不用工作也有錢拿?日本最狂富豪Twitter灑10億日圓紅包,只為測你快不快樂
不用工作也有錢拿?日本最狂富豪Twitter灑10億日圓紅包,只為測你快不快樂
2020.01.09 | 人物

時尚電商Zozo創辦人、日本富豪前澤友作又有了驚人之舉。近期他在推特(Twitter)上宣佈一項「社會實驗」,將從追隨者與轉發貼文的網友中,挑選出1,000人每人發送100萬日圓,合計送出10億日圓(約新台幣2.7億元)的新年大紅包。

看到這篇文章先別急著打開推特去按追隨,抽選者的統計只到1月6日23點為止,換句話說,已經截止了。

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前澤友作聲稱,發送10億日圓的這場活動是一次社會實驗,希望民眾共同參與,一起思考日本的未來。
圖/ Twitter

一場正經的「社會實驗」,盼引起民眾及學者重視

無條件基本收入的議題在各國討論已久,不必工作也能獲得一筆固定收入,到底能否讓人過得更快樂? 前澤友作表示,他是為了親自確認這點,才在日本新年期間舉辦這一場大送紅包的活動。

前澤友作指出,這是一場嚴肅的社會實驗,並聲稱會在發出紅包後,定期對受贈者進行調查做後續追蹤,他希望這起實驗能引發學者與經濟學家的興趣。

在普遍保守不外顯的日本企業家中,前澤友作可說是個人色彩相當濃厚的一位,他豪放不羈、不吝千金的作風,近年來屢屢締造驚人之舉。

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2018年前澤友作包下了馬斯克SpaceX的繞月之旅機票,圖為兩人當時合照。
圖/ Twitter

2017年時,他曾以1.1億美元天價買下美國塗鴉藝術家尚・米榭・巴斯奇亞(Jean-Michel Basquiat)的畫作;2018年則包下SpaceX繞月之旅的全部座位,再度登上新聞版面。(SpaceX首位乘客揭曉!日本時尚電商社長為什麼要包下繞月旅行的所有船票?)

不符無條件基本收入實驗,前澤友作挨批花錢買追隨

然而,前澤友作這個社會實驗,似乎與大眾普遍對無條件基本收入的概念不同,獲選者將一次性獲得100萬日圓(約新台幣27萬元),而非每月獲得一筆額外收入。日本第一生命研究所首席經濟學家永濱利廣認為,無條件基本收入是指定期給付提供生活安全感的最低金額,和前澤友作的作法截然不同。

因此與無條件基本收入相比,前澤友作發送的紅包更像是一筆福利津貼,或者說大樂透,除了後續定期追蹤成效外,獲獎者沒有工作狀況、薪資情形等任何先決條件。

有批評認為,前澤友作是利用這場活動打響自己的知名度,並增加推特的追隨者數。1月1日時,前澤友作推特的追隨數僅有50萬,一週過去現在已暴漲到684萬人。

或許,從蜂擁參與抽獎的民眾,到網路上的批評聲浪,都是前澤友作這場「社會實驗」的一部分。這令人不禁聯想起,那根以膠帶黏在牆上,價值數百萬美元的香蕉藝術品。

另外,前澤友作引發的這場騷動,也給予有心人士趁虛而入的機會。日本多起報導指出,有詐騙業者假借通知獲獎者的名義,騙取民眾的個人資料與信用卡資訊。

不工作也有錢拿,背後有2個擔憂

隨著AI與自動化的興起,越來越多人擔心未來工作將被機器人取代,無條件基本收入的議題也不斷被放上檯面討論。美國總統候選人楊安澤就是無條件基本收入的擁護者,他提議以每月基本收入取代部份現有福利。

加州斯塔克頓市也正執行無條件基本收入的實驗,政府挑選出500位市民,每人每月發送500美元的基本收入。年僅29歲的市長麥克.圖布斯(Michael Tubbs)表示,他們希望藉此減輕貧窮人們的生活負擔。

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圖布斯希望藉由無條件基本收入,改善貧困市民的生活水準。
圖/ shutterstock

對無條件基本收入的批評通常分為兩大類,一是人們獲得額外的收入後,便會浪費在非必要的物品上;二是獲得無條件基本收入的民眾,由於沒有金錢壓力不會積極求職。

第一點在斯塔克頓市的實驗中得到反證,根據官方的資料,獲得基本收入的民眾,約40%將錢花在食物上;24%用於購買生活雜貨;11%拿來支付水電瓦斯等費用;9%使用在修車及加油上。

第二點則還有待觀望。芬蘭是全球首個進行無條件基本收入試驗的國家,該國在2017年至2018年底期間,抽選出2,000位失業民眾,給予每月560歐元(約新台幣1.84萬元)的無條件基本收入。

根據當時的研究結果,這筆額外的收入的確可以讓民眾生活更快樂,這似乎是前澤友作希望得到的結果。不過,芬蘭政府最初的預期是希望降低失業率,成果並沒有滿足他們的期望,顯示無條件基本收入無助於改善失業情形。(AI神預測「高離職風險」員工,緯創5大AI應用超乎想像)

無論無條件基本收入到底可不可行,前澤友作聲稱,他希望藉此激起日本社會對於這項議題的討論,並讓民眾作為參與者,一起思考日本的未來。同時他也在推特上表示,他認為人們想要的不是錢,而是實現夢想(的空間)。

資料來源:Business Insider、朝日新聞、Reuter

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #Twitter
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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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