言论

爆疯语中的雨伞姐/郑喜文

我这篇是捍卫“雨伞姐”来着的——因为动手打人的其余几位仁兄也应该获得平等对待才是,只让雨伞姐一人专美到底,也太不厚道了吧?

社交网日前疯传一视频,疑是店铺门前的停车位引起纠纷,数名保险人员非常激动的与2名修车技工谈判,没多久即动手推撞,甚至打人。



其中,最抢镜的是一名年轻女子,她在修车中心里指着对方破口大骂,尽是粗俗言语,内容大意是“这里是新加坡,我XX人的时候你都还没XX,我XX你的XX”,没多久同党即动手把对方推倒,该女子即拿起雨伞,与众人加入围殴。

虽然她集大成者似的把好几个致命元素都非常到位的给上演了一番——五官扭曲、口操狂言、飞腿露底甚至以伞伤人,然而我坚持,以上这种种并不足以见得她是一位没有修养的人。

首先,看官们并不知道事因为何,也许她在早些日子受了什么委屈,激动到面目全非这回事,确确实实是她的权利;其次,粗口对许多人而言犹如标点符号,谈话时随便带一点增添乐趣或加剧恐吓(或喜剧)效果,无可厚非也;再者,人家志在飞腿,露底纯属无心之作,你却有意窥探,还蓄意分享宣传,得了“便宜”还卖乖呐,你要女子人家情何以堪。

抬高自己贬低他人

“雨伞姐”引起最大争议的地方,在于“这里是新加坡”这句话——新加坡意味着精英、专业、廉洁、高效、法治、文明,是夹缝中成长得体的蔷薇,而不是沙漠中异军突起的仙人掌。



她那句话很“国阵”——误以为自己是太阳,其他都是行星——太阳其实只存在你的闺房里,门口以外都是讲求法治的公共领域,而雨伞姐为了抬高自己,她选择贬低所有的新加坡人。

当然,这件事本身并不涉及国籍——没有人会受落的,而这也是她最令人感到滑稽的地方,谁不知道这里是什么地方呢?这里是哪里,跟你出手打人、飞脚踢人有任何关系吗?

她那句话就像一些以为自己是大人物的人在受到挑战时往往会脱口而出的“你知道我是谁吗?”

一流笨蛋齐干蠢事

人家不知道你也就罢了,连自己是谁也不知道,还要到处询问,真可怜。

修车技工在全程中录影,并且不还手,非常高明;雨伞姐等8人嘛,在镜头之下打人,人多势众的一起干蠢事,堪称一流笨蛋。

我们无法选择在哪里出世,然而这不会阻止我们成为一个人,是好是坏还得看自己的造化——蓝领不一定粗俗,白领不一定斯文;你在自己的领域自由奋斗,为何他人在他的范畴埋头苦干却要受到你的鄙视?

不止,还动手了,镜头底下越是狂傲,哪天你就越会狼狈得抬不起头——无论在哪里,都是法治的国家。

 

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在商言商

我们与AI最相似之处/郑喜文

作者:郑喜文(大中华市场前锋队长)

特斯拉一出手,便知有没有。

这一次,马斯克不止带来了无人驾驶的汽车以及灵巧万分的机器人,它最激动人心的,还包括“比人类开车安全10至20倍”、使用成本低廉、自动清理和消毒,甚至当绝大多数人都选择自动驾驶之后,停车场(parking)会被“淘汰”而转化成公园(park)等让人恨不得立马成真的愿景。

让世界更美好,一直都是科技所该带来的边际效应。

特斯拉再一次具体地让我们感受到科技带来的便利(上车后即可倒头大睡),以及其安全性——有关这一点,虽然还有待进一步被确实,但马斯克在活动上提及,其无人驾驶的车子,都被演算法训练如何应对“马路上许多百万分之一的概率才会发生的事情”,而这也是人工智能(AI)最令人着迷的地方。

符合预期

它可以,也必须不断地学习,通过分析和统计各种数据、图像及演算法等,模拟人类心智并做出符合预期的决策,然后不断进化,这精进很达尔文,很人类。

而上面这一段的核心重点是“符合预期”。

符合谁的预期?主人、用家,就是阁下,你。

AI的高度,很大部分取决于用家的高度——创立并管理著全球最大的对冲基金创办人雷·达利欧在其著作《原则》当中有提及,他的成功有一半可以归咎于计算机所制成的“模型”,而从70年代手绘的草图到最新颖的电脑,目前需要演算的模型超过2亿个组合。

达利欧是玩大宗商品出身的,即使大学时期,他已经把谷物和豆类的种植面积、降雨量、种植周期、收成数量等在电脑里建立模型,并从中做出决策。

即使如此,他也曾经赔掉了所有。

从手绘到裂变出2亿个组合的模型——只要你想得到,并列入考量范围,电脑肯定可以算得出来,但,你可以涵盖的范围有多广?

持续学习

人类与AI最相似的地方,就是持续学习、进化,但人类有惰性,而AI却没有。

如果连虚拟世界里的小助手都在持续学习,身为主人的我们却反而奢望通过他们的持续学习而不再学习,这将会是发展AI最不合理的地方。

很多人以为,只要他学会使用AI即可,但如果使用者的水平不够,输入的数据不够全面,那他又怎么知道该如何判断AI的输出是否正确呢?

用很先进的工具为公司做出决策看似一件很先进又与时并进的做法,但,可取度和可信度有多少,往往取决于你眼界有多高,以及格局有多大。

水能载舟亦能覆舟,目前最火热的行业是科技业(人工智能),而裁员最为严重的也是科技业——持续学习,估计是所有行业避免被淘汰的不二法门。

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