论AI自动化思维中的隐性成本

论AI自动化思维中的隐性成本

像许多药物一样 , 专门用于保持头脑清醒的药物莫达非尼在包装里配了一份折叠起来的小小说明书 , 其中的主要内容包括说明与注意事项、药物分子结构等等 。 精神药品基本都是这个套路 。 然而 , 在说明书的“起效机制(Mechanism of Action)”部分却有着一行让人有点纠结的小字:“莫达非尼使人头脑清醒效果的机制尚不明确 。 ”

这种情况其实并不罕见 。 目前已经有许多获得了监管部门批准并得到广泛使用的药物 , 其起效机制一直没能得到严格证明 。 在药物发现的过程中 , 研究人员通常需要反复试验以解开这个谜团 。 例如 , 每一年在培养的细胞或动物个体身上测试任意数量的新药物质;而后将其中最好、最安全的配合推向人体实验阶段 。 在某些情况下 , 药物的成功能够激发新的后续研究 , 并最终让我们了解到其起效方式 。

但在另一些情况下 , 难题似乎永远无法解开 。 阿司匹林早在1897年就被发现 , 然而直到1995年 , 人们才真正找到令人信服的药效机理解释 。 医学中的其它层面也存在着类似的现象:深部脑刺激技术允许治疗人员在患有特定运动障碍(例如帕金森病)的病人脑中植入电极 , 且已经拥有超过20年的广泛应用背景 。 有些人甚至认为这项技术可以用于其它目的——包括常规认知增强 , 但却没人说得清其到底如何起效 。

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