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品味:Save The Children 一分半鐘讓你體會戰爭的恐怖

July 11th, 2014

Most Shocking Second a Day Video by Save The Children

歡迎來到每週五的「品味」專欄,在這裡,我分享我看到的種種美好

我們或許都知道戰爭很恐怖,但當它沒有發生在我們面前,造成我們真正的損失,大家往往無法體會它是多麼的恐怖。電視偶爾會帶來戰爭的消息,但內容過度馬賽克,且受難的主角色多是來自不同國家、不同膚色人種,這些畫面還是不容易打動你。專門協助戰爭受難兒童的 Save The Children,為了幫助英國人體會這個恐怖,特地用倫敦為背景、可愛的英國小女孩為主角,拍攝了這支一分半鐘令人啞口無言的影片:

Most Shocking Second a Day

這支影片五月初發表,兩個月來得到了約  91 萬次分享、3,204 萬次觀賞、24 萬次喜歡,以及 1 萬次不喜歡。Save The Children 發表這支影片目的,除了喚醒大家的和平意識,也希望募款去幫助敘利亞內戰的受難兒童。雖然不知道目前為止得到的善款金額,但可以得知的是影片結尾的「How you can help」這個 Call-to-Action 目前為止吸引了 17 萬人次點擊,YouTube 影片敘述附上的連結也有 8 萬人次點擊,兩者相加大約等於表達喜歡的人數,不過遠遠低於分享與觀賞的人數。

這就是內容行銷的難處,影片要能打動人心、獲得大量的傳閱,但也要能轉換高比率的觀賞者,變成採取行動的客戶、捐款者。雖然它的成本相對低,但成功門檻,其實非常高。

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如果導航變成走最美的途徑…

July 10th, 2014

Yellow Vespa

MIT Technology Review 上的文章,Yahoo 巴塞隆納實驗室研究員 Daniele Quercia 與幾個夥伴開發出了一種新演算法,可以讓導航軟體不只告訴你最短、最不塞車的路徑,還可以告訴你從 A 點到 B 點,最美的路徑 ─ 歐洲人還是比較懂生活,實驗發生在浪漫之都巴塞隆納更是完全不意外。

當然這個軟體還在很初期的實驗室階段,離真正商用恐怕還要 5 年,不過它激發了我好多想像。

如果導航可以從「節省時間」演變成「提昇品質」,那生活周遭的科技,是不是也將開始往類似方向發展。有一天,我們可以選擇 Email 在最適合對方的時間送達、叫 EZTABLE 預訂一個提供新鮮美味時令材料的餐廳、請 Lativ 篩出最符合我品味風格與衣櫥搭配的服裝,還可以讓 PubGame 推薦我可以從中得到最大滿足感的遊戲,這樣的世界,豈不是超級美好。

當然這背後需要大數據的支持,但光有數據是不夠的,數據是死的,如何從數據中看出個人的喜好,才是重點。所以科技需要大量的與人文交織,尤其懂心理、行為的人才。

這裡面將會有很多、很大的機會,而僅僅是科技、規模領先者地位,很有可能會被「懂人」的後進者顛覆。

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(Photo via hmoong, CC License)

香港地鐵用人工智慧安排維修工作

July 9th, 2014

Hong Kong subway sign

今天早上在 NewScientist 讀到了一篇非常值得大家注意報導,標題是 The AI boss that deploys Hong Kong’s subway engineers (負責派遣香港地鐵工程師的人工智慧主管)

…在平常的一週中,整個系統裡面會有 1 萬名員工執行著 2,600 個工程項目 ─ 從把粗糙的鐵軌磨平、更換軌道,到檢查損傷都有。做這些工作的或許是人類,但選擇哪些工作該被完成的卻不是他們。取而代之的,每個工作的排程與管理都是由人工智慧來完成…

…陳教授的人工智慧軟體以模擬整個地鐵系統的方式來找到最佳的時程與必要的工程任務,由於擁有全局的觀點,這個軟體可以看到一般人類無法看到的合併工作與共享資源機會…

…它還可以檢查這樣的時程安排是否符合當地法規,陳教授的團隊把 200 個人類可以閱讀的規則寫入了他們的軟體,好讓夜間工作的工程師可以遵循,像是在住宅區工作時,他們必須把噪音維持在某一數值以下…

…這個人工智慧軟體幫助香港地鐵省去了先前每週浪費在維修時程安排爭吵的兩整天時間,因此讓維修團隊每天多出了 30 分鐘可以去完成工作,這代表著每年 80 萬美元的費用節省…

…香港地鐵這個人工智慧軟體與一般軟體的主要不同,是它包含了人類管理者經年累月堆積出來的知識,陳教授說:「我們訪問了專家他們決策時考慮的事情,然後再把這些邏輯寫入程式裡面 ─ 基本上我們把不同領域專家關於工程任務的精華萃取出來。」…

當然嚴格來說,把人類既定的決策邏輯寫成演算法只能算是非常低階的人工智慧,但你不得不承認,即使是用同樣的邏輯在決策,機器擁有的全局觀點是人類很難與之抗衡的。

Human Capital Smile Curve

這又再次印證了先前提出的人才微笑曲線模型,現在開始,像是用同樣邏輯做決策這樣重複性的腦力工作,將會以很快的速度被機器所取代,所以人才只能往多樣性腦力或多樣性勞動這兩種機器暫時做不來的工作移動。

做多樣性勞動的是香港地鐵的 1 萬名員工,做多樣性腦力的則是陳教授的軟體團隊,也就是之前常說的,在現在開始的,只有兩種工作,一種是告訴電腦它要做什麼,另外一種是電腦告訴你你該做什麼。

這又回頭解釋了為什麼學會設計思考、程式語言等新時代腦力工具,非常重要。

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(Photo via varfolomeev, CC License)

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