选择我们想要的
以前,在金钱和价格占主导地位的传统市场中,用工资和经济利益来衡量人类劳动,可能是最合适的。但是随着货币市场转向海量数据市场,我们在讨论人类劳动的优点时,就需要超越工资。工作不仅是一个可以帮我们支付账单的工作岗位,对于很多人来说,它还提供了身份、社交圈和归属感。当我们接受这样的说法时,我们就会意识到,帮助人们找到好工作并保住好工作,将会继续担负社会的核心作用,即使机器会承担越来越多的责任。市场的任务是提高效率,在数据足够丰富的情况下,更好的匹配将会大大提高效率(和可持续性)。与此相反,我们作为人类的任务不是要实现最高效率,而是要做真正的人,这包括思维的创造性和对新事物的探索精神,以及相互交流,建立有意义的社会关系等多个方面。
在一个机器学习系统越来越多的世界里,还有什么是需要我们人类来做的呢?我们会是数据时代的恐龙吗?是否有一天我们会发现,自己被圈定在一个保护区里,供那些发号施令的机器取乐?即使在海量数据时代,我们仍然相信,如果人类愿意,我们将会继续引领世界。丰富的数据将允许人类选择自己想要做的决策,其余剩下的决策才会留给自适应机器学习系统。系统知道了我们的偏好,就会到市场上为我们寻找最好的匹配。
通过将我们的思维从日常决策中解放出来,我们可以专注于那些真正有价值的决策,以及那些我们喜欢做的决策。最终,我们甚至可能会将一些令自己不安的决策委托给自适应机器学习系统——那些我们因为担心受自己的偏见影响而无法做出正确选择的决策;那些我们担心自己还不够了解,也没有时间来让自己了解的决策。我们可以告诉自己的决策辅助系统,我们希望它做出怎样的“修正”。这将不会是一个简单的、二元的、非此即彼的问题,相反,人类将会有能力调高(或调低)我们想要得到的帮助数量。我们将会选择是否选择。
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