试译/数字占卜时代

数字占卜时代

一位人类学家问道：“在预测技术的数字时代下，算法和占星术有什么共同之处？”

一名男子站在法官面前，被指控有偷窃之罪。该法官查询了一个消息来源，该信息将决定是否给予该男子保释。

一名女子站在法官面前，被指控有通奸之罪。该法官查询了一个消息来源，而此来源将决定指控是否成立。

在第一个案例中，该信息来源是一台电脑；而第二个来源则是一只鸡。

这两个案例都是占卜的形式：利用某物（或者某人）来寓言未来或发现关于世界的隐藏信息。

长期以来，人类学家们一直对这一现象着迷。早在1937年，英国人类学家E. E. Evans-Pritchard就记录了非洲中部赞德人的几种占卜方式，其中一种就是上文所提到的由占卜者给鸡喂毒药。鸡的生死，告诉了那些焦虑的丈夫或者妻子，他们的配偶是否出轨。人种学和历史研究已经发现了无数其他形式的做法：蜘蛛或者蜗牛等动物的运动、烧在龟壳或者羊骨等动物身上的图案、树叶及树枝的形状、塔罗牌和掌纹所揭示的故事等等。

同样，通过使用一些预测分析软件的数字占卜承诺可以预测未来，并揭示那些关于世界的潜在真相。基于机器学习和人工智能的预测工具正在被应用于相对世俗但复杂的现象当中，从预测房价，到推断金融市场的动向，再到预测客户对企业的满意程度。但机器预测同样也会转向一些严肃领域：新的计算工具试图测定某人是否具有保释期间潜逃的可能性，如上文开篇所介绍的那般，或者预测你会因感染了Covid-19病毒而生多严重的病。

不管是什么形式，占卜往往根据回答具体的问题，来提供对未来的狭隘看法——几乎没有为其他可能性的出现留出预想空间。

最近一篇来自哈佛大学人类学家Kevin Hong和Joe Henrich的文章中，对占卜进行了一个全面的概述。他们说，这种实践具有很多目的：从解决争端、减少对某一情况产生的焦虑、或者清除那些犹豫不决和顾虑，到推断世界的意义、询问命运、或决定何时以及如何进行战争。

占卜是一种揭示那些原本不可知并且无法获得的重要事项信息的方式。但有趣的是，占卜者们往往不被认为是拥有这些信息的人。他们是熟知此项技艺的人——能够读懂隐藏在别处的秘密：在卡牌里、在茶叶里、在内脏里、或者在算法里。

将占卜者称之为“熟练的技术员”或许在当代西方化，后启蒙时代的人当中听起来有些奇怪。但将占卜与世俗活动联系起来的历史悠然已久。公元前四世纪，柏拉图写到占卜是一种被高度重视的专业技能(mantikē technē)。大约在四百年前，在古希腊荷马史诗《奥德赛》中，占卜被列为与医术和木工一样的技艺（尽管在几个世纪后，西塞罗在文中表述了对此的嗤之以鼻）。中国早期思想家同样把占卜师列入手工艺人的范畴。事实上，占卜和科学曾是一对伙伴：在17世纪，当科学、宗教和艺术之间的划分愈发模糊时，科学家Johannes Kepler同时从事天文学和占星术，并在他一生中写下超过800份天宫图。

熟练的技术人员们通过一些晦涩、看起来很神奇的操作来预测未来或揭示世界的隐藏信息，这个想法听起来与今天的数字预测技术开发师们有异曲同工之处。

相似之处远不止于此。在世界各地的许多社会中，占卜师们会为他们的服务收取高额费用，并且并非每个人都有机会向他们咨询。同样的，那些熟知AI技术和机器学习的技术人才也为他们那些晦涩难懂的知识，及他们生产的软件的使用权收取高额费用。

值得一提的是，数字占卜和更为传统的形式之间有一个主要的区别：其负面影响的潜在规模。许多占卜只影响到个人或者家庭单位，但大型公司或者政府采用的各种算法，譬如“预测性警务”，会延续系统性的不平等及种族定性。这是因为它们的预测是基于那些通常已对特定人群存有偏见的数据集合。

考虑到它们的不可靠性，为什么我们中的许多人仍然如此相信机器或占卜的预测呢？

人类学家Hong和Henrich为了试图回答这个问题，进行了一项模拟。他们发现有几种情况会导致人们高估占卜效果。一种是具有强烈的先验信念：占卜听起来具有说服力并且极具吸引力。我认为这同样适用于机器预测。另一个原因是失败的预测往往会被少报或者得到解释；做人工智能预测项目的公司也有类似的机制来淡化他们的错误。

第三个因素是，人们认为从预言中获得的潜在利益要高于去找占卜师所花费的费用。考虑到这些预言有可能会预测到你是否会心脏病发作或者一个人是否会再次犯罪，那么为机器预测而付费，或者绑定手机或智能手表，其代价就十分微小而划算了。

有些类型的占卜被认为是值得信赖而可靠的，因为他们声称拥有与超自然生物沟通和交流的能力——譬如幽灵宣布重要事件的结果，如收成。虽然数字占卜没有什么超自然的成分，但它似乎也是难以名状，不可描述的。

在这两种情况下，非专业人员都无法自己检测占卜到底是否具有有效性。

这正是危险的地方：占卜也许不是基于因果联系，诸如蜗牛粘液的痕迹与心脏病风险的关系。同样，目前大部分人工智能也并非基于世界的因果模型。目前机器预测所依靠的是在大数据中发现统计模式，但相关关系并非因果关系。如果没有坚实的，对世界建立的因果模型，数字占卜最终可能引发高代价的或者可怕的错误预警，譬如说服人们去寻求他们并不真正需要的医疗服务，或者将保释金设置得过高或者过低。

作为深具社会性的生物，人类倾向于向他人学习。人类学家发现，人们对于占卜效果的判断往往是通过间接经验而非直接经验。

换句话说，所有的这些知识技术——从占卜到占星术再到人工智能（无论其多么牢固地建立于我们的物质现实基础上），在增强及作证我们的抉择，而非替代或改变它们时，效果最好。类似于当技术建立在我们的专业知识和经验上时，它们才成为真正有用之物。

无论是数字的、物理的还是超自然的，所有形式的占卜似乎都提供了对未来的狭隘勾画：譬如预测一个可能或不可能发生的单一事件。但在相信这些预测的同时，我们也许正在排除我们拥有的其他可能性。

如果我们依靠一种更乏味的方法——控制世界上最强大的预测引擎：我们的大脑呢？

想象一个可能的未来，并且所有人一起参与到这样的想象行为中来，这种方法或许很可能引领我们进入一个我们更喜欢的未来当中。这也意味着从那些少数技术人员和其他专业人士中接过设计这些可能性的责任，让尽可能多的人参与到勾勒未来图景中来——尤其是那些边缘群体，以及那些经常在未经他们参与的决策中经历负面影响的群体。这将意味着推动“将会发生什么？”向“假如……呢？”转变。

Matthew Gwynfryn Thomas: 人类学家，工作于伦敦的非营利性部门。他目前的工作结合了数据科学、社会科学和未来研究，来解决危机中人们的需求。Matthew的博士和博士后研究是关于边缘化社区的合作演变。

作者：Matthew Gwynfryn Thomas

原文：https://www.sapiens.org/culture/digital-divination/

译：陈述

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