當AI決定你的未來：預測演算法如何重塑人類選擇

每天早上醒來，演算法已經為你準備好最可能點擊的廣告。從通勤路線建議到午餐外送時間預測——我們的日常生活被無形的演算法預測所包圍。但在這份便利背後，究竟發生了什麼？我們真的理解這個系統嗎？

掌握預測工具者掌握世界

牛津大學經濟學家馬克西米利安·卡西的新書《預測的手段》深刻分析了現代AI預測系統的運作方式以及誰從中獲益。

當前大多數預測系統基於大型標記數據集的模式分析——這在AI界被稱為「監督學習」。一旦在這些數據集上完成「訓練」，演算法就能接收各種新資訊，並對特定未來結果給出最佳猜測。你是否會違反保釋條件、是否會還清房貸、被錄用後是否會獲得升職——越來越多時候，我們的生活被機器的答案所塑造。

問題的核心在於，這個系統正「按預期」運行。 社交媒體演算法推廣憤怒內容，因為這能最大化參與度和廣告點擊收益。篩選掉「可能承擔家庭照護責任」的求職者的演算法，同樣是企業底線考量的結果。對公司盈利有利的，未必對你的求職前景或預期壽命有益。

卡西認為，試圖創建更公平、更平等的演算法並不能解決根本問題。預測演算法依賴的歷史數據往往帶有種族主義、性別歧視和其他缺陷。而且，利潤激勵總會壓倒消除傷害的努力。

數學理性的迷思

加州大學柏克萊分校的班傑明·雷希特教授在《非理性決定》一書中，歷史性地分析了我們為何將選擇權交給電腦。

第二次世界大戰末期，戰爭中證明有效的數學模型讓一些科學家和統計學家相信，電腦可以成為理想的理性代理人——通過量化不確定性和最大化效用來做出最優決策的機器。

直覺、經驗和判斷讓位給了最佳化、博弈論和統計預測。「每個人生決定都被當作虛擬賭場中的一輪遊戲，每個論點都可以簡化為成本效益、手段目的。」

值得注意的是，人類在自動化之前就能做出基於證據的決策。從1850年代不到40歲的平均壽命，到1950年的70歲——這歸功於清潔用水、抗生素和公共衛生的進步。熱力學、量子力學、相對論等改變世界的科學突破，都是在沒有正式理性系統的情況下實現的。

預測是願望，也是扭曲現實的磁鐵

牛津大學哲學家卡里薩·維利茲在《預言》一書中提出了關於預測本質的根本洞察。她認為，預測是「將現實向自身彎曲的磁鐵」。

以戈登·摩爾著名的「摩爾定律」為例。1965年，英特爾共同創辦人預測積體電路中的電晶體密度每兩年翻一倍。這個預測至今仍然成立，但這不僅僅因為摩爾有先見之明，而是整個產業都有集體利益讓它成真。業界可能花費數十億美元維持摩爾定律，但從中獲利更多。

預測不僅有自我實現的習慣，還會讓我們忽視當下的挑戰。 當AI推動者承諾人工通用智慧將是人類需要解決的最後一個問題時，這不僅塑造了我們對AI角色的思考，也將注意力從AI正在造成的非常現實且緊迫的當前問題上轉移開來。

華人世界的思考角度

對華人社會而言，這種預測系統的權力結構具有特殊意義。中華文化強調「天人合一」和「中庸之道」，這與純粹的數學理性形成對比。台灣的科技產業在全球供應鏈中扮演關鍵角色，但如何在效率與人文關懷之間取得平衡，是值得深思的課題。

在香港和新加坡等國際金融中心，AI預測系統已深入金融服務業。但東方智慧中的「變通」和「權衡」概念，或許能為過度依賴演算法的西方模式提供另一種思路。