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Braess 悖论

经济学上有个著名的悖论:Braess 悖论,是一个数学家 Braess 提出来的。他构造了一个精辟的例子指出,你给一个交通网络上增加一条路(并且保持别的路不变),有可能反而会使得整个路网的交通效率下降。

这个巧妙的例子是这样设计的。从起点到终点有两条路,一条经过A,一条经过B。

从起点到A是小路,通行时间和车流量成正比,等于车流量T除以带宽100。从起点到B是大路,固定要耗费45分钟。从A或B到终点也一样,只是顺序刚好反过来。

假定每天有4000辆车要从起点去终点。因为两条路本质上是一样的,很自然两条路就会各有2000辆车。最后每辆车花的时间都等于 2000/100+45=65分钟。

现在你在A和B之间修一个虫洞,带宽无限,耗时为0。会发生什么事呢?听起来这是净利好。

这时候起点的所有车,不管本来是要走A 还是B,都会选择走到A,因为即使所有人都挤在上面那条路,到A也最多需要4000/100=40分钟,然后从A到B需要0分钟,这还是比从起点直接去B要快。那直接走B无论如何都显得很蠢。

然后等所有车到了A点之后,又因为同样的原因都会选择先走到B再去终点,因为这样最多也只需要40分钟,还是比直接走到终点快。


但这样一来,最后所有车都花了4000/100+4000/100=80分钟。所有人都慢了15分钟。

为什么?

在这个例子里,多出来的这条路有可能会因为显得局部优势,从而诱导更多的司机选择这条他们本来未必会选的路,其结果是恶化了整体的最优交通分布。或者再确切一点说,这个捷径起到的作用是吸引大家选择了一系列局部上的最优解,但局部上的最优解联在一起并不等于全局最优解。每一步你都觉得自己赢了,但每一步都限缩了下一步的可能性。最终你在自己一直赢的路上花了更多的时间和成本。并且即使你看到了这一点也还是很难逃脱。

你最终陷在了自己的选择里。

这个悖论经常被用来解释交通网络里(以及一切复杂性社会现象里都可能出现的)诱导需求现象:某个地方因为交通拥堵,所以花大力气高成本把高速拓宽了一倍,结果交通还是照样拥堵。这并不是因为修路造成经济发展(经济发展没那么快跟上来),而是纯粹的数学效应。一百年前的纽约传奇规划师 Robert Moses 用了一辈子终于发现了这个痛苦的事实:


他修了 Triborough Bridge 缓解 Queensborough Bridge 的拥堵,又修了 Bronx-Whitestone Bridge 缓解 Triborough Bridge 上的拥堵,然后观察所有三座桥上的交通流量,直到所有三座桥都像以前一样拥挤。为缓解拥堵而修建的高速公路越多,就会有越多的汽车涌入其中并造成拥堵,从而迫使建设更多的高速公路——这将产生更多的交通量,成为一个不断扩大的螺旋。

当你往一个社会问题上扔进去无穷无尽的资源然后发现问题似乎永远存在的时候都应该想想自己是不是掉进了这个坑里。

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生成式 AI 最不擅长的可能是生成

这句话需要展开解释一下。

人们使用 GPT 的方式可能千差万别,但在很抽象的层面上,它仍然可以大致分成两类任务:请求它评估(某个方案的好坏,某段文字的优劣,etc.),或者请求它输出(做一个新的方案,给出一个建议,自己写一段作品,etc.)。

对任何智能来说,这两类任务都是相关但不相同的。比如一个人可能是个美食家,但炒个鸡蛋也会炒糊。可能有极好的文字品味,但写出来的小说很幼稚。可以在评论别人的方案的时候充满洞见,但自己一上手就磕磕绊绊。

(甚至也有反过来的情形,一个人可以完全不擅长评论,但自己做就做得很好。当然这是比较罕见的例子。

这个区别当然一方面是因为知易行难,但还有一个根本问题在于这两者追求的不是一回事。前者追求的是对数据分布的深刻理解,希望达到全局上的客观综摄。后者追求的则是在这个分布里试图获得一个不平凡的结果,换句话说,是对这个分布的一个抵抗而非服从。没有诗人,哪怕乾隆,写诗是为了想写出一首平庸的诗。大家想写的是传颂千秋的诗——虽然每个人都这么想的结果仍然是大家写出来的是都很平庸,但那是不得已。

也就是说,评估需要的是理解分布,而创造追求的是打破分布,或者说,是在另一个自己内心的理想分布中做采样。一个人才华越高,这个自己内心的理想分布同现实分布之间的 distortion 就越大,自己也就越能强行逃脱现实的引力。正是因为一代一代有天赋有才华的人的不懈努力和接力,投入自己的 ego 去扭曲这个分布,去把它拉向和推向边缘,这个代表人类综合水平的整体分布才会随着时间变化。

但对 AI 来说,这两者的区别没那么大。AI 的训练过程里,行和知是基本统一的。AI 没有 ego 驱使自己去突破它学到的分布,它可能对你提出的离经叛道的想法给予宽容的理解和鼓励,但它自己毫无动力去离经叛道。——而离经叛道是任何不寻常的创造行为的必须。

以上这个讨论不适合某些以纯粹理性解决问题为目标的问题,比如生成一段二叉树代码。一个领域里想象力、随机性、品味和未知的比重越高,这个区别就越显著。在这些领域里,AI 在评论时充满洞见,但创造则乏善可陈,宛如一个天子脚下见多识广的出租车司机。

在这些领域里,对 AI 的最佳使用方式不是直接让它生成,而是不断自己生成想法请它批评。它的批评通常是合理有效的(除非它为了哄你高兴顺着你说话),但不要直接跟随它建议的解决方案。这当然很痛苦和费事,但似乎(至少在当下) 人仍然是不可或缺的。

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AI 明白圆是圆的吗?

遇到了一个有趣的问题,正好落在 AI 模型的能力边界处:试证明不可能把平面分成无穷个圆的无交并。

在我尝试的所有模型里,只有 GPT 5 thinking model 成功做了出来(虽然花了点时间)。

有趣的不是这个结论,而是观察它们的思路。所有失败的模型都有个共同点:它们的思考基本上是从文字到文字的。它们会调用自己脑海中各种已有的定理和知识,然后漫无目的地试图拼凑出一个证明,但所有这些定理,不管是拓扑的还是几何的还是测度的,对它们来说都是纯粹字面意义上的陈述。Qwen 的思考过程最典型:它滔滔不绝想了很久,但很显然从头到尾它都并不真的理解它在说什么。圆也罢,开集闭集也罢,Baire 纲定理也罢,对它来说都是纯粹的概念,给人的感觉是它甚至并不真的知道「圆是圆的」。

微妙之处在于,这种「没有几何直觉的几何思考」在某些时候其实未必是一种劣势。现代数学早已挣脱了对三维现实想象的依赖,大部份数学思考本来也确实是在纯粹的概念思辨空间中进行(特别是当问题进入代数乃至范畴论的领域的时候,这时从概念到概念的思考就变成了一种必然)。有的时候,几何直觉甚至反而会成为一种束缚,特别是当思考高维空间的时候,基于低维现实的直观常常是有误导性的。在这些问题上,AI 的「盲目」反而带来了自由,使得它不必受困于视觉直觉。——当然,人类的视觉直觉可能会渗透进人类的文本语料里,在某种程度上「污染」AI,但这是另一个问题。

然而对原问题来说,因为这是一个低维问题,几何直觉在这里不但有用,而且能大大缩短思考搜索的难度。在这一点上,一个把圆只作为抽象概念来理解的 AI 就会有巨大的劣势,因为它无法享受到几何直觉带来的跳步。这种直觉使得人可以一眼「看出」关键的构造,而这种构造在文本层面被搜索出来是困难的。

考虑到 AI 的应用毕竟大多数情况下还是为了解决世界现实问题而不是思考高维几何,有几何直觉的 AI 会在大多数问题上显得聪明得多。于是一个现实问题是,这种直觉是只有依赖多模态的训练才能获取,还是可以通过精巧的文本训练就能实现?这有点像是 AI 领域的玛丽房间问题。这是一个经典的知识论思想实验:一个从出生就生活在黑白房间里、精通颜色物理与神经机制的科学家玛丽,当她第一次走出房间看到红色时,她是否获得了新的知识?

今天大多数 AI 领域的困难都可以归结于此。人类是自己感官的奴隶,我们听到、看到、闻到,我们体会身体激素的涨落,我们想象、困惑、愤怒,然后试图把这一切投射在文字空间里。AI 则正好相反,它们在文字里理解这一切,但最终需要努力地——有时候是徒劳地——明白,一个圆在什么意义上是圆的。

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坐照

GPT 5 推出之后大家照例让它算 10.9 和 10.11 的差。它照例失败了,成了新一轮笑柄。倒是真的实现了传说中的 Ph.D level,因为博士生一般来说算术都不好。

当然这不是它一家的问题,别家 AI 也在这个简单的题目上纷纷翻车,包括我很喜欢用的 Gemini Pro 2.5。但 Gemini 翻车的姿势还要更炫酷一点:作为一款思维链模型,它知道这种时候应该调用 Python 来算。但当 Python 返回了正确结果之后,它的反应居然是:「我觉得 Python 算的不对,还是我自己来心算好了。」然后算错了。

这个错误虽然好笑,但暴露的是这一整轮 agentic AI 发展的致命弱点。Agentic AI 作为一个框架要能运行,前提条件是 AI 知道什么时候该使用并依赖外部工具。当然,这里的分界是模糊的:一个小孩子如果在算三位数乘法的时候掏出计算器,你不会批评。如果这个小孩算一位数乘法也要用计算器,你会怀疑是不是智力有点问题——当然无论如何至少结果是对的,但你会心想一个高级一点的大脑是不是应该合理判断这个问题不值当用外部工具。而现在的问题是这个小孩算一位数乘法,掏出计算器算了个结果,然后觉得不对扔掉了,自己心算了一个错误的答案出来。这是人类有可能犯的错误吗?

其实也是。而且如果你细想,这恰恰是非常「人类」的错误。人类的思维之所以不可靠,就是因为我们常常把直觉凌驾于客观证据之上。不是因为我们缺乏证据,而是因为我们不信任证据(例如曼德拉效应)。对人类来说,仅仅因为看到了和自己内心信念不一致的信息就放弃旧有信念不仅是困难的,而且是痛苦的。

但我们发明 AI 本意不就是避免这个缺陷?

于是我们面临着一个尚未有定论的问题,就是以大语言模型为基座的 AI 是不是先天继承了人类的心理偏见机制。我们对 AI 的期待是它能尽量不偏不倚。当然,在社会政治文化领域这是困难的,没有人能指望 AGI 在巴以冲突问题上能做到只看事实没有立场。但在别的更数字更技术的领域呢?给 AI 一份几万字的报表,AI 能够忠实灵敏地查阅所有细节,然后在回答问题的时候精确合理地引用某个细节吗?这不仅仅是我们对 AGI 的期望,这还是要撑起它所联动的万亿市值市场的前提条件。

今天的 AI 尚不能实现这一点,是因为这里有个内在的技术困难:思维链条不是数据库,而是把数据以自然语言的形式有损压缩在中间状态。这种压缩本质上就类似于人类以印象代替现实的思考模式,也是诞生偏见和误解的根源所在。要从根源上铲除它的土壤,就是要让这种压缩在事实上变成无损的。

于是我们面临两种可能的技术前景:

要么下一代思维链条(或者思维树,思维网络,或者不管什么别的数据结构)真的能实现对数据不依赖印象的理解和综摄。这在实践上已有尝试,比如程序化中间表示(JSON-graph、逻辑项、SQL、符号代数),或者对数字、日期、单位、表格索引做硬约束解码。简而言之,找到绕过以文字为思维载体的办法,把图像、数据和表格原生嵌入 AI 思考流程。

要么我们撞上了自然语言的先天限制。AI 将和人类一样,无论再怎么用力检查、对比、参考、判断,也只是不断用一层又一层的新的印象覆盖旧的印象,新的记忆调和旧的记忆,直到自己迷失在真实和幻觉之间的缝隙里。

前者是一种达芬奇式的前景,后者是一种博尔赫斯式的前景。或者用东方哲学的话说,前者意味着更强大的语言模型能够实现「坐照」之境,而后者意味着除非在底层重写技术框架,否则我们将不可避免的撞进文字障。

目前还没有证据证明哪个前景更有可能。前者如果成真,则立足于 AGI 的人类社会工业再数字化不但可行,而且指日可待。后者如果成真,则 AGI 不过是大号的人类,会在分裂和偏见之上引入新的分裂和偏见,不知伊于胡底。

大多数人对 AGI 的期待似乎是前者,并且这种期待如此底层,以至于甚至不需要宣诸纸面而是视为理所应当。然而如果人类运气不佳(一向不佳),我们很可能正在走向后者。

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小写的牧歌

我无法忘记我第一次读昆德拉的文艺论集《被背叛的遗嘱》的时候的感受。

在第三章里,好像是莫名其妙的,他忽然开始为斯特拉文斯基辩护:

音乐无能力表达无论任何什么东西:一种感情,一种态度,一种心理状态,斯特拉文斯基在《我的生活纪事》(1935年)中说。这种断言(肯定是过分夸张,因为怎么能否认音乐可以激起感情?)在后面几行里说得更为准确和细致:音乐的存在理由,斯特拉文斯基说,不在于它表达感情的能力。

有趣的是,看一下这种态度引起什么样的恼怒。

……

安塞迈特批评:斯特拉文斯基“不曾,也没有试图把他的音乐变成表现他自己的一个行为,这并不是出于一个自由的选择,而是由于他的天性的某种局限,由于缺乏对他自己的情感活动的自主(最好不说是由于他的心灵的贫乏,心灵只有当它有什么可以去爱的时候,才不会贫乏)”。见鬼!安塞迈特,他知道什么是斯特拉文斯基的心灵的贫乏?他知道什么是斯特拉文斯基的爱的能力?他从哪里拿来这种断言:心灵在伦理上高于大脑?那些卑下之举,有和没有心灵的参与,不是也一样做得出来吗?狂热分子们,手上沾满鲜血,他们不会吹嘘伟大的情感行为吗?我们能不能终有一天结束这个愚蠢的情感调查?

这是什么意思呢?昆德拉把斯特拉文斯基视为自己的导师和同道。昆德拉无法容忍的是对斯特拉文斯基的这样一种评论:没有情感(在浪漫派的意义上),只有形式(在巴赫的意义上)和兴奋(在斯特拉文斯基自己的意义上)。

斯特拉文斯基的对立面还有阿多诺。在这一整章里,阿多诺都像是一个教导主任一般面目可憎:

我在想阿多诺听斯特拉文斯基的音乐的时候,有没有过哪怕一点儿的快乐?快乐?在他看来,斯特拉文斯基的音乐只经历唯一的一个邪恶的、剥夺的快乐;因为它所做的仅仅是给自己剥夺一切:表现性,管弦乐的音色:展开的技巧;它用恶毒的眼光去看古老的形式,歪曲了它们;它做出一副鬼脸,并无能力去发明;它仅仅是讥讽,做些夸张讽刺画,滑稽的摹仿;只不过是否定十九世纪的音乐,并且不仅仅如此,还根本否定音乐(斯特拉文斯基的音乐是音乐被从中驱逐的音乐,阿多诺说)。

奇怪,奇怪。那末从音乐中焕发的幸福呢?

阿多诺令我气愤的,是他的短路的方法,用一种可怕的简易法把艺术作品与某些原因、某些结果或某些政治的(社会学的)意义联系起来;所有十分细微的思考(阿多诺的音乐学知识是值得欣赏的)都因此导致了一些极为贫乏的结论。事实上,由于一个时代的政治倾向总是被缩减为仅仅两个对立的倾向,人们最终注定把一部艺术品分类为或属于进步方面或属于反动方面;又因为反动即是邪恶,审判所便可开始它的审判。

在这段论述里你可以看到许多你熟悉的影子,阿多诺活像是《不能承受的生命之轻》里托马斯的一名审判者。这是昆德拉花了一辈子描绘的主题:兴奋——不是崇高的兴奋,而是私人的兴奋——和贫乏的对抗。

有趣的是,这一整章的落脚点是昆德拉指出斯特拉文斯基的艺术生命和他作为一个移民的颠沛生涯本质地纠缠在一起。

一个移民的艺术问题:在数量上相等的生活块面,在年纪轻时或在成年时不具有相等的重量。如果说,成年时期对于生活和对于创作活动更加丰富和更加重要,潜意识、记忆、语言,所有的创作基础则很早就已形成;对于一位医生,这并不构成问题,但对于一位小说家,一位作曲家,远离他的想象,他的困扰,也就是说他的基本主题所联系的地方,会引发一种断裂。他必须动用他的全部力量,他的艺术家的全部狡猾去把这种境况中的不利变为他的王牌。

从纯粹个人角度来看,移民也是困难的:人们总是想到乡愁的痛苦;但可为糟糕的,是异化的痛苦;德文词DIEENTFREMDUNG(异化)更好地表达了我所要说明的一个过程,其中对于我们曾是亲近的变成为异外。

毫无疑问,斯特拉文斯基心中带着他的移民的伤痕;和所有人一样,毫无疑问,他在艺术上的演变,如果他仍留在他出生的地方,会是一条不同的道路。事实上,他穿越音乐历史的旅程之始恰好与他的故乡对于他来说已不存在那一刻相吻合;深知任何其他地方不能取而代之,他在音乐中找到了自己唯一的祖国;这不是来自我自己的一个美丽的抒情说法,我所想的再具体不过:他的唯一的祖国,他的唯一的自己的地方,是音乐,是所有的音乐家的全部音乐,是音乐的历史;在这里,他决定安顿下来,扎根、居住;在这里,他终于找到他的唯一的同胞,他的唯一的亲友,他的唯一的邻居。

他的攻击者,捍卫音乐是为表达感情而作的人们,认为他对自己的情感活动隐而不露令人不能忍受,并为此而愤怒,指责他心灵枯燥;是他们自己没有足够的心灵去理解他在音乐历史中游荡的背后是什么样的感情伤痕。

没有人比中欧的作家更明白移民意味着什么。昆德拉自己一生都挣扎在捷克和法国这两个精神上的母国之间。他当然不是唯一的一位,他自己在这一章里提到了贡布洛维茨和纳博科夫。和昆德拉一样,这些冷战移民作家在以各自的方式提出每个离开故国的人都无法不面对的问题——不是寻求答案,而是寻求问题本身,并且问题本身可能比答案更令人痛苦。

里卡尔在著名的《大写的牧歌和小写的牧歌》里这样评价昆德拉的旅程:

昆德拉对大写的牧歌的批评还有另一条途径,也许是最富有意义的途径,这正是我们在此想要探寻的。那就是通过作品构成另一个图景系统,构成另一个范式,但这一次,是建立在我们可称之为悖论式的“反牧歌之牧歌”的东西之上。

这一牧歌不可能上升到或进入到另一种生活。它在根本上就是另一种生活的反面,其本质就是自愿背离另一种生活。换言之,在这里,牧歌的条件不是超越,而是后退;不是对禁忌的侵犯,而是更为彻底的侵犯:对侵犯之侵犯。正因为如此,托马斯和特蕾莎在村子里时,并非处于边界的另一端,在那里,生活变成了命运,一切都有着意义且完满,历史在前进。而他们俩的安宁恰恰相反,是一种逃逸,是隐身于边界的这一端,隐身于非命运、非完满、重复且意义不完全的世界。

……美并非人们所向往的,而是人们所回望的东西,人们为之而重新堕落的东西——一旦与大写的牧歌决裂。大写的牧歌在兆示超越的同时,把我们领入到界限之外,领向一个比人们先前置身的地方更为美好的世界。在这里,昆德拉的美——与当代美形成最为强烈的对立——并非产生于侵犯,而是产生于我们称之为侵犯之侵犯的东西。它就是被大写的牧歌所侵犯的东西本身,也就是被大写的牧歌所遗忘、鄙视、抛弃的东西本身。

大写的牧歌的世界是「刽子手与诗人共治」的世界,然而:

正是在刽子手的追杀处,即在那个残余的世界中才有着牧歌和美。如暮色般衰微的、经受着威胁的美。

在这里昆德拉和斯特拉文斯基合二为一。「在这里,他(斯特拉文斯基)决定安顿下来,扎根、居住。」「在大写的牧歌的极点,在我们早就知道一定会双双死去的托马斯和特蕾莎的呵护下,在其困苦和脆弱之中,最终闪现出也已被死亡所裹挟的卡列宁温柔而平静的微笑。」

也正是在这里,昆德拉庇荫着每一个走在自己旅途上的你和我。

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我们从未现代过

周日 Latour 去世了。

对每个接触过 Latour 的著作的人来说,第一次阅读他都是一次洗礼。不管你是不是服膺他的理论——我在一开始非常不服气,后来也始终带着疑虑——你都不能不承认他在根本上动摇了你以为你已经作为不言自明的真理所接受下来的那些关于科学研究的观念。

简单地说,Latour 以一种全新的方式提醒人们:科学研究是一种人类实践。并且,像一切别的人类实践一样,它可以被从社会学和人类学的视角来审视。科学研究是科学家的事,但关于科学研究的实践本身的研究则可以也应当成为社会学田野调查的对象。

Latour 最著名的早期工作之一是他在美国著名的 Salk 研究所的田野调查。Salk 研究所是美国生物医学研究重镇,里面的研究人员高居科研殿堂的顶峰,宛如古罗马身着白袍的元老。而 Latour 对这里的科研活动的描述则完全是一部民族志,把科学工作者在视角中降到了巴布亚新几内亚丛林里的土著的地位。他一遍遍地问:在什么意义上,「科学研究」——或者它具体而微的版本:移液、培养、记录、整理数据、发表选择性的报告、说服同行、申请基金、获取声誉——是「科学」的?它和别的人类活动甚至别的灵长类动物的活动的区别在哪里?一个西方的人类学家在非洲可以津津乐道地研究部落中的巫术,但当他们回到纽约后,却只会研究地铁隧道墙上的涂鸦。Latour 精辟地问:你为什么不去研究地铁的调度室?是不是仅仅因为它在技术上更高级,就获得了审视上的某种豁免?

最终,他做出了著名的断言:实验室里的科学研究,和别的所有人类文化现象一样,只不过是一个社会建构的产物。

你很容易想到科学界对此的愤怒和不屑。在一场著名的论战里,同时是数学家和物理学家的 Alan Sokal 阴阳怪气地说:如果 Latour 觉得物理学只是一种「社会习俗」,他咋不从21层楼的窗户上跳出去试试呢?

事实上 Latour 并不是一个反科学主义者。恰恰相反,他后半生始终在不懈地回答如何让社会更好地接纳科学理论的问题。他不断试图解释:你只有把科学研究祛魅,把科学实践还原到人类朴素的知识建构体系之中,把科学家的工作方式透明化,你才能更有力地说服大众。——问题在于,这是两面不讨好的事。大部分科学家并不关心如此 meta 的问题,他们有自己研究中的日常困难需要全力以赴去对付。而那些真正相信地球是平的或者从21层的窗户上跳下去也没事的人也不会觉得阅读 Latour 对自己有任何帮助。你告诉他们科学是神圣完美的,他们固然不会信服,你告诉他们科学研究的背后充满着争议、妥协和政治,他们只会更加觉得自己是对的。

但 Latour 的工作,或者说他开辟的道路,仍然是有意义的,而且在今天尤其如此。

我不止一次在读到 Latour 的时候想,针对科学研究的民族志调查不是太过分了,而是太匮乏了。科学共同体诚然是小众的象牙塔,但内部纷繁复杂壁垒森严,生化环材和数学物理之间的隔绝犹如天堑,更不用说一日千里的现代计算领域。一旦你接受了「科学研究本身是一种人类社会活动」这个认知,你就会立刻意识到,所有这些万花筒一般的科学实践是多大的一个宝藏。数学里范畴论和构造主义的兴起,物理学中最小作用量原理的诞生,人工智能领域里符号计算学派和神经网络学派的争斗,它们都不是简单的仿佛吹去尘土露出珍珠一般的「新的科学发现」,它们是最好的例子,说明科学进程中人的视角,或者用 Latour 的话说,作为信仰、口头传统和文化的实践的重要性。

遗憾在于,这里面有些故事在学术界以外被讲述过,大部分并没有。一个人类学家可以饶有兴味地观察灵长类如何生火,但理解为什么哈密尔顿作用量如此重要并不是一个社会学家可以轻而易举完成的任务。

三十年前,Latour 断言说:我们从来都不是现代的。他的意思是说:人们自以为进入现代,其标志是人们把社会与自然分开,就像把文科和理科分开一样。但两者从未真正分离过。

三十年后,一方面,社会议题和技术问题的彼此交织更深刻了,在两者之间的任何人为划分都显得更加徒劳。另一方面,这两个世界之间的知识壁垒不是缩小了而是扩大了。人人都知道芯片在社会层面有多重要(并且人人都忍不住就此发言),但即使受过良好高等教育的群体中也没有多少人真的理解芯片究竟如何工作,芯片工业又如何运转,它远远超出了人类日常理性的理解能力。在此基础上的公共讨论就算不是虚伪的,也通常是浮光掠影隔靴搔痒。别的正在每个层面上深刻影响世界的领域——气候变化、疫苗、人工智能、自媒体和基于隐私的数据挖掘——也是如此。

Latour 生前写的最后一本书的主题是关于疫情中的 lockdown。仿佛是命运有意的安排,让他在临终前看到了关乎他一生学术视野的如此切题的一个案例。

他逝世了,但他提出的问题恰逢其时。

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Nowhere

「中国是一个过程。」

脑海中一直在想着洁平老师的这句话。

洁平老师是一个生活在中国边缘处的人。我们都是。当你需要每天理解和思考在地与他者的关系,当你一遍遍追问自己如何理解或者不理解、执着或者不执着于自己的身份,当你试图在 nowhere 与 now-here 之间找出一爿安身立足之处,你就在边缘,时间和空间和观念和社群的边缘。

站在边缘最能理解为什么中国是一个过程。边缘是变化,是导数,是昨日到明日的联结,边缘在提醒你,一切都还未完成,可能永远不会,脚下的土地和头顶的天空都是流动的。

周六去听了洁平老师和周成荫老师的对谈,题目是「全球华人」,一个很难相信在2022年还能心平气和完成的话题,但神奇的是它真的稳稳当当聊了下来。洁平老师讲自己十余年来在两岸三地辗转的滋味,成荫老师说这一切都是百年来一遍又一遍重复在讲但还是讲得不够的故事。你明白这一切都是政治,但你几乎忘了政治。听到后来,几乎觉得有点 sublime。

可能因为台上台下在彼时彼刻分享着一个心照不宣的背景:世界危如飘萍,而我们都只是有血有肉的自己。

洁平老师最后说她相信这一代人的故事要靠去中心化的方式来讲(web3?)。我其实对此不大相信。但我同意,我们不是观念统御下面目模糊的个体,而是未完成的波涛尽头自我探索的支流。Nowhere 也是 now-here。我能建筑的,就是我的历史。

一个过程。

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Dumbo

在 Dumbo 散步。

Dumbo 是个能带给你恍若实质的电影感的地方,岸边像是剧院头排座位,你和下城的繁华近在咫尺,但又隔了一层。繁华是比喻意义上的——真实世界里,有了疫情,没准 FiDi 的人比 Dumbo 还少点,但林立的高楼仍然牵引着你的视线,尽管你知道那只是一座空城。

从这里朝西看去,看向下城,最美的是太阳将落灯火渐起的时刻。夜色里的灯光带来城市变得透明的幻觉,你觉得建筑成了影子,轻盈地浮在水上。坚固和虚空之间的区别消失了,只有光线的浮动折射是真实的。这是一切视觉魔术的本质:你把世界的细节压在一个平面上,变成明暗线条和色彩,然后美会从想象里迸发出来。

这是夏日难得的好天气。晚风暖和,但不潮湿。河边有爵士乐手在演出。萨克斯带着弹性的音色在岸上跳跃,被风吹走。空气里隐约有烤肉的味道。

和朋友聊起生活里的细碎。也谈到网络,以一种谈论远方的超然口气,仿佛它只是无关紧要的布景。我们知道它不是,在2021年线上线下的界限早已模糊,网络一直在粗鲁地侵犯现实。但我们可以暂时假装它是。

岸边人们轻声谈笑。寻找最好的摆拍角度的人和看起来泰然自若一脸漠然的人默契地各行其是。河上有小艇来去。小艇永远都有,我从未坐过,也不知道究竟是谁在坐,是一个付费项目还是什么,总之它们就是生活里那些你懒得深究的存在的一部分。转过几个街角,又听见爵士乐声,仔细看了看,还是刚才那几个乐手。路灯变暗了。

这是生活的舞台,我们只是演员。拿着从未读过的剧本,莽撞地一路演下去。有时候你会忘了情节是什么,只有触感和气味留下来,而那些时候总是最好的。

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Google vs. Oracle

写一下我对美国最高法院今天对 Google vs. Oracle 案子的终审判决的理解(我没有法律专业背景,这是从工程师的角度写的)。这案子缠讼十年,标的88亿美元,历经三次判决反转,今天的终审裁定被广泛认为是科技业影响深远的一个案例。

其起因非常简单:Java 是一种在程序员中有非常高人气的语言,掌握在 Oracle 手里。Google 在推出安卓系统的时候为了能让更多给安卓写第三方 APP 的程序员尽快上手,直接在安卓 APP 开发工具里复用了大量 Java 的函数接口(API),但自己重新实现了函数本身。Oracle 据此告 Google 侵权。

这里的问题的核心是:一个语言的接口是否受到版权保护?对它的复用是否侵权?

Oracle 的论点非常直接(而且对非业内人士来说其实很有说服力):软件是否受到版权保护?当然。接口是不是软件的重要组成部分?当然。那么接口显然应该受到版权保护。

Google 的论点就有点复杂,它需要详细辨析接口的含义——对大多数法律界人士和公众来说,API 这个词本身就很陌生。最高法院判决的主笔是82岁的 Breyer 法官,他这辈子很可能一行代码都没写过。但从判决看,他是精确理解 API 的功能和内涵的。

被判决采纳的论点是:API 是一个发送指令的界面,像是汽车的加油踏板(这个例子在第一巡回法院之前关于 Lotus vs. Bortland 的判例里出现过),或者电脑的 QWERTY 键盘。——这两个例子不是随便举的,因为它们都正好反映出这个案子的实质:Google 是利用了现成的 Java 接口以吸引程序员能够迅速上手。这种「利用前人现成的知识节省学习成本」是应该受到保护还是惩罚?加油踏板就是这样一个类似的情况。第一个设计汽车的人已经把加油踏板设计成这样了,如果这种设计本身受到版权保护,每个后来的新的造车厂就都会面临一种两难,它要么继承这种设计但需要支付高昂的版权费用,要么另起炉灶但不会有用户买它的车,因为没人愿意买辆新车还要形成一套新的肌肉记忆。 API 也是这样,判决指出:它的价值很大程度上体现为程序员群体对它的熟练掌握,以及复用这个 API 所能导致的学习成本节省。

因此,这个判决的核心就是宣布:这种搭便车的做法属于合理应用(fair use),不应该被惩罚。其中最核心的(也是大部分评论最关注的)是这样一段论述:

「我们必须考量的是:对版权的保护是否促进了公众利益,是否促进了创新。」(第31页)

「考虑到程序员在学习 Java API 上的投资,如果把这个接口本身保护起来,会有害公众利益,因为这会迫使程序员不得不付出额外的努力去适应新的接口。新的创造就会被锁起来,而钥匙掌握在 Oracle 一家手里。这能让 Oracle 获得不菲的利润,但这些利润本来可以流向大量掌握了这些接口的人能创造出的新的应用之中。因此这种锁定是和版权的本意相违背的。」(第34页)

可以想像,这些论述(特别是关于公众利益的部分)的影响会非常深远。

以上是关于这个判决本身。但我还有一些其他的感想。

在这个具体的例子里,判决是和业界的 common sense 站在一起的。拷贝 Java 的接口(只占 Java 总代码量的极小比例)和拷贝 Java 的具体功能实现是两码事,不可同日而语。

但这里没有触及的问题是,对一个系统而言,设计接口并不是一项无足轻重的工作。在某种意义上来说,一个平台的接口和它背后的实现同样重要。接口有点像程序员世界里的「用户界面」,一个好的接口可以决定性地让一个平台取得优势。在某些极端的情况下,一个平台的价值可以主要就体现在接口上。比如机器学习最流行的平台之一 Keras,你可以说它整个就是一个 API ——它把具体实现全都交给后台的 Tensorflow 或者 Theanos 来做了。(后来 Keras 被整合进了 Tensorflow,这里说的是最初版本的情形。)

法律依赖于比喻,而比喻永远是不精确的。如果把接口和实现的关系想像成一台巨大的机器外壳上的几个插头和内部丰富的实际功能组件,Google 的做法就相当于为了兼容性照搬外壳上几个插头的设计而内部完全自己另起炉灶。但现代软件工程并不是简单的机器,你很难清晰拆分出外壳和内部。大多数情况下,你看到的是一层层功能的封装,大量的智慧都投入在接口的设计上,而最底层的实现很可能只是琐碎的细节工作而已。

区块链是一个极端的情形。2016年,联合广场投资的分析师 Joel Monegro 写了一篇极为著名的文章: fat-protocols。他指出,和传统网络领域里协议很轻而应用很重的情形相反,在区块链的世界里,协议是「胖的」,而应用无足轻重。投资于应用远不如投资协议回报丰厚。例如以太坊是一个伟大的协议,它的价值远远胜过在运行在以太坊上的具体应用本身。——协议(protocol)当然和接口(API)不完全是同一个概念,但它们是强烈相关联的。复制以太坊的全部接口差不多就相当于复制了以太坊本身。这件事又应该如何被比喻到现实世界之中呢?

当然,这并不意味着今天的判决表示你可以直接复制一整个 Keras 或者以太坊。在 Google 的案例里还有许多别的因素需要考量(其中很重要的一点是 transformative use,也就是说,Google 并不是打算创造一个 Java 的等价竞品出来,安卓和 Java 是两个不同领域的东西)。但这个判决毕竟在比喻的边界处划了一条明确的界限。——从今天业界的反应来看,这个界限得到了几乎一面倒(除了 Oracle 以外)的业内支持。

但其长远影响有待分晓。

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关于《天才之为责任》的读书笔记


如果我在内心是不快乐的,那么我的所有天赋对我又有什么益处?如果我不能搞定首要的、最重要的事情,解决哲学问题对我又有什么帮助?

——维特根斯坦,1947


看维特根斯坦青年时代的日记,会看到他是多么频繁地提到自杀冲动,让做好了心理准备的读者都有点难为情。没有人会惊讶于维特根斯坦有个像是汪洋大海一般丰沛狂暴的心理世界,事实上,即使远不如他伟大的人也可能度过惊涛骇浪般的青春。但看着他几乎是在自杀这个念头的陪伴下一路长大,还是让人不禁对人的心灵这个神秘的造物心生赞叹和恐惧。

他的某些经历是无法复制的。他出生于奥地利的巨富之家,但在心理上无法摆脱隐秘的不适——他的家族是竭力融入基督徒世界的犹太人。他们极力不提自己的背景,但人人心知肚明。生于二十一世纪的我们很难真正对反犹的战前欧洲感同身受。维特根斯坦在日记里写过自己对犹太人的排斥和歧视,以及因为自己无法摆脱自己犹太身份所导致的噩梦。如果不看作者,他的很多日记可以直接被拿来作为纳粹的宣传品。

但这只是他自我厌恶的若干原因之一。他有三个哥哥先后自杀,一个是为了反抗父亲要求继承家业经商的压力,一个是因为自己的同性恋倾向,还有一个是因为战争。他自己人生若干传奇中相当知名的一幕是他在一战结束后断然拒绝了自己应得的巨额遗产,以清贫之身面对中年和接下来的人生。但这并不是因为他对物质生活有什么抗拒——他在剑桥时以精致的衣着闻名。他只是竭力要(近乎徒劳地)为自己定义存在的意义。他的好友,英年早逝的哲学天才拉姆塞在第一次去维特根斯坦老家拜访时被他事实上的富裕家境所震惊:

我现在看清了这一点,只是因为我结识了他的一个姐姐,见到了他的其余家人。他们非常富有,极其渴望给他钱,或以任何方式为他做任何事,而他推掉了他们的一切亲近。他这么做不是因为他们不和睦,而是因为他不愿得到任何不是自己挣的钱。

(他对家族和财富的态度实际上相当复杂。纳粹德国吞并奥地利之后,他的兄弟姐妹们因为随时可能被作为犹太人而处置惶惶不可终日。他的一个姐姐想出了一个办法:把家族在海外的巨额外汇转存给德国银行,用以换取德国当局承认他们的非犹太身份,但他的另一个已经居住在海外的哥哥不同意这么做。维特根斯坦本人此时已经安全地获得了英国居留权,也已经放弃了自己的家族财富,但他积极斡旋于兄弟姐妹之间以促成此事。考虑到他本人在诚实问题上的洁癖——他常常因为朋友间无伤大雅的小谎言愧疚不已深切忏悔——他在这个以财富为杠杆来弄虚作假以保全家族的事件里的参与就特别意味深长。)

他散尽家财的同时也是他一生中盘算自杀最频繁的时候。他的密友品生特死了——没有明确的证据显示他和品生特是同性伴侣,他当时还在和一个姑娘谈婚论嫁,但从他晚年的回忆来看品生特也绝不仅仅是个普通朋友。他的祖国在一战中分崩离析。他的第一本著作,也就是后来给他带来不朽声名的《逻辑哲学论》,这时不但找不到出版商,而且连一个看得懂的人也找不到。他蜗居在欧洲乡下一隅,在跟朋友们的通信中频繁出现的句子是:你什么时候能来看看我?我觉得我要撑不下去了。

他最终撑过去了,但很难说他一生中是否同自己和解。三十年后,在他已经成为举世闻名的大师,生命快要走到尽头的时刻,他在日记里这样写自己的抑郁:

不要让悲伤侵扰你,应该让它进入自己的心里。不应该害怕疯癫。它到你这儿来,也许是朋友不是敌人。唯一不好的事是你的抵抗。让悲伤进入自己的心里,不要把它锁在门外。站在门外面,在头脑里,它是令人恐惧的,但在心里它不是。

他在这样的心绪里迎来了终点。他死前最后一句话极为著名:Tell them I’ve had a wonderful life. 常常有人在积极的意味上引用这句话。但也许我们必须牢记的是,他可能的确认为自己度过了精彩的一生,但他从未热爱过它。


图灵:I see your point.

维特根斯坦:But I don’t have a point!


维特根斯坦的哲学生涯始于他跟罗素讨论罗素的《数学原理》一书的缺陷。终其一生他都觉得数学哲学在自己的学术兴趣中占有重要位置(他 1944 年说他对哲学的主要贡献就是数学哲学),他晚年最重要的著作《哲学研究》有很大一部分是讨论数学的。因此,下面这个事实就显得特别醒目:他在数学哲学方面的工作几乎不被任何数学家所重视,甚至也不被数学哲学界欣赏,基本上没有影响力。

他在剑桥开过两门课:《哲学》和《为数学家讲授的哲学》。后一门课在当时特别流行,图灵作为学生在他的课堂上同他的争辩也构成了学术史上一段传奇佳话。但这段故事其实只是历史的一则无足轻重的注脚。没有迹象显示图灵后来为人类作出的伟大贡献里有维特根斯坦的影响。是维特根斯坦需要图灵,而非反之(图灵缺课不跟他辩论的时候,维特根斯坦对其他学生说这堂课就只是随便聊聊好了。)特别悲哀的是,图灵是唯一一个能勉强听懂维特根斯坦想说什么的人,但图灵后来放弃了这门课。

这并不是因为维特根斯坦不懂数学,他受过很好的数学教育。但维特根斯坦的哲学趣味把他导向了一条他认为特别本质,但所有其他人都不屑一顾的道路。他的兴趣在于消解逻辑在数学基础中的意义,因此他对二十世纪数学最重要的进展采取了一种近乎是刻意贬低的态度。在哥德尔发表他划时代的不完全定理之后维特根斯坦写了一个评论,但这些评论没能说服任何人。(哥德尔本人自始至终对维特根斯坦的看法嗤之以鼻。)

罗素在这些问题上的观点,事后看来,比维特根斯坦要准确得多。在《数学和形而上学家》里罗素说:

在我们的时代,三个人——魏尔斯特拉斯、戴得金和康托尔——不只提出了无穷小、无限和连续的问题,还彻底解决了它们。这可能是我们的时代值得夸耀的最伟大成就。

而维特根斯坦却认为这些工作毫不重要,是「一种癌变,像是从正常人体中漫无目的和毫无意义地生长出来」。尽管维特根斯坦常常鄙视罗素的哲学品味,但在这个问题上最终罗素大获全胜。不仅仅因为他的看法至今仍然吻合于数学界的普遍理解,也因为二十世纪后半叶有太多科学技术上的重要发展依赖于这些工作,说它们是癌变无论如何都很难服众。

有趣的问题不是维特根斯坦是不是错了,而是他的错误里有没有值得揣摩的地方。维特根斯坦思想上的大转型始于他对自己早期著作《逻辑哲学论》的反思。拉姆塞在1929年指出这本书的一个问题:使用最基本的形式逻辑怎么能从「一个东西是红色」推出「这个东西不是蓝色」来。按照维特根斯坦的本来论述,这两者是独立的命题,从而无法互相推理。

从某种意义上说,维特根斯坦的余生都在反复同这个问题作斗争。但不论他的解决方案为何,这个问题本身都特别重要。特别是在人工智能的时代里。说真的,我们今天已经可以训练一个 AI 驾驶汽车,但怎么训练一个 AI「理解」因为一个东西是红色所以它就不能是蓝色呢?这种观念是怎么在最基础的层面上建构在人类的大脑里的呢?


对一个人说他不理解的东西是没意义的,即使你加上一句「他不会理解」。这事如此经常地发生在某个你爱的人身上。

——维特根斯坦,1930


维特根斯坦花了大量精力试图澄清逻辑是如何从语言之中浮现出来的。1934 年他口述了我们今天所称的《棕皮书》,里面包含了许多对读者的挑战性问题(没有给出答案):

想像一个人,他的语言里没有「书在抽屉里」或「水在杯子里」这种形式的句子,在我们说这类话的地方,他们说,「书可以从抽屉里取出来」,「水可以从杯子里取出来」。

想像一个部落,其语言里有一种表达对应于我们的「他已做了这事」,另一种表达对应于我们的「他能做这事」。不过,只有在能用前一种表达的地方,才能用后一种表达。

想像拿人类和动物当阅读机器。假定,为了当阅读机器,需要对他们进行一种特别的训练。

很容易看出这些问题同人工智能的联系。但他提出这些问题的出发点不是为了定义什么是逻辑的本质,而是为了讨论什么不是本质(所以才有各种假设性的限制)。这是维特根斯坦终身都在采用的思想方式,他不断抛出问题,其目的是证明此前被提出的问题是没有意义的。1934 年,他的一个合作者魏斯曼抱怨道:

他有一种很高的天赋:总是如初次相见般看待事物。但我认为,这说明了跟他合作是多么难,他总是听从当下的灵感,推翻他此前拟订的东西……只见结构被一点点推翻,一切渐渐具有了全然不同的面貌,结果令人感到,如何把这些思想排到一起根本无所谓,因为最终没什么东西照原样留下来。

这种习惯的后果是他永远无法让自己在一个地方驻足,整理出清晰的思绪并且接受它的不完美。他后半生最重要的著作《哲学研究》几乎几十年来一直在不断地被修改和重写,直到生命的最后一刻。他甚至打算直接出版一个草稿,其中包含他自己对自己的论述的抱怨(「这一段是靠不住的」等等)。最终在他死后出版的《哲学研究》形式上并没有比草稿高级多少。

1944 年,维特根斯坦在跟朋友讨论时承认,只有当他改变自己的哲学立场去发展某种新东西的时候,他才真正觉得自己有活力。这种性格毫无疑问会让他的观念始终动荡颠覆,让他的人生成为了一部活着的哲学,也让他一生都处于无法被完全理解的痛苦之中。他的每个合作者都被他弄得精疲力竭,不仅仅是因为他辩论时的活力,也因为他频繁的转向和自我怀疑把所有试图跟上他步伐的人都抛在身后。

怀疑最终成为他临终前最后一部著作《论确实性》的主题。直到死前最后一天他都在写这本著作,在这里他频繁地问:在什么情况下我么能说我们「知道」些什么?

我和一个哲学家坐在花园里。他一次次地指着我们旁边的一棵树,说「我知道那是一棵树」。其他人来了,听到了这话,我告诉他们:「这家伙没有发疯。我们只是在做哲学。」

理解维特根斯坦的钥匙并不隐藏在他的答案里。他的答案会被忘记或推翻(正如他自己一生都在做的那样),但他的问题、他的怀疑和他的痛苦会在无数个夜晚像幽灵一般出现,直到今天。

在这个意义上说他是不朽的。

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