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而粒度引发的改变远不止于此。在与智能机器的互动中学习时，教学材料和学习场景本身也微粒化了。相较于传统的在学校里进行的学习，在线课程建立在完全不同的原则之上。这里仅列举几点：在线课程给了学习者时间上的自由；让使用者能够控制学习进度；此外还为学习团体的建立创造了条件，这样的学习团体不同于学校班级，明显更异质化；相较于以往的教科书或是课堂，在线课程将教学材料打包成小得多的小块——于是它们明显变得更加微粒化了。
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在美国，已有25万学生在虚拟学校里学习，超过200万学生参与了至少一个在线课程。在高校，这种现象更明显。尤其是美国的一流大学，它们对外提供在线课程，即所谓的“慕课”，数十万来自全世界的大学生参与其中，由此获得聆听顶尖课程的机会。
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这些新技术对学生有怎样的影响，它们又要求怎样的教学方法，对此我们还没有具有说服力的研究，但高度解析的数字化学习方式看起来至少有两个结果。第一，鼓励了那些学习自觉性很高、对老师或是学习辅导员需求甚少的大学生，对他们来说电脑成为学习的中心——老师至多能使他们的学习经历更加完善而已。在斯坦福大学的一堂慕课上，来自全世界范围内的400多名学生完成得比斯坦福大学最优秀的学生还要好。换言之，世界上最好的大学之一的最优秀的学生，被400名积极的自学者打败了——这些自学者和老师连话都没有说过。与此相对，自律性较差的中小学生则会更多地指望能够激发并带动他们的老师——也许在未来对教师更合适的定义，是激励专家而非专业的权威。
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第二，不仅教学材料，同样微粒化的还有评价体系。受热捧的可汗学院在提供成千上万段与教材匹配的视频的同时，还提供在线测试，以检测学习成果。教师们在将教学视频嵌入课堂的同时，可以通过一种数据控制器检索所有学生（与教学视频相关）的精细信息：他们看了哪些视频、看了多长时间、哪些作业完成了、哪些没有完成、完成各项作业用了多长时间，以及更多的参数。这有助于及时发现学生的弱点，但更主要的是使老师能够更全面地把握学生们的学习成效。
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这听来像是不道德的监视。不过从中受益更多的是学生们自己，因为他们也能追踪数据从而获得直接的反馈。通常大多数学生对自己的学习成效只有一个粗略的了解，这个软件使之前看不见的东西变得可见了。一位教师仅用了6个月的时间，就借数据控制器观察到了一位学生的显著进步——对于自己看得见的提高，这位学生也极为兴奋。
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这样的反馈也可以来自外界。新西兰的老师要求学生不再写只有老师看的作文，而是在公开的博客上发表文章。一开始并没有发生什么，但当第一批陌生人的评论出现在博客文章下面以后，这些学生们开始极为用心地创作他们的文章，学习成效明显提高。同时，学生的表现也能在博客中看到，从而作为考评的依据。
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微粒化的学习同时又是令人困惑的：学习材料多，各方面影响多，评价标准多。它离开了教室，弱化了迄今为止最重要的、也经常是唯一的反馈者——教师的作用。教育系统中的传统区分全部土崩瓦解。
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在高度解析的社会，同类的事情还在无数的地方发生着：医疗体系混乱了，因为高度知情的病人也要参言，同时拷问医生的权威；人脸识别程序解析了公共空间，我们生活其中，却到现在都还以为自己是匿名存在的；植入设备如脑起搏器模糊了人和机器的界限；保险公司突然不知道他们应该如何对事物进行估价了——在维尔茨堡大学，有一个作为轻型摩托车投保的自动轮椅，因为人们找不到更合适的归类了。
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如果无人驾驶汽车真正得到承认，那么整个交通系统都必须重构：汽车和交通事故的数量会减少；汽车生产商的销量会降低；国家税收收入降低的同时，开出的罚单也变少了；石油公司卖不了那么多汽油；诊所在交通事故伤亡上赚不到那么多钱；停车场将会变成居住区或者公园；不再需要那么多警力；保险费将会降低；道路工程将会减少，因为无人驾驶汽车可以成纵列行驶从而更有效率地利用高速公路——在平常的交通中，高速公路的利用率最多只有5%。没有什么还会和现在一样。而我们人类将会坐在无人驾驶汽车里，一边自顾自地打着瞌睡，一边希望这台机器知道它在干什么。
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微粒社会：数字化时代的社会模式 使不可见者可见
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跟随本书的脚步，我们一再看到数字化是如何一路让看不见的现象得以显现的。患糖尿病的菲利克斯脱离了被平均值笼罩的黑暗，以他的唯一性出现在人们面前。奥巴马的选民变得前所未有的透明，还有韦伯的企业、拉斯韦加斯赌博机旁的赌客，以及使用电脑提升学习效率的学生。
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与此同时，不断被谈到的还有神秘的电脑以及冷酷的程序。它们被认为是一种“幽灵般的存在”，一些信息技术专家甚至喜欢称它们为“无法触及的、复杂的和难于理解的”。这让它们更加难以掌控。
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于是微粒社会的核心中存在着这样一个悖论：那些高度不透明的数字化机器，正在创造着无法辩驳的透明。这样的对立也让我们的制度不堪重负。国家陷入压力，一方面要保护民众，使之不为数字化耀眼的光芒所伤；另一方面又要将光芒照进机器的黑暗当中。这正是微粒社会中国家的一项艰巨任务。接下来两节的内容都将围绕这个挑战展开。
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这个既不透明又透明的悖论会使我们在思考智能机器及其内在的算法时陷入一种独特的混乱。一方面有人称，它们将决定我们的生活，控制我们的行为。由此，一种新的、几乎无法控制的权力笼罩了地球，它关系着我们存在的所有方面，统治着、影响着同时规训着我们——这正是源于它对我们无情的透视和计算。
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另一方面，我们却无力地站在程序的对面，因为我们不懂它们。我们面对的是“看不见的机器”，它们摆脱了我们的控制，所以我们需要经历的，是一个“不可见的世纪”。根据这样的解释，数字化的机器拥有了大得无边的权力，而且是完全虚无的。它们看穿一切，但自己是无法被看穿的，以前的人们称呼这样的存在为：神。
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哲学家温迪·楚指出，程序将会成为一切“不可见的却又有着巨大影响力的事物”的“强有力的隐喻”，“从基因密码到市场的‘看不见的手’，从意识形态到文化”。
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与此相应地，有关电脑的类比也在被广泛地使用。据说，我们的基因密码也“是数字化的，正如电脑代码一般”。还有作者认为，我们的文化也是可以再编程的，我们的大脑就是一台由神经元构成的电脑，进化就是对我们的“编程”，而基因密码每天都在被不断写入：“我们才是机器人，不断被写入新的基因，却对此茫然无知。”
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一切都是电脑，人也不例外。但首先，这种想法是错误的；其次，我们也不愿接受这样的想法。它其实把一些最为世俗的东西神化了。但是电脑并不神秘，恰恰相反：原则上它比人容易看穿，因为我们能对它的每个计算步骤的源头进行追溯。这在实践中绝非易事，在原理上却是可行的。
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假设我们要决定由谁享受一份社会福利，同时确保没有社会群体受到亏待。要是由人来决定，虽然出于好意，但他们可能还是会做出非常不公正的选择，因为他们受着深深固化且无意识的偏见的蛊惑。与此相对，程序隐瞒不了它的标准。我们可以核查是否所有数据都已输入；运行数据测试；为了理解运算过程，还可以删除数据或是输入其他数据。这可绝不简单：在搞懂程序的过程中，理论和实践上都存在着很多障碍。但程序的所有决定在原则上都比人更规矩，而且可以追根溯源。对电脑的神秘幻想掩盖了这个简单的事实。
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程序在隐秘中运行的原因，不在于它们不可理解，而在于它们被隐藏了。它们被秘密地隐藏起来，程序的所有“谜团”都在于此。那些编写它们的机构，从脸谱网到德国大型电商Zalando，从银行到大学，从社会福利部门到特工组织，将它们视作企业或是国家机密，像保护金矿一样保护着它们。
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程序的不透明正是这种保密的结果。我们不知道它们在干什么，因此我们有正当理由对数字化感到巨大的不快。我们被看穿了，却又无法回看过去。但这种不透明是人为制造的，是权力的表达而非程序的本质。看清这一点至关重要：我们必须停止将程序神化为“有魔法的力量”——因为这样我们只是正中了那些用不透明来为程序掩护的人的下怀。相应地，问题来了——我们怎样才能在将程序变得透明、对审查开放的同时，又不忽视公司和国家对于保密的正当诉求。这是微粒社会的关键问题之一，因为它直接涉及微粒社会的权力结构。
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幸运的是，这件事情并没有像它平常被描述的那样令人绝望。奥地利研究人员维克托·迈尔–舍恩伯格和英国记者肯尼思·库克耶在其值得一读的《大数据时代》一书中提出了可能是最有启发的建议。他们将希望寄托在所谓的程序审查师身上。这些人不是鲁道夫·斯坦纳学院的电脑专家，而是计算机工程师、数学家以及统计学家，他们的任务是审查所有类型的程序：在公司，在行政部门，在大学。正如会计师之于收支平衡表，他们的存在只为程序。像会计师一样，程序审查师负有公正和认真负责的义务，必须对错误和欺诈行为担责。
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舍恩伯格和库克耶以会计师为蓝本设计这个新的职业分支并非偶然。会计师也出现在一个存在着剧烈变革和社会复杂性迅速增长的时代。在19世纪末的工业化进程中，公司成长为大型康采恩（一种高级垄断组织形式）和企业集团，不再能被人们看清，它们——正如今天的程序一样——高度不透明地运行着权力，会计师的工作因此变得必要。自1870年德意志帝国确立了对股份制公司进行审查的责任之后，会计师这项职业不断发展，其造就的关于精确和保密的职业道德，甚至被写进了法律。今天，这种审查形式显得如此理所当然，以致我们都忘了这种行为在当时受到了怎样的争议，而应当强制企业公开账目这一思想，在当时又是如何令人感到匪夷所思。
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