我想，對於人工智慧的第三次復興，正在引領我們進入第四波工業革命這件事，已經越來越沒有歧見了。不管是 AI 的研究還是投資都在持續加快的此刻，包括我在內的每一位企業經營者，都應該很想知道：未來到底會是什麼樣？我們該拿出什麼策略才能搶得先機？
前總統馬英九在 4/30 日舉辦了一場眾星雲集的經濟論壇（重振台灣競爭力會議），包括馬前總統在內，台上坐了 11 個人，另外 10 位是：鴻海董事長 郭台銘、高雄市長 韓國瑜、前新北市長 朱立倫、前新北市長 周錫瑋、媒體人陳文茜、媒體人陳鳳馨、中小企業主代表劉智源、立法委員費鴻泰、立法委員賴士葆、立法委員 許毓仁。
由於之中有多位被視為即將問鼎總統大位的人物，論壇也變得像是總統辯論。看完整場論壇以及問答的我，儘管並不太滿意，但可從眾人談話中歸納出兩個主軸：第一就是「年輕人的未來」，第二就是「 AI 人工智慧」 。而這兩個我也非常關注的議題，其實是一體兩面：人工智慧被認為是創造未來、帶來希望的契機，但由於人工智慧也被認為將讓許多工作消失，因此也是讓年輕人覺得未來黯淡的因素之一，必須立即應對。
（ 論壇影片：https://www.youtube.com/watch?v=fKygCcdiPbI ）
（ 回溯閱讀：
鄭國威專欄：在人工智慧奪走工作之前
https://tw.appledaily.com/new/realtime/20180803/1403209/ ）
這讓我想到最近有一則令我哭笑不得的消息。在 5/2 日，有一位自稱 18 歲剛入社會工作的九年級 PTT 網友Metallicat，於八卦版發文問卦，他說他在「仔細探究」之後，發現都是七年級的老人趁著台灣經濟起飛的時候，賺了錢，然後又去炒房，才讓八、九年級生現在根本沒未來。
（ [問卦] 七年級炒房讓八九年級出社會買不起房?
https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1556812192.A.E77.html ）
儘管這說法之荒謬令我這個七年級生不知從何吐槽起，總覺得是故意調侃，但若轉個念，我覺得不妨先問：即將邁入中年的七年級跟年輕的八、九年級生，有哪些差異？首先我想知道，在 2019 年的此刻，台灣到底有多少七年級生、八年級生、九年級生？
透過 國發會的「人口推估查詢系統」，我很快獲得答案：民國 70 -79 年出生的「七年級生」，目前在台灣約有 348 萬人，是所有「年級」中人數最多的。而民國 80-89 年出生的「八年級生」則驟降，約有 309萬人，足足比七年級生少了將近 40 萬人。
（ 人口推估查詢系統：https://pop-proj.ndc.gov.tw/ ）
更大的差距出現在八年級跟九年級生之間。於民國 90-99 年出生的「九年級生」，他們今年最小九歲，最大十八歲，總共只有 213 萬人，比八年級生少了將近百萬人。跟七年級生比起來則是少了 135 萬人。至於我的女兒所屬的「十年級生」（2011 年後出生）當然又比九年級生更少了，不過因為目前十年級生還沒全部出現，就不納入討論了。
少子化與老齡化是鐵錚錚的現實，然而從這些數字簡單來看，七年級其實是「僧多粥少」，競爭最激烈、又始終攀不上去的一個「緩衝世代」。
（借用作家黃麗群語，請見 〈在這個時代，當一個單打獨鬥的浪人──專訪黃麗群《我與貍奴不出門》〉https://okapi.books.com.tw/article/12035 ）
此刻的我們不夠老，又不夠年輕，「厭世」、「負能量」、「鬼島」、「崩世代」、「小確幸」、「佛系」這些時代氛圍都從七年級生的「悶」跟「喪」當中孵化出來。在這樣的情況下，我們迎來了人工智慧第三波復興。
關於這波人工智慧浪潮將如何影響年輕人的未來與工作，我們可以依照樂觀跟悲觀分成兩派。樂觀派認為技術革新造成的技術性失業只是暫時的，他們認為推動第一次跟第二次工業革命的技術，如蒸汽機或是電力，都帶來了更多就業機會、讓勞工的薪資提升、整體生產力也提高了。人工智慧這波新技術革命也不例外，甚至可以讓全球人類都過上富足的生活。
( 樂觀派的意見，可參考《富足：解決人類生存難題的重大科技創新》一書。
https://www.books.com.tw/products/0010591811 )
悲觀的人則認為，人工智慧帶動的第四次工業革命就是「例外」，而且從 30 年前起至今，由資訊科技推動的第三次工業革命，就已經與過去兩次工業革命有了不同的發展。特別是在已開發國家，資訊科技帶動生產力的提升，卻沒有讓人們的薪資與就業機會同步提升，反而還下降。什麼零工經濟、斜槓青年，恐怕都只是滑落到「無用階級」之前的美化用詞。
悲觀派的意見在《被壓榨的一代：中產階級消失真相，是什麼讓我們陷入財務焦慮與生活困境？》這本書中有深入的闡述。
然而，不論你是樂觀派還是悲觀派，都得先理解當前人工智慧最主要的價值所在。我在〈人工智慧，一個自我實現的預言〉(上篇) (中篇) 中引用過《AI 經濟的策略思維》一書作者的論點，其實現在的人工智慧提供的價值就是「平價的預測」。而人工智慧帶來的改變並非如科幻電影中那樣突如其來、征服地球，而是漸漸地改變我們生活中的一點一滴，例如當 Amazon 等電商平台越來越能預測消費者的購物偏好跟節奏，就可能將「先下單再送貨」的傳統模式，轉變為「先送貨再下單」的全新模式。
（ 上篇：https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%8A-f7f344e8be0 ）
（ 中篇：https://medium.com/%E9%84%AD%E9%BE%9C%E7%85%AE%E7%A2%97%E9%BA%B5/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E6%99%82%E4%BB%A3-%E4%B8%80%E5%80%8B%E8%87%AA%E6%88%91%E5%AF%A6%E7%8F%BE%E7%9A%84%E9%A0%90%E8%A8%80-%E4%B8%AD-c8b845fa5637 ）
那麼，如果從政府的角度與總統的高度出發，面對人工智慧時代該如何應對呢？如果只是鬼打牆般地說「要利用 AI」、「邁向 AI」、「結合 AI」，不禁令我懷疑是否真的對這個重大議題有足夠的理解。若我身為那場論壇上需要回答問題的 2020 總統參選人，我會仿效最近政壇流行的五字訣，提出「政府得開放、企業更負責、人民要自覺」三個進入 AI 世紀重點。
大多數人期望生活變得更好，就算不發大財，也想安穩地小確幸，人工智慧具有極大的潛能幫助我們達到這個目標，但若政府想發揮這樣的潛能，就要更加開放。
首先，政府在投資與應用人工智慧上，需要獲得外界更多且更完善的監督，切記動輒以機密來迴避，而是要主動提高透明度。如果要使用人民的資料——例如現在有很多政府其他的單位、研究者、企業都想用台灣人的健保資料-——就必須獲得批准，而且這樣的批准流程也必須是公開可檢驗的。
而且，人工智慧作為一種人類創造出的科技，肯定是有漏洞的，政府應該主動修補絕大多數的系統漏洞，不要為了入侵跟監控的目的，而破壞產品或標準規格。例如，政府的警察/司法/國安單位，可能會為了各種目的，隱藏政府掌握的自動駕駛車或是物聯網家電設備的人工智慧安全性漏洞，如果後續因此出現問題，或是被揭露，人們對整個系統的信心都會受到嚴重打擊。
再者，就是企業得更負責。在 2016 年 AlphaGo 征服圍棋之後，先進國政府都不斷加碼，例如美國白宮科技辦公室在 2016 年就推出三份與人工智慧有關的策略報告。分別為「國家人工智慧研究發展戰略計劃書」( National Artificial Intelligence Research and Development Strategic Plan )：
https://www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf
「國家人工智慧、自動化與經濟計劃」( Artificial Intelligence, Automation, and the Economy )
https://www.whitehouse.gov/sites/whitehouse.gov/files/images/EMBARGOED%20AI%20Economy%20Report.pdf
以及「準備迎接人工智慧未來」( Preparing for the Future of Artificial Intelligence )。
https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehouse_files/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf
中國國務院也在 2017 年 7 月發佈了《新一代人工智慧發展規劃》，定出三大策略目標，簡單來說就是期望在 2030 年，在人工智慧的理論、技術、與應用三方面都達到世界領先。英國則在 2017 年 10 月發佈了人工智慧發展報告，並在 2018 年 4 月推出《產業策略：人工智慧部門協議書》( AI sector deal ) （ https://www.gov.uk/government/publications/artificial-intelligence-sector-deal/ai-sector-deal ）
希望在面臨未來「人工智慧與數據經濟」、「行動未來」、「潔淨成長」以及「高齡化社會」四大挑戰下，推動英國成為人工智慧全球領先國家。
日本在 2017 年 3 月也提出了 人工智能技術戰略 （http://www.nedo.go.jp/content/100865202.pdf），目標是要建立一個跨領域的 AI 生活跟生態系，與日本原本的社會5.0 倡議結合，強調生產力，健康和行動化，特別重視要讓一般人能夠從 AI 發展中獲益。韓國政府在 2016 年人機大戰後， 立即宣布投入一兆韓元於人工智慧，2018 年又宣布新的五年計畫，將投資 2.2兆韓元，以加強在人工智能方面的研發。（舉例政策或法令），除了以上介紹到的幾個國家，加拿大、澳洲、印度、俄羅斯、法國、德國等國也都各自有類似的國家級AI策略，搭配既有的優勢，手段基本上都不脫離投資新創、人才教育、基礎建設、法規調適等項目。
（ 日本的社會 5.0 倡議
https://www.japan.go.jp/abenomics/_userdata/abenomics/pdf/society_5.0.pdf ）
各國卯起來希望自己能夠大有為地帶動本國的人工智慧產業，然而先行的企業積極投入研發跟打造應用場景，才是這一波人工智慧高潮不斷的動力。問題是，當人工智慧進入了企業運作的流程之後，可能讓企業得以規避責任，包括收集資料，侵犯隱私的責任，以及系統表現不良，造成客戶及使用者損失的責任。
「資料資本主義」主流化，代表資料超過了人力、土地、工廠、資本等等，成為最重要的經營資源。因此，當前企業傾向採取「用便利性換安全性」、「用免費換監控」等經營策略來推廣人工智慧產品，個別使用者很難抵禦。
當企業掌控的資料越多，在人工智慧，特別是深度學習的模式下，就佔據越大的優勢。資料也成為交易的貨幣跟競爭的籌碼，例如 Facebook 就藉由封鎖部分競爭公司，像是 Twitter 推出的 Vine 短視頻 App 使用他們的資料 API ，來阻止他們成長，同時也容許某些公司，像是 Netflix 跟 AirBnb 來使用 API ，藉此交換，讓 Facebook 也得以使用他們的用戶資料。擁有越多資料的公司，就能夠透過深度學習提升人工智慧的預測能力跟反應能力，讓產品更受市場青睞。
（ 延伸閱讀： Another scandal: Facebook user data reportedly at risk again
https://phys.org/news/2019-04-scandal-facebook-user-reportedly.html ）
Facebook 這種作法雖然有違反市場競爭，打壓對手之嫌，而且在我們這些用戶毫無所悉的情況下，就私相授受，也有爭議。但這早已是業界常態，專門的資料仲介商更是如雨後春筍般成立，人工智慧與資料資本主義只會逼得這些企業更加大力道競爭，不擇手段，包括更全面的監控、對隱私跟人權的迫害、以及讓系統漏洞被政府、企業、犯罪者錯誤以及惡意地剝削。
因此政府應該幫人民把關，要求企業告知使用者在使用人工智慧服務時，應該設想不同情境與影響，，包括政府單位可能會向企業索取使用者的資料、犯罪者跟駭客可能會將人工智慧系統視為目標而讓資料外洩、企業也可能會與其他單位交易使用者的資料。這些問題通常都隱藏在沒人看的服務條款或隱私聲明等頁面，並預設為同意，使用者都被迫說謊，假裝自己都看了、同意了這些複雜冗長的條款，這種現況需要被改變。歐盟從推出「一般資料保護規定」(GDPR) 到最近提出的人工智慧道德準則，都值得台灣借鏡。
延伸閱讀：
〈沒有人是局外人！史上最嚴個資法衝擊全球，帶你搞懂什麼是GDPR〉
https://www.bnext.com.tw/article/49249/gdpr-general-data-protection-regulation-eu-
〈Ethics guidelines for trustworthy AI〉
https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai
最後，人民需要更自覺。消費者有時候需要跟政府聯手，強迫企業坦承他們的人工智慧系統實際蒐集到哪些資料，並要求他們用比較少的資料來做事，儲存最少的時間，降低前面提到的各種風險。最重要的是，要讓使用者擁有處理個資的權利，能夠選擇在結束使用服務之後，把資料刪除。
就像網路一樣，我們已經無法迴避人工智慧，不管是用 Google 還是 Facebook，用手機app修圖、看機器寫的新聞、還是坐自動駕駛汽車、或是接受機器醫生的診斷，我們不自覺地與人工智慧展開共同生活，某方面來說是好事，代表我們正在適應新的時代，而且還沒有出什麼問題。
但從另一方面來說，這也代表我們不太清楚哪些生活中的場景（如前面所提到的案例），已經大量或全面使用人工智慧，哪些政府機關跟企業組織已經採用人工智慧，而且使用了大量來自人民的資料來訓練機器學習。要是我們對人工智慧不了解，我們可能不知道自己的權益被侵犯，就算知道了也不知道該怎麼辦。
如果政府不夠開放、企業不夠負責、而人民缺乏自覺。就會如歷史學者與暢銷作家哈拉瑞說的，人類的天然愚蠢，藉由強大的人工智慧放大，帶來糟糕的結果。例如過度的政府監控、無止境的軍備競賽、不受控的資料壟斷、更嚴峻的社會分裂，以及由人民發起，對人工智慧的全面否定與不信任。
以上是我試著角色扮演，以一個總統參選人的身份，設想出的回答，雖然我也不是專家，但這大概是我期待聽到、及格的回答方式。
然而回到一個公民的身份，我想對有志於總統大位的政治人物說的是：你們當中或許有人是一時之間無法妥善回答，或是被迫不懂裝懂，想靠著喊人工智慧跟發大財就獲得選票，但我想我們其實都更期盼人工智慧讓人不用在馬路上因車禍死於非命、相信藉由人工智慧能解開能源危機與環境惡化的難題、讓少子化跟老齡化不再是危機而是機會，甚至讓人類再也不用從事無意義的工作。
我們都不是奇異博士，未來會是什麼樣，我們都還不知道，但一個更理想的未來，需要我們從現在開始做出許多正確的選擇。選出誰是下一任總統，只是其中之一。
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如果你是總統參選人，針對人工智慧與年輕人的未來這一題，你會怎麼回答呢？歡迎投稿給 PanX （contact@panx.asia）切磋～（也歡迎真正要參選總統的人來稿喔～）
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今天的 #鄭龜嗑什麼 暫停一天。
ai 智能 交易 ptt 在 [新聞] 戰勝人類？AI玩股3年成績單出爐- 看板Stock 的必吃
1.原文連結：
※過長無法點擊者必須縮網址
https://reurl.cc/3Lyqm9
2.原文內容：
戰勝人類？AI玩股3年成績單出爐
AI（人工智慧）發展是目前高科技重要領域，也是半導體、5G之外中美角力又一戰場。在
西洋棋領域，自1997年IBM所開發深藍開始，人類已被AI擊潰；在更複雜的圍棋領域，谷
歌（Google）所開發AlphaGo除2016年初試身手不敵韓國棋王李世石以外，也未嘗敗績；那
麼若是AI來操作股票呢？現階段答案是，跑輸大盤，但能擊敗八成以上同行。
2017年10月18日，全球首支號稱完全使用人工智慧選股的ETF（指數股票型基金）AIEQ在
紐約證券交易所上市，至上周剛好滿三年，結果顯示在這三年漲幅28.7%，超越道瓊工業
指數24.39%，跑輸標普500指數的36.12%，更大幅落後今年由科技股領銜、累積大部分暴
漲漲幅的那斯達克指數，那指相較三年前升了76.21%。
AIEQ發行公司ETF經理人集團表示，人工智慧選股基準是透過讀取6,000多支股票公開訊息
結合市場預測消息所建立的估值模型、對各公司管理層表現評估、對每日數以百萬計的社
群媒體發文、新聞報導進行分析，這代表AIEQ是全年不分晝夜讀取較人腦能讀取訊息數千
萬或甚至上億倍資訊，再做出投資。
因此相較於AIEQ篩選的資訊量和運算優勢，在美股1715檔ETF排名第328，或比約80.87%同
行好，似乎不算太突出的成績，和初期、例如2018年跑贏大盤5%左右相較，在股市光是用
數據客觀分析，並不比人腦突出多少。
選擇方面，似乎也是偏向意料之內的成長股，在AIEQ持倉比例超過2%的股票有六檔，只有
科技巨頭、醫療服務兩種類股，包括亞馬遜、谷歌、蘋果、Livongo Health、微軟、
Teladoc Health。
有分析指出，西洋棋、圍棋都是有固定規則的封閉環境，資料量和計算速度遠勝人腦的AI
當然在短時間演化後就能取得絕對優勢，但金融市場是開放環境，投資人心態和情緒也未
必使他們總是基於規則座決定，而且政府政策、突發事件都可能影響行情。
AIEQ目前看起來是個還算成功的實驗，未來能否有進一步突破很難說，但涉及人心的金融
市場，無規則可循的情緒和隨之而來的情緒，看起來是不太可能排除的因素，因此除非所
有投資人都委託AI交易，讓所有對行情變化的演算成為可以用規則預測，否則AI仍將只能
作為輔助工具。
3.心得/評論：
※必需填寫滿20字
看起來不太行阿,不如無腦投SPY或QQQ
來來來.......
三年績效低於28.7% 輸給這隻機器人的 出來承認
版上頭腦靈活的高手如雲
應該多能打敗AI吧?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.43.8.195 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1603809387.A.B37.html
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