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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/

分享好文，中學生要學電腦嗎？
作者：創新工場CTO、人工智慧工程院執行院長 王詠剛

文章来自半轻人微信公众号（ban-qing-ren）
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朋友的孩子高中剛畢業，已拿到美國頂尖大學（非電腦專業）的錄取通知。疫情影響，不知何時才能去學校報到。孩子想抓緊學習一下程式設計，為大學打好基礎。這孩子找我聊了一個多小時，從如何學程式設計，聊到非電腦專業和電腦專業的路徑差異，又聊到如何從不同角度認識電腦與程式設計。聊得比較寬泛，不知是否對這孩子有用。

回想我自己的高中時代：那時雖迷戀程式設計，卻完全沒有懂行的人指導。在我們那個四線城市的廠礦中學裡，開設電腦興趣課的老師知道的資訊還沒我多。我高一時跑到北京中關村逛街，卻完全沒意識到中國第一代頂尖程式師當時就在我身邊的低矮辦公樓裡寫代碼（這話說得並不準確，比如求伯君那年就主要是在珠海做開發），鼎鼎大名的UCDOS、WPS、CCED就出自他們之手……我在當時街邊的一家書店（位置似乎就在今天的鼎好大廈對面）買到了許多種印刷品質極低劣的電腦圖書。用今天的標準看，那就是一批盜版影印或未授權翻譯的國外圖書。可那批書竟成了我高中時代最寶貴的程式設計知識來源。

顯然，我在高中時根本就是野路子學電腦。現在後悔也沒用，當時我的眼界或能觸及的資源就那麼多。如果能穿越回30年前，我該對喜歡程式設計的自己說些什麼呢？這些年，我與世界上最好的一批程式師合作過，也參與過世界上最有價值的軟體系統研發——我所積累的一些粗淺經驗裡，有哪些可以分享給一個愛程式設計的中學生？

【問題1】中學生要不要學電腦？

當然要！

每個中學生都要學。只不過——建議大部分中學生使用“休閒模式”，小部分（不超過10%）中學生使用“探險模式”。

啊？兩個模式？那我該進入哪個模式？⟹請跳轉至【問題2】

【問題2】選哪個模式？

你癡迷電腦嗎？比如，你玩遊戲時會特別想知道這遊戲背後的代碼是如何編寫的嗎？再比如，就算老師家長不同意你學電腦，甚至當著你的面把電腦砸了，你也要堅持學電腦嗎？如果是，恭喜你進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】

你對數學有興趣嗎？比如，你看到街邊建築的曲線，就會在腦子裡琢磨曲線對應的函數或方程嗎？每當手裡攥著幾粒骰子，你就會不由自主地計算概率嗎？如果是，歡迎進入“探險模式”⟹請跳轉至【問題200】；當然，如果有些猶豫，也可以先進入“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

即便你對電腦和數學興趣不大，家長、老師還是強烈建議你學電腦嗎？就算你一百個沒時間一千個不願意，家長、老師還是會逼著你學電腦嗎？如果是，建議你主動進入“休閒模式”並向家長、老師彙報說“我已經按照前谷歌資深軟體工程師的專業建議在認真學程式設計了”⟹請跳轉至【問題100】

其他情況，一律進入“休閒模式”。⟹請跳轉至【問題100】

【問題100】休閒模式 | 主要學什麼？

“休閒模式”將電腦視為我們生活、工作中的必備工具，主要學習如何聰明、高效、優雅地使用計算設備。這裡說的計算設備，包括所有形式的電腦、手機、遊戲機、智慧家電以及未來一定會進入生活的自動駕駛汽車。

什麼什麼？你已經會用電腦、會玩手機、會打遊戲了？別著急，慢慢往下看。

【問題101】休閒模式 | 我會用搜尋引擎嗎？

我知道你會用百度搜習題答案。但，習題答案不是知識。你會用搜尋引擎來搜索和梳理知識嗎？請試著用電腦和你喜歡的搜尋引擎來解決如下兩個問題：

（1）圓周率𝜋的計算方法有多少種？每種不同的計算方法分別是由什麼人在什麼時代提出的？借助電腦，今天人們可以將圓周率𝜋計算到小數點後多少位？將圓周率𝜋計算到小數點這麼多位元，一次大概需要花掉多少度電？

（2）全球大約有多少個廁所？在發展程度不同的國家，分別有多少比例的人可以享用安裝了抽水馬桶的衛生廁所？為什麼比爾·蓋茨曾大力推動一個設計新型馬桶的研發專案？比爾·蓋茨的公益組織在這個專案上大約花費了多少資金，最終收到了多大的效果？

如果你沒法快速得到上述問題的全部答案，那就給自己設一個小目標：一個月內，學會用搜尋引擎系統地獲取、梳理一組知識點的全部技巧。

【問題102】休閒模式 | 接下來學什麼？

建議學好典型的工具軟體。比如，我知道你會用Office了，但用Office和用Office是很不一樣的。對生活、學習、工作來說，學好、學透一個工具軟體比鑽研程式設計技巧更實用。

 你會用Excel來管理班級公益基金的預算和實際收支情況嗎？
 你會用Excel做出過去20年裡全球大學排名的演變趨勢圖嗎？
 你會用Word排版一篇中學生論文嗎？論文中的圖表和最後的參考文獻部分該如何排版？
 你會用Word編排一份班級刊物，包含封面、扉頁、目錄、插圖頁、附錄、封底等部分，可以在列印後直接裝訂成冊嗎？
 PowerPoint呢？你有沒有研究過蘋果公司發佈會上那些幻燈片的設計？當約伯斯（多年以前）或蒂姆·庫克站在幻燈片前的時候，他們的演講思路是如何與幻燈片完美結合的？

還有哦，別忘了學學如何為數碼照片做後期，如何用電腦或手機剪視頻，如何為剪輯好的視頻配字幕，如何將照片、音樂、視頻等素材結合起來，做出一段吸引人的快手/抖音短視頻。

最後，抽空玩玩那些設計精妙的遊戲吧，比如《紀念碑穀》、《塞爾達傳說：曠野之息》之類；同時，遠離那些滿屏廣告，或者一心騙你在遊戲裡充值花錢的垃圾。

【問題103】休閒模式 | 不學學知識嗎？

當然要學知識。下面每種實用的電腦知識都夠大家學一陣子了。

（1）色彩知識：你知道同一張數碼照片在不同品牌的手機螢幕上、不同的電腦螢幕上、不同的智慧電視上顯示時，為什麼經常有較大色差嗎？你知道有一些色彩只適合螢幕顯示，不適合列印輸出嗎？你知道軟體工具裡常用的RGB、HSL之類的色彩空間都是什麼意思嗎？如何在設計PowerPoint幻燈片時選擇一組和諧美觀的色彩？

（2）字體知識：你知道什麼是襯線字體，什麼是無襯線字體嗎？你知道網頁中常用的英文字體都有哪些嗎？你知道商務演講時最適用于幻燈片的英文字體有哪些嗎？你知道電腦和手機常用的黑體、宋體、仿宋體、楷體等中文字體分別適合哪些實際應用場合嗎？你會將不同字體混排成一個美觀的頁面嗎？

（3）網路知識：你知道5G是什麼嗎？你知道5G和4G在通信頻寬、通信距離上的具體區別嗎？你知道什麼是路由器，什麼是防火牆嗎？你知道如何配置路由器，如何配置防火牆嗎？微信或QQ聊天時，對方發的文字、語音或視頻是如何傳送到你的手機上的？

（4）應用知識：淘寶中搜索得到的商品資訊是從哪裡來的？商品是按什麼方式排序的？為什麼購物APP經常會推薦給你一些曾經買過、看過的商品？你知道如何為自己建立個人網站嗎？你知道如何管理微信公眾號嗎？

（5）安全知識：你知道網路上的釣魚攻擊是怎麼回事兒嗎？你知道什麼是電腦漏洞嗎？你知道駭客為什麼想把一大批受攻擊的電腦變成可以遠端操控的傀儡機嗎？你知道為什麼現在很多手機APP都要通過短信發送驗證碼嗎？如果驗證碼被壞人截獲，你會面臨哪些風險？

這裡只是舉例。實用的電腦知識還有很多。大家可以自己發掘。

【問題104】休閒模式 | 我需要學程式設計嗎？

可以學，但不是必須。即便學，也只需要根據自己的需要，學那些最能幫你解決現實問題的部分。

【問題105】休閒模式 | 我該學什麼程式設計語言？

在“休閒模式”裡，電腦就是工具，程式設計也是工具，夠用就好。學什麼程式設計語言，完全看你想要電腦幫你做什麼。

• 如果你想對資料處理有更多自主權，那不妨學學Python；
• 如果你想做簡單的交互演示程式，那就先把JavaScript學起來；
• 如果你想更好、更快地寫論文，那不妨學學LaTeX（什麼什麼，LaTeX不是程式設計語言？你太小看LaTeX了）；
• 如果你想學做簡單的手機APP，那麼，Android手機就學Java，蘋果手機就學Swift好了；
• 如果你只想知道程式設計是怎麼回事，那……從Python或JavaScript開始就行。其實，跟五六歲的小朋友一起學學Scratch圖形程式設計也不錯。

【問題106】休閒模式 | 我需要學人工智慧嗎？

在“休閒模式”裡，最需要學的不是“人工智慧的實現原理”，而是“什麼是人工智慧”，以及“人工智慧能做什麼，不能做什麼”。

• 在手機上試一試，人工智慧做語音辨識時能做到什麼水準？哪些話容易識別，哪些話不容易識別？
• 打開機器翻譯軟體，試一試哪些資訊翻譯得好，哪些資訊翻譯得不好？
• 手機上的拍照軟體一般都有人臉識別功能。試一試人臉識別在什麼場景下做得好，什麼場景下做得不好？
• 找一部講人工智慧的科幻電影，用自己的判斷解讀一下，電影裡哪些技術有可能成為現實，哪些技術存在邏輯矛盾。

【問題107】休閒模式 | 推薦什麼參考書、參考文獻？

書不重要，豆瓣評分7分以上的電腦應用、程式設計甚至科普類圖書都可以拿來翻翻。

直接在知乎裡搜索你想瞭解或學習的知識點可能更有效率。

如果你意猶未盡，覺得自己剛活動開筋骨，還想挑戰更高層次，歡迎進入“探險模式”。⟹請跳轉至【問題200】

否則，“休閒模式”到此結束。⟹請離開此問答

【問題200】探險模式 | 主要學什麼？

“探險模式”需要有挑戰精神。電腦科學的世界技術演進快，脈絡複雜，要想在探索時不迷路，你得通過有順序、有系統地學習電腦知識，慢慢構建出一張可以在未來幫你走得更遠的思維地圖來。

在“探險模式”裡，電腦就不止是一件能快速計算的工具了。電腦更像是我們大腦的一種延伸。這既包括認知能力的延伸，也包括認知邏輯的延伸。隨著學習深入，大家會逐漸體會到電腦所具有的多維度能力：

 電腦是一種可以表示不同類型資訊（數、符號、文字、語音、圖像、視頻、虛擬空間、抽象邏輯）的“資訊管理機”；
 同時，電腦也是一種可以連續執行指令以完成特定的資訊處理任務的“指令處理機”；
 同時，電腦還是一種可以在知識與邏輯層面完成特定推理任務的“知識推理機”；
 同時，電腦也是一種可以從人類給定的資料或自我生成的資料中總結規律，建立模型，自主完成某些決策的“智慧學習機”。

“探險模式”的目標就是盡可能準確地認識電腦，掌握有關電腦運行的最基本規律。有了這些基礎。未來在大學期間或工作中，你就能更容易地設計電腦軟硬體系統，或是設計出碳基大腦（人類）與矽基大腦（機器智慧）之間的最佳協作方案。

【問題201】探險模式 | 我的英語水準足夠嗎？

蘋果每年秋季的新品發佈會，不加字幕的話，你能聽懂多少？

 能聽懂大部分：建議在學習電腦的過程中，盡可能使用英文教材、英文文檔。
 能聽懂小部分：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學英語。
 只能聽懂“你好”“再見”之類：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學英語，六個月後再回來。

【問題202】探險模式 | 我的數學水準足夠嗎？

 如果你是數學和數學應用小能手——較複雜的數學問題總能快速找到核心思路，或快速簡化為簡單問題；很容易就能將抽象概念映射到具體的數學圖形，或將數學問題與相應的現實問題關聯在一起：請繼續探險之旅。
 如果你應付正常數學課程感到吃力：建議將原來準備學電腦的時間，分出一部分來學數學。
 如果你還搞不清楚什麼是方程、函數、集合、概率……：⟹請離開此問答。然後，把原來準備學電腦的時間用於學數學，六個月後再回來。

【問題203】探險模式 | 為什麼強調英語和數學？

（1）統計上說，最好的電腦參考資料大都是英文寫的，最好的電腦課程大都是用英文講的，最新的電腦論文大都是用英文發表的。

（2）函數、方程、坐標系、標量、向量、排列組合、概率這些中學數學裡會初步學習到的數學知識，是電腦科學的基礎。

【問題204】探險模式 | 電腦知識那麼多，正確的學習順序是什麼？

最重要的順序有兩個。建議先從順序一開始，學有餘力時兼顧兩個順序。

順序一：自底向上，即，自底層原理向上層應用拓展的順序。

 電腦原理的基礎知識：
 為什麼每台電腦（包括手機）都有CPU、記憶體和外部設備？
 （馮·諾依曼體系結構的）記憶體中為什麼既可以存儲資料，也可以存儲指令？
 CPU是如何完成一次加法運算的？
 程式設計語言的基礎知識：
 資料類型，值，變數，作用域……
 語句，流程控制語句……
 過程、方法或函數，類，模組，程式，服務……
 編譯系統的基本概念：
 電腦程式是如何被解釋或編譯成目標代碼的？
 演算法和資料結構的基礎知識：
 陣列，向量，鏈表，堆，棧，二叉樹，樹和圖……
 遞迴演算法，排序演算法，二叉樹搜索演算法，圖搜索演算法……
 應用層的基礎知識：
 為什麼電腦需要作業系統？設備驅動程式是做什麼的？
 網路通信的基本原理是什麼？流覽器是怎麼找到並顯示一個網頁的？
 資料庫是做什麼用的？
 虛擬機器是怎麼回事？
 人工智慧系統的基礎知識：
 先熟悉些線性代數、概率和數學優化的基礎知識。
 什麼是機器學習？從簡單的線性回歸中體會機器學習的基本概念、基本思路。
 什麼是神經網路？什麼是深度神經網路？為什麼神經網路可以完成機器學習任務？
 如何使用PyTorch或TensorFlow實現簡單的深度學習功能？

順序二：自頂向下，即，自頂層抽象邏輯向下層具體邏輯拓展的順序。

• 電腦的本質是什麼？
• 什麼是圖靈機？什麼是通用圖靈機？
• 什麼是讀取﹣求值﹣輸出迴圈（Read–eval–print Loop，REPL）？
 如何用自頂向下的方式理解（解析、解釋、編譯）一段程式碼？
• 靜態語言和動態語言的區別？
 如何理解變數與資料類型之間的綁定關係？
• 什麼是函數式程式設計？
 程式設計語言中，函數的本質是什麼？
 函數為什麼可以像一個值一樣被表示、存儲、傳遞和處理？

• 什麼是物件導向？
 類的本質是什麼？
 如何用物件導向的方式定義個功能介面？
 如何依據介面實現具體功能？
• 什麼是事件驅動？
 什麼是事件？事件如何分發到接收者？
 如何在事件驅動的環境中理解代碼的狀態和執行順序？

【問題205】探險模式 | 如何提高程式設計水準？

在掌握基本知識體系的基礎上，學好程式設計只有一條路：多程式設計，多參加程式設計比賽，多做程式設計題，多做實驗項目，多找實習機會——其中，能參與真實專案是最有價值的。

【問題206】探險模式 | 該從哪一門程式設計語言學起？

 我個人推薦的程式設計入門語言（可根據情況任選）：
 Python
 Java
 Swift
 C#
 JavaScript / TypeScript
 Ruby
 ……
 可能不適合入門，但適合後續深入學習的語言：
 C
 C++
 Go

 Objective-C
 組合語言
 機器語言（CPU指令集）
 Shell Script
 Lua
 Haskell
 OCaml
 R
 Julia
 Erlang
 MATLAB
 ……

【問題207】探險模式 | 如何選參考書和參考資料？

（1）強烈推薦的參考書和參考資料：

• MIT、Stanford、CMU、UC Berkeley這四所大學中任何一個電腦專業方向使用的教學參考書或參考資料。網上可以查到這些學校電腦專業方向的課程體系，有的學校甚至公開了課程視頻。其中往往會列舉參考書和參考資料連結。
• 維琪百科（英文）上的數學、電腦科學相關條目。
• Github上star數在1000以上的開原始程式碼和開來源文件。

（2）強烈推薦但須小心辨別的參考資料：

 知乎上的數學、電腦科學相關條目。使用時需要格外注意三件事：
 儘量只看高贊答案或高贊文章；
 辨別並避開廣告軟文；
 辨別並避開純抖機靈的故事或段子。
 Stack Overflow上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。
 CSDN上的程式設計問題解答：
 自己動手實驗，辨別解答是否有效。

（3）其他推薦的參考書和參考資料：

 國內專業作者寫作的專業技術書籍（豆瓣評分7分以上的）。
 大廠（Google、Facebook、Microsoft、Amazon、阿裡、騰訊、百度、頭條等）資深工程師的技術公號、專欄、博客等。

 著名圖書系列：如O’Reilly的動物封面的系列圖書（請注意最新版本和時效性）。
 國內翻譯的著名技術圖書（譯本在豆瓣評分7分以上的）。

（4）儘量避免的參考書和參考資料：

• 已經過時的圖書或參考資料。
• 作者或譯者人數比章節數還多的專業圖書。
• 百度百科上的數學或電腦科學相關資料。

什麼什麼？你這篇問答居然沒有推薦一本具體的圖書？是，沒錯。如果你覺得即便有了上面的線索，自己還是找不到好書好資料，那也許你還是適合“休閒模式”⟹請跳轉至【問題100】

＃關於成為工程師這件事 ＃文長慎入

如果有follow 我之前寫的種種文章，大概就知道我的一些經歷。但這邊還是來快速回顧一下。

大學的時候唸了歷史系，雖說跟分數也有關係，但一部分也是因為我對歷史很有興趣，小時候當所有人都想當老師，或醫生護士這種職業的時候，我總是想說要當那種什麼考古學家～探險家之類的，當然歷史學家跟發明家也是在考量的項目中，長大以後才發現，這好像有點不是現實中可以很容易實現的職業。

很多科目，像是歷史，或者其他社會科學相關的，在台灣畢業以後都非常難找工作，即使你認真向學，決定一路念到博士，也不見得畢業後可以找到教職或博後。即使是商學院畢業出來，在台灣可以做的也很有限，尤其當你是什麼管理學院相關的出來，也不太有機會直接躍升管理職。

台灣的產業其實比很多國家來的少，可以做的工作也有限，大部分都是科技相關，這也造就了台灣過去二三十年的榮光，到現在也一直是科技業為主流。當然科技業變成世界主流已經不是這一兩年的事情，全世界越來越多人想要擠進科技業，因為科技進步導致很多傳統產業面臨倒閉或者被迫改變。

說起來一開始除了自己想要試試看自己到底學不學得會寫程式這件情，再來就是因為不想一輩子領著低薪過著普通OL的日子，加上一直對國外有的憧憬，很想去國外看看外面的世界，體驗國外的生活，尤其是對歐美國家有著美好的想像。

要說當時為什麼做了這種倉促決定，其實大概就只是一個不甘心吧！因為在台灣沒有辦法念研究所，被各大學拒絕以後，就心想乾脆嘗試國外的大學，看有沒有人要我。其實大概就是個背水一戰的概念。

一直以來我都有點，盲目的亂衝。就是想到什麼就決定做什麼，當然有時候我也會變得很膽小，就會想太多，然後不敢前進。可是時常又覺得，應該要強迫自己前進，因為知道自己是個懶惰的人，所以不想辦法把自己帶到那個不得不的情況，自己就會一直怠惰下去。

說起來，一開始我也不是很認真的想要當工程師，也就是半推半就，覺得試試看的心態，身邊也沒有什麼人把這件事情當一回事，這都是到英國念研究所以後，才開始覺得自己可以做些什麼事情。但最近我也在反省，覺得自已以前在研究所也是很混，覺得自己第一年工作真的完全不知道在幹嘛。

最近到了新公司工作以後，發現公司很多人都是轉職的人，有人在媒體業待了十年，有人在金融業，有人從醫療產業，有人從產品經理轉職，大家都非常的認真，比我還要認真許多。

雖然我一直覺得，自己跟其他本科系畢業的人比起來，年紀很大，甚至會覺得自己轉行轉得太晚，有時候也會想說，為什麼自己國高中的時候不自己上網學寫程式，為什麼不好好念數學，這樣可以考個工程相關的科系。

可是在新公司遇到了很多他們以Graduate身份進來的轉職者，真的讓我覺得，其實自己轉的好像也不太晚。當然他們比我有毅力很多，很多人都是Bootscamp出來的，有的人甚至快要40歲了才以一個畢業生的身份進來。

我覺得在英國很好的一點是，這邊有很多公司可能願意收這種，想要轉職工程師的人。這些人有的可能甚至沒有唸過大學。

公司一個跟我一起onboard的資深工程師，他告訴我他沒有唸大學，全是靠自己學的，但網路上有很多開源專案他都是主要貢獻者。我覺得很厲害。

來英國以後我一直在反省自己，覺得有時候就是，自己會過得太安逸，就不太想努力生活，又或者覺得努力的生活好累，我幹嘛要這麼累，甚至會有一種，反正我只要表現得比其他人好就好。

因為一直以來在台灣的生活成長環境，我覺得自己的價值是被社會被周遭的人定義出來的。例如你的學歷，你的工作職稱，你的薪水，你的資產。

有時候我會覺得自己可能是個悲觀的人，又或者是其他人喜歡隱藏自已過得不好的部分？每次我看別人的部落格，或者別人敘述自己的職涯時，總是覺得別人的職涯好像都過得很順遂。

一直以來我都覺得，自己的職涯好像不是很順遂，其實跟很多人比起來好像已經不錯，畢竟有個工程師的工作，還是在國外的工作。可是實際上我都覺得，自己好像是個很差勁的工程師，為什麼自己好像寫出來的code都很爛，為什麼自己好像什麼都不會，為什麼自己好像學東西學得很慢，還有自己就是一個，很怠惰的人。我沒辦法像很多人是，可以一直去摸不同的東西，例如看到個新的東西出來，就馬上想要打開電腦去碰，我也不是那種，遇到一個解不出來的問題就想要一直去解開的人。更不是那種可以一直帶著我愛的電腦，去世界各地旅行，沒事就打開來寫code的人。

所以一直以來，我也時常在懷疑自己，自己是否適合當一個工程師。

這幾年在英國認識了一些朋友，我也一直覺得其他人都很優秀，尤其是當我一個很好的朋友說，他喜歡選擇困難的事情來做的時候，我真的覺得很愧疚，因為一直以來我都在嘗試避免困難的事情，大概也是因為這樣我開始覺得，自己是不是根本不適合當一個工程師，因為我根本不想要做有挑戰性的工作。

可是回顧自己以前在DHL做個海運OP的工作的時候，又覺得自己在那種環境下，很容易疲乏，就是那種，我該學的都已經學玩，然後每天接電話打電話發Email, 遇到的問題也都是用類似的方式去處以就可以解決。我也覺得自己沒辦法就這樣做個十年二十年。

當然那樣的生活還是有好處的，至少你不工作的時候可以全心全意的放空，也不用每天回家還要擔心deadline, 擔心code寫不出來，或者去想到底要怎麼寫，也不用整天擔心新的東西出來，沒辦法跟舊的東西相容，或者是不學新的東西，自己會很快被淘汰掉。

有時候自己也在想，乾脆逃去其他國家寫程式會不會比較好？我們公司因為是全球性的，所以可以調派到其他國家，但是公司說，假設我們去了其他國家可能是senior level, 不代表我們在英國可能一樣是senior, 因為不同國家的科技和技術能力是不同的。這代表說，工程師即使在某個國家做到一定的程度，去其他地方也不代表一樣厲害，所以自己還是要不斷的學習最新的世界趨勢，學習新的科技，不眠不休。這也是為什麼工程師很容易過勞死吧！

以前在台灣一直加班我覺得是身體勞累，但現在我覺得自己比較是心靈上的勞累。我甚至覺得自己應該要早早退休，然後開一個小店之類的，來賣便當。

不過如果現在要我轉去做其他的職業我也不知道要幹嘛。即使都是工程師，都是科技業，也分得很細，尤其在英國都喜歡分門別類。工作到現在快三年，若你要問我我的強項是什麼，其實我也說不太出來，大概就是web 相關的東西吧！所以關於職涯規劃這件事情我也一直在思考。

我認為自己應該至少要有個什麼Ｍachine Learning 的相關知識，然後一些系統設計，或者DevOps的能力跟知識要有。當然，大部分的人可能會問到，在英國如果當工程師，當到一定的歲數會需要轉管離職嗎？其實好像不一定，很多公司的管理職跟技術職都是分開的，也就是說你走管理也不一定會領比較多錢，反正有兩條路讓你選。有的人可能做到退休都是工程師。

在英國工作到現在，其實我還是常常會覺得很不順遂，不管是技術，文化還是語言，應該說也不是不順遂，就是不自然，當然很多可能還是跟我英文不夠好有關係，我雖然可能可以理解90%的內容，可是剩下的10%如果不懂還是讓人感覺煩躁。

當然現在的情況是比剛開始工作好很多了，至少很多技術的東西已經有經驗了。我覺得剛開始轉職並且在英國工作的時候，真的讓人覺得很心累，雖然說也可能是因為我的Team剛好都是英國人，不知道為何，即使是現在的公司，公司很多元化，我被分到的Team也幾乎都是英國人ＱＱ

反正大概就是會有一個時期，或者偶爾在聊天的時候，你覺得別人在講的某個東西，你完全不知道是什麼。你可能就跟著笑這樣。。。或者在講一些專有技術的名詞時，別人可能知道，你卻不知道，就會有一種恐慌。

我自己是覺得這方面有逐漸改善一點點，希望我在現在的公司可以做得比之前好，至少我現在比較聽得懂大家的北方口音。

至於寫程式方面，還是一樣很心累，就有一種，無底洞的感覺，不管你怎麼學都學不夠，學不完。像是跑馬拉松但是永遠到達不了終點的感覺。從我一開始學寫程式到現在還是這樣。

但如果說可以回到以前剛開始學的時候，我想我應該會希望自己看到任何不會的東西都不要跳過。我知道那樣可能會變成學得很慢，可是很多時候，像是我們想要建立一個網站，可能我們會Google,然後就會看到很多建議，例如用WP, 或者推薦你用什麼vue, react, angular, 可是問題來了，即使你會一些基本的JS, 你可以用這些框架或library建一個SPA（一個網站）, 你還是不知道它實際上是怎麼運作的。他底層是怎麼跑的。這樣會有什麼問題呢？

當你自己在家裡按照教學做都可以做得很開心，可是當你要改東西，或者在工作的時候，發生了問題，你就不知道該怎麼辦，因為你不知道到底發生了什麼事情，為什麼會報錯。

另一種學習路線是，好，我要學寫程式，然後你就開始去看學習物件導向，學Java, 初學者都是，學寫一個Class, 學習那些型別，然後寫個hello world, 按下那個play 鍵，他就自己開始跑一些東西，然後build好了，你就看到下面的視窗打出hello world, 接著教學就會說，那我們來簡單的寫一些function, 然後你就會寫出一些基本的加法function, 給他int a, int b, 就會跑出a+b的結果。

更進階一點可能會有一些題目是，印星星，或印九九乘法表，或者用Apache web server, 架一個簡單的網站。學一點html, 一點CSS, 一點JS, 讓他看起來漂亮一點。

這個時候你個課程就差不多結束，你也有一個作品。

如果你想要找工作，可能會發現，工作很多考的內容你還是不會，或者你開始工作以後，發現很多東西還是不會。因為前面你做的那些事情都只是，根據指示做，就像你去ＩＫＥＡ買了家具按照那個指示來做，可是傢俱本身都已經切好了，零件也都配給你。今天如果要你自己去工廠買那些材料才切割才做，設計一個櫃子，你也做不出來。

所以問題來了，到底要怎麼樣學寫程式？我覺得大概就是，在做那些教學的時候，去思考，我現在做的每一步，是為什麼，如果不知道，就去Google, 不要貿然的進行。然後做完教學以後，看看自己能不能做出一個跟教學類似但不一樣的網站，最好是可以不要一直看著教學。

可以拿白板或紙，來畫一些圖，想想自己要做什麼，例如我要做一個，賣衣服的網站，我需要什麼東西，或者我要設計一款小遊戲，我要創造幾個角色，要有哪些怪獸，要有哪些關卡。

我自己是沒有去過BootsCamp, 但感覺BootsCamp的訓練都滿扎實的。英國有滿多免費的（雖然大部分是Women in Tech)的，所以想轉職的男生們可能要找付費的。

很多BootsCamp也是保證找到工作的，找不到可能會退錢。或者可以嘗試那種網路上免錢的。

當你開始工作以後，你可能要開始思考，你寫的code乾不乾淨，你有沒有寫測試，甚至你可以嘗試練習TDD(測試驅動開發），思考怎麼樣可以寫出好的程式碼，什麼叫做好的程式碼，越簡單越好，簡單易懂，白話程式碼，如果今天一個不會寫程式的人，可以經過你的解說，看得懂你的code, 那你真的就大成功了。

為什麼說要簡單易懂，因為通常工作以後你寫的code不是只有你自己要看，還有別人要看，甚至一年後的自己要看，之後你是不是還看得懂，例如命名，例如空行，例如有沒有重複的？

像是在工作以後，很多同事會用一些詞彙，例如DRY（don't repeat yourself), 或者網路上也可以找到很多文章，寫說要怎麼樣寫出乾淨的程式碼。除了乾淨以外，還要思考延展性，就像DIY的傢俱，或者書櫃，你一開始可能買了一個兩層櫃，你會希望你如果要變成三層可以加上去。或者是床，沙發，你會希望他們是可以我不佔空間，好收納，或者可以延伸。寫程式你也希望你寫的一些東西是這樣子。例如共用的程式碼，你可以寫一個可以把'2019/12/03' 轉換成 ’兩千零九年十二月三日‘ 的function, 你會希望這個function, 可以被廣為使用，可以是'20191203', '2019,12,03', 進來都會被轉換成文字的寫法這樣，那你要怎麼做？可以先去思考以要做的事情，然後寫出測試

像是在JS很多的測試是非常口語化的

describe('dateConvert', ()=>{
it('should return date using word format', ()=>{
expect(dataConvert('2019/12/03')).toEqual('兩千零
九年十二月三日');
})
})

如果有錯誤請各位糾正

反正工作以後，寫測試變成一件很重要的事情，還有要怎麼寫，因為當其他同事在看你的code的時候，如果你有寫完整的測試，同事也會比較好看得懂你的程式在做什麼

當然，沒有一個開發方法是完美的，也沒有什麼完美的code, 即使寫完了以後，也要檢查看看自己能不能把它變得更好，像是使用 TDD就可以一直加上新的測試，然後去想能不能把它變得更好，去重構。

各位如果有興趣的話也可以買一些書來看，雖然很多書已經出版很久，可是程式設計，跟軟體工程這塊，經典還是經典，可以幫助你了解，為什麼現在我們都用Ｃ語言而不是Ａ語言，Ｂ語言，為什麼我們大眾使用物件導向來寫程式，不是使用Functional programming.

當你工作越久以後，可能會越容易遇到，你要去選擇你要用的程式語言，你要用的框架，你要用的工具。

有一天我問我的同事，到底要怎麼貢獻開源，他說不要為了貢獻而貢獻，一般都是，你因為自己在用這個開源軟體，遇到了一些問題，所以你去把它改善，或者說你需要一個工具，可是你Google很久發現都沒有，於是決定自己做一個。

雖然我覺得以目前的我來說，還很難達到這種程度，但希望我有一天可以。就像Vue.js的創辦人因為覺得Angular.js不夠好，於是決定把好的部分留下，再加上自己覺得可以讓他變得更好的部分，創造了Vue.js

其實我自己也很害怕去討論這些非常技術的東西，我很怕自己講錯誤導大家哈哈

成為工程師真的需要很強的心臟，因為需要接受很多批評，很多反饋，才可以進步。當然有時候我也很玻璃心，常常因為被其他工程師點出自己的錯誤就心情不好，可是如果都沒有人批評自己，自己大概也不會進步。我想這大概是跟其他工作最大的不同吧！

以前在做海運出口的時候，即使可能做錯也不會一直被講，除非你真的是做了很嚴重的事情，不會你每接一通點話，每寫一封信都有人來看，有人來糾正，有人來說，你Email要怎麼怎麼改，你這樣寫不行。

可是寫程式，你寫出來的每一行code都可能被品頭論足，每一行code都要確保它的質量，當然我知道不是每個公司都有code review, 可因為我一直以來都有這個東西，也導致我覺得壓力滿大的哈哈

不知道分享這些會不會讓大家也覺得壓力大

文大Python程式入門或證照第5次PYTHON轉VBA&改為Cells物件與事件驅動和除錯&自訂表單&啟動表單程式撰寫隨活頁簿啟動&範例BMI改用VB&MONTHCAI改為VBA版本&串列型態與輸入成績練習&讀取外部檔案與切割到串列&讀取檔案與計算成績

上課內容：
01_重點回顧與PYTHON轉VBA
02_PYTHON轉VBA細節說明
03_將輸入輸出改為Cells物件與事件驅動和除錯
04_將輸入輸出改為自訂表單
05_自訂表單加入元件設計說明
06_自訂表單程式撰寫與ENTER轉為按鈕
07_啟動表單程式撰寫隨活頁簿啟動
08_範例BMI改用VBA說明
09_用Range物件取得值與表單設計
10_九九乘法表改用VBA輸出
11_MONTHCAI改為VBA版本
12_串列型態與輸入成績練習
13_串列型態與計算總分與平均
14_讀取外部檔案與切割到串列
15_讀取檔案與計算成績

完整影音
http://goo.gl/aQTMFS

教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
https://groups.google.com/forum/#!forum/pccu_python_2018_2

懶人包：
EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524

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

吳老師 107/12/3

EXCEL,VBA,Python,文化推廣部,EXCEL,VBA,函數,程式設計,線上教學,PYTHON安裝環境

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Python 第9類：檔案與異常處理
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