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正當大家都在討論西蒙斯（Ben Simmons）、庫茲馬（Kyle Kuzma）以及坦圖（Jayson Tatum）的時候，爵士超級新人米歇爾（Donovan Mitchell）也「默默」的鎖定新人王。6日對雷霆米歇爾猛繳31分，成為爵士隊史自馬龍（Karl Malone）之後的最強菜鳥。

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★圖片為版權照片，由達志影像供《ETtoday新聞雲》專用，任何網站、報刊、電視台未經達志影像許可，不得部分或全部轉載！

同時米歇爾目前已經有5場比賽得分超過25分，這是爵士傳奇球星馬龍之後隊史第一人，馬龍在1985-86的新秀賽季有過7次這樣的表現，米歇爾花了三分之一個球季就達成5次。

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2日對鵜鶘米歇爾的單場41分，是自2011年快艇明星前鋒葛瑞芬（Blake Briffin）之後，近7年第一次有菜鳥上演單場40分，現役當中也只有戈登（Eric Gordon）、柯瑞（Stephen Curry）、杜蘭特（Kevin Durant）、詹姆斯（LeBron James）與安東尼（Carmelo Anthony）有過這樣的表現，除了戈登其他5人都是聯盟一線巨星。

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▲爵士超級新人米歇爾（Donovan Mitchell）。（圖／達志影像／美聯社）

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人工智慧不是新的領域，但近年來受到產業和社會各界的突發性高度重視後，人才不足的窘境立刻展現，是以全球各國所提人工智慧發展方案，都把培育人才作為重點。AI.新加坡原先想直接幫企業培訓人才，鼓勵企業選拔其優秀的資訊背景員工送來接受課程訓練。但此議一出，發現有實際困難。大多數企業沒有抽調現有資訊人員來長期全時受訓的空間，而且資訊人員原來就不足，很難讓現有人員轉投入人工智慧領域。於是AI.新加坡想出了兩個方法，一是「100個實驗」計畫─鼓勵企業把目前實際遇到且有可能藉人工智慧解決的問題或困難寫出來，送到AI.新加坡申請加入100實驗。獲選的企業問題，AI.新加坡可以補助等同台幣560萬的經費，來研發解決此問題的人工智慧解方；可是相對地企業本身也需提供等額的預算，其中3成為現金支出，7成可以是實際投入的企業研發人力。這個計畫審核的主要標準有三。一是該企業問題可以用現有的人工智慧工具解決，不需要曠日廢時另外開發新工具；二是這個問題的解決應當有機會可以在6到18個月發展出解方的商業應用初步形貌；三是所獲得的解方，可以成為所有遇到類似問題企業都可以應用的商業方案，包含新加坡和海外企業。那研發的人力哪裡來？AI.新加坡思考既然現有職場人力不足，就找學校剛畢業的新人來訓練，於是推出了「AI學徒」方案，歡迎畢業不到3年的職場新人來報名。獲選者將參加AI.新加坡所舉辦的9個月全時課程，其中前3個月為課堂教學，後面6個月則是協助解決實際企業問題，包含但不限於以上100實驗計畫所得到的企業問題。受訓期間AI.新加坡支付學員月薪，相當於每月台幣44000到78000元，比一般該國理工科大學畢業生新入職場的實際月薪略低。報名者需具備相關領域基本素養，包含微積分、線性代數、機率學、統計及電腦科學知識，也需具有寫作Python, R或C等程式語言的能力。AI.新加坡認為，學員受訓期間薪水固然比一般理工科在職場的為低，但順利通過基礎訓練課程，而參與解決企業實際問題有初步成效的學員，多數會被該企業預先約定為未來的職員，到時候的薪水會比一般理工科畢業者的要高，應當是等同每月台幣10萬起跳。所以這是一個年輕人不錯人生規畫方案。果然，一推出此案就吸引了相當多的人來申請。這兩個方案如果成功進行，新加坡馬上會發生兩件事。一是有實際需求的企業會增雇具人工智慧專長的人才，其中多半可能是通過AI學徒計畫的學員，於是人才培育和有效就業的目標將同時達成。二是花費了研究能量來解決自己遇到實際問題的企業，如果其解方具有普遍市場價值，就可能把這部分獨立出來，成為該公司轉投資的新創事業，於是該國將出現很多人工智慧的新創事業，有機會發展為一個產業。台灣可以從新加坡方案得到的啟示至少有二。一是在人工智慧的工具開發方面，無論從規模和發起的時間來說，都很難去撼動既有國際大公司已經開發成功且廣泛應用的幾個套件，所以不需要在這方面做太多的著墨。二是工具歸工具，領域的實際使用才是重點，而這方面以台灣許多行業的規模來說，比新加坡更有機會開發出可以實際解決問題的商業產品。以前人工智慧被看成是一種科幻趣事，現在已經改變。在製造業方面，可以而且實際上已經開始應用人工智慧的領域很多，包含電路版的良寙辨識、工具機械的參數調整、化工業的反應槽設定等都是。台灣有很多先進的製造業，有條件發展可應用於製造業的人工智慧產品。服務業方面，應用也很廣，包含醫療與健康、金融、精準行銷等都是，台灣一樣有條件發展領域專長別的人工智慧應用。希望我們能看清形勢，戮力而為。（作者為台北醫學大學經濟學講座教授）(中國時報)





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為什麼人類和其他動物如此不同，能夠為了共善與許多不是家庭成員的人共同合作？薩繆爾．鮑爾斯和赫伯特．金提斯在《合作的物種》中說明，基因與文化的共同演化如何催生了這樣一個物種，讓多數成員願意為了維繫倫理規範而犧牲與幫助陌生人。他們指出，在數千個世代裡，生存關鍵就是和群體同胞攜手合作。要是能夠建立起制度，保護熱心公益的成員不受自私自利者的剝削，就可以在衝突中勝過比較不合作的群體，並且成長茁壯。本書利用實驗、考古學、遺傳學和民族誌方面的資料以及電腦模擬，以創新且有說服力的方式說明人類為什麼會有道德並且願意合作。



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