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人工智能将消灭遗忘。

待到“天网”竣工，万物联网（IOT），人来世即入永恩：每时每刻，每事每声，每一个表情和动作，无不被终端记录，上传入“云”，入存机器的记忆。

除了神，谁需要——谁能忍受这样的永存？

这是一个全新的世界：凡可联接的，都要联网；凡可收集的，都是数据。而人向终端贡献数据，每一次，均为自愿签约。

来了，AI！从扫码支付，上课刷脸，玩动漫游戏，戴谷歌眼镜，用手机导航和吸尘机器人开始（NYT, 2017.7.25）。

人工智能，是零隐私世界。

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对于人工智能的挑战，今世之民大多懵懵懂懂。但有一小群人，一些杰出的大脑，表达了深深的忧虑。

全人工智能的发展可招致人类灭绝，霍金如此警告（BBC, 2014.12.4）。因为他是理论物理学家，他的工作同职责是思考起源与终了。

反地雷运动组织者、诺贝尔和平奖得主威廉斯（Jody Williams）指机器人军事化，危险甚于核武。因为她看到AI杀人的简单高效、无伦理门槛，不啻玩战略游戏“星际争霸”（StarCraft）。

不久前，乔布斯的创业搭档沃兹（Steve Wozniak）也转变立场，赞同盖茨的“悲观论调”。因为他们本是爱思想的“创客”，真正的技术流，知道AI带来的社会风险不亚于技术风险。

当然，最抢眼的还数马斯克（Elon Musk）这个圈钱烧钱的天才，智能产业的“钢铁侠”，他的“勿召魔鬼”的告诫。最近一次，他劝导的对象是全美州长会议：AI不仅要夺走我们的工作，且将全面战胜人类。还说，这是他接触了许多尖端技术后的感悟。人类如果不想沦为“机器人的宠物”（沃兹语），必须现在就立法，政府积极介入，事前规划，跟踪监督，万不可放任自流（NPR, 2017.7.17）。

也许，正因为他是个绝顶“疯狂”的资本家，像媒体说的，玩的就是高风险，“连上帝都敢蔑视”，他才懂得：AI落在了资本手里，有多可怕。

Illustrations by Joost Swarte

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人工智能，又名大失业。

这是一场结局已定的比赛，绝大多数人将输给极少数人。前者要因AI而抹平出身、学历和技能的差异，一起堕于失业；后者要藉AI化数据为财产而独占：将来可以为所欲为，顶层设计一切，甚而准备大脑植入芯片，人机融合，称“超人”（Übermensch）。

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大失业，将使已经高度集中的财富更加集中，阶级鸿沟彻底“固化”。智能经济的这一趋势如果掩饰不好——这是西方式法治最重要的一项意识形态功能——就难免引发社会动荡。此事已有不少讨论，尤其是在发达国家。比较现实的对策，叫作“全民基本收入”（UBI），即不论贫富，给居民发一份“工资”，让他维持所谓“有尊严的生活”。瑞士投了票，未能通过。芬兰在试行抽签制度，抽到的每月数百欧元。加拿大安省、美国加州和夏威夷，有小型的社会实验。一九七六年设立的阿拉斯加永久基金（APF），本州居民年终分红，可称UBI的先驱。

传统上，机器主要取代体力劳动，像东莞制造业的“机器换人”，或建设中的上海洋山港（号称世界第一大港）的无人装卸。如今，依托大数据深度学习，机器人即将作废一大半看似复杂的脑力劳动：医生、律师、法官、会计、建筑师、新闻编辑、同声翻译，恐怕政府官员也不能幸免。据报道，高盛在华尔街，原本六百名交易员，现在裁了只剩两个，给机器打下手。另如IBM开发的Watson肿瘤专家机器人，考过了美国执业医师资格，天津市第三人民医院引入，在国内可做六种癌症的诊断（人民网，2017.1.11）。

我说“看似复杂”，是因为这些（往往是高薪的）白领岗位所需的知识技能、工作经验，对于机器人，都可以转化为数据跟算法——都不难让老板或领导做出那个“经济理性人”的决定：机器换人。

来了，AI时代：失业浪潮席卷百业，而新增的职位寥寥可数。这不是危言耸听。

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一个人常年吃福利，会不会变懒变笨，被各种罪恶如吸毒赌博所诱惑？评论家担心这个。

有趣的是，UBI在西方政治光谱的左右两翼，都吸引到一批支持者。右翼希望削减社会福利的运作成本，视UBI为医治“大政府”臃肿身材的一剂良方。左翼则标举其社会主义“乌托邦”传统的平等诉求，将UBI归于国家有义务落实的一项积极权利（人权）。

试行全民福利的真正动力，却不在意识形态，而是迫于形势——机器人来了。而最先听到大失业的脚步声的，正是当年忙着把制造业外包（outsourcing）出去的那些国家。

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难民涌入欧盟，媒体惊呼危机。但博学的艾柯（Umberto Eco）认为，放在历史的长镜头里，这一连串西方发动的反恐战争、“茉莉花革命”、“阿拉伯之春”开启的，不仅是难民危机；毋宁说，是人类的又一次大迁徙。

大迁徙是大失业的姊妹。

常有人指摘难民不干活，光领救济金，视社会福利为应得（entitlement）。可是智能经济再进一步，发达国家的中产阶级也将沦为“难民”，加入吃福利的大军。考试证书技能经验，一如肤色国籍，无一能改变命运。

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《纽约时报》预测，十年内90%的新闻将由算法生成，包括文稿照片视频配音。但这也意味着，新算法能够根据指令拼贴“素材”，制作海量的假新闻；假照片假视频将充斥媒体和自媒体，而受众无从辨别。

近年研发的“生成对抗网络”（GAN），据《经济学人》报道，便是成功的一例。GAN通过深度学习，“软件跟现实互博”，自动生成图像，调试匹配录音，可以达到乱真的效果。报道题为《无中生有》，结尾一句倒不无讽刺：AI把造假推向新的高峰，同时也提供了打假的新方法。

机器造假，大概只能靠机器甄别。将来，耳闻眼见都未必为实，人敢相信哪家的机器呢？