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Kevin Slavin:演算法則如何建構我們的世界

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    這是張相片
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    由藝術家Michael Najjar 拍攝的
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    這張相片是真的
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    也就是說,他親自到阿根廷,那座山的所在處
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    拍攝這張照片。
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    但也可以說,這是張虛構的相片。這張相片的完作花了很多功夫。
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    他對相片動了些手腳:
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    數位化重整
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    整片山脈的形體輪廓,
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    使其隨道瓊指數曲線變化。
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    你所看到的
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    那個峭壁, 那個有處凹陷的高聳峭壁
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    代表2008年的金融危機。
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    拍攝這張相片時
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    我們的金融情勢正處於低谷,
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    不曉得我們現在處於何種形勢。
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    這是恆生指數,
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    香港股市價格的重要指標。
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    (兩張相片)地形相似,
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    我想知道為什麼
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    這是藝術;這是種象徵。
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    但我認為重點是
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    這個象徵有“牙齒”。
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    就是因為這些“牙齒”,我今天提議
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    我們稍微重新思考
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    當代數學的角色;
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    不只金融數學,還有普通數學。
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    「它」的演變:
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    從我們鑽研這個世界,抽絲撥繭而取得的發現
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    到實際開始形成「它」的重要發現,
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    這含括我們的外在世界和我們內在的世界。
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    說明確些,它是演算法,
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    基本上,是種數學─
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    ─電腦用來測定東西的數學。
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    演算法掌握高度精確的計量,
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    因為它們一而再,再而三的重覆著;
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    然後漸漸成型,發展出基本架構
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    然後它們變得實際且可靠。
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    我當時正在思考這點, 真是太湊巧了!
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    就在幾年前,橫越大西洋的班機上,
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    因為我的座位碰巧
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    在一位年紀與我相仿的匈牙利物理學家隔壁
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    我們談論關於
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    匈牙利冷戰期間
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    物理學家的生活情況。
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    我說:「你那時在做什麼?」
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    他說:「嗯,我們大多在打擊祕密行動。」
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    「那是個好工作,有趣吧,
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    那是怎麼運作的?」
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    要了解那之前
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    你必須稍稍了解祕密行動的運作。
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    這是個超簡單化的例子,
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    基本上,它不像是
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    你可以藉由156噸在天空飛的鋼鐵
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    傳送雷達信號。
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    飛機不會消失不見。
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    但若你能將這個龐大、具規模的東西
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    變成
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    百萬個小玩意
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    ─像鳥群一樣的東西─
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    那麼雷達偵測到那一群群的小東西
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    必定會看到
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    在空中有“一群群的鳥”
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    若你是一個雷達,事情可就糟了。
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    他說:「對,但那是,如果你是個雷達。
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    所以我們不用雷達,
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    我們建造一個黑箱子,用它搜尋電波,
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    電子通訊。
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    任何時候,我們發現帶有電子通訊的鳥群,
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    我們會認為這很可能跟美國人有關。」
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    我接著說:「是啊,
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    真行,
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    你們成功地消磨了
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    60年的航空學研究心血。
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    你接著要做什麼?
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    當你長大成人以後,你從事什麼工作?」
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    他回答:
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    「嗯,金融服務業。」
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    我驚呼:「喔!」
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    那一陣子相關報導一直在新聞出現。
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    我問:「進行的如何?」
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    他說:「現有2,000名物理學家在華爾街(美國金融中心),
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    我是他們其中一人。」
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    我接著問:「華爾街用的『黑箱』是什麼?」
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    他回說:「你這樣問很好笑,
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    事實上,人們會稱它為『黑箱交易』
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    有時也稱為
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    「演算法交易」(algorithmic trading 或algo trading)
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    「演算法交易」的演進發展,有部分是因為
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    某些機構交易人遇到相同的問題;
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    而那問題美國空軍也同樣遭遇到,
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    他們都在「移動這些位置」──
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    不論是寶僑(Proctor&Gamble)或埃森哲(Accenture:管理顧問、技術服務公司)
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    他們都在移動一百萬股的東西,
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    透過市場交易而進行。
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    如果他們一次就挪動全部,
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    就像玩撲克牌,把剩下的所有籌碼一次全部壓上,
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    你只會過早洩露底餡;
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    所以他們必須找到方法
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    ─他們用演算法,有系統的操作─
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    將龐然大數化整為零
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    成為百萬個小交易。
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    恐怖的是這個魔術正是
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    「相同的數學」
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    ─用來瓦解龐然巨物
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    變成百萬個小東西─
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    可以用來計算出百萬個零星單位
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    又將他們統整在一起
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    並推算出實際在市場上發生的事情。
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    如果你立即需要
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    一些股市交易的樣貌,
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    你可以構想到的是,成串的運算法
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    基本上被設計為隱藏不顯示
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    和成串的運算法被設計為可搜尋並執行。
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    整個設計的真是太棒了,又精確。
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    那是百分之七十的
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    美國股票市場,
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    這個百分之七十的營運系統
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    之前堪稱為某些人的“退休金”
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    某人的“抵押借款”。
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    會有什麼錯呢?
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    事情出了差池:
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    一年前
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    整體股市的百分之九突然消失了五分鐘,
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    人們稱之為『瞬間當機2:45』
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    突然, 百分之九就這樣不見了,
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    直到今天,仍沒有人
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    對發生的事取得一致的意見,
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    因為沒人“下令”當機;沒人自找麻煩。
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    大家對實際正在發生的事情束手無策
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    他們只有
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    盯著面前的電腦螢幕,
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    電腦螢幕上的數字,
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    和一顆紅色按紐
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    上面寫著: 『停止』
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    事情就是這樣,
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    我們正在編寫的「東西」,
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    我們正在編寫這些連自己都看不懂的東西。
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    我們已經對「某種東西」投降了,
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    某種「難以辨識」的東西。
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    而且我們失去了
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    對實際正發生之事的判別力
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    就在我們自己創造的這個世界中,
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    況且我們正開始邁向成功。
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    在波士頓有間公司叫Nanex(該公司開發市場數據供給系統),
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    他們用數學和魔法
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    和我不知道的什麼來的
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    他們深入研究市場數據資料
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    他們確實發現值得重視的東西:某些演算法
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    當他們發現這些演算程序,便把它們擷取出來
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    並將它們像蝴蝶一樣釘在牆上。
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    他們做大家總是會做的事情,
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    當面臨龐大又不懂的數據資料時,
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    為其命名
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    和揑造故事。
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    這是他們的發現:
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    他們稱為『刀』
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    『嘉年華會』(Carnival)
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    『波士頓通勤者』(Boston Shuffler )
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    『暮光』
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    好玩的是
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    當然,這些不光是存在於金融市場;
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    你能在任何你看得到的地方,發現這些東西,
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    一旦你明白如何找尋到它們(演算法)。
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    從這兒你可以發現:這是本關於蒼蠅的書,
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    你可能已在亞馬遜看到這本書;
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    你可能已經注意到
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    它的價格從一百七十萬元起價時,
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    這本書是絶版的......仍然絶版中。
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    (笑笑)
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    如果能以一百七十萬的價格買下它是很划算的
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    稍後幾小時,它飆漲至
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    兩千三百六十萬元,
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    包含運費和手續費。
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    問題是:
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    這並無產生任何買賣行為;發生了什麼事?
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    你在亞馬遜見到這樣的行為,
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    確實跟你在華爾街看到的一般。
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    當你見到這種行為:
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    你所看到的顯然正是
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    矛盾的演算程序,
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    演算程序被彼此套住,卡在電腦程式回路中;
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    沒有任何“人類監管”
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    沒有任何“成人監護”
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    來告訴你,“其實,一百七十萬已經夠多了!”
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    (笑笑)
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    如同亞馬遜,Netflix(美國公司,經營線上串流影片)也一樣。
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    多年來, Netflix採用過
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    好幾個不同的演算程序。
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    他們從Cinematch(推薦系統軟體)開始,也試了一連串其他的軟體。
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    有Dinosaur Planet團隊、Gravity團隊各別研發的推薦系統。
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    他們現在使用 Pragmatic Chaos研發的系統。
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    像所有Netflix的運算系統,
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    Pragmatic Chaos研發的推薦系統,試圖做相同的事。
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    它試著去掌控你們,
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    控制人類頭顱內的思考邏輯,
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    以便它能推薦你
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    下次你也許想看的電影─
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    ─這是非常高難度的難題。
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    但問題和事實的艱難度
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    ─我們不是真的掌握問題的事實─
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    並沒減損
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    Pragmatic Chaos的影嚮。
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    Pragmatic Chaos,如同所有Netflix運算系統,
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    至終裁定
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    百分之六十的
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    哪些電影最後會被租借。
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    所以一片程式編碼
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    ─紀錄著你們看片的喜好─
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    得為百分之六十的電影負責。
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    但倘若你能評估這些電影,
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    在電影製作前作預測呢?
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    那不就簡便多了?
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    嗯,在好萊塢,一些來自英國的數據科學家
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    擁有故事情節演算程式系統──
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    一間公司叫Epagogix(英國一家預測劇本未來票房好壞的公司)
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    你可以拿劇本請這間公司幫你預測;
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    他們會提供你數據:
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    那是一部可賣三千萬的電影
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    或是一部兩億的賣座電影。
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    事情是......這不是Google;
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    這不是情報資料;
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    這些不是金融統計;這是文化。
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    你們在這裡見到的,
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    或者說,實際上,你通常不會察覺的
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    是物理文化
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    而且若這些演算系統
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    像華爾街的演算系統
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    某天突然當機,出岔子了
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    我們如何會知道.....
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    那會如何?
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    再者,它們就在你的房子內,它們就在你的房子內
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    兩個演算系統在競爭你的客廳。
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    兩個不同的清潔機器人
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    對乾淨的定義有不同的概念。
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    而且你能從中看到演算程序,
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    如果讓它慢下來,為它們裝上LCD燈的話,你們就能見識到。
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    而且他們有點像在你卧房內的袐密建築師。
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    況且建築學本身的概念
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    從某種角度而言,是基於演算法的最佳化
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    一點也不牽強喔,
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    超真實而且就在存在你週遭。
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    你感受最深的時刻是,
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    當你在一個密閉的金屬箱子內
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    ─一臺新型的電梯─
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    他們被稱為「終點控制電梯」。
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    這些是電梯,你可以按鈕到你要去的樓層
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    在你“進電梯前”按鈕。
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    它使用所謂的「裝著演算法的盒子」。
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    也就是說,這一點也不異常或瘋狂,
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    讓每個人選擇進入任何一台電梯。
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    要到十樓的人進入二號電梯;
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    要到三樓的人進入五號電梯。
  • 9:49 - 9:51
    問題是
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    人們嚇壞了
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    人們驚慌失措。
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    你看看為什麼......你看看為什麼......
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    原因是:
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    電梯缺少了某些種要的儀表,譬如說「按鈕」
  • 10:02 - 10:04
    (笑笑)
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    人們會使用那個東西。
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    電梯內只顯示
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    上樓或下樓的數字
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    還有紅色的按鈕,寫著:『停止』
  • 10:14 - 10:17
    而這是我們正在設計的,
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    我們正在設計
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    這種「機器方言」。
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    你可以作到什麼樣程度?你可以利用它到何種境界?
  • 10:24 - 10:26
    你可以“搭乘它(演算法)”至無遠弗界。
  • 10:26 - 10:29
    讓我們退回到華爾街,
  • 10:30 - 10:32
    因為華爾街的演算系統
  • 10:32 - 10:35
    仰賴某種性質更勝於一切
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    即「速度」。
  • 10:37 - 10:40
    他們以毫秒和微秒運作
  • 10:40 - 10:42
    讓你了解什麼是微秒,
  • 10:42 - 10:44
    你需要花五十萬微秒
  • 10:44 - 10:46
    去點擊滑鼠;
  • 10:46 - 10:48
    若你是華爾街的演算法
  • 10:48 - 10:50
    而你落後了五微秒,
  • 10:50 - 10:52
    你就是失敗者。
  • 10:52 - 10:54
    所以,倘若你是一個演算法,
  • 10:54 - 10:57
    你會找一個建築師,像我在法蘭克福市遇到的那位,
  • 10:57 - 10:59
    掏空摩天大樓,
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    扔掉所有傢俱、所有供人類使用的基礎建設,
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    只有鋼鐵舖地
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    準備好讓大批的伺服器入駐。
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    整個如此的演算程序
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    能使網路通路密切而有效率。
  • 11:13 - 11:16
    再者,你們認為網路是種分散式系統。
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    當然,它是;可是,是從各個定點分散
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    在紐約,這裡是分佈的中心據點:
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    電信機房(Carrier Hotel)
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    座落在哈德森街(Hudson Street)
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    這裡的確是電纜貫穿整座城市的源頭。
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    事實是,離那裡越遠
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    每一次就落後數微秒。
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    在華爾街這一帶的“這些傢伙”
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    Marco Polo和Cherokee Nation
  • 11:38 - 11:40
    他們落後八微秒,
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    落後所有“這些傢伙”
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    這些傢伙進入被掏空的建築物
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    而這些建築座落接近電信機房的周邊。
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    而且那將會持續發生
  • 11:51 - 11:53
    ─這些建築物將會持續被掏空─
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    因為每一英寸
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    每一磅和每一(美)元
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    你們沒人能從那個空間距離強擠出收益
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    像『波士頓通勤者』那般。
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    但如果縮小地圖
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    縮小地圖
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    你會看到825英里(1327.7公里)的溝渠
  • 12:13 - 12:15
    在紐約和芝加哥之間,
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    已建立有幾年了
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    由Spread Networks 經營。
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    這一道光纖電纜
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    被設置在兩城市間
  • 12:24 - 12:27
    只為一個信號的傳遞
  • 12:27 - 12:30
    能以37倍速快過點擊滑鼠─
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    ─只為了這些演算系統;
  • 12:33 - 12:36
    只為了『嘉年華會』和『刀』。
  • 12:36 - 12:38
    當你們想著這點時,
  • 12:38 - 12:40
    我們正以炸藥與岩石鋸貫穿、
  • 12:40 - 12:43
    損耗美國,
  • 12:43 - 12:45
    以便一個演算法能快速達成交易
  • 12:45 - 12:48
    ─以減少三微秒的速度─
  • 12:48 - 12:50
    全都為了一個人類
  • 12:50 - 12:54
    將永不會明瞭的通訊機制
  • 12:54 - 12:57
    那是一種顯而易見的定數
  • 12:57 - 13:00
    且將永遠不斷地尋找未開拓的新領域。
  • 13:00 - 13:03
    不幸的是,我們必須要完成這個任務。
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    這只是一個理論。
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    這是某些在麻省理工學院(MIT)的數學家製作的
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    事實上,我不真的都了解
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    他們在談論些什麼
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    它涉及光圓錐體和量子糾結
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    我不真的了解那是什麼
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    但我會讀這面地圖。
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    這面地圖指示
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    如果你試圖在有紅色點點的市場中賺錢
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    也就是在人們聚集的地方及市鎮重心,
  • 13:25 - 13:28
    你就必須將伺服器設置在藍色點點的地方
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    讓運作效率最大化。
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    你也許注意到那些藍色點點的分佈,
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    很多藍色點點在海的中央;
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    所以,我們要怎麼做:我們要建立透明圓外罩(bubbles意同泡泡)或什麼來的
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    或者很多平臺。
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    我們將能確實分開海水
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    將錢從空氣中抽取出,
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    未來是光明閃亮的
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    如果你自己就是一個演算法的話。
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    (笑笑)
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    然而,事實上,不是錢有趣
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    而是錢激發的東西引人入勝─
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    ─我們能確實地地球化(terraforming)
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    地球本身,
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    透過演算法具有的最佳效率(能)。
  • 14:02 - 14:04
    根據這點,
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    咱們回到前面,
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    看著Michael Najjar的相片
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    我們領悟到:他們不是象徵;他們是預言
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    他們預言了
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    數學之地震效應、陸地效應
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    即將發生在我們創造出來的數學世界中。
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    而且這風貌過去一直是由自然界和人之間
  • 14:22 - 14:25
    不可思議的協作及不易妥協而創作出來的,
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    是自然界和人之間的對話。
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    但現在有第三股共同演化勢力:演算系統
  • 14:31 - 14:34
    『波士頓通勤者』、『嘉年華會』
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    我們必須明白這些皆為自然。
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    在某種程度上,它們是!
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    謝謝大家
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    (掌聲熱烈)
Title:
Kevin Slavin:演算法則如何建構我們的世界
Speaker:
Kevin Slavin
Description:

Kevin Slavin主張我們正處於為演算法的存在而設計的世界,並且日益受演算法所控制。在TEDGlobal現場的這場風趣又精采的演說中,他解釋這些錯綜複雜的電腦程式如何測定碟報戰術、股票價格、電影劇本和建築設計。他提醒到,我們正編寫連自己都不了解的程式編碼;隨之而來的是,我們無法掌控可能的後果。

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
15:02
Resa CC added a translation

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