我們想讓你知道的是
看似明白無數道理,更無奈的是無法將人生活得比較順遂,以前對抗戰爭與霸權,現在能對抗的只剩體制與虛無,因此千禧世代的故事總是不好發揮。偏偏捕捉得好還是大有人在,例如胡波,例如莎莉魯尼,她不僅刻劃年輕男女愛情的理想面,也精準描繪年輕男女愛情的現實面。
整本書來來回回翻了又翻,細節藏總在莎莉魯尼(Sally Rooney)的尋常愛情故事裡。好比《正常人》沒有章節名稱,也不編號排列,只見一個月後、六星期後、四個月後、六個月後,時間就是這樣流逝的,問題不曾解決,無論好壞、分合、順逆、晴雨或悲喜,再艱難也依然慢慢前進,像人們親自走過一個階段,回頭望望,方能意識到自身變化都在一瞬間;時間也會印證一些東西,好比人一生中會遇見的身心契合之人是少之又少,好比我們所做的一切都只是為了能被多愛一點,小時候想得到眾人的愛,長大了會發覺,唯獨那一、兩個人的愛,超越言語的相知與相惜,才是真正足以與死亡、孤獨和負面情緒對抗的事物。
其實觀賞完影集與閱讀完小說後,有著相似骨幹的《正常人》卻給人一種看了不同故事的奇異感受,那些我們何其幸運,用不著親身經歷的碎裂過程,以及那些我們不夠幸運,無緣在茫茫人海中遇見的罕有連結,當下思緒千迴百轉,卻在真正想理出一個脈絡時又似乎欲說已忘言。
改編影集從旁觀者的角度看著康諾與梅黎安有如地球與月亮彼此牽引的過程,而原著小說則附著在康諾和梅黎安的內心世界,從他們解讀彼此以及自我的心境轉折看待這段連結如何定義兩人走到目前為止的人生,可並非相互理解就無須溝通,有時候誤會就降生在自以為是的感知裡,我們既依附在康諾的內在,也牢牢黏著梅黎安的身體,有能力感知千禧世代年輕人對於親密關係的渴望與疏離、畏懼與掩飾、焦慮與失落、格格不入與無所適從,在無數陌生人和自身的心靈之外不得其門而入。
他只不過是想成為一個和別人一樣的人,想隱藏他自己覺得羞愧不解的部分。是梅黎安引領他看見這世界還有其他的可能性。他的人生自此迥然不同。如果不是這樣,他或許終此一生都無法瞭解這其中的差異有多大。
會發生在高中生、大學生身上的,不過是日常裡的瑣碎,平凡之中的尋常,例如失能的家庭,不順遂的人際關係,自我價值的懷疑擺盪,不懂愛卻拚命愛的笨拙生澀,以為懂了愛卻遠離愛的浪擲光陰,原來誰也逃脫不了渴望被理解、被珍惜的牢籠。家庭頗有餘裕卻不美滿的梅黎安在鄉下高中得不到同儕青睞,她的出身,她的聰慧,她的脫俗,給予平凡家庭的孩子高高在上、難以親近之感,因此總是形單影隻獨來獨往;而經濟狀況困窘的康諾則是校園中的風雲人物,待人和善,外型出眾,卻也給人毫無主見、隨波逐流的印象,由於關係緊密的母親在梅黎安家裡幫傭,兩人也開始有了課堂之外見不得光的交集。
他們有很多的相異之處,也有很多的相似之處,但這些共通點是極其稀有的,像是聰明、敏感、脆弱、善良,和受過傷的心。梅黎安果斷堅毅,從不畏懼展現自己真正的想法,康諾有著無比溫柔的心,但也是優柔寡斷,缺乏勇氣攫取愛的孩子,太多這樣的人,看似強壯的外表實則只是一層保護色。
隨著進入大學,一切像風水輪流轉,總以為知道自己想要什麼的她陷入迷惘,不再隱藏真實自我的他孤立無援,一度疲憊不堪、崩潰痛哭的身影令人心疼。好不容易獎學金又拉近了兩人的世界,他們一起走過了人生最快樂的時光,繞過了人生最痛苦的一大圈,終將於無限變動中察覺生命裡的不可變動。在說短不短的二十幾年歲月裡的人生低潮,在自己落魄狼狽、不值得愛的時候,無論身處何方,有一雙眼仍接收到求救信號,有一雙手仍超越地理限制,長驅直入輕輕捧起瀕臨破碎的一顆心,洞悉脆弱,溫柔以待。
極度無助的葬禮上,彷彿恨不得將對方嵌入體內的真誠擁抱騙不了任何目光,那才是我們最需要的人,他永遠是你的軟肋,永遠是你的後盾,他為你學會勇敢,你也為他變得堅強,他們有幸擁有的,是一段凌駕愛情之上的關係,而且將會綿延一生一世。感情中的歸屬感,不是任何一個人都給的起,心悅誠服的感受,也無法透過任何附加行為填補這塊空洞,無奈每個人還是個體,單單理解還是不足以支撐人與人之間如此脆弱的關係,所以我們從不懂釋放內在感受,經過數次疼痛、幾度擦身後,終於找到彼此的語言,不但努力傾聽,也得學習表達。
康諾很喜歡他們事後的對話,通常都會有出乎預期的轉折,促使他表達出以前從未真正思索過的想法。他們會聊起他正在讀的小說,她正在做的研究,他們當下所處的歷史時刻,以及觀察當前時刻的困難。有時候他覺得他和梅黎安彷彿花式溜冰選手,即興交談,但那靈巧流暢與協調一致的程度之高,往往讓他倆都非常詫異。她優雅地凌空躍起,不知道他會怎麼做,但他每一次都穩穩接住她。
康諾脖子上一條沒有墜子的樸素銀項鍊,梅黎安在義大利身穿白洋裝襯托被陽光曬黑的皮膚,劇中一幕一幕如實還原,小說掩卷後,同等影像帶來的感動之餘,覆蓋上一層憂愁,看似單純美好的多年戀情背後牽扯如此複雜的外力因素,在人們之間劃開一條深不可測的隱形溝渠,即使當下不見得可以敏銳察覺,日後回過頭來細想仍會感嘆現代社會的陰影打從出生就滲透了每個人的人格、戀愛、私生活各個層面,總是壓抑、卑微地活著。
因此我們更加嚮往這樣的愛情,跨越時空,打破隔閡,相互攙扶,擁抱過自由,然後選擇回到彼此身邊的方寸之地,滿足收下法蘭克・歐哈拉(Frank O'Hara)的詩集,開懷渡過平凡溫暖的聖誕節,在當年錯過的酒館裡擁吻沉醉,曾經路過你的路,苦過你的苦,而今安心牽著手一起譜寫兩人的生命樂譜。
或許我們都曾捫心自問,為什麼不懂知足呢?為什麼無法像正常人一樣呢?為什麼無法輕易愛人與輕易被愛呢?過去的人為國家、為自由、為生活拋下愛情,但當我們樣樣無缺的時候,就能真正如願擁有幸福了?梅黎安自幼的心靈創傷導致她難以融入人群,康諾則是在母親的呵護與關愛下長大的孩子,但未曾有過心靈創傷,就無須面臨孤寂與憂鬱的侵蝕嗎?
世界變化太快,愈是透徹愈摸不清事物本質。隨口引經據典、講話頭頭是道,細聽才發覺沒有人真正讀過文本,眼高手低否定每一種價值觀,卻遍尋不著自己的立足點。看似明白無數道理,更無奈的是無法將人生活得比較順遂,以前對抗戰爭與霸權,現在能對抗的只剩體制與虛無,因此千禧世代的故事總是不好發揮。偏偏捕捉得好還是大有人在,例如胡波,例如莎莉魯尼,她不僅刻劃年輕男女愛情的理想面,也精準描繪年輕男女愛情的現實面,為了融入群體、為了不引人反感,而隱藏起自己的某些真實面向。
在家世背景與階級差異下,一段公開的關係交互影響著權力地位和自我認同,選擇跟一個人相伴同行不再只是單純的愛情使然,更會受人際關係、社會價值左右,羅蘭巴特(Roland Barthes)稱之為感染,導致許多愛情都不是自發性的,所以有了傑米、盧卡斯、海倫的出現,但也因為這些生命中的過客,讓他們認識到彼此的存在、彼此的默契是多麼可遇而不可求。
我們活在上了床也不見得有結果的年代,往往因為害怕被拒絕,所以選擇先拒絕一切,因為害怕失去,所以變得不敢擁有;但是經得起時間洗滌的愛並不輕鬆,所以有人說,若你真心愛著一個人,就放手讓他自由,如果他回來了,他就是屬於你的,假使沒有,那他也從未屬於你。無可否認的,原來有些人單單只是存在著,就足以生成救贖我們的巨大力量,現在如此,以後也會如此。他們像生長在同一塊土壤的植物,曾經扭曲自己,曾經相濡以沫,也帶領對方看見嶄新的天空,走上了陌生的小徑,透過彼此的視野追尋另一片風景。風風雨雨後,無解的問題依然無法迎刃而解,內心的孤獨卻漸漸找到著地重量,開始不再受未知、別離、懷疑與不安左右,從彼此的自我價值中看見改變的可能,看見愛所帶來的快樂、美好與成長的可能。
說來也很有趣,你因為愛上某個人,所以做了某些決定,他說,就改變了你的整個人生。我覺得我們活在一個詭異的時代,僅僅因為某些微小的決定,就大大改變了人生。
責任編輯:潘柏翰
核稿編輯:翁世航
AI 賽局 AWS 保持優勢的秘密!Anthropic 被亞馬遜投資 40 億美金後 Claude 3 模型對上雲企業有何效益?
我們想讓你知道的是
在全球擁有數十萬用戶的雲端服務領導業者 AWS 推出之生成式AI平台「Amazon Bedrock」推出滿一周年之際,耳熟能詳的 AI 模型如 Stable Diffusion 、 Claude 、 Mistral 、 Llama 陸續登上 Bedrock 。另一方面, AWS 近期完成對 Anthropic 的 40 億美元投資案,這些佈局背後用意,如何讓 AWS 在長期的 AI 軍備競賽當中,保持領先地位?
打造三層 AI 蛋糕,中層 Amazon Bedrock 累積超過一萬家客戶
關於這幾年 AWS 在 AI 有哪些具體的投入? Mark Relph, Director of Generative AI Go-To-Market, Amazon Bedrock 用了一個比喻,他說:「可以想像我們正在打造一個三層的蛋糕,每一層各有不同目的及功能項目。」
Mark 逐一解釋, 最底層的基礎設施,也就是運算、網絡、架構層,舉例來説, AWS 積極發展兩款用來訓練生成式 AI 的訂製晶片,分別是 AWS Trainium 及 AWS Inferentia ,幫助更多客戶獲得具成本亦得運算能力。另外一個是 AWS 推出全託管的機器學習( ML )服務 Amazon SageMaker ,它讓 AI 開發人員和數據科學家的得以快速建構大型語言模型(LLMs)和其他基礎模型(FMs)。
中間層則是模型層, AWS 透過 Amazon Bedrock ,讓用戶可以透過單一 API 建置生成式 AI 應用程式所需的各種廣泛功能,搭配安全、隱私與負責任的 AI ,幫助企業使用熟悉的 AWS 服務,將生成式 AI 功能安全整合並部署到應用程式之中。蛋糕的最上一層則是應用層,針對各種應用程式內建 AI 功能,一方面幫助開發人員生成程式處理的工具,另一方面則針對商業應用,受惠企業以更有效率打造 AI 助手。
其中, Amazon Bedrock 之所以受到各界關注, Mark 解釋,「因為這是一項屬於無伺服器的全託管服務,開發者不用管理管理任何 IT 基礎設備,可以直接透過 API 嘗試使用 Amazon Bedrock 上面的生成式 AI 模型,接著把模型安全整合到對應的應用程式當中。」
目前累積超過一萬家活躍客戶使用 Amazon Bedrock ,這個雲端 AI 模型平台之所以有這麼高的黏著度,很重要的一個因素就是「集結」多個重要 AI 模型。攤開名單,包含 Stable Diffusion 、 Mistral 、 Llama 、 AWS 自家的 Amazon Titan ,以及 AI 新創公司 Anthropic 推出的 Claude 3 系列模型(包含 Sonnet 、 Haiku 、 Opus ),這些模型提供給客戶多種選擇,讓客戶找到最適合自己的基礎模型,應用場景包含但不限於常見一些
用來生成文本、圖像、音訊或是執行對話、摘要總結、文字處理作業等的應用。
AWS 投資 Anthropic 聯手力推 Claude 3 ,讓 AI 模型「混搭」效率大
今年 3 月,亞馬遜宣布完成對 Anthropic 的 40 億美元投資,談到雙方合作契機, Mark 解釋, AWS 與 Anthropic 有共同的目標,就是提供客戶一個快速、安全及負責任地探索生成式 AI 。拆解雙方的進一步合作細節,目前可知 Anthropic 會採用 AWS 的 Trainium 及 Inferentia 晶片,建構、訓練及部署其 AI 模型,而 AWS 也會在 Amazon Bedrock 開放、存取 Anthropic 最先進的 AI 模型權限。
而 Anthropic 打造的 Claude 3 Opus ,除了登上 Amazon Bedrock 供更多人使用之外, Claude 3 Opus 之所以備受矚目,另一原因是 Claude 3 Opus 在今年 3 月在專門盲測大型語言模型( LLM )能力的 LMSYS Chatbot Arena 排行榜上(資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/162023),成功「篡位」拿下冠軍寶座。
根據 Anthropic 測試,處理複雜的開放式問題, Claude 3 Opus 的準確率比 Claude 2.1 提高約兩倍,而且跟其他模型進行特殊知識表現比較,像是研究生水準專家推理、基礎數學等,理解力和熟練度都更為優異。除了有 Claude 3 Opus 的加持, Amazon Bedrock 持續受到歡迎的因素, Mark 給了另一個角度的詮釋。
「我們發現越來越多企業在不同的 AI 模型之間切換,例如用一個模型做文字檔案摘要,接著需要用另一個模型做問題推理及解決,所以他們傾向把模型『串連』在一起,來解決複雜的業務問題。 Amazon Bedrock 正可滿足這樣情境的基礎建設環境,秉持以客戶為中心並從解決問題的角度出發,也是為什麼 Amazon Bedrock 引起客戶共鳴的關鍵,」 Mark 補充道。
除了建置好用的雲端平台環境,從 2023 年開始, AWS 還成立「生成式 AI 創新中心」投入一億美元預算,用來聯結 AWS 平台上的 AI 和機器學習專家與全球客戶,協助構想、設計和推出新的生成式 AI 產品、服務和流程。 AWS 與 Anthropic 內部的合作,也是透過生成式 AI 創新中心的資源,讓更多客戶受惠 Claude 3 系列模型,將 AI 真正普及到各行各業。
把通才 AI 變成公司的專才秘書,負責任 AI 確保企業數據足夠安全
不論是潛力新創公司、領先的成功企業、或是政府組織,前仆後繼成為 Amazon Bedrock 的用戶, AWS 也看到不同產業的生成式 AI 使用情境實際落地。 Mark 提到幾個案例,例如客服部門有 Claude 3 加持,讓人與人的對話過程即時掌握顧客需求,客服同仁可以從 AI 工具獲得文字提示,當下就能完整歸納出給客戶的解答,不僅可減少通話時間又提升對話價值。
除此之外,生成式 AI 還可以在製造業(例如:分析維修手冊提供下次機台需要進修時間)、醫療業(例如:提供該位顧客返家後用藥須注意事項)、金融業(例如:針對該客戶的貸款狀況、提交的財務文件快速指出下一階段業務內容)等領域有所貢獻。
但從上述的情境當中可發現,這類回答往往需要更專業、更適合的答案,而且不能輕易「糊弄」提問者。對此, Cathy Lai, Lead, Service Specialist Team, AWS Taiwan 就提到, Amazon Bedrock 內建負責任 AI(responsible AI) 及 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 檢索增強生成功能,可以把大型語言模型從「通才」訓練成「專才」。
不過要把 AI 訓練成專才,當然需要企業內部的知識資料庫內容,包含訓練手冊、技術文件、關鍵數據等資料,藉此讓 RAG 模型內的資訊擷取元件,從新資料來源提取資訊。從而提供給 LLM 使用新的知識及其訓練資料來建立更好的回應,將資料轉換為數值表示並將其儲存在向量資料庫中。此程序建立一個生成式 AI 模型可以理解的知識庫,並使用數學向量計算和表示來計算及確立相關性。因此大語言模型就能更具專業內容和具邏輯性的回答。但企業內部重要資料攸關營業機密,要放到 AI 平台進行模型訓練當然更關注安全性。
對此, Mark 以嚴肅口吻回答,「隱私和安全性。始終是 AWS 最關注也最在意的項目。」目前 Amazon Bedrock 導入防護機制,可設定閾值的內容篩選條件,以篩選涉及仇恨、辱罵、犯罪活動以及提示攻擊等有害內容。同時 Amazon Bedrock 也提供 Guardrails 功能有效實施客製化的安全措施,可以限制大語言模型不提供可能造成財物損失的投資建議等訊息。另外防護機制也會偵測使用者輸入內容和 FM 回應中的個人身分識別資訊(PII)等敏感內容,以保護隱私權。「最後要強調,每家企業的資料不會傳回給 AI 模型供應商,同時 AWS 也絕對不會隨意拿取客戶的資料。」 Cathy 補充道。
展望未來, AWS 會努力尋找用更簡單的方式,給非資工背景的人享受到 AI 效益,甚至自主創建專屬的 AI 應用。 Mark 提到他們有一個「PartyRock」網站(https://partyrock.aws/),底層就是由 Amazon Bedrock 驅動,讓一般大眾在網站根據自身需求(例如希望幫自己的 YouTube 頻道寫腳本)來客製化自己的 AI 應用程式。「可以肯定的是, AWS 將確保提供最好的 AI 工具給我們的客戶,這是永遠不變的承諾!」 Mark 表示。
爲了提供大衆體驗 Claude 3 及其他部分 Amazon Bedrock 平台大語言模型(LLM)的機會,現在就邀請大家限時免費體驗,每一個在本 AWS 網頁開設的測試帳戶現在不需要綁定信用卡、且享有 24 小時內完全免費,讓你輕鬆一鍵創造實驗環境!