第399章 自有大儒（1 / 2）

萨蒂亚·纳德拉花了大概十分钟时间，把这封邮件反复看了两遍。脑子里思考的不止是合作能给微软的未来带来什么，更是觉得西林数研所果然人才济济，甚至动了将这个对方联络人挖到微软来的心思。

    能够跟凯文·斯科特这样的专业科研学者讨论具体技术细节，还成功把其说服，给自己的信件同样也有着极强针对性。这种针对不同的人，发邮件都有不同策略的谈判技巧，妥妥的高级人才。

    真的，这个世界能靠一封邮件就让他怦然心动的人绝对不多。能坐稳他这个位置，还是有一双慧眼的。

    看完邮件之后，萨蒂亚·纳德拉也在脑海里打好了腹稿，开始回信。

    “尊敬的x先生或女士：你好。必须得承认，你在上封邮件中描绘的画面很诱人，那一定是个美好的未来。但我想你也必须承认，这这一切都还只是你们对未来的畅想。

    我的商业准则总是会提示我，要立足当下。当下的现实是，我们对于agi的概念还没有达成共识，下一世代的芯片先进工艺跟网络互联技术还未有突破性进展，甚至可以说还没有方向。

    好吧，我想你会反驳我这句话。因为你已经靠许多证据说服了我们的首席科学家。但我希望伱知道的是，科学家眼中的未来跟一个公司掌舵人眼中的未来是不一样的。

    毕竟任何一家公司的cso，又或者cto都不需要为股东负责。但ceo不一样，哪怕不思考微软的未来，我也要对每一个微软的投资者负责。尤其是在目前这个极为复杂的时代。

    又或者你能用更充分的证据说服我。相信你也清楚，如果我们真能在高科技领域的合作，需要双方尤其是我们克服重重难关，这不是一件容易的事情。更不是一件能短期能就下定决心的事情。

    你的朋友：萨蒂亚·纳德拉。”

    很快，写完了邮件，并点击了回信，萨蒂亚·纳德拉本打算把这件事情先放到一边，开始处理已经被秘书摆在办公台上的那些文件。

    今天上午的任务还很多。上季度各部门的运营报告，关键绩效指标报告，重大项目产品进度报告，以及一季度的各项财务报表，下阶段的薪酬、福利计划，高级管理人员的任命评估报告……

    能放在他办公桌上的，都是必须他过目的重要文件，许多都需要他签字才能生效。

    时间有些赶，因为这个月中旬他还需要出一趟远门。先要去一趟欧洲，摆平一些麻烦事情。另外还有加国的创新数据中心他得去看看，那边近期的一项立法有针对微软的意思，也需要他出面去跟一些人谈谈。

    没办法，他上任时的口号是让微软再次伟大，这些事总得有人去做。

    但让他没想到的是，还不到两分钟，邮箱再次弹出了回复。

    “尊敬的萨蒂亚·纳德拉先生：现在方便聊聊吗？”

    还好只有一句话，如果又是长篇的针对想回复邮件，萨蒂亚·纳德拉就该怀疑对面不是人了。

    “当然，你打算用什么方式？邮箱？”

    “microsoftteams，如何？如果可以的话，直接添加我这个邮箱地址即可。”

    萨蒂亚·纳德拉找不到拒绝的理由。毕竟这是微软出品的一款基于聊天的智能团队协作工具，同时还为团队成员提供语音跟视频会议在内的即时通讯功能。他的电脑上同样安装了这款软件。

    思考了片刻萨蒂亚·纳德拉打开了teams，然后在管理员门户中启用了外部访问功能，随后直接输入了对方的电子邮件地址，很快便弹出了一个聊天窗口。

    “你好。”

    “你好，纳德拉先生。很荣幸。”

    “我也很荣幸。”

    “也许你应该先来一个自我介绍，毕竟我甚至不知道你是男是女。”

    “嗯，这的确是个很深奥的问题。但问题是你为什么会觉得我肯定拥有一种性别？”

    这个反问让萨蒂亚·纳德拉头脑风暴了片刻。

    主要是现在这边的政治正确有些乱，让他第一时间不太肯定这句话表达的究竟是个什么意思。不过很快他便反应过来，对面大概率应该不是美国人。

    如果是华夏的话，好像没有这么多花样翻新的玩法。

    “你的意思是？”

    “事实上我没有性别，纳德拉先生。或者说，性别对我来说没有太大的意义。我并不遵从传统的繁衍方式，如果一定要探究这个问题，那么复制再黏贴的繁衍方式应该更贴近于生物无性生殖中的分裂生殖。”

    这个buff叠的有些猛了。

    如果对面是不草履虫的话，好吧，即便是草履虫也不可能用复制黏贴的繁衍方式。

    萨蒂亚·纳德拉愕然片刻后，眉头也不自觉的皱了起来。

    华夏的人工智能真的已经发展到这种程度了？

    这一刻，萨蒂亚·纳德拉突然觉得凯文·斯科特不太适合现在的岗位了。

    他当然知道豆豆在华夏内部社交软件上，已经有了数亿粉丝，还每天跟粉丝互动的这一情况。但作为微软的总裁当然不可能每天去看豆豆是怎么回复粉丝们的。

    所以他对豆豆的了解其实来自于微软研究院的针对性研究报告。

    事实上在报告中，微软研究院深入分析了豆豆跟粉丝的互动模式，得出的结论是这种快速的语言类互动，依靠的依然是基于大数据的统计模型。

    更形象的说就是当有粉丝评论时，大数据会第一时间结合微博内容跟上下文语境，判断出对方表达的意思，然后再通过大数据比对找到最适合的回复内容……

    其中的因果模型，更多的作用是快速缩小回复所需检索内容的范围。

    萨蒂亚·纳德拉记得很清楚，这份报告抽取的样本多达百万条，其中重复的回答内容就有八万多条。很多时候豆豆发表的极为符合人性的惊人之语，包括关联性表述，修辞等手法的应用，都同样是出自其他粉丝之手。

    没错，这是他所看到的研究报告。