导读
这期的「Weekly Spot」，你会看到以下精彩推荐：
- AI 热潮背后是媒体的无知；
- 是谁推动了 AI 热潮？
- 任正非专访实录；
- 揭秘苹果的「健康帝国」；
- 算法歧视与数据知情权的缺失；
- Google 商业模式与「监控资本主义」；
- 中国数字技术的「一带一路」。
故事与观点
AI 炒作热背后的媒体们。这不算是一个多么新鲜的话题，毕竟，从科技媒体的角度而言，没有什么比得上新技术更能带动自身流量增长的事情了。我的一位媒体朋友就在最近感叹：「做（科技）媒体的真的要感谢每一波技术浪潮」。
但必须看到一点，在 AI 的热潮里，媒体，尤其是标榜科技媒体的媒体到底扮演了怎样的角色？《卫报》的一篇观点文章指出：媒体们在帮助科技大公司贩卖 AI 热。文章援引了一份调查：
The researchers conducted a systematic examination of 760 articles published in the first eight months of 2018 by six mainstream UK news outlets, chosen to represent a variety of political leanings – the Telegraph, Mail Online (and the Daily Mail), the Guardian, HuffPost, the BBC and the UK edition of Wired magazine. The main conclusion of the study is that media coverage of AI is dominated by the industry itself. Nearly 60% of articles were focused on new products, announcements and initiatives supposedly involving AI; a third were based on industry sources; and 12% explicitly mentioned Elon Musk, the would-be colonist of Mars.
事实上，我也曾在 2017 年 5 月的一期会员通讯里讨论过 AI 热度背后的主要动因，当时，我引用了《经济学人》的一张图，如下图所示：
我当时这样写道：
右图是公司财报会议上对于人工智能的关注程度，从 2014 年开始就是极度陡峭的增长线，而与之对应的左图里，IDC 制造的「digital universe」指代的是每年数据生产和复制的数量，其增速也是指数级的，这说明了两个方面问题：其一，人工智能的确是当下最热的命题之一；其二，人工智能的再次回归，是海量数据带来的最直接反应。
如今数不胜数关于人工智能的视频要么充满了无知，要么充满了炒作，DARPA 今年（2017 年） 2 月份的一个视频则非常客观地指出，人工智能经历了第一阶段的失败之后，正在迎来充满机遇和挑战的第二阶段，无论如何炒作这个阶段，本质上说，当下人工智能研究并没有跳出过往的范畴，只不过是数据量增多了。
另一方面，最近几年热炒的人工智能，只是基于深度神经网络在某几个领域突破后的体现，比如语音识别、图像识别以及自然语言处理，除此之外，再无令人眼前一亮的表现。
而不管是语音也好，图像也罢，都是互联网巨头们，如 Google 、百度、微软、苹果等大张旗鼓才加速的落地产品，从这个层面上看，倘若没有包括 Google 语音搜索、Siri 在内的语音搜索，语音识别技术到底能引发多大浪潮呢？或者换一个角度去思考，拥有巨大媒体影响力的硅谷公司们，在推动所谓人工智能成为热词的运动中可谓功不可没。
在 AI 领域，媒体除了一窝蜂地报道新技术之外，鲜有对于技术影响的思考（即便是有，也极片面），比如这篇介绍公安部门摄像头技术的文章，谈到了很多所谓的「黑科技」，但绝口不提（或者是不能提）该技术背后的潜在风险。
本周还有几篇值得关注的文章。
任正非罕见接受国内媒体群访，谈到了公司、女儿以及当下技术发展趋势，采访速记全文在这里。也是在本周，任正非也和海外媒体见面，对于近期华为一系列事件做了回应，涉及到网络安全、女儿、贸易战等，推荐《金融时报》的这篇小结。
苹果的「健康帝国」。利用 Apple Watch 和 iPhone，苹果比其他所有消费电子公司都能获得更多关于健康的数据，这篇文章对此做了精心的梳理。另外，CBinsights 也在近期做了一个关于苹果健康布局的深度报告，感兴趣的朋友可以点击这里查看。
通过Twitter CEO Jack Dorsey 的采访全文，你会发现这家公司之所以如此缓慢的原因。他几乎无法准确表述自己公司的远景，这似乎也和当下美国、英国的政治走向相「符合」——一个政府关门、一个深陷脱欧泥潭。我还是推荐大家读一下这篇采访，会有很多有趣的发现。
最后分享了两个来自 Github 的资源。
- Deep Learning Ocean 是一个关于深度学习的资源整理，包括论文、模型框架、应用 API 以及数据集等。
- NSFW Data Scrapper 是一个开源的图片数据集，包含了大约 22 万张 NSFW 的图片，你可以拿这些图片来训练机器，也可以「训练自己」。
电影和图书
算法背后的「霸权主义」
这周推荐的这本《算法霸权》，作者是一位名叫凯西•奥尼尔的数学家，正如该书副标题「数学杀伤性武器的威胁」所知，整本书都在讨论美国当下社会各个领域里的数学、算法所形成的偏见和歧视。
何止是美国，这几年国内频繁出现的「大数据杀熟」的新闻也在某种程度上体现了算法对于特定群体的歧视。而不管是支付宝、滴滴还是微信，其背后的算法模型也在时刻「刻画」用户的社会等级与社会信用。作者在书中有一段概述：
数学模型可以通过数据筛选锁定那些很可能正在遭遇人生难题的人，不管人生难题是犯罪、贫困方面的，还是教育或其他方面的。利用数学模型拒绝和惩罚他们，还是给他们提供需要的资源去帮助他们，完全取决于社会。规模和效率使得数学杀伤性武器更具破坏力，但我们也可以利用模型的规模和效率帮助这些人，如何选择完全取决于我们为模型设定的目标。
这也导致两个潜在问题：其一，对于商业机构利用算法模型推断用户的行为，用户是否有知情权？其二，对于当下中国国家层面的所谓社会信用算法模型，居民的知情权又在哪里呢？
在欧盟通过 GDPR 之后，美国、加拿大也会很快推出类似的数据保护方案，苹果 CEO 蒂姆·库克在《时代周刊》发表文章呼吁保护用户数据的隐私权，这些努力至少会部分意义上提高算法以及数据使用的透明度，当然，你也知道，我们这个社会要实现这一点还有不小的距离。
封面秀
《经济学人》
这期杂志的封面主题是英国脱欧过程里的困境，红色的裂痕反映的也是英国社会的分裂。这期杂志还有几篇值得关注的内容，比如「社论」部分讨论了如何「驯化」自动化武器，最主要的办法还是信息透明化。而在「商业」部分里，有一篇对于 Google 商业模式与「监视资本主义」关系的分析，写得非常精彩，感兴趣的朋友一定要去读一下。《连线》
本月的《连线》杂志封面是北极冰川保护。不过，我更喜欢里面关于未来工作的主题策划，他们邀请了 8 位科技领域的作家学者去思考未来的工作（工种），你会发现，到底是什么限制了你对未来的想象力。《纽约客》
如果你订阅的是《纽约客》的电子版，会发现这期的封面是动态，但这个封面却让人安静，阅读，或许可以成为安抚大城市里人们的一剂良药。这期杂志里有一篇关于血液的长文，我还没读完。《彭博商业周刊》
这期封面是中兴，配发的文章也是围绕中兴如何被特朗普「干掉」。「科技」部分，用大篇幅介绍了中国科技公司在非洲等发展中国家的扩张，所谓「中国数字技术的一带一路」。
