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科技進步的副作用（二）：價值的扁平化，讓我們更容易被取代
閱讀時間約 6 分鐘
工具應該是用來節省我們重複繁瑣的步驟、簡化流程的幫手，然而我們卻逐漸變成「操作機器的機器」。
最近特別對一些現象有感，常會覺得科技的確更進步了：AI 預測更準、平台服務更好用，但為什麼我們的生活不但沒有顯著受益，反而有時候會覺得活在這些平台之下，我們的生活體驗沒有進步、雇主認為勞工生產力變低、各行業只能削價來維持競爭力。
可怕的扁平社會
這是一段我從噗浪上看到的文字。我同意最後結論（受薪階級互咬很無聊），不過前面敘述的原因讓我很擔憂：或許在大部分人的生活裡面，我們的社會已經扁平到毫無差距、也沒有希望了。
靠領死薪水為主要收入過活的人
不管你、我、主管、客戶，能力人人平等，都不怎樣。
沒有甚麼好怕的，做事方式大概也不會多有啟發性，就是一群才智有限的人的集合體。
所以在這個層級裡面大家互相撕咬實在是無聊透頂的一件事。
我們是有意識地利用平台，還是無意識地被平台統一了價值？
在這裡我舉三個親身體驗的例子：求職媒合、新聞產出、內容產出。
Linkedin 原本是一個讓勞資雙方都能提供更深入交流的媒合平台，曾經我也這樣覺得，但近年默默地被部分人資與獵人頭用得像是「反過來的104」，變成一個只是用來「到處灑罐頭信」的平台而已。
PTT 原本是一個社群媒體，但部分記者用來當做抄新聞的工具，產出品質低落的文章，缺乏考證與洞察觀點，將新聞的層次往下拉到「抄襲網路討論串」的水平，我們反而因此看到更多低水準的報導。
內容產出在現今是前所未有的低門檻，即使不用別人的服務，幾個按鍵、一個月五美金就能輕鬆架一個自己的 wordpress；但寫部落格的人遠比當年少，許多網路媒體的功能逐漸只剩下「邀稿刊登」，自產比例越來越少。
我提這些例子並非要批評「濫用」平台的人（說到底如何定義濫用呢？）相對地，在這篇文章我想要盡可能比較中性地提出「價值扁平化」這個概念，用下面這張圖來看，橫軸是不同的個體，縱軸是提供的價值，中間那個粗黑線則是科技平台。
三種人類、三種利用平台的方式
拿記者抄新聞來比喻，有一種人是 A：他原本連報導都不會寫，假設他使用「記者快抄」AI 所產生的文章去大量發文，能提供的價值就提升到跟這個平台一樣。（當然，也只能跟這個平台一樣）
另一種人是 B，他原本寫的報導水準可能還可以（至少比現階段 AI 寫得好，這不難）但因為老闆要求、或者為了追求點閱率而大量採用 AI 寫的文章。反正讀者也不注重品質，一百篇品質差強人意的報導所得到的效益，可能還是勝過自己一天寫兩篇。
還有一種人是 C，即使有一個大家都當作標準的平台，也不甘於只做一個「平台操作員」，而是想辦法讓平台成為自己的助力，發揮人跟機器結合的優勢，因此有機會提供比平台本身更高的附加價值。
結果就是，多數人不但沒有利用這個框架，反而被平台「吸住」。雖然有些人（A）能受益於平台的價值，但同時也有些人（B）會被平台拖下來，只產出跟平台一樣的價值。
像 C 這樣能反過來利用平台與框架創造附加價值的人，畢竟可能是少數。而發生在多數人（A 與 B）身上的現象，我稱它作「價值的扁平化」，亦即原本價值不同的人有上下之分，但卻因為平台的出現，中間的差距直接被壓扁了。
價值「扁平」了
從以上一些平台與角色的舉例，或許現在我們多少能夠體會到「軟體平台化、規格標準化、操作產線化」在不遠的未來，都會讓許多現有的工作扁平化，甚至接近於以前工廠的作業員。
這張是中國網友很有名的改圖，調侃未來深度學習的工作，不過就是路邊攤的手工，按層計價，雖然超現實，但也很巧妙地點出精髓。
科技理應是要幫助人從繁瑣工作中解放，但我觀察到的現象反而是多數人因為方便，而不知不覺被機械化，接著能提供的價值都將變得跟機器差不多。
機器取代人類？或許我們該擔心的是「當人類開始模仿機器而不自知」
前面舉了求職媒合、新聞產出、內容產出等例子，這裡有另一個有趣的現象，在廣告行銷界裡正在發生。
Tao. 邱韜誠：《被取代的進行式：我被 Google 取代的鬼故事》
前陣子 Google 廣告平台推出 UAC 廣告，能讓許多預算有限的中小企業可以不需要寫文案、不需要下關鍵字（其實一開始還是要）就可以自動產生各種平台的廣告投放，一切讓 AI 決定。
數位廣告領域是很博大精深的，要控好一個廣告，除了需要對科技有一定的了解，還非常需要領域知識（Domain Knowledge）、數據洞察力與抽絲剝繭的細心，才有辦法從幾十種維度中推論哪些可能是相關、哪些是因果，再進行反覆驗證。
但話又說回來，如果只是做到 Google UAC 廣告的程度，將關鍵字、文案、素材排列組合拿去做測試，選出成效可能最好的，更多需要的只是對平台的熟悉度。
所以 Google UAC 曝露出現今「廣告操作員」的薄弱地位，讓大家發現其實這類工作門檻並沒有想像中的高，才會被 Google 給「自動化」了。
這也衍生了一些值得探討的議題，就是很多學問（廣告、設計、金融）應該都是博大精深的，為什麼業界都還停留在最基本、重複性高的工作？是小企業競爭力不夠、轉型太慢？還是受薪階層不長進？或是科技巨頭揮著「大家都有好處」的旗幟，提供的服務反而方便到讓其他人變得麻痺？
其實每個問題我也都沒有確定的答案，但不管怎樣，應該都不是任何單一原因能夠解釋的。
不做重複性高的工作，就不會被取代了嗎？
Google UAC 廣告事件還點出一個隱憂：與其說「人類不需要手動操作廣告」，不如說「Google 不想讓人類操作」，這樣重要的數據與實驗資料才能留在自己的系統中不外流，讓其他人（通常是競爭者）難以學到 insight。因此將自訂性限縮，對 Google 來說的確是個可以想像的作法。
科技巨頭不只取代了大量繁瑣的工作，同時也將這些工作的數據壟斷，這又是另一個未來的大問題。人類脫離機械化工作的同時，卻也把第一線經驗拱手讓給機器，如果這些機器的數據可以被公開分享，那或許不會有問題，但有很大的可能是 Google 並不會分享這些數據。
未來科技巨頭可能會將更多的數據留給他們自己的人工智慧學習，的確，人類繁瑣的工作減少了，但當人類從平台學習的機會越來越少、有經驗的領域專家也就越來越難養成。如果不從繁瑣的工作中累積 training data（訓練數據），又怎能成為經驗豐富的大師？
或許未來我們只會知道「廣告跑得好」，但不知道「為什麼」廣告跑得好。
為什麼會看到廣告
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提到 AI 產業，許多人總是覺得好像遙不可及，卻又隨處可見。「大數據就像青少年談性：每個人都認為別人在作，所以每個人都聲稱自已在作。」AI 也是如此，每個時代的潮詞（buzz word）都有類似的情況。因此這個專題想平實地描述我在 AI （更精確說，是數據科學）產業的一些經驗。
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