被開除的Google工程師告訴我們的事:關於「多元」與「歧視」
被開除的Google工程師告訴我們的事:關於「多元」與「歧視」
2017.08.22 | Google

近日,有一位Google工程師因為發表了被認為是助長性別刻版印象的言論而被開除。他的主張大體上有兩個,一個是認為,女性因「天生的性別差距」而無法晉升管理職位不是性別歧視;另一個則是指控Google打壓了內部保守的意識型態,沒有做到尊重「意識型態多元」。

雖然一直以來,在光鮮亮麗的科技產業中,性別問題總是高度爭議的問題,例如,前陣子Uber內部的性騷擾與性別歧視事件導致其CEO下台,還有矽谷知名新創公司創辦人也因性騷擾辭職,但要像這位工程師如此認真、誠懇且貌似友善地(某些媒體稱其文章相當溫和)表達出一種混然天成的歧視,那還真是挺稀奇的事情。藉著這麼難得的機會,我們當然要來好好談談關於「多元」跟「歧視」這兩件事情。

平均來說,女性…

如果你也跟我一樣,去找了這位工程師的原文:谷歌的意識形態回音室(Google's Ideological Echo Chamber)來看,應該也會感受到,這人真的不見得是個「壞人」──我指的是那些總是毫不掩飾地騷擾、壓迫著女人的男人們,也就是典型的性別歧視者。

他訴諸科學基礎想要合理化女性因性別差異遭受之差別對待,這樣的做法其實與總是想要「保護」女性的「紳士」們一樣,都看似無害卻內藏性別歧視問題。

在這很長也很認真的文章中,這位工程師不斷地透過所謂「科學的」論據,強調女性「平均而言」就是較注重感受、人(而非事物)、社交,甚至較為神經質等等,因而與男性就是有差異。雖然他也強調,並非要將兩性簡單化約為截然不同的兩個群體,但當他總是從「平均來說」看待兩性差異時,便不自覺地掉入「分類」的權力作用中,進而生產歧視性言論。

「分類」是我們在生活中仰賴的基本認知技巧。桌子與椅子不同、狗與貓不同,這種將事物分類的能力讓我們能夠有效地過生活,不需要每天都花大把的時間,對一個個事物進行分析跟界定。透過「分類」,我們能快速選定應對的態度與行為。例如,你通常不會期待貓跟你玩丟球遊戲。
但是「分類」同時也涉及一種權力作用,特別是當被分類的群體面臨生活(甚至生存)機會的差異時。舉例來說,在過去很長一段時間裡(現在可能還是),種族類別在許多國家(例如美國)決定了是否會在法庭上被定罪。

同樣地,「性別」在過去幾個世紀中,是一直影響女性生活與生存機會的分類。換言之,當這位工程師以「平均而言」的方式看待兩性差異,認為這只是解釋性別「差距」而非歧視時,他已經忽略了這個分類從來都不是簡單的分類,而是造就女性長久以來劣勢處境的權力作用。

此外,更顯矛盾的是,這位工程師在論述完女性「平均而言」如何後,又很「誠懇地」主張我們應該將每個人視為「個體」,而不是其所屬(性別)群體的一員。是的,我們該將每個人視為個體加以尊重,而不是只看其(性別與其他)屬性。但前提是:我們真的讓性別差異成為簡單的且不具任何價值位階的差異時,這樣的說法才不會是另一種遮掩權力作用的手段。

如果我們仍以「平均而言,女性…」思考兩性差異,我們就仍得小心各種「看似」抹除差異的言論。

意識型態多元?那是什麼?

至於這位工程師主張Google打壓了內部的保守意識型態,有害「意識型態多元」的發展,讓我想起上個月反同團體要求加入教育部性別平等委員會的新聞。據新聞報導,行政院當時也是以尊重多元意見表達的理由,同意這項要求。

不管是這位工程師的主張,還是行政院的立場,反映的都是一種很表面的,甚至是有問題的多元態度。簡單來說,這種多元態度主張,不管我說什麼,你都得尊重我也有這樣說的自由。這看起來很合理。但實際上,這樣的多元態度缺乏一個規範性的判準,最終很容易在尋求結論的前提下,導致「看誰拳頭大」的局面,例如,看誰動員的選票多、看誰喊的聲音比較大,或真的就是看誰能讓對方「消音」。

為了避免這樣的結果,義大利哲學家瓦蒂莫(Gianni Vattimo)的觀點在這裡有參考的價值。他主張,我們必須將「多元性」本身當作追求多元性的規範性判準。這個看起來弔詭的宣稱意指:在追求多元性的過程中,有一個基本的規範來判斷某個主張是否能被接受,這個規範即是:所有的主張都不得危及多元性本身。

也就是說,包容多元意見的前提在於,被提出的意見本身不會壓迫其他意見。瓦蒂莫認為,唯有如此,我們才有立足點反對那些實際上打壓了多元性的主張。

以此來看,在多元性作為規範性判準的前提下,將反同意見納入性平會根本就不算是「尊重多元」,而是漠視一種欺壓多元性發展的觀點。因為反同意見本身的主張是對某一群體的生存壓迫,是對人類生存多樣發展的打壓。同樣地,當這位工程師所謂的保守意識型態意指,因兩性的生物差異,維持兩性在工作環境、待遇、處境上的差異時,這樣的觀點也忽視了女性長久以來被壓迫的歷史與處境,因此不但難以說是落實多元性發展,更可能是歧視的危險變種。

因此,該工程師所稱Google的政策阻礙了「意識型態多元」發展,當然也是對多元性概念的誤用。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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門市越展越多,如何降低管理與維運負擔?不用全面汰換設備,也能逐步升級智慧化多據點管理
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快速展店背後的挑戰 如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言,展店代表商機與成長,但當門市數量快速增加,營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店(C-store)、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言,總部需要面對的不只是據點數量增加,更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理,往往以單一門市為單位,各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形,或進行跨區域管理時,往往需要投入大量人力逐一確認資訊,不僅增加管理負擔,也提高維運成本。

此外,零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝,甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式,容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性,也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此,現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備,而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊,並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

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圖/ 晶睿通訊

從既有設備開始升級 降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求,許多企業最大的挑戰並非是否需要升級,而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言,全面汰換既有架構不僅成本高,也可能影響門市日常運作。因此,能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構,成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構,企業可以從既有設備開始,逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求,同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置,新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值,並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外,訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構,也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理,企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整,精準配置資源,降低一次性投入壓力,也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言,安全管理不再是一套固定且難以調整的架構,而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理,或因應營運策略調整,都能以更彈性的方式完成管理升級。

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圖/ 晶睿通訊

AI 不只是安防工具 更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展,安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤;如今,智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為,協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」,甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言,AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則 讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測,協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert,管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件,將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例,店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務,總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert,管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境;當符合設定條件的畫面出現時,系統即可主動發出警報,協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言,這代表 AI 不只是協助辨識既定事件,更能依據不同營運需求,讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查 Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後,如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡,往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search,管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境,例如,當家長反映孩童可能在門市附近走失時,店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面,只要在 Think Search 輸入「昨日上午,牽著小女孩的男性」等自然語言描述,系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面,快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤,還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault,建立事件時間線與人物移動路徑,協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運 讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景,若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近,遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常,主動確認並協助顧客處理失物問題;人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢,作為空間配置與人力安排的參考;車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理,而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用,企業能在既有設備基礎上,進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言,AI 的價值已不只是「看得更清楚」,而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊,並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則,到 AI 搜尋與事件調查,再延伸至顧客服務與營運分析,雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具,逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。

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圖/ 晶睿通訊

85°C 北美導入 VIVOTEK AI 雲端安防平台 加速 80+ 門市智慧營運升級

隨著零售產業持續朝向多據點與數位化營運發展,如何在快速展店的同時兼顧營運效率、安全管理與服務品質,已成為企業的重要課題。

為支援持續拓展的營運需求,85°C Bakery Cafe 北美導入 VIVOTEK VORTEX AI 雲端安防平台,透過雲地整合架構與 AI 智慧應用,將原本分散的監控系統整合至單一平台,全面提升多據點管理效率、事件處理速度與日常營運效能。

此案例呈現零售企業如何從既有設備與架構出發,分階段導入雲端安防平台,並為未來智慧化管理與 AI 應用建立基礎。

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85°C Bakery Cafe North America 如何透過 VIVOTEK 雲端安防平台打造更智慧的門市管理模式

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