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  • 理论强党的问题导向之一——生产力与社会主义本质

    理论强党的问题导向之一——生产力与社会主义本质

    工业时代特别是信息化的后工业时代,大数据时代,以创造超额客户价值为形式的满足社会需要的生产目的,才能有利于在市场竞争中调整社会化大生产的生产关系,由此决定了与劳动价值论相适应的公有制将大力促进、解放生产力,这在华为案例中得到印证;而私有制的股东至上,虽然能够有效组织社会化大生产,但是在减少占有剩余价值的条件下,约束创新,阻碍生产力。这个特点在美国的衰落中越来越明显。

  • 英国脱欧背后的技术风险与资本博弈

    英国脱欧背后的技术风险与资本博弈

    在这个技术革新的时代,新媒介、大数据和政治的结合不一定是坏事,问题的关键在于怎么用、被谁用——是用来解决暴露出来的政治症结,还是用来煽动群体情绪、制造更多的问题?是商业利益驱动的数据公司在利用,还是以公共利益为重的机构在使用?按照葛兰西(Antonio Gramsci)的说法,政治不是一个独立存在的领域,而是生产性的,是一个结局开放的过程;在其中,经济、社会和文化中的各种力量和关系相互互动、影响,从而生成某种权力形式和领导方式。新媒介提供的只是新的平台和形式,而新的政治则是在各种力量的复杂互动与博弈中产生的。它需要历史的回顾、自身的省思;需要培育新的政治主体,进行积极的政治讨论,将各种被冷落的意见表达出来;需要打破陈旧的、僵化的政治话语,寻找新的共识。

  • 从装备保障到数据保障, 是新军事变革的必由之路

    从装备保障到数据保障, 是新军事变革的必由之路

    数据存储、业务持续、数据备份、数据恢复以及业务系统与数据灾备,都应该涵盖数据加密。要始终将自主可控技术的研发和应用成为关键,在国产操作系统、CPU的基础上,实现作战数据集中存储、统一管控、加密存储、业务双活的自主研发,具备可靠的数据保障能力,才能进而成为网络空间坚实的中流砥柱,完成从装备保障到数据保障的新军事变革质的飞跃。

  • 数据独裁的兴起

    数据独裁的兴起

    人工智能革命最大和最骇人的影响可能与民主国家和独裁政权的相对效率有关。历史地看,独裁政权面临着创新和经济增长的巨大障碍。20世纪后期,民主国家通常比独裁统治表现更好,因为它们在信息处理方面要好得多。我们倾向于将民主与独裁之间的冲突视为两种不同道德体系之间的冲突,但它实际上是两种不同数据处理体系之间的冲突。民主分权处理信息并由多人/机构决策,而独裁统治将信息和权力集中在一个地方。鉴于20世纪的技术,信息和权力过于集中是低效的。没有人能又快又准确地处理众多信息并正确决策。与美国相比,这是苏联决策糟糕透顶以及经济落后的原因之一。

  • 王今朝:治国理政须严防数据陷阱

    王今朝:治国理政须严防数据陷阱

    许多靠数据吃饭的人实际上是没有理论思维的!而没有理论思维的人,就会陷入到数据的丛林不能自拔。而其实,马克思、列宁、斯大林、毛泽东等作为世界第一流的思想家,早已经在众多的数据分析基础上登上了包括经济学在内的哲学社会科学的凌绝之顶!

  • 全根先:信息时代的弱势群体

    全根先:信息时代的弱势群体

    当今被技术排除在外的人,首先是被“数字鸿沟”所隔离的弱势群体,尤其是老年人、贫困地区没有受到多少教育的人。技术进步永远不会停止,不可忘却未能随之进步的部分人群,应当为他们保留一定的生存空间。数量如此庞大的老年人群,他们的生活是否幸福,能否享受社会的公平和正义,关系到社会能否良性发展、社会稳定和国家安全,关系到能否实现中华民族伟大复兴的宏伟目标。

  • 应加快构建“大国防大数据一体化保障体系”

    应加快构建“大国防大数据一体化保障体系”

    构建“大国防大数据一体化保障体系”的趋势引领和战略举措,首先,要通透发展趋势;其次,要把握安全现实;再次,要聚力战略举措。一要扭转国防安全思维的“时代错位”;二要强力推进大数据军民深度融合发展战略;三要加强大数据管理及大国防科研内外统筹。

  • 滴滴还是敌敌: 警惕新技术巨头的政治社会风险

    滴滴还是敌敌: 警惕新技术巨头的政治社会风险

    第四次工业革命和新技术的发展,正在重新定义商业、社会和国家。新技术在某些领域的使用,已经让政府的所有公共行为和企业运营紧密地纠缠在一起了;新技术的使用和当下政治运行规则之间的冲突显而易见,所有重大技术的出现都会导致某种放大性选择,其影响深度和广度超越统治结构的自身吸纳能力。新技术的拓展同时让社会和国家的权力运行步入一个全新的领地。例如,现有政治体制和官僚行政体制以何种方式应对新问题——特别是新技术公司的发展,这是一个全新的政治学问题。

  • 顺风车、大数据、滴滴的利润与你的自由

    顺风车、大数据、滴滴的利润与你的自由

    只要不改变滴滴对顺风车主疏于监管,拒绝向公安机关(政府)无偿提供数据,乘客对车主几乎一无所知的现状,类似的事情,还会出现。不过,只要赔偿金小于数据的潜在价值,对滴滴来说,就是合算的。反过来,对消费降级的人群来说,只要概率比较小,她们很多时候,还是会选择这种含有风险的服务的。绝大多情况下,贫穷限制了绝大多数人的选择权。你是自由的,不过是在金钱允许的范围内。

  • 新技术玩出战争新高度:用大数据筛选特定人物策反

    新技术玩出战争新高度:用大数据筛选特定人物策反

    俄罗斯总统普京曾经发出警告:未来战争是无人机的战争,AI霸主可能统治全球。你以为现在凭借先进武器就能打赢一场血与火的硬仗吗?其实不然,AI将颠覆传统战争模式,兵未动、炮未发,你可能已经输在了一场看不见的“软战争”上。

  • “非死不可”的丑闻

    “非死不可”的丑闻

    前年美国大选结束后,“剑桥分析”的名字浮出水面。这家神秘的公司背后,正是美国保守派的金主默瑟和民粹派领袖班农,他们搞起这家公司来,要利用技术手段,通过社交媒体施加影响,帮助保守派到处夺权。美英媒体曝光,说“剑桥分析”所使用的数据,主要就是“非死不可”的五千万用户数据。闯王团队高层和“非死不可”的丑闻是脱不开干系的。但是,这个丑闻是否会引发宪政危机、变成对闯王执政合法性的根本挑战,是否会为这种挑战发现有力的法律证据,最终烧掉闯王的总统宝座,还需要解答很多问题,构成一个链条,逻辑清晰、证据完整。现在一切都还言之过早。

  • 数字化时代,亟须捍卫“数据主权”

    数字化时代,亟须捍卫“数据主权”

    随着人工智能、物联网、云计算等技术对数据采集、挖掘、分析,使得数据的重要性日益凸显:海量数据正在成为经济社会发展新的驱动力,海量数据将重新定义大国博弈的空间,海量数据将改变国家治理架构和模式,海量数据将直接影响信息战,“数据主权”已事关国家总体安全。

  • 全球背景下金融反腐的新挑战

    全球背景下金融反腐的新挑战

    在大数据等新技术助力下,金融反腐将是整个反腐败工作中最容易实现控制的部分,也是最有可能率先取得重大突破的领域。目前,金融领域反腐败工作已经进入深水区,并有望率先取得成绩,摸索出规律,积累好的经验,为其他领域反腐败工作提供借鉴。

  • 大数据下的私人领域

    大数据下的私人领域

    当大数据替代了奥威尔的“老大哥”,我们如何保持自己的私人领域?如何捍卫公共领域和科学思考?这也许是当下必须直面但又最为棘手的问题了。

  • 大数据在战争中如何大显身手?

    大数据在战争中如何大显身手?

    大数据能否改变战争规则,关键不在数据本身,而在于对数据的挖掘开发,如何在全域联合作战、全频军事行动中链接数据、激活数据并创造数据,日益成为制胜未来战争的要害。而这一切的秘诀就在于那只“看不见的手”——算法。

  • 马云与计划经济2.0版的思考:由外资来做计划?

    马云与计划经济2.0版的思考:由外资来做计划?

    基于当前的经济技术现实,对计划经济2.0版的超前性预研更是寥寥无几。这一轮技术革命势必导致社会性质的变革。至于由谁来掌握大数据,马云避而不谈。如果基于大数据的计划、预判能力掌握在马云们手中,只能使资本家中极少数成功者更高效地聚敛货币,而大多数中小资本家只能渐次破产,沦入打工者的队伍。