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此次报道，算法得1分，记者得0分。
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除了现实生活中的体育赛事，越来越多的新世代球迷开始热衷于在梦幻棒球游戏（Fantasy Baseball）中组建自己的虚拟球队。在美国和加拿大，有近6000万人选择该游戏中的美国职业橄榄球大联盟（NFL）的虚拟球员组成球队，与他们的朋友比赛。他们平均每年要花29个小时来管理自己的球队。雅虎已经开始使用“Wordsmith”从每周生成的NFL虚拟球队数据中生成个性化的新闻。人类不可能花费大量的时间，每周创造出数百万条新闻，来满足游戏玩家了解自己的虚拟球队在比赛中的表现的欲望。
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当然，任何事物都有两面性。通过算法生成的新闻报道获取信息也有不好的一面。历史一再提醒我们，故事是一种强大的政治工具。近期的研究告诉我们，数据和证据很少能改变人们的想法，只有当它们被编织成一个故事时，才有足够的说服力去改变人们的想法。就像某些觉得给孩子接种疫苗会非常危险的人，很少会被疫苗能够有效预防疾病传播的统计数据说服。但是当你给他们讲了一个人因为没有注射疫苗而得了麻疹或天花的故事，再把这个故事和数据结合起来，就有可能引起他们的重视。正如乔治·蒙贝尔特（George Monbiot）在《走出废墟》（Out of the Wreckage）中所说的：“取代一个故事唯一的办法，就是讲述另一个故事。”
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像剑桥分析公司（Cambridge Analytica）这样的企业也已经开始“无情地”利用新闻故事来改变人们的观点了。他们通过一款名为“这就是你的数字生活”（This is your digital life）的应用程序，收集了8700万位Facebook用户的个人信息，用于开发人的“心理学档案”，然后通过与新闻报道进行比对，影响选民在选举中的抉择。起初该算法随机分配新闻故事，但它会逐渐了解到哪些故事可以吸引更多的点击量。
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他们很快发现，美国那些思想保守的白种年轻人对“抽干沼泽”“筑起高墙”之类的短语反应积极。因此，算法将自己生成的这类故事推送到他们的Facebook页面，以满足其对这类新闻的胃口。算法所做的，就是确保这些故事能出现在最可能受其影响而改变观点的人面前，而不是浪费在其他人的身上。
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剑桥分析公司实际上操纵了选民。该消息传出后，公众的强烈反应令该公司陷入困境。更具讽刺意味的是，这恰恰揭示了该公司的宗旨和核心价值——新闻故事对事件的影响力。
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尽管剑桥分析公司已经倒闭，但仍有许多公司在继续挖掘数据，为那些愿意付钱的机构或个人提供战略决策。值得注意的是，倘若我们想要为生活保留一点控制权，就需要了解我们的情绪和政治观点是如何被这些算法摆布的，以便在外部信息相同的情况下，能够根据自己的情况去进行判断。
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在这里我必须承认一点，这本书不全是我自己写的。我向罗尔德·达尔的“伟大的自动语法分析器”的最新版本“屈服了”。这本书有一个350个单词的段落是由算法编写的，该算法可根据输入的关键字自动生成短篇文字。它通过文学版图灵测试了吗？你有注意到吗？[1]
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允许算法基于现有文本生成文章所带来的风险，当然就是剽窃。这个算法可能会给我带来麻烦。我设法在网上追溯，终于在另一个网站上找到了一篇文章，与它生成给我的段落有一些惊人的相似之处。倘若因为剽窃文章而被原作者起诉，人们就会觉得人工智能生成的文章并不像想象的那么好了。
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尽管算法具有可变性和创新性，但目前就讲故事的算法而言，它们并不会威胁到作者——“伟大的自动语法分析器”仍然是人类的幻想。即便是数学家之间讲的逻辑故事，也是人类思维的专属品。既然有这么多故事可以讲，那么选择哪些故事仍然是一个问题。只有人类创造者才会明白为什么另一个人的大脑会跟随他们的创造之旅。毫无疑问，计算机一定会在创造的旅途中为我们提供帮助，但它可以成为的是望远镜或者打字机，而不是故事的讲述者。
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[1] 对于读者来说，本书中文版已经过了翻译，故无迹可循了。——译者注
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天才与算法：人脑与AI的数学思维 第16章 为什么要创造：思想的交流
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道格拉斯·霍夫斯塔特
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创造的精髓无关机械，但每一个创造的结果都需要机械来实现，这解释起来并不会比解释打嗝更简单。
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计算机是扩展人类智慧的强大工具。在围棋比赛中，它帮助我们发现了新下法，扩展了棋路。爵士音乐家们从算法生成的爵士乐中听到了在他们潜意识中出现但并未实现的音乐。以往人类无法驾驭的数学定理，现在依靠算法也变得唾手可得。生成式对抗网络算法已能创造出可与国际艺术博览会展出的艺术作品相媲美的作品。回顾我的研究生涯，至少目前计算机还没有产生对人类创造力构成威胁的任何东西。
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在我的经历中，我一直都举棋不定，我曾经坚信算法永远不会生成水平接近人类所创作的绘画、音乐、文学作品，也曾意识到艺术家的行为在某种程度上是依赖于其自身的“算法”对周围世界所做出的响应。机器能否轻易拥有依赖人类思维和智慧所产生的丰富而复杂的响应能力？人类的思维和智慧已经进化了数百万年，问题是，这种进化能以多快的加速度发展？
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我认为机器学习的新思想挑战了许多关于机器永远不可能具有创造性的传统论点。机器学习不需要程序员理解巴赫是怎样创作众赞歌的，因为算法可以自行获取数据并学习。这样的学习使我们对人类艺术家的创作过程有了新的认识。但这种“创造”是否只会带来更多的“重复物”？算法是如何从正在学习的数据中跳出来看问题的？即便有许多疑问，我们还是能看到在艺术世界中还有开发出未被触及的新领域的可能性。例如，爵士音乐家接纳算法生成的曲子作为他音乐的一部分，最终为他带来了一种即兴演奏的新方法。
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许多人会认同，探索型创新和组合型创新可能是算法能够实现的，因为其依赖于人类早前的创造力，算法会扩展或组合这些创造力。但传统观念认为，用算法产生变革型创造力似乎是不可能的：一个被束缚于系统内部的算法怎能找到突破自我的方法，进而做出一些令人惊喜的事情？人工智能新的应用展现了我们如何创建打破规则束缚的元算法以及后续会产生什么效果——变革型创造力并不是无中生有，实际上它是在“扰动”现有的系统。
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那么，问题来了，由元算法生成的新算法还是程序员所创造的吗？科学家开始认识到，真正的新事物可脱胎于旧事物的组合，而整体的行为远比构成它的部分复杂。目前科学界对涌现理论[1] 较为推崇，它是对还原论观点的纠正。在还原论观点中，一切都可以还原成简单的原子和基本规律。但我们发现意识和水的湿润特性都应归为涌现现象，因为一个单一的水分子不会有湿润的特性，只有一组水分子在某一时刻作为整体才具有湿润性。类似地，一个神经元没有意识，但许多神经元在一起构成神经网络就可以产生意识。学术上有一个很有趣的推断：基于涌现现象的观点，时间的概念并不是绝对的，它的出现是人类对宇宙认知不足的产物。
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我们应该把那些新的复杂算法产出的结果看作“涌现现象”。这些结果都是创造它们的规则的产物，但这些结果的整体行为往往大于组成它们的各部分的总和。一些艺术家，尤其是小说家，一旦开始创作，整个过程就好像自己拥有了生命一般。威廉·戈尔丁（William Golding）觉得他的故事似乎变得不受自己支配了：“作者变成了观众，一同感受，或惊或喜。”如果要证明洛夫莱斯的预言是错的，那么关键在于证实程序员和代码之间也存在类似的关系吗？
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有一种猛烈抨击人工智能创造力的声音是这样的：它无法反思自己的输出，无法判断其是好是坏，是值得分享还是直接删除。但是，这种自我反思的能力被证明是可能实现的。人们可以创建具有对抗性的算法，来判断一件艺术品是过于因循守旧，还是偏离了我们所认为的艺术的边界。那么，为什么我仍然认为，即使是这些令人惊叹的新工具，也远远无法与人类的创造力相媲美呢？
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到目前为止，机器所有的创造力都是由人类的思维和智慧来启动和驱动的，我们还没有发现机器被强制去表达自己。除了我们让它们去做的事情，它们似乎没有什么别的可表达。就像曲艺中的双簧，它们是在台前表演假动作的人，为在台后渴望表达自己的我们提供了喉舌。这种创造性的冲动是我们对自由意志信念的表达。我们可以像机器一样过着日复一日、一成不变的生活，也可以突然做出选择，停下来打破常规，创造新事物。我们的创造力与我们的自由意志密切相关，这似乎是不可能自动化的。创建拥有自由意志的程序与自由意志的含义本就是一组悖论。最终我们可能会发问，我们所拥有的自由意志是否只是一种假象，只是用来掩盖我们自身潜在算法复杂性的“遮羞布”。
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目前，人类创建具有创造力的算法的动力，在很大程度上不是由于扩大艺术创作的欲望，而是为了增加商人们在银行的存款。关于人工智能有大量的炒作，有太多的项目打着人工智能的旗号，但其实它们只不过是统计学或数据科学。就像在世纪之交时所有的商业公司都希望成功地在公司名称的末尾加上“.com”一样，现如今在公司名称中加上“AI”或“Deep”，正是这些商业公司赶时髦所利用的标签而已。
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