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人人都應該知道的六條科技定律

本文轉載自全球技術地圖

所有創造者都應奉其為創作基石

早在30年前,一位歷史學家寫下六條定律,用以詮釋技術的力量與普及在人類社會引發的不安。雖然這六條定律基於冷戰時期的例證得出,但卻完美契合我們所處的這個被Facebook、Google、iPhone和FOMO(譯者註:Fear of missing out,錯失恐懼症,特指那種總是在擔心失去或錯過什麼的焦慮心情)所包圍的時代。

你可能從未聽說這些定律和它們的作者、喬治亞理工學院科技歷史教授梅爾文·克蘭茲伯格。他已於1995年辭世。

更遺憾的是,如今在打造顛覆社會的服務和工具的創新者大多數也不知道這些定律和克蘭茲伯格。

幸運的是,這六大定律對一小群技術人員的思想影響深遠,並被他們傳承至今。它們應當被所有創造者奉為創作基石——就像希波克拉底誓言(指從醫者執行醫務前保證遵守醫生道德守則的誓言)一樣。

1.技術既無好壞,亦非中立

克蘭茲伯格教授的第一條定律看似平平無奇,但卻是最重要的一條。他認識到,技術的影響取決於它的地理和文化環境,這意味著它往往既好又壞。

他舉了滴滴涕(DDT)的例子,這是一種可能致癌的殺蟲劑,但也可以用作廉價且有效的瘧疾預防藥物,拯救無數印度生命。如今,我們也可以看到一種技術,Facebook群組如何能夠成為孩子患有罕見疾病的家長的救生索,同時又能夠讓政治極端分子變得過度激進。

這裡面沒有絕對的好,也沒有絕對的壞,技術是好是壞取決於特定背景。這指向了科技公司們往往不願意麵對的一個問題:它們無與倫比的影響力,意味著它們有義務嘗試去預判它們所打造的任何東西的潛在影響

光是過去一年,就有無數這樣的失敗例子,從俄羅斯在社交媒體網路上影響美國總統大選的結果,到特斯拉過於激進地推出自動駕駛技術。

2.發明是需求之母

是的,與你所知道的「需求是發明之母」恰恰相反。克蘭茲伯格教授寫道,這意味著每一項技術創新似乎都需要通過額外的技術進步才能充分發揮效果。

凱斯理工學院(凱斯西儲大學前身)教授克蘭茲伯格在1960-1961學年拍下的一張照片

在當代世界,智能手機的發明引向了對其他技術源源不斷的需求,從手機殼到5G 無線技術。如何防止人們每天盯著手機的時間過長?蘋果公司推出了智能手錶,每天也就讓你看個100次左右。

3.單一技術需要搭配其他技術

克蘭茲伯格教授稱,要理解一整套技術的任何一個部分,都要求對其與餘下部分的互動及依賴程度一探究竟——包括這一技術的基本運作原理。雖然創新會摧毀就業,但同時也能創造出新的崗位。

鋼鐵、石油和鐵路是主導19世紀和20世紀初的技術組合,尤其是在美國。互聯網、手機和無線網路連接則在改寫21世紀的篇章。

4.儘管技術在許多公共問題中可能是主要因素,但在制定技術政策時非技術因素佔優先地位

「人們認為技術作為一種抽象概念擁有某種內在動力,但事實並非如此。」克蘭茲伯格教授生前的朋友和同事、歷史學家羅伯特·波斯特指出,「技術必須要由政治力量、文化力量或者某種其它的東西激發出來。」

最近,美國國會代表聲明要促使谷歌、Facebook以及其它的公司披露購買其政治廣告客戶名單,將這些公司等同於電視台、廣播公司和紙媒等媒體公司。此前互聯網廣告監管中並不要求就上述內容進行披露,這背後並非是技術原因,而是因為2006年聯邦選舉委員會在監管這一類新媒體時採取了從寬處理的做法。

2016年全球開發者大會上,蘋果公司軟體工程高級副總裁克雷格·費德里吉談到差分隱私。蘋果公司認為該做法可以在收集用戶數據的同時對個人信息進行匿名化保護。

從更廣義的層面看,法律制定者們對技術涉及的各個方面,從隱私到數據透明度,再到國家安全和反壟斷問題的興趣日趨濃厚,而這種轉變更多的是基於我們自身文化的轉變,而非技術本身。

5.歷史相關性普遍存在,但技術的歷史相關性最強

冷戰推動了核武器和導彈的研發,足以將世界上任何一個地方夷為平地。而這反過來又推動了防禦戰爭的通訊系統,即互聯網的發展。最終許多相關的創新都已深植於我們日常生活的方方面面。

但這是否意味著現代社會的發展就該歸因於美國和前蘇聯之間的這場殊死搏鬥?還是說這場衝突本身也是由此前讓希特勒得以同時威脅美蘇兩國的技術發展所推動?

6.技術是人本身的活動

「科技能夠成就偉大,」蘋果CEO蒂姆·庫克在麻省理工大學2017年畢業典禮上說道,「但是技術並不想做什麼偉大之事——它不想做任何事情。」關鍵在於,庫克接著說,儘管技術力量巨大,如何使用技術卻取決於我們。

重要的是,由於技術主要通過企業走進普羅大眾,這些企業必須對自己的行動後果以及獲利方式加以考量。如果企業不作為,監管部門、媒體記者和公眾會挺身而出。

庫克數次就蘋果公司如何保護用戶數據公開表態,並在公司上下定下基調。

Google最近採用了諸如「包容性設計」等方案,確保已參與新服務測試的受眾人數最大化,並採取了反歧視措施,淡化人工智慧(AI)的民族主義色彩。Facebook如今也有專門的隱私和安全團隊負責在新功能和新服務推出之前對其進行審核。

正如克蘭茲伯格教授在互聯網時代開啟之初頗具先見之明的提醒一般,「許多和技術相關的問題之所以出現,是因為這些良性技術在大規模應用時,產生了無法預見的結果。

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