(閱讀) 專注的力量 #part4 較大的環境背景 #讀後感: "Hello World! Let's think more before we leap."

Realtime Hello World wallpaper_ 透過sh可以每次開機自動從NASA更新

打開電腦，進入IDE，讓螢幕顯示"Hello World"是每個初學者的偉大時刻，而後在進一步的多樣性的結合，或是其他有的沒的綜合運算後，出現ERR....但是每次能經歷實驗後找到一個可以預期的結果總是讓人興奮。

這樣的事情不管是寫程式，解DOE工程問題，或是財務分析，都可以一再上演。但是當我們在把鏡頭拉遠一點到全球系統性的問題：全球暖化、區域衝突、疾病傳播、金融海嘯....，以往在傳染病所使用系統動態學(system dynamics)，在這些突發事件上往往有對於未來可能會突發的問題，由於現行的制度與措施並沒有預防機制，這些系統的問題對於人來說並無法觀測，而大數據的分析可以透過熱點分析來提前預防爆發。
在系統內的日常行為可以讓人生存無虞，但同時也讓人更殘障盲目，呈現的是集體性的無知。以往的人們可以在森林裏面只取他所需要的藥材與食材，讓森林保有原始的樣貌以便下次在進入也能夠獲取需要的，而今日我們人類的開發是要把土地整平，彷彿這塊地不存在過森林。「系統盲目」(Systems blindness)是我們在工作上最需要努力克服的(Jay W. Forrester, Sloan MIT)，所有組織對副作用有明顯的誤解，事實上在複雜的系統中(像地球)沒有所謂的巧合，所有的因果關係在時間、空間下對我們所了解可能是遙不可及。更多的時候人們選擇簡化問題。 "(NYTimes, 2012) Sure Big Data is Great, but ..."

在大部分的時間裡，人們往往將發生在他們身上的事歸因於他們所在的時間與空間靠近他們的事，但事實上，這是人們所處之較大系統中的動態變化所產生的結果。~ "Illusion of explanatory depth", 也就是我們對於在解釋一個複雜的系統時深具信心，但是事實上我們只有有限的膚淺知識，這會使問題變得更複雜。同時人腦的發展是基於協助在荒野下求生，解決眼下的問題往往是人類的強項，但是當系統拉到肉眼看不見的PM2.5、溫室氣體與洋流變化的問題下，人們往往會沒有直接反應。 電動車本身的零碳排是儘限於車體，但是電力的取得往往在於發電機模組，而不幸的是多數的國家仍採用然煤發電(包括台灣)。

系統問題需要新的視野與注意力來綜觀，像是DALY = YLL + YLD, WHO (disability adjusted life years) 新定義一個城市裡空氣將導致多少人的生命周期縮減，而現今工業化下的生產平台都是以早期的基礎發展而來，導致化工業在合成新化合物時不清楚的他們對於環境的衝擊，石化業不知道(或不在乎)他們的生產過程除了二氧化碳的衝擊之外，食品業不覺得他們生產的設備與原料採購上有什麼不恰當的。預測未來的最大變數仍在於科技的進步(事實上我們也無法預測新科技將帶給我們什麼樣的影響，只能保持好奇心去認識)，人類對地球的影響來自於三種力量：1. 每個人的消費 、2. 總共多少人口、3.我們是用什麼樣的方法取得所消費的東西。(Paul R. Ehrlich, 1968)

延伸閱讀：

1. <In the Age of the Smart Machine: The Future of Work and Power > Shoshona Zuboff,1988
2. Electric car Tesla slapped with $15,000 tax surcharge
3. <The Society of Society > Nikolas Luhmann

後續行動：

1. 消費前計算 碳足跡與生命周期，或乾脆不消費改交換或二手(checked)
2. 不開車，能公車、走路、跑步或腳踏車 (checked, 已執行中)
3. 複雜系統具體化 , 善用開放資料 (ex. PM2.5 、氣候)
4. 把身體量測數值換算為剩餘年與生存風險: 將 體重、體脂肪、生活飲食、習慣用長遠的觀點來看還剩多少天(XD)
5. 保持好奇心持續學習不同領域的論述, 儘量搞懂...(學無止境QQ)

PART 4  較大的環境背景
12    型態、系統、雜亂無章
13    系統盲目性
14    遙遠的威脅