五十年后,互聯網世界會是什么樣?-瞭望智庫
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五十年后,互聯網世界會是什么樣?

云賀 | 瞭望智庫副研究員

發布日期:2019-12-02

下一個五十年,互聯網必將與人類社會產生更加緊密、也更加不一樣的聯系。而前景的好壞,既取決于互聯網技術的發展速度,也取決于人類的應對方案。

1969年,對全世界而言都是個神奇的年份:人類首次登上月球、披頭士樂隊舉行最后一次公開演出、互聯網在這一年誕生……其中,對更多人來說,互聯網的誕生顯然更具影響力。從此以后,人類世界有了現實與虛擬之分,無數行業開啟了變革的前奏。然而,伴隨變革而來的還有數不盡的新麻煩,如網絡安全、數據濫用等。

下一個五十年,互聯網世界會是什么樣?這些麻煩能否得到解決?為回答這些問題,今年10月底,美國皮尤研究中心調研采訪了530位技術專家、創新企業家、政策主導者及科研人員,請他們描繪五十年后人類的互聯網生活圖景,并基于此撰寫了名為《互聯網生活的下一個五十年》的報告。

調研結果顯示,大部分受訪者都承認,下一個五十年,互聯網必將與人類社會產生更加緊密、也更加不一樣的聯系。而前景的好壞,既取決于互聯網技術的發展速度,也取決于人類的應對方案。

這是一個怎樣的時代?

1969年10月29日,加州大學洛杉磯分校的研究生團隊在倫納德·克蘭羅克(Leonard Kleinrock)教授的指導下,與斯坦福研究院實現了兩臺電腦主機之間的遠程通訊連接。這一天,也被普遍視為互聯網的“生日”。

“這是一個最好的時代;這是一個最壞的時代。”英國作家查爾斯·狄更斯所著《雙城記》中的這句話,十分適用于互聯網時代。美國皮尤研究中心的調研結果也證明了這一點。

在530位被訪者中,72%對互聯網的未來持明確的樂觀態,25%的人則認為互聯網的未來前景隱憂重重,剩下的3%則認為,五十年后的互聯網時代與今天相比不會發生重大改變。

有意思的是,樂觀者與悲觀者對于同樣的問題,有著完全相反的判斷或結論。

比如,對于面這些問題:互聯網會不會加劇社會階層矛盾和貧富差距,人類會成為機器的奴隸還是主宰,人們的線上社交活動是一種更緊密的聯系還是更疏離的關系,社會資源會走向壟斷還是分散——

樂觀者認為,下一個五十年,先進的互聯網技術將給人們帶來更長的壽命、更閑適的生活,社會資源與權力將更趨扁平化分配,由此促進實現社會公平。

悲觀者則表示,互聯網技術尚未實現普及,人與人之間的差距只會越來越大,其最終結果就是,經濟、健康、教育等優勢資源將向能夠掌握或熟練應用互聯網技術的人群聚集,而這樣的社會將矛盾重重,隱性歧視也會無處不在。

不過,無論如何,大部分人都同意這一點:2069年的世界將大不一樣。

奧特米特技術研究公司(Altimeter Group)的分析師蘇珊·埃特林格(Susan Etlinger)就表示,五十年后,我們今天所理解的互聯網概念將被顛覆。

到那時,互聯網不僅僅是通過URL、APP和網頁等平臺將數據和信息組織起來的技術,人與人、人與物在虛擬世界中的聯系都將是可交互的、甚至是可被人類觸覺感知的,而且虛擬世界中產生的這種聯系還將深度嵌入到人類的日常生活中。

而最終的結果是:虛擬世界與物理世界之間的區隔會被打破。

“好結局不會憑空冒出來”

與此同時,幾乎所有受訪專家都認為,下一個五十年,互聯網世界需要更加有力、精準的管理制度。

麻省理工學院的教授埃里克·布林約爾松(Erik Brynjolfsson)表示:“我不認為‘五十年后是好是壞”是最合適的提問方式,現在應該問的是‘我們怎樣才能修復結果?什么是當前最不確定的因素?’我希望我們能做出正確的抉擇,但我們必須知道,好的結局一定不會憑空冒出來。”

的確,無處不在的數據濫用、永不掉線的監視直播、無孔不入的安全漏洞……這些困擾許許多多普通人生活的互聯網問題,正在以一種不可預測的速度蔓延開來。

當虛擬世界中的問題涌上了現實生活的海岸,止損成為政府和企業共同的課題。 為此,報告總結出了在未來的互聯網時代,政府和企業需特別關注和加強應對的一些風險點,主要包括:

——互聯網世界的社會差距會不斷擴大。掌握技術應用的人與尚沒有接入網絡的人之間,將產生一道深深的鴻溝。更可怕的是,虛擬世界的鴻溝與現實世界的鴻溝逐漸重合,使得優勢資源進一步向著少數人手中集中。

——人類的溝通越便捷,個人世界越荒涼。一個充斥著“超級連接”的未來,將由一個個被孤立的個體構成,人與人之間的物理距離有可能越來越遠。而一旦網絡這個中介消失了,人類如何聯通彼此將成為一個大難題。

數據管理問題尤為重要

此外,報告認為,在諸多風險點中,數據管理問題尤為重要。

在許多普通人的日常生活中,“用信息數據換便利”已經成為一種趨勢。而人們的一舉一動(購物、乘車、出行等),都會在各類網絡平臺上留下痕跡,成為商家進行行為分析的素材。

皮尤研究中心用“持續不斷的數據監視”來形容這樣的互聯網時代??墒?,這背后不僅存在著巨大的安全漏洞,如數據濫用和泄露問題,還有可能涉及到算法歧視。

這類算法歧視來源于“有偏見”的數據。眾所周知,機器學習模型的構建在很大程度上取決于訓練機器時讀取的數據。然而,一旦基礎數據出現細微的偏差,就可能會導致整個模型出現結構性偏差。

數據存在的“偏見”,經由算法系統讀取和分析,不僅會被完整地記錄和學習下來,甚至還會放大這種“偏見”,使之刻板化。

美國文化理論界的幾位專家在受訪時就表達了這樣的擔憂:“除非我們立即規范數據的收集使用過程,否則種族歧視、性別歧視、恐同癥、仇外等情緒,將經由機器算法進一步鞏固。最終,少部分精英集團的意見和情緒將被無限放大。”

事實上,涉及算法歧視的案例已經在美國出現過許多次。例如,谷歌搜索的“自動填充”功能被指控含有誹謗性搜索提示,侵犯了公民權利。再如,基于機器算法的廣告商們,會更多地將高息貸款的相關信息自動推介給低收入群體,等等。

而人類如何應對這些問題,將成為決定未來互聯網社會發展圖景是否美好的重要因素。

來源:瞭望智庫

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