杨安泽:想做“华裔奥巴马”

2019-09-10 07:22陈霖
读报参考 2019年28期
关键词:哥特华裔民主党

杨安泽是美国2020年总统选举民主党初选中的另类。当其他民主党竞选人还在讨论移民政策、气候协定、税收改革时,杨安泽却喊出“人性至上”的口号,并主张联邦政府每月给每个18-64岁的美国人发放1000美元的“自由红利”。他是第一名成功进入党内辩论阶段的华裔候选人,已经得到了足够的支持,也引起了许多关注。

“哥特总统”

7月31日晚8点。民主党第二轮电视辩论的第二场在底特律市上演。10名竞选人同台辩论,其中包括杨安泽。他是全场唯一一名没有打领带的男性候选人。辩论进行到一半,主持人突然转向杨安泽:“民调显示,对于民主党选民而言,他们想要一名能击败特朗普总统的候选人。而根据现在的民调。最有可能实现这一目标的是拜登。对此,你怎么看?”

导播将拜登和杨安泽同时切进画面,老练的拜登轻轻一笑,杨安泽神情严肃,立即接招。“我正在建立一个联盟,包括当初投票给特朗普的选民、无党派人士、自由派和保守派。以及民主党的温和派和进步派。我相信我就是那名能击败特朗普的候选人。”

杨安泽说,特朗普发现了美国社会的失业问题,却找错了解决方法。特朗普把一切问题归咎于移民,赢得失业工人的支持,才赢得了大选。但真正夺走美国人工作的不是移民,而是科技。自动化和人工智能将导致大批美国人失业。比如,自动驾驶汽车可能导致100万名司机失业,售货员、接线员、快餐店店员也难以在这场失业潮中幸免。

特朗普的解决方法是建一堵墙,而杨安泽的解决方法是给每人发钱。他主张联邦政府提供“全民基本收入”,给所有18-64岁的美国人每月发放1000美元的基本生活费,没有任何附加条件,以保证他们稳定的生活。这一笔钱又称作“自由红利”。他认为,这是人工智能时代的人性关怀。而资金的来源便是从自动化和人工智能的发展中获益的科技企业们。例如亚马逊、苹果、奈飞等巨头。

这项大胆激进的政策获得了科技巨头马斯克的支持,他曾转发杨安泽的一条推文,并表示“我支持杨。他会是我们国家第一个‘哥特总统”’。在学生时代,杨安泽是摇滚青年,很喜欢史密斯等摇滚哥特乐团,因此有了“哥特总统”的称呼。

个性亲切且随性

1975年出生的杨安泽。成长于一个典型的华人知识分子移民家庭。他的父母来自中国台湾。在加州大学伯克利分校求学时相识。母亲拥有统计学学位。父亲获得物理学博士学位,曾为通用电气和IBM工作,拥有高达69项专利。

楊安泽和哥哥是第二代华裔移民,延续了父母的“美国梦”。哥哥毕业于波士顿大学,现在是心理学教授。杨安泽先后就读于布朗大学和哥伦比亚大学法学院,1999年刚毕业就进入了华尔街知名律所——达维。

然而,杨安泽并不满足于做一个安逸的中产阶级。他仅在律所工作了5个月便辞职创业,积累了不少经验。2006年。杨安泽加入一家考试培训公司——曼哈顿备考,不久后担任CEO。面试讲师时。杨安泽极其严格,录用率只有1/10。来应聘GMAT(研究生管理科入学考试)的讲师,本身必须考到全国排名前1%。高管有时会在讲师应聘时坐在下面扮演学生,而杨安泽永远是“那个最喜欢挑刺儿的学生”,提出很多问题,看讲师能否跟得上他的思路,发现他的错误。

不过,他在曼哈顿备考的同事说,其实和杨安泽接触久了就会发现,他个性亲切且随性,甚至喜欢异想天开。他在办公室里会突然把自己正在做的事唱出来;周五晚上。他常鼓励大家早点回家,还曾和同事一起去看百老汇音乐剧《蜘蛛侠:终结黑暗》。他总是穿西装外套和衬衫,但几乎不打领带,这和他在竞选活动中的形象一样。因为师资过硬、业绩优秀,公司挺过了2008年的全球金融危机,并被教育培训界巨头开普兰收购。杨安泽有感于多年的创业经历,想帮助美国青年创业。2011年,他创办了非营利机构“为美国创业”,为有创业梦想的年轻人提供专业培训。

这次创业让他崭露头角,美国知名财经杂志《快公司》将其评为“全球100位商界创新人士”:杨安泽也在2012年受到时任总统奥巴马的接见。在那时,谁也没有想到7年后,这名华裔企业家会参选美国总统,而且比奥巴马当年宣布参选总统时的年纪还要小3岁。

杨安泽并不是美国历史上首位宣布竞选总统的华裔。祖籍广东的华裔政治家邝友良曾在1964年和1968年参加美国总统选举共和党内初选,可惜两次均铩羽而归。直到50多年后,美国政坛才出现了第二位竞选总统的华裔。跟有丰富从政经验的邝友良相比,杨安泽显得更加孤注一掷。华人身份是他从政路上甩不掉的标签。但他似乎也不想甩掉。他从不避讳自己的华裔身份,甚至经常在公开场合拿它开玩笑。

美国人对华裔有些刻板印象:数学好、会考试,大多是书呆子。杨安泽不仅不生气,反而以此自嘲,得到很多人的好感。他甚至还戴着印有“数学”(MATH)字样的棒球帽。这4个字母来自于“让美国更深刻地思考”,以此对抗特朗普的“让美国再次伟大”。

(摘自《环球人物》陈霖)

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