现在不再有技术专家这回事了

每次国会举行关于硅谷公司的听证会，人们都会嘲笑立法者超出了他们的能力范围。

众议院司法委员会反垄断小组委员会上周的努力也不例外。我们的民选官员所表现出的技术无知……。科技战略咨询集团帕尔默集团(Palmer Group)首席执行官谢利·帕尔默(Shelly Palmer)告诉“今日美国”(USA Today)，这确实令人惊叹。他表示：对于塑造我们世界的经济力量一无所知的人，不应该肩负起带领我们进入人工智能时代的重任。数据精英们正用一套不同的规则玩着不同的游戏。显然，国会甚至连大球场都找不到。

在过去四年的每一次这样的听证会上，你都可以找到类似的嘲讽评论。所有这些抱怨都是不公平和没有根据的。

1787年，我们决定我们将由公民统治，而不是由牧师、教授或专业人士统治。我们并不坚持要求国会中的每个人都了解B2精神“隐形”轰炸机是如何工作的，或者血清素再摄取抑制剂是如何帮助控制抑郁症的，甚至内燃机是如何工作的。然而，我们有理由期待我们的政府对它们进行监管。那些抱怨国会代表无知的人暴露了他们自己对民主如何运作的无知。

尽管如此，我们确实需要专业知识，并依赖专业知识来做出政策决策。这些专业知识来自培训、经验或两者兼而有之。随着亚马逊、谷歌和Facebook等公司在我们的生活、政治和经济中的重要性与日俱增，作为一名技术专家已经成为一个成长性行业。

我应该知道。我偶尔会在电视上扮演一位技术专家。但我配得上被称为专家吗？为什么要有人听我的？

上一次我写一行代码是在1984年。我是一名高三学生，努力学习AP计算机科学的早期版本，想知道世界上还会用PASCAL和BASIC来制作基本的会计软件或简单的、基于文本的游戏。尽管我很早就痴迷于计算机和代码，但我还是放弃了，因为我发现我缺乏两个最聪明的朋友的火花、激情、好奇心和创造力。他们都放弃了在哈佛攻读医学预科的机会，转而叛逆地成为斯坦福大学计算机科学专业的学生，这让他们的移民父母感到失望。

这两个选择都不是我能做的。这没什么大不了的。我沉浸在写作、阅读历史、玩弄政治中。最终在一所大型公立大学从事新闻业。我变得更像奥斯汀的懒汉(恰好就在理查德·林克莱特的电影“斯莱克”在奥斯汀拍摄的那一刻)，留下了我年轻时的书呆子装束。和子例程的构建相比，我更喜欢缺少例程。

也许我把几百万美元的微软或戴尔股票(迈克尔·戴尔是我在德克萨斯大学的同龄人)放在我没有打开的门后面的某个房间的桌子上。但我想要了解的东西比我想做的东西更多。

很久以后，当我在美国研究生院学习时，我意识到计算机科学是一种理解的方法，就像许多其他的方法一样。我不仅缺乏制作优雅代码的热情。我还误解了编码是一门手艺，而不是知识和探究的领域。到了1995年，就像互联网成为我们生活中的一件事一样，我又开始试图理解这些机器是如何工作的，以及将它们串在一起并释放它们的集体计算能力会有什么后果。

不知何故，我的职业生涯是利用我对计算机的迷恋，成为研究它对政治、文化和社会影响的专业人士-但我从来不会深入机器或其代码的深处。

你可能会说我是假的。你可能会说我关注的是宏观而不是微观。我喜欢对自己慷慨大方。

我设法说服了许多学者、院长、记者，甚至是这份受人尊敬的出版物的编辑(我大约从1996年就订阅了它)，相信我实际上是一名专家。我写或编辑了六本关于技术对民主和文化影响的书，其中一本专门讨论我们对谷歌的集体依赖的后果，另一本专门讨论Facebook的使用和危险。

我真的是谷歌和Facebook方面的专家吗？或者，更确切地说，谁是这些公司的专家？有人吗？

我有一些被提名者。有像史蒂文·利维(Steven Levy)或卡拉·斯威舍(Kara Swisher)这样的记者，他们几十年来一直在报道这些公司的个性和政策。但他们了解代码、服务器场和全球海底电缆网络吗？他们能讨论一下允许这些公司将敏感用户数据从欧洲转移到北美然后再转移回来的脆弱条约和法律解决方案吗？

马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)有一些以前的朋友，比如投资人兼作家罗杰·麦克纳米(Roger McNamee)或投资人兼作家克里斯·休斯(Chris Hughes)。但是他们知道怎么编码吗？他们是否了解社会和文化围绕移动设备和数据流重塑自身的方式？

最好的候选人是数据与社会的达纳·博伊德(Danah Boyd)、北卡罗来纳大学的泽内普·图菲奇(Zeynep Tufekci)和佐治亚理工学院的伊恩·博戈斯特(Ian Bogost)等学者。他们都有深厚的编码和为科技公司工作的背景，并运用学术专业知识和写作技能来影响公众对这些行业的理解。

这些公司的前雇员有安东尼奥·加西亚·马丁内斯(Antonio Garcia Martinez)，他在创建了几家硅谷初创公司后，帮助建立了Facebook的广告系统。特里斯坦·哈里斯在辞职前曾致力于谷歌的电子邮件服务，批评该公司构建所有系统以最大限度地提高用户参与度，并利用关注度来赚取收入。他们都了解他们工作过的公司中各自部分的机制。但他们有没有看到整个系统是如何运作的呢？他们有什么资格对大局发表评论？

有没有人，即使是马克·扎克伯格和桑达尔·皮查伊，真的了解这些庞大、复杂、全球性的信息系统？这些系统拥有数英亩的基础设施、数十亿美元的收入和几十亿用户，几乎和人类本身一样多样化。

我想不会。这就是复杂系统的特点。几乎没有人理解他们中的任何一个。正如科技作家塞缪尔·阿贝斯曼(Samuel Arbesman)在他的重要著作“过度复杂：理解极限的技术，复杂系统的混乱”(OverComplex：Technology at the Limits of Underage，Complex System)中所写的那样，复杂系统的混乱引发了2010年5月全球金融市场“闪电崩盘”等灾难。在复杂系统中，团队了解某一方面，但没有人了解全部情况。像计算机驱动的证券市场这样的复杂系统有多个故障点：错综复杂的计算机代码、人类行为、法律和法规，以及没有人理解的大量金融数据。归根结底，许多人都有关于那天哪里出了问题的理论。没有人确切知道-或者如何避免另一次这样的崩溃。

以谷歌为例。这是一家有22年历史的公司，起家很复杂。这是一组服务器和一些出色的代码，它们在不断增长的网络上拼凑，复制每个新页面，并对术语(以及后来的图像)进行索引，根据与用户在框中键入术语的“相关性”进行动态评估，从而对它们进行排名。直到后来，该公司才增加了广告拍卖、生产力应用、地图、自动驾驶汽车、书籍、移动操作系统、视频、Wi-Fi路由器、家庭监控设备、恒温器，以及承诺以某种方式协同工作的一系列服务。我很乐意在谷歌遇到了解谷歌的人，或者更好的是，在Alphabet遇到真正了解Alphabet的人。那将是一个忙碌而又才华横溢的人。

因此，当我们看到谷歌和Facebook以各种方式让我们失望和误入歧途时，让我们记住，没有人有手册。没有人完全理解这些系统，即使是在它们诞生时设计它们的人也是如此。曾经令人印象深刻，现在是基本的算法，使谷歌和Facebook与众不同和有用，但长期以来，甚至被更复杂和不透明的数据集和机器学习所掩盖。对于监管者、记者和学者来说，它们不仅仅是黑匣子。对于在那里工作的工程师来说，它们就是黑匣子。

正如阿贝斯曼在谈到其他复杂系统时所写的那样，“当我们中的许多人继续说服自己，相信专家可以将我们从这种巨大的复杂性中拯救出来时--他们了解我们缺乏的理解--那个时刻已经过去了。”

因此，下次国会传唤科技公司领导人作证时，我们应该记住，没有人真正理解这些庞然大物。他们确实理解我们。