技术至死 数字化生存的阴暗面

索珊娜·玛格内特进行过一项具有同样启发意义的研究：生物特征识别技术是怎样失败的。她注意到，行业代表在推广自己创新的时候，总爱使用一个比喻，也即这些技术能够根除歧视，因为算法和人类不同，对种族或肤色的态度是中立的，也看不见种族或肤色(这个故事我们之前就听说过)。与此同时，她发现这些技术的所作所为往往又南辕北辙，“经常定位过度，无法识别，会排除特定的社群。”出于这个原因，生物指纹扫描仪很难扫描亚洲女性的手。虹膜扫描仪排除了使用轮椅的人，有视觉障碍的人。英国生物识别技术工作组发现，对从事“文员、体力劳动、和维护”职业的人，扫描指纹很困难；故此，说生物指纹扫描仪没有阶级偏见，恐怕言之过早。这也是需要对算法进行独立审计的另一个原因吧。

无需断然拒绝生物识别技术，人就可以主张，我们需要更好、更具实证性的途径来进行相关探讨；如果说它们必然会按照技术的逻辑来发展（或者，用凯利的说法，按照整个宇宙的逻辑来发展），会让我们放弃许多富有成效的干预措施。技术不是注定的。想想看吧，面部识别技术对情境犯罪预防等技术会有怎样的影响，又会怎样助长保镖权等排除性策略的推广普及呢。要是你只需看一眼对方的脸就能识别出其姓名，连问都不必问，你就可以用更加复杂的方式来微调自己的准入策略。又或者，你可以分析人的面部表情，要是对方看上去是在说谎，那就拒绝其进入。

要发现个别的技术在宏观控制系统中有可能扮演怎样的角色，这两者之间又存在怎样的联系，我们需要跳出技术讨论的范畴，从更小、也更稳固、更实证的层面上去思考。一旦我们脱离了“技术”、“互联网”这类宏大辩论的限制，就有可能找到别的方式来探讨、思考：也即，既了解技术，又关注细节，留心法律和经济环境，且汲取历史的教训。它并不是要拒绝技术解决方案本身；只是希望在任何一种情况下都要对其适当性进行质疑，从而为社会继续探讨这种适当性设计一种途径，即便是在看似微不足道、无关紧要的技术引出一个支持其自身发展的巨大社会技术系统的时候。

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更少犯罪，更多惩戒

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“目标模糊、问题定义不精确和政策工具难以驾驭，固然造成了太多麻烦，可若非要用计算器去强加解决，我们就是傻子。”
——德博拉·斯通“日复一日受管控的生活，让我们所有人都把虚拟物质的世界视为理所当然……在为管理所孕育的幻象命名时，我们所用的语言是变化多端的，故此，不管我们品尝、闻嗅或体验到了什么东西，我们所用的命名中都隐含着自以为傲的启示、社会关注和理性。在这种充满了混乱回声的语义沙漠，我们需要一块莱纳斯之毯1，一种威严的崇拜之物，可以拖着到处走，感觉就像是捍卫了神圣价值观。”
——伊凡·伊里奇

未来属于“数据恋”(datasexuals)。2012年4月，倡导知性辩论的网站“大思考”(BigThink)在一篇简短而富有挑衅性的文章里解释说，“时代文化精神赐予我们都市型男²(metrosexual)，也创造了它在数字领域的代名词：数据恋。”“大思考”并没有讽刺的意思；它认为，数据恋是一种真实而且越来越普遍存在—的典型，也是纽约在文化之战中败给了硅谷的微妙暗示。“数据恋跟你我很像，”文章接着说，“区别在于他们对个人数据的迷恋。他们数字化到了无休止的疯狂境地，痴迷地记录有关自己个人生活的一切，他们认为数据就是性感……至少从数据的角度来看，他们的生活，修饰得非常完美。”

1 源自花生漫画，小男孩Linus总是抱着毛毯，而毛毯也就成了安全感的象征。

2 迷恋梳妆打扮和个人外貌的都市男性。

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数据恋之于硅谷，就像潮人之于布鲁克林：两者都无处不在，而且，达到某个程度之后，会惹人生厌。如今，一个非得进行搜索的人会发现，日常活动几乎没有不被跟踪、不被记录的；人人都有智能手机，人类的一切活动都可以测量、分析和共享。大把搞发明的创业家甚至开发了能记录、分享我们刷牙习惯方方面面的智能牙刷；它们配备了智能传感器，不光跟踪我们的刷牙行为，还将这些数据分享给牙医，或是设计治疗方案的保健服务供应商多亏了匹配的智能手机应用程序。面对现实吧，谁不想片刻地回味那些图形图表呢尤其是显示在我们浴室镜子上的时候?再说，它们比你在电视上看到的有关非洲贫困情况的靠不住的图表有趣多了。

一旦你进入了数据恋式思维方式，你就会自我监测个不停，哪怕睡觉也不放过。除了能够监控睡眠周期的全套小工具(当然，睡觉时你得记得把传感器带在头上），新一代的设备还能让我们将睡眠质量和环境联系起来。英特尔的研究人员正在开发一种名为“摇篮曲”的系统，整合并处理来自一台红外摄像机、两台被动红外移动探测器，以及光、空气质量、声音和温度传感器输入的数据。所有这些传感器会收集你身边情况的数据，并将之绘测成图(图表，统计、等等)，投射到你床头柜的全触摸屏设备上。

为什么你会想要把卧室变成一座监控神庙，在床边摆放一台不断喷涌图表的显示器呢(说到底，临睡前看点刺激的色情片不是最棒的么)？嗯，据研究人员说，“摇篮曲”的设想是，“为确认睡眠干扰因素提供具体建议。”前科学时代的你我，从前是如何知道临睡前要关好窗户、拉上百叶窗呢？完全是个谜。现在，就算环境里没有任何从前打扰过你的东西，你的睡眠也会被焦虑打扰。现在，传感器说你的睡眠充斥着“干扰因素”，你该跟谁去争论呢？要不是下场太过悲惨，解决方案主义倒也算得有趣。

亚历山大·卡迈克尔(AlexanderCarmichael)是一名健康行业的创业者，同时也是一位数据恋生活方式的狂热信徒，她记录一切：睡眠、晨起后的体重、卡路里摄入量、情绪，甚至性、锻炼和经期天数。《华尔街日报》描写过另一位数据恋，纽约平面设计师尼古拉斯·费尔顿(NicholasFelton)，他每年定期公布自己的个人年报(朴实地叫做《费尔顿年报》)。2007年，有关费尔顿，你必须要知道的事情如下：他收到了13张明信片，输掉了6局台球，读了4736页书；年报告诉我们，这个幸运的家伙还“跟踪了自己在纽约走过的每一条街道，并将自己所喝的632瓶啤酒按出产国分了类。”2011年，他到健身房打卡45次，只进了9次酒品专卖店。费尔顿的后代对他一定不会有太大的意见。他当年度的另一些统计资料同样具有说服力：2011年，Facebook聘用了费尔顿(我们可以稳妥地认为，其他的候选人不会有比他更长的简历了)。谁会不喜欢上这种“发自内心的泰勒主义”3呢？

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在《金融时报》上，我们读到了另一位自我跟踪狂的事迹。此公名叫乔·贝茨-拉克鲁瓦(JoeBetts-LaCroix)，他连续3年一丝不苟、无微不至地用图表记录了自己、妻子及两个孩子的体重。乔还一直跟踪妻子的经期，长达10年，只可惜妻子完全不领情。“我正在生孩子，他不来握着我的手，支持我拥抱我，反倒坐在墙角，把我每次宫缩的时间录入电子表格。”她对《金融时报》说(但愿乔使用的是开源软件)。

最令人印象深刻的自我测量壮举来自《大西洋月刊》最近介绍的计算机学家拉里·斯马(LarrySmarr)。斯马是另一流派的自我跟踪人士：他跟踪他们跟踪的一切但还不止如此。例如，他收集并分析自已的粪便。《大西洋月刊》说，“他深入挖掘自己粪便的生化成分，对其微生物含量绘制详尽的图表。斯马甚至会从厨房冰箱里拿出仔细封装的样品，给不知情的访客们看。”看起来，数据恋完全不畏惧弄脏自己的手。

3这里的“泰勒”，指的是20世纪初的科学管理之父弗雷德里克·泰勒，其最著名的事迹是用秒表统计工人的每一项活动，删除劳动中的冗余动作。

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但是，别受互联网中心主义的愚弄，以为数字革命带来了前所未有的粪便转折。事实上，斯马对粪便内在真相的追求，或许是受了最新技术的教唆，但自我完善项目其实是一个古老的技术。来见过维多利亚时代的健康食品狂人霍勒斯·弗莱彻(HoraceFletcher)吧。这人有一个外号，叫“大咀嚼机”，他鼓励追随者们狠嚼食物32次。弗莱彻没有斯马的整套设备，但他也一样收集了自己的粪便，称重，并放到显微镜下分析。此人深信，如果人类遵循正确的咀嚼养生法，排泄物会非常干燥，只有潮湿粘土或热饼干的味道(反正亨利·詹姆斯是信了，他是弗莱彻的狂热信奉者和推动者)。1912年，弗莱彻写了一本书，叫《弗莱彻主义是怎么一回事：我是怎样在60岁变年轻的》(Fletcherism, What It Is: Or, How I Became Young at Sixty)。书里附有图表，吹嘘作者大便的光荣事迹。弗莱彻是一位卓越的数据恋（但请别介意，60岁变年轻的弗莱彻68岁时死掉了)。他曾追问，“忠实地为我们神圣效率的祭坛献身，还有什么比这更加神圣的呢?”对像斯马一类的当代数据恋来说，这句口号再恰当不过了。

不算粪便的话，弗莱彻之前已经有过许多类似的实验者了。有人或许会提到本杰明·富兰克林。富兰克林执着地追求“道德完美”，用日记跟踪自己在节俭、克制等13种美德之路上的前进步伐。1880年，统计学先驱、优生学之父弗朗西斯·高尔顿(FrancisGalton)展示了所谓的“口袋账簿”。这是一项很聪明的发明，方便他不引人注意地记录人群中不同类型的人。

按传记作者迈克尔·布尔默(MichaelBulmer)的说法，高尔顿也“注意到，用一根细针刺穿纸张，扎在不同的隔间里，就能方便地保存账簿了。”高尔顿用这个巧妙的办法做了些什么事情呢?布尔默说，高尔顿用它“构建了英伦三岛的美女地图’，把路上或别处遇到的姑娘们分为漂亮、中等和吓人三类。”伦敦的美女排名最高，阿伯丁最低。同样，他还清点过英国皇家地理学会会议上有多少人在摆弄小玩意儿，以此作为衡量受众无聊程度的迹象。当然，我们也知道这种对测量的痴迷把高尔顿带到了什么地方：优生学。现在，要是他有一台iPhone，更是一切尽在掌握了！尽管历史上不乏类似的例子，但大部分此类尝试，要么是准学术的、小规模的，要么就是由像弗莱彻或者高尔顿这类怪人进行的。今天，人们在更广泛的全球规模上展开了此类活动。如今选择参与此类项目的许多“极客”，都是不折不扣的怪人。但他们仍然有着足够大的接受度，吸引到风险投资家和其他保守企业投资人的关注。资金接连不断地涌入自我跟踪类初创企业。

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“自我”的观察

很难想象前一代的自我跟踪人士能形成某种社会运动：有劝导者，有定期会议，有一整套共同的目标和愿景。存在这样的运动，意味着这种跟踪活动里有一些很酷、甚至值得称道的东西，各种跟踪的美学。从社会运动的角度说，跟踪美学推崇的是一种平民的手段，而非共同的目的。

过去5年，在两位联合创始人就是那位写《科技想要什么》的凯文·凯利，以及前《连线》杂志技术记者的加里·沃尔夫(GaryWolf)的带领下，真的出现了这样一场运动，它最广为人知的名字是“量化自我”(QuantifiedSelf)。2010年，沃尔夫为这一新兴运动写下了一份类似宣言的东西，发表在《纽约时报》上(对宣言来说，这结果挺不错)，不光在美国，更在全球范围内发起了“量化自我”运动。

沃尔夫在文章中确定了过去几年自我跟踪测量活动崛起的4个因素。首先，电子传感器体积变得更小，功能却越发强劲。其次，电子传感器植入智能手机之后，就无处不在了。第三，社会化媒体从Facebook到Twitter让分享变成了常态。第四，云计算的概念让人可以将数据上传到远程服务器，并与其他用户的数据合并，有望产生更准确的结果。(当然，沃尔夫不是这么说的；他本着《连线》杂志一贯的神秘主义传统，切入了精神的层面。他写道，“名为‘云’的超级智能在全球崛起。”)分享和云计算这两个方面特别重要：透露一个人的自我测量，可以提供额外的动力（比如，许多拼命减肥的极客现在购买了能自动将体重数据发到Twitter上的电子秤这个例子又一次说明，仅仅10年前，解决方案主义式的干预还根本不可行)，同时还鼓励了一种跟“体重监察员”（Weight Watchers)、匿名戒酒会(AlcoholicsAnonymous)等良好项目相同的社群意识。

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不过，沃尔夫所列举的4个因素尽管有用(只是有点太过“新纪元主义”)，但只解释了造就大规模自我跟踪的技术底层结构。可就因为这样，自我跟踪就变得可取了吗？或者说，我们早就想要自我跟踪，只不过以前没有这些神奇的小工具和“云”?沃尔夫以真正的极客风范强调说，自我跟踪——以及更广泛的量化——的独特方式，能够让我们不受主观性、情绪化的左右，按理说是件好事。“我们容忍量化的病态(干巴巴的抽象、机械式知识)，因为结果太强大了。”他指出。“把事情编了号，就能进行测试、比较和实验。数字减少了问题带来的情绪共振，转向了温顺的智力层面。”

自我跟踪的拥护者们并没有自然而然想到：有些对照比较、有些似是而非的东西，不妨保留原样，不去研究。毕竟，他们认为自己是启蒙时代的捍卫者，正跟迷信与无知的黑暗势力战斗。《大西洋月刊》问斯马，如果他未来要得某种疾病，他会不会宁可不知道的好呢？大便迷斯马皱眉说，他不明白，怎么会有人不想知道呢?一如《大西洋月刊》所说，“他从没考虑过，人有时候会不想知道某些事情(哪怕是坏消息)。他的一辈子就是用来发现和寻觅的。他是个地地道道的科学家。”科学主义是人类创新的最大推动力。

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或许，量化自我活动这么多，是受囤积冲动的驱使。在所有能够收集的东西里，数据有着最为适合的属性尤其是存储在云端而非私人卧室里电脑硬盘上的数据。它不需要太多空间，便于移动，如果你出牌出得巧妙，甚至还能靠它赚些钱。体积小，可移动，利润丰厚：真是我们超级资本主义时代最完美的囤积目标。它是对我们复杂时代所有谜题和焦虑的完美回应：人们相信，每一个想法之间都彼此相互关联，跟政府有关系，跟企业有关系，而后面两者把真相藏了起来，不让我们其余人等看见。

在这个世界上，真正的原因被藏起来了，只能通过艰苦、勤勉的分析来揭穿，所以，定量分析越多越好。只有所有一切都得到了记录和量化，人才能发现共济会、梵蒂冈、常青藤，以及人类自已拼命想要隐藏的东西。一位量化自我运动的正牌成员对《华尔街日报》说，“我想创建连我自己都不知其存在的连接。我是天生的注释狂。”这可真是托马斯·品钦(ThomasPynchon)阅读小组的绝佳口号呀！4

自我跟踪的另一些拥护者强调它改善我们决策的潜力。英国科学家，后成为企业家的斯蒂芬·沃尔夫勒姆5(StephenWolfram)提倡所谓的“个人分析”(这跟自我跟踪是同义词)。按《纽约时报》的说法，沃尔夫勒姆扫描了23万页纸张资料；他的医疗测试数据，完整的基因组，GPS定位轨迹，室内运动传感器数据，全都随时可供分析。沃尔夫勒姆认为，未来会出现一种“个人分析”应用程序，用来跟踪人在日常生活中发挥创意的各种因素（他还说过一句名言，“以后，人要看自己的健康状况，会类似如今看金融投资组合报表。”)

4托马斯·品钦是美国作家，以写晦暗复杂的后现代主义小说著称。小说的内容常涉及大量的科学技术，又隐藏着一些历史事件，许多情节之间都存在着令人难以置信的相互联系。所以这里作者这么说。

5他的一大成就是建立了“计算型知识引擎”WolframAlpha,一度有人吹捧其为Google的竞争对手。

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