朋友們,我們火星學校第一場【職人講堂 - 溝通觸心術】,5/22(週六)要開講了。
我們邀請到Allan 老師來分享【內向者翻身簡報設計術】,可恩老師來分享【 高效人際溝通導航數】。
Allan 老師,我第一次看他Demo課程,驚訝到下巴快掉下來。他是超人氣粉絲團【簡報初學者】的版主, 在大陸協助過公司在得到App,上架一們簡報課。
年輕、厲害又有經驗,但他完全不是表演型的講師。
但當你看到,他把亂糟糟的PPT,變得清晰俐落、好看秒懂,你就明白,上台不用舌燦蘭花,一樣能燦爛發光。
我看完他的Demo,回家,就開始改我所有課程的ppt,真的好清爽。
這是一門用簡單設計原則,讓你的簡報呈現,從【士林夜市】,走向【百貨專櫃】,效果超顯著。
可恩老師,我上過她完整三天課。
她上課非常有能量,很活潑,接地氣,簡直就是講師界的楊麗花。
她教你怎麼透過生日,算出生命數字,分析拆解給你聽。
然後你看著你的、別人的數字,就明白,為什麼有人跟你很麻吉,有人對你很恰吉......非常簡單實用!
這次,她要帶進【非暴力溝通】原則,讓你透過數字去同理,去傾聽,去看見需要,給出回應。
心理有數,就容易直達對方內心最深處,非常值得一學。
單堂課費用是999(兩位老師日後開課,一定是倍數費用),我真的非常鼓勵、歡迎你來。
你可以單報一堂,也可以兩堂合報。
我們公司三人都會到,你看我的粉絲團一陣子,來學習,又當網友見面會,一舉兩得啊。
報名連結,我放在留言板。
我們522見!
#留言板留言板留言板
#來學習順便認識一群愛學習的人
#522網友見面會
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過24萬的網紅啟點文化,也在其Youtube影片中提到,【人際維基】桌遊工作坊~帶給你更多新鮮的玩法與樂趣~09.29(六) 活動資訊:https://www.koob.com.tw/contents/3487 【11/6 開課】《學「問」~高難度對話的望聞問切》~第14期 掌握達成共識的關鍵能力! 課程資訊:http://www.koob.com.t...
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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/
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《CIA通達力學員分享》客製化的課程,讓你宛如“新生”~醫療院所 臨床人員 smell hung
如果現在是講求客製化的時代,那我會說CIA通達力就是這樣的一門課程,受過專業訓練的老師,在自己生命歷程遇到且內心糾結的狀態,總是會亦步亦趨的傾聽不帶批判的言論去理解。
第一堂課:腹式呼吸。驚覺到呼吸竟然能運用在溝通,語言非語言的呈現呼吸佔非常重要的一環,貫穿人體總和。
第二堂課:全感官表達。讓我體悟到有時候我們對一個人的印象是在於當時與對方溝通時所產生的感覺,所以與人溝通時如何與人同在?回應對方當下的感覺,對方會覺得被懂被理解,是良好溝通的開始。
第三堂課:聲音影響力。正視並面對自己聲音的呈現與狀態,逐字稿打出自己說話的錄音檔無形中也更清楚自己說話呈現給人什麼樣的感覺,這時後才開始察覺面對自己所有的狀態並非易事,相對的人有自我修復能力,勇於面對了才會有改變繼續前進。
第四五堂課:肢體行為按鈕。肢體按鈕是人體行為有趣的反應與現象,有時會發現人的口不對心,而行為的呈現卻已說明一切,看到不點破且做出適當的回應,更是另一層智慧。
第六堂課:將前五堂所學習所吸收到的用PPT檔呈現5分鐘講解,這也是有的發現,運用所學在大眾面前如何自在的呈現自己,這也是另一種挑戰與學習。
6週的課程6週與老師一對一的電話教練,這6週時間飛快也非常充實,結束課程後的生活一如往昔,也不敢斷言自己立馬就有什麼改變,畢竟生命是一點一滴不停的覺察、發現、前進的過程。對自己與對外界的覺察其實每個人與生俱來的能力,在於自己願不願意暫時放下那「有色」的眼睛,像個嬰兒般的眼睛重新探索世界。
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以下為本段內容文稿:
如果你今天看到一個銀行推出的信用卡,它上面的文宣,你是不是會被它「字最大」的那個主要的訴求所吸引?
比如說「有多麼低的利息」、「有什麼樣的優惠」…等等的,但事實上來說,你除了看到這個主要訴求之外,你會不會去留意這個廣告上面,寫的那些相對小的字體?
其實如果我告訴你,「字體越大越不重要,字體越小越重要」的話,我不知道你是不是能接受這樣的說法。關於這樣的一個現象,其實在馬里蘭大學的經濟學家索奧貝爾,他就曾經做過分析。
他曾經找消費者,對於兩個不同信用卡公司,所提出的促銷方案,去測試他們的反應。第一家信用卡公司,提供的優惠是前六個月的利息是4.9%,六個月之後的利息,就會提高到16%。
而第二家信用卡公司,他們提出在前六個月的利息是6.9%,比剛剛的4.9來的高一些,但是在這之後,終身的利率就只有14%。那如果假定消費者是理性的,就應該選擇第二家公司啊!?
因為比較低的終身利率,可是事實上結果並不是這樣,索奧貝爾他發現喔,那些選擇利率是4.9%,然後經過六個月之後會變16%,那一張信用卡的申辦的數目,幾乎是另外一張信用卡的三倍。
所以你想想看,如果還原到我們真實的消費經驗,你想第一家信用卡公司,會不會把這4.9%,用一個非常大、非常誇張的字體,印在它的DM跟文宣上面?
然後呢,關於它其實只有前六個月,和它在六個月之後,是會提高到16%,它用很小、很小的字體,僅僅做到一件事情,叫做法律上不會有漏洞,什麼意思呢?
就是我在DM上其實有講,是你沒看清楚。那到底是什麼原因,讓你沒辦法看清楚呢?原因簡單嘛,就是它印的比較小啊,字體「比較小」啊!我們是不是常常在這表淺的事物上,卻顯出我們自己的深度不足呢?
所以聽到這裡,你在看待任何廣告文宣的時候,是不是真的要特別提醒自己,字體越大越不重要,字體越小越要留心看呢!
回到我們真實的人際跟人生裡,何嘗不是如此?那些特別用力、特別大聲疾呼的訴求,它背後的但書到底是什麼?它有沒有例外?或者是它其實是不是選擇隱藏了一些訊息,而只是把那個讓你聽起來,最有誘惑的極度放大。
我到底在說什麼呢?政治人物不就是如此嗎?
在我最近的內容,我常常強調選舉快到了,如果我們自詡是知識分子,是一個理性的選民,那麼當你再聽到那些大聲疾呼的訴求的時候,是不是能夠先靜下心來,去留意一下那些訴求背後的,「小字」是什麼?
這些「小字」可以特別括號起來,我想這會幫助你,不管在任何事情上,有一個更好的判斷。希望今天的分享,能夠帶給你一些啓發跟幫助,我是凱宇。
如果你喜歡我製作的內容,請在影片裡按個喜歡,並且訂閱我們的頻道,別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺,按下去,這樣子你就不會錯過,我們所製作的內容。
如果你對於啟點文化的商品,或課程有興趣的話,我們近期開的課程,是11月6號開課的『高難度對話的望聞問切』。這一門課它可以幫助你,在真實的人際跟人生裡面,怎麼樣真正看懂、聽懂對方的訊息。
就好像是我們在人際當中,有很多人選擇去扭曲我們的認知,去誤導我們的認知,他可能有一些在他的訊息,跟他呈現當中的「小字」,是我們沒有發現的,或我們不知道怎麼發現的。
那麼這一門課,會幫助你去看懂、去聽懂這些部分,並且在必要的時候跟值得的人,達成關鍵的共識。希望我能夠在11月6號的教室裡,見到你,謝謝你的收聽,我們再會。
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