第三〇二章 缺陷

暫時安穩住這邊,方然無暇他顧,立即投身到新的工作中。

工作,對IBM的“終身服務者”身份,對自己來說就意味着兩個方面,一方面是傳統的日常業務,另一方面,則要設法在7*24小時的無死角監控之下,繼續從容不迫的爲掌控聯邦網絡體系做準備。

這種事,說起來似乎難度爆表,迅速適應了新的工作節奏後,卻也並不困難。

一言以蔽之,在新崗位上工作了不出幾天,方然就印證了自己的猜測,發現“國際商用機器”公司的全方位監控體系,遠非理想中的鐵板一塊。

早在被邀請之前,就調查過IBM的“終身服務協議”,方然對此十分熟悉。

進而,對公司員工監控體系的缺陷,也差不多一清二楚。

這所謂的缺陷,並非監控體系的軟件、硬件漏洞,也不是體系裡的人員把柄,而是“國際商用機器”的這套保密與監控體系,在指導思想上還很陳舊,並未擺脫傳統保密、監視工作的那一套思路。

在人類社會,但凡涉及到人的流程,保密的傳統思想就是“要盯住人”。

換言之,對體系中的每一個人,全面、系統的監控其言行,目標說了什麼,做了什麼,與誰聯絡,行爲如何,都是重要的線索,通過審查日常活動、監聽對外聯絡與工作環境搜查的諸多手段,來檢驗被監控目標的忠誠度。

這種做法,在若干年前的聯邦社會,多少還行得通。

但是在人工智能大行其道的今天,用在一羣IT精英身上,效果的不確定性就高得多。

就說托馬斯*安生,每天的工作,就是在浩如煙海的代碼、文檔和測試報告中竭力前行,以IBM職員的身份與FFRI-IT協調,現在的主要精力則放在“全產機”方面,每天工作時長都超過十小時。

所有這一切,如果不是水平相近的同行、專家,一般人即便24小時都盯着他,也沒辦法弄清楚目標正在做什麼。

那就僱傭專家,參與對“終身服務者”的監控,這樣做可不可以。

可以,但也同時帶來另一個問題,這些負責爲有產者、工場主監控員工的專家,本身的忠誠度又如何保證。

一環扣一環,人心,是如何難測,時至今日人類也未曾發明出“讀心術”,沒辦法透過表象而窺見大腦中的真實思維,既然個體之間依然是“知人知面不知心”,完全的信任,就根本是一種不存在的狀態。

這,是客觀規律所決定的,並非任何規章和體系所能改變。

除此之外,倘若有產者要完全可靠的體系,求助於人工智能,也是一個很不錯的想法。

與終究有自身利益、自我訴求的人相比,AI,是冷冰冰的機器,本質上既沒有自我意識、也沒有自身利益,這樣的存在,自然很受頂層、有產者的器重,否則也不會一下子掀起滔天巨浪,甚至將社會秩序顛覆。

可這裡就有一個問題,百分之百可靠、監控所有員工的AI,卻又要誰去開發呢。

頂層自己動手,是不可能的,一輩子都不用憑本事吃飯,要讓頂層的肥頭大耳、腦滿腸肥們去研究信息技術、人工智能,基本上都是沒可能。

而如果還是僱傭勞動者,讓IT領域的人才來開發“人工智能監控體系”,就會再一次回到無法判斷忠誠度的問題上,誰也無法保證,這監控程序就一定會爲有產者服務,而不會被開發者置入後門、潛伏代碼與隱藏功能。

況且,即便“國際商用機器”公司僱傭的工程師,沒有這些野心和歹念,哪怕只出於對自身前途命運的考量,會承擔這種開發任務的IT中人,也一定不會太多。

開發“人工智能監控體系”,但凡腦袋清醒,每一個參與開發的IT人才,都會意識到這就是在爲自己和無數同僚打造鐐銬,假以時日,一旦這樣的AI被開發出來,自己的命運就會和無數同行一樣,被AI死死盯住。

爲眼前的利益,開發監牢般的AI監控體系,這種事,大多數人恐怕都沒興趣。

正因如此,“國際商用機器”的7*24小時監控措施,方然才覺得輕鬆,自己正在做的一些事,要瞞過同行並不容易,但要瞞過監控體系裡的外行,則綽綽有餘。

事實上,在成爲一名終身服務者後,到當年秋天,方然就用幾個月時間將其適應。

與赫伯特*西蒙的遭遇類似,預想中的頻繁測謊、體檢等環節並不頻繁,日常生活中也很少被打擾,看來在監控者眼中,履歷與當前經歷都一點也不起眼的托馬斯*安生,身上幾乎沒疑點,並不需要特別的加以關注。

表面認真工作,實則暗中發力,方然在基礎研發組的佈局還算順利。

進入公司多年,現在因爲簽署了“協議”的關係,從一名普通開發者變爲研發組的負責人,托馬斯*安生的職責是協助赫伯特*西蒙管理團隊,率領小組裡的幾名工程師一道完善、應用並測試FSCIM體系。

這種“率領”,也不需要頻繁與人打交道,而主要是一種工作上的主從關係。

具體經手的工作內容,可想而知,也主要是在網絡上驅使AI,這些原本都是由自己來做,現在,則可以分派給若干名手下,變化也就是這一些。

在新的職位上,方然的眼界,相比之前的確更開闊,不需要在業餘時間滲透內網、查閱資料,也可以憑藉工作的正當需求,調取從FFRI-IT到IBM內網的大量數據,繼而對聯邦乃至全世界的產業體系發展趨勢,有了更全面的把握。

在今天,“國際商用機器”也好,其他業界巨頭也罷,正在做的事情都是一樣的。

用自動機械取代人的勞作,用人工智能取代人的智慧,一切從遙遠的工業革命開始,到現在,呈現在眼前的則是步驟清晰的鏈條,先是用機器取代簡單、重複或繁重的人類勞動,然後是用APMS取代傳統的生產流水線,再然後,就是自己和一干手下正在做的,用APOS取代一整套傳統產業體系。

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