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人工智能时代 (湛庐文化机器人与人工智能书系) - 电子书下载(高清版EPUB+PDF格式)

998 人参与  2018年12月18日 07:28  分类 : 机器学习电子书  评论

人工智能时代 (湛庐文化机器人与人工智能书系)-杰瑞·卡普兰

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书名:人工智能时代 (湛庐文化机器人与人工智能书系)

作者:杰瑞·卡普兰

格式:EPUB, HTMLZ, PDF

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出版:浙江人民出版社

排序作者:杰瑞·卡普兰

排序书名:人工智能时代 (湛庐文化机器人与人工智能书系)

日期:09 12月 2018

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出版日期:4月 2016

修改日期:09 12月 2018

大小:2.24MB

语言:中文


如果机器圈养了人类

所有这些都很隐晦,直到它们开始介入我们的生活,防止我们伤害自己。那时我们才会明白真相——谁是圈养者,谁又是被圈养者。

你们可能会想:也许这位自命不凡的专家真能为我们带来关于前景的精辟预言?话语很重要。我们对事物的描述会影响我们的思考。话语可以描述、留存、交流,同样也能勾画我们的理解、塑造我们的想象。我们会自然而然地用过去的经历来解读新的经历,而被我们选作参考点的经历会影响我们对世界的看法。

在前面的章节中我提到,因为引入创新科技而导致了工作本质的变迁。对于语言来说,也是如此。因为我们需要讨论和交流的事物变化了,所以话语也相应改变了。而且就像劳动市场一样,我们的词语有时候跟不上科技进步的节奏。有时,我们词不达意;其他时候,由于概念太新,合适的词语还没有出现。这成了一个问题。如果你无法谈论这个话题,也就很难理解正在发生的事,更别说制订适当的计划和制定政策了。

语言用一种有趣的方式来适应并满足我们的需求。有时我们会发明新词,比如尾声[35]、裸考、秒杀、给力等;有时候我们会“两词造一词”,融合两者的意思,比如早午餐(brunch, breakfast+lunch)、雾霾(smog, smoke+fog)、汽车旅馆(motel, motor+hotel)。但是大多数的时候,我们会为新的含义重新启用旧词,并让延伸或改变后的意义成为这个词的常规解释。在为了适应科技进步而改变的词语中,我最喜欢的例子之一就是“音乐”这个词。留声机最早由托马斯·爱迪生发明于1877年,并在19世纪80年代由亚历山大·贝尔(Alexander Graham Bell)使用蜡筒作为录音介质进行了改进。在此之前,如果你想听音乐的话,唯一的方法就是听人现场演奏。制作行为和制造声音两者的概念无法相分离,所以也没有必要去考虑制作音乐对于整体概念来说到底有多重要。

将灵魂注入机器

当人们第一次听到录制的音乐时是如何反应的?你可以想象一下被称为“进行曲之王”的约翰·菲利普·苏萨(John Philip Sousa)的严厉回应,很多耳熟能详的军队进行曲都是他的作品(比如《星条旗永不落》)。对于新生的录音设备,苏萨在1906年写了一篇名为《机械音乐的威胁》(The Menace of Mechanical Music)的抨击文。“直到此刻,整个音乐的发展历程从第一天起都在表达一种灵魂的状态;换句话说,把灵魂注入音乐……夜莺的歌声之所以愉悦是因为歌声是她自己唱出来的……那些呆板的复制机器的邀请者,疯狂地想要在任何场合都提供音乐,他们想要代替掉……伴舞乐队……很明显,他们认为没有什么领域是不能侵入的,也没有什么宣言是过分的,”他总结道,“音乐让我们了解世界上一切美好的事物。希望我们不要阻碍这些美好,不要让机器日复一日地给我们讲故事,因为机器是没有变化、没有灵魂的,它辜负了上天独赐予人类的乐趣、激情以及热情。”[1]换句话说,对于苏萨而言,真正的音乐需要一个人创造性地表达自己的真实感受。从这个角度说,机器无法制作音乐——机器发出的噪音和音乐不是一回事。即使听起来很相像,这种音乐也缺乏真正的“音乐”所必需的情感力量。

今天如果有任何人这么说都会被认为是一个怪咖:苏萨先生真傻啊。很明显,音乐就是音乐,无论它是怎么制作的。

难以置信的是,这个论点一段时间以前又重出江湖了。数码录制(相比于模拟录制)刚出现时遭遇到了唱片爱好者的强烈抨击。他们严肃地认为有些东西缺失了,当你用数字形式表达音乐时,一部分“灵魂”流失了。很多人认为凡是数字音乐无不平庸沉闷,缺少模拟音乐的深度和微妙之处。比如,在1973年创立《绝对声音》杂志(The Absolute Sound)的哈利·皮尔森(Harry Pearson)跟随了苏萨的步伐,声称:“黑胶唱片毫无疑问更具音乐性,CD让音乐失去灵魂。音乐中的情感消失了。”在唱片爱好者中,这种观点并不少见。迈克尔·弗雷莫(Michael Fremer)是乐评杂志《追踪角》(Tracking Angle)的编辑,他的话在1997年时还被引用过:“数字保存音乐的方式就像是用甲醛保存青蛙一样:杀死它,然后让它长存。”[2]

同样,任何表达这样观点的人在今天都会被认为是疯子。很明显,音乐就是音乐,无论它的存储方式如何。所以,“音乐”的现代概念不仅包括苏萨反对的模拟录制,还包括皮尔森和弗雷莫反对的数码录制。相同的词,意义却延伸了。

但是,在我们“解散”这些表达了过时而且无知观点的先生们之前,先来考虑一下如果你碰到这样的情况会怎么想。未来,当你的孩子要求计算机播放“迈克尔·杰克逊”时,计算机没有重复“流行乐天王”专辑中任何一首真实录制的歌曲,而是立即创作合成了一系列真假难辨的歌曲,任何一位对他毕生之作不甚了解的人都无法分辨其真伪,这些歌曲淋漓尽致地表现了他独特的嗓音。你是否会认为这种人工智能创造的音乐不是真正的“音乐”,而且肯定不是迈克尔·杰克逊的,因为无论怎么看这种音乐都不是来自人类艺术家,更别说来自大师本人了?(为什么会有人忍受这些?当然是为了节省版权费。这样做不会侵犯他的版权。)

如果你把这场关于音乐的讨论当作无用的迂腐行为,就大错特错了。我们一度使用的词语会对我们的思考和行为造成真实而严重的影响。

你不必非要拥有一辆车

你可以想想自动驾驶汽车的例子。20世纪初汽车刚出现时,人们把车称为“不用马拉的车”,因为马拉的车是这种新奇机器最近的参考点。今天又有多少人知道“马力”其实指的是真正的马的力量?我们现在也是因为相同的原因谈论“自动驾驶汽车”。这两个词就是用旧科技形容新科技的例子,但同时,我们所用的这些词语却模糊了这些事物真正的潜力。“自动驾驶汽车”听起来像是一种很厉害的新技术,你可以用它来改装你的下一辆座驾——就像是倒车雷达或倒车影像一样。它和你的旧车没什么两样,只不过你现在不用自己驾驶了。但是事实却是,这种新科技将会革命性地改变我们对交通的理解,同时也会对社会造成强烈的影响,然而这些词却没有表达出这些深层的含义。一个更好的描述应该是“个人公共交通”。

为什么是“公共”呢?一旦这种科技变得随处可见,也就没有什么必要非要拥有一辆车了。当你需要一辆车的时候,你只需要召唤一辆,就像今天的出租车一样,只不过到时车会出现得更可靠、更及时。当你下车后,车就会静静地跑到最近的集结待命区,等候下一位乘客的召唤。几十年之后,你不会再去考虑买一辆属于自己的车,就像今天你不会想买一节私人火车车厢一样。[3]

这种系统将对经济、社会以及环境造成的影响并没有任何言过其实的成分。有研究预测,交通事故将会减少90%。仅仅在美国,这种系统每年拯救的生命数量就相当于10次“9·11”袭击。同样仅仅在美国,车辆事故每年还会造成400万起人身伤害,由此造成的花费达8 700亿美元。[4]相应的还有交通执法机关(交警)的开支、损坏的车辆、车辆的维修以及交通法庭。更别说我们需要的汽车数量仅仅为现在的1/3。[5]而且我们说的也不是几百年以后的事:专家们统一认可的意见是在20~25年后,75%的汽车都会是自动驾驶汽车。

仅仅这一项创新就能改变我们的生活方式。车库会像室外厕所一样消失,无数浪费在停车场上的宝贵空间都将被重新利用,这些土地的主要用途将是大量新房产。[6]环境污染将会大幅度降低,同时减少的还有污染对健康的影响。青少年不需要再经受“学会开车”这个成人礼。交通拥堵将成为存在于历史中的遥远记忆,更不用说可以完全取消对于速度的限制了,这将大幅减少通勤的时间。反过来说,通勤时间的减少也会扩大你的住所和工作地点之间的距离,从而降低城市近郊的房地产价格,并抬高更远地点的房价。个人效率将会大幅度提高,因为你在车里可以做别的事,而不需要开车。汽车保险将成为过去。你可以在当地的酒吧玩一晚上,而不用担心自己是否能安全到家。送比萨的人将会变成一台移动自动贩卖机。给力!想想对于一般家庭来说,这会造成多大的经济影响。

图灵测试的真谛,让人包容机器

我们来看看另一个话语为了适应新科技而转变的例子,这个例子来自艾伦·图灵的预言。在1950年时,他写了一篇很有思想的论文名为《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)。这篇文章开篇说道:“我提议思考这样一个问题,‘机器能思考吗?’”他接下来继续定义他所说的“模仿游戏”是什么,我们现在称其为图灵测试。在图灵测试中,一台计算机将试图让一个人认为它是人类。判定者需要在一组人类选手中找出计算机。所有选手在物理上都和评委相分离,他们之间只通过文字来交流。图灵推测道:“我相信在接下来的50年后,我们将可以对计算机进行编程……让计算机更好地参与模仿游戏,而询问者在问话5分钟后平均能成功鉴别出计算机的概率不会超过70%。”[12]

正如你所想象的,热心的极客们经常会举办这样的竞赛,到了2008年,合成智能已经能在前25%的时间里(即1分15秒)让评委认为自己是人类了。[13]还不错,要知道大部分进入比赛的程序都是业余玩家在空闲时间完成的。

图灵测验被广泛解读为人工智能的“成人仪式”,如果机器具有能够成功过关的智慧力量,就能获得人类的尊重。但是这种解读却是错误的;这并不是图灵的本意。如果仔细研读他的论文就会发现一种不同的意图:“我认为最开始的问题‘机器可以思考’太没有意义了,不值得讨论。然而我相信,在这个世纪末,对于词语的使用以及总体的文化思想将会发生巨大的变化,届时当我们谈到机器会思考时将不会再受到反驳。”(他加上了强调。)[14]

换句话说,图灵并不想要建立一种测试,如果机器通过测试就可以被称为智能;他是在推测,到了世纪末时,诸如“思考”和“智能”这样的词的意义将会改变,从而包容任何能够通过他的测试的机器,正如“音乐”的含义的改变,包容了机器通过复制音乐人的声音而制作的音乐。所以图灵的预言并不像大部分人理解的那样,仅仅是关于机器能力。

很难想象,如果你回到1950年,听到有人把一台计算机所做的工作称为“思考”,这时你会怎么想,但是我断定你会觉得这种言论很刺耳,或者你顶多觉得这话听起来像是一种比喻。我猜测,如果你为了展示Siri的自然语言自动回答模块而带着自己的iPhone手机穿越回去,人们将会感觉很不安。能够用来理解这个奇怪机器人的标准只有人类,所以他们可能会严肃地质疑这是否是一件在道德上可以接受的事,因为这是一种很明显具有意识的存在,却孤独地生活在一个狭小而单一的平板中,这显然是一种惩罚。但是在今天,苹果公司对于Siri的常规宣传是“智能助手”,没人提出异议,而且任何理智的人都不会认为Siri是有思想的。[15]

同样在今天,我们有理由把参加《危险边缘》的IBM超级计算机沃森形容为能“思考”、能自己回答问题并表现出“智能”的机器,但是没有一个理性的人会把这种智能和人类灵魂所具有的特点相联系,不论这些特点是什么。虽然沃森无疑在回答关于自己的问题时能做到事无巨细,而且很明显它监控着自己的思考过程,但是我们也很难把这种行为称作内省。

图灵配得上所有赞誉,他是完全正确的。

奴隶成了主人

我们轻易就能俯视早期的质朴时代,但是我们也可以停下来想一想,其实我们就是现在这场变革的另外一端,而且这场变革很有可能就发生在我们的有生之年。改写一下图灵的说法,我预测在50年内,对于词语的使用以及总体的文化思想将会有巨大的变化,届时当人们认为合成智能是活物时将不会再受到反驳。要理解为什么会这样,你必须明白这些人造物很有可能会逃脱我们的控制,变得充满“野性”。

正如我在第5章讨论的那样,具有足够能力的合成智能极有可能在法律面前被认定为“人造人”,而这完全是由各种现实原因和经济原因造成的。

但是这条路危机重重。在短期,肯定有一些权利看起来很适合赋予人造人,但是这些被赋予的权利会在未来对人类社会造成严重破坏。其中最危险的就是签订合同和拥有资产。

这些权利看起来稀松平常。毕竟,对于公司来说这两件事都可以做。但是真正的风险在于公司和合成智能之间有一个很容易被忽视的区别:合成智能有能力自己采取行动,而公司需要人作为代理才能行动。没有什么能阻止合成智能——无论是法律定义其为人造人,还是把它包装在公司的外壳里,在我们的游戏中击败我们。这种强大的存在可以积累大量财富、占领市场、收购土地、拥有自然资源,或是最终雇用人类成为它们的政治候选人、受托人或代理——这种情况还算是好的,至少它们还用得上我们。

奴隶成了主人。

野心勃勃的机器人继承者

你可能觉得这挺傻的。毕竟,必须有人拥有并且控制这些定时炸弹,但事实并非如此。野心勃勃的企业家和权贵可不是以谦虚著称的群体,他们会通过已知的法律手段比如信托资产的方式来保护他们的企业,把其作为一种能够自我管理和自动调节的资产传递给子孙后代。历史中满是这样的例子,大亨们在死去很久之后还能限制继承人管理其帝国的权利,例如,约翰·洛克菲勒家族信托基金。想要保留这样的遗产吗?那就不要碰爷爷的“自动取款机”。

虽然看起来很奇怪,但是这在美国历史上是有先例的。奴隶,曾被认为是一种财产,可以“自我购买”他们的自由。不用说,这当然很困难,但也并非不可能实现。事实上,到了1839年,俄亥俄州辛辛那提的半数奴隶人口都是通过自赎重获自由的。[16]

这种局面的形成并不需要人造人具有多少智能。它不需要有意识、自知或者总体上具有人类这样的智能;它只需要能够自立,顶多有能力适应变化的环境就行了,就像今天简单的病毒一样。

接下来会发生什么?在此之后,事情会变得有点奇怪。我们的生活水平会继续提高,只要这些实体能给我们提供足够划算的买卖,我们就会经不住诱惑跟它们做生意。但是我们分得的收益相比于创造的价值来说相形见绌。

实体积累的财产可能会被埋藏在无形的资源库或者触不可及的海外账户中,这些财产不知所终,也不会为人类造福,但是没人能够觉察。它们可以做到反向淘金,即把金子重新埋进地下,这种错误的努力是为了贮藏资金,以求渡过可能出现的困难时期,这些原则和它们的创造者为其设立的目标是相一致的,而这些节俭的创造者早就被遗忘了。

书籍和电影中描绘的机器人大决战不会以军事冲突的形式出现。机器不会造反,然后拿起武器挑战我们的统治,而是会缓慢而隐秘地接管我们的经济,当我们自愿把控制权交给看起来正在帮助我们的合成智能时,这个过程几乎是无法觉察的。随着我们对这些系统逐渐加深的信任,让它们运送我们、介绍合适的对象、定制每日新闻、保护我们的财产、监控我们的环境、种植和烹饪食物、教育我们的孩子或是照顾家中的老人。我们很容易就会失去大局观。它们会做到刚刚好让我们满意,同时把额外收入装进腰包,就像是任何精明的商人所做的那样。

你已经可以瞥到一点点迹象了。比如,比特币。这是一种只存在于网络空间的新货币,不受任何人的控制。比特币是由一个化名为中本聪(Satoshi Nakamoto)的人或匿名实体创造的——没人知道他(或它)是谁,但是很明显他并没有控制比特币的生产、管理或者价值。除了曾有人心不在焉地尝试控制比特币或使比特币合法化以外,政府什么都没做。就这件事来说,其实没人做过什么。只要比特币可以跟其他有价资产互相转换——无论这些资产是否合法、身在何处,它就会持续存在并赢得追随者。我们并不清楚的是,这位“中本聪先生”是否从这个创造中获利。完全有可能有一笔私藏的比特币正在隐秘的地方增值。创造这个概念的人(或实体)可能拥有价值数十亿美元的私人比特币,这些比特币正隐藏在某个地方的电子文件中。(在我写作之时,所有比特币的总市值大约为50亿美元。)但是比特币背后的科技潜在价值却远远高于简单的货币。现在与比特币相关的概念已经扩展到了匿名当事人之间可实施且牢不可破的合同上。[17]所以在未来,你很有可能会被一个不知道身份的人或物所雇用、付款或解雇。你为什么要忍受这些?当然是为了钱。

电脑病毒是另一个计算机程序暴走的例子。有时为了躲避被发现,病毒可以自我复制,甚至还能变种。无论它们开始的时候是什么样子,到最后病毒经常不被任何人所控。

“生命”这个词在今天专指生物,但是为了充分理解这些系统,我们需要把这个词的一般意义扩充到特定类别的电子和机械实体上。我们和这些实体的关系更接近于我们和马的关系,而不是车;这种强大而美丽的独立生物所具有的速度和专长超过人类的能力极限,但是如果照顾和管理不当,它们却具有潜在的危险性。

这些“生命”的生存方式可能更像是寄生而非共生,就像浣熊一样。据我所知,如果我们喂了浣熊,它们不会回报给我们任何价值——它们只会为了自己的利益而利用人类垃圾回收系统的漏洞。

问题在于,人类参与得越少,我们能够施加影响的机会就越少,同时我们也就越没有能力去改变这些实体努力的方向以及它们建立的目标。合成智能的潜在危险不亚于基因改造的有机体:如果一颗种子在不经意间蔓延开来,危险就会扩散。一旦这样的情况发生,也就覆水难收。这就是为什么我们应该在接下来的几十年小心抉择自己所要做的事。就像是我们要针对特定类型生物的研究建立合理的控制机制一样,对于我们允许制造、使用或售卖哪类合成智能和人造劳动者,我们也应该建立相应的控制机制。[18]

谁真正说了算?这是个非常模糊的问题。作为一位父亲,我可以向你保证家长和仆人这两个身份有着极为微小的差别。当然,我是爸爸,所以我说了算。真的吗?好吧,只有孩子睡了之后我才能睡;孩子饿了我要喂;我需要看着孩子确保他不会伤到自己。你试过哄孩子睡觉而他根本不想睡吗?这是一场艰难的“战役”,但是结果只有一个:孩子自己想睡的时候他才会睡。

我可以拒绝做这些事,但是如果我想要宝宝活下来,或者从医学角度说,如果我想要让自己的基因传承下去,我就必须做这些工作。无论如何,只要我把宝宝带在身边——宝宝说了算。

不用多久,我们将生活在一个满是合成智能的世界,在这个世界里谁说了算同样存有疑问。以防抱死刹车系统(ABS)为例。今天,我的车仍然听我的,除非我踩刹车踩得太重。为了不让车发生侧滑,车子随后会决定在每个轮子上分配多大的制动压力。如果我在冰上行驶,车可能会决定不做任何反应。

ABS的价值不言而喻,但是它被顾客所接受的过程对于营销来说却是一场伟大的胜利,就像是高级汽车技术能被人接受一样。请允许我引用维基百科上的表述:“ABS是一种利用了极限制动原理和节奏制动原理的自动系统,它能够做到刹车更快,其控制能力非司机所能及。无论干湿路面,ABS通常都能提供更好的汽车控制,并缩短停车距离;但是当处于非粘着路面时,比如碎石路或被雪覆盖的路面,ABS则会显著增加刹车距离,但是对车子的控制仍然有所提高。”[19]换句话说,如果想让车停下来,踩下刹车踏板只是一个建议,接下来的事就是计算机说了算了。

现在想一想,其实ABS可能已经被提升为人工智能的应用了,“有了先进的计算机技术,你的车现在已经可以通过模仿专业司机的技术实现制动。根据所感知到的路况、车轮上的力量以及行驶路线,一台聪明的计算机会决定在你踩下刹车踏板时如何更好地利用制动系统,保证让车平稳地停下来。”但是我怀疑如果一开始推广ABS时消费者听到的是如实描述,他们可能会抵制这样的技术进步——取消人为控制,根据传感器的实时输入,在计算机上运行的自适应算法将会执行一种特定的制动策略。我想,IBM可以向汽车行业学习如何推广他们的技术创新——“认知计算”沃森。

所有这些听起来都没什么问题,直到你意识到你是在委派任务时:你不仅把对刹车的控制交代了出去,还把作出生死攸关的道德决定的能力委托了出去。很有可能你的本意是把车刹住,或者如上所述,不论方向如何你都想在雪中把车尽快停下来,从而避免冲上人行道。但是一旦你把权利交给ABS后,保持制动效果的预设目标会胜过你的本意,而潜在的代价就是人的生命。

最近几十年来,不论是小说、电影还是电视剧,科幻一直是一个长盛不衰的题材。相信有无数的《星球大战》迷一提到“原力”和“光剑”,内心便会小小激动一下。时至今日,在看过更多的影视科幻大作之后,科幻对于我来说,已经从各种飞船、武器以及超能力,慢慢变为了更具有现实意义的人工智能,而这也是我对不远未来的深深期待。

即使曲速引擎能让“企业号”飞船翱翔宇宙,但是一旦出现故障,还得总工程师史考特去查找问题并检修,要不就得柯克舰长亲自动手修复。这时候,要是有个全功能智能机器人该多好,至少不需要让人类脆弱的身体去深入险境。相比之下,《星际穿越》的男主人公就是因为有了Tars这样的助手(就是那个可以随意变化形状、没事还会说几句冷笑话的机器人),不论工作还是生活,幸福指数都大幅提高了,甚至全人类也因此获救。《钢铁侠》中斯塔克创造的Jarvis就更厉害了,只要有斯塔克的地方就会有它,从检修钢铁战衣到处理日常事务,可以说是如影随形。而斯塔克每次都可以在最短的时间内获得各种相关信息的分析结果,他自己只需要做决定就可以了。而这种能让自己几乎处处都领先对手一步的能力正是斯塔克每次都可以化险为夷的保证。要是没有Jarvis,斯塔克的战力至少缩水一半。当然,从一定程度上来说,人工智能的能力并不是越强越好。就像美剧《疑犯追踪》当中的Machine和Samaritan,这两个能高度自由进化的人工智能在后来已经进入了一个人类无法理解的世界。全人类在它们俩眼里都只是工具:或为实验工具,或为战斗工具,再或者只是玩具而已。

也许你觉得这一切都和你相距甚远,但是本书却用详实的信息和大量的事实告诉我们,属于“合成智能”和“人造劳动者”的时代将要很快降临。从人类的发展角度来看,什么样的人工智能才是最合适的呢?

首先,它需要具有强大的信息处理能力。它能按照要求作出所有相关信息的数据分析并形成方案,而且准确率极高。第二,它无处不在、无时不在。在你需要它的时候,它总会在第一时间以一种合适的形态出现在你身边。第三,它只是一个称职的帮手。它从来不会替你做决定,只负责提出建议和想法。兼具上述特征的人工智能可以让我们的生活更简单、更高效,也更安全。

在不远的将来,人人都可以定制一个自己的合成智能。你可以把生活中的很多事情交给它来帮你完成。比如,你完全可以把汽车的驾驶权交给它,因为它可以高效完成你所提出的驾驶要求,所以由它来开车你会感觉非常爽。比如,某天你有急事需要尽快赶到某处,然后你把这个情况告诉你的“代理驾驶员”。于是它在开车途中,就不停偷偷和别人的“代理驾驶员”说:“嗨,哥们,我这边有急事,帮忙借个道呗。”它们一合计,你的车呼一下子就超了过去,超车速度和时机完美得无懈可击。最终你平稳安全地提前到达目的地。类似的事情还有很多,但都有一个共同点:这些事情都是在你不知不觉中办好的。

你还可以根据你的经济状况为自己的助手在某些你喜欢的方面进行专项升级。比如,如果你对美食情有独钟,你就可以让你的定制人造劳动者在其他功能上保持一般标准,而让生产商单独给你升级一套高级美食程序。这样,你在家里就可以享用到专业级的美食了。

也许你的基本版人工智能不能代你炒股并从中赚到钱,因为毕竟术业有专攻;而金融公司们也会拥有如汽车界F1赛车般的人工智能,而这样的赛车会远远超过你的普通家用轿车。但是基本版在日常生活中却是完全够用的,虽然你的“代理大厨”可能做不出能媲美米其林三星的美食,但是从菜品种类到质量,强过大多数人类的水平应该还是没问题的。

未来的人工智能会是什么样的呢?会是人类的助手、朋友,还是人类的主人?请不要闭上眼睛逃避这样的选择,因为未来即将开启,而选择的机会也可能只有一次。

最后,我要感谢湛庐文化引进“机器人与人工智能”系列丛书,这些优秀的书籍除了让人大开眼界之外,还在一个恰当的时机引发了中国人对于科技和未来的思考与讨论。感谢湛庐文化的编辑在我翻译本书过程中给予我的支持和鼓励;感谢李玉民、郝京秋、赵斌、裴菲、李雪飞、魏良子、赵瀛、周淼在翻译中给予我的帮助。

作为译者,我衷心希望各位读者能同样感受到我在翻译本书过程中体会到的乐趣。如果本书的中文译本能为读者带来一丝启迪,那将是我莫大的荣幸。

致谢

我要感谢以下几位读者和审稿人给予我的评价和建议,这些意见想必是他们深思熟虑、认真推敲后的结果,他们是:Stan Rosenschein、Wendell Wallach、Michael Steger、Randy Sargent、George Anders、Pam Friedman、Elaine Wu、Kapil Jain、Kenneth Judd。当然,还要感谢我业务娴熟且一丝不苟的编辑Joe Calamia、我奉行完美主义的文字编辑Robin DuBlanc,以及他在耶鲁大学出版社工作的同事们。

同样,我还要感谢Richard Rhodes把我介绍给了我的作家代理——Janklow&Nesbit事务所的Emma Parry,她代表作者所进行的有礼有节、不卑不亢的谈判应该成为世界各地说客的典范。还有几个人慷慨地付出了他们的宝贵时间来接受我的采访,他们是Emmie Nastor、Mark Torrance、George John以及Jason Brewster。

来自斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞和Mike Genesereth都鼓励我教授一门相关主题的课程,所以书中才会有我讲座中的内容。Fanya Montalvo提出了“买玛特”股票购买折扣的建议,取代了普通的付款优惠券。

这本书原来的书名并不是现在这个——现在的书名借鉴了一个出色的同名短片,这个视频的制作者是著名的隐士、“教娱大师”C.G.P.Grey[36],我是他的铁杆粉丝。你可以在YouTube上观看他的作品。

最后,我要感谢我伟大的妻子,Michelle Pettigrew-Kaplan,感谢她允许我在本应浪漫的时刻总是匆匆地在笔记本上写下冒出来的想法。当然,还要感谢我的孩子们——Chelsea、Jordan、Lily以及Cami。孩子们,我的书终于写完了!

注释 引言欢迎来到未来

[1].Jaron Lanier, Who Owns the Future?.New York:Simon and Schuster,2013.

[2].比如,他们可能通过哄抬一只被投资者低估的股票来实施“挟仓”,强迫投资者以越来越高的价格抛售仓位,从而止损。

[3].Marshall Brain, Manna.BYG,2012.

[4].Erik Brynjolfsson, Andrew McAfee.The Second Machine Age:Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies.New York:Norton,2014.

01 从“仆人”到“颠覆者”,人工智能的反叛

[1].J.McCarthy, M.L.Minsky, N.Rochester, C.E.Shannon.A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Arti cial Intelligence,1995.

[2].http://en.wikipedia.org/wiki/Nathaniel_Rochester_(computer_scientist),最终修改于2014年3月15日。

[3].Committee on Innovations in Computing and Communications:Lessons from History, Computer Science and Telecommunications Board, National Research Council, Funding a Revolution.Washington, D.C.:National Academy Press,1999,201.

[4].Daniel revier.AI:The Tumultuous History of the Search for Arti cial Intelligence.New York:Basic Books 1993,58,221n.

[5].稳定下来的技术术语是“收敛”(Convergence)。这类系统会否收敛和如何收敛则是很多研究的焦点。

[6].Frank Rosenblatt.The Perceptron:A Perceiving and Recognizing Automaton.Project Para Report no.85-460-1,Cornell Aeronautical Laboratory(CAL),January 1957.

[7].Marvin Minsky, Seymour Papert.Perceptrons:An Introduction to Computational Geometry,2nd ed.Cambridge:MIT Press,1972.

[8].到了这里,在人工智能领域工作的读者很有可能也会表示怀疑,因为我把神经网络、机器学习以及大数据混在一起,好像它们是一件事物的不同称呼一样。现实中,很多在后两种领域中使用的技术并没有任何类似神经元的设计。在我们这场讨论中,相同的元素在于它们都是用了相同的功能法:制造一个可以从大体量数据中提取信号剔除噪音的程序,然后这些信号可以作为理解该领域的特征或分类附加数据的依据。

[9].Gordon E.Moore.Cramming More Components onto Integrated Circuits.Electronics 38,no.8(1965).

[10].Ronda Hauben.From the ARPANET to the Internet.last modified June 23,1998,http://www.columbia.edu/~rh120/other/tcpdigest_paper.txt.

[11].Joab Jackson.IBM Watson Vanquishes Human Jeopardy Foes.PC World, February 16,2011.

[1].如果想看发明者对这些事件的亲身叙述,可以参看维克托·沙因曼在《机器人历史:故事和网络》(Robotics History:Narratives and Networks)中的描述,http://roboticshistory.indiana.edu/content/vic-scheinman,2014-11-25。

[2].我的朋友卡尔·休伊特(Carl Hewitt)因为其早年的逻辑编程语言Planner而出名,他亲眼目睹了这起事件。

[3].Ari cial Intelligence Laboratory, Stanford University.Jedibot—Robot Sword Fighting.May 2011.

[4].John Markoff.Researchers Announce Advance in Image-Recognition Software.New York Times, November 17,2014,science section.

[5].Strawberry Harvesting Robot, posted by meminsider, YouTube, November 30,2010.

[6].有一篇关于所有事物交流增加和耗能减少的精彩分析,这些事物从活细胞到文明不一而足,参见:Robert Wright.Nonzero.New York:Pantheon,2000。

[7].Amazon Web Services(AWS),accessed November 25,2014,http://aws.amazon.com.

[8].W.B.Yeats.The Second Coming,1919;http://en.wikipedia.org/wiki/The_Second_Coming_(poem).

03 一场智能机器密谋的金融抢劫

[1].David Elliot Shaw.Evolution of the NON-VON Supercomputer.Columbia University Computer Science Technical Reports,1983.

[2].http://en.wikipedia.org/wiki/MapReduce, last modi ed December 31,2014.

[3].James Aley.Wall Street's King Quant David Shaw's Secret Formulas Pile UpMoney:Now He Wants a Piece of the Net.Fortune, February 5,1996.

[4].这个解决方案是通过斯坦福大学计算与数学工程学院的Kapil Jain了解到的。

[5].在消除垃圾邮件方面也有类似的提议:针对每封邮件收取不到一美分的费用,使其无利可图,同时还允许了真实交流。

[6].在量子物理学中有一个相似的概念:海森堡测不准原理指出,你不可能同时知道一个粒子的确切位置和动量;这里的类比就是,你不可能同时知道一只股票在某个时间点的确切价格。同一只股票在不同交易所的不同价格就像是薛定谔神秘的猫一样——价值同时叠加存在。高频交易的问题在于,和量子物理不同,交易所并不会利用特定时间点对价格的观察来把不一致的价格(波动函数)瓦解成单一价值;只有在发生交易时才会有单一价值,也只有交易能传递价值(能量)。如果在物理中你能完成无数次观察,你就可以通过选取叠加价值来“兑现”,从而免费收获能量——这也是麦克斯韦妖的一种形式。换句话说,交易所免费给出信息,而真正的量子世界会为信息收取费用。

[7].Paul Krugman.Three Expensive Milliseconds.New York Times, April 13,2014.

[8].Hedge Funder Spends$75M on Eastchester Manse.Real Deal, August 1,2012.

04 机器魔鬼,引燃众神之怒

[1].Automated Trading:What Percent of Trades Are Automated?.Too Big Has Failed:Let's Reform Wall Street for Good, April 3,2013.

[2].Marcy Gordon, Daniel Wagner.“Flash Crash”Report:Waddell&Reed's$4.1 Billion Trade Blamed for Market Plunge.Hufngton Post, December 1,2010.

[3].Steve Omohundro.Autonomous Technology and the Greater Human Good.Journal of Experimental and Theoretical Arti cial Intelligence 26,no.3(2014):303-15.

[4].CAPTCHA(验证码)代表“分辨计算机和人类的全自动通用图灵测试”(Completely Automated Public Turing Test to tell Computers and Hums Apart)。马克·吐温曾说过:“我希望……我们所有人……最终都会在天堂相聚……除了电话的发明者。”如果他今天还活着,他肯定会把CAPTCHA的发明者列入此列。Brian Krebs的文章描述了使用低技巧和低成本的劳动力来解决此类问题,详见:Virtual Sweatshops Defeat Bot-or-Not Tests.Krebs on Security, http://krebsonsecurity.com/2012/01/virtual-sweatshops-defeat-bot-or-not-tests/,2012-01-09。

05 机器人犯罪,谁才该负责

[1].E.P.Evans.The Criminal Prosecution and Capital Punishment of Animals,1906;repr.,Clark, N.J.:Lawbook Exchange,2009.

[2].Craig S.Neumann, Robert D.Hare.Psychopathic Traits in a Large Community Sample:Links to Violence, Alcohol Use, and Intelligence.Journal of Consulting and Clinical Psychology 76 no.5(2008):893-99.

[3].更多精彩评论,详见:Wendell Wallach, Colin Allen.Moral Machines.Oxford:Oxford University Press,2009。

[4].PR2 Coffee Run, Salisbury Robotics Laboratory, Stanford University,2013.

[5].如果想要获得更多关于美国内战之前对待奴隶的矛盾性(既是财产,还要为自己的罪行负责)的精彩阐释,详见:William Goodell.The American Slave Code in Theory and Practice:Its Distinctive Features Shown by Its Statutes, Judicial Decisions, and Illustrative Facts.New York:Ameriacan and Foreign Anti-slavery Society of New York,1853。

[6].例子可参考:Josiah Clark Nott, M.D.Two Lectures on the Natural History of the Caucasian and Negro Races.Mobile:Dade and Thompson,1844.

[7].这个概念在2012年的电影《机器人和弗兰克》(Robot and Frank)中表现得机智而微妙,在电影中,弗兰克·兰格拉(Frank Langella)饰演了一位老年时期患有高度痴呆的偷猫贼,他和一位机器人看护者成了好朋友。

[8].美国公司成为法律人格的历史开始于1819年美国最高法院的确定决议,判决达特茅斯学院享有美国《宪法》合同条款(第1章第10节第1款)的保护。公司享有的权利和责任从此开始。

06 从人到机器,决策权的转移

[1].Onsale.com网站的共同创始人是极具天赋的工程师Alan Fisher和Razi Mohiuddin。公司最终被卖给Egghead软件公司——一家当时很受推崇的电脑零售商,现在已经停业。Onsale现在的拍卖版权被eBay所有。

[2].亚马逊甚至还保留了在交易无利可图时取消用户订单的权利。以下文字来自他们的帮助系统:“如果一件物品的正确价格高于我们公开的价格,我们将会裁夺是否在邮寄前联络用户寻求下一步指示,或者取消订单并随后通知用户。”详见:http://www.amazon.com/gp/help/customer/display.html?ie=UTF8&nodeId=201133210,2014-12-31。

[3].Janet Adamy.E-tailer Price Tailoring May Be Wave of Future.Chicago Tribune, September 25,2000.

[4].J.Turow, L.Feldman, K.Meltzer.Open to Exploitation:American Shoppers Online and Of ine.Annenberg Public Policy Center of the University of Pennsylvania,2005.

[5].Jaron Lanier在一篇文章中详细地描述了这种效果。详见:Jaron Lainer.Who Owns the Future?.New York:Simon and Schuster,2013。

[6].凯撒医疗机构(Kaiser Permanente)是我的医保医院,已经把这一点发挥到了极限:甚至在给你寄送账单之后,它也不会告诉你药物花费是多少。由于平价医疗法案要求的制度改变,凯撒甚至为我上个月补药的费用收取了2431.85美元,而实际费用仅为40.95美元。它非但不知悔改,还拒绝退款,直到我起诉他们才解决了问题!

[7].John Pries(2011年5月20日)回应了David Burnia(2009年4月8日)的问题,详见:Amazon, http://www.amazon.com/Why-does-price-change-come/forum/Fx1UM3LW4UCKBO2/TxG5MA6XN349AN/2?asin=B001FA1NZU。

[8].这种激励现存的例子可以参考斯坦福大学停车和交通服务的“洁净空气钞票”项目(Clean Air Cash Program),详见:http://transportation.stanford.edu/alt_transportation/CleanAirCash.shtml。

07 谁会成为最富有的1%

[1].2012年,前1%的人收入高于39.4万美元。详见:Richest 1%Earn Biggest Share Since Roaring 20s.CNBC, September 11,2013。我们在资产排名中稍微靠前一些,大概排在0.5%左右,主要是因为房产。

[2].Brian Burnsed.How Higher Education Affects Lifetime Salary.U.S.News&World Report, August 5,2011.Anthony P.Carnevale, Stephen J.Rose, and Ban Cheah.The College Payoff:Education, Occupations, Lifetime Earnings.Georgetown University Center on Education and the Workforce,2011.

[3].Matthew Yi.State's Budget Gap Deepens$2 billion Overnight.SFGate, July 2,2009.

[4].例子详见:Family Health, May 2011:Local Assistance Estimate for Fiscal Years2010-11 and 2011-12;Management Summary.Fiscal Forecasting and Data Management Branch State Department of Health Care Services, last modi ed May 10,2011。

[5].Kristina Strain.Is Jeff Bezos Turning a Corner with His Giving?.Inside Philanthropy,April 9,2014.

[6].William J.Broad.Billionaires with Big Ideas Are Privatizing American Science.NewYork Times, March 15,2014.

[7].Walt Crowley.Experience Music Project(EMP)Opens at Seattle Center on June23,2000.Historylink.org, March 15,2003.

[8].Jimmy Dunn.The Labors of Pyramid Building.Tour Egypt, November 14,2011;Joyce Tyldesley.The Private Lives of the Pyramid-builders.BBC:History, February 17,2011.

[9].Jane Van Nimmen, Leonard C.Bruno, and Robert L.Rosholt.NASA Historical DataBook,1958-1968,vol.1,NASA Resources, NASA Historical Series, NASA SP-4012,accessed November 27,2014.

[10].Bryce Covert.Forty Percent of Workers Made Less Than$20,000 Last Year.ThinkProgress, November 5,2013.

[11].Andrew Robert.Gucci Using Python as Rich Drive Pro t Margin Above 30%:Retail.Bloomberg News, February 20,2012。供应商当然也要赚钱,但是可能赚得没有Gucci多,所以一些额外的部分就流向了股东,而不是工人。

[12].Recession Fails to Dent Consumer Lust for Luxury Brands.PR Newswire, March19,2012;Sanjana Chauhan.Why Some Luxury Brands Thrived in the U.S.Despite the Recession.Luxury Society, February 7,2013.

[13].Jason M.Thomas.Champagne Wishes and Caviar Dreams.EconomicOutlook, March 29,2013;Americas Surpasses China as Luxury Goods Growth Leader Propelled by Chinese Tourism and New Store Openings, Finds Bain&Company's 2013 Luxury Goods Worldwide Market Study.Bain&Company, October 28,2013.

[14].Stephanie Clifford.Even Marked Up, Luxury Goods Fly off Shelves.Business Day,New York Times, August 3,2011.

[15].这个朋友就是KPCB的Randy Komisar。他信奉佛教,他有一种无法解释的魅力,能够激发他接触到的所有人。旁人和他见面之后都会感觉焕然一新,受到鼓舞。Randy有一种非凡的本领,能让你感觉自己非常聪明。他的诀窍是什么:仔细聆听并充满敬意地回应。

[16].Jesse Bricker, Arthur B.Kennickell, Kevin B.Moore, and John Sabelhaus.Changes in U.S.Family Finances from 2007 to 2010:Evidence from the Survey of Consumer Finances.Federal Reserve Bulletin 98,No.2(2012).

[17].Dean Takahashi.Steve Perlman's White Paper Explains“Impossible WirelessTech.”VB News, July 28,2011.

[18].http://www.bls.gov/ooh/installation-maintenance-and-repair/line-installers-and-repairers.htm, January 8,2014.

08 无论你的领子是什么颜色,机器都会毫不留情

[1].Dorothy S.Brady.Output, Employment, and Productivity in the United States After1800,National Bureau of Economic Research,1966.

[2].Employment Projections, Bureau of Labor Statistics, table 2.1:Employment byMajor Industry Sector, last modi ed December 19,2013.

[3].Torsten Reichardt.Amazon—Leading the Way Through Chaos.Schafer Blog, May18,2011.

[4].http://en.wikipedia.org/wiki/Kiva_Systems, last modi ed December 1,2014.

[5].我这里说得过于简化了。周期性失业(也被称为人员流动)有很多原因,如辞职、被裁员、换工作、无薪休假等。被自动化取代只是其中一种原因。

[6].Job Openings and Labor Turnover Summary.Bureau of Labor Statistics EconomicNews Release, November 13,2014。这里还是有点过于简化了。有些人会退出劳动力市场,其他人会进来,但是大多数人都是离开一家公司而进入另一家公司。而且根据行业不同区别也很大。

[7].住房总数(2011):1.32亿;销售总数:460万。详见:American HousingSurvey for the United States:2011.U.S.Department of Housing and Urban Development, Office of Policy Development and Research(jointly with the U.S.Department of Commerce, Economics and Statistics Administration, U.S.Census Bureau),September 2011;New and Existing Home Sales, U.S.National Association of Home Builders,2014。

[8].这里也有点过分简化了。除了过时的技能,一些求职者在潜在的雇主面前看起来有点儿像受损物品,因为他们在很长时间内都没有工作,或者他们比期望的要老(虽然原则上说这么做是违法的)。

[9].http://data.bls.gov/projections/occupationProj, accessed December 31,2014.

[10].Reinventing Low Wage Work:Ideas That Can Work for Employees, Employersand the Economy.Workforce Strategies Initiative at the Aspen Institute, accessed November 27,2014.

[11].http://www.wolframalpha.com/input/?i=revenue+per+employee+amazon+walmart+safeway, accessed November 29,2014.

[12].E-commerce Sales.Retail Insight Center of the National Retail Federation,2014;Quarterly Retail E-commerce Sales,3rd Quarter 2014.press release from the U.S.Census Bureau News, November 18,2014.

[13].1993 —2013年,美国零售销售总额增加了134%。50%的(线上)新增零售销售额只需要20%的人来完成,所以20%的一半就是总数的10%。

[14].Mitra Toosi.Projections of the Labor Force to 2050:A Visual Essay.Monthly LaborReview, Bureau of Labor Statistics, October 2012.

[15].Steven Ashley.Truck Platoon Demo Reveals 15%Bump in Fuel Economy.Society of Automotive Engineers(SAE International),May 10,2013.

[16].Commercial Motor Vehicle Facts.Federal Motor Carrier Safety Administration, U.S.Department of Transportation, March 2013.

[17].Automated Trucks Improve Health, Safety, and Productivity.Rio Tinto(Home/Aboutus/features),accessed November 29,2014;Carl Franzen.Self-driving TrucksTested i

[18].Commercial Motor Vehicle Facts.

[19].United States Farmworker Fact Sheet.Community Alliance for Global Justice,accessed November 29,2014.

[20].Nancy.Giges.Smart Robots for Picking Fruit.American Society of MechanicalEngineers(ASME),May 2013.

[21].http://www.agrobot.com, accessed December 31,2014.

[22].Hector Becerra.A Day in the Strawberry Fields Seems Like Forever.Los AngelesTimes, May 3,2013.

[23].Tim Hornyak.Strawberry-Picking Robot Knows When They're Ripe.CNET,December 13,2010.

[24].http://www.bluerivert.com, accessed December 31,2014.

[25].Erin Rapacki.Startup Spotlight:Industrial Perception Building 3D Vision GuidedRobots.IEEE Spectrum, January 21,2013.

[26].http://www.truecompanion.com,2014-12-31。在写作本书时,几乎没有证据能够证明该公司正在生产可行产品。

[27].Robi Ludwig.Sex Robot Initially Designed as a Health Aid.February 9,2010.

[28].http://www.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/personal_robotics.html, accessedNovember 29,2014;http://www.telegraph.co.uk/technology/3891631/Kitchen-robot-loads-the-dishwasher.html, December 22,2008;http://www.dvice.com/archives/2011/05/pr2-robot-gets.php, May 12,2011;http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/robotics-software/pr2-robot-fetches-cup-of-coffee, May 9,2013.

[29].Lawyer Demographics.American Bar Association,2011;http://www.americanbar.org/content/dam/aba/migrated/marketresearch/PublicDocuments/lawyer_demo graphics_2011.authcheckdam.pdf.

[30].http://www.lsac.org/lsacresources/data/three-year-volume, accessed December31,2014;Jennifer Smith.First-Year Law School Enrollment at 1977 Levels.Law Blog, Wall Street Journal, December 17,2013.

[31].E.M.Rawes.Yearly Salary for a Beginner Lawyer.Global Post, accessedNovember 29,2014.

[32].Adam Cohen.Just How Bad off Are Law School Graduates?.Time, March 11,2013.

[33].http://www.fairdocument.com, accessed November 29,2014.

[34].https://www.judicata.com, accessed November 29,2014.

[35].例子详见:http://logikcull.com, accessed November 29,2014。

[36].http://www.robotandhwang.com, accessed November 29,2014.

[37].https://lexmachina.com/customer/law-rms/,accessed November 29,2014.

[38].Michael Loughran, IBM Media Relations.WellPoint and IBM Announce Agreementto Put Watson to Work in Health Care.September 12,2011.

[39].http://www.planecrashinfo.com/cause.htm.

[40].http://en.wikipedia.org/wiki/Autoland, last modi ed December 25,2014.

[41].Terrence McCoy.Just How Common Are Pilot Suicides.Washington Post, March11,2014.

[42].Carl Benedikt Frey, Michael A.Osborne.The Future of Employment:HowSusceptible Are Jobs to Computerisation.Oxford Martin School, University of Oxford, September 17,2013.

[43].Fact Sheet on the President's Plan to Make College More Affordable:A Better Bargain for the Middle Class. press release, the White House, August 22,2013.

[44].Daniel Kaplan, Securitization Era Opens for Athletes, Sports Business Daily, March12,2001.

[45].http://www.edchoice.org/The-Friedmans/The-Friedmans-on-School-Choice/The-Role-of-Government-in-Education-%281995%29.aspx,1955.

[46].如果想要看最近的政策分析,详见:Miguel Palacios, Tonio DeSorrento, AndrewP.Kelly.Investing in Value, Sharing Risk:Financing Higher Education Through Income Share Agreements.AEI Series on Reinventing Financial Aid, Center on Higher Education Reform, American Enterprise Institute(AEI),February 2014。

[47].George Anders.Chicago's Nifty Pilot Program to Fix Our Student-Loan Mess.Forbes, April 14,2014.

[48].Allen Grove.San Francisco State University Admissions.About Education,accessed November 29,2014。这篇文章使该学校在其细分领域评为C+级别。

09 一个人机共生的时代

[1].事实上,有规则规定这是一个“持球触地”,而非射门得分,但是为了达到夸张的效果,请允许我在这里夸大了一点。

[2].Alberto Alesina, Rafael Tella, Robert MacCulloch.Inequality and Happiness:AreEuropeans and Americans Different.Journal of Public Economics 88(2004):2009-42

[3].具体说来,1800年时美国年人均收入是1 000美元(用今天的美元计算),80%的人口从事农业工作。这些数据几乎和今天的莫桑比克(http://feedthefuture.gov/sites/default/les/country/strategies/les/ftf_factsheet_mozambique_oct2012.pdf,2014-11-29)以及乌干达(http://www.farmafrica.org/us/uganda/uganda,2014-11-29)的数据完全相同。收入数据来自:the World DataBank.GNI per Capita, PPP(Current International$),http://databank.worldbank.org/data/views/reports/tableview.aspx#>,2014-11-29。

[4].例子详见:Robert Reich(http://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Reich, last modi edDecember 31,2014);Paul Krugman(http://en.wikipedia.org/wiki/Paul_Krugman, last modi ed December 12,2014);以及最近一本颇有影响力的书:Thomas Piketty, d.Cambridge, Mass.:Belknap,2014。

[5].这个类比主要来自美国人口调查局的收入数据,详见:http://www.census.gov/hhes/www/income/data/historical/families/index.html。

[6].我还记得小的时候买过一包“巧克力烟”(纸包着的圆柱形糖棒)。

[7].但是,高私房屋主率会对就业造成严重的负面影响,因为人们无法轻易根据工作而移居了。详见:David G.Blanch ower, Andrew J.Oswald.The Danger of High Home Ownership:Greater Unemployment.briefing paper from Chatham House:The Royal Institute of International Affairs, October 1,2013。

[8].Marc A.Weiss.Marketing and Financing Home Ownership:Mortgage Lending andPublic Policy in the United States,1918-1989.Business and Economic History,2nd ser.,18(1989):109-18。想了解其中一个典型的调查,详见:Michael S.Carliner.Development of Federal Homeownership“Policy”.Housing Policy Debate(National Association of Home Builders)9,no.2(1998):229-321。

[9].Lyndon B.Johnson.Special Message to the Congress on Urban Problems:“TheCrisis of the Cities”.February 22,1968;Gerhard Peters, John T.Woolley.The American Presidency Project.

[10].美国联邦住宅管理局(FHA)保障项目设立于1934年,要求街坊邻居必须是“同质”的。FHA轻松地在他们提供的表格中添加了种族限制条款。详见:Charles Abrams, The City Is the Frontier.New York:Harper and Row,1965。

[11].https://www.census.gov/hhes/www/housing/census/historic/owner.html, lastmodi ed October 31,2011.

[12].http://www.epa.gov/airtrends/images/comparison70.jpg, accessed November29,2014.

[13].History of Long Term Care.Elderweb, accessed November 27,2014,http://www.elderweb.com/book/history-long-term-care.

[14].http://www.infoplease.com/ipa/A0005140.html, accessed November 27,2014.

[15].作为一位有经验的创业者,我可以向你保证,这种论调绝对是无稽之谈。如果Facebook的创始人马克·扎克伯格只会获得一小部分奖赏,他也会同样努力工作的。仙童半导体公司(Fairchild Semiconductor)被公认为是具有重大影响力的硅谷创业公司,其创始人被母公司慷慨地以每人25万美元买断时,可谓受宠若惊。用Bob Noyce(英特尔公司创始人)的话说:“钱不像是真的。只是为了计分而已。”

[16].Matt Taibbi.The Great American Bubble Machine.Rolling Stone, April 5,2010.

[17].公共事业振兴署在1939年更名为工作项目管理局(WPA)。

[18].John M.Broder.The West:California Ups and Downs Ripple in the West.EconomicPulse, New York Times, January 6,2003.

[19].http://www.forbes.com/lists/2005/53/U3HH.html, accessed December 31,2014.

[20].Heidi Shierholz, Lawrence Mishel.A Decade of Flat Wages.Economic PolicyInstitute, Brie ng Paper#>365,August 21,2013.

[21].Robert Whaples.Hours of Work in U.S.History.EH.Net Encyclopedia, ed.RobertWhaples, August 14,2001.

[22].http://en.wikipedia.org/wiki/Eight-hour_day#>United_States, last modifiedDecember 20,2014.

[23].http://finduslaw.com/fair-labor-standards-act-flsa-29-us-code-chapter-8,accessed November 27,2014.

[24].http://research.stlouisfed.org/fred2/graph/?s[1][id]=AVHWPEUSA065NRUG,accessed November 27,2014.

[25].http://www.bls.gov/news.release/empsit.t18.htm, accessed November 27,2014.

[26].Census Bureau, table P-37.Full-Time, Year-Round All Workers by Mean Incomeand Sex:1955 to 2013.last modi ed September 16,2014,https://www.census.gov/hhes/www/income/data/historical/people/.

[27].Census Bureau, table H-12AR.Household by Number of Earners by Median andMean Income:1980 to 2013.last modi ed September 16,2014,http://www.cen sus.gov/hhes/www/income/data/historical/household/.

[28].http://www.ssa.gov/oact/cola/central.html, accessed November 29,2014.

[29].要得到这些数字,把拥有1、2、3以及4位以上赚钱者的家庭数量分别乘以1、2、3、4,于是就得到了122 460 000户家庭的153 488 000位赚钱者,或者说2012年每户家庭有1.25个赚钱者。重复这个过程就可以得出1995年每户家庭有1.36个赚钱者的结论。

[30].Jonathan Vespa, Jamie M.Lewis, and Rose M.Kreider.America's Families andLiving Arrangements:2012.Census Publication P20-570,gure 1,August 2013,https://www.census.gov/prod/2013pubs/p20-570.pdf。我估计的2.5%的下降是通过去除只有一个成年人的家庭得来的(这个数据增加了2.5%)。

[31].http://en.wikipedia.org/wiki/Easterlin_paradox.

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