#觀點 — Public Fediverse posts
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在台灣2024年其實是人工智慧前期的鋪陳結尾，2025年是人工智慧全民化第一年。但我前面說了，你到底知不知道什麼是人工智慧，人工智慧你要如何定位它。這些都無法確定就要推廣，就要很多人去學習，這就像泡沫，你也可以認為是人工智慧泡沫。
原本人工智慧只要發展出來，確實只會一家獨大。但如果人工智慧的Analytics有問題呢？「學習」真的是「學習」？最簡單的問題反映在數字判斷、運算。
一般來說人工智慧依附在機器上，所以機器能做的數學計算，對！這是最基礎的部分，有學程式的人就會知道在最開始的學習就是做加減乘除。
那麼，人工智慧並沒有先完成這塊，反而是文字排序與合成，再到聲音與影像。這不難聯想，人工智慧的近代開發可以說是以文字導向的識別功能為核心。換句話說，連同大數據也是走這條路線。
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我們很遺憾的是，真實的人工智慧研究是無法被彰顯，被看到的。媒體的力量與宣傳造神的手法，讓耗費資源的科技成果成為主宰。而這樣的做法從未真正解決問題。
想要人工智慧發展正確且穩健，就得回頭去檢驗：
1. 你真的讓數據自己說話嗎？
2. 數據真的有他們自己的數學模型嗎？這裡的數學模型可不是單一模型或演算法組成或轉換技術。不同組數據就應該有其特定的數學模型結果，這是人工智慧讓數據具有「模型選擇」的決策能力。
要我說，這就是類似「還政於民」概念的另一種表現。我們只是將一些選擇還給數據本身。
3. 人工智慧該從加入分析方法進行運算與判斷，還是分析方法成為人工智慧的基礎？
這點當然是在反思你對待人工智慧的看法。這樣的看法會影響人工智慧的發展。例如需要檢測序列相關使用某檢定時，你真的用正確的臨界值表嗎？人工智慧加入分析方法其實可以幫助做反覆運算與判斷。但你們做了嗎？所以看待人工智慧的角度將決定能不能解決問題。
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新的一年，在跨年之際，和一名朋友，他也是解決非常多始終困擾著人類民生問題的人。他與我聊人工智慧，理念相同。我們都認為：
1. 你敢保證人工智慧給你結果可信？你是將人工智慧當做輔助，還是你在幫人工智慧檢查它的結果？
2. 你敢保證人工智慧的數據庫內數據通通沒問題？
3. 沒有真正產出數學結果的人工智慧建模，不科學。雖然我們是不同領域的人，但真正解決問題的人都知道，人工智慧是加入各種地方，當然更要加入到數學範疇的分析方法當中。你得檢查數據。數據標籤有誤，只會用數據清洗，那就代表可以被操縱結果。這樣的人工智慧真能給你真實的答案嗎？
太多人不願意去思考，葉公好龍。推崇人工智慧未必是正確的做法，科技終將水到渠成，而不是大推特推，不管真偽。
若科技是來自科學，那麼你認為現在的科技真有科學精神與原則嗎？
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歷史會重演！
台灣黨爭不就是如明末嘛！事件如此
自然數據也會如此
數據告訴我們的時間資訊
只是人類找不出來
甚至沒有理由地指走勢圖當趨勢圖
你是聽拿圖說故事的人的觀點
還是真的讓數據自己說話？數據分析不是圖像視覺化
用圖像視覺化來表現數據分析只是
數據分析流程中的數據處理階段
圖像視覺化是憑觀察
觀察的資訊是主觀
所以才要訓練解讀
每個人解讀又會不同
大致上的明顯資訊會被解讀出來
剩下的就是
你聽他們講故事
然後提決策建議這是你要的數據分析嗎？
寫論文的同學們，這是你寫的論文？
大學教授接受這樣的數據分析？ -
博弈論，又稱賽局理論，是John Nash的成果。通常用囚徒困境進行解說。但囚徒困境真對嗎？
反例：川普案
共犯承認，川普堅持不承認
最後他贏了
成為美國總統為什麼囚犯困境不能用？
因為報酬的設計看似正確
其實那數字都是「人」設的
其他因素也加不進2014年Lee發表在Econlit等級的期刊論文中就提到了，報酬是不確定的，你不可能一個數字或數字條件去設定這2×2決策！
概率不是發生在外面，而是直接就是報酬！
未完 1/ #觀點
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科學研究最怕跳過或繞路
因為問題始終在那
最終你得回去解決即使封神
也只是通往真相的一小斷片有人支持理論至上
有人支持技術至上無論哪方面領先
還是得等另一半跟上
兩者畢竟相輔相成最糟糕的情況不就是
失去兩個世代的時間
回到開始的問題(複數)
逐一解決後
讓路徑回到正確方向
繼續前行 -
從這兩種分析角度發現：
1. 台股試圖走多方的情緒非常強烈，有點不顧原本市場的趨勢方向，硬要轉上。2. 台股從2024年起趨勢變得【非常不穩定】，投資人須非常謹慎小心。
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美國消費者物價指數在公布2024年2月的數據後，趨勢會發生怎樣的改變呢？
1. 最新趨勢起點不變
2. 上個月的最新趨勢平均每月增加0.798
3. 這個月的最新趨勢平均每月增加0.797
由此可見美國 #CPI 上升趨緩2024年2月公布的 #CPI 高於預期又如何!
這趨勢圖印證為何美國股市反應不明顯，因為CPI確實趨緩。
即使如此，以2018年1月的數字為基準，美國CPI仍是高得驚人。
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美國通貨膨脹率趨勢圖
在加入2024年1月數據讓最新趨勢轉為下降趨勢後(速度=-0.004%)，雖然2024年2月的通膨率(=3.15317%) > 1月通膨率(=3.09088%)，但對趨勢來說，平均每月下降速度反而增快(-0.012%)。
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美國零售業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.157美元
- 2022年6月到2022年11月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年12月到2023年5月平均時薪平均每月增加0.160美元
- 2023年6月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.0016美元喜歡這則貼文
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美國零售業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.157美元
- 2022年6月到2022年11月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年12月到2023年5月平均時薪平均每月增加0.160美元
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美國零售業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.157美元
- 2022年6月到2022年11月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年12月到2023年5月平均時薪平均每月增加0.160美元
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美國零售業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.157美元
- 2022年6月到2022年11月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年12月到2023年5月平均時薪平均每月增加0.160美元
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美國建築業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年3月到2021年10月平均時薪平均每月增加0.185美元
- 2021年11月到2022年12月平均時薪平均每月增加0.170美元
- 2023年1月到2023年6月平均時薪平均每月增加0.109美元
- 2023年7月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.128美元喜歡這則貼文
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美國建築業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年3月到2021年10月平均時薪平均每月增加0.185美元
- 2021年11月到2022年12月平均時薪平均每月增加0.170美元
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美國建築業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年3月到2021年10月平均時薪平均每月增加0.185美元
- 2021年11月到2022年12月平均時薪平均每月增加0.170美元
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美國建築業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年3月到2021年10月平均時薪平均每月增加0.185美元
- 2021年11月到2022年12月平均時薪平均每月增加0.170美元
- 2023年1月到2023年6月平均時薪平均每月增加0.109美元
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美國資訊業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.298美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.6美元
- 2022年11月到2023年4月平均時薪平均每月增加0.185美元
- 2023年5月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.164美元喜歡這則貼文
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美國資訊業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.298美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.6美元
- 2022年11月到2023年4月平均時薪平均每月增加0.185美元
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美國資訊業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.298美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.6美元
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美國資訊業平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2021年11月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.298美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.6美元
- 2022年11月到2023年4月平均時薪平均每月增加0.185美元
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美國私人部門平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2022年1月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.217美元
- 2022年11月到2022年4月平均時薪平均每月增加0.18美元
- 2023年5月到2024年2月平均時薪平均每月增加0.134美元喜歡這則貼文
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美國私人部門平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2022年1月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.217美元
- 2022年11月到2022年4月平均時薪平均每月增加0.18美元
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美國私人部門平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2022年1月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.217美元
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美國私人部門平均時薪趨勢圖
關鍵時間點與趨勢變化：- 2022年1月到2022年5月平均時薪平均每月增加0.086美元
- 2022年6月到2022年10月平均時薪平均每月增加0.217美元
- 2022年11月到2022年4月平均時薪平均每月增加0.18美元
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能直接在社群平台上分享學術數據成果是非常好的。這些學術成果是經由AI數據分析(MathAI)完成數據分析。
其結果能直接在社群平台上發布，還能直接成為決策訊息，十分令人驚艷！
以美國所有商業銀行的存款金額數據來看，典型的折線圖並不能如下圖提供精準、客觀，且實用的趨勢分析結果。
任何人都無法拒絕優秀的科研成果，或者已經被稱為產品/服務了。
#academicchatter #mathai #ai #infografic #data #dataanalysis #econdon #經濟 #財經 #數據分析 #觀點 #AI數據分析 #知識 #學習 #skill
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能直接在社群平台上分享學術數據成果是非常好的。這些學術成果是經由AI數據分析(MathAI)完成數據分析。
其結果能直接在社群平台上發布，還能直接成為決策訊息，十分令人驚艷！
以美國所有商業銀行的存款金額數據來看，典型的折線圖並不能如下圖提供精準、客觀，且實用的趨勢分析結果。
任何人都無法拒絕優秀的科研成果，或者已經被稱為產品/服務了。
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能直接在社群平台上分享學術數據成果是非常好的。這些學術成果是經由AI數據分析(MathAI)完成數據分析。
其結果能直接在社群平台上發布，還能直接成為決策訊息，十分令人驚艷！
以美國所有商業銀行的存款金額數據來看，典型的折線圖並不能如下圖提供精準、客觀，且實用的趨勢分析結果。
任何人都無法拒絕優秀的科研成果，或者已經被稱為產品/服務了。
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能直接在社群平台上分享學術數據成果是非常好的。這些學術成果是經由AI數據分析(MathAI)完成數據分析。
其結果能直接在社群平台上發布，還能直接成為決策訊息，十分令人驚艷！
以美國所有商業銀行的存款金額數據來看，典型的折線圖並不能如下圖提供精準、客觀，且實用的趨勢分析結果。
任何人都無法拒絕優秀的科研成果，或者已經被稱為產品/服務了。
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美國的失業率趨勢變化如何呢？
在時間軸上失業率最新的趨勢從2023年2月到2024年2月平均每月增加0.026%。相比上個月最新趨勢結果[註1]是平均每月增加0.022%，2024年1月的數據拉動整體平均。由此可見美國失業率提升許多。
註1： https://mastodon.social/@aphoebusli/111883216689329711
#美國 #就業 #失業 #經濟 #財經 #數據分析 #知識 #學習 #觀點 #data #ai #mathai #usa #labor #unemployment #dataanalysis #infografic #knowledge #academicchatter
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美國的失業率趨勢變化如何呢？
在時間軸上失業率最新的趨勢從2023年2月到2024年2月平均每月增加0.026%。相比上個月最新趨勢結果[註1]是平均每月增加0.022%，2024年1月的數據拉動整體平均。由此可見美國失業率提升許多。
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美國的失業率趨勢變化如何呢？
在時間軸上失業率最新的趨勢從2023年2月到2024年2月平均每月增加0.026%。相比上個月最新趨勢結果[註1]是平均每月增加0.022%，2024年1月的數據拉動整體平均。由此可見美國失業率提升許多。
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美國的失業率趨勢變化如何呢？
在時間軸上失業率最新的趨勢從2023年2月到2024年2月平均每月增加0.026%。相比上個月最新趨勢結果[註1]是平均每月增加0.022%，2024年1月的數據拉動整體平均。由此可見美國失業率提升許多。
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🔥 發現 - 最新趨勢的勞動生產力是緩慢上升
我們需要注意一點：此時的美國生產力指數已經相對數據期間起始來說，非常之高了!!!!!
那麼高的勞動生產力還能增漲多快呢⁉️
你如果只看媒體報導單一數字，如原始數字或年增率，就不會知道原來美國勞動生產力在這21年已經那麼有效率了，可以在相同的時間內每小時生產出更多的商品或服務。
雖然我們看到此時的勞動生產力正在上升，但對比同時期的空心三角點的垂直距離。再看到其他趨勢期間，趨勢線與空心三角點的差距。
最新趨勢期間的勞動生產力趨勢恐怕不是直線成長，而是更快速的成長。圖二右邊的U型兩點位置就是這最新趨勢期間。
這很可能就是一年的AI發展帶來了10年的科技進步與促使勞動在每小時內可以產出更多的商品或服務。
發現該線程有價值嗎？
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我們需要注意一點：此時的美國生產力指數已經相對數據期間起始來說，非常之高了!!!!!
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我們需要注意一點：此時的美國生產力指數已經相對數據期間起始來說，非常之高了!!!!!
那麼高的勞動生產力還能增漲多快呢⁉️
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最新趨勢期間的勞動生產力趨勢恐怕不是直線成長，而是更快速的成長。圖二右邊的U型兩點位置就是這最新趨勢期間。
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我們需要注意一點：此時的美國生產力指數已經相對數據期間起始來說，非常之高了!!!!!
那麼高的勞動生產力還能增漲多快呢⁉️
你如果只看媒體報導單一數字，如原始數字或年增率，就不會知道原來美國勞動生產力在這21年已經那麼有效率了，可以在相同的時間內每小時生產出更多的商品或服務。
雖然我們看到此時的勞動生產力正在上升，但對比同時期的空心三角點的垂直距離。再看到其他趨勢期間，趨勢線與空心三角點的差距。
最新趨勢期間的勞動生產力趨勢恐怕不是直線成長，而是更快速的成長。圖二右邊的U型兩點位置就是這最新趨勢期間。
這很可能就是一年的AI發展帶來了10年的科技進步與促使勞動在每小時內可以產出更多的商品或服務。
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🔥 發現 - 2020年第一季與第二季異常跳漲的勞動生產力
從2003年第一季到20120年第一季可以看到非常正常，幾乎可以說沒有什麼異常向上或向下的跳漲現象。
而2020年第二季出現了一個111.129的數字，而第一季是105.274。一個劇烈的生產力變化。或許我們可以歸因在總工時因為居家令而減少，所以生產力比率的計算上造成這樣的不連續問題。
但有意思的是，隨著居家令慢慢解除，勞動生產力指數下降了。
即使總工時增加緩慢，但很可能是美國當時總產出有不佳表現。矛盾的是美國2020年第三季與第四季的GDP是逐漸上升的。這或許需要更多的數據與資訊才能印證為什麼當時的勞動生產力卻在下降，並持續到2021年第三季。
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從2003年第一季到20120年第一季可以看到非常正常，幾乎可以說沒有什麼異常向上或向下的跳漲現象。
而2020年第二季出現了一個111.129的數字，而第一季是105.274。一個劇烈的生產力變化。或許我們可以歸因在總工時因為居家令而減少，所以生產力比率的計算上造成這樣的不連續問題。
但有意思的是，隨著居家令慢慢解除，勞動生產力指數下降了。
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而2020年第二季出現了一個111.129的數字，而第一季是105.274。一個劇烈的生產力變化。或許我們可以歸因在總工時因為居家令而減少，所以生產力比率的計算上造成這樣的不連續問題。
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🔥 發現 - 同樣一年時間美國勞動能創造更多的產出
從分析結果中可以看到美國的勞動生產力基本上是持續向上增加的。美國的勞工每工時的產出增加代表美國的勞工工作愈發有效率。
即使如此，Yili Chien 和 Paul Morris認為 自2011年初以來，非農商業的實際產出增長緩慢，並且大部分經濟增長是由工作力投入(labor inputs)的增加推動的，而不是由勞動生產力(labor productivity)的提高推動的。
這段話隱含意思就是美國的經濟成長也是靠人的數量去堆出來的。然而，他們的觀點是由年增率的時間走勢圖去支撐，並非從具有統計意義的圖形上可以觀察到。
而AI數據分析反而更能說明美國的非農商業部門勞動生產力是如此的增長趨勢。
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即使如此，Yili Chien 和 Paul Morris認為 自2011年初以來，非農商業的實際產出增長緩慢，並且大部分經濟增長是由工作力投入(labor inputs)的增加推動的，而不是由勞動生產力(labor productivity)的提高推動的。
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美國非農商業部門勞動生產力(已經指數化)的時間趨勢變化如何呢？
🔥什麼叫做勞動生產力呢？
勞動生產力是指平均每工時的勞工產出。因為是全國性的衡量，所以會得到當時的總產出與總工作時間。如果工作時間的減少大於整體經濟活動的減少，勞動生產力提高了。
所以，勞動生產力是比率的概念，會受到總產出和總工作時間相對多寡的影響。
🔥 說明
因為這項指標是季資料，所以我們選擇從2003年第一季(標記2003-01)到2023年第四季(標記2023-10)期間的數據進行分析。
經過AI數據分析的運算後，後製分析結果成下方的彩色圖。
【回覆】還有thread的後續
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所以，勞動生產力是比率的概念，會受到總產出和總工作時間相對多寡的影響。
🔥 說明
因為這項指標是季資料，所以我們選擇從2003年第一季(標記2003-01)到2023年第四季(標記2023-10)期間的數據進行分析。
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勞動生產力是指平均每工時的勞工產出。因為是全國性的衡量，所以會得到當時的總產出與總工作時間。如果工作時間的減少大於整體經濟活動的減少，勞動生產力提高了。
所以，勞動生產力是比率的概念，會受到總產出和總工作時間相對多寡的影響。
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因為這項指標是季資料，所以我們選擇從2003年第一季(標記2003-01)到2023年第四季(標記2023-10)期間的數據進行分析。
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