AI 如何為公司創造更多價值?專家:2 個缺陷,要先由人類來修補
2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴
美國人工智慧國家安全委員會(NSCAI)今年 4 月建議,國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域,並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面,微軟(Microsoft)4 月宣布,將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊(Nuance Communications);後者是雲端與 AI 軟體的先驅。
從企業到國家,都愈來愈重視人工智慧,知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過,目前 AI 發展到底處於什麼階段?我們又該如何應用?
美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授張凱崴形容,目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事,像是疫情來襲,電腦可以從大數據中篩選條件,自動搜尋、判讀潛在病例,幫助醫生大幅減少檢查時間,但 AI 也並非萬能,要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性,獲得 2021 年的史隆研究獎(Sloan Research Fellowships)。
AI 局限1. 資料寬廣度不足時,就會複製人類偏見
張凱崴認為,電腦在學習的時候,是依賴「彙整數據資料」來判斷,並沒有真正思考,如果資料來源太狹隘、不夠多元,資料寬廣度不足,電腦判斷就會出現偏差,「你跟電腦講清楚 input(輸入)、output(輸出),提供足夠的數據資料,它可以對應、學得很好,但還有很多面向 AI 做不到。」
舉例來說,亞馬遜(Amazon)2014 年推出智慧音箱(Amazon Echo),使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而,有些人口音較罕見,或是用字較特殊,智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案,就可能失靈,這是當前 AI 的其中一大問題。
張凱崴進一步解釋,AI 另一項挑戰是,它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」(無法出現)之間的區別,只是從資料統計出要學的東西,無法像人類一樣進行邏輯思辨。
AI 的運作方式,第一步是輸入資料,第二步是分析,但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字,會去看四周有什麼字詞,來學習總統這個詞,由於許多總統都是男性,電腦就會「覺得」總統是男性。
這也是為什麼,如果讓 AI 學習,在它的認知裡,女性「不可能」當美國總統(因為沒有資料紀錄)。「你可以跟人類說,任何職業、性別都是平等的,但對電腦來講,這很困難,」張凱崴說明,一旦資料的寬廣度受限,電腦就容易產生偏見。
就像在自然語言處理(Natural Language Processing,讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號)領域,張凱崴說明,AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」,才能運算下去。但如果資料受限,使用男性的「他」,電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長;但換成女性的「她」,由於數據不足,電腦就會混亂,出現系統性誤差。
他再舉一例,美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統(GPT,Generative Pre-training),推出到 GPT3 版本,屬於書寫類 AI,電腦能夠揣測人們說完上一句話,下一句可能會講的句子,自動完成後半段。
好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」,系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」,因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示,GPT2(前一代版本)系統也從資料中學習到許多偏見,像是如果句子前半談論白人男性,系統傾向產生正面評價;如果句子前半是黑人女性,系統竟會產生負面句子。對企業來說,許多組織接觸 AI,想讓它們取代部分工作,首先需要留意資料的廣度、多元性,才能減少電腦犯錯的機會。
AI 局限2. 即便條件相同,也無法每次都做出正確判斷
「其實,現在的 AI 就像一台原型飛機,還缺乏穩定性。」張凱崴說,現行的 AI 就好比萊特兄弟(Wright brothers)剛發明飛機,看似可以做很多有趣的事,但「可以飛」跟「飛得很好」,有一大段落差。
紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片,AI 掃描後,確認是不是本人,但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小,一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」,因此照片無效。
張凱崴說,在這個例子中,凸顯出 AI 的穩定性不足,「系統沒有考慮到不同人種的差異,很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性,指的是 AI 沒辦法在相同條件下,每次都做出正確決策,這也是使用 AI 時,須留意的第二個挑戰。
他再舉例,許多模型可以準確分析,一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示,有時只要將影評中一些字換成同義詞,例如把電影(movie)換成影片(film),或改寫句子,即使意思並未改變,系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。
在設計這些程式時,人們必須注意到 AI 可能有局限,設定的資料範圍要更完整,考慮這些因素,就能減少偏見、落差,進而加強穩定性。
餵指令給 AI 要多元化,嘗試「換句話說」、刻意混淆
經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識,但只要掌握觀念,再透過 AI 領域專才協助,也能優化系統。張凱崴指出,最直接的方法是,設計 AI 模型時,要把來源群組不同的資料分門別類測試,在測試階段讓群體多元化,並確保不同特色的使用者,用起來都沒有問題。
舉例來說,一套 A 系統擁有來自各地的使用者,如果設計者是台北人,設計系統的思維容易以台北生活為主,很可能因為當地習慣不同,導致花蓮使用者操作不順。
另一個方法,則是用不同的「語意」,去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如,有一套餐廳評鑑的 AI 系統,只要蒐集、整理使用者意見,就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性?張凱崴建議,可以利用「抽換詞面」的方法。
比如,把詞彙換成同義字,再看 AI 是否能運算出相同結果,「你可能會發現,原本評比結果是食物很美味,但如果美味換成比較困難的詞,AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時,可以將詞彙隨機抽換成同義詞,增加 AI 的詞彙量。
第三種方式更進階:改變句型、重寫句子。張凱崴指出,同樣一句話,如果換成不同說法,電腦可能判讀錯誤,將「因為發生 A 事件,所以導致 B 事件」,改寫成「B 事件發生了,是因為 A 事件的緣故」,明明兩句話意思一樣,但 AI 很可能因為穩定性不足,搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性,可以使用自動改寫的方式,增加資料的多樣性。
張凱崴表示,經過這些測試,讓 AI 接受更多元化的訓練,得到更廣的學習範圍,往後碰到同義詞、相似資訊,才能有效判讀。
張凱崴總結,AI 還在快速發展,或許可以創造更多工作機會、新的職位,但現行階段,它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子,使用它就一定有更好結果,人們還是要保持高度耐心,先認識它的缺陷,才能在技術更迭下,發揮出最好的結果。
張凱崴
台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學(UIUC)電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校(UCLA)電腦科學系助理教授,研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎(Sloan Research Fellowship),研究團隊開發的運算方法,使人類語言處理的程序更有效率、更多元,同時兼具公平性。
附圖:優化AI系統的3方法
資料來源:https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis
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「從被害人的角度出發,是減少傷害的第一步」
犯罪被害人保護協會今日上午舉辦了第一場 #教育訓練-「建構友善的犯罪被害補償機制」。今天到場參加研習會,除了表達自身的經驗,更希望傳達被害人在現行保護制度中可能遭受到的二次傷害。
我們肯定犯保協會今日舉辦這樣的研習,經過這麼多年,終於有了第一場教育訓練!其中有幾位檢察事務官的分享讓我印象深刻,過去我曾經提過,檢察人員在審理補償金時所受的訓練不一,過於粗糙地的詢問可能無意間再次揭起被害人的傷疤。
例如我自己就曾經被問過:「請問你現在還會悲傷嗎?」、「你的悲傷有沒有影響到你的生活?你們還吃得下飯嗎?你睡得著嗎?」
而研習會上的檢察事務官針對這樣的問法,分享自己的經驗,他們可能會換一種說法:「你最近過得還好嗎?」、「事情發生對您的生活有沒有什麼影響?」
即使只是簡單的抽換詞面,其實都比:「你還會悲傷嗎?」這種粗暴的問法好上許多。透過類似的教育訓練與交流分享、正視現行制度的問題,才能真正改善被害人的困境。
透過今日的研習,我得知了目前犯罪被害補償審議機制中,對於過去較為人詬病的 #審議時間過長,甚至 #逾期未結案 的問題,如今初步 #獲得改善!
比起過往,逾期案件量稍微下降,例如新北地檢署從去年 1 月逾期 112 件,到去年12月降低至 39 件,顯見我們的監督有一定的功效,且地檢署也是有足夠的能量做到。但是,癥結仍在於法制面,目前的《犯保法》必須大幅度地修正,才能讓承辦的第一線人員獲得支持。
另外,根據犯保協會的調查,受理補償金申請的過程,發生許多 #言語傷害被害人 的案例:
「為何不跟對方和解?執意申請被害補償金,是不是很想要拿錢?」
「你不是法律系的嗎?你自己不知道嗎?」
甚至,在後續的審議過程中逐一檢討被害人,或者認為案情不算嚴重,而出現令人不可置信的討論:
「只是摸一下又沒什麼關係!」
「被害人在按摩店工作,是不是做黑的才會被性侵?」
「從下午喝酒到晚上,被害人被性侵,是不是自己也有一點責任?」
我認為,即使是為了確定補償金發放是否合宜,都不應該提出這樣的問題。這樣的問法和審議,對被害人及家屬無非是再一次的打擊,讓他們在經歷犯罪事件的創傷後,再次遭遇被國家和制度遺棄的無助感。
這也是我們過去一再重申,對於 #犯罪被害人權益保障,需要有溫度的連結,真正從被害人的角度,去看待整件事情。
其實,早在 2019 年法務部委託研究的《犯罪被害人保護服務白皮書》中就點出,目前的犯罪被害補償機制,應該從申請人為出發點,重新設計申請及審議流程,避免申請人來回往返、多次出庭陳述、經歷漫長未知的等待、找不到聯絡窗口等等。
而透過這樣的研習會議,讓大家能一起分享實務經驗、把問題攤開來討論。我希望,未來我們的國家,在對待犯罪被害人時,能夠讓制度更加友善與同理,讓長期未被正視的沉痾,能夠逐步獲得改善。
期待未來這樣的研習會議,能夠定期且持續地舉辦,這也是讓犯罪被害人保護,朝向減少傷害、更多理解的第一步!
抽換詞面 在 政變後的寧靜夏午 Facebook 的最佳解答
【你正在被大規模手機監控──11個景點洩漏的老大哥凝視】
清明連假期間,政府針對11個景點發布國家級警報。
包括:阿里山森林遊樂區、花蓮東大門夜市、嘉義文化路、台南關子嶺、虎頭埤、烏山頭水庫及湖境度假會館等埤塘風景區、高雄興達港、旗山老街、雲林北港朝天宮、屏東縣南州鄉以南(含墾丁觀光景點)。
其中有3個景點位於台南,台南市長黃偉哲直言,「對中央發出警報地點感到偏頗與困擾,指出台南市這3處景點都已實施實名制」,「數字顯示每天進入只有2、3千人,在開闊空間達不到群聚效果」,感覺是「中央亂槍打鳥的選擇」。
黃偉哲轟中央:亂槍打鳥!網反應竟一面倒…
https://www.chinatimes.com/realtimene…/20200406003858-260407
這一則新聞有蹊蹺。
■
直覺會認為,這11個景點是因為人潮擁擠,恐出現防疫破口,才特地發布警示,例如連假期間的墾丁大街。但有些景點是空曠的開放式場域,很難想像人口密集程度能媲美上班期間的捷運站。
媒體詢問,發布這11個景點的標準在哪?蘇貞昌說,是從各地回報情況,事實都可以看到確實群眾因為連假興奮聚集。
黃偉哲指國家級警報亂槍打鳥 蘇貞昌:禦敵從嚴
2020/04/07
https://www.cna.com.tw/news/aipl/202004070036.aspx
然而,連同為民進黨執政的台南市都不知情,代表這不是透過地方政府回報。全國有千百個人口密集區域,也不可能是中央政府派駐人力到每一個可能的地點實地回報,行政院長又公然散布假新聞。
(咦?為什麼要說又呢?)
從指揮中心記者會的說法來看,是利用手機訊號估算。藉由基地台訊號,確實可掌握當地用戶密度。但如前所述,有些開放式景點,其實並沒有市區擁擠,可見並不是根據單純用戶密度為標準。
人多處待15分鐘要健康管理 11景點150萬人次符合
2020/04/06
https://www.cna.com.tw/news/firstnews/202004060305.aspx
中央政府比地方政府多擁有的額外資訊是什麼?唯一可想到的就是防疫監控名單。居家檢疫者都不能亂跑,所以這裡指的是可能與居家檢疫者接觸過的人士,或者被標記為較高感染風險的族群,通通被列入大規模手機監控名單。
■
曾經居家檢疫的朋友就揭露過一個案例:
『他的經歷是由於自己長期在大陸工作,所以沒有台灣手機號碼,里幹事每天打電話來家裡的過程,母親曾經留給里幹事自己的手機。
然而突然有一天,警察來家裏了,原來根據電信單位提供的定位位置,他老母的手機並不在居住地,廢話,他老母當然不在,他老母並不需要居家檢疫。
我個人認知的底線是人民頂多可以接受政府發放「監控手機」,但沒有理由接受「手機監控」,因為前者是政府給予的工具,後者是用公權力強迫電信單位交出個人的個人資料及隱私。』
這是二月初就開始的,政府沒有告訴人民,也沒有經過法律授權,就偷偷幹了。
René Wei:我居家檢疫十四天,可能「沒人」知道
https://www.facebook.com/photo.php?fbid=10221238586899532
■
我一再強調,若是緊急狀態與重大公共利益,這樣的手機監控不是不能做,但要有明確的法律授權。南韓做得更極端,確診者過往足跡全部公開上網,因為它們曾經訂定嚴苛法律可以這麼做。
以色列行政部門原本希望使用手機地理位置資訊,確認居家自我隔離者是否確實在家乖乖執行的部分,法院則作出禁止警察追蹤實施隔離者行蹤的決定。
允許追蹤用戶手機定位?以色列防疫緊急法案惹議
吳維雅 24 Mar, 2020
https://opinion.udn.com/opinion/story/120817/4438830
以色列總理尼坦雅胡日前提到,侵害隱私人權的手機監控技術,已經在台灣測試過。我國政府的反應也算迅速,指揮中心隨即找通訊業者開記者會,宣布「電子圍籬智慧監控系統」,反正只要抽換詞面,好騙的台灣人就不在意自己的手機被監控。
以色列「在臺灣測試過的監控科技」,唐鳳是否知情?
黃士修 2020-03-20
https://www.storm.mg/article/2422719
因此那11個警報景點,確實可能不是隨機亂講,而是這些監控中的人大量出沒而被列為警示區,雖然在野時整天鬼叫警察國家、違法監控,但是執政後用的是挺順手的。這簡單來講就是使用者不知道的健康碼,我大呆丸的科技應用世界第一。
民主自由法治人權,一點也不重要。我們離共產專制的距離,遠比你想像的近。
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抽換詞面 在 大麻煩翻譯組JackO Youtube 的最佳解答
#Skullgirls #BigBand #Story
Skullgirls是一款2D平面格鬥遊戲,故事圍繞在Skull Heart(骷髏之心)這項神奇的物品上,有許願的功能,但只要許願的人心不夠純潔,願望則會扭曲,遊戲中講述各角色自己,以及與Skullgirl所發生的故事
影片中許多部分並未完全照英文字面意思翻譯,為了能盡量淺顯易懂,並傳達本作故事的劇情與要素,會在一些地方稍做調整讓[中文]看起來能夠更加流暢
並且 所有遊戲內的特殊名詞與姓名皆不翻譯
為了保留最原始的發音
並使觀眾能更清楚辨識哪些是遊戲裡有其他含意的特殊詞
所有特殊名詞與姓名皆保留英文
如有任何問題歡迎留言告知
-----名詞與註解-----
Big Band講話總有種老式偵探片的主角自白的感覺XD
有很多說法都很少見,卻也超有味道的,大家可以特別去留意看看喔!
0:38 "be on the take" 是有收賄或貪污的意思喔
1:43 "lit(light) up like a Christmas tree" 是一種還蠻有畫面的比喻方式
「像顆點亮的聖誕樹一樣」,聖誕樹很閃亮嘛~所以這個比喻是指光彩奪目的東西
或用來形容一個人笑得燦爛,表現出開心的樣子等等
2:02 Big Band說 "maybe catch a show"
"catch a show" 算是蠻普遍的說法,就是去找場表演看
動詞用catch(抓住)所以沒聽過的人可能會覺得蠻新奇的
那對應下一句
Cerebella說 "The show caught you!"
就是在反過來用Big Band的說詞回嗆他
Cere知道Big Band只是在找借口隨便忽悠,所以才反嗆說我抓到你想搞事了
這種恰好對應到特殊說法的回嗆在Skullgirls裡面還蠻常見的
例如Valentine戰鬥開場的嗆聲"Time for your physical." 就有機會觸發Cerebella的"Time for your curtain call." (押韻
2:21 Big Band說的"This just ain't my scene." 這種說法Eliza在她的個人劇情裡面也講過
簡單來說就是「這不是我的場」,看當下情境來解讀,可以是「我不參與這種場的」或是「我不是要找這個」等意思
3:58 "One-man band? More like one-man army!"
Big Band的身體被改造成包含許多樂器的武器,所以說Big Band是一人樂隊完全正確XD
One-man army是指那種像超人一樣的戰鬥人員,一人抵一支軍隊
在「降士神通」這部卡通裡,就有人說裡面的「愛和大將軍」覺醒後有如一人大軍(英文版用的是一樣的說法
4:24 我稍微解釋一下為啥Big Band會說這是圈套
因為當初他會來調查賭場就是因為Theonite訊號,顯然這龐大的訊號肯定是人為的
因為數據上來說這種程度的訊號天然的來源一定是Skullgirl,但他被調虎離山了
4:55 從台詞可以看出Double知道Big Band是曾經差點死掉的人被改造成的半機械兵器
5:03 之所以沒有直接翻譯成「變身成你的樣子」是為了配合原文,Double說 "cloaked in your form."
cloak是斗篷,當動詞通常是指披上某樣東西,所以Double的說法其實更接近是「披著偽裝成你的外皮」
6:05 很棒的嗆聲OuOb,我們在畫面上註解了
8:30 Peacock說的"exit stage left"是一種很少見又很有趣的說法
就是「在不被注意的情況下偷偷溜走」的概念,蠻俏皮的,很符合Peacock的人設跟說話方式
9:49 Peacock本身就是個很神奇的人,雖然她也是改造士兵,但她自己把自己的攻擊方式變得非常卡通化,詳細可以去看我們的Peacock個人劇情翻譯
所以這裡她才這麼說
(Peacock真正的能力其實只有打開空間傳送跟手上的眼睛雷射,其他花樣都是她自己延伸發明的)
10:37 從這裡可以看出Big Band其實很想退出第一線了,更可以從他片尾的自述聽出這點
10:58 "can't swing a dead cat in 某地點 without hitting 某事物"
沒辦法在某個地方甩一隻死掉的貓咪而不去打到...,這種說法最一開始的典故只是用來形容空間很狹小
例如巷子這類的地方,如果有其他人在你沒辦法甩一隻死貓而不去碰到其他人,所以後來被拿來抽換詞面就是形容很容易碰見... 或是空間很小
11:05 Tinman(錫人)其實就是綠野仙蹤那個錫人沒錯,這個名詞後來常常被拿來說機器人或是外表有金屬的人
外貌上來說Big Band確實蠻金屬外皮的
之所以會被誤會也可能是因為Medici底下的怪人也不少... Medici跟Labs底下的改造士兵都還蠻奇特的... 可以說是能輕鬆看出來
13:01 Irvin說的"spare you the song and dance." 就是不跟你長篇大論或是細細解釋了
13:55 又是個少見的說法,"Can it"其實就是類似好了閉嘴的意思
15:17 Skullgirls是少女在向Skull Heart許願完畢之後會變成的東西,隨著當事人逐漸失去自我意識,Skullgirl就會越強
19:10 ~ 19:15
"IS here" 跟 "WAS here"
非常棒的英文口語例子,只有一個字的時態改變就能非常棒的呈現出整體意思
這在英文裡面非常常見喔!
20:01 "The Last Hope"的更多資訊可以看我們頻道的Skullgirls Mobile Valentine Origin劇情影片
那個影片也有解釋為何Valentine選擇叛變
23:13 "Nothing personal" 這個說法我也很推薦大家記一下,非常常見
字面上的意思就是「沒有私事」,很適合撂狠話的時候說「我就公事公辦而已喔」的概念
25:33 又是一個很棒的雙關梗,因為當下必須看懂才有趣所以我補在螢幕上了
26:19 同上
26:42 同上上
27:39 這句話真的超有老式電影自白的味道的
"It's not what it used to be, but neither am I."「這裡不再是以往的樣子,但我也一樣」
27:46
感謝Bilibili的觀眾「及川黑阿婆」告知
Peacock是說"Defective Comics" (殘缺人士漫畫集)
(因為Peacock跟Big Band其實都有損失身體器官並被機械取代)
這樣一來後面Big Band說我不想搶妳風頭的玩笑就更有意思了
影片內容非一人完成,十分感謝與我一同製作此影片的朋友們
遊戲官方網站:
http://skullgirls.com/
Skullgirls Steam網站:
http://store.steampowered.com/app/245170/Skullgirls/
希望大家能多多支持我們翻譯組!
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今天的主題是「換句話說」
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雖然中文解釋不同,但是意思卻是相近的!
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英文文法
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【新制多益8個必懂考前秘訣】多益990教我的事https://youtu.be/GkMkQ4I91uI
航空系列(考空服員\地勤)
【航空面試NG回答!一定不要這樣說】https://youtu.be/WvmyP2n1NyU
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: 先謝謝版上先進們的熱心分享
: 在準備勸學篇的時候,又發現東大版的一個問題
: 請各位先進先撇開文學的價值應在哪裡的問題不談
: 請再給在下一盞明燈,如果這個部分確定仍有歧異
: 那我要建議書商把我舉的兩個問題在下年度的課本中增加說明了
: 勸學中一句:
: 故言有召禍也,行有招辱也---->東大版認為是錯綜的抽換詞面
: 若是以抽換詞面解釋的話,那麼表示詮釋者認為召禍和召辱是同一件事
: 故以不同的詞彙來代替這件倒楣事
: 辦公室有老師覺得是回文,原因是在於召禍和招辱雖然都是負面的意思
: 但禍和辱本身有範圍大小的不同,招辱算是一種禍事,但並不是所有的禍事都等於招辱
: 故,辦公室有些老師覺得,這裡屬互文,
: 應翻譯成言談和行為都能引發禍害或者恥辱。
: 不知版上國文老師們的看法如何呢?還望各位不吝分享。也謝謝前篇的各位。
: 統整這些資料後我會回覆給書商,然後下次審書我要考慮別家啦~
: 題外話:其實我自己做思想方面的研究,也覺得修辭法和以前高中學的也差太多了
: 不過每個癥結沒有被我自己消化完畢就貿然上台,我實在說服不了我自己
: 只好在此叨擾各位。大家對於修辭法至於今天的走向之偏,
: 其實見解是對的,不過我們中文系自己系內也是隔行如隔山
: 我自己比較帶著欣賞的角度來看這些說法,也跟大家分享
言有「召」禍,行有「招」辱也。「召」、「招」同義,故可歸為抽換詞面。
就文義而言,也可以理解為言談和行為都會招來災禍及羞辱,歸為互文亦可。
一句話兼具多種修辭格是常有的事,也不會影響文意,沒有必要非有定論不可
。
===========什麼是修辭格==================
就我本身認知,我覺得修辭格應與修辭學分開來看,修辭格的分類應該只是修
辭學的一部分且非主體。
修辭學的研究範疇涵蓋文辭與言辭,著眼點應該是技巧與效果間的關係。
修辭格的分類是後設科學,針對已存在的文本做分析歸納的工作。著眼點是各
種修辭的定義及分類。而因為分析歸納各家的分類不同,所以修辭格只會有共
識,不會有定論。
但修辭格的分析歸納不應該脫離修辭學的本質,亦即研究修辭格不能拋開功能
性。光陷在定義之中的修辭格問題是種捨本逐末的行為。
給非中文系版友的翻譯:
修辭格研究是種分類的學科,有點類似把水果依顏色或大小或形狀作分類,但
修辭學不只是修辭格研究而已。
修辭學要研究的是想要產生什麼樣的效果,可以運用哪些表達技巧。所以修辭
學是重視實用性的學科。
===========學習的內容物是什麼===============
跟英文一樣,國文科的內容一樣是透過教材的學習培養學生聽說讀寫及理解能
力。
然而我認為國文科的教材學習內容應該是範文的理解及賞析,並不包涵文法、
修辭。文法與修辭是種工具,我們必須教學生使用工具來協助達成學習目標,
但學會使用工具不是我們教學的目標。這一點是我再三跟孩子強調的。
簡單來說,即使你不會文法修辭,依然可以學好國文;但如果你熟練文法修辭
,你就能夠用更有效率的方式學好課程內容。
給非中文系的版友翻譯:
學習有點類似從罐頭裡取得食物,你先學會使用開罐器就能夠較順利達成目的
,然而學會使用開罐器並不是你的目的,且就算你學不會使用開罐器,依然有
其它方式讓你取得罐頭裡的食物。
所以一定要先把開罐器的使用說明書看懂,或是非使用哪一牌的開罐器不可,
都是一種偏執。
============修辭該怎麼教=================
其實我對於修辭的教學釐清也是在實際教學遇到困難後。
而我覺得在教學實務上,我們太重視學生在考試時能不能正確作答,忽視了學
生能不能在日常生活中實際運用修辭技巧。這就是目前修辭教學最大的毛病。
一開始面對學生千奇百怪的問題,回家翻查資料,比對各種說法,自己再思考
統整後,也只能心虛的給出一個勉強說得過去的答案。反省後,發覺問題在於
教學目標設定錯誤,所以才會教得如此狼狽。
修辭的教學目標應該是讓學生瞭解何種修辭具備何種效果,並且能夠實際運用
,而非只是記憶什麼句子是什麼修辭這種表面的死知識。
舉例來說,教譬喻修辭,依序讓學生理解
(一)為什麼要使用譬喻:為了具體說明某樣事物。
(二)使用方式:藉由我們熟悉的B來說明我們不熟悉的A,其中的連結在於
兩者之間的相似性,例如用珍珠掉落玉盤來形容琵琶的聲音。
(三)使用方式的優劣:譬喻首重貼切,其次美感。例如用綠豆掉在鍋裡也約
略可以形容,但以珍珠掉落玉盤整體美感上升。
(四)讓學生運用譬喻來形容感覺,例如生氣、開心......。
(五)最後才是修辭格的分類及專有名詞的解說。例如明喻、暗喻、略喻、借
喻、喻體、喻詞、喻依。
如此學習修辭才能對學生的能力培養有幫助,也才能令學生產生學習興趣,否
則除了國文老師外,誰有興趣研究沒有定論且不能應用在生活中的知識呢?
給非中文系版友的翻譯:
只要目標設定正確,修辭的教與學都不困難。修辭是可以應用在日常生活中的
表達技巧,而非課本上的死知識。
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一位有職業道德的國文老師不是在台下默默備課,在台上揮汗如雨生動講解;
一位有職業道德的國文老師也不是努力收集資料,解答學生千奇百怪的疑惑;
一位有職業道德的國文老師更不是認真批改作文,永不厭倦的訂正學生錯字;
一位有職業道德的國文老師是當學生用崇拜的眼神看著你說:「老師!我將來
也要像你一樣,當個優秀的國文老師。」時,用驚恐萬分的語氣勸告他:
「千萬不要啊!孩子,這不是人幹的工作,別做傻事啊!」
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