大數(shù)據(jù)隱患與無(wú)秩序的代價(jià)

分散式?jīng)Q策能夠通過(guò)自然和人工共同演化過(guò)程，創(chuàng)造出人類(lèi)和機(jī)器智能之間的協(xié)同作用。分散性智能或許有時(shí)會(huì)降低短期效率，但卻最終能夠?qū)е赂粍?chuàng)造力、更加多元、更有韌性的社會(huì)。如果我們想要保留意外創(chuàng)新能力，付出無(wú)秩序的代價(jià)其實(shí)非常值得。

在博弈論中，“無(wú)秩序的代價(jià)”這個(gè)概念描述了在大規(guī)模體系中追求自身利益的個(gè)人如何傾向于降低整個(gè)系統(tǒng)的效率。幾乎所有人都無(wú)法避免經(jīng)常會(huì)以某種形式面對(duì)這種普遍存在的情況。

舉例來(lái)講，如果你是一位負(fù)責(zé)交通管理的城市規(guī)劃師，解決所在城市的交通問(wèn)題可以采用兩種方式。一種是自上而下的集中方法—即深入理解整套系統(tǒng)、找出瓶頸并通過(guò)修改消除問(wèn)題，另一種則是假設(shè)個(gè)體司機(jī)的選擇加總可以產(chǎn)生可接受的結(jié)果。一般而言集中的方法比讓個(gè)體司機(jī)在路上做出選擇更加有效，它降低了無(wú)秩序的代價(jià)，并充分利用了一切可用的信息。

今天的世界到處都是數(shù)據(jù)。僅2015年一年，人類(lèi)就創(chuàng)造了與此前人類(lèi)文明同樣多的信息。每次我們發(fā)送郵件、撥打電話或完成交易，我們都會(huì)留下數(shù)字痕跡。我們正在迅速接近意大利作家卡爾維諾明確預(yù)言的“全球記憶狀態(tài)”，完整復(fù)制我們物質(zhì)宇宙的全部信息。

隨著互聯(lián)網(wǎng)拓展至物聯(lián)網(wǎng)實(shí)體空間等全新領(lǐng)域，無(wú)秩序代價(jià)將成為社會(huì)關(guān)鍵指標(biāo)，利用大數(shù)據(jù)分析來(lái)消滅無(wú)政府主義將越來(lái)越具有誘惑力。

這樣的例子比比皆是。比方說(shuō)在亞馬遜網(wǎng)上熟悉的買(mǎi)書(shū)經(jīng)歷。亞馬遜掌握從個(gè)人資料到搜索記錄再到電子書(shū)中標(biāo)注過(guò)的重點(diǎn)詞句等全部用戶的海量信息—并利用這些信息來(lái)預(yù)測(cè)用戶下次要購(gòu)買(mǎi)什么樣的書(shū)籍。就像一切形式的集中人工智能一樣，人們用過(guò)去的模式來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的模式。亞馬遜可以調(diào)閱你此前購(gòu)買(mǎi)的10本書(shū)，并且越來(lái)越準(zhǔn)確的提出你可能希望閱讀的下一本書(shū)的建議。

但這里我們應(yīng)當(dāng)思考降低無(wú)秩序狀態(tài)是否會(huì)有所失去?？赐昵?0本書(shū)后你最該讀的不是完美符合既定模式的書(shū)，而是出乎預(yù)料或促使你以不同視角看待世界的書(shū)籍。

與上文提到關(guān)于交通的例子相反，關(guān)于書(shū)籍的優(yōu)化建議往往構(gòu)成你買(mǎi)下一本書(shū)的自我實(shí)現(xiàn)的預(yù)言—但或許并非你在線瀏覽書(shū)目的最佳途徑。大數(shù)據(jù)可以過(guò)濾掉我們不想看的事物并同時(shí)成倍增加我們的選擇，但純粹通過(guò)意外發(fā)現(xiàn)第十一本書(shū)其實(shí)非常值得也非常有意思。

適用于買(mǎi)書(shū)的思考也同樣適用于城市和社會(huì)等正處在數(shù)字化過(guò)程中的其他眾多體系。集中市政系統(tǒng)現(xiàn)在利用算法來(lái)監(jiān)控紅綠燈、地鐵應(yīng)用、廢物處理和能源輸送在內(nèi)的城市基礎(chǔ)設(shè)施。最近，世界很多城市的市長(zhǎng)都瘋狂地迷上了里約熱內(nèi)盧由IBM設(shè)計(jì)的運(yùn)營(yíng)中心中央控制室，城市管理者可以在那里對(duì)最新信息實(shí)時(shí)作出反應(yīng)。

但隨著集中算法開(kāi)始進(jìn)入管理社會(huì)的方方面面，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)官僚主義正威脅性地壓倒創(chuàng)新和民主體系。我們應(yīng)當(dāng)不惜一切代價(jià)避免這樣的結(jié)局。分散決策對(duì)實(shí)現(xiàn)社會(huì)多元化必不可少。相反，以數(shù)據(jù)來(lái)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化，是從事先預(yù)定的模式中得出解決方案，而這些方案在現(xiàn)階段往往排除了推動(dòng)人類(lèi)前進(jìn)的變革性理念，或那些違反直覺(jué)的理念。

生活中一定數(shù)量的隨機(jī)性可以導(dǎo)致原本并不存在的新理念或思維模式的產(chǎn)生。而且從宏觀角度，它對(duì)生活本身同樣具有必要性。如果自然界運(yùn)用可以預(yù)測(cè)的算法防止DNA復(fù)制過(guò)程中的基因突變，那么我們這個(gè)星球可能仍然處在高度優(yōu)化的單細(xì)胞生物階段。

分散式?jīng)Q策能夠通過(guò)自然和人工共同演化過(guò)程，創(chuàng)造出人類(lèi)和機(jī)器智能之間的協(xié)同作用。分散性智能或許有時(shí)會(huì)降低短期效率，但卻最終能夠?qū)е赂粍?chuàng)造力、更加多元、更有韌性的社會(huì)。如果我們想要保留意外創(chuàng)新能力，付出無(wú)秩序的代價(jià)其實(shí)非常值得。

本文由 Project Syndicate授權(quán)《南風(fēng)窗》獨(dú)家刊發(fā)中文版。卡洛·拉蒂領(lǐng)導(dǎo)著麻省理工學(xué)院可感知城市實(shí)驗(yàn)室，并負(fù)責(zé)世界經(jīng)濟(jì)論壇未來(lái)城市全球議程理事會(huì)事務(wù)。德克·赫爾本是蘇黎世瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院計(jì)算社會(huì)學(xué)教授，是FuturICT和Nervousnet倡議的領(lǐng)導(dǎo)者。