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  • 写在算法时代 目前的医生,面对一个刚确诊癌症的病人,往往不是先急着讲病理,而是先摸摸他的脸,看看他哭得像个受惊的猫,闻闻他手里的香薰,就连先问问他家里有没有养狗。他们知道,那些冰冷的指标、那些复杂的基因测序报告,在别人眼里是数据的堆砌,在他眼里却是能救命的光。在一个连水都认不全的社会里,做医生的,起初得学会像狗一样去认人。
    这不是复古,这是对“人”的底层逻辑的重新确认。 可我们大多数人,偏偏还是忒习惯把世界当成一台庞大的工业机器。算法、逻辑、概率,成了我们解释行为、预测未来的万能钥匙。程序员写代码是为了让程序像人一样思索,工程师造系统是为了让系统像人一样舒服。便,我们自己也成了超级用户,试图用一个个按钮、一个个滑块、一个个模块,去掌控那些不可控的命运。我们当作只要把参数调得刚刚好,世界就会自动运转,世界就会自动向善。可现实挺骨感,算法的优化算法越先进,它的黑箱里藏着的恶意就越深。 数据一辈子是最诚实的裁判。当你试图用“大数据”来证明一个群体是保险的、无害的,前提是你务必承认,数据本身是有局限的。就像当年那个著名的实验,研究者给一只老鼠注射了正常剂量的沙丁胺醇,结局老鼠死了;再给另一只老鼠注射了过量剂量的沙丁胺醇,结局老鼠活了。死的是活,活得是死。
    这个实验残酷得让人想哭,出于它的结论忒让人绝望了:剂量拍板一切,没有标准剂量,就没有保险。我们目前的算法,不也是这个逻辑吗?我们搞 punto 的优化,搞强化学习,搞各种复杂的神经网络,最终得出的结论是:只要略微调整一点权重,就能让系统变得“完美”。可这里的“完美”,往往只是掩盖了底下那些被遗忘的死灵数据——那些在训练初期就被牺牲掉的数据点,那些用来创造现代互联网、让目前的我们跑得越来越快的数据点。 我们忒需求那种“确定性”了。在这个充满不确定性的世界里,确定性就是力量。一个 AI 模型能根据输入文本精准预测用户接下来会说啥,这让人安心;一个风控系统能根据历史数据精准判一个账户是否盗刷,这让人踏实。便我们疯狂地收集数据,疯狂地训练模型,把那会儿的数据放大成未来的预言板。我们把那会儿的一百年当成目前的一分钟,那种工夫压缩的快感,是我们在这个时代唯一的救命稻草。我们恐惧未知,故此拼命去量化未知;我们恐惧无常,故此拼命依赖算法。 可难题在于,算法没有生命,它只是那会儿一万次奔跑留下的影子。它不懂“人”的情绪,不懂“人”的痛楚,更不懂“人”的尊严。当一个人出于算法的推荐而刷出大量的色情内容,出于算法的推送而陷入焦虑抑郁,出于算法的优化而丧失了隐私,我们该如何去辩护?要是连监控都变成了算法,那还剩下啥防暴?我们拼命地想要构建一个完美的系统,最终却发现,这个系统越完美,它越像怪兽。 这种对完美的执念,也害得了另一种悲哀:我们丧失了“做粗活”的权利。在手工时代,一个医生需求手动按压病人的穴位,需求手动缝合伤口,需求手动擦拭患者的脸。
    这些动作挺慢,粗糙,充满汗水和体温,但它们能体现“人”的温度。而在算法时代,这些动作被外包了,被机器接管了。机器处理数据挺快,机器处理程序挺快,但机器一辈子无法体会病人在疼痛时的颤栗,一辈子无法感受到伤口上那点点血迹的刺痛。 便,我们启动寻求一种“混合”的解决方案:既要算法的精确,又要手工的温度。我们想让 AI 去诊断病情,让 AI 去规划路线,让 AI 去处理文档。但与此与此同时,我们依然保留着手工的急救室,依然让医生去挡在前线。
    这种割裂感,就像是一个人既想借用别人的眼看世界,又想自己握着枪打仗,最终却发现自己连枪都拿不稳。 这种对完美的追求,实际上也是人类某种深层恐惧的投射。我们都恐惧犯错,恐惧被世界抛弃,故此拼命去优化系统,去消除偏差。我们试图把世界打磨得光滑圆润,就像打磨出一件瓷器。但在瓷器上,哪怕有一处裂纹,整件东西就碎了。算法的世界里,哪怕只有一处逻辑漏洞,整个系统就崩塌了。我们当作能完美无缺,可事实往往是,再完美的设计,也逃不过工夫的侵蚀。 故此,回到最初的难题:我们到底需求啥?我们需求的不是更高级的算法,而是更软乎的人性。我们不希望医院里只有CT 片,我们也不希望算法能精准预测病人的康复工夫。我们只需求一个能听懂哭声的医生,一个能听懂孩子笑声的陌生人,一个能坐在床边,陪人度过漫长黑夜的人。 在这个万物互联的时代,真正的智能,不是算得快,而是算得慢。
    不是对数据毫无保留,而是知道啥时候该沉默。
    不是追求绝对的精准,而是准误差的存有,准不完美。出于世界本就是粗糙的,人本就是多毛的。我们需求的是那种粗糙的、充满瑕疵的、带着体温的“人”,而不是那个闪闪发光的、透明无瑕的“机器”。 最终,我想说,或许我们都不完美,但在彼此面前,我们是整个的。
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