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改革，永遠是受到人民支持的，但人民永遠不是笨蛋，這麼多年在藍綠政府交相欺凌之下，也已知道有一種騙術叫做「假改革，真圖利」！
上週，我在《NOWnews今日新聞》寫了一篇《0.4%年金改革，蔡英文騙很大！》非常榮幸，承蒙行政院大長官們在4月22日的周末，特別針對我這麼一個卑微小民，點名寫新聞稿痛斥我是「妄下評斷」。
累及這麼多偉大的行政院長官放棄周末假期為文痛斥，我自然是戰戰兢兢、誠惶誠恐地捧著這篇新聞稿一再恭讀。
越讀，越了解到，紛紛擾擾快一年的蔡英文年金改革，更像是一場騙局，假改革真圖利，只是在造假帳玩數字遊戲，根本沒有解決任何問題，只是一場欺世盜名的騙局。
更可惡的是，和我一樣，都曾經是那所謂的「七成以上支持年金改革」的勞苦誠實的納稅人終將發現，在蔡英文所的年金改革騙局當中，辛辛苦苦繳納的納稅血汗錢，並沒有一毛會被節省下來，政府還是補貼特定人。
蔡英文的「年金改革」只是「空心菜」，根本沒有改變任何納稅人的負擔，根本沒有解決任何國家財政問題，也沒有任何追求公平正義的理念???
特別是所謂年金改革丶廢18％，造成社會動盪割裂，最後仍然只是換個名目還是「補貼」???
證據，就在行政院大長官們痛斥我的那篇新聞稿裡面：
疑慮如下：
1、「50年」並非我憑空捏造，請看4月19日提交立法院委員會的官方文件，第4頁第一行，白紙黑字寫著「未來50年內，合計約可節省新台幣（以下同）4,203億元?」
2、行政院大長官們說，「將公務人員制度改革後政府可撙節的費用全部挹注退輔基金後，公務人員退輔基金用罄年度可從2031年延後到2044年?」
因此駁斥我在文章中所提的只到2036年，在此，我的疑問是，所謂「改革」之後，政府卻仍然「挹注」退輔基金巨額預算，難道不是納稅人的血汗錢？還是在政府手中持續支出的錢，只要轉換個帳目就可以自稱並不是政府的財政支出了嗎？
如果沒有政府「挹注」，能撐到政府所謂的2044年嗎？既然政府要「挹注」，為什麼勞退基金不是一視同仁？
3、行政院大長官們説：「至於軍公教優惠存款的制度在本次年金改革規畫逐步予以廢止，其所可節省之費用已併入前述改革後政府可撙節的費用計算且會全部挹注退撫基金」，以此反駁我之疑慮「18％」省下的錢不見了之提問。
對此，我仍然疑問，既然要廢「18％」，應該納稅人就不必支付這筆預算支出才對，如果只是換個名目，每年仍然是由納稅人血汗錢中依舊要支付，仍然「挹注」，其實就是同樣是「補貼」，請問這是否只是「換湯不換藥」？
如果只是「乾坤大挪移」，這樣就是「改革」？
退一萬步問，18％省下的錢，為什麼只是用來「挹注」給本來就是18％利害相關人員？而不是「挹注」給中低收入民眾？
如果真要「挹注」，年輕人的創業基金丶城鄕差距的弭平丶教育資源的平衡???為什麼不能得到「18％」所省下的錢之「挹注」？
4、報告很多都曾經留學美國，曾經沾染過民主文化的行政院大長官們，在AlT上美國國務院信息局出版物中文網頁，在《民主的原則》中指出：「民主國家，政府對自身行為負責。因此，公民期待瞭解政府為民決策的情況。新聞媒體作為監督政府的工具，幫助公民向政府問責，對政府的政策提出質疑。」
如果提出質疑就是「妄下評斷」，真不知道現今的政府，除了擅長搞數威而柔效果字遊戲作帳之外，所標榜之「民主」與「進步」何在？
●本文作者為資深媒體人黃創夏。
●本文為作者評論意見，不代表《NOWnews今日新聞》立場。
●來稿或參與討論，文章歡迎寄至public@nownews.com
（中央社記者吳家豪台北24日電）微軟亞洲研究院副院長馬維英今天在「2017天下經濟論壇」中指出，人工智慧將透過語音機器人，重新定義人機介面；人工智慧的競爭已進入思想解放期，很多嶄新的想法問世。
馬維英說，全世界有很多趨勢在推動人工智慧（AI）。第一個趨勢是「萬物數位化」，當世上萬事、萬物能夠轉化成數位資訊，電腦就能得到大量的數據，可以開始運算。
第二個趨勢是「萬物互聯」，第三個趨勢則是「雲端運算」出現。任何人、任何公司如果需要幾千台伺服器來處理大量的資料，可以付費從雲端取得這些運算資源。
他進一步解釋，雲端運算的出現，導致第四個趨勢「軟體智慧化」。傳統認知上，工程師要用人腦來寫每一條程式規則，但現在則是軟體自己能夠藉由機器學習的方式驅動完成。這些深度學習、類神經網路的軟體，本身都是很大的模型，是幾千億、幾兆的參數組成，不可能用傳統人工調整。
馬維英表示，資料愈來愈多、軟體愈來愈聰明，這些趨勢形成了正向循環，促成人工智慧變革，今天大家可能知道軟體正在吃掉全世界，但是可能不知道，軟體產業本身也正在被顛覆。工程師如果只會寫程式、但不會使用深度學習、網路開源社群資源，也會失去競爭力。
他認為，在人工智慧的發展歷程中，語音識別是當今主流產品。過去20年，語音識別幾乎沒什麼重要發展，被認為是高不可攀的學術領域；但加入深度學習技術後，現在語音已經平民化、大眾化，微軟的語音辨識技術，已做到跟真人語音相同的精度。
根據馬維英的觀察，以前傳統的人工智慧，還需要人類去檢視、調整，相當曠日費時，現在電腦可以直接從數據學習表達。當神經網路愈做愈深層，再複雜的問題都能解決，只怕沒有足夠的資料讓機器學習。
他發現，機器學習有一個特點，有愈多數據，它學出來的成果就更好。當聊天機器人聽過大家聊天問答、看過物聯網上的諸多圖像，它就能學會更多事情。
不過，馬維英也坦言，今天人工智慧還是有很多做不到的事情，比如理解、表達、擁有知識，下一個門檻就是學會人類語言。
他以公司開會為例，大家花很多時間找秘書，能不能有一個機器人可以代勞？但其實辨別自然語意並不簡單，機器人必須辨別你說出的人名實際上是哪些人、與會者的辦公室在哪些地方，並決定出最適合的會議地點。
馬維英透露，在微軟研究院過去幾年，已經創造一個強大的知識圖譜，一個人沒辦法記全世界的知識，但電腦可以；我讀你的文字時，可以同時連接到全世界的知識。接下來還有聊天引擎，微軟想把聊天機器人做到微信、LINE等通訊軟體中，取代企業官方帳號功能，你有什麼需求，就去跟機器人說。
他更想像，未來人工智慧將透過語音機器人，重新定義人機介面。人工智慧的競爭，已進入思想解放時期，很多嶄新的想法問世。1060124
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