#時尚與美因為友善地球才能永續
以下的文章有點長,但如果你真心愛著我們的土地與環境,希望你願意花一點時間讀完它。
前些日子參加了「GPE好事交易所」實體快閃店華山的開幕活動,受到主辦單位的邀請,讓我很榮幸能與創辦人David,來了場印象深刻的對談。
大家平常應該很少機會,聽到我對環境保育的事侃侃而談,事實上,自己在多年前拍攝《時尚的軌跡》計劃,就曾經想過製作一幅對地球暖化省思的作品,後來擔任《Yahoo! 時尚頻道》總編輯顧問時,專欄的第一篇文章主題也是環保。
我常常在想,如果有那麼一天,自己有機會幫助人了,究竟什麼樣的方式最有意義?後來我懂了,我每天在談論美麗,可是地球如果不美了,遑論其他美呢?
當好事交易所積極減碳的「植樹夥伴 」(PalPlanter)、透過眾籌力量為都市閒置區塊種上綠色植栽的「都會眾籌 」(CityGrower),還有將台灣休耕農地活化,以提升糧食自給率的「土地訂閱 」(FundFarmer)等一連串友善我們這片土地的迷人計劃攤開在我面前時,只有深深感動,更為台灣擁有一群如此充滿大愛與理想的先進感到驕傲。
從自身過去從事紙媒工作,到現在持續身處時尚領域,說起來慚愧,剛好都是經常被詬病不夠環保的兩種產業,於是,見到好事交易所的努力,更是心有戚戚焉。
「紙媒會衰退,但不會消失。」這是我多年前在研究所堅持的論點,諷刺的是現在看來,紙媒持續衰退的印刷量反倒是對樹林的一種救贖。
在社群媒體與環保議題的雙重包圍下,紙媒的未來,尋求自身新的定位與社會責任我想是重要的。拿時尚雜誌來說吧,傳統時尚紙媒結合AR ,或許也是能否永續經營的其中一個竅門。
我認為,雜誌不能只用「雜誌」去理解它,媒體早已不拘泥形式,重要的是「經營品牌」。在社群時代,媒體必須掌握「速度性」與「互動性」,以前曾經在《Yahoo! 時尚頻道》創立了幾期實驗性的電子雜誌,只要點選電腦螢幕中模特兒的身上單品,便可以連結到購物平台,那個時候是非常新潮的創意,可惜因為內部的某些問題嘎然而止,現在想想都覺得可惜。
原本我心中理想的電子雜誌,可以窺看商品360度的樣貌、可以檢視單品穿搭的變化性,點選進去除了能夠連結購物平台,甚至可以檢索生產履歷、與製程,搞不好還可以知道實際設計者的名字。
以上個月《VOGUE》封面使用電腦動畫製作、最近CHANEL的早春度假線上發表為例,紙媒於不遠的未來,或許可以讓人掃掃頁面上的QR CODE,結合AR在第一時間欣賞遠在巴黎的大秀,同步與設計師或同好者討論,或者,內頁的一張平面時尚大片,以AR的形式就能夠看到大片中衣服的生産履歷與過程;好比這件衣服的製作過程是否環保?有無使用動物皮革或皮草?甚至聽到設計師本人親自說明理念等等。假使能夠一一實現,那豈不酷斃了?
反過來說,回溯過去歷史之外當然應該要可以預測它的未來,比方能陸續看到新品在全球購買者自身上的穿搭照片,或是透過紙媒與AR的結合,了解自己捐出去的二手衣流向與使用狀況,藉以避免浪費或遭有心人士利用。
事實上,比起紙媒,時尚產業更常被詬病是不環保的,也是氣候變遷的兇手之一。紡織業每年的排放量相當於 12 億噸的二氧化碳,比全球航運、海運加起來還高。
談及時尚產業如何致力永續環境,我認為可以分幾個角度思考,首先是時尚媒體工作者的責任:比方紙媒減量的同時結合AR與線上,減少樹木砍伐並不意味著紙媒地位被取代,反而是一種形象的提升。此外,我們都應該用輿論改變消費者的觀念,不要過度鼓勵快時尚、也不鼓勵大家過度消費與過度在乎包裝。
另外便是品牌或設計師的責任:有印象的話還記得2020春夏的Dior發表嗎?Dior與致力以園藝藝術的工作室Coloco 合作,創造了林木造景的時裝秀,展場集結了164棵來自法國、德國與義大利的生病樹木,倡導為因應氣候變遷,需透過物種多樣性的交替,才能達到生態平衡。每棵樹在時裝秀結束後,都被送到了數個長期培育計畫中,在世界的另一個角落延續生命,特別的是,它們都有屬於自己的QRcode,透過掃條碼就可以追蹤樹之後的去處。
許多品牌不斷大聲疾呼不使用皮草、真皮,亦努力開發創新包括寶特瓶、咖啡渣、黑膠唱片等,可回收可分解的質材。
我很期待有一天,品牌能夠放棄以快時尚為主的銷售策略、不過度生產、不使用造成廢水污染的洗滌染色方式;願意試著不過度包裝、販售不提供紙袋,並強迫消費者使用固定的環保袋購物等等。如果上述理想都能實現,那是多麼令人振奮的事啊!
身為消費者,我們都應該更支持這些願意負起社會責任的時尚品牌。
愛美觀念看似與環保衝突,實際上再一致不過了。試想:「地球都不美了,我們怎麼美?」這次的疫情不就是最好的例子?我想你我都不想要因為生病的地球,而讓衣櫃中的美麗衣裳再也沒有機會被穿在身上。
#我好像沒在臉書一次寫過這麼長的文字
#從觀念開始改變地球就會改變
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從觀念開始改變地球就會改變 在 Introduction Youtube 的精選貼文
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最近在網路上,有某些關鍵字持續的飆升,像是「企業紓困」、「疫情紓困」都引起上萬人次的搜尋。
而這些關鍵字的背後,也代表著在疫情平息之前,無薪假、失業這些問題不會改善,人們也很難恢復安全、穩定的生活;因此人們會傾向去尋找更有保障的工作,這也讓坊間的公職考試補習班,又熱門起來了!
公職補習班迷思
當然喔,追求安全、穩定本來就是人性,只是當我發現這些公職補習班,還用一些有一點不合時宜的標語,對求職者做宣傳,像是什麼呢?「參加銀行特考,就能擁有讓人羨慕的福利跟待遇」。
甚至是「書記官地位崇高,形象良好,進可攻擊他人之不正,退可保守自己親朋之安全。」這其實是一類的訴求喔,有一點誤導大眾的認知跟行為,我一定要來逆風發言一下。
那為什麼我會這樣說呢?台灣喔的「人工智慧」教父~李開復先生,在他的著作《AI新世界》裡面提到。
他認為人工智慧註定會顛覆世界,並且會帶來前所未有的經濟失衡,而眼下最直接的,就是在未來的五到十年之內,對於全球就業市場帶來的衝擊,很多一般人認定的金飯碗,很可能都會被AI取代。
白領失業潮來了!
李開復在他的書裡面,更進一步的指出,近年來,世界各國因為「無人銀行」的興起,各種AI的工具,已經可以承擔90%以上的金融業務。
再加上喔現代年輕人,普遍使用行動支付、網路銀行的比例越來越多;實際到銀行臨櫃的人越來越少,而第一線的金融人員的工作就此消失,已經是顯而易見的結局!
國外甚至於已經出現申請貸款,把資料送出到核可,不到幾個小時就能夠完成。
這裡的關鍵,就在於AI機器人已經掌握申請人的大量數據,可以在很短的時間裡面做完風險評估,而這些都是人類很難做到的事情。
再來,法院書記官的工作,就是掌管司法紀錄、編案、文牘、統計這些事務;講白話文就是「法院資料的輸入與管理」。
但你知道嗎?現在的科技,已經可以讓機器聽懂人類說話,同時呢在螢幕上轉換成精準的文字,準確率高達九成以上。
你想想看喔,假如準確率繼續提高,費用也越來越平價,法院或者是政府是不是有很大的可能性,會直接採購這樣的設備來取代書記官呢?
一來呢,大幅降低薪資的費用,二來呢,降低人員管理的問題;畢竟人類加班會抱怨,但機器不會有這個問題。
聽到這裡喔,你也許會好奇,以前聽說的AI、人工智能會取代的工作,那應該都是像工廠的工人,或者是體力活動的藍領階層才對啊!
那怎麼現在這些靠「腦袋」的工作,像是銀行行員、書記官,這些白領職業,也會被AI取代呢?
這是因為啊,現代的AI本質,其實是一種「深度學習」!那什麼是「深度學習」呢?
李開復先生在他的書裡面提到,深度學習是一種模仿生物智能的「神經網絡式」的學習方法。
簡單來說喔,過去的電腦只能執行單一程式;比如說,你希望機器人幫你到早餐店買三明治;那麼一旦輸入你家到早餐店的路線,機器人就會執行到底。
如果在路上遇到車它不會閃,遇到人也會直接輾過去,一直到抵達早餐店它才會停止,那是一種沒有思考、沒有應變能力的一個反應模式。
而神經網絡式的學習,則是透過數據資料,幫機器人建立起路況,可能會遇到的障礙物這些相關的應變資訊跟程式。
讓機器人可以在遇到阻礙的時候,先停下來,重新偵測、評估環境的狀況,再計算出成功率最高的路線,轉個彎重新出發,這已經是很接近人類能夠做到的靈活思考。
也就是說啊,在固定的場景底下,只要能透過數據,找到人類固定的「行為模式」,再請工程師把行為模式寫成「運算的程式」。
最後依據收集到的海量大數據,讓AI系統去做深度的學習,AI就能夠擁有思考能力,取代很多白領的工作。
容易被AI幹掉的二特點
從上面的例子,我們可以進一步的知道,符合以下二個特點的工作,很有可能會跟恐龍一樣,在地球上消失喔。
這二個特點又是什麼呢?第一個、那些資料、流程可以編碼的工作;第二個、人際互動頻率很低的工作。
打個比方來說,就像是現代的醫檢師、放射科的醫師,或者是銀行行員,他們都是在固定場景底下,專門分析數據跟資料,再不然就是工作流程有明確的SOP。
工作內容固定,而且有一套嚴格的作業流程和評判標準,不會有太多參數的變化,就很容易被編碼,而變成一條程式。
在未來呢,凡是可編碼的流程,再讓機器人通過大量數據的深度學習,就能夠快速的優化,任何動作都會比人類更快、更精準,而且可以一直進步,還不會喊累!
我們與AI的距離
要是你聽到這裡還半信半疑,感受不到AI對於職場的全面破壞,那麼我再提供一個更貼近你我的事實~
台灣的知名品牌~華碩電腦,在他們關渡總部的13樓,已經有一個130人的AI團隊,成軍了16個月。
而負責領軍的華碩全球副總裁~黃泰一先生,他就表示喔,華碩的AI團隊,已經鎖定醫療、交通、零售這三大產業的數據池,累積使用者的數據資料、網路足跡等等的一切。
透過這些進一步的為零售店家、醫院、輪胎業者,建立起節省人力、降低風險,而且能夠精準行銷的演算法系統。
幫助華碩在他們的未來,能夠透過大量的數據,以及資料跟資料之間的相互運用,所產生的商業價值來賺錢!
儘管現階段呢,華碩只針對醫療、交通、零售這三大產業在搜集數據,不過可以想見的是喔,只要精準的演算法系統建立;商店它是不需要店員,醫院它可能也不太需要醫檢師,輪胎製造廠不需要工人。
而未來這三大產業所需要的「人力」,將以跳崖式的速度往下滑。這也間接證實了李開復先生,在《AI新世界》這一本書裡面所預告的。
他說:「在未來的5~10年之內,現有的50%工作,將會由AI取代」!
所以拉回來看,只要你有稍微留意時事,你一定知道現代的公務人員、銀行行員,就算寒窗苦讀多年考了進去,福利和工作的輕鬆度,也都大不如前了,更別說他們的未來和發展。
也就是說喔,要是你忽略真實職場上正在發生的變化,那麼很有可能等到你花錢、花時間努力考上公股銀行的行員啊、書記官啊...等等的,卻只能做個幾年,就被裁撤了!
這樣的投資報酬率,你覺得划算嗎?算一下喔!會不會你以為自己考到一個安全可靠的資格,但是真正得到的,卻是更高的失業風險!
你想因為「眼前」短暫的穩定,而把自己放到更大的危險裡嗎?如果你不想,你可以選擇現在就打開眼睛,開始為自己的未來做準備~
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人工智慧的時代已經來臨了,但我們卻還用舊時代的工人智慧的腦袋,在面對自己的人生,你曾想過這是為什麼嗎?
其實答案很簡單,那就是「終極選項」和「路徑依賴」這兩大迷思,困擾了很多人。
在【過好人生學】的課程裡,我就會陪伴你去看見「終極選項」這樣的觀念,它的危險之處。
它在於喔,人類的大腦一旦認定當我們「找到了最好的答案」,或者是「最好的鐵飯碗」之後,我們就不再動腦筋思考了,所以會看不見鐵飯碗早就成了破飯碗,千萬別碰!
而「路徑依賴」呢?它是指喔,人會習慣用過去的經驗,想現在的事,然後去預測未來。
比如說吧,你念醫學院,所以就只能當醫生;再比如說,你過去在某個行業,所以你在轉職的時候,就只能做相關的行業。
而弔詭的是,如果過去的經驗能夠適用於現在,還能夠幫你預測未來的話,那每個人都是半仙了啊,也不會有失業的問題、找不到工作的狀況了,不是嗎?
所以呢,無論你是白領,還是藍領的朋友,我想要跟大家說的是喔,未來AI的潮流肯定是沒有辦法阻擋的,無論你想不想面對,它遲早都會來!
不過我也很肯定的告訴你,在我們失去「舊工作」的同時,這個世界還會增加許多的「新工作」。
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