今晚直播目錄出爐囉~
0:40 王大師查經班,談談聖經與佛經
6:05 -先說多人反應無法用臉書傳文章給我,我顯示也怪怪的
參與前的閱讀作業:https://accrcw75.pixnet.net/blog/post/69657038
https://accrcw75.pixnet.net/blog/post/69657932
11:48 Part One 魔鬼都在細節中
-小英出來說,拎祖母沒在炒股啦;問題是,此為典型障眼法
-因為藍綠都有參與,這也是鼓勵快打外國疫苗套路;代理人理論
-高端套路,大咖早跳船;目前由韭菜接
-原本只有一趴不到打,如今藍營吶喊「無疫苗,吾寧死」,全都想打,高招
23:00 外國疫苗真有過三期嗎?其實是山寨版三期;名目上緊急授權;實際上沒有
24:08 但重點在,高端在2016年收到美國家衛生院(NIH)技術合作
24:48 哈囉,NIH不就是閻麗夢、Dr. David Martin等指控的,新冠起源?
可參閱本文: 讓你直擊新冠起源的影片Plandemic:Indoctornation
https://accrcw75.pixnet.net/blog/post/69325492
-2014~2015年NIH贊助FT Detrick漏出;移到北卡教堂山、武漢P4給石正麗瞎掰
-2015~2017石正麗在nature mediecine寫了兩篇主要新冠來自蝙蝠論文
-然後2016年高端「突然」收到NIH贊助,有看到那綿密的連結嗎?
-我說過,新冠乃中美兩巨頭與台灣一小奶頭的合作,Bingo~~
32:27 然後柯P為目前的抗疫巨星,2019年2月有人問我他為何要去亞特蘭大
38:17 王大師病毒來源摘要
-我說「CDC」!!結果真的是;柯在2014、2017各提過一次FEMA集中營,巧合嗎?
-林全可在2018年精準投入生技業!
-再跟我說這病毒非計畫的阿!連美國CDC與拜登都承認囉;只是全甩鍋給老共,俗辣!
PArt Two 疫苗靠普嗎?
44:49 外國疫苗真有過三期嗎?其實是山寨版三期;名目上緊急授權;實際上沒有
45:13 BNT預估2023年4月才完成三期;莫德納2022年10月;目前都拿大家當活體實驗
-且都沒通過FDA批准喔!
-諾貝爾獎得主再度說話,這次說災難會在5~10年,甚至下幾代爆發
-柯說只要家庭鎖在家就好;公司可不用停班,會死人;病毒會長眼
-然後工商團體呼籲大規模打疫苗
51:06 在野黨只知「疫苗調閱委員會」不敢「病毒溯源委員會」,因為找到會很尷尬;神秘獅子王、紐籍機師
先進入你斗內、我回答:
感謝斗內大德Rocky You
53:27 感謝斗內大德Stanley Chang問:大師 如果最終全世界搞大監控是為什麼
58:35 感謝斗內大德政勳問:想請問大師~聽大師從文章到現在的直播 大師的思考方式對日常看待事物乃至於工作都有所幫助 因從事活動的視覺設計工作~近期受疫情影響甚多 想請問如果是否會封城~恢復正常生活工作還會多久呢 感謝
1:05:09 如何在新冠存活?當斜槓才能「反脆弱」
感謝斗內大德林大貓
感謝斗內大德大齊說:願大師闔府平安
感謝斗內大德施文堂:純斗
感謝斗內大德路行鳥說:謝謝您的分析、推論供我參考。
1:08:00 感謝斗內大德小道姊說:請大師複習貿易戰,當魔術師教你把注意力鎖定在華為時,特斯拉就可偷偷上外太空的高招:特斯拉股價締造新高超越豐田;約為通用與福特市值總和的3倍之多就是靠上海廠,因為最暢銷的Model+3只有上海廠在出貨。
-好的!
感謝斗內大德Ho Ying Lin
1:15:00感謝斗內大德Ho la問:大師,最近嗅到針對輕症和重症的新冠新藥似乎要冒出了,感覺可以緩衝人們對疫苗的爭論與焦慮,不知大師怎麼看新藥的部分,謝謝。
1:22:40感謝斗內大德Selene說:看我們病例是要幹嘛用
-重點是,暗網中有器官交易市場耶!!
-為何季辛吉、錢尼、英國女皇都能活那麼久?
PArt Three 疫情相關現象
1:21:02新冠真要人命嗎?網友分享數據,去年肺炎相關死亡數,來到新低~~
-來了!要搞孩童補貼,但用繳費網或ATM;電子貨幣成真;
-插健保卡,還可偷窺你的病例
-黑道也實施防疫江湖令,此時不能吃喝嫖賭、擄人勒索;除非能收電子保護費
-遠距中輟
1:26:52 公股銀行人力減半,但鴻海、台塑電動車不用;病毒很長眼
Part Four 國際政經
1:28:30 人行示警,說人民幣會轉貶;Fed示警,說美元會轉強;
-我認為凡是反著看;美元又新低、人民幣、黃金又轉強
1:32:10 美國會議員要求審查美國黃金儲備量,完了!
1:36:00 美國還在偷窺全世界領導,還敢罵華為
-美陸戰隊來台傳授「地下反抗體系」,潛伏抗暴、留置作戰
直播網址:https://youtu.be/PdrgSezjivQ
優質內容,需要您們的贊助!
贊助連結: https://p.ecpay.com.tw/B7CB5 (留言不可空格、分段)
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過362的網紅莫菲穿搭,也在其Youtube影片中提到,🔸Neo Mint 薄荷綠:清爽的綠配上清純的白,就是清新無害感🙈這款MaxMara洋裝的腰線拉提重劃了身型比例,並以印花隨性綴飾,為小蓋袖洋裝添增些許色彩層次與優雅感👗 🔸Cantaloupe 蜜瓜橙:這款M logo針織上衣,穿起來極度親膚舒適,配上本季流行色,任何人穿了都能增添一股柔嫩又具活力...
通用設計論文 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
軟體吞噬硬體的 AI 時代,晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |
身為 AI 時代的幕後英雄,晶片業正經歷漸進持續的變化。
2008 年之後,深度學習演算法逐漸興起,各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律,但不是物理定律或自然定律,而是半導體業發展的觀察或預測,內容為:單晶片整合度(積體電路中晶體管的密度)每 2 年(也有 18 個月之說)翻倍,帶來性能每 2 年提高 1 倍。
保證摩爾定律的前提,是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米,指的就是製程,數字越小製程越先進。隨著製程的演進,特別進入10 奈米後,逐漸逼近物理極限,難度越發增加,晶片全流程設計成本大幅增加,每代較上一代至少增加 30%~50%。
這就導致 AI 對算力需求的增長速度,遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算,從 2012 年開始,全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長,平均每 3.4 個月便會翻 1 倍,通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。
當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展,針對 AI 演算的專用處理器便誕生了,也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富,從架構創新到先進封裝,再到模擬大腦,都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後,都有共同主題:以更低功耗,產生更高性能。
更靈活
2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時,他們聚焦於架構創新主題,指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷,AI 晶片不斷出現新架構,比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器,已逐漸被業界認可,並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。
名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array(粗顆粒可重構陣列),是「可重構計算」理念的落地產物。
據《可重構計算:軟體可定義的計算引擎》一文介紹,理念最早出現在 1960 年代,由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代,直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構:製造後晶片功能仍可客製,形成加速特定任務的硬體功能;演算功能的實現,主要依靠任務到晶片的空間映射。
簡言之,可重構晶片強調靈活性,製造後仍可透過程式語言調整,適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC(application-specific integrated circuit,專用積體電路)。ASIC 晶片雖然性能高,卻缺乏靈活性,往往是針對單一應用或演算法設計,難以相容新演算法。
2017 年,美國國防部高級研究計劃局(Defence Advanced Research Projects Agency,DARPA)提出電子產業復興計劃(Electronics Resurgence Initiative,ERI),任務之一就是「軟體定義晶片」,打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。
照重構時的顆粒分別,可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA(field-programmable gate array,現場可程式語言邏輯門陣列)。FPGA 在業界有一定規模應用,如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心,用於加速 Bing 搜索引擎,驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性,不僅性能和 ASIC 有較大差距,且重程式語言門檻比較高。
CGRA 由於實現原理差異,比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計,面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。
隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備,不僅演算法多樣性日益增強,晶片更零碎化,且保證低功耗的同時,也要求高性能。在這種場景下,高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。
由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善,CGRA 未被業界廣泛使用,但已可看到一些嘗試。早在 2016 年,英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。
中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210,同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊,從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導,語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆,多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上,主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。
先進封裝上位
如開篇提到,由於製程逼近物理極限,摩爾定律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步,對算力需求增長迅猛,逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向,之一便是先進封裝。
「在大數據和認知計算時代,先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求,正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。
先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步:將製作好的晶片器件放入外殼,並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低,有很大改良空間,而先進封裝技術致力提高整合密度。
先進封裝有很多技術分支,其中 Chiplet(小晶片/芯粒)是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」,是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法,是在同一塊矽晶片上,用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解,儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片(Die)。這些裸晶片可用不同製程製造,甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後,就形成一個 Chiplet 晶片網路。
據壁仞科技研究院唐杉分析,Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合(Heterogeneous Integration)。總體來說,此技術趨勢較清晰明確,且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟,除了成本較高,很多高端晶片已經在用。
如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路,CPU 用的是 7 奈米製程,I/O 使用 14 奈米製程,與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。
不過,Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰,最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎?如果是在大公司內部,比如英特爾或 AMD,有專用協議和封閉系統,在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連,同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗,互連介面就非常重要了。
2017 年,DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃(通用異構整合和 IP 重用戰略),試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是,側重國防相關計畫,晶片數量不大,與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA(開放領域特定架構)工作組」,透過制定開放的互連介面,為 Chiplet 的發展掃清障礙。
另闢蹊徑
除了在現有框架內做架構和製造創新,還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構,開發真正模擬人腦的計算模式。
范紐曼架構,數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度,造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線,連續在處理器和儲存器之間更新,導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據,不是算術邏輯單元,又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題,處理訊息和儲存一體,計算和記憶可同時進行。
另一方面,推動 AI 發展的深度神經網路,雖然名稱有「神經網路」四字,但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元,透過 100 萬億個神經突觸連接,使人腦能以非常低功耗(約 20 瓦)同步記憶、演算、推理和計算。相比之下,目前的深度神經網路,不僅需大規模資料訓練,運行時還要消耗極大能量。
因此如何讓 AI 像人腦一樣工作,一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期,加州理工學院教授卡弗·米德(Carver Mead)提出神經形態工程學的概念。經過多年發展,業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。
軟體方面,稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」(Spike Neural Network,SNN)應運而生。這種網路以脈衝信號為載體,更接近人腦的運作方式。硬體方面,大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。
早在 2008 年,DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics,簡稱 SyNAPSE,正好是「突觸」之意),希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。
IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元,能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片,功耗僅 63 毫瓦,比范紐曼架構電腦有質的飛躍。
英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片,包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸,比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月,研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。
中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊,開發針對人工通用智慧的「天機」晶片,同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日,天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。
儘管已有零星研究成果,但總體來說,脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一,沒有在業界大規模應用,主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破,達不到業界標準,且成本較高。
附圖:▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。(Source:ICBank)
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。(Source:中國科學)
▲ 異構整合成示意動畫。(Source:IC 智庫)
▲ 通用處理器的典型操作耗能。(Source:中國科學)
資料來源:https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I
通用設計論文 在 Facebook 的精選貼文
愛莉莎莎踩到線
2021.2.12
0.
我想記錄一下這件事情發生的時間 2021年2月12日,大年初一。這是台灣網路媒體一個非常重大的事件。這篇文長,會從自媒體的話語權,網路媒體識讀等角度來討論這件事情。
在這之前,我想先聊聊事情的發生。
大年初一晚上,有個朋友丟了我一個訊息,說他看到愛莉莎莎針對蒼藍鴿回應。他看完之後,整個被圈粉。然後附上了一個連結給我。
因為長期愛莉莎莎這個頻道都在我的觀察名單中,第一個反應是,他終於要對「肝膽排石法」道歉了嗎?看看他怎麼說吧。沒想到一打開,影片完全是另一個走向,走到一個很奇怪的地方。那時候,影片才上架沒多久,影片下方的留言幾乎都是挺愛莉莎莎的粉絲。
我在訊息裡面,回應朋友說。這支影片我完全不行,尤其是講到學術論文的那一段,基本上是在騙沒有看過學術期刊的人。然後我得到的回答是:
「真假 我被圈粉 你超失望喔」
就因為這句話,我整個覺得事情大事不妙。我在自己的臉書上簡單聊了一下這件事情,然後就開始做功課了。原本以為大年初四才要開始上班,沒想到網路社群的發達,應該不少人都跟我一樣,初一提早開工。
詳細的事情發生經過我想大家都已經知道了,我這邊僅作重點摘要。
i. 愛莉莎莎在2020年11月拍攝了一隻關於「肝膽排石法」的影片
ii. 專門討論醫學的 Youtuber 蒼藍鴿,針對這這支影片以「騙局破解」為標,討論其中的錯誤資訊。
iii. 愛莉莎莎在 2021年2月12日,發佈一支影片,以「不忍了」為標,回應蒼藍哥的指責。
iv. 2月14日晚上11:30,愛莉莎莎發佈了影片正式道歉。
這件事情應該還沒結束,還有後續。
接下來,我想針對幾件事情,跟大家分享我的看法。
首先我先聊一下愛莉莎莎和蒼藍鴿這兩位創作者。
1.
先講愛莉莎莎的部分
我一直以來,都會看愛莉莎莎的影片。風格很輕鬆,他也很有才,很會帶話題,人設也有趣。尤其是自從我在台大兼任助理教授教媒體創作課程後,開始規劃幾個小型的研究計畫,有一批 Youtuber 和 部落格 被我列入固定觀察的名單,她的頻道就在其中。
在我的筆記中,他是一個自詡為名校畢業生,海外生活過的知識網紅,早期分享一些韓國的主題,後來什麼都拍。其中的代表作有兩類,以炫富和較少人討論的話題為主。影片節奏掌握得很好,標題與議題操作也很有想法。
這邊我想小岔題講一下「炫富」這件事情,在 Youtuber 最近幾年的生態中,有一類的影片被社群稱作「炫富」影片。但其實這些 Youtuber 們不見得那麼的富有,而是去體驗一個有錢人的生活,也因此我認為比較合適的用詞應該是「裝闊」影片。
回歸正題。
愛莉莎莎在這次事件中所拍攝的第一部影片,以體驗的形式帶入「肝膽排石法」,引用的是一本名為「神奇的肝膽排石法」書籍,介紹體驗過程及心得。這部影片發布的當下我就看了,坦白說,我對這個療法一點概念也沒有。而以愛莉莎莎的人設來說,我對於他提供的資訊正確度本來就沒有太多的期待,也因此看完這部影片,就關掉看下一部了。
因為過去做了很多年網路媒體研究,也在網路媒體識讀下過不少工夫,因此比一般民眾有概念。假設我真的被影片打動,而想嘗試的話,應該會做的是:先看一下這本書的來源;買來看看;打電話給我熟識的醫生朋友問一下。然後才會決定是否要嘗試這件事情。不過很顯然的,大部分的民眾可能沒有這麼的謹慎。
一個多月後,這部影片被蒼藍鴿以影片回覆指正。本來我以為他會在之後道歉。畢竟之前的原住民事件,他也道歉了兩次。以他的影片人設中,道歉這件事情應該不是個什麼大問題。過往常常操作爭議性影片的他,應該也很能承受網友的批評。
但在蒼藍鴿影片發布後的一個多月間,陸陸續續都有影片發布,其中也有一些是業配影片。許多所謂的黑粉在他的各部影片下不斷的留言請他道歉,都沒有得到回應。然而在 2月12日,他正式回覆了這支影片。沒有道歉,而是反擊了蒼藍鴿的糾正。
詳細影片大家可以去網路上找來看,我簡單節錄這部影片如下:
i. 不會下架之前的影片
ii. 前部影片在上架前已經在 Google上做足功課
iii. 所引用的書籍,得到了許多商業界的名人背書
iv. 蒼藍鴿反擊時所引用的文章是 Lancet 裡面的 correspondence 文,這類文沒有經過正規的論文審核程序,是各說各話,表達自己意見的論壇。
v. 引用該期刊文章的Abstract 做了簡單介紹(但其中的翻譯跟解讀與原文有所落差)
vi. 回應「斷食」這件事情並非蒼藍鴿的解讀
vii. 檢討自己沒有在當時沒有加註足夠的標語
viii. 提出蒼藍鴿未經同意大量引用他的影片,且有妨礙名譽之嫌。
我看到這支影片的反應是「相當驚訝」。
一來,愛莉莎莎沒有想到道歉,而且相當的理直氣壯。二來,我朋友居然受到這支影片感動,而且被圈粉。我馬上去看了底下的留言,當下居然大多數都是支持愛莉莎莎,轉而批評蒼藍鴿。
不過第二天早上重新再看部影片時,整個風向已轉,醫界的人大批湧入批評。
我認為,這部影片後面應該是有人在下指導棋,但即便如此,依舊踩到了非常多不該踩的線。其中我自己最驚訝的是,他對於學術期刊的認知相當簡化。我當下的反應是,他怎麼會故意對他的粉絲扭曲,以取得同情呢?不過我後來覺得比較大的可能是,他沒有讓真正了解學術期刊的人協助他看過這篇論文。至於是哪一個,我沒有跟本人對話過,目前不可考。
這件事情有很多部分可以談,待會我會在後面分段說。我先談蒼藍鴿。
2.
談談蒼藍鴿
在今年元旦,蒼蘭鴿發布影片「破解」愛莉莎莎對於肝膽排石法的影片前,我僅有偶然的幾次看到他的影片。但是在這部影片發布後,在我沒有訂閱他的頻道的情況下, Youtube 自動推播了這部影片給我,我看到標題聳動,再加上回想起之前看過愛莉莎莎的那隻影片,就點下去看了。
因為我之前沒有把他的影片加入觀察名單中,也還沒有完整掃描過他的影片做研究筆記,所以沒有簡述可以分享。這邊僅以他這支影片給我的印象描述。
蒼蘭鴿回應愛莉莎莎的影片中,模仿了去年 Uncle Roger 的作品風格,帶點嘲諷風格回應了愛莉莎莎的影片。我快速的瀏覽一下他的其他影片,並非每一部影片的戲謔感都這麼強。在這邊我無法判斷是因為「愛莉莎莎的這部影片對於醫界殺傷力過大」,還是因為「對方是愛莉莎莎」因此才有特別的規格,抑或是剛好「Uncle Roger 給他靈感」所以才規劃的特別節目。還沒跟本人對話過,目前也是不可考。
不過雖然是一個比較帶有嘲諷的影片,他仍然在片中給了愛莉莎莎一個台階下,指出愛莉莎莎也是受害者,在不知情中推薦了這本書罷了。我自己覺得挺遺憾的是,愛莉莎莎沒有接到這顆球,讓他掉地上了。
我花了點時間,把他過去的影片稍微地掃過一次。他過去幾年影片拍了許多系列,風格跟器材軍備也有升級過幾次。以一個專門做醫學知識的 Youtuber 來說,非常地敢嘗試。在這麼硬的主題當中,要能夠擴散不太容易,除了他的個人風格之外,我相信他在也下了不少功夫做調整,在追求知識正確和追逐流量中找到平衡,相當不簡單。
詳細的觀察目前因為我對這頻道認識的有限,先停在這。
在這次的事件中,很多人提到說他是不是要蹭愛莉莎莎的流量,還是他僅是單純的因為事情重大而回應,這一點我不得而知。但我想稍微講一下蹭流量這件事情。要做社群,製作 Youtube 影片,要相當程度的了解演算法。即便不是用相當科學的方式去分析,也會在影片一部部創作的過程中學習。針對時下的主題做觀點分析和回應,本來就是一個創作者會做的事情。我知道很多人會對於「大量的惡意蹭流量」感到反感,但我認為對於單純的「蹭流量」這件事,不需要太負面判斷。
聊完這兩個創作者後,我想討論幾個這次的關鍵爭議,及背後所代表的意義。
3.
學術期刊與Youtube自媒體的話語霸權
在 2月13日晚上,Clubhouse 平台上有一個聊天室,針對這件事情討論。討論中,愛莉莎莎也在其中加入。詳細的內容可以參考 白袍恐懼症 的粉專,裡面有節錄。這個聊天室的標題,其中用了幾個有趣的字眼,叫做「誰能擁有話語霸權」。我覺得韻味很深,所以把它拿來當作這一個子題的小標。
在整個事件裡面,其實很少人在討論學術期刊跟 Youtube自媒體的關係,頂多只有在討論愛莉莎莎不懂醫學,不懂學術。但我認為,這次愛莉莎莎踩過界的導火線,就在這個地方。否則如果接下蒼藍鴿給他的球下莊,不拍第二部影片,這件事情就落幕了。即便是介紹的肝膽排石法有很大的問題,也不會有今天這個局面,也就是所謂的「炎上」。
先講 Youtube 的機制。
Youtube 是一個商業平台,上面所運轉的機制,是一套演算法。這個演算法大致上會去符合一個目的 — Google 的商業利益。在這樣的商業利益為前提之下,即便他沒有也無法公開演算法細節,但「討好閱聽人」這件事情,已經是普遍大家的認知。
既然決定 Youtube 上面話語權的關鍵是「閱聽人」,那麼製作觀眾想要看的主題就成了重要關鍵。雖然說人人能上傳影片,但是要能夠曝光到觀眾面前,是完全另外一回事。加上 Youtube 的平台特性,大多數能上發燒的影片,除了某些特定時期外,還是以娛樂為大宗。
但是學術期刊就完全不一樣了。
學術期刊的刊登模式,在於 Peer Review,所謂的同儕審查。主要原因是投稿期刊的人大多數都已經有博士學位,而被邀請去審查期刊的人大多也是博士。而「得到審查者的青睞」是發語權的關鍵。當然這其中也是有些操作,像是刻意去引用可能的審查者的文獻等。但這不在這次的討論範圍。
真正在競爭的,是每一個期刊之間的公信度,在學術圈會用 Impact Factor (IF),一個影響力的指標來計算。雖然後來也有一些新的指標像是SJR等,不過 IF 值還是相對通用的用語。這個指標跟 Google 早期設計的演算法 Page Rank 不太一樣,但是有類似之處。基本上的核心概念,就是文章被引用的廣泛度。
這兩個曝光機制的規則,完全不一樣,甚至可說是在光譜的兩端。百萬 Youtuber 所做的主題,即便不是人人都喜歡,但是基本上都有一個特質,大眾。題目可以很分眾,不見得人人愛,但是大部分的觀眾都能看得懂。而學術期刊呢,講求的是對這世界的研究貢獻。如果是 Nature, Science 這樣的期刊,選題較廣一點,不同領域的研究者有興趣還有機會看。但是各個領域的專業期刊,跨領域的人除非研究需要,否則固定閱覽的機會不高。
一個在 Youtube 圈子裡面有影響力,有高度發語權的人,去討論一個學術期刊,就像我剛才所提的,一個光譜的兩端。不是簡單地踩到線而已,而是踩過了非常遠的界線。
我不知道愛莉莎莎為什麼有這麼大的勇氣做這件事情。但依照他在第二部影片中義正嚴辭的討論方式,我傾向他應該是真的不懂,誤會了學術期刊和商業雜誌的區別,不了解商業書籍跟學術期刊之間的距離,甚至不知道 Google 和 Google Scholar 所能尋找到的資料有什麼不同。
因為這個差異之大,所以兩個圈子的交集非常有限。這也是為什麼我會在前一節提到,蒼藍鴿能夠把學術領域艱深的東西,帶到一般大眾面前,是值得讚許的能力。但即便如此,在 Youtube 裡面的硬知識仍然無法獲得大量的流量,這被 Youtube 平台的觀眾特性所限。
4.
兩個專業的互相挑戰
在 2月14日下午,一場由林氏璧在 Clubhouse 的討論中,我聽到一句很有意思的話,隨手把他抄了下來。很抱歉我沒抄到是誰的發言。大致的意思是
「民眾需要得到相對的知識,需要等價交換的。」
他在闡述這件事情的時候,是以醫學知識來討論。不過我的看法是,在 Youtube 上面持續長久獲得流量的知識,其實也是需要等價交換的。
我其實很意外的在這場 Clubhouse 的討論中,聽到了很多醫生對於「正確的醫學知識無法在網路中傳播」的討論,然後衍伸了相當多衛教的問題。的確,這個問題也困擾我很久。你去 Google 一下肝膽排石法,扣除因為這次事件衝到前面的新聞外,看看能看到什麼醫學的見解。
基本上沒有。如果有,估計也是在很後面,一般民眾找不到。這個詞的基本上完全被體驗文攻下,一直到這次爭議為止。而在 Youtube 上面也是相當類似的狀況。
在這樣子的前提下,其實不難理解愛莉莎莎所說的「其實他也做了功課」是什麼意思。他真的有做功課,但僅限在 Google 上面的非醫學觀點知識。對他來說,如果沒有與專業醫師溝通的情況下,Google 可能已經是他能想到的最好方法了。
這一節的標題,我寫下「兩個專業的互相挑戰」,意思就是這個。當我們在批評愛莉莎莎高估自己的能力,僅用 Google 就做完功課的同時。其實我也在反思自己,為什麼科普的知識,我們沒有用各種 SEO 的攻略,鋪天蓋地的用數位行銷攻佔所有的關鍵字,讓民眾不會搜尋到錯誤答案呢?
我在這場 Clubhouse 的討論中,聽到很多醫生提到,他們的工作是醫生,做衛教是有興趣才做的。這一點我相當同意,的確很多在做 Youtube 或是做部落格的人,都是在工作之外的製作。很多行業的創作者,都不是全職投入的。
其實我對這個事情並不悲觀。
在這次「愛莉莎莎踩過線」的事件中,我相信所有的網路創作者,都會得到相當大的謹惕。這並不代表過去沒有人踩過線,但可能過去踩線的人「網路聲量沒有那麼大」或是「踩的線沒有這麼誇張」。
相對的,醫界的人也吹起了哨子。當整個醫界都開始重視這件事情之後,投入自媒體的醫師,或是開始做內容行銷的醫院診所,應該也會越來越多。我比較樂觀的期待,明年的大年初一,網路上的醫學正確知識能見度會越來越高。
接下來,我想開個子題,更深入討論這件事情。
5.
網路媒體識讀及數位行銷
愛莉莎莎所踩到的誤區,除了前面所提到的導火線「挑戰學術期刊」讓這次事件拉到高點之外。其實還有很多大眾平時會犯下的錯誤他也犯了。其中很重要的一點,就是我前一個子題所提到的 Google。
我們必須得面對一件事情,就是對很多人來說,Google 和 Wikipedia ,的確是取得資訊的重要來源。即便是我平常找資料,也不會動不動就用 Google Scholar 查詢期刊。但我能夠盡量不讓自己踩到誤區的方式,也僅能靠我平常的媒體識讀訓練,和對網路知識充滿懷疑的高度警戒。
什麼網站,什麼內容,會被 Google 優先排在前面?在演算法的設計中,有一些指標去判斷這個搜尋引擎對於網站的信任。而隨著時代的變遷,這個指標也逐漸在改變。但是即便如此,Google 仍然在放了相當大的權重在這上面。我舉個個人的經驗。每次我在搜尋跟狗有關的知識時,「每日頭條」幾乎都會在搜尋結果的前幾頁。這件事情讓我非常頭痛,但也沒辦法,這就是這套演算法的機制。
當然,演算法的機制並不是單純的看網站的信任度,其他還有很多過去使用者對該文章的互動所產生的數據指標。這邊我先點到為止,以後有機會再專門針對這件事情討論。
但如果我們去換位思考一般民眾使用 Google 的習慣,應該很多在教相關領域的老師都會搖搖頭。但比起 Google 到的答案就通盤相信,我覺得已經比盡信從 LINE 群組得到的訊息好很多了。
我無法想到根本的解決方案,這是一個長期的教育扎根才能改善的議題。或許在 108 課綱之後,如果有越來越多高中開始跟學生談「網路媒體識讀」的議題,能夠讓大眾對於「找資料」這件事情有更高的警備心。
另外一個解決這件事情的方法,可能也得從你我開始做起。「每日頭條」之所以能夠攻佔那麼多關鍵字的首頁,跟他全面的在 SEO 上面佈局有關。現在整個 Google SEO 戰場非常激烈,幾乎你能夠看到的,能賺錢的大領域,都在上演 Google 首頁搶奪戰。如果我們想要抨擊這些網路謠言,最好的方法不是在 LINE 群裡面跟朋友抱怨,而是好好的寫一篇文章迎面他。
並不是說寫篇文章迎面對擊錯誤資訊,就一定有用,這後面還伴隨著從關鍵字優化之類的 SEO 知識,數位行銷的技巧等等。我不是很確定到底整個醫界誰該做這件事情,會有最大效益。畢竟要花時間做這些事,後面還是得有一定的商業模型來做誘因支撐,否則熱情很快就沒了。我能想到的可能性是,大型醫院的部落格及網站優化,又或者是私人診所的內容行銷。是否有可能因為商業競爭,向其他產業一樣運用行銷策略在網路上增加曝光度呢?
6.
醫病關係與信任感的建立
先說明一下,在這個子題裡面,我較難做深入的討論。這邊提出來的觀點,希望醫生朋友們也可以幫忙思考一下。
我很意外的在這次事件中,聽到很多人討論醫病關係的問題。大致的概念是這樣。
醫生認為:「生病應該要去看醫生而不是 Google。」
民眾認為:「看完醫生之後還不是要去 Google。」
我本來沒有深思這個問題。但在幾場討論中,我不斷的聽到一般民眾對這件事情的抱怨,而認真思考了這個問題。
先講我自己吧。我自認為自己是個什麼都想找專家問的人了,但我仔細思考後才意識到,我人生中的許多病痛,都是在 Google 上面找了又找。原因很簡單,在醫院的經驗很差,幾乎都是被醫生「打發」走的。
很多人提到,這個部分跟台灣的醫療環境有關。醫生一個下午要看幾十個病人,每個人能被分到幾分鐘?有人提到美國的醫院能夠看比較久,這問題不存在。不過以我在美國看醫生的經驗來說,因為實在太貴了,除非是什麼非得去看不可的病,否則我也是 Google。
我想談一下信任這件事情。
信任感的建立,是所有關係的基礎。為什麼網路創作者的業配有影響力,其實也是建立在觀眾與創作者間的信任基礎上。去醫院聽醫生的話,還是看愛莉莎莎的影片,抑或是讀一本有商業名人作序的書,你會選哪一個?
就理智來說,我應該會選擇去醫院聽醫生的話。但是說坦白話,以我在台灣看醫生的經驗,實在沒有碰到幾個讓我能花時間跟他建立信任關係的醫生。
信任這件事情兩面刃。對於網路創作者來說,獲得讀者的信任,會有更深的業務合作機會。但是,也同時意味著,你所承擔的社會責任更重。因為他們會相信你。但要如何讓民眾更相信醫生,而不去聽信偏方,這可能不僅是醫界,而是所有想做科普的人都得想的問題。
這邊有一個小延伸,是我無法討論的題目。很多醫生提到,因為他們的醫師身份,所以說話都要非常的注重遣詞用字,風險和副作用都要講的很清楚。但是網路上的很多言論都會誇大,而且只要他沒有賣產品,就沒有違法。這部分我實在無法深度討論,只能交給法律專家來。
7.
自媒體的困境
最後我想聊聊自媒體的困境。這個子題跟這次的事件關係較小,但我想提供給對自媒體產業不太熟悉的人有多一點資訊可以思考。
過去幾年,有資源的傳統媒體還沒有重視網路平台。網路上的獨立創作者,一個一個出現。然而幾年過去了,現在創作者所要面臨的,已經不是彼此的競爭,還必須要面對各種傳統媒體品牌排山倒海的進入。
這個部分,很多 Youtuber 都有聊過。前一陣子 Joeman 也分享了他對於這個子題的看法。
不過我想講的重點是,很多人以為 Youtuber 很賺錢,自媒體很風光很自由。但其實,自媒體是一個走在時代前端的新創產業。他很新,不傳統,營運模式還在測,PMF還在找,而且受制於平台演算法不斷的改變,充滿了不確定感。
台灣有所謂 Youtuber 這個職業還不到十年。而且即便是 Youtuber,每個人的營運模式可能都完全不一樣。有的是一人公司,有的自己開公司,有的有經紀公司,有人自己剪片,有人外包。
以創作的題目來說,由於受限於演算法的要求,每週得出一部影片,最好是兩部。創作一兩部大作不難,但在這樣大量消耗的情況下,一年要產出近百部作品,絕對不是一件容易事。更何況是兩年,三年呢?
再加上演算法的殘酷,可能第一年你想要先衝訂閱,努力拼到五十萬。結果第二年演算法改了,訂閱數不重要了,好吧,再想想別的目標。
我的看法是,未來全職的網路創作者會越來越少,要養團隊,有其他產品,或是將創作轉為副業的情形會越來越多。沒有所謂的一個題目可以做五年十年,不只是愛莉莎莎,你會看到各個創作者都在不斷的調整頻道走向,加入子題,甚至是換題目做。
8.
小結一下
我不太想用什麼兩邊各打五十大板來做結論。因為這件事情就不是這樣。當我看到愛莉莎莎第二部影片出現的時候,就知道事情不妙了。不管怎樣,都是錯得離譜。但以一個教育工作者的角度,跟鄉民一起撻伐其實沒有什麼意思。所以我決定花一個晚上的時間,記錄一下這次發生的事情。希望愛莉莎莎以及其他創作者能多了解這件事情所造成的影響。
另外,我非常高興這次能在 2月14日參與了由林氏璧所開的 Clubhouse 討論群,能夠聽到很多醫師和一般民眾的討論,讓我能反思這次事件。高密度的聽到許多醫生的意見不太容易,但我覺得最難能可貴的,是大量聽到一般民眾的想法。我不敢說這是個嚴謹的田野調查,在討論中我也沒有錄音,僅在我覺得聽到有趣的觀點時,簡單做下筆記而已。但這些理性的討論,讓我能在一天內聽到那麼多的意見,對我的大腦來說,是場很激烈的運動。
這是我對愛莉莎莎踩到線的看法,這樣的事情,我相信大家都是不願意看到的。但事情發生之後,所帶出來的問題,希望能提供給大家一點思考的方向。
《#愛莉莎莎踩到線》
註:非常感謝大家能讀完我的這篇研究筆記。如果當事人有機會能看到這篇文章,裡面若有什麼解讀錯誤的部分或是想跟我分享更多你的心路歷程,歡迎私訊跟我聯絡,我會非常高興。這件事情已經發生,很多傷害已經無法彌補。但以一個教育工作者的角度,我希望這件事情能給社會帶來一些正面的反思。
通用設計論文 在 莫菲穿搭 Youtube 的最佳貼文
🔸Neo Mint 薄荷綠:清爽的綠配上清純的白,就是清新無害感🙈這款MaxMara洋裝的腰線拉提重劃了身型比例,並以印花隨性綴飾,為小蓋袖洋裝添增些許色彩層次與優雅感👗
🔸Cantaloupe 蜜瓜橙:這款M logo針織上衣,穿起來極度親膚舒適,配上本季流行色,任何人穿了都能增添一股柔嫩又具活力的氣息~~
🔸Mellow Yellow 復古黃:春夏整身黃,給人明亮活力的存在感⋯配上西外與印花長褲,由不同的黃帶出穿搭層次~再配戴上一副琥珀色太陽眼鏡&棕色跟鞋,色調上同是 family 外,更自帶氣場👏🏻
🔸Purist Blue 純粹藍:四季通用色讓各種膚色的人都能輕鬆駕馭!大口袋設計的帥氣特務裝,以粉色調褪去深色給人的嚴肅感,盡情演繹龐德風情~
🔸Cassis 灰紫紅:浪漫而神秘的紫色調,在本季加了灰與紅色調,讓春夏透過圓點印花與女人味版型,將濃烈的灰紫紅色帶出沈穩與優雅品味的至高點!
#2020 #穿搭 #流行色
Links
FB :
https://www.facebook.com/fayemouimage/
https://www.facebook.com/0wasteinfluencerfaye/
天下獨立評論文章
https://reurl.cc/exZY0x
ETtoday文章
https://www.ettoday.net/dalemon/editor-news/224
2020/08/15 形象穿搭·個人魅力養成術,進階一日課程,提供一站式服務,用現有的食材,端出一道道佳餚般,只要一天的時間,在放鬆愉快的過程,慢慢品嚐每道菜色的美味~
內容包含:個人四季皮膚色彩屬性測色、量身鑒定身型款式、四大風格確認、進階配色學習、實際穿搭換裝、店鋪陪購演練
真正的瞭解自己過後,猶如中醫療法,找出適合自己的調理方式對症下藥,雖然一開始花的時間長,卻能有效降低未來需要花費的時間與心力甚至金錢。
形象顧問就好比中醫,真正了解自己,再來調理,西醫是求快就好像買現成的衣服,買買買但其實沒有從根本解決問題 (只是比喻不是比較)
如果想感受這份神奇,擺脫一再盲目的購物、擺脫一再買重複性的衣服,想從根源上解決問題,建構屬於夢想中的理想衣櫥,那麼這堂課你絕對不能錯過⋯⋯
形象穿搭養成速成班 小班制,名額開放中📢
日期:2021/04( 六)
時間:10:00-17:00
可能因各種因素而拉長時間,請預留至17:30
地點:台北市 大安森林公園站
費用:用一件高質感的服飾換取對自我認知的最大價值,
欲了解各式穿搭課程或陪購,請私訊臉書粉專:菲聊543 or 減法新時尚