机器之心原创
作者：吴昕

阻止技术的发展是没有道理的 。 另一方面 ， 新技术将与我们现有的期望、规则和系统发生冲突 。 社会机构——从政府到公司 ， 再到文化规范——要去适应步伐 。 它将使我们能够利用 AI 等指数技术的力量 ， 以及可以塑造它的规则和规范 ， 满足社会需求 。

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三年前 ， 商汤科技联合创始人、CEO 徐立在桌子上画了一条线 ， 代表科技发展 。 然后又画了一条工业线 。 「科技和工业发展始终并行 。 但什么时候这两条线产生交集？」他问 。
经过五六年的资本催熟 ， 大量资本投到企业「数据飞轮」 ， 为其积蓄不可阻挡的势能 。 算法让机器越过工业红线 ， 平行线有了交集 。
不过 ， 飞轮尚未抛出漫天钞票 ， 已频频感到现实反作用力 。 一众知名 App 接连下架 ， 「自查整改」、「上市」、「退市」热词频出 ， 以野蛮生长与丛林法则为主的 AI 叙事 ， 翻开自我规训新一章 。

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巴西艺术家拉克尔 · 科根（Raquel Kogan）装置艺术作品 ， 计算机生成的数字投射在漆黑的房间 ， 使观众成为了作品的重要组成部分 。
一、「数据飞轮」与临界点
1865 年 ， 英国通过当时五大道路交通法之一的《道路（蒸汽）机车法》 。 该法要求蒸汽机车配备一名专职「红旗手」 ， 走在车辆前方约 55 米的地方 ， 持红旗以示警示 ， 并负责协调马车与机车在狭窄道路的会车 。
这些在今天看来「不可思议」的规定 ， 被很多人视为英国在内燃机时代落后于德法的重要原因 。 过早立法 ， 就好像给刚长出的瓜苗套上模具 ， 不问可能 ， 统一大小、人工塑型 。

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因专职「红旗手」的特别规定 ， 该法被戏称「红旗法案」 ， 从而扬名 。
前人的弯路不必再走 ， 对于蓬勃发展、竞争正盛的 AI 科技 ， 希望中国 AI 避免 「重蹈覆辙」也在情理之中 。
大数据与人工智能技术可以使一些新兴国家赶上、甚至超过传统发达国家 。 同时 ， 这种基于密集数据和巨大算力的新技术甚至有望重塑沉闷的科学发现和社会治理 。
从 AI 驱动蛋白质预测到借助直觉解决数学猜想 ， 创新是不是有一种新的范式？在徐立看来 ， 今天 AI 给出的猜想在很多情况下可以远超我们当下的认知 ， AI 也许可以给出当前时代的「牛顿定律」猜想 。
如果可能要等几十年甚至上百年 ， 人类才能够对技术的「黑盒子」进行解释 ， 「我们是不是要等这么长的时间（才去应用）？」
从数字文娱的美颜特效、智能上妆 ， 虚实结合的体感游戏 ， 到深入到金融、工业、农业等等方面的数字人、智造、智检智控 ， 技术应用逐步渗透进生产生活的方方面面 。 新冠疫情期间 ， 无感测温、健康码、远程教学办公 ， 甚至于 AI 智能解译医疗摄片 ， 通过一方屏幕 ， 人们能真切感受到经济脉搏与技术活力 。
但是 ， 也有无法忽视的独特风险与挑战 。
与自行车、内燃机驱动的工业经济不同 ， 立基 AI 的数字经济离不开「数据飞轮」——海量数据获得改善服务 ， 更受欢迎 ， 吸引更多的海量数据 。 二者是一种互相强化的关系 。
这不仅是字节跳动短短几年就估值 10 亿美元、让 Facebook 相形见绌的原因 ， 也是亚马逊、谷歌、苹果和 Facebook 等超级明星科技公司在极短时间内积累巨大市场力量的重要因素 。