成了我们应对上的严重失衡……”
蒙扎克听着听着，渐渐安静了下来。
他反而并不愤怒了，取而代之的是深深的忧虑。
深度学习型人工智能，是靠大数据的喂养来建模和预测社会演变、人类选择的。
但是，这种人工智能有个最大的弊端，那就是它并不懂逻辑，所以没有对黑天鹅冲击的预见能力。它只是基于人类已有经验的总和，或者说人类历史上所有发生过的事情，来推测未来。
打个比方，早在2010年，谷歌公司的社会预测型人工智能，就发出过一个推演：
说不吃早餐的人，性-淫乱的概率会远远高于吃早餐的人的4.3倍。
这个数据准不准？
准，飞常准。
在全世界当时可被精确统计的样本里，不吃早餐的人拥有多个混乱性伴侣的比例，确实是吃早餐的人的4.3倍。
可问题是，人工智能知道这背后的逻辑原理么？看得懂因果关系么？
不，它看不懂。
大数据只看事实结论，它不关心逻辑。
如果非要它给个逻辑，或许它会敷衍塞责地写一句：“因为不吃早餐，所以喜欢找更多异性啪啪啪”或者“因为我找了更多异性啪啪啪，所以我不想吃早餐”。
人类一眼就能看出这纯属扯淡。
而同样的数据，如果交给人类的社会学家分析，人类会怎么干？
人类会深入调研、询问当事人的感想，最后得出这样的结论：“不吃早餐和性淫乱毫无关系。但只是因为不吃早餐的人，是生活无规律的一种重要表现形式。
而生活无规律的人，显然在挑选自己性伴侣方面也会更加随意而无责任心。所以，是生活无规律这种三观，同时导致了这个人有较大概率分别选择不吃早餐和随便挑选性伴侣。但不吃早餐和性淫乱本身之间毫无因果关系——它们都是生活无规律这个‘因’导致的‘果’。”
拉
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