演算法已經滲透到我們的飼料、街道和工作場所。以下是《連線》員工正在閱讀的內容，以瞭解這對未來意味著什麼。

眾所周知，我們《連線》雜誌對人工智慧著迷。但這也不是秘密，隨著自動化和演算法潛入生活的新角落——改變工作、經濟、甚至世界秩序——棘手的、有時意想不到的問題出現了。這就是為什麼這個冬天，我們也著迷於那些試圖解決這些問題的書。演算法是如何對我們的政治產生如此大的影響的?他們什麼時候能當我們的司機?他們應該真正瞭解我們多少?這些書由歷史學家、記者和研究人員撰寫，每一本書都探討了人工智慧已經或即將顛覆的世界的一個非常不同的方面。所以，認真研究一下將定義未來幾十年的演算法問題吧。

駕駛：創造自主汽車的競賽

Driven: The Race to Create the Autonomous Car

亞歷克斯戴維斯

“偉人”理論認為，歷史主要是由英雄創造的，高大，強壯，聰明的傢伙（總是花花公子），他們用蠻力和聰明才智重塑未來。有線校友亞歷克斯戴維斯的新書駁斥了這種過時的理論。在《驅動》一書中，戴維斯深入研究了自動駕駛汽車的歷史，以及那些愚蠢而充滿活力的角色（大部分還是男性），他們正在努力引導這項技術的存在。正如戴維斯所揭示的，團隊合作讓夢想成真。直到它沒有。然後訴訟和一個工程師的案件，手銬飛。

最終，機器人汽車可能會重塑現代生活的運作方式。到2050年，自主汽車的規模將達到7萬億美元；如今，阿爾法、通用、福特和特斯拉等數十億美元的公司競相解決這些問題。但在本世紀初，AVs是一個學術愛好者。然後在2001年的一項資助法案中，一個晦澀的條款將政府的資金投入到機器人技術的開發上，僅僅幾年之後，Darpa在莫哈韋沙漠舉行了一場機器人競賽。這些古怪的進入者正是當今世界上最大的AV公司的數百萬美元的工程師。對許多人來說，這筆錢是一個不錯的激勵。但是，正如一位機器人專家告訴戴維斯的那樣，大多數機器人都是由經典的製造商精神所驅動的：“我尋求的是能讓世界陷入困境的東西，我可以用自己的雙手去做，這在我的時代會發生。”

套用另一位有遠見的人的話來說，真正的工程之路從來不會一帆風順。戴維斯犀利的敘述記錄了性格衝突、哲學分歧、資金短缺，在數量驚人的案例中，還記錄了妨礙機器人技術發展的麻煩野生動物。（小貼士：當機器人穿越沙漠時，要留意那些土生土長的烏龜，如果你試圖移動它們，它們會在你身上撒尿。）這是一本寫給那些厭倦了英雄故事，想了解制造震撼世界的機器人的生意是如何發展壯大的人的

如果那麼：模擬公司是如何創造未來的

If Then: How the Simulmatics Corporation Invented the Future

吉爾·萊波雷

小測驗：誰是第一個用演算法模擬美國選民贏得有爭議的選舉的總統候選人？如果你說唐納德·特朗普，你就晚了56年。那一年是1960年，約翰·肯尼迪與一家鮮為人知的初創公司Simulatics Corporation簽約，利用其開創性的“人物機器”調查美國選民，預測他們的行為，並提供競選建議。在她的模擬科學史（“社會科學的原子彈”，一本“冷戰劍橋分析”）中，吉爾·萊波雷記錄了早期演算法行為建模，以及它對政治和社會不可避免的影響。

Simulatics將繼續贏得《紐約時報》和國防部的合同，後者利用其技術預測選舉結果，而後者則利用其為越南戰爭戰略提供資訊。Lepore既是哈佛大學的歷史學家，也是《紐約客》的撰稿人，他用精彩的檔案細節將公司的歷史活了起來。她對20世紀60年代的描述是2020年的一面鏡子：美國正處於一場種族正義起義、一場與其地理上的敵人進行的技術軍備競賽以及一場受技術影響而形成的選舉之中。在任何一個頁面上，你都可以用“模擬”換成“臉譜網”，這樣的故事幾乎就有意義了。如果這就是被遺忘的科技創始者們的故事，他們的工作催生了“人民預言家”，這將塑造現代民主，為今天的矽谷巨人鋪平道路。如果能更好地研究模擬學的興衰，那麼歷史就不會註定再次重演。-阿里爾·帕迪斯

炒作機器:社交媒體如何擾亂我們的選舉、我們的經濟和我們的健康——以及我們必須如何適應

The Hype Machine: How Social Media Disrupts Our Elections, Our Economy, and Our Health—and How We Must Adapt

by Sinan Aral

寫關於社交媒體陷阱的文章提出了一個迫在眉睫的難題:選擇關注哪個問題。廣告驅動的商業模式?對分裂內容的演算法放大?黨派極化?選舉干擾?在Hype Machine中，Sinan Aral決定解決幾乎所有的問題。他出人意料的成功。作為麻省理工學院數字經濟專案的負責人，阿拉爾對社交媒體內部運作的最新實驗研究進行了上帝視角的描述。其結果就像一本教科書——一本關於Facebook和Twitter之類的網站對我們的大腦和社會的影響的專業知識的引人入勝的快捷方式。

阿拉爾不是辯論家;他認為，社交媒體提供了真正的社會效益，他擔心，修復它造成的同樣真實的危害的努力，可能會犧牲這個過程中的好東西。他小心翼翼地不讓自己的結論超越文獻中已證明的結論。因此，希望對大型科技公司發起毀滅性攻擊的讀者將會失望。但阿拉爾的謹慎大多是一種美德。例如，當他得出結論說，社交媒體廣告的有效性“被過分厚顏無恥地過度炒作”時，你可以相信，他是在對現有證據進行評估，而不是為了追求某種議程而挑選物件。當提到政策處方時，這本書有些猶豫;尤其是Aral對科技行業反壟斷運動不屑一顧的態度，缺乏經驗主義分析的成熟。“我是一個科學家、企業家和投資者——按照這個順序。他一開始就宣稱。檢查。炒作機器的主要優點不是Aral想什麼，而是他知道什麼。吉拉德·埃德爾曼

預測和監視:資料，自由裁量權和警務的未來

Predict and Surveil: Data, Discretion, and the Future of Policing

Sarah Brayne

薩拉·布雷恩(Sarah Brayne)在洛杉磯警察局工作了五年，坐過巡邏車，與高階官員交談，最重要的是，她觀察了警察局使用資料和軟體來“預測”和應對犯罪。她的經歷和觀察提升了她的書《預測與監視》(Predict and Surveil)的水平，超越了對警方監視的危害的傳統抨擊。作為一名訓練有素的社會學家(這本書是她博士論文的修改版)，Brayne專注於如何以及為什麼資料在部門中被使用。有三點值得注意:第一，越來越多的人依賴私人公司收集和分析資料，不受憲法和其他對政府機構的限制。Brayne之所以被洛杉磯警察局吸引，部分原因是它是Palantir軟體的早期使用者(WIRED在這裡和這裡都有記錄)。第二，“預測性監管”在多大程度上是基於看不見的輸入的反饋迴路。一個洛杉磯警察局的系統鼓勵警官根據記分系統對長期違法者進行優先排序;與警察的每一次互動都會增加一分，使一個人更有可能被多次攔下。第三，當資料鏡頭被倒置並開啟時，警官們的不安，就像用軟體監控他們的“工作效率”一樣。布雷恩在大多數情況下都避免使用學術術語，偶爾也會犯一些錯誤。她的野外經驗很有幫助。在當著一名青少年母親的面逮捕他後，一名警官告訴留在巡邏車裡的布萊恩，他母親曾“問我是不是他的女兒，今天是不是帶孩子上班的日子。”在最後一章中，她提出的建議並不令人感到意外，但可能會引發必要的反思。斯科特Thurm

來自矽谷的聲音:科技工作者談論他們做了什麼，以及他們是如何做的

Voices From the Valley: Tech Workers Talk About What They Do—and How They Do It

作者Ben Tarnoff和Moira Weigel

2016年，本·塔爾諾夫(Ben Tarnoff)和莫伊拉·韋格爾(Moira Weigel)共同創辦了一本小型科技雜誌《邏輯學》(Logic)。因此，我很高興能聽到他們的新書《矽谷之聲》(Voices From the Valley)的訊息，這本匿名的書是矽谷“平臺背後的人”寫的。但我得承認，我一開始對這個前提有些懷疑。匿名並不能保證令人鼓舞的誠實，而且往往會產生相反的效果，讓人們淪為自己角色的諷刺漫畫:編碼員、創始人、餐廳員工。但塔爾諾夫和威格爾都是熟練的面試官，他們能夠巧妙地將談話圍繞著“你是做什麼的?”這個讓人掃興的問題展開。“進入奇怪而令人愉快的方向。有科技公司自助餐廳的員工，他描述自己在過去的生活中看著過去的科技繁榮;當矽谷的田園腹地被改造成豪華草坪時，生意很紅火。一位按摩治療師在按摩了幾個月程式設計師繃緊的後背後(就像“試圖軟化老肉”)，她擔心自己的雙手。她說，她把年輕的、對程式碼有好奇心的女兒帶到校園，結果只會體驗到一種疏離感，而她卻不知道疏離感的根源是什麼。我發現自己很想讀這些人的回憶錄。他們活過來了，即使是匿名的，對塔爾諾夫和威格爾來說，這是工作做得很好的標誌。格雷戈裡·巴伯

數字化與懲罰:數字時代的種族犯罪

Digitize and Punish: Racial Criminalization in the Digital Age

由布萊恩·傑佛遜

一個熟悉的關於隱私的比喻是，它就像氣候變化一樣:全球各地的許多個人決定混合在一起，形成了一個不適合居住但無法逃避的環境。一個人可能會“變綠”，但無法逃避變暖的海洋或有毒的空氣。類似地，一個人可能會把他們的智慧手機扔出窗外，但他們仍然會被閉路電視攝像頭、間諜飛機，甚至他們自己的汽車跟蹤。布萊恩·傑斐遜(Brian Jefferson)的《數字化與懲罰:數字時代的種族犯罪化》(Digitize and punishment: Racial Criminalization in the Digital Age)是對紐約市和芝加哥的“監獄景觀”的一種長期凝視，在這些“監獄景觀”中，警務技術和監控已經不可避免地嵌入了環境之中。一個人是否從事犯罪行為是無關緊要的:如果他們生活在一個高科技警察密集的地區，他們將被標記，分類和監視。

在密集的歷史分析中，傑斐遜解釋了長期對這些城市的投資減少如何創造了一個下層階級，而科技行業自願為這個州“管理”。與此同時，國土安全部(Department of Homeland Security)和司法部(Department of Justice)的撥款為虛假的改革承諾提供了資金。而不是社會投資，城市轉向了社會管理:可以“預測”犯罪的軟體，可以記錄公民但不能記錄警察的隨身攝像頭，可以記錄從紋身到他們是否住在塗鴉附近的黑幫資料庫。現在，即使是無害的資料來源，比如社交媒體點贊和Instagram照片，最終也會落入警方手中。

你永遠不會知道。傑弗遜特別關注紐約和芝加哥警察局的高度保密，以及科技本身如何成為環境的一部分。但是這些技術並沒有減少犯罪，反而把更多的地方變成了監獄。這本書始終如一的學術語言有時會讓人難以分析，但它提供了一個尖銳而具體的視角，看看警務如何塑造我們的數字和現實世界。西德尼Fussell

機器人新法則:在人工智慧時代捍衛人類專業技能

New Laws of Robotics: Defending Human Expertise in the Age of AI

由弗蘭克•帕斯誇裡

艾薩克·阿西莫夫(Isaac Asimov)用機器人定律加快了幾十個短篇小說和半打長篇小說的節奏，這些定律限制了他的虛構機器，同時也為推進情節的發展留下了足夠多的漏洞。弗蘭克•帕斯奎爾的《機器人新定律》瞄準了當今和即將到來的明天更為平凡的人工智慧技術，但更有野心。他描繪了這樣一個未來:工廠機器人、醫療診斷演算法和線上學習等技術將使社會變得更加公正。

帕斯誇裡的新法律旨在限制製造和部署機器的人，而不僅僅是裝訂機器。他提出了四點:人工智慧系統從不以人的姿態出現;不要為了軍事或社會控制而助長軍備競賽;擴充專業人員，但不要取代他們;而且一定要註明是誰建造、擁有和控制它們。

這種機器人執法形式不僅僅是計算機程式碼，pasquale呼籲在全社會範圍內對政策、政治、經濟和勞動關係進行重新設計，以使技術走上一條更規範和平等的道路。他希望與工會和監管機構一起，重新規劃教室機器人和線上平臺等科技的未來。這種未來可能比人們過於熟悉的標準技術烏托邦的輪廓更難想象，後者與行政法沒有太多關係。但是，如果我們真的想讓世界變得更美好，帕斯誇裡提出了一個很好的理由，讓我們在技術夢想中注入更多的官僚主義。湯姆出

大脫鉤:中國、美國與技術霸權之爭

The Great Decoupling: China, America and the Struggle for Technological Supremacy

奈傑爾·英克斯特著(2021年3月出版)

要理解為什麼美國和中國現在在人工智慧、半導體、5g，甚至tiktog上陷入了衝突，回顧一下這兩個超級大國上一次失去技術優勢的情形或許會有所幫助。到18世紀末，中國已經發明瞭火藥、造紙術和指南針，但仍與世界隔絕，因此進入工業革命的時間較晚。在《大脫鉤》(The Great Decoupling)一書中，奈傑爾•英斯科特(Nigel Inskter)認為，中國因此遭受的“百年屈辱”在其今天的科技政策中發揮了深遠的作用。中國領導人看到了一個千載難逢的機會，可以在新興技術領域重新取得領先地位，並重新確立中國在世界秩序中心的應有地位。英克斯特是一位前英國情報官員和外交官，他對中國政府的思維提出了聰明的見解，對發揮作用的科技力量有清晰的理解，對中國的策略也有有趣的細節。

中國的迅速崛起當然引起了西方民主國家的主要擔憂。但英克斯特警告說，與西方技術、供應鏈和資金完全脫鉤會帶來巨大風險。切斷所有聯絡不僅會帶來難以置信的成本，還可能減緩技術進步本身的步伐。對於任何渴望跳出對中國的過時零和思維的人來說，“大脫鉤”是一本適時的讀物。對於歷史可能將我們帶向何方，它傳遞了一些亟需的謹慎。——騎士

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