新黑暗时代：科技与未来的终结

运算 CALCULATION

科幻小说家的时间观通常与普通人不同，他们甚至有一个专门的词用来表示那些同时出现的发明：“蒸汽机时代”。威廉·吉普森（WilliamGibson）这样描述道：

在科幻小说界，有一种说法叫做“蒸汽机时代”，意思是指20或30个不同的作家突然开始创作同一主题的作品。之所以叫做“蒸汽机时代”，是因为蒸汽机的情况也是如此—没有人知道蒸汽机为何突然就出现了。托勒密曾经论证过蒸汽机的机械原理，从技术上来讲，罗马人就完全有可能发明大型蒸汽机。他们已经能够制作小型的蒸汽机玩具，也拥有足够的金属加工技术，但他们就是没有想到去发明蒸汽机。1

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蒸汽机在“蒸汽机时代”的诞生，几乎就是神秘的、宿命般的操作，因为它完全存在于人类对历史进程的认知框架之外。这项奇特的发明创造需要不同的条件（都是让我们意想不到的想法和事件）凑在一起，所以它的问世就像一颗新起之星：魔幻奇妙、闻所未闻。但是科学的历史表明，所有的发明都是由不同的发明家不约而同地创造出来的。世界上最早的磁学著作分别独立诞生于公元前600年的希腊和印度以及公元1世纪的中国。鼓风炉诞生于公元1世纪的中国和12世纪的斯堪的纳维亚半岛。中间并非没有交流传播的可能，但是坦桑尼亚西北部的哈亚人掌握制铁技术已有两千年之久，远远早于这项技术在欧洲的发展。17世纪，莱布尼茨、牛顿等人分别独立推导出了微积分公式。18世纪，氧气的提法几乎同时出现在卡尔·威廉·席勒（CarlWilliamScheele）、约瑟夫·普里斯特利（JosephPriestly）和安托万·拉瓦锡(AntoineLavoisier)的作品中。在19世纪，阿尔弗雷德·罗素·华莱士（AlfredRusselWallace）和查尔斯·达尔文同时提出了进化论。这些历史揭穿了英雄史观的谎言—在这些英雄的故事中，孤独的天才总是埋头劳作，然后一鸣惊人。历史是互相关联的、非线性的：“蒸汽机时代”是一个多维的结构，困于时代之中的人往往对其视而不见，但却不能毫无察觉。

尽管存在着这样的深度现实，人们依然喜欢听到合理的故事：能够让人们厘清来龙去脉、存在合理的动机、情节层层推进，大多数读者感觉故事就应该这样展开——因为这是故事本身的需要。

2010年，万维网之父蒂姆·伯纳斯·李(TimBerners-Lee)

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在威尔士的一个帐篷里做了题为“万维网诞生始末”的讲座。2李在这场轻松愉快的讲座中，对计算本身做了详尽的解释。这同时也是个谦逊的英雄故事。李的父母康威·伯纳斯·李和玛丽·李·伍兹都是计算机科学家，1950年，两人在曼彻斯特开发费伦蒂马克1号(Ferranti MarkI)—世界上第一台通用型商业电子计算机时相遇并结婚。康威后来发明了编辑、压缩文档的技术，玛丽则研发了伦敦公交车的模拟路线，这项发明能减少公交车的延误时间。李称他的童年“充满了计算”，他做的第一组实验就是用钉子和弯曲的铁网制作磁铁和开关；他的第一个设备是一柄可以远程控制的手枪，看上去像捕鼠器，可以拿它来捉弄自己的兄弟姐妹。他注意到，晶体管几乎和他在同一时间诞生，所以当他上初中的时候，就可以在托特纳姆法院路的电器商店里买到成包的晶体管。很快，他就开始制作非常简陋的电路，安在门铃和防窃报警器上。随着他的焊接技术越来越好，可供选择的晶体管也越来越多，他开始能够搭建更复杂的电路。第一个集成电路的出现让他可以用旧电视制作视频显示器，直到他拥有了制造电脑的所有零件—虽然没能成功造出电脑，但也无妨。这时的他已经考入大学，学习物理专业。毕业后，他在一家公司负责电子打印机的排字工作。后来他加入了欧洲核子研究组织（CERN），在这里，他提出了“超文本”的构想——在此之前，范内瓦·布什和道格拉斯·恩格尔巴特（DouglasEngelbart）都阐述过这一构想。由于他所工作的地方需要研究人员相互之间共享相关信息，他将这一想法运用到了传输控制协议和域名系统中，并由此促成了互联网的兴起一—看！万维网就这样诞生了，一切

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都像命中注定一样。

当然，这只是讲故事的一种方式，然而由于这个故事看起来合情合理，所以能够引起我们的共鸣：它描绘了一项发明诞生的上升弧——朝着正确的目的地一路攀升。辅之以发明者传奇的个人史，一步步通向了那灵光一现的瞬间，天时地利，一切都刚刚好。万维网的发明得益于微处理器、远程通讯和战时工商业需求其他一系列的发明和专利、企业研究资金、学术论文，甚至李的个人家庭历史；但是同时也是因为人类社会已经到了“万维网时代”：一时间，文化和技术通通汇集到了一起，从古代中国的百科全书到缩微胶片检索再到博尔赫斯的短篇小说，无所不包。万维网必不可少，它适时地出现在了时间轴上。

计算尤其倾向于对历史做出这样的辩护性解释，以证明其自身存在的必要性和必然性。技术预言自我实现的必要条件被称为“摩尔定律”，最早由戈登·摩尔（GordonMoore)1965年发表在《电子学》（Electronics）的一篇论文中提出。摩尔是仙童半导体公司（Fairchild Semiconductor）的联合创始人，同时也是因特网的创始人，他的洞见在于：晶体管产业—正如李所记录的，当时问世还不到十年—正在迅速萎缩。他表示，每个集成电路可容纳的元件数目会逐年翻倍，并且预测之后十年都会如此。反过来，初始计算能力（raw computing power）的快速增长会带动更多奇妙应用的诞生：“集成电路会创造很多奇迹，比如家用电脑——至少是与一台中央电脑相连的终端设备、自动驾驶汽车、个人便携式通讯设备。今天，电子手表只需一个显示屏就能使用。”3

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十年之后，他对定律稍作修改，认为（集成电路可容纳的元器件数目）会每两年翻倍，也有人提出是十八个月。尽管不断有声音称它不久就会失效，但直到今天，这条黄金定律大致上仍然适用。1971年，半导体的特征尺寸(feature size)——单个设备的最小物理尺寸为10微米，相当于人类头发直径的五分之一。到了1985年，这个数值降低到了1微米，随后在2000年左右，又降到100纳米—相当于一个病毒的直径。2017年初，特征尺寸为10纳米的半导体已经可以应用到智能手机上了。以前人们认为，7纳米以下的微型化设计是不可能的，因为在那样的尺度之下，电子可以通过电子隧道自由地穿越任一表面。然而事实正好相反，未来的晶体管可以利用这个效果，制作原子大小的芯片。甚至有人预测，未来会出现由DNA以及经过纳米工程改造的蛋白质组成的生物芯片。

到目前为止，一切都很顺利。微型化原则的推进和计算能力的飙升像不断高涨的海浪，伯纳斯·李乘着海浪越过60年代、70年代和80年代，顺风顺水地将我们推向万维网和当下的互联时代。但是摩尔定律，尽管名字这么叫(摩尔自己已经有20多年没使用过这一术语），其实并非是一条“定律”。事实上，它是一种预测和投射，既是来自数据的推断，同时也是我们有限的想象力创造出来的幻影。它常常混淆不清，就像人类的认知偏见让我们更偏爱英雄历史，只不过摩尔定律所指的方向不同。在认知偏见的误区中，我们常常认为历史事件会朝着不可避免的进程方向发展，最终促成了我们所处的现在，摩尔定律则将该进程一直延伸到未来。尽管这条所谓的定律尚不能确定真伪，它仍从根本上具有塑造未来和影响人类其他预测的能力。

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摩尔定律起初只是即兴的观察，后来却发展成为漫长的20世纪的主题，获得了类似于物理法则的神圣光环。但是与恒定的物理法则不同，摩尔定律是依情况而变的。它不仅受限于制作工艺，还依赖物理科学的发现以及支撑投资和市场的经济、社会体系。它还取决于消费者的购买欲望：人们会更青睐每年越来越小、越来越快的发光物件。摩尔定律不仅是技术和经济的，它还是欲望的。

自20世纪60年代开始，集成电路的快速发展影响了整个计算工业：每年都会产生全新的芯片类型，这主要取决于半导体的发展。没有任何一家硬件制造商或软件开发商能够支付独立开发设备的成本，它们倾向于从少数销售商那里购买越来越密集、功能越来越强大的芯片。制造芯片的厂家决定了计算机的形态，直至其呈现给终端消费者。这造就了软件工业的增长：摆脱了对硬件制造商的依赖，软件也不再需要销售商。先是出现了微软、思科（Cisco）和甲骨文（Oracle）等垄断商业巨头，接着又形成了经济、政治和意识形态重地—硅谷。由于资源稀缺，早期软件开发商需要不断优化它们的代码，为复杂的算法难题找到更简洁经济的方法。然而，初始计算能力的快速增长意味着程序员只需要静待十八个月，就可以等到双倍性能的机器。当下一个销售季来临时就又会有大量的新资源，那为啥还要精打细算呢？最终，微软创始人的名字成为了另一条计算科学法则：盖茨定律(GatesLaw）。根据盖茨定律，由于编码的浪费、低效和冗余码的出现，软件运行速度每隔十八个月就会减半。

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盖茨定律是摩尔定律的真正继承者。当软件占据社会核心位置时，它不断增长的功率曲线就与进步本身的概念紧密地联系在一起：我们将迎来一个富足的未来，而现在我们只需以逸待劳。一开始的计算法则蜕变为经济法则，并最终上升为一项道德法则—因为它同时也对膨胀与堕落有自己的标准。甚至摩尔自己也非常满意自己创造的理论得到了广泛应用。在庆祝该词诞生的40周年纪念日上，他告诉《经济学人》（Economist）：“摩尔定律打破了墨菲定律。一切都变得越来越好”。4

今天，由于摩尔定律的应用，我们生活在一个算法无处不在的时代，生活在拥有无限运算能力的“云”中，摩尔定律在道德上和认知上的影响渗入到生活的方方面面。尽管量子隧穿机和纳米生物工程师都在尽力而为，不断突破发明的极限，我们的科技发展速度已经开始向哲学的发展速度看齐。就目前而言，适用于半导体研究领域的方法并不适用于其他领域：不能再作为科学定律、自然法则和道德法则。倘若我们批判性地看待科技向我们传达的信息，我们就能辨别到底我们出了什么问题。数据中的错误很明显——然而我们却经常引用数据作为讨论问题的依据。

2008年，克里斯·安德森1]在发表于《连线》（Wired）杂志上的一篇题为《理论的终结》（EndofTheory）的文章中提出，如今大量的数据摆在研究者的面前，传统的科学研究方法已经过时。5科学家们再也不需要建立模型并用样本数据进行检验。相反，庞大的计算机集群可以处理纷繁复杂的数据组，并且自己就能生产出真理：“只要有足够多的数据，真理将不言自明。”安德森举了谷歌翻译算法的例子:它不需要掌握语言的深层结构，只需要利用大量的翻译文本库，就可以实现不同语言的转换。他将这种方法延伸至基因组学、神经学和物理学中，在这些领域，越来越多的科学家使用计算来解读复杂系统中的海量信息。在大数据的时代，他说：“只要有相关性就可以了。我们不再需要建立模型。”

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[1] 克里斯·安德森（ChrisAnderson，1961年—)：美国《连线》杂志（Wired)总编辑。提出了“长尾理论”“免费经济学”等经济学概念。——编辑注

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这就是大数据的神奇之处。你不必真正了解或懂得你所研究的内容；你只需要对数据信息中浮现的真理充满信心。从某种意义上来讲，大数据悖论是科学化约主义（scientificreductionism）的逻辑后果：这一信条认为，通过把复杂的系统分解成多个组成部分，并对其进行孤立研究，我们就能够理解整个系统。如果能与我们的真实体验相一致，那么这种化约主义研究方法也是能够站得住脚的。但事实上，它被证明存在着不足之处。

仅仅依靠大数据将不利于科学研究，这一点在医药研究领域尤为明显。过去六十年间，尽管医药工业取得了巨大的发展，针对药物研发的相应投资也不断增加，但与投入研究的资金相比，新药物的发明速度却在持续地、明显地下降。自1950年以来，在每十亿美元投资的药物研发项目中，新药的数量每隔九年就会减半。这种下降的趋势非常明显，科学家们甚至创造了一个新的词汇来描述这一现象：“尔摩定律”（Eroom'sLaw）——就是将摩尔定律倒过来拼写。6

尔摩定律证明，在科学界，人们已经逐渐意识到科学研究方法出现了严重的问题。在不同因素的影响下，不仅新发明的数量在减少，而且也变得越来越不可信。

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