在加速迭代着的流行词之间，除了娱乐至上的大众文化那翻云覆雨的情绪变化，我们也能捕捉到一些似乎更严肃的，技术世界的焦点。“大数据”横据视线没多久，“人工智能”“算法”接踵而来，好像人们还没有来得及探索并施展出“大数据”的百般武力，这份差事就要失去亲力亲为的必要了。

　　于是，《人工智能：驯服赛维坦》正是这样一本应时而来的书。有别于市面上同一话题的其他读物，它试图站在一个社会科学学者的角度，将这一技术的前沿与在漫长时间之河中沉淀下来的人文思想糅合在一块儿，让思想的光照亮那个泛着晶体色泽的未来世界。它将“趣缘合作”“差别原则”“双向赋权”“主奴辩证法”等等一系列社会研究中的经典概念放置在AI的环境中加以考辩，并促使我们思考，我们该如何定位“机器”，又如何定位自身？

　　不过，在这个庞大的话题面前，我愿意沿着技术的脚印倒回两步，来说说某个诞生至今光芒不减、技能单纯而又功效显著的算法。它从掌控新闻网页的推荐次序开始，进而在社交网络中大展身手，使得以诸如豆瓣网为代表的一类信息平台成为我生命中真正的“灵魂知己”——它是如此地了解我的关心，默契程度把密友和恋人都远远甩在了后面。

　　越来越智能的资讯推荐算法，让我一次次越来越准确地落在那个自己熟悉、感到舒适、兴致盎然的小世界里，任由外面的陌生领域越来越形象模糊。显然，这个精神的小世界，也丝丝缕缕地织起了一个“信息的茧房”。“茧房”的内外，不只是《牡丹亭》和年度经济数据分析，它其实构造了我们认知世界的每一个角落。早在2011年，美国人伊莱·帕里泽试图了解网络世界隐秘的信息鸿沟时，便发现自己和几位同伴用同一个关键词在搜索引擎上得到的，是截然相反的两幅世界图景。

　　我们于是开始反思，我们对算法的倚赖是不是太多？应该将哪些选择权交给算法？算法应该如何做到不偏不倚？而更基本的一个问题则是：什么叫不偏不倚？我们需要什么样的不偏不倚？

　　这当然只是算法世界的冰山一角，在有了“神经网络模型”和“人机结合”等新技术“傍身”的人工智能领域里似乎显得微不足道。也不用说资讯信息的收取，即使扮演了左右我们的世界认知的角色，也仍然只是人文议题的一个分支。但是，就是这样一个小小的切面，足以令我们窥见，我们在面对那个超级“智慧”的新世界时，可能陷入的困惑、矛盾和失序。可以说，上述的几则追问，正是盘亘在我们有关人工智能的各类担忧或讨论之中的“元话题”。

　　在《未来简史》中，作者尤瓦尔·赫拉利提到了一个有趣的观察。19世纪，科学家把大脑和思想比作蒸汽发动机。为什么用蒸汽发动机做比喻？因为当时那就是最先进的科技。赫拉利由此反思：人们如今热衷于将生物体推理为算法，大约事出同理。

　　这或许确实部分反映出人类热爱类比又想象力亏缺的天性。但另一方面，世界的某种共通性使得这种比拟确乎成为一种合理的分析模式。由某一视角观之，我们生活在无所不在的“编码”或算法之中——从基因的编码，到经济生活中的计算法则。但算法之于我们的意义不止于此，它也不是封锁在某一个特定技术领域的专门工具，它的效用，以渗透性的方式作用于我们的生产、生活，乃至思维活动的过程中。蒸汽机和它所代表的工业革命扫荡了几乎整个人类社会，但扫荡过后，蒸汽机仍然是蒸汽机，思想仍然是思想，最多只是滋长了某种现代生活情趣而已。如今，算法却打通了一条直击文明核心的道路。

　　从某种意义上说，算法为我们铺陈出一张描摹社会运作诸相的“编码蓝图”。我们为算法设定的每一项评价指标、每一个对错裁决原则，都是一种价值判断的投射，小至新闻的排序，大至每一个社会个体的生存福利。当算法的网络触及并连接起人类社会的每个角落，我们所争议的是是非非，都被编织进了这张新的网络，那些有关0和1的字符，成为它们的代言。算法一方面反映着我们的价值判断和意义选择，另一方面，又可以在更大规模、更高精密度和更深的层次上强化乃至演绎这些“初始设定”。

　　那么，算法会为我们驱散迷雾，帮助我们将一切看得更清晰吗？答案恐怕并不简单。这种疑问存在于察觉和理解两个层面。后者即是说，即使我们能够以这样一种新的“语言”系统去观摩我们的环境，察知幽微，我们又要如何建立一种新的思想体系，能将过去的经验、困惑完美地代入其中，并得到一个更令人满意的结果？就好像经济学中的“理性人”假设和统计学规则，能够量化出我们的某些经济行为情境，却并不能就此解释如何让人们的生活更幸福。而这也正是社会科学与今日的科学技术相遇时，最大的瓶颈所在。

　　多年以前看过的一场TED演讲，印象清晰如昨。身为神经科学家的讲者，通过一组实验记录，演示了大脑中某一脑区是如何左右个体做出某一类价值评判，其因果关系似乎是直接而显著的。这种差异可以出现在自然状态下（如3岁孩子和7岁孩子大脑发育程度的不同），也可以来自人为干扰（如使用外部的电流刺激）。不难发现，现代神经科学已经为我们打开了一扇新世界的大门，在这里，我们引为神圣的诸多价值准则，连同生存本能和情绪状态，都可以在生化的世界找到对应。其实类似的话题早已不是新闻，只是由远及近，由浅至深，从科学家到普罗大众，认知的范围和程度日益增进。但对于人类作为一种社会性的存在而言，它说明了什么？沿着这条路径走下去，我们又会得到什么？

　　在上述演讲的末尾，对于这样的科学发现是否会引来恶意利用，乃至引起道德危机，这位神经科学家调侃地一带而过。作为单个研究者，固然可以专心一意对学科外的关心拒不涉足，整个科学界却不然。

　　我们似乎不得不问：神经科学消解了人类的价值体系的成立基础吗？

　　细究起来，好像并不能这么说。因为知道了现象背后的“自然密码”，并不代表就懂得如何评判和选择它。

　　而在诸多这样的科技与人文的相遇的奇妙场域，我们正小心翼翼地保持着一种模棱两可的态度，好像在“跨学科”这条路上错迈一步，就会跌入虚无或失控的深渊。

　　但哲学和科学，自彼此分离走入两个迥异的方向至今，已经重新显示出相互靠近并必须相互靠近的姿态。这样的过程障碍重重，而这正是对话开始的地方，也是《人工智能》一书的意旨所在。

来源：《出版商务周报》2018年05月15日