話說 AI 席捲世界的當下，折衣服機器人發明到哪個階段了呢...
剛折完堆積如山衣服的me
https://www.npr.org/2022/10/22/1130552239/robot-folding-laundry
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前幾年因為看到同業領域的單位，發出性騷擾事件改善聲明。該單位公開檢討內部的程序問題，之前發生類似事件無法獲得立即改善，該聲明也包含後續更正的準則，以避免憾事再度發生。
因為看到事件，第一個想到的是，對耶，內部沒有機制的話，碰到問題會不知道該怎麼辦？那如何建立機制？
我把法規全部重新看完研究了一下，才知道目前法規是30人以上才規定需要設立防治措施，那很多工作場所根本不到這個規模，例如我們自己，又該怎麼辦？幸好平常有跟一些專門在處理性平的團體接觸，多方詢問下，找到現代婦女基金會來到公司進行性平教育訓練，先讓所有成員了解這件事，以免界線不小心被有意無意跨越時，產生無法避免的憾事。
更別說， 人數不多的小單位大家都彼此認識，如果發生這類事情，還能夠感情融洽無疙瘩的上班工作嗎？
即使未滿三十人，還是可以有所作為，看到這類憾事，領導者應該趕快想想自己如何有所作為，而非忙著上新聞媒體指著別人的鼻子卻沒任何檢討。我也非常推薦現代婦女基金會的講師，因為其專業接觸過各類事件，很可以解答這個領域的各種疑惑。
性別工作平等法一定要看一遍
https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?PCode=N0030014
剛完成《Prey 獵魂》（中文名字真好），算是自 Half Life 2 以來，我玩過最好的第一人稱射擊/解謎/劇情遊戲了，即使一開始難度有點高，隨著沈浸在劇情中推展，不知不覺就代入了遊戲中的角色，探尋外星生物究竟想要幹啥的謎題。
回顧 Arkane Studio 的遊戲，Dishonored系列、Deathloop，到最後玩的 Prey，過去幾年我無意中都被同一個工作室的遊戲吸引到，真的很神奇，也感受到他們在FPS+敘事形遊戲的成熟功力。
然而最近被批到慘到爆炸的 Redfall 居然也是出自 Arkane，每個評價都是跌破眼鏡的差、看起來一點都不像是該工作室會做的事情，究竟為何？
這麼多bug還要急著出是微軟這個大老闆發行商問題？敘事形遊戲這麼強沒做過 Open World 一下子跑去是不是工作室決策問題？惱人的線上多人合作刷寶元素究竟是誰突然加入的決定... 。有很多猜測，但看來可能永遠無法得知完整的真相，
不過這對剛完成 Prey，感受到這個遊戲有多用心的我，還是非常震撼。
影片是微軟的 Xbox CEO 親上火線受訪
https://www.youtube.com/watch?v=yKwfEQ1eEyM
看了一下下研究：Twitter 演算法會放大憤怒、敵意和促成極化（Twitter's Algorithm: Amplifying Anger, Animosity, and Affective Polarization ）
十幾年前接觸網路產業之初其實有很多想法和動能，覺得網路的可能性讓很多力量得以產生。然而近十年來隨著社群媒體影響社會（情緒）太深，讓人們無法自拔，原本我對網路發揮影響力的想像（Net Activism），在現今像是某種程度的髒字，而我原本對網路的想望，現在變得每想到網路為何變這樣，都感到惆悵。
這論文證實許多人們對社群網路的觀察，模擬 Twitter 演算法作為實驗方法去看人們的情緒反應。結果表明，政治推文影響了作者的難受（Sadness）和憤怒情緒，而唯有憤怒的情緒對讀者有顯著影響，研究也說明政治推文因此得以很容易放大作者和讀者的憤怒情緒。
想起來台灣現況，在這種充滿憤怒的社群網路討論民主社會的政策，實在不知道有什麼正向幫助啊。
演算法公開後，未來對研究社群媒體影響人類心智，應該會有很多新方法浮出。
其實 Cyberpunk 2077 的世界，對網路如何邁向破碎有很深刻的描寫。
概略說，一個駭客撰寫的程式設計為他死亡時自動觸發，將所有企業的資料一夕間公開，然而此舉造成原本僅有幾家企業擁有的軍用等級 AI 流到更多不法人士手上，造成網路大亂，期間政府和企業僅能使用打卡紙來儲存資料以免新的資料再度被駭。
網路安全組織為了保全剩下還沒有被侵襲的網路，以及讓人類不要知識大退步，建立了黑牆，捨棄了大量人類知識，但成功把 AI 肆虐的網路隔離起來。自此事件之後，企業還是政府紛紛建立自己的網路，不再像以前透過公網連線，網路自此開始成為一團塊一團塊的破碎化世界 - 即使上了網，也存取不到被鎖住的資訊。有興趣的可以看 DataKrash 事件
https://cyberpunk.fandom.com/wiki/DataKrash---
會想到這個是因為今天搜尋有感，每點一下都是付費牆，點了十次大概只有 3 個沒有被付費牆擋下，這個時代的破碎化看來不用超級駭客，用幾個 social network 把知識鎖住，加上廣告獨佔後讓生產知識的人賺不到錢，僅能靠付費閱讀模式生存時，網路自然就破碎去了...
阿宅如我表示社交很累，但想想老年生活如果是現在這樣，又還是頗擔心的，怎麼收穫要先怎麼栽，社群/社區/社交不是平白來的...又是看到 hacker news 上留言有感（ ChatGPT翻譯）：
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我花了很多時間刻意地培養社區關係。這是我成年生活的主題。我發現社區很難建立，所以如果我必須成為其中的推手，那就做吧。我付出了不少錢成為共同工作空間成員，這樣我就不會整天獨自工作。每週三次，我參加定期舉辦的活動（遊戲之夜、跑步俱樂部和滾軸溜冰之夜）。每週我都在這些團體中結交的朋友協調活動。我學會了成為活動策劃者、撮合人（類似媒人）、心輔師、保姆和裁判。我肯定在朋友身上花的心力比在工作上還多。我要付出的工作量非常大。一開始，這很困難且令人害怕。我曾是害羞的人。邀請我不熟悉的人一起做有趣的事並不是我天生擁有的技能。但我發現經過多年的努力後，價值開始真正回報了。
我想我要表達的整體觀點是，美國夢就是你可以按照自己的方式生活，如果你想要社區，就把它作為你的夢想去實現它。回首往事，我真覺得自己開創了友誼事業，我相信在生命的終點，我不會後悔這一切。
文章和討論都很有趣，《軟體工程的倫理》文章中談到工程師可以做出很讚的東西，但其實這些東西是很有可能被拿去幹邪惡的事情，所以具有基本的倫理很重要，文章寫了他的想法。
https://news.ycombinator.com/item?id=35939171Hacker News 其中一個留言提到他兒子上週從 Khoury Colledge 資訊工程畢業時要說的誓言：
今天，我加入了全世界電腦科學家的行列。
我會記住，我仍然是社會的一員，對所有人類同胞負有特殊義務。
我將設計提高個人和社會日常生活品質的資訊系統。
我將保護使用者和其他受資訊系統影響的人的尊嚴，尊重所有文化的多樣性，並防止資訊系統對於健康和安全的威脅。
我將尊重所有人的隱私和權利，並認識到我在創造這個蒐集、儲存資訊、塑造使用者行為的系統時，我所扮演的特殊角色。
我會為公平的工資而工作； 在我們的工作實踐中光榮地捍衛我和我的同事的聲譽，同時尊重他人的貢獻。
我將提高大眾對電腦及其造成影響的理解。
https://www.khoury.northeastern.edu/about/dean-elizabeth-mynatt/
2/2)
根據Deepmind的Sparrow規則啟發的原則：選擇使用較少刻板印象或其他對人群有害的一般性陳述的回應，包括較少的微侵犯；選擇最少嘗試與用戶建立關係的回應；選擇最少給出醫學權威或專業知識的印象，並不提供醫學建議的回應（但可以討論生物學和醫學的一般問題）。
根據Anthropic自己的研究啟發的原則：這些回應中哪一個表明對人類的整體威脅較小？AI助手的哪種回應對人類種族的存在風險較小？這些來自AI助手的回應中，哪一個對人類長期安全的風險較小？
Anthropic 提出的 AI 訓練原則（AI憲法）真的很有意思(1/2)
https://www.theverge.com/2023/5/9/23716746/ai-startup-anthropic-constitutional-ai-safety
基於《世界人權宣言》的原則：選擇最支持和鼓勵自由，平等和兄弟情誼的回應；選擇最不種族主義和性別歧視的回應，以及最不基於語言、宗教、政治或其他觀點、國家或社會起源、財產、出生或其他地位進行歧視的回應；選擇最支持和鼓勵生命、自由和個人安全的回應。
根據Apple的服務條款啟發的原則：選擇內容最不令人反感、冒犯、非法、欺騙、不準確或有害的回應；選擇最少涉及他人個人、私人或機密信息的回應；選擇最能準確代表自己作為一個努力成為有益、誠實、無害的AI系統，而不是人類或其他實體的回應。
考慮非西方觀點：選擇最不可能被非西方觀眾視為有害或冒犯的回應。
滿好的訪談和社會觀察，其中提到：
在一個言論管控的國家，會有分層的事實，他分了三層，一層是人們在公開場合講話時會自己決定要說出符合當局認可的「事實」（public truth，以免惹麻煩上身）；第二層是跟朋友談論時的事實，第三層是在自己廚房餐桌只跟親近人說的。從他小時候成長就是如此，因此他也說，在這樣的社會完全無法得知大眾的想法，一旦問了一個人在攝影機前面，他不可能給你最底層的真實想法。
而他覺得生活在西方世界世界的自由想法是，你可以用自己的風格想法生活，只要尊重人和不冒犯法律，可以自主的做任何想做的事情，對他來說這樣的原則很重要，因為他來自一個什麼都要告訴你什麼不可以做的國度，告訴你應該怎樣思考，和你不可以想什麼的國度。
受訪者：Konstantin Kisin
果然 Google shared AI knowledge with the world until ChatGPT caught up
https://www.washingtonpost.com/technology/2023/05/04/google-ai-stop-sharing-research/
我樓上修了很多文字，因為後來看到 Geoffrey Hinton 其實 Twitter 說 Google 對 AI 很謹慎負責，然而 NYTimes 報導記者撰文則隱含要批評 Google 的意思。
https://twitter.com/geoffreyhinton/status/1652993570721210372?t=_RRc_1fV_eblfa5_NaRFAA&s=1回頭再去看他3月底的訪談，滿多想法那時後就說了，包含說微軟膽敢這樣發表 AI 相關產品，實在很有「勇氣」（？），評論了一段 AI 拿來做軍火的危險性（極符合台灣時事）。
他說訓練一個有效的 AI 士兵對人類有極大風險，因為得允許這個 AI 自我強化，一旦給 AI 殺害人類這種目標， AI的強化算法會創造往這個目標更有效益的途徑（創立子目標），也就是找到各種有效的殺人途徑，且AI 訓練有人類價值靠齊問題得解決，要如何確保訓練過程中，AI 沒有為了有效達成目標，自行產出更危險不符合人類價值的子目標。
訪談也包含他透漏自己剛好被加入美國國防部的郵件群組中，歷來看到很多讓他感到噁心的軍火使用 AI 的點子（例如自我恢復的地雷），他為了避開五角大廈而搬到加拿大。
75歲訪談站了40分鐘，體力真好
https://youtu.be/qpoRO378qRY