互聯(lián)網(wǎng)讓集體智慧變成了無(wú)比強(qiáng)大且唾手可得的資源。維基百科、Duolingo以及Amazon的Mechanical Turk等都是利用豐富的人類認(rèn)知資源的典范?？茖W(xué)家甚至給這種資源起了一個(gè)名字：人本計(jì)算（human computation）。從識(shí)別螺旋星云到組織賑災(zāi)，人本計(jì)算在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)已經(jīng)取得了巨大成功。

Fold就是最著名的例子之一。這個(gè)項(xiàng)目讓參與者用進(jìn)可能高效的方式對(duì)虛擬的蛋白質(zhì)進(jìn)行折疊。其目標(biāo)是想要弄清楚為什么蛋白質(zhì)能夠折疊的那么快那么高效？弄清楚這個(gè)，就有可能解決分子生物學(xué)最重要的問(wèn)題之一。

項(xiàng)目啟動(dòng)不久就取得了不小的成功。眾包的玩家很快就發(fā)現(xiàn)了猿猴免疫缺陷病毒（SIV）調(diào)節(jié)蛋白的三級(jí)結(jié)構(gòu)，這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)困擾了艾滋病研究者數(shù)十年，其解決將有助于人類想出治療艾滋病的新辦法。

Zooniverse（宇宙動(dòng)物園）項(xiàng)目則發(fā)揮公民科學(xué)家的集體力量，讓這些人識(shí)別月球上的環(huán)形山，幫助翻譯古老船只上的日志，認(rèn)出天文圖片上的星系，行星等等。

Human Computation Institute的Pietro Michelucci領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)于是開(kāi)始思考一個(gè)問(wèn)題，怎么樣利用人本計(jì)算資源才是最好的？

他們研究發(fā)現(xiàn)，不同的問(wèn)題類型需要?jiǎng)?chuàng)建不同類型的眾包項(xiàng)目。

眾包救助

其中一個(gè)項(xiàng)目叫做Project Houston，以地面眾包幫助宇航員在阿波羅13號(hào)爆炸后返回地球的努力命名。這種項(xiàng)目可以設(shè)立來(lái)幫助那些遇到麻煩的個(gè)人，比方說(shuō)因?yàn)閴毫Α⒕趩?、抑郁而想自殺的人（有的人甚至?xí)谖⒉┥现辈ィ蠹彝鶇s無(wú)能為力）。

針對(duì)這類問(wèn)題，其想法是利用最新的語(yǔ)音分析和自然語(yǔ)言理解技術(shù)去檢測(cè)壓力水平并提供幫助。幫助的形式是由不同專業(yè)水平的人組成到一起，形成一種復(fù)合的人格，再通過(guò)人工智能技術(shù)來(lái)提供支持。這樣提供幫助的這個(gè)“人”就能呈現(xiàn)出始終如一的耐心和寬容，哪怕背后的眾包者隨著時(shí)間轉(zhuǎn)移已經(jīng)徹底改變了。

眾包學(xué)習(xí)

另一種想法是利用眾包來(lái)幫助學(xué)習(xí)。Duolingo就是例子，這款app在提供語(yǔ)言學(xué)習(xí)課程的同時(shí)還提供文檔翻譯服務(wù)。類似地，眾包機(jī)制可以幫助大家在網(wǎng)上工作得同時(shí)學(xué)習(xí)新技能，這個(gè)過(guò)程要求眾包者承擔(dān)更加復(fù)雜的角色。比方說(shuō)放射學(xué)里面的重要工作是識(shí)別X光片里面的腫瘤。這方面機(jī)器視覺(jué)算法尚不能可靠識(shí)別。

但是人卻比較擅長(zhǎng)這個(gè)。初學(xué)者可以先從比較容易分類的圖片開(kāi)始，然后在證明具備一定熟練程度后逐步處理更復(fù)雜的情況。這種學(xué)以致用的學(xué)習(xí)方式對(duì)學(xué)習(xí)和工作而言都可以事半功倍，會(huì)對(duì)未來(lái)的教育和工作均產(chǎn)生革命性影響。

眾包信息提供

第三種是幫助困難家庭尋找社會(huì)福利計(jì)劃。無(wú)家可歸者、殘疾人、低收入家庭等最需要這樣的計(jì)劃，但現(xiàn)實(shí)是他們找到并享受這樣的計(jì)劃非常艱難。

研究人員的想法是眾包替這些人分擔(dān)尋找福利計(jì)劃的負(fù)擔(dān)，讓他們騰出時(shí)間去做其他更重要的任務(wù)，如找工作、管理健康問(wèn)題等。設(shè)想一下，如果有這樣一套眾包機(jī)制，最近在畢節(jié)發(fā)生的悲劇是不是可以避免呢？

這些當(dāng)然都是不錯(cuò)的想法，但是也會(huì)引發(fā)道德、法律及社會(huì)問(wèn)題。如何設(shè)計(jì)才能讓眾包參與有意義讓受助者有尊嚴(yán)？如何才能令最弱勢(shì)群體受益？人和機(jī)器如何分工才能產(chǎn)生最理想結(jié)果呢？這些都是人本計(jì)算學(xué)需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題。如果這些問(wèn)題得到解決，那么在互聯(lián)網(wǎng)、AI的配合下，人類集體的作用必將發(fā)揮出難以想象的效應(yīng)。

本文編譯自：technologyreview.com

作者：boxi

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