【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）：

这一期的经济学人，花了3,000字左右的长篇幅来说明，为什么 AI 对于经济发展的影响被夸大了，而人们的工作可能不会受到人工智能的威胁。

我觉得是很有趣的观点，尤其是经济学人这个财经权威媒体，试着从经济发展的歷史脉络来看未来 AI 的发展时，那个分析尤其值得思考。

简单讲，经济学人认为，现在 AI 喊了半天，能够带来的经济增长其实还很有限。以美国铁路为例，过往单一技术的全面导入，实证研究发现这并不是造成经济变革的唯一因素。人们的工作可能会受影响，但是旧工作的消失比你想像中更慢，而且无法自动化的新工作也会因此被发明出来。政府的强力监管，依旧会保障许多工作不受 AI 取代；同时，政府行政与规划能力的低落，也会大幅抵销 AI 所带来的效率与生产力。为了制衡 AI 带来的负面效应，我们可能得付出更多成本，包含律师、教师、编辑与银行风控等。

纯然从经济的角度来看，经济学人这篇文章，对于 AI 很快就会带来巨大经济变革的期待与假设，浇了好大一盆冷水，呵呵。

重点摘要整理如下，全文连结则放在留言中。

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你的工作 (可能) 不会受到人工智能的威胁 - 为何关于经济革命的预测被夸大了

生成式人工智能的时代确实已经来临。OpenAI 的聊天机器人利用大型语言模型 (LLM) 技术，在去年11月开创了新局。直到现在，几乎每天都有令人震惊的进步。随着科技巨头之间的竞争加剧，AI 前端技术的演进与释出，可能会更为加速。

人工智能的发展，带出了一连串深远的问题。在这当中，最迫切的，也许正是这个直接了当的问题：这会对我们的经济造成什么影响？

许多人对此有着很大的期待。高盛的最新研究表示：「广泛的 AI 採用最终可能在十年内每年推动全球GDP增长7%，接近7兆美元。」相关学术研究指出，採用这项技术的企业的劳动生产力年增长，可能会提高3%。这代表在未来许多年里，企业可能会有巨大的收入增长。

然而，金融市场的实际反应却相对温和。在过去一年中，人工智能相关公司的股价表现，还不如全球股市的平均水平。

利率是另一个线索。如果人们认为这项技术，将使每个人在明天变得更富有，那么利率将会攀升，因为人们对储蓄的需求会减少。(反正明天就发大财了，谁还跟你辛苦储蓄)

麻省理工学院 Basil Halperin的研究指出，通膨调整后的利率和随后的GDP增长，有着强烈的相关性。然而，自从去年11月AI 相关题材的炒作开始至今，长期利率已经下降，并且远低于过往歷史标准。研究人员得出的结论是，金融市场目前并不期待在未来30到50年内会有很高的机率，出现由 AI 引发的大幅经济增长加速。

回到1700年代末的工业革命，许多人认为单纯就是因为纺织机的发明而带动的，但实际上则是有多个因素交互影响：像是增加煤炭的使用、更可靠稳固的财产权、科学精神的出现，以及其他许多因素。

也许最着名的例证是，1960年代美国经济学家 Robert Fogel 发表了关于美国铁路的研究结果，这让他获得了经济学诺贝尔奖。当时许多人认为，是铁路改变了美国的前景，将一个农业社会转变成一个工业强国。但事实上，Fogel 发现，铁路的影响非常小，因为铁路所取代的技术，像是运河之类的，几乎也能达到一样好的效果。即使没有发明铁路，美国在1890年初的每人收入水平，最多也只是晚三个月就能达成。

当然，没有人可以确定地预测，像人工智能这样的新技术，未来将如何带领人类。但你仍然可以思考各种可能性。至少到目前为止，Fogel 对于美国铁路影响的研究，似乎有机会作为一个有用的对照蓝图。

在这个研究中，Fogel 考虑了三个广泛的领域：垄断、劳动市场和生产力。

首先，关于垄断。新技术有时会创造出，一小群具有巨大经济力量的人。洛克菲勒在石油精炼领域取得胜利，亨利·福特在汽车领域获得巨大成功。时至今日，贝佐斯和马克·祖克柏也因为掌握科技，而显得相当卓越出众。

许多评论家预期，在不久的将来，人工智能产业将创造出巨大的利润。在最近的一篇报告中，高盛的分析师估计，在最佳情况下，生成式人工智能每年可能为全球企业软体收入增加约4,300亿美元。他们的计算假设，全球11亿的办公室工作者，每人将採用数个人工智能工具，每人每年共支付约400美元。

任何企业都会很高兴能分得这笔钱。但在宏观经济条件下，4300亿美元并不会为整体经济带来什么大的改变。假设所有的收入都变成利润，虽然这是不现实的；说这些这些利润都在美国赚来的，还比较实际一些。即使在上述这些条件下，美国的企业税前利润与GDP的比率，也不过就是从今天的12%上升到14%。这高于长期平均值，但也还没有高过2021年第二季的水平。

这些利润可能归一个组织所有，也许是 OpenAI。当一个行业的固定成本很高，或者很难转向竞争对手时，垄断的状况经常出现。例如，过往一段时间内，客户没有替代洛克菲勒的石油的选择，也无法自己生产。

生成式人工智能，确实具有一些垄断的特性。

据报导，OpenAI GPT-4 的训练成本超过1亿美元，这是只有少数几家公司，才有本事闭着眼砸钱的大笔投资。此外，还需要有大量关于训练模型数据的专业知识，更不用说，能够抢在早期直接取得用户反馈了。

然而，单一公司垄断整个产业的可能性，却很小。

更可能的是，像航空业、杂货业和搜寻引擎业一样，有少数几家大公司彼此竞争。但没有一种 AI 产品是真正独一无二的，因为所有的产品都使用类似的模型。这使得客户更容易从一个产品转换到另一个产品。驱动这些模型的算力也相当通用。大部分的程式码，以及诀窍和技巧，都可以在线上免费获得，这意味着业余爱好者就可以制造出自己的模型，而且往往能得到惊人的好结果。

风险投资公司 Andreessen Horowitz 的一个团队曾经指出：「目前看来，生成式 AI 并没有任何系统性的护城河。」最近从Google洩露出来的资料得出了类似的结论：「进行训练和实验的门槛已经从一个大型研究组织的全部产能，降低到一个人、一个晚上、和一台性能强大的笔记型电脑就能搞定。」

再来谈谈劳动市场。虽然生成式 AI 可能不会产生新的财阀，但对许多人来说，这可能并不足为安慰。他们更关心的是自己的经济前景，特别是他们的工作是否会消失。

恐怖的预测比比皆是。OpenAI 研究学者 Tyna Eloundou 和同事们估计：「大约有 80% 的美国劳动力可能会因为引入 LLM，而有至少 10% 的工作任务受到影响」。普林斯顿大学的 Edward Felten 和同事们进行了类似的研究，发现像是法律服务、会计和旅行社等行业，最有可能面临破坏跟影响。

对照过往的研究，经济学家以前也曾发出过悲观的预测。即使没有普遍性的失业，也会有「空洞化」现象，也就是有意义、待遇好的工作因此消失，取而代之的是一些无意义、薪资低的工作。

然而，实际发生的情况却让人们感到惊讶。

在过去的十年中，平均的富裕国家失业率大约下降了一半、就业率创下歷史新高。自动化和机器人化程度最高的国家，如日本、新加坡和南韩，反而失业率是最低的。在2010年代，美国人的工作满意度提高了。在过去的十年中，最穷困的一群美国人的工资增长速度，比最富有的人还更快。

想像一下，当 AI 自动化超过 50% 的工作任务时，一份工作就会消失；或者是，各行各业任务自动化的比例有多高，就有多少比例的工作者会失业。

在上述任何一种情况下，根据 OpenAI 研究学者 Eloundou 的估算，这将导致美国工作机会减少约 15%。有些人可以转移到人力短缺的行业，比如饭店业。但失业率肯定会大幅上升，可能与2020年新冠病毒疫情最严重时期，美国短期失业率的高峰 15% 差不多。

然而，这种情况不太可能发生：歷史显示，工作机会的消失通常会相对缓慢。

自动电话交换机系统，这个用来替代人工操作员的机器，在1892年被发明。然而直到1921年，贝尔电话公司才装设了他们的第一个全自动化办公室。即使在这个里程碑之后，美国的电话操作员数量仍然在增长，在20世纪中期，甚至达到了大约35万人的高峰。直到1980年代，这个职业才大规模消失，而这已经是自动化设备发明后的 90 年。

AI 将不需要 90 年，就能横扫劳动力市场。因为大型语言模型 LLM 很容易使用，许多专家对一般大众如何迅速将 ChatGPT 融入他们的生活感到惊讶。但是，这次在工作场所中全面导入新技术的速度，预计也将同样缓慢。

在最近的一篇文章中，Andreessen Horowitz 的 Mark Andreessen 列出了其中一些原因。他的论点主要集中在政府法令监管方面。

在国家高度监管的经济领域里，例如教育和医疗保健等，技术变革往往极其缓慢。一旦缺乏竞争压力，会削弱改进的动力。各国政府可能也有自己的公共政策目标，例如最大化就业水平，这与提高效率是互不相容的。这些行业也更可能会形成工会组织，而工会擅长的正好是，如何防止工作机会的流失。

例子比比皆是。像是英国伦敦公营地铁的火车驾驶员，即使取代他们的自动化技术已经存在了几十年，他们的薪酬还是接近全国中位数的两倍。在 AI 浪潮的中心，美国旧金山，尖峰时段仍然需要靠真人警察来指挥交通。

歷史又再重逢, Au revoir!

首先，许多受 AI 威胁的工作机会，都是在受到政府严格监管的行业类别中。

回到普林斯顿大学的 Felten 教授的那篇文章，最易受 AI 影响的前20大职业中有14个是教师，但是只有最勇敢的政府才敢用 AI 取代教师。想像一下，用 AI 取代真人教师的新闻标题会有多惊悚。对于警察和打击犯罪的 AI 也是如此。事实上，义大利已经因为隐私问题，暂时封锁了ChatGPT，据说法国、德国和爱尔兰也正在考虑要加以封锁，这显示出各国政府对于 AI 对工作机会的破坏性，有多么的担忧。

也许，随着时间的推移，政府将允许某些工作被取代。但是这些时间上的刻意拖延，也将为经济活动预留出空间，来做它总是会做的事情：也就是当某些工作被取代时，去额外创造出其他新型态的工作。

再来，新技术可以降低生产成本，但也会创造出对商品和服务的更多需求，或是增加一些难以自动化的工作。

2020年，麻省理工学院的 David Autor 教授和同事发表了一篇论文，得出了一个令人震惊的结论。大约 60% 的美国工作在1940年并不存在。「美甲师」这个工作在2000年才被加到人口普查中，「太阳能电工」则是五年前才出现。AI 经济很可能创造出今天所无法想像的新职业。

最后，第三个因素是，既然对劳动市场的影响相对微小，很可能在生产力上的影响也会是小的。

回头看，美国的工厂和家庭开始採用电力是早在19世纪末期。然而，直到第一次世界大战结束后，生产力才出现了爆发。个人电脑是在1970年代发明的，这次生产力的爆发来得更快，但在当时还是感觉很慢。1987年，经济学家 Robert Solow 着名地调侃：电脑时代「无处不在，唯独不在生产力统计数据中, everywhere except for the productivity statistics」，正好反应了这样的现实。

世界仍在等待，最近的 AI 创新，能带来相关的生产力激增。然而，智慧型手机已经被广泛使用了十年，数十亿人可以使用超高速网际网路，许多工作者现在可以根据自己的需要，在办公室和家里之间互相切换。官方调查显示，超过十分之一的美国员工已经在工作中使用某种 AI ；非官方调查的数字，甚至更高。尽管如此，全球的实质生产力增长仍然疲弱。

AI 最终可能会使某些行业的生产力大大提高。史丹福大学的Erik Brynjolfsson 教授和同事们在一篇论文中研究了客服专员的工作。平均而言，拥有 AI 工具的客服人员，每小时解决的问题数量，提高了14%。研究人员自身也可能变得更高效：GPT-X 可能会为他们提供无数的、几乎免费的研究助理。其他人则希望 AI 能消除医疗保健中，行政效率低下的问题，从而降低医疗成本。

但是，许多事情仍然超出了 AI 的范畴。传统的蓝领工作，例如建筑和农业，占了全世界GDP约 20%，这就是一个例子。一个大型语言模型 LLM 对于收割芦笋的人来说，几乎没有什么用处。所以很难想像，在未来几年的时间里，蓝领工作的生产力可以比现在提高多少。这同样适用于传统上需要靠人与人接触，来提供服务的行业，如饭店业和医疗护理。

AI 也无法对失灵的政府规划体系做些什么，而这是正是阻碍生产力增长的最大因素。当城市的规模大小受到限制，房价高昂，人们无法居住在最有效率的地方，安心地生活和工作。无论你的社会可以产有多少出色的新想法，如果你不能及时地建造执行出来，都是无用的。科技跟这些问题的解法本身，八竿子打不着边。

 

AI 下的经济，甚至可能会效率更低

看看一些近期的技术。智慧型手机让你可以即时通讯，但也可能成为分心的源头。使用电子邮件，让你可以全天候保持联繫，但这也可能使得集中注意力变得困难。2016年，加州大学尔湾分校、微软研究院和麻省理工学院的研究人员，在一个研究中发现：「每天在电子邮件上花费的时间越长，人们感觉到生产力就越低」。

生成式 AI 本身，也可能成为拖慢生产力的因素

很少有人深入思考，出现了一种能立即生成大量文本的系统，这代表着什么。对于有心跟政府做对的抗议人士来说，GPT-4 是天赐之物。他们可以在五分钟内，产生一份写得很好的 1,000 页反对意见书，然后就必须有人去逐一回应它。垃圾邮件将变得更难以检测，诈骗案件可能会激增，银行将会需要更费力地防止骇客攻击，并且负责赔偿损害。

在一个 AI 密集的世界中，律师将会倍增

布朗·鲁德尼克 律师事务所的 Preston Byrne 说：「在1970年代，你可以用15页纸张就完成一笔数百万美元的交易，因为重打文件是一件很麻烦的事。」现在，「AI 将允许我们在初稿中，一口气涵盖 1,000 个边缘案例，然后各方将因此争论个好几週。」

在美国，有一个经验法则是，除非你希望得到25万美元或更多的赔偿，否则没有必要提起损害赔偿诉讼，因为光是律师费等，你就需要花上那么多钱才能上法庭。现在，诉讼的成本可能下降到接近于零。

与此同时，老师和编辑也需要花时间，去检查他们读到的所有东西是否由 AI 撰写。OpenAI 已经发布了一个检查是否为 AI 生成内容的应用软体，它反过来为世界提供了一种解决方案，来解决其技术所创造出的问题。弔诡吧？

AI 可能以今天无法想像的方式改变世界，但这与颠覆经济并不完全相同。

美国经济学家 Fogel 写道，他的论点「目的在证明，19世纪的美国发展歷史中，对于铁路起了决定性作用的这项观点，背后的实证基础并不像一般普遍认为的那样坚实，但研究本身并不是要彻底反驳这样的观点。」

在21世纪中的某个时候，一位未来的诺贝尔奖得主，在研究生成式 AI 的影响时，可能也会得出相同的结论。

从经歷发展的歷史脉络来看，关于 AI 将导致经济革命的预测，很可能被夸大了。


【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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1024

感谢分享啊

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