替「動物傳心師」辯護的幾個說法,為何都難以成立?

替「動物傳心師」辯護的幾個說法,為何都難以成立?

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為動物傳心辯護的說法真的是五花八門、層出不窮︰有些人接受《刺針》的測試,但仍相信動物傳心是專業領域,認為是節目訪問的傳心師有問題。有些更加固執,堅持是節目的問題,堅持受訪傳心師都沒有問題。

《新聞刺針》(簡稱《刺針》)最近有一集報導動物傳心,記者稱自己的寵物烏龜布歐走失,向五個專業傳心師諮詢,五個專業傳心師將布歐的心理講得繪聲繪影,最後記者告訴他們︰布歐是玩具龜。

專業傳心師的反應固然有趣,為傳心師辯護的說辭更是趣上加趣,令我想討論其中幾種辯辭。

以玩具龜測試並不公平?

最常見的回應是反過來攻擊節目,指責《刺針》以玩具龜試傳心師並不公平。這個回應的人通常喜歡將幾種批評綁在起。先說第一種批評︰

《刺針》的測試手法在學理上有甚麼問題?辯護者通常都無辦法進一步解釋,所以我只能猜想他們背後的理據,而我想到最強的理據,是將其他我們經已接受的專業領域拖下水︰

(P1)用類似手法測試醫生、古物鑑賞師(等),他們會出一樣的醜
(P2)醫學、古物鑑賞(等)是可靠的專業領域
因此,動物傳心師出醜不代表動物傳心不是可靠的專業領域

第二個前提(P2)似乎可以接受。第一個前提(P1)亦不是無的放矢。不少人都試過領「假醫生紙」,例如大學生忘記去考試,隨便找了間診所,稱自己肚痛、頭暈、不舒服,便騙到張醫生紙,再無恥地拿去申請補考。甚至有大學生知道自己不能夠準時畢業,找了個醫生,將自己在維基百科看到的抑鬱症病徵背出來,就拿到一張證明,用來申請延畢。古物鑑賞師同樣不是百分之一百準確,會有出錯的情況。按此看來,動物傳心師的犯錯也是再自然不過。

我們當然可以區分「專業領域」和「專業人士」,正如醫學是專業領域,醫生是專業人士。我們也可以區分「理論」和「理論的應用」,正如醫學這個專業領域是由一堆理論組成,作為專業人士的醫生則要懂得應用這些理論。專業人士犯錯不會馬上就表示整個專業領域都錯,但同樣不代表我們可以無視專業人士的錯。

事實上,有兩個因素不可不察︰一,犯錯的頻率;二,犯錯的嚴重程度。假如醫生在診症時,十之八九是誤診,這便已是一個好理由讓我們質疑醫學的可靠性(例如「是醫學理論出錯,還是醫學體系的訓練手法出錯?」)。假如古物鑑賞師十之八九都將超級市場買到的瓷製餐具當成珍貴古董,我們懷疑古物鑑賞這個領域也是合情合理。同樣地,即使醫生犯錯的頻率不高,但若果他們運用所學的醫學理論,會告訴你一條死了超過一年的屍體正患上心房纖顫,你就該思考他們所依靠的理論是不是出了甚麼問題。就算古物鑑賞師的判斷通常準確,但假如他們會跟你說你手上的塑膠高達模型是宋朝達官貴人的珍玩,若果你此時對古物鑑賞這個「專業」絲毫沒有動搖,那你就該問問自己是不是出了甚麼問題。

《刺針》的測試不足以指出傳心師犯錯的頻率高,畢竟他們只有五個樣本,但卻要指出五個傳心師可以五個一齊犯極其嚴重的錯誤︰他們連對方有沒有心也不知道,傳個屁?這種錯誤就像一個人宣稱他是「德國文學欣賞師」,可以準確地判斷一篇德文文章的優雅指數,你給他一篇純中文的文章,他竟然告訴你︰「這篇文章的德文十分優雅,優雅指數有九分!」連是不是德文也分不出來,你相信他能判斷德文文章有多優雅?「判斷對方有沒有心」是「動物傳心」的必要條件,若果看到五個專業傳心師全部一致地違反這個必要條件,仍然絲毫沒有動搖你對動物傳心以及動物傳心師的信心,你確實是出了一些問題。

回頭來看(P1)和(P2)。如果(P1)說的「出一樣的醜」是指犯同樣嚴重的錯誤,那麼(P2)就不見得是真的,因為,如果有一定數量的醫生和古物鑑賞師會犯極其根本、嚴重的錯誤,那我們就好理由質疑這些領域的可靠性。換言之,即使我們不知道(P1)對不對 ── 不知道醫生和鑑賞師會不會犯同樣的錯 ── 我們至少也可以說︰這種回應的兩個前提(P1)和(P2)其實有衝突,兩個前提難以一齊成立,自然就無法同時基於(P1)和(P2)來為批評《刺針》。

沒報導成功傳心?

第二種批評是批《刺針》的報導有偏頗︰

2. 《刺針》有立場偏差,因為它沒有報導坊間成功傳心的案例,只報導傳心失敗的情況。

如果《刺針》應該要全面地報導動物傳心各種例子,那個短短五分鐘的影片當然有問題。但如果《刺針》只是要指出動物傳心有可疑,那麼它自然不必花時間講一堆坊間的所謂的「成功案例」。認為《刺針》應該要報導「成功案例」的人反而有責任說明︰一,為甚麼有這麼鮮明的異例(anomaly),他們還應該要花時間在一個短片提一堆「成功案例」?二,為甚麼你認為有「成功案例」?

如果所謂的「成功案例」是指顧客真是感知到傳心師和動物在傳心,那便該連一個「成功案例」都沒有,因為如果顧客可以感知到其他生物在傳心,他應該比傳心師還要厲害 ── 傳心師也只是感知到其他生物的「心」,你卻連「傳」也感知得到!如果所謂的「成功案例」不過是在傳心師講完,顧客覺得他的寵物真的變乖變好,那麼這種「成功案例」或者有不少,但完全沒辦法排除傳心以外的因素,例如安慰劑效應(placebo effect)和驗證偏差(confirmation bias)。再者,有些人所謂的證據,根本是動物訓練師做到的事情,而不需要動物傳心這麼誇張的宣稱。最後,再荒謬的事情也有不少這類「成功案例」,因為再荒謬的事情都有不少人相信,並且自詡是人證。

記者有不當意圖?

第三種批評是針對製成人員的動機︰

3. 《刺針》的製作人員有不當意圖,因為他們故意用假龜令傳心師出醜。

有別於前兩個批評,這不是學理方面的批評,而是道德批判,指責《刺針》製作人員有道德問題。可是,第一點要注意的是,傳心師出醜,不代表是製作人員故意令他們出醜。你想讓你朋友在心儀的人面前威風威風,故意出題目讓他答,殊不知他竟然出醜,這種事也是有的。《刺針》確實在試傳心師,但不代表是故意令他們出醜 。


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所謂現代化智慧 IT,所有工程師最希望的境界,莫過於只要輕鬆點幾下設定,系統就會自動跑起來,管理者再也不用隨時待命在機台旁邊,從此工作悠哉又快樂!儘管這樣情境還沒到來,但隨著敏捷式開發的流行,除了 DevOps 人員,有越來越多開發者將 CI/CD 概念融入到工作流程當中,例如從 build code、執行 unit test、到部署應用程式。

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上述種種反覆步驟自動化執行,也就能提昇服務品質、主動通知開發人員以減輕人力負擔,讓專案服務能持續運作。

其中,GitLab 是執行 CI/CD 常用的工具之一,也是開發者使用程式碼儲存庫的地方。為了讓 GitLab Runner 在雲端快速實踐 CI/CD,《AWS 開發者系列》透過影片分享,如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署。

以下節錄工作坊影音內容,幫助開發者快速理解如何運用 Amazon EKS 的高可用性且安全的叢集,將修補、部署節點、更新等關鍵任務,全部做到自動化設定。同時影片也會示範 Amazon EKS 搭配 GitLab 如何展開自動部署,幫助工程團隊實踐 CI/CD 價值。

Amazon EKS 對容器管理輕鬆簡單、維運省時省力

容器化服務越來越興盛,當容器(Container)越來越多,在複雜的微服務(Microservice)系統環境之下,運維團隊的管理成本可能相對會增加不少,為了有效調度容器部署, 導入Kubernetes 無疑是近年企業熱門的話題之一。

建構 Kubernetes Cluster 流主要可區分兩大塊,一是安排容器調度的Control Plane、另一則是容器運行時需要用到的 Worker Node。

Control Plane 裡面涵蓋有儲存狀態的 ETCD、CoController manager 、Scheduler 的調度管理、甚至是操作時進行互動的 APIServer,若是自己創建 的 Kubernetes Cluster ,需要自己安裝這些元件,後續仍需要對 Control Plane 進行相關管理、維護、升級工作。為了減少上述 Components 的繁複維護,在透過 AWS EKS 代管的 Kubernete Control Plane 部可以獲得以下三大好處。

Amazon EKS 一鍵式部署,展現三大優勢

第一,Amazon EKS代管的 Control Plane實踐了跨AZ的高可用部署,使用者不需要擔心單一節點故障的風險。

第二,Amazon EKS 支持至少四個 Kubernetes版本,持續跟進每季 CNCF 的發佈,同時 EKS 也完全符合上游 CNCF 規範。

第三,部署 Amazon EKS 之後,可直接使用 AWS 平台上現成的服務工具,在安全性管理、網路設定方面,可以做到無縫整合。

最後 AWS 台灣解決方案架構師也提到,若想在容器環境進行 CI/CD 及應用程式的管理,可以進一步透過 IaC 整合部署 Amazon EKS 叢集,透過使用 Console、把 EKS 變成 Cloudformation 的模板、使用 AWS 所開發出來的 eksctl.io、或指令是採用 AWS CDK 可以讓開發者用自身熟悉的語言,在 AWS 平台整合 CI/CD 工具進行維運及部署 EKS。

打造第一個在 AWS 上的應用程式

了解 Amazon EKS 整合 GitLab ,獲得三面向價值

對開發者而言,想把 Amazon EKS 整合到 CI/CD 工具之一的 GitLab 平台上,可以看到那些實際的優勢?

在 DevOps 開發者示範工作坊當中,GitLab 資深解決方案架構師指出,GitLab 使用到 Kubernetes 技術,主要有三種搭配方法,包含 GitLab Server、GitLab Runner、以及創建 Deployment Environment。

本次示範教學會主要聚焦在 GitLab Runner 如何採取 Auto-scaled 方式進行 Build、Test、Package Apps;以及在 Deployment Environment 運用 Kubernetes 技術,做到 Auto Deploy、Review App。

正因為 Amazon EKS 能夠在 DevOps 過程提供所需要的彈性計算資源,幫助開發者在 GitLab 平台上面獲得以下三個層次的優勢:

  • 在 GitLab 內建的部署工作流程當中,自動生成整套 CI/CD 最佳實踐腳本。
  • Review App 過程,從 Merge Request 中可直接訪問應用程式 /App 的 UI 介面,並且根據 Git branch 名稱、專案名稱,自動生成 Review App 的 URL,以及在 Merge 前的最後防線進行 Approval 檢查。
  • 加速 CI/CD 流水線,GitLab Runner 運行時候還可藉由 Amazon EKS Cluster 進行 Auto-scaled 的支援。

Amazon EKS 整合 GitLab ,需要兩大流程

影片最後,GitLab 資深解決方案架構師示範如何把 Amazon EKS 整合至 GitLab 執行 Auto Deploy,主要可分為兩大區塊流程,第一部分聚焦在 Amazon EKS cluster 的設置,第二部分則執行 Auto Deploy 設置。

第一塊可拆分為四個階段,首先教學怎麼創建 EC2 節點的 EKS cluster,第二階段示範把 EKS Cluster 連接到開發者的 GitLab Instance、Group 或 Project,下一步則使用 Cluster Management Project Template 創建一個 Cluster Management Project,以及最後一階段透過 Cluster Management Project 自帶的 Helm Chart,安裝在 Cluster 所需要的內建 App。

第二塊執行 Auto Deploy 設置,針對需要部署的 App 創建一個 GitLab Project,接著再把 gitlab-ci.yml 添加到 Project,並從 Web IDE 選擇及導入 Auto Deploy 的 CI 模版,讓 GitLab 自動生成最佳實踐的整套流水線。

幫助開發者更了解 Amazon EKS 整合 GitLab 的 QA 系列

Q:使用 Amazon EKS 之後,如何更有效率或優化資源去配置 Worker Node 的機器數量,以及如何有效空管開發維運的成本?

A:Kubernetes 除了本身有 HPA(Horizontal Pod Autoscaling)可根據使用程度自動調整資源流量,另外也能延伸使用 AWS Auto Scaling 方案,針對可擴展資源去設定自動擴展管理。另外在成本管控,雖然 Amazon EKS 會收取額外管理費用,但可透過 AWS 平台的 Calculato r計算每個 EKS 的價格,你會發現自動化部署及管理的費用,相對工程師人力的成本更加便宜。

Q:越來越多客戶考慮把現有 Application 變成容器部署,大多是爲了加快部署的效率,那麼變成容器模式之後,對 CI/CD 的工作流程有什麽影響嗎?

A:運用容器技術最直接的效果,可以讓應用程式的環境更一致化,例如 testing 環節、stage production,讓容器避開一些差異問題。至於 CD 部分要 delivery 一些 usage 不太一樣的時候,容器會幫忙做配置,所以 CI/CD 對容器的效益是相輔相成的。

Q: 客戶在開發流程漸漸會把 Infrastructure 變成代碼或文檔,是不是可以把程式碼跟現有的應用程式的 CI/CD 流水線整合在一起,達到一套完整的 CI/CD 部署流程?

A:觀察目前市場作法,主要分成兩個階段去做整體部署。如果規模比較小的團隊,會把 Infrastructure 代碼跟 App 代碼分開,在管理上會比較靈活;如果企業規模比較大,會有另外一個 Infrastructure 團隊來控制部署事情,這種情况之下,APP 的項目會生成一個 APP package,主要做到 delivery 這個階段爲止。而 Infrastructure 的項目會指定把需要版本的文檔,部署到他們的 Kubernetes Cluster。

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