※ 引述《Dinenger (低能兒)》之銘言：
: 我直接講結論：
: 幹拎娘
: 光是這一點
: 就不能支持柯文哲
: 我們都知道
: 公務員很多都被砍了
: 年輕公務員慘兮兮
: 報考意願也越來越低
: 勞工再被砍
: 一定出來拼命
: 我才不管後代怎麼樣
: 那是你們的事情自己去爭取
: 破產就破產
: 反正到時候我已經死了
: 你動到我未來的福祉
: 哪怕只是有想法在萌芽
: 就必須扼殺於搖籃之中
: 柯文哲
: 不可能支持
: 我又不是白癡
: 拿石頭砸自己的腳
: 損害自己的權益
: 我的講話
: 到此結束
: 謝謝大家
阿肥外商碼農阿肥啦！
認真說，人口結構改變是所有先進國家未來即將面臨的危機，少子化早就不可逆了，而未
來30年國家如果維持65歲就退休勢必要面對龐大的無生產力老人開銷，鬆綁法規鼓勵企業
延長勞工跟公務員工作年限一堆歐美包含北歐五國都在進行式，台灣真的再不執行就大家
一起滅國或是以後只有剩下印度裔黑台灣人而已。
而且你真的去聽柯完整演講他就有說老人不管延長就業年限還是再投入會有不同的就業選
擇會以非體力勞動為主，政府修改法規保障也很重要。重點是讓老人再勞動再消費，一但
有消費政府就可以將稅金轉換成更高的福利保障育兒，這樣刺激年輕人願意生產就可以一
定程度緩解整個人口結構老化問題。
然後有人說AI，阿肥自己本身專業的人工智慧研究員只能跟你說當前甚至未來30年AI依舊
是會由數據驅動主導被動由人類訓練篩選資料，能主動自我學習的AI至少要等到人類完全
破解大腦才有機會，當前AI依舊是人礦工程需要人類來創造數據再進行篩選訓練，最後由
人類跟機器共同協作人類給予明確精準提示減少機器跳脫目標分佈範圍的問題再讓AI執行
。
當然很多人會說讓chatGPT生產數據，但是當前很多最新研究實驗都表明如果是AI自主生
產自主拿生產數據訓練會發生model collapse 的現象，可以從統計角度來理解就是每次
模型學習的分佈由於抽樣會慢慢把分佈兩側長尾的部分忽略最終就會讓模型分佈越來越窄
最終就發生崩潰，這也是為什麼當前以統計驅動的模型沒辦法真的完全取代人類。學界有
一些像Hinton、Lecun這些大咖目前是想把過去符號學派的做法融入進來不過勢必未來即
使符號式神經網路成功有會需要人來設計符號之間的關聯表示建立關聯圖譜。
這也是為什麼從理性面我蠻肯定阿北願意講真話提出要再造壯世代就業，第一就是透過老
人來刺激經濟生產復甦，未來國家轉型成AI附加價值高的產業市場老人也可以參與人機協
作重新培訓老人學習新科技也是重要的，很多科學證據表明人類並不會因為老化大腦就會
遲緩，阿茲海默發生除了基因外更多是老人退休後選擇了被動接收資訊而不是主動學習創
造才導致高發生，大腦不用才會老化。
以上綠色死忠綠惡魔們滿意這個回答嗎？
嘻嘻