【1】饭统戴老板

Oppo芯片部门zeku突然解散这个事情，一个流行的说法是技术先进导致惹上制裁，被迫断臂，我谈点儿不一样的看法：

1. 无论解散是什么原因，oppo对芯片研发的投入都值得尊重，几十上百亿真金白银的投入，培养了人才锻炼了队伍，开枝散叶无论最终落到哪儿，都是一颗颗种子。

2. 产品先进招惹制裁的说法有待商榷，段永平的原话是“改正错误要尽快”，注意，是“错误”，如果是产品非常牛逼导致惊动美国，阿段不太可能敢用“错误”这个词，这种话是要上史书的。

3. oppo正在做的最先进的芯片是手机AP芯片，据说已经从台积电流片回来了，但毕竟是第一次搞，而且从流片到量产还有不小的距离，一款尚在襁褓中的芯片不太可能是这场惨案的导火索。

4. 但oppo有没有来自美国的压力？肯定有。zeku因为正在做先进制程的SoC芯片，平时在海外要采购很多IP、软件和技术，比如ARM最新的内核，本来就受严格的监管，甚至监视。

5. 所以我觉得大概率最近oppo感受到了美方的一些“突发”压力，同时芯片这边还需要巨大的投入，一测算是一个upside有限、但downside无限的风险收益非对称结构，怎么办？段永平最擅长做这种决定了。

6. 所以我猜，解散是段永平本人做的决定。

7. 但为什么oppo的公关也不太可能主动出来辟谣“过于先进招惹制裁”的传言？这种传言，其实反而给了oppo一个相对体面的台阶，不会让消费者贴上逃兵的标签，感情上甚至有些加分。

8. 总而言之，3000人团队的解散都是一场悲剧，再怎么说按人员规模这是中国前十的设计公司。有个朋友以前在海思，海思被制裁后跳到了壁仞，然后壁仞又受到芯片禁令冲击，去年跳到了zeku，然后zeku又没了。

9. 这件事儿还有一个意想不到的副产品，就是华安基金发了一个REIT，底层资产是zeku在张江租的张润大厦，zeku清盘式裁员把投资者吓懵了，问张润大厦怎么办，张润大厦说我也不知道……

10. zeku在张江有两个办公地点，一个是张润，一个是国创中心，离我家都不远。我在张江住了四五年了，每次深夜开车回家，路过一栋栋灯火通明的大楼，以及那些楼下打车回家的工程师，每次心想都不容易，真的难，真的希望能见到整个产业链熬出头的那一天。


【2】转一篇推文来减少一下被AI替代的焦虑，人们的工作可能不会受到人工智能的威胁。

来自推特网友David Chen（twitter.com/davidwkchen）：

這一期的經濟學人，花了3,000字左右的長篇幅來說明，為什麼 AI 對於經濟發展的影響被誇大了，而人們的工作可能不會受到人工智能的威脅。

我覺得是很有趣的觀點，尤其是經濟學人這個財經權威媒體，試著從經濟發展的歷史脈絡來看未來 AI 的發展時，那個分析尤其值得思考。

簡單講，經濟學人認為，現在 AI 喊了半天，能夠帶來的經濟增長其實還很有限。以美國鐵路為例，過往單一技術的全面導入，實證研究發現這並不是造成經濟變革的唯一因素。人們的工作可能會受影響，但是舊工作的消失比你想像中更慢，而且無法自動化的新工作也會因此被發明出來。政府的強力監管，依舊會保障許多工作不受 AI 取代；同時，政府行政與規劃能力的低落，也會大幅抵銷 AI 所帶來的效率與生產力。為了制衡 AI 帶來的負面效應，我們可能得付出更多成本，包含律師、教師、編輯與銀行風控等。

純然從經濟的角度來看，經濟學人這篇文章，對於 AI 很快就會帶來巨大經濟變革的期待與假設，澆了好大一盆冷水，呵呵。

重點摘要整理如下，全文連結則放在留言中。

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你的工作 (可能) 不會受到人工智能的威脅 - 為何關於經濟革命的預測被誇大了

生成式人工智能的時代確實已經來臨。OpenAI 的聊天機器人利用大型語言模型 (LLM) 技術，在去年11月開創了新局。直到現在，幾乎每天都有令人震驚的進步。隨著科技巨頭之間的競爭加劇，AI 前端技術的演進與釋出，可能會更為加速。

人工智能的發展，帶出了一連串深遠的問題。在這當中，最迫切的，也許正是這個直接了當的問題：這會對我們的經濟造成什麼影響？

許多人對此有著很大的期待。高盛的最新研究表示：「廣泛的 AI 採用最終可能在十年內每年推動全球GDP增長7%，接近7兆美元。」相關學術研究指出，採用這項技術的企業的勞動生產力年增長，可能會提高3%。這代表在未來許多年裡，企業可能會有巨大的收入增長。

然而，金融市場的實際反應卻相對溫和。在過去一年中，人工智能相關公司的股價表現，還不如全球股市的平均水平。

利率是另一個線索。如果人們認為這項技術，將使每個人在明天變得更富有，那麼利率將會攀升，因為人們對儲蓄的需求會減少。(反正明天就發大財了，誰還跟你辛苦儲蓄)

麻省理工學院 Basil Halperin的研究指出，通膨調整後的利率和隨後的GDP增長，有著強烈的相關性。然而，自從去年11月AI 相關題材的炒作開始至今，長期利率已經下降，並且遠低於過往歷史標準。研究人員得出的結論是，金融市場目前並不期待在未來30到50年內會有很高的機率，出現由 AI 引發的大幅經濟增長加速。

回到1700年代末的工業革命，許多人認為單純就是因為紡織機的發明而帶動的，但實際上則是有多個因素交互影響：像是增加煤炭的使用、更可靠穩固的財產權、科學精神的出現，以及其他許多因素。

也許最著名的例證是，1960年代美國經濟學家 Robert Fogel 發表了關於美國鐵路的研究結果，這讓他獲得了經濟學諾貝爾獎。當時許多人認為，是鐵路改變了美國的前景，將一個農業社會轉變成一個工業強國。但事實上，Fogel 發現，鐵路的影響非常小，因為鐵路所取代的技術，像是運河之類的，幾乎也能達到一樣好的效果。即使沒有發明鐵路，美國在1890年初的每人收入水平，最多也只是晚三個月就能達成。

當然，沒有人可以確定地預測，像人工智能這樣的新技術，未來將如何帶領人類。但你仍然可以思考各種可能性。至少到目前為止，Fogel 對於美國鐵路影響的研究，似乎有機會作為一個有用的對照藍圖。

在這個研究中，Fogel 考慮了三個廣泛的領域：壟斷、勞動市場和生產力。

首先，關於壟斷。新技術有時會創造出，一小群具有巨大經濟力量的人。洛克菲勒在石油精煉領域取得勝利，亨利·福特在汽車領域獲得巨大成功。時至今日，貝佐斯和馬克·祖克柏也因為掌握科技，而顯得相當卓越出眾。

許多評論家預期，在不久的將來，人工智能產業將創造出巨大的利潤。在最近的一篇報告中，高盛的分析師估計，在最佳情況下，生成式人工智能每年可能為全球企業軟體收入增加約4,300億美元。他們的計算假設，全球11億的辦公室工作者，每人將採用數個人工智能工具，每人每年共支付約400美元。

任何企業都會很高興能分得這筆錢。但在宏觀經濟條件下，4300億美元並不會為整體經濟帶來什麼大的改變。假設所有的收入都變成利潤，雖然這是不現實的；說這些這些利潤都在美國賺來的，還比較實際一些。即使在上述這些條件下，美國的企業稅前利潤與GDP的比率，也不過就是從今天的12%上升到14%。這高於長期平均值，但也還沒有高過2021年第二季的水平。

這些利潤可能歸一個組織所有，也許是 OpenAI。當一個行業的固定成本很高，或者很難轉向競爭對手時，壟斷的狀況經常出現。例如，過往一段時間內，客戶沒有替代洛克菲勒的石油的選擇，也無法自己生產。

生成式人工智能，確實具有一些壟斷的特性。

據報導，OpenAI GPT-4 的訓練成本超過1億美元，這是只有少數幾家公司，才有本事閉著眼砸錢的大筆投資。此外，還需要有大量關於訓練模型數據的專業知識，更不用說，能夠搶在早期直接取得用戶反饋了。

然而，單一公司壟斷整個產業的可能性，卻很小。

更可能的是，像航空業、雜貨業和搜尋引擎業一樣，有少數幾家大公司彼此競爭。但沒有一種 AI 產品是真正獨一無二的，因為所有的產品都使用類似的模型。這使得客戶更容易從一個產品轉換到另一個產品。驅動這些模型的算力也相當通用。大部分的程式碼，以及訣竅和技巧，都可以在線上免費獲得，這意味著業餘愛好者就可以製造出自己的模型，而且往往能得到驚人的好結果。

風險投資公司 Andreessen Horowitz 的一個團隊曾經指出：「目前看來，生成式 AI 並沒有任何系統性的護城河。」最近從Google洩露出來的資料得出了類似的結論：「進行訓練和實驗的門檻已經從一個大型研究組織的全部產能，降低到一個人、一個晚上、和一台性能強大的筆記型電腦就能搞定。」

再來談談勞動市場。雖然生成式 AI 可能不會產生新的財閥，但對許多人來說，這可能並不足為安慰。他們更關心的是自己的經濟前景，特別是他們的工作是否會消失。

恐怖的預測比比皆是。OpenAI 研究學者 Tyna Eloundou 和同事們估計：「大約有 80% 的美國勞動力可能會因為引入 LLM，而有至少 10% 的工作任務受到影響」。普林斯頓大學的 Edward Felten 和同事們進行了類似的研究，發現像是法律服務、會計和旅行社等行業，最有可能面臨破壞跟影響。

對照過往的研究，經濟學家以前也曾發出過悲觀的預測。即使沒有普遍性的失業，也會有「空洞化」現象，也就是有意義、待遇好的工作因此消失，取而代之的是一些無意義、薪資低的工作。

然而，實際發生的情況卻讓人們感到驚訝。

在過去的十年中，平均的富裕國家失業率大約下降了一半、就業率創下歷史新高。自動化和機器人化程度最高的國家，如日本、新加坡和南韓，反而失業率是最低的。在2010年代，美國人的工作滿意度提高了。在過去的十年中，最窮困的一群美國人的工資增長速度，比最富有的人還更快。

想像一下，當 AI 自動化超過 50% 的工作任務時，一份工作就會消失；或者是，各行各業任務自動化的比例有多高，就有多少比例的工作者會失業。

在上述任何一種情況下，根據 OpenAI 研究學者 Eloundou 的估算，這將導致美國工作機會減少約 15%。有些人可以轉移到人力短缺的行業，比如飯店業。但失業率肯定會大幅上升，可能與2020年新冠病毒疫情最嚴重時期，美國短期失業率的高峰 15% 差不多。

然而，這種情況不太可能發生：歷史顯示，工作機會的消失通常會相對緩慢。

自動電話交換機系統，這個用來替代人工操作員的機器，在1892年被發明。然而直到1921年，貝爾電話公司才裝設了他們的第一個全自動化辦公室。即使在這個里程碑之後，美國的電話操作員數量仍然在增長，在20世紀中期，甚至達到了大約35萬人的高峰。直到1980年代，這個職業才大規模消失，而這已經是自動化設備發明後的 90 年。

AI 將不需要 90 年，就能橫掃勞動力市場。因為大型語言模型 LLM 很容易使用，許多專家對一般大眾如何迅速將 ChatGPT 融入他們的生活感到驚訝。但是，這次在工作場所中全面導入新技術的速度，預計也將同樣緩慢。

在最近的一篇文章中，Andreessen Horowitz 的 Mark Andreessen 列出了其中一些原因。他的論點主要集中在政府法令監管方面。

在國家高度監管的經濟領域裡，例如教育和醫療保健等，技術變革往往極其緩慢。一旦缺乏競爭壓力，會削弱改進的動力。各國政府可能也有自己的公共政策目標，例如最大化就業水平，這與提高效率是互不相容的。這些行業也更可能會形成工會組織，而工會擅長的正好是，如何防止工作機會的流失。

例子比比皆是。像是英國倫敦公營地鐵的火車駕駛員，即使取代他們的自動化技術已經存在了幾十年，他們的薪酬還是接近全國中位數的兩倍。在 AI 浪潮的中心，美國舊金山，尖峰時段仍然需要靠真人警察來指揮交通。

歷史又再重逢, Au revoir!

首先，許多受 AI 威脅的工作機會，都是在受到政府嚴格監管的行業類別中。

回到普林斯頓大學的 Felten 教授的那篇文章，最易受 AI 影響的前20大職業中有14個是教師，但是只有最勇敢的政府才敢用 AI 取代教師。想像一下，用 AI 取代真人教師的新聞標題會有多驚悚。對於警察和打擊犯罪的 AI 也是如此。事實上，義大利已經因為隱私問題，暫時封鎖了ChatGPT，據說法國、德國和愛爾蘭也正在考慮要加以封鎖，這顯示出各國政府對於 AI 對工作機會的破壞性，有多麼的擔憂。

也許，隨著時間的推移，政府將允許某些工作被取代。但是這些時間上的刻意拖延，也將為經濟活動預留出空間，來做它總是會做的事情：也就是當某些工作被取代時，去額外創造出其他新型態的工作。

再來，新技術可以降低生產成本，但也會創造出對商品和服務的更多需求，或是增加一些難以自動化的工作。

2020年，麻省理工學院的 David Autor 教授和同事發表了一篇論文，得出了一個令人震驚的結論。大約 60% 的美國工作在1940年並不存在。「美甲師」這個工作在2000年才被加到人口普查中，「太陽能電工」則是五年前才出現。AI 經濟很可能創造出今天所無法想像的新職業。

最後，第三個因素是，既然對勞動市場的影響相對微小，很可能在生產力上的影響也會是小的。

回頭看，美國的工廠和家庭開始採用電力是早在19世紀末期。然而，直到第一次世界大戰結束後，生產力才出現了爆發。個人電腦是在1970年代發明的，這次生產力的爆發來得更快，但在當時還是感覺很慢。1987年，經濟學家 Robert Solow 著名地調侃：電腦時代「無處不在，唯獨不在生產力統計數據中, everywhere except for the productivity statistics」，正好反應了這樣的現實。

世界仍在等待，最近的 AI 創新，能帶來相關的生產力激增。然而，智慧型手機已經被廣泛使用了十年，數十億人可以使用超高速網際網路，許多工作者現在可以根據自己的需要，在辦公室和家裡之間互相切換。官方調查顯示，超過十分之一的美國員工已經在工作中使用某種 AI ；非官方調查的數字，甚至更高。儘管如此，全球的實質生產力增長仍然疲弱。

AI 最終可能會使某些行業的生產力大大提高。史丹福大學的Erik Brynjolfsson 教授和同事們在一篇論文中研究了客服專員的工作。平均而言，擁有 AI 工具的客服人員，每小時解決的問題數量，提高了14%。研究人員自身也可能變得更高效：GPT-X 可能會為他們提供無數的、幾乎免費的研究助理。其他人則希望 AI 能消除醫療保健中，行政效率低下的問題，從而降低醫療成本。

但是，許多事情仍然超出了 AI 的範疇。傳統的藍領工作，例如建築和農業，占了全世界GDP約 20%，這就是一個例子。一個大型語言模型 LLM 對於收割蘆筍的人來說，幾乎沒有什麼用處。所以很難想像，在未來幾年的時間裡，藍領工作的生產力可以比現在提高多少。這同樣適用於傳統上需要靠人與人接觸，來提供服務的行業，如飯店業和醫療護理。

AI 也無法對失靈的政府規劃體系做些什麼，而這是正是阻礙生產力增長的最大因素。當城市的規模大小受到限制，房價高昂，人們無法居住在最有效率的地方，安心地生活和工作。無論你的社會可以產有多少出色的新想法，如果你不能及時地建造執行出來，都是無用的。科技跟這些問題的解法本身，八竿子打不著邊。

 

AI 下的經濟，甚至可能會效率更低

看看一些近期的技術。智慧型手機讓你可以即時通訊，但也可能成為分心的源頭。使用電子郵件，讓你可以全天候保持聯繫，但這也可能使得集中注意力變得困難。2016年，加州大學爾灣分校、微軟研究院和麻省理工學院的研究人員，在一個研究中發現：「每天在電子郵件上花費的時間越長，人們感覺到生產力就越低」。

生成式 AI 本身，也可能成為拖慢生產力的因素

很少有人深入思考，出現了一種能立即生成大量文本的系統，這代表著什麼。對於有心跟政府做對的抗議人士來說，GPT-4 是天賜之物。他們可以在五分鐘內，產生一份寫得很好的 1,000 頁反對意見書，然後就必須有人去逐一回應它。垃圾郵件將變得更難以檢測，詐騙案件可能會激增，銀行將會需要更費力地防止駭客攻擊，並且負責賠償損害。

在一個 AI 密集的世界中，律師將會倍增

布朗·魯德尼克 律師事務所的 Preston Byrne 說：「在1970年代，你可以用15頁紙張就完成一筆數百萬美元的交易，因為重打文件是一件很麻煩的事。」現在，「AI 將允許我們在初稿中，一口氣涵蓋 1,000 個邊緣案例，然後各方將因此爭論個好幾週。」

在美國，有一個經驗法則是，除非你希望得到25萬美元或更多的賠償，否則沒有必要提起損害賠償訴訟，因為光是律師費等，你就需要花上那麼多錢才能上法庭。現在，訴訟的成本可能下降到接近於零。

與此同時，老師和編輯也需要花時間，去檢查他們讀到的所有東西是否由 AI 撰寫。OpenAI 已經發布了一個檢查是否為 AI 生成內容的應用軟體，它反過來為世界提供了一種解決方案，來解決其技術所創造出的問題。弔詭吧？

AI 可能以今天無法想像的方式改變世界，但這與顛覆經濟並不完全相同。

美國經濟學家 Fogel 寫道，他的論點「目的在證明，19世紀的美國發展歷史中，對於鐵路起了決定性作用的這項觀點，背後的實證基礎並不像一般普遍認為的那樣堅實，但研究本身並不是要徹底反駁這樣的觀點。」

在21世紀中的某個時候，一位未來的諾貝爾獎得主，在研究生成式 AI 的影響時，可能也會得出相同的結論。

從經歷發展的歷史脈絡來看，關於 AI 將導致經濟革命的預測，很可能被誇大了。


【3】画家冷冰川的“小团圆”系列版画，这张是张爱玲的肖像。

 


【4】1993年在戛纳的张国荣

 


【5】新二十四孝

 


【6】穗城流年

前半生在东德度过，牧师出身，后来成为德国总统的高克（Joachim Gauck) 是一个极具人生智慧的智者。当被问道为什么经历过苏联压迫的东德人中如今亲俄反西方者比西德更多时，他总结了以下原因：

1、东德和西德的政治文化不同。东德人并非性格比西德人差，而是他们接受的成为一个公民的训练过程不同。

2、在极Q的压制下，东德人自我承担责任的能力比西德人差，这一点从参与社团和工会的比例差别中可以看出来。西德人仅在纳粹德国统治下生活了12年，而东德人却总在极Q统治下共生活了56年。因此东德的公民社会发育不完善。

 


【7】晏凌羊

好多民国大咖，我们不大熟悉，是因为他们跑美国或台湾去啦。

比如，发掘和研究甲骨文的李济......人家可是当年帮老蒋运输古文物到台湾的主力。

民国时期，他多次到河南安阳殷墟主持甲骨文的发掘工作，跟盗挖文物的人抢时间、抢资源。若不是这群人的贡献，成汤伐桀、盘庚迁殷、武丁拜相等故事对我们来说可能还只是一个传说，而不是可考的史实。

在清华的时候，王国维、梁启超、陈寅恪、赵元任均为教授，而哈佛毕业的他只是讲师，是因为考古才是他的主业。

抗战期间，李济为了避免文物落入日本人之手，一路带着大批文物南迁，先去了昆明，又去了宜宾李庄。他真的是拿命在保护那些文物，但不幸的是，他保护得了文物却保护不了自己的两个女儿，两个女儿先后得病去世，他只剩下一个儿子。

抗战结束后，他本想继续挖掘殷墟，但等待他的是繁重的清理、追查、保护文物的工作，再后来，接到命运要去台湾，他又一路护送着文物去了台湾。而台湾的故宫博物院，正是因为有李济运送的这些文物，才得以建设起来。

当时，这些知识分子也不知道国共形势如何，有的人相信“和谈”和“划江而治”，以为台湾只是国民党暂避的地方，将来还可以回大陆。李济和他的儿子李光谟也是这么相信着的。那时候，李光谟去台湾玩了一趟之后，还是回了上海。

等李济发现势头不对，赶紧给儿子买“比黄金还贵的机票”时，李光谟却想留在大陆看看一个新社会是什么样子。

结果，这对父子再也没有机缘相见。

两人只是靠在香港的朋友，交换礼物。1960年，李济去美国讲学，途径香港机场，李光谟受组织的委托，劝说父亲回大陆，被婉拒。两人这是最后一次见面（但直到过了30年解密期后，李光谟才把这事儿说了出来）。

文革时期，李光谟遭受到批判，两人彻底失联。李济的名字也在大陆消失了一段时间。

后来，赵元任回国探亲，见了李济的儿子，第一反应就是给他照相，然后辗转交给李济，但不巧胶卷坏了，只传递过去信息。

知道儿子还活着，李济高兴坏了。

李济的晚年，过得并不好，唯一的儿子不在身边，台湾又没有什么像样的“古”可以考。他有机会去美国讲学一年，后来老了，又得了糖尿病及眼疾，还摔断了腿骨，只能呆在台湾。

1979年，他去世，没有机会再跟儿子见上一面。

李光谟是1995年才去了台湾，去看了看他住的故居。

李济给儿子留了一笔遗产，但因为政治原因，儿子没法继承。

2013年，李济的儿子李光谟因病在北京逝世，享年86岁。

 
 


【8】@琼瑶古龙

王小川则认为，大多数的工作岗位会被取代掉或者是消亡掉，不是说光被机器取代，而是这些岗位没有相应的价值了，比如数字营销，今天看到的好像是机器可以写文案了、机器把人取代了，但从未来来看，当每个人都有自己的买手、有个人助理的时候，也就不需要看广告文案了，王小川称之为“逆工业革命”， 王小川表示，工业革命是把很多分工越做越细，分工越细，效率越高，而有了GPT技术，很多事情就被端到端取代了，原来很多人干的活，可能一个人就干了、甚至这个岗位就没有了，在这种情况下原来的岗位不会被取代，而是消失。借助GPT的能力，每个人不是在原有岗位做员工，而是可以利用GPT帮助实现个人的梦想，社会将变得更加扁平，每个人可以活的更加自我，找到自己真实存在的意义。


【9】@宋涵wonder

我总记得有一次看李娟的散文，她写自己小时候经历的校园霸凌，在最后她说：“我又有什么资格去原谅他？我只是一个凡人，我化解不了这种黑暗。尤其是我心里的黑暗”。

我非常震撼。震撼在于，这种诚实是一种罕见的准确。许多长篇大论，都是隔靴搔痒，都比不上这一句简单的诚实。

 


【10】@肖一_Shawy

分享一则招聘轶闻。一位鹿大应届毕业的女博士参加了京区某高校今年的讲师招聘，大概五十人，只取一人，竞争激烈，最终的结果是该女博士败下阵来，而学校给的拒绝理由非常简单直接，大家猜猜是什么👂

揭晓答案：学校给的理由是“我们想要男的”。

来源：喷嚏网 搜集整理

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中国人总想着弯道超车，其实还是基础研究不够厚，一制裁就垮了

三千字有点长...

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发帖辛苦

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不容易。多谢分享

我觉得ai如果可以替代人，那它创造的产值应该远大于人，如果社会生产力大幅提高，你就算不工作，国家给予你公民的基本保障也应该生活的不错，但是如果统治成面有人觉得人只是浪费资源，那就可能出现“人类清楚计划”淘汰不能创造价值的人。

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发帖辛苦

用的是3.5版
怎么讲呢
对半开吧

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真实原因有待后续观察

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1024

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