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MONITORING AND MANAGING THE PLANET
监控并管理这个星球

1922年，数学家刘易斯·理查德森（Lewis F.Richardson）设想了这么一幅画面：在一座大房子里装满了“计算员”，他们人手一个计算器同时计算，就可以推动数字天气预报的发展。之后不到100年，机器在这个特殊任务上的效率提高了15个数量级，每秒钟有能力处理上百万亿次的类似计算。

让我们以繁重劳动生产率的增长作为比较。2014年，全世界消耗了500艾焦耳（相当于100亿亿焦耳）的主要能源来支撑电力、燃料、交通和供热。假设所有这些能量用于帮助全球30亿劳动力（其实并没有）来完成体力劳动，并假设每个成年人平均每天的饮食需要2000卡路里，这就意味着，全世界每个人大约每天需要50个“能源劳动力”来支撑。即使我们把假设条件设置得更加严格，也不会导致体力劳动者的生产效率有多大数量级的增加。

与其他人类活动相比，在加快我们的思考能力和处理信息的能力上，我们已经取得了巨大成功。人工智能的前景在于：在特殊的认知功能上迈出新的一步——这种认知功能比以前要强很多数量级。

凯恩斯或许会说，这种进步最终会解决所有人的失业问题，而且人类有了更多的自由时间，每个人的生活质量也会提高。当然，他也可以怀疑这是一个空想。毫无疑问，已经有一些人从自动化中获得了巨大利益，但是人们并没有如愿地拥有更多闲暇时间，就像现在被便携式设备“绑架”的雇员所经历的那样。

所以，如果我们想要依靠思维机器来工作，并获得更高的效率，那么，明智地选择让它们“思考”的内容是很重要的问题。如果费尽心思开发的智能只是用来处理不重要的任务，那就太遗憾了。一直以来，在科学领域里，选择重要的问题来求解比求解本身更困难。

大家在需求、紧迫性与机遇上都认同的是：如何监控并管理地球上的资源。尽管在脑力和体力上的生产力大大提高了，但是我们至今没有从根本上改变我们与地球的关系：我们依旧在掠夺地球的资源，来制造相对很快就会被浪费的商品，对于我们而言，这些商品最终并没有什么价值。在这个星球上的有限线性经济中，有70亿人急于成为消费者。我们之于这个星球的关系在效率上或许提高了，但是比起100年前，我们并没有变得更有智慧。

理解地球会作出的反应，并据此管理人类自己的行为是一个复杂的问题，其解决方式被大量不完备的信息所阻碍。从气候变迁到水资源。海洋资源的管理，再到生态系统与工作景观的互动，我们的计算方式通常都不适合用来理解事态的发展、处理这个世界上呈指数级增长的数据、产生并检验新的方法论。

我们在这个星球上已经拥有了70亿台思维机器，但其中的大多数从未认真地思考过他们在这个星球上的生命有多大的可持续性。鲜有人能以有意义的方式看到全局，而看到全局的人只有有限的能力作出反应。提高认知能力去想明白如何从根本上改变我们与这个星球的关系，是一个值得思考的问题。