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算法就像一个成长的婴孩,人类用源源不断的数据去喂饱它,它学会了下棋、学会了对话、学会了分类、学会了预测、学会了观察还学会了人类的偏见。显然,算法无法理解“形相虽恶而心术善,无害为君子也”,很多场景下,算法无法做到“无偏”和客观公正,大数据追求的是相关关系,而非因果关系,就像我们开篇提到的南开大学那项研究,脸宽的银行行长银行绩效好的概率会比较高,因此脸宽和绩效之间呈正相关关系,但绝非直接因果。

对比国际社会,我国个税对劳动所得实行最高45%的边际税率似乎处于偏高状态。数据显示,在全球减税大背景下,美国个税最高边际税率是39.6%,略低于我国。从法国经验看,最高边际税率导致大量富人改变国籍,不利于保留和吸引高端人才。我国个税改革总的原则是“增低、扩中、调高”,即增加低收入者收入,扩大中收入者比重,降低中等以下收入者的税收负担,加大对高收入者的税收调节力度。

而在东方,面相术则一直在大师和骗术两个极端摇摆。19世纪后半叶,晚清名臣曾国藩著写《冰鉴》,基于情态、气色、须眉、声音、五行、阴阳等中国传统元素,系统介绍了面相识人之术,将人的五官形态与人的个性命运对应挂钩。他在《须眉篇》中写道:“目者面之渊,不深则不清。鼻者面之山,不高则不灵。口阔而方禄千种,齿多而圆不家食。眼角入鬓,必掌刑名。顶见于面,终司钱谷:此贵征也。舌肥无官,橘皮不显。文人有伤左目,鹰鼻动便食人:此贱征也。”不知道,曾老先生每日起床梳洗时,又是怎么看待镜中的自己的,会不会由衷地感叹一声:好面相?

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