【浮世汇925】沉没成本不参与重大决策

【1】@阿尔法虎虎 

社保下限和最低工资标准不是一个数，且两者之间的差额巨大，这个矛盾是摆在台面上的。
它的直接效果是，越是低收入人群，需要缴纳的社保金额负担越重。当然，表面上，社保是企业部门负责的，跟劳动者负担无关
可仔细想想，最低工资标准的实质是什么，是劳动产生的价值本来就低。你为企业带来1块钱收益，他可以给你三毛钱报酬，也可以给你五毛钱报酬，最低工资标准也是无法要求2块钱报酬，不然企业干嘛雇佣这个人呢。
现在的现实问题是，最低工资标准也许是三毛钱报酬，但是社保下限却要求给人交1块多社保。一个常见的变通是，互相协调下，企业多给两毛钱工资，劳动者默许不交社保。
这就是临时工模式、灵活就业模式，存在的现实意义。
人们往往把目光盯在企业的社保责任，却偏偏不敢挑出社保基数下限合理性的问题。还说王五的企业能做到，你李四为什么做不到，你是不是心太黑。
大声咒骂民企，简单又"正义"，而不敢质疑真正核心问题的合理性，这不知是愚昧还是胆怯。

【2】@刑法韩友谊 

【3】@李微敖 

【4】@与社会学同游 

 【5】她说：

越发觉得，很多社会事件已经不再只是单一矛盾造成，杀人凶手也不再只是某个具体的人。

【6】@张宏杰 

【7】@王天定 

 【8】梁斌penny 

"梁博经常听到强化学习，这个和深度学习有什么不同呢？文科小白，求科普"

简单来说，深度学习是机器学习的一种，特指多层神经网络的一种因果学习，有因有果，神经网络通过参数权重的调整，使得输入一个因，就能得到一个十分逼近"果"的能力，从而证明自己学会了。 那么这种学习过程依赖训练数据有"果"，去调整内部参数的权重。要不然怎么能知道生成的结果是否逼近"果"呢。到了真实应用阶段，任意输入一个因，就可以推断出果，从而达到应用能力。

强化学习，调整内部参数的权重不靠果，因为也没有果，而是靠奖励函数，什么输出结果能得到奖励（当然这种结果可能是多步，结果也可能是累计奖励），这样的参数权重就获得加强，反之，这样的参数权重就被削减。奖励函数是人类定义的一系列评价体系，这就是物竞天择，适者生存在这个领域的应用了。

【9】Ridiculeisnormalcy 

AI最恐怖的地方，是迫使人们卷智商。而智商这个东西，和教育程度并不是一回事。但是几乎所有的西方发达国家政府都不愿意承认，这是智商的问题，因为这是政治不正确的。所以就出现了大学毕业生找工作越来越难，人们所需要的教育程度越来越高。而随着人工智能的发展倍增，越来越多的工作将被替代，而公司最需求的人才的智商要求越来越高。未来的一天，一定会出现只有1%到5%的人才能找到工作的局面。

这一切都是悄悄地发生的，当民主党政府告诉那些永久性失业的矿工们，你们也可以重新进入学校学习编程，他们忽略的一个基本的事实就是不是人人都可以学编程的，底层的问题依然是一个智商的问题，而智商是无法通过后天努力取得显著提高的。

现在人们找工作越来越难，找到一份新的工作需要的时间越来越长，这都是基本的事实。人工智能和自动化带来的生产力提升以及企业的利润大部分都回归给了企业的高层和股东，普通劳动者和企业的拥有者之间的财富距离越来越大。然而在这样日益严重的现实下，政府依然没有开始面对现实研究对策。 一个很有趣的现象是：不少高科技富豪寡头都在世界不同的地方建造末世防御灾难战争的超级地下防空设施，造价上亿。如果他们这么真的对技术如此乐观，为什么要做这样的选择？如果人们看不到希望，会不会有暴动？

未来很可能大部分人都不再工作，一小部分人从事一些娱乐业的工作，娱乐那些超级富豪。因为大部分的工作都已经被机器和人工智能取代，使用人类来进行娱乐，反而变成了一种稀缺的享乐。很可怕的一些事情，其实现在都在发生着：比如一些Instagram上的超级网红会飞到迪拜这样的地方，应那些超级富豪的要求做一些vile things.类似hunger game的节目？鱿鱼游戏变成现实？其实社交媒体上那些对着镜头喝酒死，暴食死的网红，已经出现了。

这是最坏的dystopian的未来愿景，但我还是希望聪明的人类精英可以克服贪婪给普通人找到一个共赢的未来机制。

【10】@阿甜不太甜阿