算法已经渗透到我们的饲料、街道和工作场所。以下是《连线》员工正在阅读的内容，以了解这对未来意味着什么。

众所周知，我们《连线》杂志对人工智能着迷。但这也不是秘密，随着自动化和算法潜入生活的新角落——改变工作、经济、甚至世界秩序——棘手的、有时意想不到的问题出现了。这就是为什么这个冬天，我们也着迷于那些试图解决这些问题的书。算法是如何对我们的政治产生如此大的影响的?他们什么时候能当我们的司机?他们应该真正了解我们多少?这些书由历史学家、记者和研究人员撰写，每一本书都探讨了人工智能已经或即将颠覆的世界的一个非常不同的方面。所以，认真研究一下将定义未来几十年的算法问题吧。

驾驶：创造自主汽车的竞赛

Driven: The Race to Create the Autonomous Car

亚历克斯戴维斯

“伟人”理论认为，历史主要是由英雄创造的，高大，强壮，聪明的家伙（总是花花公子），他们用蛮力和聪明才智重塑未来。有线校友亚历克斯戴维斯的新书驳斥了这种过时的理论。在《驱动》一书中，戴维斯深入研究了自动驾驶汽车的历史，以及那些愚蠢而充满活力的角色（大部分还是男性），他们正在努力引导这项技术的存在。正如戴维斯所揭示的，团队合作让梦想成真。直到它没有。然后诉讼和一个工程师的案件，手铐飞。

最终，机器人汽车可能会重塑现代生活的运作方式。到2050年，自主汽车的规模将达到7万亿美元；如今，阿尔法、通用、福特和特斯拉等数十亿美元的公司竞相解决这些问题。但在本世纪初，AVs是一个学术爱好者。然后在2001年的一项资助法案中，一个晦涩的条款将政府的资金投入到机器人技术的开发上，仅仅几年之后，Darpa在莫哈韦沙漠举行了一场机器人竞赛。这些古怪的进入者正是当今世界上最大的AV公司的数百万美元的工程师。对许多人来说，这笔钱是一个不错的激励。但是，正如一位机器人专家告诉戴维斯的那样，大多数机器人都是由经典的制造商精神所驱动的：“我寻求的是能让世界陷入困境的东西，我可以用自己的双手去做，这在我的时代会发生。”

套用另一位有远见的人的话来说，真正的工程之路从来不会一帆风顺。戴维斯犀利的叙述记录了性格冲突、哲学分歧、资金短缺，在数量惊人的案例中，还记录了妨碍机器人技术发展的麻烦野生动物。（小贴士：当机器人穿越沙漠时，要留意那些土生土长的乌龟，如果你试图移动它们，它们会在你身上撒尿。）这是一本写给那些厌倦了英雄故事，想了解制造震撼世界的机器人的生意是如何发展壮大的人的

如果那么：模拟公司是如何创造未来的

If Then: How the Simulmatics Corporation Invented the Future

吉尔·莱波雷

小测验：谁是第一个用算法模拟美国选民赢得有争议的选举的总统候选人？如果你说唐纳德·特朗普，你就晚了56年。那一年是1960年，约翰·肯尼迪与一家鲜为人知的初创公司Simulatics Corporation签约，利用其开创性的“人物机器”调查美国选民，预测他们的行为，并提供竞选建议。在她的模拟科学史（“社会科学的原子弹”，一本“冷战剑桥分析”）中，吉尔·莱波雷记录了早期算法行为建模，以及它对政治和社会不可避免的影响。

Simulatics将继续赢得《纽约时报》和国防部的合同，后者利用其技术预测选举结果，而后者则利用其为越南战争战略提供信息。Lepore既是哈佛大学的历史学家，也是《纽约客》的撰稿人，他用精彩的档案细节将公司的历史活了起来。她对20世纪60年代的描述是2020年的一面镜子：美国正处于一场种族正义起义、一场与其地理上的敌人进行的技术军备竞赛以及一场受技术影响而形成的选举之中。在任何一个页面上，你都可以用“模拟”换成“脸谱网”，这样的故事几乎就有意义了。如果这就是被遗忘的科技创始者们的故事，他们的工作催生了“人民预言家”，这将塑造现代民主，为今天的硅谷巨人铺平道路。如果能更好地研究模拟学的兴衰，那么历史就不会注定再次重演。-阿里尔·帕迪斯

炒作机器:社交媒体如何扰乱我们的选举、我们的经济和我们的健康——以及我们必须如何适应

The Hype Machine: How Social Media Disrupts Our Elections, Our Economy, and Our Health—and How We Must Adapt

by Sinan Aral

写关于社交媒体陷阱的文章提出了一个迫在眉睫的难题:选择关注哪个问题。广告驱动的商业模式?对分裂内容的算法放大?党派极化?选举干扰?在Hype Machine中，Sinan Aral决定解决几乎所有的问题。他出人意料的成功。作为麻省理工学院数字经济项目的负责人，阿拉尔对社交媒体内部运作的最新实验研究进行了上帝视角的描述。其结果就像一本教科书——一本关于Facebook和Twitter之类的网站对我们的大脑和社会的影响的专业知识的引人入胜的快捷方式。

阿拉尔不是辩论家;他认为，社交媒体提供了真正的社会效益，他担心，修复它造成的同样真实的危害的努力，可能会牺牲这个过程中的好东西。他小心翼翼地不让自己的结论超越文献中已证明的结论。因此，希望对大型科技公司发起毁灭性攻击的读者将会失望。但阿拉尔的谨慎大多是一种美德。例如，当他得出结论说，社交媒体广告的有效性“被过分厚颜无耻地过度炒作”时，你可以相信，他是在对现有证据进行评估，而不是为了追求某种议程而挑选对象。当提到政策处方时，这本书有些犹豫;尤其是Aral对科技行业反垄断运动不屑一顾的态度，缺乏经验主义分析的成熟。“我是一个科学家、企业家和投资者——按照这个顺序。他一开始就宣称。检查。炒作机器的主要优点不是Aral想什么，而是他知道什么。吉拉德·埃德尔曼

预测和监视:数据，自由裁量权和警务的未来

Predict and Surveil: Data, Discretion, and the Future of Policing

Sarah Brayne

萨拉·布雷恩(Sarah Brayne)在洛杉矶警察局工作了五年，坐过巡逻车，与高级官员交谈，最重要的是，她观察了警察局使用数据和软件来“预测”和应对犯罪。她的经历和观察提升了她的书《预测与监视》(Predict and Surveil)的水平，超越了对警方监视的危害的传统抨击。作为一名训练有素的社会学家(这本书是她博士论文的修改版)，Brayne专注于如何以及为什么数据在部门中被使用。有三点值得注意:第一，越来越多的人依赖私人公司收集和分析数据，不受宪法和其他对政府机构的限制。Brayne之所以被洛杉矶警察局吸引，部分原因是它是Palantir软件的早期用户(WIRED在这里和这里都有记录)。第二，“预测性监管”在多大程度上是基于看不见的输入的反馈回路。一个洛杉矶警察局的系统鼓励警官根据记分系统对长期违法者进行优先排序;与警察的每一次互动都会增加一分，使一个人更有可能被多次拦下。第三，当数据镜头被倒置并打开时，警官们的不安，就像用软件监控他们的“工作效率”一样。布雷恩在大多数情况下都避免使用学术术语，偶尔也会犯一些错误。她的野外经验很有帮助。在当着一名青少年母亲的面逮捕他后，一名警官告诉留在巡逻车里的布莱恩，他母亲曾“问我是不是他的女儿，今天是不是带孩子上班的日子。”在最后一章中，她提出的建议并不令人感到意外，但可能会引发必要的反思。斯科特Thurm

来自硅谷的声音:科技工作者谈论他们做了什么，以及他们是如何做的

Voices From the Valley: Tech Workers Talk About What They Do—and How They Do It

作者Ben Tarnoff和Moira Weigel

2016年，本·塔尔诺夫(Ben Tarnoff)和莫伊拉·韦格尔(Moira Weigel)共同创办了一本小型科技杂志《逻辑学》(Logic)。因此，我很高兴能听到他们的新书《硅谷之声》(Voices From the Valley)的消息，这本匿名的书是硅谷“平台背后的人”写的。但我得承认，我一开始对这个前提有些怀疑。匿名并不能保证令人鼓舞的诚实，而且往往会产生相反的效果，让人们沦为自己角色的讽刺漫画:编码员、创始人、餐厅员工。但塔尔诺夫和威格尔都是熟练的面试官，他们能够巧妙地将谈话围绕着“你是做什么的?”这个让人扫兴的问题展开。“进入奇怪而令人愉快的方向。有科技公司自助餐厅的员工，他描述自己在过去的生活中看着过去的科技繁荣;当硅谷的田园腹地被改造成豪华草坪时，生意很红火。一位按摩治疗师在按摩了几个月程序员绷紧的后背后(就像“试图软化老肉”)，她担心自己的双手。她说，她把年轻的、对代码有好奇心的女儿带到校园，结果只会体验到一种疏离感，而她却不知道疏离感的根源是什么。我发现自己很想读这些人的回忆录。他们活过来了，即使是匿名的，对塔尔诺夫和威格尔来说，这是工作做得很好的标志。格雷戈里·巴伯

数字化与惩罚:数字时代的种族犯罪

Digitize and Punish: Racial Criminalization in the Digital Age

由布莱恩·杰佛逊

一个熟悉的关于隐私的比喻是，它就像气候变化一样:全球各地的许多个人决定混合在一起，形成了一个不适合居住但无法逃避的环境。一个人可能会“变绿”，但无法逃避变暖的海洋或有毒的空气。类似地，一个人可能会把他们的智能手机扔出窗外，但他们仍然会被闭路电视摄像头、间谍飞机，甚至他们自己的汽车跟踪。布莱恩·杰斐逊(Brian Jefferson)的《数字化与惩罚:数字时代的种族犯罪化》(Digitize and punishment: Racial Criminalization in the Digital Age)是对纽约市和芝加哥的“监狱景观”的一种长期凝视，在这些“监狱景观”中，警务技术和监控已经不可避免地嵌入了环境之中。一个人是否从事犯罪行为是无关紧要的:如果他们生活在一个高科技警察密集的地区，他们将被标记，分类和监视。

在密集的历史分析中，杰斐逊解释了长期对这些城市的投资减少如何创造了一个下层阶级，而科技行业自愿为这个州“管理”。与此同时，国土安全部(Department of Homeland Security)和司法部(Department of Justice)的拨款为虚假的改革承诺提供了资金。而不是社会投资，城市转向了社会管理:可以“预测”犯罪的软件，可以记录公民但不能记录警察的随身摄像头，可以记录从纹身到他们是否住在涂鸦附近的黑帮数据库。现在，即使是无害的数据来源，比如社交媒体点赞和Instagram照片，最终也会落入警方手中。

你永远不会知道。杰弗逊特别关注纽约和芝加哥警察局的高度保密，以及科技本身如何成为环境的一部分。但是这些技术并没有减少犯罪，反而把更多的地方变成了监狱。这本书始终如一的学术语言有时会让人难以分析，但它提供了一个尖锐而具体的视角，看看警务如何塑造我们的数字和现实世界。西德尼Fussell

机器人新法则:在人工智能时代捍卫人类专业技能

New Laws of Robotics: Defending Human Expertise in the Age of AI

由弗兰克•帕斯夸里

艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)用机器人定律加快了几十个短篇小说和半打长篇小说的节奏，这些定律限制了他的虚构机器，同时也为推进情节的发展留下了足够多的漏洞。弗兰克•帕斯奎尔的《机器人新定律》瞄准了当今和即将到来的明天更为平凡的人工智能技术，但更有野心。他描绘了这样一个未来:工厂机器人、医疗诊断算法和在线学习等技术将使社会变得更加公正。

帕斯夸里的新法律旨在限制制造和部署机器的人，而不仅仅是装订机器。他提出了四点:人工智能系统从不以人的姿态出现;不要为了军事或社会控制而助长军备竞赛;扩充专业人员，但不要取代他们;而且一定要注明是谁建造、拥有和控制它们。

这种机器人执法形式不仅仅是计算机代码，pasquale呼吁在全社会范围内对政策、政治、经济和劳动关系进行重新设计，以使技术走上一条更规范和平等的道路。他希望与工会和监管机构一起，重新规划教室机器人和在线平台等科技的未来。这种未来可能比人们过于熟悉的标准技术乌托邦的轮廓更难想象，后者与行政法没有太多关系。但是，如果我们真的想让世界变得更美好，帕斯夸里提出了一个很好的理由，让我们在技术梦想中注入更多的官僚主义。汤姆出

大脱钩:中国、美国与技术霸权之争

The Great Decoupling: China, America and the Struggle for Technological Supremacy

奈杰尔·英克斯特著(2021年3月出版)

要理解为什么美国和中国现在在人工智能、半导体、5g，甚至tiktog上陷入了冲突，回顾一下这两个超级大国上一次失去技术优势的情形或许会有所帮助。到18世纪末，中国已经发明了火药、造纸术和指南针，但仍与世界隔绝，因此进入工业革命的时间较晚。在《大脱钩》(The Great Decoupling)一书中，奈杰尔•英斯科特(Nigel Inskter)认为，中国因此遭受的“百年屈辱”在其今天的科技政策中发挥了深远的作用。中国领导人看到了一个千载难逢的机会，可以在新兴技术领域重新取得领先地位，并重新确立中国在世界秩序中心的应有地位。英克斯特是一位前英国情报官员和外交官，他对中国政府的思维提出了聪明的见解，对发挥作用的科技力量有清晰的理解，对中国的策略也有有趣的细节。

中国的迅速崛起当然引起了西方民主国家的主要担忧。但英克斯特警告说，与西方技术、供应链和资金完全脱钩会带来巨大风险。切断所有联系不仅会带来难以置信的成本，还可能减缓技术进步本身的步伐。对于任何渴望跳出对中国的过时零和思维的人来说，“大脱钩”是一本适时的读物。对于历史可能将我们带向何方，它传递了一些亟需的谨慎。——骑士

原文：https://www.wired.com/gallery/best-books-artificial-intelligence/

本文：http://jiagoushi.pro/node/1396

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