從“大設(shè)計”到“小設(shè)計”：大數(shù)據(jù)時代的社會規(guī)則之變

劉永謀 李尉博

自人類誕生之日起，人們就不斷在尋找擴大數(shù)據(jù)量、建立新的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的方法。丹尼爾·黑德里克（Daniel Headrick）因此指出，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的信息時代與人類歷史一樣悠久。數(shù)據(jù)量的增加所帶來的不僅是計算的便利，隨之而來的是所謂“運籌帷幄”，以提高行動的效率。實際上，無論東西，思想家們很早就有運用計算手段來操縱“人事”的想法。在17世紀，威廉·配第（William Petty）就開創(chuàng)了“政治算術(shù)”學(xué)派，認為“凡關(guān)于統(tǒng)治的事項，以及同君主的榮耀、人民的幸福和繁盛有極大關(guān)系的事項，都可以用算術(shù)的一般法則加以論證”。而在中國古代也有陰陽術(shù)數(shù)、奇門遁甲等圍繞《易經(jīng)》展開的“以數(shù)經(jīng)世”的夢想，如宋代象數(shù)易學(xué)代表人物邵雍便以易學(xué)中天地、大衍之?dāng)?shù)為出發(fā)點，構(gòu)造了一套有關(guān)數(shù)的理論體系，并以此為工具研究宇宙、社會與陰陽的發(fā)展變化。

近十年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)的高速發(fā)展，對人類生理、心理和行為數(shù)據(jù)的收集已經(jīng)成為了普遍現(xiàn)象，人類所擁有的數(shù)據(jù)的種類和數(shù)量都獲得了爆炸式的增長，當(dāng)前人類已經(jīng)邁入“大數(shù)據(jù)時代”。在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)字化的廣度和深度在不斷加強，不僅信息、商品實現(xiàn)了數(shù)字化，甚至人自身以及社會都在向數(shù)字化邁進。大數(shù)據(jù)時代的計算已經(jīng)不僅局限于對數(shù)字的計算，而是對一切可以被計算的數(shù)據(jù)的計算，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)已經(jīng)將人與人、物與物、人與物連接在一起，社會日益成為“泛在社會”，泛在網(wǎng)絡(luò)對整個社會數(shù)據(jù)的記錄為社會的精細化計劃與治理提供了條件。因此，以數(shù)字來測量、預(yù)測、規(guī)劃和控制社會的理想雖然很早就已經(jīng)出現(xiàn)了，但只有等到物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等智能技術(shù)興起之后，才真正有了實現(xiàn)的可 能。

一、作為規(guī)則設(shè)計的大數(shù)據(jù)治理

（一） 大數(shù)據(jù)治理依賴于算法規(guī)則

《經(jīng)濟學(xué)人》雜志有一個著名的論斷，即大數(shù)據(jù)是“新石油”，是當(dāng)今“世界上最有價值的資源”，認為大數(shù)據(jù)對當(dāng)今社會的改變程度可與石油在20世紀的地位相提并論。 D.Parkins，“The World’s Most Valuable Resource Is No Longer Oil， But Data”，， May 6，2017，https：//www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data.不過，“石油”作為一種原料，必須通過加工之后才能使用，算法就是加工大數(shù)據(jù)這一“新石油”的工具。在廣義上，治理就是為了實現(xiàn)某一目標而有意管控風(fēng)險或改變?nèi)说男袨榈膰L試，國家與非國家實體都可以進行治理活動，大數(shù)據(jù)治理也同樣如此。 Karen Yeung & Martin Lodge （eds.），，New York： Oxford University Press， 2019， p. 5.在2016年的美國大選中，劍橋分析公司收集了大量美國選民的數(shù)以百萬計的數(shù)據(jù)，繪制出選民的人格畫像，并以此確定應(yīng)當(dāng)給他們投放什么樣的廣告以獲得最大效益。將海量用戶數(shù)據(jù)交由算法分析，得出用戶的偏好類型，再進行個性化推薦，有意將用戶行為向特定方向調(diào)整，這是大數(shù)據(jù)時代使用算法對人的行為進行引導(dǎo)與控制的常見做法。正因為大數(shù)據(jù)治理離不開算法，國內(nèi)外也有許多學(xué)者將大數(shù)據(jù)時代的新治理模式稱為“算法治 理”。

從技術(shù)人工物的具體設(shè)計過程討論技術(shù)的價值負載性問題，有著豐富的理論資源。根據(jù)司馬賀（Herbert Simon）的觀點，設(shè)計是目的性的活動，是將現(xiàn)存情形改變?yōu)橄胪樾螢槟繕硕鴺?gòu)想行動方案。因此設(shè)計者的理念與目的在技術(shù)人工物的設(shè)計過程中處于邏輯優(yōu)先地位。技術(shù)哲學(xué)家溫納（Langdon Winner）有一個著名的例子：橋梁設(shè)計者和建造商摩西出于種族偏見，故意將通往沙灘的高架橋設(shè)計得非常低矮，以至于只有開著私家車的富裕白人能夠前往沙灘，而乘坐公共汽車的貧苦黑人的路就被阻斷了。 Langdon Winner， “Do Artifacts Have Politics?”， ， Vol. 109， No. 1， 1980， pp. 121—136.在這個例子中，被設(shè)計的高架橋并不是價值中立的純粹工具，而是被嵌入了設(shè)計者自身的道德判斷。維貝克（Peter-Paul Verbeek）提出了“道德物化”（Materialization of Morality）概念，認為技術(shù)人工物中可以嵌入人類價值，起到道德調(diào)節(jié)作用，并提醒設(shè)計者預(yù)測其設(shè)計在未來可能起到的作用，有意進行干預(yù)。

同樣，算法作為一種技術(shù)人工物，它不是憑空出現(xiàn)的，而是依賴于人的設(shè)計活動。數(shù)據(jù)的采集、處理、解釋、分析工作無一不需設(shè)計者主觀活動的參與，麗莎·吉特曼（Lisa Gitelman）指出：“在想象所需的數(shù)據(jù)時，每個學(xué)科與機構(gòu)都有自己的規(guī)范和標準，”所以所謂“原始數(shù)據(jù)”（rawdata）本身就是一個自相矛盾的術(shù)語。 Lisa Gitelman（ed.）， ，Cambridge： MIT Press， 2013， p. 3.其中最為典型的就是，在處理社交媒體上的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，往往有“數(shù)據(jù)清洗”過程，即分辨哪些是可用以計算的變量，哪些是需要被忽略的噪聲，這往往依賴于設(shè)計者的價值選擇與主觀判斷。也就是，算法既包含技術(shù)元素，也包含著社會元素，是二者有機融合的產(chǎn) 物。

算法的核心是“條件判斷”（IF ... THEN）語句，由要達到某一結(jié)果所應(yīng)實現(xiàn)的條件以及后續(xù)步驟組成的規(guī)則體系。不過，這個規(guī)則體系不是算法系統(tǒng)所固有的，必須要通過對人與人、物之間關(guān)系的梳理才能實現(xiàn)，但是由設(shè)計者梳理而成的關(guān)系不是穩(wěn)定的，總是充滿了任意與主觀。因此，算法本質(zhì)上可以被看作設(shè)計者自身所設(shè)定的目標與判斷的物化形式，是以數(shù)據(jù)為中介的規(guī)則體系，體現(xiàn)出設(shè)計者心目中人與人、人與物、物與物之間關(guān)系的社會調(diào)整方式。人與人之間的交往活動也越來越以大數(shù)據(jù)算法為中介，如在外賣行業(yè)，商家、顧客、配送員之間的交往活動就需要以大數(shù)據(jù)商業(yè)平臺為中介，而商業(yè)平臺所遵循的代碼邏輯又受到了設(shè)計軟件的程序員的支配與調(diào) 節(jié)。

（二） 大數(shù)據(jù)算法的控制論規(guī)則

大數(shù)據(jù)算法所體現(xiàn)出的人、物之間的調(diào)整方式依賴的是控制論規(guī)則。要實施大數(shù)據(jù)治理，首先需要算法設(shè)計者設(shè)置標準與目標，隨后，算法系統(tǒng)持續(xù)不斷地搜集其所要治理的環(huán)境中眾多組成部分所產(chǎn)生的實時數(shù)據(jù)，而后不斷計算，以便識別、改變、完善系統(tǒng)的運作，實現(xiàn)預(yù)先指定的目標。 Karen Yeung， “Algorithmic Regulation： A Critical Interrogation”，，Vol. 12， No. 4，2018， pp. 505—523.這與控制論系統(tǒng)的三個核心部分，即信息的收集與監(jiān)控、標準制定、行為修正是一致的。 Christopher Hood et al.， ， Oxford： Oxford University Press， 2001.總的來說，大數(shù)據(jù)算法所遵循的控制論規(guī)則具有如下特 點：

首先，大數(shù)據(jù)社會是大規(guī)模測量、預(yù)測、規(guī)劃和控制的控制論社會。想要讓社會運行效率得到提高，必然要通過對大量數(shù)據(jù)的算法分析，最大限度地挖掘出各數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)，努力減少無知、未知和不確定性。大數(shù)據(jù)算法能夠迅速地篩選、整理大量數(shù)據(jù)，對其進行數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測分析，并根據(jù)不斷收集到的新數(shù)據(jù)進一步調(diào)整。大數(shù)據(jù)能夠在超出人力所能及的數(shù)據(jù)集中找到有用的相關(guān)關(guān)系。這些相關(guān)關(guān)系可以從個人信息、個人與他人的聯(lián)系、群體的信息，甚至是信息片段、信息自身的結(jié)構(gòu)中被挖掘出來，是大數(shù)據(jù)的價值所在。 Danahboyd & Kate Crawford，“Critical Questions for Big Data”，，，Vol. 15，No. 5， 2012， pp. 602—679.數(shù)據(jù)搜集行為無時不在、無時不有，算法可以隨著目標行為及其環(huán)境的變化隨時更新與完善數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)對整個待治理群體數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測與分析。大數(shù)據(jù)算法還可以根據(jù)特定個體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，個性化地對人的行為進行調(diào)控，其顆粒度更加精 細。

其次，大數(shù)據(jù)控制以結(jié)果為導(dǎo)向，并不必然采取某一特定手段，它只關(guān)心把事情“做好”，而不是把事情以某種特定模式付諸實施。這意味著靈活使用多種方法，以蓋然性而非確定性手段達到目的。大數(shù)據(jù)最廣為人知的一個特點是對相關(guān)性的重視，甚至在某種程度上認為相關(guān)性可以取代因果性。 Chris Anderson， “The end of theory： The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete”，， June 23，2008， https：//wired.com/2008/06/pb-theory/.所以它只關(guān)心對現(xiàn)象的預(yù)測與控制，而并不提供統(tǒng)一的理解，因此大數(shù)據(jù)只能做出概率性的預(yù)測。隨后，大數(shù)據(jù)算法便可根據(jù)這種粗略的實時預(yù)測為被治理者量身定制一套行動選擇方案。雖然制定出這套方案的規(guī)則是由治理者（算法設(shè)計者）制定的，但與傳統(tǒng)治理活動不同，被治理者不會因違反治理者的建議而受到懲罰。大數(shù)據(jù)治理依賴的是對被治理者行為的軟性引導(dǎo)，而不是通過強制而使被治理者的行為符合法律或共同體的利益。 Daria Gritsenko & Wood Matthew，“Algorithmic Governance： A Modes of Governance Approach”， ， 2020，https：//doi.org/10.1111/rego.12367.如最典型的推薦算法，算法設(shè)計者通過大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，將用戶可能感興趣的內(nèi)容迅速推送到用戶眼前，以此引導(dǎo)用戶行為，但用戶也完全有著點開或不點開的自由。算法關(guān)注結(jié)果、拒斥普遍方法的特點還體現(xiàn)在它對個體水平的關(guān)照。例如，在大數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)治療場景中針對特定個人的情況開展治療，或者針對某人以往的購物經(jīng)驗推薦商品 等。

最后，大數(shù)據(jù)控制所要達到的目的也不是一成不變的，而是隨著數(shù)據(jù)的實時反饋而不斷調(diào)整。算法設(shè)計者在將內(nèi)心的目標轉(zhuǎn)化為具體的技術(shù)設(shè)計時，已經(jīng)經(jīng)歷了一次轉(zhuǎn)譯。但由于語言的不確定性、社會環(huán)境的多變性，以及對社會環(huán)境解釋的多樣性，算法設(shè)計者預(yù)想的結(jié)果并不能完全如愿。當(dāng)大數(shù)據(jù)控制出現(xiàn)失靈時，算法設(shè)計者將及時通過反饋得到的數(shù)據(jù)更新算法，發(fā)布“升級補丁”。這是大數(shù)據(jù)治理中典型的實施—反饋—調(diào)整的試錯方法。還有一種“無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法”，甚至設(shè)計這種算法的人自己也不能預(yù)測學(xué)習(xí)輸出的結(jié)果，因為它并不是由設(shè)計者直接控制的，而是會根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)的反饋不斷更新，這給算法初始標準的設(shè)定和對隨后結(jié)果的解釋帶來了一些困難問題。 Karen Yeung， “A Study of the Implications of Advanced Digital Technologies （Including AI Systems） for the Concept of Responsibility Within a Human Rights Framework”， -， No. 05，2018， https：//ssrn.com/abstract=3286027.可見，在大數(shù)據(jù)算法系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)的生成和訓(xùn)練機制是系統(tǒng)內(nèi)部不可或缺的一個方 面。

總之，通過對個體與社會的大規(guī)模監(jiān)測與分析，大數(shù)據(jù)社會不再是盲目的、自發(fā)的社會，而是充斥著各種有目的、有計劃的行動，朝著預(yù)先設(shè)定的方向前進。同時，大數(shù)據(jù)控制不追求以特定手段實現(xiàn)特定目標，而是以無時不在、無時不有的控制本身為目標。此時，社會行動是面向未來的，以數(shù)字的測量和預(yù)測為出發(fā)點，以數(shù)字的規(guī)劃和控制為目的 地。

（三） 大數(shù)據(jù)治理的“大設(shè)計”誤區(qū)

在大數(shù)據(jù)時代，使用數(shù)據(jù)對我們進行評估的算法已經(jīng)對社會生活以及社會政策的制定產(chǎn)生了重大影響，有學(xué)者稱之為“社會算法”，以此強調(diào)大數(shù)據(jù)算法的社會權(quán)力維度。 David Lazer，“The Rise of the Social Algorithm”， ， Vol. 348， No. 6239， 2015， pp. 1090—1091.有些學(xué)者對大數(shù)據(jù)治理充滿了樂觀態(tài)度，認為它可以讓我們向一個更加“整合、靈活、全面的政府”的方向前進， Patrick Dunleavy et al.， “New Public Management is Dead： Long Live Digital-Era Governance”，， Vol. 16， No. 3， 2006，pp. 467—494.甚至最終形成一個可被控制、被預(yù)測的“數(shù)據(jù)烏托邦”，整個社會將像發(fā)條裝置一樣精確運行，符合理性、邏輯與公平。 D. Helbing（ed.）， ，New York： Springer International Publishing， 2019， p. 53.但大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)收集活動的規(guī)模和持續(xù)性不斷擴大引起了許多評論人士的擔(dān)心。其中最有代表性的就是肖莎娜·祖博夫（Shoshana Zuboff）所謂的“監(jiān)控資本主義”（Surveillance Capitalism）。她認為，由于政府與企業(yè)能夠通過數(shù)據(jù)的監(jiān)測與分析，充分地了解個體并預(yù)測個體的行為，它們就掌握了對個體施加嚴格控制的力量，以大數(shù)據(jù)算法塑造人類的行為。 Shoshana Zuboff， ， London： Profile Books， 2019.

實際上，這兩種對大數(shù)據(jù)技術(shù)的看法都屬于傳統(tǒng)的“大設(shè)計”的技術(shù)治理實踐在大數(shù)據(jù)時代的延續(xù)?！按笤O(shè)計”主張人類社會存在某個可以被發(fā)現(xiàn)的終極形態(tài)，然后應(yīng)當(dāng)以此終極形態(tài)為藍圖對社會實行自上而下的改造。最早主張“大設(shè)計”的社會改造的思想家以法國的圣西門和孔德為代表，他們試圖像發(fā)現(xiàn)物理學(xué)規(guī)律一樣發(fā)現(xiàn)精確的社會規(guī)律，然后根據(jù)這些規(guī)律對社會進行總體改造，從而將人類社會建設(shè)為某個終極的理想 國。

不管是數(shù)據(jù)烏托邦還是數(shù)據(jù)敵托邦，其思想核心都與“大設(shè)計”的主張相同。首先，雖然這兩種觀點相互對立，但它們都賦予了大數(shù)據(jù)技術(shù)以一種自主的力量，成了無可躲避的“天命”，將會把人類帶向特定的終點。其次，“大設(shè)計”認為人類社會的終極藍圖是可以通過科學(xué)方法加以認識的，而對大數(shù)據(jù)治理的兩種設(shè)想能夠成立的基礎(chǔ)，也在于大數(shù)據(jù)可以對人類與社會實現(xiàn)精確認識。這兩種觀點都預(yù)設(shè)了社會的方方面面均可以被大數(shù)據(jù)測量和監(jiān)測，通過計算來解決或優(yōu)化社會問題。最后，與“大設(shè)計”認為可以自上而下設(shè)計社會類似，這兩種觀點都認為大數(shù)據(jù)具有自上而下的支配力 量。

用傳統(tǒng)“大設(shè)計”的觀點錯誤地看待大數(shù)據(jù)治理，是當(dāng)前學(xué)界對于大數(shù)據(jù)治理的方法、目的、前景爭論不休、陷入誤區(qū)的原因之一。大數(shù)據(jù)社會治理所遵循的邏輯不是從算法到社會到個體的單向影響，而是控制論式的遞歸循環(huán)；大數(shù)據(jù)算法并不追求特定目的與特定手段，而是追求在實時反饋中不斷地控制與調(diào)整；人們并非處于圓形監(jiān)獄一樣受到大數(shù)據(jù)算法侵入性的注視，而是如同在教堂里“告解”（confession），即通過大數(shù)據(jù)平臺自愿坦白自己的個人信息，以換取在大數(shù)據(jù)時代生活的便利。 Tom Boellstorff，“Making Big Data， in Theory”，， Vol. 18， No. 10， 2013.可見，大數(shù)據(jù)治理方式與“大設(shè)計”的社會治理實踐存在著許多根本的不同。所以我們必須探索出一套真正符合大數(shù)據(jù)治理實踐的社會規(guī)則，來取代以往對于“大設(shè)計”的迷戀。這種社會規(guī)則可以被稱為“小設(shè) 計”。

二、“小設(shè)計”社會規(guī)則的內(nèi)涵

（一）“小設(shè)計”的認識論

大數(shù)據(jù)時代“大設(shè)計”的觀點認為，有了足夠的數(shù)據(jù)，我們就可以對社會進行監(jiān)測、分析、預(yù)測，從而實現(xiàn)自上而下的完美控制。這種觀點背后通常蘊含著這樣一個明確的假設(shè)，即“宇宙是由已知、可定義的參數(shù)構(gòu)成的，［這］使我們確信，如果我們能夠測量它們所有的參數(shù)，我們就能夠相應(yīng)地做出完美的預(yù)測和回應(yīng)”。 Usman Haque，“What Is a City that It Would Be ‘Smart’?”，， Vol. 34， 2012.但是這也帶來了凱特·克勞福德（Kate Crawford）所謂的“對大數(shù)據(jù)的擔(dān)憂”：如果政府仍然以傳統(tǒng)的自上而下的方式治理，那么數(shù)據(jù)的搜集將會是一項永無止境的工作。 Kate Crawford， “The Anxieties of Big Data”， ， May 30， 2014，http：// thenewinquiry.com/essays/the-anxieties-of-big-data/.也就是說，“大設(shè)計”規(guī)則將大數(shù)據(jù)視為一種更高形式的知識，帶有真理性、客觀性、準確性的光環(huán)；同時，它高估了人類利用科學(xué)技術(shù)所能達到的認識能力，讓我們以為自己具備事實上并不具備的知 識。

大數(shù)據(jù)技術(shù)是工具主義的：人們不再熱衷于尋找因果關(guān)系，而是青睞事物之間的相關(guān)關(guān)系；追求的是預(yù)測而非解釋。因此，大數(shù)據(jù)并不能給出一個完美的對現(xiàn)象的解釋與理解，更遑論對現(xiàn)象的精確控制了。谷歌搜索引擎所開發(fā)的“谷歌流感趨勢”是大數(shù)據(jù)分析能力的一個重要例子，只要用戶搜索了一些與流感有關(guān)的關(guān)鍵詞，系統(tǒng)就會開展跟蹤分析，對全球流感疫情進行評估，繪制出流感圖表與流感地圖。一開始預(yù)測系統(tǒng)運轉(zhuǎn)良好，但后來系統(tǒng)的預(yù)測出現(xiàn)了極大偏差，預(yù)測的流感病例數(shù)目甚至超出了美國疾控中心監(jiān)測報告的兩倍。其原因可能在于，谷歌的廣告推送改變了用戶的行為，同時谷歌也在不斷改進搜索算法，這兩個因素導(dǎo)致了谷歌流感趨勢分析系統(tǒng)產(chǎn)生了不穩(wěn)定、不可重復(fù)的結(jié)果。 D.M. Lazer et al.，“The Parable of Google Flu： Traps in Big Data Analytics”， ， Vol. 343， No. 6176，2014， pp. 1203—1205.因此，大數(shù)據(jù)算法得出的相關(guān)性只是對現(xiàn)象層面的描述，其必然性無法得到證明，即使算法在一定時間段內(nèi)是有用的，也可能會因復(fù)雜社會的任何一方面的改變所產(chǎn)生的蝴蝶效應(yīng)而無效，大數(shù)據(jù)算法必然處于不斷改進的過程 中。

大數(shù)據(jù)算法還具有一定的獨斷論色彩。首先，能夠獲取大量數(shù)據(jù)的公司常常毫無根據(jù)地假設(shè)“人”與“用戶”是同義詞，但是兩者其實只是兩個相交的集合。一個人可以注冊多個賬戶，一個賬戶也能被多人使用，所以數(shù)據(jù)不能構(gòu)成真實個體的“數(shù)據(jù)雙胞胎”。其次，大數(shù)據(jù)算法做出的預(yù)測是從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)而來，如果某件事在過去沒有發(fā)生過或者發(fā)生過但未被納入數(shù)據(jù)集，則算法很難做出預(yù)測。這一方面導(dǎo)致了算法對特定群體的歧視，例如照片去除馬賽克軟件將一張黑人的照片還原為白人，這可能就是因為在訓(xùn)練算法時所采取的照片大部分都是白人；另一方面，算法不能預(yù)測數(shù)據(jù)集之外的事情，這已經(jīng)預(yù)設(shè)了未來發(fā)生的事情與過去等同，忽略了社會與個體都是發(fā)展的、變化的，也無法做到創(chuàng)新。如以過去女性在社會上處于不利地位時的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，可能就會忽視女性獲得解放的可能，對女性造成隱性歧視。如果完全依賴大數(shù)據(jù)算法進行決策，實際上不利于社會的發(fā) 展。

鑒于大數(shù)據(jù)認識的以上特點，“小設(shè)計”旗幟鮮明地反對“有了海量數(shù)據(jù)就能解釋并預(yù)測一切”的“大設(shè)計”認識論。大數(shù)據(jù)社會的實際發(fā)展并不會與計算結(jié)果完全吻合，甚至多數(shù)時候并不吻合。強力計算并不能消除風(fēng)險，不能給出基于“萬能計算”的既定社會藍圖，而是更可能出現(xiàn)這樣的結(jié)局：計算越多，數(shù)字越多，暴露出的風(fēng)險也越多。因此，大數(shù)據(jù)時代的正確態(tài)度并非消除不確定性，而是承認不確定性、直面不確定性，只有逐步試錯、不斷改進算法，才能實現(xiàn)預(yù)期的結(jié) 果。

（二）“小設(shè)計”的方法論

“大設(shè)計”與“小設(shè)計”在方法論上的區(qū)別，和波普爾所謂“烏托邦的社會工程”與“漸進的社會工程”類似。前者與大設(shè)計一樣，強調(diào)歷史社會發(fā)展的必然性，主張使用科學(xué)技術(shù)手段理解并設(shè)計社會的終極藍圖，以此為基礎(chǔ)自上而下地控制社會。這種方法得出的“終極藍圖”往往是遙遠的烏托邦，并且認定目標只有一個，沒有更改的可能。后者則反對歷史規(guī)律的存在或人們認識歷史規(guī)律的可能，認為社會的發(fā)展應(yīng)當(dāng)在局部的調(diào)整與改進中推進。波普爾反對前者，贊同后者。他強調(diào)將漸進社會工程用于鏟除社會明顯的“惡”，如貧窮、疾病和戰(zhàn)爭，而不是用于建設(shè)“地上天 國”。

“小設(shè)計”與波普爾筆下的漸進社會工程相類似。數(shù)據(jù)不斷生成，不斷被解釋，不斷與其他數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的相關(guān)關(guān)系，所以我們生活在一個不斷變化的世界，不能做到完全的控制。數(shù)據(jù)的生成與解釋依賴于自身的語境，因此不能給出唯一的、理想的解釋。這與波普爾對社會變化的強調(diào)、對理想計劃的摒棄是一致的。更關(guān)鍵的是，在大數(shù)據(jù)社會中，這種變化背后的機理是不可知的，只能通過數(shù)據(jù)挖掘得出一些似是而非的相關(guān)性結(jié)論，而波普爾所批評的歷史主義者雖然也強調(diào)變化，但他們更想找到“一切變化背后的驅(qū)動力理論”，即變化背后一成不變的規(guī)則。但大數(shù)據(jù)技術(shù)對于數(shù)據(jù)無所不包的搜集也不可能給出這樣的規(guī)則，因為大數(shù)據(jù)只能揭示相關(guān)性而不能揭示因果 性。

算法模型也不是一成不變的，而是需要不斷的調(diào)試。允許錯誤出現(xiàn)、在錯誤中不斷前行是大數(shù)據(jù)算法進化的前提，也是漸進社會工程的核心要義。在大數(shù)據(jù)時代，人們熱衷于計算，同時不斷修正計算，在計算中實現(xiàn)對社會運行一定程度的控制，而決非通往設(shè)定好的某個終極理想狀態(tài)。相反，變動不居的數(shù)據(jù)徹底否認永恒不變的“理想國”。波普爾指出，漸進工程師“知道他的知識多么少，他知道我們只能從我們的錯誤中學(xué)習(xí)”。運用理性和計算，對大數(shù)據(jù)時代的某些社會規(guī)則進行有限調(diào)整，是漸進社會工程的重要例子。規(guī)則不斷被設(shè)計、被實施，隨時接收反饋，然后不斷調(diào)整、修正甚至重 塑。

波普爾還強調(diào)，漸進主義的社會工程師“可以在改革的范圍中不抱成見地提出自己的問題”，而烏托邦主義的工程師卻“一口咬定徹底改造是可能的和必然的”。大數(shù)據(jù)算法所產(chǎn)生的發(fā)現(xiàn)很多屬于這種不抱成見的發(fā)現(xiàn)，并不預(yù)設(shè)任何理論的前提，也不預(yù)期產(chǎn)生特定的結(jié)果，這被稱為“探索性實驗”。傳統(tǒng)科學(xué)探索必須預(yù)設(shè)不變的科學(xué)定律存在，試圖將彼此不同的現(xiàn)象統(tǒng)一起來，然而在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量已經(jīng)超出了人的認識能力，無法通過精密模型加以計算。另外，不同現(xiàn)象構(gòu)成的系統(tǒng)中包含著大量工作原理極為不同的機制，也無法用統(tǒng)一的科學(xué)定律加以解釋。因此人類要想把握住大數(shù)據(jù)時代紛繁復(fù)雜的社會現(xiàn)象，對其進行一定程度的預(yù)測以及控制，必須要使用這種無成見的研究方 法。

理想與現(xiàn)實之間的差距，并不會減少大數(shù)據(jù)社會追求控制論效果的熱情。對社會規(guī)則的不斷修訂甚至重塑，成為大數(shù)據(jù)時代常見的現(xiàn)象。人們逐漸放棄蕭規(guī)曹隨的觀念，轉(zhuǎn)而相信規(guī)則應(yīng)該與時俱進?？傊瑥姆椒ㄕ撋蟻砜?，大數(shù)據(jù)時代的社會規(guī)則設(shè)計，必須拋棄傳統(tǒng)的“大設(shè)計”，走向局部漸進改善的“小設(shè) 計”。

（三）“小設(shè)計”的科學(xué)觀

“大設(shè)計”之所以認為自己能夠給出無所不包的社會藍圖，是因為它建立在人們對科學(xué)認識能力的過高估計之上，認為可以使用科學(xué)方法探尋到社會的終極答案。與此相對，“小設(shè)計”之“小”也不僅體現(xiàn)在使用局部漸進的方法取代烏托邦藍圖的方法，也體現(xiàn)在對上述錯誤科學(xué)觀的反對上。“小設(shè)計”不一定要植根于波普爾所謂的證偽主義，而是要客觀分析人類科學(xué)技術(shù)所能達到的水平，認識到科學(xué)技術(shù)的局限性。這一基礎(chǔ)我們可以稱之為“科技謙遜主義”。面對外部世界，人類依然還很渺小，謹記知識的局限性和科學(xué)規(guī)律、社會規(guī)則的時空性，才是真正理性和科學(xué)的態(tài) 度。

“大設(shè)計”的出現(xiàn)得益于“唯科學(xué)主義”在18世紀的興起。在哈耶克的定義中，“唯科學(xué)主義”指自19世紀中葉以來將自然科學(xué)方法應(yīng)用于社會科學(xué)中的思潮，并將通過這種方法得到的“社會規(guī)律”應(yīng)用到社會實踐中，要求“自覺地”控制或支配社會過程。在18世紀到19世紀，自然科學(xué)尤其是牛頓力學(xué)取得了巨大成就，人們逐漸對科學(xué)的力量推崇備至。19世紀的統(tǒng)計學(xué)家凱特勒（Adolphe Quetelet）借用了“大設(shè)計”代表人物孔德提出的“社會物理學(xué)”一詞，開創(chuàng)了一門通過模仿物理學(xué)、使用統(tǒng)計學(xué)方法來把握社會規(guī)律的新學(xué)科。 Theodore Porter， ，—， Princeton： Princeton University Press，1988，p. 41.雖然在大數(shù)據(jù)時代，統(tǒng)計數(shù)據(jù)的極大豐富看似將要完成凱特勒的夢想，但實際上大數(shù)據(jù)卻使人們意識到了社會現(xiàn)象的復(fù)雜性，數(shù)字的增多非但沒有幫助凱特勒們得到想要的社會規(guī)律，給社會現(xiàn)象以統(tǒng)一的解釋，反而只能得出數(shù)字之間非必然的相關(guān)性，以個性化、語境化的方式預(yù)測人類行 為。

幾個世紀以來，“技術(shù)失控論”一直出現(xiàn)在各種反思技術(shù)的哲學(xué)文獻中。 Langdon Winner，， Cambridge： MIT Press， 1977.面對新的科學(xué)技術(shù)，人類自以為有把握駕馭，但實際上卻對技術(shù)所造成的后果并沒有清晰的認識。新技術(shù)可能帶來生活便利與經(jīng)濟增長，但也可能導(dǎo)致無法預(yù)料的倫理困境，引起難以承受的災(zāi)難與風(fēng)險。2018年，杭州某高中上線“智慧課堂管理系統(tǒng)”，通過攝像頭識別學(xué)生的行為和表情，以此評判學(xué)生的課堂表現(xiàn)；四川大學(xué)更是用無人機在課堂上抓取學(xué)生面部表情，通過大數(shù)據(jù)分析管理學(xué)生課堂行為，一時間引發(fā)了學(xué)校變?yōu)椤叭氨O(jiān)獄”的擔(dān)憂。精準營銷也導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)購物平臺可以獲取用戶的偏好、購買力等信息，實現(xiàn)“大數(shù)據(jù)殺熟”，阻礙交易公平。各個大數(shù)據(jù)應(yīng)用無休無止地索取用戶信息，導(dǎo)致個人隱私被泄露與侵犯的風(fēng)險。機器學(xué)習(xí)的結(jié)果不僅會超出用戶的理解，甚至有時連算法設(shè)計者也不明所以，這提出了算法責(zé)任、算法監(jiān)管，以及算法民主等新的倫理問題。 Leighton Andrews，“Public Administration， Public Leadership and the Construction of Public Value in the Age of the Algorithm and ‘Big Data’”，， Vol. 97， No. 2， 2019， pp. 296—310.

面對大數(shù)據(jù)算法拋出的全新問題，人類只能在無知之中摸索前進。時刻保持思想和設(shè)計的多樣性是科技謙遜主義的應(yīng)有之義?！按笤O(shè)計”將某種藍圖視為社會發(fā)展的最終結(jié)果，否認其他的可能，這是一種缺乏審慎的做法，因為實際上不能預(yù)先知道大設(shè)計的結(jié)果能否實現(xiàn)、是否還有更好的目標等。等到真正實施起來，又是困難重重，為了不讓民眾質(zhì)疑，甚至還要給民眾“洗腦”。這就是高估了科技的力量以及自己的理性認識能力。大數(shù)據(jù)并不試圖給出社會的終極藍圖，而是在實施—反饋—調(diào)整的試錯設(shè)計中追求不斷控制。雖然算法的“條件判斷”規(guī)則并不能被違反，但算法設(shè)計者總要根據(jù)數(shù)據(jù)的變化，調(diào)整、更新算法。在大數(shù)據(jù)時代，人類面對著無知的未來，必須保持思想和設(shè)計的多樣性，為更多的設(shè)計方案留出空 間。

三、“小設(shè)計”時代的社會問題

（一） 算法民主問題：公眾參與的設(shè)計

許多學(xué)者熱衷于將大數(shù)據(jù)時代的未來想象為黯淡的敵托邦，這與算法引發(fā)的獨裁專制的想象是離不開的。一方面，算法似乎正在越來越具有自主的、難以控制的力量，甚至帶來了監(jiān)視一切、預(yù)測一切的可能，對民主生活造成了威脅。另一方面，即便將算法視為設(shè)計的產(chǎn)物，民眾也會因算法邏輯的不透明、難以理解而感到自己只能被算法設(shè)計者擺布，引發(fā)“專家治國”的擔(dān)憂?！靶≡O(shè)計”的社會規(guī)則首先應(yīng)當(dāng)解決算法與民主之間的張 力。

從大數(shù)據(jù)規(guī)則來看，大數(shù)據(jù)算法是一種更加包容的技術(shù)，具有民主的潛力。拉圖爾曾經(jīng)以減速帶的設(shè)計論證物中所蘊含的道德：減速帶的設(shè)計目的是防止車輛超速，只要它存在于路面上，就能夠起到類似于交警的功能，人為干預(yù)從這個場景中消失了。 Bruno Latour， “On Technical Mediation-Philosophy， Sociology， Genealogy”，. Vol. 3， No. 2，1994， pp. 39—40.技術(shù)一旦達到了必要的標準，總是能夠執(zhí)行它的功能，也正因此，技術(shù)被認為具有自主性，甚至在某種程度上有脫離人的掌控的趨勢。使用這種技術(shù)進行社會治理無疑是生硬的，減速帶在居民區(qū)確實可以確保居民安全，但是也會拖慢急救車的速度。但根據(jù)“小設(shè)計”的觀點，算法規(guī)則采取的是實施—反饋—調(diào)整的試錯設(shè)計，大數(shù)據(jù)時代的政府可以被建設(shè)為一種“學(xué)習(xí)型政府”，即不將治理視為一勞永逸的活動，而是在公民身上試驗政策和服務(wù)，并根據(jù)結(jié)果進行調(diào)整。這種實驗性的方法可以讓政府的政策設(shè)計根據(jù)民眾的反饋作出回應(yīng)，增加民眾的民主參與活動，以實現(xiàn)在社會經(jīng)驗中的不斷學(xué) 習(xí)。

算法邏輯不僅往往讓民眾感到難以理解，有時“甚至對設(shè)計者來說都是不可理解的，它們隱藏在中性技術(shù)語言的誤導(dǎo)之下，繞過了民主和問責(zé)程序” Michael Veale et al.， “Fairness and Accountability Design Needs for Algorithmic Support in High-Stakes Public Sector Decision-Making”，in ，2018， pp. 1—14.。算法的代碼與標準的模糊性與不透明帶來了實現(xiàn)算法民主的困難。若不能理解大數(shù)據(jù)算法的運作方式，要實現(xiàn)民主所需的公眾參與便會困難重重，個體思想得到傳播的機會將大大減少，而且也不利于社會信任的建構(gòu)。 Tarleton Gillespie et al. （eds.）， ，，. Cambridge：MIT Press， 2014， p. 185.大多數(shù)用戶在使用大數(shù)據(jù)平臺時都會努力嘗試理解算法邏輯，并根據(jù)算法邏輯重新設(shè)計表達，來更好地傳播自己的想法。這雖然也是一個根據(jù)反饋逐漸調(diào)整的過程，但卻僅僅涉及算法與民眾兩方，而沒有將算法的設(shè)計者也囊括進來。人們對于算法的底層規(guī)則的理解往往模糊而簡單，有時甚至是錯誤的。人們可能會試圖以自己所理解的算法運行的方式來推動信息的傳播，但有時卻只會得到適得其反的效果，比如在微博上反復(fù)轉(zhuǎn)發(fā)同一條消息，最后被標記為“水軍”或者“機器人賬號”。“小設(shè)計”認為，大數(shù)據(jù)平臺有必要以適當(dāng)方式公示其算法的基本原理、目的意圖與運行機制，打開算法黑箱。只有在設(shè)計者—算法—民眾三方形成實施—反饋—調(diào)整的良性循環(huán)，才能真正實現(xiàn)公眾參與與公眾對 話。

（二） 自我治理問題：實時反饋的設(shè)計

大數(shù)據(jù)控制的機制除了實施—反饋—調(diào)整的循環(huán)反饋之外，還重視反饋的實時性，以隨時揭示變動不居的數(shù)據(jù)間所體現(xiàn)的相互關(guān)系，從而更加有效及時地治理意料之外的情況。在大數(shù)據(jù)時代，人、物、社會都處在不斷地被數(shù)據(jù)化的過程中，這種實時反饋的治理可以無所不包，幫助構(gòu)建起一個自組織、自適應(yīng)的多元世界。大數(shù)據(jù)可以幫助共同體內(nèi)的民眾實現(xiàn)自我認識與自我治理，將以往自上而下的基于規(guī)則與法律的治理改變?yōu)橛凶晕乙庾R的實時反饋機制。例如通過佩戴智能手環(huán)，人們可以及時了解自己的身體狀況，并根據(jù)數(shù)據(jù)的變化讓自己的行為變得更加健康。正如社會評論家耶夫根尼·莫洛佐夫（Evgeny Morozov）所言：“突然之間，人們不再需要開發(fā)管理每一種偶發(fā)事件的程序了，算法和實時、即時的反饋比脫離現(xiàn)實的僵化規(guī)則做得更好?！?span id="j5i0abt0b" class="footnote_content" id="jz_1_136" style="display: none;"> Evgeny Morozov，“The Riseof Data and the Death of Politics”，， July 19， 2014， https：//www.theguardian.com/technology/2014/jul/20/rise-of-data-death-of-politics-evgeny-morozov-algorithmic-regulation.

使用大數(shù)據(jù)進行實時自我治理的最佳例子是近年來在對抗自然災(zāi)害時新興的“眾包救援”方法。一旦災(zāi)情發(fā)生，大數(shù)據(jù)平臺可以根據(jù)受災(zāi)群眾、當(dāng)?shù)卣?、來自世界各地的志愿者等多方力量提供的各種信息生成“危機地圖”，標記出各地受災(zāi)情況、需求情況等，協(xié)助當(dāng)?shù)氐木仍ぷ鳌Ｔ摲椒ㄓ?010年海地大地震中初次嶄露頭角，當(dāng)時，開源平臺Ushahidi根據(jù)志愿者提供的信息繪制出了一張災(zāi)情實時地圖，并生成了大約5萬份災(zāi)情報告，被譽為“對人道主義團體來說最全面和最新的海地信息來源” Jessica Heinzelman & Carol Waters， -， Washington，DC： US Institute of Peace， 2010， p. 9.。

為了自我治理中實時反饋的有效性，“小設(shè)計”必須實現(xiàn)地方化的設(shè)計，即承認不同國家、不同地區(qū)、不同文化和不同傳統(tǒng)之間的情況差異，因而強調(diào)規(guī)則設(shè)計要突出地方特色和適應(yīng)性。雖然“眾包救援”作為實時自治的典型案例而大獲成功，但它也有失靈的時候。在2015年尼泊爾大地震中，志愿者受到了大量來自加德滿都的求救信息，據(jù)此他們認為加德滿都是受災(zāi)最嚴重的地區(qū)，然而事實并非如此。 Femke Mulder et al.，“Questioning Big Data： Crowdsourcing Crisis Data Towards an Inclusive Humanitarian Response”， ， Vol. 3， No. 2， 2016.這次讓大數(shù)據(jù)遭遇“滑鐵盧”的原因是：加德滿都是尼泊爾首都，當(dāng)?shù)厝耸芙逃潭容^高，有更多人可以使用志愿者能聽懂的英語表達自己的觀點，這讓他們在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)出了更大的聲音?？梢?，由于“眾包救援”沒有注意到地區(qū)發(fā)展的差異，將大數(shù)據(jù)算法繪制的災(zāi)情地圖不加批判地等同于真實世界的受災(zāi)情況，最終不僅未能達到大數(shù)據(jù)所允諾的高效救援，而且甚至還加劇了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟、社會不平等現(xiàn) 象。

（三） 智慧城市設(shè)計問題：多元融合的設(shè)計

作為一種能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)的變化進行反饋調(diào)節(jié)的治理方式，大數(shù)據(jù)技術(shù)在城市治理與城市規(guī)劃中也起到重要作用。近年來，“智慧城市”（Smart City）這一概念越來越受到學(xué)界關(guān)注。這種城市的環(huán)境與基礎(chǔ)設(shè)施中帶有無處不在的計算機和數(shù)字設(shè)備，如無線網(wǎng)絡(luò)、傳感器、攝像機、計算機控制的管理系統(tǒng)和交通設(shè)施等。這些裝置收集市民們產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)連接、整合、分析，以對城市中的諸過程加以描述、建模、預(yù)測，模擬城市的未來。這樣的城市可以產(chǎn)生對自身的實時認識，已贏得了“有智慧”“有彈性”“有感知力”等美 譽。

但是，也有許多學(xué)者，如城市規(guī)劃專家本·格林（Ben Green）批評智慧城市的樂觀前景是虛幻的，因為它“極其短視地將城市等同于技術(shù)問題的概念重構(gòu)”，最后導(dǎo)致城市“表面上很智慧，但實質(zhì)上充滿了不公正和不平等”。顯然，由于數(shù)據(jù)本身負載著政治，是經(jīng)過意識形態(tài)、系統(tǒng)約束、政治觀點、倫理考慮等多方面處理之后的產(chǎn)物，所以客觀、中立、透明的數(shù)據(jù)是不可能的。大數(shù)據(jù)確實對城市的規(guī)劃與管理有很大用處，但是它的局限性意味著我們必須考慮它們背后的價值觀，思考它們代表的是哪些群 體。

“小設(shè)計”認為，大數(shù)據(jù)時代智能城市的治理必須依靠多元融合的設(shè)計。這首先意味著數(shù)據(jù)的多元融合。在小數(shù)據(jù)時代，限于數(shù)據(jù)處理的方法與設(shè)備問題，人們只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要將復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)還原為統(tǒng)一的標準格式。而在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)可以處理具有多種多樣形式的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且各自獨立的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)可以在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中相互聯(lián) 系。

其次是社會群體與價值觀的多元融合。大數(shù)據(jù)可以從大量數(shù)據(jù)中“挖掘”到個體情況，而不是根據(jù)少數(shù)的社會或文化屬性，將個體納入一套確定性的或因果性的理解中。被邊緣化、被污名化的少數(shù)群體往往分散在社會的各個地區(qū)，過著相對隱匿的生活，因此他們的想法很少能為人所知，但在大數(shù)據(jù)時代，隨著互聯(lián)網(wǎng)、智能手機和社交媒體的日益普及，研究者可以通過獲取并分析少數(shù)群體所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，以理解和支持這些難以通過傳統(tǒng)方法觸及的人 群。

最后，“小設(shè)計”還意味著解決城市問題時采取方法的多元融合。將城市問題視為技術(shù)問題、相信技術(shù)可以解決一切問題的“技術(shù)解決主義”已經(jīng)被許多學(xué)者詬病。城市是人生活的共同體、當(dāng)代社會生活的中心，所以處理城市問題實際上處理的是人與人之間的關(guān)系問題；大數(shù)據(jù)時代的城市問題處理的是以大數(shù)據(jù)算法為中介的人與人的關(guān)系問題。但技術(shù)解決主義恰恰忽視了城市的這一本質(zhì)屬性，將城市問題的解決方法單一化為技術(shù)方法。正如本·格林所指出的，技術(shù)必須與其他形式的創(chuàng)新結(jié)合使用，如對制度和運營機制進行改革，才能釋放技術(shù)的價值。

總之，小設(shè)計鼓勵更多的方案，支持更多的創(chuàng)新、差異和冗余，反對社會規(guī)則的齊一化、機械化和絕對化。大數(shù)據(jù)技術(shù)為多元化創(chuàng)造了更多的便利條件，為多元化的小設(shè)計提供了更廣闊的空 間。

（四） 機器人設(shè)計問題：面向未知的設(shè)計

機器人通常被想象為一種身體外形與人相類似的具體物質(zhì)對象，包括可以在機器人身體的物質(zhì)中找到的硬件和軟件。 Del Casino Jr. et al.， “The Social Life of Robots： the Politics of Algorithms， Governance， and Sovereignty”，， Vol. 52， No. 3， 2020，pp. 605—618.但是制造出與人類相似的機器人（通用人工智能）仍然停留在科學(xué)幻想中，目前大多數(shù)所謂的“機器人”或者“人工智能”的核心仍然依賴于大數(shù)據(jù)技術(shù)的算法邏輯和機器學(xué)習(xí)方 法。

如同大數(shù)據(jù)技術(shù)一樣，機器人也引發(fā)了許多烏托邦與敵托邦的修辭。對于通用人工智能機器人的想象，業(yè)已引起人們的普遍擔(dān)憂：“人工智能將擁有自己的能動性，成為超人，并選擇毀滅我們?！?span id="j5i0abt0b" class="footnote_content" id="jz_3_138" style="display: none;"> Fran?ois Chollet， “What worries me about AI”，， March 29， 2018， https：//medium.com/@francois.chollet/ what-worries-me-about-ai-ed9df072b704.“通用人工智能”還要多久才能研發(fā)成功，以及究竟要不要研發(fā)的問題，已經(jīng)成為了科學(xué)家、哲學(xué)家、文化評論家熱衷于探討的話題。機器人發(fā)展的未來愿景令人困惑，這是小設(shè)計時代的全新問 題。

面對未知的將來，“小設(shè)計”必須站在人類視角考慮問題。在敵托邦與烏托邦的幻想之外，也有越來越多人認為，人與機器可以協(xié)同進化，即讓人的智能（創(chuàng)造性、決策能力）與機器的智能（計算、推理）攜手并進。隨著諸如腦機接口等人機混合增強技術(shù)的發(fā)展，人類也可以隨著技術(shù)的進步而不斷進化，最終走向“超人類主義”（transhumanism）。這種觀點雖然很有道理，但它是某種“上帝視角”或“宇宙視角”，置身事外地看人機關(guān)系。的確人與機器人可能會協(xié)同進化，但是協(xié)同進化的最終結(jié)果并不一定對人類有好處，而且社會價值不一定樂于接受這種進化。有意義、有價值的是“人類視角”，也就是說考慮人類在人機協(xié)同進化中應(yīng)該如何選擇應(yīng)對方案，以確保人類的延續(xù)和福 祉。

同時，“小設(shè)計”還必須時刻保持價值敏感性。探討人與機器共生規(guī)則，既不是為了找到某種永恒真理，也不是為了維護荒謬的“機器福利”，而是要判斷下一步如何行動。比如，無人汽車、無人艦艇發(fā)展，如何避免社會倫理問題，使之符合現(xiàn)時代倫理環(huán)境，不觸發(fā)嚴重的倫理危機和風(fēng)險。如果AI冒犯主流倫理，勢必不能得到大的發(fā)展。比如，無人汽車出了事故，誰來承擔(dān)責(zé)任？顯然，解決該問題無需解決無人汽車是不是主體的問題，而是需要進行細致的制度安排，比如責(zé)任分攤、保險制度等等，便能符合主流價值觀地解決無人汽車事 故。

總之，小設(shè)計必須成為面向未知的設(shè)計。今天，人類面對著“新無知之幕”，即不知道人機共生的最終結(jié)果而要做出選擇。在這種情況下，我們不能指望探討抽象的機器人思辨哲學(xué)就能實現(xiàn)對現(xiàn)實生活的良好治理，而是必須在“盲人摸象”中與能力超強的AI共同生活。這就是人類站在“新無知之幕”之前謙遜主義的根本態(tài) 度。

四、結(jié)語

“大設(shè)計”試圖使用科技手段設(shè)計出人類社會的終極藍圖，這種想法在大數(shù)據(jù)時代基本已經(jīng)宣告死刑。在“小設(shè)計”時代，規(guī)則共識成為一種理解運動，而不是先定義務(wù)或理念演繹。人與人為某個目的坐在一起，各有各的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)解釋和數(shù)據(jù)觀，相互都需要學(xué)習(xí)他人的觀念，尊重他人的選擇，努力求得相互理解基礎(chǔ)之上的“小共識”。也就是說，大數(shù)據(jù)時代的共識是微觀的、具體的、變化的、容忍差異的和“入鄉(xiāng)隨俗”的。

人總是過高地估計了自己的理性認識水平，獨斷地給出“唯一解”，甚至為此沖突流血也在所不惜。在大數(shù)據(jù)時代，雖然對數(shù)據(jù)的監(jiān)測與分析技術(shù)已經(jīng)大大發(fā)展，但人類此時才更明白了自己對復(fù)雜社會現(xiàn)象的“無知”。大數(shù)據(jù)不僅讓許多人拋棄了因果性解釋，轉(zhuǎn)向概率性的、相關(guān)性的預(yù)測，更帶來了許多新的社會問題，而且這些問題究竟是福是禍，我們對此一無所知。正如弗洛里迪所警告的，信息社會是在沒有任何計劃的情況下建立起來的，我們已經(jīng)被關(guān)于未來的各種謠言、科幻中危言聳聽的警告，以及各種各樣的蒙昧無知、故弄玄虛以及人云亦云所包圍。 Luciano Floridi， “Information Societies are being Cobbled Together Without a Plan”， ，May 5，2017， http：//www.thenational.ae/opinion/comment/information-societies-are-being-cobbled-together-without-aplan?platform=hootsuite.所以，當(dāng)前社會必須轉(zhuǎn)向“小設(shè)計”的規(guī)則，在不斷試錯中前進，在多元融合中創(chuàng)新，更好地利用大數(shù)據(jù)的實時反饋特性應(yīng)對未知問題，以此才能更好地增進社會福祉、保持人類文明的延 續(xù)。