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MONITORING AND MANAGING THE PLANET
監控并管理這個星球

1922年，數學家劉易斯·理查德森（Lewis F.Richardson）設想了這么一幅畫面：在一座大房子里裝滿了“計算員”，他們人手一個計算器同時計算，就可以推動數字天氣預報的發展。之后不到100年，機器在這個特殊任務上的效率提高了15個數量級，每秒鐘有能力處理上百萬億次的類似計算。

讓我們以繁重勞動生產率的增長作為比較。2014年，全世界消耗了500艾焦耳（相當于100億億焦耳）的主要能源來支撐電力、燃料、交通和供熱。假設所有這些能量用于幫助全球30億勞動力（其實并沒有）來完成體力勞動，并假設每個成年人平均每天的飲食需要2000卡路里，這就意味著，全世界每個人大約每天需要50個“能源勞動力”來支撐。即使我們把假設條件設置得更加嚴格，也不會導致體力勞動者的生產效率有多大數量級的增加。

與其他人類活動相比，在加快我們的思考能力和處理信息的能力上，我們已經取得了巨大成功。人工智能的前景在于：在特殊的認知功能上邁出新的一步——這種認知功能比以前要強很多數量級。

凱恩斯或許會說，這種進步最終會解決所有人的失業問題，而且人類有了更多的自由時間，每個人的生活質量也會提高。當然，他也可以懷疑這是一個空想。毫無疑問，已經有一些人從自動化中獲得了巨大利益，但是人們并沒有如愿地擁有更多閑暇時間，就像現在被便攜式設備“綁架”的雇員所經歷的那樣。

所以，如果我們想要依靠思維機器來工作，并獲得更高的效率，那么，明智地選擇讓它們“思考”的內容是很重要的問題。如果費盡心思開發的智能只是用來處理不重要的任務，那就太遺憾了。一直以來，在科學領域里，選擇重要的問題來求解比求解本身更困難。

大家在需求、緊迫性與機遇上都認同的是：如何監控并管理地球上的資源。盡管在腦力和體力上的生產力大大提高了，但是我們至今沒有從根本上改變我們與地球的關系：我們依舊在掠奪地球的資源，來制造相對很快就會被浪費的商品，對于我們而言，這些商品最終并沒有什么價值。在這個星球上的有限線性經濟中，有70億人急于成為消費者。我們之于這個星球的關系在效率上或許提高了，但是比起100年前，我們并沒有變得更有智慧。

理解地球會作出的反應，并據此管理人類自己的行為是一個復雜的問題，其解決方式被大量不完備的信息所阻礙。從氣候變遷到水資源。海洋資源的管理，再到生態系統與工作景觀的互動，我們的計算方式通常都不適合用來理解事態的發展、處理這個世界上呈指數級增長的數據、產生并檢驗新的方法論。

我們在這個星球上已經擁有了70億臺思維機器，但其中的大多數從未認真地思考過他們在這個星球上的生命有多大的可持續性。鮮有人能以有意義的方式看到全局，而看到全局的人只有有限的能力作出反應。提高認知能力去想明白如何從根本上改變我們與這個星球的關系，是一個值得思考的問題。