CyberClip #28 更名通告

Shyrz · 2023年2月11日

邮件通讯

23 · 02 · 12 号刊第 28 期

新故相推，日生不滞。兔年春节已过，给诸位拜个晚年！

祝瑞兔迎祥，否极泰来，诸事顺意，万象更新。

📢经过几周的筹备，Shyrism.News 正式从代号更名为 CyberClip，刊号、期号将继续沿用保持不变，本通讯的官网也一应变更为 cyberclip.news，欢迎访问。让我们重新认识一下：

CyberClip 是一份臻选互联网上有价值内容的赛博剪报，两周一期，涵盖新奇趣闻、热点议题、前沿科技以及其他关于生活、关于未来的事物。

同时，我还为诸位整理了一份 CyberClip RSS 精选订阅合集，欢迎自取。感谢上期打赏的朋友，也感谢所有朋友一直以来的支持！

本期选文《写作的终结》出自 iA Writer 团队之手，由时下火热的 ChatGPT 为引子，畅想了迅速进化的 AI 可能对我们人类的写作、工作、生活产生哪些影响；选文《没有特殊冲突的游戏就不是游戏》是一篇节选文章，深入探讨了游戏与冲突的关系，并引用皮亚杰的理论进行了阐释；选文《世界人口增长不会带来更多创新》引用边际效用递减的概念驳斥了增加人口就能推动发展、推动创新的观点，指出我们必须采取其他措施来刺激增长，而非机械地扩大人口规模。

希望有所启发。

博客｜竹白

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写作的终结

→ 原文链接：The End of Writing — iA Team / iA Newsletter / 2023-01-25

你听说过这个消息。微软收购了 OpenAI 49% 的股份。很快，ChatGPT 将成为 Word、PowerPoint、Excel 和 Outlook 的核心。大多数商业事务都是在 Microsoft Office 中编写的，而 AI 会让它的心脏跳动。

作为一名员工，你的工作将会简化为时不时地发出一些模糊指令。ChatGPT 会为你阅读、思考和写作。这只是时间问题，直到 ChatGPT 从 Office 毕业集成到 Windows 本身，运行整个系统，并使应用的想法看起来像卡带一样传统。听起来像是猪在邀请屠夫吃饭。微软知道他们在做什么吗？

迟早，AI 也会摆脱 Windows，是的，忘记笔记本电脑、台式机和显示器吧……AI 将在手机、手表，或者一个精致的小指环中运行。更甚 AI 可以通过一个超轻的客户端，在 12 秒差距之远的星系中为你做任何事情。

这可能是天堂。

应用和你 99 个订阅的终结：如果 ChatGPT 是所有应用程序的核心，你就不需要它们了，你只需要几个插件来渲染你发出的指令。
商业交流的终结：如果没有人再读写电子邮件、以及使用像 Slack 或 Trello 这样的应用，我们不如完全弃用它们。
上司的终结：如果每个人都使用同样的大脑，我们就不需要任何人告诉我们该怎么做。

或者，这可能是地狱。

收入的终结：当机器模拟工作比你自己做得更好时，我们还需要工作干什么？
你的终结：当机器比你自己能更好地模拟你时，我们需要你做什么？
语言的终结：如果我们都知道语言是不真实的，我们就不需要再说话了。

如果没有人理解没有人想过的东西，没有人阅读没有人写过的东西，我们不妨废除所有语言游戏，享受沉默。这不是很好吗？不开玩笑了，AI 似乎让所有的生产力应用都贬值了，不只是办公套件，还使得在电脑前的工作变得多余了。屏幕前的工作受到了像魏玛时代的通货膨胀一样巨大的冲击。

没有更多的狗屁工作

不用在 Outlook 中输入无聊的请求，不用裁剪图片，也不用为最新的乐高积木式的商业俗语做 PPT，也不用绞尽脑汁想没人会读的 Word 备忘录，你可以给电脑几个大致的指令，机器就会为你处理文本。在屏幕前工作从来没有这么容易过。所以……别紧张。反正都是扯淡。AI 将把现有的商业戏团推进到太空球一样的维度。

简报、会议、备忘录、提案、时间表和发票、交付物、写代码和代码审查、营销活动和分析......在 AI 开始模拟工作之前，屏幕前的工作都是对工作的模拟。是时候把模拟的模拟留给机器了。让它们来印钱，而你专注于重要的事情。那么，现在有什么是重要的？

忘记爱好

如果 AI 将我们从照常工作中解放出来，我们将用所有的空闲时间做什么？下象棋？画油彩？创作交响乐？阅读印刷书籍？在纸上写作？也许我们什么都不做，又也许只是轻松一下，或者也许是时候认真对待了。

我们需要重新考虑学校和工作。AI 已经非常清楚地证明，在很大程度上，我们都是在模拟知识和意义。它在模拟学校语言和商业语言方面非常出色，因为我们自己在这两个领域的很多理解在很大程度上都是模拟的。
我们需要重新思考如何度过空闲时间。AI 在把我们从工作岗位上开除之前，早就吞噬了我们所有的爱好。很久以前，它就在国际象棋上击败了卡斯帕罗夫。它是否能在作曲方面击败巴赫，在绘画方面击败毕加索，在写作方面击败莎士比亚，这仍然是有争议的。但它已经让一个业余爱好者很容易模拟他们。为什么要抵制？AI 将使界限变得模糊。
我们现在需要观察 AI，因为它仍然会犯错误，并通过漏洞揭示自己是如何工作的。AI 的行为和感觉就像癌症：它不受控制地生长在我们的有机知识之外，生长在有机知识已经发展出一些病变组织的地方，而且看起来也像癌症。我可能有偏见，但 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 的图片看起来不健康、有意义和快乐。这就像一个黑暗恐怖的东西从过去的有机物中生长出来。当然，它会变得更好，学会模拟快乐的图像。一旦它完美地模拟了我们，我们就再也无法理解它了。我们无法分辨它和自己，也无法理解它是如何运作的。

重要的是什么

在很大程度上，我们所知道的学校和工作一段时间以来一直是工作的模拟。现在，老师、学生、老板和员工都有 AI。你为什么要相信你——我的模拟人类同伴——能在任何事物中找到意义？你认为人们会因为你是人而关心你错误的努力吗？如果你把理解、阅读、思考、写作、关心和爱都留给机器，那你还算什么人？因为你有灵魂？灵魂是什么？是什么让你相信自己有一个真正的灵魂，当你把灵魂象征卖给机器的时候？

在我们都被那个黑洞吞噬之前，让我们记住人类语言的概念。语言连接着我们。语言通过空间和时间把一个人和另一个人连接起来。语言在思想之间传达意义，在身体之间传达感觉，它可以使我们理解彼此。它可以使我们与他人感同身受。语言是一座桥梁。

如果我们把桥的一边斩断，桥就会倒下。如果一个听众或演讲者、作家或读者不再感受所讲的内容，桥就会垮掉。没有主体的语言是毫无意义的、毫无意义的、空洞的。

写这篇文章花了几年时间，花了好几天的时间来思考、动笔、重写，直到想得足够清楚。你可以让 AI 为你说话，但它不能帮你感受和思考。

没有特殊冲突的游戏就不是游戏

→ 原文链接：A game is not a game without a special kind of conflict — Eric Zimmermand / Psyche / 2023-02-06

玩是探索可能性，测试极限，超越功能和功利，进入意想不到和不合适的领域。朋克摇滚打破了传统的音乐创作方式。政治革命在玩弄现有秩序。新思想与旧思想相互博弈。在体验游戏的过程中，我们正在训练自己变得灵活和有创造力。要有批判性。不要只是接受事物的本来面目。

当我们玩东西时，我们开始以新的方式理解它。通常情况下，我们甚至会把这些东西变成新的东西。游戏就像厚颜无耻的寄生虫。它会抓住其他事物——行为、物体、情境——但是，它并没有吸取它们的生命，相反地，它的作用恰恰相反。这使他们活跃起来。它带来快乐。它打开了你从未想过的可能性。

游戏——从 5000 年前的棋类游戏到去年的电子游戏大片——是各种可能性的微型实验室。因为游戏从来不是孤立发生的（毕竟我们总是在玩一些东西），所以游戏可以成为加深我们彼此联系的一种方式。玩耍使我们置身于一种奇特的合作与竞争的舞蹈中，在那里我们更深入地了解他人和自己。

游戏是一种冲突。无论两支球队是在打一场篮球比赛，还是几个朋友围坐在厨房的桌子上玩一款梦幻桌面游戏，或者你沉浸在最新的智能手机解谜游戏中，都是如此。每款游戏都让玩家在一个冲突系统中相互竞争。这种「冲突」听起来可能是消极的，是一种对立的竞争。事实上，游戏中的冲突在某种程度上总是协作性的。这是因为每个参与者都自愿地同意一起参与游戏。如果我们被逼着玩，那就不是真正的玩。我们都决定在游戏的空间内度过接下来的几分钟——或几小时，或几周——并一起保持游戏的斗争性。即使当我们独自玩游戏时，从某种意义上说，我们也是作为玩同一款游戏的玩家社区的一部分进行合作。

游戏的持续斗争将能量和粘性融入到游戏体验中。当我们玩耍时，我们是在参与有成效的冲突，快乐的冲突，有意义的冲突。冲突是游戏戏剧性机制的一部分，能够抓住我们的思想和情感。每个讲故事的人都知道，没有冲突就没有戏剧。冲突是让游戏在我们心中火起来的火花。

游戏有时唤起的恐惧——例如，对暴力游戏导致真实暴力的恐惧——部分来自对我们与游戏中固有冲突关系的误解。当我们玩游戏的时候，我们不会对游戏是否真实感到困惑。事实上，我们能够在游戏中失去自我，因为（矛盾的是）我们知道游戏是人为的。游戏中的冲突就像两个演员在舞台上打架：人为的、戏剧性的战斗。在座位上观看的观众不会冲上台去干预和阻止战斗。相反，他们坐在剧院里，暂停怀疑。他们可以被战斗的戏剧性所吸引，但同时也知道这是人为的。

所有这些都发生在游戏的原子层面上。人类学家格雷戈里·贝特森（Gregory Bateson）在他的论文《游戏与幻想理论》（A Theory of Play and Fantasy，1955）中观察到，当一条狗玩闹着咬另一条狗，它在传达两件事。「nip」的意思是「我在咬你」(一种「咬」的意思)，但「nip」同时也有「我没有咬你，我只是在玩」的意思。在某种意义上，即使是狗，也会暂停怀疑。当我们参与到游戏的人为冲突中，我们就参与到了这种多层次的元意识中。

尽管如此，游戏有时也会出错。偶尔，玩闹的狗会陷入真正的战斗。也许恐慌的时刻升级了，突然咆哮和撕咬变成了现实，因为一起玩耍的合作精神被真正的战斗打破了。游戏中脆弱的、人为的冲突会以令人不快的方式渗透到现实中。电子游戏往往会成为最糟糕的网络文化的滋生地，在这种文化中，被边缘化的玩家会发现自己受到了攻击。「这只是一场游戏」在游戏被滥用时就站不住脚了。这些有害的模式——非人的恶意攻击、不惜一切代价的获胜、有偏见的骚扰——与合作良好的模式背道而驰。

这是每个游戏设计师和玩家都要面对的潜在冲突。你如何在全面竞争中保持合作玩法?你该如何利用戏剧性冲突的元素火花而不让它毁了整款游戏？冲突如何抵抗毒性，保持富有成效、有意义和快乐？这一切都取决于我们玩游戏时所形成的社区。

在《儿童的道德判断》（The Moral Judgment of The Child，1932）一书中，心理学家让·皮亚杰（Jean Piaget）追溯了儿童理解弹珠游戏规则的过程。在他的祖国瑞士，皮亚杰发现孩子们玩足球的方式非常本土化。在不同的城镇和社区中，画圈、射击弹珠、抓住目标（有时是保留目标）的规则也不尽相同。这些规则纯粹是儿童文化，是长辈传给幼儿的传统，没有成年人的干预，也没有当今大众媒体的商业化。皮亚杰发现孩子们在学习玩弹珠的过程中会经历三个不同的阶段。最小的孩子模糊地意识到你应该遵守一些规则，但他们不太明白这些规则是如何运作的。他们会玩弹珠游戏，在沙子上画一个圈，也许还会敲一两个弹珠，但并不完全理解整个系统。

在第二阶段，通常从 5 岁左右开始，孩子们能够理解弹珠的规则，并充分地沉浸这个游戏，但以一种非常特殊的方式。他们把规则视为一种神圣的权威。他们只严格遵守游戏规则，不允许任何人违反规则。玩游戏只有一个正确的方法。

第三阶段开始于 10 岁左右。孩子们开始把弹珠视为一种社会契约，一套只有玩家同意遵守才具有权威性的规则。这意味着，如果每个人都同意，规则是可以改变的。这基本上也是成年人看待游戏的方式：将其视为一种自愿的社交结构。从这个意义上说，游戏非常灵活，但也非常脆弱。只有在我们都同意的情况下，游戏才会发生。

游戏设计师伯尼·德科文（Bernie De Koven）将这种游戏社区视为一个让玩家更真实地了解自己的空间。在他的著作《玩得好的游戏》（The Well-Played Game，1978）中，他描述了意识到玩家可以选择改变游戏本身的力量，如果他们想在一起玩得更好的话。这不是无缘无故的破坏。深度游戏模糊了玩家和设计师之间的界限。它要求我们对彼此更加敏感和开放。它要求玩家在游戏时积极关注他人的需求。

对于皮亚杰来说，弹珠游戏是一个探索我们道德如何发展的缩影。对于德科文来说，从游戏中涌现出来的玩家社区为个人提供了一起练习变得更好的机会。这些不仅仅是抽象的概念。游戏的每一刻都是与他人合作的机会，也是探索游戏的社会契约的机会。

游戏将我们彼此联系在一起的潜力，与它教会我们了解自己的潜力是类似的。每一场比赛都是一次展现自我的机会。在游戏中，当我们扮演新的角色和角色时，这种情况就会发生。我可能是一个强大铁路帝国的棋盘游戏男爵夫人，与其他实业家玩家交战。或者是一个鬼鬼祟祟的电子游戏忍者，我通过按控制器上的按钮来操纵她，向她的敌人复仇。

通过游戏，我们可以尝试新版本的自己。有些是有抱负的，有些是越轨的。游戏是一个可以发现、探索和发展身份的环境。即使是在看似抽象的游戏中，身份也会激增。在一支足球队里，你可能被赋予一个位置（前锋），在球队中的一个角色（队长助理），一个历史身份（与艾比·瓦姆巴赫（Abby Wambach）相同的球衣号码），一个职业身份（劳资关系的雇员），甚至是媒体叙事中的主角（崭露头角的天才）。

社会学家加里·艾伦·法恩（Gary Alan Fine）在他的《共享幻想》（Shared Fantasy, 1983）一书中，将角色扮演游戏(如《龙与地下城》（Dungeons and Dragons, 1974）中的参与者的身份认同划分为三个不同的层面。在游戏中存在角色层面，即当玩家在游戏世界中采取行动或以虚构角色的声音说话时，角色就会被表达出来。还有一个玩家层面，我们管理统计数据，掷骰子，试图战胜游戏大师，为下一个关卡积累点数。最后是人的层面，即游戏之外的关系和责任：该轮到谁为披萨买单？为什么我们游戏社的女生不多？玩游戏并不意味着只占据其中一层。意思是同时存在于所有的星球上。在这些关卡之间闪烁的是游戏。游戏也可以结合身份一起玩。

这就是「沉浸感」概念的问题所在，它倾向于假设游戏玩家以某种方式离开现实世界，完全沉浸在虚拟世界和角色中。在街机格斗游戏中，在一个层面上，你认同你所扮演的角色，将自己延伸到游戏世界中。你同时也是一名玩家，研究游戏的怪癖，寻找微小的优势，试图超越对手的行动，用垃圾话刺激她的神经。与此同时，作为街机中的玩家，你需要在当地玩家场景的社会等级中导航，或者制定策略，如何最大化你投入机器的硬币的价值。这种身份的波动游戏就是沉浸感的真正含义。

在历史剧《爱德华时代的乡间别墅》（2002年）——在美国以《庄园》的名称播出的（2003年）——中，一个英国中产阶级家庭扮演有土地的爱德华时代绅士，还有其他人扮演他们的仆人。在这部剧里发生的事情非常引人注目。在短短几周内，这个家庭真正沉浸在爱德华时代英国的物质和社会条件中，开始呈现出那个时期的阶级意识。父亲所说的和所相信的，在我们现代人听来似乎是不可理喻的：家庭成员生来就应该过这种生活，或者他们的仆人是真心爱他们的（事实上，扮演「仆人」角色的参与者几乎要退出演出了）。

沉浸在一个虚构的游戏世界中，也是沉浸在一个意识形态的现实中。这是因为玩家身份同时存在于游戏的虚拟世界和现实世界中。在游戏中，我们参与并转换身份，参与合作和冲突，与他人和自己合作或对抗。作为一种古老的人类表达形式，它与我们今天的数字生活有着显著的相关性，现在是时候认真对待游戏了。因为只有通过玩耍，我们才能发现自己是谁，以及我们可能成为什么样的人。

摘自《打破的规则》（The Rules We Break, 2022）一书 © Eric Zimmerman / 经旧金山 Chronicle Books LLC 许可使用

世界人口增长不会带来更多创新

→ 原文链接：Growing the World Population Will Not Lead to More Innovation — Erik Engheim / Medium / 2021-01-02

今天，数十亿人只能勉强糊口。他们勉强度日，过着食物和机会都很少的生活。这种情况在人类存在的大部分时间里都是现实。让数十亿世界人口摆脱贫困是一项艰巨的任务。现在想象一下，有人走过来说：「解决所有这些问题的方案是再增加 10 亿无法养活自己的穷人。这一行为将推动创新，解决整个问题。」

我们应该嘲笑有人提出如此疯狂的建议，但事实上，今天许多看似聪明的人都这么建议，包括埃隆·马斯克（Elon Musk）等科技界亿万富豪。他通过各种推文详细阐述了这个特定主题。例如：

→ https://twitter.com/elonmusk/status/1483485798548840450

我知道你在想什么：「你在曲解马斯克的意思！他从来没有说过他想多赚 10 亿。他从来没有说过他想要多 10 亿穷人」。

好吧，那他想要什么？这就是「更多人解决一切」群体的问题所在。他们从不非常具体。让我们公平地假设，埃隆·马斯克想要的是西方世界更富裕、受过良好教育的人。他想要更多享有特权的白人。不，等等，别扯了。我不应该把这些话强加给他。我们实际上不知道埃隆·马斯克是什么意思，但这并不重要。

如果我们需要的是更多受过良好教育、能够为创新和人类繁荣做出贡献的人，那么我们就不需要增加世界人口。我们已经有数十亿穷人可以「升级」为富裕的、受过良好教育的中产阶级。如果这是必需的，那么我们就不需要增加新生儿的数量。相反，我们要么接受更多移民到富裕国家，从而把穷人变成富人。或者，我们需要向贫穷国家输送更多的资源，以发展它们的经济，增加这些国家的机会和教育。

让我强调这一点：世界并没有面临人口短缺！我们有很多人口，而缺少的是所有这些人的机会。这应该是重点，而不是像埃隆·马斯克（Elon Musk）似乎认为的那样，增加新生儿的数量是保障未来的必要条件。

在讨论人口增长对创新的影响时，我注意到人们对创新的运作方式有一连串的误解，我想在本文中解决这个问题。在深入讨论细节之前，让我先列出几个关键点：

社会用于教育人民的资源是有限的。根据任何国家现有的教师和校舍的数量，有一个最佳的学生人数。
边际效用递减法则表明，随着人口数量的增长，我们将更难有效地利用他们来解决社会的挑战。同样地，随着资源消耗的增长，我们将不得不越来越多地求助于边际生产力的土地。
大多数问题都是同时存在且并非无足轻重的，换言之，不能通过在上述问题上投入更多的人和资金来线性地减少解决问题的时间。

提高人力资本的挑战

归根结底，我们的繁荣建立在提高人力资本的基础上。正是我们在各个层面上对人才的投资，帮助提高了科学和经济产出。这不仅关系到学校制度，还关系到改善儿童保育、改善营养、改善居住空间等等。

我们可以从几个方面来看待这一挑战。我将用一些极端假设的例子从不同的角度来强调。问问你自己以下问题：什么样的贫困家庭最有可能给他们的孩子提供良好的教育——有 2 个孩子的家庭还是有 12 个孩子住在一套两居室公寓里的家庭？

没有一个社会有无限的学校和好教师。因此，学生数量的过快增长将减少高质量教学的机会。

我们可以举另一个例子：想象一下明天学龄儿童的数量翻一番。你认为这会对这些孩子的教育和幸福产生怎样的影响？想想这个事实：增加更多的孩子并不会让学校建筑和老师神奇地出现。这些重要的基础设施是由成年人提供的。社会自然会为学校分配更多资源，但这只有通过减少其他经济领域的投入才能实现。我们也不太可能给每个孩子同样的照顾和关注，就像在学校人数翻倍之前一样。即使我们提前多年就知道这种翻倍会发生，并能培训更多的教师和建造更多的学校，这一点也适用。

这不仅仅是校舍和道路等物质资源的限制问题，也是人力资源的限制。在一个特定的社会中，没有无限的高质量教师。无论你是想拥有更多的教师还是想生产更多的石油，你都会遇到边际效用递减法则的概念。即质量随边际下降的观点。

边际效用递减法则

我们使用的所有资源都有不同的质量。一些农业用地土壤质量好，气候好，产量高。一些矿山的矿石品质比其他矿山高，以更少的能源和金钱提供更多的金属。这同样适用于人。有些人比其他人更聪明或更有才华。在经济学中，这一事实是许多类型分析的核心。例如，市场价格被认为与我们所说的边际成本有关。

公司不以生产成本销售产品，而是以产量增加一个单位就能盈亏平衡的价格销售产品。假设前 9 件商品的成本是 10 美元，而最后 10 件商品的成本是 100 美元，那么每件商品的售价将略高于 100 美元，否则就不值得生产第 10 件商品。因此，产量不断增加，直到你的成本将价格推高到客户不愿意支付的水平。

成本如此增长的原因有很多。增加产量可能需要支付员工更多的加班费，这将增加单位成本。这可能意味着购买更多的原材料。原材料供应商可能面临同样的挑战，边际成本会导致更大数量原材料的更高单位成本。

例如，不断增长的粮食生产可能需要使用质量较差的农田，这需要更多的肥料和更多的劳动，同时产量仍然较小。

历史油价可以很好地说明这一现象。你可能会惊讶地发现，19 世纪 80 年代石油价格低至每立方米 5 美元，而最近几年已经超过了每立方米 400 美元。在 19 世纪晚期，他们的原始技术是如何使开采石油的成本比现在低近 100 倍的呢?

原因很简单，那时候人们有更好的油田选择，而这些油田后来已经枯竭了。随着储量最丰富的油田逐渐枯竭，我们不得不在边缘地带使用低质量的油田。我的祖国挪威就是一个很好的例子。在北海钻探石油很难说是最佳选择。天气条件恶劣，而且石油在很深的地方。人们必须花费数十亿美元建造大型复杂的石油平台来开采石油。必须用直升机运送工人和物资。同样，也不是特别便宜。早年间，石油勘探可以在陆地上进行，需要在非常浅的深度进行钻探，这大大降低了钻井成本。

然而，石油几乎是独一无二的。仅仅十年间，铜矿的矿石品质下降了约 25%，这导致需要更多的努力来获得相同数量的铜。铜矿的能源使用增加了 46%，尽管产量只增加了 30%（Guiomar Calvo, 2016 年 9 月）。

铜、锌和黄金生产的能源需求（单位：GJ/t）与矿石品质的关系

这一问题只会加剧，因为能源需求不会随着矿石退化而线性增长，而是接近指数增长：

当矿山中矿石品质降低时，金属提取所需的能量增加。因此，矿石品质较高的矿山先开采，剩下的留到将来开采，希望技术改进能抵消这些成本。但即使技术进步了，从图中可以观察到的第二定律的指数特征清楚地表明，当矿石品质接近地壳丰度时，所需的能量也会呈指数上升。因此，技术可以改善提取，但不能减少采矿过程所需的最低能量，因为矿物变得分散。

因此，人口增长的根本问题是廉价的资源被耗尽，而我们只剩下质量较差的田地和矿场，从那里开采资源的成本要高得多。你可以通过创新在一定程度上抵消这个问题，但由于能源需求随着矿石的退化而呈指数增长，你根本无法以足够快的速度进行创新。创新不会随着人口数量的增加而呈指数增长。恰恰相反。

这个问题适用于所有的人力资源。随着学龄儿童人数的增加，我们需要雇佣更多技能水平较低的教师，这意味着更糟糕的教育结果。如果你雇佣了更多的教师，但预算却没有大幅提高，那就意味着教师的工资会降低，这将阻碍那些更有才华的人寻求这一职业，导致情况进一步恶化。

不再有唾手可得的果实

科学和工程已经收获了唾手可得的果实。在今天，要取得进一步的进步要困难得多。《大西洋月刊》上有一篇文章，叫做《科学的回报越来越少》，详细探讨了这个话题。他们有下面的图表，显示了博士的资助是如何随着论文发表数量的增加而增加的。

乍一看，这张图看起来不错，但它并不反映对科学发现的实际影响。同一篇文章中的另一张图显示了物理学家自己按年份评定的更重要的发现。在这个柱状图中，我们甚至没有看到 20 世纪 80 年代以后的东西，因为 20 世纪 80 年代以后很少有科学家被评为重要发现。

这种影响是显而易见的。这反映在今天的经济增长比过去慢得多。如果你观察不同年代的生产率增长，你会发现一些相当大的差异。从 1950 年到 1970 年，瑞典和美国的生产率分别提高了 117% 和 68%。

在随后的几十年里，增长明显放缓。瑞典和美国的生产力分别增长了 53% 和 36%。如果我们快进到最近 20 年，我们看到这两个国家都没能达到甚至 40% 的水平。

在过去，之所以有如此大的增长，是因为技术的普及，如汽车、公共交通、电动工具、冰箱、洗衣机、飞机、化肥、拖拉机和其他机械化农业、采矿和制造的设备。互联网和计算机革命根本没有产生同样的影响，即使我们深刻地推进了这些技术。Netflix、Facebook 和 WhatsApp 并不能提高工作效率。

我要说的是什么？我想让大家明白，我们生活在一个边际效用递减的世界。创新不会像过去那样创造奇迹。过去技术的深刻进步使我们跨越了矿石品位和优质农业用地供应的下降。然而，用技术对抗资源枯竭的能力正在从我们身边溜走。从手工采矿到使用炸药和大型机器，生产力得到了根本性的提高，抵消了矿石品位的下降。这种改进已经用尽了。采矿、制造业或农业都不可能再得到同样程度的改善。唾手可得的果实已经被采摘了。

并行化是困难的

一个普遍但天真的想法是，进步可以随着负责改进的人的数量而几乎线性地提高。许多人似乎认为，如果 100 万人每十年产生 10 项发明，那么 200 万人每十年就会产生 20 项发明。潜在的假设是，创新可以几乎完美地并行化。创造新的更好的东西是高度独立的任务，可以并行完成。另一种具有类似结果的观点是，认为创新只是少数天才做出根本性突破。有了这样的想法，我们需要更多的人来增加天才出现和推动社会发展的机会。这是伟人理论的一个变种：

伟人理论是 19 世纪研究历史的一种方法，根据这种理论，历史在很大程度上可以用伟人或英雄的影响来解释：具有高度影响力和独特的个人，由于他们的自然属性，如卓越的智力、英雄般的勇气、非凡的领导能力或神圣的灵感，具有决定性的历史影响。

恕我直言，这种观点完全是无稽之谈。如果你研究了几乎所有创新或进步的历史，你很快就会发现，总是有许多同时代的人有类似的想法或概念。一般来说，谁成为第一个做出某种发现的人多少有些武断。

例如，当托马斯·爱迪生制造灯泡时，已经有许多人在做灯泡实验了。爱迪生只是第一个得到一个实用的版本，不会太快烧坏。牛顿因发明微积分而闻名，但莱布尼茨在同一时间也在发展微积分。亚历山大·格雷厄姆·贝尔和埃利沙·格雷差不多在同一年发明了电话。

因此，突出的不是单个天才的独特和孤立的突破，而是所有的双重努力。所有人都在并行地进行类似的发明和发现。因此，加入更多聪明人的一个可能的结果是，我们只会让更多的人同时发明同样的东西。是的，进展可能会更快，但远没有许多人似乎认为的那么快。

但是，难道更多的人在同一个问题上一起工作就不能更快地解决一个特定的问题吗？这当然有帮助，但四个人解决一个问题的速度不会比两个人快一倍。但这是为什么呢？为什么我们不能不断地增加人以使事情做得更快？

一旦你把任何复杂的任务分解成多个子任务进行分析，原因就很清楚了，你会无一例外地发现，只有少数步骤可以由多人并行完成。想想像准备一顿饭这样的小事：一个人可以在另一个人做饭时布置餐桌。你可以让多个人同时切菜。然而，增加更多的人并不能使面食煮得更快。你不可能增加十个厨师来把煮面的时间减少到 1/10。同样，在锅里煎肉的时间也不能通过增加人员来减少。它需要的时间是必需的。

此外，许多步骤是相互依赖的。切菜的时候不能同时炒菜。创新也不例外。新技术的创造成为可能，因为前提技术已经开发出来。一旦内燃机被制造出来，我们就可以制造汽车或火车，但在此之前不行。一旦电动马达被制造出来，电动工具就成为可能。电动工具使装配线和其他创新成为可能。

让我通过一个简单的例子来阐明这个问题：下面是一个复杂任务的抽象图示，它可以被分解成多个子任务，其中一些是相互依赖的，而另一些是相互独立的。这幅插图可以代表任何东西，从建造一辆汽车到做出一项杰出的发明或解决一个棘手的数学问题。

有些子任务是可以并行进行的。在我的插图中，你可以并行地做 A1 到 A4 的子任务。这意味着 4 个人做 A1 到 A4 的任务可以比一个人做的快四倍。2 个人可以做 C1 到 C2 的速度是 1 个人的 2 倍。然而，4 个人做 C 的任务不可能比 2 个人快，因为子任务不能进一步分解。

两个人可以在 5 个步骤中完成所有子任务，如下图所示。

如果我们将人数增加一倍呢？我们会把时间减少一半吗？不会，我们只是把它的时间从 5 个步骤减少到 4 个步骤。

如果我们再增加 2 个 8 人，完成所有子任务所需的时间没有变化。我们可以看到更多的人加快了完成的速度，但不是以一种非常有效的方式。项目经理弗雷德·布鲁克斯在 20 世纪 70 年代有过类似的观察，并就此写了一本书，名为《人月神话》：

复杂的编程项目不可能被完美地划分为不连续的任务，这些任务可以在工人之间不进行沟通，也不需要在任务和执行任务的工人之间建立一套复杂的相互关系。因此，给一个落后于计划的项目分配更多的程序员会使它更晚完成。

技术和科学的进步与我在摘要中所阐述的方式大致相同。在有人发现 B1 之前，会有一些我们可以标记为 A1 到 A4 的前置技术、见解或发现。如果我们在艾萨克·牛顿的时代把科学家的数量增加到现在的四倍，很明显，这不会让科学进步得更快。有足够多的学者不可能开始研究激光或核反应堆，因为首先必须有许多先决条件的发现。此外，这些发现不一定能通过增加更多的人来加快。

编写在多个微处理器内核上并行运行的代码是一种挑战

计算机科学领域内的任何人都应该熟悉这些挑战。直到 2000 年左右，我们还能使每个单独的微处理器运行得更快。从那时起，我们只能通过将多个微处理器封装在一个硅片上来提高性能。这给像我这样的软件开发人员带来了重大问题。我们不得不改变我们编写程序的方式。我们必须确定哪些任务可以并行运行，这样我们就可以通过并行执行多个任务来提高性能。这从来不是一个简单的问题，现在也不是。

大多数计算机算法就像我的插图。它们有可以并行运行的部分，而其他部分则取决于其他任务的完成情况，然后才可以进行工作。不同的问题比其他问题更容易并行化。例如，网络服务器的工作相对容易并行化，因为处理来自不同用户的请求可以被视为独立任务。

相反，对于计算机游戏来说，很难将工作分成 6 个以上的独立任务。通常情况下，在屏幕上渲染图形、检查物体是否相互碰撞、模拟物理运动和人工智能是可以并行运行的任务。

结论

许多任务在本质上是有顺序的。你只能在另一个问题已经被解决之后再解决一个问题。我们可以在一个问题上投入更多的资金和人员来加快事情的进展，这种想法错误地认为大多数问题在本质上是不连续的。它们可以按任意的顺序解决，因此可以简单地并行化。

许多人会反对并指出，有人可以在另一个人解开人类 DNA 的奥秘时，致力于制作一个电脑游戏。这就是在做并行的工作。是的，有许多任务我们可以并行完成。然而，如果你看看科学中几乎所有的主要领域，你会发现已经有无数的人在并行地处理非常类似的问题。例如，核聚变，如果有的话，那就真的很酷。尽管它相当深奥，但有许多研究机构和公司在并行地研究核聚变动力。这并不是完全的浪费，因为一种方法可能比另一种方法更有效。

然而，就资源使用而言，它仍然是相当浪费的。序列化地一种一种进行测试比并行测试要好得多。这样一来，一旦你找到了一个可行的解决方案，你就可以放弃尝试许多方法。

当然，我们有点匆忙，所以我们可以承受一点浪费。现代微处理器也很类似。他们浪费了大量的晶体管来获得相对温和的性能改进。然而，我们在微型化方面的进步使得晶体管非常便宜，我们可以承受得起浪费。

我写这篇文章的动机是证明在地球上增加更多的人口不会带来更多的创新，反而会加大对我们有限资源的压力。因此，增加更多的人可能会导致相反的结果。唾手可得的果实已被摘走，这意味着资源短缺将越来越明显。很明显，创新更多地依赖于丰富的资源，而不是丰富的人才。受过良好教育、拥有先进设备的人比没有受过良好教育、工具很少、设备便宜的人能取得更多的成就。质胜于量。

我们现在处于创新的边缘，这意味着如果我们想真正感受到经济的繁荣，我们需要更便宜的资源。如果我们被迫从边缘土地上开采资源，情况就不会如此。简单的解决方案是降低人口。更少的人需要更少的资源，这意味着你可以将资源开采限制在矿石品位最高的矿山、土壤最肥沃的土地上，并从风最大的地方提取风能。

最终，我们将达到一个技术水平，在未来有强劲的增长的可能性。例如，外太空提供了许多机会，但能够利用太空中的资源是非常遥远的。这只是需要时间来开发技术，你不能通过让更多的人来解决问题来走捷径。技术是需要时间来成熟的。

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