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（中央社記者潘姿羽台北26日電）美中貿易紛爭加劇，影響國際原油價格走跌，台灣中油公司宣布，27日凌晨零時起，調降各式汽油價格每公升新台幣0.1元及柴油價格每公升0.2元，調整後95無鉛汽油每公升為30.3元。中油指出，調整後的參考零售價格分別為92無鉛汽油每公升28.8元、95無鉛汽油每公升30.3元、98無鉛汽油每公升32.3元、超級柴油每公升26.8元。中油解釋，本週國際原油受美中兩國貿易紛爭加劇及美國商用原油庫存續升等因素影響，導致價格走跌。至於油價調整因素，中油說明，本週調價指標7D3B週均價為每桶70.06美元，較前週71.79美元下跌1.73美元，新台幣兌美元匯率貶值0.332元，國內油價依公式計算跌幅為1.10%。而延續「先亞鄰、後平穩」調價原則，中油指出，本週92無鉛汽油及柴油因未超過亞鄰最低價，故汽油應不予調整、柴油應調降0.1元，皆足額反映，調整後95無鉛汽油零售價格為每公升30.4元。不過依經濟部107年5月11日公布的油價平穩措施，95無鉛汽油上漲且每公升大於等於30元時，超出30元部分由台灣中油吸收25%，經計算，本週汽、柴油每公升應各吸收0.1元，調整後汽、柴油零售價應分別調降0.1及0.2元，汽、柴油仍各有0.1元的價格由台灣中油吸收。中油表示，今年累計至4月底止，台灣中油汽、柴油價格因春節凍漲、因亞鄰最低價限制及平穩措施未能調足的吸收金額粗估約達16.23億元。（編輯：鄭雪文）1080526

（優活健康網記者 張桂榕／綜合報導）玻尿酸注射臉部可以美容，用於退化的膝關節也可以幫助膝蓋勇健。玻尿酸是軟骨和關節液的原料，注射到關節腔內沒有太大的副作用，已成為骨科治療退化性關節炎的新利器。退化性關節炎是人類關節疾病中最普通的一種，與年齡老化有直接關聯。主要病變地方是兩個骨頭的關節接觸面，所謂的關節軟骨。可經由X光察看軟骨受到傷害及磨損的狀況，關節表面凹凸不平和關節腔變窄以及骨刺的產生。退化性關節炎主要的症狀是疼痛、僵硬、腫大和變形，在活動關節時，常可聽到不正常的磨擦聲響。施打玻尿酸 是用於急性膝關節炎中山脊椎外科醫院藥局藥師林玉千指出，施打在膝關節的玻尿酸是用於急性，軟骨磨耗損相當嚴重時的治療方式。剛打完後，因關節軟骨被玻尿酸填飽撐開，再加上因磨損出現發炎的傷口，所以病人會覺得關節腫脹，施打時也會產生很大的疼痛感，施打後還覺得走路卡卡的。需經過一段時間，不但病人已適應，加上玻尿酸的吸收，降低軟骨的磨損，發炎的傷口得到緩解，能減輕病人的疼痛感。打完玻尿酸後，建議腳要甩一甩、加上熱敷，可緩解注射的不適。喝的玻尿酸 平日保養效果佳關節軟骨未有磨損發炎時建議使用喝的玻尿酸做為保養之用，藉此把軟骨的基底打好，還有潤滑的效果，另外，也有讓皮膚有光澤彈性，眼睛不乾澀，保濕的功效。避免關節病情惡化這些地雷食物不要碰寒涼性食物：吃多容易讓氣血循環變差，香蕉、空心菜、竹筍、柚子、瓜果都屬此類。 酸性食物：中醫認為酸傷筋，烏梅、鳳梨儘量避免。 不好消化的食物：糯米、太過油膩食物。腸胃吸收好，才有辦法轉換成氣在體內推動，對腸胃刺激的食物都要少吃。 辛辣、刺激性食物：容易引起火氣，辣椒、花椒應避免。貼心提醒：若處於筋骨痠痛的急性期，如關節發炎難耐、肌肉勞損疼痛等，要尋求醫師的治療，不能僅靠食物緩解。

台商返鄉熱專題4（中央社記者潘姿羽台北26日電）台商回流累計投資突破新台幣3100億元，在國發基金「神助攻」之下，成果超乎預期，國發基金也加碼額度，「需求到哪補助到哪」。學者分析，除了天時地利，政府「態度有做出來」也是加分項目。美中貿易戰愈演愈烈，意外迎來台商大舉返台投資的潮，經濟部長沈榮津日前談及台商回台的成果，開心地說很感謝國發基金支持台商回台的優惠方案，在資金協助上，「國發基金確實幫了很多的忙」。國發基金為了爭取優質台商回台投資，積極協助台商返台，特別端出專案貸款，總額度為200億元，依實際貸放平均餘額以年息1.5%，支付銀行委辦手續費；截至5月10日止，銀行核准總貸款金額達295億元，共16家廠商申請，分屬12家銀行承貸。經濟部官員稱讚，在這次台商回台投資中，「國發基金是亮點」。為了持續發揮助攻角色，國發會主委陳美伶表示，廠商反應相當踴躍，需求已經超過原本200億元的額度上限，國發基金管理會因而在4月底開會，將原本200億元的文字拿掉，未來授權行政機關視需求補貼。其實政府在引導台商返台投資上，一直不遺餘力，過去馬政府時期，也曾喊出鮭魚返鄉，行政院端出「台商回台投資方案」，國發基金同樣推出以年息1.5%支付委辦手續費的補助，但成果並不如預期。「以前政府談台商回流，只有拉力，這次是有推力、也有拉力，雙力並進」，工研院產科國際所副組長陳志強表示，生產基地移轉不是說動就動，需要一段時間準備，當初馬政府喊出鮭魚返鄉，固然提出政策誘因，但對於在中國的台商來說，背後若沒有推力，他們不太可能把辛苦十多年的生產基地放掉。近幾年中國環境改變，工資提高、環保意識抬頭，陳志強表示，中國各方面成本都在上揚，很多台商的想法轉為「能撐多久算多久」，美中貿易戰爆發後，就成為很大的推力，此時政府又端出歡迎台商回台投資方案，且態度相當積極，加大拉力，台商回流投資潮自然水到渠成。經濟部投資業務處處長張銘斌則分析，國發基金先前曾端出過相同方案，但這次台商回台情況異常踴躍，國發會也表態即便額度已滿，超過的部分會繼續支持，讓廠商沒有後顧之憂，好比「糧草充足的情況下，前方將士會更有士氣」。台灣銀行響應政府政策，今年開出「台商返台購建廠房」專案貸款1000億元目標，目前已有近70億元成績；台銀副總經理林麗婈表示，來洽詢專案貸款的廠商業別五花八門，電子業較多，其他產業、大企業、中小企業也都有。林麗婈表示，去年美中貿易戰爆發後，聽到廠商陸續有在做規劃的消息，有些回台灣、有些去東南亞，如今貿易戰愈來愈激烈，政府又有鼓勵，還有資金協助，可以說是天時地利人和，促成這波回流潮。國發基金匡列200億元助企業融資，但因台商回流踴躍，企業需求早已超過200億元，陳美伶表示，方案會持續下去，不過國發基金考量市場公平競爭，以及維持鼓勵台商回流的意旨，會滾動檢討機制，讓制度更臻完善。「歡迎台商回台投資行動方案」今年初實施至今，經濟部已通過61家，累積投資逾3100億元，預估可帶來本國就業人數超過3萬100人。沈榮津日前於立法院經委會答詢時也表示，隨著美國宣布最新一波將加徵關稅、制裁華為等措施，很多先前還在猶豫的廠商都轉趨積極，據目前盤點結果，今年台商回流投資額有望突破先前新訂的目標5000億元，大概可以達到5500、6000億元。（編輯：鄭雪文）1080526更多財經相關新聞美商找陸廠仿製軍服 太俗被拆穿工作沒薪水還要繳錢 230人搶18個缺回台投資拉力推力並進 國發基金神助攻台商回流、外資來台，哪個比較重要？3場所裝屋頂型太陽光電 進度超前5年今日最夯新聞流量前3名隔壁便宜！美大兵害陸廠露餡韓粉嗆趙少康：富士康戰情室搶攀聖母峰 竟因「塞車」10死今日推薦影音＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿有話想說？歡迎投稿>>>【Yahoo論壇】

手是接觸世界的媒介，更是行動力的開端，因此雙手也是身體最忙碌的部位之一。雲門教室研發長謝明霏表示，研究發現，雙手是學習及探索環境的重要工具，幼兒時期的雙手愈是靈活，大腦發展愈好，也愈能保持身心健康。然而，不當用手可能引起手腕關節痠痛不適，因此經常用手之後也別忘了做些伸展運動，以常保腕關節靈活喔！  一般人日常活動都離不開雙手，舉凡拿取物品、打電腦、用手機都需要手及手腕的靈活運用，雖然活用肢體雖然是好事，但不當的姿勢，卻也可能對身體造成損害。研發長謝明霏表示，像是上班族使用電腦、餐飲從業者手托重物、工廠裝配員反覆同樣的動作等，長期的重複性動作或是手腕角度固定不變，容易造成腕關節的痠痛，引發俗稱「滑鼠手」的腕隧道症候群。 該如何保養腕關節，避免痠痛、受損呢？謝明霏提醒，適度休息、伸展腕關節，就有助減少關節損傷喔！ 首先，將雙腳跪坐在軟墊上、身體挺直、肩膀放鬆不動，讓雙手十指交疊、小指保持交叉，把手掌盡量往前推。 再來，以雙手掌心和膝蓋4點著地，將雙手指尖朝向自己，配合呼吸，將身體慢慢往前傾，雙臂伸直，運用身體的重量，自然延展手腕關節。 最後，將雙手掌心朝上，指尖兩兩相對，身體慢慢前傾，換個角度再次延展手腕關節。 謝明霏表示，藉由上述運動來伸展腕關節，讓手腕關節能適度放鬆、休息，也才能減少傷害。 圖文創作：健談專家諮詢：雲門教室研發長 謝明霏

編者按：隨著人工智能的普及，其背後不断發展的智能算法也在各種決策中發揮著越來越重要的作用。然而，就算法理解、使用實踐、自動化決策中快速滲透的偏見甚至缺乏透明度和問責制等方面問題，仍然尚存爭議。前不久，就有媒體爆出，亞馬遜自己研發的人工智能簡歷篩選系統，就存在“偏見”，並且會自動過濾女性求職者。人工智能偏見到底是怎麼一回事？著名分析師Benedict Evans專門針對這個問題發表了一篇題為Notes on AI Bias的文章，希望對你有所啟發。圖片來源：DigitalOcean如今，機器學習是科技領域重要的基本發展趨勢之一。在未來十年，要通過科技更廣泛地影響和改變人類世界，機器學習也是非常主要方式之一。然而，機器學習也讓人產生了不少顧慮。有人擔心它對人類就業會帶來潛在的不利影響，也有人擔心過度依賴機器學習可能會觸及人類的道德底線，當然也有人討論人工智能偏見所帶來的一系列問題，這些問題一點都不簡單，這也是這篇文章討論的重點。什麼是人工智能偏見？原始數據既是一個矛盾體，又是一個壞點子。所以，我們應該精心處理並分析這些數據。——傑弗裡·博克爾（Geoffrey Bowker）在2013年之前，如果你想開發一個軟件系統，並用它來識別照片中的貓，你可能只有通過寫程序的方式來實現這個目的。在程序腳本中，你可能需要關注的是如何識別並分析圖片中的動物輪廓、眼睛以及動物皮毛。此外，你還需要關注這些動物有多少隻腿等等。然後再把所有的因素綜合一起考慮。然而，這樣的程序實際上並沒有多大的用處。從概念上來說，這就好比製造一匹機器馬一樣。從理論上來說，的確行得通。然而實踐起來，卻又是另一回事，你會發現事情的複雜性，要比你想像的難得多。最後，你有可能寫了成百上千條腳本程序，也沒有得到任何有用的結果。借助機器學習，我們就不再需要親自寫腳本程序來識別X或Y。相反，機器學習的做法是，通過收集上千個樣本X和Y，並基於這些樣本的有關數據通過電腦對其建模。然後，該數據模型就會產生具有一定精準性的全新數據點，同時可以識別其是否符合所有的X或Y樣本的特徵。機器學習需要借助數據來建模，而不是通過人工寫這個模型程序。這種方式生成的結果高度精準，特別是用於識別或模式發現等情況下。因此，整個科技領域如今都在往機器學習方向發展。不過，有一個問題也值得我們關注。在現實社會中，上千個（甚至上萬、上百萬個）樣本X和Y中，同樣還包括A、B、J、L、O、R和P。它們可能沒有平均地分佈，從而系統可能會更加“關注”L和R，而稍微“忽視”了X。這在實踐中又意味著什麼呢？我可以通過自己喜歡的例子來說明。圖象識別系統會傾向於分析一張滿是綠色草地的山丘，然後識別出山丘上的綿羊。多數“綿養”的樣本照片背景中，都有綠色草地。畢竟，這是羊群通常生活的地方。而這些照片樣本中，相比於白色茸毛狀的綿羊，綠色草地則會顯得更加突出和明顯，所以整個圖象識別系統就會把對草地的權重加高，從而更“關注”草地。圖片來源：Cubix如果要用更“嚴肅”的案例，就不得不提到最近一項關於通過照片識別皮膚癌症的項目。在這個項目中，皮膚病專家把患有皮膚癌症的照片樣本拿來研究，通過對圖象的不斷放大併進行局部結構分析，從而讓系統不斷熟練地識別皮膚癌症的標記。但實際上，健康皮膚的照片樣本中根本都不存在他們想找到的局部結構。對這套系統而言，這些局部結構（或者可以理解為一格格像素）是分析並設別皮膚癌症的關鍵，有的情況下它們比皮膚上的小紅斑點還明顯。因此，與其說這個系統是用來識別皮膚癌症的，不如說它是用來識別這些局部結構的。值得注意的是，機器學習背後的系統，實際上並不瞭解我們所觀察事物背後的語義。我們可以通過識別並理解照片上的一格格像素，從而識別出那隻羊、皮膚或者其局部結構，但系統能識別出的卻只是一串列數字。它無法看到3D景象，或各種物體和其結構，當然也看不到那隻羊。它只能看到的是各種數據模式。此外，另一個具有挑戰的事情是，機器學習系統生成的模型（即神經網絡）包含了不計其數個節點，但我們卻無法直接深入模型內部並瞭解它到底是如何做出決策的。否則，機器學習根本就是多餘的，我們也許可以直接通過寫腳本程序來解決這個問題。很多人總是擔心，機器學習就像一個黑匣子（不過，這個觀點的確有點誇大其詞。後文還會進一步闡述）。簡言之，人工智能偏見（或者機器學習偏見），實際上是某個尋找數據模式的系統可能會找到錯誤的模式，而我們人類還有可能不會察覺這個錯誤。它是這項科技的核心附帶品。無論是在學術界還是大型科技公司，研究和使用這項科技的人都瞭解這個事實，但其影響卻是非常複雜的，而我們可能應對的解決方案，也同樣沒那麼簡單。首先，先談它的影響。圖片來源：Health Catalyst人工智能偏見的場景提到人工智能偏見，最明顯也最直接出現這種情況的場景就是涉及人類多樣性的場景。據前段時間的報導稱，亞馬遜嘗試建立一套機器學習系統，從而來篩選求職者的簡歷。因為亞馬遜現有成員以男性居多，所以這套系統所挑選的符合標準的“合格候選人”畫像也更偏向於男性，所以在挑選建立過程中就自動過濾掉了很多女性求職者。亞馬遜隨後發現了這個問題，後來也沒有再繼續開發這套系統。這個案例的關鍵點在於，即便求職者簡歷上並沒有標明其性別，系統在自動篩選過程中仍能偏向於男性求職者。之所以導致這樣的結果，是因為系統能夠從樣本數據中進行模式分析，比如女性在描述個人成就的時候會使用和男性不同的詞彙，又或者女性在學校參加的體育運動和男性也不同。當然，系統肯定不知道什麼是冰上曲棍球，不知道人類是什麼，當然也不知道什麼是“合格”，它可以做的，只不過是對文本進行數據分析罷了。然而，系統可以分析的數據模式，我們人類卻並不一定可以注意到。即便我們注意得到（比如我們所知的不同性別在描述個人成就方面所選詞彙的不同），我們可能也會因此耗費大量精力和體力。當然，人工智能偏見的場景遠不止於此。擅長通過蒼白皮膚識別皮膚癌症的機器學習系統，可能根本無法識別顏色較深的皮膚上可能存在的皮膚癌症，反之亦然。這並不是因為系統對樣本有偏見，而是我們可能需要針對不同樣本而建立不同的分析模型，從而找出不同的特徵。機器學習系統也並不是可以互通交換使用的，即便是圖象分析這種同類型的應用當中。你必須對這套系統結構進行不斷的調整，有時候為了識別你感興趣的數據其固有特徵，還需要不斷地試驗和試錯，從而達到期望的準確率。然而，你可能無法覺察到的是，這個系統在識別某個群體樣本時準確率可能達到98%，但識別另一個群體樣本的準確率卻只有91%（即便這個準確率仍然比人工分析的準確率還高）。目前我列舉的案例都是以人物或者其有關特徵為主。但更重要的是，人工智能對人的分析偏見實際上是某個大問題中的一個子問題。我們會用機器學習來分析很多事物，而樣本偏見則存在於所有的分析之中。因此，如果我們的樣本是人的話，那相關的數據分析則可能存在一定的偏見。圖片來源：SmartData Collective為了更系統地瞭解這個問題，我們可以再次回到之前提及的皮膚癌症案例，並同時考慮以下三種可能被打破的假設情況：樣本人口特徵不均勻：所有樣本照片中，各種膚色的皮膚樣本並不相同，所以系統會基於皮膚膚色做出錯誤的分析判斷。樣本數據包含明顯的非平均分佈的非人類特徵信息，並且毫無診斷價值，但系統卻基於此（樣本皮膚癌症照片中的一格格像素，或者樣本羊群照片中的綠色草地）而不斷進行分析訓練。在這個案例中，如果我們把所看到的像素當作局部結構（實際並不是）來分析的話，結果就可能相差甚遠。數據所包含的某些特徵信息無法被人類察覺發現，即便通過某些特定方法仍然無法發現。那麼，“即便通過某些特定方法”又意味著什麼呢？我們的先驗經驗告訴我們，數據可能會有傾向性地偏向一部分群體，或者至少會有類似的計劃（換句話說，要猜測為什麼數據會偏向一部分群體，其實是因為多種社交因素導致的）。如果我們想要發現樣本照片中的局部特徵，我們是可以看見的。但我們選擇了忽視它，因為我們知道它是不相關因素，但我們卻忘記的是，系統對此卻全然不知。然而，如果所有的不健康皮膚樣本照片都是在白熾燈的照射下拍攝的，但健康皮膚的樣本照片卻都是在螢光燈照射下拍攝的，這又會出現怎樣的情況？如果在拍攝健康皮膚樣本照片和拍攝不健康皮膚樣本照片的間歇期間，你更新升級了手機的操作系統，而蘋果或者谷歌剛好又更新了降噪算法，這又會導致怎樣的情況？這些情況，即便我們投入再多精力，我們可能還是根本無法察覺，但機器學習系統卻可以輕鬆地察覺並利用這些情況。畢竟，它什麼都不知道。此外，在這之前我們一直在討論錯誤的相關性，但數據中其實也有很多非常正確的模式，只不過基於一些道德因素、法律因素或者產品相關的因素，我們並不想利用這些數據模式。在某些司法管轄區域，即便我們知道女性司機的車禍率可能更低，我們也不能因此降低她們的保費。所以，我們就可以輕鬆地假設，可以借助機器學習系統，結合歷史數據並發現看起來像女性名字的被保險人其報保險的機率更低，從而從數據中排除這些名字。但是，就像前文提到的亞馬遜案例一樣，系統也許可以通過其它因素辨別出分析對象的性別（儘管系統可能並不瞭解性別或者汽車等概念），但在瞭解相關數據分析之前，你可能卻全然不知。最後，我們通常都說，目前我們只會利用機器學習系統從事有關人際社交交往的研究和學習，但實際上並不是這樣。如果你是燃氣渦輪機製造商，你可能就會對機器學習系統感興趣。因為借助機器學習，你可以對成百上千個渦輪機感測器實現遠距離測量（通過聲音、振動、溫度以及感測器反饋的其它數據信息輕而易舉地建立機器學習模型）。假設情況下，你可以從中篩選出1000份出現故障即將停止運轉的渦輪機工作數據，同時還可以篩選出另外1000份正常運轉的渦輪機工作數據。然而，你可以以此建立一個機器學習模型，從而分析兩種數據之間的差別。分析相關數據後，假設75%的故障渦輪機都是用的是西門子生產的感測器，而只有10%正常運作的渦輪機使用的是西門子感測器（同時假設故障與感測器無關）。然後，你就會發現，機器學習系統建立的數據模型，就會更加“關注”裝有西門子感測器的渦輪機。圖片來源：Hacker Noon如何管理人工智能偏見？針對人工智能偏見，我們能做的是什麼？首先，我們可以從三個角度來思考人工智能的偏見：收集和管理訓練數據的方法嚴謹性；分析和診斷數據模型行為的科學工具；機器學習實踐過程中的培訓、教育和注意事項。在法國喜劇作家莫里哀（Molière）著作的《貴人迷》（Bourgeois Gentilhomme）一書中，講述了這樣一個笑話：一位男子活了一輩子都不知道文學可以分為詩歌和散文，直到別人告訴他後，他才欣喜地發現，原來他這輩子只接觸過散文。如今的統計學家，也可能有類似的體會。他們這輩子可能都在從事研究工作，但就是沒有意識到“人工智能”和“樣本偏見”兩個不同命題。擔心存在樣本偏見，或者尋找樣本偏見，並不是新問題。只不過，我們需要系統性地對待這個問題。正如前文渦輪機案例所述，在某種程度上，如果只涉及到和人相關的主題，它可能實際上（或者從理論的角度）就會相對簡單一點。因為先驗經驗告訴我們，針對不同群體可能存在一定偏見，但我們沒有意識到的是，我們可能對西門子存在偏見。而更新的觀點是，我們並沒有再直接地對數據進行分析，而是讓機器通過建立我們無法直接分析的超級複雜的模型來完成這項作業。整個過程中，透明度就是與偏見相關的值得考慮的主要問題之一。我們擔心的，並不只是可能存在偏見，而是我們根本無法知道是否存在偏見，這對我們來說是全新的事物，和我們所接觸過的組織機構或自動化流程也不同，所有並沒有可以讓你回顧審查的清晰邏輯步驟。圖片來源：Symmetry Magazine在某種程度上，我們可能可以回顧審查機器學習系統，但要去審查其它系統，則更加困難。因此，這就引出了以下兩個問題。首先，目前關於機器學習的研究主要圍繞借助相關方式和工具，發現機器學習系統中的亮點功能。但機器學習是一個全新領域，相關科學進步速度也非常快，所以我們不應該假設，今天還不現實的事情，明天就一定不現實。馬斯克牽頭成立的AI研究機構OpenAI旗下的這個項目，就是活生生的例證。此外，在現有的系統或組織架構中，我們可以審查並瞭解系統決策制定的這個想法，雖然理論上是成立的，但實踐過程中卻存在很多問題。比如，在一個複雜的組織架構中，要審查並發現決策制定的方法非常困難。也許存在一個正式的決策審批流程，但這並不是人們實際溝通交流的方式，而且就個人決策而言，人們通常也沒有邏輯清晰同時又極具系統性的方法。正如我的同事維傑·潘德（Vijay Pande）所言，人類群體也是黑匣子。在這個黑匣子中，有不計其數的個體，他們縱橫交錯與各種組織和機構中，背後還連帶著著各種數不清的複雜問題。我們事後才知道，宇宙飛船在重返大氣層時會解體，但美國航空航天局（NASA）內部不少人士都認為，後面可能會釀成悲劇，但系統自身卻對此全然不知。同時，NASA之前在損失宇宙飛船後，也經歷過一模一樣的審查流程，但後來卻因為相同的原因，又損失了一艘宇宙飛船。所以，無論是組織機構，還是人類系統，我們可以審查其遵循的清晰邏輯規則，說起來的確簡單，但經驗告訴我們，並不是這麼回事。這就是所謂的蘇聯國家計劃委員會謬誤（Gosplan fallacy）。圖片來源：shutterstock在本文中，我一直將機器學習和數據庫（特別是關係數據庫）做比較。關係數據庫是一項新的基礎技術，它改變了計算機科學中已經證實的事物，同時也改變了宏觀世界，它被運用於各行各業，但我們卻未曾注意到它。但數據庫也存在問題，而且這些問題都有相似的特徵：這些系統可能是建立在錯誤的假設和數據之上，很難分辨，而我們人類在使用過程中，可以不假思索地聽命於系統提示，並且完全不會提出相關質疑。有很多故事都在講，稅務局把你的名字拼錯了，但說服他們修改系統的拼寫錯誤，比你在公安機關申請改名字要難得多。這是結構化查詢語言（SQL）固有的技術問題，還是甲骨文公司（Oracle）的問題，或者是大型官僚機構的制度問題？建立一個所謂的流程，從而讓系統無法修改拼寫錯誤到底有多難？或者在引起民眾投訴之前，發現系統出過類似問題，又有多難？用更簡單的生活實例來講，車載衛星導航系統沒有及時更新，車主跟著導航把車開進了河流中。這裡的問題是，導航系統的確沒有及時更新。但另一個值得關注的問題是，如果這輛車順流漂向海中，那Tomtom公司（荷蘭主營地圖、導航和GPS設備的公司）需要承擔多少責任？通過這些內容，我想說明的是，機器學習出現之前，世界上就存在各種問題，當然有各種解決方案。機器學習偏見也會導致問題，但同樣也是可以發現和解決的。因此，最容易想到的出現人工智能偏見的場景，可能並不是來自權威機構的核心研究實驗室，而是一些三流技術承包商或軟件供應商，他們胡亂地把各種開源組件、軟件庫以及工具拼湊在一起，在自己不懂的前提下，就直接將其出售給了一些“天真”的買家。這些只在乎“金玉其外”的買家，看到“人工智能”標籤就根本不考慮該問的問題，然後直接將這套軟件交給公司底層領著最低工資的員工，並且告訴他們文不加點地按照“人工智能”的提示操作就行。這就是數據庫出現的問題。這個問題，甚至都算不上是人工智能的問題，或者說軟件問題。更準確的說，這是人的問題。圖片來源：House of Bots寫在最後……機器學習系統可以為你做任何事情。你能訓練狗完成的事情，機器學習系統也可以完成。只不過，你完全無法確定的是，你到底在訓練狗做什麼。我經常都在思考，“人工智能”這個詞彙是不是在類似的背景中百無一用。它在很大程度上給我們造成一種錯覺，即我們實際上創造了智能，一種可以真正進行理解的智能，然而，實際上卻並不是這麼回事。從根本上而言，它們只不過是機器罷了，也許更恰當的做法，是把它和洗衣機拿來對比。就洗衣服而言，洗衣機的確要比人工效率高得多，但你把盤子放進洗衣機並開啟洗衣功能後，它還是會洗這些盤子，而且盤子也還是會變得乾淨。但最後的結果，肯定不是你所期待的結果，因為洗衣系統對盤子有偏見。洗衣機肯定不知道什麼是衣服，什麼又是盤子，它只是一個自動化機械。從概念上而言，它和之前其它不同的自動化機械也並沒有太大的區別。也就是說，正如汽車、飛機或數據庫一樣，這些系統可以非常強大，同時又非常有侷限性，並且完全取決於人們如何使用它們，或者我們到底有什麼企圖，甚至人們對這些系統原理的教育或無知程度。所以，如果說人工智能就是數學，它不會出現偏見，就大錯特錯了。同理，如果說機器學習本身也存在偏見，這種說法也站不住腳。機器學習是在數據中發現模式，至於是什麼模式，則取決於數據，而數據又取決於我們，我們怎麼利用它也是取決於我們。機器學習在某些領域的表現遠遠超過我們人類，就像狗比人類更擅长發現毒品等違禁物品一樣，但我們卻不會根據狗的證據來定罪。狗比其它任何機器學習系統都要聰明。本文經授權發布，不代表36氪立場。如若轉載請註明出處。來源出處：36氪

旺報【特派員葉文義╱上海報導】中美貿易戰延燒，加上經濟成長趨緩，造成大陸「穩就業」任務艱鉅，穩就業已成當前中央政策重中之重。大陸國務院本月22日就宣布成立就業工作領導小組，由副總理胡春華出任組長，成員來自20多個部委，涵蓋經濟、金融、科技、民生等與就業相關的各個領域，宣示下一階段「穩就業」政策將全面發力。在上海公務機關任職的兩位人士透露，當前中美貿易戰形勢加劇，中央確實加大力度防止大規模返鄉潮（穩就業），以上海來說，只要是常住人口（居住滿6個月）一旦失業，就可以憑勞動手冊到各街道的行政服務中心登記，服務中心每周推送新崗位資訊並推薦就業。滬失業情況不明顯上述兩位人士表示，當然不去登記的人也是會有，不過因上海製造業不多，主要還是以第三產業（服務業）為主，因貿易戰受到影響而失業的情況並不明顯。統計數據顯示，2018年上海常住人口總數為2423.78萬人，比上年增加5.45萬人，其中，戶籍常住人口1447.57萬人，增長1.92萬人；外來常住人口976.21萬人，增加3.53萬人。從這個數據來看，去年上海並沒有出現外來常住人口大規模返鄉的景況。兩位人士指出，外來常住人口大多有職業，或開小店、或在服務業任職，上海也有一些沒有固定工作的流動人口，這些人的動向比較不易控制，但針對外界傳言「當局因避免大規模返鄉潮發生，一線城市已減低趕走低端人口」的說法，兩位人士非常不認同，直稱：「這是偽命題，哪來的低端人口！」並稱上海也是需要掃大街、小吃服務類人員的。就業目標重中之重不過，大陸整體就業情勢並不樂觀。大陸國務院總理李克強13日才在一場普通高等學校畢業生就業創業的電話會議中說，今年大陸就業市場壓力仍大，將重心放在「穩定和擴大就業」，確保完成全年就業目標任務；他特別強調，「要守住不發生大規模失業的底線。」而大陸國家統計局公布數據顯示，今年前3個月，全國城鎮調查失業率分別為5.1%、5.3%、5.2%；雖然各月城鎮調查失業率均低於《政府工作報告》確定的5.5%左右的預期目標，但較去年同期卻是分別上升了0.1、0.3和0.1個百分點，這引發了部分人士對就業形勢的擔憂──是不是經濟下行壓力大，就業出了問題？然而，新數據顯示，4月大陸全國城鎮調查失業率為5.0%，比前月下降0.2個百分點，就業形勢已稍有好轉跡象。

「南投人勤奮、可靠，是企業老板最愛」，南投縣政府25日舉辦就業博覽會，大陸台商、在地廠商搶人才，大陸台商甚至開出年薪80萬元人民幣的誘人待遇，徵求研發主管。林明溱縣長說，畢業季節來臨，學生將進入就業市場，縣府舉辦就業博覽會，希望求職者都能找到想要的工作，廠商找到想要的人才。林縣長也到會場了解求才情形。（縣府提供）南投縣政府「2019閃亮南投.吉薪照」就業博覽會，25日在南投縣會展中心登場，上市公司大立光、上銀、南投工業區廠商、觀光業者及大陸台商等，超過50家廠商提供6,000餘個職缺，現場徵求人才，不少民眾也湧入會場，拿著廠商資料，希望找到理想工作。南投榮服處也鼓勵榮眷與二類官兵等應徵。林明溱縣長說，縣府選擇在畢業季節前夕舉辦就業博覽會，希望即將踏入社會的年輕人能找到工作外，為了解決住宅需求，縣府也正規劃興建青年住宅，進行中的埔里福興農場溫泉開發計畫，埔里微型園區、南投市旺來園區建設，未來將提供更多就業機會。 會展中心舉辦徵才。因應高齡化就業市場，就業博覽會另增設「樂齡職涯第二春專案服務區」，透過提供職涯探索、求職技巧傳授、職缺訊息等，協助銀髮族發揮所長，重返職場。這次徵才廠商包括精密工業、科技、光電、食品、機械、橡膠、飯店、人壽、客運、渡假村、紡織、保全、護理之家、居家服務長期照護機構、便利商店等。南投縣榮服處鼓勵榮民(眷)及二類官兵踴躍參與就業媒合活動，以便獲得更好的工作機會，開啟新的生活。浙江省9個台灣同胞投資企業協會也到南投來徵才，釋出1,000餘個職缺。愛爾堡國際教育研究中心董事長林佳燕說，她在大陸經營教育事業，第二年回到南投徵才，她直誇南投人認真負責，是台商最愛，不少台商回到故鄉找人才，希望共謀發展，打拚未來。徵才台商包含溫州市台灣同胞投資企業協會、杭州市台灣同胞投資企業協會、湖州市台灣同胞投資企業協會、寧波市台灣同胞投資企業協會、嘉興台灣同胞投資企業協會、紹興市台資企業協會、台州市台灣同胞投資企業協會、義烏市台灣同胞投資企業協會、嘉善台灣同胞投資企業協會、敏實集團有限公司、愛爾堡國際教育集團等，職缺內容多元，年薪、住宿及膳食等福利優渥，年薪待遇至百萬元。縣議員張維華、曾振炎、賴燕雪也到場關心民眾求職情況，希望民眾找到幸福企業，企業可以留住人才，並建立友善職場，穩定就業，有助於產業發展。更多新聞推薦● 府城登高賽千人爭冠 1歲小選手史上最小參賽紀錄

工商時報【王淑以╱台北報導】台股將發放1.43兆現金股息，整體台股現金殖利率高達4.17％，在國際間排名前段班，優於英國、香港、美國及日本等國家的股市，高殖利率將成為台股亂世中的護身符，建構馬其諾防線半年線的防守支撐因子。台股2018年上市櫃公司稅後盈餘2.2兆元，年增0.14％，將配發出1.43兆現金股息，預計在2019年6∼7月間陸續發放給股東。24日台股集中市場及櫃買市場總市值合計34.26兆，以將發出1.43兆現金股息計算，現金殖利率高達為4.17％，只要匯市穩定，台股是長線資金的優質首選。台股指數因中美貿易戰往下修正7.44％，跌了768點，24日收在10,328點，已跌破年線，下方的半年線，被市場視為台股的馬其諾防線必須防守住。台股資深分析師杜金龍表示說，10,189點及10,148點往上100點是台股支撐區，也是10,300點，剛好台股在上周四最低點為10,289點，差53點就摸到半年線10,236點。杜金龍說，10,189點台股2018年2月高點11,270點急跌到2月9日10,189點止跌，10,189點為強力支撐區。再者10,148點是2018年10月股災後反彈至12月初的頸線位置10,148點。杜金龍表示，台股有三組特殊密碼就是9,300點（本波波點9,319點）、10,300點（上周四低點10,289點）及11,300點（去年2月高點11,270點），10,300點是強勁的支撐區。以波浪理論推算，杜金龍表示，2019年6月及7月將反彈，同時台股有逢「9」必漲的歷史軌跡，今年是總統大選選前，台股會有反彈空間。杜金龍也說，台積電將發放2,074億元現金股息，6月下旬正式引爆重量級企業除權息行情序幕，整體台股上市櫃公司將發出1.43兆現金股息，指數預計蒸發430點，依據往年上市櫃公司派對於股價何時填息相當在意且也著墨較深，都有助於台股止穩及緩步走揚，同時現金股息發放後將有望回頭加碼股市，成為市場資金「新勢力」。

工商時報【于國欽╱台北報導】國發會24日指出，假設未來三年景氣持平，包括亞洲．矽谷、智慧機械、綠能等5+2及數位經濟產業，平均每年新增人力需求可達3萬人。不過，逾半數職缺都要求具備2年以上工作經驗。國發會為了解5+2產業、數位經濟產業，於去年協調經濟部、科技部、國防部等八個部會委託公協會調查廠商的人力需求，結果發現這些重點產業以亞洲．矽谷人力需求逾1萬人最多。國發會公布這份「108∼110年重點產業人才供需調查及推估」報告，假設景氣持平，未來三年平均每年新增人力需求為：亞洲．矽谷約1萬2千人，智慧機械產業9千人，生醫產業約3千人，另外國防、新農業、人工智慧應用服務、循環經濟、綠能科技產業等，每年新增需求也都超過1千人。國發會官員表示，這份5+2暨數位經濟產業（總共9個行業）問卷調查回來的資料，各行業人力數字可能會重複，例如亞洲．矽谷可能會與數位經濟、智慧機械的人力統計有所重疊，因此很難估出準確的總數，概估大約就是一年新增需求3萬人。國發會表示，根據這份估計，5+2暨數位經濟產業未來三年國內所缺的人才，以科學及工程專業人員居多，占31.2％，其次為資訊及通訊專業人員，占22.8％。值得注意的是，這些職缺裡有六成要求需2年以上的工作經驗，不限年資的職缺只有兩成。國發會表示，根據這份調查，5+2暨數位經濟相關產業人才欠缺的原因，以人才供給不足占34.4％、在職人員技能不符22.8％、產業競爭力相對不足8.5％居前三名。

娛樂中心／綜合報導「國光女神」安苡愛曾因和「憲哥」的一場烏龍緋聞而有了「新憲嫂」的稱號，身材姣好的她身邊有許多追求者。她透露曾經有位男生在追求她時，因為她無意的一句話而搭高鐵南下且當天來回，雖然當下覺得很貼心，但內心仍忍不住有點扣分，覺得對方實在太浪費時間了。▲身材姣好的安苡愛身邊有許多追求者。（圖／翻攝自臉書）安苡愛日前上節目分享女生們遇過的追求花招，她回想起之前對她展開追求的一個處女座男生，有次在聊天時她剛好提到自己很想念台南的蝦仁飯，沒想到對方悄悄記在心裡，當晚她就接到對方電話要她下樓，說有東西要給她。▼▲安苡愛上節目分享女生們遇過的追求花招。（圖／翻攝自YouTube）安苡愛一下樓後就看到朝思暮想的蝦仁飯，她完全沒想到對方會當天來回南北兩地，就只是因為她無意間提及「很想念台南的蝦仁飯」。她坦言當下有受寵若驚的感覺，覺得對方很重視她，但心裡不禁默默想說「天啊你也太閒了吧」，導致有點扣分，後來就沒有跟對方在一起。▲追求者跑到台南買蝦仁飯讓安苡愛整個傻眼。（圖／翻攝自YouTube）安苡愛先前曾被爆和吳宗憲熱戀、晉升「新憲嫂」，隨後又被爆和前男友李博翔牽扯不清，感情世界讓人霧裡看花。種種傳聞讓安苡愛近乎崩潰，還在家大哭，她說她只是和吳宗憲一樣都有養狗，所以比較有話題，她也表示前跟男友早就沒聯絡，「都過去了，真的就是希望他一切都很順利。」▼▲安苡愛曾因和「憲哥」的一場烏龍緋聞而有了「新憲嫂」的稱號。（圖／翻攝自臉書）更多三立新聞網報導抽菸毀皮膚？王源「雙頰冒痘」超崩壞…網驚：真的接受不了T妹早起趕飛機！羞曝沒穿內褲「下面涼涼很痛快」床震被玩壞！「括號奶」楊冪腿軟‥崩潰哭喊「不要了」遭蔡明亮狂戳內心！李康生認了「不舒服」…怒喊這句反被虧