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人工智能將消滅遺忘。

待到“天網”竣工，萬物聯網（IOT），人來世即入永恩：每時每刻，每事每聲，每一個表情和動作，無不被終端記錄，上傳入“云”，入存機器的記憶。

除了神，誰需要——誰能忍受這樣的永存？

這是一個全新的世界：凡可聯接的，都要聯網；凡可收集的，都是數據。而人向終端貢獻數據，每一次，均為自愿簽約。

來了，AI！從掃碼支付，上課刷臉，玩動漫游戲，戴谷歌眼鏡，用手機導航和吸塵機器人開始（NYT, 2017.7.25）。

人工智能，是零隱私世界。

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對于人工智能的挑戰，今世之民大多懵懵懂懂。但有一小群人，一些杰出的大腦，表達了深深的憂慮。

全人工智能的發展可招致人類滅絕，霍金如此警告（BBC, 2014.12.4）。因為他是理論物理學家，他的工作同職責是思考起源與終了。

反地雷運動組織者、諾貝爾和平獎得主威廉斯（Jody Williams）指機器人軍事化，危險甚于核武。因為她看到AI殺人的簡單高效、無倫理門檻，不啻玩戰略游戲“星際爭霸”（StarCraft）。

不久前，喬布斯的創業搭檔沃茲（Steve Wozniak）也轉變立場，贊同蓋茨的“悲觀論調”。因為他們本是愛思想的“創客”，真正的技術流，知道AI帶來的社會風險不亞于技術風險。

當然，最搶眼的還數馬斯克（Elon Musk）這個圈錢燒錢的天才，智能產業的“鋼鐵俠”，他的“勿召魔鬼”的告誡。最近一次，他勸導的對象是全美州長會議：AI不僅要奪走我們的工作，且將全面戰勝人類。還說，這是他接觸了許多尖端技術后的感悟。人類如果不想淪為“機器人的寵物”（沃茲語），必須現在就立法，政府積極介入，事前規劃，跟蹤監督，萬不可放任自流（NPR, 2017.7.17）。

也許，正因為他是個絕頂“瘋狂”的資本家，像媒體說的，玩的就是高風險，“連上帝都敢蔑視”，他才懂得：AI落在了資本手里，有多可怕。

Illustrations by Joost Swarte

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人工智能，又名大失業。

這是一場結局已定的比賽，絕大多數人將輸給極少數人。前者要因AI而抹平出身、學歷和技能的差異，一起墮于失業；后者要藉AI化數據為財產而獨占：將來可以為所欲為，頂層設計一切，甚而準備大腦植入芯片，人機融合，稱“超人”（übermensch）。

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大失業，將使已經高度集中的財富更加集中，階級鴻溝徹底“固化”。智能經濟的這一趨勢如果掩飾不好——這是西方式法治最重要的一項意識形態功能——就難免引發社會動蕩。此事已有不少討論，尤其是在發達國家。比較現實的對策，叫作“全民基本收入”（UBI），即不論貧富，給居民發一份“工資”，讓他維持所謂“有尊嚴的生活”。瑞士投了票，未能通過。芬蘭在試行抽簽制度，抽到的每月數百歐元。加拿大安省、美國加州和夏威夷，有小型的社會實驗。一九七六年設立的阿拉斯加永久基金（APF），本州居民年終分紅，可稱UBI的先驅。

傳統上，機器主要取代體力勞動，像東莞制造業的“機器換人”，或建設中的上海洋山港（號稱世界第一大港）的無人裝卸。如今，依托大數據深度學習，機器人即將作廢一大半看似復雜的腦力勞動：醫生、律師、法官、會計、建筑師、新聞編輯、同聲翻譯，恐怕政府官員也不能幸免。據報道，高盛在華爾街，原本六百名交易員，現在裁了只剩兩個，給機器打下手。另如IBM開發的Watson腫瘤專家機器人，考過了美國執業醫師資格，天津市第三人民醫院引入，在國內可做六種癌癥的診斷（人民網，2017.1.11）。

我說“看似復雜”，是因為這些（往往是高薪的）白領崗位所需的知識技能、工作經驗，對于機器人，都可以轉化為數據跟算法——都不難讓老板或領導做出那個“經濟理性人”的決定：機器換人。

來了，AI時代：失業浪潮席卷百業，而新增的職位寥寥可數。這不是危言聳聽。

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一個人常年吃福利，會不會變懶變笨，被各種罪惡如吸毒賭博所誘惑？評論家擔心這個。

有趣的是，UBI在西方政治光譜的左右兩翼，都吸引到一批支持者。右翼希望削減社會福利的運作成本，視UBI為醫治“大政府”臃腫身材的一劑良方。左翼則標舉其社會主義“烏托邦”傳統的平等訴求，將UBI歸于國家有義務落實的一項積極權利（人權）。

試行全民福利的真正動力，卻不在意識形態，而是迫于形勢——機器人來了。而最先聽到大失業的腳步聲的，正是當年忙著把制造業外包（outsourcing）出去的那些國家。

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難民涌入歐盟，媒體驚呼危機。但博學的艾柯（Umberto Eco）認為，放在歷史的長鏡頭里，這一連串西方發動的反恐戰爭、“茉莉花革命”、“阿拉伯之春”開啟的，不僅是難民危機；毋寧說，是人類的又一次大遷徙。

大遷徙是大失業的姊妹。

常有人指摘難民不干活，光領救濟金，視社會福利為應得（entitlement）。可是智能經濟再進一步，發達國家的中產階級也將淪為“難民”，加入吃福利的大軍。考試證書技能經驗，一如膚色國籍，無一能改變命運。

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《紐約時報》預測，十年內90%的新聞將由算法生成，包括文稿照片視頻配音。但這也意味著，新算法能夠根據指令拼貼“素材”，制作海量的假新聞；假照片假視頻將充斥媒體和自媒體，而受眾無從辨別。

近年研發的“生成對抗網絡”（GAN），據《經濟學人》報道，便是成功的一例。GAN通過深度學習，“軟件跟現實互博”，自動生成圖像，調試匹配錄音，可以達到亂真的效果。報道題為《無中生有》，結尾一句倒不無諷刺：AI把造假推向新的高峰，同時也提供了打假的新方法。

機器造假，大概只能靠機器甄別。將來，耳聞眼見都未必為實，人敢相信哪家的機器呢？