製圖：傑伊·本特（Jay Bendt）

撰文 | 娜奧米·奧雷斯克斯（Naomi Oreskes） 

翻譯 | 紅豬

人工智能領域有句格言：“簡單的事情很難，難的反而簡單。”這叫“莫拉韋克悖論”，叫這名字是為(wei) 了向西格麗(li) 德機器人公司（Seegrid）的創始人漢斯·莫拉韋克（Hans Moravec）致敬。最近有一本書(shu) 對這個(ge) 悖論做了詳細解說，書(shu) 的作者是計算機科學教授梅拉妮·米歇爾（Melanie Mitchell），書(shu) 名叫《人工智能：人類思考指南》（Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans）。那些大多數人覺得很難的活動，比如下棋或解高等數學，機器都能輕易地運算出來。但是許多讓人類覺得簡單甚至瑣碎的任務，機器卻怎麽(me) 也攻克不了。

25年前，卡斯帕羅夫成了第一個(ge) 輸給電腦的國際象棋特級大師。到今天，計算機程序已能在撲克牌和圍棋等比賽中擊敗一流好手。電腦能創作音樂(le) ，甚至通過著名的圖靈測試——也就是騙過人類，讓對方覺得自己在和另一個(ge) 人類交談。然而，那些大多數人都覺得簡單的事情，卻使計算機覺得為(wei) 難，例如學說母語、通過肢體(ti) 語言推斷一個(ge) 行人是否想過馬路——這件事人類司機不假思索就能辦到，卻會(hui) 難倒最先進的自動駕駛汽車。

每一個(ge) 研究者都會(hui) 告訴你：國際象棋之所以較為(wei) 簡單，是因為(wei) 它遵循一套嚴(yan) 格死板的規則，由此產(chan) 生數量有限（盡管這個(ge) 數字很大）的可能性。而推測一名行人的意圖卻是一項更加複雜靈活的任務，很難簡化成幾條規則。這麽(me) 說無疑是正確的，但是在我看來，把AI係統總結的經驗用在目前更緊迫的問題上，或許可以讓我們(men) 學到更多。我們(men) 就叫它“疫苗-接種悖論”（vaccine-vaccination paradox）吧。

每一位熟悉生物學的人可能都對近期的疫苗研發速度印象深刻：在不到一年的時間裏，研究者就開發出了可以有效應對新冠疫情的疫苗。無論是Moderna疫苗還是輝瑞-BioNTech疫苗，都利用信使RNA（mRNA）給細胞下達指令，產(chan) 生新型冠狀病毒表麵的刺突蛋白，以此激發身體(ti) 產(chan) 生抗體(ti) ，反擊真正的病毒感染。這是一項絕妙的生物技術研究，為(wei) 將來類似的mRNA用途指明了方向。

但現在，距這些疫苗上市已經幾個(ge) 月了，讓美國人充分接種卻還是一項艱巨的任務。其中的困難不僅(jin) 在於(yu) 過去一年中美國艱難的政治形勢，後勤上的挑戰也很嚴(yan) 峻。在疫苗獲批之前，就有衛生專(zhuan) 家擔憂玻璃瓶、注射器或冷藏設備會(hui) 出現短缺。還有人指出了疫苗猶豫（vaccine hesitancy）的問題。等到疫苗上市，接種項目又受到一係列新問題的困擾，例如日程安排之類的普通任務。現在我們(men) 發現，像開發疫苗這樣的難題（相對）簡單，難的反而是疫苗接種這個(ge) 本該簡單的任務。

或許是時候重新思考概念的劃分了。我們(men) 一直認為(wei) 象棋很難，因為(wei) 高手不多，特技大師更是寥寥無幾。相比之下，僅(jin) 美國就有近400萬(wan) 護士，其中大多數都應該懂得如何接種疫苗。如果形勢需要，大概絕大多數國民都能學會(hui) 駕駛卡車運送疫苗。然而這樣的看法混淆了“困難”和“稀缺”。就像前麵人工智能的例子所顯示的，人人都會(hui) 的事情，從(cong) 某個(ge) 角度看其實非常困難。又或者，我們(men) 混淆了難以構想的概念和難以做成的事情。量子物理在概念上很難，而在一個(ge) 多樣性極其發達、衛生體(ti) 係又高度分散的國家注射6億(yi) 支疫苗，在實踐上更是難得驚人。

我們(men) 說物理是“硬”科學，因為(wei) 研究對象大多獨立於(yu) 複雜的人性，由此得出的定律（至少在正常環境下）能給出確切的回答。但物理和化學不會(hui) 告訴我們(men) 如何設計一個(ge) 行之有效的疫苗接種程序，或如何解決(jue) 行人橫穿馬路的問題，部分原因在於(yu) 這兩(liang) 門學科無助於(yu) 我們(men) 理解人類行為(wei) 。社會(hui) 科學很少給出確切答案，但它並不簡單。在求解現實問題時，令我們(men) 出錯的好像都是看似簡單、直接的問題。疫苗-接種悖論告訴我們(men) ，真正艱難的科學是涉及人類行為(wei) 的那些。


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