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代理人

1星期前
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(新加坡26日讯)新加坡一名商人2年前突然中风失去心智能力,其前妻和姐姐为当他的代理人闹上当地法庭,结果意外揭露前妻外遇生子,还偷卖商人车子,甚至未探望住进疗养院的商人,法官最终裁定姐姐才适合担任商人的代理人。 《8视界新闻网》报道,根据新加坡家事法院发布的判词,目前50岁的商人两年前突然中风,过后因失去心智能力而住进当地一家疗养院。 由于他的父母都已过世,剩下的亲人只有大他5岁的姐姐,另和他有关系的是已离婚的42岁前妻,以及两名未成年的儿子。 关系闹僵的前妻和姐姐争着要当他的代理人,法官最终判姐姐更适合担任商人的代理人,前妻不服已上诉。 判词揭露,商人和前妻在2008年结婚,前妻是补习教师,两人婚后育有两名儿子,但前妻在2011年怀上小儿子后,两人的婚姻关系就已走到尽头,开始分房睡。 两人最终在2018年7月离婚。 他们离婚后出售婚姻住所,前妻居无定所,带着儿子长期租房住,商人则自行购买了一套公寓。 前妻婚外生下1子 商人曾在社媒上贴文表示前妻外遇,指她和一名补习学生的家长搞婚外情,前妻没有反驳。 两人离婚数月后,前妻在2019年初婚外生了名儿子,判词以“小男孩”称呼他,但并未揭露小男孩生父的身份。 商人和前妻离婚后,两人和睦相处,商人偶尔会到前妻家探望两名儿子,也与前妻生的小男孩相处愉快。 称关心商人 前妻却很少探望 商人的父母双亡,家人只剩下两名儿子和一名姐姐,后者和他感情深厚,但和他前妻却“水火不容”,不只多年不愿联系,也就商人中风入院探访一事互不相让,都指对方不让或阻扰自己探望。 前妻也称自己十分关心商人,时常探望他。 不过,疗养院的探访记录却显示,她除了今年3月、4月曾到疗养院探望他外,这半年多来并无她的探访记录。 对此,前妻表示认识和商人同房的病友,会通过病友关注商人的情况。 前妻偷卖商人汽车 商人的资产包括一间公寓单位、一辆车子和他的手机。 他中风后,前妻偷偷开走他的车子,称为了载送儿子也会代为保养车子。 不过,因和商人姐姐争当代理人的诉讼案,却意外揭露她早已偷偷卖掉车子,至于商人的手机,前妻更是“占为己有”。 对于商人的看护,前妻称她愿意把商人接回家,并聘请女佣协助照顾他,她也诉求保留商人的公寓单位,日后由儿子继承。 一直在协助处理商人住院事宜的姐姐则希望卖掉公寓,应付商人的医药开支。 法官根据两人的付出和现况,认为前妻居无定所,不适合让商人住在一个租来的单位,裁定姐姐才适合当商人的代理人,代为管理他的财务等事宜,同时指示她出租公寓,用租金来应付他的医疗开支。
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对我来说,真正的课题是:如何利用AI,避免自己与企业被世界取代。 这两个月,我已经全面把日常工作的重担交予AI代理人(Agent)。这些代理人不只是聊天机械人,而是能够真正“落手落脚”处理事情的工具。举凡更新网站、维护LinkedIn、在网上填写表格、输入资料、整理报告,甚至安排全天候的工作日程与资料搜集,代理人都能自动完成。 这种感觉,就像忽然多了几个不用请假的助理。2026年开始,我就亲眼见证初代AI Agent出现在市场,虽然仍处于试验阶段,但已经能执行不少过去必须由人类处理的行政与操作工作。 这个过程让我重新思考“工作分工”的概念。以前我们总以为“人类负责决策、机器负责执行”是自然分界,但当代理人能在Slack或Teams上接收指令,甚至能自主完成程式代码的修改和提交,这条界线开始模糊。 半熟状态的“蹒跚学步” 根据《AI 2027》报告(由Daniel Kokotajlo等人于2025年4月3日发表,AI Futures Project出版,ai-2027.com),2025年被称为“蹒跚学步的代理人”阶段。研究指出,当时的代理人在OSWorld电脑任务基准测试中的表现约为65%,仅稍低于一名熟练人类的70%。换句话说,它们仍不够稳定,需要人类监督与复核。 但这种“半信任”状态恰恰是企业的试炼场。因为这正迫使我们去重新设计流程:哪些工作可以外判给AI,哪些需要设置权限与监管,这些问题都必须被清楚定义。 对我而言,这样的“半成熟”并不是坏事。因为企业转型不是等到AI完美才开始,而是要在风险可控范围内边走边试。这和创业精神有异曲同工之妙:永远没有最理想的时机,行动本身就是学习。 日常生活的例子:AI在“前线” 举个例子:以前我需要一个助理每天整理新闻,帮我找出和AI、医疗或金融相关的资料。现在,一个AI Agent就能在30分钟内自动爬梳数十份新闻、研究和报告,然后浓缩成3页摘要,再自动送到我的邮箱。它虽然偶尔会错引或重复,但节省下来的时间,已经远超这些小错误的代价。 另一个场景是财务:AI Agent可以直接打开会计系统,输入收支数据、做简单报表。虽然需要人类会计师最后审核,但流程已经由“手工输入”变为“监督检查”。这正是《AI 2027》所描述的“从工具转向代理”的过程。 成本曲线的“剪刀差” 我读到最震撼的一段,是《AI 2027》提到尖端AI的成本和普及型AI的成本正出现“剪刀差”。专业级代理系统的月费可能达到数百美元,但达成“既有能力”的成本却在急速下降,研究估计下降速度达到每年50倍。 这意味着什么?意味着未来的企业结构将会出现“双层账本”:一方面,企业会投资昂贵的尖端AI,用于战略性与高价值任务;另一方面,则以低成本的普及型AI渗透到员工日常工作。 这种模式能同时创造差异化与规模化优势。从我的角度来看,这不仅是成本分配的问题,而是管理哲学的转变:领导层必须学懂怎样把资源分层使用,既不错失技术前沿,又能确保全体员工的工作效率获得提升。 算力即国力:OpenBrain的启示 《AI 2027》报告中虚构了一家公司“OpenBrain”,在2025年底建立了史上最大规模的AI丛集,相当于250万片H100 GPU,耗资1,000亿美元,功耗达2GW,并计划于2026年再度加倍。 这不再只是工程壮举,而是国家级基建。当AI的进展和电力、光纤网络、供应链安全挂钩时,竞争已经超越“谁的模型更好”,而是“谁能负担这庞大基建”。 这让我联想到冷战时代的核武竞赛。不同的是,这次竞争的武器不是导弹,而是GPU、数据中心和能源供应。换句话说,未来的“国力”,会和算力画上等号。 2027:AGI是否真的会来? 报告同时引述了OpenAI、DeepMind、Anthropic等公司领导层的预测,他们一致认为AGI(通用人工智慧)可能在五年内出现。Sam Altman更曾公开表示,OpenAI的目标是“真正意义上的超级智慧”(superintelligence)。 2027是否真的会是AGI元年?这个问题,我认为没有人能准确回答。但可以确定的是,AGI已不再只是科幻小说中的想像,而是必须严肃对待的未来选项。 就算AGI没有如期出现,AI的普及和渗透速度,已经足以改变社会的运行逻辑。 我读后的反思:设计容错的系统 我在阅读《AI 2027》后得到最大的启发,是“容错性”的重要性。真正的挑战不在于AI能否取代人类,而是我们是否能设计出一套能容忍错误、能快速调整的制度,让我们在面对AI的不稳定时,仍能继续前进。 这也许是对所有企业和个人的提醒:不要期望AI给我们完美答案,而是要打造一个能够“失败后迅速恢复”的环境。这样,即使AI犯错,我们仍然不会被世界淘汰。 《AI 2027》给我的最大感受,是它让未来不再只是遥远的科技预言,而是一份必须立即行动的待办清单。 2027年的核心问题,不在于AGI是否真的诞生,而在于我们是否已经准备好迎接它。准备的重点,不是找到最正确的答案,而是设计能容错、能快速调整的制度,让我们即使在AI犯错时,仍能持续向前。 对我来说,真正的课题是:如何利用AI,避免自己与企业被世界取代。这正是《AI 2027》抛出的最深刻问题,也是我写下这篇专栏的原因。 更多文章: 【多点AI】全自动程式设计:程式员会消失吗? 【多点AI】在深圳设立AI办公室的数位北上体验
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