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雷达卡
在1966年预测2000年的生活
BBC最近公布视频，记录了1966年的青少年对2000年的种种预测。那时的孩子对未来非常沮丧，悲观派远超乐观派。
英国广播公司(BBC)档案部在社交媒体上发布的一段6分钟视频短片，成了最近节日气氛的亮点之一。视频中，一个班级的青少年在1966年试着预测2000年的生活会是什么样的。
这段来自BBC《明日世界》(Tomorrow’s World)节目的短片，上线四天内的点播量接近50万次，吸引了4000多条评论。对于那些对未来学感兴趣的人，这段视频令人神往。
1966年的那群孩子们对未来非常沮丧。悲观派远超乐观派，比例为6：1。悲观派主要担心核末日，其中有几个人认为那是不可避免的。
他们反复提及人口过剩的问题，以及自动化和计算机带来的失业问题。（其中一个孩子说，“必须对此采取一些行动。”）他们还提到了工厂化农场，还有因整齐划一统一和配给造成的无趣——以及必须依靠食物丸为食的前景。
两个孩子勉强算是对气候变化感到不安。其中一个男孩认为，在轨卫星干扰了天气，将造成海平面上升“300至600英尺”。一个女孩认为，太阳将燃烧殆尽，在地球上开启一个冰河期。
另一个男孩采取了截然不同的思路：“人们将在更大程度上被视为统计数字，而不是实实在在的人。”另一个孩子想象道：“我可能会去参加一个计算师的葬礼，或者如果一枚核弹出了问题，我会在洞穴内生活，外出打猎谋生。”我喜欢这个想法。
人数处于劣势的乐观派谈到了种族和谐，提到富人和穷人仍会存在，但两个群体和谐相处，还提到了更好的建筑设计（“房子会更圆，而不那么像方盒子”）。有一个女孩的乐观比较笼统：“人们认为地球会爆炸，但不会的，”她说道。
大体上，看过这段视频的人都找到了合乎自己愿望的内容。
如果他们最大的担忧是气候变化，他们便会抓住1966年的受访者提到天气这一点，认为他们的观察力超级敏锐。那个说我们到2000年都将只是统计数字——并非特别精辟的一点——的孩子，被那些认为我们都是受谷歌(Google)和亚马逊(Amazon)摆布的可怜虫的人誉为真正的先知。
“这些孩子说得太对了，”一名Twitter用户评论称，“他们所说的几乎一切都说到了点子上！”
“真的是一些非常聪明的孩子，”有人在Facebook上写道，“非常清楚地看到动物和人类的未来。他们甚至可以独立思考。”
《明日世界》里的孩子似乎认真而且善于表达，但他们的猜测反映的只是当时典型的悲观担忧。我和那些1966年的青少年年龄相仿。我记得，小时候的我们知道当时有一场核军备竞赛，但我们讨论的大多是“美国化”和政治。另外视频中还缺少对当时的正面事物的讨论，比如空间探索、科技奇迹以及文化变化。
至于孩子们的预测被证明准确，我不能认同——尽管我一直是个乐观者，对21世纪充满热情。
那个担心自动化及其对就业影响——当今的热议话题——的男孩可能看似非常有先见之明。或许他确实如此，并且说的完全是自己的想法。但是同样地，自动化是上世纪60年代报纸和电视上广泛讨论的话题。即使当时我只有11岁，但我仍然记得当时家里有关自动化的讨论。
马萨诸塞大学(University of Massachusetts)经济学家本•塞利格曼(Ben Seligman)所著的《最臭名昭著的胜利：自动化时代的人类》(Most Notorious Victory: Man in an Age of Automation)是1966年颇为重要的一本书。该书的章节标题包括：“无人工作”(Work Without Men)和“我们等待的创伤”(The Trauma We Await)。时任美国总统林登•B•约翰逊(Lyndon B. Johnson)甚至在1964年成立了科技、自动化和经济进步国家委员会，并将其放在优先地位。
对我而言，《明日世界》这段视频突显了我们应该如何警惕根据当前潮流进行预测。赶时髦的担忧很少被证明是真正的先见之明。
已故的英国科学作家阿德里安•贝里(Adrian Berry)是皇家天文学会(Royal Astronomical Society)、皇家地理学会(Royal Geographical Society)以及英国星际航行协会(British Interplanetary Society)的成员。他甚至认为，人类对想象中的危险感到担忧，而恐慌程度往往与真正的危险成反比。
那么，我提名的2018年头号无厘头担忧是人工智能(AI)——过去一年AI主导着未来预测的议程。
有很多理由相信AI不会像很多人所担心的那样变成可怕的怪物。我见过的第一线AI专家——比如亚马逊的机器学习主管拉尔夫•赫布里希(Ralf Herbrich)——相信，针对这项技术提出的说法夸大其词了。赫布里希以及其他许多人都表示，AI就是机器学习，而后者是高级模式识别；“接管世界”既不是设计宗旨，也超出它的能力。
我不想显得油嘴滑舌，但是，之所以不要太相信当今流行的对AI的担忧，正是因为这是一个流行的担忧。如果你想预测未来的真正麻烦，我建议你把目光投向其他领域。
译者/马柯斯
转自：http://www.ftchinese.com/story/001075866?full=y
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