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2018年3月12日 星期一

工業革命4.0的核心內容




Ajin 開口)

若要讓台灣可以永遠不再唱產業升級,科技轉型,底下這篇分析日本創造力的教育,確實相當可借鏡!





AI 視角:日本疏忽創造力教育 第四工業革命將被淘汰

20180228 07:00:00

耶魯大學榮譽教授            ● 日本首相安倍晉三特別顧問

第四次工業革命與前幾次有一個關鍵性的不同:技術再也不是讓人類更方便利用周邊事物來有效為自身利益服務,反而是取代職場中人類的角色。問題在於,是誰會從中獲益?

79%市場交易將由軟體完成

自動化或科技服務能夠提高公司的邊際收益,也為使用者帶來比完全依靠人工生產更廉價、更方便、更可靠的選擇,但這當然也讓當初從事生產的人付出高昂的代價。

全世界都在使用像是優步(Uber)這類的共車服務,導致傳統計程車司機深受其害。當裝有人工智慧的無人駕駛汽車變得物美價廉又可靠時,Uber和計程車司機都將成為明日黃花。

在股票交易方面,根據耶魯大學管理學院(Yale School of Management)教授張小虎,如今有79%的市場交易由軟體完成,表示機器有機會比人類更能有效判斷市場走勢,或許這正是最近股市修正的原因。無論如何,這對人類交易員可不是什麼好消息。

我自己則是發現,只要修改一下Google翻譯,譯文就能變得不錯,因此省下不少翻譯成本,不過這對我請來做翻譯的研究生來說,就代表收入損失。高薪的同步口譯員也許不認為機器很快就會威脅到他們,但機器學習在圍棋等高度複雜的策略博弈中所獲得的成功表明,機器的學習能力不容小覷。

兒童教育對於生產率有很大影響

簡單來說,人工智慧驅動的革命將產生贏家和輸家。想要成為贏家,其中一個關鍵點是,不但要避免被新技術取代,還要利用它們所帶來的新機會。這或許就表示要投資像Uber優步等前端企業,而韓裔日本企業家孫正義便是如此。或者是去學習必要的知識和技能,獲得一個能借助這場新經濟的職位。

這些應對之道不但對個人有意義,對整體的經濟也有意義。比如對日本來說,在人口高齡化和不斷減少的時代中,開發人力資源是支持成長的關鍵。這過程很早就開始了:諾貝爾經濟學獎得主赫克曼(James Heckman)證明,兒童教育對於生產率具有很大影響。因此,首相安倍晉三宣布,從2019年生效的提高的消費稅,將近一半的多餘稅收將投資在學前教育。

為了讓年輕人在變動的數位經濟中獲得發展所需工具,這類投資必須集中改善教育品質。這就代表有修訂課程之必要,從注重機械式學習和直觀計算轉向注重批判性思維、溝通和領導力等技能。

日本教育側重記憶疏忽創造力

今天的日本教育——可能還包括韓國教育——就類似於智力遊戲「危險邊緣」(Jeopardy):知道最多的人就是贏家。日本學生排名最為人所知的辦法就是利用「偏差值」,直譯的話就叫做「標準差」。偏差值反映出你在某所學校的某項考試中,和典型學生的統計平均值的差距。而這類考試都是以記憶公式和事實為重點。

具有高偏差值分數的學生,能夠進入更嚴格的高中和大學,他們常常被鼓勵選擇醫科,原因只是入學考試很難,絲毫不管他們對醫學到底感不感興趣。或者,他們會爭相在最有影響力的政府部門卡位,如財政、經濟、外交等,又或是去競爭豐田和Sony等菁英企業的升職快車道。

偏差值分數決定了一個人全部的職業軌跡。高分就意味著一路到退休前的優渥生活。因此,日本學生從很小時候就感受到記憶資訊的壓力。家長甚至會因為某間幼稚園和知名大學有關係而搬家。

機械式學習能力不等於同創造力與才智

這套制度並非始於日本。相反地,它起源自一直到20世紀初才結束的中國官僚查舉制度。這是一種菁英主義的形式,因此比裙帶關係位高一階,但它沒有考慮到一個事實:機械式學習能力未必等同創造力和聰明才智。

即使的確如此,我們也可能無法從中發現創造力和聰明才智,因為記憶夠多資訊來確保考試高分,會讓人沒有時間學習思考,導致無法發展技能或培養才能,為社會和國家做出真正貢獻。事實上,以偏差值衡量人的制度是非常不鼓勵真正具有寶貴才華的人,將他們的才華發展成有用的技能。但在人工智慧時代,這些才華和技能變得無比寶貴。

第四次工業革命將為注重記憶事實、進行公式計算的日本教育制度帶來嚴重考驗,而這些領域正是人類絕對無法與智慧型機器競爭的領域。儘管科技發展日新月異,但人類才智和創造力仍然無與倫比。我們應該盡可能發掘這些人才,讓我們的年輕一代獲得更多有效運用內在優勢的機會。



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