以色列历史学家尤瓦尔·赫拉利出版过系列图书《人类简史》、《未来简史》和《今日简史》,因而在中国享有很高的知名度。
在新书《今日简史》里。赫拉利描述了人类当下面对的众多挑战和问题,比如在欧洲引发了很多讨论的移民问题、因为社交网络上的假新闻而出现的“后真相问题”等。正因为这本书对问题的讨论很多,一些读完这本书的人把这本书称作是一本“问题之书”。
赫拉利说。要么是恐慌,在面对这些问题,以及这些问题前面的不确定的未来时,要么是困惑,人的反应。在他看来,更为可取的态度其实是困惑。
因为,是自以为完全知道世界正在走向毁灭;困惑则是比较谦逊的态度,也就能看得比较清楚,“恐慌其实是一种傲慢。” 他的建议是。不是这样,如果你现在觉得想跑到大街上大喊“世界末日来了!”那么你要告诉自己:“不。我其实只是不知道世界究竟发生了什么事而已。”
那究竟发生了什么事呢?
赫拉利在《今日简史》里把当下人类面临的最大问题总结为三个:生态崩溃、科技颠覆和可能的核战争。
这三个问题其实并不新鲜。对生态崩溃的讨论已经持续了很多年。科技颠覆是赫拉利上一本书《未来简史》的主题。未来人类会被划分成极少数的神人和绝大多数的无用之人,比如赫拉利就提出一种可能,生物技术和人工智能技术可能会对人类社会形成前所未有的影响。至于可能的核战争。是不是会增加更多的不确定性,赫拉利认为,科技也向其中增加了新的变量,万一算法卷入到了核战争的决策机制,比如。
解决问题的机制是什么?
读完《今日简史》其实可以总结出,答案分别存在于三个方面:组织、共识和技术。只要能够解决组织挑战、共识挑战和技术挑战,人类是有可能解决摆在面前的这些看似无解的问题的。
首先来看组织挑战。人类在历史上,其实一直通过不断的组织创新来解决面对的问题。无论是政治组织、还是商业组织,组织的创新一直在进行。在政治和经济上,一种是公司,一种是国家,人类创造出的两种最重要的组织。国家可以为人民提供各种公共服务和社会保障,比如安全、教育、医疗、道路基础设施等。公司提供激励,让人可以在承担一定风险的情况下去创新开拓。
特朗普推崇美国优先策略、英国脱欧后的首相特蕾莎·梅说,如果你相信自己是一个世界公民,那你就不属于任何地方。一些重要的政治领导人都相信。甚至退回到全球化时代之前的国家组织中,就可以解决棘手问题,躲到国家这个组织中。但在赫拉利看来。目前的组织形式已经难以完全化解威胁,比如气候变化和科技颠覆,今天面对的大问题。
赫拉利说:在过去的几个世纪中。是因为人们面临的问题和机会远远超出地方部落能够处理的范围,唯有通过国家规模的合作才有望解决和把握,国家这个组织的出现。而现在,“国家”这种架构不再足以应对这个时代最重要的种种挑战。现在需要组织创新。
然后是共识挑战。赫拉利的人类三部曲,来构建合作,人类靠虚构的故事来凝聚共识,一条主线就是。过去绝大部分人相信的共识是自由主义的故事。它包括了推崇个人主义、人和人之间是平等的、每个人都有决策自主等含义。但是现在,自由主义的故事也在面对挑战。
比如,赫拉利相信,比个人自己认为的还要好,未来人工智能和算法可以为个人做出更好决策,甚至你跟谁结婚更好,从你购物时要买什么东西、生病时要吃什么药。同时,脑科学和神经科学的研究也在不断挑战一点,那就是人究竟是否有自由意志。
至于人工智能技术可能把人类划分成极少数神人和绝大多数无用之人这种前景,就更是人类有史以来会面临的最大的人和人之间的不平等了。
赫拉利想要回答的问题是:人类新的共识可能是什么。他的答案是算法。不过。这只是其中一种可能,他也承认。而且,从他的描述看来,这种可能并不怎么不让人欢欣鼓舞。
所以,我们相信每个人都有不可被替代的价值、每个人都有自己选择的自由等等自由主义的叙事,这是我们面对的第二个大的挑战,接下来要怎么走。我不太相信一种有损于绝大多数人价值感的叙事,能够成为共识。
第三个挑战是技术挑战。更具体而言,这里的技术,指的是对人类自身的研究水平。
赫拉利就说。我们现在投入了太多资源去研究人工智能,但是在探索人类自身心智上的投入却远远不够。
我们人类一直沉迷于制造工具,现在人工智能可能会是人类制造出的最为强大的工具。我们甚至可以把自己的思考、决策、创意都外包给人工智能。但是我们却忽略了增强自身。比如说,人类的科学家到今天为止也没有办法弄清楚人类大脑的运作。
盛大创始人陈天桥捐出10亿美元用于脑科学研究。也是感慨于人类在外部世界探索上突飞猛进,但却仍然对自己这么无知,人类为什么会快乐、为什么会忧虑、人类对意义的思考背后是什么等。
我们不会放心让一个8岁孩子开车上高速公路。而在人工智能技术的未来,人类可能就是这个8岁的孩子。所以,我们必须实现对自己认识的突破。
大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为。他的敢于设想以及勤于思考是值得称道的,赫拉利考虑的是未来社会的底层逻辑。放眼未来,因为只有技术的效应是可以叠加的,进而对未来产生深远影响,最大的挑战在于技术的发展。人工智能只是未来技术的起点,认识自身、强化自身都是可持续研究的大课题,只有不断认识自己才能成为更好的自己。
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