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大星彩票开奖结果 - 大星彩票代理

来源:大星彩票骗局2023-01-04 17:48

  

美国高科技企业裁员潮愈加汹涌******

  据央视新闻消息,据路透社1月20日报道,谷歌母公司“字母表”公司在一份员工备忘录中称,由于面临“不同的经济现实”,该公司将裁员约1.2万人。公司称将加倍投入人工智能,并裁减支持实验项目的人员。

  此次裁员影响该公司6%的员工。此前,包括亚马逊、微软和元宇宙平台公司在内的科技巨头已经大量裁员。

  总部位于加利福尼亚的“字母表”公司的股价20日上涨4%。在过去12个月里,该公司股价已经下跌30%,与整个科技行业24%的跌幅相呼应。

  自2019年以来一直担任“字母表”公司老板的孙达尔·皮柴20日在备忘录中称,他对导致裁员的决定承担“全部责任”。

  皮柴称,由于“字母表”公司希望为产品融入更多人工智能,现在是“让我们更加专注、重新设计我们的成本基础并将我们的人才和资本引向我们最优先考虑领域”的时刻。

  “字母表”公司一直是人工智能领域的领导者,目前正面临来自微软的竞争。

  与此同时,由于消费者削减支出,“字母表”公司的主要收入来源广告收入也受到企业削减预算的挤压。

  哈格里夫斯-兰斯当股票经纪公司的分析师苏珊娜·斯特里特称:“显然,由于对美国经济衰退的担忧加剧‘字母表’公司也不能幸免于艰难的经济背景。”

  斯特里特称:“广告增长已经降温……竞争还在升温‘字母表’公司面临强大的竞争对手TikTok,Instagram也在争夺YouTube的观众。”斯特里特指出,“字母表”公司还被处以数十亿美元的监管罚款。

  埃弗科国际战略和投资集团的分析师马克·马哈尼说,“字母表”公司创纪录的员工人数造成了2023财年的重大利润率风险。伯恩斯坦的分析师称,裁员可能为“字母表”公司节省25亿至30亿美元的成本。

  随着“字母表”公司裁员,过去几个月里,美国最大的四家科技公司共裁员5.1万人。在美国就业市场依然紧张的情况下,这些数据加剧了人们对经济衰退的担忧。

  Equiti投资公司的经济学家斯图尔特·科尔称:“科技行业有点像煤矿里的金丝雀。”科尔认为,科技行业的裁员预示着就业保障的前景终于开始变得更加负面。

  在疫情期间更谨慎招聘的苹果迄今为止一直没有裁员。不过,“苹果内幕”网站20日援引消息人士的话报道称,苹果已经开始在百思买等零售渠道裁员。

  苹果公司没有立即对该报道发表评论。

  两名知情人士在接受记者采访时说,“字母表”公司一直在致力于一项大型人工智能产品的发布。其中一位消息人士称,发布将在春季举行。《纽约时报》也报道称,谷歌计划推出20多种新产品和搜索引擎。

  皮柴说,失去工作的人中有招聘人员、企业员工以及工程和产品团队的工作人员。该公司的一名发言人在接受记者的采访时称,该公司已经削减其内部研发部门Area 120的大部分职位。

  “字母表”公司工会在一份声明中称,该公司领导层承担“全部责任”的做法“并没有让人感到安慰”。

  在美国,“字母表”公司已经向受影响员工发送电子邮件,员工将获得遣散费、六个月的医疗保健以及移民支持。

  皮柴在备忘录中说,在海外,根据当地的雇佣法律和惯例,裁员通知将需要更长的时间。亚洲的员工将从2月开始了解裁员是否对他们有影响。

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你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?******

  在网络上,每个人都会或多或少,或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘,就存在隐私泄露的风险,引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代,大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫,甚至有点不知所措。那么,你的隐私,大数据是怎么知道的呢?大家又该如何自我保护呢?

  1.“已知、未知”大数据都知道

  大数据时代,每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前,你说过什么话,它知道;你做过什么事,它知道;你有什么爱好,它知道;你生过什么病,它知道;你家住哪里,它知道;你的亲朋好友都有谁,它也知道……总之,你自己知道的,它几乎都知道,或者说它都能够知道,至少可以说,它迟早会知道!

  甚至,连你自己都不知道的事情,大数据也可能知道。例如,它能够发现你的许多潜意识习惯:集体照相时你喜欢站哪里呀,跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀,你喜欢与什么样的人打交道呀,你的性格特点都有什么呀,哪位朋友与你的观点不相同呀……

  再进一步说,今后将要发生的事情,大数据还是有可能知道。例如,根据你“饮食多、运动少”等信息,它就能够推测出,你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时,大数据就知道:流感即将暴发了!其实,大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

  当然,这里的“你”并非仅仅指“你个人”,包括但不限于,你的家庭,你的单位,你的民族,甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息,将会把你塑造成什么,是英雄还是狗熊?这却难以预知。

  2.数据挖掘就像“垃圾处理”

  什么是大数据?形象地说,所谓大数据,就是由许多千奇百怪的数据,杂乱无章地堆积在一起。例如,你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等,都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息,例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息,也都是大数据的组成部分。还有,各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息,仍然是大数据的组成部分。总之,每个人、每种通信和控制类设备,无论它是软件还是硬件,其实都是大数据之源。

  大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术,采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程,可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

  不过,这些听起来高大上的大数据产业,几乎等同于垃圾处理和废品回收。

  这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集,可算作“数据收集”;将废品和垃圾送往集中处理场所,可算作“数据集成”;将废品和垃圾初步分类,可算作“数据规约”;将废品和垃圾适当清洁和整理,可算作“数据清理”;将破沙发拆成木、铁、布等原料,可算作“数据变换”;认真分析如何将这些原料卖个好价钱,可算作“数据分析”;不断总结经验,选择并固定上下游卖家和买家,可算作“模式评估”;最后,把这些技巧整理成口诀,可算作“知识表示”。

  再看原料结构。大数据具有异构特性,就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话,那就在于垃圾是有实体的,再利用的次数有限;而大数据是虚拟的,可以反复处理,反复利用。例如,大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司,将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之,大数据专家完全可以“一菜多吃”,反复利用,而且时间越久,价值越大。换句话说,大数据是很值钱的“垃圾”。

  3.大数据挖掘永远没有尽头

  大数据挖掘,虽然能从正面创造价值,但是也有其负面影响,即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢?这其实很简单,我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧!

  一大群网友,出于某种目的,利用自己的一切资源渠道,尽可能多地收集当事人或物的所有信息;然后,将这些信息按照自己的目的提炼成新信息,反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

  接着,大家又在第一次人肉迭代的基础上,互相取经,再接再厉,交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作,于是,便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复,经过多次不懈迭代后,当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实,至少主体是事实,“人肉搜索”就成功了。

  几乎可以断定,只要参与“人肉搜索”的网友足够多,时间足够长,大家的毅力足够强,那么任何人都可能无处遁形。

  其实,所谓的大数据挖掘,在某种意义上说,就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过,这种搜索的目的,不再限于抹黑或颂扬某人,而是有更加广泛的目的,例如,为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之,只要目的明确,那么,大数据挖掘就会有用武之地。

  如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比,网友被电脑所替代;网友们收集的信息,被数据库中的海量异构数据所替代;网友寻找各种人物关联的技巧,被相应的智能算法替代;网友们相互借鉴、彼此启发的做法,被各种同步运算所替代。

  各次迭代过程仍然照例进行,只不过机器的迭代次数更多,速度更快,每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”,被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时,那是因为对大数据挖掘来说,永远没有尽头,结果会越来越精准,智慧程度会越来越高,用户只需根据自己的标准,随时选择满意的结果就行了。

  当然,除了相似性外,“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如,机器不会累,它们收集的数据会更多、更快,数据的渠道来源会更广泛。总之,网友的“人肉搜索”,最终将输给机器的“大数据挖掘”。

  4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

  必须承认,就当前的现实情况来说,大数据隐私挖掘的“杀伤力”,已经远远超过了大数据隐私保护的能力;换句话说,在大数据挖掘面前,当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后,在过去几十年,人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害,可谁也不曾意识到,至少没有刻意去关注,当众多无害碎片融合起来,竟然后患无穷!

  不过,大家也没必要过于担心。在人类历史上,类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看,隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”,获得空前好处,产生了更多需要保护的“隐私”,于是,不得不再回过头来,认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时,“挖掘”它们就会变得越来越有利可图,于是,新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看,人类在自身隐私保护方面,整体处于优势地位,在网络大数据挖掘之前,“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

  但是,现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息,如何进行隐私保护呢?单靠技术,显然不行,甚至还会越“保护”,就越“泄露隐私”。

  因此,必须多管齐下。例如从法律上,禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为;从管理角度,发现恶意的大数据搜索行为,对其进行必要的监督和管控。另外,在必要的时候,还需要重塑“隐私”概念,毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

  对于个人的网络行为而言,在大数据时代,应该如何保护隐私呢?或者说,至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢?答案只有两个字:匿名!只要做好匿名工作,就能在一定程度上,保护好隐私了。也就是说,在大数据技术出现之前,隐私就是把“私”藏起来,个人身份可公开,而大数据时代,隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开),而把个人身份隐藏起来,即匿名。

  (作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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