第11章 信數據得永生
數據主義認為，宇宙由數據流組成，任何現象或實體的價值就在於對數據處理的貢獻。讀者可能覺得這實在是胡言亂語，但事實上，大部分的科學機構都已經改信了數據主義。數據主義是由兩大科學潮流爆炸性匯流而成。在達爾文發表《物種起源》150年後，生命科學已經認為生物體都是生化演算法。此外，在圖靈想出“圖靈機”（Turing Machine）這個概念的80年後，信息科學家也已經學會寫出越來越複雜的電子演算法。數據主義指出，同樣的數學定律同時適用於生化演算法及電子演算法，於是讓兩者合而為一，打破了動物和機器之間的隔閡，並期待電子演算法終有一天能夠解開甚至超越生化演算法。
對於政府、企業或一般消費者來說，數據主義提供了突破性的技術和強大的全新力量。對於學者和知識分子來說，它也能提供幾個世紀以來渴求的科學聖杯：從文學、音樂學、經濟學到生物學，所有科學學科都能統一在單一理論之下。根據數據主義，貝多芬的第五交響曲、股市泡沫和流感病毒不過是數據流的三種不同模式，能夠使用同樣的基本概念和工具來分析。這個想法十分吸引人，可以讓所有科學家講一種共通的語言，在學術的鴻溝上搭起橋樑，並輕鬆讓某種見解跨越不同學科。終於，音樂學家、經濟學家和細胞生物學家也能互相理解和溝通了。
在此過程中，數據主義將傳統的學習金字塔徹底翻轉。在這之前，大家認為數據只是智力活動這個漫長過程的第一步，我們要把數據轉化為信息，信息轉化為知識，最後把知識轉化為智能。但數據主義者認為，數據的流動量已經大到非人所能處理，人類無法再將數據轉化為信息，更不用說轉化成知識或智能。於是，處理數據的工作應該交給能力遠超人類大腦的電子演算法。實際上，這也就代表著數據主義對人類知識和智能有所懷疑，而傾向於信任大數據和計算機演算法。
最堅信數據主義的正是它的兩個母學科：計算機科學與生物學。兩者之中，又以生物學更為重要。生物學擁抱了數據主義，才讓計算機科學的小小突破撼動了整個世界，可能徹底改變生命的本質。要說所有生物都是演算法，不管是長頸鹿、番茄或人類都只是不同的數據處理方式，你可能並不以為然。但這裡必須強調，現在的科學教條就是如此，而且對整個世界的改變難以想像。
今天，我們視為數據處理系統的不只是單一生物，還包括蜂箱、細菌的菌落（colony）、森林和人類城市之類的社會。經濟學家也越來越常用數據處理系統的概念來詮釋經濟。一般人看來，經濟就是有農民種小麥，有工人做衣服，有顧客買麵包和衣服。但在專家眼中，經濟機制就是收集關於慾望和能力的數據，再轉化為決策。
根據這種觀點，自由市場資本主義和國家控制共產主義就不是意識形態、倫理教條或政治制度上的競爭，而根本是不同數據處理系統間的競爭。資本主義採用分散式處理，而蘇聯式共產主義則是集中式處理。資本主義讓所有的生產者和消費者直接相連，並允許他們自由交換信息、獨立做出決定來處理數據。自由市場上的麵包價格如何確定？每家麵包店愛做多少就做多少，價格愛定多高就定多高。而顧客只要能夠負擔，一樣可以愛買多少就買多少，或是直接去其他麵包店購買。一根法棍麵包1000美元並不犯法，只是大概沒人會買。
讓我們把規模放大，假設投資者預測麵包需求將增加，就會買入研發高產量轉基因小麥的生物科技公司股份。資金流入，該公司就能加速研究，更快提供更多小麥，以避免麵包短缺。就算哪家生物科技巨頭半路夭折，也可能有競爭對手實現這項突破。因此，自由市場資本主義是將分析數據和做決定的工作分發下去，交給許多各自獨立但又相互連接的處理器。正如奧地利經濟學家弗里德里希·哈耶克（Friedrich Hayek）所說：“在一個把相關事實的知識分散給許多人的系統中，可以靠價格協調不同人各自的獨立行動。”
根據這個觀點，證券交易所正是人類迄今創立的最快、最有效的數據處理系統。每個人都可以直接加入，或是通過銀行或退休基金加入。證券交易所推動著全球經濟，在地球，甚至外太空發生的事情，無不納入考慮。不管是科學實驗成功、日本傳出政治醜聞、冰島火山噴發，甚至太陽表面有不規則活動，都會影響股價。而為了讓系統運作順暢，就需要讓盡量多的信息儘可能地自由流動。如果全球有數百萬人都能獲取所有相關信息，就會通過買賣來決定石油、現代汽車股票或瑞典政府債券最準確的價格。據估計，證券交易所只要根據15分鐘的交易信息，就能確定《紐約時報》某個頭條對於大多數股價的影響。
這種數據處理的概念，也能夠解釋為何資本家喜歡降稅。重稅代表可用資本有一大部分集中在單一地點（國庫），也就有越來越多決策必須由單個處理器（政府）來決定。這樣一來，整個數據處理系統就會過度集中。假設稅收高到離譜，幾乎所有資本都流到政府手中，一切由政府決定，包括麵包的價格、麵包店的位置，以及研發預算。在自由市場中，如果某個處理器做出錯誤的決定，立刻就會有人乘虛而入。但如果幾乎所有決定都操縱在單一處理器手中，一犯錯就可能是場大災難。
這種所有數據都由單處理器來處理並決定的極端情況，就是蘇聯式共產主義。在蘇聯經濟里，號稱要讓人人“各盡所能、各取所需”。換句話說，政府會把你的利潤全部取走，再判斷你有什麼需求，並提供給你。雖然這種極端方案並沒有真正實現，但蘇聯及東歐可說是儘力逼近。它們放棄了分散式數據處理的原則，轉換為集中式數據處理，蘇聯各地的所有信息都流向莫斯科一處，也是由莫斯科做出所有重大決定。生產者和消費者無法直接溝通，而且必須服從政府的命令。
例如，蘇聯的經濟部門可能會決定：所有店裡的麵包價格都是2盧布又4戈比（kopek）；敖德薩州（Odessa Oblast）的某個集體農場本來種小麥，但現在要改成養雞；另外，莫斯科的紅色十月面包店每天要生產350萬個麵包，一個也不準多。與此同時，蘇聯的科學部門也會命令蘇聯所有生物科技實驗室接受特羅菲姆·李森科（Trofim Lysenko）的理論。李森科素負惡名，執掌列寧農業科學院（Lenin Academy for Agricultural Sciences），但他不相信當時主流的基因遺傳理論。他堅信，如果某個生物這輩子得到了新的性狀，就能直接傳給後代。這種想法完全違背正統達爾文學說，卻與蘇聯的教育原則十分吻合，意味著只要訓練小麥承受寒冷的天氣，後代的小麥也能夠耐寒。於是，李森科把幾十億株“反革命”的小麥送到西伯利亞接受再教育；只不過，蘇聯很快就被迫從美國進口越來越多的麵粉。
圖49 1963年，莫斯科的蘇聯領導層：集中式數據處理
圖50 紐約證券交易所的喧嚷：分散式數據處理
資本主義之所以勝出，並不是因為資本主義更符合倫理、個人自由神聖無比，又或者上帝對這些共產主義者降下怒火。資本主義能夠贏得“冷戰”，是因為至少在這個科技加速改變的時期，分散式數據處理的效果就是比集中式數據處理更好。20世紀末期的世界變化實在太快，蘇聯共產黨中央委員會無法處理。像這樣把所有數據都集中起來、所有重大決策都由一群官員決定，雖然能夠生產出原子彈，卻絕不可能打造出蘋果或維基百科。
有一個故事（可能是假的，但精彩的故事多半都是假的），講的是戈爾巴喬夫為了讓蘇聯經濟起死回生，派出一位主要副手到倫敦，想了解撒切爾主義（Thatcherism）是什麼，資本主義制度又是如何實際運作的。東道主帶著這位蘇聯來的貴賓參觀倫敦，前往倫敦證券交易所和倫敦政經學院參觀，與銀行經理、企業家和教授長談。這位蘇聯專家忽然忍不住說：“抱歉，請先停一下。先別管所有這些複雜的經濟理論了。我們在倫敦來來回回一整天，有件事我一直不懂。在莫斯科，我們派了最聰明的人來研究麵包供應制度，但每家麵包店和雜貨店還是大排長龍。而在倫敦，這裡有數百萬人口，我們今天經過了許多家店和超市，卻沒有一個地方需要排隊。請帶我去見一下在倫敦負責供應麵包的人，我一定得學學他的秘招。”東道主抓了抓頭，想了一下，說道：“可是，沒人負責供應麵包給倫敦啊。”
這正是資本主義的成功秘訣。並沒有中央處理單元壟斷關於倫敦麵包供應的所有數據，而是信息在幾百萬名消費者和生產者、麵包師和企業家、農民和科學家之間自由流動，市場力量決定麵包的價格、每天烘焙的數量，以及研發的順序。如果市場力量做出不當的決定，也能很快自我修正。我們現在的重點並不在於這種資本主義理論是否正確，而在於用數據處理的概念來了解經濟學。
所有的權力都去了哪兒？
政治科學家也逐漸把人類政治結構理解成數據處理系統。民主和專制在本質上是兩套關於收集和分析信息的對立機制。專制使用集中式處理，而民主則喜歡分散式處理。民主在過去幾十年里佔得上風，是因為在20世紀晚期的具體情境中，分散式處理的效果更佳。如果換一個情境（比如古羅馬帝國時代），反而可能是集中式處理擁有優勢，讓羅馬共和國衰落，權力從元老院（Senate）和公民大會（Popular Assemblies）轉移到專制皇帝的手中。
這意味著，如果數據處理的情境在21世紀再次改變，民主制度也可能衰敗，甚至消失。隨著數據量和流通速度雙雙提升，選舉、政黨、國會這些制度就可能遭到淘汰；原因不在於不符合倫理道德，而是無法有效處理數據。當時這些機構發展的背景，是政治的腳步走得比科技更快。在19世紀和20世紀，工業革命發展的速度夠慢，於是政客和選民仍能領先一步，規範及操縱發展的路線。然而自蒸汽時代以來，政治的節奏沒有多大改變，但科技已經從一擋切換到四擋。科技革命的腳步快到讓政治追不上，不管是國會議員還是選民，都失去了對科技的控制。
互聯網的興起，能讓我們一窺未來。現在對我們的日常生活、經濟及安全來說，網路空間都不可或缺。但講到網路設計的各種不同選項，雖然仍牽扯到主權、邊界、隱私、安全等傳統政治議題，卻並未藉助民主政治過程來決定。有人曾經投票決定網路空間該是什麼形狀嗎？網路設計者的種種決定未受公眾監督，因此今日的互聯網成了一個不受法律管束的自由區域，侵蝕國家主權、無視邊界、破壞隱私，可能正是最可怕的全球安全風險。10年前還幾乎沒人想過這種可能性，但今日的政府官員憂心忡忡，認為網路“9·11”已經一觸即發。
於是，政府和非政府組織熱議重組互聯網的可能，但錯過了在一開始干預的時機，現在木已成舟，要改變現有制度就難上加難。此外，等到笨重的政府終於下定決心進行網路監管，互聯網早已又演進了10次。政府這隻烏龜，永遠追不上科技這隻野兔，就這樣被數據壓得無法動彈。美國國安局或許能夠監控每個人說的每句話，但看到美國外交紕漏不斷，就知道華盛頓雖然擁有所有數據，卻沒人知道該怎麼運用。對於世界上正在發生什麼事，歷史上從來沒有任何政府能像現在的美國這樣知道得如此清楚，但也鮮有政府能夠像現在的美國一樣反應笨拙。這就像打牌的時候明明知道對手有什麼牌，卻不知怎麼搞的，總是一輸再輸。
在未來幾十年間，我們很可能還會看到更多類似互聯網的革命，而科技會搶走政治的所有風頭。人工智慧和生物科技可能即將徹底變革人類社會和經濟，甚至是人類的身體和心智，但當前的政治對此卻幾乎毫無警覺。現今民主制度收集和處理相關數據的速度太過緩慢，而且大多數選民對生物學和控制論（cybernetics）的認識也不足，無法形成切中要點的意見。因此，傳統民主政治正逐漸失去控制，也提不出有意義的未來願景。
普通選民也開始意識到，民主機制已經不再能夠為他們帶來權力。世界正在變化，但他們摸不清變化的方式和原因。權力正在轉移，但選民不知道權力去了哪兒。在英國選民的想像中，權力被歐盟奪走了，所以他們投票脫歐。而在美國選民的想像中，是既得利益者壟斷了所有權力，所以他們支持反體制的候選人，比如伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）和唐納德·特朗普（Donald Trump）。但可悲的事實是，沒有人知道所有的權力去了哪兒。就算英國離開歐盟、特朗普接掌白宮，權力也絕對不會回到普通選民身上。
這並不代表20世紀的獨裁統治將會重演。就算是專制政權，似乎同樣無力應對科技發展的腳步或數據流的數量和速度。在20世紀，獨裁者對未來自有一套宏偉願景，例如法西斯主義，希望徹底摧毀舊世界，再建起新世界。不論你對希特勒等獨裁者有何看法，都不可能說他們沒有願景。而到了今天，理論上領導者的願景應該會更為宏偉，畢竟過去的納粹不過是有了蒸汽機和打字機，就想打造出新的社會，今天我們可還有生物科技和超級計算機任君使用呢。
在科幻電影的劇情里，希特勒一樣的政客，一心奪取各種新科技，用來實踐各式極端政治理想。但回到21世紀早期，就算在俄羅斯、伊朗或朝鮮這些國家，實際的領導人和好萊塢電影里的形象根本是兩回事。那些人看起來可沒有什麼美麗新世界的願景。就算是金正恩或伊朗最高領袖哈梅內伊（Ayatollah Ali Khamenei），他們做過的最瘋狂的夢仍然不過就是原子彈和彈道導彈之類的，還完全停留在“二戰”時期。普京似乎也只是想重建舊的蘇聯集團，甚至是更早的沙皇帝國。與此同時，偏執的美國共和黨人大罵奧巴馬是個無情的獨裁者，說他陰謀破壞美國社會的基礎，但過了8年總統任期，奧巴馬費盡心力也只是勉強推動了一個小小的醫療保險體制改革，不論是創造新世界還是新人類，都完全不在他的議題之列。
正因為科技進步如此迅速，不論議會還是獨裁者都被來不及處理的數據壓得喘不過氣，現今政治人物的眼界，要比一個世紀前狹窄太多。於是，到了21世紀早期，政治已不再有宏偉願景，政府就只剩下行政功能，維持著國家現狀，卻不再能夠帶領人民向前。政府確保教師每月拿到薪水、下水道不會堵塞，卻不知道20年後國家該走向何方。
在一定程度上，這或許是好事。有鑒於20世紀某些宏大政治願景導致了奧斯維辛集中營、廣島原子彈爆炸，或許官僚系統胸無大志也是種幸福。有了神一般的科技，再加上狂妄自大的政治人物，幾乎肯定是場災難。許多新自由主義經濟學家和政治學家認為，所有重大決策最好都交給自由市場來決定，結果這就成了政客無為和無知的借口，還認為這種做法是大智慧。對政客來說，反正一切交給市場就好，自己何必要懂這個世界呢？這可真是太方便了。
然而，科技已有了神一般的能力，政治卻短視而無遠景，這樣的搭配仍有問題。畢竟願景不一定是壞事，而缺乏願景也不一定是好事。20世紀，反烏托邦的納粹願景並不是自己分崩離析，而是被自由主義同樣宏偉的願景擊敗。之所以不該將未來完全交給市場力量來決定，是因為這些力量造成的結果可能只利於市場，而不見得有利於人類或全世界。市場那隻手不僅人類看不見，而且它本身也是盲目的。如果完全不加約束，面對類似全球變暖的威脅或人工智慧的潛在危險時，市場就有可能毫無作為。
有些人相信，這一切的背後有黑手。可能不是民主政客或獨裁統治者，而是一小群億萬富翁，現在正偷偷掌控著這個世界。然而這種陰謀論太過輕視系統的複雜度，站不住腳。只是幾個億萬富翁在小房間里抽著雪茄、喝著蘇格蘭威士忌，是絕不可能了解世界上發生的一切的，更不用說要控制一切了。在現在這個混亂的世界，那些冷酷的億萬富翁和少數利益集團之所以能夠蓬勃發展，並不是因為他們更能看清全貌，反而是因為他們的目標非常狹隘。在混亂的系統中，集中視野反而有其優勢，而億萬富翁的權力大小又與目標大小息息相關。世界上最富有的人，想再賺10億美元簡直易如反掌，只要輕鬆操弄一下相關係統就能辦到。但如果是想消弭全球的不平等、阻擋全球變暖，這些系統太過複雜，就算最富有的一群人也做不到。
然而，權力真空的狀況並不會持續太久。如果傳統政治結構在21世紀無法迅速處理數據，形成有意義的願景，就會出現更有效率的新結構，取代它們的地位。這些新的結構可能完全不同於任何先前的政治制度，既非民主，也非專制。這裡唯一的問題，就是由誰來建立並控制這些結構。如果人類自己完成不了這項任務，或許該讓其他候選者來試試。
概括歷史
根據數據主義的觀點，可以把全人類看作單一的數據處理系統，而每個個人都是裡面的一個晶元。這樣一來，整部歷史的進程就要通過4種方式，提高系統效率：
1.增加處理器數量。擁有10萬人口的城市，運算能力會高於擁有1000人口的村莊。
2.增加處理器種類。處理器不同，運算和分析數據的方式就不同。因此，如果單一系統擁有不同種類的處理器，就能增加其動力與創意。農民、祭司和醫生對話中所產生的想法，可能是狩獵採集者之間怎麼談都不會談到的。
3.增加處理器之間的連接。如果只是增加處理器數量和種類，但彼此之間無法連接，仍然沒有意義。10個有貿易網路連接的城市，產出的經濟、科技與社會創新通常會高於10個孤立的城市。
4.增加現有連接的流通自由度。如果數據無法自由流通，僅僅連接處理器也不會有什麼用處。這就像是在10個城市之間修建了道路，但路上滿是劫匪，商人或旅行者難以通行，這條路的作用也就會大打折扣。
這4種方法常常互相矛盾。處理器的數量和種類越多，自由連接就越困難。因此，智人數據處理系統的建構分成四大階段，各自強調不同的方法。
第一階段始於認知革命，開始能夠將大量智人連接為單一數據處理網路。這一點讓智人擁有超乎其他人類及動物物種的關鍵優勢。對尼安德特人、黑猩猩或大象來說，能夠連接成單一網路的個體數量有限，但智人卻打破了這個限制。
智人運用其數據處理優勢，走向了世界各地。但隨著智人分散到不同區域、感受不同氣候，就開始彼此失去聯繫，經歷不同的文化變革，形成各式各樣的人類文化，各有其生活方式、行為模式及世界觀。因此，歷史的第一階段就是增加人類處理器的數量及種類，但同時犧牲了連接：兩萬年前的智人數量遠多於7萬年前，但歐洲智人處理信息的方式不同於中國的智人。當時，歐洲和中國之間並無連接，也幾乎不可能在某天所有智人連接成單一的數據處理網路。
第二階段從農業革命開始，持續到大約5000年前，其間發明了文字和金錢。農業加速了人口增長，使人類處理器數量急劇上升。同時，農業讓更多人能夠生活在一起，形成密集的地方網路，各自擁有數量空前的處理器。此外，農業也為各個網路創造動機和機會，鼓勵彼此貿易溝通。但即使到了第二階段，仍然是離心力唱主角。因為沒有文字和貨幣的概念，人類難以建立城市、王國或帝國，仍然只是分散在無數個小部落，各有自己的生活方式和世界觀。要說所有人類會團結形成一體，在當時簡直是痴人說夢。
第三階段始於大約5000年前，當時發明了文字和貨幣，結束於科學革命開始前。有了文字和貨幣之後，人類合作的重力場最終擺脫了離心力，讓各個團體融合起來，形成城市和王國，而各個城市和王國的政治和商業聯結也更為密切。至少在公元前1000年（出現了錢幣、帝國和普世宗教）之後，人類已經開始有意識地想像著要建立涵蓋整個地球的單一網路。
到了第四也是最後一個階段，大約始於1492年，這個夢想成為現實。早期的現代探險家、征服者和交易商，一起編織出了覆蓋整個世界的最初的幾條線。到了現代晚期，這些線變得更加結實緊密，哥倫布時期已如同蛛網，到了21世紀更是形成了鋼鐵和瀝青構成的網路。更重要的是，信息能夠在這個全球網路里越來越自由地流動。哥倫布剛剛把歐亞網路和美洲網路相連時，每年只有極少的信息能夠越過海洋，還得應付各種文化偏見、嚴格審查和政治打壓。但漸漸地，不論是自由市場、科學社群、法治概念還是民主傳播，都有助於消除種種障礙。我們常常想像，民主和自由市場之所以獲勝，是因為它們比較“好”。但事實上，它們之所以勝出，是因為改善了全球數據處理系統。
於是，在過去的7萬年間，人類先擴散，再分成不同群體，最後再次合併。但合併並不代表一切回到原點。過去的多元族群融入今天的地球村時，各自都帶著思想、工具和行為上的獨特傳承，呈現一路走來的收集與發展成果。在現代的食品櫃里，就有中東的小麥、安第斯地區的馬鈴薯、新幾內亞的糖，以及衣索比亞的咖啡。同樣，我們的語言、宗教、音樂和政治，也蘊含著地球各地的萬世瑰寶。
如果人類整體就是單一的數據處理系統，它的產出是什麼？數據主義者會說，其產出會是一個全新的甚至效率更高的數據處理系統，稱為“萬物互聯網”（Internet-of-All-Things）。只要這個任務完成，智人就會功成身退。
信息渴求自由
一如資本主義，數據主義一開始也是一個中立的科學理論，但正逐漸成為要判別是非的宗教。而對這個新宗教來說，最高的價值就是“信息流”。如果生命就是信息流，而我們又認為生命是好的，下一步就是讓全宇宙的信息流更深、更廣。數據主義認為，人類的體驗並不神聖，智人並非造物主的巔峰之作，也不是未來智神的前身。人類只是創造萬物互聯的工具，而萬物互聯可能從地球這個行星向外擴張，擴展到整個星系，甚至整個宇宙。這個宇宙數據處理系統如同上帝，無所不在、操控一切，而人類註定會併入系統之中。
這種概念讓人回想起某些傳統宗教願景，印度教相信人類能夠也應該融入整個宇宙共有的靈魂（atman）；基督教教徒則相信，聖人死後會獲得上帝的無限恩典，而罪人則是切斷了與上帝的聯結。事實上在矽谷，數據主義的先知就在刻意運用傳統上的各種救世說詞。例如雷·庫茲韋爾的預言書就叫作《奇點臨近》（The Singularity Is Near），呼應施洗約翰的呼喊“天國近了”（《馬太福音》3：2）。
數據主義者告訴那些還崇拜著血肉之軀的人：你們太依賴一種過時的科技了，智人就是個該淘汰的演算法。這麼說吧，人類有什麼能勝過雞的地方呢？唯一的一點，就是人類的信息流模式比雞複雜得多。人類能夠吸收更多數據，處理信息的演算法也優於雞。（一般來說，人類有更深的情感、更高的智力。但請別忘記，就現在的生物科學看來，情感和智力也不過都是演算法罷了。）這樣一來，如果我們創造出某個數據處理系統，能夠比人類吸收更多的數據，處理信息演算法的效率也比人高，是不是這個系統就能勝過人，正如人類勝過雞？
數據主義不只是空談理論，而是像每一種宗教一樣都擁有實際的誡命。最重要的第一條誡命，就是數據主義者要連接越來越多的媒介，產生和使用越來越多的信息，讓數據流最大化。數據主義也像其他成功的宗教，有其傳教使命。它的第二條誡命，就是要把一切連接到系統，就連那些不想連入的異端也不能例外。而且這裡指的一切並不只是人，而是一切事物。人類的身體自不必說，還包括街上行駛的車、廚房裡的冰箱、雞舍里的雞、樹林里的樹，一切都要連接到萬物互聯網上。以後，冰箱就會監視雞蛋還剩幾顆，並在需要補貨時自動通知雞舍。汽車能夠互相交談，樹木則會報告天氣和二氧化碳含量。我們不會容許宇宙的任何部分與這個偉大的生命網路分開，而如果斗膽阻礙數據的流通，就是犯了大罪。信息不再流通，與死亡有何異？因此對數據主義來說，信息自由就是最高的善。
人類很少真正能夠想出全新的價值觀。上一次提出已經是18世紀，人文主義革命開始宣揚人類自由、平等、博愛這種種令人激動的理想。而自1789年以來，雖然也有許多戰爭、革命和動蕩，人類卻並未想出什麼新的價值觀。後來的各種衝突及鬥爭，都是以前面提過的三種人文主義價值觀為名，或者基於更早的價值觀，例如要服從上帝、服務國家。數據主義是自1789年以來第一個真正創造新價值觀的運動，而這個新價值觀就是“信息自由”。
新的“信息自由”與過去自由主義所談論的“言論自由”不能混為一談。言論自由賦予的對象是人類，保護的是人類思考及說出自己心中所想的權利，當然也保護他們緘默、把想法放在心中的權利。相較之下，信息自由所賦予的對象並非人類，而是信息。而且在這種新價值觀看來，信息自由流通的權利應該高於人類擁有並限制數據流通的權利，因此可能侵犯到人類傳統的言論自由。
2013年1月11日，數據主義出現了第一位殉道者：艾倫·施瓦茨（Aaron Swartz）。這位26歲的美國黑客在自家公寓自殺身亡。施瓦茨是個罕有的天才，14歲就協同開發出了關鍵的RSS（簡易信息聚合）通信協議。而他也是信息自由的堅定信徒，曾在2008年發表《游擊隊開放訪問宣言》（Guerilla Open Access Manifesto），呼籲應讓信息流完全自由、不加限制。施瓦茨在宣言中表示：“無論現在信息儲存在何處，我們都必須獲得這些信息，複製並與全世界分享。我們必須收集沒有版許可權制的內容，並為這些內容建檔。我們必須購入那些未公開的資料庫，將內容公布在網上。我們必須下載科學期刊，上傳到文件共享網路。我們必須為了開放訪問，如游擊隊般奮戰。”
施瓦茨說到做到。用戶必須向期刊資料庫JSTOR付費，才能獲得論文，這讓他十分惱火。JSTOR資料庫有數百萬份科學論文和研究成果，完全支持科學家和期刊編輯享有言論自由，但也支持這些人認為想讀文章就該付錢的自由。JSTOR認為，在作者研究創造出某種想法之後，如果想以此獲得部分報酬，應該是作者的權利。施瓦茨不這麼認為。他相信信息也想要自由，這些想法並不屬於創造它們的人，把信息鎖在牆後、必須付費才能獲得的做法是錯誤的。於是，他利用麻省理工學院的計算機網路進入JSTOR，下載了數十萬份科學論文，打算全部公開到互聯網上，讓人人可以自由閱讀。
施瓦茨遭到逮捕，被送上法庭。他在知道自己可能會被定罪併入獄之後，便上吊自殺了。對於控告施瓦茨侵犯信息自由的學術和政府機構，黑客們發動了各種請願和攻擊。面對這種壓力，JSTOR對自己在這起悲劇中扮演的角色表示歉意，並開放了許多（但仍非全部）數據內容供免費使用。
為了說服那些猶豫不定的人，數據主義的傳教士一再解釋信息自由有多大的好處。就像是資本主義相信一切的善都來自經濟增長，數據主義相信一切的善（包括經濟增長）都來自信息自由。為什麼美國增長比蘇聯快？因為信息流動在美國更自由。為什麼美國人比伊朗人或奈及利亞人更健康、更富有、更幸福？都是多虧了信息自由。所以，如果想要創造一個更美好的世界，關鍵就是要釋放數據，給它們自由。
我們已經看到，谷歌能夠比傳統衛生機構更快察覺到流行病的暴發，但前提是我們必須允許谷歌自由存取我們產出的信息。數據如果能自由流動，同樣也能減少污染和浪費。例如通過信息自由，讓交通運輸系統效率更高。2010年，全球的私家車已經超過10億輛，而且還在不斷增加。這些車輛污染地球，浪費大量資源，更別說還得為此不斷拓寬道路、增設停車位。民眾已經習慣私家車的便利，不太可能再回頭搭公交車和火車。但數據主義指出，民眾真正想要的並不是車輛本身，而是移動的便利，只要有優秀的數據處理系統，就能簡單又有效地提供這種移動的便利。
我自己也有一輛車，但多半就是停著。就我平常的一天來說，早上8點04分開車，半小時到大學，把車停好，就放著一整天。18點11分我又回到車上，開車半小時回家，就這樣。所以，我每天只有1個小時會用到車，何必另外23小時還要把車留著呢？如果有個智能共乘系統，就能解決這個問題。我能讓計算機知道我需要在8點04分離開家，由計算機在那個時候把最近的無人駕駛汽車調過來，準時讓我上車。把我送到大學之後，這輛車就能用於其他目的，而不用在停車場白白等待。到了18點11分，我走出大學校門，就會有另一輛全民共享的無人駕駛汽車停在我旁邊，帶我回家。這樣一來，只要有5000萬輛共享的無人駕駛汽車，就能取代10億輛私家車，而且所需的道路、橋樑、隧道和停車空間都會大大減少。但如果想達到這樣的目的，我就得放棄隱私，允許演算法永遠知道我身在何處、想去何方。
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但也有可能，你根本早就信奉了數據主義（特別是20歲以下的人）。有些人其實很願意成為數據流的一部分，就算這代表著放棄隱私、自主性和個別性，他們覺得這無傷大雅。人文主義藝術推崇個別的天才，所以就算畢加索在餐巾上隨筆塗鴉，也能在蘇富比拍賣會上賣出幾百萬美元。人文主義科學讚揚的是個別的學者，因此每個學者都希望自己哪天能成為在《科學》（Science）或《自然》（Nature）雜誌上發表論文的第一作者。然而，現在已經有越來越多的藝術和科學創作成於“所有人”的不斷合作。是誰豐富了維基百科？我們所有人。
“個人”正逐漸成為一個巨大系統里的微小晶元，而這個巨大系統卻沒人真正了解。每天我通過電子郵件、電話和文章吸收無數數據，處理這些數據，再通過更多電子郵件、電話和文章，傳回新的數據。但我真的不知道，在整個宏觀的架構中，我究竟身處何處？我所產出的那些數據，又如何與其他幾十億人或計算機產出的數據連接？而且我也沒有時間找出答案，因為光是回複電子郵件就已經耗盡我的時間。而隨著我提升效率，能夠更有效地處理更多信息，也就是回復更多電子郵件、打更多電話、寫更多文章，反而讓身邊的人淹沒在更多的數據之中。
這種無情的數據流帶來了新的發明和破壞，而且不在任何人的計劃、控制或理解之中。沒有人能真正理解全球經濟如何運作，也沒有人知道全球政治將走向何方。但也沒有人真的需要理解這一切。你該做的，就只是回信回得更快（而且允許系統存取這些內容）。正如自由市場資本主義相信市場那隻看不見的手，數據主義相信數據流也有一隻看不見的手。
隨著全球數據處理系統變得全知全能，“連接到這個系統”也就成了所有意義的來源。人類之所以想要融入這個數據流，正是因為只要成為數據流的一部分，你就會加入一個比自己更偉大的計劃。傳統宗教向你保證，你說的每個字、你的每個舉動，都是某個偉大宇宙計劃的一部分，上帝一直看著你，也在意你的所有想法與感受。至於現在的數據宗教則說，你說的每個字、你的每個舉動，都是偉大數據流的一部分，演算法一直看著你，也在意你的所有想法與感受。大多數人都對此非常滿意。對於真正的信徒來說，要他們脫離數據流，就等於是要冒著失去生命意義的風險。如果你有了某種感受，而別人都不知道，也並未對全球信息交換有任何貢獻，又有什麼意義呢？
人文主義認為所有的體驗發生在我們心中，我們要從自己的心裡找出一切事物的意義，進而為宇宙賦予意義。數據主義則認為，體驗不分享就沒有價值，而且我們並不需要（甚至不可能）從自己心裡找到意義。我們該做的，就是要記錄自己的體驗，再連接到整個大數據流中，接著演算法就會找出這些體驗的意義，並告訴我們接下來該怎麼做。
20年前，日本遊客因為總是拿著相機照個不停，曾經受到全世界的嘲笑，但現在人人都是如此。如果你現在去印度看到一頭大象，你不會看著這頭大象問問自己心中的感受，而是會手忙腳亂掏出智能手機，趕快照張相，上傳到臉譜網，再每隔兩分鐘就檢查一下，看看集到了多少個贊。在前幾代人中，寫日記只給自己看是很常見的人文主義習慣，但現在很多年輕人會覺得這完全沒道理。如果沒有其他人讀到，寫了豈不是白寫？現代的新座右銘是：“如果你體驗到了什麼，就記錄下來。如果你記錄下了什麼，就上傳。如果你上傳了什麼，就分享。”
我們在這本書里不斷問著，究竟是什麼讓人優於其他動物？數據主義有一個全新而又簡潔的答案。就個體而言，人類的體驗並不比狼或大象的體驗來得優越。只要是數據，都無高下之別。然而，人類可以把自己的體驗吟成詩、寫成博客，再發表到網路上，使全球數據處理系統更為豐富。就是這樣，才讓他們的數據有了意義。狼做不到這件事，因此雖然狼的各種體驗可能一樣深遠複雜，卻毫無價值。這也就難怪我們會急著將自己的體驗轉化為各種數據。這不是趕不趕流行的問題，而是個生存問題。我們必須向自己和系統證明自己仍然有價值，而且價值不在於單純擁有體驗，而在於能將體驗轉化為自由流動的數據。
順便提一下，就算是狼（至少是與它們血緣很近的狗）的體驗，現在也可能會產生意義。現在已經有一家名為“不再只是汪汪汪”（No More Woof）的公司，正在開發一種能夠讀懂犬類體驗的頭盔。這個頭盔會監測狗的腦波，再用計算機演算法把一些簡單的情緒（比如“我很生氣”）翻譯成人類語言。所以，你的狗可能也快要有它的臉譜網或推特賬戶了，搞不好還會比你得到更多贊或是有更多粉絲。
認識你自己
數據主義既非自由主義，亦非人文主義。但要特彆強調一點：數據主義並不反對人文主義。數據主義對人類的體驗並沒有什麼惡意，只是並不認為體驗在本質上有何價值。前面審視三大人文主義教派時，我們曾問過哪個體驗最有價值：是聆聽貝多芬的命運交響曲、查克·貝里、矮人進行曲還是狼嚎？就數據主義看來，這整件事根本是抓錯重點，因為衡量音樂的價值，該看的是它帶來多少數據，而不是它創造了什麼體驗。舉例來說，數據主義認為，如果與矮人進行曲相比較，命運交響曲用了更多和弦和音階，而且創造出更多在不同音樂風格間的對話，於是你需要更多的運算能力才能解讀命運交響曲，由此也會獲得更多的知識。
根據這個觀點，音樂也是數學模式，也就能用數學來描述每個音樂作品，以及任何兩首曲子之間的關係。這樣一來，所有的交響樂、歌曲和嚎叫都能測量出精確的數據值，確定哪個最為豐富。至於它們對人類或狼所創造的體驗，其實並不重要。的確，在過去大約7萬年間，人類的體驗是整個世界最有效的數據處理演算法，確實有理由多加推崇。但我們可能很快就會到達臨界點，人類演算法將被取代，甚至成為負擔。
人類是從數萬年前的非洲大草原上開始進化，這套演算法並非天生用來應付處理21世紀的數據流。我們可以試著升級人類數據處理系統，但光這樣還不夠。萬物互聯網可能很快就會創造出龐大而快速的數據流，就算是升級後的人類演算法也無法處理。汽車取代馬車，我們並不是讓馬升級，而是直接讓馬退休。或許，智人也到了該退休的時候。
數據主義對人類採用嚴格的功能觀點，完全依據能在數據處理機制上發揮多少功能來評估人類體驗的價值。如果我們研發出能夠具備相同功能而又更有效率的演算法，“人類體驗”這套演算法就會失去價值。因此，如果不只是計程車司機和醫生，就連律師、詩人和音樂家都能被更厲害的計算機程序取代，又何必要在意這些程序有沒有意識、有沒有主觀體驗呢？如果人文主義又開始讚頌人類體驗的神聖，數據主義會覺得這是個打著情感牌的謊言。“你所稱讚的體驗，只是一種過時的生化演算法。在7萬年前的非洲大草原，這種演算法可說是頂尖，而且就算到了20世紀，仍然對軍隊和經濟至關重要。但我們很快就會有更好的演算法。”
在許多好萊塢科幻電影的高潮里，人類面臨外星人入侵艦隊的機器人大軍，又或是要消滅全人類的全知超級計算機，一切看來人類註定會滅亡。但人類總在最後一刻反敗為勝，而要感謝的就是所有外星人、機器人和超級計算機所未曾懷疑也無法看穿的東西：愛。就像在《黑客帝國》（Matrix）里，主角原本完全被超級計算機玩弄於掌心，被邪惡的機器人射了滿滿一輪子彈，但受到愛人的啟發，就忽然大顯神威，徹底扭轉局勢。就數據主義看來，這整個場景實在太荒謬了。它會對好萊塢編劇嗤之以鼻：“拜託，你就只能編出這種玩意兒啊？愛？而且還不是什麼柏拉圖式的大愛，只是兩隻哺乳動物的肉體吸引？你還真以為，如果全知的超級計算機或外星人都要征服整個星系了，還會被激素暴發這種小事糊弄？”
數據主義將人類體驗等同為數據模式，也就破壞了我們的主要權威和意義來源，帶來自18世紀以來從未有過的重大宗教革命。在洛克、休謨和伏爾泰的時代，人文主義認為“上帝是人類想像力的產物”。但現在數據主義以其人之道還治其人之身，說道：“沒錯，上帝是人類想像力的產物，但人類的想像力一樣只是生化演算法的產物。”在18世紀，人文主義從以神為中心的世界觀走向以人為中心，把神推到了一旁。而在21世紀，數據主義則可能從以人為中心走向以數據為中心，把人推到一邊。
數據主義革命可能需要幾十年，甚至一兩個世紀才能成功，但人文主義革命也不是一夜之間忽然成功。一開始，人類一直相信上帝，認為人類之所以神聖，是因為人類由神所創，有某種神聖的目的。要到許久之後，才有一些人敢說人類的神聖是靠自己，而上帝根本不存在。同樣，今天大多數的數據主義者認為，萬物互聯網之所以神聖，是因為它由人所創，要滿足人類的需求。但到最後，萬物互聯網可能只要靠自己就有了神聖的意義。
從以人為中心的世界觀走向以數據為中心的世界觀，這種轉變並不只是一場哲學意義上的革命，而是會真真切切地影響我們的生活。所有真正重要的革命，都會有實際的影響。人文主義認為“人類發明了上帝”，這件事之所以重要，正是因為有深遠的實際影響。同樣，數據主義認為“生物是演算法”，這同樣有深遠的實際影響，不容小覷。所有的想法都要先改變我們的行為，然後才會改變我們的世界。
在古巴比倫，每當人們面臨兩難時，都會在黑暗的夜裡爬到神廟頂，仰望天空。人們相信是星星控制他們的命運，預測他們的未來，於是會用觀星的結果決定是否結婚、耕田、發動戰爭。原本的哲學信念，轉化成非常實際的日常作為。
但像猶太教和基督教等《聖經》宗教，則講了一個不一樣的故事：“這些星星會說謊。星星是由上帝所創，而上帝早在《聖經》里就揭示了完全的真理。所以不要再觀星了，讀讀《聖經》吧！”而這也是個非常實際的建議。每當人們不知道如何選擇結婚對象或職業，又或是否應該開戰，就會遵照《聖經》的指示。
但接著出現了人文主義，又講了一個全新的故事：“是人類發明了神，寫了《聖經》，而且用了上千種方式加以詮釋。所以，人類本身才是一切真理的本源。雖然可以把《聖經》當作一部頗具啟發性的人類作品來讀，但其實不一定需要這樣。如果你面臨兩難局面，只要聆聽自己，聽從你內心的聲音就夠了。”接著，人文主義也提供各種詳細的實際指導及建議，告訴你如何聆聽自己，比如看日落、讀歌德的作品、寫個人的私密日記、和密友談心，還有舉行民主選舉。
幾個世紀以來，科學家同樣接受了人文主義的這些指導。就算是物理學家想知道該不該結婚，也會去看看日落，想多多聆聽自己的內心。就算是化學家考慮該不該接受某個似乎有麻煩的工作機會，也會寫日記、找好友談心。就算是生物學家爭論該不該開戰或簽署和平條約，也會進行民主投票。就算是腦科學家要把自己震驚四座的發現寫成書，也常常在第一頁引用歌德的詩句。這正是人文主義與科學之間現代聯盟的基礎，維持了現代微妙的陰陽平衡：情感與理性，博物館與實驗室，超市與生產線。
科學家不僅認為人類的感覺是神聖的，甚至還為此找出了很好的進化理由。在達爾文之後，生物學家開始提出解釋，認為所謂感覺也是通過進化千錘百鍊的複雜演算法，能夠幫助動物做出正確的決定。人類的愛情、恐懼和熱情，並不只是能用來寫詩的曖昧靈性，反而是體現了幾百萬年來的務實智慧。讀《聖經》，收穫的是古代耶路撒冷幾位神父和拉比的建議；相較之下，聆聽內心的聲音，遵循的是幾百萬年進化而成的演算法，而且這套演算法已經通過了自然選擇的最高規格測試。你的感覺正是幾百萬祖先的聲音，而且他們都撐過了嚴酷的環境，成功生存和繁衍下來。當然，你的感覺並不見得總是準確，但已經比大多數其他指導更可靠。幾百萬年以來，人的感覺就是全世界最好的演算法。因此，就算是在孔子、穆罕默德或斯大林的時代，人也應該聆聽自己的感覺。
但到了21世紀，感覺不再是全世界最好的演算法。我們正在開發更優秀的演算法，能夠充分利用前所未有的運算能力和龐大的資料庫。谷歌和臉譜網的演算法不僅完全知道你的感覺，還知道許許多多你自己渾然未覺的事。所以，別再聆聽自己內心的感覺，聽聽這些外部演算法怎麼說。等到演算法不僅能知道每個人的投票意向，甚至還能從根本的神經原因分析為何某人投民主黨、另一人投共和黨時，又何必舉行什麼民主投票呢？過去的人文主義呼籲著：“聆聽自己內心的聲音！”而現在的數據主義則呼籲：“聆聽演算法的意見！”
在你考慮結婚對象或職業又或是否應該開戰的時候，數據主義告訴你，別再浪費時間爬上高山看落日了。至於去博物館、寫日記或與朋友談心也是多此一舉。沒錯，想做出正確決定，你確實要進一步認識自己。但在21世紀，已經有了比登山、去博物館或寫日記更好的辦法。以下是一些實用的數據主義指示：
“你想了解真實的自己？”數據主義這麼問，“不用爬山或去博物館了，做DNA測試了沒？還沒？！你在等什麼？今天就去做！而且還要告訴你的爺爺奶奶、爸爸媽媽、兄弟姐妹，大家都要去做。他們的數據對你也非常重要。另外，聽說過這些可穿戴式的生物計量裝置嗎？這些裝置會每天24小時測量你的血壓和心跳。聽過？很好，那就去買一個，連接到智能手機上。另外，順便買個攜帶型攝像機和麥克風，把你做的一切都記錄下來，放到網路上。還有，要允許谷歌和臉譜網存取你所有的電子郵件，監測所有聊天記錄和郵件，並且記錄你所有的點贊和網路點擊。只要這些都做到了，萬物互聯網的偉大演算法就能告訴你該跟誰結婚、挑什麼工作，以及是否開戰。”
這些偉大的演算法都是從哪兒來的？這就是數據主義的神秘之處了。就像基督教認為人類無法理解上帝和他的計劃，數據主義也認為人類的大腦無法理解新的終極演算法。當然，目前的演算法多半是由人類黑客所寫的，但那些真正重要的演算法（比如谷歌搜索的演算法），背後都有巨大的開發團隊。每個成員只懂拼圖的一小塊，沒有人真正能夠全盤理解整個演算法。另外，隨著機器學習和人工神經網路興起，有越來越多演算法會獨立進化、自我改進、從自己的錯誤中學習。這些演算法分析的數據量是天文數字，絕非人力可及，而且它們也能找出人類找不出的模式，採用人類想不到的策略。最早的種子演算法或許是由人類開發的，但隨著演算法逐漸發展，就會走出自己的路，前往人類未曾踏足之地，而且人類也無力追尋。
數據流里的一片漣漪
數據主義當然也會面臨批評及異見。正如我們在第3章所見，生命究竟能不能簡化為數據流，還有待商榷。特別是我們也還不清楚，數據流究竟如何或為何能夠產生意識和主觀體驗。或許在未來20年，我們就能得到一個很好的解釋，但也許我們會發現，原來生物與演算法還是不同。
同樣有待商榷的一點，在於生命是否真的只是做出各種決策。在數據主義的影響下，生命科學和社會科學一心投入研究決策過程，彷彿這就是生命的全部。但是否真的如此？知覺、情緒和想法當然對決策很重要，但這就是它們唯一的意義嗎？數據主義越來越了解決策過程，但對於生命的看法卻可能越來越偏狹。
要對數據主義提出批判，可能不僅是21世紀最大的科學挑戰，更是最急迫的政治和經濟議題。生命科學和社會科學的學者應該自問，把生命當作數據處理和決策時，是否遺漏了什麼因素？在這世界上，會不會有什麼無法簡化成數據？如果在所有已知的數據處理任務上，無意識演算法終於完全勝過了有意識的人類智能，一旦我們用前者取代後者，可能會失去什麼？
當然，就算數據主義有錯，生物不只是演算法，也不一定能阻止數據主義接管世界。過去就有許多宗教，雖然在事實上不盡正確，卻也是大受歡迎、大權在握。如果基督教和政治風潮都能如此，數據主義何獨不然？而且，因為數據主義正傳播到所有科學學科，前景一片光明。只要能成為統一的科學範式，就很容易成為一個難以撼動的教條。要反駁科學範式並非易事，但到目前為止，從沒有哪個科學範式真正得到整個科學界一致的採用。於是，某個領域的學者總是能從外部帶入一些異端觀點。但如果包括音樂學家和生物學家在內的每個人都採用了同樣的數據主義範式，各種跨學科研究只會讓這個範式不斷增強。這樣一來，就算範式本身仍有缺陷，趨勢也極難抵抗。
如果數據主義成功征服世界，人類會發生什麼事？一開始，數據主義可能會讓人文主義加速追求健康、幸福和力量。數據主義正是通過承諾滿足這些人文主義願望而得以傳播。而為了獲得永生、幸福快樂、化身為神，我們就需要處理大量數據，遠遠超出人類大腦的能力，也就只能交給演算法了。然而，一旦權力從人類手中交給演算法，人文主義的議題就可能慘遭淘汰。只要我們放棄了以人為中心的世界觀，而秉持以數據為中心的世界觀，人類的健康和幸福看來也就不再那麼重要。都已經出現遠遠更為優秀的數據處理模型了，何必再糾結於這麼過時的數據處理機器呢？我們正努力打造出萬物互聯網，希望能讓我們健康、快樂，擁有強大的力量。然而，一旦萬物互聯網開始運作，人類就有可能從設計者降級成晶元，再降成數據，最後在數據的洪流中溶解分散，如同滾滾洪流中的一塊泥土。
於是，數據主義對人類造成的威脅，正如人類對其他動物所造成的威脅。在歷史進程中，人類創造了一個全球性的網路，不論面對任何事物，都以它在這個網路中有何功能來給予評價。幾千年來，這讓人類充滿了傲慢與偏見。人類在這個網路中執行著最重要的功能，也就很容易認為自己是這個網路所有成就的主要功臣，並認為自己就是造物的巔峰。至於其他所有動物，因為它們執行的只是網路中次要的功能，於是其生命和體驗都遭到低估；只要動物不再能發揮任何功能，就躲不開慘遭滅絕的命運。然而，一旦人類對網路也不再能發揮重要功能，就會發現自己到頭來也不是造物的巔峰。我們自己設定的標準，會讓我們也走上猛瑪象和白鰭豚的滅絕之路。到時回首過去，人類也只會成為宇宙數據流里的一片小小漣漪。
我們無法真正預測未來，因為科技並不會帶來確定的結果。同樣的科技，也可能創造出非常不一樣的社會。舉例來說，火車、電力、無線電、電話這些工業革命時期出現的科技，就能催生出法西斯政權或自由民主政體。讓我們以朝鮮半島兩國為例：兩國曾經可以獲得相同的科技，但最後選擇的用法只能說是南轅北轍。
人工智慧和生物科技的興起肯定將改變世界，但並不代表只會有一種結局。書中講到的一切情境，都只是可能性，而非預言。如果你覺得某些可能性令你反感，歡迎運用各種新思維或採取新行動，讓那些可能性無法實現。
然而，因為我們的思想和行動通常會受限於當今的意識形態和社會制度，要以新的方式來思考或行動並非易事。本書追溯了目前各種制約條件的起源，希望能夠讓我們稍微從中鬆綁，以更豐富的想像力思考我們的未來。本書所做的，並不是斷言未來必會如何而讓我們的視野變得更窄，而是希望讓我們把視野放寬，體察到還有其他更多選項。正如我一再強調的，沒有人真正知道2050年的就業市場、家庭或生態將會是什麼樣子，又或是由哪些宗教、經濟和政治制度主導世界。
但放寬視野也可能造成副作用，讓我們比以往更加困惑和不知所措。面對這麼多情況和可能性，該注意些什麼？這個世界的變化速度比以往更快，而我們又已被海量的數據、想法、承諾和威脅所淹沒。人類正逐漸將手中的權力交給自由市場、集體智慧和外部演算法，部分原因就在於人類無力處理大量數據。過去想阻擋思想言論，做法是阻擋信息流通。但到了21世紀想阻擋思想言論，反而靠的是用不相關的信息把人淹沒。我們已經不知道該注意些什麼，常常浪費時間研究辯論無關緊要的議題。在古代，力量來自有權獲得資料。而到今天，力量卻是來自知道該忽略什麼。所以，面對這個混沌世界的一切，我們究竟該注意什麼？
如果思考的是未來幾個月的情形，注意的可能就是當下的問題，比如中東動亂、歐洲難民危機、中國經濟增長趨緩。如果思考的是未來幾十年的情形，注意的就是全球變暖、不平等的惡化，以及就業市場的破壞。但如果把視野放大到整個生命，其他的問題或發展的重要性，都比不過以下三項彼此息息相關的發展：
1.科學正逐漸聚合於一個無所不包的教條，也就是認為所有生物都是演算法，而生命則是進行數據處理。
2.智能正與意識脫鉤。
3.無意識但具備高度智能的演算法，可能很快就會比我們更了解我們自己。
這三項發展提出了三個關鍵問題，希望讀者在讀完本書之後，仍能常掛於心：
1.生物真的只是演算法，而生命也真的只是數據處理嗎？
2.智能和意識，究竟哪一個才更有價值？
3.等到無意識但具備高度智能的演算法比我們更了解我們自己時，社會、政治和日常生活將會有什麼變化？