歲月的容顏 YingChu Chen

在很久以前，我粗略畫過幾張統計圖表丟在社群平台上，不過，也許是時候寫一篇文章來說這些資源的重要性。 台灣衛生福利部（衛福部）自2024年開始提供一個很棒的資源：「15-45歲青壯世代心理健康支持方案」，我直接引用頁面中的內容，即自 2024年8月1日起，衛福部擴大補助3億3,600萬，提供15歲到45歲有心理諮商需求的青壯世代，可以補助 3次的諮商費用 。有興者可以閱讀 相關頁面 內容。這對青壯世代是非常棒的一件事，這個世代的人會被網路上的影音文字迷惑，感到茫然，卻找不到出口，社群網站上日益增加的負面情緒、工作與家庭帶來的壓力、空白的社交生活、有些人會利用其他線上工具抒緩心理壓力，坊間也有愈來愈多的身心治療診所或是心理諮商中心，在衛福部的 專案頁面 、 心理健康學習平台 上也有列出合作的機構，可以增加信任感。各種工具、方式都好，但不要落入詐騙集團或是奇怪的宗教團體就好。 了解台灣的自殺死亡狀況 這段是我後來才補上的。本想跳過這一段，但我發現，這個部份很重要。 我在衛福部心理健康司找到「 自殺死亡及自殺通報統計 」資料，於是我統計2019年到2023年全台灣因自殺而死亡的人數並製成圖： 2019年至2023年不同年齡分層自殺死亡人數統計(單位：人) 自第上圖可以知道，在這 5 年裡，45 至 64 歲的死亡人數都是最多的。於是我也好奇的去找了不同性別在這區間因自殺而死亡的人數： 2019年至2023年男性年齡分層自殺死亡人數(單位：人) 2019年至2023年女性年齡分層自殺死亡人數(單位：人) 很遺憾的是，在14歲以下都有自殺死亡的孩子，不論性別都呈現逐年增加的趨勢。在這 5 年中，不論男女，在 2019 年的 45 至 64 歲都是自殺死亡人數最高的，男性是 970人，女性是 513人，2019年是新冠疫情開始之初，那一年有許多人可能面臨失業或因隔離而心理壓力或情緒失衡選擇自殺，我沒有再去找更進一步的資料。自不同性別因自殺而死亡的人數性別統計來看，除了 14歲以下的死亡的孩子外，男性自殺死亡的人數是女性死亡人數的近 2 倍。 粗略了解台灣人使用抗憂鬱藥物的狀況 由於衛福部的「15-45歲青壯世代心理健康支持方案」專案的補助對象是 15 至 45 歲，於是我好奇為什麼 46 歲以上的對象不在補助範圍裡？是不需要還是 46 歲以上的人有能力負擔諮商費用？先不想那麼多，...

翻譯是一門專業工作，它不只是把另一種語言轉化為日常生活的語言，而是轉化為人人看得懂、聽得懂的語言。在學習的過程裡，老師說過翻譯重視「信、達、雅」，這是一門學問，不是任何一個人、哪種工具可以取代的。這篇不是在談「翻譯」的學問或是翻譯會不會被人工智慧取代，我也不是專業翻譯，沒有能力談這門學問，我只能分享AI在工作上的協助。 因為工作需要閱讀大量的國外文獻，或是參與會議中有大量的英文文獻需要閱讀，Google Translate提供許多協助，同時利用使用者協助修正翻譯的正確度，甚至減少大量閱讀的時間。 隨時間的增加，坊間也愈來愈多更好的翻譯軟體，但遇到會議的錄影與錄音轉譯，還是需要由專業的翻譯公司協助，以節省時間成本，人員可以把時間專注在自己的事業上，遇到需要節省金錢成本時，就會折衷由一般人員來譯出可以接受的成果。 直到 ChatGPT 出現，我拿它來翻譯會譯的逐字稿，它協助節省金錢成本與時間成本，雖然增加編輯成本，但隨著模型逐漸進步，訓練的人愈來愈多，它也會提高準確度，並藉由一次又一次的對話往來，產出比用 Google Translate更能讓人容易接受的版本。相對的，它還是增加使用人員需要編輯、審核的時間成本。但有沒有比人類編輯好？我想現階段，中文可能還有沒比人類編輯好的程度，但已經可以是能接受、初步可以讀懂文字要表達的粗略意思的程度，離「信、達、雅」的標準還很遠。 以往的少見文字，如藏文、閃語、印度語，甚至連死海古卷裡的文字都已經可以藉由AI技術辨識出來，已經是非常大的進步。有天我使用AI翻譯藏文時，突然想到，誰可以幫我核對翻譯出來的正確性？我個人是不懂藏文的，當我想把中、英文用AI翻譯為藏文時，又能請誰幫我確認文法與用字的正確性呢？ 所以，使用者本身也是需要一定程度，才能辨識AI結果的正確性，有無過度編撰或錯誤的引用，例如在法規上的引用、宗教信仰經典裡的人物及故事，會不會在一來一往中給AI產生幻覺（Hallucination）的機會。又如同專業的翻譯人員並不是完全了解各行各！業中的知識，工作過程中還要再與委託者討論。又如有次我聽到一場會議的講者，他提到他是專業的執法人員，但是否判定對方有無違法，還需要了解該行業的專業知識，例如建築業、畜牧業，甚至要去了解飼料的投餵方式與成份。所以現階段，AI還是無法取代人類，也無法代替法官做出判決，大概也是短期內的一件好事吧！ I...

當OpenAI將Deep Research先開放給 ChatGPT Pro 的使用者後，已經有一群使用者驚訝於它的產出，沒多久，OpenAI已 開放給付費的使用者 來使用 Deep Research功能，讓更多人都能受惠於這套功能帶來的方便。 當我在 ChatGPT 裡使用 Deep Research 讀完我幾年來處理的文件、寫的報告內容後，它依這些資料產出的速度相當快，除了可以搜尋網路文章外，也同時參考我所上傳的資料。因為已經讀過我整理過一次或經過多次編修的內容，所以產出成果也有一定的品質。 這樣的發展促使我思考「知識工作者」是否可能真的被取代？科技進步就是不斷的在縮短資訊落差，減少因為資訊落差造成的不平等，但仍有可能因為運用資本的程度不同而產生不平等。 就現階段來說，使用者要讓生成式AI按提示語（Prompt）工作，取得高品質且符合需求的資料、辨識產出的成果是否存有虛構的內容，都需要依賴使用者本身對該領域的專業程度，才能寫出正確的提示語。在我今天的操作過程中，如果沒有先前累積的知識，可能也無法讓AI開始工作。 知識工作者在未來，存在的意義可能會像「翻譯」一樣，將客戶的需求「翻譯」為指令，限縮這些生成式AI在搜尋的範圍，提高產出的準確率及品質，減少內容的幻覺，，也像一個具基本能力的「編輯」，編修文章中的字句，更貼近「人類」的語言，或客戶需求的專業語言，而不是像機器一般的語言。 Deep Research 不僅縮短產出文章的時間，還沒有創作者在產出文章時的陣痛期，例如面對排山倒海的資料確不知從何處開始著手整合，又或是完全不知道要去哪裡找資料，又該從哪裡開始。在對話的過程裡，生成式AI也會一起把範圍縮小，讓目標更明確，也是不錯的協助。

I borrowed the title of the forum this afternoon . Actually, I attended two webinars about AI today.  One forum focused on the debate about regulating AI development in Taiwan. The discussion was fruitful, as the panellists shared their experiences and knowledge about different AI regulations across various countries. Besides Taiwan, they discussed the European Union, the US, Korea, and China. Korea, for instance, published their "Act on the Development of Artificial Intelligence and Establishment of Trust" (AI Basic Act) at the end of 2024. However, before this, the Korean government had already established good data governance through three essential acts: the Personal Information Protection Act, the Network Promotion Act, and the Credit Information Act. These laws, along with their MyData applications, built a strong foundation for strategies like the Data Dam, a centralized platform for securely collecting, storing, and processing large-scale data, which supports AI devel...

與往年一樣，在年底或年初分享自己過往一年的閱讀記錄。較以往不同的地方在於，閱讀的媒介變多了。以往我把 Google Playbook定位在讀工作上的報告PDF，所以打開它的機會只有在讀報告的時候，但今年在平板上用 Google Playbook 上閱讀完 《巴別塔學院》 後，決定之後都使用電子閱讀器讀電子書。 目前所有的電子書閱讀器 除工作用的平板電腦被我拿來閱讀小說外，我原本就有一台MooInk、Kindle，今年多採購一台 Kobo 的Libra Colour，希望開啟彩色電子書的開始。買Kobo的電子閱讀器還有另一個原因，Kobo平台上可以購買英文電子書，有時我希望在車程上讀英文書或讀中文書時，不希望身上有太多電子產品，Kobo是一個很好的選擇。所以我在 Kobo 上的第一本英文書是 《WEB 3》 。 所以這些工具的定位是： mooInk：單色，閱讀中文電子書。 Kobo Libra Colour：彩色，閱讀中英文電子書。 平板：用 Google Playbook 閱讀中英文PDF、電子書、電子雜誌，同時有 Readmoo與 Kobo APP。 Kindle：單色，英文電子書，目前已無法使用，但這是當時主管送給大家的禮物，每個人都有一台，開啟我英文電子書的使用經驗，也讓我在去Vanuatu的路上有書可讀。這台對我具紀念意義，所以留著。 但我現在沒有出國開會的機會，也很少去港澳，所以多在通勤時、剪髮時、休息時閱讀電子書。 在使用心得上，每次讀完平板都非常累，PDF的限制也無法在上面做太多記錄，電子書則受限於DRM，所以就算有劃線，也只留下空白。 Kobo的軟體整合做得最好，也可以購買中英文書籍，外出時也不用帶太多機器，如果有 Pocket 的帳號，還可以把網路上的文章存入Pocket，再用Kobo慢慢閱讀。Kobo同時也可以連結 Google Drive、Dropbox，讓使用者閱讀PDF文件，但我自己的感受是不佳，尤其是英文PDF的效果真的不好。另外，我很難把Kobo上的畫線分享出來，只能在自己的閱讀器上瀏覽，相較之下，mooInk 的分享機制做得很不錯。 在經過最近一次更新後，mooInk 的網路連線功能好很多，不像以前在休眠後就得重開機連網路。我現在還是會在 Readmoo 上買書，因為它的閱讀獎勵機制對喜歡閱讀的我是有吸引力的，只要點數足夠，就可以再兌...

大約在 2023年初，因為 ChatGPT 出現，在當時提供我非常大的幫助，雖然那時的 GPT 反應不快，精準度約 80%，但比靠自己有限的英文聽力與對法律文字的理解能力，它提供的協助比當時的 Google Translate 還多，雖然我還是得周末加班處理，別人連假出去玩，我只能在家裡翻譯錄音及重新撰寫文章，但隱約已有不安的感覺：「身為研究人員，依賴這些工具後，我存在的價值在哪裡？」 在工作裡，生成式 AI 協助我翻譯、校正文字、重組文句、擬問卷題目。當我撰寫好一篇內容後，它可以幫我檢查別字（我很容易有別字）、贅字，或是它會協助挑出一般人不易理解的字句，並提供建議，而我會參考它的建議，再調整文章內的字句。它相當於一個輔助的編輯，在我把文章交給編輯前，先調整文章內容，提高可讀性。有時我請它翻譯文章，裡面有我無法理解的句子或字詞，就會請它解釋到我能以白話理解、表達為止。 隨著使用它的頻率增加，我也去聽關於學術倫理與人工智慧的演講。台上的講者提到一位博士班學生一直寫不出論文，在無法延長修業年限的情況下，使用 ChatGPT「編」出一本乍看之下很真實的著作。當時的 GPT 沒有 4o 有多種功能，但正經八百的與人說瞎話的功能已經令人刮目相看。當這本論文到達指導教授的手上，有經驗的教授第一眼就看參考文獻，馬上被教授抓到破綻--參考文獻的中作者根本沒有出版那篇論文。當時已經有預防論文抄襲的判讀系統，避免學生抄襲，但也曾經因為對非英語母語寫作者的寫作方式而誤判的案例。教授給這位博士班學生一個機會重新撰寫他的畢業論文，但最後，這位博士生仍然無法產出論文，除浪費時間外，在學術倫理評價上也被留下污點。 因為這件事，我如果在撰寫文章時有使用 AI 工具輔助，我多會在文末註明，該篇文章是與哪一個 AI 合作產出，我也會讓主管與同事知道，我使用 AI 在工作文件中提供哪些協助，這已成為我個人的習慣。 隨著可以應用的工具愈來愈多，我也看到許多文章、報告裡都出現 AI 工具的痕跡，有時使用者以為其他人看不出來，但這些痕跡很明顯，如果作者能自我揭露，是一件很好的事。當然現在沒有任何規定、規範要求撰寫者這麼做，但聽同事說國外的期刊已經要求作者自我揭露，我想國內應該也會有相關的要求。 在台灣，政府也提供使用生成式AI的參考指引。台灣行政院在 2023 年 8 月底公布由國科會擬定的「 行政院及所屬機...