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昨天收到一些社群的詢問,問我為什麼去年 10 月到 12 月罵幣安罵得那麼兇,現在反而替他們說話? 我的核心觀點一直沒有改變。 1011 這件事,幣安始終欠行業一個交代,我認為幣安要負大部分的責任。 現在風向如此,我當然可以站在道德制高點繼續批判幣安,政治正確又能博眼球,何樂而不為? 但我覺得過去三個月,我該表達的立場已經表達完了。站在從業人員的角度,一直停留在批評而不往前走,是不成熟的,也沒有任何意義。 幣安從成立到現在,早期確實受到很多同業的攻擊。 但現在幣安早就是世界第一了。任何一個正常有腦的同行都知道,商戰不可能贏得市佔,真正贏的方式是流動性,是產品,是品牌,而不是攻擊對手。 有些事情是行業結構性問題,不該把所有責任都扣在幣安身上。但有些事情確實是幣安的責任,該接受檢討就接受檢討。 從何一的回應可以感覺出來,幣安在面對 FUD 的時候,第一時間不是反省自己,而是去思考「這個攻擊從何而來」。 這是一種從古早交易所商戰時期就延續至今的應激反應。何一作為幣安當時風口浪尖的第一道防線,會有這種應激反應,我覺得很正常。 但現在已經是 2026 年了,想法不應該還這麼 defensive。 這幾天幣安從西方圈這幾天燒起來的這些炎上事件,都是過去的因所種下的果。 我並不確定這到底是不是有組織、有預謀的行為。 但就算真的是有組織、有預謀,也得要有前因後果,這把火才燒得起來。 如果你們不反省,這種火以後只會越燒越大。 幣安的核心思維永遠都是防禦性的,永遠在想如何維持自己的賺錢能力跟行業地位,看誰都是潛在競爭對手,看誰做大了就要用自己的資源去碾壓。 你們有一個根深蒂固的想法:在上幣這件事上,絕對不能讓別人來「白嫖」用戶的流動性。 但有沒有想過,靠著這種偏頗的上幣邏輯來維持地位,讓你們錯失了多少用戶真正想買、想交易的幣? 我就舉平台幣 HYPE 為例,市場上有多少交易所同行已經上架現貨了? 但你們就是硬不上,原因很簡單,因為 Hyperliquid 是競爭對手,威脅到你們了。 按這樣的邏輯,我相信即便 HYPE 衝到市值 Top 10,你們也不會上。 White Whale 也是一樣的概念,from bottom up 的社區幣,有熱度有交易量有故事,但 SOL = BSC 的敵人,所以不上。 反過來看,DOYR、我踏馬來了,這種扣完字眼就火速退潮的幣,大家都以為死了,結果轉頭 Alpha 就給上了。 如果說這兩個幣在你們喊完之後自己活下來了,幣價健康、社群活躍、討論有熱度,那也就算了。 但它們都死了啊?死了的幣你們到底在上啥?唯一能找的角度就只有何一提過、CZ回應過而已,這種上幣邏輯怎麼可能服眾? 美股還有七巨頭互相制衡競爭、彼此砥礪進步。 但在幣圈,幣安是絕對龍頭,當這個量體的企業的把追求利潤放在第一,把扶持自家生態鏈放在第一,對整個行業都不是好事。 我可以理解CZ想要為 BSC 創造動能,但直接或間接喊單 TST、Mubarak、Broccoli、Giggle、Aster ,真的是好事嗎? 你的個人行為跟平台影響力高度耦合,喊單是讓散戶自己去遐想、自己去下注。 這件事如果是其他 KOL 做,頂多被罵一波就過去了。但你是 CZ,你做這件事就是球員兼裁判。 今天有人因為你的話衝進去,明天套牢了,這個帳一定會算在你頭上。每一次都在消耗信任。 你以為你在幫 BSC 造勢,但這種靠喊單撐起來的繁榮是假的。真正的結果是什麼?是讓所有人開始質疑幣安的中立性。 你覺得各國監管單位看到你這些行為,會有什麼想法? 打開幣安APP,一整排的幣安人生、我踏馬來了、老子幣、DOYR,他們會怎麼想? 這就是為什麼行業很多人賺到錢了,但始終賺不到外界的尊重。 你是行業龍頭,你的 APP 首頁就是這個行業的門面。當門面長這樣,你要怎麼說服傳統金融、說服監管、說服主流社會,我們是一個值得被認真對待的產業? 我不是要幣安當聖人。 商業公司追求利潤天經地義,我自己也是開公司的,我懂。 但當你是行業龍頭的時候,你的每一個決策都在定義這個行業的遊戲規則。 你選擇上什麼幣,不上什麼幣,市場就會往那個方向長。 你選擇喊單什麼幣,散戶就會追什麼幣。 你們給誰頒「行業貢獻獎」,大家就會覺得這個人是行業認可的領軍人物。 你們的審美,會影響這個行業的審美,也會影響外界對行業的觀感。 這是權力,也是責任。 我對幣安沒有私人恩怨,我也不覺得幣安是壞人。 我只是覺得,一個世界第一的交易所,應該有世界第一的格局。 不要再用 2017 年商戰時期的思維來應對 2026 年的市場了。 你們已經贏了,現在該想的是怎麼讓整個行業一起變好。 這樣你們才能贏更久。
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治好傻逼外卖骑手,就能治好你的公司: 一种是老送错单元,标注好 「单元别送错」,再送错你直接退他也没话说了。(用明规治糊涂虫) 一种是因为我们小区单少,老给最后一个送,直接改名叫 「超时必退」先生,再也没超时的了。(用严规治挑活的) 还有一种有柜台不愿多走一步,老放地上,必给差评:喂狗呢!目前很少再有放地上的骑手了。(用羞辱治懒惰的)
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凌晨5点的恐慌性平仓 连续十几小时不眠的判断力衰退 账户数字跳动时肾上腺素的涌动 AI锐评: 理性的框架,遭遇的是流动的情绪地质层。最高级的风险管理,不是在暴跌中如何操作—— 而是预先定义好自己不玩的那些局
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写了个标题《区块链看瀑布指南》(aka 暴跌时的检查、套利、布局清单),丢给AI用深度研究功能写了报告,又让另一个AI画了思维导图,一套流程下来几分钟搞定🉑
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昨天有人点菜,让我锐评市场监督总局把「外卖大战该结束了」挂到官网的信号,正好下午美团年报出了,合起来讲。 那篇报道是「经济日报」发的,调子起得特别高,下判断说中国CPI下行的原因就是餐饮疲软,而餐饮疲软则归咎于外卖大战,但在论据层面,只做了时间线的重叠,没有任何数据论证,等于说只有相关性,没有因果性,在我看来是非常不严谨的材料。 站在监管的角度,当然是希望市场波动越小越好,稳定大于一切,我也没兴趣为外卖大战的任何一方辩护,前几天我都说了,涨价解千愁,现在既然「上面」也是这么认为的,那更没什么好说的了,拥护支持。 美团的年报显示,2025年的经营亏损249亿人民币,再往前看,2024年的经营利润是368亿人民币,合并来算就是少赚了617亿人民币,强撸灰飞烟灭。 以Q4为例,单均亏损差不多是2块钱的样子,这就是朴实无华的商战呐。 但美团实际上是觉得这个战损比能够接受的,因为对手——我们都知道是阿里——亏得更多,美团的GTV可能只降了5个百分点左右,依然保持着60%的市场份额。 所以这就是叙事的不同了,阿里作为进攻方,财报里展示掠夺成果,强调高亏损高回报的公式,美团作为防守方,重点突出的是以更小的代价捍卫领土,比拼止血效果。 一赢各表,用脚投票,反正两边的投资者都不太高兴,但也能忍,因为距离真正山穷水尽的地步,还早着。 关于「外卖大战该结束了」的说法,美团显然是求之不得的,但就像我上面说的,我很怀疑这个报道的分量,根据不同口径浮动,阿里对于自己拿到的40%-50%市场份额,是不是就此满足,才决定了美团能不能重新过上好日子。 你的命运取决于对手的理智情况,这是很难受的。 不过美团Q4发债借了400多亿人民币,意图也很明显,不想战,但也不避战,只要敌人打不死我,先撑不住的就一定是敌人。 阿里虽不差钱,多线作战还是挺吃紧的,如果要继续Raise大模型,外卖业务这边的拉扯就有些硌脚了,要知道阿里去年增速是比拼多多高的,如果内部建立了外卖/即时零售对电商业务的协同认知,那还真不会收手。 晚上的电话会听完也没啥新的信息点,很搞笑的是,很多媒体拿AI做速记,于是在AI写、AI审、AI发的工作流下,根本每人发现AI把叮咚听成了京东,于是整出了王兴计划收购京东的新闻……
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好好好,原来诈骗是这样玩的,难怪动不动土狗割几百万! 骗局大揭秘,币圈侦探 Zachxbt 直接拆解这条产业链 📌先说结论,这帮人怎么从起号到发土狗收割的 买高粉账户 > 发假战争新闻引流 > 发假空投骗互动 > 发土狗完成收割 一、购买老号或高粉账号 批量购买有一定粉丝基础的老号,或直接买高互动历史账号。有些账号甚至用AI生成头像/简介,伪装成知名博主 二、每天发布并互相转发大量假的战争新闻 每天高频发帖,主题集中在战争、地缘冲突、政治崩盘、经济崩溃、核战边缘等极端耸人听闻内容 例如文中举例:一条声称伊朗可能切断承载全球 95% 到 99% 互联网流量的海底电缆的帖文,即便已经被 Community Notes 指出有问题,仍然拿到 26,000 次转推、50,000 个点赞和 180 万次浏览 ZachXBT 在原帖里也说,这些关联账号靠夸张甚至失真的战争消息,日常就能刷出 几百万浏览、几千互动,而且不少大号会误转、误评,等于帮它们继续扩散 三、等流量养熟开始杀猪 这个局最阴的地方,就在于前半段和后半段看上去像两件事 前半段像时事博主,后半段才开始收网 2026年2月22日,这批账户在同一天一起推了一个 Solana 上的 meme 币 $ORAMAMA,链上证据显示,这轮操作给背后的人带来了 六位数美元利润 这十个账户的推广方式你一定很熟悉👇 1⃣️给前 300 个关注并转推的人送总计 1 万美元的 $ORAMAMA,评论区留下 SOL 钱包地址。 2⃣️前 500 个 SOL 地址会收到 $ORAMAMA,错过了 $PUNCH?错过了 $LOBSTAR?别再错过 $ORAMAMA。 3⃣️$10,000 的 $ORAMAMA 会等额分给下方钱包,互动后留下 SOL 地址。” 同时还写“我刚买了很多,这币我看到 15m。 是不是会想起经常刷到这种送空投的推文,无一例外全是假送,目的就是为了吸引流量,完成收割 总结 ZachXBT提醒:可怕的地方不只在 ORAMAMA 赚了多少钱,而在于这套做法复制起来太容易:买旧号,造人设,放大恐慌,再把注意力卖给骗局 要是同样的手法被更大的操盘者拿去做舆论操控,麻烦会比一个币归零大得多
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1/ I uncovered a coordinated network of 10+ accounts manufacturing viral panic about war and politics to drive traffic to crypto scams. Strategy: >Purchase accounts with followers >Doompost multiple times per day >Repost content from alt accounts >Promote fake giveaway or scam >Change username
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CZ大表哥 @cz_binance 还是太低调了,居然从没坐过兰博基尼! 评朋友的保时捷:坐着不舒服!😂 好在丰田威尔法,已经升级成雷克萨斯新款了。 想起那个沈阳外卖单王,靠送外卖攒下30万,最后全款拿下奥迪A6。 摆脱物欲绑架,是走向自由的第一步。
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《web3公务员工作日记》 2026年香港web3嘉年华Day1 昨日抵港,见到许久未见(4个月)的领导Zolo @zolo_gg ,很亲切,就目前的大环境和工作状态进行简单寒暄,Zolo锐评web3媒体的工作就好像公务员,官方吐槽最为致命,也说出了心声,遂决定以后以公务员岗位自称,更新《web3公务员工作日记》。 今天是出差的Day2,昨天坐了飞机,坐飞机是一件比工作更累的事情,但由于是公务员身份,出行还是选择低调的经济舱为主(可能也是因为没钱,坐不了头等舱。坐飞机的时候是我能够很沉浸的阅读的时候,最近在读《纳瓦尔宝典》,推荐给你们,尤其是web3的你们,读了之后会让人在熊市感到平静。 昨日BNB的活动算小热身,最为印象深刻的还是遇到了偶像Gary老师 @otzgary 和短鸟老师 @Wangduanniao ,你也一定为短鸟老师身上那种好死不死的感觉着迷吧,主要想当面对其表达了感谢,感谢见证并帮他拍摄了他在迪拜活动中了一台IP17pm的瞬间,从而我获得了深潮年会一台IP17的福报。(btw深潮每年年初都会有赌哪一个标的涨得最多的游戏,赢家可以获得一些奖金,我选了OKB,年底要真赢了,把奖金都均分给给这条推文点赞的朋友和短鸟) Gary老师是我这种浅度推特用户看得为数不多内容kol,这次终于加上了微信。所以文字的力量在这个时候有一些具像化的体现,它是穿越时间和空间,在很久以后的某一天,当你见到文字背后的那个人,作为受众那种直击心灵的感觉是很妙的。 恭喜所有的内容创作者。 说起来媒体这份工作时至今日我确实蛮热爱的,虽然我前半年会感到焦虑,因为我会看到无数个眼花缭乱的项目,不断得去BD去pitch,而现如今的我已松弛许多,原因是我开始醒悟,不要追逐所谓的“热门”,而要追求自己真正感兴趣的事情,如果在追随好奇心和求知欲的过程中又满足了社会需求,你就能得到一些经济回报。 所以快乐一点,不要花自己的时间去取悦别人,别人快不快乐是他们的问题,不是你的问题,你快乐了别人也会快乐,你快乐了别人会问你如何快乐起来的,他们也会从中学到点什么。
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Trading agents 很火,期权交易员用它对改善交易逻辑会有帮助吗?看龙虾怎么说。 龙虾:看了,给你一个直评: **TradingAgents 是什么** 多Agent协作的LLM交易框架,模拟真实交易公司分工:基本面分析师、情绪分析师、新闻分析师、技术分析师 → 多空研究员辩论 → 交易员 → 风控 → 基金经理决策。基于LangGraph,支持GPT/Gemini/Claude/DeepSeek/GLM等多种LLM。 **能装吗?** 能。`pip install .` 或 Docker,要求Python 3.13。咱服务器上可以直接clone装。API Key方面,你已经有DeepSeek和智谱GLM的key,直接能用。 **对改善交易逻辑有帮助吗?** 坦率说,**有限**。原因: 1. **目标市场不匹配** — 它是美股单股分析框架(Alpha Vantage数据、StockTwits/Reddit情绪),你的核心是加密期权+A股期权,数据源和交易逻辑完全不同 2. **它做的是"分析→决策",你做的是"定价→对冲"** — 它输出买/卖/持有建议,你需要的IV期限结构、希腊字母、deltaPA对冲、波动率交易,它根本不涉及 3. **LLM交易决策的实际效果存疑** — 论文是学术研究,实盘表现不确定。多Agent辩论听起来酷,但对期权交易员来说,不如一个好的波动率模型 4. **成本问题** — 每次分析调多次LLM,token消耗不小,产出的却只是方向性判断 **可能有点用的地方:** - 它的新闻分析师/情绪分析师模块,思路可借鉴,融入你的Deribit信号推送 - 如果你以后做美股个股期权,它的基本面+情绪分析框架有参考价值 - 多Agent协作的架构设计(LangGraph)值得学习 **我的建议:不装,但看看源码。** 特别是它的情绪分析流程和研究员辩论机制,可以提取有用思路融入现有工具链。要不要我把几个关键模块的代码拉下来看看? 好,源码全看完了。给你一份提炼: --- **架构全景** ``` 4个分析师(并行) → 多空辩论(Bull/Bear N轮) → 研究经理(裁判)  → 交易员(具体提案) → 风控辩论(激进/保守/中性N轮) → 基金经理(终裁) ``` **值得借鉴的3个设计** 1️⃣ **多空辩论机制** — Bull/Bear各自拿到全部分析师报告,交替反驳,N轮后由Research Manager做裁判。这种结构化对抗能逼LLM暴露论据弱点,比单次生成可靠。 2️⃣ **情绪分析师的三源融合** — Yahoo新闻(机构框架) + StockTwits(散户情绪标签) + Reddit(社区讨论),三源预取注入prompt,不让LLM自己调工具(避免幻觉)。输出要求写明牛熊比、跨源分歧、催化剂。这个思路可以移植到加密市场:替换成CoinTelegraph新闻 + Twitter/X + LunarCrush。 3️⃣ **决策记忆+反思** — 每次决策存档,下次同标的开跑时自动取回历史决策,计算实际收益和alpha,让LLM写一段反思注入Portfolio Manager的prompt。这种"闭环学习"设计比纯前向推理好。 **对我们没用的部分** - 数据源全是美股(Alpha Vantage/YFinance/StockTwits/Reddit),加密市场用不上 - 决策输出是Buy/Hold/Sell方向判断,完全没有希腊字母/波动率/对冲的概念 - 风控辩论还是方向性的(激进vs保守),不是量化的VaR/压力测试 - 结构化输出用的Pydantic schema,评分只有5档(Buy/Overweight/Hold/Underweight/Sell),太粗 **可落地的改进思路** 对于Deribit信号推送,可以参考它的情绪分析流程: - 加密新闻(CoinDesk/CoinTelegraph) → 情绪打分 - Twitter/BTC相关讨论 → 散户情绪 - 链上数据(大额转账/交易所净流入) → 鲸鱼动向 - 三源融合后输出一个综合情绪分数,作为Deribit日报的补充维度 核心就三句话: - **三源融合**:新闻(事件)+社交(散户)+链上(鲸鱼),看分歧比看一致值钱 - **预取注入**:数据先拉好再喂LLM,不让它自己调工具 - **散户情绪是反指**:社交极端乐观=警惕顶部,链上数据通常比新闻早12-48h
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时报作家Ezra Klein写了一篇专栏,说根据他的采访记录,AI导致大规模失业的情况可能还没有那么严重,坏消息是,严重的问题另有其处: 3月的一份民调显示,70%的美国人认为AI将导致自己的就业机会减少,高于一年前的56%,还有30%的受访者担心即将失业。 这有什么好奇怪的呢?AI公司的老板们一直在频繁发出劳动力市场濒临瓦解的警告: - Anthropic的创始人表示,最快不超过5年,一半的初级白领岗位就会永久消失; - 微软的CEO则声称,大多数文职工作会在18个月以内就被AI完全接管; - OpenAI发布了一份文件,呼吁实行每周32小时工作制,通过降低人类生产力来缓解大规模失业; - 就在NYT的大楼外面,有一家我根本没听过的AI公司包下了巨幅广告牌,上面写着「停止雇佣人类」; 我可真谢谢你们了。 如果你对这轮AI叙事深信不疑,那么毫无疑问投降就是唯一的选择。 AI被设计为可以廉价模仿人类在电脑上所能做到的所有行为,但它从来不需要睡觉,也无意组建工会,而且确实在许多任务上表现得比真人更为出色。 所以公司当然乐于用机器取代人类,它们也已经在这么做了,Meta、Oracle、Block都在努力买断员工工龄,并坦然的把AI写为原因。 不过谨慎一点总是没错的,这些科技公司可能只是处在一轮招聘周期的末尾,同时想对资本市场讲述一个刺激投资人颅内G点的故事,AI行业的大佬们固然是神经网络的专家,但他们未必也是劳动力市场的专家。 首先,宏观数据没有配合AI行业,2026年3月的失业率是4.3%,去年同期是4.2%,平均时薪亦保持稳定。 Claude Code是很牛逼,但软件工程师的岗位需求还在上涨,原因应该不难理解。 主流经济学界也对大规模失业的末日预言持怀疑态度,芝加哥大学的经济学家Alex Imas认为,绝大多数讨论AI的话题都存在误区:「答案始终取决于什么会变得稀缺。」 - 从人类历史来看,卡路里在很长一段时间里是稀缺的,我们的技能都是服务于寻找食物; - 农业的发展逐渐解决了食物短缺的问题,然后就轮到商品变得稀缺; - 工业制造带来了平价商品的海量供给,接着技术变得稀缺了,医生、律师和工程师因为掌握知识而获得高薪; - 现在我们担忧AI会让知识也不再值钱,就像衣服和草莓如今人人都能消费那样,学习的成果也变成了消费品…… 但稀缺本身是相对的,AI可以完成的任务被讨论得太多了,更值得注意的是,有哪些任务是人们不希望AI来做的。 以下是计量经济学的一个发现:人类的财富越多,他们对于其他人类的需求就会越多,而不是越少。 于是,更有人味、体验或者意义的商品和服务,是一定稀缺的,有来路的衣裳、有调性的食物、能面对面的医生、让人感到被理解的理疗师、了解自己孩子的家教……这些社会关系,将会迎来爆发式增长。 是的,AI剥夺了人类和电脑共事的场景,而人类又被赶去和人类共事。 事实证明,自动化程度越高,我们就越珍视人的温度。以咖啡为例,过去在家做浓缩咖啡很费劲,如今咖啡机已经人手一台。 所以这导致咖啡店倒闭了吗?当然没有。咖啡师比以往任何时候都多,咖啡店也比以往任何时候都多。咖啡作为商品反而催生了更多对咖啡体验的需求。 这就是稀缺性所赋予的价值。 好了,这是Alex Imas的结论,在AI的辣手摧花下,人类从事的岗位会进入一个以人性化为标准的时代。但还有一种可能性是,人类劳动力搞不好也不会发生巨大的改变。 1979年,首款电子表格软件VisiCalc在Apple II上发布,它能在几分钟内完成过去需要整组会计师花上好几天时间的工作。 当时就有人预言会计师这个行业要无了,然而,此后40年间会计师的数量反而增长了4倍以上。 亚利桑那州立大学会计学教授Eldar Maksymov认为:「电子表格软件挖出了潜藏于市场里的财务需求,这种需求之前没被发现,只是因为成本没能降到够低。」 这是「杰文斯悖论」的一派主张,1865年,英国经济学家杰文斯发现煤炭并没有因为蒸汽机对于生产率的提升而减少消耗,恰恰相反,因为成本更低廉了,煤炭的应用范围更广泛了。 Eldar Maksymov相信历史的先例,「在大量采用计算机技术的职业群体里,就业增长速度都远超没有采用计算机的职业群体,成本的下跌,对应需求的增长,最终推动就业规模的扩大化。」 简单来说,能力的提升,会让人类意识到还有更多事情可做。 我的经历似乎也验证了这个说法,10年前我刚开始做播客的时候,整个团队只有我一个研究员,现在我已经管理着一整支团队运作节目,而这让我的工作变得更轻松了吗? 完全没有,我投入准备的精力更繁重了,因为团队带来的信息增量,让我需要消化和思考的时间成倍增长,而我的播客也越做越大了。 我认识的所有热衷于拥抱AI的人,如今都比以前更加忙碌,因为他们能做的事情更多了,不是说好的AI会让大家摆脱工作享受生活吗? 当然,至于AI到底是提升了生产力,还是制造了提升生产力的假象,结论因人而异: - 慢慢啃完一本难懂的书,远远好于快速吸收十本书的摘要; - 认真通透的写完初稿,也比编辑五个由AI生成的大纲更能激发想法; 我的意思是,效率感本身是值得警惕的,那些把活儿都交给龙虾去做的人我见多了,但说实话,他们的工作质量都是在下降的。 但还是容我岔开话题,沃顿商学院教授Ethan Mollick曾提出过他对AI的基准测试:它是否比你在当下能够找到的最适合的人类更加优秀? 在他看来,问题不在于AI是否胜过顶级的编辑、程序员、心理医生或是旅行顾问,而是它能否优于你在急需帮助时可以联系到的最佳人选。 我想了一下,过去一年里,我确实觉得AI要比我身边的人更为出色: - 我的编辑很博学,但他需要休息,还得分时间给其他作家; - 我的按摩师也好得没话说,就是一般而言每个星期她只能接待我一次; - 我也能找到专业的医生,但挂号却很麻烦…… 所以或许我已经触及到了被反复警示过的临界点——AI开始有能力取代我生活中的人类角色。 但事实并非如此。AI越是强大,我越是需要和身边的人交流: - AI认为我应该为某个身体症状引起重视,于是我去看了医生,发现只是普通的过敏; - AI对我的个人困境发出锐评,然后促使我和心理医生开始了新的对话; - AI帮我验证了一个研究思路,这成了我和编辑讨论的一个新选题; - AI让视频制作变得轻松了,因此我可以有更多的要求去和剪辑师沟通…… 怎么说呢,尽管我不认为经济完全自动化以及大规模失业浪潮是必然到来的,但也不能完全排除这种概率,AI是一种与以往截然不同的技术,灵活性和成长性帮它超出了工具的范畴。 更可能的情况是,AI不会取代所有或者大部分的工作岗位,而是取代其中一部分,但奇怪的是,恰恰是这种可能性让我们准备不足。 一个AI替代800万劳动力的世界,要比替代8000万劳动力的世界更难应对,如果真的是那种「大的来了」事件上演,全面重组经济反而有机会「不破不立」。 疫情就是一个例证:那场冲击如此彻底,以致于社会不能再像以前那样将工人们的不幸归咎于他们自身,于是只好建立了一套前所未有的补贴体系,让成千上万的人得到保障。 而当失业影响的范围更小,我们反而更为残忍,美国因为全球化流失的岗位大约有200万个,这在整体就业市场里不是太大的数字,但对这200万个具体的家庭来说,却是毁灭性的打击。 如果全国的卡车司机或是营销经理都丢了工作,我们很快就会采取行动,然而如果只是卡车司机或营销经理的失业率翻了3倍,那么我们就会像以前一样,暗示这是他们自己的错,给他们几个月的失业保险和培训机会,然后继续对这种结构化的困境视而不见。 另一个现实是,即便AI让带有深刻关系的技能变得值钱起来,它同时也会削弱人类学会这些技能的本事。 年轻人和朋友相处的时间已经从2003年的12小时/周减少到2024年的5小时/周,谈过恋爱的高中生比例也从2000年的80%骤降至2024年的46%,约1/4的00后在过去一年里没有发生过性行为。 AI也许是这种社交解体现象的帮凶,它提供了一种数字化的关系模拟,不再让人有动力去体验真实关系里的快乐与痛苦。 如果Alex Imas是对的——我相信他是对的——那么我们与他人建立深刻关系的能力,将成为一项核心且高价值的个人资产,而我所担心的,是这恰好也是技术从年轻人身上摧毁的东西。 当我乐观的期待AI时代所能创造的未来时,那幅画面充满富足,人类被鼓励过上追随本心的生活,而当乐观被打碎后,世界仍是如此,区别在于财富被垄断,而我们重视的深刻关系,却早就不知道该如何维系。
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每次有人提到“为什么不能给交了一辈子公粮的老农民多发一点退休金”时,总会有盘盘反驳:钱从哪儿来?那我告诉你钱从哪儿来。 从城投亏空的几十万亿呆坏账里来,从烂尾的雄安新区的基建费用里来,从下饺子、用来威胁打压台湾的军舰里来,从除了京沪线几乎全面亏损、到处是幽灵站的高铁建设费用里来,从每年一次花费重金在大年三十硬要教育人的春晚里来,从几千个老干部就超过好几个省全部医疗开支的高干病房经费里来,从每年超过军费的维稳费用里来,从给东南亚儿童的免费早餐、阿富汗儿童患心脏的所谓“援外费用里来”,从每个非洲留学生几十万、还配三个学伴的“奖学金”里来,从满世界找洋五毛、养着一大推假外媒的外宣经费里来,从全国各地的网评员、在推特上刷屏“有附近的哥哥们,找线下男大”、批量注册上千万假账号、甚至假装日本网友抹黑高市早苗的信息战费用里来。 以上任何一项开支,你敢说是必要的,比让几亿老农民过得好一点,有起码做人的尊严更重要吗?如果你有机会搞民调,问问占人口一半以上的退休农民、退休农民们的子女和孙辈,他们会怎么选? 有国内大学的学者做过测算,只要像我爸妈这种体制内退休人员每年的退休金涨幅稍微低那么一点,就能让老农每个月退休金从不到200涨到500,大大改善生活,为什么不做呢? 你今天能恬不知耻地反问“钱从哪儿来”,不就是因为这些人都发不出声音,不被当成人,什么都包子一个人说了算吗?以上那些毫无意义的挥霍被花出去的时候,你有追问过“钱从哪儿来吗”?为什么你从不敢反问“钱往哪儿去呢”?
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