選擇我們想要的

以前，在金錢和價格占主導地位的傳統市場中，用工資和經濟利益來衡量人類勞動，可能是最合適的。但是隨著貨幣市場轉向海量數據市場，我們在討論人類勞動的優點時，就需要超越工資。工作不僅是一個可以幫我們支付賬單的工作崗位，對于很多人來說，它還提供了身份、社交圈和歸屬感。當我們接受這樣的說法時，我們就會意識到，幫助人們找到好工作并保住好工作，將會繼續擔負社會的核心作用，即使機器會承擔越來越多的責任。市場的任務是提高效率，在數據足夠豐富的情況下，更好的匹配將會大大提高效率（和可持續性）。與此相反，我們作為人類的任務不是要實現最高效率，而是要做真正的人，這包括思維的創造性和對新事物的探索精神，以及相互交流，建立有意義的社會關系等多個方面。

在一個機器學習系統越來越多的世界里，還有什么是需要我們人類來做的呢？我們會是數據時代的恐龍嗎？是否有一天我們會發現，自己被圈定在一個保護區里，供那些發號施令的機器取樂？即使在海量數據時代，我們仍然相信，如果人類愿意，我們將會繼續引領世界。豐富的數據將允許人類選擇自己想要做的決策，其余剩下的決策才會留給自適應機器學習系統。系統知道了我們的偏好，就會到市場上為我們尋找最好的匹配。

通過將我們的思維從日常決策中解放出來，我們可以專注于那些真正有價值的決策，以及那些我們喜歡做的決策。最終，我們甚至可能會將一些令自己不安的決策委托給自適應機器學習系統——那些我們因為擔心受自己的偏見影響而無法做出正確選擇的決策；那些我們擔心自己還不夠了解，也沒有時間來讓自己了解的決策。我們可以告訴自己的決策輔助系統，我們希望它做出怎樣的“修正”。這將不會是一個簡單的、二元的、非此即彼的問題，相反，人類將會有能力調高（或調低）我們想要得到的幫助數量。我們將會選擇是否選擇。

保有個人選擇的自由

大數據和人工智能不但可以幫助我們決定買什么，而且可以幫助我們決定與誰合作。專家警告說，這一點可能最終會威脅人類的決斷力。我們害怕的是，當我們把決策委派給機器學習系統時，我們也就放棄了那項重要的、組建自己社交圈子的自由。但是，正如我們在第4 章中所解釋的那樣，海量數據市場并沒有剝奪我們選擇的自由，而是給了我們機會，把自己的時間和精力花在做人上。

當真正需要決定該選擇哪些決策時，我們將不得不面對如何選擇的問題：哪些決策我們應該留給自己做，哪些決策應該委派給機器學習系統做？針對諸如我們應該送孩子去哪所學校，緊急情況下我們應該選擇哪個醫院的救護車這樣的問題，如果數據驅動的自適應機器學習系統可以為我們提供更好的答案，那么我們應該將這類決策委托給機器嗎？還是我們應該將其保留在人類責任的專屬領域？在做出決策時，我們的目標到底是什么——是得到正確的答案，還是得到讓我們快樂的答案（畢竟，最終必須對結果負責任的人是我們自己，而不是機器學習系統）？到目前為止，我們很少面臨這樣的選擇，但是未來，這樣的選擇會變成家常便飯。良好、扎實的選擇能力是我們必須培養和保持的一個核心能力。

這種對該選擇什么做出選擇的能力，從本質上來說是為人類賦予權力的。它為我們保留了為宇宙的未來做出貢獻的機會，并且可能確保我們在進化的道路上占據一個永恒的位置。但它也是一項新挑戰，因為隨之而來的是責任。選擇意味著挑出一個選項，放棄其他選項，人類絕不能選擇所有選項。海量數據市場是一個令人驚喜的選擇工具，它將幫助我們做出更好的選擇。但是，它不會從根本上免除我們需要做出選擇的責任。

以安全、簡單、連貫或者利潤最大化的名義放棄個人選擇的自由，對于人類而言，將會是一個可怕的損失——遠遠超過它所造成的經濟效率低下的問題。它將侵蝕并拋棄每一個自由社會的核心原則。這就是為什么我們需要警惕那些將個人選擇視為危險品的宣傳，要倡導對集權的謹慎態度。這也是為什么我們需要警惕數據驅動的反饋效應，就像我們需要抵制那種對一個強大的獨裁政府的強烈渴望一樣。

市場是一種高效的人類合作方式

海量數據市場和個人選擇還有一個敵人，這個敵人是一個愿景：人類將很快克服資源稀缺的問題，因為機器學習系統看似無限的能力，將以低成本或零成本的方式完成復雜的任務，使我們擁有的資源可以永遠重復利用，機器學習系統基本上可以把我們帶進一個真正的理想世界。在這樣的世界里，從日常瑣事中解脫出來的人，將可以享受生活，并且盡情地體驗生活。”資源稀缺的終結早已有人預言過，在20世紀70年代，最為人熟知的是保守派經濟學家朱利安?西蒙。現在，這個想法的升級版再次浮出水面。麻省理工學院斯隆商學院教授埃里克?布賴恩約弗森似乎非常認同這樣的觀點。布林約爾松是一本很有影響力的著作的合著者，那本書探討了人工智能給人類勞動者帶來的影響。a布林約爾松說：“一個日益富足，甚至是奢侈的世界不僅是可能出現的，而且是極可能出現的。”

這類觀點的支持者使用“完全自動化的奢侈共產主義”（fullyautomated luxury communism）這個術語（想象一下列昂尼德?伊里奇?勃列日涅夫穿著古馳懶漢鞋的形象），來描述他們的想法：大家的工作都減少了，但我們依然可以享受自己想要的一切。作家亞倫?巴斯塔尼聲稱是他創造了這個術語，他認為，這將會“為所有人帶來卡地亞、萬寶龍和蔻依。”英國報紙《衛報》的說法則少了一些物質的味道:“人類通過對機器的控制獲得了茂盛的草地，而打理草地的則是他們寵愛的機器。”這種觀點認為，在這樣一個世界里，我們不再需要選擇，蛋糕會再有的，想吃就吃掉它。而且市場，就像磁帶播放器或者餐館桌子上擺放的煙灰缸，最終會成為過時的東西。

這類觀點的大批擁護者，將自己的愿景建立在了一個基本謬誤的基礎上。他們關注的是物質資源，卻沒有認識到市場不僅是一種分配稀缺物質資源的方式，而且是一種高效的合作方式。只要人類需要合作，時間就會成為稀缺資源。只要不能做到永生，我們就需要市場在有限的時間內幫助我們相互合作。

我們需要擁抱我們的現實生活，而不是期待一個根本不存在的永恒世界。我們不否認世界各地都存在嚴重的經濟問題，我們也將其視為嚴峻的挑戰，但市場并不是問題的根源。相反，我們將市場看作我們戰勝挑戰的最終希望。我們認為，最重要的事情就是人們能夠及時地相互合作，實現憑個人能力永遠無法實現的目標。

我們確信市場會繼續存在。人類的未來不是集中權力，也不是消費和富有，而是相互合作，把我們無法重新利用的資源時間，花在最有意義的地方。但是，一個全面的、可持續的選擇自由，不僅需要從貨幣向數據的轉變，而且需要我們在第4章中詳細闡述過的技術進步。

選擇的自由，需要建立在一個由人類協調的、權力分散的社會機制上，這個機制就是市場。離開市場的分散性，數據的權威就會消失。這就是為什么我們把從資本向數據的轉變，而不是人工智能的興起或大數據的出現，稱作市場的復興。如果沒有市場，數據和技術就不可能做到保護人類，幫助人類協調工作，更別提促進人類文明了。因此，在本書中，市場占據了中心地位。數據（和技術）僅僅起到促進市場復興的作用。

沿著知識的道路繼續前進

市場的復興建立在獲取豐富且全面的數據，以及將數據轉化為決策的能力之上。反過來，這也讓我們放棄了幾個世紀以來，一直統治著傳統市場的被人類濃縮與簡化的信息。簡化現實，讓人們更容易接受它，這是一種人類古老的策略。當我們不熟悉情況，沒有足夠多的信息時，當我們無法更好地理解，心智能力達不到時，當我們缺少獲得更準確、更詳細信息的工具時，這個策略是非常有用的。

將地球假設為平的，這是我們在幾個世紀里一直采用的一種簡化方法，因為它切實可行。直到我們有了進一步發展的需要，我們才把它換成了更復雜的概念——地球是一個球體，它不是一馬平川的。但是復雜是人類前進的動力。當我們將基于貨幣的市場轉向海量數據市場時，我們做的是同樣的事情。

從根本上說，這種轉變是一場數百年前就開始的，規模更大、范圍更廣的運動的一部分。它曾促使弗蘭西斯?培根強調實驗證據的必要性，也促使勒內?笛卡兒去探求理性。它曾激勵伊曼努爾?康德提出理性與道德密切相關，也促使亞當?斯密審視市場的協調力量。它還讓漢娜?阿倫特看到了權力的本質，讓約翰?羅爾斯思索正義的內涵。它推動人類沿著知識的道路前進，讓我們有機會洞察我們生活的世界——一個具有豐富信息的世界，一個比我們能夠想象的更多姿多彩、更多樣、更微妙、更令人振奮的世界。我們的旅程還未結束，它將一直持續下去。

我們都應該認識到，人類不能將現實簡單化，為了使之符合我們的認知局限。這一點是非常重要的。當我們將自己對世界運轉的解釋，限制在一個非常簡單的、容易理解的，或者我們一直相信的范圍內時，我們就限制了自己的想象力，將自己對世界的理解局限在最顯而易見的事情上。過去，我們沒有其他選擇，簡單化不啻為一種解決方法。但是有了數據后，我們不必再采用這樣的方法了。

只要我們愿意，人類的未來就是一個知識與見解的未來。這就意味著，我們將會拋棄很多曾經深信的簡單化模式，張開雙臂擁抱世界的多樣性。要做到這一點，只有數據還不夠。要打開新的視野，我們還需要敞開心扉。但是，我們的想法與反空想主義的預測正好相反。反空想主義的預測認為數據是冷酷的，技術是與人類對立的，而我們相信數據的豐富性會讓我們的未來更加社會化、更加人性化。

《數據資本時代》

[奧] 維克托?邁爾-舍恩伯格 [德]托馬斯?拉姆什 著

李曉霞 周濤 譯

中信出版集團 2019年1月出版