高的企業,為何華航轉身就表示,科學城物流並非核心轉投資事業,甚至要一次性出脫手上的26%股權?出脫股權是否有事先通知交通部?此外,在討論此事的董事會上,此案僅只是董事們聽取報告的「報告事項」、而非進行實質討論的「討論事項」,其原因為何?
華航針對此次交易發布的重訊中,皆無董事會及審計委員會通過日期,與華航所言有經審計委員會及董事會決議通過相悖,又是為什麼?而時任華航董事長何煖軒對媒體表示,科學城物流股權交易案有政治力介入,指的是哪些政治力?眾多疑點,我們都希望華航能出面清楚說明。
對於華航釋股科學城物流,台糖擁有優先承購權,台糖卻決定不使用。這個政策決定攸關科學城物流是否就此從泛公股公司變成民營事業,然而台糖卻表示此決定只是向董事長口頭報告,卻沒有任何會議記錄,這是國營事業內部管理該有的作為嗎?台糖以稿代簽發文給國營會說明不行使優先承購權,並請國營會鑒核,國營會卻只回文洽悉。也就是說,台糖向國營會報告這個決定並請示是否同意,國營會卻回一個「知道了」。這樣文不對題、規避責任的答覆,就是我國政府監管國營事業的方式嗎?也請台糖說明,是否接到了國營會「知道了」的解釋後,就當作是「同意」,而未進行後續的確認?
對此,台糖副總經理顧孝柔僅回應,台糖原本就持有 26% 科學城股權,經評估及詢問南科管理局及科學城物流公司,並無要求官股及公營企業須持股過半才能獲得南科管理局給予優惠的問題,且若要認購,因增列預算需時間處理而無法配合,所以確認無行使優先承購必要後呈報國營會。相關程序有進行內部簽呈,並由相關人等共同向董事長口頭報告。對此,時力黨團認為,以口頭方式決定重大管理事項,若是台糖慣常作為,將是我國國營企業管理中的一大漏洞。
🔺紅色疑雲牽連之大,連總統府國策顧問都出現其中?
在這次的疑雲中,總統府國策顧問秦嘉鴻先生,擔任益州化學工業股份有限公司的負責人,與其子秦錫鈞先生的名字都出現在整個交易案中!益州化工在 2017 年初減少手上的科學城物流股份,卻在幾個月後將華航釋出的股份全部吃下來,令人費解。
對此,我們原先也希望總統府能出席今天的記者會來說明,然而府方以「立法院監督對象應該是行政院」為由,不派員出席,對此,我們仍然希望總統府應就國策顧問遭外界質疑部分,對外清楚說明!
🔺科學城脫離「具政策目標的泛公股事業」後,還能享有優惠嗎?
以土地租金優惠為例,竹科與南科正常的租金價格為每平方公尺 59.3 元及 31.18 元,科學城物流成立之後,卻以 50.63 元及 19.33 元,分別向竹科與南科承租土地,相較於一般廠商每個月租金至少優惠 30 萬元,一年共少將近 800 萬元的土地租金。
但,當科學城轉型成民營事業、甚至外資事業,脫離「具政策目標的泛公股事業」身份後,是否就不應再享有這樣的優惠,以避免對其他民營事業造成不平等的對待?
對此,南科管理局副局長鄭秀絨說明,科學城物流從 2000 年起承租土地,合約為 20 年一約,到 2020 年第一期租約到期,租金為 12.9 元,該租金標準同其他園區事業。而新合約變成每平方公尺 19.33 元的原因,是因為 20 年來分攤的公共建設費用已經結束,只剩下土地租金的緣故。
不過,南科管理局仍未說明,這樣與其他民營公司相異的租金,是否造成對民營事業間不公平的競爭。
除此之外,在權利金的部分,竹科向科學城物流收取權利金,是每個月營業總額的 3%,南科則沒有權利金這項規定。我們接獲檢舉,部分科學城物流的業務是在竹科分公司進行,卻被移轉到位處南科的總公司去開發票,以規避權利金繳納。請問台糖,身為科學城物流的股東,是否有接獲檢舉?對此也要請問科技部,是否有監理機制去避免此類規避行為?
🔺陸委會有必要說明清楚,對於開放中資來台經營物流業的立場為何?
今天的記者會中,我們也邀請到中國事務的主管機關陸委會,便是希望能說明清楚,我國對於開放中資來台經營物流業的立場到底為何,以及針對順豐對科學城物流的重大影響力一案,又該如何監理?
陸委會副處長李必仁則表示,根據相關規定,目前針對中資來台投資汽車路線貨運業、汽車貨櫃運輸業等物流業別,禁止來台來台投資,若違法投資,將處 12 萬至 2500 萬元罰鍰,並撤銷登記許可。
針對科學城物流遭紅色資本入侵的嚴重事件,在今天的記者會中,仍有諸多問題有待總統府及各相關行政機關對外界進行完整、妥適的說明;而嘉里大榮的上層股權變動,經濟部投審會更應依法要求速提申請,落實投審會職責!
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摩爾定律放緩 靠啥提升AI晶片運算力?
作者 : 黃燁鋒,EE Times China
2021-07-26
對於電子科技革命的即將終結的說法,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的,但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……
人工智慧(AI)的技術發展,被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命,分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭,比如有人說第四次科技革命是生物技術革命,還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術,而且作為資訊技術的組成部分,卻又獨立於資訊技術,即表示它有獨到之處。
電子科技革命的即將終結,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有,但這波革命始終也沒有結束。
AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續,它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度,那麼這個領域自然就不可小覷,就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。
所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現,很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期:電晶體的尺寸縮減速度,已經無法滿足需求,所以就必須有某種專用架構(DSA)出現,以快速提升晶片效率,也才有了專門的AI晶片。
另一方面,摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期,電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益,那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益,不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。
AI晶片作為第三大類處理器,在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時,AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節,燧原科技創始人暨CEO趙立東說:「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數,接近人腦神經元數量,我以為這是最大的模型了,要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題,說最大模型超過萬億參數,又是10倍。」
英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說:「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型,其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪,以及提供運算力的AI晶片不夠高效。
不過作為產業的底層驅動力,半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到,針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現,有些則可能有待時代驗證。
XPU、摩爾定律和異質整合
「電腦產業中的貝爾定律,是說能效每提高1,000倍,就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說,「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算,當時的這種運算形態是超算;到了智慧型手機時代,能效就提高到每瓦1TOPS;未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求,如果依然沿著CMOS這條路去走,當然可以,但會比較艱辛。」
針對性能和效率提升,除了尺寸微縮,半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化,以及處理架構的革新。
(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新,從運算架構的層面來看,針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規,更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長,而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU,即AI處理器),乃至更專用的ASIC出現,都是這類思路。
CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職,Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情,「整合起來各取所需,用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類,Core CPU、Xe GPU,以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。
另外針對不同類型的晶片,可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令,本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器,也可以是處理器內的某些特定單元,甚至固定功能單元,就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣,這是當代處理器普遍都在做的一件事。
(2)從電晶體、晶片結構層面來看,電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中,只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降,需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後,電晶體變為FinFET結構,在3nm之後,電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET),其本質都是電晶體本身充分利用Z軸,來實現微縮性能的提升。
劉明認為,「除了基礎元件的變革,IC現在的發展還是比較多元化,包括新材料的引進、元件結構革新,也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段,現在也在發生巨大的變化,特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展,都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」
他並指出,「從電晶體級、到晶圓級,再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding),精準度從毫米向奈米演進,互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看,則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展,比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮,來彈性擴展性能的方案。
台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶,異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS,Intel的EMIB,而在3D堆疊上,Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案,將不同的裸晶疊在一起,甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。
之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache,將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方,將處理器的L3 cache大小增大至192MB,對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel,台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連,而不是micro-bump,做到更小的打線間距,以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。
這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面,即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說,本文也略過不談。
1,000倍的性能提升
劉明談到,當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候,產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market,理論上應該也屬於成本的一部分。
電晶體微縮方案失效以後,「多元化的技術變革,依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說,「根據預測,這些技術即使不再做尺寸微縮,也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升,到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進;單裸晶儲存容量變得越來越大,IC依然會為產業發展提供基礎。」
500~1,000倍的預測來自DARPA,感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應,而且有更實際的工程問題待解決,比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。
不過1,000倍的性能提升,的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結,而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片,而不是更具通用性的CPU。
矽光、記憶體內運算和神經型態運算
在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路),WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣,或者仍在商業化的極早期。
(1)近記憶體運算和記憶體內運算:處理器性能和效率如今面臨的瓶頸,很大程度並不在單純的運算階段,而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率,可能是提升整體系統性能時,一個非常靠譜的思路。
這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的,應該不在少數。所謂的近記憶體運算,就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3),以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」,cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。
這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的,一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量,還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構,也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明,儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。
另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器:IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源,cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作,極大提升頻寬、降低延遲和功耗。
近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中,多層級的儲存結構,資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間,還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。
構建非馮(non-von Neumann)架構,把傳統的、以運算為中心的馮氏架構,變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。
記憶體內運算的就現在看來還是比較新,也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法,儲存單元本身就有運算能力,理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目,畢竟可極大減少海量資料的移動操作。
其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部,部分執行資料處理工作;主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式),以及這類晶片具體的工作方法上,可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。
對於AI晶片而言,記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時,有比較頻繁的資料存取操作,這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案,在市場上也是五花八門,早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構,用40nm嵌入式NOR,在儲記憶體內部執行運算,不過替換掉了數位週邊電路,改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。
劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中,近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似,把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。
劉明指出,「這是我們最近的一個工作,採用hybrid bonding的技術,與矽通孔(TSV)做比較,hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit,而TSV是4pJ/bit。延遲方面,hybrid bonding只有0.5ns,而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上,前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。
另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍,從64ms提高至128ms,以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit,我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。
記憶體內運算方面,「傳統運算是用布林邏輯,一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體,這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法,然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示,「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存,沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。
「無論是基於SRAM,還是基於新型記憶體,相比近記憶體運算都有明顯優勢,」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算,精準度、能效等方面的對比,記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。
下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究,在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示,「需要高精確度、高運算力的情況下,近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術,這幾年的進步也非常快。」
去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中,有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式,這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題:是記憶體廠商,還是數文書處理器廠商?(三星推過記憶體內運算晶片,三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)
(2)神經型態運算:神經型態運算和記憶體內運算一樣,也是新興技術的熱門話題,這項技術有時也叫作compute in memory,可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是,這種結構更偏「類人腦」。
進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來,劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦,元件層次逼近腦,功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。
傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構,「這片裸晶裡面包含128個小核心,每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說,「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來,構成接近1億神經元的系統,讓學術界的夥伴去試用。」
「它和深度學習加速器相比,沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線,功耗很低,也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為,不採用同步時脈,「刺激的時候就是一個非同步電動勢,只有工作部分耗電,功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」
「而且未來我們可以對不同區域做劃分,比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區,同時進行多模態訓練,互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片,似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。
(2)微型化矽光:這個技術方向可能在層級上更偏高了一些,不再晶片架構層級,不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面,已有應用了,發出資料時,連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號,透過光纖來傳輸資料,另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高,內部元件數量大,尺寸也就比較大。
Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的,就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上,用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間,也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大,也就是所謂的I/O功耗牆,這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。
這其中存在的技術挑戰還是比較多,如做資料的光訊號調變的調變器調變器,據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小;還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號,用所謂的全矽微環(micro-ring)結構,實現矽對光的檢測能力;波分複用技術實現頻寬倍增,以及把矽光和CMOS晶片做整合等。
Intel認為,把矽光模組與運算資源整合,就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上,這類技術還是頗具前景,Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率,並且能效在1pJ/bit,最遠距離1km,這在非本地傳輸上是很理想的數字。
還有軟體…
除了AI晶片本身,從整個生態的角度,包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分,都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面,針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體,透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。
宋繼強說,「我們發現軟體最佳化與否,在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。
在AI開發生態上,雖然Nvidia是最具發言權的;但從戰略角度來看,像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC,甚至還有神經型態運算處理器的企業而言,不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台,用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。
在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下,處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升;而一些新的技術方向,包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光,能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值;神經型態運算這種類腦運算方式,是實現AI運算的目標;軟體層面的最佳化,也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩,AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下,終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg
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香港今日社論2020年06月20日(100蚊獅子頭)
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明報社評
中美兩國在全球大疫情肆虐下,隔空對罵從未停息。本月17日,兩國外交最高級別官員「突然」現身夏威夷對話7個小時,雖然會晤沒有正式成果,但兩國負責貿易的官員馬上釋出善意,希望落實貿易協議。然而,美國總統特朗普馬上又調轉槍頭,指美中全面脫鈎也是選項。中美關係短期內受到美國大選因素影響,像過山車般的起落當然「正常」,長遠而言,起伏不定看來也在所難免。
主管外交的政治局委員楊潔篪與美國國務卿蓬佩奧會晤,美媒聲稱是北京提議,中方這邊則沒有表示。外交操作底蘊未明,惟任何一方不認為有此需要,也不會專程飛到夏威夷。
東方正論
香港寸金尺土,土地是最珍貴的資源,也是庫房最大的收入。無奈在黑暴和疫情雙重夾擊下,近期多幅地皮流標收場,預示經濟危機惡化已對地產市場造成衝擊。在此情此景下,港府堅持如期發售中環海濱三號「地王」,不僅土地價值隨時被低估,採用「雙信封」形式招標更恐招來利益輸送的爭議。
所謂雙信封形式招標,即是入標者需同時提供項目設計方案及地價,有別於只提供地價的一般做法。發展局局長黃偉綸早前指出,中環海濱三號商業地有其獨特性,招標時不應只看重價錢,更要考慮設計。
蘋果頭條
反修例運動踏入一周年,港人訴求不但仍然被政府漠視,更有港版國安法殺到埋身。30個工會聯同學生組織今日舉行反國安法罷工罷課聯合公投,中學生行動籌備平台代表、香港眾志副主席鄭家朗直言公投是絕地反擊,投票結果足以向港共政權反映香港市民對港版國安法的不滿及反抗,足以扭轉現況,呼籲港人站起來向國安法說不,「誓反惡法,罷工救港!」
發起罷工公投的「二百萬三罷聯合陣線」目標是今日取得至少六萬票、當中逾六成贊成罷工,便會發起跨工會罷工。截至昨日共有30個工會參與公投,包括新公務員工會、社會工作者總工會等,但總會員人數僅得1.4萬,距離至少六萬投票門檻仍有很大距離。
星島社論
一連三日舉行的全國人大常委會會議今日進尾聲。港區人大代表葉國謙估計,今天很大機會公布《港區國安法草案》具體條文,並於本月底或下月初開特別會議審議並表決。對於法例將懲治「勾結外國或境外勢力」,葉國謙相信以實際行動推動外國對港實施制裁有機會違法。有學者稱,「勾結」必須與顛覆、分裂國家等目的結合,才會構成犯罪。律政司司長鄭若驊相信,《港區國安法》起草法律條文用詞及方式,不會完全與香港慣常接觸的《普通法》一樣。
據央視報道,全國人大常委會昨舉行委員長會議及分組會議,在分組會議上,《基本法》委員會副主任譚惠珠、人大常委譚耀宗曾發言。
經濟社評
房委會將推出新一期居屋,是居屋復售以來伙數最多一次,並考慮調高白表比例,燃點市民上車希望。惟今期以至未來幾年主要是新界盤,位置欠佳,售價較平能否吸引市民申請將是一次考驗。若銷情欠理想,當局宜盡早作出修改規劃,才能保持未來居屋吸引力。
新一期居屋有4個屋苑7,047伙可供選擇,數量比上期多44%,以市價63折定價。房屋署更建議將綠白表比例由各自5成,調整為4成對6成,增加白表中籤機會。
當局增加今期居屋供應,皆因市民對置業需求殷切,尤其是林鄭改變居屋定價機制,使更多人買得起、供得起,令過去幾期居屋超額認額不斷創新高。
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比例尺 的表示 方式 在 陳麗娜 Youtube 的精選貼文
市議員陳麗娜今(22)日質詢時,建議觀光局以「一河一島一路」做愛情產業鏈的核心思維,交通方面翠亨南路大型車停車場要盡早遷場、草衙里有必要增建路外停車場、候車亭事權要統一,此外捷運局C6土地不得賤價標出。
麗娜以「愛情產業鏈,說了,就得練」為題質詢觀光局時表示,過去幾個月觀光局努力辦了許多活動,但「一時的熱鬧」必須化為「永續的產業」才能讓高雄賺大錢。她認為高雄擁有「一河一島一路」的愛情產業鏈優勢條件,應善加整合運用開發。一河是「愛河愛情流域」範圍由愛河延續到鹽埕、駁二、庫貳棧、哈瑪星,經營浪漫的約會地點。一島是「美麗島結婚產業聚落」,整合520公尺以內的醫療美容整型、美容美髮彩妝、婚紗攝影新秘、結婚囍餅禮品等婚姻相關產業,強銷婚姻產業。一路為「中正路結婚服務系統」運用從美麗島到愛河間中正路剛好1314公尺的浪漫,以打造愛情街景、活化舊市議會、優化婚禮宴會廳、法院公證結婚等方式,打造「1314愛情路」。
在交通方面,陳麗娜指翠亨南路台糖大型車停車場引起民怨,希望交通局早日另覓土地,將大型車和保修廠都移過去,創造居民和業者雙贏。此外,前鎮區有32個路外公有停車場,共提供小型車2805個停車空間,但最大的草衙里有10891人口,卻只有73位,完全不成比例。她舉民權國小地下停車場479位、林森路盛興公園地下停車場也有382位為例,希望在佛公公園也能設地下停車場,疏緩停車壓力。
交通局長答詢指出,翠亨南路大型車及保修廠已找到遷場用地。佛公公園管理單位是工務局,交通局會進行評估,短期內設法增加路邊停車格數量。
高雄的候車亭、站牌在103年以前屬公車處管理,公車處裁掉後歸交通局。到2018年底為止,高雄共有819處公車亭,形式上有奧多型、F型、傢俱型、標準型、懸臂型。站牌方面,高雄有4880個站牌,其中最傳統的旗桿式有2568隻。陳麗娜表示,候車亭形式不一,常見某些候車亭廣告雜亂,有時連主管單位都分很多單位,她認為廣告事權應收歸交通局,其他局處若有公益用途再向交通局申請撥用。此外,車箱廣告、標語亂貼,行車路線圖字小、內容設計不好懂的現象都要改善。
「高雄輕軌捷運 C6站周邊土地招標設定地上權」一案,在2018年5月18日流標。這筆標案權利金底價才14.9億元,得標者還能承租商業區675坪市有停車場用地。陳麗娜認為當地是亞灣精華區,捷運局設定的單坪底價僅38.6萬元可說低的不能再低,未來若降再降底價,一定引來賤價標讓市有土地地上權爭議。她要求土地不能賤價標出,更要回應地方民眾強烈的公園、停車場需求。
捷運局長同意去年底價訂太低的看法,未來一定會提高,同時會保有相當面積的綠地,停車場會將地下化、立體化都納入評估。
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【2019/04/03 #15mins內政質詢】警察局、民政局
#警察局 #交通警察大隊
改善警察過勞問題,民主決定值班制度:
警察外勤排班制度除了舊制工時彈性卻常有休息不到八小時的「追班制」,還有作息較固定的「一週一勤務」輪班制度,台北及新北市已全面實施,讓辛苦的基層員警能適當調整作息,改善過勞。
高雄鳳山分局從去年十月開始試辦,然而我了解鳳山九個派出所的實施情形,僅有一個派出所實施一段班,其他八個都沒有,原因竟然是調查意願的方式「非常鴨霸!」同意改變輪班的比例門檻要高達90%以上才能實施,且採記名制,基層員警又怎麼敢違背上級旨意來投票呢?!
因此,今天黃捷要求局長調查輪班制度時應 #改採相對多數決 且 #匿名調查,讓各派出所尊重民主結果來選擇輪班的方式。當場也獲得警察局長李永癸承諾答應會體恤基層員警,讓多數人認同的勞動條件能實施。
早就取消110假報案,局長不該帶頭測試
警政署2015年就已函文取消「受理110報案偵測」,高市警察局長卻深夜帶隊快打偵測!萬一同時段真的發生事情,局長不就佔用掉已經很緊繃的警力,只為了作秀?因此黃捷要求 #不得再發生假報案事件,讓警力用在真正需要的勤務上,局長也承諾110報案偵測不會再發生。
員警帶頭酒駕、吸毒,警風敗壞,局長卻無積極作為?
今年截止至今年三月止,已發生三起員警酒駕、三起嚴重毒品案例,黃捷要求警局正視此問題的嚴重性,實質防範警紀敗壞,而不是讓警察知法犯法,維護治安者卻帶頭破壞治安。
警察局也表示非常重視風紀問題,不會放任酒駕、吸毒問題。
要求交通大隊正確記錄交通肇事原因,才能真正降低車禍率
我列舉幾項汽機車左轉時違規事項,包括「轉彎車不讓直行車先行」、「多車道左轉彎,不先駛入內車道」、「行經交岔路口未達中心,佔用來車道搶先左轉彎」及「綠燈直行時後車追撞」等,這些肇事原因,若發生在機車身上,只會被記錄為「未依規定兩段式左轉」!
我要求交通大隊未來需將 #真正的機車肇事原因一併記錄,讓汽機車適用的法規邏輯一致,才能真正降低機車車禍率,檢討之後才能改成更好的交通設計,而不是歸因於「機車很危險」或是「機車沒有兩段式左轉」。
汽機車「應讓」行人,而不只是「禮讓!」
#道路交通管理處罰條例第44條第二項 寫得很清楚,「汽車駕駛人,駕駛汽車行經行人穿越道有行人穿越時,#不暫停讓行人先行通過者,#處新臺幣一千二百元以上三千六百元以下。」但高雄仍然沒有尊重行人的習慣,黃捷要求交通大隊比照北市「讓汽機車行經斑馬線時距離行人三公尺」,還給行人安全的行走空間。
#民政局
黃捷要求局長曹桓榮,提早針對今年5月24日大法官釋字748號結果,讓高雄的戶政事務所跟上法制進度 ,局長回應戶政登記系統 #準備好了。
民政局底下有一筆微薄的 #同志公民運動經費 40萬,黃捷發現其中只有17.5萬,是真正辦理同志相關業務,但剩下22.5萬卻被挪去辦理「集團結婚」,且 #沒有一對同志參加 ,民政局說「我們有開放同志參加,只是沒有同志來」。
黃捷要求該筆經費要確實使用在同志相關業務,也給予建議包括「同婚釋憲元年」相關權益協助及講座,也請局長回去邀請市長和教育局長參加消弭同志污名和偏見的相關講座,讓這筆少少的經費能發揮最大效用。
( ´∀`)ノ
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