PTT大當機!關於我的不焦慮的焦慮
PTT大當機!關於我的不焦慮的焦慮

10月30日晚間,萬聖節的前一天,PTT因多顆硬碟接續故障導致系統大當機,直到11月3日早上才修復重生。將近四天無法登入,讓許多鄉民痛苦難耐,直呼PTT戒斷症發作,甚至還有人獻上了自己的身體作祭品,只求PTT趕快復活!

不過,這次當機對我造成的衝擊似乎沒那麼大。

我的臉書好友中一些資深鄉民也是到當機第二、三天才提到這件事,或是跟我一樣「沒那麼絕望」。

這一方面可能血淋淋地反映了我恐怕也越來越跟不上鄉民的腳步外,另一方面,這不那麼絕望、焦慮的感覺,反而讓我擔心起另外一件事。

對於PTT掛了不焦慮的「焦慮 」

PTT掛了,但我的臉書還是不斷更新訊息,不斷餵食演算法決定的「有趣」貼文。雖然過去我常說,就算在臉書時代,PTT這個有著鄉民文化血脈的「老科技」也不會衰亡。但這次我對PTT當機的「不焦慮」讓我得重新思考這件事。

PTT也許不會走向沒落,但臉書帝國的擴張是不爭的事實。在爭奪注意力的時代,你電腦螢幕上常駐的、手機上最常開啟的,是臉書還是PTT?如果我們將臉書與PTT這類媒介看作是資訊傳播的重要管道,那麼,上述問題也正是問:我們的社會是以什麼樣的形式傳遞著資訊?

換言之,我對PTT當機的「不焦慮」,這件事情引發我的另一個憂慮:我們身處的這個資訊傳散系統,其結構如何受臉書影響而改變?又會對我們的社會產生什麼影響?

臉書是隨選視訊,PTT是報紙

資訊傳散看起來是個抽象概念,但我們可以試著以譬喻理解:臉書是隨選視訊,而PTT比較像傳統報紙。

這個有點莫名其妙的類比是要說:如同隨選視訊,臉書讓人們「看到想要看的」,而PTT則像傳統報紙,得在許多「無趣」之中找到感興趣的事情。

隨選視訊與傳統報紙之間的差異,並不是文字媒體與影音多媒體的差異,而是「資訊篩選可能性」的差異。

隨選視訊不像傳統的第四台,人們無需被其內容安排的框架綁住,可以完全只挑自己想看的節目、影集來看。甚至隨選視訊的系統還會「推薦」相關的節目、影集繼續看下去。但報紙不一樣,我們雖然可以選擇買哪家報社的報紙,也可以只看某幾個版面,但其上的內容無論有趣與否都會被我們看見。

臉書就像隨選視訊一樣。我們沒有清楚地意識到自身的選擇,但透過神祕的演算法,我們每一個按讚、留言或轉貼都成了某種評價分數,回過頭來決定我們能看到些什麼。然而,在PTT上,雖然我們也會推文、噓文但那並不構成任何篩選機制。

即便我針對仇女或反同內容的貼文噓再多次,每每進入八卦板,我都還是得忍受這些文章。這種經驗就好像在看報紙時,即便對著顯露某些特定價值類型的文章咒罵多遍,明天類似的標題還是會刺眼地躺在報架上。

「資訊篩選」是解藥還是毒藥?

許多人可能會覺得,這樣不正好嗎?有了類似隨選視訊這樣的篩選機制,我們在臉書上得以不再看到那些令人倒胃口、甚至感到被侵犯的言論。

「資訊篩選」對於阻絕歧視、壓迫性言論來說該是帖良藥吧?不過,美國知名法學學者,同時也曾是歐巴馬政府重要幕僚的桑斯汀(Cass Sunstein)卻不這麼想。

早在2001年,桑斯汀觀察網際網路的發展時,便已警告「資訊篩選」可能嚴重危害當代民主社會。

桑斯汀主張,一個健全的民主社會有賴社會充分傳散共同或異質經驗。這不僅是公共言論表達的自由,也是資訊接收者差異經驗、甚至不同立場之論述開放的義務。

然而資訊科技的強大又便利的資訊過濾與篩選機制,使人們很容易掉進「只看自己想看的」鏡像與回音之中,阻礙社會相互溝通與理解彼此的可能。

因此,有別於臉書偷偷地餵食著「資訊篩選」的毒藥,對我而言,PTT的重要性也在於,「它仍一定程度上保留著傳統報紙媒介的特性。」

用桑斯汀的話來說,在PTT上我們仍然可能接收到那些「非預期的」(差異的、不同立場的)資訊。

當然,在這些非預期的資訊當中,有許多可謂不堪入目的歧視、壓迫性的言論,這絕對是令人感到不安的部份。但是,同樣或甚至更加令人焦慮的是,在PTT掛掉以後,臉書上看似「一片和諧」的美好的、同溫層的世界。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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