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IBM 大名鼎鼎的 Watson 也要被賣了，人類的 AI 夢該醒了？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 22 日 8:45 |

人類豐滿的 AI 夢，正撞上冰冷的現實。1 月 19 日，據《華爾街日報》引用知情人士報導，IBM 考慮出售 Watson Health 業務，可能的方案包括賣給私募股權公司、醫療企業或與特殊目的收購公司（SPAC）合併。

Watson Health 部門主要負責使用 AI 幫助醫院、保險公司和製藥企業處理數據。《華爾街日報》援引知情人士報導，年收入約 10 億美元，但目前未盈利。

IBM 在 2020 年 4 月迎接新 CEO 阿爾溫德‧克里希納（Arvind Krishna）。上任後，克里希納著手簡化公司業務線，使雲端計算更有競爭力。如 Watson Health 真的出售，對 IBM 的 AI 業務來說，無疑是不小的挫折。

曾想替人類解決腫瘤治療

長久以來，Watson 都是 IBM AI 業務的招牌，也是人類最初充滿野心的 AI 夢代表。

2011 年，深度學習方法剛重新定義，仍未掀起 AI 浪潮。但此時 IBM 的 Watson 就在美國最受歡迎的智力競答節目《危險邊緣》，擊敗節目史上最成功的兩位人類選手。

Watson 展現出強大的自然語音理解能力。要贏得比賽，必須分析大量文字找到線索，然後搜尋大量資料庫，檢索可能的答案。擊敗兩位人類冠軍後第二天，IBM 宣布 Watson 的新職業目標：AI 醫生。

從邏輯看，Watson 在節目展現的能力，似乎可移植到醫學領域──都是先理解自然語言（患者的電子病歷），然後檢索資料庫（治療方案和最新醫學文獻），最終得出答案。此方案的價值在於，每天有近 8 千篇醫療文章發表，醫生一篇篇讀不可能，AI 能幫助醫生閱讀最新醫學成果。

2013 年，IBM 更將研究重心聚焦於腫瘤治療，人類還無法攻克的醫學挑戰。2015 年，IBM 成立專部門：Watson Health，可見當時決心。IBM 前 CEO 羅睿蘭（Virginia Rometty）曾把 Watson Health 稱為公司的「登月計畫」。

眾所周知，AI 的基礎是大量訓練資料。為了獲得數據，IBM 花費約 40 億美元收購 4 家醫療領域數據驅動型公司，分別是 Phytel、Explorys、Merge Healthcare 和 Truven Health Analytics。2016 年，成立僅兩年的 Watson Health，員工規模達 1 萬多人。

發展重點的腫瘤治療領域，Watson Health 吸引許多著名合作機構，包括安德森癌症中心、紀念斯隆─凱特琳癌症中心、梅奧診所、奎斯特診斷公司。2016 年 8 月，Watson Health 還進軍中國，推出「健康中國」生態圈共贏計畫。

聲勢壯大的宣傳、數額龐大的併購、權威機構合作，IBM 透過一系列動作讓外界對 Watson Health 的期待非常高。畢竟，用最尖端的 AI 技術解決最困難的醫療問題，聽起來就非常性感。

不過，後來發展事與願違。安德森腫瘤中心曾與 IBM 合作，為腫瘤學家創建諮詢工具，是利用自然語言處理技術彙整患者的電子健康紀錄，然後匹配資料庫提供治療建議。安德森癌症中心投入 6,200 萬美元，但最終結局卻是雙方 2017 年 2 月終止合作。

業界開始對 Watson Health 產生懷疑，問題也接踵而至。2018 年 5 月，美國媒體 The Register 報導，Watson Health 部門要解僱約 50%~70% 員工，引發巨大震動。不過後來科技媒體 IEEE Spectrum 報導，被裁員工主要來自收購的三家公司 Phytel、Explorys 和 Truven。大量收購使公司面臨人力過多問題，為裁員埋下了伏筆。

但這些都是表面現象，歸根究柢，Watson Health 的致命點在於，診斷結果不準確。

2018 年 8 月《華爾街日報》報導，沒有任何發表的研究表明，Watson 提升患者的治癒率。有十幾位使用過系統的機構和醫生回饋，癌症應用收效甚微，某些情況下還會出錯。且由於缺乏罕見病例數據，Watson 的更新速度跟不上癌症治療的發展速度。

丹麥某醫院研究指出，Watson 的診斷方案，與專家僅 30% 重疊，因此拒絕採購 Watson 系統。德國媒體也曾報導，德國兩家機構實際應用後發現，Watson 對症狀特殊的病人會開給致命藥物。2018 年 10 月，IBM Watson Health 當時 CEO Deborah DiSanzo 宣布離職。

一切都不可逆轉指向最終結局，如今終於傳出 IBM 尋求出售 Watson Health 的消息。失去業界信心，再丟掉雄厚資金後援，人類最早的 AI 明星前景，不再明朗。

AI 夢該醒了？

目前 AI 應用於醫療最普遍的場景是辨識醫療影像，如視網膜眼底影像。而 Watson 挑戰的是診斷，且還是醫學難度最大的腫瘤治療領域，Watson Health 面臨資料和 AI 智慧的雙重挑戰。

資料層面，大部分醫療資料是非結構化資訊，如醫生撰寫病歷和出院總結。雖然 AI 的自然語言理解能力進步飛快，但比人類依然差很多。圖靈獎得主約書亞‧本希奧（Yoshua Bengio）曾表示，AI 無法理解醫學文本歧義，也無法找到人類醫生會注意到的細微線索。

另一方面，有些罕見病例的數據往往難以取得。《中國工業和資訊化》雜誌 2020 年篇文章指出，分析 Watson 數據發現，罕見病例研究中，本來應該餵給 Watson 大量真實數據找到新治療方法，但罕見病例本就缺乏，Watson 被灌入一堆沒什麼用的假設數據，並不是真正的病人數據。這種透過假設數據學習的 AI，準確性可想而知，更出現罕見病例 Watson 誤診。

全球領先的醫學資訊平台 Medscape 2018 年報導指出，Watson 學習根源有問題──並沒有使用足夠真實病例學習，負責訓練它的人，僅是紀念斯隆‧凱特琳癌症中心的腫瘤學家和 IBM 工程師。Watson 大量訓練時間用於掌握上述腫瘤學家設計的理想化病例和治療方案。訓練用真實病例數量很少，最多的肺癌也僅 635 例，最少的卵巢癌更只 106 例。

IBM 曾努力取得資料，花 40 億美元收購 4 家公司，但融合面 IBM 低估了複雜程度。《中國工業和資訊化》雜誌文章指出，IBM 前員工和前客戶的醫院管理人員說，雖然收購大量資料，但融合時發現需要花費難以想像的人力物力，還沒開始訓練就讓人筋疲力盡。巨大的經濟壓力和暗淡前景之前，各合作夥伴只能選擇終止合作，留個爛尾。

AI 目前的智慧程度，難以配合腫瘤治療的複雜性。AI 的本質是統計學，得出的結論局限於人類訓練員提供的數據，無法像專業醫生，獨立生成新的見解。

也就是說，Watson 只能比人類專家更快得出相同結果，無法治療人類醫生治不了的病。

巨大的風險面前，醫生只會將 Watson 的診斷結果當參考，依然要進行大量臨床研究。IBM 的宣傳說，Watson 能憑著強大的計算能力發現人類看不到的地方。但事實證明，AI 的智慧遠未到這程度。Watson 對醫生的意義，也就大打折扣。

Watson Health 的挫折反映出 AI 用於醫學診斷的困難重重，但並不意味 AI 醫療領域沒有前景。圖像分析、基因分析和製藥領域，都有不少公司探索 AI 的應用場景。即使是診斷領域，IBM 的 Watson 沒做好，也不意味其他人做不好。至少，後來者可在 Watson 基礎上學到一些經驗。

資料來源：https://technews.tw/2021/02/22/ibm-watson-ai/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

［要員工走路，老闆說了算？］

我們都以為，被失業一定是有原因。尤其沒失業過的人都會這麼想，一定是工作不努力、態度不佳，或是做不出成績……這些都有可能。但是不少時候，原因根本是莫名其妙，套一句俗話說：「怎麼死的都不知道。」假使知道死因，恐怕會從墳墓裡跳出來，因為死不瞑目，無法安息，就像這位「鯊魚夾大媽」。

在我的最新著作《失業教我們的事：想吃雞腿，就別勉強啃雞肋》裡，說了很多莫名其妙被失業的故事，這一則堪稱第一名｡有一家一百人公司占了三個樓層，其中一位四十五歲女員工因為公務需要，每天都要來到最上面一層樓。那是老闆辦公的地方，老闆每天都會看到她，而每次都會翻白眼，還跟人資主管說：

「給她調個工作，別讓她再出現。」

這名員工哪裡知道自己早就不知不覺被鎖定，還每天照例出沒。直到有一天，老闆終於忍無可忍，把人資主管叫來下最後通牒：

「這個鯊魚夾大媽今天不消失，明天就是你消失。」

這名員工到底惹到老闆什麼，注意到老闆的關鍵字了嗎？居然是頭髮上的那個鯊魚夾！是不是匪夷所思？後來我跟一位心理師提到這個例子，他相當專業地反問我：

「這位老闆在過去的成長過程中，是不是有哪位女性讓他感到受創，而她也是用鯊魚夾？」

喔，喔，原來如此。這的確是有學理根據，我們之所以討厭某些人，其實不見得他們本身有問題，而是他們在長相或行為上跟過去我們討厭的人相似，使得我們產生移情作用，殃及無辜。所以這樁被消失事件，未必是鯊魚夾大媽不對。可見得在職場，小則被老闆嫌惡，大則被公司失業，未必錯在自己，而且恐怕連老闆也說不清楚真正的原因，因為那些他討厭的女性早早已經躲到潛意識裡，而難以察覺。

不少老闆或主管都是這類「性情中人」，興之所至要開鍘誰誰誰，完全違反勞基法，很容易反過來被勞動局開鍘，這自然成了人資的挑戰，怎麼讓違法的被失業合法化？

有一名人資主管在臉書上寫了一篇他的日常，提到在他們公司，升遷有所謂三人小組，全是副總級，必須三位都同意才升得了。可是其中一位副總日前很生氣一名員工，二話不說就批了解雇，對方得立馬打包滾蛋。這位人資說：

「升一個人要動員三位副總討論再三，裁一個人只要一位副總動動兩片嘴皮子。」

但是這樣裁員是不合法的，這位人資主管勢必得忙到人仰馬翻，為什麼？在《勞基法》中，不論裁員或資遣都有嚴格條件。比如第十一條講的是資遣，必須具有以下情事之一者，否則雇主不得預告勞工終止勞動契約：

1.歇業或轉讓時。
2.虧損或業務緊縮時。
3.不可抗力暫停工作在一個月以上時。
4.業務性質變更，有減少勞工之必要，又無適當工作可供安置時。
5.勞工對於所擔任之工作確不能勝任時。

是否符合以上這些條件，口說無憑，不僅必須是事實，還要舉證才行，並且經得起驗證。第一至第三項如歇業或轉讓，或是虧損或業務緊縮，或是不可抗力暫停工作在一個月以上，都是不容置疑的事實，舉證容易，可以提出財務報表來支持。至於第四與第五項就困難多多，有一段流程要走，無法「殺人不眨眼」，不能今天跟員工提，明天就要員工走，必須事前磨刀一陣子才能夠祭出這兩條。

通常，當人資接到老闆或主管的資遣名單之後，都有一定的流程要進行，像是先要跟員工談話，告訴對方公司對他的評價、哪裡需要改善，而公司願意給一段時間讓他改善，比如三個月之後要改善到哪個地步，也就是設一個目標，有具體數值，像是製造不良率必須降到三％以下，或者月業績做到三十萬元等。

假使這名員工是因為能力不足、經驗不夠，公司還必須提供培訓計畫，讓員工有時間精進；或是安排轉調到更合適他從事的部門。這一切該做的都做了，「仁至義盡」、無可挑剔之後，等到改善的截止時間，再來做成果的檢驗。員工若是達標，公司就不能資遣；若是未達標，而且態度不佳，公司在評估之後，確定不留人，才可以辦理資遣。

因此資遣一名員工，不如想像中的容易。當然，能夠做到這樣一絲不苟，還是大企業居多，特別是上市上櫃企業。一般中小型公司沒這麼嚴謹與周全，勞工權益比較不具保障性。偏偏台灣的中小型公司占九七％，勞工占七成以上，散見在網路上的勞資爭議，多半是規模小、勞工以藍領或灰領為主的公司。

現在勞工權益高漲，申訴管道也多，人資都小心翼翼，期待一切風平浪靜。最怕員工事後在網路上爆料，鬧上媒體渲染成波，滾出雪球般的大風暴，重創公司的「徵才品牌」。日後要洗白品牌更要花上數倍的時間與力氣，人資主管還可能因此黑掉，最後變成自己要捲鋪蓋走路。一位人資主管在受訪時說：

「我們最怕公親變事主。」

人資部負責考勤、考績、薪資核定，以及資遣、裁員等事情，一個不小心就會成為萬箭穿心的箭靶，很少員工真正去了解他們的處境有多難為。每次遇到資遣，有經驗的人資會加派保全人員，避免跳樓的不幸，或是設備上的破壞。一位人資告訴我，任職的公司在基隆河畔，他老是失眠，因為--

｢夢到有員工跳河。｣

在我的最新著作《失業教我們的事：想吃雞腿，就別勉強啃雞肋》裡提到，在這個時刻，人資有很多技巧可以使用，然而最重要的是不要陷入「誰對或誰錯的無限迴圈」裡繞不出來，按照SOP速戰速絕。不過我訪問過的人資都說，真心很重要，員工都會感受到。像是通常人資會開兩張證明，一張是非自願離職證明，讓員工得以請領失業補助；另一張是離職證明，不寫說理由是資遣或開除，方便員工之後順利求職。

不論資遣﹑裁員或開除，人資主管普遍認為，最高原則是站在員工的立場，關心他，協助他｡歸納起來，他們共同認為以下這五件事對員工最實用：
1.算對錢，協助他拿到應得的薪資、資遣費。
2.了解他，協助解決他可能發生的問題。
3.指導他，協助他拿到政府的失業救助。
4.輔導他，協助他找到下一份工作。
5.留電話，協助他離職後的各項相關服務。

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攝影：畫家GiABing吉仔冰，剛剛從加拿大傳來的照片，是不是美極了？

要來錄音上課了，開始講這本書，還沒有買書的請趕快。
我在2015年4月發表時，期許自己2022年要年收入500萬，如今離職沒有工作收入，那麼我達到500萬的目標了嗎？還是遠遠超過了呢？

《6年存到300張股票》作者序
我的岳父母當了一輩子的公務員，岳父年輕時當選過十大傑出青年，退休後每個月也領到不錯的退休金；我媽媽一輩子在家當家庭主婦，但是20 幾年前勇敢買進當時未上市的台積電股票，如今累積的資產，已經遠遠超越岳父母
一輩子辛苦工作的所得。
投資理財的確可以改變未來，但是亂買股票賺大錢的童話故事，並不會發生在每個人的身上。請記住「理財沒有暴利」，但是「堅持投資你就一定會成功」。
我在年輕時，花了1 年多時間從台北到高師大修教育學分，也曾經白天上班、晚上兼課、假日到淡江大學修數學學分，蠟燭三頭燒。但是因為有了穩定的教職，2008 年金融海嘯時我不用擔心被裁員，還可以趁機貸款、逢低加碼，創造出更多的財富。專注好自己的本業，有穩定的工作才可以做好投資，這個是我學到的第1 堂課。
工作可以開源，節省開支則能相得益彰。我為了白天可以自己照顧小孩，到基隆海事學校的夜間部當代課老師，晚上10 點下課後轉搭3 班車回家，到家時已經凌晨1 點。如果有買車，就不用這樣辛苦，但也因為省下買車、養車的錢，才有餘錢投資，改變未來。「節流」是我學到的第2 堂課。
買賣股票，金額動輒數十、數百萬元，還要經過許多年的等待，道聽塗說買進股票，其實跟「送錢給別人花」沒有兩樣。當代課老師時，「一年一聘」的壓力一直存在，我只能逼迫自己努力讀書。「學習理財的知識」是我學到的第3
堂課。
年輕時我喜歡殺進殺出賺價差，但是經常這邊賺、那邊賠，我不禁開始懷疑：「如果買進好股票並長期持有，會不會賺更多？」2008 年金融海嘯期間，我跟銀行借了500 萬元，買進股價被低估的好股票，2 年後我的資產多了1000 萬元，每年領取的股利也跨越百萬元關卡。「危機入市、長期投資」是我學到的第4 堂課。
投資可以很傻瓜嗎？ 張忠謀、施崇棠、郭台銘⋯⋯每個都比我優秀，靠著他們分給我的股利，6 年來我買了300 張中信金的股票，往後中信金的老闆也會認真幫我賺錢。「相信優秀的腦袋」是我學到的第5 堂課！
「股利現金流」是我學到的第6 堂課，只要用股利持續買進低價的好股票，我的資產就會「一瞑大一吋」，然後我又可以領到更多的股利，再買進更多的資產。
大概7 年後，靠著股利、版稅、退休金，我就可以年領500 萬元，快樂退休去，這也是我27 年來認真工作、努力投資的一點點回報。
人生沒有幾個27 年，理財一定要趁早，「努力學習投資的知識」是我送給各位讀者的第1 堂課。
2015年4月
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昨天盤面電子股表現則以高價股成為亮點，股王大立光(3008)開盤就上漲55元，最高來到2656元，終場大漲115元，以2555作收，重新站上5日線，股后漢微科(3658)表現也不遑多讓，大漲4%，而大立光的走高也提振整體蘋果概念股的士氣，在相關個股部分，軟板廠台郡(6269)漲勢最為強勁，漲幅將近7%，機殼廠鴻準(2354)漲逾2%，另外鴻海(2317) 和碩(4938) F-臻鼎 (4958)也有不錯表現，而先前漲勢凌厲的觸控面板廠F-TPK(3673)也持續走強，近期在投信法人的回補下，股價穩步上漲

除了蘋概股外 LED與太陽能族群的同步點火也提振電子股人氣，磊晶龍頭廠晶電(2448)成為大漲指標，大漲7.4%，封裝廠龍頭廠億光(2393)漲逾4%，站上50元大關，隆達(3698)也強勢上漲7.4%，另外艾笛森(3591)、東貝(2499)、佰鴻(3031)、鼎元(2426)等，漲幅也在1-4%之間。

太陽能族群方面，法人指出 太陽能報價在需求推動下，將持續上漲至12月下旬，相關廠商營運有望進補，甚至轉虧為盈，帶動近日類股表現，不過個股昨天是強弱各自表態，先前漲多的元晶(6443)出現了回檔，碩禾(3691) 中美晶(5483)昨天則是小漲1%。

而昨天盤面還有一個焦點是 華新集團旗下個股強勢表態，包括被動元件廠華新科(2492)、PCB廠瀚宇博(5469)、封測廠華東(8110)等均亮燈漲停。

在傳產股部分，生技族群維繫OTC市場的人氣，除了政府大力扶植生技產業，智擎(4162)取得台美藥證的新藥 浩鼎(4174)獲得新型抗生素授權美國公司 簽約金入袋 精華(1565)今年獲利表現可期 個股表現也受到外界關注

而國內車市掛牌量回溫，帶動整車及汽車零組件個股表現，包括和泰車(2207) 裕日車(2227) 裕隆(2201)
昨天股價表現都比大盤強勢

在金融股方面，昨天僅有兆豐金(2886)台新金(2887)小漲超過1 %，雖然近年金融業獲利不斷創高，但在數位化趨勢影響之下，可能造成銀行裁員及進一步整併，是近期干擾金融股表現的利空因素之一，而本周值得注意的則是彰銀（2801）將在本周五舉行成立百年來首場法說會，法人除聚焦彰銀現金增資、及投資性不動產重估議題外，台新金（2887）和彰銀近10年糾葛等三大熱門議題，仍是關注焦點。


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