倫敦防疫週記（1）
上週十三號星期五，英國首相在電視上公開地說到：
「在場的各位，都是垃圾！」
歐不，他是說：
「在場的各位，要做好心理準備，在未來的日子裡，我們都有機會會失去身邊的摯愛與親人。」
佛系防疫政策一公布，各方譁然，台灣的媒體更是每日爭相報導，似乎英國選擇了一條直通地獄的愚蠢道路；而敝人工作的地方，以醫學研究著稱的倫敦帝國理工（Imperial College London），也連續出了多份研究報告，針對防疫政策及疫情發展做出了諸多的預估。
然後，短短的一周，英國的防疫政策大反轉。
目前雖然不到封城的階段，但學校已經停止上課，街上的店面多已關閉，防疫期間無法正常營業的單位，政府也將撥款補助每人每個月上限2500英鎊的薪資。
雖然這補助大概是進不了我的口袋，但總算看見平時繳的稅，發揮了效用。
在政策髮夾彎的同時，各家媒體也連續發了許多社論，當中也有數篇文章提到了位於遠東的台灣（e.g. https://bit.ly/2Uq0FNv）。
先不就數據或科學分析，至少就現況來看，台灣「超前部屬」的防疫工作，卻有成效。反觀英國（以及其他歐洲各國），目前正處在水深火熱當中，人口老化嚴重且醫療系統極度超載的義大利，更是有著恨天高的確診死亡率。
雖然歐洲看似錯失了防控疫情的絕佳時機，但設身處地的想，大多數的歐洲民眾在這次疫情爆發前，「恐怖病毒」這個名詞很遙遠，好似只會發生在化外之地，實在難以聯想與自己的日常生活產生關聯。
因此政府在民怨與疫病傳播風險中選取了成本較小的選擇。
只可惜，或許是錯估了風險，也可能是單純的運氣不佳，最終疫情還是在歐洲爆發了，而且是在民眾毫無防備的狀況之下。
但這次的疫情爆發，也不能說是全然無用，甚至可以說是一次強化學習（Reinforcement Learning）中的exploration and exploitation。
稍有資工背景的朋友對RL應該不陌生，是許多AI與ML的基礎。簡單來說，你可以想像，電腦在行動之時，除了會依照經驗中的最佳做法外，偶爾還會參雜一些嘗試性的行為。而無論這些行為的收益是否為正，都有機會幫助系統在未來做更好的決策。
相較於過去的日子，這幾年可說十分的不平凡。
遇到了到非典型的選舉候選人與題目（e.g. 脫歐公投），民眾採用了Exploration的嘗試策略；遇到了非典型的病毒疫情，政府依循以往經驗，採用了Exploitation策略。
前者的行動，讓民眾認識到了民粹與假新聞存在，除了增進了大家判斷訊息真偽的能力，也讓年輕人重新對政治上心
後者的防疫失敗，雖然招致不可逆的社會成本，卻也則強化了政府與民眾在面對公衛事件時的危機應變能力，未來遇上類似的疫情，也能已更加嚴肅的態度嚴正以對。
週末夜晚，突然心血來潮打下了長長的一篇，希望這些經驗都能化為知識，刻化在社會的基因中，讓人們往良善的道路上，再往前邁進一步。
#酒哥碎碎念
#雞蛋的數量決定了你的身分地位
#衛生紙的捲數決定了你的好野程度
#防疫期間我還是有維持每日消毒的早晚課
#France #Rhone #ChateauneufDuPape
#VINOType #Tolerant
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