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工資降低才是經濟規律●因為你是商品


abc003 wrote:
因為很多人問的是基本...(恕刪)


人們在乎的不是理論而是有用的情報,並藉以依循的行動準則.您說這整套學說稱為"科學社會主義",但從未得到實證的理論與科學唯心主義沒有兩樣.如同宗教宣稱末日即將降臨只是審判日尚未到來一般.

所以,您必須能提供有用的情報,比如預測美股的反轉時間點與概率,比如台灣在目前的生產關係終將在哪個時間點發生不可逆的轉變,比如老共的社會主義道路將在哪個環節遭遇困境並對整體世界造成何種影響.這些才是吃瓜群眾最為關心的有用情報.

按您的邏輯,唯物史觀必然帶來共產主義,而AI與機械人的生產力是必要途徑.這一學說若是成立,將有大量無用的百姓可能餓死.如同人們對於共產主義的恐懼讓資本主義大行其道一般,人們對於AI的恐懼將大幅延緩AI的開發與應用,甚至到了人類自身毀滅都不會讓其浮上歷史舞台,長遠來說我們都死了.

世界由一堆機率組成
若其一改變
必會影响其它事件
世界組成又變不同
在這一堆大巧合中
看到一些現象
就覺得必是某些原因所引起
有點摸象了

人就是人
和商品本質就不同

摸象耳覺得象長的像扇子
就象耳而言並無錯
未親自見象就說
象長的像扇
不免讓人覺得
人真的是商品了

很羨慕那些可以察悉世界全貌的人
就是專注在某領域有洞見的人也越來越少了

請問勞動和產品的賸餘價值一定是正的嗎?
如果都是正的就不會有人倒閉。
賸餘價值是由市場決定,不是由資本家或勞工!
馬克思連數學都不懂!
當賸餘價值是負的時候,
勞動要不要削減自己的價值?
雖然勞動能創造價值,
但不是勞動就有價值。
價值是由市場決定,
一個70歲的妓女和20歲的妓女同樣是賣,她的價值是不一樣!
你會說科學家發明是勞動價值,
那資本家的發明和巧思難道不是嗎?
敵人努力付出的就是無價值完全抹煞他,他的價值就是剝削我們勞動者,這就是馬克思沒有說出來的話!

另消滅低端經濟的不是AI,是基本工資制度!不用AI,現在早已是進行式,沒有的話回收的人爲什麼會那麼多,誰剝削他們?資本家?到底是誰?

很簡單但很難接受吧!因為你不懂經濟學!只懂政治學!

另我贊成基本溫飽制度,(不是基本收入),基於人道主義我們要讓同胞溫飽,但是你要上網的費用沒道理要別人幫你出吧!

kcjeson1969 wrote:
請問勞動和產品的賸...那資本家的發明和巧思難道不是嗎?(恕刪)


只對這一段有意見
發明家與資本家沒有絕對關係

有很多(可能是大部分)資本家是靠炒做資產的(房地產,原物料等)
這些人的財富來自於其他人的實質所得
kcjeson1969 wrote:
請問勞動和產品的賸餘價值一定是正的嗎?
如果都是正的就不會有人倒閉。
賸餘價值是由市場決定,不是由資本家或勞工!
馬克思連數學都不懂!
當賸餘價值是負的時候,
勞動要不要削減自己的價值?
雖然勞動能創造價值,
但不是勞動就有價值。
價值是由市場決定,
一個70歲的妓女和20歲的妓女同樣是賣,她的價值是不一樣!
你會說科學家發明是勞動價值,
那資本家的發明和巧思難道不是嗎?
敵人努力付出的就是無價值完全抹煞他,他的價值就是剝削我們勞動者,這就是馬克思沒有說出來的話!
另消滅低端經濟的不是AI,是基本工資制度!不用AI,現在早已是進行式,沒有的話回收的人為什麼會那麼多,誰剝削他們?資本家?到底是誰?
很簡單但很難接受吧!因為你不懂經濟學!只懂政治學!
另我贊成基本溫飽制度,(不是基本收入),基於人道主義我們要讓同胞溫飽,但是你要上網的費用沒道理要別人幫你出吧!


看你的回答就知道到你是多麼無知

馬克思的微積分手稿到現在都還可以查詢的到


Mathematical Manuscripts - Marxists Internet Archive 馬克思的微積分手稿-PDF





在馬克思的手稿數學組成大多是馬克思了解的基礎無窮小、微積分、求導函數等觀念,俄國人索非亞·亞諾威斯卡亞從各地收集從的1873至1883年馬克思的數學手稿。 最終於1968年出版,並翻譯成英文發表在1983年

馬克思曾勸說恩格斯研究微積分。他在1863年7月6日給恩格斯的信中說:「有空時我研究微積分。順便說說,我有許多關於這方面的書籍,如果你願意研究,我準備寄給你一本。我認為這對於你的軍事研究幾乎是必不可缺的。況且,這個數學部門(僅就技術方面而言),例如同高等代數比起來,要容易得多。除了普通代數和三角以外,並不需要先具備什麼知識,但是必須對圓錐曲線有一個一般的瞭解。

19世紀60年代以後,馬克思陸續閱讀了一大批微積分方面的書籍,其中有布沙拉(J.L.B.ucharlat)、辛德(J.Hind)、拉庫阿(S.F.Lacr.ix)、霍爾(G.Hall)等人各自編寫的微積分教科書,還有牛頓有關的數學原著等等,寫下了詳細的讀書筆記。馬克思對這些教科書進行比較,開始了自己對於微分學中一些問題的獨立的思考。於1881年前後,馬克思撰寫了關於微分學的歷史發展進程、論導函數概念、論微分以及關於泰勒定理等問題的研究草稿,而且對於這些問題都曾寫過多遍草稿,例如,關於泰勒定理留下了八份草稿。

馬克思把微分學看作科學上的一種新發現、新事物,考察它是怎樣產生的,產生以後遇到一些什麼困難,經歷了怎樣的曲折發展。馬克思對微積分有過一段生動的而又富有哲理的描述:「人們自己相信了新發現的算法的神秘性。這種算法通過肯定是不正確的數學途徑得出了正確的(尤其在幾何應用上是驚人的)結果。人們就這樣把自己神秘化了,對這新發現評價更高了,使一群舊式正統派數學家更加惱怒,並且激起了敵對的叫囂,這種叫囂甚至在數學界以外產生了反響,而為新事物開拓道路,這是必然的。」[8](P88)
馬克思把從牛頓(1642—1727)、萊布尼茨(1646—1716)創建微分學到拉格朗日(J.L.Lagrange1736—1813)的發展,約一百多年的發展過程分為三個階段,分別稱為:「神秘的微分學」、「理性的微分學」、「純代數的微分學」。在牛頓和萊布尼茨時期,新生的微積分很快在應用上獲得了驚人的成功,但是從舊的傳統數學看來,這種新算法,比如微分過程,正是通過不正確的數學途徑得到正確的結果的。在同一個公式的推導過程中Δx和dx既作為有限的量,卻又消失為零,在邏輯上顯示出矛盾;時為什麼能有確定的值,等等,都不能從理論上給出合理的解釋。人們認為微分學是神秘的。牛頓和萊布尼茨,以及後繼者們都希望給微分學找到合乎邏輯的說明,他們為此付出了很大的努力。以達朗貝爾(J.L.R.D'Alembert,1717-1783)為代表的「理性的微分學」和以拉格朗日為代表的「純代數的微分學」,都是這種努力的一定階段的成果。馬克思指出:「這裡,像在別處一樣,給科學撕下神秘的面紗是重要的。」[8](P139)

馬克思力圖運用辯證法觀點去分析微分學的困難。他認為「理解微分運算時的全部困難」,「正像理解否定之否定本身」一樣,要把「否定」理解為發展的環節,並且要從量和質的統一看待量的變化。在微分過程中,在量的否定,比如量的消失中,看到其間仍保存著特定的質的關係,即y對x的函數關係所制約的質的關係。因此,當增量Δx變為零,Δy也變為零,時能具有特定的值,即導函數。馬克思說,要把握的真正含義,「唯一的困難是在逐漸消失的量之間確定一個比的這種辯證的見解。」[9](P16)

kcjeson1969 wrote:
一個70歲的妓女和20歲的妓女同樣是賣,她的價值是不一樣!
你會說科學家發明是勞動價值,
那資本家的發明和巧思難道不是嗎?
敵人努力付出的就是無價值完全抹煞他,他的價值就是剝削我們勞動者,這就是馬克思沒有說出來的話!
另消滅低端經濟的不是AI,是基本工資制度!不用AI,現在早已是進行式,沒有的話回收的人為什麼會那麼多,誰剝削他們?資本家?到底是誰?
很簡單但很難接受吧!因為你不懂經濟學!只懂政治學!
另我贊成基本溫飽制度,(不是基本收入),基於人道主義我們要讓同胞溫飽,但是你要上網的費用沒道理要別人幫你出吧!



你根本沒有區分甚麼是資本家和企業家

我在人工智慧導致共產主義這篇文章裡也說明過了

再現代「股份資本」制度下,資本家可以不必介入企業實際的經營,

因為資本家的這種介入和干預反而會降低企業經理人的效率

企業經理人可能只持有1%股份

剩下99%的股份和資本所有權是給華爾街的股東創造被動收入的

我樓上也指出過研發創造醫藥專利權的科學家 可以是印度科學家被雇傭給資本家打工

而資本家可以是沙特阿拉伯、歐美頂級富豪、或是富豪委託高盛,

投資「海外基金」、「境外基躺」著賺被動收入的一群人

也可以是富豪「信託基金」的權益人 委託代管,把財富隱藏開曼群島紙上公司避稅,

例如巴菲特就曾經說「我繳的稅率比我的秘書還要低」,美國政府應該要加稅


例如有人熬夜研究過天堂文件、巴拿馬文件的數百萬份資料 王永慶家族在海外的資產比在台灣本地更多

因此帳面上的台灣首富和實際首富不同




21世紀資本論作者 皮凱提 就論述過股份制公司經營管理到底是不是勞動價值

比如CEO或公司高管 都給自己股票分紅和選擇權

在本世紀中葉兩者的差距沒現在這麼大,後來導致這種差距從幾十倍擴大到了上百倍

答案是越靠近高層就越靠近資本家的

公司高管是透過公司內部的委員會給自己定價的

同時還有職務上的權力利用內線交易和質押自己的股份給銀行來拉高股價

這都不是透過經營而獲得的高薪 是一種剩餘價值

公司高管例如CEO的薪水是自己給自己定價的


因為他們有權利回購庫藏股

在利用資訊不對稱優勢和內線交易 質押給銀行和轉低壓股票高槓桿拉高股價來給自己獲利(資本利得)

已獲得股票選擇權和分紅


1.人類智商是常態分布和高斯分布的 極端聰明和極端愚笨的都是少數

2.但是人類財富卻是怕雷托分佈的(寡律分佈),之所以會這樣是因為有正反饋效應

所以統計學上來講完全否定公司高管是靠自己經營能力或聰明才智高過常人300~600倍的收入


樂施會做過統計,如果把全球最富500人的財富總和大約等於最貧困的全球35億人口財富相等
根據彭博新聞社報導,500位最富有人士在2017年的資產增長總計達1兆美元。
根據樂施會在2017年的一份報告指出,前8位元富豪所持有的資產總額已超越全球一半最窮人口的財富。
這最窮的一半人口包括印度和孟加拉類這類國民所得不足2000美元的國家 印度的窮人只有美國藍領階層平均收入的1/20
這500人可以裝進一架空中巴士飛機裡,卻比35億人的總智商更聰明嗎大錯特錯
是這35億人口的總勞動和貢獻遠遠高過500人 他們只是生在窮國被跨國資本剝削而已

全球富豪Top500之資產淨額由2000年不到1兆美元,至2015年已成長為超過7兆美元。
你以為這500人比35億人裡面智商聰明幾億倍嗎?35億人當中一個天才也沒有嗎 腦袋醒醒吧
他們只是出生在窮國 沒有資本可以剝削人再聰明都沒有用而已







如果說美國CEO比較偉大

那麼丹麥和挪威 等歐洲社會主義國家CEO就不偉大了?

憑甚麼人家現在還維持原狀


他們的收入和基層員工的差距 從上世紀70年代的幾十倍成長到現在300~600倍收入差距

這是英美資本主義模式赤裸裸的剝削和找藉口



丹麥 CEO薪水只有一般員工48倍 奧地利36倍

相較於歐洲的社會主義國家 ,美國CEO平均工資收入是基層員工的354倍

這還只是工資而已 美國許多CEO工資只領1塊錢工資 不包括資本利得

還沒把股票選擇權分紅和高槓桿質押股票 回購庫藏股

和轉投資 內線交易 和掛名親戚朋友 這類隱藏收入加計進去




abc003 wrote:
你根本沒有區分甚麼...(恕刪)


又貼一堆別人的圖表跟文章
沒有自己?..
請願取消林鄭家族的英國護照.https://reurl.cc/VaWZqQ

看到一篇AI+大數據醫療的新聞蠻有趣的給各位分享看看


AI 衝擊醫療業 9 大領域,連心理諮商都可能會被機器取代


AI 衝擊醫療業 9 大領域,連心理諮商都可能會被機器取代

作者 數位時代 | 發佈日期 2018 年 09 月 21 日 8:00 | 分類 AI 人工智慧 , 醫療科技 follow us in feedly

說人工智慧正對「白色巨塔」帶來重大改變,但這波 AI 熱潮到底走了多遠,對醫療行業內生態、投資的影響,又是什麼?美國網站 CB insights 日前發表報告,整理出 9 大重點,描繪出目前發展。


這份《Top Healthcare AI Trends To Watch》報告指出,「圖像辨識」是 AI 醫療的最好例子之一。例如日前 Google DeepMind 宣佈,其研發的神經網路已經能辨識出 50 種眼部疾病,準確度媲美醫生。另外,製藥公司開始試著透過深度學習開發新藥,例如默克(Merck)集團和新創公司 Atomwise 合作,已來台設點的英科智能(Insilico Medicine)則和 GlaxoSmithKline 攜手。

從投資趨勢來看,AI 醫療新創也越來越受到矚目。2013 年起,美國 AI 醫療新創募資超過 43 億美元,投資件數 576 件,在所有跟 AI 相關的募資領域裡,數量居冠。

▲ 美國 AI 醫療新創團隊募資案件數,在今年第二季達到高峰。(Source:CB Insights)


但發展醫療AI的最大障礙之一,就是需要讓現行「不存在」的流程趕上既有發展,以及嘗試這些發展中的新科技。「像是在美國,並沒有統一規格、存放的病患檔案和數據,當病人傳真或用Email寄送檔案時,這些手寫資訊、PDF檔該如何擷取出資訊,會相當具有挑戰性。」但蘋果已經注意到這個現象,找上許多合作夥伴,要解決電子病歷問題,並把電子病歷掌控權放在病人手中。
1. AI 成為一種「醫療設備」

美國 FDA 開始陸續通過 AI 軟體的影像診斷許可。今年 4 月,FDA 認證 AI 軟體可以在沒有專家協助提供意見的情況下,單獨判斷病患是否罹患糖尿病導致的視網膜病變問題。這套 IDX-DR 軟體能辨識出 87.4% 的嚴重糖尿病視網膜病變。

新創公司 Viz.ai 也被許可分析和辨識潛在中風機率。通過 FDA 審核後,這間新創募資了 2,100 萬美元 A 輪資金,投資人包含了 Google Ventures;GE 奇異支持的新創 Arterys 在去年通過 FDA 審核,能用雲端 AI 平台分析心臟影像。今年則通過用 AI 判斷肝臟和肺部損害分佈狀況來診斷癌症。

AI 診斷快速通過官方許可,帶來不少商機。2013 年起,有高達 70 間 AI 醫療影像和診斷公司成功募資,件數超過 119 件。
2. 挖掘非典型的風險因素


用神經網路來分析視網膜影像和聲音波紋,有可能有潛力能幫助判斷心臟病的風險。

Google 去年在 Nature 期刊發表論文,能透過神經網路學習辨識視網膜影響,用以找出心血管的潛在風險。這篇研究指出,透過視網膜影響,不光是能看出年齡、性別、吸菸等風險因素,甚至還能量化出一些未曾發表過的因素。

另一方面,Mayo Clinic 和一間以色列新創公司 Beyond Verbal 合作,從罹患冠狀動脈疾病的病患身上,找出獨特聲音特徵,發現其中兩項特徵和罹患疾病高度相關。一間新創公司 Cardiogram 甚至表示,他們可以從心跳變化的速度來判斷是否罹患糖尿病,準確率高達 85%。
3. 蘋果公司衝擊臨床實驗


蘋果正在用 iPhone 和 Apple Watch 打造治療研究生態系,而數據將會是 AI 應用的核心。

2015 年起,蘋果發表了兩項開源架構:ResearchKit 和 CareKit,用來幫助臨床試驗招募病患和遠端監控健康變化。這項架構允許研究者和開發者打造醫療 App 觀察這些受試者的每日變化。

像是杜克大學開發了一款結合臉部辨識演算法和 iPhone 前鏡頭的 App,能記錄自閉症孩童的行為。還有一款有上萬人使用的 mPower App。利用手指運動和腳步分析來研究帕金森式症病人,並讓這些檔案能更廣泛地的被研究社群使用。

今年 1 月,蘋果宣佈 iPhone 使用者接下來都可以透過旗下的「健康」App,從他們的合作機構中取得自己的電子病歷,包含過敏等資訊。6 月份,蘋果再發表健康紀錄 API 給開發者,由使用者自主選擇,是否提供個資給第三方應用和醫療單位。

4. 大藥局的 AI 轉型記

傳統大藥商正積極和 AI 新創尋找可能性。


今年 5 月,知名藥廠輝瑞(Pfizer)宣佈和新創公司 XtalPi 合作,後者是一間由騰訊和 Google 支援的 AI 公司,希望能改善小分子藥物的製程,以及開發基於運算而設計出的新藥。

另外,諾華(Novartis)、賽諾菲(Sanofi)和默克等大藥廠也紛紛和 AI 新創公司合作,希望能開發出治療腫瘤和心臟病的新藥。雖然很多 AI 新創公司都還在早期階段,但這些大藥商還是希望能賭一把,透過演算法來開發新的製程和藥物。

5. AI 需要醫生

AI 公司需要醫療專家「詮釋」影像,教會演算法如何判斷異常。


Google 旗下 Deepmind 公司在兩年前開始和眼科醫院合作,有高達 94% 準確率,能判斷近 50 種眼部疾病。而這還只是第一階段的成果。Deepmind 投入大量時間標籤化和整理視網膜光學斷層掃瞄(OCT)檔案,他們將約 14,884 張斷層提供給眼科醫師和驗光師,進行初步判斷。

對美國來說,讓高薪醫師只做這些事,顯然不划算,但美國國家衛生研究院(NIH)正在幫忙做這件事。今年 7 月,他們釋出來自超過 4,400 名病患的 3 萬 2 千張斷層掃瞄,而這些病患的損傷部位,都已經由放射師判斷過。NIH 表示,這是目前最大量的檔案釋出。


另外,奇異公司和西門子也正在進行大規模的醫療檔案計畫。奇異在今年 5 月拿到一項專利,能運用機器學習分析顯微鏡下的細胞種類。
6. 中國 AI 醫療發展越來越好


今年 1 月,中國在 AI 醫療新創募資案的數量正式超越英國,成為全球第二高的國家。加上中國政府去年喊出,要在 2030 年成為 AI 研究領域的領導者,讓被列出計畫的「醫療」發展前途看好。

像是科技巨頭阿里巴巴、騰訊都對健康領域伸出橄欖枝,尤其是中國近 3.8 萬間醫療機構都有微信帳號,其中六成讓使用者可以直接掛號、兩千家接受微信支付,被外界看好能打入醫療市場。

不過,中國和美國都有「醫療建檔」的問題,為瞭解決這個現象,中國政府已經著手建立好幾個區域醫學中心,統一病患數據。

「台灣醫院的資訊整合能力,還是比較領先,」大仁集團總經理張文信認為,雖然在資本支出和市場商機不如對岸,但健保資料庫的數據、醫師素質和資訊整合能力,都會是台灣醫療機構能夠輸出、領先的關鍵優勢。

7. DIY 在家診斷興起

AI 讓智慧型手機和穿戴式裝置變成強大的在家診斷工具。

新創公司 Healthy.io 宣稱,他們讓尿液分析跟自拍一樣簡單。他們的第一項產品:Dip.io,可用傳統的驗尿試紙來判斷是否有尿液感染。藉由智慧型手機的鏡頭,演算法會以不同光線的情況來解讀試紙,目前已經在歐洲和以色列販售,最近也被 FDA 核可。

另外,SkinVision 則強調,他們可讓智慧型手機觀測皮膚狀況,判斷是否罹患皮膚癌。
8. AI 幫忙省成本、增加醫療機構品質

醫療機構最重要的價值,應該是以「病人」為核心,不過這些經營者的想法,往往是希望能用「最低成本提供最好服務」。AI 新創 Qventus 宣稱,他們的演算法會比對醫師面對相同疾病時的處方和處置,透過和醫院合作,成功降低了 40% 的不必要花費。

▲ 透過 Facebook Messnger 開啟對話,這類型的心理諮商聊天機器人會先說明「隱私權」,並強調若有強烈負面情緒和緊急情況,一定要聯絡相關單位。(Source:CB Insights)
9. AI 聊天機器人能代替心理諮商嗎?

心理諮商的費用相當高,因此有新創團隊思考用 AI 聊天機器人,改變民眾的負面想法和行為,包含情緒追蹤和數位健康日誌等,專注在認知行為療法領域。

例如這間 Woebot 新創,已募資 800 萬美元。表示並非要取代傳統療法或人際互動;Wyse 募資 170 萬美元,已經在 iTunes 上推出能舒緩焦慮和沮喪的聊天機器人;X2AI 則表示,目前有高達 400 萬付費用戶和他們的聊天機器人對話。

不過也有專家批評,「AI 對於心理學一無所知,就像笨學者一樣。」儘管 AI 在製藥、診斷、研發等領域都有所進展,但想「瞭解人心」,對於目前的人工智慧進展來說,或許還有一段長路得走。
如果淘寶上有 100萬 個商家
每個商家每天賣出 100 元商品
假設商品毛利率 20%
馬雲從其中收取 10% 左平台費作為公司營業費用
從平台費收取 1% 元做為自己的利潤
所以商家每天最多賺進 10 元
馬雲卻每天賺進 100 萬元

請樓主以剩餘價值論評論馬雲該不該每天賺這麼多?

工資低是經濟規律是百分之百錯誤的看法. 因為這種看法完全由生產角度來看經濟運作.

但經濟要穩定運作除了生產還需要消費, 沒有相對應的消費, 生產出來的不是商品而是垃圾.

舉個很常見的例子, 每當農產品盛產價格很低採收不符合利潤時, 農民往往不採收任由農作物腐壞.

工資低固然讓生產的利潤上升進而鼓勵生產, 但是工資低也讓需求不振, 商品無人購買成為垃圾.



我個人認為整個經濟運作說到底只有兩個議題, 一個是如何把餅做大, 另一個則是如何分配餅.

有些經濟體系很講究分配餅, 要人人都吃得爽, 但基於人性最終是餅變小了人人吃不飽.

有些經濟體系很講究把餅做大, 分配卻做得很爛, 最後餅大了但沒人吃, 整個壞掉丟掉.

最終只有能取得良好平衡的經濟體系能長存.
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