📚#元照新書賞閱📚勞動保護的未來
【作 者】林佳和.邱羽凡.張譯文.鍾秉正
【本書簡介】
數位平台經濟的發展帶動了勞動關係的變化,因應社會多樣化的發展,邇來也產生了典型僱傭契約以外之多種勞動供給關係,臺灣以勞工/非勞工的二分法來處理勞動保護的方式,在數位時代面臨巨大的挑戰。本書收錄林佳和副教授、張譯文助理教授、邱羽凡副教授與鍾秉正教授之文章,由契約法上「定性」的基本問題切入,思考重新建構勞動契約之路徑,並批判式地解讀釋字第740號解釋,試圖回答勞工的定義,同時討論以「準勞工」方式為勞動保護的合適性,並分析社會保險之目標與社會風險之類型,以確保未來各類型工作者在勞動型態變遷下之勞動與社會安全,為國內第一本針對數位時代勞動保護議題之專書。
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創新工場和BCG諮詢合作的“+AI改造者”系列:看看F5未來商店,如何用AI技術擴大品類優勢,重塑無人零售及餐飲行業。
改造者系列:全自動烹飪+清潔,現在的便利店有多未來?-- 本文来自BCG微信公眾號,經授權轉載。
近期,創新工場聯合BCG波士頓咨詢旗下亨德森智庫,推出「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」系列研究。人工智慧在中國大陸有著明確的落地應用場景,大量的AI企業活躍於這些垂直場景中,我們定義這些企業為「改造者」。「改造者」通過傳授其AI技術和垂直行業理解,極大地打破了傳統企業應用AI的瓶頸。
作為擅於趨勢前瞻的TechVC,創新工場長期看好AI領域,深入佈局,至今已經投出了7只AI獨角獸。在系列研究中,我們采訪了數家創新系AI企業,通過這些「改造者」的視角,探究傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在廣東,F5未來商店已經在AI的幫助下重構便利店的商業模式。區別其他無人便利店,F5未來商店抓住了便利店引流獲客的核心品類:鮮食,由後廚機器現場烹飪;不僅如此,顧客用餐後,攝像頭會自動檢查面是否有未處理垃圾,觸發自動回收垃圾和清潔桌面指令。
在采訪中,F5未來商店聯合創始人林小龍認為,許多零售行業的傳統問題是當前AI應用無法跨越的,例如門店擴張導致的供應鏈壓力,想要實現自動化賦能,還需潛心研究和打磨技術。以下:
■系列導讀
本系列由BCG亨德森智庫與創新工場董事長兼首席執行官李開復博士帶領的創新工場團隊共同推出,圍繞「AI融合產業:『改造者』如何促進AI普惠」的課題,我們致力於探究傳統企業在應用AI過程中的關鍵要素與合作夥伴,以及傳統企業擁抱AI的範式與路徑。
在零售行業,F5未來商店以重構便利店的模式向傳統零售企業展示了AI和機器自動化的巨大潛力,重新定義了「無人零售」。正如「F5」其名,F5未來商店嘗試以AI和機器自動化「刷新」零售服務與體驗。
■本期受訪嘉賓:林小龍
F5未來商店是利用機器自動化結合演算法替代人工的24小時機器人便利店。無需服務員,所有烹飪、冲調飲品、取貨、結算、庫存盤點、清潔工作均由機器自動完成。F5未來商店探索未來零售與餐飲的商業空間,重構人與商品的連接場景。
林小龍是F5未來商店的聯合創始人,福布斯中國「30 under 30」。在此之前,他曾任職於騰訊。
■對談實錄
Q1:F5未來商店為什麼選擇切入零售?又為什麼選擇獨立運營,而非和傳統零售商店合作?
林小龍:2014年,F5的創始人徐海成機緣巧合在工廠裡開了一家便利店,營收雖然高,但因為重人力,利潤其實很一般。60平方米大的小店卻雇了13個人來運作,攤去了很多成本。當時我們就在思考,可不可以讓運營工作自動化?可不可以讓機器替代人工?同時,我們也看到市場的整個大趨勢是勞動力供給走下坡,工廠招工越來越難,自動化確實有著巨大的價值。於是當年開始立項做自動化的無人零售。
選擇自己做無人零售的探索主要是因為無人零售仍需要時間證明自己,對已經成型的零售商而言,試驗的風險和成本太高。而且零售的鏈條很長,完全讓零售商各環節改造機器和AI應用影響太大。
我早年在騰訊工作,有一個說法是「小步快跑、快速反覆運算」,無人零售也是一樣。無人零售在早期會遇到各種各樣的問題,需要不斷打磨單店模型,單店模型成熟之後才適合做擴張。這對於已經成型的零售商而言,會面臨業績不升反降的壓力,在試錯的過程中往往信心和意願容易動搖。
另外,F5未來商店的無人化涉及到零售的方方面面,從中央廚房、門店運營到物流供應鏈,對於傳統零售的顛覆是巨大的。F5未來商店將圖像識別、機器自動化、千人千面推薦演算法、機器預測等技術都靈活地運用到了便利店業務當中:包括顧客進店時有攝像頭做人流分析,顧客在電子螢幕上購買時,演算法會根據顧客的歷史購買資料、類似偏好顧客的購買行為來做推薦,出貨之後由攝像頭檢查商品是否被顧客正常取走、攝像頭檢查桌面是否有未處理垃圾而觸發自動回收垃圾並清潔桌面指令等等。在後臺備貨和生產過程中也有AI賦能。比如,我們銷售的品類中有很多是鮮食,都是由後廚的機器蒸煮生產的,我們可以通過資料分析預測需求量,輔助門店精準備貨。這些顛覆對傳統零售商店而言都需要時間來適應。
Q2:我們理解F5未來商店對於傳統便利店的顛覆確實是巨大的,但對於F5未來商店的上下游包括供應鏈、門店運營的員工而言,亦是如此,發展過程中有什麼挑戰嗎?
林小龍:F5未來商店相當於用AI重構了便利店的商業模式,這對於很多有著豐富零售經驗的人來說會有衝擊,甚至存在人與系統的對抗。比如在發貨上,當演算法的推薦和人的經驗認知有所違背時,你是選擇相信演算法還是相信經驗?人對AI的理解不夠(演算法的推薦很難對單點的結果做出解釋)、對AI的信任不夠時,應用AI就會出現挑戰,經營者需要做抉擇。
比如,一個令人驚訝的演算法發現是,在深圳的門店,人們對辣食的偏好要比廣州強得多,水煮牛肉熱銷得多。這是基於我們對商品口味類型的歸納,再將其作為發貨的參考指標,區域經理就能夠根據資料分析的結果來做發貨的決策。而在以前,人的經驗很難有這樣的發現。我們現在的AI店長大概能達到一個有八年經驗的店長水準,能夠理解每個單店的個性化需求。並且,AI對每個門店的需求理解是在隨著時間不斷調整和反覆運算的。
AI能夠加快學習和複製的速度,自動化之後門店所有的東西都可以模式化,10天就能拼裝出一家新店。但是這又涉及到了另一個挑戰——供應鏈問題,我們發現,許多零售行業的傳統問題是AI應用無法跨越的。儘管可複製性提高了,但門店的擴張也會導致供應鏈的壓力急劇增大,一旦上了規模,供應鏈的複雜程度和壓力都會上升。我們最近兩年都在研究供應鏈,在研究供應鏈的自動化輔助,研究技術如何能夠賦能供應鏈。
Q3:F5未來商店相比其它無人零售商店的差異化優勢是什麼?
林小龍:目前市場上大多數無人便利店主要是通過機器視覺、感應器或者RFID來實現無人零售,對於消費者而言,整個對話模式和傳統零售並不會有太大的差異。F5未來商店的變革要大得多,以千人千面的貨架為例,F5未來商店用一塊塊電子螢幕取代了實體貨架,千人千面的產品推薦才變得可能。要知道實體零售中傳統貨架很難移動,也不會因為顧客而有差異。
F5未來商店的另一大優勢在於品類差異,F5銷售很多鮮食,而非包裝商品,相當於是「零售的餐飲化」。因此消費頻次更高、消費品質更高、利潤也更高,其即時性、強線下、集約化的特點也使我們受電商的衝擊不會像百貨商店那麼大。未來,我們在考慮將餐飲模塊獨立出來,用AI和機器自動化賦能餐飲企業。
■要點回顧
1、信任AI並非易事,既往的優勢也可能成為應用AI和創新的阻礙,決策者需要增加對新興技術的理解,在創新浪潮中把握主動權。
2、「改造者」在試圖規模化AI時,往往也會面臨來自傳統企業業務上的挑戰(比如供應鏈的專業程度),因此AI要規模化,還是需要磨煉好垂直領域的內功。
3、在尊重行業規律的前提下,「改造者」要敢於運用AI重構傳統行業,突破傳統方式的束縛,這將有助於「改造者」打造差異化的優勢。
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#接受現實 #不等於屈服
#真正的接受是很有力量的
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我們常常將「接受」與「屈服」兩個概念混淆。在一次與來自北美的大學教授們對談的過程中,我解釋道:「透過冥想訓練自己的心靈,能幫助我們改變對痛苦處境的感知方式,並且使我們更有能力應對人生中種種跌宕起伏。」席間有人毫不留情的反駁我,認為這種提倡自我適應、抱持「人類會受苦只是因為尚未適應環境」的想法,是極端危險的,難道我們要向受到奴役者、受暴婦女、冤獄的受刑人,以及其他遭受壓迫者說:「沒有比冥想更好的解決之道」,讓他們享受現狀,而非鼓勵他們追求正義、終止壓迫嗎?
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這樣的想法其實來自於誤解。
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以勇氣與平靜的心面對艱難的情況,事實上是一種減少自己所受痛苦的手段,但此種能力與「屈服」完全無關。透過培養心靈內在的自由,我們能避免自己在面對磨難的同時,額外的遭受絕望、憤怒等情緒的襲擊,學會「接受」是為了避免二度受苦。
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面對一位為疾病所苦之人,我們當然不能說:「我建議你就接受這份痛苦吧,相信你的生命會自己找到出路的。」我們必須告訴對方,我們會盡一切努力來結束他的痛苦,但如果與此同時,他能在自己心中採取不同的態度,這將對他的處境很有幫助。有時甚至必須讓對方正視,在目前我們對情況無能為力的事實。比起單純的「屈服」,這種「接受」不會阻擋我們望向未來的視野,並能為事情添增正面的色彩。
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加拿大作家雷米・特布雷曾經寫過一本動人肺腑的書《河畔的紅椅子》,書中談論他兒子染上毒癮的故事。他解釋道,有一段很長的時間,他努力遮掩自己的痛苦,並因此陷入了一種「希望—等待—失望」的惡性循環。
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沒有人希望看到自己的孩子受苦,而特布雷在這個過程中慢慢學習到,如何真誠的面對自己的痛苦,也就是既不助長痛苦,也不逃避;既不無視痛苦,也不過度反應。
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時至今日,他可以從容的陪伴在孩子身邊並願意敞開心胸傾聽,他形容這樣的陪伴像是「愛的擁抱」,能讓人們彼此更相愛、更平靜,因此更能在面對困難時採取明智且正義的行為。
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換句話說,在面對無法改變,或需要長時間努力才能扭轉的困境時,我們應學著去接受,並且抱持開放的心態,用「愛」為事情加上一層可能的自由度。
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本文摘自心理師想跟你說八月推薦書《人生關鍵字:僧侶、醫師與哲學家的智慧探索》。
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作者三人組分別有著不同的專業背景:馬修.李卡德(Matthieu Ricard)是出家四十年的藏傳佛教僧侶,也是巴黎巴斯德研究院分子生物學博士。克里斯多福.安得烈(Christophe André)是精神科醫生,情緒心理學權威,實踐靜心冥想多年。亞歷山大.喬連安(Alexandre Jollien)則是哲學家與作家。
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三人組在《人生關鍵字》一書中,以「智慧」為主軸,帶領讀者從180關鍵字出發,以智慧分析、控制自我,讓智慧帶我們往幸福靠去,並走上一條歡迎錯誤的路徑。每個關鍵字,都能帶給你邁步前進的力量。
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📖《#人生關鍵字》
https://reurl.cc/qgj8Xg
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讀讀三人組的前一本合作書
📖《#三個朋友的人生智慧大哉問》
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上課內容:
01_重點回顧與複習704題
02_802字元對應用EXCEL解釋
03_用EXCEL函數取得內碼
04_用VBA與Python取得內碼並加總
05_802字元對應用format串接
06_804大寫轉換解答
07_902資料加總開檔與切割為串列
08_902資料加總轉型與累加
09_檔案讀取的三種方法與路徑
10_904資料計算步驟一讀取檔案
11_904資料計算步驟二建立串列與平均
12_904資料計算步驟三取得最高與最重
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TQC+Python證照目錄:
Python 第1類:基本程式設計
技能內容:變數與常數、指定敘述、標準輸入輸出、運算式、算術運算子、數學函式的應用、格式化的輸出Python 第2類:選擇敘述
技能內容:if、if...else、if…elif
Python 第3類:迴圈敘述
技能內容:while、for…in
Python 第4類:進階控制流程
技能內容:常用的控制結構、條件判斷、迴圈
Python 第5類:函式(Function)
技能內容:函式使用、傳遞參數、回傳資料、內建函式、區域變數與全域變數
Python 第6類:串列(List)的運作(一維、二維以及多維)
技能內容:串列的建立、串列的函式、串列參數傳遞、串列應用
Python 第7類:數組(Tuple)、集合(Set)以及詞典(Dictionary)
技能內容:數組、集合、詞典的建立、運作及應用
Python 第8類:字串(String)的運作
技能內容:字串的建立、字串的庫存函式、字串的應用
Python 第9類:檔案與異常處理
技能內容:文字I/O、檔案的建立、寫入資料與讀取資料、二進位I/O、編碼(Encoding)、異常處理
課程簡介:入門
建置Python開發環境
基本語法與結構控制
迴圈、資料結構及函式
VBA重要函數到Python
檔案處理
資料庫處理
課程簡介:進階
網頁資料擷取與分析、Python網頁測試自動化、YouTube影片下載器
處理 Excel 試算表、處理 PDF 與 Word 文件、處理 CSV 檔和 JSON 資料
實戰:PM2.5即時監測顯示器、Email 和文字簡訊、處理影像圖片、以 GUI 自動化來控制鍵盤和滑鼠
上課用書:
參考書目
Python初學特訓班(附250分鐘影音教學/範例程式)
作者: 鄧文淵/總監製, 文淵閣工作室/編著
出版社:碁峰? 出版日期:2016/11/29
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路徑分析解釋 在 [問題] 解釋AMOS路徑值為負- 看板Statistics - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
各位版友好,目前我已經跑完實驗資料了,而我產生了一個X->Y是負值顯著
(T=-4.068,P<0.001),以小弟自己爬文的結果是解釋為反向顯著,但是如此
一來在解釋假說上變得很難解釋(知覺有用->行為意圖),變成行為影響知覺
有用,看過大量論文裡沒有人跑過這樣的結果,(只有研究樣本為老人才可能
發生),我也問過老闆他叫我自己去找AMOS路徑負值的解釋,所以想問一下各
位版友是我解讀錯誤,還是有其他含意,謝謝。
PS:研究評量為李克特七點尺度(1~7分),問卷中沒有反向問題,所以數據上應
該沒問題。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.125.83.52
※ 編輯: mex12349 來自: 140.125.83.52 (05/30 15:20)
而且跑路徑分析也是依據理論模式而來,而迴歸分析則是自變數與依變數的之間的因果
關係?因為我之前也跑過spss迴歸,大致上都顯著,但是我老闆他不准我用迴歸解釋,所
以我必須用SEM,但就如cold大說的,我沒有很懂這兩個有什麼不同,嚴謹的研究我相信也
絕對不會出現誤差太大的問題,但是我是拿個題材想辦法畢業,所以多半有漏洞。
基本上我的理論就是TAM,外面加上三個變數,而知覺有用->行為意圖為負值,模型fit則是
GFI、CFI、RMSEA、SRMR都有過建議值(為什麼用這些是因為看學長姐的大概寫這些),卡方
比沒過,比較適配度跟簡約適配度則是都通過。
※ 編輯: mex12349 來自: 116.118.155.108 (05/31 01:25)
https://ppt.cc/VzOC
https://ppt.cc/Uk2z
https://ppt.cc/8fFp
是這些嗎?
※ 編輯: mex12349 來自: 116.118.155.108 (05/31 01:54)
測量二階
https://ppt.cc/uXFM
https://ppt.cc/0vB_
https://ppt.cc/Cmiz
結構分析
https://ppt.cc/syzX
https://ppt.cc/e12I
https://ppt.cc/oIe6
我重作後的結果,在弄的時候其實有想過有共線性問題,但是有共線性的構面問項不夠
多,刪除的話AMOS也無法跑,而且刪除構面的話就更麻煩,所以我比較希望能放在解釋
構面上,而我之前也看過C大的回文,你有說你看過paper說標準化後路徑係數大於0.95
是有的,所以總何發生的問題,跟跑出來的結果我比較傾向於想想怎麼解釋這部分比較
好處理,如果說負相關的話那就再找文獻想辦法解決。
※ 編輯: mex12349 來自: 140.125.83.52 (05/31 11:22)
https://ppt.cc/wxnH
https://ppt.cc/VwQ_
信效度的東西也有做了,顯示出來應該是OK的,但是結果會出現共線性我也無法處理。
※ 編輯: mex12349 來自: 116.118.155.108 (05/31 13:06)
雖然最後可能問題還是存在,但是非常感謝您花了這麼多時間為我解答。
※ 編輯: mex12349 來自: 116.118.155.108 (05/31 23:54)
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