20年内，几十亿人也许都将成为“无用阶级”
讽刺的是，当机器越来越趋近甚至超越人时，我们却把人教育得越来越像机器。
近年来，耶路撒冷希伯来大學教授尤瓦尔赫拉利每逢出书，总能在全球引发一阵热议。四年前的《人类简史》中，他讲述了一种几乎微不足道的猿类，如何成为地球主宰。两年前的《未来简史》，则思考了人类是否能成为神，智能和意识又将走向怎样的命运。
而在2018年8月出版的《今日简史》中，他的野心更大，已经覆盖到21世纪人类面临的21个命运大议题，包括政治、经济、人工智能、大数据、恐怖主义、宗教、战争等。
数字独裁时代
在赫拉利眼中，21世纪的图景是悲观中夹杂着转机的。首先，大数据将取代石油，成为社会发展最重要的资源，最终颠覆人类的生活方式。掌握了数据，就相当于掌握了一种霸权。
在过去的主流价值观中，人类极为看重“自由主义”，认为幸福的要义就在于，要追求自己内心的选择。但随着脑科学研究的发展，许多科学家提出，我们所引以为傲的“直觉”和“知觉”，可能并不是某种精神灵性，更不是自由意志。
比如快乐、愤怒、恐惧等感觉，只是哺乳动物都有的一种反应机制。而一些复杂的决策，比如上哪所学校，要不要跟谁结婚，生不生孩子，只是几百万个神经元在计算后，得出最有利于自身生存的结果而已。
而人脑输入的信息是有限的，这就决定了人类处理信息能力不强，也很容易被无关的因素干扰。人的情绪也很容易被煽动，被套路蒙蔽，误以为那就是自己真正想要的。
于是，大数据的出现，似乎是个完美的解决方案，能帮人们最为客观地做出有利抉择。其实今天的移动互联网，已经让我们感受到了一部分。比如，你浏览过的购物app，会向你自动推荐你可能感兴趣的商品；你经常登录的信息网站，能自动筛选出对你口味的内容。
它甚至可能完全接管人类的思考过程，只给出最优结果。比如，在分析你的行为和习惯后，告诉你应该去哪家餐厅，交什么朋友，选哪位总统，高考志愿怎么填……
但在赫拉利看来，大数据能做的事情远不仅这些。如果结合生命科学研究，根据用人体传感器收集的生物统计数据，我们可能早在身体感知异常前，就探测出病毒或癌细胞的动向。再结合每个人的DNA特性和生活、教育、饮食信息等，定制出一套全面有效的解决方案。
只要事实证明，大数据做出的决策确实比人类自己的决定高明，而且还省心省力，人类社会很可能进入赫拉利所描绘的“数字独裁”状态。大数据就像个黑匣子，你不知道它是如何推算结论的，但会习惯性地依赖并信任它。
但它给出的建议明显有悖于你的意愿时，你到底应该信任自己还是大数据？你怎么知道自己不是为了某种更大的利益，被牺牲的一小撮？在数字霸权面前，“我都是为你好”这句耳熟的话，也许会带来不可预测的后果。
终身学习or终身休息
如果只是为了到底该听大数据的，还是听自己的而烦恼，可能都算好事了，因为在赫拉利看来，未来几十亿人可能会完全沦为“无用之人”，根本没有决定需要做。
当然，关于人工智能是否会取代人类工作的忧虑，由来已久，而目前很多论调还是比较乐观的。比如有观点认为，一些技术性和知识密集型的工作，比如医生、律师、编程等，容易被人工智能取代，但艺术、创意、文学领域，人工智能还是很难涉足的。
但赫拉利说，我们对“创造力”可能存在一种误解，甚至是迷信。就拿AlphaGo来说，尽管局限于围棋领域，但它下的某些路数，已经超越了人类棋手可以想到甚至理解的范畴，这就是一种创造。
同样，如今的人工智能已经可以书写出完成度非常高的音乐作品，比如通过对巴赫进行大量分析后，人工智能谱写出的乐曲，就连一些音乐教师都无法将其和巴赫的作品分辨出来。
另一个乐观的看法是，就跟过去的数次工业革命一样，人工智能会替代许多工作，也能创造许多新工作。比如，操纵无人机的驾驶者，为机器人编程的程序员。
但赫拉利指出，在1920年时，被农业机械化夺去工作的农民，还可以去拖拉机厂干活；但如今，被人工智能取代的司机、收银员，却很难接管编程、幕后运维等工作。也就是说，人工智能取代的大部分是基础工作，创造的却是高难度的技术性工作，两者有着巨大的鸿沟。
从这点看来，我们今天的教育模式就非常过时了。指望用生命前二十年在学校积攒的知识，过完后半辈子，是不太可能的。在时代和技术更迭日益迅速的今天，你只有不断升级自己，才有可能避免沦为无用之人。
在赫拉利看来，未来的人可能二十岁时毕业，工作十年后，又进入学校学习新东西，如此反复，将是人生的常态。
类似这样的讨论，这本书中还有很多。比如，战争的威胁是否因为人类的愚蠢而被低估？谎言是不是比真相更容易永存？民族主义到底能否解决全球性问题？
对于有些话题，赫拉利并没有得出结论。这也许是很多人批评本书不如前两本的原因之一。但老实说，从本书的英文原名我们就可以看出，赫拉利并没有试图去写跟前两本类似的续曲，相比提出新解释，他更希望引导我们用不一样的视角，多维的思路，去观察世界，去思考现实和未来中会发生的变化和危机。
作者： 拾依
来源：《南都周刊》
