在過去的文章中,我們討論過兩種對大量徵用人類努力的精妙發明。一個是金融市場:金融市場用大量的利潤去誘惑自利的參與者自願提供一部分自身掌握到的資訊和研究成果,用真金白銀的投入來快速地為每一間上市公司「評分」,以此對於這些公司、產業、領域當前在人類社會中的價值給出一個相對公開且可以量化的答案。
當然,這樣的答案並不是充分的,哪些價值會使得人們對這間公司有更高的評價之間的加權是不透明且難言公平的。但至少那是其中一類的判準。譬如說我們能知道人類對於醫藥生技公司的重視、對於半導體、顯示卡這些AI時代重要基礎建設的高度期待。如果沒有金融市場,這些對於產業的意見不會得到如此充分的表達,一般民眾對於與自己日常生活看起來沒有直接相關的產業之認知也會遠比現在更加缺乏。
但社會整體透過金融市場給予專業投資人的獎勵是否公允?這樣的產業是否因為其放大了貧富差異而創造了相較其價值之可欲更大的不正義?是我們需要持續放在心上,去隨時對其抱持警惕的問題。
另一種大量徵用人類努力的是Luis von Ahn開創的「群眾外包」模式。一個經典案例是「全自動區分電腦和人類的圖靈測試(CAPTCHA,也就是俗稱的驗證碼)」(以及建立於其上的reCAPTCHA)。透過讓上網者在每一次為了證明「我不是機器人」時輸入驗證碼,Luis徵用了上網者每天無償給出的時間,讓我們去處理那些難以透過OCR(光學字元辨識)技術被完善辨識的字元,以此來協助完成人類書籍數位化的龐大工作。
而我們目前更常看到的圖形辨識reCAPTCHA,則被用以訓練AI辨識街景,這些付出可能會被用完善全自動駕駛電動車的辨識系統。聽起來還不錯對吧,但這些聰明的發明者和企業,並沒有給予我們相應的報酬,它就是徵用了,除非你不上網,不然由不得你不接受。
在上述兩類例子中,我們看到了兩種可能的不正義。在reCAPTCHA的情況中,它的不正義在於:其對參與者勞力的徵用幾乎可以說是強迫的。雖然從單次來說,輸入驗證碼或按幾張照片並不真的消耗我們太多的勞力,但長期累積下來,仍可能是一段可觀的消耗。
尤其,其實現在的技術已經可以透過辨識滑鼠軌跡等方法更快且更不費力地證明使用者是正常使用的人類,reCAPTCHA至今仍被大量應用,很可能僅僅是在利用我們對此的習慣與容忍,來為Google做免費勞工。
另一種不正義則是,由於它想要更大範圍的徵用人類的智力、資訊與研究成果,所以透過金融市場提供一部分人豐厚的報酬,並且容許資訊不夠充沛且對其運作方式沒有做好充分認識的個體參與者在裡面無止境地失敗。以此給出了一種持續加大貧富差距的機制,並讓沒有充分資本與知識的人自願被這樣的制度剝削。
然而,一種能夠盡可能避免上述不正義的可能性也已經被實踐出來了。那個角度是,我們應該要停止那種單向的「徵用」想法,而更加水平地去思考「需求間的匹配」。
譬如說,同樣由Luis發起的Duolingo(多鄰國)。它便匹配了語言學習者想要練習外語翻譯的需求,以及企業想要將文章翻譯為不同國家語言的需求。網站將需要翻譯的企業文章拆成數份翻譯練習題,然後將累積起來的答案相互佐證後,作為正確的翻譯回傳給企業賺取報酬。
在這個例子裡面,雖然使用者不是「為了幫企業做翻譯」才打開軟體或網頁,但人們是主動且有意願地(為了增進自己的語言能力)來進行這項行為。同時企業拿到了它需要的翻譯、作為媒合者的多鄰國也得到了應得的報償。
近日,我們也看到了另一個令人欣喜的例子。四年前,由2K旗下的Gearbox團隊與數個學術、醫療與科研團隊的研究人員共同開發了名為「邊緣禁地科學」(Borderlands Science)的遊戲。這個內置於《邊緣禁地3》的解謎遊戲除了提供玩家遊戲內獎勵和打發時間的樂趣外,與reCAPTCHA類似,這個遊戲的數據會被用以協助AI更好地完成工作。
在這個簡單的方塊解謎遊戲中,玩家會看到基於DNA株設計出來的、由數種不同色塊組合成的方塊謎題。玩家將這些方塊移動到正確位置的行為,能反映並協助修正實際世界中,微生物學家所使用的辨識AI在分析時發生的錯誤。
四年前,計畫團隊便宣稱,這個計劃能夠協助科學家更好地完成對微生物圖譜的繪製、讓科學家對相關生態有更多了解,其結果也將應用於種種與人類腸道相關的病症。如今,麥基爾大學的助教 Jérôme Waldispühl也已經證實了其效果,他表示:在這項合作活動中,DNA序列的生成速度較過去的嘗試快上五倍,足以說明玩家社群能夠為科學進行貢獻的潛力。
遊戲與學習之間一直有相當強的親和力,也都是特別能激發人主動性的積極活動。如今,從多鄰國和「邊緣禁地科學」,我們還看到了這兩類活動更大的可能性。有別於有剝削疑慮的「勞動徵用」,或許,對於如何運用人類大量瑣碎勞力,我們能夠擁有更多不一樣的、更尊重個人自由與主動性的全新想像。
延伸閱讀:
〈再談《魔物獵人Now》:遊戲的核心、演進與回歸實際生活世界〉