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总结（第2页）

大灭绝事件并不像看上去那样不可能。毕竟此前曾经发生过。据估计，大约7000年前的火山爆发将全球人类人口数量减少至一座小城镇那样多。尽管如此，我们支持一种不那么悲观的观点：与1896年的“动画图片”的观众们可能将预计到《公民凯恩》的出现相比，我们并不能更多地理解新技术最终的用途将带来什么影响。本书的重点并不在于用可怕的未来景象恐吓你。这种想法就像设想开普勒-62e行星有生命迹象一样有用。

由于人工智能被用作从Siri到特斯拉汽车等所有一切事物的标签，我们认为这一问题解决类的人工智能是“狭义的”或“专业化的”人工智能，以区别于通用人工智能（AGI，artificialgeneralintelligence）。人工智能专家本·格策尔（BenGoertzel）提出，通用人工智能将是可以申请大学院校，被批准入学并获得学位的一台机器。

专业化的人工智能与通用人工智能之间存在许多差别，但二者均非编程而来的。它们可以被“训练”，或者说它们会“学习”。专业化的人工智能是被工程师们仔细训练过，他们调整数据和算法并不断测试，直至其能够完成特定的事情。这些人工智能是没有创造力的，它们被严格地管理，它们的应用范围很狭窄。

在我们达到通用人工智能之前，仍需要在机器学习和其他领域实现数十项进步，但“阿尔法狗”已经实现了其中几项进步。它看上去具有创造性，能够通过统计学系统得出某种数理逻辑。这一成就的重要性怎么说都不为过，许多人不相信，你可以从深度学习中实现符号推理。

然而，尽管“阿尔法狗”很聪明，也很有创造力，但它只能在围棋上击败你，而不是国际跳棋。它的全部表达和想象只是有着横竖各19条线的方格以及黑白子。在“阿尔法狗”对去夜店或参加竞选感兴趣之前，仍然需要实现很多的技术突破。事实上，我们或许永远也不会拥有能去夜店或参加竞选的机器。然而，或许不需要太长时间，“阿尔法狗”便可以决定假释、设定保释金额、开飞机或教我们的孩子。

随着人工智能的不断进步，机器或许将成为我们的身体、家庭或交通工具、市场、法院系统、创新工程和政治不可或缺的一部分。我们作为社会整体已经比作为个体更加智慧了。我们已经是集体智慧的一部分。随着机器不断融入我们的网络和社会，它们将成为我们自身智慧的延伸，带领我们进入到更加广阔的智慧中去。

一些奇点主义者（Worst.Cult.Name.Ever.——有史以来最糟糕的名字）认为，不会需要太长时间，人工智能就会变得足够优秀，乃至让许多人类失业。这或许是对的，尤其是从短期来看。然而，其他人则认为，生产力的增长将使得我们创造出一种普惠的基本收入，为因机器而失业的人们提供支持和保障。与此同时，也有很多人担心，我们的工作给了我们尊严、社会地位和体系，与仅仅提供收入相比，我们需要更加关心如何自我娱乐以及通过学术或创新努力创造出什么。

我们还必须自我发问，人类和机器如何共同合作，我们如何确保人们会感觉生活在他们身边的人工智能拥有与他们相同的价值观，并反映出他们的道德，即便它们在不断进化。一种前景被看好的做法是如媒体实验室可扩展合作研究小组负责人伊亚德·拉万所说的“众机回圈”（societyintheloop）式的机器学习，即通过社会规范来训练和控制人工智能，这或许将产生一种人类和机器协同进化的体系。

今年，美国国防部为人工智能编制了36亿美元的预算。然而，学术界和产业界的人工智能研究人员都呼吁，机器以及制造这些机器的人能够与公众开放地展开讨论。问题是，是否存在开放社会打造通用人工智能的努力与更加秘密的、由军方控制的打造人工智能的努力之间的竞争？随着私人公司变得越来越有竞争力并逐渐接近“答案”，人工智能领域开放研究的黄金时代是否正在走向终结？

这些事件将在未来几十年内逐一展开，或许会比本书中讨论的其他事物更能够影响整个世界。无论发生什么，奇点主义者们在一件事情上是正确的：以指数速度发展的并不仅仅是技术，改变自身也在以指数速度发生。改变是技术带来的产物，同样也是其他发展带来的产物。在过去25年间，我们已经从一个由简单体系占据统治地位的世界进入到被复杂体系所困扰和阻碍的世界。

在序言部分，我们已经解释了这一转变的背后因素。它们分别是复杂性、不对称以及不确定不可预见性。我们将会总结我们的目标，它的雄心不啻提供一份21世纪的用户说明书：打造建立在弹性、灵活性和教育失败基础之上的机构。

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我们初次见面打算写这本书是在2012年春天的一个大风之日。那是周日的下午，麻省理工学院媒体实验室外的街道空无一人。之前一年的秋天，伊藤穰一被任命为媒体实验室的主任，媒体实验室有着传奇般的地位，是驱动信息科技的诸多技术创新的起点。伊藤穰一从他临时居住的波士顿南区的公寓骑车过来（他最后在剑桥市购买了一栋房屋，但他在同一地停留的时间不超过两三天）。我们的出版经纪人约翰·布罗克曼（JohnBrockman）建议我们见一面。我们略显尴尬地握了握手，然后就上楼去了媒体实验室诸多玻璃会议室中的一间，看看我们是否想要共同写一本书。

当天结束，一些主题已经出现。我们都对这个世界充满好奇心，我们也都不是通过常规路径进入到学术界，这意味着我们没有会折磨学者一生的学科式狭窄视野。伊藤穰一在读大学时辍学，并作为一名企业家和博客作者建立了他的知识信用。杰夫在哈佛大学的研究员职位使其获得美国东北大学终身教职之前，他长期为《连线》杂志撰文。

我们两人过去几年一直在同大量决策者对话，从财富500强公司的经理到联邦调查局特工，再到外国领导人。我们的个人经历也使得我们担心，大型机构是否有能力安然度过人类历史的决定性时刻，即我们自己的历史时刻。我们也都相信，未来会发生远超普通高管能理解的激进、动荡变革，这进一步加剧了我们的担忧。

在我们见面的第一天，我们也都表达了对于未来主义领域的怀疑。人类对于预测未来事件有着可怕的记录，预言的喧嚣在未来只会变得更加猛烈。

或许最重要的是，我们发现，我们实际上都“关心”世界。通常来说，为新观点而绞尽脑汁的书似乎都在外科式的超然态度与可疑的激情演讲之间摇摆。我们想要写出一些新的东西，能够将严谨的治学与更加个人化的工作热情结合起来。

我们在第一天谈论的观念成了本书中的架构原则，这些原则在具体方法中也十分重要。人们的生活处于生死存亡的关头，整个产业处于危险之中。关注拥有巨大经济和社会价值组织不知不觉地就卷入历史的圆锯中解体，这与其说是我们晚餐聚会的聊天内容，还不如说更像四级火警。

我们并不是要向你兜售一种组织工作日或运动养生的方式，我们也肯定不是要让你相信我们的未来观，因为我们自身也没有这些，除了我们坚信未来将与我们现在居住的世界完全不同。我们的确要表达一个观点：创新并不是学习如何利用社交媒体产生潜在客户。根据全球网络化来修正企业也不仅仅要为管理团队购买昂贵的电话会议设备。相反，我们认为，这需要一种更加深刻、更加基础的变革：一种全新的思考模式——一种堪比四足动物学习用两只后腿站立的认知革命。

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思考这些原则的方法之一是，它们是通过对两个简单而又影响深远的因素推动人类与世界相互作用方式发生重大变革的观察所得。很明显，第一个因素便是互联网的发展，它与此前任何一种通信技术均不相同，它不仅提供了多人对多人的连接，而且也提供了一人对多人的连接。英国经济学家罗纳德·科斯（RonaldCoase）提出了著名的论断，阐释了在公开市场上，公司能够比独立代理人更好地配置和管理资源。尤查·本克勒（YochaiBenkler）在“科斯的企鹅，或者Linux操作系统和企业的性质”（“CoasesPenguin，orLinuxandtheNatureoftheFirm”）一文中表明，当合作成本下降时，就像Linux操作系统和维基百科（Wikipedia）那样，人们将把自己分配给这些项目，这将比自上而下和有组织的公司更加高效地创造资产和机构。他把这称为“共同对等生产”。这一资产负债表外的、视线以外的、不属于我们国内生产总值一部分的创造力的爆炸增长正在接管更大的世界。每一个卷入其中的人不仅是生产者，同时也是消费者，不仅是工人，同时也是经理。金钱只不过是你需要增加的众多货币之一，在这样一个需要并且奖励关注、声誉、网络、学习、创造力、意志的世界快乐地生活。突然之间，我们全都成了广播员、出版商或者即将成为的煽动家。

现在，大多数学术领域内的进步似乎都以“瞬间”的速度发生，许多发现都以令人眼花缭乱的速度建立在彼此之上。然而，没有什么可以比拟私人行业的进展速度。过去10年中最有价值的初创公司最初都是硅谷里类似酒吧打赌的产物。6年后，优步（Uber）的估值达到了625亿美元，超过了赫兹租车和其他所有大型汽车租赁公司的总和。然而，与大多数市场价值超过多数岛屿国家的公司相比，优步似乎只依靠很少的员工，大约只有1000名雇员。这与沃尔玛在宾夕法尼亚州利哈伊谷的配送中心的雇员人数相当。

这一切都证明了互联网和摩尔定律结合在一起之后所发生的事情。它们将一些定量测度（速度、成本、规模）变成了定性事实。例如，当深圳的一些工程师能够以大规模、低成本试制一款新的产品，进行焦点小组调研并进行配送，这不是小幅度的改变。它并不代表银行的“新收入模式”，银行可能几年前为他们提供了小额商业贷款。他们还想办法绕过了令大型公司无能为力的管理规定。现在，银行和政府被整体推出了循环。这是性质上的变化，而非数量上的改变。

下一步会怎样？你不知道？猜猜看。其他人也不知道。没有人能够预测未来。事实上，专家和所谓的未来学家有着最糟糕的记录——表现甚至不如那个长期存在的竞争者——随机猜测游戏（RandomGuess）。

这很好，原因在于，维系与不确定性的健康关系是贯穿这些原则的重要主题之一。在过去几年中，人类一直都被轻松击败，但这与我们即将面对的事相比算不了什么。例如，成功的机构不会与庄家对赌季度销售数字，它们知道下一次可能就将遭遇黑天鹅事件。它们或许不会下大赌注，而是会选择采取投资组合的战略，在不同的产品、市场或观点中下小额赌注。

如果说工业时代是关于命令–控制式的管理系统、等级制度和事实，网络时代的逻辑则反映了我们——美国人，同时也是全人类——数十年来不断重估自己在世界中的位置。我们认识到，我们无法命令或控制天气；事实上，我们在控制自己创造的复杂系统领域也鲜有成功；在保护敏感网络免遭网络袭击或利用货币政策影响市场方面同样如此。如果说本书中的各派研究人员、科学家和思想家在一件事情上或许能达成共识，那就是，我们现在学习到了足够多的知识，以至发现自己的所知依然十分有限。很难相信，1894年，后来获得诺贝尔奖的物理学家阿尔贝特·迈克耳孙（AlbertMichelson）曾经说：“看上去，绝大多数最为重要的基础科学原则已经牢固地确立了。”他似乎认为，剩下的就只是一些零碎的事情。在30年的时间里，相对论将让所有此类言论成为狂妄自大的荒唐表现。

世界正处在根本结构性变革中。我们必须具备这样一种能力，即下意识地适应和发现因为不适应我们的旧习惯而被忽视的事情。我们正在经历整个世界发生大变革的阶段，在我们的有生之年，世界可能因为人工智能而发生天翻地覆的改变。

人类从根本上来说是具有适应性的。我们创造的社会更加重视我们的生产力而非我们的适应性。这些原则将有助于你做好准备，变得更加灵活，能够学习新的角色，并在它们不再管用的时候将之抛弃。当我们为追求速度放弃跑鞋选择超音速飞机时，如果社会能经受住最初的爆击，我们可能依然发现，这架飞机上的风景正是我们所一直追寻的。