言论

“缘”的不能拿?/郑喜文

尽管不是每个人都有兴趣在报章上露面,然而被采访时以及刊登后被众人聚焦的优越感,几乎没有让当记者的我们犹如新币还是美元一样令人见着就欢喜——抱歉的说,意外组的记者除外。

还记得当记者的生涯里,“社会地位”颇高,“康头”不少,其中印象最为深刻的是在采访一钢琴教师时,对方当场教了我一首简单的曲子,并在我表示很有兴趣的时候,主动提供学费上的对半优惠,更把市价两千多的钢琴键盘搬进我的车里,表示送我。



我是很想占有的,然而还是拒绝了——对方是为了版位,还是日后的活动获得支持,我并不得知,然而当礼物的价值比较高的时候,你不得不谨慎抉择,尤其你知道那好处源自于你的工作范畴。

为何陷入百口莫辩

如果那好处百分之百源自于个人魅力呢?对方以工厂价格出售予我,如何?

再,如果那份礼物接近一百万令吉呢?

针对“不能买比市价便宜的东西”一事,就我的个人看法而言,它最关键的地方在于,如果在律法上没有犯罪,那是不是就意味着这事件是“妥当”的呢?



别忘了,当初他人之所以对你如此的欣赏,不就是你曾经那绝不妥协的刚正不阿,以及那不惧权威知其不可为而为之的初生之犊的死死都要对着干的傻劲吗?

经营得如此艰辛,为何会允许自己陷入如此一个“没有获得任何好处”却又百口莫辩、似是而非的窘境当中?

在马来西亚,这些都不曾是个问题。

如果东西买贵了即使20倍也只是“各部门请检讨”;如果26亿令吉的捐款“用了一些,退还其余的”就可以理直气壮的大喊清白;如果官员戴着几十万令吉的手表也就一句“经商赚回来”而不需追究,那,林氏在这场官司绝对是无罪的。

标准不一差距太大

因为我们是根据“巫统的律法”去衡量。

别误会,我相信他,也支持他,甚至非常愿意的捐款去保释他,不退还也没关系,但并不表示他当初对房子优惠上的“笑纳”是百分百妥当的——你以个人名义去捐一百万,也只是对党,而不是个人。

即使有人捐了一座城堡,也只会用来作为该党的活动中心或办公楼,而不是让你搬进去住——如果做了一件事情需要大费周章的去解说、澄清,大概那就不会是好东西。

对我而言,这件事情在整体上来说还是不错的,首先人民又有了一次大家一起很生气的机会,其次是在攻克布城之前,让领导也来学一学律法以外的功课。

对的,标准不一样,差距太大——毫无疑问,我们要的就是这样的领袖,再霸气一些也可以,再傲骨我们也吃得消,但如果官商之间存在如此猫腻,就很叫人感到别扭——你的清高,就是傲骨的源头,一点也猫腻不得。

一点也不可以。

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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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