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玻璃珠游戏

对现代算法的批判性分析:正如赫尔曼·黑塞作品中所展现的,这些算法迷失在复杂性中,遗忘了人性。一个革命性的隐喻:当人工智能在算法迷宫中面临丧失人性的风险时。

赫尔曼·黑塞说得对:过于复杂的智力体系容易与现实生活脱节。如今人工智能正面临与《玻璃珠游戏》相同的危险——当它专注于优化自我参照的指标而非服务人类时,便陷入了同样的困境。

但赫塞是位20世纪的浪漫主义者,他设想了一个非此即彼的选择:智识的卡斯塔利亚与人类世界。我们所处的现实更为复杂:一种共生演化,其中"与社交机器人或人工智能聊天机器人的互动会影响我们的认知、态度及社交行为",而我们也在塑造那些塑造我们的算法。过度依赖ChatGPT或类似人工智能平台可能削弱个人批判性思维和独立思考能力",但与此同时,人工智能正发展出越来越接近人类的语境理解能力。

这并非“让人类重新成为核心”,而是要清醒地决定是否以及在何处停止这种相互转化

卡斯塔利亚世界:现代科技生态系统的隐喻

1943年,赫尔曼·黑塞出版了《玻璃珠游戏》,这部预言性小说以遥远的未来为背景。故事的核心是卡斯塔利亚——一个被物理与思想壁垒与外界隔绝的乌托邦式省份,那里的一群知识精英专心致志地追求纯粹的知识。

卡斯塔利亚的核心是一场神秘而极其复杂的游戏:玻璃珠游戏。游戏规则从未被完整阐释,但我们知道它代表着"人类知识的总和"——玩家们在看似相距甚远的事物之间建立联系(例如巴赫的音乐会与数学公式)。这是一个具有非凡智力精妙性的体系,却完全抽象。

如今,观察大型科技公司的生态系统,很难不联想到数字版的卡斯塔利亚:这些公司不断开发更复杂的算法,优化更繁复的指标体系,却常常偏离了最初的目标——服务现实世界中的人类。

约瑟夫·克内希特与开明技术专家综合症

小说的主人公是约瑟夫·克内希特,一位天赋异禀的孤儿,他成为了卡斯塔利亚历史上最年轻的游戏大师。克内希特在玻璃珠游戏中技艺超群,无人能及,但渐渐地,他开始感受到这个体系的枯燥——尽管完美无缺,却已与现实生活彻底脱节。

在与外界的外交接触中——特别是与普林尼奥·德塞诺里(他的同学,代表"正常"世界)以及雅各布神父(一位本笃会历史学家)的交流中——克内希特逐渐意识到,卡斯塔利亚在追求智力完美的过程中,已然构建出一个僵化封闭、自我循环的体系。

与现代人工智能的相似之处令人惊叹:有多少算法开发者,如克内希特,意识到他们的系统尽管技术精湛,却已与真实的人类需求脱节?

无效的收敛:当算法优化了错误的指标

亚马逊:复制过去的招聘模式2018年,亚马逊发现其自动招聘系统系统性地歧视女性。该算法会对包含"女性"一词的简历进行降分处理,并贬低女子大学毕业生的价值。

这并非“道德失败”,而是优化问题:该系统已变得极其擅长复制历史数据模式,却未曾质疑这些目标的有效性。正如《玻璃珠游戏》所述,它在技术上完美无缺,却在功能上毫无意义——它优化的是“与过去的一致性”,而非“团队未来的表现”。

Apple Card:继承系统性偏见的算法2019年,AppleCard因被发现向妻子群体分配的信用额度远低于丈夫群体而引发调查,尽管她们的信用评分相同或更高。

该算法已学会完美遵循金融体系的隐形规则进行运作,其中蕴含着数十年的历史性歧视。如同固守过时立场卡斯塔利亚公司般,该体系延续着现实世界早已超越的低效模式。问题不在于算法的智能程度,而在于衡量标准的失当

社交媒体:无限参与度与可持续福祉社交媒体代表着最复杂的融合:算法以日益精妙的方式连接内容、用户与情感,恰似《玻璃珠游戏》中建立的"看似相距甚远的主体之间的关系"。

优化"参与度"而非"可持续福祉"的结果:每天在社交媒体上花费超过3小时的青少年面临两倍的心理健康问题风险。问题使用率从2018年的7%上升至2022年的11%。

教训:这些系统并非“不道德”,而是它们优化的是代理目标而非真实目标

高效融合:当优化奏效时

医学:与实际成果相匹配的指标医学领域的人工智能展现了当人机融合被设计为关注真正重要的指标时会发生什么:

  • Viz.ai 将中风治疗时间缩短22.5分钟——每挽救一分钟就意味着挽救神经元
  • Lunit可提前6年检测乳腺癌——早期诊断意味着挽救生命
  • 皇家马斯登NHS在评估肿瘤侵袭性时采用的人工智能技术"准确度几乎是活检的两倍"

这些系统之所以有效,并非因为它们“更人性化”,而是因为其衡量标准清晰明确:患者健康状况。算法优化的目标人类真实需求之间不存在偏差。

Spotify:反偏见作为竞争优势当亚马逊重蹈历史偏见覆辙时,Spotify已意识到招聘多元化是战略优势。该平台结合结构化面试与人工智能技术,识别并纠正无意识偏见。

这不是利他主义,而是系统性智慧:多元化的团队表现更优异,因此优化多样性就是优化绩效。融合之所以有效,是因为它将道德目标与商业目标相统一。

维基百科:可扩展平衡维基百科证明了在不陷入自我参照的情况下维护复杂系统是可行的:它运用先进技术(如人工智能进行内容审核、算法实现排名),但始终坚守"可获取且可验证的知识"这一核心目标。

二十余年来,它证明了技术精妙性与人类监督相结合,能够避免卡斯塔利亚的孤立。秘诀在于:衡量标准独立于系统本身(为读者提供价值,而非完善内部机制)。

有效收敛模式

有效的系统具有三个共同特征:

  1. 非自我参照指标:优化实际世界中的结果,而非系统内部的完美性
  2. 外部反馈循环:具备验证机制以确认是否真正达成既定目标
  3. 适应性进化:当环境发生变化时,它们能够调整自身参数

亚马逊、苹果和社交媒体并非"失败"——它们只是针对与公开目标不同的方向进行了优化。亚马逊追求招聘效率,苹果致力于降低信用风险,社交媒体则力求最大化用户使用时长。它们都完美实现了目标

"问题"仅在这些内在目标与更广泛的社会期望发生冲突时才会显现。当这些目标保持一致时,该系统便能有效运作;反之则失效。

克内希特的抉择:离开卡斯塔利亚

在小说中,约瑟夫·克内希特做出了最革命性的举动:他放弃了游戏大师的职位,回到现实世界当了一名教师。这一举动"打破了延续数百年的传统"。

克内希特的哲学:卡斯塔利亚已变得僵化且自我封闭。唯一的解脱之道是抛弃这个体系,重新与真实的人性建立联结。二元选择:要么卡斯塔利亚,要么现实世界。

我对此有不同看法。

没有必要离开卡斯塔利亚——我在此处过得很好。问题不在于系统本身,而在于如何优化它。与其逃避复杂性,我更愿意有意识地驾驭它。

我的理念:卡斯塔利亚并非天生贫瘠——它只是配置不当。解决之道不在于逃离,而在于通过务实的优化从内部实现进化。

1. 两个时代,两种策略(杂志专栏)

克内希特(1943):20世纪的人文主义者

  • ✅ 问题:自指系统
  • ❌ 解决方案:回归前技术时代的真实性
  • 方法:戏剧性逃亡,个人牺牲
  • 背景:工业时代,机械技术,二元选择

我(2025):数字时代的伦理

  • ✅ 问题:自指系统
  • ✅ 解决方案:重新设计优化参数
  • 方法:内部演进,自适应迭代
  • 背景:信息时代、自适应系统、可能的融合

差异不在于伦理与实用主义之间,而在于两种适用于不同时代的伦理方法。赫塞所处的静态技术世界里,选择似乎只有两种。

克内希特的讽刺

在小说中,克内希特离开卡斯塔利亚不久便溺水身亡。讽刺的是:他逃离是为了"重新融入现实生活",却因对物理世界缺乏经验而丧命。

1943年,赫塞构想了一种二元对立:要么是卡斯塔利亚(完美却贫瘠的智力体系),要么是外部世界(人性化却混乱无序)。他的"原则"源于这种道德视角——智力纯粹性与人性真实性的冲突。

2025年的启示:那些逃避复杂系统却不理解其本质的人,即使在"简单"的世界中也可能徒劳无功。与其逃避复杂性,不如掌握复杂性。

构建以人为本的人工智能:赫塞的教训与2025年的现实

“开放之门”原则

赫塞的洞见:卡斯塔利亚的失败源于自我封闭。人工智能系统必须保持"开放之门":决策过程透明化,并保留人类干预的可能性。

2025年实施:战略可观察性原则

  • 非透明性并非为了安抚人心,而是为了优化绩效
  • 仪表盘显示置信度、模式识别、异常情况
  • 共同目标:避免自我参照
  • 不同方法:采用运营指标而非抽象原则

普利尼奥·德西诺里测试

赫塞的洞见:在小说中,德西诺里代表着挑战卡斯塔利亚的"正常世界"。任何人工智能系统都应通过"德西诺里测试":即让非技术专家也能理解其运作逻辑。

2025年实施:操作兼容性测试

  • 非普遍可解释性,而是随能力扩展的接口
  • 模块化用户界面,可适应操作员的专业水平
  • 共同目标:保持与现实世界的联系
  • 不同方法:适应性而非标准化

雅各布神父的规则

赫塞的洞见:本笃会修士象征着实践智慧。在部署任何人工智能之前,我们必须自问:"这项技术是否真正服务于长远的公共利益?"

2025年实施:系统性可持续性参数

  • 不是“抽象的公共利益”,而是在运营环境中的可持续性
  • 衡量生态系统健康状况随时间变化的指标
  • 共同目标:持久且实用的系统
  • 不同方法:纵向测量而非永恒原则

克内希特的遗产

赫塞的洞见:克内希特选择教学是因为他希望"影响更具体的现实"。最优秀的人工智能系统是那些能够"教导"——使人们能力更强的系统。

2025年实施:互补增强原则

  • 不要回避依赖,而是设计出互利共赢的方案
  • 能够从人类行为中学习并提供反馈以提升技能的系统
  • 共同目标:人类能力提升
  • 不同方法:采用持续改进循环替代传统教育

为什么赫塞是正确的(以及我们能做得更好的地方)

黑塞对这个问题有独到见解:知识体系可能陷入自我参照的困境,从而丧失与现实效力的联系。

他的解决方案反映了当时的技术局限:

  • 静态系统:一旦建成,就难以修改
  • 二元选择:要么在卡斯塔利亚,要么在外面
  • 有限控制:仅有少量杠杆可用于修正航向

2025年,我们拥有新的机遇:

  • 自适应系统:能够实时进化
  • 多重融合:人类与人工之间存在多种可能的组合
  • 持续反馈:我们能在为时已晚之前进行修正

赫塞的四项原则依然有效。我们的四项参数不过是这些原则的技术化实现,为数字时代进行了优化。

4. 四个问题:进化而非对抗

黑塞会问

  1. 它是透明且民主的吗?
  2. 非专业人士能理解吗?
  3. 需要公共利益吗?
  4. 避免让人产生依赖性?

在2025年,我们还必须问

  1. 操作员能否根据系统指标来校准自己的决策?
  2. 该系统是否适用于不同技能水平的操作员?
  3. 绩效指标在长期内是否保持稳定?
  4. 所有组件都能通过相互作用提升自身性能吗?

这些问题并非相互对立,而是相辅相成。我们的实践是对赫塞洞见的具体化,适用于能够进化的系统,而非仅限于被动接受或拒绝。

超越20世纪的二元对立

赫塞是一位先知,他准确预见了自指系统的风险。他的解决方案反映了当时的时代可能性:以普世伦理原则来引导二元选择。

2025年的我们认同您的目标,但拥有不同的工具:可重新编程的系统、可重新校准的指标、可重新设计的融合方案。

我们并非用实用主义取代伦理。我们正在从固定原则的伦理向适应性系统的伦理演进。

差异不在于“善”与“益”之间,而在于静态伦理观与动态伦理观之间。

避免数字卡斯泰利亚的工具

对于希望效仿克内希特做法的开发者,现已存在相应的技术工具:

  • IBM AI Explainability 360:在决策过程中保持“开放之门”
  • TensorFlow 负责任人工智能工具包:通过公平性控制防止自我引用
  • Amazon SageMaker Clarify:识别系统是否陷入自身偏见

来源: 2024年道德人工智能工具

未来:预防数字衰败

预言成真了吗?

黑塞曾写道,卡斯塔利亚注定走向衰落,因为它"过于抽象和封闭"。如今我们已看到最初的征兆:

  • 公众对算法的不信任日益加深
  • 日益严格的法规(欧洲《人工智能法案》)
  • 科技巨头人才外流,转向更具人文关怀的领域

出路:成为克内希特,而非卡斯塔利亚

解决方案并非放弃人工智能(正如克内希特并未放弃知识),而是重新定义其目的

  1. 技术作为工具,而非目的
  2. 优化以提升人类福祉,而非抽象指标
  3. 将“外部人员”纳入决策过程
  4. 当系统变得自我封闭时,勇于改变

超越克内希特

赫塞极限

赫塞的小说结局折射出其时代的局限:克内希特离开卡斯塔利亚重返现实世界不久,便在冰封的湖面上追逐年轻弟子提托时溺水身亡。

黑塞将此描述为一个"悲剧却必要的"结局——一种激发变革的牺牲。但在2025年,这种逻辑已不再成立。

第三种选择

赫塞只设想了两种可能的命运:

  • 卡斯塔利亚:智力上的完美,却缺乏人性
  • 克内希特:人性真实却因缺乏经验而丧命

我们还有第三种选择,这是他无法想象的:系统会进化而非崩溃。

我们不必在技术精妙与人性效能之间做出选择。我们不必"逃避卡斯塔利亚的命运"——我们可以优化它

真实发生的事情

2025年,人工智能不再是需要逃避的威胁,而是需要治理的过程。

真正的风险并非人工智能变得过于智能,而是它在日益脱离实际运营的世界中,变得过于擅长为错误的指标进行优化。

真正的机遇不在于"保护人类",而在于设计能够增强所有组成部分能力的系统。

正确的问题

每个开发者、每家公司、每个用户面临的问题已不再是赫塞提出的那个问题:"我们是在建造卡斯塔利亚,还是在效仿克内希特?"

2025年的问题是:"我们是否在为正确的指标进行优化?"

  • 亚马逊优化是为了与过去保持一致,而不是为了未来的性能。
  • 社交媒体优化的是用户参与度,而非可持续福祉。
  • 医疗系统优化诊断准确性,因为该指标清晰明确。

差异不在于道德层面,而在于技术层面:有些系统行之有效,有些则不然。

尾声:选择仍在继续

克内希特所处的时代,系统是静态的:一旦建立,便永不改变。要改变卡斯塔利亚,他唯一的选项就是离开——这需要牺牲自身地位的勇敢之举。

到2025年,我们将拥有能够进化的系统。我们不必在卡斯塔利亚与外部世界之间做出最终抉择——我们可以塑造卡斯塔利亚,使其更好地服务于外部世界。

赫塞真正的启示并非在于我们应当逃离复杂体系,而在于我们必须时刻警惕这些体系的发展方向。1943年,这意味着要有勇气离开卡斯塔利亚。而今天,这意味着要具备重塑它的能力。

问题不再是:“我该留下还是离开?”问题是:“我该如何确保这个体系真正服务于它本应服务的目标?”

资料来源和见解

已记录的案例:

人工智能的成就:

伦理工具:

文学深度解析:

  • 赫尔曼·黑塞,《玻璃珠游戏》(1943)
  • 翁贝托·埃科,《玫瑰的名字》——修道院作为封闭的知识体系,沉溺于神学细微之处
  • 托马斯·曼,《魔山》——被隔离在疗养院里的精英知识分子,与外部现实失去联系
  • 迪诺·布扎蒂,《鞑靼人的沙漠》——自成体系的军事机制,等待着永远不会到来的敌人
  • 伊塔洛·卡尔维诺,《如果一个冬夜,有位旅客》——元叙事与自指性文学体系
  • 阿尔贝·加缪,《局外人》——难以理解的社会逻辑,以晦涩的标准评判个体

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