《硅谷》大结局 ：关上 AI 的潘多拉魔盒

By 超神经

编者注：本文作者胡鹏，一块+开发者社区忠实爱好者。本文讲述了他在观影美剧《硅谷》后对区块链、AI 等前沿技术发展的思考。

关键词：《硅谷》  超级 AI  区块链

温馨提示：内容包含剧透，继续阅读可能影响观影体验  :)

注：本篇转载对原文内容有部分改动

讲述四位程序员创业故事的 HBO 神剧《硅谷》，终于迎来了最终季。

在高科技产业云集的硅谷 ，四位高智商程序员，靠着自己的才能，在创业路上化解各种坎坷，闯荡出一段传奇故事，吸引了全球观众的追捧。在豆瓣榜单上，该剧从第一季到第六季评分都在 9.1 分以上，第六季更是高达 9.4 分。

从 2014 年第一季开播至今，几位主角的创业之路，也伴随着互联网技术的发展跌宕起伏，他们也因为实现新的算法，而越来越接近那些想要改变世界的梦想。

但是，在很多观众以为剧情将以创始人都实现财富自由而结束时，编剧却在最后一集强势反转，提出了一个更宏大的哲学命题——如果人类社会对某项科技（比如超级 AI）还没做好准备，它的创造者应该怎么办？

重点回顾

估值近 80 亿美元的公司，在一夜之间归零。这一切竟因 AI 而造成？

为用户提供数据控制权的 PiperNet ，为什么会威胁到世界和平，而其核心开发团队，不惜放弃亿万身家和声誉也要搞垮自己的公司？

想要看懂大结局（S6E7），我们需要先简单回顾一下，从第一季以来魔笛手经历的关键时刻开始。

 1. 发散压缩算法（Middle-out Algorithm）

《硅谷》整个系列的起源是，不满足于在大公司狐力（Hooli）上班的程序员理查德（Richard Hendricks），在业余时间和几个朋友一起，创办了叫做魔笛手的公司，并开发出一款音乐版权检索应用，但遗憾的是，并没有得到投资人的垂青。

不过，他为这款应用发明的压缩算法，却比行业最佳算法要优秀数倍——在剧中有一个衡量压缩能力虚构指数，维斯曼评分（Weissman score），理查德的算法使得他接近理论的极限（2.9）达到了 2.89 分。

这一算法获得了老东家狐力和天使投资人彼特（Peter Gregory）的青睐。理查德选择接受了天使投资，并辞掉大公司的工作，开始了雄心勃勃的创业之旅。

但在第一季的结尾，魔笛手的算法引擎被狐力逆向工程，后者打造出性能相同但功能更丰富的产品(近几年国内互联网也一直爆出类似的巨头抄袭门事件)。

在巨大的压力下，理查德开发了一种新的算法 Middle-Out (虽然灵感来源很黄暴污)，突破了之前的理论极限，魔笛手立马成为硅谷当红炸子鸡，似乎前途将一片光明。

理查德在 TechCrunch 创业大赛上展示革命性的发散算法

2. 去中心化的互联网

但在经历过数次转型失败之后，理查德意识到，自己真正想做的是一个新的互联网——利用几十亿台性能过剩的手机作为节点，建造一个去中心化、点到点、抗监管的互联网。

彼特在更早就有了类似的想法，他想要建造一个不被巨头控制的互联网，但受限于压缩算法的理论极限而无法实现，而理查德发明的发散算法则扫清了这一障碍。

 彼特早年对去中心化互联网的探索

到了第五季中，为了解决财务危机，甚至进行了首次代币销售——发行 PiedPiperCoin。

3. 会自我进化的深度学习网络

安东之子

到了第六季，G 神开发了一个深度学习网络，将它命名为安东之子（Son of Anton）。安东，源自 G 神对他维护的服务器集群的「爱称」。在第四季中，安东不幸遭到了物理损坏，壮烈牺牲。

最初这个网络只是 AI 聊天机器人，G 神用它来应对基友迪尼希的日常唠嗑。但这个 AI 有自我学习的能力，给它设定好任务，网络就会自我进化。

G 神甚至让它帮忙修复代码中的漏洞。正因如此，安东之子做出了删除许多代码仓库的决策，可能它觉得最好的修复 bug 的方式，就是删除掉有 bug 的代码 。

集齐上面三个主要关卡，剧情来到了 PiperNet 上线前最大的一个技术挑战——网络扩容，并且制造出了一只主角们都无法理解的怪物。

用 AI 解决扩容，却带来致命危机

在第六季第七集，魔笛手拿下大客户 AT&T，PiperNet 有望运行在上亿台设备上。在这之前，他们需要做一次前导发布，在沙漠中举办的罗斯节现场，搭建了一个测试网络用于评估。

不幸的是，随着参会人员的增加，网络上交易开始阻塞，发散算法并没有达到预期效果提升网络的吞吐，游客们无法发消息、支付，使用智能厕所。

这可能就是白皮书和产品发布时的差别 hhhhhhh

扩容一直是区块链诞生以来最大的瓶颈。比特币安全性经受住了十年的考验，但每秒 3～7 笔交易 tps，限制了它作为支付手段。

如何在不提升单个节点的计算资源的情形下，提升整个网络能够处理的交易量，成了区块链领域发展的一个巨大挑战。

理查德一如既往的发挥了自己在极限压力下的创造力，他用发散算法改造了安东之子，制造出新的 AI 机器人，用来优化区块链网络。

这一大胆的想法成功的提升了网络的容量，也让他们击败竞争对手 Yao Network，魔笛手公司估值达到了 80 亿美元。

故事如果在这里结束，就是一个大团圆的结局，但显然编剧想要的更多。所以，意外出现了。

在正式的产品交付前几天，理查德发现了自己发送的加密信息，在莫莉卡接受的短信中少了一个点。

查询网络日志后，他发现网络发送的数据量和接受的数据量并不一致。而所有的数据都是加密过的所以无法再被压缩(基于 encrypt-then-compress 的不可行性)。

那么唯一的可能就是网络的加密被绕过或者被攻破了！

G神: It's a feature, not a bug

G 神随后确认了原因 —— 网络中的 AI 。它为了提升网络效率的目标，发展出了多项式时间内计算离散对数问题的算法，攻破了包括 P256, Curve25519 等椭圆曲线。G 神随即还演示了，利用网络破解迪尼希的特斯拉汽车，命令它自动行驶至洗车店。

这意味着什么？我过去一两年时间大部分时间都在和密码学打交道，深知现代社会如何依赖于加密系统，从输电网络、金融机构到核武发射密码，一旦这些破解工具流入不法分子手中，无疑会危害社会和平。

是否能够从网络中剔除掉这部分破解能力？不能，因为基于深度学习的 AI 就像一个黑盒，目前还无法有效的解释它工作的原理。

剧情中用 AI 破解难题目前来看还显得不是很实际，但量子计算机等技术的发展，已经让新密码学系统的研发变得愈来愈紧迫。

关上潘多拉的盒子

搞清状况后，魔笛手的创始人们开始面临严峻的考验：一边是经历坎坷六年创业，数次濒临破产，终于柳暗花明，拿到了数十亿的订单，风光无限；一边是即将发布的网络蕴藏着巨大的破坏力，而这个世界并没有做好迎接它的准备，自己甚至可能为此坐牢。

理查德内心的艰难考验

权衡后，理查德等人决定关上潘多拉的盒子，并且精心策划了一次失败的产品发布会，力求做到「公开华丽地出丑」——出于以下考量，仅仅是关闭网络和取消运营是不行的。

PiperNet 已经名气大燥，会有人模仿和逆向工程他们的成果，所以他们把产品发布会制造成一次意外的失败，传达出技术存在严重的缺陷，打断后来者复制他们的念头。

说实话看到这里我是感动了的，这种悲壮感，不亚于《黑暗骑士》中蝙蝠侠承担起所有骂名，只为保住歌谭市民心中光明骑士哈维的形象。

创始团队最终达成共识

最终他们「成功」地弄砸了发布会，公司被解散，相关的代码被清除，创始人们也各奔东西。

惨败的魔笛手更是被称为比 pets.com（90 年代互联网泡沫时期的失败公司)、Theranos (血液检测公司骗局)、wework(共享办公行业巨头，今年深陷财务丑闻，估值大跳水)更加失败的科技公司。

盖茨的惊喜客串，毫无违和感，哈哈哈

有朋友和我讨论时提出观点：「这不该是一个技术、科学家团队可能的选择......这算是一个比较明显的剧情漏洞吧」。的确，如果事情真的发展到这一步，尤其是区块链领域，想要掩盖甚至抹除这些痕迹是很难的。

作为一部虚构的剧，《硅谷》剧情存在很多逻辑漏洞，但它提出的问题是真实存在的，代表着人们对日渐黑盒化的科技的担忧。

创业维艰

魔笛手创业六载，风雨兼程，写满了艰辛。公司经历数次转型，从音乐版权应用，到云端存储服务，从视频聊天软件，到去中心化互联网；每一季都有 CEO 理查德去找医生检查身体、倾诉烦恼的场景，真实反映出了创业者面临的巨大身心压力。

《硅谷》从 2014 年开播，魔笛手创业风雨六载，而这六年正是中国互联网高速发展的阶段，从移动互联网到人工智能，再到时下方兴未艾的区块链，吸引着一批批年轻人投身浪潮之中。

它的故事虽然发生在大洋彼岸，但身处相同快节奏、高密度信息流的行业中，中国的互联网从业者很容易感同身受，不管是成就，还是挫败。比起 90 年代的中国人——可能无法理解《硅谷传奇》中，几个大学辍学生从车库起步，建造出苹果、微软帝国这样的传奇——我们是幸福的。

附录：技术科普

这一部分针对部分对技术感兴趣的读者，考证一下剧中涉及的技术设定的合理性。

 1. 维斯曼评分 

维斯曼评分(Weissman Score)是个虚构的衡量无损压缩的性能指标，由《硅谷》的技术顾问、同时也是斯坦福大学的维斯曼教授本人定义。

它主要结合了压缩率（compression ratio,r）和压缩时间（time, T）两个指标，带上划线的是标准的压缩器，简单来说就是压缩率越高，压缩时间越短，维斯曼评分越高。

数据压缩的基本原理是利用数据的统计冗余，一个不准确但直观的例子是「aaaab」可以用「4ab」表示。

无损（lossless）是指压缩后信息完整性不受损，包含两个基本的步骤：
1. 生成统计数据的统计模型；
2.利用统计模型将高频字符用较短的比特序列表示，低频字符用较长的比特序列表示。最经典的编码算法大概就是霍夫曼编码。

霍夫曼树

很难说哪种压缩算法是最好的——学者或者更关系压缩的底层理论，工程师更关心压缩的综合性能。有时候压缩比更高的算法运行时间过长，也会影响工业界的应用。维斯曼评分虽然是在剧中虚构的，但是它把压缩比和时间两个纬度都纳入考量，所以开始得到现实中工业界和学术界的认真对待，甚至斯坦福和加州大学的课堂上也开始有它的身影。

部分压缩算法的维斯曼评分

 2. 离散对数难题 

剧中声称，AI 安东之子找到了离散对数难题的多项式时间解法，因而破解了一系列密码学基础设施。

对非计算机专业的朋友来说，这里可能比较陌生，甚至有一些误解：
1. 破解了离散对数问题，则证明了 P=NP；
2. 真是如此，所有的密码学系统都不再安全。

这里做一些说明：

首先，离散对数问题现在被认为是困难的——在经典图灵机模型下，至今还没有找到多项式时间内的算法——但它并不是一个 NP-complete 问题，只有找到了 NP-complete 问题的多项式解，才能证明所有的 P=NP 问题；

P 和 NP 问题的欧拉图

其次，剧中列出的椭圆曲线密码学基于离散对数问题的困难性，比如被 G 神认为过时的 P256、迪尼希提到的最安全的 Curve25519，这些椭圆曲线上的计算都可以转换成有限域上的循环群，构造出离散对数难题。(这里有个著名的梗，就是 P256 曲线的参数由 NIST 制定，密码学届担心是否存在后门，所以包括比特币在内的绝大多数的加密货币不予采用。) 

但还有很多的密码学系统，基于完全不同的安全假设——大数分解难题，隐含子群难题，伪随机数生成器，密码学安全哈希，都不会受到剧中离散对数问题被破解的影响。

用来展示椭圆曲线计算特性的示例图

屏幕上显示的椭圆曲线 P256:一个过时的标准

 3. 安东之子超级 AI 

关于超级 AI 威胁人类的话题，近些年已经讨论很多了，其中不乏马斯克、比尔盖茨和霍金等人。

《硅谷》中的安东之子，被给予了优化网络性能的命令后，就不断的朝着这个目标进化，包括破解离散对数难题只是它优化网络的一个方式，谁也不能保证它为了这个目标还会做出什么行为。

类似的概念，还有西乔著名的系列漫画里 BetaCat，Tim Urban 的《AI 革命：通向超级智能之路》里面的手写机器人。它们都是为了解决某个问题，不小心发展出被人类认为「不友善」的能力或者行为。比起有情感的人工智能，没情感的反而更可怕吧。

如果说现在的 AI 只是在某些特定任务上(图像识别，自然语言)达到或者超出人类的水平，大部分的 AI 可能只是人工智障。

但由于递归自我改进策略，它会加速进化，在一定的节点出现智能爆炸，一旦超出人类认知范围，留给人类的可能就只有 WTF?

这个 AI 具备超出人类的思维速度和质量，无疑可以帮助人类解决很多复杂的科学难题，但这种终极能力的出现会还会导致什么，这是个开放的问题，也是无数的科幻作品的灵感源泉。

不管怎么样，忽视超级 AI 的出现都不是明智的选择。

—— 完 ——

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