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你可以在与桑迪·彭特兰的办公室相距并不远的地方惊奇地看到这样一种“社会的重新集合”。更准确地说，就在“媒体实验室”的楼下。德布·罗依就在那里工作。他引领着“认知机器”这个领域的发展，并且因为教会了一台名为“Ripley”的计算机说英语而知名。但罗依最重要的研究是在家中进行的，这项研究在他家的厨房、起居室、地下室还有育儿房中进行。罗依将他的家打造成世界上得到最好量化的家，他的儿子则是史上得到最佳测量的人。
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道韦恩·罗依（这不是他的真名）生命的最初三年是在一种科学形式的“楚门的世界”中度过的：他每天的生活都伴随着11架摄影机和14个麦克风。他的每一次表达和移动几乎都被记录了下来：总共9万个小时的视频和14万个小时的音频，罗依将它们保存在地下室的服务器上，这些材料大约有200TB[1]。“这绝对是史上规模最大的家庭视频集。”德布·罗依眨着双眼得意地说。
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这样做的目的是：罗依想知道，一个孩子是如何学会说话的。根据数年前的人类基因组计划的名称，罗依将这项计划称为“家庭语言计划”。在此之前还没有一个孩子像罗依的儿子那样，从牙牙学语开始就得到如此细致的观察。当然这些记录中也存在一些空白，出于保护隐私的目的，在每一个房间都有一个紧急按钮，父母在一些尴尬的时刻可以按下这些按钮，用于删除前面几分钟的内容。除此之外，如果争吵即将发生，还可以使整个系统暂停运行。
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研究结果是引人注目的。在一个定时拍摄视频中，德布·罗依讲解了他的儿子是怎样在半年的时间内学会“water”（水）这个词语的。他先是会说guga，然后是wadö，再然后是wuta和wata，最后才是water，学习这个词语真是一段令人着迷的旅程。直到两岁时，道韦恩就这样学习了503个单词。罗依的科研团队根据道韦恩的学习顺序制作了一张单词表。
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接下来，研究人员逐一确定这些词是在什么时候以及在什么情况下由父母或保姆说出来的，他们试图从中发现道韦恩是怎样学会它们的。研究人员在此有了一个很有趣的发现：在道韦恩学会一个词之前，这些成年人已经围绕这个词系统地简化了他们的语言，或许是无意间的，这会让孩子尽可能简单地学习这个词。罗依从孩子与成人之间大量微妙的反馈机制中发现：孩子不仅从父母那里学习，父母也能感受到学习一个新词的成熟时机，并且相应地改变自己的行为。微粒化的数字化技术向我们揭示，被高度解析的人与人之间的互动是多么的不可置信。
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现在还不清楚的是，关于人的语言习得，“家庭语言计划”能够向我们揭示什么。到目前为止，研究人员一直都在致力于开发出某些方法，从而有意义地利用这些数据。在此期间，罗依开发出一种系统，这种系统能够同时并且自动分析处理数百种电视节目的内容，然后将脸谱网和推特上关于这些内容的谈论与其联系起来，这样一来，罗依就好像能够倾听整个国家的自言自语一样：“突然间，我们看到了之前一直隐藏着的新型社会结构与行为的动力。这就好像在显微镜下观察人们的交流行为。”这就是实时处理的新型社会物理学。
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这类研究是否真的会让我们当前拥有的概念——诸如阶级、阶层、系统——显得陈腐过时，目前还无法预料。但是如同媒体研究专家列夫·马诺维奇所说的那样，初期轮廓已经显现出来了：如果我们的注意力仍集中于个体，我们就急需其他的概念。“我们将不再追问，某人是否以及在多大程度上符合理想类型，我们追问的将是他的联系网络以及与其他个体的互动。关系将比类别更重要；灵活的功能将比用途更重要；过渡将比界线更重要；顺序将比等级更重要。”
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相较于以结构和功能系统为导向的旧的社会物理学，这种新型社会物理学更加灵动、更有弹性，也因此更加难以把握。如果新型社会物理学想适应这种粒度和这种单体化（发展过程），它必须要达到这种标准。社会学家迪尔克·贝克这样描述该过程：“根据目前所能了解到的情况，这样的社会将其结构调整为异质的网络结构，将其文化调整为以速度取胜的处理过程。异质的网络将会代替同质化的功能系统，正如我们在现代社会中了解到的一样。”
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对于我们的共同生活而言，并非只有少数人看到了其中的巨大危险。皮埃尔·洛桑瓦隆担忧，个体间的差异越大，他们之间的竞争就越大，斗争也就越激烈。由单体构成的共同体将会变成那种人们所说的“完全的竞争社会”。在其中，人人都将斗争，因为缺乏联合者和同类者。因此洛桑瓦隆所研究的，是在19世纪工业化过程中产生的观念。那个时候，人们也在控诉某种形式的“滚雪球效应”：差异越多，竞争越多，而竞争越多，差异将更多。这是一种恶性循环，最终会将集体毁灭导向自身毁灭。但是这从未发生。
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同时洛桑瓦隆还看到，我们不会倒退回“单体的升值”。他认为，建立在极端的去个体化之上的传统模式的共产主义制度已经消亡。而在今天，“差异是连接纽带，而不会造成分离”。在一个更好的世界里，社会的差异与复杂性将得到承认——将会出现一种“平等者的社会”，但社会成员可以保持各自的独特性。而这一场景中的细节在洛桑瓦隆那里却是模糊的。他提及的是一种“不平等均衡”，即各种各样的不平等将得到均衡，还有交互性与地区性等其他更多的因素。
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然而，此类政治课题忽略的可能正是最容易理解的部分：单体化并不是发生在一种完全竞争的真空环境中，而是存在于人人密切相关的环境中。一个高度解析的世界与单体化的人类只有在一种复杂的网络中，在一种具有交互行为的网络中才是可以想象的。
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举例来说，计算机程序是由数百万条命令行组成的，这些命令行可以输出数十亿条指示。一般来说，这些命令行由数百名全球范围内的程序员控制，而且他们之间存在巨大的依赖性。调查显示，在一个由161位程序员组成的中型团队中，每一位成员平均要依赖32名同事的支持，而最多可能需要全部160名同事的支持。在数字化世界的核心，极端的单体化和极端的连接相互制约着。
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由洛桑瓦隆和其他人观察到的悖论也是如此，这种不平等与差异性的新时代将导致“一种对社会歧视更高的敏感性”，同时还有对男同性恋、女同性恋以及各种各样少数族群的“更高的宽容度”。单体化的影响在于使每个人都感受到自身的少数性，而在此过程中，每个人都将与其他人一样。
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微粒社会将如何动态地展开，目前我们还所知甚少。此外，企业、国家以及个体之间的权利将如何转移与划分，目前也属未定之数。这种划分之争才刚刚进入新的一轮。我们所能确定的是，在这种权力划分之争中出现了一些新的参与者：智能机器。
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[1]1TB相当于240字节。——编者注
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微粒社会：数字化时代的社会模式 第二章 智能革命
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为什么我们会更聪明，我们将为此付出什么代价
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当机器人拥有智能
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罗伯特·爱泼斯坦是进入数字化时代后最兴奋同时也是最不幸的人物之一。这位心理学教授和计算机科学家参与组织了每年一度的洛伯纳竞赛[1]。在竞赛中，被称作“聊天机器人”的软件程序将与裁判“聊天”，并使裁判相信他们是在与人类而非机器聊天。目前还没有聊天机器人取得成功，但是它们将变得越来越好。
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2007年冬季，爱泼斯坦开始与一位俄罗斯女士在线调情。“和大多数男士一样，我对她的第一印象来自一张照片。”那张照片上的她苗条又靓丽。这位名叫伊凡娜的女士生活在俄罗斯，但在邮件中使用的却是糟糕的英语，大意为：我讲述把你给我的朋友们，他们所有人都高兴，尽管你不俄罗斯在这里。[2]两个月后，爱泼斯坦越来越感到这种邮件交流就是在兜圈子。但是直到收到了一封伊凡娜的邮件，邮件中她热情洋溢地谈到她和一位女友在外面散步了很久，爱泼斯坦才真正产生了怀疑。在俄罗斯零下20摄氏度的冬天里长时间散步？
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爱泼斯坦开始冷静地阅读曾经的往来邮件，终于发现了机器人的典型特征：伊凡娜从未正确回答问题，通常都是含糊其词。他给她发了最后一封测试邮件：“asdf; kj as; kj I;jkj; j;kasdkljk; kljk’klasdfk;asjdfkj.爱你的罗伯特。”伊凡娜回复了一封长长的邮件，其中讲到了她的母亲。爱泼斯坦认识到，他上当了。尽管如此，让他感到安慰的是，他是被“一个聪明绝顶的智能程序”欺骗了。虽然它还不足够智能去欺骗一位冷静的科学家，但是一个被爱情迷惑的人还是被它欺骗了一段时间。
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什么是智能？一位研究者在很多年前曾整理了71种不同的定义并统一成一种最简短的表述：“智能所检测的是一种生物在不同的环境中达到目标的能力。”这个定义简直就是为人类完美打造的。蜜蜂可以生产蜂蜜，海狸可以建造水坝，但是海狸不会生产蜂蜜，而蜜蜂也建造不了水坝。因此，两者都有出色的能力，但是只有有限的智能，因为它们只局限在很小的一部分世界里。相反，人类可以建造大坝和机器、开辟耕地、建造风力发电厂、建造金字塔以及升月火箭。诸多的环境，诸多的智能。
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