新黑暗时代：科技与未来的终结

药物研究中存在的最后一个问题与我们关系最为密切，也是令许多科研人员最担忧的，药理学家将它称之为“基础研究/强力”(basic research/brute force)偏见，我们可称其为“自动化问题”。纵观历史，发明新药物的过程通常是由某个科研小团队通过集中精力研究几组分子群来完成的。一旦在天然材料、合成化学物质或偶然的机遇中发现某种可能的化合物，科研人员会将它的活性成分分离出来，然后将它放入生物细胞或组织中进行筛选，以评估疗效。近20年来，这一过程已经基本实现了自动化，并发展成为今天人们所知的高通量筛选技术（high-throughputscreening,HTS）。高通量筛选技术是药物发现的工业化，它能够大范围、自动化地从庞大的化合物资料库中筛选出可能的反应组合。

请想象这样一幅画面：在一个现代汽车工厂里，到处都是传输带和机器手臂，一排排的托盘、风扇和监控设备之间，架着一座数据中心这才是当代实验室的真实场景，而不是我们过去常常幻想的景象：穿着白大褂的科学家，摆弄着冒泡的玻璃杯。高通量筛选技术更重视数量而非深度，它通过将大量的化学合成物输入机器并相互测试来获得大量数据。这一技术可以同时完成数千次组合测试，将化学空间全部暴露在外。但同时，它也向我们揭示了化学空间的广袤浩瀚—即便是高通量筛选技术，也几乎不可能穷尽所有活性反应组合。

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实验室中的科研人员当然清楚，现有的药物发现和严格的监管会带来巨大的经济压力，但只有在实验室中，新发明引发的逐渐失控的技术压力才会真正面临这些棘手的问题。财大气粗的药物公司也在加紧启用最新、最快的技术，希望能解决这些问题，正如一份报道中所指出的：“自动化、系统化和过程测量法已经在其他工业界得到了广泛应用。既然我们已经能够针对某个由基因组学衍生的目标，快速高效地筛选数以百万条线索，剩下的只需要不断重复同样的工业程序就行了，何必还要让化学家和生物学家不堪其累，反复进行不知道会持续多久的试验和试错呢?”24

但恰恰就是在实验室中，这一方法的弊端暴露得最为明显。高通量筛选技术并没有削弱尔摩定律，相反起到了加速的作用。甚至有人开始质疑，人类传统笨拙的经验主义可能比现代计算方法更有效。在数据领域，尔摩定律甚至会被推为正典，许多顶尖的科学家都已经表达过类似的看法。

1974年，在对美国众议院科学与航天委员会的发言中，奥地利生物化学家埃尔文·查戈夫（ErwinChargaff）抱怨道：“现在，每当我走进一间实验室……我看到他们都坐在一模一样的高速离心机和闪烁计数器前面，堆叠着一模一样的图表，这样的状态根本没有多少剩余的空间留给科学想象力了。”25他还明确将对工具化的过分依赖与经济压力联系起来：“游戏的人[1]被死板的公司金融征服了。”其结果，按照查戈夫所说，“过去科学是最生机勃勃富有魅力的职业，现在却变得单调乏味”。出现这种情绪已经不是第一次了—从电视到电子游戏，对技术干扰人类感觉的批判不绝于耳。其不同之处在于，计算化的药理学正在创造一套关于自身失败的经验性数据—这台机器正在用自己的语言记录自己的低效。

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[1] 游戏的人（HomoLudens）：荷兰著名文化史学家赫伊津哈提出的文化概念，认为人的许多行为都具有游戏性，而非经济性。——译者注

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要清醒地认识到这一失败的含义，我们需要放弃对技术进步的零和解读，承认认知和理解上存在着灰色地带。如果机器已经彻底失败，我们该如何重新将游戏的人请回科学研究？答案也许存在于另外一个实验室中，那里有异常复杂的实验设备用于揭开核聚变的秘密。

作为科学研究的圣杯之一，核聚变寄托着人们的无限希望：取之不尽的清洁能源，只需要几克燃料就可满足城市用电，还能发射航空火箭。然而这一目标却极难实现。尽管自20世纪40年代开始起，全世界已经建立了许多试验反应堆，有关这一领域的新发展和新发现也层出不穷，但人类至今也没能生产出正数净能，也就是说，生产出的能量还没有引发聚变反应所耗费的能量多。(唯一成功的人工核聚变是20世纪50年代在马绍尔群岛进行的“城堡行动”热核试验。但是试验过后，一项通过在美国西南部山洞深处引爆氢弹进行发电的提议被否决，因为人们发现保证持续发电需要建造多个氢弹才行，成本太高了。)

核聚变反应是等离子在超高温气体状态下进行的，这与恒星聚变时产生能量和重元素的方式如出一辙，因此在聚变爱好者中流行着一个说法，很形象地描述了核聚变的状态：“瓮中之星”。在超高温状态下，原子核会互相聚合，如果使用了正确的原料，聚变便会产生热量，这些能量就可以被存储并用于发电。但是保持超高温等离子体的稳定性是一项巨大的挑战。在现代核反应试验中，通常的做法是使用强大的磁场或激光，将等离子体铸造为稳定的、甜甜圈形状的环形物，或者说圆环体，但是这需要极其错综复杂的算法。密闭壳的形状、使用的物质、燃料的构成、时间、力度、磁铁和激光的角度、气体的压力以及电压都会影响等离子体的稳定性。截至本书写作完成之前，聚变反应堆持续运行的最高纪录是29个小时，这一纪录是2015年在一个甜甜圈形状的托克马克装置（tokamakreactor）中进行，同样消耗了巨大的能量。另外一项前景广阔的技术被称为“场反向配置”(field-reversedconfiguration），它会创造出圆柱体的等离子场，大大降低了能量消耗，但它最长的运行时间仅仅为11毫秒。

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这一创举是由一家总部设在加利福尼亚州的私人研究公司——三阿尔法能源公司（Tri AlphaEnergy）完成的。三阿尔法设法让等离子体的两个“烟圈”以每小时100万公里的速度冲向彼此，形成了一个长3米、宽40厘米、雪茄形状的等离子场。26实验使用硼作为燃料，而非更常见的氘氩混合燃料。虽然硼很难被点燃，但是与稀缺的氚相比，地球的硼储量非常充足。2014年，三阿尔法公司宣布他们成功地使核反应持续了5毫秒；2015年，他们声称可以维持该反应。

接下来要做的就是优化这一成果，但是随着气温和能量的升高，延长反应时间将变得越来越难。在每项试验开始前，研究人员可以对仪器进行多重控制和输入参数的设置，如磁场强度和气体压力，等等，然而核聚变反应的结果依然瞬息万变：随着试验的进行，反应堆容器内的条件会不断发生变化，研究人员必须持续且及时地对其进行调整。这意味着对机器进行的微调不仅是非线性的，而且会牵一发而动全身：调整一个变量就会产生意想不到的后果，或者影响其他输入值。这不是一个改变某一参数，然后静观其变就能解决的简单问题，相反，我们需要不断探索这一高维空间中所有可能的设定。

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初看之下，这似乎正好可以启用药理学的强力实验方法：多种多样的设定参数形成了庞大的数据组，算法在广阔的领土中不断开山辟路，逐渐构成一张地图，标注着实验结果的高峰和低谷。

但是简单的强力实验在这儿根本不起作用，还会使问题变得更加复杂，因为对于等离子体而言不存在“优劣水平量表”，没有一项简单的输出值能让算法筛选出最好的实验运行方式。这就需要人类进行差别化的判断，区分不同的进程。此外，你在培养皿中遇到的问题毕竟有限，而在核聚变反应中，安全操作的界限并不十分明确，数兆瓦的能量对各种气体施压，其温度将达到惊人的数十亿度，很有可能会将昂贵而独特的设备毁于一旦。这时候就必须由人类来统摄全局，以防止算法采用一组错误的输入值使机器遭受毁坏。

为了应对这一问题，三阿尔法公司和谷歌的机器学习专家发明了“验光师算法”（Optometrist Algorithm)。27验光师算法的提法来自视力测试，测试时病人会被问到二选一的问题：哪个看得更清楚?这个还是那个?在三阿尔法公司的试验中，数千种可能的实验设定被简化为约30个更容易被实验人员掌握的元参数。实验过程中等离子体每隔8分钟就会喷射一次，每次喷射之后，算法会暂停一小段时间再重新开始，并将新的结果连同之前最好的一次喷射结果，一并交付给人工操作员，由他裁定选择哪一个作为后续的实验设定。通过这种方式，验光师算法将人类的知识、直觉与设备在高维解空间（high-dimensional solution space）中的导航能力结合起来。

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三阿尔法公司启用这一算法的初衷是增强等离子体的稳定性从而延长核聚变反应的时间。然而在探索参数空间时，人工操作员发现在某种特定试验中，等离子体的总能量会突然激增这一异常结果本可以用于提高反应的持续性，却被自动化算法忽略了。人工操作员可以重新进行设定，不仅维持了实验时长，还增加了总能量。这些意想不到的设定带来了全新的实验体系，更好地中和了科学探索中的不可预测性。

随着实验的进展，研究人员逐渐认识到，将人类智慧和机器智能结合到一起实在是一箭双雕之举：一方面，研究员能够更容易地从复杂结果中凭直觉想到改善的方法；另一方面，机器可以尝试更多可能的输入值，以弥补人类的疏忽。综上所述，验光师算法既保证了随机取样，又加入了人类解读，因而可以用于解决一系列的科学难题，以提供对复杂系统的人性理解和优化选择。

对于尝试协调复杂计算问题隐蔽的操作方式和人类需求之间的矛盾的人来说，验光师算法的操作机制具有特别的吸引力：一方面，需要协调的问题总是异常复杂，令人毫无头绪，这需要依靠计算机的强大功能；另一方面，我们也需要人类意识中模糊含混、变化莫测和自相矛盾的部分来解决这些问题，尽管这种人类意识本身也充满着悖论，因为我们通常没有办法对它进行精准的表达。

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三阿尔法公司的研究人员称他们的方法“试图优化一个潜在的效用模型，这个模型也许连人类专家们都不能表达清楚”。这句话的意思是：他们面临的问题虽然处在一个非常复杂的空间之中，但却存在着某种秩序，只是这种秩序超出了人类的表达能力。核聚变反应试验中的多维空间—以及我们后文将要探讨的神经网络的编码象征—毫无疑问是存在的，只是无法被具象化。新技术让我们有机会与这些无法描述的系统开展有效的合作，但同时也要求我们必须承认，的确存在着这样的系统—不仅仅是在药理学和物理学领域，也存在于涉及道德和正义的问题中。我们需要认真思考在这样一些盘根错节的系统中，在也许永远无法缓解的疑虑和不安的状态中，生活到底意味着什么。

承认存在着无法言说的领域是新黑暗时代的一个侧面，这意味着承认人类智性存在着边界：总有些事物是无法被概念化的，也并不是所有的科学问题都能够用算法来解决。我们想出来的解决办法越来越复杂，却始终赶不上问题复杂化的程度，这一过程中，更宏大的系统性问题往往被忽略，这让我们承担了巨大的风险。就像摩尔定律的进步法则指引着计算朝着特定的方向发展，让某些架构和硬件大行其道，而对这些工具的选择，正从根本上塑造着我们解决、甚至思考未来的方式。

人类思考世界的方式是由我们使用的工具塑造的。正如科学史学家艾伯特·范·黑尔登（Albert vanHelden）和托马斯·汉金斯（ThomasHankins）在1994年所说：“因为工具决定着我们能够做什么，在某种程度上，它们也决定着我们能够思考什么。”28这里所说的“工具”涵盖了支撑科研活动的整个社会政治框架，从财政基金、学术机构、学术期刊到赐予硅谷及其周边地区无与伦比的经济力量和专利知识的技术和软件设施。现在，我们面临着更深层的认知危机：人们相信，不管有没有人类干预，号称“绝对中立”的机器都可以提供唯一的、不可撼动的答案。随着科学不断向技术层面演进，而人类思想和行动也有这样的趋势，虽然这一趋势中孕育着新的可能性，却也逐渐揭示着我们无知的程度。

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精确的科学方法带来的收益日渐萎缩，人类身陷尔摩定律的魔咒，但这同时也能帮助我们看清和解决问题。当我们需要借助大数据来认清大数据的问题时，最重要的是如何应对这些摆在眼前的数据。

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2014年至2015年的隆冬，为了探寻那不可见之物，我多次横穿英格兰东南部。我在这片地区寻找隐藏系统的蛛丝马迹，在这里，伟大的数字科技网络变成了实实在在的钢铁和电线，以基础设施的面貌展现在我们眼前——这是心理地理学的一种表现形式。尽管心理地理学这个术语现在快被人们用烂了，但是它对于我们仍然有用，因为它强调：对事物的外部探索能够揭露其隐匿的内部状态。

根据情境主义（Situationist）哲学家居伊·德波[1]于1955年所作的定义，心理地理学“研究地理环境的精确法则及其对个人情绪和行为的特定影响，无论这种影响是在有意识还是无意识的层面上形成的”。德波担心随着我们的日常生活变得日益景观化（spectacularisation），我们的生活方式也会变得越来越受到商品和媒介的控制。在景观社会中，我们日常接触到的事物几乎都蜕变成为某种超越我们意识之上的更深层次的真实的替代品，与深度真实的疏离削弱了我们的主体性，并让生活质量降级。心理地理学与城市景观的批判性互动是对抗这种疏离的路径之一，通过主动观察与干预，以一种出其不意的、急切的方式迫使我们与现实直接接触。但是如果我们不去探寻都市生活中的景观迹象，而只是在全球化视野下寻找虚拟景象并解读其对我们的影响的话，心理地理学的效用仍然不大。

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[1] 居伊·德波(Guy Debord,1931—1994):法国思想家，情境主义代表人物，著有《景观社会》。——译者注

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在这里，我们将对这些数字网络进行一次“漂移”(dérive)—一种心理地理学的研究方法，其目的不是为了发现某种私人病症的映射，而是去探索全球化、数字化的集体反映。为了完成一个名为“诺尔”(TheNor)项目，我曾多次长途跋涉，为这些电子网络绘制地图。2我首先从包围着伦敦市中心的监视装置系统开始调查，这个监视系统由无数感应器、摄像头组成，负责监管拥堵收费区和低排放区域，并追踪每一辆进城的车辆。另外一些监视设备则分布得七零八落，有些属于伦敦交通局和伦敦市警察厅，有些是商业组织和其他机构安装的私人摄像头。在整整两天的漫步中，我拍到了超过一千个摄像头，期间因为引起了麻烦，被警方训诫、甚至拘留过。3关于监视的主题以及监视所造成的诡异氛围，在本书的后文中还会进行探讨。除了市中心的监视系统，我还探索了伦敦领空范围内的电磁网络，并悉数观察了引导飞机进行环球航行的甚高频全向信标[1]，这些全向信标通常分散在机场、废弃的二战时期的军用机场，隐藏在丛林中和铁丝网之后。4

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