读人工智能时代与人类未来笔记09_积极网络效应

1.       积极网络效应

1.1.         积极网络效应并非源于网络平台

1.2.         积极网络效应的经典例子仍是市场本身所孕育的，无论其对象是商品还是股票

1.2.1.           一旦一个证券交易所在一个特定的市场中聚集了大量的用户，它往往就会成为新加入的买方和卖方的第一站，这使得其他交易所毫无机会通过提供完全相同的服务来与之竞争

1.3.         在传统电话发展初期，电话网络也表现出强大的积极网络效应

1.3.1.           到20世纪80年代，技术的进步使得电话服务提供商之间的连通更加方便，从而使新服务提供商的用户能够无缝连接到使用任何（国内）服务的用户

1.3.2.           随着技术的不断发展，用户可以通过他们的电话联系到任何人，而无论其服务提供商是谁，这大大降低了积极网络效应

1.4.         积极网络效应所体现的活力并不会出于某种内在原因而止步于国家或区域边界，反之，网络平台经常跨越这种陆地边界而扩展

2.       理解全球网络平台

2.1.         网络平台本质上就是一种大规模的现象，它的一个决定性特征是，服务的人越多，它对用户来说就越有用，越有吸引力

2.1.1.           人工智能正变得越来越重要，其结果是，如今几乎每个互联网用户每天都会遇到人工智能或至少是人工智能塑造的在线内容，次数之多已不胜数

2.2.         脸书和其他公司的监控需求推动了大量研发，这些研发旨在通过创造日益复杂的机器学习、自然语言处理和计算机视觉技术，实现文本和图像分析的自动化

2.2.1.           脸书目前删除的虚假账户和垃圾帖子的数量大约为每季度10亿条，还有数千万条涉及身体裸露或性活动、欺凌和骚扰、剥削、仇恨言论、毒品和暴力的内容

2.2.2.           脸书的人工操作员和用户在很大程度上依靠人工智能来决定哪些内容的消费或评论是正当的

2.2.2.1.            尽管只有一小部分的删除被申诉，但那些基本都是自动删除

2.3.         人工智能在谷歌的搜索引擎中也扮演着重要角色，但这一角色的出现时间相对较晚且发展迅猛

2.3.1.           谷歌的搜索引擎依赖于高度复杂的、人类开发的算法，组织、排列并引导用户获取信息

2.3.2.           2015年，谷歌的搜索团队从使用这些人类开发算法转向实施机器学习

2.3.2.1.            这个改变是一个分水岭：人工智能极大地提高了搜索引擎的质量和可用性，使搜索引擎能够更好地预测问题并组织准确的结果

2.4.         领先的网络平台越来越依赖人工智能来提供服务、满足客户的期望，以及满足政府的各种要求

2.4.1.           随着人工智能对网络平台运作的重要性愈加突显，不经意间它已逐渐成为现实的整理者和塑造者，并在事实上成为国家和全球舞台上的一个行动者

2.4.2.           因为高度的积极网络效应，各大网络平台（及其人工智能）的潜在社会、经济、政治和地缘政治影响力大大增强

2.4.2.1.            积极网络效应发生在信息交换活动中，其价值随参与人数的增加而增大

2.4.2.2.            当平台价值以这种方式提升时，成功往往会带来进一步的成功，并极有可能最终占据主导地位

2.5.         对网络平台扩展的主要限制是政府设置的，或是由于技术不兼容导致的（前者有时鼓励后者）

2.6.         它们的用户受益于一种尚未被人们理解的新现象，甚至促成了非人类智能在全球范围内的运行

2.6.1.           实现更大的便利性和准确性，人类开发人员不得不心甘情愿地放弃某种程度的直接理解

2.7.         个人与由人工智能驱动的网络平台之间所建立的关系，是他们以往与其他任何产品、服务或机器之间不曾建立的

2.7.1.           个人开始依赖这些平台来执行以往传统上交由企业、政府和其他人执行的功能组合，于是平台成了邮政服务、百货商店、门房、告解神父和朋友的混合体

2.7.2.           个人、网络平台以及平台其他用户之间的关系是一种全新组合，既是亲密关系，也是远程连接

2.7.3.           用户将人工智能视为个性化体验的引导者或促进者

2.7.4.           人工智能的精确性和灵敏性，来自它对跨越空间（用户基础的地理广度）和时间（过去使用记录的总和）的数亿个类似关系和数万亿个类似互动进行审核并做出反应的能力

2.7.5.           网络平台的人工智能遵循的逻辑是非人类的，在很多方面对人类来说是不可捉摸的

2.7.5.1.            当人工智能赋能的网络平台评估一张图片、一个社交媒体帖子或一项搜索查询时，人类可能无法准确理解人工智能在特定情况下是如何运作的

2.7.5.2.            判断人工智能的标准是其结果的实用性，而不是获得这些结果的过程

2.7.6.           人们优先考虑的事情发生了转变，那时，无论是心理过程还是机械过程，其中的每一步都既是由人类（通过一个想法、一次对话、一个管理过程）经历的，也是由人类去暂停、调查和重复的

2.8.         当用户向人工智能赋能的网络平台寻求任务帮助时，他们其实正在从一种信息的收集和提炼过程中获益，这是前人从未经历过的

2.8.1.           人工智能赋能的网络平台能够以人类用户可能无法清楚理解甚至无法明确界定或表达的方式塑造人类活动

2.9.         如果没有人能够完全理解或审查个性化水平的数据，或者访问过程中涉及的所有步骤，也就是说，如果人类的角色仍然局限于设计、监管和设置人工智能的一般参数而无法深究其过程，这种限制应该令人感到欣慰，还是令人不安，抑或两者兼而有之？

3.       数字世界

3.1.         数字世界已经改变了我们的日常生活体验

3.1.1.           所涉及的范围及其带来的消费选择非常庞杂，单凭人类的心智是无法处理的

3.1.2.           一个人往往结合他以前的选择和大众的流行选择，本能地或潜意识地依赖软件过程来组织和筛选必要或有用的信息，以选择他要关注的新闻、要看的电影和要播放的音乐

3.2.         人工智能赋能的网络平台加速了这一整合进程，加深了个人与数字技术之间的联系

3.2.1.           通过设计和训练，人工智能可以直觉式地解决人类的问题和目标，而网络平台也可以借助此类人工智能，成为人类心智曾经自行管理（尽管效率较低）的各种选项的引导者、解释者和记录者。网络平台通过汇集信息和经验来完成这

3.3.         网络平台通过汇集信息和经验来完成这些任务，其范围比单个人的心智或生命周期所能容纳的范围大得多，这使得它们能够给出看起来异常贴切的答案和建议

3.3.1.           在考虑购买冬靴时，即使是最挑剔的消费者，也不会在购买一双靴子之前，先评估全国范围或地区范围内的数十万件类似物品的购买情况，再考虑最近的天气趋势和一年中的时间因素，然后回顾自己以前所做的可比性搜索，还要调查运输模式，最后才做决定

3.3.2.           人工智能却很可能评估所有这些因素

3.4.         “问路”的时代

3.4.1.           问路是一个人工过程，可能包括提前给受访者打电话、查看印刷出来的城市或州地图，以及一路上经常在加油站或便利店停下来问路，以验证或调整路线

3.5.         地图App（应用程序）

3.5.1.           App不仅可以根据它们对一天中某个时段的历史交通状况的“了解”，评估几条可能的路线以及每条路线所花费的时间，还可以将当天的事故和其他异常延误（包括那些在驾驶过程中发生的延误），甚至其他迹象（如其他用户的搜索，这些迹象表明在该用户按照该路线行进时，交通拥堵可能会加剧）考虑在内

3.6.         从地图册转变到在线导航服务带来了极大便捷，但是很少有人停下来考虑发生了什么革命性的变化，或者它可能带来什么后果

3.6.1.           通过与网络平台及其运营商建立一种新的关系，访问一个不断发展的数据集并成为其中的一部分（包括允许App跟踪个人的位置，至少在使用该App时），并相信网络平台及其算法能够产生准确的结果

3.6.2.           从某种意义上说，使用这种服务的个人并不是独自驾驶；相反，他是一个系统的一部分，在这个系统中，人类和机器智能彼此合作，引导一群人各行其道