為何以巴衝突,會在馬來西亞穆斯林社群與政壇餘波蕩漾?
我們想讓你知道的是
馬來西亞國盟政府的防疫不力,遂使 #KERAJANGAGAL(失敗政府)的標籤流於社群平台。對此,國盟政府為了轉移國內的不滿情緒,恰巧以巴戰火吹又生,便順理成為國盟試著挽回民意的窗口。
以色列和巴勒斯坦於5月11日發生武裝衝突,兩國相互飛彈侍候,相鄰的黎巴嫩、敘利亞、約旦也捲入其中,美國、中國、土耳其、俄羅斯、伊朗和歐洲各國皆試圖在此次衝突中扮演角色,而東南亞各國,包括馬來西亞也受到以巴衝突刺激,與印尼、汶萊發表聯合聲明譴責以色列,馬國的穆斯林群體更紛紛表明「挺巴」立場,甚至有非政府組織呼籲全國穆斯林抵制可口可樂,頓時讓中東的以巴衝突成為馬來西亞熾熱的國內話題之一。
以色列和巴勒斯坦哈馬斯的對抗充滿錯綜複雜的緣由,包括外力博弈、領土糾紛、族群分歧、宗教對立、歷史怨恨,以及中東區域各國的內政都是延伸成以、巴多次交火的起因。然而對馬來西亞人來說,特別是馬來穆斯林社會不分青紅皂白地支持巴勒斯坦主要還是跟伊斯蘭教有關,當然國內政局是另一不可忽視之因。
本文將從馬來西亞為本,簡單論述此次以巴衝突跟國內疫情、政黨競爭和伊斯蘭的相關性,以便讓台灣讀者了解何以馬來西亞在以巴問題「反應過度」。
防疫不力的政府靠以巴衝突轉移視線
自2020年初新冠病毒肆虐全球,馬來西亞亦深受其害,病毒的社區傳染在3月份爆發,政府好不容易在6月份將疫情壓制,新一波傳染卻在9月份的沙巴州議會改選後引發,每日確診數持續爬升。政府當局毫無對策,民眾也因防疫措施的朝令夕更而疲於遵守,由於防疫破口連連,境外變種病毒乘機入侵,直接結果便是疫情的全面失控。
在去年3月推翻希望聯盟政府所成立的國民聯盟政府,正面臨極大的正當性考驗,就算國州議會在「全力抗疫」的幌子下停擺,國內疫情仍無緩和之勢,不滿政府的情緒日益升溫,所有族群、宗教和地區的民眾都批評國盟,反對黨、非政府組織、醫界、工商界等也不斷政府的防疫和疫苗政策左右開弓。
而且最近穆斯林開齋節的防疫SOP朝令夕改,如今日允許開放齋月市集明日卻勒令關閉,禁止民眾跨州縣卻開放學生返鄉慶節,原本允許15人的親友互訪不久便宣佈禁止互訪,一連串不確定、不專業的對策激化民憤,遂使 #KERAJAANGAGAL(失敗政府)的標籤流於社群平台。對此,國盟政府為了轉移國內的不滿情緒,恰巧以巴戰火吹又生,便順理成為國盟試著挽回民意的窗口。
不過,讀者或許會問,世界局勢瞬息萬變,能夠轉移視線的熱點非常多,可為何一定是以巴衝突呢?馬來西亞是一個穆斯林人口約61%的國家,國家憲法明定伊斯蘭教是官方宗教,「得穆斯林者,得半壁江山」已是這個建國64年的國家奉行政壇潛規則,稍有野心的政治菁英不無鋪陳伊斯蘭的代表性,以馬來穆斯林的支持在選舉中攻下議席,因為在222個國會議席當中,馬來穆斯林選民過半的選區就有128個。
因而,2020年3月變後上任的第八任首相慕尤丁,他領導的國民聯盟是由三個馬來政黨——巫統、土著團結黨黨和伊斯蘭黨組成的政府,另一方面是上述三黨同時共享同一片政治板塊——馬來穆斯林為主的選票和國、州議席,形成各黨猜忌和扯後腿的「相依不為命」局面。特別是第一大黨馬來政黨的巫統在今年黨大會中議決,該黨不會跟國盟攜手迎接第十五屆大選。
在多種壓力的交互作用下,慕尤丁須設法鞏固國盟對馬來穆斯林的代表性,掌握在伊斯蘭議題的話語權之餘,同時削弱巫統和其他反對黨的威脅,遂於穆斯林齋戒月的這段時間,動員國家機器大炒以巴衝突,鼓動馬來穆斯林的宗教熱情,以扭轉抗疫不力和經濟低迷給國盟帶來的不良形象,畢竟掌握伊斯蘭話語權等同於「群雄中的王者」,能奇台轉移國內視線的作用,也能抵消反對聲浪對國盟正當性的挑戰。
但是,另一個問題又浮現了:一向高舉多元、中庸的安華,還有其他希盟的政黨為何不集中關注國內事務,而相繼投入以巴問題呢?承接上述,馬來穆斯林佔據較大的政治板塊,無論是常被指為種族極端主義的馬哈迪,又或者是主張轉型正義的安華,凡信仰伊斯蘭教、有意「往上爬」的政治菁英都必須對以巴議題表態,這是對各自政黨支持者的交代(馬哈迪正在籌備新的馬來政黨、安華的人民公正黨屬於馬來穆斯林為基礎的政黨),如拒表態或流失支持者,也會成為敵對政黨和穆斯林組織、宗教司攻擊的缺口,扣上不虔誠、不團結的沉重帽子。
由此,安華為巴勒斯坦眾籌100萬令吉(約新台幣675萬元),馬哈迪公開呼籲穆斯林領袖放下分歧,共同對抗以色列,伊斯蘭黨的國、州議員捐出月薪援助巴勒斯坦,儘管朝野政黨和政治菁英一致「挺巴」,然而他們是從不同的出發點和程度進行表態,可見,「挺巴」不是共同的政治態度,純粹是凸顯政治正確、鞏固領導地位和回應支持者的操作。
馬來西亞的伊斯蘭政治
談到這,讀者會納悶,為什麼伊斯蘭在馬來穆斯林群體有如此深厚的影響力,以致成一項政治正確的指標?這有必要回溯馬來社會的歷史解構。15世紀伊斯蘭教在東南亞普及以前,分佈在今天印尼、馬來西亞、泰南、汶萊、菲律賓南部的住民,雖受到印度海洋文化和在地泛神信仰影響,可他們仍然是鏈結模糊、缺乏集體意識及和沒有書寫文字的群體,馬來人只是後來的一種統稱,換句話說,伊斯蘭化以前的海洋東南亞是個破碎化的社會,土邦之間經常為了水源、物質和領地時戰時和。
14世紀末,伊斯蘭教逐步取代印度文化,陸續在海洋東南亞扎根。因為伊斯蘭信仰強調穆斯林大團結(ummah),而且阿拉伯語是解讀《可蘭經》的主要語言,促使原本分裂的群體有了接觸的橋樑,各地土邦漸漸走向制度化,權力和社會結構的區分也趨於明確,讓馬來人在伊斯蘭教下找到凝聚點,不過,土邦的相互爭戰沒有因此緩解,只是多了一層宗教面紗,趨中的集體意識沒有成形。
當然,馬來穆斯林並沒真正植入伊斯蘭信仰,而是將一些印度文化和原生文化融入其中,形成東南亞特色的伊斯蘭文化。16世紀起,西方殖民者蜂擁而至,除了泰國以外,整個東南亞皆被歐美各國所佔。在馬來半島,被統治的馬來人不僅受到殖民者剝削,還得面對印度、華南移民的激烈競爭,使馬來人陷入恐慌。無論是傾向英國的權貴、王室,左傾的媒體工作者,還是遵從伊斯蘭的宗教司派,排斥「外來者」的共同意識(雖然外來者的定義有別,但是華印移民是馬來人都排擠的對象)。
雖然排外意識出現,各股政治勢力的左右光譜卻處於對立狀態,以致二戰前的馬來半島還沒生出一股民族主義論述。二次大戰結束以後,英國重返東南亞,可是英軍向日軍投降的畫面猶新,挑戰權威的意識萌生。1946年英國主張放寬華印移民申請公民權的門檻,此舉激發馬來社會的大反彈,各個光譜的政治勢力群集一隅,身穿象征先知默罕默德的白色長袍上街示威,施壓英國撤回冒犯他們的計劃,就算政治差異存在,伊斯蘭教是團結馬來社會的繩索,巫統也在此次風波中誕生。
由此可見,伊斯蘭教在馬來社會屬於團結和攘外的意義,其象征性意義比起宗教的真正意涵顯得更重要,只要維持伊斯蘭的標籤就是「我者」的一員,此外,偏袒馬來社會的國家憲法、新經濟政策、選區、選票的分配,以及束縛穆斯林的法規進一步加強伊斯蘭的認同。為此,從衣著打扮到祈禱儀式是馬來社會的顯性標誌,很自然地,在涉及伊斯蘭的議題上,甭管是政治菁英或市井小民,馬來人也必須有較一致的立場給予回應。
不得不直言,馬來西亞在此次以巴衝突的態度上,綜合近、遠因的探索,是充滿國內政治勢力的博弈及族群、宗教認同相疊所延伸的結果,同樣的,回應到其他穆斯林文化為主流的國家,其「挺巴」立場也充滿該國國情的元素所在。
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責任編輯:杜晉軒
核稿編輯:吳象元
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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!