把梯度下降作为社会进步的隐喻

人工智能（A.I.）可以成为反歧视的盟友，同时放大我们的艺术性，还是说真的可以吗？如果历史还能给我们一点参考，大概就是：技术恐惧症一点都不新鲜（只是很顽固），技术发展的路径和它对社会的影响，也很少是线性的。我们困在各自的局部山头，想爬到最优点，但能见度有限；你唯一的参照，就是脚下这段坡有多陡，以及下一步该往哪里走。换句话说，梯度下降 - 这个位于多数机器学习（ML）和深度学习（DL）应用核心的迭代一阶优化算法 - 用来理解社会进步，实在是很贴切的隐喻。

我扯远了。如果到这里我还没把你弄丢，我对我们和技术、工具之间关系的看法是：就像我们不会因为刀可以杀人就禁刀一样，当我们因为还不知道怎样善用新技术而抗拒它们时，很容易把孩子连洗澡水一起倒掉。社会往往会偷懒，把问题怪到工具和机器身上，因为这些东西不会替自己辩护，也比既有文化和规范容易修。可是我们也太轻易放过自己了；我们很容易忘记，一两代人之间事情可以变化多大，也很容易忘记，草率概括除了把我们带进归纳谬误的坑里，什么也得不到。

把所有该死的东西都自动化掉？

无论如何，我是那种想尽可能把事情自动化的人，因为我相信“有生产力的懒惰”的价值。当你的志向是高效偷懒时，技术就很棒。这也是为什么我一直想学编程。有一天，有人来到美术馆，把贴纸贴到玻璃墙上，我那时才意识到，一件东西最后会不会被发明出来，真正关键的其实是劳动成本和资本成本的相对关系。

一开始设计师问我会不会下来监督时，我非常困惑。在我脑中，这最多就是半小时的活，贴个贴纸而已嘛。监督什么？结果最后花了好几个小时，还没做完。两个设计师、两个“安装师傅”和一个我，而“安装师傅”还得另一天再来，因为他们同事打印时出了错。我一边开心地和设计师聊我如何自动裁剪艺术品图片，也懂海报里摆 logo 的痛苦（这似乎占商业物料设计 90% 的精力），并怀疑它可以被自动化；一边看着这些人怎么把贴纸贴到墙上，用工具和大家的眼力确保对齐，然后喷水、把贴纸熨平。我心想：我不觉得这会被自动化。这样的手工劳动其实比白领办公室工作更不容易被自动化，至少在世界上那些前者平均薪资远低于后者的地方是这样。这是一个挺长的轶事，只是想说：新技术会不会被发明、会不会进入市场，政策和激励很重要，废话。

所以我相信高效偷懒，也相信应该尽可能把无聊、重复、例行的任务自动化掉，好让人类腾出能力去更有创造力，或运用更高阶的认知能力。我也意识到，这类自动化或技术是否会被创造出来，首先取决于劳动与资本的相对成本。但我们真的想把每一件该死的事情都自动化掉吗？效率提升，是我们评估社会中新技术被创造和采纳时唯一该看的标准吗？这些问题，是我在新加坡国际基金会 Arts for Good Fellowship 期间参访 Association for Persons with Special Needs（APSN）之后留下的。

作为康复和职业治疗的一部分，APSN 为轻度智力障碍人士创造了工作环境，让他们在“模拟”厨房里工作，并借助辅助性手套等工具处理刀具。我们站在房间外，我看着他们把一张纸放进塑料包装盒里，再把这些盒子一个个叠起来 - 这完全符合我心中那类“应该被自动化”的工作。他们需要 3 个月来学会做这些无聊、重复、例行、可以被自动化的任务。这应该被自动化吗？直觉上，我知道这甚至不是该问这个问题的语境。可是这件事、这次相遇本身，让我意识到，在关于技术的主流话语中，太多人的生活被抽象掉了，甚至被彻底遗忘了。上面我才说要“尽可能把无聊、重复、例行的任务自动化掉，这样人类才能释放能力，去更有创造力，或运用更高阶的认知能力”，而我就站在一个房间外，里面满是需要 3 个月才能学会做我主张自动化掉的那些事情的人。

衡量人的幸福

在我们成为 Smart Nation 的努力中，在我们对国内生产总值（GDP）的执迷中，我们确实优化了一切可衡量的东西，“除了那些让生活值得一过的东西”。顺便说一句，这也正是 Environmentally Responsible Happy Nation Index（ERHNI） 背后的重点。

留在我脑后（不是摆在眼前，因为我的主要热情仍然集中在解决问题，而不是哲学或伦理）的问题是：如果不只以效率为标准，我们到底该凭什么来决定资源分配？确实，如果效率（以每单位投入的总产出衡量）是唯一标准，那我们不如干脆把自己全部换成机器人。还有公平这个标准，我目前了解得不够，不能评论；而我的猜想是，存在一些“非货币市场”或匹配经济，在其中，所谓成功只是促成一些本来不会发生的匹配，靠的是特定制度或机制。肾脏交换就是我想到的例子之一。

我在题为 “Clearing the Air on the Environmentally Responsible Happy Nation Index 2016-2018” 的手稿中想提出的论点是：所谓研究稀缺性的科学，表现得却仿佛地球有无限资源可供增长，这很讽刺。认真考虑幸福，能为比较社区层面干预措施的相对表现提供一个有价值的视角，也能在更广泛的基础上补充政策分析。回到 A.I.、自动化、艺术等等，关于它们对福祉影响的定量研究，对于社会选择很重要。这确实说明了数据科学的重要性和价值，不过这并不是说定性的故事和方法不重要。

做梦的艺术

如果说有什么的话，那就是“智慧是在脑中同时持有两个相反的想法，并仍能保持行动能力”。数据和故事，艺术和科学，可以一起被消化 - 我们容得下很多东西。我们必须继续做梦，构建别的未来，并追问我们究竟是为了谁、又从何处出发，才把艺术当成武器来创造这些物质进步。

因此，自人类诞生以来，他将第一次面对自己真正、永久的问题：如何使用从紧迫经济忧虑中解放出来的自由，如何安排科学与复利为他赢得的闲暇，活得智慧、愉悦而良好。— John Maynard Keynes

我本来想让这篇文章的标题押头韵；反歧视的部分我会另找时间展开。

最初发表于 PubPub：erniesg.pubpub.org/pub/eog11k9z。