演算法取代的不是人，而是平庸與大量複製：《演算法統治世界》閱讀心得

演算法統治世界
Automate This: How Algorithms Came to Rule Our World

作者 / Christopher Steiner
譯者 / 陳正芬
出版社 / 行人文化實驗室

精彩指數：★★★ 解析演算法的能與不能，在金融面著墨多
收藏指數：★★    科技相關書籍本身有過時的風險



本書中文版在2014年出版，資料科學與演算法在兩年內早就更全面的席捲世界，這本書在今日讀起來少了驚喜。如果對於演算法的還停留在模糊的名詞概念，本書倒是能作為切入點。在「工作可能被機器取代」的不安下重溫這本書，更能掌握這份威脅的邊界與限制何在。

演算法的核心是一組設計的指令，資訊在進入這組指令而得到答案。人類最早的演算法紀錄可追溯到蘇美文化。17世紀的數學暨哲學家萊布尼茲（Gottfried Leibniz）認為，1與0不但能表達所有運算，人的認知思維與邏輯可被簡化為一系列二元表現，甚至以機械操作執行。

1930年代末的麻省理工學院學生夏南（Claude Shannon）將萊布尼茲的二元運算，並承接高斯分布、大數法則、布林代數等數學貢獻，建構到電路系統，便成就模仿、超越人類的演算法。過去，人類以數學觀察世界；現在，人類以數學塑造世界

誰被取代？誰不可取代？我們要成為哪一種角色？

機器與自動化在第一波工業革命中取代勞動密集產業，演算法不僅能依資料決策，還擁有大量複製模式的本事。在1與0的運算中，不僅打造出有效、快速、自動的決策運算系統，也侵蝕消滅產業舊典範。

除了金融交易、醫療，以及人力資源調度，本書還提及另一個人類以為能固守的領域：電影、音樂等文化商品。像是Epagogix是個可以依電影腳本預測票房的演算法，MusicXray能比照暢銷歌曲模組算出哪首歌會紅，音樂學院教授柯普（David Cope）也曾打造出可以重現巴哈作曲模式的演算法Emmy，以及能寫作日本俳句的演算法Annie。

或許有些人會非難：若依照演算法的複製與重組，終將帶給人們一個沒有變化的世界。也曾經有人攻擊，由Emmy所製作的音樂就是少了所謂的「靈魂」。事實上，現行排行榜前40大的暢銷歌曲幾乎是出自同一批人，這些攻擊者在揭露作者之前同樣也欣賞Emmy的作品。

/由David Cope上傳，Emmy模仿貝多芬風格『創造』的交響樂/

創作與賞析本身就是一連串決策過程，而二元數學與DNA都是很棒的演算法。少數的差別或許在於，人的天賦與創造力為創造者帶來優越感、有所不同，但是對於機器來說只是編排的結果之一，沒有巔峰與全勝之別。

機器人不懂創造、無法建立從0到1的途徑，但可以學會評估品質與原創性。或許有那麼些作品能夠創新、提升人類的文化領域，但追求文化商品化的工作者們，確實要小心被演算法取代：廉價、無休、大量複製大眾的熱門品味，原本就是演算法的拿手絕活。

演算法統治世界，但它未必能征服你

根據演算法，人類能打造出最舒適的環境、帶來最大利益。只是演算法即使打造出最合拍的團隊、最佳的效率，但那真的會是我們要的嗎？或是與不太對盤但才華洋溢的主管同事，會使我們得到更多收穫？

即便在西洋棋與圍棋領域戰勝人類，書中提到演算法目前的限制之一：撲克牌，便是出於同樣的道理。當演算法預測人類會以最佳利益行動，便看不透拿爛牌卻虛張聲勢的理由－－演算法不擅長與人類的非理性行為分析、對賭，而整體的最佳利益與個體最佳利益也可能存在落差。換個方式說，對你來而言「最好的選擇」是什麼，也只有你自己的演算法才知道了。