試譯/數字占卜時代

數字占卜時代

一位人類學家問道：“在預測技術的數字時代下，算法和占星術有什麼共同之處？”

一名男子站在法官面前，被指控有偷竊之罪。該法官查詢了一個消息來源，該信息將決定是否給予該男子保釋。

一名女子站在法官面前，被指控有通姦之罪。該法官查詢了一個消息來源，而此來源將決定指控是否成立。

在第一個案例中，該信息來源是一台電腦；而第二個來源則是一隻雞。

這兩個案例都是占卜的形式：利用某物（或者某人）來寓言未來或發現關於世界的隱藏信息。

長期以來，人類學家們一直對這一現象著迷。早在1937年，英國人類學家EE Evans-Pritchard就記錄了非洲中部贊德人的幾種占卜方式，其中一種就是上文所提到的由占卜者給雞喂毒藥。雞的生死，告訴了那些焦慮的丈夫或者妻子，他們的配偶是否出軌。人種學和歷史研究已經發現了無數其他形式的做法：蜘蛛或者蝸牛等動物的運動、燒在龜殼或者羊骨等動物身上的圖案、樹葉及樹枝的形狀、塔羅牌和掌紋所揭示的故事等等。

同樣，通過使用一些預測分析軟件的數字占卜承諾可以預測未來，並揭示那些關於世界的潛在真相。基於機器學習和人工智能的預測工具正在被應用於相對世俗但複雜的現象當中，從預測房價，到推斷金融市場的動向，再到預測客戶對企業的滿意程度。但機器預測同樣也會轉向一些嚴肅領域：新的計算工具試圖測定某人是否具有保釋期間潛逃的可能性，如上文開篇所介紹的那般，或者預測你會因感染了Covid-19病毒而生多嚴重的病。

不管是什麼形式，占卜往往根據回答具體的問題，來提供對未來的狹隘看法——幾乎沒有為其他可能性的出現留出預想空間。

最近一篇來自哈佛大學人類學家Kevin Hong和Joe Henrich的文章中，對占卜進行了一個全面的概述。他們說，這種實踐具有很多目的：從解決爭端、減少對某一情況產生的焦慮、或者清除那些猶豫不決和顧慮，到推斷世界的意義、詢問命運、或決定何時以及如何進行戰爭。

占卜是一種揭示那些原本不可知並且無法獲得的重要事項信息的方式。但有趣的是，占卜者們往往不被認為是擁有這些信息的人。他們是熟知此項技藝的人——能夠讀懂隱藏在別處的秘密：在卡牌裡、在茶葉里、在內臟裡、或者在算法裡。

將占卜者稱之為“熟練的技術員”或許在當代西方化，後啟蒙時代的人當中聽起來有些奇怪。但將占卜與世俗活動聯繫起來的歷史悠然已久。公元前四世紀，柏拉圖寫到占卜是一種被高度重視的專業技能(mantikē technē)。大約在四百年前，在古希臘荷馬史詩《奧德賽》中，占卜被列為與醫術和木工一樣的技藝（儘管在幾個世紀後，西塞羅在文中表述了對此的嗤之以鼻）。中國早期思想家同樣把占卜師列入手工藝人的範疇。事實上，占卜和科學曾是一對夥伴：在17世紀，當科學、宗教和藝術之間的劃分愈發模糊時，科學家Johannes Kepler同時從事天文學和占星術，並在他一生中寫下超過800份天宮圖。

熟練的技術人員們通過一些晦澀、看起來很神奇的操作來預測未來或揭示世界的隱藏信息，這個想法聽起來與今天的數字預測技術開髮師們有異曲同工之處。

相似之處遠不止於此。在世界各地的許多社會中，占卜師們會為他們的服務收取高額費用，並且並非每個人都有機會向他們諮詢。同樣的，那些熟知AI技術和機器學習的技術人才也為他們那些晦澀難懂的知識，及他們生產的軟件的使用權收取高額費用。

值得一提的是，數字占卜和更為傳統的形式之間有一個主要的區別：其負面影響的潛在規模。許多占卜只影響到個人或者家庭單位，但大型公司或者政府採用的各種算法，譬如“預測性警務”，會延續系統性的不平等及種族定性。這是因為它們的預測是基於那些通常已對特定人群存有偏見的數據集合。

考慮到它們的不可靠性，為什麼我們中的許多人仍然如此相信機器或占卜的預測呢？

人類學家Hong和Henrich為了試圖回答這個問題，進行了一項模擬。他們發現有幾種情況會導致人們高估占卜效果。一種是具有強烈的先驗信念：占卜聽起來具有說服力並且極具吸引力。我認為這同樣適用於機器預測。另一個原因是失敗的預測往往會被少報或者得到解釋；做人工智能預測項目的公司也有類似的機制來淡化他們的錯誤。

第三個因素是，人們認為從預言中獲得的潛在利益要高於去找占卜師所花費的費用。考慮到這些預言有可能會預測到你是否會心髒病發作或者一個人是否會再次犯罪，那麼為機器預測而付費，或者綁定手機或智能手錶，其代價就十分微小而划算了。

有些類型的占卜被認為是值得信賴而可靠的，因為他們聲稱擁有與超自然生物溝通和交流的能力——譬如幽靈宣布重要事件的結果，如收成。雖然數字占卜沒有什麼超自然的成分，但它似乎也是難以名狀，不可描述的。

在這兩種情況下，非專業人員都無法自己檢測占卜到底是否具有有效性。

這正是危險的地方：占卜也許不是基於因果聯繫，諸如蝸牛粘液的痕跡與心髒病風險的關係。同樣，目前大部分人工智能也並非基於世界的因果模型。目前機器預測所依靠的是在大數據中發現統計模式，但相關關係並非因果關係。如果沒有堅實的，對世界建立的因果模型，數字占卜最終可能引發高代價的或者可怕的錯誤預警，譬如說服人們去尋求他們並不真正需要的醫療服務，或者將保釋金設置得過高或者過低。

作為深具社會性的生物，人類傾向於向他人學習。人類學家發現，人們對於占卜效果的判斷往往是通過間接經驗而非直接經驗。

換句話說，所有的這些知識技術——從占卜到占星術再到人工智能（無論其多麼牢固地建立於我們的物質現實基礎上），在增強及作證我們的抉擇，而非替代或改變它們時，效果最好。類似於當技術建立在我們的專業知識和經驗上時，它們才成為真正有用之物。

無論是數字的、物理的還是超自然的，所有形式的占卜似乎都提供了對未來的狹隘勾畫：譬如預測一個可能或不可能發生的單一事件。但在相信這些預測的同時，我們也許正在排除我們擁有的其他可能性。

如果我們依靠一種更乏味的方法——控制世界上最強大的預測引擎：我們的大腦呢？

想像一個可能的未來，並且所有人一起參與到這樣的想像行為中來，這種方法或許很可能引領我們進入一個我們更喜歡的未來當中。這也意味著從那些少數技術人員和其他專業人士中接過設計這些可能性的責任，讓盡可能多的人參與到勾勒未來圖景中來——尤其是那些邊緣群體，以及那些經常在未經他們參與的決策中經歷負面影響的群體。這將意味著推動“將會發生什麼？”向“假如……呢？”轉變。

Matthew Gwynfryn Thomas: 人類學家，工作於倫敦的非營利性部門。他目前的工作結合了數據科學、社會科學和未來研究，來解決危機中人們的需求。 Matthew的博士和博士後研究是關於邊緣化社區的合作演變。

作者：Matthew Gwynfryn Thomas

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

譯：陳述

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