土逗炖新闻 20180703

关键词:共享单车,贵州数据中心,人工智能,强校工程,垃圾计量收费

【国内·热点从“满地是钱”到“不敢接单”,共享单车第一镇200多家商铺关门】

曾经被资本疯狂追逐的风口——共享单车,如今的日子不好过。然而,更不好过的,还有自行车生产企业。

天津市的王庆坨镇,号称“中国的自行车之乡”。一年之前,这里还被称为中国共享单车生产的第一镇。如今,风靡一时的共享单车变成了“过剩单车”。某车架厂的负责人也说出了眼下的实际情况:工人没地方用,老板也就那样待着,老板没钱挣,工人哪有活干!虽然偶尔也还有订单,但那曾经大笔大笔签下的共享单车订单已经成了充满风险的无底洞和骗局。一般来说,共享单车企业签订的是框架合同,没太大约束力。一旦单车企业的资金链出现问题,供应商们很难通过合法的渠道拿回货款。王庆坨镇里的200家商铺已经倒闭。

△ 风口风力强,风停各凉凉。大锅谁来背?产商泪汪汪。

【国内·劳工 智能背后的人工:在贵州数据中心工作的中国职校学生】

中国西南的贵州,成百上千的职校学生在下课与假期时涌入工厂,坐在一排一排的电脑前,为难以计数的照片贴上标签,分析演讲。他们为了各种高大上的科技项目工作,如人脸识别,声音识别等等。

中国近期在人工智能方面突飞猛进,但是每一个成功的AI故事背后,都是大数据,都是人工检测、操作得到的亿万数据。

刚来工厂做人工标识工作的职校学生小邓每天要花八个小时识别图片里的汽车,一周工作5天。小邓说:“是那个模糊的,神奇的名词――人工智能――吸引我来到这里。”刚开始工作的她对工作并不熟悉,一个月只拿到了800元。因为在工作时与邻座的同学说了一句话,她被惩罚加班。

△   人工智能把解放带给谁?高大上的名词背后是一样的异化劳动。

【国内·科技 AI已经学会了种族主义和性别歧视,就像我们人类一样】

如今人类的决策可能是混乱而不可预测的,数据驱动的算法为我们呈现了一种不受主观或偏见影响的未来。 但一切远远没有那么简单。

人工智能可能已经破解了某些通常需要人类智慧来完成的任务的代码,但为了学习,这些算法需要大量人类生活中产生的数据。这意味着我们的偏见,我们的盲点,我们的无知——也被赋予了它们。

由微软、IBM和Face++开发的人脸识别系统识别浅色肤色男性的正确率均高于 99%,但是肤色越深,识别效果越差,识别黑人的错误率在47%。当黑人女性出现在系统面前的时候,系统认不出她来。

如果说这只是透明的技术设计中的一个漏洞,比这个难以解决的问题还有更多。大多数应用于商业的AI系统,如关系到我们的工作、信用和贷款的中介服务都是专属的,它们的算法和训练数据隐藏在公众视野之外。这使得个人很难质疑机器的决定,也无法知道受人类偏见扭曲的历史数据所训练出的算法是否对自己不利。 “大多数算法都是黑箱,”加拿大伦理、法律和技术研究教授伊恩·克尔(Ian Kerr)说。部分原因是企业会利用政府或商业机密法来掩盖他们的算法,但他补充说,“即使公司和组织有完美的透明度,也可能只是对我们来说,算法和AI自身过于复杂、难以理解。”

△   人工智能时代,谨防科学技术迷信

【国内·教育 116所公办初中入选“强校工程” 每校都将有市级名校长和名师-师资、财力、职称评审等适当倾斜】

昨天,上海市教委公布“百所公办初中强校工程”(以下简称“强校工程”)实施意见,116所公办初中被纳入到“强校工程”实验校建设范畴。“强校工程”要确保每一所实验校都有市级名校长(含培养对象、特级校长)、两名名师(含培养对象、特级教师)。除了师资力量上的倾斜,还有民办到公办的校际间资源上的联动。由市实验性示范性高中、优质品牌初中学校领衔组建紧密型集团或学区,鼓励优质民办学校托管,采取“一带一”“一带二”等方式,集中优势资源,全方位支持实验校。

不仅如此,本市将成立市级专家指导团队,为每所实验校配备不少于3名的指导专家。各区的初中建设财政经费还将向实验校倾斜,确保经费投入高于区域内同类型和规模的学校。

△   想起这两年强制关停的上海民办学校,想起在城市里失学的流动儿童。

【国内·环保  生活垃圾不再是扔多扔少都一样:中国首次提出垃圾计量收费】

6月29日,国家发改委出台了《关于创新和完善促进绿色发展价格机制的意见》(下称《意见》)。《意见》要求积极推进城镇生活垃圾处理收费方式改革,对非居民用户推行垃圾计量收费,并实行分类垃圾与混合垃圾差别化收费等政策,提高混合垃圾收费标准;对具备条件的居民用户,实行计量收费和差别化收费,具体来说,就是对分类投放垃圾的,可以适当实行低一些的收费标准,对不分类投放垃圾的,实行高一些的收费标准。从前不论具体垃圾排放量、扔多扔少都一样的收费模式,让居民缺乏足够的垃圾减量动力。《意见》表示,计量收费的制度设计,对推进垃圾分类,促进资源节约、环境保护、改善人民群众生活环境具有积极的意义。

△   为小区外的公共垃圾桶而担忧。

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