本文轉載自高山大學（ID：gasadaxue）

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整理/張明

編輯/朱珍

編者按

大數據時代，人人為自己的隱私堪憂。我們產生的各類數據在被不同APP監控、分析，我們徹底暴露。

但許倬云給出了一種新的觀點，他認為：“真正大數據算出來的東西是不屬于任何個人的，而是屬于人群的。屬于人群的是指，大數據算出來的是某一個時代、某一個地理環境里面某一個群體、某一個工業（或產業）的情況如何，或者某一個產品的未來如何。個人問題是個人私人的問題，大數據的“大”就在超越私人，得出的是群像、通像，不會有特別的傾向。”

如此看來，由于隱私擔憂而產生的一系列難題或許可以得到新的解決思路。比如，區塊鏈在落地過程中的數據上鏈問題，等等。

在本文中，許倬云具體分析了人工智能時代的遇到的一系列問題，推薦給大家。

以下根據許倬云先生2020年9月17日在高山大學、許倬云說歷史、美國厚仁教育集團聯合出品的許倬云“十日談”第七期部分內容整理而成。

人工智能已經進入生活中

人工智能是最近很熱門的課題。

最初大家用計算機來處理大數據，希望從大數據里面尋找到少量數據不能累積的邏輯什么是對錯、什么發展方向、哪個是因，哪個是果等等。

統計學也曾經嘗試過這種方法。沒有計算機以前，靠人傳遞經驗；有了計算機以后，大量的數據聚合在一起就可能更接近真正的邏輯。

我們嘗試過中國圍棋的人機挑戰，一群當代高手與人工智能戰隊下棋，得到的結果是人輸了、人工智能贏了。這說明大量的資料歸納、整合之后，機器得到了一套新的棋局或者牌局上的邏輯。

人通過自己思考可以做得很好，但人能考慮到的不過幾百盤棋的經驗而已。而人工智能消化的是上千盤甚至更多的棋局，得到總的方案更加可靠一點。

以大批的資料、大數據作為依據進行計算整合，這種情況已經開始嘗試用在工業生產上。

最近許多城市在發展人工智能開汽車，前幾年在美國已經實踐過了，匹茲堡就是試點城市之一。

根據過去的數據得出來的一些方案，國家財政方面采用人工智能處理國家財務和大量的投資，已經有許多方案可以征詢。

人工智能已經進入我們的生活之中，每個人身邊都有發生，這是好的事情，但我們也得考慮其他方面的事情。

人工智能如何處理“知、情、意”

人工智慧仿造的是人的智慧。人的智慧分為“知、情、意”三個部分。

人工智能在“知”（知識的整理）方面有極大的功勞。但“情”（情感）方面與人的偏好、習慣、是非、對錯有關，有許多不同的考慮方向，是主觀方面的事情。“意”（意志）更是如此，決定事情要靠自己選擇的標準、尺度和方向。

以《紅樓夢》為例，讀者和賈寶玉的親人們都認為薛寶釵是更好的媳婦、更好的助手，但賈寶玉就是不喜歡薛寶釵，只認林黛玉是他的愛人。這就是個人情感跟選擇問題，不是知識和意志的問題。

人工智能在這種問題上會碰到難關，不知道該如何處理。

“知、情、意”之外，我們還要考慮大數據本身是不是周全。世界發生的事情林林總總，一個小事件里面岔出去的可能性、引導的后果的方向很多。如何切割前面的因果鏈，切割到多遠也是一個可考慮的問題；切割到恰好不夠長的時候，得到的秩序是不夠的。

《華嚴經》告訴我們，人間有無數的智慧，跟無數的天地一樣。無數天地和無數智慧何取何求，你怎么做決定？一個人的意志、一時的意志、將來的意志、過去的意志，你也很難決定。因此這個時候你只求慈悲，這是佛家的意志。

智慧的人類已經掌握了演化的鑰匙

在“十日談”的第三講，我們說到過法國的神父德日進。他說，演化的過程當中每個生物都在某個階段由神給了特殊的稟賦。

神賜給人類的一些能力就是“智”，這是特殊的恩典，是α智慧的人類的開始；將來演化到一個地步，最終的結束是Ω上帝，上帝是絕對的“智”的總和。

倒過來講，上帝的“智”已經在那里，上帝把無窮、無限、無邊際的“智”分給人類一小塊。這一小塊也許成長、也許擴大，等到有一天擴大到一定的地步（也是個人生命終結的時候），要交還給上帝，α回到Ω。

德日進給我們的啟發很重要。具有智慧的人類是諸種生物當中走到的最后一步，這一步下面，我們是取得了還是沒有取得往前演化的能力？

假如揣摩德日進的話，我們得到了知識、智慧、意志的能力，實際上已經掌握了自己演化的鑰匙，已經從α回到Ω手里去了。

人工智能競爭中美各有千秋

張康（高山大學2020級學員、澳門科技大學醫學院教授、哈佛大學醫學博士）：和美國以及其他國家相比，中國發展和應用人工智能有什么優勢和短板？我們如何取長補短？

許倬云：沒有長短板的問題。

重點在于：第一，誰做驅趕、努力的后盾之一；第二，誰做裁判。在美國，是市場；在中國，由于政治體制不一樣、社會結構不一樣，有相當大的一部分是公權力，也有相當大的一部分是學校支持和認可的研究力量。

所以，中國和美國在人工智能的發展方面沒有長短板的問題，起跑點都差不多。

我對人工智能的認識是，人工智能是利用運轉很快的大型計算機，在大量的材料之中挑出我們問的問題；有關的問題基本上都是復雜的統計學，在每個階段作出“Yes”或者“No”的選擇。

整個程序很復雜，因為計算機運轉很快，一秒鐘作出1000次、2000次選擇都可以，而人的眼睛、語言交換都沒有這么快的，這就是人工智能。

但人工智能本身不能替代人腦。

人腦里有許多出乎意外的東西，每個人腦子里儲存的素材很不一樣。人工智能要抹殺個人存儲的素材，完全依靠機器；使用者本身的大腦里的素材配合著機器輸進去的東西。純粹輸進去的東西是“Garbage in , Garbage out”（往計算機輸入一堆垃圾，輸出的一定是一堆垃圾數據）。

人腦很難量度，人腦的容量要比任何機器都大，運轉速度也不是任何機器可以想象的。

所以，人工智能到目前才是剛剛起步。

論設備，中美一樣多。論人力，第一階段大量的人力將“Garbage”輸送進去，出不出“Garbage”不管，硬要輸進去一大堆資料，這個人力消耗非常大。

中國人多，比美國雇傭的人力要多得多，可以大量地用人力輸入數據，這是中國的長處。短處是問的問題，如果是公權力主導的話，可能我們問的問題有局限性。美國是自由的市場經濟，他問的問題，你不知道從哪里迸發出來的。

所以，基本上還是兩個社會、兩種文化的不同處決定了將來的競爭，可是這個競爭沒有誰贏誰輸。

人工智能的使用本身，我覺得大家都會比賽，但人多者取勝。中美兩邊有基本的社會條件、文化因素約束，但基本都是要靠大量的工作來證明。

工作之間會進步，工作之間一套機器學到上一個課題的資料以后它不會忘記，它會留下來，那套資料學到的邏輯它會拽進來用。

有人說，那就制止它亂套邏輯，亂套邏輯會找不到本來的目的，但最好不要制止它。它自己找課題、自己設想課題，這很好，主動權很大，它就變成人了。

可惜的是，我們把人本來的自動找課題、自動找答案的權力剝奪了，找了機器來代替人的能力。我們自己剝奪了比今天大無數倍、能干無數倍的天然機器的能力，就是你我的腦子尋找問題、思考問題的能力。

多種需求決定人工智能多種的發展方向

文廚（高山大學創辦人、校長）：我之前見過Geoffrey Hinton、Yann LeCun和Yoshua Bengio這幾位人工智能領域的開創性人物，他們在算法方面有開創性的突破。

在科技圈，大家認為科學基礎研究還是美國走在前面，國內因為有數據的優勢可以更好地進行實際的應用，在應用層面有很多地方比如視覺識別、語音、癌癥治療有可能走在美國前面。

許倬云：對于你剛剛講的，我也有想法產生。

美國之所以把人工智能提上日程：

第一，他們的工業自動化生產需要快速設計。比如福特汽車過去的生產流程切成十二個階段，現在有幾百個、上千個階段。它的速度快了，自動化程度越來越高。

自動化程度越高，每一個階段切分得越小動作越簡單、越容易精準，很快地配合在一起，零件到點、裝配到點，馬上第二個階段跟著走。這是工業自動化流程。

把無可測知的環境考慮在已可測知的范圍之內是工廠流轉自動化的差別。

第二，美國交通的管制大致是混亂的，而且人力不夠用，因此大家想到大量的輸送要使用自動工具。自動工具在復雜的不自動的路上走，這是第二個設計。

第三是經濟決策的設計。比如，交易所里那些股票的漲和跌如何預判？每一秒鐘有新的股票交易，新交易的賺和賠跟所處行業全球的賺和賠配合在一起，這些都極其復雜。

過去靠交易員的直覺，現在交易員手上有一套機器。機器根據大量的數據一計算，看漲還是看跌，可以很快作出決定。

政府的決策者在戰場上應該如此，經濟的斗爭也應該如此。這樣人工智能能夠活學活用，而且走的方向是各走各的路。多種的需求、多種的條件決定了多種的發展方向。

人工智能的智慧與天然的人的智慧之間還有很大的區別。人的記憶數量之大，不是普通機器能匹配的；人的分析和聯系資料的能力之快，考慮周全也不是目前機器能及的。

我們對人工智能要寄予希望，但也不能希望它是另外一個“人類”，超人類的“人類”。

中國很早開始用大數據管理國家

陳航（ReadyAI創始人、美國厚仁教育集團CEO）：從1950年第一個人工智能程序在卡內基梅隆大學產生，人工智能逐漸帶來第四次工業革命。

通過更多的數據分析和歸納能力，會更多直接同社會、生活、政府產生交互，帶來改善和沖擊。人工智能與中美文化、社會生活有什么交集？

許倬云：中國政府管理的傳統文官系統起源很早，周朝以前就開始了，但完全成熟是戰國時期的國家體制。

戰國七雄每個國家的人口上千萬、占地五六個省，都不是小國家，與今天世界上的中等人口國家差不多。他們怎么管理國家？

中國很早就用數據來管理。秦漢政府的檔案里面有地圖、文卷、收稅的數據、每天各種各樣的數據，還有法律文件。

歐洲要到近代國家出現以后才有根據資料、根據圖表數據來管理國家的經驗。

中國在這方面的經驗很早。

蕭何打到秦國首都，第一樁事情是占領它的資料庫，拿它的地圖和收稅資料。這一點，項羽從來沒懂，他駐在秦國的關中很久，都沒有拿這些資料。兩下較量，項羽輸了。

再談打仗，大家最熟悉的《孫子兵法》，孫子是第一個計算戰爭的。多算者贏，少算者輸。根據資料算得越多，贏的幾率越大；根據資料算得越少，輸的幾率就越大。

中國用大資料是家常事情。每一朝的正史都有志書，包括地理、食貨財富、生產能力、收稅條件、專利、消費項目等，都清清楚楚。這么詳細的資料庫2000年來不斷。

我認為，大數據不難，大數據關聯很容易；問題是資料一大堆，要儲存在哪里，而且資料要夠整齊劃一，可以計算。

真要論起來，每天吃飯、買菜用的都是大計算腦子里面的計算。選什么材料，“Garbage in , Garbage out”；問什么問題，“Yes” and “No”。這些跟日常生活很有關系。大數據處理的思路在日常生活里可以用手上掌握的小數據延伸到大數據上。

我寫“六十年的美國”（《許倬云說美國》），再寫十倍厚都可以，數據都在日常生活中，周邊都有。以《紐約時報》為例，1天的《紐約時報》可以衍生出18本書，這18本書可以提供一個將軍打一次仗。

大數據與個人隱私、基本權利不大相干

王翔 （小米總裁）：人工智能的算法和相關的技術在近幾年來迅速進入了人類生活的各個領域。有些技術的應用可大幅度提升工作和生產效率，改善人類的生活品質但另一些可能會傷害個人隱私和其他基本權利甚至發生直接沖突。人類應如何應對？

許倬云：真正大數據算出來的東西是不屬于任何個人的，而是屬于人群的。屬于人群的是指，大數據算出來的是某一個時代、某一個地理環境里面某一個群體、某一個工業（或產業）的情況如何，或者某一個產品的未來如何。

做更大的延伸，算出來的是甲國、乙國究竟是快速打仗，打完拉倒，還是拖著耗下去。這些計算不會牽涉個人問題。

個人問題是個人私人的問題，大數據的“大”就在超越私人，得出的是群像、通像，不會有特別的傾向。我們不會針對某個個人平時的行為用大數據分析，分析個人不需要大數據。我覺得大數據與個人隱私不大相干。

基本權利要看是一個群體受到損害，還是一個個人受到損害。大數據很難牽扯到一個有名有姓的個人，很難牽扯到一個人本身的基本權利。但是使一個階層的群體受到損傷會有。比如大數據認定某種工廠不可能賺錢，不用開了，這個結論的結果是幾十萬工人馬上完蛋。

有人說農業不用干了，經濟的農業用精準的做法、用自動管理，不需要幾個農夫。沒錯，但是這樣做的話，我們就缺少了自動改善的機會。

個別農夫看到好的品種會留下改種；看到以前沒有見過的植物會觀察這個植物，它有什么長處有什么壞處。這就是個別農夫種田與機器種田的差別。

機器種田是不管田里的是西瓜、南瓜、冬瓜，機器滾過去都收下來。農夫會質疑，西瓜田里怎么出現了南瓜。這也是個別農夫種田與機器種田的不一樣之處。同時也是隱私與基本權利的問題。

人的因素拿走以后，還算不算東西？它改進的余地要靠另外一次改進數據來改進機器。

文章題目：許倬云：大數據與個人隱私、基本權利不太相干
URL鏈接：http://vcdvsql.cn/article2/chspoc.html

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