Kevin Slavin 談演算法如何塑造世界

Kevin Slavin: How algorithms shape our world

Kevin Slavin認為,我們生活在一個由演算法設計,並逐漸被演算法控制的世界。在這場引人入勝的TEDGlobal演講中,他向聽眾說明這些複雜的電腦程式如何決定諜報策略、股價、電影劇本和建築結構等。他警告大眾,我們正編寫出我們無法理解,且會造成無法控制之影響的代碼。

講者介紹

Kevin Slavin

Kevin Slavin探索演算法世界,這個在我們生活中不斷擴大的空間全由演算法決定及運行。

你沉迷於超簡單的數字遊戲Drop 7或Facebook的停車大戰遊戲嗎?要怪就怪Kevin Slavin和他於2005年共同創辦的遊戲開發公司Area/Code吧!這間公司創造了進入真實生活架構中的益智遊戲。 所有這些有趣的事物由演算法推動,並逐漸和我們日常生活密不可分。從Google的演算法到網路上給你「推薦」的演算法,到那些能自動炒股票(有時讓股市崩盤)的演算法:我們或許沒有意識到這一點,但我們生活在演算法的世界。 他說:「找出真實生活疆界最快的方法,就是找出疆界破碎之處。」

譯者介紹

翻譯人員洪曉慧

繁體編輯朱學恒、洪曉慧

簡體編輯朱學恒、洪曉慧

檔案後製處理洪曉慧、謝旻均


Kevin Slavin 談演算法如何塑造世界

  • 這是一張出自藝術家Michael Najjar手中的照片,以他去阿根廷拍攝照片這方面來說,它是真實的;但它也是虛構的,在拍攝後還進行了許多後製工作。事實上他所做的是依據道瓊指數的趨勢,以數位化方式重新塑造山的輪廓,所以你們看到的懸崖,山谷旁的高大懸崖,代表2008年的金融危機。這張照片拍攝的時間是景氣深陷在谷底的時候,我不知道我們現在位於何處,這是類似香港恆生指數的地形,我不知道為什麼會這樣。

    這是藝術,也是一種隱喻,但我認為重點是關於這個齒狀曲線的隱喻。藉著這個齒狀曲線,我今天想提出的是,重新思考一些關於當代數學的角色,不僅是金融數學,而是一般數學。某些我們從這個世界擷取、源於這個世界的東西,已轉變成一種真正開始形塑世界的東西,對我們周遭和我們內心世界來說皆是如此,特別是演算法。基本上這是電腦用來做決定的數學,因為一遍又一遍地重複演算它們,獲得了辨別事實的能力;它們是固定、僵化的運算,最後成為真實的結果。

    我總是不斷地思考這一點;幾年前,在跨大西洋的航班上,因為我正好坐在一位年齡跟我差不多的匈牙利物理學家旁邊,我們談論冷戰時期匈牙利物理學家的生活情形。我說,「那麼,你們當時都做些什麼?」

    他說,「我們大多是在破解隱形技術。」

    我說,「這工作不錯,很有趣,請問是怎麼進行的?」要明白這一點,必須稍微瞭解隱形技術的原理,所以-這是過於簡化的解釋,但基本上,這不是說你可以駕著156噸的鋼鐵在天空飛行而躲過雷達偵測,它不會就這麼消失無蹤;但如果你有辦法讓這個龐然大物轉變成一百萬個小物體,就像一群群的鳥一樣,當雷達追蹤它時,必須能看到天空中的每一群鳥,對雷達來說,這實在是非常艱難的工作。

    他說,「是啊,但這是對雷達來說。因此我們不使用雷達,我們建造一個偵測電波及電子通訊訊號的黑盒子,每當我們看到一群帶有電子訊號的鳥時,就認為可能跟美國人有關。」

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  • 我說:「是啊,很不錯,所以你們有效的擊敗了60年來的航空研究。你們下一幕是什麼?你長大後做些什麼?」他說,「嗯,金融服務。」我說:「哦。」因為這在最近的新聞中有報導。我說,「請問是怎麼進行的?」他說,「嗯,目前有2000位物理學家在華爾街工作,我是其中之一。」我說,「那華爾街的黑盒子是什麼呢?」

    他說:「你問的問題很有趣,因為這事實上就叫做黑箱交易,有時也稱為algo trading,演算法交易。」演變出演算法交易的部分原因是,商業機構的交易者發生跟美國空軍相同的問題,就是他們打算轉移這些資產-無論是寶鹼、埃森哲顧問公司或任何其他公司,它們要在市場中轉移100萬筆資產,如果它們一次全部投入,就像玩撲克牌,一下子將籌碼全部丟出,等於把底牌全掀了,所以他們必須找出一種方法。他們使用演算法進行交易,把一筆大交易分成一百萬筆小交易,這麼做的神奇和可怕之處在於,你將一筆大交易分成一百萬筆小交易所使用的數學方法,也可用來尋找一百萬筆小交易的流向,將它們拼湊回去,而瞭解市場上所發生的實際情形。

    因此,如果你需要對目前股市發生的情形有些概念,你可以想像其中有一堆基本上編寫為隱藏交易流向的演算法,以及一堆編寫為尋找交易流向並採取行動的演算法。這一切都很棒,很不錯,美國股市的70%,這個操作系統的70%,原本是你的養老金,你的房貸。

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  • 什麼地方可能會出錯?出錯的地方是,一年前,整個股市資產在五分鐘內消失了百分之九,人們稱之為2:45的閃電崩盤。突然間,百分之九的股市資產消失了,至今仍無人能對究竟發生了什麼事做出結論,因為沒人下令,沒人希望發生這種事,沒人對事實上發生的事有任何控制權,他們有的只是一台放在面前,上面顯現數字的螢幕,只有一個寫著「停止」的紅色按鈕。

    而這個東西是我們寫出的,我們寫出這些我們再也無法讀懂的東西,我們寫出了一些難以理解的東西,我們弄不清這個我們一手打造的世界究竟發生了什麼事。我們正開始尋找解決之道,有一間位於波士頓,叫Nanex的公司,他們利用數學和魔法,我不知道是什麼,得到所有的市場資料,他們有時確實能找出其中一些演算法,找到之後,他們將資料取出,然後像蝴蝶一樣釘在牆上。他們所做的,就像當我們面對大量不明白的資料時所做的一樣,他們給這些資料取名並加上故事。這是他們找出的其中一份資料,他們稱之為「刀」;這是「嘉年華會」;這是「波士頓洗牌者」;這是「微光」。

    令人驚訝的是,當然,這不只是存在於股市的情形,到處都可以發現這類情形,只要你學會如何找出它們。你可以在這裡找到:這是一本關於蒼蠅的書,你可能在亞馬遜網站看過,你可能已經注意到這本書,因為當時它的標價是170萬美元,它已經絕版了-目前還是。(笑聲)如果你在170萬美元時購買,可能算撿到便宜了;幾個小時後,它已經漲到2360萬美元,外加運費和手續費。問題是:沒有人購買或出售任何東西,這是怎麼回事?你在亞馬遜網站看到的這個行為,正如在華爾街所看到的,你看到的這種行為,正是演算法發生衝突的證據。演算法未經人類監督,而陷入彼此的迴圈裡,沒有任何成人監護者說,「事實上,170萬相當貴。」

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  • 發生在亞馬遜網站的情形也發生在Netflix(網路租片業者)。過去幾年來,Netflix用過幾種不同的演算法,它們從Cinematch開始,嘗試過一堆其他的演算法,有Dinosaur Planet、Gravity,它們現在使用的是Pragmatic Chaos。Pragmatic Chaos跟所有Netflix使用的演算法一樣,試圖做同樣的事情;它試圖捕捉你,捕捉你人類頭骨裡的想法,這樣它就可以建議你下一部可能想看的電影是什麼。這是個非常、非常困難的問題,但問題的困難之處,以及事實上我們並未將它做的十分完善,它無法避免Pragmatic Chaos造成的影響。Pragmatic Chaos就像Netflix所有的演算法一樣,結果是,有60%被租用的電影最後是由它決定的,所以一段以你的想法為根據的代碼,負責決定了60%的電影租用情形。

    但如果你能在電影拍攝前對它做評估呢?那不是很方便嗎?好,幾個英國資訊科學家前進好萊塢,發展出一種故事演算法。這是一間名為Epagogix的公司,你可以將你的腳本放上去做運算,他們可以量化地告訴你這是一部預算為3000萬美元的電影,或2億美元的電影。重點是,這不是Google,也不是資訊,這不是金融統計資料,而是文化。你在這裡看到的,或你通常並不能真正看出的是,這是文化的物理學。如果這些演算法就像華爾街的演算法一樣,有一天就這麼崩盤,出岔子了,我們怎麼知道,會發生什麼情形?

    這些演算法在你家也有,就在你家中;這是在你家客廳中互相競爭的兩種演算法,這是兩個不同的打掃機器人,對乾淨的定義有十分不同的看法,你可以看到,如果你將它們調慢,在機身上加上燈光,它們有點像你臥室中的秘密建築師。建築本身多少是依據演算法的最佳化結果,這個想法並非牽強,這相當真實,就發生在你身邊。

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  • 最能感受到這件事的情況就是當你在一個密閉的金屬盒中時。一種新型電梯,所謂目的地控制電梯;進電梯之前,你必須先按下要去的樓層,它使用所謂的裝箱演算法,因此,它不會隨意讓每個人進入任何他們想搭的電梯。每個想去十樓的人都得搭二號電梯,每個想去三樓的人都得搭五號電梯。這麼做產生的問題是,人們嚇壞了,驚慌不已,你們知道為什麼吧?你們知道為什麼。因為這部電梯缺少一些重要的裝置,如按鈕。(笑聲)就是那些人們都會使用的東西。電梯裡只有顯示上升或下降的數字,以及寫著「停止」的紅色按鈕。這正是我們想要設計的,這正是我們為這種機器語言所做的設計。你能將它應用到什麼程度?你能將它延伸到什麼程度?可以延伸到相當極端的程度。

    讓我們回頭來談華爾街。因為華爾街的演算法有賴於一個勝於一切的特質,那就是速度。它們以毫秒和微秒的速度運行,舉個例子讓你們對微秒有些概念:只是按一下滑鼠,所花的時間就等於50萬微秒。但如果你是一個華爾街演算法,只要落後5微秒,就會成為失敗者。因此,如果你是一個演算法,你會想找個像我在法蘭克福遇到的建築師,他清空了一棟摩天大樓,扔了所有家具,及所有供人使用的基礎設施,只在地板上鋪好鋼板,準備讓伺服器層層堆疊上去,這樣演算法就可以接近網路。

    你會認為網路是一種分佈式系統,當然,確實如此,但它是由某處分佈出來的,這就是它在紐約的分佈來源:位於哈德遜街的Carrier Hotel,這是網路進入城市的真正傳輸路線。實際情況是,你離它越遠,在每次傳輸中就會落後幾微秒。這些在華爾街的企業,Marco Polo和Cherokee Nation,比這些傢伙(微光、嘉年華會、波士頓洗牌者演算法)落後八微秒,因為它們已經駐進Carrier Hotel周圍被清空的空建築物。這種情形會一再發生,我們會繼續將建築物清空,因為在一吋吋距離及分分毫毫的金錢競爭之下,沒有人能像「波士頓洗牌者」演算法那樣,從這些空間中擠出收益。

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  • 但如果你拉遠來看,將視野拉遠,會看到在紐約市和芝加哥之間,有一條825英哩長的電纜溝,這是近幾年由一間名為Spread Networks的公司建造,鋪設於這兩個城市之間的光纖電纜,只為了能用比你點擊一次滑鼠快37倍的速度傳輸一個訊號,只為了這些演算法,只為了「嘉年華會」和「刀」這些演算法。仔細思考一下,我們用炸藥和切石鋸鑿穿美國大陸,使一個演算法完成交易的時間能快個3微秒,只為了一個永遠沒人能懂的通訊架構,這是一種領土擴張政策,永遠在尋找新疆界。

    不幸的是,我們天生就適合做這種工作。這只是理論上的圖形,這是一些麻省理工學院的數學家做的,事實上,他們所說的大部份我都不是真的很瞭解,其中涉及了光錐和量子纏結,我都不太明白,但我看的懂這張地圖。這張地圖表達的是,如果你想在圖上紅點之處的市場賺錢,就是人群和城市集中之處,就必須將伺服器裝在圖中藍點之處,以達到最佳效率。你可能已經注意到與這些藍點有關的情形,其中很多是在海洋當中,所以這就是我們將要做的事。我們將建造氣泡或平台之類的東西,我們事實上打算分開海洋,憑空變出錢來,因為這是一個光明的未來,如果你是一個演算法的話。

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  • 事實上,有趣的不是金錢本身,而是金錢產生的驅動力。我們事實上藉由這種演算法效率,改造了地球本身的環境,想通了這一點,回頭來看Michael Najjar拍攝的照片,就會瞭解,這不是隱喻,而是預言。這預示了我們正創造出的數學,對整個地球造成驚天動地的全面影響。過去地景的形成總是源於這種大自然與人類之間奇怪而不自然的合作關係,但這是第三種共同演化的力量:演算法。「波士頓洗牌者」、「嘉年華會」,我們必須以自然的觀點去瞭解它們,以某方面來說,它們確實屬於自然。

    謝謝

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