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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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按照这个定义来衡量的话，绝大多数机器一直以来都是相当愚笨的，就像蜜蜂和海狸一样。但是这意味着，它们对世界以及我们的影响力被低估了；并且也可能意味着，一个像“伊凡娜”一样的语言程序绝无可能变得真正智能，因为它只在一个环境中，即语言环境中活动。
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因此我认为，我们应该从另外一个角度来考虑：智能意味着不管在哪一种环境中都能使人感到意外！一只蜜蜂可能从来不会让我们感到意外，它做的都是蜜蜂该做的事。相反，一只猫很可能出人意料，就像每一个幸运地拥有一只猫的人所知道的那样，因此我们承认猫有某种程度的智能。我们也可以这样对待机器。如果机器做了令人意外的事，而且不是因为功能错误，那么我们就可以说这是智能。
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照这么说，文字处理应用程序Word就不智能。如果它出现了让我们感到意外的问题，我们会生气并认为它有一个缺陷，然后气愤地改正它。网络搜索引擎就不一样了，我们从来都不会清楚地知道它会给出什么样的搜索结果，但是我们认为得出这些搜索结果是机器应有的性能，而不会认为它是一个缺陷。
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智能革命根本性的部分在于，我们周围会有越来越多的智能机器。热销的“Roomba”吸尘器能够在起居室中生成自己的前进路线，正如一个荷兰研究团队发现的那样，这些吸尘器也因此被他们的主人视为有个性的生物。如今，在某些专业学科，人们利用软件给学生的作业评分，这些软件可以像教授一样给出评分，而且评分的偏差与人工评分的偏差类似——就人工评分而言，评分人的打分差别较大。机器还会写作诗歌，而且写得还不错，一家名为“Bot or not”的网站曾做过一个测试，让人们判断哪些诗歌是人创作的，哪些是电脑创作的。令人吃惊的是，测试参与者常常判断错误。机器还能创作音乐，写作一些简单的报道文章——有些读者会觉得这些文章出自编辑之手。
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奥地利物理学家海因茨·冯·福尔斯特曾经提出一个有意义的观点：他将普通机器和非普通机器做了区分。普通机器就是那些在相同的输入下一直提供相同输出的机器：比如给蒸汽机车头填送燃料，它就会轰隆隆地运转。而像谷歌以及许多汽车企业目前正在开发的无人驾驶汽车就相反，它们会一再地做出我们难以预料的举动，因为它们一直处在学习当中。会下国际象棋的电脑或者搜索引擎在行动时就是这样出乎意料。高级的数字化意味着世界上的智能化机器将迅速增加。但是与这种发展趋势相伴随的，是出错风险的提高，以及不平等现象的增多。
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但是这与微粒社会中的高度解析有什么关系呢？高度解析是非普通机器的关键性所在。看起来就像是我们在世纪之交经历过的一次关键性转折一样：计算机、传感器以及软件的融合使得解析程度变得如此之高，导致机器的智能得到了爆炸性的提高。
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这种提高有多迅猛呢？1996年时的超级计算机ASCI Red的占地面积几乎有一个网球场那么大，它以每秒10亿次的运算速度成为当时世界上运算速度最快的计算机。这台超级计算机的制造成本是5 500万美元。9年后，这一纪录被另外一台超级计算机Sony Playstation 3打破。今天，每部智能手机都是一台超级计算机，此外手机还装备着摄像设备以及不同的传感器，并且是可携带的，个人可以拥有，而且能够通过应用程序商店获得多达上千种智能应用程序。
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随着计算机与传感器的升级换代，这种智能还在继续提高。但是计算机会在某个时候变得和人类一样智能吗？对此作家弗农·温格给出了或许是最机智的回答：“会的，但是只能持续很短的时间。”
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不管怎样，现在没有证据表明，人类的能力将为人工智能划定某种决定性的界限。但我们必须在微粒社会中认识到，几乎所有人能够做的事情，在未来某个时候机器能够做得更好。这在许多领域都已得到了验证，在其他领域也将得到证明。也许在其他的能力上，比如发明新事物的天赋，或者随机应变的天赋等，我们人类还将在很长的时间内占据垄断地位。
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但是我想快人一步。我们首先要思考一下，这场智能革命已经如何改变了我们的生活。它主要是通过三种极具影响力的效应做到的：加剧经济上的不平等；威胁我们的工作职位；强迫我们与机器展开合作。
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[1]洛伯纳竞赛是以美国社会学家休·赫内·洛伯纳命名的一个致力于研究图灵测试的竞赛，旨在促进计算机程序能够像人类一样思考。——译者注
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微粒社会：数字化时代的社会模式 不平等的幽灵
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一个幽灵在这个世界上游荡，它关注的不是政治体制、公正问题、最高税率或者工会问题，这个幽灵就是经济不平等。30多年以来，它一路高歌猛进，尤其在发展中国家肆虐。从全球来看，不平等的总体趋势趋于减缓或者至少没有加剧，因为像中国、巴西、印度尼西亚等国在全球化进程中确实在经济方面取得了成功。
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而在那些富裕国家，工资以及财产分配的不平等却加剧了。这个过程可以直截了当且毫不夸张地如此描述：富者愈富，而贫者愈贫或者其工资待遇陷入停滞——不安与恐惧正在蔓延。这种发展趋势毫无争议并已经得到证实，而且涉及的几乎全是发达国家，只不过程度不同而已。在德国，自20世纪80年代以来，尽管总体而言低收入也在增长，但高收入的增长速度大约是低收入增长速度的两倍。
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真正让人愤怒的是，这种趋势与政治制度或者说特殊措施看起来完全没有关系。这种不平等加剧不仅发生在美国、加拿大，更多地发生在瑞典、芬兰和德国这些所谓的福利国家。无论是社会民主党人、保守党人还是自由党人执政，无论是正在经历危机还是社会充分就业，这种趋势都在势不可当地向前发展，就好像它是在遵循某种自然规律发展一样。当然不是，否则这种规律就应该在所有的时代都起作用，但事实并非如此：到20世纪60年代后期，在大多数工业化国家，这种不平等现象已经得到了缓解，因为劳动者都从生产率的增长中获益匪浅。但是这种联动很快就被打破了。原因何在？
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经济学家们给出的最令人信服的解答是：由于数字化技术的大规模运用，高素质劳动者的效率会明显提升，同时在低端领域，工业化的熟练操作工作以及简单的行政工作都可以由机器完成，而就业者在择业时也会避免进入低报酬的服务业领域。这就导致低报酬职位的数量和良好报酬职位的数量同时增加，这是一种极端化的现象。这种两极分化仍然在加剧，并且发生在所有欧洲国家。这种新的数字化世界秩序有两个获益者：超级明星和高素质劳动者。与此同时，还有很多的利益受损者，或者就像英国研究学者艾伦·曼宁所说的那样：在这种环境中出现的工作要么是令人愉快的，要么就是非常糟糕的。
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对此，美国经济学家加尔布雷斯于不久前发现了一个令人惊愕的证据，他发现了这种数字化变革是如何明显地发挥作用。加尔布雷斯并不满足于只是概括性地量化这种不断加剧的不平等。他感兴趣的是更多的具体内容：到底是谁造成了不平等，在哪些地方可以观察到这种不平等？为此他分析了全美3 144个县——这种县大约相当于德国的选区。加尔布雷斯曾经的思路是，一步步将最富裕的县从统计中删除，直到不平等的程度重新达到它之前的水平，然后就可以具体地看到，谁在过去这些年的发展中特别地受益。
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就这样，加尔布雷斯开始了他的工作，他兴致高昂地打算从列表中删除富裕的县，却并没有进行下去。因为几乎还没开始，他就不得不停了下来：仅仅是3 144个县中的15个县就已经可以对整个收入分配体系的畸变负责了。倘若将这些县从计算中排除，之后会发现美国的不平等状况在过去数十年几乎没有改变。15个县——只占到总体的0.48%。因此如果只强调最富裕的比例，可能会淡化这种不平等给人留下的印象。
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那么这些县都分布在哪里呢？它们分布在硅谷、纽约还有西雅图，那些像微软这样的计算机巨头所在的地方。加尔布雷思尤其将此视为网络与金融领域对分配产生影响的证明——这两大领域都是“高智能性”领域，是特别需要和数字化机器密切打交道的领域。这场智能革命目前允许如此巨大的超级利润率存在，由此产生的结果是即使是在这个地球上最大的经济强国，相当少数的受益者都可以扭曲分配体系。
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那么谁是受益者呢？通常不是那些信奉弱肉强食的资本主义的狠角色，而是像WhatsApp（通信软件）创始人那样的、拥有美妙创意的、很幸运的技术极客。2014年年初，脸谱网花费大约160亿欧元买下这家大受欢迎的社交应用公司——这家公司的55位雇员每人拥有了大约1.6亿美元的财富，他们中的大部分人生活在加尔布雷思提到的那15个县。
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