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一个人要专注做好一件事情,难免会当局者迷; 而当他努力使自己保持清醒的状态时,就难以做到全心全意,这就是二律背反。二律背反,原出希腊文ANTINOMI,指规律中的矛盾,在相互联系的两种力量的运动规律之间存在的相互排斥现象。
当全球化遭遇挑战,人工智能、基因编辑、机器学习、区块链成为受追捧的科技领域时,你知道它们的对立面吗?
全球化与贸易战
全球化的发展有三个重要的阶段。14世纪新航路开辟,世界开始从分散走向整体。18世纪工业革命,以英国为中心的世界市场已形成。20世纪90年代以来,以信息技术为核心的第三次科技革命,不仅冲破了国界,而且缩小了各国之间的距离,使世界各国紧密联系,相互依存。
中国是经济全球化的最大受益者之一,成为了最大的商品出口国和第二大进口国,位列全球第二大经济体。全球化显示出了强大的生命力,并对世界各国经济、政治、军事、社会、文化,甚至包括思维方式等,都造成了巨大的冲击。
时代的大浪也在遭遇贸易战的逆流。特朗普带领的美国多次上演“退群”戏码:不到一年半时间,美国就先后退出了气候变化巴黎协定、跨太平洋伙伴关系协定(TPP)、联合国教科文组织、伊朗核协议。
目前中美贸易摩擦谈判多轮,仍没有缓解的迹象,而美日、美欧等国家已经率先达成自贸协定,美国甚至想要退出WTO。贸易战是全球化发展至今,遭遇的最重大的挑战。
人工智能与传统伦理
近几年,人工智能成为一个风口,在资本市场深受投资者的青睐和追捧,人工智能似乎成了燎原之势,各种智能机器人、智能货架、智能语音、智能教学等如雨后春笋般出现在人们的视野中。不谈人工智能,似乎都要被历史的大浪淘掉。
人工智能的定义是以人类智能的方式做出反应的智能机器。简言之,人工智能可以对人的意识、思维的过程进行模拟,像人一样思考,而且拥有感情。它让人类可以从复杂的逻辑推理或者劳动密集型的工作中解放出来,是人类的一大福利。
那么问题来了,拥有情感的人工智能,会与人类产生爱情吗?人类与人工智能之间的爱情是否符合伦理道德呢? 人类与人工智能的界限在哪?或者界限会被抹去吗?一系列问题正在拷问人类。
当人工智能具备了情感,就会与人类建立恋人、亲人等关系。既然是恋人,就会走向婚姻,或者走向分手,如果走向婚姻,传宗接代问题怎么解决?传统伦理该放何处?如果走向分手,和平分手还好,反目成仇怎么办?那又会对人类产生怎样的危害呢?
2008年上映的日本电影《我的机器人女友》一度引发人们热议。剧中美丽善良的机器人对男主无微不至的照顾和体贴,使得男主深深地爱上了机器人,上演了一系列伤感又温馨的爱情故事。
虽然现实中未出现这样轰动的案例,然而机器对人产生情感(或是人对机器产生情感)即使在现阶段似乎也是有可能的。 网上一则视频:“一个人不小心拍了下机器人的头,一个女人对着旁边的人大喊,不能打我的机器人。”可见人类对这台机器人已经产生了感情。
机器人和人类毕竟是两个不同的物种。在科技日新月异的今天,社会的传统伦理也在遭受新的挑战:机器人会成为人类的工具?还是人类会沦为机器人的宠物?
基因编辑与生物乱码
基因编辑可以追溯到30年前,第一次基因编辑是在酵母细胞实验中完成的。但是直到过去五年,基因编辑器(CRISPR)技术出现并且迅速成为目前最受欢迎的基因编辑手段。
基因编辑器使用一种切割细胞中特定DNA序列的酶——核酸酶,针对具体的疾病基因进行删除,修复或替代。简单地说,基因编辑就类似在计算机上的查找和替换,或删除功能的文本操作。
目前,基因编辑最显见的应用是治疗疾病,包括干细胞疾病和遗传病。2015年底,英国一家儿童医院的医生利用基因编辑治愈了一例白血病——他们先取出患病女孩的免疫细胞,对其进行编辑,让这些细胞既能杀死癌细胞又能耐受化疗药物,再将之注入患者体内,最终治愈了她的白血病。
不过,如此强大的基因编辑技术也是把双刃剑,应用不当就会出现生物乱码。基因有成千上万种,它们之间的复杂关系目前还不是很清楚,所以我们很难避免不可预测的结果,生物乱码如同物种的变异或者是病变。
电影《生化危机》工程实验室——“蜂巢”里,数百名遗传学、生物工程学专家正在做实验,研究过程中一种病毒突然爆发并迅速传播,病毒感染人体之后就会变成丧尸。
科幻电影《苍蝇(变蝇人)》中,科学家塞思拿自己的身体做实验,结果自己的基因和苍蝇的基因混在了一起,生物乱码在塞思身上发生了:他的耳朵、下巴等器官开始脱落,自己成了一个半人半蝇的怪物。
现实中倒没有出现像电影里这么恐怖的乱码病毒,但是基因编辑的负面影响让人类不得不去警惕。如删掉CCR5基因可以让人们免疫艾滋病病毒,但也会让他们死于西尼罗河病毒的风险高上13倍;改造FUT2基因可能降低患I型糖尿病的概率,但也增加了感染诺瓦克病毒的风险。
基因编辑是人类生命科学必不可少的一项技术,但在具体使用中还需要平衡利弊,只有这样才能更好地为人类谋利。
机器学习与人工审核
“机器学习”一词可以追溯到1959年,当时,IBM研究员亚瑟塞缪尔(Arthur Samuel)将它定义为”(计算机)无需明确编程即可学习能力”。机器学习是人工智能的分支。
过去数十载,机器学习帮助我们实现了语音识别,自动驾驶汽车,高效的网络搜索,个性化的推荐服务。相对于传统的媒体领域,个性化的推荐可以实现千人千面的资讯,实现信息的多元化。但是机器学习也有着天然的弊端。
首先,算法会根据用户的浏览习惯进行信息推送,但在满足个性化的同时,却关上了多元化信息的大门,形成了信息茧房(指人们的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导,从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象)。
其次,没有价值观的机器学习,频繁推送低俗内容,给用户不断强化低俗价值观,造成不良的社会影响。现阶段,机器学习的弊端还比较明显,人工审核被作为一种干预措施重新使用。
但机器学习的本意不是要规避人为筛选吗?机器学习的时代,为了能让信息最大化释放,让用户获取多元优质的资讯服务,必须平衡好机器学习和价值观导向问题。
区块链和防火墙
区块链技术是比特币的底层技术,最先应用于比特币。在没有任何中心化机构运营和管理的情况下,多年运行非常稳定,没有出现任何问题,也称作分布式记账技术。它拥有几大特征:分布式记账,去中心化信任,时间戳,非对称加密和智能合约。
区块链的核心技术是分布式记账,人人都可以通过自己的节点维护信息的真实性,并且在极短时间内被复制到网络中的所有区块,实现全网数据同步,信息共享。没有信息封闭,真正实现了信息共享、信息民主。
但当区块链遭遇了防火墙,信息开始被拦截。防火墙被设置在不同的网络之间,防御外网信息的获取和共享。就貌似一堵厚重的城墙,外面的人进不去,里面的人出不来。
无论是全球化与贸易战、人工智能与传统伦理,基因编辑与生物乱码,还是机器学习与人工审核,区块链与防火墙,都是事物本身的正反两面。从历史的角度来看,两者的存在都有其必然性,力量的此消彼长,都是为了适应环境的博弈;两者都是历史所需,矛盾点不在于其本身,在于人类怎么平衡对立和统一的关系。但在特殊的历史时期,对上述事物两面性的态度,往往深刻影响一个国家和社会的发展。
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发布人:The Man
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