監控與科技的心境隨筆

2024/09/15閱讀時間約 7 分鐘

我是抱著矛盾的心情在閱讀這兩本書的

AI科學家李飛飛的視界之旅(The World I see)
監控國家: 中國全力打造的數位烏托邦(Surveillance State)

科技趨勢類的書籍選購相較於其他類型會花費我更長時間來思考，買還是不買?

讀一定會讀，但必須要透過完成度高的書籍來進入個人的大腦中嗎?

市面上講AI講tech的書不少，但我鮮少找來看，因為科技與程式技術相關的書本身有一定的時效性。當今的科技多炫多潮流，再過五年可能就不具備什麼價值，這種狀況在動物系列的程式書籍上更明顯，我手上有4~5本，當初腦袋熱想要鑽研機器學習相關技術而買的，放到現在，python已經到了v3.12，該書還是比較早期的；內文fixed，不像open source(開源)的套件或工具，有人持續使用、開發、優化。終有一天，我得把它們放進紙箱回收，一本價值3, 400元的書價值就此消散

上述這兩本算是特例，講白爛一點，我買的是電子書

它們描述的也不是所謂的純技術概念，而是作者人生遊歷的整理以及歷史的記錄

科技進化下的心境

"日新月異" 有點陳腔濫調，使用它瞬間會有種步入4, 50歲的感覺

但確實是這樣沒錯，從我進入職場走向軟體開發、數據分析的領域直到今日的5個年頭

每年在學習的事物都在改變，第一年憧憬著數據分析領域相關的職缺與技術，我從頭開始打磨，學習python到深度學習網路的入門；第二年發現知識存在一定程度的高門檻，我與專業的分析師、資料科學家存在鴻溝，要跟上最新的職缺期望能力要會撈資料、建模調參、爬蟲、視覺化開發，軟實力層層疊加；2022年ChatGPT橫空出世，引領所有人走向LLM(大型語言模型)的研究與應用，更加貼近大眾的應用，這已經不會是五年前大家所能想像的，只是所學既多且雜

或許寫小說的夢離我越來越遠，但架空幻想中的人工智慧在另一種層面的意義上好像更接近，頂級且凌駕於萬人之上的靈魂魔像好像要誕生了

我陷入了好幾種情緒裡

震驚、激動、興奮、焦慮、不安、麻木

知識流入的速度更快了，每隔一段時間，就有新的更強大的模型透過硬體堆疊出來

技術的摸索在走入深度學習後，更像在玩弄煉金術

不

更像是不知為何物的黑魔法，沒有人能明確知道這黑盒子內究竟是怎麼樣思考的

More data, Better model

現在的技術與背後採納的模型為什麼可以這麼強?

一個是技術研究的演進，另一個則是資料的收集與應用的改變

No data，No tracking，Without digitalization 是不可能發出現在的工具的；所有我們習以為常的小工具，像是猜我們想要什麼而推薦相對應內容給我們的小巧思背後就是如此，但資料收集、追蹤到什麼地步是合理的? 在實際拿出案例討論前沒有人可以定奪。

<監控國家> 從新疆的狀況來展開整個文本，政治意味相當濃厚，乍看下在抨擊中國令人恐懼的監控應用方式，實際上是完整的帶讀者走過整個監控系統的歷史發展，以下是幾個閱讀上的重點:

新疆的監控政策從以前到現在的發展、住民的生活感受、過去現在以及未來不同階段的變化完全是由政府所掌控與規劃
中國在數據收集的起點、更多數據可以帶出更強更好的模型與技術；企業與政府在數據權力上的角力到如何收攏
監控的利弊，杭州 vs. 新疆這兩個地方讓我們見識到國家好壞兩種極端的狀況
數位監控技術再到AI的進程，是所有我們熟知的上市櫃公司一手促成的，不應該一味地認定是特定主體所創造出來的
影像辨識、預測等技術中data imbalance或是model的bias在無人詳加查核下的危險性，這邊以美國為例，帶出無心、便利包裝下人會犯下的重大錯誤
國家級監控系統的銷售，從中國向外販售給各國，獨裁政權的有力工具
所有迫人思考的隱私，直播，人流移動限制等，在在反應了我們從不知道、享受其中、遭遇危機乃至反思的整個過程

在閱讀<監控國家>時，提到中國的杭州市是導入城市科技網路最前沿的都市，滿街遍布監視器，我才猛地想起以前出差時的一段記憶

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...

福清的夜微涼，在這不大不小的城鎮中移動必須得打車

走路不是不行，但我不敢斷言從萬達廣場吃完飯回住宿的地點適合步行，這裡的人行步道斷斷續續，風吹黃沙起，不平的路面走起來不舒服

夜裡燈光閃爍

載我的司機聽我口音就知道我是外面來出差的

適逢街上交通壅塞，他選擇了另一條我不常經過的路徑，繞了一點但也放鬆

閒聊來這裡之後有沒有去哪裡玩，我說沒有，那時心想工作都快崩潰了哪有心思玩，但禮貌上還是隨口問問有哪裡好玩，讓整個對話過程不會太尬；放鬆之餘我同時望向窗外，在昏黃的路燈跟少許斑斕的招牌中放任腦袋胡思亂想，一切很平靜

30多層樓高上竟然會有攝像頭? 我很困惑忍不住多問了

拍大家呀，拍大家有沒有守規矩呀

挖，這麼高，又這麼空的地方也裝喔? 有用?

後面聊了什麼我也忘了，在異地奮鬥，為了一個也不知道能否驗收的案子苦惱，我只能在心思偶爾漂走的同時放鬆，有沒有被嚴密的掌控這件事情，從入境後隔離就差不多體驗到一部份了，掛在高空的攝像頭算什麼?

...

即便在三線鄉鎮，黃沙散漫的路邊高樓上總會有幾個監視攝像頭懸著，我還傻傻地跟司機說這麼多監視器呀

The World She see & the world I see

對於以後的人，學習統計、機器學習、深度學習、AI領域的路不再一樣了

至少透過這<視界之旅>來看某一部份是如此，我所屬的世代以及下一個世代出發點必然不同

李飛飛初衷是物理，但是透過對這類型研究的興趣發展一路邁向圖像識別、視覺這塊。我們學習是因為AI的火紅，從統計入手，一路走向深度學習，想的是怎麼樣建立穩定又強的模型來解決商業上的問題；她是從人類視覺的構造與演化跟運行方式來展開探索，雖然最為著名的還是是拓展龐大且可以反覆利用的圖像資料集ImageNet，激發更多研究與模型在視覺領域上進化，但透過她這一路的歷程，我們也變相見證了近代AI的發展

這過程不是只有她，還有許多其他領域中的佼佼者，無論走的是研究、教育或者是邁向企業，他們都成了我在出社會後短短幾年內所關注新聞中的重量級人物

2019年左右業界上的職缺在影像這塊的資料科學家需求還很大，現在又不一樣了，百花齊放之餘，最多開缺的還是當前最流行的技術，只是這技術的面向不再受限於專門的資料科學家，一般軟體工程出身的人也可以參一腳，2024的這個時間點，我又陷入新的掙扎......