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。
ubel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。
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