從人類簡史到未來簡史到美麗新世界
我們的過去、現在和未來。
《人類簡史》
作者：[以色列]尤瓦爾·赫拉利
出版社：中信出版社
出版日期：2014年11月1日
定價：68.00元
尤瓦爾·赫拉利，1976年生，牛津大學歷史學博士，現為耶路撒冷希伯來大學歷史系教授，青年怪才，受全球矚目的歷史學家。他擅長世界歷史和宏觀歷史進程研究。《人類簡史》一書讓他一舉成名，這本書也是以色列超級暢銷書。
雖然是一本出版了幾年的作品，但是這本書毫無疑問值得讀一讀——從十萬年前有生命跡象開始到21世紀資本、技術交織的人類發展史。十萬年前，地球上至少有6個人種，為何今天卻只剩下了我們自己？我們曾經只是非洲角落一個毫不起眼的族群，對地球上生態的影響力和螢火蟲、猩猩或者水母相差無幾，為何我們能登上生物鏈的頂端，最終成為地球的主宰？
人類：一種也沒什麼特別的動物
人類早在有歷史記錄之前就已存在
早在兩百五十萬年前，就已經出現了非常類似現代人類的動物。他們與一同共享棲地的其他生物相比，並沒什麼特別突出之處。如果到兩百萬年前的東非逛一逛，你很可能會看到一群很像人類的生物：有些媽媽一邊哄著小嬰兒，一邊還得把玩瘋的小孩抓回來，忙得團團轉；有肌肉猛男捶著自己的胸膛，只希望旁邊的美女能夠垂青；也有年長的充滿智慧的大家長，對這一切早就習以為常。這些遠古時期的人類已懂得愛和玩樂，能夠產生親密的友誼，也會爭地位、奪權力，不過，這些人和黑猩猩、狒狒、大象沒什麼不同。這些遠古人類，和一般動物比起來沒什麼特別的。他們萬萬沒有想到，他們的後代某一天竟能在月球上漫步、分裂原子、了解基因碼，還能寫寫歷史書。說到史前人類最重要的一件事，就是他們在當時根本無足掛齒，對環境的影響也不見得比螢火蟲或是水母來得多。
生物學家把所有生物劃分成不同的「物種」。而所謂屬於同一物種，就是它們會彼此交配，能夠產出下一代。例如馬和驢，雖然有共同的祖先，有許多類似的身體特徵，也能夠交配，但它們彼此卻缺少性趣，就算刻意讓它們交配，產出的下一代也是不具有生育能力的騾。因此，驢的DNA突變不可能傳給馬這個物種，馬也不會傳給驢。於是，我們認定，馬和驢屬於兩個不同的物種，有各自不同的演化路徑。
從同一個祖先演化而來的不同物種，會屬於同一個「屬」。例如獅子、老虎、豹和美洲豹，雖然是不同物種，但都是「豹屬」。生物學家用拉丁文為生物命名，每個名字由兩個片語成，第一個詞是屬名，第二個詞則是種名。例如獅子就稱為「Panthera leo」，指的是豹屬（Panthera）的獅種（leo）。
許多屬還能再歸類為同一科，同一科的所有成員，都能追溯到某個最早的雄性或雌性祖先。
至於智人，也屬於某個科。雖然這件事看來再平凡不過，卻曾經是人類歷史上最大的秘密。智人一直希望自己和其他動物有所不同，彷彿整個科只有自己存在，沒有兄弟姐妹，沒有遠近親戚，而且最重要的是：沒有父母。可惜這絕非事實。不論你是否接受，我們所屬的人科不僅成員眾多，還特別吵鬧——那是一堆巨猿。與我們最相近的親戚，是黑猩猩、猩猩。其中，黑猩猩與我們最為接近。不過，就在六萬年前，有一頭母猿產下兩個女兒，一頭成了所有黑猩猩的祖先，另一頭則成了所有人類的祖奶奶。
家族秘史
智人還有另一個更見不得光的秘密
我們有許多堂、表兄弟姐妹，而且沒什麼文明，但這還是小事一樁；我們其實還曾有很多更相近的兄弟姐妹。
人類已經習慣以為自己是唯一的「人」，是因為在過去一萬年間，「人種」確實只剩下智人一種。然而，「human」一詞真正的意思是「屬於人屬的動物」，而過去，它可不只包括「智人」。我們在最後一章也會提到，不久之後，很可能我們又得再和一些不屬「智人」的人類競爭。為避免混淆，以下講到「智人」，講的就是「homo sapiens」這個物種的成員，而講到「人類」，講的則是「homo」（人屬）的所有現存成員。
最早的人類是從大約兩百五十萬年前的東非開始演化，祖先是一種更早的猿屬南方古猿。大約兩百萬年前，這些遠古人類有一部分離開了家園而踏上旅程，足跡遍及北非、歐洲和亞洲的廣大地帶。北歐的森林白雪皚皚，印度尼西亞的熱帶叢林濕氣蒸騰，想活命顯然需要不同的特徵，因此人類也開始朝著不同方向進化。於是人類發展出幾個不同的物種，而科學家也為每一種都取了華麗的拉丁名稱。
在歐洲和西亞的人類成了尼安德特人。比起我們這種「智人」，尼安德特人更為魁梧，肌肉也更發達，非常適應西方的歐亞大陸在冰河時期的寒冷氣候。至於在東方的亞洲，住的則是直立人，一共存續了近兩百萬年，是目前所知存續最久的人類物種，看起來我們智人也很難打破這項紀錄。光是一千年後還會不會有智人存在，現在看來都令人十分懷疑，所以和兩百萬年比起來，我們真的是小巫見大巫。
至於在印度尼西亞的爪哇島，則住著梭羅人（拉丁文意為「來自梭羅谷的人」），這種人很能適應熱帶的生活環境。同樣在印度尼西亞，還有另一個小島弗洛里斯，這裡住的遠古人類則經歷了一場侏儒化的過程。曾有一段時間，因為海水水位格外低，人類因而初次抵達弗洛里斯，而且當時和大陸的交通往來十分便利。但後來海水再次上漲，有些人被困在島上，物資十分缺乏。那些長得高頭大馬的人，需要的食物也多，於是最早在島上餓死被淘汰了。長得矮反而成了生存優勢。經過幾代之後，在弗洛里斯的人都成了小矮人。科學家把這種獨特的人種稱為「homo floresiensis」（弗洛里斯人），身高最高不過1米，體重最重也不過25公斤。然而，他們仍然懂得如何製造石器，甚至偶爾還能在島上獵象。不過倒也公平，在這島上的象也是一種矮個生種。
亞當和夏娃的一天
狩獵採集者的烙印
在智人的歷史上，他們絕大多數的時間都是靠採集為生。在過去兩百多年間，有越來越多智人的謀生方式是在城市裡面勞動，整天坐辦公桌前；而再之前的一萬年，多數的智人則是務農或畜牧；但不論如何，比起先前幾萬年的狩獵或採集，現代的謀生方式在歷史上只是一瞬間的事罷了。
演化心理學近來蓬勃發展，它認為現在人類的各種社會和心理特徵早在農業時代之前就已經開始形成。這個領域的學者認為，即使到了現在，我們的大腦和心靈都還是以狩獵和採集的生活方式在思維。我們的飲食習慣、衝突和性慾之所以是現在的樣貌，正是因為我們還保留著狩獵或採集者的頭腦，但所處的卻是工業化之後的環境，比如有超級城市、飛機、電話和計算機。在這樣的環境下，我們比前人享有更多的物質資源，擁有更長的壽命，卻覺得疏離、沮喪而壓力重重。演化心理學家認為，想理解背後的原因，需要深入研究狩獵和採集者的世界，因為那個世界其實至今還牢牢存在於我們的潛意識裡。
舉例來說，高熱量食物對人不好，但為什麼老是戒不掉？現今生活在富裕國家的人都有肥胖的問題，肥胖症幾乎像瘟疫一樣蔓延，還很快地將魔爪伸向發展中國家。如果我們不想想採集者祖先的飲食習慣，就很難解釋為什麼我們一碰到最甜、最油的食物就難以抵抗。當時他們住在草原上或森林裡，高熱量的甜食非常罕見，永遠供不應求。如果是三萬年前的採集者，想吃甜食只可能有一種來源：熟透的水果。所以，如果石器時代的女性碰到一棵長滿甜美無花果的樹，最明智的做法就是立刻吃到吃不下為止，否則等到附近的狒狒也發現這棵樹，可就一顆也吃不到了。於是，這種想大口吃下高熱量食物的直覺本能就這樣深植在我們的基因里。就算我們今天可能住在高樓大廈，家家戶戶的冰箱早就塞滿食物，我們的DNA還記得那些在草原上的日子。
《未來簡史》
作者：[以]尤瓦爾·赫拉利
出版社：中信出版社
出版日期：2017年1月
定價：68.00元
尤瓦爾·赫拉利，1976年生，青年怪才，全球矚目的新銳歷史學家，牛津大學歷史學博士，耶路撒冷希伯來大學歷史系教授，著有全球暢銷書《人類簡史》；其新作《未來簡史》以宏大視角審視人類未來的終極命運，剛一出版就引起廣泛關注。
作者認為，進入21世紀後，曾經長期威脅人類生存發展的瘟疫、饑荒和戰爭已經被攻克，智人面臨著新的待辦議題。以大數據、人工智慧為代表的科學技術發展得日益成熟，人類將面臨著從進化到智人以來最大的一次改變，絕大部分人將淪為「無價值的群體」，只有少部分人能進化成特質發生改變的「神人」。
人類的新議題
饑荒、瘟疫和戰爭得到控制
第三個千禧年開始之際，人類醒來，伸展手腳，腦子裡依稀記得某些可怕的噩夢。「好像有什麼鐵絲網、巨大的蘑菇雲之類的。但管它呢，只是個噩夢吧。」人類走進浴室，洗洗臉，看看鏡子里臉上的皺紋，然後沖了一杯咖啡，打開了行事曆。「來瞧瞧今天有什麼重要的事吧。」
幾千年來，這個問題的答案並沒有什麼改變。不管是20世紀的中國人、中世紀的印度人，還是古代的埃及人，都面臨著同樣的三大問題：饑荒、瘟疫和戰爭，人類永遠的心頭大患。一代又一代，人類向所有神明、天使和聖人祈禱膜拜，也發明了無數的工具、制度和社會系統，但仍然有數百萬人死於飢餓、流行病和暴力。許多思想家和先知於是認為，饑荒、瘟疫和戰爭一定是上帝整個宇宙計劃的一部分，抑或源自人類天生的不完美，除非走到時間盡頭，否則永遠不可能擺脫。
但在第三個千禧年開始之際，人類開始意識到一件驚人的事。雖然多數人很少想到這件事，但在過去幾十年間，我們已經成功遏制了饑荒、瘟疫和戰爭。當然這些問題還算不上被完全解決，但已經從過去「不可理解、無法控制的自然力量」轉化為「可應對的挑戰」。當然，有些時候還是會事與願違，但面對這些失敗，人類不再只是聳聳肩，現在如果再有饑荒、瘟疫和戰爭爆發而不受人類控制，我們會覺得一定是哪個人出了問題，應該成立調查委員會來研究研究，而且對自己許下承諾，下次一定要做得更好。而且，這套辦法還真行得通。此類災難發生的次數及頻率確實都在下降。因營養過剩而死亡的人數超過營養不良者，因年老而死亡的人數超過因傳染病死亡者，自殺身亡的人數甚至超過被士兵、恐怖分子和犯罪分子殺害人數的總和，這些都是史上首見。
因此，雖然各國總統、執行長和軍事將領的每日待辦議題仍然滿是經濟危機和軍事衝突，但就整個人類歷史的宏觀角度來說，人類已經可以看向別處，開始尋找其他待辦議題。如果我們確實已經讓饑荒、瘟疫和戰爭得到控制，什麼將取而代之成為人類最重要的待辦議題？就像消防員忽然聽說再不會有火災了，到了21世紀，人類得自問一個前所未有的問題：我們接下來要做什麼？整個世界已經如此健康繁榮又和諧，我們該把注意力和創造力投到什麼事情上？
因為生物科技及信息技術為人類帶來強大的新力量，這個問題也變得加倍迫切。手上有了這些力量，究竟該如何運用？
生物都是演算法
人類進程由演算法主導
生命就是演算法處理，不管是長頸鹿、番茄，還是人類，都只是自然演化出來的不同數據處理方式。人類將環境參數作為輸入數據，經過認知能力的處理，輸出感受和決策等數據，從而有了喜怒哀樂。人類不是不可分割的個體，而是由可分割的部分組成，由許多不同的演算法組成。構成人類的演算法並不「自由」，而是由基因和環境壓力塑造。
因此，外部演算法理論上有可能比我更了解我自己。隨著科技的發展，智人將不再是最好的演算法，信息科學家已經寫出了越來越複雜的電子演算法。機器學習和人工神經網路興起，越來越多的演算法會獨立演化、自我改進、從自己的錯誤中學習。這些演算法分析的數據量是天文數字，遠遠超過人力範圍，而且它們也能學會找出人類找不出的模式、採用人類想不到的策略。
最早的種子演算法或許是由人類開發，但隨著演算法逐漸成長，自我演進，它會走出自己的路，前往人類未曾踏足的領域，而且人類也無力追趕。
把全人類看作單一的數據處理系統，每一個個體就是裡面的一個晶元（處理器）。自由市場經濟為什麼能夠戰勝計劃經濟，也是由數據處理的方式即演算法決定的。自由市場經濟是分步式數據處理，而計劃經濟是集中式數據處理。對整個社會的龐大數據而言，分步式數據處理，將分析數據和做決定的工作分發下去，交給許多獨立但又相互連接的處理器，更具效率。
縱觀整個人類進程，7萬年前，智人發生認知革命，產生了語言，能夠將大量智人連接在一起，成為一個更大更高效的數據處理網路，它比單個個人處理器更優越。這一點讓智人擁有超乎其他人類及動物物種的關鍵優勢。
到了大約5000年前的農業革命，發明了文字和金錢，進一步突破了語言的隔閡與限制。它們能夠聯繫更多的人，使人類處理器數量急劇上升，加速了人口增長，讓更多人能夠生活在一起，形成密集的地方網路，並進一步建立了城市、王國或帝國。隨後的現代探險家、征服者和交易商，不斷建立新的連接，漸漸形成了覆蓋全球的緊密網路。
哥倫布剛剛發現新大陸，把歐亞網路和美洲網路相聯時，每年只有極少的信息能夠越過海洋，還得應付各種文化偏見、政治審查。但漸漸地，自由市場、法治概念或民主傳播，都在促進消除種種障礙。民主和自由市場之所以獲勝，事實上，是因為改善了全球數據處理系統，是數據決定了民主和自由。
智人正失去權威
萬物互聯時代來臨
在19世紀和20世紀，由於沒有任何外部演算法能夠超越人類生化演算法，人類崇尚個人價值。FBI可以偷聽我每次打的電話、監視我在街頭上和人的每次互動，但沒有足夠的運算能力來分析這些數據，只有我最了解自己。於是，人類有充分的理由認為自己是個自主的系統，聽從的是自己內在的聲音。
但到了21世紀，科技已經讓外部演算法有能力「比我更了解我自己」。個人主義行將崩潰，權威也將從個人轉向由演算法構成的網路。
人類在減少了饑荒、疾病和戰爭之後，目標很可能是長生不死、幸福快樂，以及化身為神（擁有更強的身體和心理能力）。一開始，數據正是通過承諾滿足這些而得以傳播。而為了實現長生不死、幸福快樂，我們需要處理大量數據，而這遠遠超出人類大腦的能力，也就只能把權力交給演算法了。
今天，我們能實時看到貨物的運送情況，演算法能根據庫存自動補貨，亞馬遜已經開始用無人機為顧客送貨。我們正努力構建萬物互聯網，它擁有更強的演算法和數據處理能力，更能滿足人類的願望。可只要我們放棄了以人為中心的世界觀，而贊成以數據為中心的世界觀，為了更優秀的數據處理模型、整個系統的效率，就可能犧牲部分群體的利益。未來將可能由控制演算法的少數精英說了算，大部分人作為數據處理器的價值也將失去，降為數據，最後溶解分散在龐大的網路中。
人類有史以來創造了一個全球性的網路，任何事物都以對人類的價值來評價和抉擇。幾千年來，這讓人類充滿了自尊和偏見，認為自己就是造物的巔峰。然而，一旦進入萬物互聯網時代，當大部分人對網路提供不了重要功能，就會發現自己到頭來也不是造物的巔峰。我們自己設下的標準，會讓我們也走上長毛象和白鰭豚一樣的滅絕之路。如果演算法進一步自我演進到無人企及的高度，整個人類將可能被淘汰。到時回首過去，人類也只會成為宇宙數據流里的一個小小漣漪。
《人工智慧時代：
人機共生下財富、工作與思維的大未來》
作者：[美]傑瑞·卡普蘭
出版社：浙江人民出版社
出版日期：2016年4月
定價：59.90元
傑瑞·卡普蘭，斯坦福大學人工智慧專家。目前擔任斯坦福大學人工智慧與倫理學教授。是享譽全球的Go公司創始人，並設計了全球第一台筆觸式計算機，預示了iPhone和iPad的出現。
在書中，作者卡普蘭指出：智能時代的到來，給人類社會帶來了兩大災難性衝擊：持續性失業與不斷加劇的貧富差距。機器正在很大程度上替代人類的工作，不管你是體力勞動者還是腦力勞動者。
人們通常以為，人工智慧就是人形機器人。這大概是因為之前許多年裡，科幻小說和電影無一不在塑造人形機器人，比如《終結者》《我，機器人》《機械姬》等，它們中的人工智慧都是有形的。很顯然，人形機器人還要許多年才可能實現。但是，我們其實早已被人工智慧包圍很多年了，它們無形地存在於我們周圍，影響著我們的生活和工作。
「機器人」是感測器和執行器結合在一起的特例，而在更多數的情況下，感測器是散落在環境中的，比如路燈上或者智能手機里，而執行端則在遠處的一個集群伺服器中，隨著感測器越來越小，它們會從我們的視野中「消失」。卡普蘭舉了一個很形象的例子，「有一天當你走在一片原始荒原時，你可能並不會注意到你眼前有一個巨大的網路，大量組織和協作的設備正在維護這個環境，同時也在照看你，就像在參觀迪士尼樂園時那樣。」
最初，計算機一直被視為「只能按照編好的程序工作」，然而，以AlphaGo為代表的深度學習演算法所展示出來的人工智慧，已經足以改變人們的看法，即智能軟體在特定問題上的智能已經遠超人類最為傑出的選手，而智能軟體其實早已在量化投資、電子商務、互聯網廣告等領域處理著每秒數以億兆計的數據洪流，並從其中賺取巨額收益。
卡普蘭指出，由於智能軟體有著極快的信息處理速度、更高的準確度，以及更低的成本，比如量化投資軟體可以做到每秒十萬次交易，它們可以不知疲倦地24×7小時工作。實際上，智能軟體所能獲取的數據也遠多於人類，比如互聯網廣告可以從數以千計的信息中交叉判斷用戶特徵；電子商務中的大數據分析可以知道所有賣家和買家的信息……這些都意味著人類是沒法和智能軟體抗衡的。
雖處於劣勢，但卡普蘭認為人類和智能機器之間並不會像《終結者》中那樣發生戰爭，機器並不會拿起武器來挑戰人類的統治。它們會很緩慢而隱秘地接管控制權。因為人類會對它們逐漸地加深信任，「讓它們運送我們，為我們介紹合適的對象，定製每日新聞，保護我們的財產，監控我們的環境，種植和烹飪食物，甚至教育孩子……」，在此情形下，人類會逐漸失去大局觀，無法再介入控制了。
卡普蘭對未來的預測並不美好，人類很可能會被機器所圈養，「地球可能會變成一座沒有圍牆的動物園，我們的機械看管者為了維護正常的運轉偶爾會推動我們一下，而我們會為了自身的幸福高舉雙手歡迎這樣的幫助。」當然，他並未止步於此，他看得更為深遠。他希望能夠引起大眾對人工智慧所可能帶來的社會倫理和法律、失業與經濟發展、貧富差距等問題的重視，並思考這些問題。
今年5月，特斯拉的一名車主由於開啟了自動駕駛功能，而在一起車禍中喪生。特斯拉官方聲稱「自動駕駛」功能被誤解了，實際上他們提供的是「智能輔助駕駛」功能，即只有用戶雙手握在方向盤上，才可開啟「智能輔助駕駛」功能。另外，特斯拉已經有了數十萬小時的無事故率，因此不是特斯拉的責任。
在傳統的汽車駕駛中，發生駕駛責任的事故肯定是駕駛員的責任，但對於自動駕駛汽車而言，事故的責任方應該是誰？車主，汽車生產商，還是自動駕駛技術提供方，亦或是可以自動駕駛的汽車自身？卡普蘭提出，如果智能機器已經具有可以意識到自己權利的時候，就應當承擔法律責任。那麼，應該如何對機器採取處罰呢？按照「消除其達成目的的能力」的原則，針對智能機器，則可以消除它們的「記憶」。像AlphaGo這樣的智能軟體，它們需要花許多時間深度學習，如果消除它們的記憶，那麼它們就需要從頭來過。
如果說法律問題還不太棘手，那麼智能機器所可能帶來的倫理問題就複雜得多了：
——能否讓自己的機器人代自己排隊？
——如果你心臟病發作，而你的自動駕駛汽車拒絕加速更別說超速把你送到醫院，你該怎麼辦？
——如果自動駕駛汽車與一輛載有很多孩子的汽車在一座只能通過一輛汽車的橋上相遇，智能汽車是救你還是救孩子們？
從古希臘到現在，道德一直是西方哲學家思考的重要問題。數千年的爭辯仍然未有定論。這大概就是因為在處理不同的利害關係時，會有不同的視角。對於人類文明而言，博愛、奉獻成為絕大多數人們所認可的優秀品質，然而，你個人是否會購買一個會犧牲你而拯救更多人的智能汽車？
討論到人工智慧對人類的影響，無法迴避失業問題。據調查發現，美國註冊在案的720個職業將會有47%被人工智慧取代。這其中不僅是藍領，還包括律師、醫生這類金領。未來，有接近半數的人會失業。很多人認為這是杞人憂天，因為人類可以創造出新的和更多的職業。的確，相比工業革命之前，現在許多職業都是新事物，比如軟體工程師、形象顧問等，因此，很多人認為失業不是大問題。
然而，與許多人不同，卡普蘭認為這次和工業革命時期不同。這是因為結構性的問題，即勞動細分市場的變化速度會比人們學習新技能的速度快得多。在工業革命開始到現在，已經有200多年的時間了，在這樣的時間中，人類實際上是通過代際更替來解決職業變更的。比如，我們的祖輩和父輩可能還是以農業或者工業為生，而我們可能已經以服務業為生。從70%的人口從事農業到只需要2%的人從事農業就能滿足美國所有人口的需求，這個時間是100多年。而人工智慧時代，職業的更替要快許多，可能就是5到10年，甚至更短。一個失業的駕駛員是很難在短時間內學會軟體編程的工作技能的；而用戶體驗設計和增長黑客這樣的崗位在十年前是不存在的。
如何解決失業問題？卡普蘭提出需要改變傳統的教育方式，不再由學校指定授課的內容，而是由對工作有需求的企業，它們發布所需求的崗位和技能，由學校來培養，如果你學會了這門技能並被企業錄用，那麼就可以從工資中扣除你的教育貸款。卡普蘭認為需要推出一個類似房貸一樣的新的金融工具：職業培訓抵押貸款，以未來可償付的工資收入來解決再就業的問題。
不過，說實話，這對失業的人來說是很大挑戰，人們可能會疲於應對職業危機，生活陷入無助。這又不得不提到貧富差距擴大化的問題。卡普蘭認為，人工智慧所帶來的高效率，會導致財富過度向金字塔頂端聚攏。根據數據分析，1970年代，美國收入前5%的家庭獲得的平均收益比後20%的家庭高10倍，而40年後的今天，這個數字已擴大到了20倍。「富者愈富，窮者愈窮」已成為事實。
如何消除這樣的分配不公？卡普蘭提出了一個「公共利益指數」的概念。即類似基尼係數一樣，需要一個可以反映資產所有權在目標人口數量中的廣度的可度量指數。當資產只為一個人擁有時，指數為0，而資產為目標人口中所有人平均擁有時，指數為1。國家可以通過「公共利益指數「來制定稅收政策，為指數分值較高的公司提供稅收優惠甚至減免，讓具有「公有」性質的公司更具有競爭優勢。
卡普蘭所預想的未來，是人機共生的形態。如果能解決好法律和道德、失業與經濟發展及貧富差距的問題，人類將享受到技術飛速發展所帶來的福祉，有乾淨而安全的環境，用之不竭的資源……然而，這樣的社會是否是對人類自身的一種發展限制？不得而知。不過，就人類的天性而言，大多數人應該會希望生活在那樣一個「美麗的新世界」之中。
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