新闻读后感，广播碎碎念。
前言
我自己算是半个广播爱好者，因为之前的偶像太糊了，很长时间没有电视资源，但是却偏偏有很多的广播节目，于是就学会了自己下载广播资源去听，后来不住要关注这个偶像了，但是在巴士通勤（巴士看手机会头晕）还是会听广播。个人认为对于语言学习受益匪浅。现在的视频配上字幕基本可以倍速看，但是广播倍速的话就会很辛苦，也有更多时间反应和思考讨论的内容。
虽然但是最近通勤基本都是步行，比起以前每周两三个小时甚至四五个小时的时间比大幅度减少，听广播和播客的时间也就减少了，不过看到有趣的还是会马克起来有空听一听。
现在经常听的主要是两个：方可成老师的新闻实验室和讲VGM的Super Marcato Bros。
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说来也是神奇，反乌托邦小说里被描述成极尽权势与危险的思想警察，真正出现在现实里却只是个月入几 K 还有猝死风险的打工人。
四年半之前面试港大，问邻座的女生想要入读什么科系，她说Journalism。
彼时我在普高理科班，虽然也有前辈和同学去中传或者做编导，但是总归还是觉得不是一个世界的人。亲身经历很多事件之后，悻悻之余，觉得此事之重。
看待这个世界的方法有很多，传播也是有其中规律。最难揣测的是人心。
新闻实验室 221201
“我们和时代互为因果。”
新闻实验室230509
Huffpost, Punchbowl News, Puck
美国访问量最大的新闻：yahoo.com
抓住年轻用户？中坚力量
中国虽然更加封闭，但是对于美国也有借鉴（例如短视频的蓝海市场）
美国的小红书？服务型新闻，传统媒体忽略的部分。但是在中国是因为百度太烂了，所以小红书相对更可靠所以能够兴起。但是谷歌相对好的。知乎本来是这个方向，但是现在也腐败了。
新闻实验室230619
其实对这种老生常谈是不感兴趣的，但是期待研究传播学的方老师能够给出什么崭新的视角。被采访的是MIT工程毕业现在在华尔街日报驻香港的记者Karen Hao。
其实对于AI或者人工智能，和我同一个时代有同样兴趣的人可能最初的的体验还是柯南剧场版《贝克街的亡灵》，自杀的天才少年让人工智能网络继承自己的意志，背后是罪恶的大公司大老板。或者是《2001太空漫游》里面无所不知的超级电脑。但是我觉得还很遥远。
我觉得我对AI的认识是循序渐进的，先看到计算机编程的表面，然后学习背后的数学和算法，后来才被推送算法荼毒，看到天花乱坠的描述。在那之前我沉迷互联网都是花很多时间在主动搜索，比如说在一个个wiki页面之间跳来跳去，或者在微博搜索不同的用户和不同的关键词。我主动搜索都这么沉迷了，更别说被算法影响了。但是大多数人对AI这个概念的接受可能是反过来的，他们没有途径或者没有办法理解背后的算法，而被呈现的效果震撼，于是陷入一种黑箱式探索和预言。
对于教育，现在社会对文理科的分工的确也令人担忧。培养通才的成本过大，因为很多时候思考方式完全不一样，理科的习题可以有唯一正确答案，但是文史哲是不可能有正确答案这种东西的。我虽然不敢自夸是通才，但是我在同龄人中算是不偏科的，可以说对于任何一个学科都有自己的见解，现在来说我最大的成就是能接上九成的话茬。但是我为此付出的努力也是非常显而易见的，我的家庭不算书香门第但是我的工程师家长酷爱读书，家里书柜里也有上千本了，这对我的影响还是很大的。同人文化圈对我的影响也很大，同人产出中书画视频中画我自认为没有天赋，视频也浅尝辄止，于是写好文章，参透文字背后的人生深意成为一种功课，在这样的驱动下我才能有今天这样对人类对世界的理解。这样的学习需要巨大的驱动力也需要资源，我很感谢父母在小学就给我配置了个人电脑，我得以借助互联网驰骋世界，但是很多人客观上没有这样的条件，或者在他们入门的时候已经被别有用心的商业信息影响而无暇顾及这些“无趣”的学问。田晓菲老师也说曾经的文人那里文史哲浑然一体，但是它们分家也一定有他们的道理。
说到ghostwork，也就是给算法训练提供原始数据的分布在全球各地的劳动者，全球化是一把双刃剑，这在经济上是不公平的。面对委内瑞拉这种体制上崩溃的国家，资本趁虚而入恐怕是新自由主义下逐利的必然选择。但是我觉得这没有另一个剥削——信息差，从理想主义的角度说可以提供一个乌托邦，但是现在的互联网环境已经不可能做到这样封闭的系统了，而信息传入的时候的信息折损、扭曲和添油加醋非常容易让民心动摇，这对于国家的经济和社会都是非常不安的因素，如果没有受过教育的人才于抵御这样的“进攻”，会带来毁灭性的后果。
我个人的见解是，神经网络仍然只是算法上的比喻，在模仿人类这一点他们做得不错，但是他们无法真正形成“人”的见解，而这背后应该是神经科学家心理学家等等学科的共同努力。目前所有真知灼见仍然来自于人类，AI需要迈过人类这道坎还需要更多技术进步。
AI无法写诗，他们缺乏的是自己的动机。