黑客帝国不是梦,脑机接口技术揭秘

脑机接口(Brain Computer Interface,BCI ),指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接,实现脑与设备的信息交换。 脑机接口在大脑与外部环境之间建立一种全新的不依赖于外周神经和肌肉的交流与控制通道, 从而实现大脑与外部设备的直接交互。 该技术能够在人(或其他动物) 脑与外部环境之间建立沟通以达到控制设备的目的, 进而起到监测、替代、 改善/恢复、 增强、 补充的作用。

近年来, 世界各国逐渐重视脑科学研究,相继启动各自的脑科学相关科技规划, 全球范围内大量投入对脑科学研究, 这些能够极大地增进人类对大脑如何工作以及如何治疗脑部疾病的理解。 脑机接口是脑科学和类脑智能研究的重要方向, 已上升为国家的科技战略重点或力推的核心科技发展领域。 随着神经科学、 生物兼容性材料、 传感器、 大数据和人工智能等技术的进步, 以及以 Neuralink 等创新技术投资公司为代表的全新研究力量的加入, 脑机接口技术进入了快速发展阶段, 在信号获取和处理、 解码算法和系统实现等关键技术领域取得了很多突破性进展。

《脑机接口技术在医疗健康领域应用白皮书》

作者: 闵栋 等

一、脑机接口,从科幻都进现实

1、脑机接口发展历程

传统或狭义的脑机接口BCI 是指利用中枢神经系统产生的信号, 在不依赖外周神经或肌肉的条件下, 把用户或被试的感知觉、 表象、 认知和思维等直接转化为动作, 在大脑( 含人与动物脑) 与外部设备之间建立直接的交流和控制通道, 其目的主要是为疾病患者、 残障人士和健康个体提供可选的与外部世界通信和控制的方式, 以改善或进一步提高他们的生活质量。

▲传统或狭义的 BCI 系统示意图

另一类 BCI称为输入式 BCI, 主要由外部设备或机器绕过外周神经或肌肉系统直接向大脑输入电、 磁、 声和光的刺激等或神经反馈, 以调控中枢神经活动, 如深部脑刺激 、 经颅磁刺激 、 经颅直流/交流电刺激和经颅超声刺激等。

▲输入式 BCI 示意图

广义的 BCI 包含上述狭义的输出式 BCI 和输入式 BCI, 实际上, 这两类 BCI均可以由神经反馈构成交互式的闭环系统(即交互式 BCI) , 主要看是以输出式为主还是以输入式为主, 取决于所设计 BCI 的主要功效。

脑机接口的研究可以追溯至二十世纪七十年代, 经过近五十年的研究, 脑机接口技术的发展经历了三个阶段: 科学幻想阶段、 科学论证阶段、 技术爆发阶段。目前, 脑机接口技术正处于第三个阶段——技术爆发阶段。

在二十世纪七十年代至八十年代初期, 脑机接口技术处于发展的第一阶段,即科学幻想阶段, 提出了“脑机接口”这一专业术语。 1977 年, Jacques J. Vidal开发了基于视觉事件相关电位的脑机接口系统, 通过注视同一视觉刺激的不同位置实现了对 4 种控制指令的选择; 1980 年, 德国学者提出了基于皮层慢电位脑机接口系统。 受限于当时的技术条件, 这一阶段的脑机接口研究并未取得明显进展。

在二十世纪八十年代末至九十年代末, 脑机接口技术处于发展的第二阶段,即科学论证阶段。 来自美国和欧洲的少数先驱研发了首个实时且可行的脑机接口系统, 并定义了至今仍在采用的几种主要范式, 开拓了脑机接口领域。 1988年, L.A. Farwell 和 E. Donchin 提出了著名且广泛使用的脑机接口范式, 即“P300拼写器”。 尽管基于该范式的系统仅在健康受试者上进行了测试, 但研究表明该系统有望帮助严重瘫痪患者与环境进行通信和交互。

实际上, 当时脑机接口研究背后的主要驱动力(仍然是当前的主要动力) 正是期望将其用作运动障碍患者的新型辅助技术, 尤其是对于那些可能无法使用其他任何替代方案的患者。同年, Stevo Bozinovski 等人报道了利用脑电 alpha 波控制移动机器人, 这是首个利用脑电进行机器人控制的研究。 不久之后, 美国和欧洲的研究者都开发出了基于感觉运动节律的脑机接口系统。 研究人员根据操作性条件作用开发了用于控制一维光标的脑机接口, 利用该方法, 通过向用户实时反馈感觉运动节律活动, 训练用户学会自我调节其感觉运动节律的幅度, 以实现向上或向下移动小球。

进入二十一世纪以来, 脑机接口技术处于发展的第三阶段, 即技术爆发阶段。 这一阶段主要聚焦于实现脑机接口的技术路线, 发展各种各样的技术方法,以及推动脑机接口的应用。 在二十一世纪前十年, 脑机接口发展成为一个研究领域, 更多研究人员的加入推动了脑机接口迅速发展。 新型的脑机接口实验范式相继涌现, 如听觉脑机接口、 言语脑机接口、 情感脑机接口、 以及混合脑机接口。 在算法研究方面, 先进的脑电信号处理和机器学习算法被应用于脑机接口, 如共空间模式算法、 xDAWN 算法等。

新型的脑信号获取技术相继应用于脑机接口研究, 如功能磁共振成像测量的血氧水平依赖信号以及功能近红外光谱测量的皮层组织血红蛋白浓度被用于构建非侵入式脑机接口。 此外, 单个神经元的动作电位以及皮层脑电被用于实现侵入式脑机接口系统, 针对非人灵长类动物和临床患者的侵入式脑机接口研究不断推进。

在此期间, 早期开发的脑机接口(如基于 P300 和视觉诱发电位的脑机接口) 的性能得到了明显提高, 并进行了初步的临床试验, 已证明这些系统适用于肌萎缩侧索硬化症、 脑卒中以及脊髓损伤患者。

近十年来, 脑机接口研究的规模和范围急剧扩大。 在规模上, 2018 年第七届(也是最近一次) 国际脑机接口会议聚集了来自 221 个研究团队或组织的 432名参会者。 第一份专门针对脑机接口领域的学术期刊——《脑机接口》 杂志于2013 年创刊, 并于 2014 年出版了第一期。 国际脑机接口协会也于 2015 年成立,其宗旨是促进研发使人们能够通过大脑信号与世界交互的技术。

通过对已有研究的梳理发现, 脑机接口研究始于非侵入式脑机接口, 并且早期研究也主要集中于非侵入式脑机接口。 进入二十一世纪以来, 随着神经科学、 计算科学、 材料科学的进步, 侵入式脑机接口研究进展迅速, 并取得了较好的展示效果, 但风险和成本依然很高。

同时, 非侵入式脑机接口的性能得到很大的提升, 并朝着小型化、 便携化、 可穿戴化及简单易用化方向发展, 目前,非侵入式脑机接口研究仍占主导。 脑机接口的应用仍主要集中于医学领域, 但脑机接口在非医学领域的应用发展迅速, 尤其是在增强正常个体感知觉和认知、娱乐游戏、 汽车和机器人行业。

目前, 脑机接口的研究在全球范围内广泛展开, 研究的规模呈现明显上升趋势。 总体上, 美国在脑机接口的理论、 方法和实践方面领先优势十分明显,绝大多数侵入式脑机接口研究集中于美国, 其在神经界面技术方面百花齐放,并取得了成果, 已成功开发了多种外周神经电极、 三维电极、 柔性电极、 环形电极、 光遗传技术并应用于脑机接口。 相比较, 欧盟和欧洲国家重视神经疾病研究, 主要关注非侵入式脑机接口, 日本也主要关注非侵入式脑机接口, 倡导脑机接口和机器人系统的集成。

目前, 脑机接口的研究在全球范围内广泛展开, 研究的规模呈现明显上升趋势。 总体上, 美国在脑机接口的理论、 方法和实践方面领先优势十分明显,绝大多数侵入式脑机接口研究集中于美国, 其在神经界面技术方面百花齐放,并取得了成果, 已成功开发了多种外周神经电极、 三维电极、 柔性电极、 环形电极、 光遗传技术并应用于脑机接口。

国脑机接口相关研究始于二十世纪九十年代末, 清华大学创建了基于稳态视觉诱发电位(SSVEP) 的脑机接口新范式, 目前, 这一范式已经成为无创脑机接口三种主要范式之一。 近年来, 国内脑机接口研究取得了显著进展如清华大学在高速无创脑机接口字符输入等方面, 华南理工大学在多模态无创脑机接口等方面, 天津大学在神经康复和航天应用等方面, 上海交通大学在情感识别等方面。

此外, 国防科技大学、 中国科学院半导体研究所、 电子科技大学、北京师范大学、 兰州大学、 中国科学院深圳先进技术研究院、 中国医学科学院生物医学工程研究所、 华中科技大学、 昆明理工大学等单位在脑机接口及脑机协作智能方面也做了重要工作。

2、脑机接口技术背景

如前所述, 脑机接口技术是一个跨学科交叉融合的研究领域, 涉及神经科学、 认知科学、 心理学、 影像医学、 生物医学工程、 材料科学、 电子工程、 信号处理与模式识别、 人工智能等多个学科, 是一项复杂的系统工程, 科研价值重大, 应用前景广泛。

脑机接口的原理基础是神经科学。 大脑中枢神经元膜电位的变化会产生锋电位或动作电位, 并且神经细胞突触间传递的离移动会产生场电位。 可以利用传感器采集并放大这些神经电生理信号, 例如在不同位置和深度采集场电位, 可以收集到头皮脑电信号皮层脑电信号和局部场电位。

另一方面, 通过神经元和神经突触发挥意识、 思维和记忆等大脑功能, 其功能的分区对应于人体不同器官和肢体功能, 负责感知觉、 运动、 注意、 记忆、认知、 语言、 思维、 情绪等各种功能。

以上这些脑功能可以通过设计适当的实验范式使其编码在神经电生理信号中, 脑机接口技术正是通过采集这些不同脑功能区位置与不同深度的电信号, 通过预处理、 特征提取和模式识别, 从而实现对大脑活动状态或意图的解码, 并可以把大脑活动状态、 解码结果、 与外界通信或控制结果反馈给用户, 进而调节其大脑活动以获得更好的性能。 除了上述中枢神经电生理信号外, 脑组织代谢活动相关的血氧信号也可以编码大脑活动状态并可用其来识别大脑的活动状态。

脑机接口系统主要由用户(大脑) 、 脑信号采集、脑信号处理与解码、 控制接口、 机器人等外设和神经反馈构成。

用户是脑机接口系统中产生脑信号的大脑(brain) 或中枢神经系统(CNS),是脑机接口系统必不可少的最复杂、 最活跃、 高度自适应的子系统。 脑机接口的操控者就是用户, 同时用户本身也是驱动脑机接口的信号源, 因此, 脑机接口系统是最典型的人在环路的系统( 人机闭环系统) , 其设计和评价需要以用户为中心。

脑信号采集是脑机接口系统的重要组成部分, 是其实用化的瓶颈之一, 采集到高质量的脑信号至关重要。 采集大脑活动的方法有多种, 原则上均可为 BCI系统提供输入信号, 这些方法中包括 EEG、 ECoG、 单个神经元记录(Spikes)。

▲(a) 脑机接口所利用的电生理信号的记录位置; (b) 三种不同的检测大脑电活动方式: EEG、 ECoG和皮层内记录

脑信号中通常包含有多种噪声, 例如与要求的用户心理活动无关的神经信号、 工频干扰、 眼电和肌电伪迹等, 这在一定程度上降低了信号的质量, 为此需要对脑信号进行预处理以剔除伪迹并提高信噪比。 不同的脑信号有不同的预处理方法, 主要有时域滤波和空域滤波, 在一定程度上可以去除信号的噪声,从而提高信噪比或改善空间分辨率。 对于空间分辨率, 也可以采用溯源分析方法来改善。

根据具体的通信或控制应用要求, 控制接口把上述解码的用户意图所表征的逻辑控制信号转换为语义控制信号, 并由语义控制信号转化为物理控制信号。

与脑机接口通信或可控制的外部设备可以是多种多样的, 视具体的应用而不同, 可以是计算机系统(操作其字符输入/光标移动等) , 也可以是机器系统(如康复机器人、 神经假肢和轮椅等) 。

神经反馈是脑机接口的重要组成部分, 是实现双向脑机交互的关键技术,其应用了条件反射和人脑可塑性通过神经反馈可以把用户的脑活动特征、 解码结果以及与外设通信或控制的结果以视觉、 听觉或触觉等方式可视化地反馈给用户, 以调整用户的心理活动, 从而调节用户的脑信号, 最终提升脑机交互的性能。

随着脑机接口技术的发展, 其分类方法也在变化, 不同的研究组或不同的研究人员以及不同的分类依据会得到不同的分类结果, 目前尚未有完全统一的分类标准和结果。 一种分类方法可以根据脑信号采集的方式, 可分为侵入式和非侵入式脑机接口, 也可以根据脑机接口范式/感觉刺激/采用的信号进行分类,可分为单一范式/单一感觉刺激/单一脑信号的脑机接口和混合脑机接口。

▲脑机接口分类示意图

侵入式脑机接口需要采用神经外科手术方法将采集电极植入大脑皮层、 硬脑膜外或硬脑膜下, 如图3 中的皮层内记录和皮层表面记录( ECoG) 。 根据是否植入皮层内或创伤的程度, 可分为完全植入式脑机接口( 创伤性较大的皮层内记录脑机接口) 和微创脑机接口( 基于 ECoG 的脑机接口) 。 侵入式脑机接口的电极长期稳定放置, 直接记录神经元电活动, 信号衰减小, 信噪比和空间分辨率高。

但这属有创伤植入, 技术难度大, 存在继发感染可能性, 一旦发生颅脑感染、 电极故障或电极寿命结束, 需将电极取出, 会造成二次损伤。 微创脑机接口可能比皮层内记录脑机接口更易实用化, 但总的来说, 侵入式脑机接口有待深入研究, 突破相关技术瓶颈, 具有重要的科学研究价值和潜在的应用前景。

非侵入脑机接口通过附着在头皮上的穿戴设备( 如脑电帽、 近红外头盔或磁共振头线圈等) 测量大脑的电活动或代谢活动, 无需手术, 安全无创。 其中脑电帽是最常用的非侵入式传感器, 可以在头皮上监测到群体神经元的放电活动,时间分辨率高, 但空间分辨率低, 且受大脑容积导体效应的影响, 传递至头皮表面时衰减较大, 易被噪声污染, 信噪比低。

除了最常用的从头皮采集脑电信号, 现今用于非侵入式脑机接口系统的脑信号采集方法还有以下几种: 功能近红外光谱(fNIRS)、 功能性磁共振成像(fMRI)、 脑磁 (MEG)等。

▲不同脑信号采集技术的分辨率

脑机接口技术的功效可以归结为如下 5 类: 监测(使用脑机接口系统监测部分人体意识状态) 、 替代(脑机接口系统的输出可以取代由于损伤或疾病而丧失的自然输出) 、 改善/恢复(主要针对康复领域, 改善某种疾病的症状或恢复某种功能) 、 增强(主要是针对健康人而言, 实现机能的提升和扩展) 、 补充(主要针对控制领域, 增加脑控方式, 作为传统单一控制方法的补充, 实现多模态控制)

围绕上述 5 大功效, 脑机接口技术的应用方向主要有医疗健康、 娱乐、 智能家居、 军事等。

医疗健康领域是脑机接口最初、 最直接和最主要的应用领域, 也是目前最接近商业化的应用领域。 医疗健康领域的应用案例(研发和产品) 主要集中在“监测”、 “改善/恢复”、 “替代”、 和“增强”4 大功效上, 这些主要是以输出为主的狭义 BCI 的功效。

脑机接口在娱乐领域的应用主要集中在“补充”方向。 例如, 脑机接口为游戏玩家提供了独立于传统游戏控制方式之外的新的操作维度, 可以用意念来控制虚拟现实(virtual reality, VR) 界面的菜单导航和选项控制, 极大的丰富了游戏内涵并提升了游戏体验。

脑机接口在智能家居领域的应用主要集中在“补充”方向。 智能家居是脑机接口与物联网(Internet of things, IoT) 跨领域结合的一大想象空间。 例如, 在这一应用方向, 脑机接口可类似于“遥控器”, 帮助人们用意念控制开关灯、 开关门和开关窗帘等, 进一步可以控制家庭服务机器人。

脑机接口在军事领域的应用主要集中在“替代”和“增强”方向。 脑机接口系统可以协助操控各类无人装备, 代替人类战士深入危险地区或高危场合执行任务,脑控武器是军事武器自动化和智能化的一个重要发展方向。 利用脑控和手控相结合, 发挥士兵个体控制的最大潜能, 是武器研制和使用的智能化目标。

二、 脑机接口技术在医疗健康领域的应用场景

由于脑机接口技术可以直接实现大脑与外部设备的交互, 跨越常规的大脑信息输出通路, 因此在医疗健康领域有广阔的应用前景。 同时, 随着现代医学对大脑结构和功能的不断探索, 人类已经对运动、 视觉、 听觉、 语言等大脑功能区有了较为深入的研究, 那么通过脑机接口设备获取这些大脑区域的信息并分析, 在神经、 精神系统疾病的体检诊断、 筛查监护、 治疗与康复领域拥有广泛的应用。 该领域是目前脑机接口最大的市场应用领域, 也是增长最快的领域。

1、肢体运动障碍

目前, 中国残疾人总数约为 8502 万人(2010 年末数据) , 其中肢体残疾2472 万人, 约占比 29%, 是 6 种残疾类别人数最多的群体, 因此关于肢体残疾的治疗康复就显得尤其重要。 导致肢体运动障碍的疾病很多, 脑出血、 脑外伤、脑卒中等疾病都可导致患侧脑区对应的肢体控制出现障碍。

脑卒中等疾病造成的运动功能障碍是最常见的功能障碍之一, 现阶段常规的治疗技术, 包括常规的手法治疗, 电子生物反馈等均集中于患者的外周治疗, 而目前对患者大脑的直接干预的治疗方法较少, 对于严重损伤的患者治疗周期较长, 治疗效果较弱。另一类, 运动神经元受损导致的肌萎缩侧索硬化症(渐冻症) 也可导致患者肌肉萎缩无力导致严重的运动障碍。 此外, 脊髓损伤等也会影响患者的肢体活动。脑机接口技术在肢体运动障碍诊疗的目标是通过该技术的辅助治疗, 使患者改善当前状态, 提高生活质量。

具体来说, 脑机接口技术在肢体运动障碍诊疗的应用方式主要有两种: 一种是辅助性脑机接口, 指通过脑机接口设备获取患者的运动意图, 实现对假肢或外骨骼等外部设备的控制。

第二种是康复性脑机接口, 由于中枢神经系统具备可塑性, 经过脑机接口设备直接作用于大脑进行重复性反馈剌激, 可以增强神经元突触之间的联系,实现修复。 以脑卒中患者为例, BCI 已经被证明可以诱导脑卒中患者大脑的神经可塑性, 这与传统康复治疗过程中遵循的原则相似, 通过 BCI 治疗能够重组脑卒中患者的大脑连接, 加强神经元的功能性募集以及促进残存神经通路的重塑, 从而调节患者的大脑活动。

2、 意识与认知障碍诊疗

在意识障碍方面, 每年我国有近 10 万患者因颅脑外伤、 脑卒中、 缺血缺氧性脑病等病陷入昏迷, 继而进入长期的意识障碍状态, 即传统意义上的“ 植物人” 状态, 长期治疗给家庭和社会都带来了巨大的压力。 随着临床救治能力的提高, 神经急危重症患者死亡率明显下降, 但意识障碍患者数量不断增多。 我国保守估计有 50-100 万此类患者, 目前缺乏综合系统规范的治疗方式, 尽快加速与提高意识障碍患者的功能恢复成为亟待解决的临床问题之一。

通过脑机接口设备获取并分析患者的脑电信号, 可以掌握患者的意识状态,实现意识障碍诊断与评定、 预后判断, 甚至与意识障碍患者实现交流。 常采用P300 范式, 具体来说, 通常采用患者自己的名字、 照片等信息, 通过声音、 图像、 触觉等作为靶刺激, 以小概率出现, 其他无关刺激以高概率随机出现, 脑机接口设备获取患者受到靶刺激后的脑电信号, 分析患者状态, 部分患者可能对靶刺激有特异性反应, 这种“脑电交流” 有助于医生判别患者是否有唤醒康复的可能, 有针对性的采取治疗措施。

3、 精神疾病诊疗

精神疾病, 2019 年数据显示, 我国抑郁症患病率达到 2.1%, 焦虑障碍患病率为 4.98%, 抑郁症和焦虑症的患病率接近 7%, 很多特定人群对于心理健康及精神卫生的改善有着迫切的需求。 以抑郁症患者为例, 高达 30%的人属于难治性抑郁症,传统的药物治疗、 物理治疗以及认知行为治疗方法, 在这类患者身上的效果难以让人满意。 脑机接口研究的进步, 能大大提高许多疑难的精神疾病(如强迫症、 抑郁症、 精神分裂症等) 的研究和诊疗水平。

具体来说, 相比于其他生理信号, 脑电信号可以提供更多深入、 真实的情感信息。 通过学习算法, 提取脑电信号特征, 可以实现多种情绪(诸如愉悦、悲伤、 平静、 愤怒、 害怕、 惊讶、 生气等) 的判别分析。 因此, 基于脑电信号的情感识别研究可用于辅助抑郁症、 焦虑症等精神类疾病发病机制的研究和治疗。 此外, 在精神疾病康复治疗方面, 基于脑机接口的神经反馈训练可在抑郁症、 焦虑症等治疗中发挥积极作用。 虽然神经反馈早于脑机接口出现, 但本质上是脑机接口最早的应用之一。

由于脑机接口技术在该领域的巨大潜力, 许多科研机构和科技公司都在开展相关研究, 例如 Neuralink 也正在探索通过该技术解决精神分裂症和记忆力丧失等相关精神疾病。Alphabet 实验性研发实验室 的 Amber 项目旨在通过脑机接口设备获取并分析脑电波, 开发针对抑郁和焦虑的客观测量方法, 帮助医疗保健专业人员更容易和客观地诊断抑郁症。

在我国, 2020 年 12 月 11 日, 上海瑞金医院成立脑机接口及神经调控中心, 同时启动中心的第一个临床脑机接口研究项目“难治性抑郁症脑机接口神经调控治疗临床研究” , 通过多模态情感脑机接口和脑深部电刺激方法治疗难治性抑郁症, 改变传统药物治疗由于药物分布在全身, 很难集中到脑内的现状。

此外, 国家心理健康和精神卫生防治中心也计划发起“基于 5G 通讯网络的国家心理健康和精神卫生服务管理体系构建及应用试点项目” , 其中提到, 计划搭建覆盖国家中心、 试点地区中心医院及区域医院的高采样率神经生理信号的高精度采集、 大容量数据传输、 精准判别平台, 建立基于中国人群的采集标准、 范式和指标标准和大数据库。

4、 感觉缺陷诊疗

在感觉缺陷诊疗中,人类具备听觉、 视觉、 触觉等多种感觉器官, 经初级加工后传至大脑皮层的相应功能区, 例如现代医学已经探明颞叶负责声学的加工, 枕叶负责视觉的加工, 额叶即包括了体触觉的加工, 也负责高级认知功能。 世界上有较大比例人群存在先天或后天导致的感觉缺陷, 以我国为例, 我国视觉障碍群体将近 1800万, 占世界总数的 1/5, 同时我国也是世界上听力残疾人数最多的国家, 有听力残疾人数达 2780 万人。 因此, 对这一庞大人群的治疗和关注刻不容缓。

脑机接口技术可以使患者自身的感觉信息被脑机接口设备解码, 实现感觉恢复, 目前该项技术已经在听觉、 视觉、 触觉等感觉缺陷诊疗中发挥积极作用,未来可期。

5、 癫痫和神经发育障碍诊疗

癫痫与皮层神经发育缺陷关系十分密切, 据国际抗癫痫运动调查数据显示,中国癫痫患病率为 7%, 活动性癫痫患病率为 4.6%, 此外我国癫痫的治疗缺口较大, 约为 63%, 据此估算我国目前现有癫痫患者约为 900 多万人, 其中活动性癫痫患者为 640 多万人。 癫痫领域是脑机接口系统最早应用的领域, 其发作具有典型的电生理异常, 呈现状态性特点, 癫痫的诊断中, 脑电一直是临床诊断的金标准。

随着采集设备与方法等技术的突破, 对脑功能和疾病的研究越发深入, 脑机接口在癫痫领域已经有很多相对成熟的应用。 癫痫的诊疗中, 通过脑电输出和判断大脑的功能和疾病的信号, 通过对颅内电极的电刺激输出“指令” , 以诱发患者功能区的响应, 通过手术切除、 热凝、 激光损毁等技术实现改变和治疗大脑的癫痫网络, 已经在临床成熟应用。

三、 脑机接口技术的发展与挑战

近年来, 在我国, 随着“中国脑计划” 政策的宣布和推广, 我国掀起了一股研究脑、 利用脑、 增强脑的脑科学研究的热潮。 在政策层面, 如第 2 章节所介绍, 脑科学和类脑科学已被列为国家战略科技力量。 脑机接口技术越来越受到国家层面的关注与支持。 脑机融合智能技术是中国脑计划中的一个重要的研究和产业化方向, 是保障中国脑计划顺利实施并实现预定目标的关键技术保障。 北京、 上海、 杭州等城市也推出相应鼓励措施和扶持政策, 支持脑机接口企业在当地生根发芽。

社会环境方面, 我国神经系统疾病人群数目庞大。 例如脑性瘫痪发病率为 1.84%, 老年脑病患者占老年人口总数的 10%。 对这类数量庞大人群的治疗和改善是医学界迫切需求, 而脑机接口技术正在这一领域发挥不可替代的作用。 脑机接口系统在医疗诊断、 医疗康复领域有显著的应用价值, 其在脑疾病诊断、 残疾人康复辅助、 义肢控制、 中风康复、 视神经修复等方面已有应用实例。

随着信息技术的发展和人民生活水平的提升, 在当今生活中, 信息智能化、机器自动化、 人机融合化的趋势越来越明显。 脑机接口技术在现代智能生活和教育娱乐的应用需求与日剧增。 以教育为例, 教育产业目前是我国最重要、 规模最大的产业之一。 根据德勤的数据显示, 2015 年, 我国教育行业市场规模为1.6 亿元, 在 2020 年上升至 2.9 万亿元。 其中 5%左右的市场是属于教育辅助、习惯培养、 个性养成等领域。 脑机智能系统在教育学习方面的产业规模约占教育总产业规模的 1%达到约 290 亿元的市场规模。

此外, 随着国防信息化、 国防智能化建设目标的提出, 脑机接口技术在脑控武器、 脑控外骨骼、 动物侦察兵方面的研究也在展开, 能够起到提高武器控制效率、 提升单兵作战能力等作用。

近年来, 脑机接口研究机构和企业数量也在快速增长。 从专利角度看, 截至 2020 年, 在全球范围内共检索到脑机接口相关专利两千余件。 从专利申请来源国家看, 相关专利申请量排名前 4 位的国家分别是中国、 美国、 韩国、 德国。中国和美国申请人的相关专利申请量分别占该领域全球专利申请总量的 39.4%和 34.7%。

随着关注度的步步升温, 脑机接口技术也逐渐走进大家的视野。 目前, 脑机接口产业现状有如下三大特点:

1、 科研院所为主, 侧重非侵入式脑机接口研究

脑机接口技术涉及多学科交叉融合, 目前研究者以科研院所和高校为主,国内外很多知名大学都已经开展了脑机接口方向的前瞻性研究, 并取得了丰硕的研究成果。 因受到技术、 伦理等多重限制, 侵入式脑机接口领域的研究投入小于非侵入式脑机接口, 研究机构和企业数量远少于非侵入式脑机接口。

▲ 脑机接口技术国内外主要研究机构

2、 市场潜力大, 已成为新投资热点, 未来发展可期

从公司的角度, 因其研发成本高、 专业人才缺乏、 盈利模式不明等诸多原因, 相比其它人工智能产品, 涉足这一领域相对较少。 近两年来, 随着脑科学和类脑科学、 人工智能技术的不断进步, 脑机接口也受到了更多的瞩目, 不论是2019年Facebook计划以约10亿美元收购脑机接口创企CTRL-Labs, 还是2020年 8 月份 Elon Musk 旗下的脑机接口初创企业 Neuralink 高调举办发布活动公开最新研究成果, 都使得脑机接口从实验室被推向了公众视野, 并成为当下投资热点。 在国内, 脑机接口领域专业技术企业博睿康科技日前也完成了过亿元 B轮融资。 阿里达摩院发布《2021 十大科技趋势》 预测指出脑机接口将迎来重大进展, 脑机接口帮助人类超越生物学极限。

QYResearch 的数据显示, 2019 年全球脑机接口市场规模已经达到了 12 亿元, 预计 2026 年将达到 27 亿元, 年复合增长率为 12.4%, 其中北美地区是全球最大市场, 占总市场份额超过 6 成。 联合市场研究公司( Allied MarketResearch) 的数据同样显示, 2020 年脑机接口的市场规模达到 14.6 亿美元; 如果从脑机接口可影响到的应用领域来看, 不论是医疗、 教育还是消费, 都将带来远超于十几亿美金的巨额市场空间。

国内对于脑机接口的研发处于初期阶段, 无论是技术还是市场起步都比国外要晚。 目前企业主要集中在医疗领域, 非医疗领域的应用场景主要包括教育和智能家居。

▲脑机接口主要芯片厂商

▲脑机接口技术在医疗健康领域的主要应用产品

3、 产品认证和监管尚处于初级阶段, 临床应用有限

脑机接口技术在医疗应用中, 也涌现了一批优秀的科研成果, 而科研成果产品化获得临床应用是发展的最终目标。 作为新型人工智能医疗器械, 通过国家相关机构的审评认证是不可或缺的。

作为新型产业, 医疗人工智能蓬勃发展, 在保障医疗器械安全性、 功能性的同时, 各国一直在不断完善相关政策, 以推动人工智能在医疗行业的快速落地与应用。 2017 年, 美国食品药品管理局(FDA) 发布数字健康创新行动计划(Digital Health Innovation Action Plan) , 对医疗器械软件提出新的审批标准,以避免传统繁琐的审核流程。 FDA 于 2018 年 12 月 18 日正式发布了《突破性器械项目指南》 (Breakthrough Devices Program, BDP) , 鼓励治疗或诊断危害生命或不可逆衰老疾病的医疗器械快速上市。

2019 年 2 月 22 日, FDA 发布了一项针对脑机接口技术的指南草案, 主要包括关于该技术的非临床试验和临床应用细节的建议。 该指导文件草案提供用于瘫痪或截肢患者的脑机接口装置的Q-Submissions 和试验装置豁免(IDEs)。 我国国家药监局开辟“创新医疗器械绿色通道” , 并颁布多项措施, 成立人工智能医疗器械创新合作平台, 以加强监管, 加快审批流程, 不断完善行业标准, 加速人工智能医疗产品的上市进度。

作为新型产业, 医疗人工智能蓬勃发展, 在保障医疗器械安全性、 功能性的同时, 各国一直在不断完善相关政策, 以推动人工智能在医疗行业的快速落地与应用。 2017 年, 美国食品药品管理局(FDA) 发布数字健康创新行动计划, 对医疗器械软件提出新的审批标准,以避免传统繁琐的审核流程。 FDA 于 2018 年 12 月 18 日正式发布了《突破性器械项目指南》 (Breakthrough Devices Program, BDP) , 鼓励治疗或诊断危害生命或不可逆衰老疾病的医疗器械快速上市。

2019 年 2 月 22 日, FDA 发布了一项针对脑机接口技术的指南草案, 主要包括关于该技术的非临床试验和临床应用细节的建议。 该指导文件草案提供用于瘫痪或截肢患者的脑机接口装置的Q-Submissions 和试验装置豁免(IDEs)。 我国国家药监局开辟“创新医疗器械绿色通道” , 并颁布多项措施, 成立人工智能医疗器械创新合作平台, 以加强监管, 加快审批流程, 不断完善行业标准, 加速人工智能医疗产品的上市进度。 手腕和手部功能的新型设备。2021年3月, NeuroPace, Inc.宣布该公司已获得 FDA授予的突破性设备指(Breakthrough Device Designation) , 可用于治疗特发性全身性癫痫 (IGE)。 此外 Neuralink 已获得 FDA 的“Breakthrough DevicesProgram(突破性设备计划) ” 认证, 即将在人类身上进行植入实验, 未来产品可治疗重度抑郁、 阿尔茨海默病等疾病。

在我国, 天津大学神经工程团队设计的新型卒中人工神经康复机器人系统“神工一号” 、 “神工二号” 通过国家食品药品监督管理局检测, 其中的脑电图仪获得医疗器械注册证, 该产品在天津市人民医院、 天津市第一中心医院、山东省烟台市医院等多家三甲医院临床测试成功, 受益患者三千余例, 有力推动了新兴的脑—机交互技术在临床康复工程领域的发展与应用。 此外, 博睿康科技也取得包括高频高导联数字脑电图机、 医用事件相关电位仪在内的脑机接口相关产品的医疗器械注册证。 但是还缺乏类似 IpsiHand 这种真正意义上的获得批准的脑机接口设备。

从产品的成熟度来看, 脑机接口技术处于初级阶段, 未来尚需更加完善的制度和标准来规范产品上市进程, 对产品的安全性、 有效性进行合理全面的认证。

脑机接口与元宇宙

元宇宙的终极是什么样子?脑机接口会成为许多科幻爱好者们众口一词的答案。

《攻壳机动队》、《黑客帝国》等脍炙人口的科幻作品,已经为人们展示了脑机接口元宇宙一个可能的未来。通过大脑与电脑的连接,人们可以在虚拟世界中自由地获取信息、开展社交,甚至获取味觉、触觉等多种感官的体验。

相比只能提供视听的PC、手机等”传统”介质,甚至是目前还尚在探索中的VR和AR,脑机接口能带给元宇宙的体验将是革命性的。

目前环境下的游戏中,玩家角色的大多数动作都是预设的(比如攻击、跳跃、抓取物品等等)。玩家通过按键触发这些预设动作,达到与游戏交互。而无论玩家怎么操作,预设动作都只能一成不变。

而脑机接口用意念控制游戏,可能实现更自由的操作。玩家在元宇宙中可以凭借自己的意志自由地活动身体的每一个部位,软件也不再需要死板的预设动作,玩家可以随心所欲的开展与虚拟世界的交互。

交互方面,不仅可以摆脱掉预设动作的”枷锁”,多种感官的反馈也将通过脑信号的双向传输成为可能。

在《元宇宙·十日谈》前面的文章谈到过,VR游戏会给玩家带来晕眩感。这主要是由于在与游戏内物品交互时,虚拟物品缺乏实体导致的视觉和触觉产生割裂。

而在脑机接口的信号双向传输,也让元宇宙能够跨越这个难题。在脑机接口的元宇宙中,你触摸一块石头,你能感受到石头的纹路、温度;当你把它拾起来,你甚至能感受到它的重量。

这样,脑机接口将彻底打破现实与虚拟之间的壁垒,人们可以用自己的眼睛去”看”,用自己的手去”触摸”,用自己的耳朵去”听”。在那天,人类真正地居住在虚拟世界也将成为可能。

听起来有些科幻?确实,但有一些人正在把大众眼中的”科幻”变成实实在在的”科学”。

一、脑机接口+元宇宙 最难在”读心”

时至今日,人脑仍然是人类科学难以攻克的高地之一。

“脑-机接口”(Brain-Computer Interface,BCI)是近年来脑科学研究取得的一个显著进步。通过对大脑活动过程中脑信号的编码和解码,脑机接口可以在大脑和外部设备之间建立起一种直接的通讯和控制通道,从而起到恢复和增强人体功能的作用。

利用脑机接口,使用者用意识进行操作(比如玩游戏、打字),靠的就是大脑发出的信号。所以只有通过精准地识别大脑的信号,并对其解析,玩家在元宇宙内进行的一切行为才能成为可能。

识别脑信号,并对大脑功能区进行定位:对大脑的”读心术”,可以说是脑机接口技术的基础。在中国科学院自动化研究所,从事脑机接口技术研究的何晖光教授对雷锋网说,为了方便理解,可以将这项技术简单归纳为 “减法”的过程:

“人在静息状态下,他的大脑里就会有一个基本的信号A。如果看到了东西,大脑接受了视觉刺激,它就会有一个专门的区域做出直观的反应,产生了信号B。用信号B减去信号A,我们就能发现对应视觉工作的是区域是什么。”

通过分析使用者在接受不同种类刺激时大脑发出的信号,我们就可对功能区进行定位,再借助基于人工智能的脑机接口解码算法,设备就能设法读取出大脑的”想法”,使用者便可以借由”意念”在”元宇宙”中完成操作,从而实现对外部设备的控制。

提高解码效率是脑机研究的重大难点

如此说来,脑机接口照进”元宇宙”就面临这一个非常”硬”的门槛:解码速度。

在单位时间内,设备能够正确解析出的脑信号越多,使用者对电脑的控制也就能够越精密。在今年,埃隆·马斯克的Neuralink放出了一段视频,一只猴子已经可以通过脑机接口控制鼠标。小猴佩格只要将光标移到发光的区域,就能获得一点香蕉奶昔作为奖励。

在脑机接口的领域,这可以说是很大的前沿进展;但对于元宇宙来说,马斯克的尝试只能说还停留在初级阶段。

如果要成为元宇宙的终极入口,脑机接口需要做的可不能只是这些。使用者们想要的绝不是在脑机接口的元宇宙里玩”吃豆人”或”打乒乓”,而是体验射击、创造、甚至编程等等更高级、更精密的操作体验。

而这些元宇宙的体验则很大程度上受制于脑机接口的解码效率。何教授说,按照实验范式划分,脑机接口包括运动想象脑机接口,基于P300电位的脑机接口和视觉诱发电位脑机接口。其中视觉诱发电位的解码效率更高,它通过人脑对不同频率闪烁产生的不同反应来达到识别命令的效果。稳态视觉诱发电位是由清华大学首创,其进展目前居于世界领先水平。

何晖光教授说,其近期与清华大学高小榕教授和半导体所王毅军教授共同承担了北京市科技计划脑机接口课题:”亚秒级非侵入式脑机接口技术及通用系统研发”。这项最新的技术能够控制100个目标,且同时解码效率还有所提升,效率达到亚秒级,在脑机接口解码的学术前沿又有了一个新的突破。

相较前者通过分析被诱发的脑信号达到脑机连接,”运动想象”分析的则是大脑主动发出的脑信号。简单来说,即使没有实际活动身体的部位,人类单凭想象肢体活动也能主动促使大脑发出独特的脑信号。利用这个原理,机器可以通过识别大脑在想象不同运动时发出的脑信号,来做到对大脑的”读心”。

脑机”读心”之路困难重重

脑信号解码距离元宇宙的路仍然很远。目前设备对脑信号的解码速度仅有每分钟200个比特,其中解码效率较高的用户与我们单手使用手机打字的速度基本一致,而这种速度对于实现元宇宙的体验还远不达标。

何晖光对雷锋网说:”老百姓对这方面期待很高。一说脑机接口,人们总觉得很简单,想到的都是插个电极,信号自然就出来了。但这里面还有很多的路要走。”

AI能通过机器学习的方法让脑机设备”更懂人心”吗?何晖光认为机器学习对脑机解码人脑信号的作用只停留在记忆容量层面,但距离元宇宙的真正实用还有很长的距离:”机器学习只能被限定在一个有限规则的有限空间,在归纳推理能力上还比较差。而人脑学习方式则不同,人是通过小样本学习过程来获得知识与经验的。”

同时谈论到大脑,每个人的个体差异是非常大的。当接触到同一种视觉刺激(比如看到一个杯子),不同的人可能会有不同的个体反应;即使是同一个人,在不同的时间和情境下,对同一个客体的反应方式也可能大相径庭。”它的个体差异性,高度动态性等等都是脑机接口元宇宙应用的重大挑战。”

二、资本仍在观望,但国家战略已经倾斜

科研是一项需要大量投入的持久战。要让脑机接口成为元宇宙的终极入口,科研资本是一个不得不纳入考虑的变量。

“如果我有十亿,投一两千万是可以的。当为社会为人类做贡献。”在讨论到为脑机接口项目投资时,春泥资本合伙人周文静是这么说的。

周文静在最近”元宇宙”概念大火的环境下已经做过了四个元宇宙的案子。对元宇宙投融资市场鱼龙混杂的情况,她也深有感触:”太多投机者乱加元宇宙概念了,”她说,”因为少数劣币会驱逐市场上的良币,那我就必须喷那些劣币。”

硬核创新融资遇冷

脑机接口+元宇宙相关的投资还处于一个相对真空的状态。”太硬核”、”太前沿”、”看不懂”是许多投资人的一致说辞。同时,脑机研究主要集中在大学等科研机构中,参与的私企力量寥若晨星,创投也无从下手。

同时,令投资人对脑机接口+元宇宙望而却步的还有制度和监管的尚不明确。作为医疗器材,和脑机接口配套的规章制度和监管政策目前还在制定当中。作为资本贸然入局,对投资人来说也需要冒很大风险。

相比来看,用户端的元宇宙应用产品的投资风险更小、理解门槛更低、投资回报也更快。如此,硬核科研在资本市场遇冷也就并不奇怪了。

尽管如此,国内许多有远见的投资人已经开始关注和学习关于脑机接口+元宇宙方面的内容。”硬核内容其实还具有很多机会”,周文静说,”硬核的内容相对壁垒也更高。但中国敢做硬核创新的人其实很少。”

国外巨头仍在挣扎,中国力量正在加入

即使亲自站台,Neuralink的融资也大多由马斯克自掏腰包。经过2017和2019的独自领投1.5亿美元后,Neuralink终于在C轮获得了2.05亿美元的融资,而距离其创业中间整整过去了5年。

今年公开表明了入局”元宇宙”的Facebook也早在2017年开始了对脑机接口技术的研究。作为旗下”元宇宙”部门的”Reality labs”与加州大学旧金山分校合作的脑机项目,”Project Steno”被外界寄予了许多厚望。这是一个让使用者可以通过意念打字的头戴式脑机连接设备。

在项目开始之初,Facebook的目标是让使用者可以以每分钟100个单次的速度打字,但在实验的结束期,”Project Steno”的解码速度却只有每分钟12.5个单词。

今年7月,Facebook正式宣布将停止研发头戴式光学脑机接口技术,并将目光转向了手腕式输入设备。在对外资料中,Facebook提出手腕式输入设备更容易快速进入市场。这被认为是Facebook将视野从脑机接口技术转向其他元宇宙入口的信号之一。

在国外巨头的挣扎之下,同样对脑机接口+元宇宙的未来抱有极大期待的中国力量正在崛起。

今年3月,米哈游宣布与上海交通大学医学院附属瑞金医院达成战略合作,共同建立”瑞金医院脑病中心米哈游联合实验室”,内部由米哈游的”逆熵”工作室主要负责。其中后者则主攻AI和虚拟人研究,被外界普遍看作是米哈游布局元宇宙的重要支点之一。

创造”十亿人生活在其中的虚拟世界”,在未来将会成为米哈游的重要战略目标,而脑机接口将是实现这一目标的最后一块拼图。

米哈游入局脑机接口恐怕不会只是个开始。中国力量加入元宇宙,脑机接口将有可能成为其中一个重要的纵深领域。

国家中远期战略倾斜

尽管缺乏民间资本支持,但脑机接口已经被国家所关注,并已经被作为国家在未来将要着重培养的重要战略方向。在我国的”十一五”至”十四五”规划中,脑与认知科学以及脑机接口都是其中的重点发展方向。

2017年,国务院印发了《十三五国家科技创新规划》。在科技创新2030的重大项目中,类脑计算与脑机智能赫然在列。这也就意味着,在面向2030年的国家科技远期战略中,脑机接口相关的研究将获得国家更大力度的支持。

三、脑机接口+元宇宙,伦理必须得过关

“不止元宇宙,我坚决反对脑机接口应用在非临床的领域。”某省级医院神经内科的副主任医师关晓莹说道。”这个东西就和潘多拉的盒子一样,打开以后,人类将来要被自己毁灭的。”

关主任说的并不只是她一个人的观点,而确实地说出了社会上一大部分人的隐忧。

令人望而却步的”脑后插管”

脑机接口这项前沿科技本就距离公众很远。再加上”植入芯片”、”脑内插管”等等听起来”凶险可怖”的手段,让社会对脑机接口这项技术充满了抗拒。

将大量心血投入脑机研究的何晖光教授,也承认脑机接口+元宇宙的推广面临着很多的伦理压力:”民众的担心是正常的,而我们做研究的人最终还是要回答老百姓的问题。”在这些压力面前,脑机接口则必须选择自己的生存方式。

目前的脑机连接方式主要分为两种:非侵入式和侵入式。前者通过外设,隔着头皮和颅骨对脑信号进行读取;后者则直接将电极植入大脑,以求更高效、更准确的脑信号读取。由于伦理压力,目前大多数以人类为对象的脑机实验都以非侵入式设备进行,侵入式实验则更多应用在动物(比如猴子、猪、小鼠等)身上。

何教授做了个比喻:”之前,我们是隔着墙听声音;而现在科学进步了,我们试着把玻璃杯放在墙上听声音,这样就能听得更清楚些。但无论如何,都不如直接把墙凿开一个小洞听得清楚。”可就是这样一个小洞,中间却隔着无数安全与伦理上的争议与风险。

认知革命 是人类的进化还是潘多拉的盒子?

尽管非侵入式脑机接口听起来更温和些,关晓莹却认为:”侵入式与非侵入式的本质区别不大,都是对大脑功能的影响。滥用脑机接口技术,不仅不是人类的’进化’,这个口子放开后,后果不堪设想。”

诚然,脑机接口常常面临着许多与之相关的质疑:

使用脑机接口进入元宇宙时,使用者的大脑和互联网就连接在了一起,并且信号可以做到双向传输。在这种情况下,究竟是人在控制机器,还是机器在控制人?人的自由意志会被消除吗?

抛开哲学讨论,使用者通过脑机接口进入元宇宙的安全问题似乎更加紧迫:如果脑机设备被黑客侵入,使用者的隐私如何保护?使用者的人格会不会遭到影响或篡改?使用者人脑信息数据的储存由谁来负责?脑机服务提供者的行为谁来监督?如何防止脑机服务提供者形成的数据和市场垄断?

未成年人游戏成瘾问题在近期社会各界引发了许多关注。如果脑机接口打破了现实与虚拟世界的界限,会不会引发玩家(尤其是未成年人)的过度沉迷,进而引发更严重的社会问题?

在未来,并非所有人都有能力接受脑机接口技术。富人通过接入元宇宙的虚拟世界先完成认知升级,而穷人则无法享受到发展的成果。一些人成为”超人类”后,会不会造成社会各层次更深的割裂?

认知革命、人类的进步并不能必然为科技的伦理性正名。贺建奎骇人听闻的故事还历历在目,足以警醒其他科研工作者。

2018年,南方科技大学的原副教授贺建奎公布了其一则骇人听闻的科研成果——一对经过基因编辑、天生可以抵御艾滋病的双胞胎婴儿。消息一出,就在社会各界引发了轩然大波。尽管有支持者称实验是为了人类的进步,贺建奎还是在2019年被深圳市南山区人民法院判为非法行医罪,并被追究刑事责任。

为了缓解舆论和监管压力,现在大多数的脑机接口研究都称自己是面向瘫痪、自闭症等临床病人,为他们提供正常生活的解决方案。关晓莹主任觉得,为了临床目的而诊治病人的脑机接口应用具有一定的正当性,因为这是使用技术为患者恢复其作为一个人本应具备的功能。但如果是为了娱乐或元宇宙而对脑功能进行修改,不管使用的是侵入式或非侵入式,那么脑机接口就超出了一个正常人所应有的范畴,不为医学伦理所接受。

伦理危机 监管如何进行?

面对伦理的争议和社会公众的质疑,脑机接口+元宇宙继续一个合乎伦理的准则作为界线。而这个界线在今天还尚不明晰。

关晓莹透露,在新的医学技术即将被引进、或某个重大手术(通常是移植手术)将要进行时,医院都会组织伦理委员会进行伦理审查。伦理委员会由院内年资较高、品行端正的高级医师组成。他们都必须通过专门的学习,对委员会的决议结果直接负责,不仅要让决议经得起法律的推敲,还得让社会公众能够满意。

“近年医患关系本就紧张,国家对这方面也越来越严。伦理委员也就会把工作做得越来越细,但凡有一点问题就不可能通过的。”关晓莹主任说。

尽管脑机接口在目前还没有一个国家级乃至行业内的伦理规章,何晖光教授建议我们关注一下今年9月25日由国家新一代人工智能治理专业委员会发布的《新一代人工智能伦理典范》。

这份文件着重提出了在人工智能语境下,使用者的隐私保护、数据安全和自主决策权;同时也指出人工智能行业要拥抱监管,加强自查以保障其合法性与普惠性。这对脑机接口以及元宇宙的技术发展方向都有不小的借鉴意义。

在技术落地前,脑机接口+元宇宙相关的伦理问题必须先被解答,否则《黑客帝国》就将变成现实。

By 闵栋董子博

一个物理学家的灵魂实验

眼见为实并非真理,很多肉眼看不见的东西,却存在世间。俄国物理学家康斯坦丁科罗特科夫(Konstantin Korotkov)研制的摄像技术,可直接拍摄人死亡时,灵魂离开身体的景象。在拍摄画面中,蓝色所代表的灵魂形象,逐渐离开了身体。灵魂最先从肚脐和头部离开(即这2个部位最先失去生命力),最后是心脏和腹股沟。而意外和暴力死亡者,有时候灵魂会在人死后回到人体,从而造成混乱。

科罗特科夫在俄罗斯圣彼得堡国立技术大学教授物理,因对人类能量场开创性研究而闻名于世。他在人类灵魂和精神方面进行了25年的研究,在世界领先期刊发表了70余篇论文,拥有12项生物物理专利。

人的身体能发出一种肉眼看不见的辉光

当你和你的恋人食指相触时,指尖发出的辉光会产生闪电般绚烂的连结;当你对着亲密的另一半说“我爱你”时,一团物质能量随即从你的胸口释出,飞向另一个人——这听起来像魔幻电影般的场景,却是实实在在的物理现象。在过去的几十年里,人体能量的研究已经发展到令人惊叹的程度。

康斯坦丁‧科罗特科夫


康斯坦丁‧科罗特科夫(Konstantin Korotkov)是俄国量子物理学家,在前苏联时期,他曾致力于等离子物理、空间物理和激光物理学等研究。当时,生物能量学的社交圈很活跃,科罗特科夫在那里遇到了一些“很有趣的人”,这些人能够改变人体的能量场。他亲眼看到这些人通过发送“思维讯息”,改善了他妻子和朋友的健康状况。这让钻研物理学的科罗特科夫产生了兴趣。秉着科学家的探究心和严谨态度,他开始查阅各种关于人体能量场的书籍和文献。

在深入了解后,科罗特科夫得出一个结论:“人体能量”这个论题,虽然在短时间内无法被多数人接受,但终有一天会得到科学界的承认。

于是,他开始将研究逐渐转移到人体能量的领域。那时正当苏联解体,整个俄国的科学界处于动荡期,科罗特科夫也离开了研究室,自己创业。但没过多久,他又决定回来继续做能量研究。

“克里安照相术”与人体能量

上个世纪,塞米杨·克里安(Semyon Kirlian)和他的妻子发现了一种技术,叫“克里安照相术(Kirlian Photography)”。这种照相术能够将人体发出的能量拍摄下来。

现代生物光子学的研究表明,人体能够自发地发出电子和光子,产生肉眼看不见的辉光。科学家把人体发出的电子和光子,视为人体能量的表现。这种自发的辉光很难测量,然而,当人体处于电磁场中,这种电光子的发射会被激发,并且能够被拍摄下来。这就是克里安照相术的原理。

最初发明的克里安照相术因效果“时灵时不灵”,不被讲求“效果恒定”的科学界所接受。因此,科罗特科夫决定发明一种稳定的、不受环境影响的数位克里安照相术。1995年,科罗特科夫和他的团队利用当时最先进的技术,发明出第一个数位克里安照相术——气体放电显像术(GDV, Gas Discharge Visualization)。

早期的GDV照相机(数位克里安照相机)


GDV照相术能观察到人体散发的光子能量,以及人的能量场在不同状态之下的变化。随着研究越来越深入,科罗特科夫深刻地感受到,能量研究将对人类社会带来巨大的益处和启迪。

正负情绪,不只影响自身的能量

如今在西方科学研究中,意识科学是其中重要的一部分。所谓“意识”,就是人对于外界事物和自身思维、情绪等的感知。

科罗特科夫发现,人们的精神和情感状态,能够对人体的能量场产生影响。

通过GDV照相术,可以观察到人在不同情绪下身体能量场的变化。譬如,当一个人发出积极情绪的时候,比如高兴、开玩笑,他的能量场会增强。最近,科罗特科夫在墨西哥参与了一项实验,测量看喜剧对人的能量场的影响。结果显示,当参与者在看完一出喜剧电影后,所有人的能量场都增强了。

而生气、妒忌、憎恨这些负面情绪,会使能量场缩小、缺损、甚至消失。更严重的是,持有负面情绪的人不仅会削减自身的能量场,还会影响其他人的能量场。研究发现,当一个人出现憎恨情绪的时候,他周边的人能量场会受到很负面的波及。

在GDV电子图像下,示爱时能量的传递(科罗特科夫提供)


“爱”能激发能量团,产生能量传递

“爱是人类最强烈的情感。”科罗特科夫说。这种感情可以对爱与被爱的两个人身体产生很大的影响。

科罗特科夫通过两种不同的实验方法,观察两个相爱的人能量场的相互作用。

他让参与者两两一组,分别把各自的手指放在一起。他发现,当两个人是互相爱慕的关系时,在克里安照相术下,他们指尖发出的能量场是相互交融的,两人的能量场延伸出闪电一样的辉光,连在一起。而若两个人对对方没有任何情感,他们的能量场就是隔开的。

两个相爱的人,指尖能量场发出闪电一样的辉光,连结在一起(科罗特科夫提供)


“直觉”真的存在吗?

科罗特科夫发现,人们能够感应到“背后的人”。

在一次实验中,研究人员让参与者坐在座位上,让另一个人从他的背后靠近,在这个过程中观测座位上那个人的反应。结果显示,当从背后接近的是一名陌生人,多数情况下,座位上的人能量场没有变化。而当他们的家人、恋人从背后靠近时,他们的能量场会立即增强。

当陌生人从背后接近,受测者能量场没有变化;当家人、恋人从背后靠近,受测者的能量场立即增强(科罗特科夫提供)


科罗特科夫说,这是人和人之间能量场的相互作用,“我们散发能量场,不只是发出去就完事了,而是通过能量场来触碰并感知周围的环境。”他认为,这是人的“直觉”的一部分。

古时候的人就有感知紧张氛围的能力,能够感受到气候、环境的变化,感知到周围的人。“但现在人的这种能力已经退化了,对于环境已经不像过去人类那么敏感。”科罗特科夫说,“但我们大脑的潜意识,还是会对周围的环境作出反应。GDV照相术通过真实的实验证实了这一点。”

摇滚乐和古典乐,能量的巨大反差

科罗特科夫还研究了外界环境和事物对于人体能量的影响,包括水、食物、不同材料,还有音乐。

“音乐对人体的影响是巨大的。”科罗特科夫说。

2014年,彼得罗夫肿瘤研究所和俄罗斯放射与外科技术研究中心做了一项大型调查研究,对比不同创意型职业人士的平均寿命。该研究调查了来自视觉艺术、音乐、文学和学术领域的4万9千名代表人物。结果显示,无论是男性还是女性,平均寿命最低的职业是摇滚音乐家,分别为男性43.6岁,女性37.6岁。

为什么会出现这种现象?科罗特科夫通过实验研究不同音乐对于人体的影响。他发现,当人听摇滚音乐的时候,会使人的能量场短暂提升到一个高峰,然后开始不断下降,跌至低于起始的数值。科罗特科夫说,根据年龄和对音乐的喜爱程度不同,能量在最初提升的时间也有所不同,但无论如何,最终都会不可避免地下降。

在听摇滚乐的过程中,人体能量场的变化(科罗特科夫提供)


相反,古典音乐会对人的能量场产生正面的影响,并能够提升人的健康。科罗特科夫猜测,这可能是因为古典音乐的频率在某种程度上与人的脑波的频率相合,因此能够对人体起到正向作用。

能量学研究,如何带动当今的医学?

科罗特科夫把中医的理念运用到能量研究中。

他认为,中国古人发明并流传千年的中医智慧,是非常有道理的,很多研究都证实了这一点。现如今,越来越多的人身体出现各种各样的问题和病症。他们从一科医生看到另一科医生,越看“病”越多,药开了一种又一种,这些不同的药之间在体内发生冲突,令体内环境不断恶化。

科罗特科夫决定以中医的理念为基础,通过观察和分析人体能量的变化,找到人体内部真正的问题所在。

他将中医的“人体经脉”理论运用到GDV照相术中,研制出人体能量的测量、分析系统。针对人体最敏感、且最容易测量的部位——手指,测十个手指发出的光。根据中医的经脉理念,不同的手指连结身体不同的脏器系统。GDV照相机将手指发出的辉光图像拍摄下来,转化为和人体物理特性有关的数据,并通过这些能量数据,来评估人体不同脏器系统的内在能量,以及整体的能量状态。

在GDV的电子图像中,健康或平静的人,能量场很强,且场的周边很圆润;情绪激动的人,能量场的周围会出现火花一样的尖峰;而当一个人身体出现问题、甚至病症时,他的能量场就会出现破洞、缺口等异常。不同的能量异常对应着不同的脏器系统,所以能够反映出问题的源头所在。

科罗特科夫认为,通过这种观察方式,可以使人们保持在健康状态中,及早发现身体的问题,甚至潜在的问题,并针对问题的本质去改善。这就如同中医的理念,目的在于将身体始终保持在健康的状态,而不是像西医那样出现疾病后再治疗。科罗特科夫强调,自己并不反对西医,他的妻子和很多朋友都是医生,他认为应该“将中医和西医的理念结合在一起”,达到更完善的效果。

意念能进行“远程传输”

科罗特科夫还做了很多其它的重要实验,如远程意念传输实验。他发现,人的意念可以对远处的人,甚至远处的感应器产生影响。当一个人在一个城市,向另一个城市、甚至世界另一端的感应器发出意念,感应器都能够接收到,并做出反应。

科罗特科夫说,“这种现象或许只能从量子层面来解释,并且在现阶段只能提出假说。我们已经有了一些想法,但是我们需要更多的实验来证明产生这种现象的原因。”

不被科学界接受的能量研究

关于人类意识与能量的研究,早在上个世纪就已经盛行,并不断有新的发现。然而,这些研究却一直未被科学界普遍认识和接受。问及原因,科罗特科夫说:“这说来话长。当科学家们已经习惯于某一种观点和理念的时候,他们就会在这种‘已知理念’上进行研究。每当有新的认识时,人们都需要一段时间去接受。然而,科学是不断在发展的,我们应该以发展的思维方式去认识自然。”

比如,很多医生不接受中医的理念,然而,只有当他们深入去研究的时候,他们才可能真正明白和理解。但很多西医和科学家忙于工作,没有时间也没有兴趣去深入研究他们眼中的“迷信”。他们深信人只有物质身体,不愿相信意识和灵魂的存在,这种观念更阻止了他们去进一步了解。

“虽然这种现象现在依然没被医学界普遍接受,但我并不担心。”科罗特科夫说,“因为这一天正在到来,虽然是一步一步地进展着,但是它正在到来。”

拍摄到灵魂离体的视频

其实在现实生活中,用普通摄像机偶尔也会拍摄到一些辉光的现象,也就是说眼见为实并非真理,很多肉眼看不见的东西,却存在于世间。下面我一起来看看这个视频,视频显示,一个印度女孩的尸体在燃烧时,摄影机捕捉到一团辉光,也就是一个身影从熊熊大火中飘然而出,它时而在大火周围舞动、时而出没在大火中。据报导这就是女孩的灵魂。

我们再看另一个视频,是一个发生在西班牙中部的车祸现场,当警察和消防人员在处理现场状况时,一个影子,也就是一团辉光就这么从事发的车辆缓缓飘了出来,然后升天。这两个视频在网上发布后,引起热烈讨论。

虽然科学家们至今无法解释人体辉光是怎样形成的,但它是确实存在的。心灵学家认为人体的辉光是灵魂存在的证明。被公认为当今全球最权威的额外维度,也就是第五维物理学家、哈佛大学教授丽莎•蓝道尔(Lisa Rundall)在长达9年的研究后,在2010年向媒体宣布:灵魂确实存在。相信在不久的将来,关于精神世界与灵魂的科技会越来越被大众所接受。

By Weilai

三进制电脑为什么没有流行?

二进制是最好的吗?

进制,是一种人类智慧衍生的计数方式。

我们天生有十根手指,所以人类天然选择了十进制。计票时常用的写 “ 正 ” 字,也类似于五进制。而计算机的二进制是由 0 和 1 组成的,也就是逢二进一,借一当二。

不知道大家有没有过疑问,为什么计算机没有用更常见的进制,而偏偏选择了二进制呢?毕竟计算机也是给人用的,非要转化成一串长长的 0 和 1 ,不是很反人类吗?

之前差评君也看过不少科普,大多都是用一句 “ 电脑只能看得懂 0 和 1 ” 就蒙混过关了,但其实最主要的原因是,计算机出生的年代,二进制是最容易实现的。

其实历史上也曾出现过非二进制的电脑,比如 1945 年诞生的世界上第一台通用计算机 ENIAC,就是一台十进制电脑。

但,计算机是由逻辑电路组成的,而电路中通常只有两个状态 —— 开和关,这两种状态正好可以用 “ 1 ” 和 “ 0 ” 表示。

而 “ 1 ” 和 “ 0 ” 又恰好与逻辑运算中的 “ 对 ”( true ) 与 “ 错 ”( false )对应,这才有了著名的冯.诺依曼结构,也让二进制在计算机上大放异彩。

此后的几十年,二进制计算机越来越先进,各方面的硬件也逐渐完善。现在你用的手机,电脑的显卡,女神的照片,爆肝的游戏,靠的全是二进制。

但其实!二进制并不是效率最高的,理论上讲,e 进制才是最高效的。

e 的大名叫自然常数,也叫欧拉数,是个大约为 2.71828 的无限不循环小数。温馨提示:以上内容为高中数学知识点,不懂的同学把它当成和 π 一样的东西就行。

那为啥说它的效率最高呢?先说说什么是效率,我们简单理解就是,在表达相同信息量的前提下,谁消耗的元件更少,谁的效率也就越高。

举个例子,假如我们要用十进制表达从 0 到 999 的一千个数字,那就要用 0-9 的十个牌子,并且需要三组,一共也就是 30 个牌子。

如果用二进制来表示这 1000 个数字,那我们需要 10 组的 0 和 1,也就是 20 个牌子

如果是三进制的话,需要 7 组的 0 、 1 、 2 ,也就是 21 个牌子,

四进制的话,需要 5 组的 0 、 1 、 2 、 3 ,即 20 个牌子。

……

我们以此类推可以算出每种进制需要用到的牌子数量。

谁用的牌子越少,也就表示谁的效率越高。

然后会发现,在表示 0-999 的问题上,二进制和四进制的效率是最高的。

但是,在这个过程中,每种进制或多或少都出现了 “ 资源浪费 ”。

比如说 10 位的 2 进制,也就是 2 的 10 次方,一共能表达 1024 个数字,已经几乎用完了,但 7 位的 3 进制,一共能表达 2187 个数,也就是说在这个案例中,三进制比二进制能多表达 1163 个数。

我们在计算 “ 需要几位数 ” 的时候是这么考虑的:

log 以 2 为底 1000 的对数约等于 9.97,我们向上取整,所以是 10 位数, 10*2=20,所以二进制需要 20 个牌子。

log 以 3 为底 1000 的对数约等于 6.29,取整数是 7,7*3=21,所以三进制需要 21 个牌子。

……

由此我们发现,这种算法会浪费很多资源,所以为了更准确的计算,我们假设需要的位数可以不是整数,也就不用向上取整。

于是,为了表示 M 个数,在 x 进制下,需要 x*logx^M 个牌子。

所以效率就可以表示成这样一个公式:

E=M/x*logx^M=M/lnM*lnx/x

我们简单求导一下就知道,f`( x ) = MlnM ( 1-lnx )

当 X = e 的时候,原函数取极大值!

如果用图像表示原函数,大概就是这样,这个点就是 e。

也就是说当 x 等于 e 的时候,效率 E 是最大的。

所以得出结论,理论上,e 进制的效率最高。

以上推导过程来自于知乎大佬 “ 白云龙 ”,我们想了很多个例子,可惜都没有大佬这个 “ 倒计时 ” 的例子直观。

ok,咱们前面也提过,e 大概是 2.71828,也就是说 “ 2.71828 进制 ” 是理论上最高效的进制

但是 2.71828 进制是个什么鬼?我数数手指还得掰个 0.71828 根?

那还得是个整数,不然工程上就没法实现了,而你看这个函数图就知道,相比 2,3 的效率是更接近 e。

由此我们能得出结论,数据表达上,效率最高的是三进制,其次才是二进制。

但为什么咱们现在没用上效率更高的三进制计算机呢?

这就不得不提到那个已经消失国家了。

平衡三进制和 Setun

苏联其实在五十多年前就发现了三进制在计算机上的优势。1958 年,莫斯科国立大学的计算机研究中心研制出了世界上第一台三进制电子计算机 —— Сетунь( setun )。

Сетунь 计算机用的不是一般那种逢三进一的三进制,而是平衡三进制,也叫对称三进制。

什么是平衡三进制呢,就是由 -1、0、1 构成的,对应的逻辑电路就是负电压、零电压和正电压。

平衡三进制是一种很巧妙的设计,它所记录的数字可以表达出全部整数。而且由于 -1 的引入,对负数就不必使用额外的负号了,而二进制是无符号数,不能直接表示负数。

说回 Сетунь 这台计算机,虽然苏联早就看出了三进制的优秀,可一开始莫斯科大学并没有把这个项目当回事儿,只派了四个副博士和几个刚毕业的学生来开发。

但没想到这台计算机在不同的室温下都表现出惊人的可靠性和稳定性。

虽然我觉得以当时苏联还在电子管上狂奔的情况来看,Сетунь 应该是比不上美国同时代的二进制计算机的,但是和同期其它苏联能生产的计算机比,Сетунь 还是优势很大的。

很快,苏联部长会议通过了批量生产Сетунь计算机的决议。不过工业部并不看好这台机器,他们觉得这个经济计划外的玩意儿就是个科幻产物。

与此同时,国内外的订单却像雪花般飞来,10 到 15 台的年产量远远不够应付市场需求。

奇怪的是工业部并没有随着订单数量的增加而增加产量,相反,他们严重限制了生产进度,拒绝订单,并在 1965 年完全停产。

是不是听起来不可思议,其实原因并不复杂,Сетунь 的电子元件良品率极高,而且非常耐造,同时价格还很低,它的售价只有 27.5 万卢布,创造了当时的最低记录,而同期的计算机售价基本都在它的两倍以上。

那台在莫大计算中心的样机整整运行了 17 年,除了在第一年更换了三个有缺陷的元器件之外,内部设备从来没维修过,直到它被摧毁前的一刻都还能正常使用。

而苏联官僚停产了 Сетунь 之后,取而代之的是一种相同性能的二进制计算机,但价格却贵出 2.5 倍。说白了,Сетунь 的生产让苏联官僚少了大笔的财政拨款。

断人财路如杀人父母,所以这台三进制计算机就 “ 理所应当 ” 的成为了政治牺牲品。

虽然 Сетунь 最终只生产了五十台,但从加里宁格勒到雅库茨克,从阿什哈巴德到新西伯利亚,全苏都能看到它的身影。

而且各地都对 Сетунь 的评价很高,大家认为它编程简单,很适合用于工程计算、工业控制、计算机教学等等。

Сетунь 的成功经验让莫大决定不放弃这台计算机,于是他们顶住压力在 1970 年推出了 Сетунь 70 型计算机,而且还对应着二进制的 byte 创建了三进制字节 tryte。每个 tryte 由 6 个 trit 构成,约等于 9.5 个二进制的 bit。

但这个项目长期得不到上级的支持,最后也不得不无限期停滞。Сетунь 70 就此成了莫斯科大学的绝唱。

再后来苏联解体,三进制计算机也跟着苏维埃混入了历史的尘埃,直到今天也没有其他国家能够复现它。

为什么现在没有三进制计算机

虽说Сетунь证明了三进制计算机的可行性,但它没能发展起来,政治原因并不是主要原因。

甚至可以说,三进制计算机的失败,是一种历史必然。

因为即使我们前面在数学上论证了三进制的效率,但也只停留在理论上,从理论到具体实现,经过的步骤太复杂了,因为比如说如果要做三进制计算机的话,就要用三种稳定状态的材料,起码二极管是用不了了。

而二进制只有 “ 0 ” 和 “ 1 ”,高低电压就很好区分,就算有些误差,计算机也可以识别出来,所以在稳定性上会远远高于三进制,在工程上也更容易实现

所以三进制对效率的提升也许并没有想象的那么美好。

既然它不够稳定,又不能高效提升,工程上还难以实现。为了这么一点可能的红利再从头发展这种技术就显得没必要了。

反观二进制的发展速度,早就快的没影了。

这就好比你玩了好久的养成游戏,已经花了无数个 648,就算没抽出版本之子,也很少有人从零开始玩小号吧。更别说是在越来越离不开计算机的今天,抛弃已经发展完善的二进制体系。

说点看得见的,要是没了二进制,我们现有的硬件体系都要洗牌,大家的电脑手机等电子产品会直接变砖,这事儿听起来也不现实吧。

它是历史还是未来?

不过到了今天,随着芯片的制程越来越小,马上会碰到量子这个玄学领域,量子隧穿这样的难题,我们可能要花非常多的精力,才可能提升一点点效率,就像开了等级上限的⽹游,二进制已经快满级了,也许要开始开辟其他的路了。

三进制,现在就正在电子计算机以外的形态上复活。

比如,本身电子计算机因为只有开关两种基础状态,但是假如是光子计算机,就有光强、波长、相位、传播方向和偏振五种状态,上海大学的金翊教授团队就取了有无光态和偏振方向正交三个物理状态来尝试光子计算机。

再比如,在 2019 年,我国物理学家郭光灿和中国科技大学的同事就成功完成了三进制 qutrit 量子信号的传输,这也是科学家们在量子领域第一次成功的三进制研究。

近两年,韩国也成功开发出三进制半导体,让三进制计算机又往前迈了一步。

如今,二进制下庞大成熟的工业体系,已经渐渐显现出强弩之末的状态,但想用其他进制来取代它,仍然是不可能的事情。

但当我们看到三进制计算机在历史上的昙花一现的时候,有时候也会畅想,会不会在另一个平行时空,人类并没有选择电子计算机,而是发展出一套完全适配于三进制的系统。

By cp君

可怕的“黄色”大数据

2019 年 12 月 11 日,全球最大的“学习”网站 Pornhub 发布来第七个年度报告,这份报告给大家解读了2019年全球的用户都在 Pornhub 上搜索什么,都有哪些热门的事件。接下来就具体带大家看看这份报告的内容。

01 Pornhub 2019 全球流量趋势

国内的用户对于 Pornhub 认知,可能还停留在这是全球最大的不可描述社区,但很多人不知道 Pornhub 网站的流量是排名全球第八。而在它前面的都是些非常著名的公司,比如 Google、Youtube、Baidu等等。

2019 年全球十大网站流量排名

在今年的报告中,2019 年有超过 420 亿人次访问 Pornhub,这意味着平均每天有 1.15 亿人次访问。1.15亿是什么概念?这相当于加拿大、澳大利亚、波兰和荷兰的人口在一天之内全部的访问。并且 Pornhub 的流量还在增长,没有停止的迹象。

今年搜索量也达到 390 亿,比去年增加来 87 亿。各种你能想到的名人、热门话题和人物,它都可能在 Pornhub 上被人搜索过。

而且在 2019 年 P 站上的视频上传量也创下新高,一共超过 683 万个新视频被上传到 P 站上。换个角度来说,如果你每天连续不断的看,也需要花费170年才能看完。

并且今年越来越多人把 P 站作为社交媒体,P 站上的用户之间发送了超过 7000 万条信息,在视频中留下了超过 1150 万条评论。这些评论中出现最多的词语是 good、love、like、sexy、pretty 和 nice。有趣的是这些热门词汇和 2018 年的报告是一样,似乎有些事情永远不会改变一样。

02 Pornhub 年度 TOP 十大关键词

在 2019 年 P 站上被搜索最多的词是 Amateur,翻译过来就是业余/自拍,追求真实性的意思。据性健康中心的劳里 · 贝蒂托博士说,“人们似乎在寻找更真实的性描述。“真实的”人与演员似乎是吸引力。

有趣的是,越来越多的人把自己当成业余爱好者。性已经不再是禁忌),以至于那些喜欢裸露癖的人可以在没有什么经验或设备的情况下做这件事。传达的信息是: 任何人都可以成为色情明星! ”

除了 Amateur 是搜索排行榜第一次的词之外,排名第二的是 Alien(外星人)、第三 POV(第一人称)。

而第四是国外卖洗澡水的 YouTube 网红,年度最成功的炒作人物。说Instagram的照片点赞超过100万就去开Pornhub帐号,然后真的开了,还亲自上传各种标题党视频,比如「Belle Delphine和两个大鸡鸡一起玩」,视频真的就是她抱着两只公鸡在床上玩…

Pornhub在2019年最大的市场扩张成绩,在于发展了内生性本土文化极其封闭的日本市场,来自日本的流量破纪录的攀升到了第二名,仅次于美国;

日本用户的涌入,也改变了Pornhub的热门标签结构,被搜索次数最多的标签前两名——Japanese(日本)、Hentai(工口动画)——都和日本有关;最有意思的,来自中国的流量,搜索最多的标签也是 Japanese。

03 Pornhub TOP 十最受欢迎 Pornstar

今年,Lana Rhoades 成为 Pornhub 搜索次数最多的 Pornstar (色情明星),她在路上的视频数量达到了3.45亿。Riley Reid 仍然是搜索次数第三多的网站,但视频浏览量更高,达到5.85亿次。其他的几位看下方排名图,是否有大家熟悉的面孔呢。

04 Pornhub TOP 20 流量地区

美国仍然是每天前往 Pornhub 的人数最多的国家,其次是日本,在过去的一年里上升了2个位置。来自日本的流量增长是今年许多搜索引擎排名上升的原因之一,比如日本搜索引擎排名上升到了第一位。

随着日本的上升,英国下降到第三位,而印度从2018年的第三位下降了12位,部分原因是印度政府封锁了一些不可描述的站。

今年新进入前20名的国家是泰国,比2018年增加了6个位置。这些国家加起来占 Pornhub 日流量的79% 。

05 Porbhub 各地区访问时长

2019 年 Pornhub 的平均访问时间增长了 15 秒,达到 10 分 28 秒。虽然有些访客可能会花更多时间观看视频和利用 Pornhub 的社区特色,但实地时间可以反映许多因素,包括不同地区的宽带速度和移动互联网带宽。

今年,泰国以 11 分 21 秒的持续时间位居持续时间最长国家榜首,比 2018 年下降了 12 秒。荷兰今年的访问时间减少了 30 秒,但是仍然保持着 10 分 38 秒的长平均访问时间,仅领先美国 10 分 36 秒,加拿大 10 分 23 秒。

2019 年,来自日本的游客访问时间增加了39 秒,尽管仍然有点短,只有 9 分 23 秒。

女性参观者通常比男性参观者多停留 23 秒,年龄在 18 到 24 岁之间的参观者,往往比男性参观者快 64 秒完成工作(大雾)。55 岁以上的游客不慌不忙,每次访问 Pornhub 都会多花两分钟时间。

在世界范围内,实际上在 Pornhub 研究过的大多数国家,星期天是游览 Pornhub 最受欢迎的日子,而星期五的流量往往是最低的。这很大程度上与人们喜欢看不可描述片的时间有关。观看的高峰时间通常是从晚上10点到午夜,但是在周末(因为人们倾向于熬夜、外出和睡得更久) ,观看的时间转移到早上。

06 Pornhub 用户性别统计

2019 年,Pornhub 的女性用户占比达到了32%,这也是历年以来最高的,贡献女性用户占比最多的前五个国家以此是菲律宾、巴西、墨西哥、阿根廷、澳大利亚;

男性和女性观看的色情类型往往不同,女性最喜欢的类别是“女同性恋” ,而男性最喜欢观看“日本人”的视频。男女双方都同意某些类别,比如“三人行” ,女性排在第四位,而男性只排在第十位。“成熟”在男性中排名第三,但在女性中仅排名第八。

Lana Rhoades 是女性搜索次数最多的 Pornstar,其次是 Jordi El Nino Polla、 Mia Khalifa 和 Riley Reid 。

与男性相比,女性搜索 Zilv Gudel 的可能性高出 487% ,搜索 Owen Grey 的可能性高出 249% ,搜索 James Deen 的可能性高出 174% 。

根据 Laurie 博士的说法,“这个数据清楚地表明色情作品不仅仅是男人的作品!越来越多的女性观看色情片,这意味着她们正在进行一些自我愉悦。

这是个好消息,因为这表明女性正在掌控自己的性欲,发现自己的身体,并确定自己喜欢什么。减少羞耻感,减少对女性性行为的禁忌,等同于更多的探索。”

约炮软件大数据

Facebook的约会软件数据揭示了人们在网络约炮行为中的“种族歧视”。

数据来源自 The uncomfortable racial preferences revealed by online dating

这是 Facebook 约会应用,Are You Interested(AYI)。这款应用使用简单,将大量的饥渴男女聚集起来,寻找可以帮助你舒缓寂寞的人。如果喜欢,就在其个人页面点击“Yes”,对方会得到通知并作出回应,不喜欢就“Skip”,换下一个。

AYI 截图

AYI 分析了两百四十万异性恋的性趣偏好。每当一个用户点击“Yes”或“Skip”后都会贡献给这份统计数据。其三分之二的用户超过 35 岁。

这个数据图示基于约会双方的性别和人种信息(仅限异性恋数据),显示了人们对收到“Yes”后作出回应的百分比。不幸的是,大多数“Yes”都没有回应,但这其中仍有模式可寻:亚裔女性回应对其“yessed”的白人男性的机率有 7.8%,超过她们对其它人种的回应率。另外,白人男性对黑人女性的回应率为 8.5%,低于对其它人种的回应。通常,男性对女性的回应是女性对男性的回应的三倍。

这个数据图也悲惨的揭示了约会游戏中的赢家和输家。除了亚裔男性外,所有的男性都倾慕于亚裔女性,而除了黑人女性,其余的女性都倾向白人男性。此外,黑人男性和黑人女性都是各自性别中收到回应机率最低的。

更惊讶的是,所有的男性都偏好异域风情,而不是他们自己的族裔

个人隐私在约炮软件里荡然无存

法国记者Judith Duportail在经历了数月与Tinder公司的交战后,终于拿到了自己长达800页的隐私报告。

Judith说:“我在应用上发起了920次配对请求,和870个不同的用户达成了配对。我对其中一些人印象深刻:要么成为了恋人,要么成为了朋友,还有初次约会糟糕收尾的情况。但剩余的所有人,我都忘得一干二净了。不过,Tinder却还帮我记着所有的人。”

我在完整阅读了从2013年开始我发送的1700条Tinder信息之后,我仿佛深刻了解到了自己的希望、恐惧、性偏好以及内心深处那些不为人知的秘密。Tinder太了解我了。它了解那个真实而又不光彩的自己——我曾将同一个笑话复制粘贴给了第567、568以及569号配对对象。我还在新年那一天同时与16个不同的人搭讪。“

“Judith所描述的情况被称作是次级隐式披露信息。”美国卡耐基梅隆大学信息科技教授Alessandro Acquisti解释道,“通过研究用户使用app的行为,Tinder能够愈加了解用户。它会知道你联系别人的频率和次数、和你配对的人种比例,什么类型的人会对你感兴趣、你最常使用的词汇、在滑过你之前其他用户看你照片的时间等信息。个人数据其实是促进经济发展的一个动因,消费者的数据会被拿来交易,以作广告之用。”

Tinder的隐私政策清楚表明了,你的数据也许会被用来传递“有针对性的广告”。

Tinder:“你不能抱有这样的预期,即你的个人信息、聊天记录或是其他通讯信息永远都是安全的。”

如果这个数据宝库被人入侵、公之于众或是被另外一家公司购买了呢?那会发生什么情况?我几乎已经感受到这种情况发生之后自己那种羞愧的心情了。也许在Tinder将这800页信息发给我之前就有人阅读了这些内容,一想到这种可能性,我就感觉分外难堪。

Tinder的隐私政策清楚地表明:“你不能抱有这样的预期,即你的个人信息、聊天记录或是其他通讯信息永远都是安全的。”GitHub上一个叫做Tinder Scraper的教程就是关于收集用户信息的,旨在深入获得一些信息用来服务大众。Tinder在这一点上确实非常坦诚。

五月,Tinder设计的一个算法在平台上抓取了4万张图片,旨在打造一个人工智能来区分脸孔的性别。再之前几个月,一个丹麦研究人员公开了约会网站OkCupid(隶属于Tinder母公司Match Group)的7万份文件,一些评论家将该网站称之为“白人至上主义者”。网站利用获取到的数据,试图在智商和宗教信仰之间建立一种联系。目前,你还可以看到这些数据。

那么为什么Tinder需要关于用户如此多的信息呢?Tinder发言人回应道:这是为了让全球各地每一个用户都能拥有定制化的个人体验。“我们的配对工具是不断变化的,在显示潜在配对用户时它会考虑各式各样的因素,从而根据每一个用户的情况提供不同的体验。”

不幸的是,当问及网站是如何利用我的个人信息来定制化配对对象以及最终呈现关于我的文件信息时,Tinder显得就不是那么乐于解答了。

“我们的配对工具是企业技术以及知识产权的核心内容,我们无法和大家分享专利工具相关的信息。”发言人这样说道。

问题在于,这800页关于我的私密信息数据还不过只是冰山一角。“你的个人数据会影响你在Tinder上看到的第一个配对对象是谁。”Dehaye说到,“它还会影响你在LinkedIn上收到的工作offer、汽车保险需要支付的金额、你在YouTube上看到的广告以及你是否能申请贷款等。”

“我们身处的社会透明度正逐渐降低,以至于慢慢成为了一个不可触及的世界。在那里,关于你的一切数据将决定你生活的很多方面。最终,你的存在也会受到影响。”

”Tinder经常被比作是一个全都是单身人士的酒吧,但它实际上更像是为我准备的单身酒吧,与此同时这个酒吧还会研究我的行为、阅读我的日记,基于我的实际反应时常挑选一些新的人,甚至还影响我的工作与家人。这让我非常不寒而栗。“

By 痴海Judith Duportail

AI监控员工,你还敢摸鱼吗?

“叫你们看看,什么叫全世界资本家联合起来。”

2010年6月,《中国不高兴》作者王小东写了篇博客,抛出了这句话。

他针对的,是乔布斯的那番说法——“富士康不是血汗工厂”。

2019年4月,亚马逊被曝用AI监控员工,“AI监工”可以跟踪每个人的工作进度,精确计算工人消极懈怠的摸鱼时间(Time Off Task)。

更牛掰的是,这套AI系统能根据实时数据生成在线解雇指令,直接绕过主管开除工人。

一时间,这引发轩然大波。

评论员史派西·米切尔痛批亚马逊:“这些机器人将员工视为冷冰冰的数字,而非活生生的人。”

消息传到国内后,在某网站跟帖区,点赞最多的评论跟王小东的那句话如出一辙:

全世界资本家已经快联合起来了。

从整个留言区看,马克思的剥削理论被cue了很多遍。还有人援引列宁的观点:在资本主义社会里,技术和科学的进步意味着榨取血汗艺术的进步。

不知道王小东和这些网民看到国美通报批评员工上班摸鱼的消息,会不会搬出杨紫在《欢乐颂》里的台词——

“果然天下乌鸦一般黑,资本家都是吸人血的。”

01

11月16日,国美一份通报在网上热传。

通报内容大致就是,公司部分员工在办公区域从事与工作无关之事,如玩游戏、聊天、听歌、购物等。

通报就通报吧,带薪摸鱼,没几个公司能忍。

“公司不养闲人,团队不养懒人”,是很多leader的通用语录。

可国美这份通报格外细致:

非但点出员工姓名、所属部门、楼层工位,还将员工“非工作流量信息”全抖露了出来——谁用了什么APP、用了多少流量,都标出了。

▲网传的国美通报。

说真的,老婆查岗,都不会查得这么细。

我猜想,国美的黄老板大概是想玩一出杀鸡儆猴:给员工打一千次鸡血,说一万次“混日子的不是我兄弟”,效果可能都比不上这么一次通报。

少壮不努力,老大徒伤悲;老大不努力,通报一顿锤。

现在看,此举唬住的,不只是国美员工。其震慑力余波正在外扩。

很多打工人瑟瑟发抖。他们这才意识到,在公司的网管监控系统面前,自己可能时刻处在被扒光的裸奔状态。

特别是那些经常在蹭公司网“云游”日本风情町的“日语学习爱好者”,这会儿没准慌得一批。

本来吧,摸鱼是员工对996、007、715的软抵制,是对无意义工作与“卷”字诀的隐性反叛。

如今看来,得多谢公司不点破之恩。

02

国美不是孤例。它只不过是来得比较中二。

这些年来,“企业监控系统is watching you”的故事,在大厂中并不罕见。

打卡考勤,已经满足不了部分企业防员工摸鱼的需要了。

他们的防摸鱼招数,正越来越精准:

你想没事打个盹、有事抽个烟?

那就在员工座位下方安装人体红外传感器,你有多少时候不在岗,HR一清二楚。

之前就有杭州某公司员工被人力问话:你为什么每天上午10:00到10:30都不在工位上?她这才得知,原来公司“监测员工健康状况”的智能坐垫,“出卖”了自己。

你想用如厕来进行“分时摸鱼”?

那就在卫生间安装计时器,或是信号干扰器。

“每天去公司20分钟上厕所=休11天带薪年假”的小心思,直接被阻断。

▲某公司厕所安装的计时器。

何止是大厂员工。南京某区的环卫工之前都曾享受过“AI监视”的待遇——他们被配发智能手表,除了定位功能外,若环卫工在原地停留休息20分钟以上,手表就会自动发出“加油”的提醒。

这让人想起亚马逊被曝出的“压榨图鉴”里的场景:

亚马逊的AI监工系统能实现深度自动化的跟踪过程。如果员工工作速度变慢,系统会将它视作偷懒。

很多亚马逊员工坦言,由于害怕“摸鱼”时间超过限制,他们都不敢在工作时间上厕所。有些英国仓库工人怕厕所距离太远、来回时间太长,只好在过道或者车间格子里用塑料瓶解决排泄问题。

可不就是“一般黑”嘛。

张博洋曾在《脱口秀大会》上讨论:为什么科技这么发达,我们还这么累?

他最后的结论是:我们这么累,就是因为科技这么发达。

现实一再对此做了注解。

在网上随便一搜,很多用于网络行为追溯的ITSM服务管理软件,一拎一大堆。

它们的一大用途,就是监控员工。

03

员工上班该摸鱼吗?

理论上讲,当然不该。

公司有公司的规定。

可理论上归理论上。

理论上讲,企业也不该动不动996。

国家有国家的法规。

可这些年来,在让员工加班时,许多企业才不讲那么多“理论”。

这两天备受争议的浪潮集团(国内头部云服务商)办公室挂加班标语一事,就是个硕大的靶子。

“大家加才是真的加,加班真好”、“他加我也加,想跑也跑不了”、“有空就去‘加班’吧,去完成那些我们还未完成的事”、“白天加白班不瞌睡,晚上加晚班睡不着”……这不叫PUA,这叫硬上式洗脑。

▲浪潮集团被曝在办公室悬挂的加班标语

连兜售理想、贩卖情怀的前置环节,都给省了。

新闻中讲到,有浪潮员工说,自己一年加班超600个小时,排名还是倒数。

这跟最近网上流传的那道梗相映成趣——

近现代有四大名画,齐白石画的虾,徐悲鸿画的马,张大千画的虎,你老板画的饼。

画饼干什么?让员工从被PUA到自我PUA,继而心甘情愿地加班。

如果说,员工带薪摸鱼是占用公司资源,那让员工“被自愿加班”,无疑是公司占用员工私人时间。

现实中,这二者通常是联袂出现:你占用我本该有的非上班时间,我就占用你规定的上班时间。

进一步讲,两者往往是“一报还一报”——太多时候,摸鱼就是对加班文化的迂回反抗。

更何况,单从管理层面讲,监控员工也反映了管理上的无能。

当下,BSC、KPI、OKR、KSF之类的绩效考核工具一堆,效益导向下的MBO(目标管理)理念越来越受推崇。

放着这些工具不用,却把员工绑在椅子上,把工时人为拉长,不就是引诱高效率员工摸鱼吗?

04

理都懂,然并卵。

冰川思享号文章说:

白岩松有句名言,“一个单位到了强调考勤、打卡的时候,一定走下坡路。”当大公司完成开疆辟土的桃园三结义,紧接着就走了“内卷”的麦城。

不少企业不是不懂这道理。

许多BOSS对“刺猬法则”之类的管理学理论也信手拈来。

可很多企业对“监控员工”上瘾——一时监控一时爽,爽在那种掌控感。

此处的“企业”,不单指国内企业。英国数十家企业利用Isaak人工智能程序监测员工工作状态,日本企业用AI空调防止员工打瞌睡,也差堪仿佛。

对部分企业而言,MBO模式当然好,可对应的细粒度管理挺麻烦。

相形之下,监控员工来得简单多了——尽管简单的另一面是粗暴。

再说了,许多企业管理者服下了稻盛和夫端上的一剂名叫“单位时间核算”的药。

把员工产值最大化,同时将用人成本最小化,才是他们想要的。

05

企业有企业的利益计算公式。

可时至今日,这些公式必须得掺入更多“价值观”维度的参数了。

那句话必须再抛出了:

今时不同往日。

早在前几年,浪潮集团就曾让员工提交《奋进者申请书(讨论篇)》,要求员工申请自愿放弃休假及实行6*12小时工作制,春节、国庆随叫随到。

▲2016年,浪潮集团就被曝出让员工申请自愿放弃休假

可在当时996盛行、加班成了所谓“企业文化”的背景下,这激不起太大的水花。

现在不一样了。浪潮集团在办公室挂加班标语,直接撞在了“反内卷”枪口上,被怼成了筛子,显然是误判了形势。

国美也是。对员工的细密监控,完全是给反资本情绪的火苗提供燃料。

在互联网大厂纷纷取消大小周,摆出“反内卷”姿态的情景下,国美此举无异于“逆行”——“打工人,打工人,打的就是工人”。

到头来,昔日落在亚马逊头上的“AI周扒皮”名号,势必也会落在国美身上。

国美想不成靶子都难。

06

说真的,我对言必称“资本家”的论调向来不感冒,也反对将这事变成煽动“阶级对立”的引子。

不必扯那些宏大理论。就企业的问题谈企业的问题就行。

但从“把人当成人”的角度出发,我很难不对企业监控员工的行为批上一通。

它让我想到的,是边沁说的“圆形监狱”。

圆形监狱内,一切尽在掌控之内。毕竟,可以“全景敞视”。

福柯曾表示,全景敞视主义会把“传统的、仪式的、昂贵的、暴力的形式权力”换成了“一种微妙的、有计算的服从技术”。

结果就是,我们失去的不只是摸鱼的机会,更是基本的隐私。

试想一下,当脑电波监控头戴设备、微芯片将我们置于一切皆可被监控的处境,那时候,我们首先感受到的,恐怕不是“元宇宙”般的刺激感,而是恐惧。

谁都不想被戴上“电子枷锁”,掉进“数字桎梏”。

再怎么防员工摸鱼,都不该逾越这道底线。

上点价值观,这其实就是要求企业做到一点——

人是目的。

就算不扯虚妄的“以人为本”,也请把人当人。

07

现代企业,绝不能堕落成圆形监狱。

值得一说的是,在此前亚马逊“AI监工”的新闻下,除了“资本家”外,另一个被频频提及的词是——

摩登时代。

按这标准,国美的这份通报,无疑勾绘了“新摩登时代”的图景。

但这注定要被骂。

“全网打工人联合起来”形成的舆论共同体,会用口水淹没那些“资本家”,并扔下一句:

去你的新摩登时代。

By 佘宗明

字节跳动为何陷入困境

过去半年,字节跳动的国内广告收入停止增长。
这是自2013年开启商业化以来,该公司首次出现此种情况。
记者进一步了解到,字节跳动旗下的抖音和今日头条两大核心产品,均亦停止增长,其中今日头条甚至处于亏损边缘。
“跳不动”的,不仅只有字节。
放眼当下,“商业化变现”已成为一件困难重重的事情。快手和B站自上市以来也在“商业化变现”问题上不断遭遇挑战。

增长全面放缓
记者了解到,11月18日,字节跳动商业化产品部召开全员大会,会上正式确认,其国内广告收入过去半年停止增长。
广告收入是字节跳动收入的主要来源。据公开消息,2020年,字节跳动广告占实际收入的77%。这意味着,该公司整体收入增长乏力。
上述内部人士还透露,来自抖音的收入已经停止增长,而另一核心产品今日头条甚至处于亏损边缘。
第三方数据显示,字节旗下这两款最核心产品,抖音、今日头条的DAU都增长乏力。
记者获悉,字节跳动内部在进行组织和战略复盘,认为确实存在业务和组织臃肿问题,强调业务创新和提升管理,淡化短期目标,争取长期突破。

IPO进程或受影响
巧合的是,字节跳动11月初刚刚完成CEO交接,梁汝波正式接任张一鸣成为字节跳动第二任CEO。
如何化解公司增长乏力问题?这是对梁汝波的一大考验。
梁汝波新官上任的“第一把火”,烧向了组织架构调整。据了解,梁汝波将字节跳动分为抖音、大力教育、飞书、火山引擎、朝夕光年和TikTok六大板块。
本次调整的最大看点是,将头条、西瓜、搜索、百科以及国内垂直服务业务并入抖音。
记者注意到,抖音电商成为字节跳动新的发力点。前不久,抖音电商发布的“抖音双11好物节”数据报告显示,10月27日至11月11日,抖音电商直播间累计时长达2546万小时,直播间累计观看395亿次。
根据抖音电商的三大扶持计划,未来一年,将帮助1000个商家实现年销破亿元,其中100个新锐品牌年销破亿元;帮助10万个优质达人实现年销10万元,其中1万个达人年销破千万元;帮助100款优质商品年销破亿元。
“其实早在今年春节时,抖音做的那波投放就没能取得理想的效果。”一位接近公司的人士透露,今年以来,抖音等相关业务增长明显放缓便已经是一个公开的秘密,“主要是短视频目前国内用户数量的天花板已经在这了,依靠强营销打造起来的抖音,肯定存在边际效益递减。”
不过,令字节跳动忧心的事情还不止于此。由于迟迟无法上市,公司在今年承受了来自投资人的巨大压力。
“尤其是今年下半年来,字节跳动整体的估值已经大大缩水,此前的教育、游戏等板块均受到了巨大冲击。”一位市场人士透露称,目前在外部股权市场上,公司估值已较前期高值接近腰斩。

何时再“接着舞”?
“商业化变现”的困难,不仅只在字节跳动身上。作为短视频赛道的另一大玩家,快手自上市以来也在“商业化”问题上不断遭遇挑战。
“总的来说,快手最早的增长基于一个自然流量,所以拥有较强的社交氛围,这让它在寻求以电商为支撑的商业化变现路上,相对来说困难小一些。”一位业内人士认为,眼下行业变现无外乎广告和电商两大渠道,前者抖音占优,而后者快手占优,“不过,随着整体行业增速放缓,广告收入也会见顶,这就需要在电商方面有所作为。”
记者注意到,今年早些时候,抖音电商官方曾宣布今年GMV目标为1万亿元,力争年内超越快手。而在前不久,以电商见长的快手低调地将今年GMV目标做了下调。
“核心还是成本问题,想让商家过来做直播电商,不但需要大量的基础设施投入,抖音还需要开出更加优厚的扶持政策,这些都是烧钱的地方。”上述人士认为,伴随这些视频平台扩张影响力需求的增长,营销费用高企,成为了行业的通病。
此外,去年一度引发市场热捧的B站也在走上“破圈”之后,财报开始出现大幅亏损。
据B站最新财报显示,今年三季度,公司营收52.1亿元,同比增长61%。但净亏损却高达26.9亿元,较去年同期的11亿元亏损大幅提升。今年前三季度,B站累计亏损已达47.1亿元。
“内容平台最终都会面临一个内容成本的问题,短视频和中视频早前依靠大量用户UGC可以一定程度上压低成本,但是随着竞争激烈和用户增长放缓,这块成本最终会涨起来。”该人士表示,眼下,整个行业都步入了商业化困局的深水区,需要转变以前高举高打的模式,寻找一种精耕细作的运营方式,实现开源节流,才是长久之计。

字节跳动的潮起潮落

字节跳动堪称成长最快速的互联网企业之一。10月20日,据福布斯的实时富豪榜显示,字节跳动创始人张一鸣身价达到594亿美元,一举超过马化腾,成为中国第二大富豪,仅次于农夫山泉创始人钟睒睒,同时也成为了中国互联网首富。

然而,以扩张凶猛著称的字节跳动近日接连传出裁员的消息。10月19日,#字节裁员#的话题登上微博热搜。

据字节跳动员工在多个社交媒体上称,字节跳动旗下Ohayoo团队全部门应届生被裁。同时,属于字节跳动旗下商业化部门的温州本地直营中心也有撤城裁员的动作。

此前在今年8月,字节跳动旗下教育品牌大力教育也有裁员消息传出。

就在字节跳动一部分业务进行裁员的同时,字节跳动另一边却在不断拓展其版图布局。

边裁员边扩张,字节跳动究竟在下一盘什么棋?

字节跳动旗下Ohayoo被曝裁员

近日,字节跳动旗下曾推出《我功夫特牛》、《我的小家》、《我也是大侠》等多款下载量破千万游戏的Ohayoo团队传出裁员的消息。

图片

10月19日,知乎某网友发帖称,自己是字节跳动旗下Ohayoo团队的2021届新入职的应届生,就职于字节跳动位于北京的办公地,在技术研发岗位任职。该网友表示,自己刚刚收到被裁的消息,并且此次被裁的并非他一个人,而是他所在的全部门的应届生,二三十个人全军覆没。

网友称,公司对于裁员员工给出的方案为N+1倍赔偿。虽然HR表示可以内部转岗,但时间仅一个月来不及准备,且推荐的技术岗位可选范围只有一个,十分有限。该网友还感慨,入职三个月就遇上公司裁员,目前自己十分迷茫,但也没有办法,只能尽力争取转岗。

图片

据接近字节跳动游戏业务的人员透露,此次裁员涉及Ohayoo团队的79人,其中包括30名校招生,并将优先安排转岗。受此次裁员影响较大的为Ohayoo的研发中心。据悉,Ohayoo的研发中心下设轻舟、长河、白鹭三个研发部门,以及技术中台,约有50 人受到此次裁员影响。

雷达财经就此次裁员向字节跳动方相关人员进行求证,截至发稿对方暂未回应。

而在此之前的8月,字节跳动曾发布一封邮件,宣布Ohayoo团队的负责人徐培翔因个人原因将于10月离职。邮件还透露Ohayoo团队原商务、市场、发行运营、产品合并到发行部门。

彼时,随着Ohayoo团队高层人事变动的消息传出,外界便有字节跳动游戏相关业务将裁员的猜测。

图片

截至目前,字节跳动在游戏板块已手握Ohayoo、朝夕光年、Aoligame、Pixmain四张牌,而Ohayoo更是字节跳动当初打入游戏市场的重要一环,一度帮字节跳动在休闲游戏发行领域站稳脚跟。

据Ohayoo官网显示,目前已累计服务超1000个开发者,其中63%的团队小于10人,86%的项目研发成本在100万以内;累计游戏下载量超过5亿以上,每月活跃用户数突破8000万,单款游戏的累计下载量达6000万以上,已发行150多款游戏,单款游戏最高的流水达6亿以上,流水过千万的游戏超40款。

随着字节跳动裁员的消息一出,便引发了社交媒体上的诸多网友参与讨论。有网友表示,“裁员一出,应届生的身份没了,工作经历又不够,还得和社招的人再去争offer。”也有网友称,“千万不要为了大厂光环,去大厂的边缘项目。”

据脉脉数据研究院今年10月公布的调查数据显示,目前我国大型互联网企业的员工平均年龄从27岁到33岁不等。其中,字节跳动员工平均年龄相对最低,仅27岁。

业内人士分析认为,公司在裁员时通常选择应届生的原因有两点,其一,应届生还未接触到公司项目的核心,对于工作岗位的职责和业务的具体内容还处于熟悉、了解的阶段;其二,相比老员工,应届生的工作年限较短,公司裁应届生的成本相对会较低,即使按法律规定的赔偿措施赔偿,公司也能节省一定的裁员成本。

商业化部门、大力教育也难逃裁员命运

然而,近来字节跳动传出裁员消息的并不止于此,与Ohayoo团队几乎同时传出裁员消息的,还有Ohayoo所属的字节跳动商业化部门。

据媒体报道,国庆节前后,字节跳动位于河南洛阳的直营中心便已有撤裁动作。

10月11日,字节跳动商业化团队的相关领导和HR向位于温州的员工传达了一则消息,温州本地的直营中心将在10月22日之前完成撤城,公司给出的员工赔偿方案为N+1倍赔偿,法定年假按双倍工资结算。

同时在社交媒体上,也有字节跳动的员工称,各大直营中心和呼叫都要裁30%至70%。

字节跳动对此回应称,裁员信息属实,系公司的正常业务调整。

据了解,字节跳动旗下的本地直营中心主要负责当地抖音、头条等热门字节系App的广告销售业务,同时也承担一些字节商业化创新业务先行先试的职能。

自去年年底起,字节跳动就对商业化销售体系的业务线进行了调整,将原本的KA(全国大客户)、LA(本地大客户)和 SMB(中小客户)三条业务线进行合并,划分出7条新的业务线。其中,本地直营业务中心将围绕生活服务、文化旅游和餐饮等服务展开工作。

据员工透露,近来字节跳动本地直营业务的业绩表现已大不如前,因为把本地直营中心最赚钱的电商业务拿掉,交给大众消费业务线,这也导致了温州本地直营中心的业绩愈发颓软,温州本地直营中心的业绩更是在全国多城排名中名列尾部位置,这也是温州被率先撤城的原因之一。

而将时间线再往前推,今年8月,字节跳动旗下教育板块的大力教育,也有裁员的消息传出。彼时,距字节跳动大力教育正式启用还不到一年时间。

图片

而大力教育大规模裁员的背后,则与今年落地的“双减”政策不无关系。据字节跳动内部员工表示,大力教育在裁员时给员工的赔偿,达到了同行业较为少见的N+2倍。

彼时大力教育裁员的消息传出之时,字节跳动回应称,存在部分裁员的情况,但教育板块全部裁掉的消息不实。有员工称,字节部分管理团队和基地会保留,部分员工会转岗去新的业务。

图片

雷达财经注意到,就在传出裁员的几个月前,大力教育还曾多次进行招聘宣传。

年初1月,字节跳动招聘表示,旗下瓜瓜龙业务将招聘9000人;两月之后,字节跳动宣布再度扩充旗下教育业务板块的队伍,大力教育将在未来四个月招聘1万名员工。5月时,字节跳动招聘发布的微博显示,大力教育旗下的员工数目已经突破1万人,并将持续开展招聘工作。

然而,字节跳动舍弃的业务不止于此。今年1月,字节跳动旗下知识付费平台好好学习宣布将停止运营;1月13日,字节跳动旗下问答社区悟空问答也表示将正式停止运营,关闭服务;紧接着,字节跳动此前收购的坚果(锤子)手机业务团队宣布,坚果手机、TNT显示器等产品将不再投入研发和生产。

与裁员消息同样引发外界关注的,还有字节跳动取消“大小周”的消息。

今年7月,字节跳动宣布将于8月1日起取消“大小周”,并表示有需求的团队、个人可以按系统提交加班申请。

据字节跳动的员工透露,取消“大小周”其中一个最直接的体现,便是到手的薪资遭到“缩水”。据字节跳动公司的内部调查显示,有1/3的员工对取消“大小周”持反对态度,另有各1/3的员工分别持支持和中立态度。

随着裁员、撤城、“变相减薪”等一系列动作传出,外界便有了“字节跳动不像以前香了”的声音。

一手裁员,一手扩张

不过,目前字节跳动的扩张并没有结束。在对一部分业务进行裁员的同时,另一边字节跳动却“野心”不小,不断拓展其在多个行业的版图布局。

据天眼查显示,截至目前,字节跳动集团272家成员企业对外投资381起,字节跳动战略投资部公开的投资事件达183起,未公开的投资事件达10起,涉及文娱传媒、企业服务、游戏、餐饮业、先进制造、医疗健康、生产制造、人工智能、电子商务等多个领域。

图片

近年,除了在原本的资讯、社交、短视频、直播等成熟板块的持续加码外,以内容和短视频起家的字节跳动,也时常有其“广撒网”的消息对外披露。

自今年1月起,字节跳动分别对盈合机器人、迦智科技、未来机器人进行投资,在机器人及智能制造领域不断发力。

8月,字节跳动斥资90亿收购国内VR厂商Pico的消息引发业界大量关注,此举意味着字节跳动将在新兴起的元宇宙“大战”中强势出击。

9月,字节跳动对互联网医疗平台好心情进行投资,而后又通过全资子公司小荷健康投资美中宜和、宏达爱瑞两家医疗企业,在互联网医疗的赛道上再下一城。

10月,有媒体披露字节跳动投资了云脉芯联、光舟半导体两家半导体公司,字节跳动通过前述的投资,补齐其在半导体领域的不足。

而在房地产业务方面,字节跳动9月末通过全资控股的北京好房有幸信息技术有限公司,收购北京麦田旗下子公司北京福旺房地产经纪有限公司,在旗下已有房地产信息平台幸福里的基础之上,进一步加码其在房地产领域的布局。

此外,字节跳动还不忘在新消费赛道分一杯羹,对鲨鱼菲特、懒熊火锅、厚雪酒业、柠季、Manner咖啡等多个新消费项目进行了投资。

为何字节跳动不断扩张自己的版图布局?行业人士分析认为,随着字节跳动的体量越来越大,字节跳动面临着流量见顶的困境,为此,字节跳动需像老牌互联网“前辈”腾讯、阿里一样寻找新的增长点,谋划全领域的布局。

同时有互联网观察人士表示,字节跳动在发展新业务时,会投入大量的资源予以扶持,但如若该业务的后续发展未到到预期,字节跳动便会迅速“去肥增瘦”对团队进行调整,如将团队迁至别的项目,或直接“砍”掉部分或整个团队,用较高的效率来降低自身的容错成本,应对市场的激烈竞争。

随着互联网红利的逐渐消失,年仅9岁的字节跳动能在竞争激烈的市场上啃下多少块不好啃的“骨头”?在国内经济全面放缓的大背景下,前景不容乐观。

By 孟帅

对互联网发展的反思

2019年4月,纽约时报发布的一篇名为《减少互联网是唯一的答案》(The Only Answer Is Less Internet)将西方主流媒体对互联网行业的批判推到了一个新的高峰。在此之前,仅2019年4月一个月,西方主流媒体就出现了 20 篇左右泛互联网行业负面评论(非新闻)。撰文媒体覆盖纽约时报、华盛顿邮报、VICE、Buzzfeednews、NBC、哈佛商业评论、《财富》、The Verge 等不同类型媒体。而事实上,这种舆论批判的议程设置自 Facebook 剑桥咨询事件后已经持续一年左右。与大多数并不直接阅读外文媒体的人群中的认知相反,互联网行业本身,早已不再是早年西方话语体系下自由与民主的象征,而成为了某种抽象的万恶之源。

在纽时的文章中谈到,互联网的发展模式往往被认为有两种,一种是完全由无形之手也即自由市场所主导的西方模式,另一种则是由强监管、强准入、强管理主导的东方模式。文章认为从现在来看,这种对立分野似乎是错误的。因为无论是西方互联网还是东方互联网,最终殊途同归的走到了集权、矮化公民为消费者、侵犯隐私与操控舆论的这一终点。在原文作者看来,西式的互联网在没有一个单一政权、单一企业或单一个人的情况下,自主的演进到这一步是一件比东方互联网更可怕的事情。因为这意味着,这些“恶行”是互联网的“必然”,是选择了互联网这条科技树的人类社会所经历的必然。这似乎与我们在过去对互联网这一技术形态所赋予的平等、自由与民主大相径庭。更退一步说,在中文语境下,我们一般更认同的口径是“技术中立”,即技术本身不应携带任何价值观或意识形态。

我并不完全认可《减少互联网是唯一的答案》这一文章中所描述的全部逻辑,但我们不妨从这种惊世骇俗观点的解释来引入本文的叙事。首先,从一个直观的例子开始说——互联网与隐私。2018 年百度 CEO 李彦宏在中国发展高层论坛上无意中说出的“隐私换便利”,时至今日,这几乎成为一个无法解决的问题。与之相反,技术乐观主义者所描述的“技术是好技术,被商业公司用坏了”的说法反而愈发站不住脚。当下,互联网产品及企业对用户隐私的侵犯深入至商业模式和产品体验两部分。这也使得民众对隐私的诉求在两条路径上成为不合理与不可能。


一、商业上的不合理(不可能)

从诞生以来,互联网在大多数情况下就以免费的姿态示人,互联网用户在使用大多数互联网产品时并不需要向服务提供方缴纳任何费用,但免费并不是一种商业模式,广告才是。近年来,无论中外都有一些欠缺商业逻辑的普通用户会认为:我使用了某个公司的产品,为其带来热度这本身就是我给予商业公司的价值,因此不应该再拿我的数据去做广告。但“热度”的主要商业价值就是广告,而互联网广告的竞争优势就是利用用户的隐私。尽管互联网广告在大数据技术成熟之前就存在,但事实是直到互联网广告开始“侵犯”用户的隐私,主流互联网公司才开始盈利。在此之前,没有用户画像、没有个性化推荐、没有精准投放的互联网广告对于广告主来说就像是投石入海,价值极低。因此在这里只有一个清晰的选择:用户付出隐私成本获得服务,用户不付出隐私成本公司倒闭服务关闭。其中一个理想化的第三条路是,将那些依赖于用户数据投放广告的产品,转换为直接付费的产品。简单来说,根据企业运营网站和App的成本,以及发展需求,拟定一个价格直接向用户收费,比如网盘现在就是这个模式。但这种模式并不适用于所有业务,比如搜索引擎。而且在部分业务上,这会使得用户付出高昂的直接成本。

有一个简单的算法来计算这一方案的不可执行性,以百度为例,其 2018 年第四财季“网络营销营收”也既广告收入为 212 亿元。另据第三方统计,同期的百度 App 月活用户大约为 3 亿。这意味着,如果百度向用户提供一个完全无广告、不搜集用户数据版本的百度App版本。百度需要向用户每季度至少收费 70 元才能与现在的营收水平打平。这还仅仅是BAT一家公司中的一款产品所需支付的费用,如果你真的是一个隐私洁癖者,希望使用一个完全“干净”的互联网,那么你大概率根本付不起维持产品所需的费用。更有可能的就是,用户根本不会用这些需要付费的产品。因为互联网永远有竞争者,只要市场上还有一家产品在用投资人的钱补贴用户的同时,还不加入广告,那么其它已经开始收费的产品就不可能留住用户。       

 二、产品上的不合理

商业上的不合理暂且有看似可行的解决方案,而技术上更难实现不侵犯隐私这一目标。自2015年,Google DeepMind 旗下人工智能 AlphaGo 击败人类围棋手以来,第三次人工智能浪潮正式浮上水面。但事实上,此次人工智能浪潮的起点应为 2006 年深度学习网络的概念被提出。AlphaGo 的出现,其实已是第三次人工智能浪潮的尾声。自AlphaGo之后,我们开始看到基于深度学习网络的大量人工智能被投入到各类产品中应用。到 2019 年末,我们已经摸清了这一次人工智能浪潮的两个关键点:

其一,是天花板——我们不可能指望这一次人工智能浪潮中涌现出科幻作品里那种强 AI 了。其二,则是代价——想要便利,交出数据。

自 2015 年以后,尽管由于移动互联网的充分普及,互联网上所承载的信息进一步爆炸。但我们却很少再听到那个在互联网早期我们经常听到的词——“信息大爆炸”。人工智能算法深入到了我们几乎所使用的每一款产品中,替我们筛选和过滤海量的内容、服务、商品甚至是好友。为我们节省了大量的时间和金钱,明显提升了互联网的使用效率。可以说,在今天想要从互联网产品中彻底根除人工智能算法已经是一件不可能的事情,它会导致我们的许多产品功能从基础层面瓦解:

  • 想象一个人工排版、搜索按上架先后顺序排列的淘宝;
  • 想象一个按你所在位置半径 1 公里,只按距离顺序展示的美团外卖;
  • 想象一个完全由人工编辑排版一天只定时更新几次的新闻 App;
  • 想象一个不管你喜不喜欢,只是从内容池里随机丢给你一条视频的抖音;
  • 想象一个只能靠搜索检索内容的知乎(这也太难了);

即便是这些互联网公司愿意做出这样的选择,市场或用户的集体选择也会告诉他们此路不通。
至此,监管机构和民众对互联网行业“既要隐私、又要安全、还要高效”的需求是可以理解,但并不合理的。这一问题就像移动运营商所经常面对的“我不要建基站,但一定要有信号”一样,在技术和商业上是不可实现,至少现阶段看不到实现路径。隐私与算法的对立,只是互联网所面临的宏观命题中的一例。我们将维度上升一层:“技术中立”是个伪命题吗?是的,以现在的互联网技术来说,确实是不存在的。

首先需要说明的一点是,在中文语境下的“技术中立”与英文语境下的“网络中立”以及1984年“环球影业起诉索尼录影机”一案所确定的“技术中立原则”都不太一样。更多的近似于美国 1998 年制定的《数字千年版权法案》(DMCA法案)中避风港原则所描述的内容,其大致为:互联网服务的提供者如不知晓用户的行为侵权,则在侵权案件中可以免责。这一描述在后续扩展到不止于版权领域,网络爬虫、大数据、金融等行业先后使用“技术中立”甩锅,成为了“无知者无罪”的代名词。但与大众所熟知的“避风港原则”不同的是,在现实执行中同样来自《数字千年版权法案》(DMCA法案)的“红旗原则”才更有实际意义。

红旗原则是指:只有在互联网络服务提供者不明知或者不应知晓自己所传播的信息属于侵权信息或者链接的作品、表演、录音录像制品是侵权作品的情况下,才能适用避风港原则免于处罚。用一个现实的例子来说,对 Bittorrent 这项技术来说,只有发明 Bittorrent 协议的公司是真正属于“技术中立”的范畴。因为它真的仅发明了一项技术,其公司无法知晓其它第三方公司或用户使用这项协议传递了什么东西。而与之对应的是,BitTorrent 协议中,需要搭建Tracker服务器,Tracker本身并不承载任何内容,但它是用户与用户之间建立传输通道的必要环节,这使得它有能力获得用户之间传输内容的能力。尽管 Tracker 服务器上没有盗版内容、用户之间传递的盗版内容页不由 Tracker 服务器持有者提供。但由于 Tracker 服务器持有者“可以知晓”用户之间传输所存在的盗版行为,在这种条件下 Tracker 服务器持有者不主动对其上传播的内容进行规制,就不受到避风港原则保护,好莱坞可以起诉Tracker服务器的持有者并得到支持。也即 Bittorrent 这项技术的技术中立性仅存在于真空之中,一旦使用便不再具有中立性。这事实上符合索尼录像机案所确立的“技术中立原则”,因为“盗版录影带”之所以与索尼无关是因为“索尼没有控制盗版录影带的能力”。

一个技术如果可以实现某种社会影响(无论是好还是不好),而技术的发明方、使用方没有能力控制这种社会影响,它才享有“技术中立”的豁免权。接下来,我们将讨论再上升一层:如果技术不是中立的,那么技术带有意识形态么?是的,照此推论,技术应当是具有意识形态的。即一种技术无论其可以用来做好事,还是做坏事,且无论该技术的发明者是怎么想的,一项技术总有适合做某种事和不适合做某种事。延续上面的案例来说,就是在客观实践中,Bittorrent 协议用于传播盗版远比其在企业服务中的实用度高,应用范围广。而技术本身带有意识形态并非是一种全新的分析框架,早在 1964 年麦克·卢汉就已经在其最重要的著作《理解媒介》中描述过“媒介即信息”——媒体天然具有意识形态。而对于当下的互联网产品来说,一切产品皆为媒介。用最简单的话来概括,媒介即信息指的是媒介本身并非是一种纯粹中立的介质。一种思想或一种表述,以什么样的媒介传递,决定了其与最终受众的互动方式。而这种互动方式本身,便是一种内容。我们用更偏向媒介的媒体行业来举例,“互联网媒体”与“传统媒体”便是两种带有截然不同意识形态的技术形式。后者受技术所限只能单向传递,而前者由于实现了信息的双向传递,则必然鼓励原本信息接受者向信息主体生产者的转变。

在具体执行层面,两者最大的区别在于,互联网新闻的正文并不总是代表着一次传播的全部思想表达,其评论区走向、甚至是否允许评论,都会被理解为所传递思想的一部分。如果承认“互联网存在意识形态”,我们就会意识到互联网的精神标签可能并不像我们最初所想象的那么美好。李彦宏所提到的效率与隐私矛盾,只是互联网诸多不可调和矛盾的体现之一。如果我们将目光主要集中在互联网所带来的弊病上,我们会发现,虽然我们不能将互联网的一切问题都归咎于互联网公司的主观邪恶。但更糟,因为这意味着互联网的恶行某种程度上就是互联网技术发展的客观必然。这亦是马克思在生产力与生产关系相互掣肘在微观上的体现,即青铜器和铁器的使用促使奴隶制让位与封建制,印刷业的诞生必然引发启蒙运动并构成了资产阶级革命的基础。一个技术无论其被发明的初心如何及使用者想要其如何运作,其运作方式自身便带有某种对社会的影响而非仅仅是推动生产效率的提升。理解这一点,是我们理解当前互联网所面临处境以及理解本文剩余内容的一个大前提。1.2为什么当下开始批判互联网的“原罪”?

显然,互联网绝非一种带有集权主义意识形态的技术,互联网企业也绝非一群驱使着技术的邪恶魔王。但这并不意味着万事 OK,天下太平。《减少互联网是唯一的答案》一文存在的价值,并不在于真的呼吁从现在起整个人类社会应当减少互联网的使用,而在于启发我们在当下应该开始思考这一问题。“这一问题”是哪个问题?我们要把时间稍微往回调一点,从 iPhone 的发布开始说起。2007 年 1 月,乔布斯在旧金山马士孔尼会展中心的舞台上发布苹果公司第一代智能手机 iPhone 时,虽然行业、媒体与消费者的“沸腾”程度远超于之后的任何一次消费电子领域的发布会。

但没有人意识到,苹果公司开启的是自苏联解体以来,人类消费科技的最后一个技术奇点。在 iPhone 面世的 10 年里,再没有一款产品,像智能手机那样彻底改变我们的生活、工作甚至是社会运作方式。移动互联网是互联网的二次爆发,也是互联网这一次技术革命的尾声,它将互联网给人类社会带来的变革推向了最大化。随着移动互联网的全面普及,在这之后的每一天,互联网能给整个社会带来的收益都是更少而不是更多。因此,上文中提到的需要思考的“这一问题”,也即当下互联网唯一的问题是:这一轮技术革命,结束了,我们怎么办

以移动互联网为范例,每一次技术变革为经济增长或社会变革所带来的影响基本来自于两个维度:

其一,技术裂变的能力,用人话说就是有多少后续技术会被该技术引爆。比如移动互联网带来了通信技术,显示技术,云计算技术,大数据技术,区块链技术,人工智能技术等相关技术的发展。每新引爆一个次生技术点,就会让技术革命的火焰变得更强一些。

其二,技术普及的能力,用人话说就是有多少人可以被卷入技术革命。技术的应用门槛越低,可能被卷入的人就会越多,技术革命的延续时间就会更长。比如移动互联网诞生前(2008年),网民数是不到8亿。移动互联网诞生10年后的2019年,网民数是 43.88 亿。而回归到“互联网-移动互联网”这一技术变革,这两条链式反应已在2018-2019年左右到达了顶点——所有能用互联网的人都用上了互联网,所有能接入互联网的业务都接入了互联网。在整个技术变革燃烧的过程中,技术所做的一切都是正确的,因为它能够肉眼可见的提升整个社会的福祉。尽管今日头条创立早期一直被诟病为“由算法驱动的垃圾堆”,但不容忽视的事实是在今日头条之前从未有一个新闻App能够获得上亿的日活,它所带来的信息平民化是不可忽视的。尽管抖音和手游被认为“祸害了下一代”,但事实上是在此之前人类从未创造出如此唾手可得且成本低廉的娱乐方式,它们所带来的娱乐(快乐)平民化也是不可忽视的。这就好像在转基因问题上,一些反转基因的观点认为在进行长达数十年的超长周期研究验证转基因是绝对安全之前绝对不允许给人类食用。而现实是,转基因食品为全球许多贫困地区的贫困人口提供了在当下活下去的可能性,停止对转基因食物的投产无异于大规模屠杀。

在进步的绝对性上,我们总归需要先解决“有没有”的基础性问题,才能有讨论“怎样让它变好”的正当性。正如当人类能够生产出498大卡/ 17元的食物(一个标准巨无霸),我们才会开始关注糖油盐的负面效应,对互联网所带来的数字“糖油盐”也是同样。随着技术裂变程度和技术普及程度双双到达天花板,“有没有”这一基础性问题已经被解决。于是,我们会开始潜移默化的开始关注它的正当性问题。2018 年开始,全球互联网行业出现非常明显的道德性危机,从Facebook到Google,从滴滴到百度,从今日头条到携程出行,以至于2018年被戏称为“互联网公司道歉年”。这种道德性危机遍布于不同国家与地区,互联网的不同细分领域,不同年龄层面的公司,他们唯一的共同点就是他们都是互联网公司。

这种危机爆发的深层次原因是来自于上述两个链条的熄火,整个互联网行业能给社会带来的刚性福祉增长放缓。用更简单地话来说,如果所有人都习惯性地享受到了互联网所带来的便利时,就到了该开始关注互联网负面影响的时候。事实上,从宏观层面上传统意义上的政府和学术机构比公众更早的意识到了互联网福祉见顶后的系统性风险。各国政府(无论原本处于哪个阵营)均开始加紧研究和制定对互联网及数据隐私的监管政策:如欧盟的《通用数据保护条例(GDPR)》(2018年生效)和《数字化单一市场版权指令》(2018年通)、美国的《澄清域外合法使用数据法(2018年生效)、中国的《网络安全法》(2017年生效)、英国的《在线危害》白皮书(将推进立法议程)、俄罗斯的《主权互联网法案》(2019年通过)等。

民主国家觉得互联网破坏了民主,独裁国家觉得互联网破坏了独裁。那么唯一的可能,就是互联网在更务实、更微观的层面开始展现其负面作用,以至于任何形态的上层建筑都开始对其产生敌意。以上所列文件的立法动机虽各不相同,但其在实操层面均通过“使互联网不再像过去那么互联”来的减少互联网的负面。而更可怕的是,这类法律无论在传统意义的民主国家还是威权国家,都得到了从统治机构到民众的主流赞成,并且即便是在最自由的国家也没有受到太大的阻碍。值得一提的是,以 GDPR 为代表的监管政策显然并不能达成良好的效果。根据美国经济研究局(NBER)在2019年3月发布的报告《GDPR对科技创业投资的短期影响》,GDPR使新兴、年轻和成长阶段欧盟企业每笔交易融资额分别缩水27.1%、31.4%和77.3%,新企业每周减损90万美元投资,使成熟企业每周减损710万美元投资。类似 GDPR 这类法规,对于 Facebook、Google 等跨国巨头来说,只是一个可被量化的合规成本,而对于尚且弱不禁风的欧盟本土互联网企业来说这些合规政策就被视为不可逾越的高门槛。本文无意为上述任何一种管理方法摇旗呐喊,亦不去探讨如何建立一个有效的互联网管理制度,我们只解释为什么互联网会从一个几年前万众仰慕的行业变成一个“过街老鼠”。因为只有清晰的定位互联网自身的问题是什么,才能有可能找到真真正的解决办法。而显然,无论是媒体、公众、学术圈和各国政府都尚未给互联网发展带来的问题进行一个合理的解释。2未被兑现的承诺2.1社会决定论与技术决定论之争1996 年 2 月 8 日,作为对美国 1996 年电信法案的回应,数字前哨基金的创始人约翰·佩里·巴洛发布了《赛博空间独立宣言》。这篇在早期互联网上获得了4万次转载的文章第一段如此写到:

工业世界的政府们,你们这些令人生厌的铁血巨人们,我来自网络世界——一个崭新的心灵家园。作为未来的代言人,我代表未来,要求过去的你们别管我们。在我们这里,你们并不受欢迎。在我们聚集的地方,你们没有主权。

这是一个典型的技术决定论的宣言,它代表了早期互联网从业者对整个互联网技术乌托邦式的美好幻想。它将赛博空间与现实空间分割开来看成两个互相不应干涉的主体。这违背了任何新技术必将作用于社会并被社会反作用的客观规律,站在当下来看,只要接入赛博空间的电脑、手机和支撑起赛博空间的服务器、路由器和实体光缆仍然是由工业大机器生产的,任何一个赛博空间都不可能逃脱“工业政府”的管理,这个逻辑在中文语境下有个更简短但被滥用的表述“网络并非法外之地”。


虽然赛博空间的独立并没有成为真正的现实,但不可否认的是这种技术决定论所带来的乐观主义一直主导着互联网的发展。在过去的 20 年里,互联网行业领袖和从业者都沉浸在自身事业为社会带来福祉的荣誉感中无法自拔。正如之前所说,在两条链式反应纷纷断裂之前,技术乐观主义某种程度是正确的——福祉只要跑的比问题快,问题就不是问题。但当客观上的两个增长引擎的熄火,技术乐观主义和技术决定论就会成为阻碍互联网行业自我修复与疗愈的力量。就像只有承认贫困,才有机会解决贫困一样,互联网当下所面临的问题是,它自诞生以来便是由一群技术决定论+技术乐观主义者主导的,而这部分领导者并不愿意承认互联网存在它的技术灰暗面。用更简单的话来说,就是如果你甚至不承认互联网的负面问题与影响,就更无从去解决它。以科技向善为例,大部分人对科技向善的理解是“科技本来向善”,即科技的发展天然具有推动人类社会走向更美好的未来的趋势。但如果你只理解到这个层面,那么你可能就是一个典型的技术乐观主义者,同时还带有技术决定论倾向。因为如果只理解到这里,则暗含着科技天然不会作恶,且科技的向善必然导致社会的向善这两个潜台词。

而现实是,科技是可以作恶的,而且即便是对于那些本意不想作恶的技术也有可能客观上推动恶劣的社会影响,比如核能。因此,我们应该推动的不只是科技发展具有天然推动社会福祉的作用,还应防止科技被应用到社会福祉的削减,即减少科技发展所可能带来的负面影响。技术乐观主义者会认为,即便技术带来了问题,技术自身的发展也会进一步解决这些问题。从某种意义上,这是对的。技术确实总是会推动人类社会的进步,但那往往指的是突破性的技术革命。而突破性的科技革命并不总是覆盖我们社会发展的全过程,在一个现实世界里,我们要习惯于两次突破性技术革命之间漫长的滞涨。

在过去几年,我们看了太多的文章将人类三次技术革命的时间点画在一条轴线上,并依据第三次与第二次技术革命之间的间隔远小于第二次与第一次之间的间隔,来推断出“这是个越来越快的等比数列”或“指数曲线”。这似乎明显乐观过头了。在复杂经济学创始人布莱恩·阿瑟所著的《技术的本质》一书中,将技术定义为“有目的捕获并利用现象的方法”。并因此,组合被视为技术进步的重要来源之一,它就像是我们用乐高搭建一个物品——我们需要有轮子、传动装置,才能构建车。技术乐观主义者认为,手中所拥有的积木越多,我们就越有可能组合出新的物品,而这些物品则能成为更新物品的组成部分。但我们可以很轻易的提出一个与该理论二律背反的解释方向:我们手头的积木半成品越多,我们将它们组装成一个有意义物体的几率就越小。因此,我们为了组成一个新的有意义物体所要付出的成本就越高。这个与技术乐观主义者相悖的推理,反而更符合我们日常生活中的直观认知——一个差生想从 1 分做到 60 分很容易,但想从 0 到 1 分和从 99 分涨到 100 分都难之又难。如果我们采信后面这种对下一个技术革命相对悲观的预测方式,这就使我们不得不采用技术乐观主义者所不齿的传统手段——诸如法律、文化、道德、经济等——来解决技术所带来的问题。但首先,解决问题的前提是定义问题。

在对互联网技术进行盖棺定论式的分析之前,我们必须理解互联网在哪些领域的尝试是失败的——亦或是说互联网没有完成它的哪些承诺。互联网早期承诺为整个社会带来的福祉,它确实做到了不少,但也有一些是无法实现甚至起到了反作用的。这很大程度上是由于技术乐观主义者错误估计了技术在社会变革中的主导地位,低估了社会因素对技术的影响力。即,我们接下来的第二章会从互联网没有实现的承诺角度,梳理互联网与社会互动的过程中,哪部分是由技术决定的,哪部分是由社会决定的互联网。由此才能摸清技术因素与社会因素在最终对社会造成影像中的平衡点。

2.2未能缩小社会格差

2005 年 4 月 5 日,《世界是平的》一书在美国出版,两年之后这本书铺满了中国每一家书店和天桥上的盗版书摊。一个由贸易网、金融网和信息网紧密交织的平坦世界徐徐展开,互联网被认为是使这一平坦世界成为现实的最后一块拼图,再也没有什么能因素可以阻止人类在广阔的地标上连为一体。互联网会让世界变平这一承诺也深深地印刻在许多人的脑海之中。这种承诺基于一种很天然的假设:如果你可以通过金融网获得美元、你可以通过贸易网购买美国的商品、为美国公司工作、你可以通过互联网浏览美国的信息、获得美国的教育,在某种程度上你就是美国人,反之亦然。然而这种天然的假设并不正确,它完全忽视了区域间成百上千年的文化差异与经济基础差异。作为信息连接器的互联网与全球金融和贸易网一样,它仅仅意味着将网络的两端连接在一起并不意味着会使得两端得到平衡。正如全球贸易网打通,在历史上酿造了欧美对印度、中国等亚洲国家的殖民,金融网打通构成了全球经济危机的前提条件一样。互联网连接一切之后,信息差并不会自动抹平,但确实会创造更多利用信息差的商业机会,而其中的一部分甚至会演变为基于信息的新型剥削。在这里,我们从三个不同层面解释上述内容。        

第一个层次十分浅显:即在微观层面面临的“奶头乐”问题。关于奶头乐理论本身,在这里不再赘述,我并不同意奶头乐理论的全部观点,这里只是借用奶头乐指代“免费、易得、娱乐性高的娱乐方式”。“奶头乐”引发全民沦丧是一个伪命题,但“奶头乐”确实会引发信息格差问题。在移动互联网时代,唾手可得的娱乐产品平等的降临每个人的指尖,但只有那些数字素养较差的群体才会深陷其中。互联网在这些沉迷“奶头乐”的人中,起到的是增加信息格差的作用。免费易得的娱乐产品会占用更多他们原本有机会获得学习和晋升的时间。而对比之下,对于数字素养较高的人来说,这些娱乐产品仅仅是他们网络生活的一部分,他们更加懂得如何管理自己的时间、管理自己的互联网行为,利用互联网获取更多的信息、知识与机会实现个人生涯的进步。用更简单的话说,就是城市里的年轻人可以利用网络学编程、求职、拍Vlog、学外语、结交贵人。而对乡镇青年、厂哥厂妹、进城务工人员来说,网络只是洗脑神曲、擦边球直播、劣质游戏、境外非法赌博网站与现金贷。“奶头乐”并非全民问题,它只是网络带来的信息格差问题的子问题,最大的问题在于,此前从来没有人意识到互联网有可能增加信息格差而不是减少。

无论在西方还是东方,“网络普及使信息格差增加”都是一件不曾预料的事情,到今天为止许多观点依然认为“是否能连接互联网本身”是影响信息格差与数字鸿沟的最重要因素。为此,世界各国政府、慈善机构、商业组织扶持了海量的互联网基础设施建设以及终端发放福利(免费的手机与电脑)。在 2018 年皮尤针对美国人的一项调研中显示,白人、黑人和西班牙裔美国青少年中智能手机的普及率都接近 100% [1],但这并没有对他们的学业或就业产生促进作用。不仅仅是智能手机,即便拓展到当今已彻底“沦为”生产力工具的 PC,使用率对就业与学业也无直观影响[2]。除皮尤的这份调研外,杨百翰大学选举和民主研究中心(2019)[3],离异或单亲家庭中31.9%的青少年每年在屏幕上花费的时间超过3个小时,而这一数据在双亲和睦的家庭中为15.1%。在已婚的白人家庭中,54.7%的青少年每天花在屏幕上的时间不到一小时,在同一类别的黑人家庭中,这个数字是28.4%。白人双亲家庭中,每日使用社交媒体1.5小时以上的青少年占17.2%;而黑人双亲家庭中,这一数字上升到32.1%。这些结果与 Common Sense Media 在 2019 年[4]、美国西北大学在 2011 年的近似研究[5]相互验证。也即,互联网对于原本就处于经济弱势的人群来说,正面作用远没有负面作用来的显著。

另一个更直观的感受是,在中国,对于一个身边没有父辈直接管教的留守儿童来说,再严格的防沉迷系统也是失效的。因为这本质上陷入了一种对抗思维,而一家企业、一个平台、乃至一个政府是不可能与千千万万个儿童的“战斗”中取得胜利的,只有他们的家长可以。这种对同一媒介不同使用方式的鸿沟,被称为“三级数字鸿沟”,这一概念最早被荷兰特温特大学著名社会学教授Jan van Dijk在2002年提出。该概念关注在可以同样流畅熟练使用互联网的情况下(已越过前两道数字鸿沟),不同社会群体的不同网络习惯所导致的自我构建。在这一方向上,有许多论文验证了在相对富裕的人群中互联网的作用更积极,而在相对贫穷的(但可使用互联网)人群中互联网的作用更负面。在此不做更多引用。        

中观层面,互联网对全球的链接构成利用信息格差进行剥削的基础条件,这一现象在美国与欧洲之间十分明显。我们都知道,互联网服务与商品具有地域上的无边界性,世界上的大多数国家在过去30年中并不存在“互联网海关”。而这导致了一种现象,即一个地区的互联网公司,可以绕过税收、法律、经济政策等一切构建现代社会的元素,在另一个地区经营。用一个不严谨的例子来说,在过去任何企业如想面向欧洲用户做广告,其广告交易行为必定发生在欧盟境内,因为广告公司必须在欧洲诸国境内持有广告媒介资产(如日报社、电视台、广告牌等)。随着广告交易的发生,广告公司必定按各国法规规定缴纳对应数额的税金。而在互联网时代,任何企业可以在任何地点通过 Facebook 和 Google 向欧洲用户投放广告,广告的实际交易地可能是广告主自身所在地(通过所在地的 Google 代理),亦有可能是 Google 或 Facebook 的默认属地美国。也即是说,一家中国公司向欧洲投放广告,广告交易所产生的 GDP 及相关税利归属于中国或欧洲。


这比实体贸易中的任何一种避税模式都要精妙,因为它实质上让一次关于欧洲民众的销售行为,在物理空间上与欧洲完全不发生关系。虽然税收在大众语境来说并不是一个十分讨喜的词语,但不得不重申的一点是:目前这个地球上的大多数国家,依然需要依靠税收来维持其对国民的安全保障、福利供给和基础设施供给。Facebook 和 Google 可以轻易的收割欧洲用户的注意力,并产生经济价值,而这些价值最终却主要流向其它地区不是在欧洲本土。无论这是否是互联网公司的原意,但这客观上构成了数字时代的新型经济殖民,削减欧盟诸国社会福利的资金来源,而欧盟境内的国民却很难注意到这一点。

这一现象的本质,是由于互联网服务与互联网商品背后,大多依然由一个实体企业来进行运作。

而诞生于资本主义革命早期的“现代企业制度”其实已不再现代,其局限于看得见摸得着的原子经济,具有很强的贸易网属性。基于对现代企业制定的现代经济与税收制度同样过时,使得互联网的经济效益并不会随其商品和服务的穿透而穿透。这与几个世纪以前全球贸易网出现端倪时所发生的的现象有极高的相似性,第一次及第二次工业革命后,资本主义国家对世界上其他国家做的每一件事情在微观层面上都是有益的。站在“政治不正确”的立场上,殖民主义打开了落后国家的市场,让这些国家的消费者得以购买到更为优质、廉价的商品,随着贸易网也使得先进思想流入这些国家继而在全球引发了资本主义革命推翻了大多数的封建王朝。但这并不能抵消在这一历史进程中,无数的“落后国家”及其民众在鸦片贸易、奴隶买卖、侵略战争、内乱中所受到的巨大苦难。尽管从整体人类历史的视角,资本的原始积累被视为必要的,在其特定的历史阶段有时代的“正当性”。但这并不意味着我们应当为了发展在二十一世纪再重来一次。欧盟近年来一直致力于解决这一问题,并推出了《通用数据保护条例》(GDPR)和《数字化单一市场版权指令》(COD)等法规,但截至目前为止这些尝试都没有很好地效果。由以GDPR为甚,其生效后对欧盟本土互联网企业的打击比跨国巨头更加显著,已成为搬起石头砸自己的脚。如何在贸易保护主义和被经济殖民之间寻找到合适的平衡点,暂时还没有答案。         

宏观层面,风险顺互联网蔓延的速度远超于经济利益和福祉,这会长久的影响人类的社会治理形态,乃至最终可能使我们的历史走向发生变化。关于这一问题,我们会在第四章“风险社会的最后一根稻草”中详细论述。2.3未能打破一切藩篱

1992 年,美国政治学家弗朗西斯·福山发布著作《历史的终结及最后之人》。

为了防止有读者没有直接或间接的了解过《历史的终结》,在这里我们简单的描述一下它:在这本书中,福山所提出的历史终结论,是指当的苏联解体、中国开始实行改革开放后,人类社会之间的本质冲突已经消失——人类文明在经历了漫长且痛苦的演进之后,终于迎来了一个终局模式(书中认为是美国模式)。

也既因为找到了这一最优模式,人类社会会停止演化,各国家、地区、种族之间基于社会范式之争所引发的冲突与战争也将全面消失。

历史终结论之后的近 30 年中一直在西方的主流话语体系中占据很重要的位置,同时亦被以中国为代表的东亚国家所批判,因此反复被人所提及。但其作为学术作品的预测性与归纳性却不及其论敌塞缪尔·P·亨廷顿在之后一年所发表的《文明的冲突与世界秩序的重建》。

在《文明的冲突》中亨廷顿否定了冲突的消失与历史的终结,并预测随着政治性斗争结束,文明、文化层面的斗争将会开始。文明的冲突比过去的任何竞争都更为复杂与隐性,但其最终依然会以我们所熟悉的经济、金融、实体战争的方式表现出来。

文明是一种难以被精确定义的东西,但它又客观的影响着每一个人对自己的定义和行为。“人们用祖先、宗教、语言、历史、价值观、习俗和体制来界定自己”。使得我们无法像经济学中假定的理性经济人那样,在每个决定上做出帕累托最优解。

这种影响深入人心,从微观到宏观,从而导致不同的国家即便在拥有相同的政治经济体制、共同的利益下,依然做出截然相反的顶级决策。

文明的冲突在于,其存在自反性使得其竞争最后不像社会形态竞争那样会产生出“最优解”——这里需要特殊解释一下,多元文化文化多元的区别。

以美国为例,美国被公认为世界上最大的多文化融合国家,其多元文化的包容性远超其他国家,使得来自任何文明,持有任何文化的成员、商品或文化符合都能在美国社会存活并得到一定程度的成长。

但其结果是,美国只有一种文化即一种多元的美国文化,其它文化在美国文化之下只是多声部叙事中的一个片段,并不影响美国文化的主旋律叙事。

也就是说,多元文化是指一个文化可以包容许多来自不同文化的成员与要素,本质上多元文化是一种文化。而文化多元则正相反,它就是指多个文化,它不要求每一种文化都包容其它文化并最终趋同成为一种文化。

回到我们刚才提到的自反性:如果你倡导文化多元,你就要容忍一些不与你兼容极端文化;如果你倡导多元文化,那么你实质上是在消解其它文化的完整性与独立性。

那么,这个自反性对互联网产生了什么影响呢?

从直观上看,互联网似乎是支撑福山“历史终结论”的论据,当政治与经济制度逐渐趋同的时候,互联网促进交流可以促进全球文化的融合,并形成统一的多元文化叙事。

而事实上却更相反,由于个体交流的本质是低效且无序的,反而加剧了各文明圈之间对彼此的刻板印象与歧视——不同群体之间将彼此的文化符号作为文化本身,这使得讨论更容易非此即彼。

用一个去政治化的例子来解释这一问题,为什么微博和 Twitter 类的广场类社交会比群聊、BBS 更有趣、更和善产生的内容价值也更高?[6]

原因是群聊、BBS 往往拥有特定的主题与话语体系,其可以针对某一议题展开更顺畅和深度的对话。而每一个话题中素质或层次较低的发言,会在圈子内部就被首先干掉,没有继续进行下去。

而在微博等广场式社交上,话语体系的交叉使得可以进行共性对话的内容其实很少,尤其一旦开始论战,F-Word 往往比摆事实讲道理有用的多——也即在中文互联网圈被称之为“被傻X拉到和他一个层次,并被他丰富的傻X经验战胜”。

这是一种逆向筛选,既在相对狭小的舆论环境中,更有理的人更容易“声量大”;而在绝对开放环境中,则是谁的声量大谁“更有理”。

这最终会导致无论任何一个文化,都是由最不能代表其优越性的那一拨人来代表形成他人对这一圈层的印象。

同时,互联网在交流的呈现形式上也存在一定问题。碎片化、图形化和随机化的信息传播无助于我们对彼此构建理性的认知。

无论我们是支持福山的历史终结还是亨廷顿的文明的冲突,我们显然不想看到的是这种层级的吵架。文明与文明之间的竞争,最终的结果是融合趋同还是花开各表,都应该更优雅而非相互倒垃圾。

此刻,我们几乎应该庆幸 AI 翻译尚未发展到,让地球上每个人无论说什么语言都可以顺畅对话的阶段。否则,我们地球上任何人一上线都将面临 70 亿杠精。

这一现象会深远地影响我们社会的方方面面,尤其是互联网产品实质上将公民注意力证券化并实现交易之后,理性讨论的商业价值远低于流量骂战。

互联网的商业属性加剧了这一趋势,互联网虽不能很好的传递文化本身,却是传递商品化文化符号的极好通道。任何一个人都可以在网上购买到和服、黑人音乐和中国结,于是这些抽象化的文化符号商品被越来越代表其孕育这些商品的文化本身。

但文化符号是具象的,局限的,静态的,它容易被滥用,被误解和被攻击。

这种以符号指代群体的现象,甚至可能会将言论自由逼上死角。

2019 年,NBA 湖人队总经理莫雷辱华事件,是这一问题的集中体现。

在此之前,NBA 曾经有过至少 4 次辱华事件,造成 2 次官方停播。但从没有任何一次像莫雷那样在中美两国同时引发如此大范围的影响。

一方面,这是因为中国的集体荣誉感上升。但另一方面,是因为前 4 次对于大多数中国人来说根本不知情。

侮辱这一动词,是需要有一个承接动作的客体的,在互联网之前,侮辱一个国家往往是一个较为模糊的行为。一次“私密”的辱华,只要足够私密,可能根本不构成辱华。

这并非是鸵鸟政策,因为即便在日常生活中,也存在不同圈子内部对另一个圈子的鄙夷或嘲讽。它近似于“有人背后在小圈子里骂人”,虽然不道德,但不造成重大影响,被“侮辱”的人实际上因为根本没有感受到侮辱,而导致侮辱并不成立。

但在互联网之后,广场式社交媒体第一次赋予了个体侮辱一整个群体中每个个体的能力

这便是莫雷事件的标志性意义,他的言论使得几乎每一个看到了这一言论的中国人个体感受到了侮辱,进而使得后续的和解也变得极为困难。

互联网的群体符号抽象化为个人攻击群体提供了靶子,互联网的信息传播速度和方式为个人攻击群体提供了工具。去政治化的日常讨论中,饭圈之间的相互攻击与拉踩也是通过这一过程实现的。

回归源头,言论自由是否代表可以发表不专业、不理性甚至不准确的内容呢?在“言论自由”一词诞生的年代,是这样的。因为在复杂的现代社会下,如果要求每个人都处于信息充分了解,拥有专业知识和绝对理性下才能发言,无异于让所有人都闭嘴。

但在言论自由这一概念被提出的时代,人类个体并没有被赋予简单无门槛的向70亿人发声的能力。

或者退一步说,“保证任何言论不入罪”是否和“向 70 亿人发声的能力”是否是一个互斥要件?

2.4未能呈现真实的世界无论从任何角度来看,2006 年上线的 Twitter 都是一个值得被载入传媒史的产品。与Facebook不同,它开创的“广场式社交网络”品类在之后的十年中革命性地影响着全球每一个国家和地区的传媒生态。无论是 Twitter 还是微博,广场式社交网络首次赋予个体人类不通过任何中介机构向大众发声的权利,由此所诞生的自媒体这一概念一度成为全球传统媒体的威胁。Twitter 在其发布框中嵌入的文案“What’s happenning ?”有着极强的隐喻,而事实上,最初的大多数推文也确实都包含 What Where When Who Why How 的新闻六元素。由此带来的,一个朴素的幻象是:任何记者都不可能比事件当事人更快、更准确、更真实的描述事件的发生。它在后续演变成了一种新媒体与自媒体对大众的承诺,并以此作为武器与全球不同地区的传统媒体展开竞争。

在一段时间里(约 2015 年前),大众眼中“自媒体”成为比“传统机构媒体”更具权威性的信源。这种朴素幻想的来源,是广场式社交对传统媒体的冲击会来自于对一手信源的把控。传统媒体在过去的几百年间,为了能在第一时间拿到事发当地最准确的报道在全球建立了上万家记者站,并为此支付了巨大的人力成本。而对于 Twitter 来说,每一个用户就是它的记者站,并且它无需向用户支付任何费用。尽管,目前无论是中国还是西方的传统媒体依然没有从信任危机中走出来,但不得不说的是即便是那些经常被网友斥责为“假新闻”的媒体,也有着比社交媒体好的多的事实核查机制。举一个最简单的例子,目前网络上一些失信的自媒体经常被嗤为网络《故事会》或网络《知音》。但事实上,《知音》杂志一直设有事实核查员岗位,独立于编辑部对采访素材中的关键细节对受访者进行回访确认。而《故事会》一直是一本定位于原创虚构小说的文学性刊物。而更关键的问题在于,对于广场式社交的每一个用户来说,事实上没有责任保证自己说的话是正确或准确的,因为这对于一个自然人来说是一个不可能的事情。尤其是对于一些重大事件来说,广场式社交所推崇的事件当事人自我发声可能会陷入一种更不理性的状态——这在心理学上很容易找到支撑,比如一些人在目睹枪击案后会将凶手与一个完全无关的人联系起来,或凶手在现场所说话产生臆想。而另外一些遭遇天灾(比如地震)的人可能由于多年非理性的不满,将天灾造成的损失投射到某种人祸之上。如果我们把社交媒体看做一个整体,再把中国网民仅1成拥有本科以上学历[7]和中国全民精神障碍疾病患病率可能超过17%[8]两个数据作为背景参考,那么全球的社交媒体有可能是人类历史可信度最低的媒体形态没有之一。另一方面,由于每个事件的当事人几乎都是不同的人,个体用户无需为自己的长期新闻信誉负责,这使得故意造谣者也变得有机可乘。在当下的实践中,我们现在已经陷入了无法分辨一个新闻当事人爆红的背后究竟是新闻当事人个体还是议程设置团队的局面。

从微观层面来看具体的某一个传统媒体不一定要报道真相,对于媒体来说真实感往往比真实性更为重要。但与传统媒体相比,广场式社交上的个人媒体往往带来的是十倍的真实感和十分之一的真实性,这对社会来说无疑是有害无益的。本质上说,广场式社交网络赋予了每个人以媒体属性,这种属性既伤害了媒体又伤害了社交。它让我们原本无需为公众负责的正常地社交行为不得不变得小心翼翼,但同时又让严肃新闻传播的公信力变得千疮百孔。


换句话说,严肃媒体因无法与个体发声者比拼“真实感”和“速度”,而个体却因为带有了媒体属性而被迫要求任何发言都要有“真实度”和“专业性”。广场式社交并非是惟一一个对媒体行业带来伤害的产品形态,另一个则是推荐算法。在传统媒体或者是 1.0 时代的网媒,编辑的作用不只是审核稿件,更重要的是将恰当的内容放在恰当的位置以引起读者的注意。在某种程度上,这也是编辑对稿件拥有增删改权利的基础。因为整体版面有限,编辑才得以拥有权利砍掉那些质量不够的稿件;因为版面尺寸有限,编辑才得以拥有权利砍掉稿件中的冗余信息;因为版面的位置有优劣之分,编辑才得以有权利将稿件及新闻事件本身三六九等。但在千人千面的算法时代,版面不再掌握在编辑的手中。这使得无论是传统媒体还是新媒体,编辑只在行使其审阅稿件的底线权利,机械的以一些编辑规范来保障出稿的安全性。这使得编辑在媒体行业中的地位处于长期稳定下行周期,某种程度上也是目前媒体行业文章质量长期稳定下滑的一个重要原因。“人民群众喜欢的,你算老几。”,是反驳编辑理应拥有议程设置权限的主流观点之一。但事实正如前文中数字鸿沟部分所谈及的那样,当数字素养低于某一个临界点的时候,人们会主动筛选出更为低质量的内容以满足短期的多巴胺刺激。这是非人类 AI 编辑所无法抗衡的。从另一个角度说,千人千面的算法使得针锋相对的观点统一在了一个虚无缥缈的统一舆论场之下,长期来看会加剧人们的偏见与固有印象。用美国的媒体生态来举例,在过去美国传统媒体呈现出典型的左右分野,以华尔街日报、CBS、纽约时报为代表的左派媒体与华盛顿邮报、FOX为代表的右派媒体会基于各自的立场对同一事件给出不同的解读,这使得两种立场长期处于一种慢性交锋竞争的状态。而在新媒体环境下,你很难说清楚 Google News、Apple News 或者 Youtube 的政治立场是怎样的。事实上,他们会完全依照读者的喜好为其呈现出最符合读者调性的报道。

在 2019 年的香港运动中,有香港家长发现使用自己的帐号登录Youtube和用自己孩子登录的 Youtube 所看到的内容是完全不同的。我们善意的猜测 Google 对此完全没有干预,因为事实上这正是一个“中立”的推荐算法所追求的——为读者呈现它想看到的东西,并告诉他这就是全世界。在过去,即便是一个常年订阅纽约时报的人,也有可能在一些重大事件上去主动打开 FOX 新闻听听“对面”的说法。但在算法驱动的舆论场下,虽然立场两端的观点依然存在,但实际上失去了交战的场所。不同的新闻被完全分发给完全不同的人,形成相互隔离且愈发极端的舆论场。这种隔阂几乎出现在每一个由算法驱动的互联网产品,而非仅仅局限于媒体类App中。在抖音、快手、微视中,我们看到大量彼此完全没有交集的群体,并且每一个群体都能找到极为广大的受众。比如大多数人提起直播带货,想到的都是李佳琪。但与李佳琪主打一线城市市场不同的,快手的带货网红辛有志凭借亲民的调性将一个又一个城里人完全没听说过的品牌与产品卖出远超李佳琪的成绩。这种人以群分的现象并非互联网诞生之后才产生的,但互联网尤其是推荐算法确实促进了这种现点。Image

在前互联网时代,媒体的议程设置(Agenda Setting)已经是一个公开的秘密。我们几乎都知道,每个媒体会根据自己所处的立场去进行带有倾向性的素材剪辑。但这同样意味着,我们可以轻易的找到反向议程设置的媒体去了解“另一面”的声音。互联网剥夺了(新老)媒体议程设置的能力,但并没有消解议程设置,它通过信息茧房将议程设置固化在我们每个人自己的世界中。与传统的人与群分不同的是,算法驱动的人以群分很容易让人忽视“群”以外的世界,在信息和社交层面上的茧房会让身处其中的人更容易误解自己所看到的就是整个世界。搜索引擎是我们突破信息茧房最后的出口,但随着搜索引擎这一产品类目在世界范围内使用率的下滑,谁知道距离推荐算法入住搜索引擎排序还有多少天呢?当人们获取资讯的方式从主动订阅、搜索,变为被动的“下拉刷新”的时候,互联网便不再是一扇通向世界的窗口,而只是一个善于美颜的镜子。用最直观的说法来说,如果一个人每天阅读的文章都是10万+,那他一定会认为自己所阅读的这些内容就代表主流舆论的声音。但事实上,机器只是将符合它胃口的文章推送给了它。而对于超过8亿的中国网民来说,即便是一个篇篇10万+的公号来说可能也只是找到了整个舆论场中很小的一个缺口,并不代表着主流观点。对于每个舆论场中的发声者和受众来说,都更加认为“自己所写的/看的代表了大多数人的看法”,最终导致我们距离真实的世界渐行渐远。如果我们甚至无法认识到真实的彼此,就更不要说我们能够相互理解了。

元叙事”的倒掉

过去一个世纪最重要的元叙事:全球化

无论《历史的终结》还是《文明的冲突》都是一种元叙事,那么元叙事是什么?元叙事一套叙事结构(亦或话语体系),试图对人类过去、现在及未来的全部社会活动给出正确答案。其显著的特征是,一个元叙事能够回答远超于其诞生时代的社会问题,并给出一个看似合理的解释。举三个更直观的例子来说:基督教、民主制度和共产主义,分别为三个诞生于人类不同历史时期的元叙事。[9]你想想,这三个是不是符合上面的红字定义。但元叙事是坏的,是虚假的,是不必要的么?并非如此。

尤瓦尔·赫拉利在其畅销书《今日简史》中,将人类最伟大的能力归结为“创造和相信虚构故事”的能力,它甚至比人类运用工具的能力更为重要。一个可信的、美好的元叙事在某种程度上会成为自实现预言,尽管其背后的实现方式可能是虚假的,最初的目的也与其表面所述的大相径庭。直接切入全球化的实例可能更有助于理解元叙事的作用。大规模的全球化行为起源于 19 世纪末 20 世纪初,而“全球化”概念(叙事)在 20 世纪 60 年代才在学术圈被制造出来[10]。“全球化”元叙事的最初主导者毫无疑问是美国,支撑是美国在一、二战期间所积累的财富与之后的军事力量,叙事的最初目的除了团结非共产主义阵营所有国家,也是为了构建一种“后殖民时代的全球霸权”。这一叙事最终达到了它的讲述者最初想要实现的效果:二战后的美国实现了一种不生产一针一线亦能控制全球经济的能力,新型的以美元为工具的剪刀差,使得跨区域的剥削与经济殖民不再变得血腥,并在很长一段时间内让美国处于无人能够挑战的位置。但值得注意的是,全球化不止实现了其讲述者自身的隐秘诉求,也确确实实带来了它在字面上所承诺的好处:我们开始互通有无、相互理解、互利互惠、减少战争。你可以说在全球化自我实现的过程中,利益分配并不均匀,部分经济劣势地区与优势地区的差异变得更大。但不能否认的是,哪怕是在全球化中担任“被剥削者”角色的地区和国家,也在全球化过程中对比自身大幅发展。从某种程度上来说,核武器所带来的核威慑是全球化的根基,但如果没有全球化这个“故事”,核弹是实现不了全球化为所有人所带来的福祉——“真理只存在于大炮的射程范围内”,但你不能用枪代替支付宝来促成世界上的每一笔交易。

这便是元叙事存在的意义,一个虚构的美好故事,让我们能够跨越时间空间为之努力,并使得彼此陌生甚至有一定利益冲突的群体之间形成合作。尽管我们可能永远达不到童话故事中所描述的 Happy After Ever,但这并不妨碍所有人都在这一过程中收获一些好处。互联网毫无疑问是全球化元叙事中的一部分,它起源于冷战时代人们渴望将世界联合起来的冲动(苏联也有一个针对共产主义阵营的计算机网络计划)。互联网实现了全球化,但最终却成为了全球化的自反性。正如我们之前所讲到的,互联网在几个关键的领域出现了与最初承诺的反向效果,让我们意识到了“全球化”故事背后的真实。在物流网络、金融网络之后,信息网络的补全让我们已经达成了此前全球化描述的链接一切的场景,但我们并没有获得全球化故事中所许诺的完美世界。也由于我们已经连接了一切,“连接一切”的故事便不再具有感召力。在更务实的角度上,如果互联网技术革命的结束是正确的,那么它还将直接作用于宏观经济周期,而经济下行周期总是在历史尺度上为人类带来灰暗的色彩。


而当下这个时代的灰暗色彩,就是民族主义、民粹主义、保守主义和数字集权主义等一系列势力的抬头。互联网技术自身是全球化的一环,全球化的瓦解亦会对互联网自身的发展造成阻碍(如前所述各国阻断连接、征收税费、限制内容传播的法律尝试)。互联网所陷入的困境,像是一条衔尾蛇,它咬住了自身的尾巴绝无可能依靠自身解决。但互联网事实上不止破坏了“全球化”这一元叙事,它对元叙事这种社会构建工具的破坏才是长期内最为难以修复的

值得注意的是,尽管元叙事是一种可以对人类全部社会活动给出答案的结构,但它绝不是用来指导我们一切社会活动的准则。如果你不能理解这一点,就想一下当人类历史中教条的执行基督教、民主制度和共产主义叙事文本的时期都发生了些什么。本文亦是一种元叙事,因为本体的初衷是为了给互联网行业一个盖棺定论式的分析,用以解释一些在传统科技媒体、商业评论的微观分析中所不能给到的答案。因此,本文并不具备任何微观层面的指导意义,只是描述了互联网行业及其影响的当下社会的一种可能趋势。


任何一家互联网公司,无论是大公司还是小公司,都应该更关注其自身业务所面临的微观问题,任何微观层面的决策工具都比本文所带给读者的叙事结构更有实践上的意义。如果你是为了寻求下一个季度的增长点才阅读本文,本文几乎不会给出任何帮助。抱歉耽误你这么多时间,不过还好,只剩一半了。

3.2当爱,不再是爱

2016 年,麻省理工大学开发出一款名为“道德机器”(Moral Machine)的调研产品,其通过向全球网民展示一系列图片来进行一场社会实验。项目组通过现代化产品将“电车试验”做成了调研,网页程序会不断地像受试者展示一个紧急判断情景,要求受试者假定自己是“一台自动驾驶汽车”,并在 A\B 两种行车路线中作出选择。在问卷中,有许多的控制变量,比如你需要判断在必须二选一的情况下,是选择撞男人还是女人、人类还是宠物、白人还是有色人种、年长者还是年轻者、有钱人还是穷人等等……最终搜集到了来自 233 个国家接近4000万的选择样本。这一研究的完整成果发表在 2018 年 10 月的《Nature》上,感兴趣的人可以自己去检索,在此我们只选取与本文相关的一些结论。在这一实验中,与我们认知比较符合的结论是人们明显会选择拯救更多的行人。但如排除两种选择造成伤亡人数上的差异,受试者的选择呈现“明显偏见”并与我们所倡导且试图想强加于 AI 的道德背道而驰。比如人们更倾向于避让有钱人(相比穷人),避让瘦子(相比胖子)以及避让女性(相比男性),避让年轻人(相比老人)。但在老年领域,又倾向与避让老年男性而不是老年女性。这从某种形式上证明了大众在道德问题上的“口是心非”,而这种口是心非会瓦解公众要求算法拥有道德的合理性——如果人类自身都无法定义何为紧急情况下的“正确判断”,你又如何要求机器按确定的道德标准行事呢?

这一实验所展现的仅仅是算法对人类道德瓦解的一个很小侧面,整个互联网文化对精确的追求在更大的层面瓦解着更多的叙事元素,而这使得我们在上一节中谈论的元叙事危机与过去的每一次元叙事替代都有所不同。一个大的元叙事,往往由许多碎片化的叙事元素构成。当一个大的元叙事倒塌的时候,我们会看到一个新的元叙事崛起,而新的元叙事往往由旧元叙事中脱颖而出的某些元素再加上新的排布逻辑构成。而互联网为元叙事带来的危机远非终结了某一种特定的元叙事,数字化技术带来的模糊界限的消失,会让所有碎片化的元叙事要素也溃不成军,它从根本上破坏了我们对任何一种叙事元素的信赖。以爱为例,爱作为最重要的叙事元素,几乎参与了人类历史上每一段元叙事的构建。自盘古开天,上帝“要有光”开始,人类的元叙事就开始讲述关于爱的故事,神对人之慈爱,君对臣之严爱,民对君之敬爱,家长对子女之爱,男女之爱凡此种种……连人权宣言的开篇名义,都是从统治阶层手中重新夺回天对大众的普爱。这是因为爱是一种最广泛的共感,它能唤醒人类作为一种动物最原始的情绪,形成最大的共识。以一个极端的情景来描述,一个战胜国的士兵在扫荡战场时对伤病或非军事人员抬高一寸枪口,往往是基于当时的情景下,对方伤员凄惨的呻吟、痛楚的表情、空气中血腥与硝烟的味道、残破的战场与灰暗的天空所引发的脑内化学结果。任何抽象化、文字化、信息化后的人道主义,事实上都不足以决定性的驱动这样的感性决策。反过来说,如果所有的士兵都采用远程武器操控机器人在战场上厮杀,或者甚至他只需要在几千里之外的指挥室里按下一个“清缴残余”的按钮,那么仁道之爱在这里就不会起任何作用。

任何抽象化后用文字表达的爱,都不是那个能引起我们最广大共识的爱。而遗憾的是,互联网本质上是一种信息网,我们在互联网上以任何形式讨论的爱,都是爱的其中一种抽象形式。正如上一节所述,在过去两个不同文明之间的个体往往没有大规模的对话渠道,因此两个持有不同文化的个体客观上无法对彼此爱的定义展开论战。在大多数情况下,那时的人们比现在的人容易达成这样的共识:对方是有爱之人,尽管我们有一些利益与观念上的冲突,但仍认同彼此心中爱的那一部分。我们会看到越来越多对爱持有不同定义的人,在网上吵来吵去、互相攻击最终甚至演变成极端主义。在互联网里,爱神从英灵座跌回凡间,被解构成了每一种世俗利益冲突中的牺牲者,失去了其本身的号召力与同一性,最典型的比如宗教之爱与同性之爱的冲突。这种解构一方面是过度且简单的连接一切所造成,另一方面是由互联网的精确定义与精确记忆所构成。用更简单的话说,有了互联网我们不止对公众人物“挖坟”和“污名化”,还会对每一个叙事元素如此操作。

根据大西洋杂志的一项调研显示[11],2019 年 35% 的共和党人和 45% 的民主党人反对自己的孩子嫁给或迎娶持有不同政治、宗教或种族立场的人,而这一比例在1960年时只有5%。虽然互联网并非造成这种分裂的根本原因,但却是这种分裂的加速器与固化剂。时至今日,我们依然可能够看到 2016 年美国大选前,美国网民围绕特朗普的相互骂战中最恶毒的推文被转发并用于相互攻击。我们会记得我们最初是如何支持慈善组织但后来发现他们只是一场骗局,我们也会记得我们最初如何支持环保但后来环保机构把它做成了一门生意,我们还会记得动物保护是如何从正确走向激进的。人类个体会遗忘,群体也会遗忘,但到目前为止互联网却几乎从不遗忘。多年以后,当你决定重新开始慈善事业的时候,搜索引擎、社交媒体依然会孜孜不倦的提醒你 10 年前的郭美美是如何让你做出“不再参与慈善”这个决定。你会反刍你当时做出决策的过程,并惊讶于互联网不止精确的保留了你决策的结果还保留了你那次决策的所有素材,以“确保”你不会给对方提供第二次机会。每一个旧的叙事元素,皆因历史上的污点而无法翻身。每一个新的叙事元素,在其受到公众认可的上升期都会引发大规模无建设性的讨论。最终,我们会迎来一个没有叙事的时代。

国家、企业和组织为何失去信用?

我们从此不再相信任何一种元叙事,似乎看起来会让我们进入一个纯粹理性时代,那么这会是一件好事么?首先,这会是一个非常非常长期的问题,因为人类文明自诞生以来就在不停的相信不同的元叙事,任何短时间内给出的结论都是不可靠的。但缺乏元叙事对现有社会形态的短期影响必然是负面的,因为正如上面提到的,我们现有的人类社会的很大一部分是一直依靠元叙事来运转的。


早在 1970 年,法国学者弗朗索瓦·利奥塔德《后现代状况:关于的知识的报告》中就将“元叙事”定义为“现代性的标志”,而元叙事的瓦解则意味着后现代的开始。这一波后现代主义思潮所对应的是美国“垮掉的一代”与“嬉皮士文化”,而中国预计要到 00 后或 10 后才会面临这样“富足的烦恼”。元叙事的存在对人类社会的客观好处并非是给我们一本说明书,使之可以用于指导我们生活中的每一个细节。而是为了让我们相信未来、相信彼此、相信共性,以实现更大规模的社会协作。

举一个更简单的例子,对于大多数哪怕受过高等教育的现代公民来说,往往也并不能理解诸如现代交通系统、现代金融系统、现代医疗系统是如何运转的,对这些系统抱持打破砂锅问到底的科学态度会显著降低现代性所带来的便利。一名患者敢于让一个陌生的医生向它的静脉中注射药物,并不源自于这名患者充分理解药物的分子式以及药代动力学原理,而是基于它相信这些静脉注射剂在上市之前有一整套科学的安全与效用的检验机制,同时眼前的医生之所以开出这样的药方,也是因为他经过了专业教育的系统训练与考核。

更多的情况下,我们的无知是二阶导数:大多数的患者也并不了解或详尽的了解那些“科学的药品审核”和“科学的医师训练”指的是什么,只是迷信这一治疗的科学性(尽管这些治疗可能确实是科学的)。这种“迷信”是有益的,因为现代社会的复杂性,导致了它的运作方式远远超出个体乃至小型、中型组织的理解能力。而我们一旦参与到现代社会的运转当中,又不可避免的牵扯到那些我们所不知道的领域(即便你不是医生,也要接受治疗)。因此,我们必须在自己所熟识的领域之外,信任那些在该领域专精的人或机构或系统,整个现代社会才得以运转。这就产生了一个非常可怕的现象,即由科技生产力驱动的现代社会,本身是基于大多数人足够“迷信”才得以运转的。而显然,狭义信用制度(包括政府公信力、企业信用、社会组织信用、人际信用)这一古早概念已无法跟上互联网时代的节奏。同时,互联网又赋予了我们无与伦比的质疑能力。一个现代阴谋论者通过互联网广搜资料所生产的文章,可能比一个世纪前的正经科学论文更具“可信度”。这一模型最好的验是 2019 年获得普利策奖的纪实文学《坏血:一家硅谷初创公司的惊天谎言》中所描述的故事。故事描述了一个斯坦福辍学的创业者,在被誉为全球医疗监管最为严格的国家,展开的一场长达 12 年的大型医疗设备骗局。从其主人公自斯坦福辍学开始创业的 2003 年,到《华尔街日报》首次系统性报道其骗局的2015年,其骗局维持超过 10 年,涉及数十万人。且没有受到美国任何监管机构的阻挠——尽管有至少 5 个部门应该为此事叫停。网络的精确记忆和广泛传播,使得信用受损的影响与速度远远超过以往时代。由在政府公信领域,这一问题表现的尤为突出。举一个抽象化的政治例子:

设 A 国拥有 3000 万人口,B 国拥有 15 亿人口,即 50 倍人口。

设 B 国的国土面积也是 A 国的 50 倍。

设两国犯罪率相等。

在非互联网时代,我们会得出这样的结论:

由于犯罪率相等,因此 B 国的净犯罪数量应当是 A 国的 50 倍。 

由于 B 国的国土面积是 A 国的 50 倍,消息传播速度与地缘相关那么 B 国每一个个体每日在本地媒体上目睹凶杀案的可能性与 A 国相等。

A 国和 B 国的国民会认为两国拥有相同水平的治安。

在互联网时代,会变成这样:

由于犯罪率相等,因此 B 国的净犯罪数量应当是 A 国的 50 倍。 

由于网络媒体往往以语言为边界,且媒体每日可推送的消息大幅上升,B 国任意地区凶杀案均会在全国性网络媒体上传播。

B 国每一个个体会看到 A 国 50 倍的犯罪报道。

B 国人觉得自己的国家治安烂透了。

在过去,治安事件按照概率均等的分布于 B 国 50 倍大的国土上,并以地方报纸、广播、电视等渠道传播,依照治安事件的等级只影响那些与事件相关或地理位置相近的公民。只在一个治安事件演变为地区无法解决的问题(极恶性治安事件)时,才被其它区域公民注意。在网络环境下,由于传播速度的提升与门槛的降低,B国内任何一地发生治安事件均会被视为全国新闻受到全体 B 国公民注意。由于人们往往在治安问题上带有强烈的共情能力,大众会将每一个发生在其它地区的治安问题当成是与自己相关的问题,从而忽略了 B 国的犯罪率可能一直很低且与 A 国水平相当,这会使得 B 国在治安领域的公信力以 50倍于 A 国的速度流失。如果你觉得这个例子并不存在于现实,那么不巧,

这里刚好有一个现实中的例子:2018 年是滴滴的“灾年”,连续几起涉及滴滴网约车的恶性治安事件将这个每年承运 200 亿人次的出行公司推到风口浪尖。这里特意说出滴滴的承运数字,并不是为了夸滴滴。而是因为,200 亿这个数字刚好与上文的“人口 50 倍”概念相符,滴滴在 2018 年的全国承运量以数十倍于全国所有传统出租车公司的总和。如果从冷冰冰的数字角度来讲,在滴滴深陷舆论风波的那段日子里最高法就曾计算过[12],网约车司机每万人案发率为 0.048,传统出租车司机每万人案发率为 0.627。因此,从科学的角度来说,乘坐网约车的人身安全性比出租车高出一个数量级。要知道,对于任何可能的风险来说,只要拥有无限次重试的机会,风险就一定会暴雷。比起传统出租车,滴滴更接近“无限次重试的机会”。传统出租车不仅总运量在 2015 年后远小于网约车总运量之外,“传统出租车”这五个字并不是一个能够被公众聚焦关注的统一品牌。用更白话的方式来说,每个城市都有几家相互独立的出租车公司,甲城市出租车公司发生了恶性事件,根本不会在舆论上引发乙城市民众的共情。但全国无论哪个城市的滴滴出现一起恶性事件,都会引起全国滴滴潜在用户的关注。可以预见的是,如果我们无法让大众意识到绝对安全是绝对不可能的事情,滴滴就永远无法从这种指责中被释放出来。这种指责在很多时候会凝结成一种力量(往往以过度监管的形式出现),形成阻碍技术进一步发展的枷锁,也让技术本身失去了自我修复的能力。至此,我们便不再相信“网约车”是一个“好故事”了。

而这正让我们回到了本节的开头——元叙事的倒掉是现代性自反性的开始。尽管我们之前已经说过了,元叙事的目的并非是让我们依照元叙事所讲的一五一十的走下去,但元叙事是我们凝聚共识并形成迈向美好未来行动力的重要线索。因为相信所以看见,因为不相信所以无法实现。

走上歧路

在前文中,我们论述了互联网对元叙事的解构,并简要地说明了由此可能带来的危机。但在互联网解构元叙事的过程中,亦有另外一种趋势抬头,即道德的代码化。
由于我们不安于越来越无法令人信服的元叙事,技术乐观主义者与保守主义者妥协出的一个结果,是用技术本身来固化与强调我们已有的某些叙事——比如道德。但这没有解决任何问题,并且会让我们陷入更被动的境地。一个清晰定义且具有强大控制力的道德标准(或其他元叙事)是可怕的,因为它往往会会在各种维度上阻碍人类社会的进步。

用更通俗的话来说,2019 可以说是人工智能的凶年。AI 这一词汇在大众心目中的形象与一年前相比急转直下。我们开始讨论推荐算法带来的信息茧房、无处不在的摄像头、换脸 App 的滥用、智能推荐广告对我们隐私的剥削、智能课堂对小学生的控制、脑波监测让心理罪成为潜在的可能。如果我们用 AI 反过来来规制人类道德,你应该能够想到会发生什么。我们已经在过去几年里享受了第三次人工智能浪潮给我们带来的便利,虽然不乏少部分现代卢德分子在看到科技企业推出的一个又一个默认勾选的“霸王条款”时,干脆放弃了这种便利,但这毕竟是少数人的选择。为了应对公众的舆论与政策的监管,大多数科技公司都正在寻找“既能维持好处又能减少害处的”的 AI 之道。能找到隐私与效率之外的中间道路自然是好的,但如果这条路在技术上是真的不存在之路,我们是否能退还 AI 在过去 5 年中给我们社会带来的效率提升?从结论来说,这几乎不可能。此时就会发生一件奇怪的事情:就是我们会逐渐习惯科技所给我们带来的“负面”影响,尤其是那些仅与道德所冲突的“负面”。

我们的孩子可能不再认信息茧房有什么问题、可能觉得摄像头是安全的象征、可能会觉得智能广告是天经地义甚至理应如此。马克思称这一现象为“人的异化”,孔子则称之为“礼崩乐坏”。但孔子所谈之“礼”为周礼,是指西周时期等级森严的分邦建国制度以及其附属的一系列繁文缛节,在我们当下看来是十足的“糟粕”。正因为 2700 年前礼崩的发生,中华文明才得以有发展至今的机会。在“人的异化”中也提到,这一现象随阶级诞生而诞生,直到私有制、阶级与国家的完全消失才会消失,这意味着我们在历史的漫长时期中除了习惯异化别无他法。拜道德的模糊性所赐,我们可以将一些美德传颂千年而不去理会其背后所蕴含的实际标准完全不同。尽管从每个前朝人来看,下一个朝代都发生了“礼崩乐坏”,但中国从未丢掉“礼仪之邦”的帽子。某些模糊的、深刻的、民族性的道德被深深地刻在我们的文化传承中,而绝非那些落在白纸黑字上的繁文缛节。比如,元代的孝与当今的孝就有着完全不同的意义。即便在元代,也并不是每个人都会去精确的执行《二十四孝》,但如果你将《二十四孝》写进 AI 的代码里,它就会被精确执行。而且当今 AI 所能影响与控制的人类数量可能比地球诞生以来读过《二十四孝》的总人口数都要多。这意味着,一个被精确写入某种价值观或道德的 AI,会成为一个自实现的“道德机器”。像一颗大头钉,将我们社会的道德进化树永恒的钉在当下。这或许是可能的,但却是可怕的,比向技术归还它们赠予我们的便利更为可怕。

随着城市摄像头的增多,个人征信系统被滥用,我们似乎正在走向一个道德固化的时代。但如前面所述,人类的道德本身亦是一种叙事,它的作用在于驱使我们自发的向好的方向发展。也正是因为我们永远无法做到道德上的完人,道德才得以成为我们不断改善自身的动力。而外化的、强制的、精准的道德会使得人失去自发向善的能力,消解道德作为法律补充的社会力量,使得更多的人在潜意识中加入“钻道德空子”的阵营。如库克所说,“我并不担心机器像人类一样思考,我担心的是人像机器一样思考”。利用技术手段精确执行某种当下的道德,即是让人像机器一样思考。在《技术的本质》中曾描述“时代创造技术,技术也创造着时代”,当你走进一个技术博物馆的时候,不可避免的看到的是技术对于当时人类社会、文化和道德的改造(或进化)。比如“化学用的曲颈瓶、计算尺、曼哈顿计划的身份证、身着宪兵警察制服的假人、汽油配给的卡片、旧汽车和吉普车等等”,所有塑造过去社会形态的元素都与当时完成任务的典型手段,也就是技术有关。在学术场中,社会学家往往更反对人的异化,而人类学家对人的异化并不恐惧,因为前者以人类的集体行为为主要研究目标,人类个体行为的异化是社会变化的结果个体无从选择。因此,人的异化是一种不好的结果。而后者以人类个体为研究目标,异化是其动因,社会整体发生的转变才是结果。追求被精确执行的道德,在某种程度上是“代码即法律”这一理念所带来的妄念。

在理论上,“代码即法律”是可行且诱人的,它向我们描绘了一个所有的正义既不缺席也不迟到的美好场景。不谈道德,仅从法律角度讲,“代码即法律”也不一定是正确趋势。立法本身是一种大型社会契约的运作,这导致各国即便是在互联网的加持下,想要建立或修改一部法律可能也要以 5-10 年的周期。在直觉上,法律不应该有模糊地带,但实际上法律的模糊地带存在于两次修法之间或新法诞生之前。比如如果各国的交通运输业法律从 30 年前开始就被机器一般的精确执行,那么 uber 和滴滴就不会被诞生,取而代之的将是长达数十年的传统出租车公司向互联网行业的转型(参考日本)。


技术需要有价值观,指的应当是编写技术的人、运用技术的人、使用技术的人拥有价值观,而绝非技术本身拥有价值观。

迈入风险社会的最后一步

风险的分散化大生产

在前文中,我们谈论了一些互联网未被兑现的承诺以及互联网可能带来的负面效应。但比起任何已知或已经实现的负面影响,互联网的紧密结构所导致的潜在未知负面影响亦或称“风险”,才是互联网自身发展以及我们当下社会进步的最大障碍。稍不注意,我们将有可能被带入到风险社会的历史困境之中。风险社会与阶级社会一样,是一种描述社会形态的工具,它由德国著名社会学家乌尔里希·贝克提出,并在 1956 年首次出版。乌尔里希·贝克预言,风险社会将取代阶级社会成为接下来社会的主流形态,我们的主要矛盾将从阶级矛盾转向风险矛盾,即风险成为全球人类之公敌,而国家与国家之间的竞争也将以转嫁风险和防御风险为主要模式。在该理论中,风险是不分国家与阶级的,它会随着全球自然环境、贸易网、金融网和信息网流窜,并最终在防御洼地爆发引起全球性危机。用书中更通俗的例子来讲,环境污染和核能的安全问题是两个典型的可流动风险。欧洲工厂向空气中排放的废气有可能漂洋过海在美国形成酸雨,或向东毒害中亚的儿童。欧洲企业事实上既无力,也无意愿承担自己在非本地区所引发的环境危机。而对于受害地区来说,由于不直接参与欧洲的工业规划,他们也无从预防甚至治理这一问题。如果环境污染问题还是一个长期且不够显性的问题,那么核危机则更加急迫和致命。尽管在将核应用于武器层面,人类文明之间已经达成了一个看起来运作良好的核相互威慑体系。但在核能的正面利用方面,却反而更加危险。世界各个拥有核电的国家经济发展水平不同、技术实力相差也较远、同时可能有着完全不同的政治经济体制,这导致各个核电站所应用的安保标准与措施不尽相同。而核泄漏的全球风险却并不取决于其中安保最好的那个核电站,而是安保最差的那个。也即全球任何一个核电站发生事故泄露,都有可能通过空气和水引发全球的灭绝事件。

《风险社会》一书所写就发表的年代,风险社会尚且没有实质性的到来,因此本书在当时也并没有被广泛讨论。随着时间推移,直到 1986 年切尔诺贝利核电站发生泄露,该理论才被重视起来。切尔诺贝利核电站事故可能是人类全球文明史上第一个由极小群体所引发的全球性危机。而在之后的日子里,这种由单一或极小群体引发全球性危机的可能性越来越高,频度也越来越高,同时也不再局限于环境领域。这是由于随着“全球化”这一概念逐渐成为现实,在海洋、土地、天空三个自然相连的媒介之上,人类又搭建了贸易、金融与信息三个互联互通的网络。与三网在经济领域协同带来的正面效应相同,全球贸易网,全球金融网和全球信息网在风险领域也存在协同与放大性。正如仅仅联通贸易网也有可能为美洲土著带来种族灭绝一样,信息网的诞生本身就意味着一些风险的从无到有。其中互联网使得风险生产分的散化和个体化达到一个新的高峰,这是贸易网和金融网都不曾做到的。在贸易网被打通的时候,为一个国家带来风险的往往是另一个国家,比如典型的鸦片贸易;在金融网被打通的时候,企业将可以对一个行业或一个国家造成风险,比如广场协定和 1997 年 IMF 协定后华尔街投资银行们对日本和韩国进行的操作;而到了互联网时代,个人仅仅通过发言或黑客行为即可影响企业、行业甚至一个国家。风险生产者的门槛在降低,而风险受害者的规模和频次在上升。

仍以核泄漏为例,在互联网时代一次核泄漏危机很有可能是由某个单个个体所引发的,你所需要的只是开发一款足够感染核设施的病毒,而事实上已经有人这么干过了。当然,除了这种“高级威胁”之外,信息网的打通也让我们无时无刻不面临那些有关于信息本身的风险。比如一个内心扭曲的人所发明的蓝鲸游戏(未成年人自杀游戏)在全球造成近千名儿童死亡,中国某大型旅游网站被拖库后引发大规模不相关行业的隐私泄露,漫画村一个盗版网站对整个日本漫画行业造成收入重创等等。信息的风险除了会对个体和产业产生作用之外,亦会对国家这个层级的事务引发意想不到的影响。谣言、假新闻也无时无刻不作用于各国的政治生态,并引发一系列无法控制的后果,连最初将社交网络视为民主之光并鼓励其在社会变革中起到关键作用的美国,也在 2016 年大选期间被互联网上的一系列假新闻事件所反噬。

互联网在客观上像一个分散化的风险制造机,让每一个风险都成为全世界的风险。2012 年起,FBI 开始通过“钓鱼执法”的形式,调查互联网儿童色情问题。在 2012 年至 2016 年期间,FBI 通过控辩交易和黑客入侵等方式,控制了至少 21 个儿童色情领域的知名网站,并摸清了这些色情网站的整个链条。令人惊讶的是,这些网站不止拥有来自世界各地的浏览者,同时拥有来自世界各地的贡献者。FBI 自 2012 年起,不得不向全球各国公安机关(包括中国)共享其所获得的犯罪线索,因为这一问题已经远超其可以处理的范围。在儿童色情的黑色市场中,犯罪分子通过赠送零食玩具的手段,在经济落后地区引诱或强迫儿童做出不恰当的行为,并将这些行为拍摄或录制成素材再在全球性的儿童色情网站上售卖,通过数字加密货币等手段逃避管制。正如互联网可以撮合那些正当的交易一样,互联网在这里也充当了非法交易的中介。甚至可以说,在没有互联网的情况下,这类系统化、专业化的犯罪产业链是不可能存在的,互联网使得这一风险从无到有。是互联网,将散落在全球不同地区的比例极低的性变态者需求聚集起来,传导至经济落后地区的留守儿童身上。除了这些直接由互联网所带来的各类风险之外,信息网与贸易和金融网的结合,还能引发更大影响更为深远的危机。不难发现,在信息网加入进来之后,风险的传导速度以几何倍数增长,远远超过了经济利益的传导,使得传统的风险防范与救济措施显得十分无助。接下来,我们将看一看“三网融合”为何使得风险社会从理论走向现实。

习惯性的风险错配

由于互联网赋予了我们每个人远超过去的能力,因此在很多时候也让我们误以为自己能够承担远超于自身所能承担的责任,于是习惯性的风险错配已经成为了互联网时代放大风险的一种主要模式。
以最近几年较为流行的“电商扶贫”来解释,信息网络与金融和贸易网络如何协同工作并放大风险。一般意义上,偏远山区的农户的资金流动性其实较差、资产水平较低,其日常的经济状况几乎与经济大盘并不怎么挂钩。尽管山区农户与城市居民共同使用一种货币,但实际上农户的吃穿用度大多在村内或县城解决。其与整个宏观经济的最主要连接点,在于定期向前来收购的经销商出售农产品。而由于传统农产品售卖链条较长,农产品在农户端的收购价格有可能是其最终在城市销售的 1/5、1/10。这在长期看来对农户是一件不公平的事情,但这个链条创造了将近 5 倍到 10 倍的弹性,用于吸收风险。

这具体来说,意味着无论是 2008 年的金融危机,还是 2019 年的中美贸易摩擦都几乎不会影响到一个依靠售卖农产品为生的典型农民的收入。但当电商出现,这一状况就发生了改变。电商扶贫本质上与一切网购一样,是通过削减中间环节实现的。它通过让农户直接在农产品原产地,以电商的形式向城市消费者直接售卖自己的产品,来增加农户的收入。这在短期来看可以成倍的增加农户收入,这也是其“扶贫”属性的体现之一。但潜在的危机是,“没有中间商赚差价”意味着“没有中间商分风险”。

仍未摆脱“小农经济”生产方式的许多农户,会直接与宏观经济周期相连。当宏观经济周期上行时,带来的经济好处是巨大的。但当宏观经济周期下行时,“小农经济体”是否能够安全落地却是个问号。为了更好地理解,我们再详细的假设一个情景来描述其中可能存在的问题:假设有这样一个果农,全家的收入来源是种好果树并收获水果卖给前来收购的经销商(传统模式)。果农一旦将货物交给前来收购的经销商,所有的劳动收入便“落袋为安”。现在,电商扶贫出现了,果农决定加入某个电商平台的扶贫计划,获得更好的收益。在电商平台的扶持下,经销商这一角色被削减了,但经销商所承担的功能并不会消失。水果要被运输、稍微好一点的水果要被包装或半加工、电商平台上要制作水果的宣传页等等。在这一过程中,原本由经销商承担的运输、包装、加工、营销等步骤,一部分被电商平台所承担,更多的则是落在果农自身。比如在运输的环节,过去由经销商定期上门收购,现在变成了农户聘请物流公司来自己的果园拉货,后续的几个环节亦是如此。这意味着,这部分成本就从中间商转移给了农户,果农可能要为此对物流、包装厂、加工厂支付费用,租用一线城市的物流仓等等。而既然谈到的是扶贫,我们自然可以假定这个农户有在水果真正被消费者购买之前,并没有足够的现金支付这些中间成本。此时,各大电商平台的“商户贷”可能是他们最好的选择。农户可以在水果收获期向各类普惠金融机构借款(利息很低),支撑整个销售季的成本,待销售额回流后还掉商户贷存下剩下的钱。在宏观经济上行周期,水果顺利销售,这一切看起来都没有问题。但如果经济周期进入下行,这个果农会遇到什么呢?我们继续推演一下:

  1. 由于没有中间商,除非果农已经在电商平台上开卖,否则不会意识到“今年经济形势不好,会影响到城里人买我的水果”。
  2. 果农意识到“今年销售不好”的唯一可能是已经支付了一部分中间成本,此时农产品已经完成了商品化转化,这部分成本如上所述是来自于杠杆。
  3. 水果最终没有销售出去,果农没有收到应有的收益,但前期的借款却依然实打实的偿还。
  4. 更进一步,果农无法偿还贷款,无数的小缺口在金融机构处汇集,与“经济下行周期”形成恶性反馈。

除此之外,果农“把货卖给收购商”和“直接在电商平台卖货”之间还有一个隐秘的差别,就是前者是现金现付而后者有账期存在。宏观经济周期的下行,还可能影响到这一果农所入驻电商平台的账期,电商平台可能由于自身运转的原因拖延货款支付或干脆倒闭不再偿还货款。无论是哪一种,对于果农这样一个原本就脆弱的经济体来说都是致命打击。这种致命打击中的“致命”是字面上的致命,因为在经济学的观点来看,小农经济其实并没有大众所想像中的那么不堪,和现代经济相比小农经济的系统性风险几乎只来自于天灾。换句话说,只要农民依然拥有农耕地和最简单的农业生产工具,无论其遭受什么样的打击都可以从零开始重新生活。而现代金融工具的引入,尤其是不同层级的借贷,有可能会使得农民失去耕地、宅基地和最简生产工具,没有任何翻身机会。这种错配不同风险承担能力的主体的操作其实有一个我们很熟悉的名字叫生态化反。对,就是乐视的生态化反。乐视系最早开始投入汽车和手机产业是在 2015 年,对于积淀全无的乐视超级汽车和乐视手机来说,几乎就是两个需要“电商扶贫”的果农,而乐视网则是“电商扶贫”中的“电商”。2015年移动互联网行业仍在上升周期的尾端,用互联网业务带来的巨大现金牛扶持跨界业务是当时的主流做法。但乐视系的问题在于,它错判了互联网行业上升周期的剩余时间与扶持一个新业务完成“原始积累”所需要的时间,并且通过过于紧密的构架使得风险可以在乐视系各公司之间无缝传导(没有中间商)。事实上,2014、15、16 年成立的那一波“互联网”汽车公司中,只有法拉第未来的现状是最糟糕的。同时,那些互联网汽车公司虽然同样处于较为尴尬的境地,但并没有因为自身的危机为其关联的互联网公司带来危机,法拉第未来却几乎拖垮了乐视网(政治风险叠加技术风险的恶果)。原因就在于,其它的互联网汽车公司与其搭配的互联网公司之间采用了更为传统的隔离手段,不追求在业务与财务上的“没有中间商”。这种隔离确保了其中任意业务中产生的风险不至于向其他相关业务无限传导(并层层放大)。


新冷战

尽管看起来毫无成效甚至饮鸩止渴,但当下世界主要国家都在过去的几年建立起更为保守的市场监管和对外政策,以至于在一些人的口中我们已经迎来了冷战 2.0 的时代。但新冷战其实是一场关于个人的战争,战争的一端是生活在现代社会中的每一个人,另一端是这个社会中的所有人。正如之前 3.3 中所描述的滴滴所面临的困境那样,一旦我们陷入到对风险的绝对防范就会导致我们陷入无限的焦虑。一方面,我们活在一个充满意外的现实世界,人类与生命的诞生本身就是宇宙间一系列精妙的意外。这意味着我们永远无法在这样一个世界里找到一种方法防范所有的风险。另一方面,互联网又激活了我们的风险意识,时刻提醒我们网络所连接的另一端的每一个个体、组织和国家都可能是风险的制造者或是转嫁者。这使得我们的社会从个体到政权都进入了一种紧张且敏感的状态,对一些正常的负面影响传到过度反应、提前反应乃至于过度解读。由于我们实际上完全无法预测下一次风险从何而来,所以我们只能将一切潜在的“敌人”当成真正的敌人来对待。我们会因为中美的国家立场而对立,我们会因为竞争对手的公司而对立,甚至我们甚至会因为偶像不同而对立。虽然这些对立在过去都存在,但不同的是我们彼此都被科技赋予了打击对方的致命武器。这在某种程度上与《三体》中所描述的黑暗森林相似。在个体层面上,传统意义上的邻里、社区信任瓦解,“扶老年人”反被讹诈、我们担心与朋友的谈话因为被截图传播而受到起诉、担心被供职的公司送进监狱或被自己雇佣的保姆烧死、担心几年前在网络上的幼稚发言会成为今天社会性死亡的判决书;在行业层面,龙头企业和创业公司均因为担心所谓的“降维打击”和“跨界碾压”而采取更为暴戾的竞争手段,频繁的举报、构陷与黑公关,以及因为生存焦虑而推迟企业社会责任的履行;在国家层面,由于国际贸易从大航海时代以来就从来没有达成过平衡,因此当各国均开始对这一问题锱铢必较的时候也就意味着国际贸易崩溃的开始,而这也将成为现代国际社会之间基础信任瓦解的开始。

因此,互联网的敌人是其自身,是强调平等导致的鸿沟,是信任泛滥导致了猜忌,是过度连接导致了隔阂。互联网成为我们这个时代的呑身之蛇与巴别塔,是现代社会的自反性。事实上,时至今日我们对风险的焦虑和所采取的反制措施还远没有到达高峰。因为大多数人甚至还没有理解风险分散化和个体化生产的实质。2003 年,人类基因组完成图首次发布,这项计划集合了美国、英国、法兰西共和国、德意志联邦共和国、日本和中国六个国家中的顶尖科学家,历时 13 年耗资超过 30 亿美元。2019 年,中国学者贺建奎发表的人体基因编辑论文,由于其医学伦理道德存在问题而引发了世界范围内的恐慌,贺建奎自身也受到了应有的惩罚。但大多数人没有意识到的是,早在 2015 年,你就能在众筹网站Kickstarter上购买仅售 160 美元的 CRISPR 基因编辑工具套装。进行哺乳动物胚胎基因编辑的其它所需工具,你也几乎能在毫无管制的情况下买到。根据俄罗斯一个从事人体基因编辑研究的机构介绍[13],目前“正经”的进行一次人类基因编辑仅需 15500 美元,而这其中大部分的成本则是耗费在必要的监测和观察上。对于一个想要制造弗兰肯斯坦的疯子来说,抛去安全与合规后成本会大幅下降。类似的案例还出现在换脸应用 ZAO 上,在几天的火爆之后,用户“迅速”质疑 ZAO 换脸的应用,是否会导致自己的面部被滥用,如将面部内容替换到某些非法视频上。

事实上,正是因为互联网技术的普及堪比第一次与第二次工业革命,我们才会经历此刻的痛苦。1878 年,31 岁的爱迪生带着当时世界上仅有的几只白炽灯炮参加了巴黎的第三届世界博览会。在之后的将近 150 年里,电灯仿佛普罗米修斯之火,点亮了人类文明的每一个角落。但事实上,电灯、电线、电力传输系统在早期都曾遭受过大量的社会质疑——这很容易理解,毕竟时至今日电依然是与火一样危险的事物,而早期的电力行业显然没有如今那么多安全措施对其应用进行保障。与历史中的绝大多数趋势一样,科技的普及和利用也有其摇摆性,每一次伟大的技术变革之后往往都紧随一轮关于技术的反思。而最终,新技术会在进步与反思的博弈中达到对人类社会最有利的平衡。这一过程对于技术先导者(比如这一轮技术革命中的互联网公司和从业者)的痛苦是不言而喻的,他们的“特权”会被收回。这种特权的具体表现形式之一是,当一种技术创新应用于市的时候,监管与法律往往落后于其发展速度,使之能够有机会在超出自己能力范围外的地方引发一些变革(大部分为模式创新)。一些典型的案例比如网约车之于出租车、短租民宿之于传统酒店、互联网金融之于传统金融业等。

技术的进步在这些领域只是变革的一个契机,网约车、民宿、互联网金融早期能引发如此巨大变化的基础是其可以不用遵守传统出租车行业、酒店业、金融行业的监管框架,制造一些更为激进的产品。这种突破现有框架的特权在初期是利大于弊的,凭借新技术的引入和适当宽松的环境,行业可以摸清新技术究竟在哪些领域可以为整个行业带来新的增长或为用户带来新的福利。但随着技术红利见顶,这种突破监管框架的权利会逐渐弊大于利,并最终导致这一特权被收回。最明显的是在金融领域,没有余额宝突破监管的惊艳面世,中国不会进入到普惠金融的时代,不会有那么多的用户开始理财,不会有那么多的中小商贩得以借助金融工具让自己的生意变的更好。

但到了后期,校园贷、消费贷、P2P 的持续性负面,让互联网在这一领域的特权逐渐被收回。无论是早期的突破,还是后期的奉还,均是对整体用户有益处的。当然,对于互联网从业者来说,这种“特权”的回收会以 KPI 下滑、业务关停、收入下降等更直观的痛苦体现。事实上,在特权回收期内,这种痛苦是对每个个体而不止局限于行业从业者。因为从最基本的经济学逻辑来讲,当企业开始受到监管与法律约束,并履行其应承担的责任时,其营业成本必将上升并转嫁至消费者承担,毕竟我们所谈论的是现代企业而非慈善机构。以网约车为例,我们可以看到当公众对其安全要求提升时,它的价格也发生了明显的提升。这种提价是不应该被诟病的,因为显然为了达到更安全的运营标准,网约车公司不得不增加对司机和汽车的筛选、对司机的定期培训、为营运车辆缴纳高额的强制保险、升级 App 的安全功能、为车辆配置监控等等措施,所有这些措施都需要公司支出真金白银。到最后,我们会发现进入良性经营的网约车行业,其单价并没有比出租车便宜多少,而这也是网约车本应有的姿态,或者说我们更应该反思的是——在同样使用一辆车、一个司机的情况下,凭什么之前我们会认为通过手机呼叫出租车就应该比扬招出租车更便宜?

然而,网约车并不是人类出行史上的“一条弯路”,它显著降低了出租车的空驶现象,同时让我们可以在几乎任何时段和任何地点叫到出租车而不用担心过于偏僻,它提升了运力的大盘让更多人加入到运输行业,并创造了一些非职业化的运力(拼车、顺风车)以实现在同等运力下更加顺畅的城市交通,只是这些好处并不总是以个体消费者可见的形式呈现。其它领域亦是如此,几乎所有此前享受过技术特权服务的消费者,都会经历这种特权回收带来的痛苦。比如我们不再能用支付宝或微信免费的还信用卡、我们不能再在搜索引擎上下载到免费的歌曲、我们从电商和外卖薅到的优惠券越来越少等等……于是,在技术特权的回收期(一个较短的时间段),我们会发现这样一种现象:即从个体而言每个人的个体福祉都在下降,而社会整体福祉却在上升。因为原本那些用于让利于个体福祉的成本,被转移用作了整体福祉的保障。

综合上述两点,对于互联网公司和行业从业者来说这无疑是极端痛苦的,一方面特权的收回会直接影响其业绩,另一方面由于其用户直观个体福祉的下降其短期口碑也会大幅下降,一时间“里外不是人”。1878 年的“电工”是爱迪生,是特斯拉,是贝尔,是当时世界上最酷的人。但现在你绝对不会对电工这一职业有什么幻想。数十年后,当互联网完全祛魅,如今的“极客”也不过是我们习以为常的数千种平凡职业之一。这是不可避免的,无可逃脱的。因此,我们要相信希望,而不要相信幻觉。那么,希望是什么?幻想是什么?基于本文对自身“元叙事”的定义,我不会给出任何明确的指导答案,以免误导读者去做一些可能徒劳的尝试,但在这里确实可以驳斥一些幻想。

在当今的互联网行业,区块链与去中心就是一次典型的幻觉。互联网行业一些前沿领袖,尤其是技术前沿者对区块链与去中心化的描绘,恰如阶级斗争时期我们对天下大同的憧憬与对资产阶级的痛恨。但事实是,我们从历史中得到的教训是,我们知道在两百年前(乃至现在)资本主义都导致了许多社会问题,但这并不意味着我们要将与资本主义有关的一切从地球表面上铲除。而且,试图将资本主义有关的一切从地表铲除的运动为整体人类社会带来了巨大的灾难。在过去的半个世纪中,随着现代文明走向理智与成熟,无论是信仰康米主义还是信仰资本主义,我们都意识到没必要按照这些主义最初诞生时所写下的文本,去精确的指导我们社会活动的每个步骤。因此,社会主义国家逐渐承认市场在生产资料分配中有其独特且不可替代的作用,私有制作为激励分配机制也能够在当前环境下高质量的完成目的,而资本主义国家也不再将劳动力视为纯粹的商品,通过全员持股、高社会福利等方式一定程度上实现了劳动者对生产资料的掌握。除极少数地区之外全球人类普遍放弃了在实操层面二元对立的叙事结构。元叙事作为信仰继续发挥其凝聚群体的作用,比如说我们仍然信奉勤劳致富,要在舆论和道德上谴责不劳而获者,要在社会福利上向劳动者倾斜,并在大方向上施行以按劳分配为主体的资源配置制度,但我们不应该在具体的微观层面实行全民计件工资制度和工分制度。

在互联网行业遵循同样的道理,当我们对 Google、Facebook、阿里、腾讯、今日头条等中心化互联网成功者进行批判,并不意味着我们要在微观层面上进行彻底的变革,并由此构建一个全新的去中心化的网络——因为这彻底否定中心化互联网已经为我们所带来的福祉。更进一步说,去中心化不是解决当下互联网问题的良药。“赛博空间宣言”永远不可能实现,除非你能凭空变出互联网基础设施。用例子来说,“拆分 Facebook”(及类似平台)就是个既坏且蠢的议题。任何大脑清醒的人都会意识到,只要我们的需求是一个“在一个地点找到所有的好友”,那么最高效同时也是最安全的方式一定是中心化处理。分布式系统不仅会使得用户体验的下滑,而且会导致隐私问题的进一步严重化。因为中心化的安全就像一个城堡(Facebook),我们只需要盯住城墙、城堡和看门的士兵(扎克伯格)即可。而分散化管理却要求我们对整个分散化机构中盯紧每个节点,因为任何一个节点都有可能成为隐私泄露的源头。在已知去中心互联网在技术层面上达不到对现有中心化互联网应用替代的程度下,如通过舆论压力迫使转变发生,只会重蹈人类在历史上反复犯下的错误。

一个合理的路径,是在现有的互联网发展模式下不断的通过技术与模式的微调,解决其所带来的实际问题而不是盲目的热衷于构建一个新的互联网来推翻旧的。在这里,一个合适的例子是 Facebook 的 Libra——这并不是说 Libra 本身是个好项目。Libra 的真正意义不在于它是否采用了去中心化技术,而在于 Facebook 正在尝试一种新的去中心化的企业治理结构,这可以有效解决 Facebook 自身集权所带来的很多问题。在经典模式下,Facebook 以其在社交领域堪比微信+微博+抖音的地位,可以推出完全由 Facebook 一方建设的金融支付系统,其它参与方在这种模式下仅为使用者角色。在这种模式中,支付系统中的一切责任均由 Facebook 承担,尽管有时问题甚至不由 Facebook 引起而是由参与者引发。在 Libra 模式下,Libra 会员单位对整个支付系统实现共同治理,利益共享风险共担。成员单位共同决定什么样的数据可以被应用于金融领域,什么样的不可以。每一个成员单位都有一套独立的风险评估体系,并在 Libra 体系内实现交叉检查。在这种模式下,显然不会发生一个产品经理拍脑袋决定的功能导致几百万用户数据授权给一个大洋彼岸根本未曾谋面的实体,以至于在两年后引发公司 CEO 不得不去为自己根本没有做出过的决定在国会道歉的蠢事。Libra 是不是去中心化的?在原教旨去中心化支持者眼中显然不是,甚至在技术形态上 Libra 可能更像是一个中心化的产品。但它显然利用了去中心化理论中的一些要素,并以更高效的方式解决此前中心化所带来的问题,甚至比重构一个去中心化的支付系统更为有效。我们应该庆幸,没有一个真正符合原教旨去中心化支持者的数字货币取得了真正的成功。否则我们将迎来的是经济危机不断,且各国全部货币手段失效的动荡时代。


Facebook 30 亿用户数据的使用权与处理权最终可能会从马克·扎克伯格一人或 Facebook 一家公司的手中被释放,但它绝非以马克·扎克伯格辞职或 Facebook 被反垄断拆分来实现。事实上,无论是逼迫扎克伯格辞职或是拆分 Facebook 都只可能引发更严重的数据泄露和隐私侵犯,这刚好违背大众呼声背后的真实诉求。尽管 Libra 在当下看来大概率失败,但它确实是一种有益的尝试,这种尝试应该更多且被鼓励。回归到引发这一长篇思考的两个熄火:技术裂变熄火与技术普及熄火。这里有两个方向,是各国互联网巨头在前两年已经意识到的:面对技术裂变熄火,巨头拿出的思路是“产业互联网”(微软、亚马逊、Google、BAT),向着互联网过去没有触及的领域,去尝试与一些过去未曾组合过的技术,看看能不能把这个引擎重新点燃。面对技术普及熄火,巨头拿出的思路是“科技向善”(微软、Google、IBM、BAT)。科技向善并不是一种社会责任,而是下一轮消费互联网中的竞争方法。因为当所有人都能做出差不多的搜索引擎、即时通信、社交网站、视频工具的时候,谁能解决这些便利所带来的“负面问题”,谁就可以在下一轮商业竞争中掌握优势。这并不简单的让科技公司或它的领导人“做个好人”,而是需要在实践中的精准的平衡社会利益与商业利益,这一难度不亚于某些精妙的产品创新。以数据过度搜集为例,目前公共舆论场上的讨论其实存在明显失焦。

许多大公司 App 在获取用户数据和权限上倾向于超量获取,一个非常直接的动力其实来自于反黑产。也即在推出促销、拉新类活动时,避免被黑色产业链采用批量注册的方式薅羊毛。瑞幸咖啡在去年回应工信部对它的点名批评时,解释就是为了防止黑产刷咖啡券。在技术层面,反黑产的策略其实很简单,就是向用户搜集足够多的数据,通过社会工程学和机器学习寻找两个用户有可能是同一个人的可能,并提高黑产创造一个虚拟用户的可能——而这正是被普通用户所厌弃的。用户有可能会说“我不需要那些促销和羊毛,那能不能不搜集我的数据”,这看似是一个很合理的诉求。但实际上是,即便是到了 2019,各类营销活动对互联网企业收入的促进作用依然是最大的,如果一个企业采用一刀切的方法“向善”,则可能导致其在商业竞争中输给那些继续“作恶”的公司。

想要得到一个正确的结果,首先需要一个清晰的问题。在此前关于数据隐私问题的讨论中,并未能将企业所面临的黑产问题摆到明面上,这很难让我们得出真正的答案。因此,当互联网这一技术革命的顶峰刚过,更有效的方式并非鲁莽的解决问题,而是更清晰的定义问题。对这些问题的清晰定位,有助于提升企业产品的竞争力——比如没有医疗广告的搜索引擎,没有信息噪音的社交网络,不会侵犯隐私的推荐算法。但无论是产业互联网还是科技向善,都不一定能解决互联网行业所面临的本质问题。


因为一场技术革命一旦进入到真正的下半场,我们所能做的就不再是防止曲线向下,而是如何让曲线变平滑。这也是以计算机和互联网见长的硅谷,早在几年前便开始将重心移向新能源与生物基因等全新领域的原因。

By 赤潮AKACHIO

元宇宙与“赛博监狱”

1992 年,尼尔·斯蒂芬森在他的小说《雪崩》中对未来技术进行了一番赛博朋克式的探索:移动计算、虚拟现实、数字货币、智能手机和增强现实等赫然在列。

二十多年后,这部小说成了硅谷无数人心中的神作。许多工程师、企业家、未来主义者和极客将《雪崩》视为对当今科技领域的绝佳预言。

也正是它,催生了人们对 Metaverse(元宇宙)的热情。

现在,Facebook 掌舵人宣称,他们将不再是一家社交公司,而是会成为一家“元宇宙公司”;微软 CEO 在主题演讲以及最新一季财报电话会议上宣布,自己将建立一个“企业元宇宙”;Epic CEO 和 Roblox 创始人也都深信:Metaverse 将带来与电话、互联网同等规模的变革。

一时间,太多人开始竞相追逐这个所谓的新世界。

本文将基于《雪崩》小说本身讨论三个问题:《雪崩》中的“元宇宙”究竟长什么样?它为何引发大家广泛关注?我们应该如何理解它的到来?

《雪崩》与并不美丽的未来新世界

照大多数媒体的描述,Metaverse 对崇尚思考未来的人有着近乎致命的吸引力。不过,我们也该回头仔细思考“元宇宙”的最初来源。

“元宇宙”诞生于《雪崩》这部小说。故事发生在未来的美国,身兼黑客和披萨送货司机双重身份的男主人公 Hiro,无意间让雪崩病毒感染了自己的朋友(也是元宇宙中一个极端重要的人物),导致后者虚拟身份崩溃和不可逆的脑部伤害,就此他开始寻找真相的历程。

我们暂且略去情节,聚焦在作者对未来世界的刻画上:全球经济崩溃后,美国曾经的强盛不复存在,这里开始由私营企业和特权阶层统治。中下层劳动力被迫找寻各类“怪异”工作维持生计,而富人居住在有枪炮和军队保护的完全封闭的社区。

好在,这里有一个完全沉浸式的虚拟环境,为绝望国家里的所有人提供一个机会——短暂逃离无法忍受的现实。

“这个虚构之地,就是元宇宙。”尼尔·斯蒂芬森写道。

元宇宙的大部分建筑是沿着 The Street 开发的,The Street 是一条长达 65536 公里(2 的 16 次方)的巨型通道,环绕着整个虚拟世界。这个世界的用户选择一个头像来代表自己,更高分辨率意味着成本更高,因此,即便在虚拟世界,人们也有了阶层之别。

那么,人们在元宇宙中做些什么?

和现实一样,The Street 是不断发展的。开发商会在主干道的基础上建造新的街道,以及各种特殊建筑物、公园、地标,人们还可以去自由战斗区互相“猎杀”。

需要特别指出的是,这个虚拟世界里有一类人,被称为“石像鬼(Gargoyle)”,由于过分沉迷其中,他们选择让自己永久待在这里。而这样做的代价就是在现实世界中永久毁容。在《雪崩》出版后的十几年,“石像鬼”一直被视为对电脑/手机屏幕成瘾陷阱的预言。

在斯蒂芬森的笔下,未来的元宇宙是一个令人上瘾、充斥暴力的地方。种种黑暗设定,在这个概念的鼓吹者所吟颂的元宇宙赞歌中,并没有提及丝毫。

2021 年 3 月,美国游戏平台 Roblox 在纽交所上市,点燃了 Metaverse 这个诞生于 1992 年的概念。一时间,众多游戏公司、社交应用甚至是完全不相关的远程协同办公都开始硬蹭 Metaverse。

Roblox 是 Minecraft(我的世界)最主要的竞争对手。两者同样提供了像素风格的开放世界沙盒,而他们之间最大的区别在于 Roblox 提供了更复杂的开发工具,并允许玩家出售自己设计的玩法来赚取真正的钱,这也使得它被认为比 Minecraft 更像 Metaverse。

Metaverse 被译作“元宇宙”,它不是一种游戏,而是在赛博空间创造另一种宇宙的尝试。它可能有游戏一样的界面,现实世界一般的物理引擎,可以长期真实存在的经济系统。它可能没有固定的道具,因为一切道具都是玩家自己创造的,就像现实世界一样。它甚至可以没有固定的玩法与故事,因为一切的历史也都是玩家自己书写的,就像现实世界一样。

但是,与现实世界不同的是,在这些新创元宇宙中,赛博上帝有能力无时无刻不监视并控制着我们的一切。资本与监管不能操纵现实世界的物理定律,但在 Metaverse 里它们可以。

而操纵与监管技术就像小说中的一把枪,它一旦出现就必然开火。1Metaverse 里可以下蹲么?

2019 年 5 月 7 日,央视报道网络游戏《我的世界》中,部分用户利用游戏各项功能发布涉黄信息,被众多家长举报。

“一个全是砖块的像素游戏,怎么涉黄?”

这是几乎所有网民看到新闻标题的时候脑海中浮现的第一个问题。

但在详细的报道中,《我的世界》中能涉黄的功能非常多了,除了正常的聊天涉黄之外,游戏对玩家道具命名、房间名称等方面的拦截机制不尽完美。

最离谱的是,有疑似性变态者开房间后吸引玩家进入,然后再用自己的角色反复蹲起来模拟不可描述的行为。这种赛博强奸尽管不会对儿童造成生理上的伤害,也不是游戏设计者能预先想到的,但任谁看了也都会觉得非常不适。Image

文字性的显性涉黄是非常容易治理的,但反而是这种“赛博强奸”的治理却极为困难。

你究竟怎么判断一个在 Metaverse 中反复下蹲的人是在性骚扰,还是在舞蹈呢?或者换一种问法,如果在一个 Metaverse 中是被禁止蹲起的,那么它还能被称之为 Metaverse 么?

Metaverse 的最大卖点在于,“它不是一款游戏,而是另一个世界‘’。

人们可以在里面摆脱游戏设计者设计的玩法,探索出自己的生存方式。因此, Metaverse 之所以能成立,是因为玩家能在里的体验比其它游戏更真实和自由。玩家不止要能移动、奔跑、跳跃,还要能蹲下、躺下、托腮思考、与周围的一切互动再被反互动、要能在世界中留下痕迹,这些痕迹还要能对其它玩家产生影响。它的金融系统要能支持玩家间的自由买卖,它的物理引擎要让玩家能够通过自己的创造到达不同的地点甚至是重新定义地图。

基于这种模拟,Metaverse 才有机会让玩家自己创造出游戏设计师一辈子也想不出来的创新玩法。

以 Minecraft 为例,这是一个用砖块组成一切的游戏,它没有任何官方既定的主流玩法。一切就像是 70 后、80 后小时候在路边玩的沙土与泥巴。

但这同时意味着,就算是所有可以直接传递内容的功能(比如聊天、私信和道具命名)全部被删除,人们依然可以直接用方块拼成足以构成对儿童威胁的信息。

比如最简单的——堆个生殖器。

2016 年,加拿大警方破获一起未成年人用 Minecraft 传播儿童色情的案件

在现实世界中,任何人都有用路边的泥巴捏个人体器官的自由。有人可能会觉得这是先锋艺术,有人可能会觉得这有些恶俗,但只有你真的把这种艺术作品摆在学校门口才会引起公愤而被家长迅速捣毁。

然而在 Metaverse 中,一切遵循完全不同的逻辑。

在现有的 Metaverse 里不存在愤怒的家长,也不存在正义的警察,它的治理与现实世界中由执行力形成的“治理均衡”不同。在这个全新的世界里,只存在一个强而有力的“赛博上帝”,也就是 Metaverse 投射到现实世界中运营游戏或 App 的企业。

“赛博上帝”的存在,意味着人们会对它有不切实际的诉求。

具体来说,就是当有足够多的孩子在玩《我的世界》的时候,家长们的诉求就不再是摧毁一个情色艺术品,而是要求企业想办法禁绝所有可能与情色相关的表达出现的可能。

任何人对任何内容的怒火都会以 Metaverse 之外的某种形式直接冲击这个实体本身,迫使它做出越来越保守的决定。

这种全知全能的监控能力要么不出现,一旦出现,它就只有被滥用这一种可能。

这当然能保护孩子,但也伤及了那些正常进行创作和表达的人。Metaverse 也会逐渐成为无鱼的至清之水。比黄网还严格的 Metaverse

Minecraft 并不是第一个遭遇监管危机的 Metaverse 应用,Metaverse 应用也不仅在中国会遭遇监管危机。

2003 年,网络游戏《第二人生》,该游戏是全球第一个大型元宇宙实验。与当时众多玩法固定的网络游戏不同,它是一个开放的、没有固定玩法的虚拟社交体系,并融合了模拟人生、模拟城市的一定元素,使得人们可以真正的在互联网世界中开始一个新的人生旅程。

该游戏内部包含一整套经济系统和开发工具,玩家可以利用游戏内的 3D 建模工具和 Linden 脚本语言创造游戏中此前从未存在的道具、玩法、生物、建筑、载具等。这些内容还可以通过 Linden 在玩家之间自行流转。

与别的游戏中,“氪金”是向游戏生产商购买一件已经存在的皮肤或道具不同。在《第二人生》中,玩家购买的衣服可能是被别的玩家生产制造的,而收取 Linden 币的也不是游戏开发商而是其他玩家。

由于 Linden 实验室承认居民创造物的版权,再加上 Linden 币可以在黑市中与美元双向兑换(官方仅提供单向销售),因此在《第二人生》里迅速出现了生产虚拟物品的虚拟企业。

Image

比起《赛博朋克 2077》,《第二人生》里的捏鸡系统可复杂多了,而且还有专门售卖不同赛博鸡的虚拟企业。直到 2020 年,每月还有新的赛博鸡在上架。

但随着媒体的报道和上线人数的激增,《第二人生》中的色情与非法问题开始渗透到现实世界。Linden 实验室也在现实世界中遭遇到了官司。因为,既然存在于《第二人生》中虚拟企业是可行的而且可以与现实世界互动,那么虚拟黑帮,虚拟恐怖组织就同样可以存在和发展。

比如,《第二人生》承认玩家在该游戏中创作的物体和内容拥有物权和版权,这显著增加了该公司作为诉讼被告的可能。事实上,曾有一个专注于生产《第二人生》虚拟道具的玩家,起诉了 Linden 实验室,迫使后者调查另一名玩家对自己制作的虚拟情趣用品的盗版行为。

到 2006 年,游戏的运营公司 Linden 实验室不得不要求所有登录《第二人生》的玩家必须提交一个经过认证的 Paypal 付款帐户或信用卡帐户。

虽然《第二人生》的主服务器一直保持低审查的策略,但从 2006 年开始他们从主服务器(Main Gird)中分裂出了青少年服务器(Teen Grid)。

该服务器严格审查服务器内的一切行为和内容以确保其维持在 PG13,并还曾经实施过中国家长梦寐以求的服务器宵禁——只有太平洋时间的中午 12 点到晚 10 点之间开放。

值得注意的是,这比中国最早的互联网实名制法规《互联网用户账号名称管理规定》要求“后台实名,前台自愿”早了 9 年。

然而,《第二人生》青少年服务器的结局并不好。2011 年,Linden 实验室宣布将会关闭青少年服务器,青少年服务器内所有玩家的数据将被冻结合并,直到玩家年龄超过 16 岁后,才能在主服务器中取回自己的财产。

这种粗暴的监管方式几乎让人对 Linden 实验室允诺的“另一个世界”感到失望,同一时期随着移动互联网的崛起,Facebook 和 Instagram 等社交网络的崛起也拉走了那些原本试图在《第二人生》中构建另一个社会的年轻人。

在之后的多年里,Linden 实验室经历了多次裁员,重心转向 VR 项目 Sansar 的研发。直到 2019 年,Metaverse 成为资本风口, Linden 实验室才宣布将重新聚焦《第二人生》的后续研发。

然而在 Linden 实验室做出强监管的那个时间节点,它在现实世界中所受到的公众压力可想而知。3治理均衡与灰度生态

1785 年,英国哲学家杰里米·边沁所提出“环形监狱”的概念,这种监狱顺序允许一个警卫监视所有的犯人,并且犯人不知道自己是否在被监控。

监狱本就有监察犯人的合法性,但以环形监狱的形式监察犯人违反了最基本的人性,对于罪不至死的犯人来说,这并不合理。这才是环形监狱之所以被人诟病的原因。

古巴一座被废弃的环形监狱,现被当做环形监狱模型、博物馆保留。仅需一个警卫在中心的瞭望塔,即刻监视所有犯人。

事实上,现实中的社会既不是非黑即白,也不是一个温室,而是一种在治理均衡下的灰度生态。

比如,城管不会随时监视违法摆摊的商贩,也不会对高峰时段屡次占道经营的人视而不见。在长期的猫鼠游戏中,达成的其实是一种既能满足市民购物需求又能满足交通顺畅与市民便利购买果蔬之间的灰度状态。

再比如,盗版光盘和盗版纸质书对版权方的伤害远小于互联网时代的盗版。因为尽管前者更难以被监管,但前者也同样难以大规模传播。在没有互联网的时候,购买盗版光盘和购买纸质书都要“看运气”,盗版光盘厂与盗版书厂也面临着较大的刑事风险。但在互联网时代,任何一个用户都可以成为盗版传播的源头,这大大加速了盗版传播。在互联网之前,盗版“信息普惠”作用与“侵害作者利益”之间也形成了灰度地带。

同样的,在没有互联网的时代,未成年人不能直接从正经渠道(比如电视)中获得色情、暴力或极端信息。但他们总还是会路过那些有不良书籍的摊贩,路过成人用品商店,以及被那些“坏同学”耳濡目染,逐渐的进入成人世界——这更符合自然的成长逻辑,因为人类并不是在 17 岁当天的 24 点一瞬长大的。

但在互联网时代,所有的治理均衡和灰度生态均被打破。

一个没有纳入监管的电商卖家就能售卖几十亿的违禁商品,一个盗版网站就能让版权方损失超过一半以上的预期收益,一个漏网的黄色网站就能让初中生在接下来的 2 小时成为“大人”。这也成为了对监管和各大平台违规内容赶尽杀绝一丝不留的“依据”。

“管管孩子,救救游戏”与“管管游戏,救救孩子”之间的激烈冲突,其实是这种治理均衡在互联网领域完全失灵的一个表征。在 80 年代,一本“武侠小说”能让孩子废寝忘食一周,但一个没有防沉迷系统的游戏可以让孩子沉迷数年。

互联网大幅压缩了信息灰度传播的可能,你不可能构造一个让成年人获得少量成人内容的网络环境,这一点与上文谈到的 Metaverse 中的治理困境相同,要么全员恶人,要么一点没有。

分级无益于解决这一问题,因为互联网时代的分级,在执行层面存在严重问题。

欧美在实体出版物领域建立起的分级制度在互联网普及后几乎对未成年人完全无效,未成年人可以使用几乎所有渠道全量取得任何自己想要看的色情内容。这种情况其实并不能难理解,未成年人去购买一本实体“黄书”要冒着很大的风险,他要找到愿意违法向未成年人出售的商店,要有足够的私密空间来藏匿黄书,还要有不被父母和老师发现的时间来阅读。

而在冒着这么大的风险之后,他所能获得“不合时宜的信息”仅仅是一本书的量。

而对于任何登录色情网站的未成年人,只要在初次登录被问及是否成年时点击“是”,就再也不会有任何阻拦(信用卡验证只出现在购买会员的环节)。而且就算是加上信用卡年龄验证,效果也不会太好。我们可以参照在中国的游戏领域,有多少孩子是在使用家长的帐号在游戏中沉迷和消费。

很多看禁书长大,但觉得自己三观“没有长歪”的 80 后开明父母,可能并未意识到黄网与自己小时候在限制条件下获得的黄书在信息规模和对儿童的影响方面完全不同。
英文社区 Reddit 在访问 18X 帖子或板块时所弹出的提示。这代表了欧美互联网分级在执行层面的典型状态,突出一个“掩耳盗铃”。

因此分级制度基本上是默许了尼尔·波茨曼在《童年的消逝》中对电视机的批判:让初中以上的孩子一次性成年。

但不分级情况下,中国模式的弊病大家也都深有体会。它在很大程度上营造出一个无菌温室,导致所有的成年人都感到痛苦。

可以说,两种模式都没能成功还原出现实世界中的治理均衡与灰度生态。而对于 Metaverse 来说,它越是倡导“自由度”就越是容易让我们撞上治理的“空气墙”。

比如,一个最奇葩的现象是:我们可以在游戏中互相攻击,却不能在游戏中互相辱骂。

在海外,《堡垒之夜》一直比《绝地求生》更受青少年人的喜爱,这是由于许多欧美的青少年将《堡垒之夜》当作一个赛博操场。

随着城市化进程的加深,少子化的日趋凸显,城市中供青少年自由安全玩耍的角落正在变少,《堡垒之夜》丰富可互动的主场景则刚好提供了这样一个补充。许多欧美年轻人在这款游戏中根本不会理会游戏的主要目标(战胜对手),而只是与一群好友在游戏场景中玩一些彼此之间的互动游戏,比如踢球、赛跑、捉迷藏。

Image

《堡垒之夜》中存在的建造系统,让青少年玩家更能挖掘完成比赛之外的玩法

然而,在这个赛博操场上,遵循着一种与现实世界完全不同的逻辑:你可以朝着玩家开枪,因为这是游戏的正常玩法。但你不能对任何人说 Fuck,否则你的账号就会被封禁。

说脏话是错的么?当然是错的,但青少年有权利在知错的情况下犯错,并承担被父母或家长抓住后的结果。

在物理世界的反馈链条中,青少年可以学会在什么场合、什么人群下以什么形式表达愤怒。而在赛博空间内,由于 Metaverse 上帝的存在,这种天然的社交学习过程被打破了。

我们尚且不知道,在这种如同环形监狱一样的赛博温室中成长意味着什么。

但遗憾的是,00 后似乎已经没有选择。跑步进入环形监狱

在治理均衡问题解决之前,越多的人将越多的时间投入到 Metaverse 中,则会带来越大的冲突与矛盾。

而解决这一问题的路径,几乎只有一条,那就是完全分布式的 Metaverse。

有两个影视作品可以解释现有 Metaverse 和分布式 Metaverse 的差异。一个是美国科幻电影/小说《头号玩家》中的绿洲,另一个是日本科幻动画/小说《刀剑神域》最初反派角色茅场晶彦死后的各个游戏世界。

这两者的区别是,绿洲尽管是一个看似无穷无尽的开放世界,但实际上它的游戏基础规则和各种权限受到绿洲公司的直接控制。理论上如果不是该公司的创始人故意留下控制权线索,主角一行人永远不可能有机会带领平民玩家在绿洲的世界中翻盘。

最终《头号玩家》里绿洲的改善也依赖于成为新执剑人的主角韦德在道德上的驱动力。

当韦德最终取得了绿洲的控制权,决定在之后让绿洲服务器每周关闭两天让大家“回归现实世界与家庭生活”时,也从未考虑过那些根本不想回归现实的人,比如绝症患者的感受。韦德成了新的赛博上帝,但他依然受困于自身在现实世界中的地位。

仰仗于主角团道德的绿洲能保持多久的科技向善是个问号,因为在原作设定中绿洲之所以会陷入向恶,本身也是由于绿洲上一任“上帝”死亡造成的权力真空。

而一旦“赛博上帝”本身更倾向于“向恶”,我们将面临比现实世界中更严重的操控与剥削。

以绿洲为模板的 Metaverse,过于依赖单个机构或个人道德水平和监管对整个世界的影响。没有任何机制性或技术性的方式保障乌托邦的长久存在,才是这些乌托邦违背初衷的原因。

这与现实中目前热炒的 Metaverse 早期概念产品,Minecraft(我的世界)、Fortnite(堡垒之夜) 和 Robolx 所面临的困境是完全一致的。

Robolx 从 2017 年起接入了第三方公司 Community Sift 的“人类互动审核系统”,通过人工智能实时和手动追溯惩罚的方法保障未成年人的游戏纯净性。

Minecraft 因允许建立个人服务器因此稍好,但它仍然不是能被任何人所修改的开源方案,也没有任何强制力量约束微软在将来始终允许 Minecraft 私人服务器的存在。

而更重要的是,这些 Metaverse 目前全部由并不受到公众信任的科技巨头所持有。Image

而在《刀剑神域》中,最初的游戏开发者茅场晶彦作为邪恶 BOSS 死亡后,主角开源了整个“刀剑神域”虚拟世界的游戏资源与底层代码。在这样的前提下,之后几季的故事中,技术与应用的路径朝着与绿洲完全不同的路径发展——

在《刀剑神域》的后续世界观中,不同的企业、单位、组织甚至个人,通过开源的代码架起了拥有完全不同规则和玩法的小世界。但他们之间又遵循统一的接口进行用户数据的传输和保管。虽然有企业或组织能够控制单一的小世界,但没有人能控制用户分身在不同世界之间的流转。

分散的 Metaverse 能确保它像现实世界一样形成某种治理与信息的均衡——审查者不可能一次消灭所有的“不良信息”,但同样的人们也无法一次性获得所有“不良信息”。这种均衡状态下,能使 Metaverse 在信息流动和社会形态上更像处于灰度纯净的现实世界,既满足了创作表达,又满足了社会安定。

但想要达到这种分布式、均衡式的 Metaverse 却难上加难。Metaverse 之所以在 2020 年成为新的风口,是因为技术力的发展。经纬创投在其早前发布的文章中直言:

首先,技术成熟度的拐点似乎已经到来。Metaverse 所需要的 VR/AR/MR、AI、NLP、计算机视觉渲染、云端虚拟化、脑机接口等多种技术,都已经发展到了一定阶段。这为Metaverse的落地奠定了基础。

在这一连串的技术贯口儿里,没有一个技术不是依赖中心化互联网或资本巨头的。可以说,正是由于各类堆料型技术的进步,成为了这一轮 Metaverse 风口的主要推动力,这无疑会进一步加剧互联网的中心化和寡头垄断化。

而真正的去中心化的 Web 3.0,却仍处于复刻一个微博都不能成型的困难阶段。

那么,我们真的要在现在进入 Metaverse 时代么?

《黑镜》S04E01 《联邦星舰卡里斯特号》,描绘了一个我们可能将会面对的 Metavese 世界,如果你对本文讨论的话题有更多兴趣可以去看看。

By 赤潮AKASHIO

为什么Zillow的AI房产评估模型导致巨额亏损

如果您没听说过Zillow这家公司的名字,这一点也不奇怪。它是一个传统的房地产交易企业——应该说曾经是。在公司成立至今十五年的大部分时间里,这家总部位于西雅图的公司的主业一直是提供在线房地产交易服务。

作为交易服务的一部分,平台除了为房地产买卖双方提供交易撮合服务,还提供了房产估价模型——Zestimate。这个模型早在2011年就推出了,此后,Zillow一度在资本市场大火,在美国房产交易平台市场上,它成为全行业的数字化的标杆性公司。此后,Zestimate几经升级更迭,成为Zillow公司商业模式的基础动力。

但是这家明星公司在最近陷入了困境,11月2日,公司计划裁员2000人,约占全部员工总数的25%。声明发布后的一周内公司股价大跌近三分之一。Zillow此时的境况十分危险,就算能够挺过去,也将元气大伤。

成也萧何败萧何。让这家数字化先锋站在悬崖边上的罪魁祸首,是完全基于机器学习算法运行的Zestimate模型。它当初把Zillow推向了高点,今天又让Zillow身陷险境。

当下,数字化转型升级在全球已经成为共识,数字化技术将重塑甚至颠覆传统企业已有的商业模式,为企业带来全新的生命周期。但Zillow的经历警示人们,机器和技术只是手段,用,怎么用,度是什么,人最终掌控什么,可能是所有人都要去面对和思考的终极问题。

大获成功

Zestimate评估模型早期是确用于定房屋价值的“起点”,而不是正式的商业估价。但这个灵活且强大的工具很快就受到了用户的欢迎。毕竟访问Zillow的用户是那些希望节省房产经纪费用,但又对房地产当前价格极端缺乏了解的普通房东。他们往往在十几甚至几十年前购买了房产,现在希望以合理价格出售。而美国以独栋住宅为主的城郊和乡村房产通常是一户一价,往往因为位置、土地面积、结构、朝向、内部装修等多种因素导致相邻的房屋也会有很大价格差异。

借助Zestimate的评估模型,房主们就能了解自己房产当前的市场价格,从而决定以什么价格售出。随着Zillow开展了十五年的在线房地产交易服务,Zestimate模型通过免费向数百万美国家庭提供估值服务,积累了海量的房地产估值数据。根据媒体披露的信息,Zestimate系统内包含了美国超过 1.04 亿个房产的估值数据。而美国全国的居民房产总共也不过2亿左右。通过多年积累,Zillow涵盖了美国近半居民房产的数据,可谓是美国房产大数据的领头羊。

在机器学习领域不断取得新突破的时候,近年来,Zillow也不断对 Zestimate 算法进行更新和升级,力求估值结果尽量接近市场的实际交易价格。新的 Zestimate 算法利用神经网络,除了使用房屋面积、位置、结构等和房屋基本属性相关的上百个详细信息,还结合了更深入的房产数据历史,例如成交交易、税收评估和公共记录等信息对模型预测进行修正。

更新后的 Zestimate 模型可以更快地对动态市场条件做出反应,为房主提供更准确的房屋当前价值估计,并显著减少 Zestimate 计算处理所需的时间。

新版 Zestimate 模型大获成功。根据Zillow公司网站公布的数据,目前Zestimate在全美国范围内针对在售房屋的价格预测偏差(median error)为 1.9%,而针对未上市房屋的价格预测偏差为 6.9%。最终 Zestimate 模型的预测准确性取决于房产数据的详细程度。Zestimate列出的所需信息,房主能够提供得越完备,Zestimate预测模型就越准确。

图一:Zestimate数据模式的预测能力 数据来源:Zillow公司网站

借助机器学习强大的建模能力,在相当长的时间里 Zestimate 是市场上最好的房产价格评估模型,没有之一。

危机的导火索

Zillow当然不甘心守着Zestimate这么好的价格预测模型而不变现。他们选择的业务拓展方向是“房屋翻售”(House flipping)。

“房屋翻售”是一个房地产专用的术语,指的是购买售价偏低的房产,进行修复和部分设施升级后再加价售出,以获取差价利润的过程。在美国市场上,每年有25万套左右的房产被“翻售”。“房屋翻售”占2020年美国全部房屋销售量的5.9%。2011年之后美国房地产行业“房屋翻售”的平均投资回报稳定在40%以上。这是一个很有利润空间的小众市场。

图二:房屋翻售历年利润收入走势 数据来源:ATTOM DATA SOLUTIONS

传统上“房屋翻售”基本是建筑商和资深房产中介操盘的。前面我也提到,美国房产尤其是独栋住宅往往一房一价。所以某项房产是否值得买入进行“翻售”,如何选择整修范围,完全依赖这些行业老手的经验进行评估预测。

对于Zillow来说,手握Zestimate进入“房屋翻售”市场是非常有利的。一方面,可以借助模型甄别出已经上市但售价明显偏低的房产,另一方面也可以通过模型预测到房屋翻新和升级后的利润空间有多大。模型的预测结果可以指导业务部门决定是否收购某个特定房屋并进行翻新升级。看起来,Zestimate对于房屋价格的准确预测能力就是Zillow“房屋翻售”业务的核心竞争力。

2018 年5月,Zillow在部分区域市场推出了“房屋翻售”业务。为了提高自身在收购房屋过程中的竞价能力,Zillow完全倚赖Zestimate价格预测,并通过超级简化的流程帮助房主快速、轻松的出售房屋。

美国传统的房屋出售方式是通过卖方经纪把房屋在交易系统中上架。在经过一段时间的宣传预热后卖方经纪还要安排房屋向潜在买家开放参观(Open house)。之后是收报价、甄选和谈判等,最后敲定交易条件和交割日期。这个过程往往要经过2-3个月。

使用Zillow的房主只需在网站上填写基本信息的表格并接受检查员对房屋的简单查询访问即可。房主会在几天内就获得房屋的现金报价,并选择在 90 天内的任意时间完成交易。

作为提供现金快速购买房屋的交换,Zillow将收取略高于传统房产中介的交易费,以换取房东快速拿到售房全款,无需与买家进行可能会非常冗长的谈判。这受到换房置业买家的极大欢迎。

Zillow 通过银行贷款为购买房屋提供资金。交易完成后,公司将迅速进行可以为房产增值的整修和翻新,然后在网站上重新挂牌出售。如果一切按计划进行,通常房产将在几个月内以高于收购价格10%-30%的价格进行出售。

一切看起来顺理成章。Zillow公司CEO计划 2024年每月翻售房屋的数量将达到5000套并推动年销售收入达到200亿美元。如果这个目标能够实现,Zillow将会占到美国全部“房屋翻售”市场的四分之一左右。也就是说,Zillow会进一步借助Zestimate实现商业成功。

但是,所有这一切的前提就是准确并且有利可图的收购价格。而这完全依赖于Zestimate算法的预测。Zestimate算法所使用的神经网络模型来自于一项为期两年、耗资 100 万美元的数据科学竞赛成果。91 个国家的 3800 多个团队受邀参与这一竞赛,致力于改进 Zestimate的算法。

在业务运营初期Zestimate 模型的表现的确不负众望——准确、快速且能够动态跟踪市场的变化。

由于对 Zestimate 准确性越来越有信心,2021年 2 月份开始公司直接将 Zestimate预测结果用作Zillow Offers 实时的初始现金报价,而基本不进行人工审核——事实上,经过了这么多年的商业转型,Zillow的人才架构也完全基于最新的情况,它的内部也没有那么多行业老手可以进行人工审核。Zillow的“房屋翻售”业务彻底绑在了机器学习和自动化技术上。

这为Zillow的危机埋下了伏笔。

滑入深渊

新技术的出现可以减小乃至消除低效率的人为错误。对于企业来说,这是创造丰厚利润的关键。但新技术的应用也有一个重要前提:稳定持续的应用环境。无论数据科学家们如何精细的构建模型,它始终依赖于现有的市场环境和用于训练模型的业务数据。如果数据并没有能真实反映市场的全貌,或者市场本身就在快速变化中,那以此构建的模型其可靠性往往会受到质疑。

Zestimate模型恰恰面临着这样的挑战。从新冠疫情开始后不久,美国的房地产市场就开始进入狂飙突进的阶段。房价上涨的同期比(Year-over-Year)很快从5%上下飙升到超过10%。到2021年8月,房价上涨的同期比甚至摸高到了19.8%。

图三:疫情期间价格飞速攀升的美国房地产市场 数据来源:Moody`s Econmic Indicators Analytics

夏虫不可语冰。建立在过往多年平稳增长基础上构建的Zestimate模型面临着从未体验过的市场变化。从历史数据中学到的“知识”不再适用于现今的市场环境,Zestimate模型的预测结果开始偏离市场的实际成交价格。

疫情期间美国房地产市场快速变得火热,翻售房屋的价格比以往任何时候都高。部分市场甚至达到有史以来的最高点。一些市场的房源争夺变得异常火爆。今年5月到 6 月的凤凰城,翻售的中位数价格上升了 11.5%,相当于每套房屋加价3.9万美元后被售出。房屋在买入后哪怕只是持有几天,简单打扫一下加价售出即可赚取丰厚的利润。

图四:美国房地产市场上三大“房屋翻售”公司翻售差价中位数的变化 来源:mikedp

很显然,在一个价格快速上涨的市场中,如果模型预测价格总是低于市场成交价格,那就意味着公司很难在凶狠的报价大战中取得胜利,购买到足够的房屋进行翻售。外界并不知道Zestimate模型在疫情期间是如何进行预测调整以满足收购的需求。

Zillow其实也并非没有意识到问题,坐以待毙。根据媒体披露的信息,在过去的一个季度里,很明显Zillow进行了模型算法的调整,使其在报价方面更有竞争力。

但效果看起来并不好。显然Zestimate模型在业务目标驱动下进行的算法调整导致价格预测结果明显偏高。尤其是当房产价格处于市场顶部时,有经验的行内人士通常不建议进行疯狂购买:出价合理往往抢不到房源,能够购买到手的多半已经价格虚高。但机器学习模型并不懂得这些基本常识。它们只是按照历史数据习得的“知识”预测未来价格,二季度房价疯涨期间的数据由于是最“新鲜”的,所以对模型预测结果的影响最大。Zillow的业务部门也就按照Zestimate模型的指导价格完成房屋收购。

在模型的基本预测基准已经被2021年以来的房价疯涨扭曲之外,新冠期间市场发生的结构性变化也让模型跑偏。

例如客户对郊区和更大面积房子的需求暴涨,居家办公让通勤不再重要,导致特定房型的估值产生显著变化。过去的数据在预测未来价格方面变得不那么可靠,而相关的变量,如社区密度,很有可能并没有纳入模型;另一些变量如通勤距离,重要性显著降低。这些市场需求变化带来的调整必须由数据科学家手工完成,并通过市场测试确认调整是有效的。机器学习模型自身在短时间内是无法完成这样的调整的。

很显然,Zillow的数据科学家团队没有经受住这样的市场变化考验。

根据Zestimate模型的指导,公司以溢价大量收购了市场上的房屋。到三季度Zillow出售翻售房屋时,买卖价格倒挂的价差平均为 4.5%。在凤凰城,Zillow 翻售后房屋放盘价格有超过九成(93%) 低于公司购入的价格。在明尼阿波利斯市,公司买卖价格倒挂的房屋占全部放盘的三分之二。

2020年以来的美国房价上涨,受到货币极度宽松和疫情居家等异常因素影响。随着这两个关键异常因素对房价的影响减弱,Zillow的预测模型是不是还会大幅度失效,有待观察。但无论如何,Zillow现有的机器学习技术恐怕还难以应对快速变化的市场。对于评估房屋价值这样的非标准复杂性任务来说,机器学习也无法达到人类思考的随机应变。

相比之下,Zillow的竞争对手们由于缺乏Zestimate这样的强大模型,不得不通过人工机制来审查自动出价。很多时候专家团队需要手动审查每个报价并进行比较分析。持牌房屋检查员会走访每个家庭并对房屋进行 3D 扫描,以确保出价符合房屋的现有状况。

这些措施让Zillow的竞争对手们逃过了市场波动下隐藏的溢价购买风险。

内行人都知道,从新冠疫情开始后火热的翻售市场已经开始降温,赢得了房屋竞标很有可能意味着背上了沉重的包袱。Zillow今年二三季度进行的大规模房屋溢价收购不只是造成了亏损,更让企业的库存快速膨胀。

房屋翻售的重要环节是对房屋进行整修和设施升级。疫情期间建筑材料供应和劳动力短缺使整修工作既昂贵又耗时。尤其是美国供应链在三季度面临巨大挑战,建筑材料极端缺乏导致大量房屋翻售无法如期完成。

即使在房地产市场火爆的情况下,Zillow 最终也陷入了大量库存房屋无法及时上市的尴尬境地。公司目前握有 9800 套房屋,另有 8200 套房屋购买合同等待执行。模型的错误最终推动Zillow掉入了库存和供应链的深渊。

图五:Zillow二季度和三季度的房屋收购数量飙升,但出售数量增长缓慢。来源:Zillow官网

严峻形势下,Zillow挺不住了。11月2日,Zillow发出声明,公司将放弃房屋翻售业务。声明中同时表示,公司的快速买卖房屋的算法+模式未能按计划发挥作用,造成巨额亏损。预计第三和第四季度的合并亏损将超过 5.5 亿美元。公司计划裁员2000人,约占全部员工总数的25%。声明发布后的一周内公司股价大跌近三分之一。

在终止利用机器学习模型指导房屋翻售业务的约两周前,Zillow公司已宣布在今年余下时间停止所有的新房购买,专心处理现有的库存积压。

Zillow CEO Rich Barton表示:“预计房价的不可预测性远远超过了我们的预期,继续扩大Zillow Offers的规模将导致利润和资产负债表的过度波动。”

Zillow的失败并不代表着房屋翻售行业本身存在巨大问题。根据《巴伦周刊》的数据,除了Zillow的巨额亏损,其他竞争对手的预期盈利处于正常水平。所以这并不是行业的失败,而是机器学习应用不当带来的结果。

图六:美国房产交易平台近年来利润对比 来源:《巴伦周刊》

机器学习只是工具。它用于挖掘深藏在数据内部的隐含业务信息。但如果数据本身就存在问题(关键变量缺失、数据歧视/bias等),或者是处于一个飞速变化的市场上,目前的机器学习模型将成为一个笨拙的模仿者——总是希望能够赶上变化的趋势,却总是慢了一拍。

这给我们一个警示:任何企业在全面应用机器学习技术时,都不应该全面放弃人工审核环节。现阶段机器学习只适用于“圈地自萌”。在建模划定认知范围之外,机器学习技术基本上是没有判断力的。不要等到自家的扫地机器人把地板上的狗屎抹遍全屋,才意识到自己应该早一点出手打扫,而应该一直睁着眼睛全程盯着你的扫地机器人工作。

By 李军

AI编程会取代程序员吗

用AI算法帮程序员写AI算法?或许不少程序员“你已经是一个成熟的AI了,该学会自己补全代码了”的心愿就要实现。
在今年6月份,GitHub与Open AI一同合作,推出了一款名为“GitHub Copilot”的AI工具,Copilot可以根据上下文自动补全代码,包括文档字符串、注释、函数名称、代码,只要编程者给出一定提示,这款AI工具就可以补全出完整的函数。

Image

GitHub Copilot官网
令人震惊的是Copilot还在不断进化。在近日举行的GitHub Universe 2021开发者大会上,GitHub官方表示Copilot已开始支持Java、C、C++和C#等语言的多行代码完成,并增加了Neovim和JetBrains IDE,包含开发者常用的IntelliJ IDEA、PyCharm等编辑器的支持。

Image

Copilot运行范例;来源GitHub Copilot官网
GitHub表示,如今新写的30%代码都是在AI编程工具Copilot的帮助下完成的,Copilot真的如此强大吗?在社交网络中,已有不少早早拿到了Copilot试用资格的博主分享了他们使用Copilot的感受。

Image

来源:微博截图
当然,除了认真写Copilot使用体验的博主,还有偷偷摸鱼被抓个现着的程序员……

Image

来源:微博截图
Copilot虽然强大,但就和大部分人工智能工具一样,它仍是建立在OpenAI Codex算法的基础上,需要通过海量的代码来训练其智能程度。
这对同样有着微软血统的OpenAI以及Github来说不是问题,微软在2018年斥资75亿美元收购了全球约有5000万用户的代码共享网站Github,这意味着Copilot所依托的Codex算法接受了数十亿行公共代码的训练。
事实早在Copilot诞生之前,OpenAI就推出1750亿参数的AI模型GPT-3,GPT-3耗费了千万美元对人类的诗歌、小说、新闻等海量自然语言进行训练(主要是英语),也因此GPT-3对自然语言具备了一定程度的理解能力。神经网络之父Geoffrey Hinton在GPT-3出现后,曾这样感慨:“生命、宇宙和万物的答案,其实只是4.398万亿个参数而已。”

Image

Codex就是基于GPT-3进行训练,OpenAI 的联合创始人兼首席技术官Greg Brockman曾表示Codex是 GPT-3 的后代。因此Codex也具备了将部分指令清晰的英语翻译成代码的能力,甚至有部分媒体宣传Codex已经让程序员门槛降低到了只要会英语就能写代码的地步。

Image

在官方示例的Codex效果展示中,程序员只需要在编辑界面写下“Make it be smallish”示例上图中的大型飞船就会如下图一般缩小,而在这个过程中程序员并不需要输入一行代码,Codex会自动编写车程序。

Image

如今,Codex经过无数代码与金钱训练出来的强大能力应用到了AI工具Copilot上,这虽然造就了Copilot神奇的代码补全、给出函数建议等功能,但同时也使得Copilot陷入了系列舆论争议风波。
当Copilot受到越来越多程序员的欢迎,GitHub的CEO Nat Friedman兴奋地表示:“每天都有数百名GitHub的开发者在使用Copilot,如果预览版进展顺利的话,我们将计划在未来某个时候将其扩展为付费产品。”
Nat Friedman的这番话让Copilot一下没那么香了,这意味着经过GitHub和OpenAI的一波神操作后,收费的Copilot白嫖了全球最大的代码共享网站GitHub5000万用户的知识成果用来商业化。这其中引起争议的焦点就在于Copilot的版权存在开源代码衍生品商业化GPL版权问题。
GPL(General Public License)即通用公共许可证,是一系列自由软件许可证的统称,它可以用来保证用户运行、研究、共享和修改软件的自由。与此对应的是,任何复制、迁移GPL版权的衍生作品都必须遵循相同或等效的许可条款。
简单来说就是,我是开源软件、开源代码你随便用没问题,但你只要用了就也得支持开源,其它任何人也可以免费使用你的代码或软件。Copilot引起GitHub社区人们公愤的关键就是其把开源代码洗成商业产品,无视了早期促进程序语言世界丰富、开放的开源精神,已有不少程序员在社交媒体上公开表示未来将不再使用GitHub来托管自己的代码。

Image

GitHub官方则解释Copilot“通常不会精确复制代码块”,也有人认为Copilot通过海量代码AI训练最后得出来的结果就如同人类一样,人类前期也需要通过学习其他人的相关知识来内化成为自己的,很难把AI模型训练出来的代码简单的理解为复制粘贴。
然而已有不少人否定了这个说法,在通过Copilot解决程序中的一些经典问题时,会发现Copilot几乎一字不差的复制粘贴了GitHub上的某段经典代码。这意味着在Copilot成为商业产品后,使用Copilot的用户在把其代码应用到自家产品时一不小心就会中招违反GPL协议,面临被人起诉的风险,因此,已有一些科技公司已明确要求禁止员工使用Copilot。
Copilot在实际应用中面临的问题不止如此,随着程序员们对Copilot了解的逐步加深,他们发现Copilot并不完美,仍然存在着不少缺陷。Copilot背后的Codex既经过大量文本语言训练,也吸收了网络世界中鱼龙混杂的海量代码,因此Copilot输出的部分代码或许看出去没有那么美好,有着隐私泄露、安全风险等问题。B站大佬陈睿就躺枪了一次,虽然立刻有网友表示其中出生年月日信息有误。

Image

也有网友表示“Copilot 一时爽,调试火葬场”,因为想要清楚、清晰的描述出目标函数想要实现的功能并不简单,同时在使用Copilot的过程中,需要不断去回顾检查AI生成的代码是否正确,这反而容易干扰到编程时的原有思路。

Image

来源:微博截图
目前,GitHub Copilot还处于未收取任何费用的申请试用阶段,目前还是人类程序员的“助手”,至于它是否能够取代程序员,还为时尚早。毕竟“自动补全代码”和“自动设计并生成代码”之间还有很大一段距离。

By 洪雨晗