三萬五千年後，人類社會消失，人類文明同時消亡。
一、鏡像時代是人類文明的終結
通過對殘存歷史影像的回溯，人類世界留給地球最後的痕跡，是一座座標準的正方形城市。一座座大小結構完全相同的正立方體建築，整齊的排列，構成了一座座正方形的死城。
這是科幻作家劉慈欣在《鏡子》中描繪的場景。這部作品中，主人公持有一部具有終極運算能力、終極容量的超弦計算機。這臺計算機強大到能夠從原子級別對整個宇宙進行模擬，從而使主人公擁有成為造物主者的能力。只要在宇宙大爆炸前奇點的初始狀態，輸入正確的參數，大爆炸後的宇宙會完全按照我們現處宇宙的歷史進程進行演變，即宇宙的歷史，宇宙的未來，人類的歷史，人類的未來，都可以從計算機中精確的模擬出來。計算機制造出現實社會的鏡像，每個人成了他人眼中的透明人，其思想和行為完全都能從鏡像中看到。
《鏡子》中出現了極端的情況，一切的事物被曝光在陽光下，人類社會徹底失去了隱私。那麼由站在道德制高點的人制定的社會規則就成了所有人必須遵守的鐵律，這些鐵律還會越縮越緊越來越極端，而人類歷史上常見的通過打破規則、違反常規思維，來突破現有思想桎梏的渠道也被禁錮，人類從而失去了思想和靈感。但後人稱這段歷史為“偉大的鏡像時代”，因為鏡像徹底消除了犯罪，每個人的一舉一動都能在鏡像中精確的定位，沒有任何犯罪可以隱藏，所有犯罪的人都會得到懲罰，所有的錯誤都能被糾正，萬物負陰而抱陽成了歷史，鏡像世界中只有陽，沒有陰，陽光普照，一切透明。
二、每個人都是互聯網世界的獵物
目前我們所處的時代雖然達不到鏡像時代那樣將整個人的思想和行為完全暴露的水平，但是享受著信息化、智能化產品的人們在互聯網世界中到處留下了自己的蹤跡，就好像獵人通過足跡來定位獵物，擁有著大量客戶信息和人工智能技術的公司成了互聯網戰場中的獵人，誰能夠通過足跡找到更多的獵物，獲取更多的客戶，誰就能生存壯大。所有的公司，都想法設法收集客戶額外的信息，以通過信息碎片來拼湊客戶的鏡像，互聯網從業者們稱之為“客戶畫像”。這也是他們為什麼會收集看起來和業務毫不相關的資料。比如在人們眼裡，傳統銀行和互聯網金融相比土的掉渣、養尊處優、作風老派，在櫃檯辦理業務對於小額客戶態度往往滿不在乎，但其客戶信息系統中也在收集客戶血型、愛好、身高、籍貫這類與金融業務毫不相關的內容。
前段時間中國高層發展論壇中李彥宏發表了“中國人願意用隱私換效率”的觀點，作為中國互聯網第一梯隊的百度發表這樣的言論，一定程度的表明了我國科技公司對待客戶信息的態度。
作為普通的人民群眾，在享受互聯網的便利時，感覺不到自己背後有一雙雙綠油油的眼睛。即使有保密意識的人，刻意減少自己的資料，隱藏自己行為，或者選擇看起來有著足夠商業道德、良好保密措施的公司，也不能保證自己的信息只是靜靜安全的待在該公司的數據庫裡。
2017年3月數據服務公司Dun ＆Bradstreet（D＆B）洩露了一個數據量高達52GB的數據庫，據推測有大約3370萬個電子郵件地址和聯繫信息被洩露。
Facebook5000萬用戶信息被洩露，用戶信息被劍橋分析公司利用，直接影響了上一次的美國總統大選。
爆料者克里斯托弗·威利(Christopher Wylie)稱，劍橋分析公司通過一個“個性人格測試”的Facebook App，獲取用戶測試結果的同時，也收集了這些用戶在Facebook上的個人信息。
公司對這些用戶進行大數據分析，包括他們的喜好，偏向，政治傾向，進而藉助Facebook的廣告投放系統，定向向用戶輸送信息，進行洗腦性引導，最終影響用戶在總統選舉中的投票行為。
2017年12月，安全人員檢測到國外reddit論壇上公開了一份長期在暗網中心交易的數據文件，這些數據包含了14億用戶的用戶名和密碼，約佔地球人口的五分之一，這可能是迄今為止洩露的最多的客戶信息文件。
而國內數據洩露的公司中，也有天涯、12306、學信網、京東等這樣看起來技術過硬的科技公司。這些洩露的信息，流通到了灰色產業的黑市中，被不法分子利用。
三、解決哲學三大問是所有公司的追求
如果說在網站註冊時儘量透露最少的個人資料，但在後續使用產品時還是會不斷的留下個人喜好的信息，例如你在淘寶上買了一件廚房用具，後續淘寶會不斷的推送其他廚房用品，在今日頭條中閱讀某些領域比較多的新聞，後續給你的都是同類的文章。人類哲學終極三大問“我是誰？我從哪裡來？我要去哪裡？”。
“客戶是誰”“客戶從哪裡來”是所有創業公司耗盡全力研究的問題，解決這個問題創業公司就能堅持過一輪輪融資，達到上市佔領市場的夢想。“客戶要去哪裡”則是所有想進一步發展的公司要解決的問題。正在風頭上的技術，例如大數據、人工智能都是在為這個問題而發展，知道你是誰只是第一步，知道你心裡想什麼，你要做什麼才是終極的目標。
知道你在想什麼，你要做什麼的基礎是知道你現在在做什麼。因為人的動作具有前後的連貫性和重複性。連貫性表明做事情的前後邏輯，重複性表明做事情的習慣，掌握一個人做事的邏輯和習慣，就能大概率的預測下一步他要做什麼，這也是為什麼我們經常知道我們熟悉的人在想什麼，要做什麼，因為我們瞭解他做事的邏輯和習慣。
知道你在做什麼屬於行為識別的範疇，行為識別已經是人工智能應用的比較成功的領域。人工智能目前最有力的工具是深度學習，深度學習應用較成功的領域是圖像處理和自然語言處理，而行為識別基礎技術之一就是圖像處理。這也是為什麼人工智能還處於發展階段，市面上已經有了其應用的產品。例如傳統的監控需要人一直值守盯著屏幕，但是配合行為識別技術，就可以過濾掉被監控者無用的動作信息，只有在被監控者做有效動作時做出提醒和統計。應用到嬰幼兒室、養老院，可以很快的幫助監護人員發現被監護者處於的狀態，或者對其一段時間內的動作統計來評估其健康狀況。
目前行為識別只是能夠對比較大的動作進行識別，還遠遠達不到精確識別“知道你想什麼”的功能，要達到這樣的水平，必須要對人的微表情和微動作進行識別。這是一個複雜的工程，以微表情為例，需要對臉部多塊肌肉、眼球的運動進行跟蹤和識別，這需要較複雜的模型和大量的訓練數據樣庫，模型的運算和數據的處理更需要強大的計算機運算能力。但也有報道稱，馬里蘭大學和達特茅斯學院研究人員研發出一種叫DARE的人工智能系統，它能通過人類的一系列微表情進行測謊，研究人員訓練DARE識別人類在說謊時的五個微表情，包括皺眉、挑眉、動嘴唇，歪頭和揚嘴角。經過15個視頻的訓練，DARE在後續測試中成功識別了92%的微表情，高於人類的81%。
四、比洩露數據更難處理的問題
回到本文一開始的所描述的“鏡像時代”，人類永遠不會造出具有終極運算和存儲能力的計算機，也沒有足夠的模型來通過解析人的動作、表情、語言以掌握一個人心中思想的能力。但隨著計算機性能的提升，人工智能、大數據的發展，是有可能通過對散落在互聯網各處的客戶信息處理，對個人微表情、微動作、語言的精確識別，來猜測出個人內心的想法，製造出較為精確的個人計算機鏡像。
如果那一天真的能夠到來，如何確保這種技術只用於打擊犯罪，保護弱者，而不是成為窺探個人內心、禁錮思想發展的恐怖工具，將是比如今防範信息洩露更加難處理的問題。
完
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