【51CTO.com快譯】悖論是表面上同一命題或推理中隱含著兩個(gè)對立的結(jié)論，而這兩個(gè)結(jié)論都能自圓其說。

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以下是關(guān)于現(xiàn)代技術(shù)和云世界的一些新悖論。這些觀點(diǎn)將引發(fā)我們的深思，如何應(yīng)對這個(gè)時(shí)代巨大的技術(shù)變革:當(dāng)出現(xiàn)新的技術(shù)時(shí)(如智能手機(jī)! 云計(jì)算!人工智能!)，我們都將面臨一個(gè)新的挑戰(zhàn)。有些新事物難以理解或應(yīng)用，運(yùn)用過去世界的邏輯很難解釋新世界的變化。

采取辯證的態(tài)度看待事物的矛盾性或者兩面性，可能更容易理解事物的本質(zhì)。以下是一些極具啟發(fā)性的悖論。

1. 世界上最大的計(jì)算機(jī)也是最個(gè)人化的。

“云”是全球計(jì)算系統(tǒng)網(wǎng)，每個(gè)子系統(tǒng)擁有超過百萬臺(tái)的服務(wù)器，通過巧妙的網(wǎng)絡(luò)與其他數(shù)百萬臺(tái)計(jì)算機(jī)相互連接。無論何時(shí)何地，數(shù)以萬計(jì)的人們都在這些系統(tǒng)中進(jìn)進(jìn)出出，盡情享受著電子郵件、互聯(lián)網(wǎng)等等商業(yè)體驗(yàn)。沒有哪兩個(gè)用戶的需求是相同的，像谷歌云這樣的服務(wù)試圖預(yù)測特定的業(yè)務(wù)和個(gè)人需求——一些由用戶配置，一些利用人工智能“代理”，使人們能夠更有效地使用和操作。

傳統(tǒng)意義上，龐大的服務(wù)器集群提供的是非個(gè)人體驗(yàn)。如今，我們通過服務(wù)器/個(gè)人電腦與云的連接，享受到更加個(gè)性化的體驗(yàn)，為有限和冰冷的機(jī)器注入了無限的活力。

2.一個(gè)永恒的數(shù)字世界。

我曾經(jīng)計(jì)算了一下，100年前，去看歌劇明星恩里科·卡魯索(Enrico Caruso)和買一張他的唱片要花30美元(按今天的幣值計(jì)算)。如今，在YouTube或其他網(wǎng)站上，錄制音樂基本上是免費(fèi)的，而在百老匯(Springsteen on Broadway)公開市場上的平均票價(jià)接近1800美元。

我相信，這些會(huì)議和現(xiàn)場商業(yè)活動(dòng)爆炸式增長的原因，是由于數(shù)字時(shí)代的迅猛發(fā)展，而讓現(xiàn)場的真實(shí)的體驗(yàn)變得相對稀缺。具有諷刺意味的是，我們看到了很多企業(yè)巧妙利用數(shù)字技術(shù)，使人們獲得更加生動(dòng)的體驗(yàn)方式，比如體育公司提供了一款在體育場中導(dǎo)航的應(yīng)用程序，以獲得更好的體驗(yàn)。

3.工作在流失!工作也在增長!

人們非常擔(dān)心數(shù)百萬人的生活將被機(jī)器人和人工智能(AI)攪得天翻地覆。也許是這樣，但也是相對的——麥肯錫的研究很好地預(yù)測了主要的失業(yè)和主要的就業(yè)機(jī)會(huì)。

雖然我們已經(jīng)看到一些機(jī)器人在做一些相對簡單的工作，比如在倉庫里搬運(yùn)物品，但迄今為止，它們?nèi)匀粚θ斯趧?dòng)的影響相對較小，理由其實(shí)也很簡單，比如像修剪草坪或開卡車這樣的工作需要大量的人為判斷。

與此同時(shí)，美國勞工統(tǒng)計(jì)局(Bureau of Labor Statistics)表示，目前美國約有35.7萬名私人教練。未來十年，這一行業(yè)的增長率預(yù)計(jì)將達(dá)到13%，高于平均水平;預(yù)計(jì)將有16萬名按摩師，增長了22%;預(yù)計(jì)還將有55000名婚姻家庭咨詢師，增長了22%。現(xiàn)在你明白了吧!我們會(huì)把更多的錢投入到那些看著我們、摸著我們、聽著我們的人身上，而目前機(jī)器不會(huì)這些。

當(dāng)然隨著未來的發(fā)展，新的工作機(jī)會(huì)也會(huì)涌現(xiàn)。正如你所看到的這些工作:無人機(jī)駕駛員、移動(dòng)應(yīng)用程序開發(fā)人員、社交媒體經(jīng)理、機(jī)器學(xué)習(xí)專家——這些都是我們十年前聞所未聞的。

4.注重特定的數(shù)據(jù)及其相互間的關(guān)系

在我們這個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的新世界里，公司核心業(yè)務(wù)的軟件開發(fā)人員往往受到高度重視。這是因?yàn)橥ㄟ^互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品或軟件，可以實(shí)時(shí)收集關(guān)于產(chǎn)品性能的信息，從而根據(jù)用戶需求或變化的市場條件進(jìn)行調(diào)整。

隨著人工智能變得越來越成熟，特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)在如何構(gòu)建和優(yōu)化產(chǎn)品方面扮演著越來越重要的角色。成功的開發(fā)人員不僅具有該領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，還要了解該領(lǐng)域的哪些數(shù)據(jù)最重要，如何收集這些數(shù)據(jù)，以及如何避免偏見。正因?yàn)槿绱耍笮涂萍脊驹絹碓蕉嗟仄赣冕t(yī)療、交通或零售等領(lǐng)域的專家，而不是簡單地聘用具有綜合技能的工程師。沒有數(shù)據(jù)是獨(dú)立的，事物之間的關(guān)系也很重要。

5.從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題和挖掘價(jià)值。

與上述相關(guān)的一點(diǎn)是:人工智能可以在難以想象的大量數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)以前未知的模式和見解。如果你把你公司的所有數(shù)據(jù)，PB級(jí)的數(shù)據(jù)，只專注于要求它為你帶來更多的錢，你可能會(huì)以失敗告終。

然而，根據(jù)公司的核心競爭優(yōu)勢和最優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)，提出具體的問題，你可能會(huì)得到最有用的結(jié)果。這可能很困難，但對于從數(shù)據(jù)中獲得真正的價(jià)值至關(guān)重要。

6.基于不確定因素的挑戰(zhàn)

我舉的這個(gè)例子來自杰夫·迪恩的觀察，他是谷歌研究和人工智能的負(fù)責(zé)人。他指出，高級(jí)人工智能，就像深度學(xué)習(xí)，并不是基于確定性，而是基于可能性(他稱之為“沿梯度改進(jìn)方向”)。此外，考慮到深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的層次性和序列性，有時(shí)很難準(zhǔn)確地找出該系統(tǒng)是如何得出結(jié)論的。這似乎是一種并不善于自我解釋的機(jī)器，不像汽車引擎那樣，可以很確定地觀察和理解其工作原理(比如少量汽油被火花塞點(diǎn)燃，推動(dòng)活塞移動(dòng))。

在一個(gè)日益依賴統(tǒng)計(jì)值/近似值的世界里，我們現(xiàn)有的許多法律和社會(huì)規(guī)則會(huì)有所新的變化，這些規(guī)則是建立在一種不確定的因素之上的，可能會(huì)受到挑戰(zhàn)。

7. 在一個(gè)充滿不確定的新技術(shù)世界里，令人回想起那首85年前的宗教詩歌。

T.S. Eliot在《The Rock》的一段副歌中準(zhǔn)確地描述了我們的處境：“他們不斷地試圖逃離世界的黑暗，他們夢想著完美的制度，以至于沒有人需要做出改變。”

換句話說，無論我們多么了解和完善這個(gè)世界，我們?nèi)匀恍枰Τ蔀橐粋€(gè)更好的人。機(jī)器不能解決這個(gè)問題。

原文標(biāo)題：The New Paradoxes of the Cloud Computing World，作者：Quentin Hardy

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