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1701449061 福布斯估算截至2011年3月,贝索斯的个人资产达到了320亿美元。
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1701449063 与之相比的是,受2009年经济衰退的影响,加利福尼亚州的财政预算赤字达到263亿美元,这可比贝索斯的资本净值少多了。
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1701449065 贝索斯周六一边上高尔夫球课一边赚的钱,就比4个大学毕业生的一生所得加起来还要多。
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1701449067 贝索斯和前面提到的大卫·肖大有渊源。贝索斯拥有双学士学位,还在华尔街从事一系列的技术工作,他后来在大卫·肖的公司工作。有一天,贝索斯辞职了,原因只有他和大卫·肖知道。
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1701449069 贝索斯从大卫·肖那里学会了:真正的价值不在于存货,而在于数据。
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1701449071 数据是亚马逊所经营的最重要的东西。亚马逊甚至可以不拥有自己的仓库,只需要知道供货方所有的数据,知道愿意买东西的人的所有数据,就可以在他们之间不断地进行匹配,从而获得利润。他跟D. E. Shaw当时的思路如出一辙。
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1701449073 亚马逊会根据对你当前的供应状况的分析,不断地调整价格,计算你到底愿意付多少钱。比如,你买这个东西是因为自己高兴还是着急要给别人送礼。如果现在是圣诞节,那么坚决不给你打折,价格就会上去,而这一切都不是由人来决定,而是用人工智能的计算来决定的。
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1701449075 很多亚马逊的用户发现购物车里的东西,价格有时候会涨,有时候会降。它通过复杂的算法,来取得一定的收益。因此,贝索斯所做的亚马逊,核心跟D. E. Shaw所做的高频交易公司一样,都是通过机器的快速决策来解决问题。所以,他走进了全世界最有钱的人的行列。
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1701449077 硬币的另一面是另一群人,作者的一名前员工内斯特在加利福尼亚州出生和长大,他的父母是努力工作的移民。他28岁的时候得到了一个大学文凭,他每天至少花8个小时浏览招聘信息,无休止地投了3个月的简历,共1800份,然而一个面试邀请都没有。
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1701449079 后来,机会终于出现了,他找到了一份工作,他以谦卑的态度去工作。有时候,他的车坏了,直到他领到工资的那天都无法支付500美元的修理费。因为他是家里的顶梁柱,所以他弟弟就算缺课也把车借给他用。
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1701449081 再后来,作者把这家公司卖掉了,内斯特失业了,再找工作就很难。他和100个人同时申请一个岗位,当他得到了一份工作的时候,他兴高采烈。后来,他发现新工作很辛苦,有时候一周被要求连续工作六天,如果拒绝加班就会被视为“不服从上级的命令”。有时候,直到午夜他才能完成工作。大多数的日子,他只有一小时的休闲时间,一周用来见家人的时间只有几分钟。经历了长时间的工作之后,内斯特筋疲力尽,他的腰也损伤了。虽然他一直保持乐观的态度,但是他的辛苦努力没有换来好的、受人尊重的工作环境,他也没有带来比父亲更好的生活,不过他平静地接受了现实。
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1701449083 卡普兰问内斯特是否担心讲他的故事会对他造成影响,他说:“和我一起工作的人大概永远不会看你的书。”卡普兰在书中写道:“对内斯特未来真正的威胁甚至还没有出现在他的视野内,很明显,他那个确认顾客预约的任务可以轻松地实现自动化。”
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1701449085 是的,自动化和智能会让内斯特这样的人更惨,因为决策权逐渐地都转移到了机器的手上。机器冷酷无情,“轰隆轰隆”的机器正从远方过来……
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1701449087 不过,也不用那么沮丧,未来还是有机会的,因为人类会调整。你看工业革命的时候,很多工人去破坏机器,但是这个大潮涌过来了以后,其实人们的生活比工业革命之前过得好多了。
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1701449089 我们这个社会有一个特别重要的原则,就是如果在社会上出现生活标准的巨大差异——这是一种公众性的耻辱。如果我们这个社会能够容忍“朱门酒肉臭,路有冻死骨”,这就是一种社会性的耻辱。
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1701449091 有钱到了贝索斯、巴菲特、比尔·盖茨这种程度的人,非常支持很多为公众利益服务的项目和计划,因为钱对他们来讲,根本不会影响到他们的生活。而如果整个社会都非常痛苦的话,那么这也不是一个美好的社会。
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1701449093 读书是一辈子的事 [:1701446596]
1701449094 我们在变化中怎么办
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1701449096 人工智能时代会带来哪些职业上的变化?
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1701449098 我们很容易想到的是自动化替代工人,工厂开始用人工智能操作设备,用机器人来替代工人。只要给电就可以了,还不用发工资,所以需要人工作的地方变得更少了。
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1701449100 有句话很重要:“未来淘汰的不是工作,而是技能。”这也是人工智能重组整个游戏的规则。在我的理解里就是,我们学的知识中,有一些开始变得无用。未来的教育方式也一定会发生巨变,教育可能会变成随需定制。雇主提出自己的需求,有人按照他的需求来教。说不定这正是未来发展的一个教育定制的方向,教育的多元化、精熟式教育的发展、翻转式课堂都是未来的方向,因为我们脱离了工业化时代那种大批量、简单划一、分门别类的工业化要求。未来的游戏规则和我们现在所想象的流水线环节的配合、大家相互之间的优势互补,是不同的。在未来真的需要学些什么,现在的我们并不能回答。
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1701449102 人工智能还能替代说服性的工作,很多人认为机器只能干粗重的活儿,人需要交流、说服、沟通,比如服装店的售货员。其他人们买衣服的时候,人工智能依然能够起作用。想象一家服装店,他们可以模拟你穿上不同衣服的照片,生成的图像可以通过模糊面部立即被匿名放到一家特殊网站上。那个网站上的用户可以提出自己的观点,告诉你哪一件衣服让你显瘦。
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1701449104 几秒钟内,你就会从毫无任何偏见的陌生人那里得到客观而可靠的反馈……这时候,你所获得的评价比售货员在旁边一个劲儿地夸奖要真实得多。
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1701449106 曾经,进入法学院是一种伟大的成就,但现在,法学院收到的申请数量一年不如一年。对于律师来说,会有很多影响工作机会的因素,但是自动化肯定是其中之一,机器人草拟合同也越来越成熟。创新者们发现就算把最有技术含量的工作委派给人工智能,它们也能驾轻就熟地完成。
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1701449108 更强大的机器人医生如果被证明是最好的选择,患者就一定会选择机器人医生,而不是劳累过度的人类医生。正如很多人喜欢让ATM机为自己数钱,而不是人类出纳员。IBM的超级计算机沃森就很厉害。IBM和美国最大的管理公司合作,把沃森的技术应用在提高病人看护质量方面。他们宣称:“沃森可以博览100万本书或2亿页的数据量,并且在3秒内分析其中的信息,并给出精确的回应。”
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