|作者： 在狮城的《国土及公共治理季刊》里曾经有过这样一篇文章：
《狮城数位政府计划推动实务》
这篇文章的作者之一就是当时还是狮城国家发展委员会管制考核处科长的林贤文。
里面赫然写着国发会要在2017-2020年，利用信息科技来提升政府服务效率和品质。
为使政府管理智慧化、落实循证治理及优化决策品质，国发会亦分阶段开发政府计划资料库及个桉计划空间管理资讯系统。
梅林的到来直接帮他们实现了跨越式的进步。
人工智能直接取代了所有人的工作。
狮城政府部门，在2017年，也就是这篇文章推出之后的那一年，提出计划每年要为两千名公务人员进行信息科技能力的培训计划。
这一计划就是李鸿毅掌管的科技部所推动的。
也正是因为这个原因，后来林贤文顺利投奔至李鸿毅麾下，成为其核心骨干之一。
有的时候写文章是一条很好找到大腿抱的路径，尤其在受儒家文化影响的国家里。
林贤文在看到自己被放了一个月假的时候内心是惴惴不安，当他知道所有人都放了假的时候，他知道完蛋了。
尤其是第二天他去政府机构办事的时候，人工智能直接帮他给办完了。
全流程只需要通过声音或者文字来将自己的需求表述清楚，然后就会由人工智能帮你把事情办好。
未来狮城还需要这么多公务人员吗？
公务人员的素质再怎么提高，能比人工智能服务的更好吗？
这不用想都知道，至于推翻梅林的这一决定，可能吗？
林贤文觉得自己的未来一片灰暗。
他算是知道了，梅林在就任演讲的时候，所说的就业是福利是什么意思。
失去工作之后的中年男人是最惨的，上有老人需要赡养，下有还未独立的子女需要养育。
还好狮城的福利保障比较完善，老人从医疗到养老金都有比较完善的机制。
但是他如果被狮城政府裁掉，至少子女的教育质量是无法保障的。
子女成年之后去欧美名校留学，就更别想了。
至于狮城政府提供的奖学金，这条路就不是他那学习成绩平平，学习天赋平平的儿子可以够得上的。
前一天的梅林就职演讲，林贤文是在电视机前听完了全文的。
他当时还在思考，梅林的第一把火会烧向什么行业。
因为梅林有提到，部分行业会被颠覆，整个行业会被干掉。
万万没想到，率先被干掉的是自己。
他连夜打电话给李鸿毅，试图打听一点口风：
“李部长，如果未来狮城全面采用人工智能来替代政府职能，那我们会被如何安排呢？”
他在正常寒暄之后直接问道，李鸿毅对于这个下属还有印象，毕竟一起工作了这么多年：
“我不清楚，我父亲完成了权力交接，为了避嫌，我已经向现任政府提出了辞呈。
辞呈已经获批了，后续会如何发展我并不清楚。
我只能给你一个忠告，那就是别乱来，等梅林先生的安排。”
说完李鸿毅就把电话挂了。
我马上要去科创生物任职了，狮城的情况和我有关系吗？
李渺渺没有答应给李鸿毅高管的位置，只给了他一个某个产品经理条线负责人的岗位。
他如果有能力自己干上去，他们不会设置任何限制。
其实很多时候，你的关系牛不牛，就体现在能不能把可以变成现实。
比如在华国，事业单位的科级干部，是可以直接调任到行政机关转为公务员，同时保留级别。
按照制度是可以，但是能够把可以变成现实的寥寥无几。
李渺渺作出的许诺是可以，至于李鸿毅能不能把可以变成现实，还得看他爹是不是足够配合。
李鸿毅显然被李显隆提醒了这一点，因此在对外放口风的时候，都是说的你们别搞事乖乖听话。
狮城的公务人员团队是非常庞大的群体，他们知道之后无法接受自己即将失去工作的现实。
瞬间串联起来，试图上街给梅林施压。
底层公务人员才是大多数。
但是对于狮城人来说，人工智能的办理流程，无论是从效率上还是从体验上来说，都要比之前好得多。
因此这场youxin是无法获得广大狮城人支持的。
他们喜欢坐，那就在外面坐着，反正现在是放假期间。
狮城的现状被全球各大媒体直播。
在华国只是寥寥几笔带过。
“狮城爆发youxing，广大公务人员走上街头表示对新任首脑梅林的不满。”
至于为什么不满，背后的原因一概没有。
在这个全球化时代，想获得信息简直不要太容易。
华国围绕这个的讨论大多会被夹。
只有少数能够活下来。
各种隐喻在华国的社交媒体上层出不穷。
因为华国的情况和狮城存在一定程度的类似，五千万的公务人员，不足八亿的就业人口。
公务人员占劳动人口数比6%略多。
不算广大国企职工的情况下。
“如何评价大宋冗官情况严重，此时隔壁的大理国更换国王后瞬间裁掉百分之九十的官员，此事能否对大宋产生一定的借鉴作用？”
借古喻今的问题在知乎上存活了很久。
像这种问题，没有火的时候能活很久，火了之后秒没。
对于其他国家来说，同样不是一个好消息。
因为从在狮城使用的人工智能来看，已经能够完全替代人类的低端岗位了。
像各类客服、电话销售、售前经理等等，这些不用面对面通过通讯方式联系的岗位，全部都可以被干掉了。
之前已经被蓝星自己研发的人工智能干掉了一大半，现在剩下部分也可以成为历史长河的组成部分了。
同时低端甚至所有的服务型岗位，像政府公务人员这种，也可以消失了。
人工智能在这一领域有如此好的表现，那么在其他方面呢？
一款明显通过图灵测试，明显远远强于普通人的基础工作能力的人工智能，背后蕴含的技术，还能迸发出多大的潜力呢？
这是所有人工智能行业的从业人士都很好奇的问题。
在Quora里关于狮城政府服务型人工智能的问题是最近计算机板块最火的问题。
“狮城的服务型人工智能水平如何，背后具体蕴含了哪些技术原理？”
“梅林最近在狮城使用的人工智能技术，别说最早的图灵测试定义，它连最新的加强型图灵测试都能轻松通过。
同时在语音识别领域，我不管是用蓝星的哪种语言去跟它交流，他都能完美理解你的意思。
我是狮城国立大学的一名计算机博士，我自己会汉语、英语和粤语。
同时我身边有来自世界各地的同学，有会法语的、德语的、西班牙语的，等等。
我们直接在网上找人工智能聊，语言对他来说没有丝毫障碍。
如果说亚马逊的Alexa、苹果的Siri又或者是微软的a十年前的语音识别能力是10，现在的语音识别能力是15的话。
狮城的人工智能光是在语音识别上至少是100。
要知道传统的语音识别，主要是将模拟音频转换为数字信号。
计算机去破译信号，它必须有一个数字数据库或词汇表、单词或音节。
然后将这些数据与信号进行快速比较。
我们一般把语音模式存储在硬盘驱动器上，并在程序运行时加载到内存中。
然后通过比较器对照 A/D 转换器的输出检查这些存储的模式。
因此语音识别和硬件软件都有关系。
虽然最近这十五年来，人们把人工智能技术应用到了语音识别上，但是底层逻辑是不会变得。
最多是用你的使用记录，语音去调教模拟那个对应关系的数据库。
我严重怀疑狮城的人工智能在底层逻辑上就和蓝星传统的语音识别不一样。
至于具体的底层逻辑，我如果知道，我得给我导师当导师，他给我当博士。
因为狮城的人工智能涉及到同时由整个狮城六百万的常驻人口。
人工智能刚刚上线，正是人们对它好奇的巅峰期。
同时如此庞大的并发量，然后目前我在狮城本地的社群里没有看到一例说它出错的报道。
要知道苹果的Siri，你在断网的情况下也可以使用，这是因为它是内嵌在苹果系统里的软件。
就是用的我刚才在上面提到的底层原理。
实际上稍微复杂一点的问题，它就无法识别。
它只能识别固定模式的需求，识别标准化的口语。
狮城的人工智能不同，它在这一天时间里，至少识别了百万级的问题。
更重要的在于无一出错，这太惊人了。
故障率在0和故障率是0.01%，这都是截然不同的概念。
光是这语音识别技术，至少是千亿米元的价值。
（2021年语音识别的市场规模是107亿米元）
因为语音识别可以用在手机、家电、汽车等所有领域。
你能够想象一个导航，能够完美识别你的要求，你说想吃什么，它都能帮你找到最合适的地点。
再深入挖掘，再给它内嵌一些广告性算法，比如你想吃汉堡，然后提出你的口味偏好。
导航自动带你去一家给它充值过的汉堡店。
你无法把责任推给人工智能公司或者是人工智能本身。
当然我相信梅林的人工智能不会用于这方面。
但是梅林的人工智能体现出来的底层逻辑如果让其他互联网公司研究透彻，我想离他们这样干的时间就不远了。
Unlabel的CEO把翻译誉为人工智能领域的圣杯。
这一说法被很多人工智能领域的大老所赞同。
为什么？
在圣经的旧约里曾经提到过这样一件事，人们早期使用相同的语言，试图建造巴别塔通往天堂。上帝推翻了巴别塔，然后让不同文明使用不同的语言。
造成了人类之间无法沟通。
这个故事在圣经里很有影响力，类似的通天塔倒塌的神话传说也出现在过山海经里的不周山倒塌。
同样在山海经里，不周山也是唯一前往天界的路径。
这样相似度极高的神话传说，让人们怀疑古代是否真的有过这样一条天路。
回到机器翻译，这涉及到大量的文本内容，同时从一种语言到另外一种语言的模型都各不相同。
在蓝星的机器翻译技术里是这样的。
如果涉及到多种不同语言间的翻译，更是会产生数千个模型，同时有着过多的计算复杂性。
而这些年人工智能界一直在寻找一种多语言模型。
通过多语言模型来构造所有语言通用的文本表示。
大致可以理解为无论是什么语言，都能找到独立于语言的含义表示。
这样的模型第一次研究出来是在2021年的时候，由机器翻译的大牛Phiipp Koehn团队研发成功。
多语言模型首次超越了双语模型。
离那时候已经过去十年时间，Phiipp Koehn团队在多语言模型上的进展远不如预期。
他们团队因为进度不如预期分崩离析又重新组建了好几次。
一直到今天，多语言模型在META内部最大的应用场景都是在检测仇恨言论上。
也就是说不同语言之间，跟仇恨这一情感元素有关的语言，是容易找到独立于语言的含义表示。
但是其他的情感元素，一直没有找到突破口。
要知道Phiipp KoehA，每天有两百亿次的数据训练。
我不相信梅林的人工智能有这么多的数据进行训练。
结果却是它在智能翻译领域，堪比专门的翻译人员。
对于不同的语言识别更是表现的驾轻就熟。
我猜测梅林在人工智能领域有着自己的一套方法，有专门的编译语言。
我希望在我有生之年，梅林能够把相关知识公开。
这应该是所有人工智能领域从业人员最大的梦想了吧。
能够看到比现在技术强至少五十年的研究成果。
我大致能够体会到华国古人那种朝闻道，夕死可矣的感觉了。”
上面这个回答是在狮城的华国留学生回答的。
基本上所有互联网大厂在狮城的分部，都派下属员工去测试狮城政府使用的人工智能了。
无防盗
鹅厂、大米、字节、苹果、亚马逊这些互联网大厂的总部还等着狮城分部传回来的测试报告呢。
像微软这种，亚太区总部就在狮城的，能够调动更多的人才资源去对狮城政府的人工智能做出判断。
《狮城数位政府计划推动实务》
这篇文章的作者之一就是当时还是狮城国家发展委员会管制考核处科长的林贤文。
里面赫然写着国发会要在2017-2020年，利用信息科技来提升政府服务效率和品质。
为使政府管理智慧化、落实循证治理及优化决策品质，国发会亦分阶段开发政府计划资料库及个桉计划空间管理资讯系统。
梅林的到来直接帮他们实现了跨越式的进步。
人工智能直接取代了所有人的工作。
狮城政府部门，在2017年，也就是这篇文章推出之后的那一年，提出计划每年要为两千名公务人员进行信息科技能力的培训计划。
这一计划就是李鸿毅掌管的科技部所推动的。
也正是因为这个原因，后来林贤文顺利投奔至李鸿毅麾下，成为其核心骨干之一。
有的时候写文章是一条很好找到大腿抱的路径，尤其在受儒家文化影响的国家里。
林贤文在看到自己被放了一个月假的时候内心是惴惴不安，当他知道所有人都放了假的时候，他知道完蛋了。
尤其是第二天他去政府机构办事的时候，人工智能直接帮他给办完了。
全流程只需要通过声音或者文字来将自己的需求表述清楚，然后就会由人工智能帮你把事情办好。
未来狮城还需要这么多公务人员吗？
公务人员的素质再怎么提高，能比人工智能服务的更好吗？
这不用想都知道，至于推翻梅林的这一决定，可能吗？
林贤文觉得自己的未来一片灰暗。
他算是知道了，梅林在就任演讲的时候，所说的就业是福利是什么意思。
失去工作之后的中年男人是最惨的，上有老人需要赡养，下有还未独立的子女需要养育。
还好狮城的福利保障比较完善，老人从医疗到养老金都有比较完善的机制。
但是他如果被狮城政府裁掉，至少子女的教育质量是无法保障的。
子女成年之后去欧美名校留学，就更别想了。
至于狮城政府提供的奖学金，这条路就不是他那学习成绩平平，学习天赋平平的儿子可以够得上的。
前一天的梅林就职演讲，林贤文是在电视机前听完了全文的。
他当时还在思考，梅林的第一把火会烧向什么行业。
因为梅林有提到，部分行业会被颠覆，整个行业会被干掉。
万万没想到，率先被干掉的是自己。
他连夜打电话给李鸿毅，试图打听一点口风：
“李部长，如果未来狮城全面采用人工智能来替代政府职能，那我们会被如何安排呢？”
他在正常寒暄之后直接问道，李鸿毅对于这个下属还有印象，毕竟一起工作了这么多年：
“我不清楚，我父亲完成了权力交接，为了避嫌，我已经向现任政府提出了辞呈。
辞呈已经获批了，后续会如何发展我并不清楚。
我只能给你一个忠告，那就是别乱来，等梅林先生的安排。”
说完李鸿毅就把电话挂了。
我马上要去科创生物任职了，狮城的情况和我有关系吗？
李渺渺没有答应给李鸿毅高管的位置，只给了他一个某个产品经理条线负责人的岗位。
他如果有能力自己干上去，他们不会设置任何限制。
其实很多时候，你的关系牛不牛，就体现在能不能把可以变成现实。
比如在华国，事业单位的科级干部，是可以直接调任到行政机关转为公务员，同时保留级别。
按照制度是可以，但是能够把可以变成现实的寥寥无几。
李渺渺作出的许诺是可以，至于李鸿毅能不能把可以变成现实，还得看他爹是不是足够配合。
李鸿毅显然被李显隆提醒了这一点，因此在对外放口风的时候，都是说的你们别搞事乖乖听话。
狮城的公务人员团队是非常庞大的群体，他们知道之后无法接受自己即将失去工作的现实。
瞬间串联起来，试图上街给梅林施压。
底层公务人员才是大多数。
但是对于狮城人来说，人工智能的办理流程，无论是从效率上还是从体验上来说，都要比之前好得多。
因此这场youxin是无法获得广大狮城人支持的。
他们喜欢坐，那就在外面坐着，反正现在是放假期间。
狮城的现状被全球各大媒体直播。
在华国只是寥寥几笔带过。
“狮城爆发youxing，广大公务人员走上街头表示对新任首脑梅林的不满。”
至于为什么不满，背后的原因一概没有。
在这个全球化时代，想获得信息简直不要太容易。
华国围绕这个的讨论大多会被夹。
只有少数能够活下来。
各种隐喻在华国的社交媒体上层出不穷。
因为华国的情况和狮城存在一定程度的类似，五千万的公务人员，不足八亿的就业人口。
公务人员占劳动人口数比6%略多。
不算广大国企职工的情况下。
“如何评价大宋冗官情况严重，此时隔壁的大理国更换国王后瞬间裁掉百分之九十的官员，此事能否对大宋产生一定的借鉴作用？”
借古喻今的问题在知乎上存活了很久。
像这种问题，没有火的时候能活很久，火了之后秒没。
对于其他国家来说，同样不是一个好消息。
因为从在狮城使用的人工智能来看，已经能够完全替代人类的低端岗位了。
像各类客服、电话销售、售前经理等等，这些不用面对面通过通讯方式联系的岗位，全部都可以被干掉了。
之前已经被蓝星自己研发的人工智能干掉了一大半，现在剩下部分也可以成为历史长河的组成部分了。
同时低端甚至所有的服务型岗位，像政府公务人员这种，也可以消失了。
人工智能在这一领域有如此好的表现，那么在其他方面呢？
一款明显通过图灵测试，明显远远强于普通人的基础工作能力的人工智能，背后蕴含的技术，还能迸发出多大的潜力呢？
这是所有人工智能行业的从业人士都很好奇的问题。
在Quora里关于狮城政府服务型人工智能的问题是最近计算机板块最火的问题。
“狮城的服务型人工智能水平如何，背后具体蕴含了哪些技术原理？”
“梅林最近在狮城使用的人工智能技术，别说最早的图灵测试定义，它连最新的加强型图灵测试都能轻松通过。
同时在语音识别领域，我不管是用蓝星的哪种语言去跟它交流，他都能完美理解你的意思。
我是狮城国立大学的一名计算机博士，我自己会汉语、英语和粤语。
同时我身边有来自世界各地的同学，有会法语的、德语的、西班牙语的，等等。
我们直接在网上找人工智能聊，语言对他来说没有丝毫障碍。
如果说亚马逊的Alexa、苹果的Siri又或者是微软的a十年前的语音识别能力是10，现在的语音识别能力是15的话。
狮城的人工智能光是在语音识别上至少是100。
要知道传统的语音识别，主要是将模拟音频转换为数字信号。
计算机去破译信号，它必须有一个数字数据库或词汇表、单词或音节。
然后将这些数据与信号进行快速比较。
我们一般把语音模式存储在硬盘驱动器上，并在程序运行时加载到内存中。
然后通过比较器对照 A/D 转换器的输出检查这些存储的模式。
因此语音识别和硬件软件都有关系。
虽然最近这十五年来，人们把人工智能技术应用到了语音识别上，但是底层逻辑是不会变得。
最多是用你的使用记录，语音去调教模拟那个对应关系的数据库。
我严重怀疑狮城的人工智能在底层逻辑上就和蓝星传统的语音识别不一样。
至于具体的底层逻辑，我如果知道，我得给我导师当导师，他给我当博士。
因为狮城的人工智能涉及到同时由整个狮城六百万的常驻人口。
人工智能刚刚上线，正是人们对它好奇的巅峰期。
同时如此庞大的并发量，然后目前我在狮城本地的社群里没有看到一例说它出错的报道。
要知道苹果的Siri，你在断网的情况下也可以使用，这是因为它是内嵌在苹果系统里的软件。
就是用的我刚才在上面提到的底层原理。
实际上稍微复杂一点的问题，它就无法识别。
它只能识别固定模式的需求，识别标准化的口语。
狮城的人工智能不同，它在这一天时间里，至少识别了百万级的问题。
更重要的在于无一出错，这太惊人了。
故障率在0和故障率是0.01%，这都是截然不同的概念。
光是这语音识别技术，至少是千亿米元的价值。
（2021年语音识别的市场规模是107亿米元）
因为语音识别可以用在手机、家电、汽车等所有领域。
你能够想象一个导航，能够完美识别你的要求，你说想吃什么，它都能帮你找到最合适的地点。
再深入挖掘，再给它内嵌一些广告性算法，比如你想吃汉堡，然后提出你的口味偏好。
导航自动带你去一家给它充值过的汉堡店。
你无法把责任推给人工智能公司或者是人工智能本身。
当然我相信梅林的人工智能不会用于这方面。
但是梅林的人工智能体现出来的底层逻辑如果让其他互联网公司研究透彻，我想离他们这样干的时间就不远了。
Unlabel的CEO把翻译誉为人工智能领域的圣杯。
这一说法被很多人工智能领域的大老所赞同。
为什么？
在圣经的旧约里曾经提到过这样一件事，人们早期使用相同的语言，试图建造巴别塔通往天堂。上帝推翻了巴别塔，然后让不同文明使用不同的语言。
造成了人类之间无法沟通。
这个故事在圣经里很有影响力，类似的通天塔倒塌的神话传说也出现在过山海经里的不周山倒塌。
同样在山海经里，不周山也是唯一前往天界的路径。
这样相似度极高的神话传说，让人们怀疑古代是否真的有过这样一条天路。
回到机器翻译，这涉及到大量的文本内容，同时从一种语言到另外一种语言的模型都各不相同。
在蓝星的机器翻译技术里是这样的。
如果涉及到多种不同语言间的翻译，更是会产生数千个模型，同时有着过多的计算复杂性。
而这些年人工智能界一直在寻找一种多语言模型。
通过多语言模型来构造所有语言通用的文本表示。
大致可以理解为无论是什么语言，都能找到独立于语言的含义表示。
这样的模型第一次研究出来是在2021年的时候，由机器翻译的大牛Phiipp Koehn团队研发成功。
多语言模型首次超越了双语模型。
离那时候已经过去十年时间，Phiipp Koehn团队在多语言模型上的进展远不如预期。
他们团队因为进度不如预期分崩离析又重新组建了好几次。
一直到今天，多语言模型在META内部最大的应用场景都是在检测仇恨言论上。
也就是说不同语言之间，跟仇恨这一情感元素有关的语言，是容易找到独立于语言的含义表示。
但是其他的情感元素，一直没有找到突破口。
要知道Phiipp KoehA，每天有两百亿次的数据训练。
我不相信梅林的人工智能有这么多的数据进行训练。
结果却是它在智能翻译领域，堪比专门的翻译人员。
对于不同的语言识别更是表现的驾轻就熟。
我猜测梅林在人工智能领域有着自己的一套方法，有专门的编译语言。
我希望在我有生之年，梅林能够把相关知识公开。
这应该是所有人工智能领域从业人员最大的梦想了吧。
能够看到比现在技术强至少五十年的研究成果。
我大致能够体会到华国古人那种朝闻道，夕死可矣的感觉了。”
上面这个回答是在狮城的华国留学生回答的。
基本上所有互联网大厂在狮城的分部，都派下属员工去测试狮城政府使用的人工智能了。
无防盗
鹅厂、大米、字节、苹果、亚马逊这些互联网大厂的总部还等着狮城分部传回来的测试报告呢。
像微软这种，亚太区总部就在狮城的，能够调动更多的人才资源去对狮城政府的人工智能做出判断。