隐藏的行为：塑造未来的7种无形力量

GPS是迄今为止最早投入使用同时也是使用最广泛的行为追踪技术。该系统自1978年起一直为美国军队所用，如今它能借助24颗卫星准确定位装有GPS的物体。发明该系统的是美国海军研究物理学家罗杰·伊斯顿（Roger Easton），他发明的“卫星导航系统和被动测距技术”于1974年1月29日获得美国专利，专利号为3 789 409。伊斯顿对基于地面定位系统的研究始于1943年。^[11]

然而直到1983年，苏联空军击落意外飞入苏联领空的韩国007号航班客机，美国总统罗纳德·里根（Ronald Reagan）才下令对私营部门开放GPS。尽管军队曾限制私人获取GPS的某些数据，但到2000年时，比尔·克林顿（Bill Clinton）总统对私营部门开放了GPS的全部数据。

GPS给人们带来的益处是多方面且显而易见的：提高了安全性，提升了急救工作人员的效率和速度，同时增强了追踪人员和财产的能力。但有些益处经常出人意料。例如，在汽车回收率较高的地区，汽车经销商通常会在销售的车辆上安装GPS追踪设备，本意是在车主无法按期还款时追踪车辆的位置，但这些设备恰巧还能用于破获劫车案和绑架案。

在一件媒体广泛报道的劫车案中，丹尼·孟（Danny Meng）的奔驰汽车遭到劫持，劫匪是2013年4月制造波士顿马拉松恐怖袭击并杀害校警肖恩·科利尔（Sean Collier）的沙尼耶夫（Tsarnaev）兄弟，丹尼向警察提供了其支持GPS的车辆登录信息，警方据此追踪到了劫匪的位置并将其逮捕。

GPS已经广泛运用于诸多安全设备和追踪设备中。2015年8月，得克萨斯州罗利特镇的一起绑架案成了头条新闻，一名患有亚斯伯格症候群（Asperger’s Syndrome）的15岁女孩遭到绑架，而她的母亲用女孩装有GPS的可穿戴设备定位到了她的位置。母亲通过女孩的可穿戴设备中的内置话筒，听到了袭击发生时女孩与绑匪搏斗的声音。这是首个私人使用GPS的案例，就像20世纪80年代的科幻片一样新奇。^[12]

当今规模最大的GPS应用技术，可能要数美国联邦航空管理局（FA A）的“下一代”（NextGen）空管项目。该项目计划于2020年给所有商用飞机配备机载GPS和全数字化通信设备，以取代地面雷达系统。^[13]

这个项目对航空安全和油耗有着不可估量的影响。美国各大航空公司每年所需油耗超过170亿加仑^[14] ，总成本接近250亿美元。^[15] “下一代”空管项目预计每年能降低12%的油耗和排放量，相当于220万辆汽车每年的油耗和排放量。

从便利的角度看，GPS带来的收益及其不可或缺性都是不可否认的，类似的例子成千上万，无一不证明了GPS具备更大的社会价值和经济价值。因此，这也是当今人们愿意用隐私交换透明度和价值的一个绝佳范例。然而，提升透明度和失去隐私不可避免地伴随着一定的风险。人们虽然可以使用各种科技手段和法律手段来保护自己，但偏偏无法消除这种风险。实际上，随着本书所讨论的科技和行为记录手段的进步，这种风险还将显著提高，而且是人们无法及时察觉的。不过与此同时，价值也将大幅提升。维持科技进步的公式很简单，用一个简单的问题就能说清楚：新的价值是否远大于新的风险？

既然最终能够获得价值，为什么人们还会一直惧怕科技呢？更何况事实不断证明，人们非常擅长运用新技术创造积极的影响。这种恐惧主要有两个方面的原因。

（1）人们用100%的标准来衡量新技术的准确性和可靠性，然而当前的情况距离这个目标还非常遥远。

人们用达到完美作为衡量新技术效率的标准，却不考虑它所带来的实际收益，以及在没有该技术的情况下本就存在的实际风险。例如，本书还将深入讨论自动驾驶汽车，关于自动驾驶汽车的各种争论主要在于，自动驾驶汽车做出的决定可能会造成伤亡。要完全杜绝这样的事故是不可能的。不过有一点可以肯定，自动驾驶汽车的安全驾驶概率整体上高于人类驾驶员。从保险的角度出发，人类驾驶员操控汽车比人工智能驾驶汽车的代价要高得多，因此自动驾驶汽车很可能会因为其经济影响迎来引爆点。

（2）人们用新技术已知的风险来判定未知的收益。

预见新技术（人们感受到与实际存在）的风险，要比预测它未来的收益容易得多。例如1997年，当通用汽车公司首次推出安吉星系统的时候，没人相信它能用于预防劫车事件。虽然安吉星并未公布其成功阻止偷车或劫车案例的数量，但根据2007—2008年该技术的使用情况估计，其成功阻止了5%~10%的类似事件，即保护了2 500~5 000辆汽车（其中不包括使用基本GPS定位的车辆）。其实，安吉星的设计初衷是满足早期对遥控解锁的需求，而这一技术的受欢迎程度对通用汽车公司来说也是意外之喜。

由于人们用完美的标准来衡量新技术，看到的未知风险要多于未知收益，所以在亲自体验之前很难估计新技术的积极影响。

显然，使用GPS会让人们失去部分隐私，但GPS对个人以及对整个社会的价值远远弥补了这方面的不足，这一点很难反驳。并不是说隐私无足轻重，而是需要更多谨慎的新手段来保护隐私，对此我们也会在本书中展开讨论。因为进步总是来自那些能创造积极影响的新技术。

本书的目的并非阻止科技进步，因为它就像海啸一样，你只能眼睁睁地看着它发生却无力阻止。其实人们最该担忧的并非科技，而是全球人口——2050年即将达到98亿。与此同时，世界上发展中国家的人口正在以每周100万人的速度向经济发达地区转移。过去20年就有10亿人加入了这一队伍，预计未来20年还将增加20亿人。人们需要面对的问题是：“如何保障这些人的衣食住行，给予他们关爱和支持，同时为逐步壮大的全球经济提供发展动力？”

不过可以确定的是：仅通过提升当前的技术不足以支持未来的发展。一方面是因为当前的规模化生产、农业及交通的发展无法大幅提升，人们必需的服务同样无法实现大规模升级。根据世界经济论坛的数据，以当下社会培养医生并授予职业资格的速度，需要再花300年的时间才能弥合世界上医疗领域的供求缺口。

如果仍以工业时代的速度增长，来自全球大规模基础设施的压力最终将瓦解制造业、教育业和农业；而如果仍然按照现有商业模式推动行业发展，将无法遏制其瓦解之势。如果还想扩大当前的工业模式，增长的局限性很快将把各行各业和各个国家压垮。仅从人口的角度看，随着世界人口年龄金字塔结构逐渐向老龄化过渡，原本十分紧张的社会福利系统将承受更为巨大的压力。目前25~29岁的人口数量是65~69岁人口数量的两倍，两者在总人口中所占比例分别为7.9%和3.1%。到2050年，这个比例将分别变为6.8%和5.2%；到2100年将变为6.1%和5.2%。换句话说，存在了5 000年之久的人口年龄金字塔结构正在土崩瓦解，取而代之的是每个年龄段的人口数量趋于相同的摩天大楼结构。^[16] 因而支撑这一新型社会发展的意义深远。

事实上，我们需要加速剖析人类、机器以及生态圈中隐藏的微妙行为，更重要的是理解这些（数字和实体）行为之间的关系，它们正以超乎想象的速度发展。只有做到加速认知，再依靠人工智能等技术来发现隐藏行为的规律，人们才能更加明确未来的挑战和解决方案的复杂性。

因此，我们所说的揭秘隐藏的行为，是指所有事物的行为：人类、汽车、设备、企业、供应链、生态系统，这一切都将通过传感器连接至云端，传感器还会捕捉其背景及行为的细微差别。在如此海量的数据中，藏着人们用肉眼无法看到的线索，找到这些线索，深入细致地剖析世界及人类自身的行为，我们才能以全新的方式预测未来。

虽然听起来极富戏剧性，但这并非单一思维模式的简单转变，而是要换一种新的看待问题的方式。人们正走向我们眼中的多重思维世界，在这个世界中，我们需要用不同的方式来看待和解决各种挑战。当然，人们不能就此摒弃过去200年在工业化进程中学到的东西，而是要利用我们掌握的知识，以不威胁地球和人类生存的方式，持续改进现有的工业模式，从而满足上百亿受过良好教育、参与经济发展且具备生产力的人的发展需求。

描绘这一切变化导致的世界末日的情景是轻而易举的，可能还会让人们感到恐惧，并为好莱坞提供一个精彩的剧本素材。但那只是一孔之见。

2017年，美国太空探索技术公司（SpaceX）和特斯拉的创始人埃隆·马斯克曾在麻省理工学院的一次演讲中谈到对人工智能具有的毁灭性潜能的担忧，他说：“研究人工智能犹如打开了潘多拉魔盒。”俄罗斯总统普京也曾预言，全球第一个掌握人工智能技术的领导人将是“世界的领导人”。

其实我们不难设想出各种场景，例如我们在前文讨论过的，连通性和透明度将大幅提升人们生活的价值，并创造出更多的附加值，人们很难想象如果没有这些价值该如何生存。

在本书第八章我们将讨论如何保护人们免受人工智能威胁的话题。

然而，为了更全面地讨论人工智能，在这里我们要先快速地插入一个话题。

正如前文所述，每一次重大的科技进步都伴随着风险，并且风险要比其能带来的收益明显得多。例如，人们都深知核武器强大的杀伤力，空中蘑菇云的样子至今还烙印在人们的心中。但与此同时，核技术也在诸多方面造福了人类，如烟雾探测器、食品保鲜、能源、医疗、水脱盐处理、太空探索等。那些威胁人类生存的技术也在推动人类文明的进步。

由于人工智能存在超越人类智慧的潜能（或威胁，观点因人而异），人们对其感到恐惧也情有可原。不过，本书要提出另一种观点。在工业化模式的转型过程中，要想应对各种各样的挑战，必须推动人工智能技术的进步。随着对这些挑战以及人工智能影响力的讨论越来越深入，我们将具体分析其背后的成因。不过在此之前，我们将从更宏大的角度展开讨论。

与地球的寿命相比，人的一生极其短暂，因此人们渐渐接受了一种观点，即人类受到了某种保护或者具备免疫能力，不会遭遇灭顶之灾。然而，地球的历史会让我们看到相反的一面。

大约7万年（如果把地球40亿年的寿命看作24小时，这只是其中不到两毫秒的时间）前，人口数量下降到了几千人。^[17] 而据称15万年前，全球人口仅剩600人。^[18] 在120万年前，地球上也出现过类似的人口数量骤减的情况。^[19] 显然，人类克服了一定的艰难险阻才走到了今天。但这并不意味着我们已经战胜了流行病、小行星撞地球、地质灾害等自然风险，或气候变化、核武器等人为造成的风险，这种想法太过愚蠢。

因此，我们深信研究人工智能非常有必要，这样才能了解自然，以及人类越加复杂而相互关联的行为，仅凭人类自身的力量无法弄明白这些问题。

我们坚信人工智能将带给人们数不清的收益，这些收益将远远超过人们现在所害怕的影响。这些收益不单来自对我们个体行为的理解，还有对一个高度互联的世界更为复杂的行为的剖析。例如，人工智能将在下列领域推动人类进步：了解导致气候变化的因素，以及减缓甚至逆转气候变化的方法；研发预防流行病的疫苗；让上百亿人从发展中国家进入社会经济发达国家，并保障他们的衣食住行。人工智能还可能赋予人类成为星际物种的能力，为人们的长远生存未雨绸缪——著名物理学家史蒂芬·霍金（Stephen Hawking）曾预言，人类必须在100年内完成该计划才能生存。

其实，多数人并不会因担忧流行病或小行星撞地球的风险而彻夜难眠。因此，我们的想象可以更“接地气”一些。

在研究星际生存这个问题之前，我们眼前还有更多亟待解决且同样重要的问题，如我们如何生活、经营企业、发展经济等。揭示隐藏的行为并使之为己所用，要从基础问题考虑，即从人们的生活、工作和娱乐开始考虑。

而要实现上述目标并利用现有且还在大量产生的数据财富，需要人们在思维方式上做出极大的改变，要用新的眼光来看待身边的问题和挑战，从而更好地预测自身行为的结果。

预测未来一直是最受青睐的消磨时光的方式，只是人们似乎从来都不擅长此事。但这一点正在改变，一方面是因为现在有技术和数据的支持，另一方面是由于人们开始用新的思维方式来思考解决问题的途径。这正是本书接下来要讨论的话题。

1. Keldsen and Koulopoulos, The Gen Z Effec ...).
2. John Gantz and David Reinsel, “The Digital Universe Study In 2020: Big Data, Bigger Digital Shadows, and Biggest Growth in the Far East—United States, ” International Data Corporation(IDC), February 2013, https://www.emc.com/collateral/analystreports/idc-digital-universe-united-states.pdf.
3. Germany, ZEIT ONLINE GmbH Hamburg. “Http://opendata.zeit.de/widgets/dataretention/.” ZEIT ONLINE. Accessed October 08,2017, http://www.zeit.de/datenschutz/malte-spitz-data-retention.
4. Emily Steel et al., “How Much is Your Personal Data Worth?”Financial Times , June 12, 2013, http://ig.ft.com/how-much-isyour-personal-data-worth/#axzz2z2agBB6R: Facebook $24 billion yearlyrevenues / 2 billion users = $12/user.
5. Mayo clinic librarian.
6. Patrick Nelson, “Just One Autonomous Car Will Use 4,000 Gb Of Data/Day,” Network World , December 7, 2016, http://www.networkworld.com/article/3147892/internet/one-autonomous-carwill-use-4000-gb-of-dataday.html.
7. Larry Dignan, “Apple’s App Store 2016 Revenue Tops $28 Billion Mark, Developers Net $20 billion,” ZDNet , January 5, 2017, http://www.zdnet.com/article/apples-app-store-2016-revenue-tops-28billion-mark-developers-net-20-billion/.
8. Erick Schonfeld, “Zuckerberg Saves Face, Apologizes For Beacon,” Tech Crunch , December 5, 2007, https://techcrunch.com/2007/12/05/zuckerberg-saves-face-apologies-for-beacon/.
9. 全部数据汇总参阅本书结尾部分。
10. Orwellian的词源是英国小说家乔治·奥威尔（George Orwell），该小说家因撰写政治讽刺小说而著名。“奥威尔式”可释义为“受严格统治而失去人性的社会”。——编者注
11. U.S. Naval Research Laboratory, “Father of GPS and Pioneer of Satellite Telemetry and Timing Inducted into National Inventors Hall of Fame,” March 31, 2010, https://www.nrl.navy.mil/media/news-releases/2010/father-of-gps-and-pioneer-of-satellitetelemetry-and-timing-inducted-into-national-in ventors-hall-offame.
12. Julie Fancher, “Rowlett Mom Used GPS to Find Girl Who Was Sexually Assaulted,” Dallas News , August 20, 2015, https://www. dallasnews.com/news/crime/2015/08/20/rowlett-mom-used-gpsto-find-girl-who-was-sexually-assaulted.
13. US Department of Transportation, Federal Aviation Administration,“Next GEN,” accessed October 2, 2017, https://www.faa.gov/nextgen//.
14. 1美制加仑≈ 3.8升。
15. US Department of Transportation, Bureau of Transportation Statistics, “Airline Fuel Cost and Consumption (U.S. Carriers -Scheduled) January 2000–July 2017,” accessed October 2, 2017,https://www.transtats.bts.gov/fuel.asp?pn=1.
16. Keldsen and Koulopoulos, The Gen Z Effec ...
17. Geological Society, “Super-Eruptions: Global Effects and Future Threats,” accessed October 2, 2017, http://pages.mtu.edu/~raman/VBigIdeas/Supereruptions_files/Super-eruptionsGeolSocLon.pdf.
18. Steve Mirsky, “When Humans Almost Died Out: Earthy Exoplanets: And Scientific American’s 165th Birthday,” (podcast),August 12, 2010, https://www.scientificamerican.com/podcast/episode/when-humans-almost-died-out-earthy-10-08-12/.
19. Debra Black, “Were Early Humans Close to Extinction?” The Star, January 27, 2010, https://www.thestar.com/business/tech_news/2010/01/27/were_early_humans_close_to_extinction.html.