学术英语理工版课文翻译(2)

Text 5 下一份工作你可以和人工智能竞争吗?

《纽约时报》最近的一篇文章描述了新的电脑软件，这种软件瞬间筛选成千上万份法律文件，寻找一些可诉讼的项目，可以取代律师付出成百上千个小时去读文件。这并不是笑话的开始，笑话是关于你需要多少律师来干什么。但是它确实提出了一个问题，那就是你需要多少律师。经济学家兼专栏作家Paul 用这个故事来解释电脑化有取代许多白领工作的危险。这些工作目前都是由大学毕业生承担（如果你不需要大学毕业生，你需要大学教授吗？）

IBM 的Watson电脑在Jeopardy 节目中打败了两个超人，这个故事就在这之后不

久发生，这无助于缓和人们的焦虑。现在有报道说软件程序在网络扑克游戏中赢得了大的赌注。自动化让所有人失业的恶兆最终到来了。

几十年来，在个人电脑出现之前很久，博学的观察家就写下了机器将如何取代人类

的文章——不管是好还是坏。有人担心大批被剥夺工作的工人会组成闹革命的暴徒。其他人建议引导大家培养爱好，因为我们有多得多的空闲时间在手中。但是这些观察家们预计的大量的工作缩减并没有到来。

现在终于到来了吗？

新经济的要求

美国历史上最大的职业替换实际上是农耕的结束。在美国独立战争时期，大约90%

的美国人从事农耕。他们是农场主，农场主的妻子、孩子、帮手、奴隶。大部分情况下，他们从事农业以维持生计。如果有多他们就进行交换或出售。在19世纪市场销售变得日益重要，因为道路、运河、铁路把农民和城镇、港口连接起来。大船把农民的庄稼运到欧洲，农业越来越成为现金商业。

但是随着农业工业的增长，生产一蒲式耳的玉米，一加仑的牛奶，或一头牛所需的

工人数越来越少。在农业、牧场工作的绝对人数1910年左右达到峰值——大约一千一百万或一千二百万——然后这个数字迅速下降。现在，农业提供不到二百万工作。

发生了什么？很大一部分是自动化出现了——更好的犁、种植方法和播种机、收割

机——科学农业也产生了，更好的种子，等等。千百万农民和农业帮手现在成为多余的劳力，他们要寻找出路。美国工人中农民的百分比从1800年的最初90%左右，下降到1900年的40%左右，然后是2000年的不到2%。

但是总体上美国人并没有因为自动化而失去工作。农民——或者更典型地，农民的

儿女——在成长的经济中找到新类型的工作。其中许多工作都在制造业。这些工作比起农业来薪水更高，通常也会提供更好的工作条件。这也是为什么每一代乡村人都抱怨要让下一代也呆在农场有多难。

运行机器的机器

早期以水和蒸汽为动力的工厂曾雇佣很多以前在乡村的人。现在它们替代了千百万

手工艺人，有些学者把这个过程称为“去技能化”。比如，19世纪早期的鞋匠用手工制鞋，从未加工的皮开始，到鞋带结束。但是到19世纪中期，流水线的鞋在逐渐削弱鞋匠们的生意。19世纪30年代，在北卡罗来纳的一个小镇，教堂长者和鞋匠Leinbach抱怨说：“似乎我们中间不再有什么爱了。Leinbach的一位邻居，她可能不怎么爱手工鞋，她写道，她更喜欢从费城订制鞋，因为它们“比我拥有的任何鞋子穿得更好，更合适。”——而且可能还更便宜。取代手工艺人制鞋的，是机器操作的工厂工人们。

在1860年到1920年间工厂工作的数量增加了六倍（而其间的人口只增长了大约3

倍）。美国制造业中工人的比例从大约15%上升到大约25%。后来，工厂工作变得更难找，部分的原因就是自动化。除了向外国供应商转移外，自动化是制造业工作数量在1979年达到一千九百万极值的原因。在2008年这个数字降到了一千三百万，2008年次贷危机还没有真正来袭。

千百万制造业工作已经消失了，就像以前千百万农业和手工业工作消失了一样。但

是，在这个过程中，更多新的工作出现了。在1960到2010年间，美国的人口增长1.7倍，但是就业的美国人数增长了大约2.4倍。为什么会这样？不断增长的生产力的魔力。（还有母亲和移民加入到劳动力大军承担这些工作）

储蓄带来消费 农业、手工业和制造业的自动化使得产品——最重要的是食品——便宜到令人难以

置信。比如，大约在1900年一磅面包需要花费一位美国人半小时艰苦的工厂工作。大约在2000年，一磅更新鲜、更有营养的面包花费5分钟更简单的工作。因为食物、鞋子等等更便宜，省下来的钱可以买各种各样新的商品：比如汽车、冰箱，尤其可以支付提供服务的人：演艺人员、医生、服务员、老师、软件编写者、银行职员、警员、瑜伽教练等等。许多工作被取代的农民、手工艺人和工厂工人——或更常见的是，他们的孩子——最后成了粉领、白领，或者从事专业工作。

这个故事——从工作被取代的工人层面看是悲剧的，从国家劳动力层面看是高兴的

——它总结了几个世纪以来美国的工作经历。这样的经历还将继续吗？比如，文件搜索的电脑化将会让现在的工作消失，但会节约开支，这会为明天创造更新，或许更好的工作吗？

或者历史出现了转折？人工智能是一种新的自动化吗？20世纪晚期工作的标志是

脑力劳动，人工智能会削弱脑力劳动吗？人工智能只会让更好的工作消失吗？人工智能机器会接管最好的职业，比如系统分析师、生物医学工程师（年薪75000美元）吗？这些机器会让人们从事家庭健康助手和个人护理助手（大约20000美元一年）吗？——美国劳工统计局目前预计这四种工作在下一个十年会增长得最快。

美国人工作的历史趋势显示出一些乐观的倾向，那就是对于人们来说更好的工作来

了，但是历史也显示，很少有乐观的趋势以同样的方向发展很长一段时间。

Litigable: a. 可诉讼的，可作诉讼标的的 Pot: n. 赌注总额 Specter: n. 恶兆

For good or ill: 不管结果如何 Mob: n. 暴民，乱民 Uplift: v. 使高涨、振奋

Dispossessed: a. 被夺走的，被剥夺的 Displace: v. t. 取代，代替 Barter: v. 交换 Canal: n. 运河

Ranching: n. 牧场经营

Bushel: n. c. 蒲式耳（在美国=35.24升） Plough/ plow: n. 犁 Sow: v. t. 播种

Harvester: n. 收割机 Superfluous: a. 多余的

Raw: a. 未加工过的，天然的

Handcraft: v. t. 用手工制作

Undercut: v. t. 逐渐削弱，逐渐破坏 Elder: n. 长者，长辈

Turn the / a corner: 好转，有起色 Optimism: a tendency to be hopeful

Text 6 博弈论

博弈论是策略的科学。它试图从数学和逻辑的角度决定“游戏者”应该采取的行动，

以确保在大量“游戏”中得到最好的结果。它研究的游戏从象棋到抚养小孩，从网球到接管公司。但这些游戏都有共同的特点，就是互相依存，也就是，每个参加者的结果取决于所有各方的选择（策略）。在所谓的零和游戏中，参与者的利益完全冲突，这样的话，一个人的所得总是另一个人的所失。更典型的游戏有可能要么双赢（正的和）要么双输（负的和），同时还有一些矛盾。

博弈论是由普林斯顿大学的数学家约翰. 冯.诺伊曼最先提出的。早年这项理论的重

点在于纯粹冲突的游戏（零和游戏）。其他游戏被认为是合作的形式，也就是，参加者应该是共同选择和实施行动。最新的研究关注既非零和也非纯合作的游戏。在这些游戏中参与者分别选择自己的行动，但是他们和其他人的联系既有竞争也有合作的因素。

游戏基本上不同于中立环境下做出的决定。为了说明这点，想想伐木工人和将军所

做决定的不同。当伐木工人决定好如何砍伐木头，他不期待木头会反击；他的环境是中立的。但是当将军想要减少敌军数量时，他必须要预计和克服对他计划的阻力。就像将军一样，参与游戏者必须意识到他和其他有智慧、有目的的人之间的互动。他自己的选择必须允许冲突和合作的可能性。

游戏的本质是参与者策略的互相依存。有两种不同的策略依存性：按次序的和同时

的。对于前者，参与者按顺序移动，每个人都了解其他人前面的行为。对于后者，参与者同时行动，每个人都不知道其他人的行为。

在按次序移动的游戏中，对于参与者的一个总的原则是向前看和回过头来进行推理。

每个参与者应该想到其他人将会如何对他现在的行为做出回应，接下来他又将如何应对，等等。参与者要预计到他最初的决定将最终引向何处，然后利用这个信息来计算他现在最好的选择。在考虑别人会如何应对时，参与者必须设身处地从别人的角度考虑，而不应该把自己的推理强加于人。

原则上，经过有限的一系列步骤后结束的任何按顺序进行的游戏都可以被完全“解

决”。通过预测每个可能的结果我们决定每个参与者最好的策略。简单的游戏，比如三连棋，可以用这种方式解决，因此没有什么挑战性。对于很多其它游戏，比如象棋，计算太复杂，以至在实践中难以实施——即使用计算机。所以，参与者要预测几步，然后在经验的基础上努力评估后来的位置。

按顺序进行的游戏是线性链的推理，与之对照，同时行动的游戏涉及的是逻辑圈。

尽管参加者同时行动，都不知道其他人现在的行为，但是每个人都必须了解还有其他的游戏参与者。而反过来，其他人也同样应该了解这点。这种思维方式应该是：“我想他知道我知道…”。 所以，打个比方，每个人应该把自己放在所有人的处境中，努力计算出结果，他自己最好的行为是这个整体计算不可缺少的一部分。

使用普林斯顿数学家约翰纳什提出的平衡概念可以解决这个逻辑圈的问题（循环推

理该结束了）。我们寻找一系列的选项，每个参与者一个，让每个人的策略都最好，而所有其他人实行他们约定好的最佳策略。换句话，对于其他人的行为每个人都选择他最好的回应。

有时不管别人做什么，一个人最好的选项都是一样的，这被称为对那位参与者而言

的支配性策略。 其它时候，一位参与者一直都有坏的选项——一项被支配的策略——也就是不管其他人做什么，别的选项对他而言总是会更好。寻找支配策略，消除被支配策略，这

是寻求平衡的起点。

当我们说一个结果是一种平衡时，没有假设说每个人自己最好的选项会带给总体最

佳的结果。其实，有臭名昭著的例子，比如囚徒困境，在这个困境中，参与者每个人追求最好的个人利益，却被带入一个坏的结果。

对于在同时行动的游戏中循环推理的问题， 纳什的平衡观念依然还是一个不完整

的解决方案。有些游戏有很多这样的平衡，而其它游戏一个也没有，能够导致平衡的动态过程也未具体说明。但是尽管有这些缺陷，平衡的概念在分析许多策略互动时依然被证明是极其有用的。

下面的策略互动的例子说明了博弈论的一些基本原则： 囚徒的困境

两个嫌犯被分开讯问，每个人可以坦白或保持沉默，如果嫌犯A保持沉默，那么

嫌犯B可以通过坦白得到更好的待遇。如果A坦白了，B最好坦白以避免遭受极其严厉的待遇。坦白是B的支配性策略，同样的道理也适用于A。所以，在平衡中双方都坦白。如果他们都保持沉默，双方的结果都会更好。这种合作的行为可以在重复的游戏中实现。因为合作的中断，从欺骗行为（坦白）带来的短暂收益会不及长期的损失，在这个背景下建议使用针锋相对的策略。

混合的行动

在一些冲突的环境下，任何系统的行为都会被对手发现和利用。所以，采取混合行

动让对手猜是很重要的。典型的例子出现在体育运动中——不管是在足球比赛中特定情景下的跑动或传球，还是在网球中击斜线球或触线球。博弈论量化了这个想法并且具体列出了这些混合行动的正确比例。

策略性的动作

一位参与者可以使用威胁或承诺的手段以改变其他玩家们对于他未来行为的期待，

这样可以诱使他们采取对自己有利的行动，或阻止他们采取对他有害的行动。为了取得成功，这些威胁和承诺必须是可信的。但是这会产生问题，因为当时机到来时，做出威胁或履行承诺通常代价高昂。博弈论研究了几种方式以增强可信度。总的原则是降低参与者未来行为的自由度，这是符合他自己利益的。这样做，他消除了自己违背诺言或原谅他人过失的诱惑。

比如，科尔特斯一到墨西哥就烧掉了自己的船，他有意清除了撤退这个选项。没有

船回家，科尔特斯要么在征服墨西哥的过程中成功，要么死亡。尽管他的士兵人数远远不及对手，但是这种战斗到死的威胁让对手丧失了士气，对手选择撤退而不是和这样一个铁了心的敌人战斗。当宝丽来有意拒绝增加产品种类，以补充一次成像市场的时候，它采取的是相似的策略。它承诺对任何一个市场入侵者都决一死战。当柯达进入一次成像市场是，宝丽来把所有的资源都投入战斗。十四年后，宝丽来打败了柯达，赢得了将近十亿美元的诉讼，重新得到了它的垄断市场。

另一种让威胁可信的方式是运用冒险的边缘政策策略——有意创造一种风险，这种

风险就是如果其他参与者没有按照其他人的期待去做，结果会对每个人都很糟。在《冲突的策略》中，托马斯.谢林提出，边缘政策“是有意让局面变得有些失控，就因为它的失控可能对另一方是无法忍受的，所以会迫使他和解。”有时，一方退缩并承认失败；其它时候，当他们都被边缘政策绊倒，悲剧就产生了。

讨价还价

两个参与者决定如何分一个派。每个人都想要更大的份额，双方都偏爱早些而不是晚些达成协议。当两个人轮流出价，向前看并且回过头来推理的原则决定了平衡的份额。协议能

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