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2022年冬

梅拉妮和她的芯片问题给我带来了很大的压力,也让我感觉很抑郁。但由于我对快乐与幸福的研究,我知道自己不能一味地沉溺于消极状态。我跟同样研究幸福领域的朋友们开玩笑,说那样就显得“太不专业”了。我们可以犯错,也可以有坏情绪,但我们不应该厌世。所以,我明白我必须行动起来,处理好芯片给我带来的问题,尤其是这样我就可以集中注意力帮助梅拉妮和理查德,而不再只是关注我自己。

所以,当梅拉妮做完芯片植入手术之后,我和芭芭拉做了更多有关脑深层刺激的研究,以及神经外科医生安德烈斯·洛扎诺等人的研究,以了解帕金森病的最新治疗方法以及可能带来的压力和抑郁。当我的大部分工作都专注于了解幸福时,洛扎诺等专家们在探索如何利用电波入侵大脑。这项技术的基本概念在于,针对人脑某些部位做轻微的电击震动可有助于治疗帕金森病或癫痫。有时,像梅拉妮这种情况,病人就需要直接在其大脑中植入一个芯片,以求效果最大化。然而,另一种相对无创伤的经颅电刺激(tDCS)技术正逐步赢得普通大众的欢迎,因为实施这个过程的设备很容易买到,而且还可以在家里使用。

我就购买了一款Foc.us的耳麦。根据我在网上的了解,据说这款耳麦可以提高视频游戏的表现,能够提高锻炼的效果,而且还有可能会减轻抑郁。它的电极就跟传统耳机类似,柔软的材质外面有一层塑料涂层,以便放在耳朵上。这款耳麦的电极所利用的工作原理是指向你的大脑皮层等特定部位的电脉冲能够增强大脑内部的天然突触。

我了解到,很多人都使用过这款耳麦,而且没有一个人表现出任何长期的副作用。有些人在使用时会感到头疼或轻微的恶心,但这些症状在正常的锻炼中或者在看TMZ娱乐新闻时也可能会出现。我的使用经历还是相当愉快的。在戴上耳麦前后,我分别玩了一次理查德的电脑游戏,事实上,我在戴着的时候玩得更好。理查德取笑我,说我自始至终都像个十足的傻瓜。但戴着耳麦时,我却感到身体轻微的愉快感,而且也信心大增。

问题是,我总是在思考其他用户所提到的——安慰剂效应。与对处方药测试所持有的偏见类似,安慰剂效应指的是可能由于我相信这个耳麦有用,所以才导致了它表面上的功效。这个耳麦可能就只是帮助我激发自尊感的一个花哨的小玩意而已。虽然我确信它本身就是有作用的,但在对某个东西进行测试时,我们根本无法避免偏见的陷阱。这就跟叫我坐在屋子里不要去想象一头大象一样。

另外,正如梅拉妮所指出的,她是出于需要才装的芯片。当医生说她可能会体验到像Foc.us等工具能提供的种种好处时,她只是点点头。“爸爸,我就假装这个芯片是我大脑的一部分吧,”她这样向我解释道,“我不能整天想着自己的思想是不是很特殊或怎样。这会让我抓狂的。”

小小年纪的她,成熟得令人惊奇。

也是因为她,我的幸福感在她手术之后就提升了。在她做过芯片植入手术之后,看到她健健康康的,有生以来我从未觉得如此感激。我仍然会担心她被黑客侵入,担心她玩磁铁,或者发生其他任何科幻小说偏执狂能构想出来的事情。但她就在这里,和我在一起,而且从外表看,她跟其他的同龄女孩儿没有任何区别。

在研究积极心理学的过程中,我认识到了感激的力量。它不是什么简单的微不足道的东西——科学已经证明,为所拥有的东西而心怀感激比为没有的东西而唉声叹气更能增强你的幸福感。但是,感激的好处是在你采取行动,为所拥有的东西表达出感激之后才会产生的。人们错误地认为感激和幸福一样——都只有在它自然而然地出现在你的生活中时,才是真实的。虽然伴随感激而出现的情绪也是个额外奖励,但科学表明,你的幸福感在你表达感激之后会提高,就好比你从健身房得到的好处只有在你切实地出现在那里并锻炼出汗后才会显现出来一样。

但关键是要不受表达方法的限制,不囿于学术界的局限。其目标是排除钱与他人的眼光的因素,列出你所拥有的人或美好的事物,并充分地认识到能拥有这些是多么幸运。这会给人带来谦卑感和深深的感激之情。我发现有很多专注感激的应用程序,如感激365等,可以帮助你记录下一天里值得感激的事情。这是个很棒的工具,它让我习惯于记录自己的个人心得,这比我在脸谱网上发帖子更能让我受益。因为对于后者,在写下来之后几天的时间里我就会忘得一干二净。但尽管这类应用程序可以记录下我珍视的人和事的细节信息,但我还是要慢慢习惯放下手机,有意识地练习感激。

对我来说,感激是自我提升的工具,可以让我更有益于他人。我发现,如果我通过脸谱网或推特来表达感激的话,我可能会陷入炫耀自己心怀感激或者正在为他人无私奉献的泥潭。这有时会有点儿复杂,但从本质上来说,我相信感激是一种个人努力。在这个过程中,通过有意识地品味生活中你觉得值得感激的东西,你可以获得最大的益处。

但我不想给大家留下错误的印象。我是先强迫自己练习感激,然后才体会到了感激的好处的。我读了相关的科学解释,觉得很有道理,但还是等到自己在生活中实践了之后,才知道这不只是感觉良好但禁不起考验的哲理而已。所以,我利用自己的Foc.us耳麦,用它来检测我在练习感激前、中、后大脑的多巴胺、催产素和血清素水平分别为多少。这些元素常被称为“幸福荷尔蒙”。只要我达到沉思冥想或感激阶段,它们就会上升。换句话说,我无法作弊,无法只看一眼自己写下一串名字,就说自己今天练习了感激。极客式的解释说明还是非常有效的。

我仿照一些涉及某种沉思的正念练习来进行我的感激课程。在练习正念时,你可以充分深刻地感受到周围的环境,把注意力集中在呼吸上。作为一名演员,我做过很多这种练习,可以从根本上帮助你放松,从而能够反复体会你列举出来的值得感激的事情。为避免注意力分散,这里所需要的纪律性是非同寻常的。具有讽刺意味的是,技术时代给予了我们如此多获得信息的机会,但如果我们不集中注意力的话,这些信息没等到成为智慧就悄然而逝了。

就锻炼或减肥等事情而言,我是个信奉“要么成功,要么不做”的人。我并不是一定要推荐这种心态,但我不会每天只做一点儿锻炼,就期待会有好结果产生,我没有那样的意志力。在2014年,通过每天几个小时的锻炼,我在4个月内减掉了30磅。因为我了解我自己的方式,我必须得走到极端,猛地开始一个习惯。在感激训练上,我使用了一个应用程序,只有当我的荷尔蒙水平上涨(意味着我开启了感激模式)时,它才允许我上网或打开电脑上的文件。我还把这个应用程序连到了我家的智能房屋和汽车上。所以,如果我试图跳过感激课程的话,我就没法使用微波炉或者开车。值得庆幸的是,等到第4、第5天时,我开始很享受感激带来的好处,所以我就不再需要这些花招来督促我细细体会我在生活中所拥有的一切了。所以现在我不再使用那个耳机了。如果我太忙,或者必须出门旅行等,我就会盯着一张孩子们和芭芭拉的合影出神,我在照片上用便利贴写上了“感激”二字。很简单。

在养成了感激的习惯后,我便开始尝试在生活中践行伦理学中的利他主义。大量的科学研究证明,利他主义行为能带来诸多好处,包括提升幸福感、减少压力以及增强自尊感等。之所以说“伦理学中的”利他主义,意思是指我试图把自己的行为建立在自己所看重的价值观以及我所拥有的技能的基础之上。我知道这会让某些人感到惊愕,因为他们相信如果利他主义行为太过主观,或者不是出于无私精神的话,那么它就大打折扣了。我理解他们的逻辑,但我认为这会适得其反,原因有两个:第一,我永远不可能脱离主观,因为我永远是我;第二,我喜欢帮助他人带给我的感觉。另外,我觉得如果你真的帮助了别人,至于你是否“真正出于无私”则更多的是在学术层面需要搞清楚的问题。这种思维暗指了某些规则——你应该匿名给某人某物,你应该在别人看不到的情况下给某人某物,诸如此类。你必须绝对机智、优雅地给,而不能表现出炫耀心理,不应博大众喝彩。但我倒不愿意给渴望大行利他行为的人增加限制。用心给,经常给,以自己也愿意接受的方式给。现在就给,帮助所需之人,而不是唠叨个不停却不去做,让所需之人徒蒙苦难。

为开始积极践行利他主义之路,我发现了一个名叫“英雄”的应用程序。该应用诞生于一次由一家叫作ChallengePost(现名Devpost)的机构举办的幸福应用程序开发大赛中。其设计初衷是为了构建一个社区服务平台,并提供灾难协助。人们可以上传自己的需求或紧急需要,以获得当地朋友或邻居的帮助。它利用的是人们的蓝牙和无线局域网,所以这也意味着它可以不联网运行。总之,我开始用它来帮助我的邻居们,因为你可以发布很简单的小事,如“我需要一部梯子”,或者“我需要有人开车送我去医院”。它本质上是共享经济的一种表现,是人们表达自我需求、根据自身技能帮助别人的一种更加直白的方式。对我而言,这个应用仿佛是通往利他主义的通道,正如其名所暗示的那样,它让我感觉自己像个英雄,而同时又能让我走出家门。

2020年,当伊丽莎白·沃伦总统出台一项无条件基本收入法案(该法案令人意外地在国会获得通过)时,我的利他主义行为给我带来了料想不到的好处。该法案又叫作基本收入保障计划(BIG),这类收入法案背后的道理很简单:无论选择工作与否,每一名公民都可以获得一笔基准数额的钱,以维持生存。虽然保守党派人士竟然会支持这样一个法案看起来令人震惊,但沃伦利用来自加拿大和瑞士的数据,成功地向他们证明了创造工资最低限额是消除贫穷、减少政府支出的有效方式。我第一次了解到BIG是在看《华盛顿邮报》“Wonkblog”栏目的一段视频时,名字叫“给每人一张支票是不是个好主意?”

多年以前,在互联网还未盛行的年代(那时我还是个演员),我曾亲自去注册申请,领过一两次失业津贴。整个过程似乎是故意设置得那么令人尴尬,那么没有人情味儿。我非但没有感觉到国家在支持我找工作,并确保我不至于无家可归,反倒似乎觉得是那些清教徒先辈们在惩罚我的懒惰和颓废。那种感觉糟糕透了。在办公室里填完表格之后,我甚至觉得小霍雷肖·阿尔杰都会死而复生,然后在后面的巷子里揍我一顿。基本收入保障计划虽然也是为了提供某种福利,却和失业救济金不同,因为它是面向所有市民发放的。这是为了铲除接受政府“施舍”的污名。

从根本上来讲,BIG法案的目的是为了帮助人们有能力靠自己过活,无论其当前工作状态、种族或性别如何,使之不再依赖公共资源。这似乎是个疯狂的想法,人们很容易会担心有人出于懒惰或缺乏职业道德而故意选择不工作。但机器带来的自动化已经让很多人失业了,这意味着美国的GDP在过去的几年里接连受挫。没有钱买东西的话,人们就无法成为好的消费者。自己琢磨去吧。

当你从逆所得税(NIT)的角度去考虑的话,这个想法就不那么疯狂了。正如罗格斯大学的菲利普·哈维在其题为“无条件基本收入与逆所得税的相对成本”一文中所指出的,“NIT是一个可退税的税款抵免体系,它确保符合条件的纳税人拥有一定的最低收入,没有其他收入来源的纳税人可获得NIT全额现金退税,从而为其提供基本收入保障(BIG)”。这么做也会有一些不良后果,例如拥有BIG计划的国家可能会竭力阻止外来移民获得该国公民身份。但就沃伦的情况来看,她关注的重点是在消除贫困的同时刺激经济,是针对所有公民而言的,而不是只对高收入人群或企业提供税收减免或免除的优惠。

在该法案中,沃伦还列出了一项条款,允许个人根据自己对社区或社会整体的贡献来扩大自己的收入规模。这是为了提供更多的直接资助,而不是限定只有非营利行业之外的个人才能获得资助。还有一些州选择创建一些项目,如果子女参加获批的社区服务项目,就可以提高父母的收入。这里采纳的是罗伯特·肯尼迪的女儿凯瑟琳·肯尼迪·汤森的想法,她在21世纪之初就在马里兰州创建了义务性社区服务项目。虽然有人担心这会导致游手好闲的父母强迫自己的孩子工作,但是这些项目都有严密的监控,可以避免出现上述问题。学生们也认识到他们的努力可以被当作某种职业培训。或者说,他们可以选择把这种根据自己的工作量而定的相当于金钱的东西存起来,以供自己将来上大学或加入自己的BIG计划之用。

就我而言,当沃伦的法案通过以后,我选择参加了一个叫作“无私社区,尊敬老人”(简称CARE)的项目。如今,我会到老年人的家里或敬老院中,利用自己善于写作和讲故事的本领,写下他们的生平故事,留给他们的后代。同时,我还会给他们录视频,为其家人或未来的知识库提供视频档案。这项服务是我原来为公司客户们提供的,如果没有这种项目的帮助,这些老年人及其家人可能无法负担得起这项支出。

有时,在我拜访的时候,还会看到老人的房间里有像胡椒或Jibo这样的机器人陪同。这些机器人可以录制视频,并和医院里的人类职工交流,我已经习惯了它们的存在。但是很多时候,老人们在习惯了我之后,会等我一到那里就要求我把陪同机器人关掉。这有点儿古怪,我感觉这就跟前男友或前女友站在配偶新欢面前的情景一样。我知道机器人不会真的感觉受到轻蔑,但把它们关掉肯定增强了我跟客户之间的亲密关系。

对我来说,我可以慷慨激昂地就自动化夸夸其谈,或者执一口政治说辞,来宣扬BIG是个多么棒的解决办法。同样,其他人也很容易会把这当成一种施舍而大加指责。我所知道的是,自从项目实施以来,很多人都不再那么害怕自己没有能力照顾自己的家人了。作为一个历史迷,我常常想,我所经历的喜悦是否和富兰克林·德拉诺·罗斯福颁布新政时的工人们所体验到的一样呢?虽然我很理解清教徒式的职业道德,但我并不仅仅是因为有工资或工作而对跟老年人相处感到兴奋不已——我之所以兴奋不已,是因为我的工作能用到我的技能,所以说,除了能养家糊口之外,它还给了我意义。我无法控制人工智能和自动化的发展,但我可以细细体会与客户相处的时光,记录下构成他们生活的故事。还有一个小秘密:这不仅帮助了他们,同样也帮助了我。

幸福经济学

未来属于利他主义者。这是我们与生俱来的天性,是我们立足于世的必要条件。但尽管我们对追求自身优势这一合理而又正当的做法熟稔于心,但我们仍不确定哪些冲动会让我们从别人的幸福中寻找到自己的幸福。

——斯特凡·克莱因,《善者生存》

我们的幸福与人工智能之间存在着不容动摇的联系。虽然机器获得感知能力可能还需要几十年的时间,但是算法和数字已然充斥着我们的生活。自动化和失业的威胁是真实存在的,所以,我们必须慎重地考虑如果不工作,我们作为人类将如何获得幸福。

我想出的办法叫作幸福经济学,即积极心理学原理与可测量、可操作度量指标的结合。我根据自己对英国事物的喜爱,借用英国地铁上常能听到的提示音:Mind the GAP(“注意空隙”),来概括这里所说的积极心理学的想法,其中GAP分别代表的是“感激、利他主义和意义”的英文首字母缩写。我把意义分为两个部分:价值观与心流。以下是我对这些因素的解释:

• 感激(Gratitude):正如本章开头所暗示的,感激是有助于集中注意力的工具。它包含正念和品味的意思,并充当某种增强幸福感的情感训练项目。

• 利他主义(Altruism):有时被称为同情心,提供了一个把个人的情感训练或幸福感延伸至他人的机会。

• 意义(Purpose):

价值观。正如在价值观一章中所描述的,我相信驱动一个人生活的具体伦理、道德和价值观,提供了定义这个人之所以为人的特性。把这些价值理念植入机器中,可以确保我们继续从这些区分人与机器的特性中获益。它们还提供了一种方法,让我们从个人层面、社区层面及国家层面上确定哪些是对人类非常重要的东西。

心流。正如我在《入侵未来》一书中所讲到的,米哈里·契克森米哈赖的《当下的幸福》是积极心理学领域的重要著作,自1990年首次出版就一直居于全国畅销书之列。虽然心流并不一定令人愉快——例如,运动员在获得最佳体验时可能身体正处于痛苦之中——但它却代表着我们感觉自己在做一件拿手的事情时的状态。它通常还包含着几乎不能超越,却可以带来极大的满足感的挑战。因为在掌握一门技术的过程中,你会获得一种深切的意义感和成就感。对此,契克森米哈赖在《当下的幸福》一书中已经说道:“当一个人的身体或心灵在自愿去努力完成某个困难而又有价值的事情的过程中达到极限时,通常也是最佳时刻(心流)出现之时。”

我已经列出了一些简单的活动,你可以在实际行动中体验这些特性。这些活动应该由两个人一起完成:

感激

• A问B:“让你心怀感激的人或事物有哪些?”

• B用两三句话来回答。如,“我感激我的家人,因为……”

• A重复B之所以感激的原因:“你感激你的家人,因为……”

• A和B互换,重复上述步骤。

心怀感激有助于留心并珍惜自己所拥有的东西,而不是没有的东西。尽管只是简单复述你说的话,但可以让你听到别人提醒你你所感激的东西,这是非常有用的。它让你把这个感同身受的人的面孔,与你对生活中所感激的具体事情联系起来。

利他主义

• A问B:“你在工作或在家时所想到的、值得与人分享的想法是什么,为什么?”

• B用三四句话来回答。

• A称赞B,从具体的方面说出自己觉得该想法有用的原因。

• A和B互换,重复上述步骤。

“ROA”(利他主义回报)包括两个方面:你既增强了自己的自尊,又帮助了他人。在本节开头,我引用了斯特凡·克莱因的话,因为我觉得在走向一个机器人时代的未来时,知道如何“从别人的幸福中寻找到自己的幸福”是势在必行的。虽然社交机器人和人工智能肯定可以提高我们的生活质量,但利他主义和同情心却给我们提供了在今天和未来获得幸福感的自由之路。这些行动需要花时间,需要社会态度的转变,但它们却提供了除了靠消费产品或药品来消除抑郁之外的另一种办法。从这个层面来说,对我们自己及他人的情感幸福的个人干预同感激一样,都可能蕴含着大规模的经济影响。另外,虽然陪伴机器人可以反映或替代同情,但如果不亲自把这些行动付诸实践的话,我们人类是无法获得内在幸福感的提升的。

价值观

• 利用第8章里的价值观调查,考虑一下如何让你的兴趣和道德与社区的需求对接?你是否真的觉得根据自己的价值观来帮助他人,能够增强自己的幸福感?你是否愿意尝试并检验这些想法?

心流

• A问B:“你上次沉浸在工作或某项活动中,是在什么时候?”忘记自我就叫作“心流”——正如前面提到的,是做一件你很拿手的活动时的心理体验。

• B用三四句话来回答。

• A问:“在工作或某项活动上多花时间会如何改善你的生活?”

• A和B互换,重复上述步骤。

做你擅长做的工作可以提高你的内在幸福感。虽然我们都不得不工作赚钱,支付账单,但可以通过学习某个乐器或塑造更好的体形等,来获得心流的体验。关键是你要找出你觉得自己天生就应该做的事情,并想办法增加它们在生活中的分量,以此增强你的幸福感。

我之所以选择使用GAP一词,是因为它还指代企业界的缺口分析理念。根据维基百科的定义,缺口分析是“实际表现与可能或期望表现之间的对比。如果一家机构没有最充分地利用现有资源,或者放弃了资本或技术的投资,则其产量或实际表现便可能低于期望表现”。

目前,我们很多人会根据财富确定自己的自我价值感,而GDP的设计,也是为了仅通过财政指标来衡量一个国家的幸福。这些衡量指标本身并不能包括我们的所有方面。它们不是幸福的有效代理,所以我们才需要GAP,它是由可衡量的活动组成的,关注的是感激、利他主义和意义。

这个想法是不是太简单化了?是的。是不是太理想化了?更是。

但它同时也是可以试验的。今天的物联网就包括通过人们的健康数据、情绪和行为,对人们进行测量的概念。正如我在《入侵未来》中详细指出的,最近,量化自我和可穿戴行业人气大爆发。无论是个人花时间自我追踪,还是通过苹果健康应用等自动进行数据测量,认为这种能够深入反映情感及身体幸福感的新的数据范式不会影响整体的商业、政府与文化的看法,无疑是缺乏远见的。虽然我今天关于追踪幸福或测量感激的说法可能听起来有些古怪或站不住脚,但有如此庞大的个人数据是建立在这些特性基础之上的,其存在本身是不容忽视的。基于扩大消费的幸福非但无效,而且已经过时。这也是为什么说国民幸福总值和真实发展指数等新度量方式能够提供更好的方法,以便将来追踪公民的幸福感。对此,下一章将展开讨论。

现在,我们说些简单的。如果你已经尝试了上述的任意一项活动,你的幸福感有没有一点儿提升?如果提升了,很好。在本书末尾,我列出了更多链接,以便更深入了解这些领域,其中包括“幸福的科学”课程(由至善科学中心提供),以及Happify网络社区,它提供了各种积极心理学的策略,以便长期测量并提升你的幸福感。虽然你需要自己探索这些资源,才能找出适用的最佳工具——这跟运动养生类似——但我可以保证,其中的任何一种方法都比以下几个更能增强你的幸福感:

• 工作被机器人取代。

• 就自己的工作何时会被机器人替代进行争辩。

• 疑惑工作被机器人取代之后,自己会找到什么样的工作。

我还相信,那些利用根据自己的价值观为其带来心流体验的技术的人,将有助于经济整体的变革。可以利用大数据找出社区的需求所在,找出可以给予帮助的人。就像“英雄”应用程序,人们可以从中获得一种意义感、增强自尊,而这都不需要金钱。这正是所希望的在不远的将来能够和不可避免的人工智能齐头并进的幸福经济学。

机器时代的基本收入保障

我在本章开头提出了基本收入保障(BIG)这个概念,因为我们要在近期内讨论与幸福相关的问题,就不可避免地要想出应对机器自动化的切实可行的解决方案。如前所述,摩尔定律及谷歌自动驾驶汽车左转的问题均已表明,我们所认为的机器或人工智能所无法取代的人类特性正在快速消失。尽管目前机器确实更擅长做分析类任务,而不是需要同理心的任务,但整个社交机器人学的注意力几乎全都集中在如何让类人的互动交流给人提供一种陪同感和幸福感上面。所以,我们可以假定,机器至少能够“假装”有同理心,假装有情感,而这却是我们很多人都做不到的。

就应对近期自动化和人工智能的实际解决方案而言,《机器人国》一书的作者斯坦·尼尔森有一篇探讨解决办法的论述,讨论如何应对他眼里(也是我眼里)的机器自动化的必然性,这篇文章绝非无稽之谈。以下是该书的开篇:

不论我们喜欢与否,我们人类注定是会被淘汰的。一旦智能机器人的能力超过了我们,我们就会被淘汰。这肯定会在将来的两个世纪里发生,但也很有可能更早。当我们被淘汰之后,我觉得人类的未来只有三种可能的出路。我们要么通过某种方式统治机器人一族,尽管我们在身体和精神上都更逊一等,它们还是会服从我们的命令。要么机器人种族能够容忍并控制我们,它们要么无所谓我们的存在,要么把我们当成奴隶、宠物或研究对象使用。又或者,某个机器人种族觉得我们太过危险,只会对他们达成目标起反作用,因此不允许我们存在,而把我们消灭掉。简言之,我们可能会被敬仰,被奴役,或者被消灭。

漂亮!这个引子怎么样?尼尔森曾是一名人工智能工程师,拥有军用和商用程序开发的资历背景。如果一个人工智能领域的专家认为我们的未来只有三种可能的话,我会倾向于听听他怎么说。这本书内容丰富,发人深省。之所以在本章提它,是因为它提出了某种能够将人工智能的道德困境与人类需要意义感来实现幸福的需求联系起来的办法。尼尔森将这种需求定义为一个基本道德目标,是修正功利主义的一种。功利主义是规范伦理学里的一个理论,它关注的是功用的最大化,或者正如杰里米·边沁——支持功利主义的最伟大哲学家之一——在其著名的《政府片论》中所说的:“判断是非正误的标准,恰在于最大多数人的最大幸福。”这就是通常所说的“最大幸福”原理,尼尔森提出了他所谓的“修正边沁学说”,来作为创建人工智能道德标准的一种办法。

我在本书引言部分已经提到,我不是一位伦理学家,但我却为伦理学对道德、哲学与行为的关注与应用而深深着迷。根据维基百科定义,规范伦理学是“伦理学的一个分支,研究一个人应该如何做出符合道德要求的行为等一系列问题……描述伦理学关注的是有多大比例的人认为杀人总是不对的……(而)规范伦理学关注的是这个想法是否正确”。从这个层面来看,在考虑如何制定能够反映我们的价值观的人工智能标准时,功利主义则显得非常有道理。它关注的是行为的后果,这比一个人的意图更容易进行研究。这也是为什么我认为追踪价值观如此重要。因为这样可以让我们实实在在地看到我们在生活中是如何践行这些所谓的信念的,而不仅仅是嘴上说出来的善意。

尼尔森对其修正边沁学说的实际功用做出了相对详尽的分析,同时他也指出了该理论内在的道德难题。例如,功利主义者可能会说,如果折磨一个孩子能够“治疗全世界的病痛”,我们就理应这么做。虽然这个想法在道德上是应该受到谴责的,但这却很好地说明了道德标准委员会在军事化人工智能方面所面临的处境。从实际的角度来看,是瞄准并杀死一小部分人更好呢,还是承认平民的丧生是战争的“附带损害”才是更好的选择?当你尝试回答这个问题时,你就能明白创造人工智能道德标准有多复杂了。

但这确实是一个开始。通过把斯图尔特·拉塞尔的思想,与其逆向强化学习的思维方式结合起来,我们便可以在人工智能和自动化不断发展的今天,找到一种人类的意义感。尽管注意GAP或许真的能让人们通过积极心理学提高幸福感,但如果人们没有工作及工作所带来的意义感的话,这些行动也不会这么有效。

在对《机器危机》一书的作者马丁·福特进行采访的过程中,他表达了对保障收入计划的想法的拥护,我在本章开头已经有所描述。他认为这能够创造一个新的未来,即人类可以在传统工作以外获得新的目标和意义。福特在我们的谈话中指出,基本收入保障的想法并非新的产物,像米尔顿·弗里德曼、弗里德里希·哈耶克这样的杰出人物都曾提倡过。事实上,理查德·尼克松还在1969年的“家庭援助计划”中提出过这样的保障收入计划,为有孩子的美国家庭提供定期津贴。以下是福特对自己在这方面的想法的陈述:

我认为,我们必须向保障收入靠拢。这需要激励人们通过接受教育以获得保障资格的一些措施。这样,人们就不会丧失学习的动机。还要有刺激人们在社区工作,或者为环境做一些积极贡献的措施。由于收入与工作不再挂钩,这些活动需要复制传统工作的某些特征,我认为这是未来的发展趋势。通过给人们提供某种目标意义,即使不再从事传统工作,他们也能获得成就感。

从经验来看,这个想法是有道理的。因为积极心理学已经表明,当人们能够利用自己的技能时,无论是否有薪水或薪水有多少,人们的内在幸福感都会上升。福特提到了维基百科的例子,维基百科的贡献者们虽然不会得到任何金钱报酬,但仍然投入了大量的劳动与时间。他们为该网站做贡献,动机不在于物质利益,而在于在这个过程中所获得的意义感。

BIG计划的采用需要考虑一个重大的问题,即动机问题。如果人们什么都不做就可以领薪水,那他们为什么还要继续工作呢?一方面,这类计划中有很大一部分都建议向个人提供仅能维持生计的金额。这个想法的意思是,大多数人都会继续工作,目的是为了获得“安全级别”的收入,相当于今天的储蓄存款。在自动化大浪潮中,这一财政保护措施将提供一个实际解决方案,帮助人们维持生计。同时,人们也会寻找新的工作或活动,以增强其幸福感。在BIG方案下,我肯定会有“懒虫”存在,或者有些人既不工作,也不帮助他人。但我们不能因为这种情况不可避免,就忽略绝大多数愿意在传统工作不复存在的未来继续劳动并寻找意义的人。

《国家地理》的“车间”节目主持人马歇尔·布雷恩在其被称为“机器人的国度”的系列散文中,有一段有关自动化未来的令人信服的论述。在系列第三部分——“机器人的自由”中,他概括了当前专家们为应对广泛的自动化趋势而提出的许多“传统”解决方案,包括禁止机器人进入工作场所、减少每周平均工作时间、对机器人劳工进行征税等。所有这些想法都被他斥为不切实际。

与之相反,他提出了“超大型资本主义”的想法,在本质上与BIG的解决办法类似。根据这个想法,所有公民每年都将获得25 000美元用于消费。这会让经济保持强劲,刺激创新与创业,并确保人们在自动化浪潮中得以生存。随后,他列举了16种获得这笔钱的方法,其中包括国家共同基金、“罪”税(从烟酒等产品征得的税收将直接用于该计划中)以及“极端收入”税等,以解决该国企业及富人的巨大财富聚集问题。布雷恩的多部散文著作《吗哪》对自动化进行了极其令人叹服的虚构描写。其中重要的一点是说,仅仅由利润动机驱动的技术无疑会给人类带来痛苦。

不管这些解决方案是否站得住脚,其中的想法还是可行的,表现出了我们将来不得不面对的有关人工智能、自动化,以及我们如何在将来获得幸福与快乐的情境。

拥抱技术进步

要我对人工智能的未来持悲观态度,这很容易。但我无法一边沉溺于恐惧或消极当中,一边向你提倡注意GAP。这些新兴技术正在不断取得令人惊奇的进步,而我们应该拥抱它们,而非孤立。就自动化取代我们的工作,尤其是我孩子未来的工作而言,如果能证明我是错的,那我会非常欣慰。但为这种可能做准备仍然是有必要的,其中包括采纳积极心理学的思想。那样,我们就可以训练自己,在无须传统工作的生活中寻找意义,并在这个过程中心怀感激。

本章主要观点总结如下:

到了注意GAP的时候了。实证科学继续表明,通过表达感激、帮助他人、采纳以价值观为导向、以技能为基础的生活方式等行为,可以增强我们的幸福感。在探索人工智能和自动化将会如何影响我们的未来的同时,我们还可以通过探索积极心理学正如何改善人类的今天,从而提高我们当前的生活质量。

幸福经济学将成为强制措施。物联网(和物体有关)和备份互联网(和人们的个人数据有关)将会提供多层次的需要社会关注的责任。相关讨论应该跳出数据隐私的局限,以创造能让人们的身份及行为在公共领域进行显示的综合性方式。可穿戴设备及其他设备所测量的快乐或幸福感,便可以用于此目的,并可以和国民幸福总值、真实发展指数等总体测量方法挂钩。这样,国家便可以进行实时观测,看政策到底是会有助于公民的公共福利,还是会起到阻碍作用。

大问题,“大”办法。基本收入保障的办法或许在美国行不通。但由于自动化技术的广泛应用而逐渐扩大的贫富差距,要求在就业和收入方面提供可行的短期和长期解决方案。如果那么多的美国人和全球其他国家的公民很快就因为人工智能或自动化而失业,那么我们现在就必须对一些实用的想法进行验证,从而解决这一问题。