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。

《數位時代》長期徵稿,針對時事科技議題,需要您的獨特觀點,歡迎各類專業人士來稿一起交流。投稿請寄edit@bnext.com.tw,文長至少800字,請附上個人100字內簡介,文章若採用將經編輯潤飾,如需改標會與您討論。

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

關鍵字: #Google
往下滑看下一篇文章
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓