【BBC中文網】遭遇疫情歧視的美國亞裔何去何從?
儘管她並不在美國出生,劉文的美國生活沒有絲毫「不美國」之處。她去看橄欖球比賽、煲美劇《慾望都市》、在慈善組織裏當志願者。
在新冠疫情之前,31歲的劉文對自己是住在得克薩斯州奧斯汀的東亞裔人士這件事,並沒想得太多。「實話說,之前我真不覺得我在這兒很顯眼,」她說。
但情況如今不一樣了。新冠病毒在美國讓超過10萬人喪命,而亞裔身份可能在此招來橫禍。對於包括劉文來內的許多人來說,他們已感覺受威脅。
據劉文說,幾個陌生人在當地超市裏朝她一名韓裔朋友喊髒話、推搡她,還要求她離開商鋪。這一切只是因為她是亞裔,而且當時戴著口罩。
包括紐約州、加州和德州在內的多個美國州份,都有東亞人士報稱被吐口水和拳打腳踢,甚至還有一宗被刀刺的案例。
在美國,針對亞裔人士的偏見遽增,他們當中的許多人,無論是否曾親歷過暴力、欺凌或更不堪的不公待遇,都開始思索自己在美國社會的位置。
「五年前剛來到美國時,我的目標是盡快地適應美國的文化,」劉文說。
「不過疫情讓我意識到,因為我是亞裔,因為我的樣子或者我的出生地,我永遠無法成為他們的一份子。」
在她的朋友經歷那場超市爭端後,劉文下定決心買她人生中的第一支槍。「如果奧斯汀都到了這個地步,那我們可能真的需要買槍了,」她對BBC說。
紐約市和洛杉磯市的警方稱,針對亞裔人士的仇恨犯罪有所增加,而舊金山州立大學與多家倡議組織表示,他們合辦的報告中心從今年三月至今,接收到超過1700宗與新冠病毒有關的歧視報告。
在包括德州、華盛頓州、新澤西、明尼蘇達與新墨西哥在內的13個州份,警方都處理了上報的仇恨事件。
批評者說,位高權重者為情勢火上澆油。無論是總統特朗普,還是民主黨總統競選人拜登,都遭遇到了一些指責,因為他們在談論中國在疫情中的角色時使用的措辭,不同程度上助長了反亞裔的情緒。
而對於很多亞裔美國人來說,他們在遭遇偏見的同時,感覺自己身為美國人的身份認同也遭到攻擊。
在美國的反亞裔的偏見有多嚴重?
為數眾多的亞裔美國人與身在美國的亞洲人形容,他們在此的境遇在新冠疫情暴發後急轉直下。
金伯利·哈(Kimberley Ha)稱,她在二月留意到這樣的變化,當時她在紐約遛狗,一個陌生人開始朝她大喊。
「他喊道:『我不怕有輻射的中國人'然後開始指著我大叫,『你們這樣的人不應該在這,滾出這個國家,我不怕你們這些人帶來的病毒。』」金伯利是一名華裔加拿大人,在紐約生活了超過15年。
在接下來幾周裏,她留意到她在公眾場所遇到的「大概十人中有一人」,在看見她時顯得怒氣衝衝。「我從來沒有感受過這種程度的敵意。」
而在美國的另一端加利福尼亞州,23歲的麥迪遜·法萊米爾(Madison Pfrimmer)聽說過針對亞裔的攻擊,但「並不認為它像人們所說的那麼常見」。
今年四月,她在洛杉磯一家超市裏為一對年長的中國夫婦幫忙翻譯,據她說,這對夫婦遇到了一名憤怒的女子。這人持續用粗言穢語謾罵他們,還朝他們扔水和噴灑不明液體。
「她高喊,『你們怎麼敢來我家人購物的商店,你們怎麼敢來毀掉我的國家。你們就是我一家人沒法掙錢的罪魁禍首』,」有一半華裔血統的法萊米爾回想道。
法萊米爾說,她嘗試與那名女子爭辯,但對方譴責她為那對夫婦翻譯,還朝她扔了一瓶水,淋濕了她的腿部與腳部。
當他們一行人在櫃台排隊付賬時,那名女子又走過來,朝他們噴了似乎是空氣清新劑或消毒劑的東西。她還跟著那對年長夫婦到他們的車旁,一邊拍他們的照片,一邊高呼「這是你們的錯」,用髒話罵中國、「那些骯髒的人」以及「共產主義」。
「我跑向那對夫婦,用國語告訴他們快進車裏,我幫他們把買的菜放進車裏,從窗戶把蛋遞給他們。」那名女子則開著她的車,一路尾隨法萊米爾,直到法萊米爾把車開近一個警察局。
「停止仇恨亞裔和太平洋島居民」 (STOP AAPI HATE)數據庫收到來自45個州份與首都華盛頓特區的新冠病毒相關歧視報告,加州和紐約州的案件佔了其中的大部分。
這些事件涉及的種類廣泛,其中口頭騷擾最常見。但推搡、肢體攻擊、職場歧視、禁入場所、打砸等等,都涵蓋在數據庫當中。而比起男性,女性更容易成為目標。
在舊金山州立大學研究亞裔美國人的張華耀(Russell Jeung)教授管理這一數據庫,他發現在許多案件中,當事人「被朝著咳嗽與吐口水」,因此他新增了這一類別。
那正是泰德·嚴(Ted Nghiem)的親身遭遇,他生活在費城,是一名37歲的越南裔美國人。在三月,一名男子朝他高喊「滾出這裏,是你造成了新冠病毒」,但他當時並沒有太在意。
然而,同月不久後,另一名男子在兩人擦身而過時朝他吐口水,這讓他「在一、兩天內都感到鬱悶」。
「我通知了警方,但我不知道有沒有後續……幸好我並沒有染上什麼病。」
"停止仇恨亞裔和太平洋島居民"數據庫收集的事件來自網上的自主報告。BBC通過採訪及分析美國媒體報道發現,自1月起在美國有超過100起疑似針對亞裔的事件,其中約一半的案件已上報警方。
一些事件到達了仇恨犯罪的標凖。紐約警方指,他們已調查了14宗與新冠病毒有關的仇恨犯罪,其中涉及15名亞裔受害者。
而在加州,一名老人遭遇鐵棍襲擊,一名青少年則因被襲而送院治療。
在德州,一個亞裔家庭在超市中被刀刺傷,其中還包括了兩名分別2歲和6歲的幼童。根據美國廣播公司(ABC)獲得的聯邦調查局(FBI)報告,"嫌犯表明他用刀攻擊該家庭的原因是,他認為他們是把新冠病毒傳染給他人的中國人"。實際上,受襲家庭為南亞裔。
有亞裔人士報稱,由於其族裔背景,酒店、Uber司機等拒絶為他們提供服務。
馬特(並非他的真名)是一名華裔美國人,他是在康涅狄格州一家急診室工作的醫生。他稱,有多名患者表示曾有亞裔人士在他們周邊咳嗽,因此要求住院治療。
他經歷的反亞裔偏見似乎更為切身,當時他正嘗試治療一名相信感染了Covid-19的病人。
"我穿戴著防護設備,走進房間作自我介紹。當他們聽到我的姓氏時,他們的反應是'不要碰我,我能見另一個醫生嗎?你可以不要靠近我嗎?'"
馬特說,許多其他少數族裔面臨著"更顯性、更嚴重的歧視",但他依然擔心類似事件會打擊醫護人員的士氣。
"這是一個壓力相當大的時期,我們的工作量大了很多,時刻穿戴著很不舒服的防護裝備。我們當中的許多人暴露在Covid-19中。"
「如果他看起來像是華人,他就被攻擊」
新冠疫情最初在中國武漢暴發,總統特朗普因此把炮火瞄凖了他口中控制疫情不力的中國政府。
今年較早前,特朗普多次稱新冠病毒為「中國病毒」,批評者稱這一詞匯並不區分中國、中國政府和華裔人士。
特朗普稍後呼籲保護亞裔美國人,稱「疫情蔓延不是他們任何形式的錯誤」。但這並沒有停止一些人怪罪華裔美國人或攻擊其他東亞裔人士。
張華耀教授稱,他收到的反亞裔事件報告之中,四成來自華裔人士,但大部分案例發生在其他東亞裔人士身上。
「這是種族定性的例子:『他看起來像是中國人,他就被攻擊』。」
種族定性(racial profiling),又成為種族歸納、種族貌相,指的是依照某人的族裔特徵,來認定其犯罪或涉嫌某種行為。
來自韓國的23歲大學生吳多賢(Dahyung Oh)記得,早在2月,在美國疾控中心建議佩戴布口罩之前,她站在紐約地鐵月台上,旁邊一名女子充滿敵意地瞪著她。
「她開始向我靠近,指著我說『為什麼你不戴口罩,你應該要戴上口罩』,」吳多賢稱。
這名女子自己也沒有戴口罩,吳多賢認為她「被針對」了,「因為我們周圍十幾二十個人都沒有戴口罩。」
「我當下覺得非常憤怒,我因為身為亞裔而被針對,又因身型嬌小而更容易被人當作攻擊目標。」
這次事件沒有以暴力告終,不過吳多賢是幸運的,紐約在3月出現了兩宗無關聯的案件,都是亞裔女性因沒有戴口罩而遭遇襲擊。同時,許多人又因戴了口罩而被騷擾。
張華耀教授表示,對遭遇歧視的亞裔人士來說,口罩可能造成"雙輸"局面,因為"如果他們戴口罩,他們會被懷疑感染了病毒,而如果他們不戴口罩,則會被質疑感染了還疏忽大意。"
這種情況不僅發生在美國,在英國和加拿大都有多起針對東亞裔人士的襲擊,引起了高度關注。溫哥華警方稱,今年至今已受理了20宗反亞裔的仇恨犯罪案件。
與此同時,在中國出現了針對非裔人士的歧視情況。有報道指,數百名非裔居民未被確診新冠肺炎,卻被趕出家門丶強制檢疫和沒收護照。包括一家麥當勞快餐店在內的一些餐廳與酒店禁止非裔人士進入。
「我認為這跟以往的危機時期一樣,某一群體的人通常會被當作替罪羔羊,」紐約市人權委員會主席馬拉斯(Carmelyn P. Malalis)說。她指出,艾滋病危機和伊波拉疫情時也有類似情況。
馬拉斯認為,在疫情之前,「針對亞裔的含蓄歧視」就已存在,但由於報導甚少,公眾對此的意識並不高。「人們認為種族歧視是黑白對峙,沒有意識到歧視是以各種形式存在的,」她表示。
為什麼亞裔美國人仍被看作局外人?
在美國的亞裔人士來自多元的族裔、國家和背景,他們往往有不同的政治信仰與身份認同。
根據人口普查數據,美國約有2000萬居民是亞裔,佔美國總人口約6%。這其中包括了亞裔美國人,以及在美國生活、學習與工作的亞裔人士。
在亞裔美國人當中,一些族群,例如不丹裔美國人,較高比例是出生在美國以外的移民。而包括日裔美國人在內的其他族群,則更可能在美國已生活多代。
每年,單單是從中國到訪美國的遊客就有300萬人。
但無論是對自我認同為亞裔美國人的人士、希望成為美國人的人,還是僅是到訪的亞洲人來說,在美國針對亞裔的種族偏見都一視同仁。
亞裔美國人有許多共同的經歷,例如他們在疫情之前就已被視為「永遠的外國人」。
「種族,就如許多社會分類一樣,是一種任何人一眼就能看見的類別,」聖地亞哥州立大學心理學教授戴比·馬(Debbie Ma)博士說。「正因如此,人們很容易對這些類別加以標籤與刻板印象,例如,東亞裔人士是外來的,儘管他們實際上並不是。」
她在2008年參與撰寫的一份研究報告發現,在紐約出生的華裔演員劉玉玲(Lucy Liu)與英國演員凱特·溫斯萊特(Kate Winslet)之間,來自各種族裔背景的美國受訪者們更傾向於認為後者是美國人。
馬特醫生說,經常有人跟他說「你的英語說得真好」,問他真正的家鄉是在哪,儘管他已向對方解釋了他生在美國。
張華耀教授則說:「儘管我的家庭在美國已經開枝散葉到了第五代,我依然被認為是一個外國人。」
這導致人們的亞裔長相、馬博士稱之為「我們明顯帶有的特徵」,成為亞裔人士在疫情期間被針對的原因。
這並非族裔首次被用來邊緣化或針對在美國的東亞裔人士。在第二次世界大戰珍珠港襲擊後,大批東亞裔美國人被囚禁。在19世紀,諷刺東亞人的漫畫被用作種族主義宣傳,用來排斥來自中國與其他東方國家的移民。
時至今日,一些亞裔美國人仍形容他們感覺「處在試用期」,需要去證明他們是美國公民。這一情況在疫情暴發後明顯惡化。
曾以民主黨人身份競選美國總統的楊安澤在4月時撰文稱:「對族裔背景一定程度上的鄙視和疏離,已變成了明顯的仇視甚至攻擊。」
他呼籲亞裔美國人「以前所未見的方式展示我們的美國特質」,例如幫助鄰居、捐獻防護裝備、穿上美國國旗顏色「紅白藍」的衣物。然而,批評者譴責楊安澤的言論是在怪罪受害者,並且他似乎內化了一種觀念:由於其族裔背景,亞裔人就是不夠「美國」。
特朗普總統與拜登的競選團隊都遭到批評。特朗普的一個競選廣告裏形容拜登對華軟弱,其中展現了一連串拜登與中國官員共處的短片。
然而,短片裏還包括了駱家輝(Gary Locke)的畫面,他是一名華裔美國人,曾任美國前駐華大使。人們譴責特朗普的競選廣告暗示駱家輝是中國官員。
與此同時,拜登的競選廣告也被炮轟,因其中強調在疫情旅行禁令實施後,「特朗普仍讓四萬名旅客從中國進入美國」。不過,這些旅客當中許多人或是美國公民。
兩個競選團隊都否認上述廣告涉及排外主義或針對華裔美國人。
在美國的亞裔如何回應攻擊?
對於一些人來說,反亞裔情緒的高漲感覺明顯且危險。
目前並沒有全面的數據記錄各族裔人士在美國購買槍支的數量,但根據槍店老闆們的反饋,亞裔強制購買者和整體的槍支銷售數量正在上升。
49歲的華裔美國人臧東慧在紐約皇后區組織了社區巡邏隊,巡邏隊的微信小組中有200多名成員,他們輪流開車在社區中巡邏,向警察報告可疑行為。如今巡邏隊以棒球棍自衛,但臧東慧希望未來他們可以持槍巡邏。包括他在內的十多名巡邏隊成員最近已申請購買槍支的許可證。
臧東慧形容自己是保守主義者,他相信華裔美國人應該武裝自己,「以防社會動蕩與犯罪急增」。
然而,並不是每個人都讚正這一看法,舊金山和平組織的共同發起人梁國雄(Max Leung )就是反對者之一。該組織近日定期在唐人街巡邏,並稱巡邏有效減少了蓄意破壞與盜竊的案件。
「儘管我深信並且十分支持自衛,我們並不鼓勵成員們持槍巡邏,」梁國雄說:「我們希望在組織內建立促進和平、而非以暴制暴的文化。」
藝術家與喜劇演員也受到啟發而發聲,譬如華人說唱歌手Jason Chu,他發起了名為「仇恨是一種病毒」的倡議活動,還寫了一首關於反亞裔事件的饒舌歌曲。他說,想以饒舌來展示「針對亞裔美國人的人們有多麼荒謬」,以及「強調亞裔美國人屬於這個國家」。
「我們在美國不是過客,我們在這裏出生,這是父母養育我們的地方。我們想說,仇恨不屬於我們的國家。」
從更宏觀的角度來說,人們希望這番對歧視的全新認識,能讓美國的亞裔族群變得更強大,與其他的少數族裔更團結一致。
馬特回想起,在他成長過程中曾聽到不少針對非裔美國人的負面評價,其中有的來自亞裔美國人。
相反的是,「如今我看到許多亞裔美國人為艾莫德·阿伯裏(Ahmaud Arbery)申訴」。非裔美國人阿伯裏2月在喬治亞州郊外慢跑時被槍殺,兩名槍手說他看起來像是個盜竊案嫌犯。
馬特留意到,亞裔美國人群體近年來在政治領域的聲音更大了,在其他領域也越來越亮眼。「我的很多朋友看到這些反華人的言論,對於談論其他族群面臨的歧視更感興趣了。」
張華耀則目睹一些亞裔美國人「開始意識到他們的共同利益,作為一個政治組織或群體動員起來」。他說,來自不同階層、教育背景和族裔的亞裔人士如今因疫情相關的歧視而「發現了他們共同的經歷」。
「我們在一同面對種族定性這一過程,希望終有一天,我們會團結在一起對抗歧視,以共情心對待其他同樣面臨種族定性的人們。」
#社會 #政治 #生活
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AI時代的變革比每一次工業革命都快!李開復博士在達沃斯世界經濟論壇的人工智能焦點論壇上談到,人工智能的未來將預見未來的大規模的職業轉移和人力重新佈署。但同時人類將有更充裕的時間體驗更優質的娛樂(舉例:虛擬實境)。
【AI時代的變革比每一次工業革命都快】
達沃斯時受邀與MIT Media Lab(麻省理工學院媒體實驗室)負責人伊藤穰一(Joi Ito)在達沃斯世界經濟論壇閉幕日的人工智能焦點論壇上探討人工智能,本文由創新工場工友根據現場錄音整理。
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對談嘉賓:
李開復博士,創新工場董事長及CEO、創新工場人工智能工程院院長
伊藤穰一(Joi Ito),MIT Media Lab(麻省理工學院媒體實驗室)負責人,曾任Creative Commons CEO、Six Apart日本分公司主席、風險投資公司Neoteny創始人兼CEO
主持人:
蒂姆·布拉德肖(Tim Bradshaw),《金融時報》駐舊金山科技記者
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主持人蒂姆:今年我首次來到達沃斯參與世界經濟論壇,感覺人工智能(Artificial Intelligence,以下簡稱AI)在今年大會已然成為炙手可熱的焦點。現在當人們談及AI和它所引發的生產力進步時,往往會一道談及AI可能引發的倫理和政治議題,甚或爭辯AI的終極價值。我希望今天咱們能換一種觀點來討論AI。
伊藤:我覺得AI確實變的熱門了,這種變化從去年底開始,2016年是非常重要的一年,連許多非計算機領域的科學家都開始提出他們的觀點,而非像過往單純質疑AI。
李開復:的確,如今AI已經被全社會所更廣泛地接受了。人們開始認識到,AI正在為現實生活服務。自2016年初AlphaGo戰勝李世石一役,為大眾揭示了一個無法否認的事實,那就是AI確實能以極高的效能掌握特定垂直領域。AI能夠為我們的生活提供許多超越當前產品與服務水平的解決方案,AI能開始正式為人們提供服務。
圖:AlphaGo VS 李世石
蒂姆:所以,您認為這項變革的動力來自技術領域,還是外在的實體環境?
李開復:我認為它屬於技術引領的變革。數十年來,人們普遍把AI視為一項技術,確實在AI發展的同時,經濟、政治等外在環境也發生了一些改變,但我不認為實體環境的改變和AI技術的發展具有直接相關性。
蒂姆:前不久,IBM與微軟都捲入了一項重大討論,那就是AI技術是否會對人們現有的工作造成威脅,人們是否會因此失業?他們認為,AI的目的是增強人類的智能,而非替代人類。兩位認為上述論點成立嗎?
伊藤:所有事物的價值都需要經過長時間的檢驗,而並非一段短暫時間內的觀察。宏觀角度來看,我們無法否認人們會因「新技術總會導致人們失業」而恐慌,但隨著新技術的發展,某些領域又會誕生新的工作。例如在美國,高中畢業生如果想當護士,就必須就讀社區大學考執照,而AI技術能夠達到護士必須學習的操作流程技能,使得費時且昂貴的職業資格考試變得不那麼重要。護士這一職業還將存在,但將不再受限於繁瑣的操作任務和流程事務,對於想從事護士一行的人來說,這是一大利好。對於許多職業而言,立刻要談立即被AI技術取代還言之尚早。但是顯然,許多工作領域的問題正被解決也正被改變。
主導AI技術研發的各大科技巨頭,如果能為人們樹立一種正確的態度,驅散人們心中對AI技術的恐懼,也將會是一大利好。畢竟人們對AI技術的恐懼,絕大部分來自於對於AI的不解。
要消除恐懼,我們需要在兩個方面努力,其一,是消除人們心中情緒化、非理性的恐慌心理;其二,則是理性解決問題。例如,我們必須對當前的教育體系,以及職業資格認證等體系進行改革,這取決於未來機器發展的速度有多快。
在接下來數十年甚至很長時間內,AI技術都將會不斷發展。但現實是,我們的教育體系和人才市場仍然一成不變。我預見各項既有制度的僵化與缺乏彈性,將成為比AI技術本身更大的阻礙。
李開復:大體上我同意,不過我認為,我們需要更為急迫的喚醒社會集體意識來理解並準備AI時代的到來。
當今時代變革的速度,比以往任何一次工業革命時期都要快。隨著AI技術的不斷完善,越來越多的工作如今開始被AI技術取代。舉例來說,中國有一批AI創業公司正在研究人臉識別,這類技術已能批量辨識20到30萬張人臉,這是一般人類不可能達到的量級和精准度,諸如保安、邊防等從事辨識任務的從業人員,也勢必會被取代。在另外一些領域,AI處理人際和人機關係的能力確實還不如人類,醫療行業是最好的例證,醫療檢測中的某些涉及影像識別的崗位很快也會被AI技術所取代,但那僅僅是醫療專業的一小部分。
圖為曠世科技face++人臉識別自動解鎖
所以大體上來說,人們的工作必須具備足夠的深度,需要讓自己強大到不會輕易被機器所撼動。我不認為現在正在從事這類有足夠深度工作的人們,會輕易被AI取代。
當前有兩項重大的任務等著我們去解決。其一,是思考如何調配未來二十年大量被AI技術替代的工作者;其二,是我們的教育亟待改革。我們需要對我們的子女、下一代子女進行再教育,分析哪些工作不會被輕易替代,而不僅僅去幻想從事目前看似光鮮亮麗的工作。
投身服務業可能是其中一個選擇。我們希望能鼓勵更多人參與人際間的交往互動,建立機器人與人類的交流溝通模式,並不是所有人都能做到這一點,而這些對於服務行業來說至關重要,AI技術能夠使未來的服務業更被人們期待和尊重。
伊藤:日本人對於服務行業的看法就很有意思。日本人認為,服務業是與人打交道的工作。在日本很少有人帶著好萊塢夢,為了將來成為明星而在餐廳打工,他們單純就是喜歡在餐廳工作、熱愛著他們的顧客,這樣的態度完全刷新了我個人對於工作價值的認知。
我們有必要重新設定價值的評價體系。過去我在日本的時候,日本還是一個經濟發展至上的國家。但如今,人們的觀念已經發生了很大轉變。在以前,工作只是為了獲得金錢,而金錢是衡量一個人是否成功的標準。
但如果你基於你對工作技藝的精通程度去評價你是否熱愛這份工作,同時改採你對工作的熱愛程度來衡量成功,那麼很多被歸結為服務行業的職業其實都相當成功,服務本身可能談不上偉大,也不在創造什麼新事物,但這些當下從事的工作讓你明確目標,支撐著你的生活結構,讓你找到人生的意義。
我們應當少關注一點工作產出的經濟效益,而更關注工作的目標和意義。舉例來說,育兒應當是國家GDP的組成部分,而不是像現在這樣只被視為家務,養育下一代對全社會而言至關重要,如果每個父母都能在育兒領域多花些時間,社會將會變得更好。我們在比較人和機器的勞動產出時,多半僅僅用勞動價值和工時長短來衡量人類的產能,卻忽視了工作背後潛在的社會價值。這也是為何許多非計算機領域的科學家自去年起,也開始提出他們的觀點。
李開復:另外一個重點在於,人類的工作進入了一個新的層次。人們在競爭中,將選擇更好的雇主和工作,同時取得工作技能與深度上的提升,逐漸成為各類專業能手和頂尖人才,甚至最後成為特定領域的首席科學家、最有價值的金牌球員、最受饕客追捧的明星大廚等。
但機器也擁有著屬於它的全新定位。我們要做的是去思考在AI時代來臨之際,如何保留一手的經驗,如何為人類提供成長的空間,從而創造更多的就業機會,為人類共同的未來找到更好的解決方案。
蒂姆:那麼隨著AI技術的普及,社會上的職業構成、各類職業對經濟貢獻的性價比會不會隨之改變?例如,一個人周遊世界開另類雜貨鋪,會不會比在辦公室當一名白領賺得多?
伊藤:這正是另一個關乎整體經濟的重要問題。 如果AI真能把整體社會的生產力無限提高到一個極其充沛的程度,那很多人可能根本就不願意繼續從事現在的工作,如今包括政府公務員在內,很多人在崗位上過度勞動,薪水卻巨低無比。這些職業的確需要政策扶持和薪酬相關的補助,才能鼓勵人們考慮選擇那些看似低回報的工作。
古希臘的雅典城邦就是一個例子。當然我們現在沒有那時代的奴隸制,但想象我們處在一個充滿了藝術家、哲學家的社會,那時公民們關心的,會是資源分配是否公平、收入是否均等。這並不意味著我們不再需要工作,否則就太不符合現代的經濟法則。社會仍然需要人類勞動力,但人們將變得更富裕、更能投身內心真正渴求的工作,將會有更多的音樂家能心無旁騖專注他們熱愛的創作、廚師們方能每天精心烹調讓人贊嘆的美食,他們周遭人們的生活體驗,將會因此更為多彩豐富。
蒂姆:說到剛才的音樂家,如今他們掙錢的道路似乎更辛苦了。您覺得該由誰來支付這種額外收入?是政府?還是科技公司?
伊藤:目前的音樂行業,正隨著流媒體技術、更趨完善的數字版權制度蒸蒸日上,可預見的是,數字音樂不會在近期沒落,產業規則和行業規模隨著技術平台而生了重大變革,整體音樂行業反而是在上升的。但是,我預見音樂產業各種獨家約束制度仍然是個發展瓶頸。上世紀後期,在電視和傳統音頻媒介當道的時候,巨星經濟、高銷量唱片和企業壟斷形成了當時的市場格局。但現在,這種體系已經過於複雜、而且不符合當今以技術平台為主流的發佈體系。
李開復:不僅是音樂行業,其他的行業也存在著明顯的問題。例如,專欄作家和記者們的前途也值得憂慮,他們依循傳統媒體遊戲規則都曾經歷過獲利頗豐的年代,而對於新的技術平台分發規則、更為AI自動化的媒體模式他們仍未做好準備,記者編輯們的專業地位也需要被重新檢視與定位。未來型的AI技術公司將有機會賺得較高的經濟收益,這些創新公司甚至能和前沿政府緊密合作,共同為未來世界的工作結構和薪酬制度,進行前瞻的規劃和準備。
我們過去專注在培養數理化人才,為了訓練符合上個時代需求的工程師、醫師、會計師、律師等等專業人才,我們已經投資龐大的社會資源,導致很多人打從學習階段其實就開始偏離了他們的核心潛能而毫不自知。在不久的未來,許多工作都能被機器取代,人們將從這種演進中被釋放,真正投入我們擅長、我們熱愛的領域。
蒂姆:讓我們再來談一下當前AI技術帶來的經濟收益。由於AI技術對於大數據存儲、從業人員技能、輔助設施研發等領域提出了高門檻的要求,是否因而大部分收益都將集中在屈指可數的幾家大型科技公司中?對於其他小型的創業公司,由於缺乏機器、缺乏數據集,AI技術的研發成本無疑是巨大的,您認為AI技術對經濟結構有什麼影響?
李開復:我覺得目前的體系會持續促使大型科技企業不斷發展。他們有能力壟斷資源、壟斷數據,在商業利益和激烈競爭的驅使下,他們會不斷競逐更為精進的技術能力,為公司賺取更大的利益。對於較小企業,進入AI市場的難度的確比移動互聯網時代的創業高出非常多。
我呼籲行業需要大力推動AI生態系的開放性。創新工場北京總部和我們所投的創業公司體系中,已經啓動了全新的AI技術相關研發工作,近期我們成立了人工智能工程院,帶著孵化中國AI生態系的目標投入大量資源,招聘培訓一批年輕工程師入門AI領域,展開可公開數據集的採集和標注,我們也積極尋求在中國和全球資本市場的融資和成長機會。
全球AI競技場上,美國市場有Google、Facebook、微軟,中國市場有百度、騰訊、阿里巴巴等行業巨頭,激烈的市場競爭導致他們的技術極低程度會考慮開放出來,創新工場希望能夠借此成為AI領域開放發展的倡議者和實踐者。
蒂姆:我們之前提到,誰擁有數據上的優勢,誰就擁有敏銳的洞察力和創新能力。那麼非技術型公司什麼時候能夠真正採用AI技術,亦或是只能運用像IBM、Google、微軟等公司的平台?
伊藤:隨著世界愈發緊密互連,要以「贏家通吃」的玩法去壟斷市場是越來越難。現在,如果某個個體試圖進行壟斷行為,會自動觸發市場機制。市場競爭會形成限制:如果某方採取壟斷動作,對標競爭的另一方會花數百上千萬美元去找到超級優秀的AI博士們來迎頭趕上。現今人才培養的源頭已經到位,但我擔心,當某個企業實現了壟斷甚或做上了寡頭的時候,自然而然能順勢招募AI領域的全球才俊,吸引能夠負擔他們百萬美金酬金的投資人,種種多方因素都正匯聚在一起。市場單方面依賴競爭機制進行調節並不完善,因此,我對開復和創新工場在中國推動的開放做法特別感興趣。
接著我想說下一個經典的「電車難題」,雖然看起來有點偏題,但其實這個跟我們的討論挺相關的。這個研究大概就是詢問人們,如果街上一輛滿載乘客的電車馬上就要撞上一大群人,它應不應該立刻轉向,犧牲車內乘客的生命,還是放任讓車輛撞上人群。結果大多數的人都說,當然應該犧牲車內乘客的生命來保全更大一群人。但如果按照這個標準設計一輛無人駕駛汽車,你們會不會買具備這種人性道德的汽車?我是肯定不買。所以其實這就意味著,當我們只把責任交由市場機制,人們普遍都是自私的。
而且,就像開復所說的一樣,資本主義的市場競爭是不會激勵大家分享數據、資源和市場的。傳統的政府監管方式過去曾經行之有效,但在面對互聯網的開放和動態結構,這種傳統的監管方式將會失效。現在這些AI、比特幣和其他所有領域中的問題,都不是過去十年二十年間學者們研究的題目,而是真正在資本市場能夠快速賺錢的技術。然而相較於開放的互聯網,行業不曾充分在開放場域來探討這些技術衍生的問題和現象,這是我的擔憂所在。
李開復:我們倒是嘗試採用實務並直接一點的方法,用大公司跟大公司來抗衡。比如某巨頭企業說他們能夠提供數百萬美金的資金,另一家巨頭企業便說我們可以提供一個昂貴的開放平台。我們不知道這個方法是否有效,但畢竟我們都是敢於冒險的資本家,這個策略肯定是值得嘗試的。作為風險投資家,我們理解商場上凡事皆求回報,我們試圖串聯各方利益點,聚合成一條具有共通性的利益鏈條。
蒂姆:現今大家都能看到AI產出已經開始變得極具說服力,那麼投入方面狀況如何?誰在編寫、改進算法,我們又怎麼知道這些算法何時會被使用?AI技術的透明性又如何?市場能否避免AI這樣的黑科技遭受偏見誤區,或者避免AI技術被濫用?
李開復:我覺得目前有些公司採取所謂公開透明的做法,其實是很討喜的宣傳手段。但我也確實擔心,下面這種兩難問題會不會出現:一些公司選擇通過自律或推動立法來限制錯誤發生,但另一些公司不會這麼做。自然而然,比較規範自律的公司由於發展顧慮更為周全,相對發展速度上可能放緩;而較不顧慮錯誤發生的企業,反而可能成為最快速或最成功的那一方?
例如在無人駕駛技術的開發上,Google很小心謹慎,把保護駕乘人員和行人放在了極其重要的位置上,技術不成熟就不推廣;相反,特斯拉的AutoPilot就很激進,會直接把測試版產品拿給公眾進行試驗。然而現在看來,特斯拉造出好無人駕駛車的可能性還要更大一點。所以這個難題對任何規模、任何階段的企業,都是一個道德層面的決策。
伊藤:偏見同樣會影響到產品開發。曾經有某家企業開發麵部識別系統的時候,僅用他們自己的工程師作為訓練數據庫的模板,但發佈演示產品的時候,這個產品竟然認不出一位黑人女性的臉,正因為他們的工程師全都是白人男性。很多偏見,是你在日常職場中不容易意識到的。
過往許多公司會去蒐集信息、理解客戶,然後給出個解決方案。如果要做一個真的對社會有益、解決問題的架構,就只要想著把這個工具做得更好、更有用就可以了。我喜歡舉會計和電子錶格的例子,在VisiCalc發佈以後,這個蘋果公司自己都不知道該賣給誰的軟件出乎意料獲得會計行業的巨大歡迎,這讓他們欣喜萬分。於是他們在VisiCalc中投入了更多的靈感,VisiCalc 的開發者都沒有設想過它有如此多的可能性。
我們需要的不是企業銷售人員出去收集客戶需求,然後回頭要求工程師做出什麼,我們需要的是賦予人們自己打造這些工具的能力,這不會是目前主導AI領域那些科技巨頭的商業模型和運作方式,反而更可能來自像開復您所投資的實踐型的創業者。
蒂姆:數據和最終的成果歸屬之間是否有條清晰的界限呢?比如說如果某個商業公司使用Google的演算法找到公共部門數據中有利可圖的部分,例如運用某些醫療數據而大賺一筆,會發生什麼?會因為來源是公共數據而把這樣得來的利潤回報給政府呢,還是因為用了Google算法而成為其產品的一部分呢?畢竟沒有公共數據就不會有這一結果,目前這些數據相關的行業規則是如何制定的呢?
李開復:我感覺我們正站在一道門前,正打開去探索一個美麗勇敢的新世界,針對上述問題其實行業還沒有定論,也應該好好充分研究一下這個問題。
伊藤:看來科技巨頭們有一套針對現存數據庫、獲取數據的戰略。Google、Facebook或中國的百度、騰訊當然都會收集大眾的數據、從公共的數據中試圖做出成果。但很顯然個人電子郵件就不是公共數據,想要購買這些數據也是不可能的。也有很多人爭論是算法重要還是數據重要,顯然兩個都十分重要,但不同企業由於其業務屬性的側重,將會有不同的選擇。
蒂姆:我在這星期聽到許多關於人工智能未來是不是真的能帶來巨大收益的相關討論,比如增加稅收,幫助政府能讓所有人都開心地生活還不用工作。你覺得AI能緩解社會焦慮、解決其他情況下可能會出現的不平等問題嗎?它會是我們期待的那個靈丹妙藥嗎?
李開復:應該說這是必然的,在可預見的未來大規模的職業轉移即將發生,人才與人力需要重新部署,在AI驅動的工作形態改變之際,有兩部分我自己特別關注:一是孩童和成人的教育體系,舉例前面提到的音樂家、育兒等都將更能彰顯其價值,目前各項專業教育和技能培訓需要檢視其未來的適切性。二是人們有更充裕的時間來體驗享受更優質的娛樂,娛樂行業比如虛擬現實(Virtual Reality)在未來勢必更為百花齊放。
蒂姆:這是場非常有意義並非常有趣的對談,十分感謝你們參與。
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不好意思跑來這邊問學校的事情
因為遊學板那邊評價很兩極 想問問看當地的評價
我想念graphic design的研究所
因為家裡有親戚在舊金山
再加上大學的教授也說這間蠻有名的
所以就申請了Academy of Art University (AAU)的GD
結果今天收到親戚來信說
AAU不是好學校 校風很差之類的
叫我乾脆去念City College..
說實在的我有點錯愕
因為之前教授跟我說AAU跟pratt差不多
課程紮實而且在業界還蠻有名的
想問看看當地人對AAU的看法
真的是很糟糕的學校嗎?
還是因為設計類學校的關係 感覺不太好..
我現在好緊張...
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 123.50.46.128
所以就GD來說 AAU還算值得投資的學校嗎?
我媽一聽親戚說很爛 就叫我乾脆別浪費錢去念了..
常常看天亮甚麼的..
(1)學費相對便宜 (2)學校位於舊金山市區 可以借住親戚家(省很多生活費)
今天又收到親戚來信說AAU學費又漲了甚麼甚麼的
我可能 要在評估一下(怕過去還沒念完錢就燒光了)...
※ 編輯: reini 來自: 123.50.46.128 (03/24 13:07)
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