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（中央社記者潘智義台北26日電）智擎生技製藥經營權角力白熱化，智擎生技製藥總經理暨執行長葉常菁今天發出聲明，否認智擎生技製藥董事長孫致中指控違反公司治理。葉常菁指出，很感謝大股東東洋認同她的領導能力與專業，但孫致中對她主導的研發案、投資案有意見，質疑她違反公司治理，這點自己絕對無法認同。智擎生技製藥是由台灣東洋及行政院國發基金與國內生技創投等投資成立，孫致中為台灣東洋製藥指派的法人代表，經董事會推選為董事長。葉常菁說，智擎股東之一東洋公司的法人代表孫致中，上星期以智擎董事長的身分發函給部分智擎股東，並附上東洋公司的聲明，部分媒體引述此分聲明內容，造成外界對她及公司新專案引進產生許多誤解，做為團隊一分子，有責任與義務說明清楚。她表示，第一個研發專案是於2018年1月向董事會提出某公司的投資意書，為求慎重在開董事會前所召開的會前會就提出相關專案技術資料及授權交易的條件，之後在董事會前提供兩分鑑價報告，包括成本效益分析和技術風險評估 。她強調，由於上述被投資公司為美國上市公司，為了保密及降低內線交易的風險，所以才只在正式的董事會上揭露對方的公司名稱。如果董事會通過投資意向書，智擎團隊才能和對方公司繼續談判授權合約書。她說，第2個研發專案在2018年9月董事會通過投資意向書之前，就已提供相關的智擎內部調查報告，和外部科學顧問團隊的專業意見。在2019年3月向董事會提出股權收購合約書前，經營團隊提供法律、財務的外部專家意見，並無所謂董事會沒有看到上述專家意見的情況。葉常菁強調，新藥研發投資當然有其高風險，但這正是經營團隊謹慎評估，從上千個專案篩選到最後只向董事會提出3個最可行專案的原因。身在浪頭上的智擎團隊仍未曾懈怠，克服萬難努力做好每項工作，結果卻得不到董事會的正面回應，讓自己感到無比的遺憾，這也是這次董事選舉中，希望改善這個困境的重點。智擎6月13日將召開股東會，改選6名一般董事和3席獨董。以葉常菁為首的一派與大股東東洋分別提出各自的董事名單，葉常菁提出4席一般董事、2席獨立董事，一般董事名單除葉常菁自己之外，還包括現任國家衛生研究院癌症研究所所長陳立宗、亞洲大學經營管理學系專任講師也是現任獨立董事朱立聖、前工研院生醫所所長，也是美國上市生技公司Agios創辦人蘇新森，獨董則有台灣先生之稱谷月涵、中華公司治理協會秘書長王淮。東洋則提出董事名單包括現任董事孫致中、吳瑞文、林金榮，3名獨立董事為蘇郁卿、王智立、蕭欽沂；國發基金則提黃奇英、林宜輝兩名一般董事。（編輯：林沂鋒）1080526

過年期間台灣的運輸業仍不平靜，桃園市機師職業工會去年和華航、長榮公司談成的協商方案，在年前宣告破局，華航資方反悔了當初談成的部分條件，氣憤的機師職業工會幹部宣告要重啟罷工，並進行罷工演練。華航資方的反悔早經不是第一次發生，以前空服員職業工會罷工後，他們談成的部分協商方案和禁搭便車條款就被反悔，資方還不斷加碼打壓跟提告工會幹部，可謂無所不用其極。工會幹部一直奮戰至今，即使贏了許多裁決和訴訟，資方還是不見有誠意跟工會協商。在這個前提下，機師工會去年發起的罷工，就應該要認清這個現實：華航跟長榮的資方可謂聰明至極，對內打壓是一套，對外喊勞資和諧和旅客權益又是一套。總是在勞資關係劍拔弩張的關頭，訴求不要影響旅客權益，來對政府和民眾打悲情牌。但他們卻和資方一起手牽手宣告說達成協議，要進行為期一年的協商，替當時的桃園市長鄭文燦的連任之路護航。也許他們不覺得那是幫鄭文燦或者桃園市政府，但實際上就是給鄭文燦一個極好的政績形象，讓他解決了一件棘手的勞資關係。當時筆者就寫文批評，這種假球式的罷工，只是給了資方更多消耗勞方能量的空間，也削弱了自己會員的戰鬥力。如今不到半年，選後資方馬上反悔，讓這些當時願意相信資方誠意的工會幹部被打臉，不知道自己當時握下去的那雙手是怎麼回事。如今媒體的報導也趨弱了，民眾支持也減低很多，他們到底要怎麼維持當時的罷工能量，還是又一次只能被資方勸服？不過更可笑的可能還是桃園市政府了，因為華航資方使出一個奧步：就是重新送勞資爭議調解書給桃園市政府，並說調解期間不得進行罷工。但在去年他們早已進行過調解而且不成立，又怎麼能再重新送一次呢？那難道以後的資方只要發現可能會罷工，就趕快再送一次調解嗎？桃園市政府竟然又罕見地在大年初一開門收下這個調解書，筆者從來不知道我國政府單位是如此有效率，大年初一竟然會進行行政作業！這種詭異的狀況真的是在我國才會發生，政府配合資方想要擋下勞工的罷工權益，還真是什麼都做的出來。鄭文燦表面上說的很好聽要從中協調解決勞資爭議，但身體卻很誠實的幫著資方，所有行政機關都在歡度佳節的時刻，他們卻可以收下調解書，大概是前所未有的效率！如今就在今天凌晨，華航機師突襲宣布罷工，可說是相當令人振奮。原本筆者預估很可能因為春節連假壓力而選擇放過這次良機，但看來他們是下了破釜沈舟的決心，一定要給資方一個教訓！目前也停飛了部分班次，後續影響仍待進一步觀察。當我們批判他們罔顧旅客權益的時候，請想想他們是忍受了多久資方的欺騙跟壓迫，而這個時機絕對是最好的選擇，因為當桃園市政府都可以大年初一收調解書的時候，他們為何不能實踐自己的罷工權呢？請給這些勇敢的機師掌聲鼓勵，而不要再說集體離職跟不爽不要做這些情緒的字眼，爭取權益沒有錯，捍衛自己的工作權益更是天經地義！＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿【Yahoo論壇】係網友、專家的意見交流平台，文章僅反映作者意見，不代表Yahoo奇摩立場 >>> 投稿去

大家現在對於使用虛擬助手來協助處理生活小事，相信已經不會陌生。然而大家在跟這些「助手們」對話時，有沒有因為它們的聲線而有不同感覺呢？據聯合國釋出的報告表示，大部分虛擬助手的聲音都是有著年輕女性的特質，這加劇了女性即使在被粗魯對待也仍然是溫順、能滿足需要的刻板印象。在這名為《Closing Gender Divides in Digital Skills Through Education》的報告之中，點名 Google、Amazon、Apple 和微軟，並呼籲他們避免停止把虛擬助手預設使用女聲，最好的甚至是弄成中性的聲音——就像 Google Assistant 已經只以顏色來分別不同聲線，而非標籤為男性和女性。同時報告中還提到要求科技公司致力消弭性別之間的知識差距，因為他們研究發現女性在掌握基礎數位知識上比男性低 25%。這並非首次有聲音指責 AI 有性別偏見的問題，曾經更因為 Siri 因為針對女性的辱罵字詞回答不當而掀起爭議，最後 Apple 需要修改對應的回答。但即使如此，報告還是認為虛擬助理仍然未改因為性別歧視而起的順從性問題，而且他們更列表顯示各個虛擬助手對於帶性別歧視的語句的回應。部分對於相關語句會以感謝的語氣回答，但也有的是表示不理解或以玩笑回應。在 AI 和虛擬助手愈變盛行之後，相關的問題也只會愈來愈多。據聯合國報告指出，現有在接近五分之一的網頁搜尋是透過語音服務發起的，預計到了 2020 年更會增加 50%。換句話說就是人類會與虛擬助手有愈來愈多的交流，甚至比與伴侶更多，所以大家要注意即使是與機器對話也要保持尊重，所以君子慎獨嘛。UNESCO

記者盧素梅／台北報導鴻海董事長郭台銘、總統蔡英文今（26）日先後到嘉義配天宮參拜，郭上午質疑嘉義縣5座滯洪池工程延遲、故宮南院變成蚊子館，蔡英文下午回應強調政府將投入7億元經費在南院發展國寶修復產業等，「希望郭台銘來看看」。至於滯洪池問題，她則強調中央與地方團隊全力在執行，沒有延遲的問題。▲蔡英文總統26日下午赴嘉義參訪「義竹東晟水產」。（圖／總統府提供）郭台銘今天上午前往配天宮拜拜，聽到蔡英文下午也將赴配天宮參拜時嗆說，「我不曉得她是來懺侮，還是來許願？」郭台銘直批，蔡英文去年8月23日承諾要幫雲林蓋五座蓄洪池，現場只蓋一座，希望她跟神明好好懺悔，他還酸說，「去看看現在位於嘉義的故宮南院蚊子有多大隻？」蔡英文下午赴嘉義參訪「義竹東晟水產」後受訪時，面對郭台銘的批評時，先問說，「不知道郭台銘有沒有去過故宮看過？」，她當總統以來已經到故宮南院兩次，瞭解發展狀況。蔡英文話鋒一轉指出，故宮南院在馬政府時代時限縮，導致發展後受到限制，她上任後積極擴張，目前在南院推動國寶修復任務，預計要投入7億元經費，發展、打造文物保存、修復產業等，讓有經驗的專業人才等來此，而南院周邊的區域開發會一併考量。蔡英文並表示，南院現在有很多展覽，也有很多人去，希望郭台銘去看看，「我不曉得他是否去過，如果去過只看到蚊子，沒看到展覽，這樣是不太好。」至於郭台銘質疑的滯洪池，蔡英文說，都屬於前瞻基礎建設計畫的一部份，很遺憾當時反對政府推動前瞻基礎建設計畫的政黨和候選人，現在反而是積極要求政府對此計畫有更多投資。她也說，郭台銘在許多地方都有投資承諾，希望也要瞭解，很多計畫在執行時，需要處理層層的困難，「不論中央與地方團隊均全力投入前瞻基礎建設計畫的執行，沒有延遲的問題。」嘉義縣長翁章梁回應時表示，中埔鄉公館滯洪池已在興建中，其餘進行招標作業。他說，由於政府正在推動治水，中南部許多滯洪池正在興建， 但挖滯洪池的廠商會遇到土方去化的問題，已與台糖協調土方放置用地事宜。更多三立新聞網報導蔡英文深夜PO嘉義美食宵夜文 網哀嚎：餓了、好想吃蘇揆駁卡韓！高雄要800萬給800億 陳其邁：差一萬倍蔡英文向嘉義鄉親保證：一定守得住台灣人的主權及民主方式嘉義產業觀光三年有成！蔡英文跑基層喊「再給四年」

名間鄉農會所舉辦二○一九春季台灣好茶評鑑頒獎典禮，績優農民表揚暨農特產品展售會，昨（二十六）日在該會停場舉行，會場安排有在地團體表揚、米食品嚐、茶葉品茗及農特產品展售活動，現場熱鬧滾滾。頒獎典禮由理事長林龍波主持，縣府農業處長陳瑞慶及科長曾銀位、縣議員于秀英、名間鄉長陳文德及鄉代主席陳國能、縣農會主任、竹山鎮農會總幹事鄭文惠、草屯農會總幹事蕭忠郁等貴賓到場觀禮致賀。並分別代表頒獎表揚績優農民。縣府農業處長陳瑞慶代表縣長頒發匾額給榮獲雙冠王謝孟霖，鄉長陳文德也特別頒給謝孟霖匾額祝賀。陳瑞慶處長指出，南投茶世界香，而名間茶區的茶作面積及量產皆列全國之冠，在農會戮力的輔導經營下，為本縣帶來相當可觀的經濟產值，另外經由蔡素秋總幹事優秀團隊長期用心的耕耘，四健、青農家政推廣及供銷，都有傲人績效，希望未來百尺竿頭，更加努力，再追求卓越。于秀英縣議員說，茶葉是名間鄉農民的經濟命脈，但今年春茶萌芽期間，因逢乾旱災損減產，希望農會、公所及縣府能多加輔導。同時希望陳文德鄉長也能配合縣府或縣農會，將名間茶葉行銷到國外，增加茶農收益。陳文德鄉長表示，名間鄉農會優秀團隊，士氣高昂，時時開創傲人成績。也感謝農會、代表會和公所一團和氣，加以縣府的用心推廣，讓名間產業打出市場。鄉代會主席陳國能則建議得獎的茶農要技術術分享，全面提昇茶區品質，發展及打出名間特色茶品牌。蔡素秋總幹事表示，今年春茶比賽有三百二十七件報名參加，較去年減少，由於春茶生長期間天氣乾旱雨量不足，產量銳減，但茶農製茶技術精湛仍烘焙出最優質的茶葉參加比賽，經茶改場專家嚴謹把關，入圍茶業品質優異，在市場上獲得好評。今年春茶比賽結果，清心烏龍茶組及金萱茶組，均由茶農謝孟霖榮獲特等獎。

中國工信部副部長王志軍指出，美國對價值2000億美元的中國輸美商品加徵關稅，占2018年中國對美出口額的41.8%，但只占中國對外總出口額的8%。他強調，在一定程度上，加徵關稅會導致企業經營成本增加、競爭力下降和訂單減少，「但目前看，影響總體是可控的」。王志軍表示，在受到2000億美元加徵關稅影響的企業中，外資企業數量約占50%，其中很多外資企業是美國企業。因此，美國加徵關稅行為，影響的不僅是中國企業和消費者的利益，也傷害美國企業和消費者的利益，更危及全球產業鏈和供應鏈的安全。針對美方稱，對中國商品加徵關稅將導致一些企業從中國搬遷到其他亞洲國家，一些美國企業還將搬回美國。王志軍說，「當前，確實有一些企業從中國搬遷或轉移到其他地區，有的是因勞動力成本上升等做出的選擇，有的則是出於企業全球經營佈局的考慮」。美國10日宣布對2000億美元中國商品加徵的懲罰性關稅由原先的10%增加到25%，並稱將啟動對剩餘3000多億美元中國商品加徵關稅的規劃。宣布迄今，陸續傳出受衝擊的外企將生產移出中國。新華社、央視等中國官媒25日發布近日對王志軍的聯合採訪內容，做出信心喊話。王志軍強調，中國已形成比較完備的基礎設施、配套產業體系，營商環境不斷優化，新技術新業務應用活躍，消費市場正在升級，前景廣闊，依然是全球最具吸引力的投資目的地。他指出，今年1至4月，中國製造業實際利用外資比去年同期成長11.4%。包括特斯拉（Tesla）、巴斯夫（BASF）在內的一些企業正加大對中國的投資力度。這充分顯示了外國投資者對中國經濟的堅定信心。針對美國展開一連串科技圍堵，對中國晶片及下游應用產業帶來的影響，王志軍表示，自2012年以來，中國晶片產業以年均20%以上的速度快速成長，2018年全行業銷售額人民幣6532億元（約新台幣2.98兆元），技術水準也不斷提高。但他也坦承，與國際先進水準相比，中國晶片的總體設計、製造、檢測及相關設備、原材料生產還有相當的差距。王志軍說，晶片產業是高度國際化的產業，沒有哪個國家能夠獨立發展。而近期美國一系列舉措，粗暴干涉國際晶片產業正常秩序，打亂了正常的國際分工體系，降低了資源配置效率和產業發展速度，破壞了世界晶片產業平穩發展。這些舉措是對其標榜為市場經濟體制的極大諷刺。他強調，中國工業生產總體平穩。從今年前4個月情況看，規模以上工業增加值增速高於全年工業成長預期目標。從結構看，中高端製造業增長加快。從預期看，企業發展信心持續改善；4月PMI已連續2個月處於景氣擴張區間，企業對未來市場前景總體樂觀。

大陸人氣宮鬥劇《如懿傳》，這回夯到日本電視台也搶播，雖然用日語說明劇情，不過戲劇對白採用原音，只是新劇名都讓網友笑翻，《如懿傳》變成《如懿傳─紫禁城裡命運凋零的王妃》，除了加長竟然還透露劇情內容。如懿日版預告：「甄嬛傳作者送上的中國宮廷愛恨劇與大清乾隆皇孕育愛情的青梅竹馬如懿。」日文說明就是「中國宮廷愛憎劇」，周迅和霍建華主演的《如懿傳》這回攻入日本市場，25日在日本電視台播出，雖然戲劇內容沒有用日文重新配音，但還是有個新劇名只見宣傳海報上《如懿傳》日版劇名翻譯後叫做《如懿傳─紫禁城裡命運凋零的王妃》，不僅加長還用副標題的方式敘述「如懿」是命運凋零的王妃，明顯透露劇情走向，讓網友笑稱直接被劇名給爆雷。延禧攻略日版：「清朝乾隆帝的時代，瓔珞你瘋啦，她頸下有瘀痕，她是被謀殺的，她是被謀殺的。」用日文說明，但還是原音播出不僅《如懿傳》，另一部人氣宮鬥劇《延禧攻略》，先前也在日本播出，當時同樣被取了新劇名又被拿出來回味。《延禧》新名字，女主角魏瓔珞的名字也直接被放進劇名中，變成《瓔珞紫禁城燃燒的逆襲王妃》，滿滿熱血動漫風格逗樂一票網友，直呼「一個凋零、一個逆襲」真的是取名「鬼才」。更多 TVBS 報導改拍時裝劇！Angelababy《真朋友》 談房產議 火災戲沒在怕！ 「築夢」童星吸睛激似楊冪 「延禧」宮女施予斐 蹭坎城紅毯狂拍不走 遭控賴紅毯不走！《延禧》女星2度喊冤無效 慘遭洗臉

記者林辰彥／特稿航源FC15日在AFC CUP亞足聯盃踢了一場最接近贏球的比賽，在台北田徑場以1：2輸給香港傑志體育會。有些媒體用幾連敗來下標題。其實以台灣的足球現況，用籃球、棒球式的去看球隊幾連敗，這樣並不公允。為台灣足球努力的，需要全台灣一起給點掌聲才應該。▲航源在香港練球。（圖／記者林辰彥攝影）航源FC洪慶懷教練表示：「在亞足聯的對手實力都比我們強，這是事實，我們這兩年參賽最大的收穫，就是從高壓的比賽中，調整出包括訓練、醫療防護等職業級的模式，這是我們除了輸贏與積分之外最大的收穫。」▲航源FC去年在朝鮮平壤比賽。（圖／記者林辰彥攝影）前年國內聯賽前兩名的大同與台電在報名亞足聯盃之後臨時退賽，兩隊以及足協都被亞足聯罰款。航源FC自去年取得亞足聯俱樂部認證之後，去年起代表台灣參加亞足聯的比賽，至今一勝難求。但是關心國內足球的人士都看到航源FC的進步，洪慶懷說：「最近大概3天左右就要踢一場比賽，球員的訓練從一開始的不適應，到現在已經能接受接連高強度密集比賽、訓練，我們有輔大專業的一整個防護團隊做後勤支援，這是我們比國內其他球隊有的優勢。」▲香港傑志總教練朱志光與航源FC陳永盛。（圖／記者林辰彥攝影）香港傑志總教練朱志光在賽後記者會表示：「過去我們都認為香港的足球實力比台灣強，但是今天我們幸運的靠著球員進球才拿下這一場比賽勝利。航源在這兩年不論技術、速度上面的進步，讓我們刮目相看。」航源FC總領隊是足協理事長的時候，為了讓台灣足球盡快與世界接軌，積極推動航源FC通過亞足聯俱樂部認證所需要的26項規定，包括財務獨立、自己主場、青年、青少年梯隊、醫療防護系統、教練資格等等，歷經8個多月才獲得亞足聯的認證成功。▲航源在香港大合照。（圖／記者林辰彥攝影）就有一些「球評」明知道大同與台電不僅沒取得亞足聯認證，還因為臨時退賽遭到罰款，卻在社群媒體甚至轉播的時候睜眼說瞎話的說：「航源明明是台灣聯賽第3名，憑什麼去踢AFC CUP？」航源FC在5月1日要到香港作客挑戰香港超級聯賽上一季冠軍傑志，卻還要在比賽前3天在企甲聯賽與上季冠軍大同對抗，航源希望協調國內聯賽能不能調整一下賽程，卻遭到協會回絕，認為所有的賽程都已經排定，包括轉播等等因素，不能更改。航源在與大同踢成1：1的比賽中，韓國外援朱益成、主力海地外援班奇都在比賽中受傷，朱益成到了香港之後還是無法復元。▲航源FC班奇與傑志門將王振鵬衝突。（圖／航源FC提供）▲航源FC在相對戰傑志。（圖／航源FC提供）航源與大同的比賽在傍晚結束，球員在隔天一早就在輔大集合搭車趕往桃園機場飛赴香港。當然以世界各國多線作戰的例子非常多，足協不願意更改聯賽賽程，這也還能說得過去。但是，泰國足協為了球隊踢亞足聯的重要比賽，可以讓國內聯賽停賽一周、還有調整不讓參加亞足聯比賽的球隊不在亞足聯盃比賽前休息天數不夠。就連這次傑志要來台灣踢客場比賽，香港足總還主動協調讓香港足總杯的比賽提早一天進行，以讓傑志能有多一天的休息，以較充沛的體力作客台北。▲航源FC的後勤。（圖／記者林辰彥攝影）台灣的足球要進步，是要各方面一起同步通力合作，新任足協理事長邱義仁提出要協助國內球隊趕快取得亞足聯認證，但是現在僅有能參加亞洲級賽事的航源FC，無法取得足協的協助，就好像中華民國的足球協會在「懲罰」代表台灣去參加亞足聯盃的球隊。▲香港旺角大球場練球。（圖／記者林辰彥攝影）▲航源FC去年在朝鮮平壤比賽。（圖／記者林辰彥攝影）航源FC在6月16日在企甲聯賽要迎戰台中Futuro，隔天又要搭機先到北京，隔日轉飛北韓平壤，19日作客面對425體育會。20日飛北京轉回台北，23日又要面對台中Futuro。航源撐了這樣的密集賽程，希望能從這樣的高強度比賽中提升實力。航源FC在6月26日還有一場在台北田徑場迎戰香港和富大埔的主場賽事，洪慶懷表示：「航源FC的努力，希望大家26日到球場，給一直努力的球隊一些鼓勵的掌聲。」▲香港球迷到飯店外等候航源FC陳慶煊以及黃秋霖。（圖／記者林辰彥攝影）更多三立新聞網報導桃猿主場連續12場不敗 鍾承祐全壘打獲汽車影／相隔993天敲全壘打 鍾承祐把SKODA車開回家影／勇士新秀萊里 教練通知他上大聯盟卻找不到人效法雷霆與喬治 鵜鶘總管仍想留住一眉哥

編者按：隨著人工智能的普及，其背後不断發展的智能算法也在各種決策中發揮著越來越重要的作用。然而，就算法理解、使用實踐、自動化決策中快速滲透的偏見甚至缺乏透明度和問責制等方面問題，仍然尚存爭議。前不久，就有媒體爆出，亞馬遜自己研發的人工智能簡歷篩選系統，就存在“偏見”，並且會自動過濾女性求職者。人工智能偏見到底是怎麼一回事？著名分析師Benedict Evans專門針對這個問題發表了一篇題為Notes on AI Bias的文章，希望對你有所啟發。圖片來源：DigitalOcean如今，機器學習是科技領域重要的基本發展趨勢之一。在未來十年，要通過科技更廣泛地影響和改變人類世界，機器學習也是非常主要方式之一。然而，機器學習也讓人產生了不少顧慮。有人擔心它對人類就業會帶來潛在的不利影響，也有人擔心過度依賴機器學習可能會觸及人類的道德底線，當然也有人討論人工智能偏見所帶來的一系列問題，這些問題一點都不簡單，這也是這篇文章討論的重點。什麼是人工智能偏見？原始數據既是一個矛盾體，又是一個壞點子。所以，我們應該精心處理並分析這些數據。——傑弗裡·博克爾（Geoffrey Bowker）在2013年之前，如果你想開發一個軟件系統，並用它來識別照片中的貓，你可能只有通過寫程序的方式來實現這個目的。在程序腳本中，你可能需要關注的是如何識別並分析圖片中的動物輪廓、眼睛以及動物皮毛。此外，你還需要關注這些動物有多少隻腿等等。然後再把所有的因素綜合一起考慮。然而，這樣的程序實際上並沒有多大的用處。從概念上來說，這就好比製造一匹機器馬一樣。從理論上來說，的確行得通。然而實踐起來，卻又是另一回事，你會發現事情的複雜性，要比你想像的難得多。最後，你有可能寫了成百上千條腳本程序，也沒有得到任何有用的結果。借助機器學習，我們就不再需要親自寫腳本程序來識別X或Y。相反，機器學習的做法是，通過收集上千個樣本X和Y，並基於這些樣本的有關數據通過電腦對其建模。然後，該數據模型就會產生具有一定精準性的全新數據點，同時可以識別其是否符合所有的X或Y樣本的特徵。機器學習需要借助數據來建模，而不是通過人工寫這個模型程序。這種方式生成的結果高度精準，特別是用於識別或模式發現等情況下。因此，整個科技領域如今都在往機器學習方向發展。不過，有一個問題也值得我們關注。在現實社會中，上千個（甚至上萬、上百萬個）樣本X和Y中，同樣還包括A、B、J、L、O、R和P。它們可能沒有平均地分佈，從而系統可能會更加“關注”L和R，而稍微“忽視”了X。這在實踐中又意味著什麼呢？我可以通過自己喜歡的例子來說明。圖象識別系統會傾向於分析一張滿是綠色草地的山丘，然後識別出山丘上的綿羊。多數“綿養”的樣本照片背景中，都有綠色草地。畢竟，這是羊群通常生活的地方。而這些照片樣本中，相比於白色茸毛狀的綿羊，綠色草地則會顯得更加突出和明顯，所以整個圖象識別系統就會把對草地的權重加高，從而更“關注”草地。圖片來源：Cubix如果要用更“嚴肅”的案例，就不得不提到最近一項關於通過照片識別皮膚癌症的項目。在這個項目中，皮膚病專家把患有皮膚癌症的照片樣本拿來研究，通過對圖象的不斷放大併進行局部結構分析，從而讓系統不斷熟練地識別皮膚癌症的標記。但實際上，健康皮膚的照片樣本中根本都不存在他們想找到的局部結構。對這套系統而言，這些局部結構（或者可以理解為一格格像素）是分析並設別皮膚癌症的關鍵，有的情況下它們比皮膚上的小紅斑點還明顯。因此，與其說這個系統是用來識別皮膚癌症的，不如說它是用來識別這些局部結構的。值得注意的是，機器學習背後的系統，實際上並不瞭解我們所觀察事物背後的語義。我們可以通過識別並理解照片上的一格格像素，從而識別出那隻羊、皮膚或者其局部結構，但系統能識別出的卻只是一串列數字。它無法看到3D景象，或各種物體和其結構，當然也看不到那隻羊。它只能看到的是各種數據模式。此外，另一個具有挑戰的事情是，機器學習系統生成的模型（即神經網絡）包含了不計其數個節點，但我們卻無法直接深入模型內部並瞭解它到底是如何做出決策的。否則，機器學習根本就是多餘的，我們也許可以直接通過寫腳本程序來解決這個問題。很多人總是擔心，機器學習就像一個黑匣子（不過，這個觀點的確有點誇大其詞。後文還會進一步闡述）。簡言之，人工智能偏見（或者機器學習偏見），實際上是某個尋找數據模式的系統可能會找到錯誤的模式，而我們人類還有可能不會察覺這個錯誤。它是這項科技的核心附帶品。無論是在學術界還是大型科技公司，研究和使用這項科技的人都瞭解這個事實，但其影響卻是非常複雜的，而我們可能應對的解決方案，也同樣沒那麼簡單。首先，先談它的影響。圖片來源：Health Catalyst人工智能偏見的場景提到人工智能偏見，最明顯也最直接出現這種情況的場景就是涉及人類多樣性的場景。據前段時間的報導稱，亞馬遜嘗試建立一套機器學習系統，從而來篩選求職者的簡歷。因為亞馬遜現有成員以男性居多，所以這套系統所挑選的符合標準的“合格候選人”畫像也更偏向於男性，所以在挑選建立過程中就自動過濾掉了很多女性求職者。亞馬遜隨後發現了這個問題，後來也沒有再繼續開發這套系統。這個案例的關鍵點在於，即便求職者簡歷上並沒有標明其性別，系統在自動篩選過程中仍能偏向於男性求職者。之所以導致這樣的結果，是因為系統能夠從樣本數據中進行模式分析，比如女性在描述個人成就的時候會使用和男性不同的詞彙，又或者女性在學校參加的體育運動和男性也不同。當然，系統肯定不知道什麼是冰上曲棍球，不知道人類是什麼，當然也不知道什麼是“合格”，它可以做的，只不過是對文本進行數據分析罷了。然而，系統可以分析的數據模式，我們人類卻並不一定可以注意到。即便我們注意得到（比如我們所知的不同性別在描述個人成就方面所選詞彙的不同），我們可能也會因此耗費大量精力和體力。當然，人工智能偏見的場景遠不止於此。擅長通過蒼白皮膚識別皮膚癌症的機器學習系統，可能根本無法識別顏色較深的皮膚上可能存在的皮膚癌症，反之亦然。這並不是因為系統對樣本有偏見，而是我們可能需要針對不同樣本而建立不同的分析模型，從而找出不同的特徵。機器學習系統也並不是可以互通交換使用的，即便是圖象分析這種同類型的應用當中。你必須對這套系統結構進行不斷的調整，有時候為了識別你感興趣的數據其固有特徵，還需要不斷地試驗和試錯，從而達到期望的準確率。然而，你可能無法覺察到的是，這個系統在識別某個群體樣本時準確率可能達到98%，但識別另一個群體樣本的準確率卻只有91%（即便這個準確率仍然比人工分析的準確率還高）。目前我列舉的案例都是以人物或者其有關特徵為主。但更重要的是，人工智能對人的分析偏見實際上是某個大問題中的一個子問題。我們會用機器學習來分析很多事物，而樣本偏見則存在於所有的分析之中。因此，如果我們的樣本是人的話，那相關的數據分析則可能存在一定的偏見。圖片來源：SmartData Collective為了更系統地瞭解這個問題，我們可以再次回到之前提及的皮膚癌症案例，並同時考慮以下三種可能被打破的假設情況：樣本人口特徵不均勻：所有樣本照片中，各種膚色的皮膚樣本並不相同，所以系統會基於皮膚膚色做出錯誤的分析判斷。樣本數據包含明顯的非平均分佈的非人類特徵信息，並且毫無診斷價值，但系統卻基於此（樣本皮膚癌症照片中的一格格像素，或者樣本羊群照片中的綠色草地）而不斷進行分析訓練。在這個案例中，如果我們把所看到的像素當作局部結構（實際並不是）來分析的話，結果就可能相差甚遠。數據所包含的某些特徵信息無法被人類察覺發現，即便通過某些特定方法仍然無法發現。那麼，“即便通過某些特定方法”又意味著什麼呢？我們的先驗經驗告訴我們，數據可能會有傾向性地偏向一部分群體，或者至少會有類似的計劃（換句話說，要猜測為什麼數據會偏向一部分群體，其實是因為多種社交因素導致的）。如果我們想要發現樣本照片中的局部特徵，我們是可以看見的。但我們選擇了忽視它，因為我們知道它是不相關因素，但我們卻忘記的是，系統對此卻全然不知。然而，如果所有的不健康皮膚樣本照片都是在白熾燈的照射下拍攝的，但健康皮膚的樣本照片卻都是在螢光燈照射下拍攝的，這又會出現怎樣的情況？如果在拍攝健康皮膚樣本照片和拍攝不健康皮膚樣本照片的間歇期間，你更新升級了手機的操作系統，而蘋果或者谷歌剛好又更新了降噪算法，這又會導致怎樣的情況？這些情況，即便我們投入再多精力，我們可能還是根本無法察覺，但機器學習系統卻可以輕鬆地察覺並利用這些情況。畢竟，它什麼都不知道。此外，在這之前我們一直在討論錯誤的相關性，但數據中其實也有很多非常正確的模式，只不過基於一些道德因素、法律因素或者產品相關的因素，我們並不想利用這些數據模式。在某些司法管轄區域，即便我們知道女性司機的車禍率可能更低，我們也不能因此降低她們的保費。所以，我們就可以輕鬆地假設，可以借助機器學習系統，結合歷史數據並發現看起來像女性名字的被保險人其報保險的機率更低，從而從數據中排除這些名字。但是，就像前文提到的亞馬遜案例一樣，系統也許可以通過其它因素辨別出分析對象的性別（儘管系統可能並不瞭解性別或者汽車等概念），但在瞭解相關數據分析之前，你可能卻全然不知。最後，我們通常都說，目前我們只會利用機器學習系統從事有關人際社交交往的研究和學習，但實際上並不是這樣。如果你是燃氣渦輪機製造商，你可能就會對機器學習系統感興趣。因為借助機器學習，你可以對成百上千個渦輪機感測器實現遠距離測量（通過聲音、振動、溫度以及感測器反饋的其它數據信息輕而易舉地建立機器學習模型）。假設情況下，你可以從中篩選出1000份出現故障即將停止運轉的渦輪機工作數據，同時還可以篩選出另外1000份正常運轉的渦輪機工作數據。然而，你可以以此建立一個機器學習模型，從而分析兩種數據之間的差別。分析相關數據後，假設75%的故障渦輪機都是用的是西門子生產的感測器，而只有10%正常運作的渦輪機使用的是西門子感測器（同時假設故障與感測器無關）。然後，你就會發現，機器學習系統建立的數據模型，就會更加“關注”裝有西門子感測器的渦輪機。圖片來源：Hacker Noon如何管理人工智能偏見？針對人工智能偏見，我們能做的是什麼？首先，我們可以從三個角度來思考人工智能的偏見：收集和管理訓練數據的方法嚴謹性；分析和診斷數據模型行為的科學工具；機器學習實踐過程中的培訓、教育和注意事項。在法國喜劇作家莫里哀（Molière）著作的《貴人迷》（Bourgeois Gentilhomme）一書中，講述了這樣一個笑話：一位男子活了一輩子都不知道文學可以分為詩歌和散文，直到別人告訴他後，他才欣喜地發現，原來他這輩子只接觸過散文。如今的統計學家，也可能有類似的體會。他們這輩子可能都在從事研究工作，但就是沒有意識到“人工智能”和“樣本偏見”兩個不同命題。擔心存在樣本偏見，或者尋找樣本偏見，並不是新問題。只不過，我們需要系統性地對待這個問題。正如前文渦輪機案例所述，在某種程度上，如果只涉及到和人相關的主題，它可能實際上（或者從理論的角度）就會相對簡單一點。因為先驗經驗告訴我們，針對不同群體可能存在一定偏見，但我們沒有意識到的是，我們可能對西門子存在偏見。而更新的觀點是，我們並沒有再直接地對數據進行分析，而是讓機器通過建立我們無法直接分析的超級複雜的模型來完成這項作業。整個過程中，透明度就是與偏見相關的值得考慮的主要問題之一。我們擔心的，並不只是可能存在偏見，而是我們根本無法知道是否存在偏見，這對我們來說是全新的事物，和我們所接觸過的組織機構或自動化流程也不同，所有並沒有可以讓你回顧審查的清晰邏輯步驟。圖片來源：Symmetry Magazine在某種程度上，我們可能可以回顧審查機器學習系統，但要去審查其它系統，則更加困難。因此，這就引出了以下兩個問題。首先，目前關於機器學習的研究主要圍繞借助相關方式和工具，發現機器學習系統中的亮點功能。但機器學習是一個全新領域，相關科學進步速度也非常快，所以我們不應該假設，今天還不現實的事情，明天就一定不現實。馬斯克牽頭成立的AI研究機構OpenAI旗下的這個項目，就是活生生的例證。此外，在現有的系統或組織架構中，我們可以審查並瞭解系統決策制定的這個想法，雖然理論上是成立的，但實踐過程中卻存在很多問題。比如，在一個複雜的組織架構中，要審查並發現決策制定的方法非常困難。也許存在一個正式的決策審批流程，但這並不是人們實際溝通交流的方式，而且就個人決策而言，人們通常也沒有邏輯清晰同時又極具系統性的方法。正如我的同事維傑·潘德（Vijay Pande）所言，人類群體也是黑匣子。在這個黑匣子中，有不計其數的個體，他們縱橫交錯與各種組織和機構中，背後還連帶著著各種數不清的複雜問題。我們事後才知道，宇宙飛船在重返大氣層時會解體，但美國航空航天局（NASA）內部不少人士都認為，後面可能會釀成悲劇，但系統自身卻對此全然不知。同時，NASA之前在損失宇宙飛船後，也經歷過一模一樣的審查流程，但後來卻因為相同的原因，又損失了一艘宇宙飛船。所以，無論是組織機構，還是人類系統，我們可以審查其遵循的清晰邏輯規則，說起來的確簡單，但經驗告訴我們，並不是這麼回事。這就是所謂的蘇聯國家計劃委員會謬誤（Gosplan fallacy）。圖片來源：shutterstock在本文中，我一直將機器學習和數據庫（特別是關係數據庫）做比較。關係數據庫是一項新的基礎技術，它改變了計算機科學中已經證實的事物，同時也改變了宏觀世界，它被運用於各行各業，但我們卻未曾注意到它。但數據庫也存在問題，而且這些問題都有相似的特徵：這些系統可能是建立在錯誤的假設和數據之上，很難分辨，而我們人類在使用過程中，可以不假思索地聽命於系統提示，並且完全不會提出相關質疑。有很多故事都在講，稅務局把你的名字拼錯了，但說服他們修改系統的拼寫錯誤，比你在公安機關申請改名字要難得多。這是結構化查詢語言（SQL）固有的技術問題，還是甲骨文公司（Oracle）的問題，或者是大型官僚機構的制度問題？建立一個所謂的流程，從而讓系統無法修改拼寫錯誤到底有多難？或者在引起民眾投訴之前，發現系統出過類似問題，又有多難？用更簡單的生活實例來講，車載衛星導航系統沒有及時更新，車主跟著導航把車開進了河流中。這裡的問題是，導航系統的確沒有及時更新。但另一個值得關注的問題是，如果這輛車順流漂向海中，那Tomtom公司（荷蘭主營地圖、導航和GPS設備的公司）需要承擔多少責任？通過這些內容，我想說明的是，機器學習出現之前，世界上就存在各種問題，當然有各種解決方案。機器學習偏見也會導致問題，但同樣也是可以發現和解決的。因此，最容易想到的出現人工智能偏見的場景，可能並不是來自權威機構的核心研究實驗室，而是一些三流技術承包商或軟件供應商，他們胡亂地把各種開源組件、軟件庫以及工具拼湊在一起，在自己不懂的前提下，就直接將其出售給了一些“天真”的買家。這些只在乎“金玉其外”的買家，看到“人工智能”標籤就根本不考慮該問的問題，然後直接將這套軟件交給公司底層領著最低工資的員工，並且告訴他們文不加點地按照“人工智能”的提示操作就行。這就是數據庫出現的問題。這個問題，甚至都算不上是人工智能的問題，或者說軟件問題。更準確的說，這是人的問題。圖片來源：House of Bots寫在最後……機器學習系統可以為你做任何事情。你能訓練狗完成的事情，機器學習系統也可以完成。只不過，你完全無法確定的是，你到底在訓練狗做什麼。我經常都在思考，“人工智能”這個詞彙是不是在類似的背景中百無一用。它在很大程度上給我們造成一種錯覺，即我們實際上創造了智能，一種可以真正進行理解的智能，然而，實際上卻並不是這麼回事。從根本上而言，它們只不過是機器罷了，也許更恰當的做法，是把它和洗衣機拿來對比。就洗衣服而言，洗衣機的確要比人工效率高得多，但你把盤子放進洗衣機並開啟洗衣功能後，它還是會洗這些盤子，而且盤子也還是會變得乾淨。但最後的結果，肯定不是你所期待的結果，因為洗衣系統對盤子有偏見。洗衣機肯定不知道什麼是衣服，什麼又是盤子，它只是一個自動化機械。從概念上而言，它和之前其它不同的自動化機械也並沒有太大的區別。也就是說，正如汽車、飛機或數據庫一樣，這些系統可以非常強大，同時又非常有侷限性，並且完全取決於人們如何使用它們，或者我們到底有什麼企圖，甚至人們對這些系統原理的教育或無知程度。所以，如果說人工智能就是數學，它不會出現偏見，就大錯特錯了。同理，如果說機器學習本身也存在偏見，這種說法也站不住腳。機器學習是在數據中發現模式，至於是什麼模式，則取決於數據，而數據又取決於我們，我們怎麼利用它也是取決於我們。機器學習在某些領域的表現遠遠超過我們人類，就像狗比人類更擅长發現毒品等違禁物品一樣，但我們卻不會根據狗的證據來定罪。狗比其它任何機器學習系統都要聰明。本文經授權發布，不代表36氪立場。如若轉載請註明出處。來源出處：36氪

各行各業似乎都有所謂的「潛規則」，尤其五光十色的演藝圈更是如此。近日有經紀人爆料，在AV界也有潛規則，且眾人都心知肚明，表示曾有一名霹靂紅的AV女優來台辦活動，順便接性交易，當時AV女優自認知名度不高，因此開了低價，事後才知虧大了。▼羽綸日前有接觸AV女優的經紀工作。（圖／翻攝自麻辣天后傳YouTube）經紀人羽綸在節目《麻辣天后傳》透露，一名人氣頗高的AV女優日前來台舉辦活動會的時候，順便做性交易，起初AV女優第一次來台以為自己不紅，加上AV女優在日本接S的行情價不高，通常都7千元起跳，因此，該名AV女優才向金主開價台幣2萬元，認為不會虧到，超低金額曝光後讓現場藝人感到不可思議。▼該AV女優以為自己不紅，因此開2萬多元的台幣做性交易。（圖／翻攝自麻辣天后傳YouTube）孰料，該名AV女優一到台灣之後，被團團的媒體、粉絲包圍住後，才自知在台灣的魅力無法擋，「覺得虧大了！」經過該次的性交易經驗後，該名AV女優之後才慢慢跳價，跳到5、60萬，甚至更高，聽到羽綸的分享，大根忍不住大嘆氣：「太可惜了！」大根表示女優上次來台時，還與對方同台錄影，至於被問到為何感到可惜，大根則解釋：「她應該好好在她的日本經營」，讓眾人大翻白眼。▼AV女優後來就開價5、60萬元。（圖／翻攝自麻辣天后傳YouTube）（封面圖／示意圖／翻攝自Pixabay）更多東森新聞報導拍片前必做這件事！三上悠亞自曝業界潛規則開唱遭雷射掃眼恐失明 蔡依林自爆：快哭了真理褲妹下機車 褲縫卡住…網看邪惡視角嗨翻