【世界历史】互联网是人类历史的一段弯路吗？( 二 )
但这种模式并不适用于所有业务 ， 比如搜索引擎 。 而且在部分业务上 ， 这会使得用户付出高昂的直接成本 。
有一个简单的算法来计算这一方案的不可执行性 ， 以百度为例 ， 其 2018 年第四财季“网络营销营收”也既广告收入为 212 亿元 。 另据第三方统计 ， 同期的百度 App 月活用户大约为 3 亿 。
这意味着 ， 如果百度向用户提供一个完全无广告、不搜集用户数据版本的百度App版本 。 百度需要向用户每季度至少收费 70 元才能与现在的营收水平打平 。
这还仅仅是BAT一家公司中的一款产品所需支付的费用 ， 如果你真的是一个隐私洁癖者 ， 希望使用一个完全“干净”的互联网 ， 那么你大概率根本付不起维持产品所需的费用 。
更有可能的就是 ， 用户根本不会用这些需要付费的产品 。
因为互联网永远有竞争者 ， 只要市场上还有一家产品在用投资人的钱补贴用户的同时 ， 还不加入广告 ， 那么其它已经开始收费的产品就不可能留住用户 。
2）产品上的不合理
商业上的不合理暂且有看似可行的解决方案 ， 而技术上更难实现不侵犯隐私这一目标 。
自2015年 ， Google DeepMind 旗下人工智能 AlphaGo 击败人类围棋手以来 ， 第三次人工智能浪潮正式浮上水面 。 但事实上 ， 此次人工智能浪潮的起点应为 2006 年深度学习网络的概念被提出 。
AlphaGo 的出现 ， 其实已是第三次人工智能浪潮的尾声 。 自AlphaGo之后 ， 我们开始看到基于深度学习网络的大量人工智能被投入到各类产品中应用 。
到 2019 年末 ， 我们已经摸清了这一次人工智能浪潮的两个关键点：
其一 ， 是天花板——我们不可能指望这一次人工智能浪潮中涌现出科幻作品里那种强 AI 了 。
其二 ， 则是代价——想要便利 ， 交出数据 。
自 2015 年以后 ， 尽管由于移动互联网的充分普及 ， 互联网上所承载的信息进一步爆炸 。 但我们却很少再听到那个在互联网早期我们经常听到的词——“信息大爆炸” 。
人工智能算法深入到了我们几乎所使用的每一款产品中 ， 替我们筛选和过滤海量的内容、服务、商品甚至是好友 。 为我们节省了大量的时间和金钱 ， 明显提升了互联网的使用效率 。
可以说 ， 在今天想要从互联网产品中彻底根除人工智能算法已经是一件不可能的事情 ， 它会导致我们的许多产品功能从基础层面瓦解：
【【世界历史】互联网是人类历史的一段弯路吗？】想象一个人工排版、搜索按上架先后顺序排列的淘宝；
想象一个按你所在位置半径 1 公里 ， 只按距离顺序展示的美团外卖；
想象一个完全由人工编辑排版一天只定时更新几次的新闻 App；
想象一个不管你喜不喜欢 ， 只是从内容池里随机丢给你一条视频的抖音；
想象一个只能靠搜索检索内容的知乎（这也太难了） 。
即便是这些互联网公司愿意做出这样的选择 ， 市场或用户的集体选择也会告诉他们此路不通 。
至此 ， 监管机构和民众对互联网行业“既要隐私、又要安全、还要高效”的需求是可以理解 ， 但并不合理的 。 这一问题就像移动运营商所经常面对的“我不要建基站 ， 但一定要有信号”一样 ， 在技术和商业上是不可实现 ， 至少现阶段看不到实现路径 。
隐私与算法的对立 ， 只是互联网所面临的宏观命题中的一例 。 我们将维度上升一层：“技术中立”是个伪命题吗？
是的 ， 以现在的互联网技术来说 ， 确实是不存在的 。
首先需要说明的一点是 ， 在中文语境下的“技术中立”与英文语境下的“网络中立”以及1984年“环球影业起诉索尼录影机”一案所确定的“技术中立原则”都不太一样 。
更多的近似于美国 1998 年制定的《数字千年版权法案》（DMCA法案）中避风港原则所描述的内容 ， 其大致为：互联网服务的提供者如不知晓用户的行为侵权 ， 则在侵权案件中可以免责 。
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