格格党

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九（第2页）

我想忍住溢出眼眶的泪水，却失败了。

莫妮卡也许是为了我才开始研究“爱丁堡猜想”

的，而这个猜想耗尽了她的精力，最终把她逼上了绝路。

“她会关注这个问题可能是出于某种焦虑。”

艾玛说，“就像二十世纪，流水线上的工人被自动化设备取代，如今翻译的工作渐渐被软件取代，也许有一天，我和莫妮卡的工作也会被机器取代，人工智能会代替人类来进行科学研究。

所以她才会那么迫切地想要证明‘爱丁堡猜想’，仿佛只要‘爱丁堡猜想’能成立，人类就永远不会被机器取代一样。

结果，她没有想到，自己的焦虑那么快就成真了，语言学会的人用墓碑系统审读了她的论文，那本该是由她的同行来完成的工作。

莫妮卡是我见过的最纯粹的研究者。

她也有最纯粹的求知欲，希望能尽可能地理解、阐释这个世界。

可是，技术的发展方向和她理想中的科学是背道而驰的。

包括我在内的很多学者所做的研究，也许只是在加剧世界的‘黑箱’化。”

“‘黑箱’化？”

“科技越进步，技术背后的原理就会变得越难理解。

前工业时代的技术，能通过简单的说明让任何人理解。

而随着时代的推移，让研发者之外的人理解技术背后的原理，只会越来越难。

我们在接触科技制品的时候，不会去追问背后的原理，只是使用它。

如今的科技制品，就算去追问原理，也不是那么容易就能说清楚的。”

说到这里，她又从包里取出了压缩之后的卷轴式电脑。

“就像这个卷轴式电脑一样，你不明白里面的原理，它对你来说是个‘黑箱’，但这并不妨碍你使用它。

不过，至少有人明白里面的原理，对于全人类来说它仍具有可解释性。

但是，那些使用了马里亚纳大学的学习技术而产生的‘黑箱’却不是这样的。

比如说出租车的自动驾驶功能、墓碑系统，还包括我开发的Pasithea系统和Hesiod系统。

数据是如何在隐藏层里完成计算的，没有人知道，也无法解释，对于所有人来说它们都是‘黑箱’。”

“这样的‘黑箱’每天都在增加。”

“是啊。”

艾玛肯定道，同时又摇了摇头，“但这还不算什么。

毕竟退一步讲，最初的神经网络模型也好，训练数据也好，都是经过人为设计的。

我们至少明白马里亚纳大学为什么学习这门技术。

可是以后会怎么样呢？如果到了某一天，人工智能代替人类来完成技术研发工作，而我们只需要从人工智能研发的技术里筛选出那些可以为人所用的，到了那个时候，所有的新技术我们只知道结论，而不会知道具体的原理以及深埋在隐藏层里的研发过程—换言之，那些技术对于任何人来说都将是一个个‘黑箱’。”

“那一天离我们还有多远呢？”

“我不知道。

也许十年，也许二十年。

我只知道那一天迟早会来的。