【影評】《青梅竹馬》:楊德昌眼裡的城市相,人們被卡在動則得咎的時代轉折之間傷逝猶疑
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八零年代的台北急速動盪,跨國企業的置入、企業組織面臨結構變更,人們的工作生態轉變為碩大辦公空間中線條分明的座位方格。規整空間一直是楊德昌藉以形容新時代的場景,從《青梅竹馬》阿貞走過將被併購的公司辦公室的橫移鏡頭,延續到《獨立時代》處處角力的內部隔間,此依然是楊慣常的諷刺手法——在橫豎框架裡頭洞見現代的荒謬可笑。
文:Expired Images
楊德昌眼裡的城市相,個體劃歸於線條矩陣裡,穩穩地塞在現代物理規則中,隨著都市脈搏起伏運轉。《青梅竹馬》開場,阿隆(侯孝賢飾)與阿貞(蔡琴飾)就站在新屋落地窗的兩片玻璃前,望出去的同一片未來即被割裂。
《青梅竹馬》正是以好幾組對立共同劃分了前現代與現代、進步與遲滯。流質時間本無斷裂,惟當啟蒙立定了現代,人與人彼此之間便有因時間而生的落差,個人和集體的時間也就此被分隔出今昔對立。
對比於楊德昌之後幾部現代題材,如《獨立時代》、《麻將》,《青梅竹馬》更多的是對過去的傷逝,也同時突顯出對未來不可預測的猶疑,人們不前不後地卡在任何舉動都注定鑄成錯誤的時代轉折之間,鏡頭裡被拋下的人們的哀傷也就此成了必然。
楊德昌所嘗試建構的台北,是線條齊一,內裡卻未必有秩序的。社會加速進入現代,外在達成物質性的重新排列組合,然裡頭面臨層層斷裂而未能重新接起的則是人際紐帶。
八零年代的台北急速動盪,跨國企業的置入、企業組織面臨結構變更,人們的工作生態轉變為碩大辦公空間中線條分明的座位方格。規整空間一直是楊德昌藉以形容新時代的場景,從《青梅竹馬》阿貞走過將被併購的公司辦公室的橫移鏡頭,延續到《獨立時代》處處角力的內部隔間,此依然是楊慣常的諷刺手法——在橫豎框架裡頭洞見現代的荒謬可笑。
而《青梅竹馬》的時間座標正是落於新舊轉換的年代,台北景框勢必從舊時街景跨至拔地而起的摩天大樓。在「舊」場景裡,如阿隆拜訪少棒時期老友阿欽,或前去將嗜賭的阿欽妻子帶離賭桌,那些望進巷尾的遠景定鏡,幾乎與同一時期的《童年往事》有著相似之處,讓侯孝賢飾演的阿隆出現其中不免使人會心一笑,顯得念舊場景總有著某種凝固而遲滯的不變性。
至於「新」的台北,相較過往的死水,多了幾絲動態。有時是遠景的橫移,或鳥瞰都市車流的俯角鏡頭。 新的城市景觀以難以直觀辨認的姿態映回人們的雙眼,那正是我們再也看不見社會整體的預兆。
就如公司併購前,阿貞與同事在空橋上無目的地走著,負責建築的同事感慨道,自己再也分辨不出哪一棟大樓是自己的作品,「有我、沒我,好像都一樣」,又或是根本無法指出哪一個掛著眼鏡的他者。個人與外在的關係亦同時被抹消殆盡,認不出自我在處境裡的位置。好比下一顆鏡頭,即是排列齊一、個個外觀無異的車陣,而其中一輛裡頭坐著的正是匍匐駛於這座新台北的阿隆。
在秩序與人和環境的斷裂之外,少數的動態鏡頭隨著汽車穿梭台北街頭,透由街景霓虹照得人們混亂、炫目,「中華民國萬歲」的字樣閃現,現代物質本身激昂宣告新時代來臨,行過的人們卻是再也弄不清何謂現代,以及如何在現代自持。
在這整個環境都急於建構新體系,以「同一」含納所有個人的敘境裡,阿貞與阿隆恰恰形成鮮明的對立——交織著性別與時代的新舊。
兩人於影像中的現身方式,在開場即有了區別——阿貞是鏡像、倒影的,甚至不時會用墨鏡阻絕外在的;阿隆則總是門框內的,茫然神情直攤在臉上的。楊德昌的對話鏡頭,往往不是常見的正反打,而是以間隔、臉部正拍來顯見人物在溝通時的無交流。
於此,阿貞與阿隆之間的對視/對話,則不斷地被車流、陳設來打斷,甚至當阿貞失業時,兩人並肩坐在床墊邊,也不斷地從景深處的電視機傳出職棒轉播干擾談話。
接著,當阿隆言不及義地探問、試著幫忙時,景框轉至餐桌,區隔出兩人於當下的姿態:不斷在房內兜轉,盼望美國消息的阿隆,以及立於原地,還未想透自身的感情、前程會走向何方的阿貞。
前者靜待機會將他自他從來未能適應的現代中,帶往另一個已經構築完成了的現代(美國);後者在轉變中隨之猶疑/游移,在能有答案以前也許只能隨現代的浪潮緩緩漂流。
現代的觸手同時深入並解構了家庭,原先早已相互齟齬的親情關係在金錢換算下更接近裂解。始自阿貞父親出場,與阿隆的互動即多於對女兒的交流,進而製造出男性主導的家庭空間,然那裡卻總是昏暗的、誇下海口許諾不會存在的未來的,如父親的投資和阿隆的美國。
在《青梅竹馬》少有的手持鏡頭裡,拍下了阿貞與阿隆為了父親爭執的場面,那是阿貞鮮見的情緒起伏,她一面氣急敗壞於阿隆出借了錢而危及他們移民美國的夢,一面將不知道未來會如何的焦慮與氣憤投往她終究要背對的過去——正是那敗光了家產的父親。
而這也是人情關係間的一次典範轉移,因為過往的情感和怨懟放諸於現代已無法度量,或情感是否該當被度量已是人人判準不一的問題了,也因此當今的阿貞也只好用這樣最簡易、看似最公平的方式遏止父親,並(以金錢)彌補母親,卻也諷刺地徒留一顆只見母親依賴路人指引搭上公車,充滿交通噪音的鏡頭。
《青梅竹馬》談人身處現代性必經轉變的議題,最終透由阿隆的結局給出了殘酷的答案。阿隆的念舊和迴避轉變陣痛的方式是少棒比賽和球賽錄影,好比那些需要重溫當年勇以賦予當下自己微薄信心的人們一樣。
每每出現棒球的場景——無論是在待售空屋裡投球、旁觀比賽或是反覆播放錄影帶,阿龍總是在那時憶起從前。與他同年的阿欽早已因現實困境走出往事泡沫,成為現代體制之下的底層、迷航者。
阿隆則懷有更多地不甘,最終按捺不住複製了青少年的自己,酒館打架、在暗夜公路邊報復追求阿貞的青年,最後卻也在路旁聽著轉播,死得隱晦,仿若那些仍然抓著過去不放的人們終歸獨自生滅。
「這種事情只會讓你越來越相信命運。不管你多努力、多會計算,一點點的偏差都可能造成致命的錯誤。」
電影前半,阿貞對著洞悉現代規則的同事直言那太過悲觀,但到頭來也沒有人能夠否定測量和規制將成為啟蒙時代的新命運,城市最終將會是個服膺於工具理性的平面。
一如片末阿貞身處還未裝潢的空曠樓層,聽著梅小姐滿懷信心地談著辦公空間的規劃,彷彿也就接受了所謂「現代」的挹注。彼時,被時間拋下的人已離席而去,留下來的是從舊時代獨立出來的新個體,在無法預測的來日裡兀自承攬著現代的脈衝。
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責任編輯:王祖鵬
核稿編輯:翁世航
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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?
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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!