leafwind
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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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由新到舊
今年三月初 Yahoo 日本母公司 Z Holdings 跟 Line 終於完成合併，的確是一個話題，這在規模上的確是超級大，客觀來說已經是日本最大的 IT 企業，另外光是支付事業 PayPay + Line Pay 也很可能主導市場，更不要說總共破億使用者的龐大生態，聽起來就是大到可以有很多想像
被「隨意跟進很可能會一起當韭菜」逗笑。
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一個發展成熟且沒有外界刺激的系統，反而相對脆弱，遇到意外就容易瞬間崩解。
生於憂患、死於安樂
這句名言大家都很熟悉，也很好理解，在進入主題之前可以當做一個過度簡化的切入點來看。一個沒有危機感、處處仰賴他人準備好的方便社會，一旦面臨突發狀況，反應就會特別慢。先回頭來看台灣，台灣就是一個危機感很重的國
人臉辨識的最佳練兵場：中國
如果你說泛用的 AI 科技，或許這個世界上最先進的是美國，但如果把領域縮小到電腦視覺、甚至人臉辨識這個領域，搞不好中國還更勝一籌。
政府的「剛需」
有需求，才有利益促使科技進步，中國的電子支付會這麼先進，也是因為提款機密度低、手續費高、提款機爛、假鈔盛行、貨幣設計缺陷等環
你知道彼得・杜拉克（Peter Drucker）的名言，但你讀過他的書嗎？
測量與 OKR
測量管理學的歷史
現代管理學之父彼得・杜拉克開啟了「測量」之路。1999 年，Intel 前總裁 AndyGrove 發明的管理方法，幾乎也是用同樣概念作成，顯然 AndyGrove 也是「測量派」的信奉者
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
中肯!!!><!!!!! 禿然讀完產生了危機意識....
追求專心，甚至放空的狀態，反而是我們更需要的
你工作的時候習慣多工嗎？休閒的時候盯著好幾個螢幕嗎？有沒有想過，其實人類的大腦構造不適合做這些事情？
電腦可以輕鬆地多工，精確地說，是在不同工作中快速切換，而人類除了訓練過類似機械性的反射之外，需要認真思考的工作則完全不行。
或許大家讀完都跟我一樣有種衝動貼給老闆看???? 哈哈哈
《人類三部曲》這系列書籍非常有名，他總結了人類發展的概況，並給出了對這個世界足夠完整的描述；但也有一些人批評是一些陳腔爛調、老掉牙且沒有解法的論述，並且有些新的觀點也不完全正確。
我個人則是對其中「數據主義」這個觀點感到特別有興趣，也跟我一直以來在寫的《反烏托邦進行式》這系列文章不謀而合，因此特別把
這篇文章從我的觀點嘗試說明「什麼時候可能適合套路」、「套路有什麼限制」、「如何分辨套路」，在後面兩個段落，更明確講出方法、告訴你如何去實踐。
這篇文章嘗試從一般使用者的角度，去描述臉書讓我們遇到了什麼問題，而這個問題又怎麼跟 AI 演算法扯上關係。
文章前半《使用者逐漸失去自主權的臉書》將會描述「這件事情是如何發生？」，後半《當 AI 演算法逐漸變成問題》則是說明「為什麼這件事情可怕？」
全台急徵娃娃機台主，全台首創沒賺錢免租金，有賺錢達兩個月開始才需付租金，無經驗可會給予教學，團隊經營台主會互相補貨，
我們只要認真經營的台主(一天最少補貨一次)，本團隊台主每個月最少都有２０,０００的收入，２４小時皆可聯繫，半小時內可交
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Medium 是歐美近年很流行的優質寫作平台，但使用了這些日子以來，也慢慢發現繁體中文區有一些缺點
像是語言、文化隔閡導致社群不活躍
以及沒有在地化：推薦系統無法運作、中文字體排版支援差等等...
