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從物理到電機工程再轉到資訊傳播，最後落腳在社會學。衣櫃拿來當書櫃擺的人。我常在媒介生態學、傳播理論、社會學、心理學、哲學游移；期盼有天無產階級可以推倒資本主義的高牆的兼職家教。
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由新到舊
每到了過年，家人或親戚經常會「善意地」詢問「念傳播以後可以做什麼？」有些時候會更不客氣「蛤！傳播有什麼好念的？」
謝謝您的分享❤️
研究指出，若在每次迭代中缺乏足量且新鮮的真實資料，生成模型的品質與多樣性都會逐漸退化，最終將陷入所謂的模型自嗜的狀態。
數據的同質化確實是需要注意的，大數據抓取中庸最可能的職，而少掉了個性。久了自然所有答案就成為都一樣的情況。
▌敘述合情合理，並無預設立場
19 日，大考中心發布聲明表示：
「排隊圖片因印刷導致細節不清，考生可能對場景產生不同解讀。只要敘述合情合理，並無預設立場。」
https://www.cna.com.tw/news/ahel/202501190202.aspx
問題在於，公司是否會重視人類勞動的無形資產 — 創造力、同理心、理解深度，或是將人類輸入，純粹視為機器產生文字的最後清潔人員？
Ai 出現“幻覺”時 大概率象徵了Ai 也不是那麼強大無敵 據聞Ai再訓練的機器 第九代就會“不知所云”甚至胡言亂語 人文的基本價值不可忽略 機器必然冰冷 有溫度的是人類而非過熱的耗能。
現行的才德至上思想雖然初衷良好，但卻導致了重大的社會分裂，Brooks 的評論指出，頂大才有的「六大精英原罪」如何撕裂社會，以及他對重新定義菁英價值的呼籲。
你的文章都很好讀，謝謝分享～
也想提到可能還有兩個因素（以自己在美國的經驗）：
1）現在被右派批評的多元DEI招生制度（意思是很多頂大給特定族群有一定入學額度來確保學生組成夠「多元」。）
2）學校更以盈利而非教育為主（從學費之貴能看出），有些學校與其幫助不適合學生轉系或建議他們休學，反而更傾向於讓他們混學位畢業。
資深蕾絲編織專家 Karen Bovard-Sayre 就發現，Amazon 平台上，AI 生成的書籍數量激增。這些書籍多數針對領域的初學者，但內容誤導、摘要毫無邏輯、說明混亂，甚至抄襲他人的設計。
在前蘇聯，由於受到辯證唯物主義的影響。蘇聯的研究人員，普遍不認為機器可以達到人類智能的程度。他們因而更注重人機之間的協調。
人工智慧（AI）經常被描繪為自主運作、自給自足且高度先進的技術。然而，在這光鮮的外表之下，隱藏著一個灰色地帶：數百萬名勞工默默地在幕後工作。
