如果你能夠聽聽人類迄今記錄在案的語(yǔ)料庫(kù)，你會(huì)認(rèn)為我們是一個(gè)奇怪的物種。

我們將開始記錄和自動(dòng)轉(zhuǎn)錄我們談話的大部分內(nèi)容。我們說(shuō)過的話，不是消融在記憶里，而是固化成文本整合為一個(gè)記錄，以供引用、搜索和挖掘。這將發(fā)生在我們意愿和允許的標(biāo)準(zhǔn)之內(nèi)。它會(huì)實(shí)現(xiàn)，它能實(shí)現(xiàn)。這來(lái)得比我們想象得要快。

這將使得難以置信的事情成為可能?；叵肽闼阉鬣]件的所有原因。突然間你自己說(shuō)過的話能以同樣的方式搜索回顧。「給我看看去年一月前我和 Michael的對(duì)話。媽媽推薦的那家餐館的地址是什么？我何時(shí)首次提到Rob的現(xiàn)任？哪些人出席了那次會(huì)議？」喬治梅森大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)家、一本即將出版的關(guān)于進(jìn)化心理學(xué)的書的合作者Robin Hanson猜測(cè)說(shuō)，我們可能會(huì)養(yǎng)成給我們說(shuō)的話加關(guān)鍵字習(xí)慣來(lái)幫助我們事后回顧?；蛘?，當(dāng)你講話的時(shí)候，一個(gè)軟件代理將搜索你此前的談話尋找相關(guān)內(nèi)容。當(dāng)你需要它們的那一刻，那些細(xì)節(jié)就會(huì)浮現(xiàn)。

我們說(shuō)出來(lái)的大部分內(nèi)容將會(huì)公開并成為網(wǎng)絡(luò)的一部分?，F(xiàn)在沒法保存的大量的專業(yè)知識(shí)、意見、抖機(jī)靈和文化將變得和現(xiàn)在任何文章和評(píng)論線程一樣有跡可循。你可以隨收聽飛行員的談話、理發(fā)店的談話或者研究生院的大型會(huì)議。你可以搜索你公司名字被提及的每個(gè)瞬間。你可以聽到父子相承的故事，同事間的解釋。人們會(huì)因?yàn)榻≌劧蔀榫W(wǎng)紅。廣告人、律師和學(xué)者將深度挖掘這一紀(jì)錄。可以品鑒的詞匯數(shù)量將爆炸式增長(zhǎng)——這不過是因?yàn)槿藗冋f(shuō)的比他們寫的多得多得多。

在電腦的幫助下，你可以追蹤說(shuō)話者的話語(yǔ)，或者標(biāo)記出你最常用的短語(yǔ)，來(lái)找出那些你比一般人用得多的那些不太常用的短語(yǔ)，來(lái)看看還有誰(shuí)和你說(shuō)話方式類似。你可以檢測(cè)到，哪些人在和你記錄一樣的內(nèi)容——在音樂會(huì)或者電視節(jié)目上，并且自動(dòng)整理你的評(píng)論。

如果你能夠聽聽人類迄今記錄在案的語(yǔ)料庫(kù)，你會(huì)認(rèn)為我們是一個(gè)奇怪的物種。

谷歌員工Bill Schilit曾經(jīng)從事過谷歌圖書語(yǔ)料庫(kù)的最初挖掘工作，他說(shuō)，你甚至可以通過引用來(lái)發(fā)現(xiàn)科學(xué)學(xué)科之間的聯(lián)系?！缚茖W(xué)領(lǐng)域存在著這樣一個(gè)問題，不同的人用不同的名詞來(lái)描述同一件事情，但引用可以打通不同學(xué)科之間的術(shù)語(yǔ)」，他說(shuō)。他介紹了一個(gè)項(xiàng)目，谷歌觀察了不用領(lǐng)域研究者的引用情況。在每份文件中，他們會(huì)抽出引用前面的那個(gè)句子——就是帶出引文的那個(gè)句子——然后對(duì)兩種語(yǔ)境進(jìn)行比較，這樣他們就能發(fā)現(xiàn)引文所指了：對(duì)不同作者而言，它意味著什么，不同學(xué)科的作者怎么稱呼同一件事情。

但是這些對(duì)我們是好是壞呢？Nicholas Carr在他的書《淺薄》中指出，旨在增強(qiáng)我們大腦的新技術(shù)實(shí)際上會(huì)讓他們惡化。我們?cè)绞且蕾嚬ぞ?，我們就越少鍛煉大腦。這是在說(shuō)，我們大腦的一部分工作原理像肌肉一樣：用進(jìn)廢退。 Carr 援引了針對(duì)倫敦出租車司機(jī)的關(guān)于何為知識(shí)的研究，如果他們要拿到運(yùn)營(yíng)執(zhí)照他們就必須通過嚴(yán)格的考試，考察他們對(duì)街道地圖和景點(diǎn)的了解。當(dāng)出租車司機(jī)了解更多關(guān)于倫敦街道的知識(shí)，他們大腦負(fù)責(zé)空間信息的部分就越來(lái)越發(fā)達(dá)。而且，大腦這一部分占據(jù)了此前其他大腦灰質(zhì)的空間。

矛盾的是，長(zhǎng)期記憶似乎并不是以同樣的方式運(yùn)行的；它并不會(huì)「裝滿」。它將記憶的需求卸載到記錄上，可能并不是在為其他更重要的思考騰出空間。我們可能只是在剝奪大腦有用的部分。Carr寫道：「當(dāng)一個(gè)人不能在長(zhǎng)期記憶中鞏固事實(shí)、想法或經(jīng)驗(yàn)，他就不能『清空』大腦，也不能為其他功能騰出空間……當(dāng)我們開始使用互聯(lián)網(wǎng)來(lái)作為個(gè)人記憶的替代品，繞過了鞏固的內(nèi)在過程，我們是在冒著沒有好好利用大腦的風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

接下來(lái)的擔(dān)憂是雙重的——如果你停止鍛煉大腦中負(fù)責(zé)回憶語(yǔ)言或名字或「那天足球比賽后你和布萊恩聊天時(shí)他向你推薦的那本書的名字」的部分，有可能這部分就會(huì)萎縮。更可怕的是，如果你越來(lái)越依賴記錄來(lái)存儲(chǔ)事件和想法，你就會(huì)決定越來(lái)越少地用你的長(zhǎng)期記憶來(lái)承擔(dān)這部分工作。所以，你的思維會(huì)變得越來(lái)越無(wú)趣。

如果這就聽起來(lái)令人恐懼，不妨再想想，如果生活在一個(gè)一切都記錄在案的社會(huì)里會(huì)怎樣。英國(guó)科幻電視劇《黑鏡》（Black Mirror）就虛構(gòu)了一個(gè)世界，類似谷歌眼鏡的音頻視頻記錄設(shè)備簡(jiǎn)直無(wú)處不在。地獄也不過如此。在機(jī)場(chǎng)安檢時(shí)，特工要求你高速重播過去24小時(shí)的經(jīng)歷，這樣他們可以看清所有和你互動(dòng)的人臉。在聚會(huì)上，人們不再進(jìn)行新的對(duì)話，而是將注意力聚焦在「回放」（redo）過去的經(jīng)歷，并要求朋友分享經(jīng)歷。孤身一人時(shí)，他們并不會(huì)像往常一樣，在腦海中追憶那些模糊的、非線性的往昔，而是播放視頻，并放大那些他們一開始曾忽略掉的細(xì)節(jié)。他們似乎還生活在過去，就像被困住了一樣。過去則因保存在過于完美和公開的記錄中，而顯得扭曲不堪和光怪陸離。在這部電視劇里最生動(dòng)、最黑暗的片段，我們看到一對(duì)夫妻在激情地做愛，卻發(fā)現(xiàn)，最美好的性愛只存在于他們正用眼部植入屏幕觀看的「回放」中；在現(xiàn)實(shí)中，他們卻像兩頭被毒品吸干的僵尸，在冰冷的床鋪上毫無(wú)感情地機(jī)械聳動(dòng)。

這些對(duì)未來(lái)的想象，有的像天堂，有的像地獄。但最有可能出現(xiàn)的現(xiàn)實(shí)，卻躺在天堂和地獄之間——當(dāng)真有某種像「記錄」的東西出現(xiàn)時(shí)，并不會(huì)重塑我們生活和相愛的基本模式。它并不會(huì)把我們的大腦變成漿糊，也不會(huì)把我們變成超人。我們將會(huì)一直扮演著那個(gè)慣常的、沉悶的自己，有時(shí)虛偽，偶爾坦率。是的，我們將會(huì)擁有新的能力——然而，我們的欲望會(huì)比能力改變得更加緩慢。

語(yǔ)音識(shí)別久已成為人工智能研究的一座圣杯。 貝爾實(shí)驗(yàn)室（Bell Labs)的工程師J.R.Pierce在1969年寫到：「它也許就像是將水變成汽油，從海水中提取金子，治愈癌癥或者去月球這些計(jì)劃一樣吸引人」。他認(rèn)為我們提出這個(gè)問題并拿出資金研究它并不因?yàn)樗呛?jiǎn)單的甚或是有用的，而僅僅是因?yàn)楹碗娔X進(jìn)行對(duì)話會(huì)是一件偉大的事情。它會(huì)像是一部科幻小說(shuō)，機(jī)器會(huì)因此看起來(lái)像是活過來(lái)。

事實(shí)上，語(yǔ)音識(shí)別之中似乎包含了人類理解的所有困難。畢竟，為了分析一個(gè)含混的音節(jié)，我們不僅需要關(guān)于語(yǔ)言的知識(shí)而且需要關(guān)于世界的知識(shí)，但這反而讓它更迷人。語(yǔ)音識(shí)別的發(fā)展進(jìn)程大體上代表了人工智能的進(jìn)程。它也因此成為了一個(gè)基準(zhǔn)和獎(jiǎng)勵(lì)。

最早的工作系統(tǒng)將他們自己限定在一個(gè)簡(jiǎn)單的詞匯上,比如說(shuō)，依次發(fā)出從「0」到「9」的讀音，然后通過尋找他們音波中獨(dú)有的特征來(lái)分辨詞語(yǔ)。你也許預(yù)料到，隨著詞匯量增加，不同詞語(yǔ)間的音波的區(qū)別變得更含糊了——這種方法崩潰了。研究者們意識(shí)到他們需要某種更穩(wěn)定的方法。

他們終于在上個(gè)世紀(jì)70年代發(fā)現(xiàn)了一些門道。具體是是將語(yǔ)句在多個(gè)層面上同時(shí)組成結(jié)構(gòu)。具體點(diǎn)說(shuō)，他們想象識(shí)別系統(tǒng)在每個(gè)時(shí)間點(diǎn)上會(huì)在語(yǔ)調(diào)，音節(jié)，單詞，語(yǔ)句等各層面會(huì)處于某種特定狀態(tài)。而它的工作是預(yù)測(cè)每個(gè)層面接下來(lái)的狀態(tài)。為了達(dá)到這個(gè)目的，它運(yùn)用了大概率表。它的原理基本上是：「如果出現(xiàn)狀態(tài)A，那么狀態(tài)B發(fā)生的概率是0.1%，狀態(tài)C發(fā)生的概率是11%，狀態(tài)D發(fā)生的概率是30%」諸如此類。這些表格是研究人員通過訓(xùn)練系統(tǒng)對(duì)標(biāo)定數(shù)據(jù)（這些手工錄入的數(shù)據(jù)已經(jīng)確認(rèn)為真）的識(shí)別能力得到的。其中的機(jī)巧在于如果單詞層面的預(yù)測(cè)是模糊的（也許是因?yàn)楸尘碍h(huán)境太嘈雜，或者是說(shuō)話者語(yǔ)音失真），其他層面的預(yù)測(cè)能夠被用來(lái)幫助排除錯(cuò)誤的概率，達(dá)到正確的選項(xiàng)。這是一個(gè)巨大的進(jìn)步。這就像是從一次用一條線索去理解一個(gè)字謎發(fā)展到在縱橫字謎表去理解它：每條線索都能提示其他的謎語(yǔ)，這相當(dāng)于簡(jiǎn)化并分解了整個(gè)謎題。

這個(gè)方法與以指數(shù)速度發(fā)展的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（training data)和計(jì)算能力共同導(dǎo)致了過去四十年中語(yǔ)音識(shí)別中的大部分進(jìn)展。它讓我們獲得了可用卻易錯(cuò)的聽寫軟件，比如說(shuō)第一版的Siri——Dragon Naturally Speaking,以及那些可以讓你用語(yǔ)音在給定選擇項(xiàng)中做出選擇（「賬單查詢」或是「計(jì)劃?rùn)z修」）的樹型自動(dòng)語(yǔ)音系統(tǒng)。但是在2010左右，這個(gè)過程看起來(lái)仿佛總是漸進(jìn)式的——像是語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域中沒有可供發(fā)現(xiàn)的重大觀念了。這個(gè)領(lǐng)域像是進(jìn)入了穩(wěn)定階段。深度學(xué)習(xí)開始吸引人們的注意力。

Geoffrey Hinton和他的工作伙伴們（他們有段時(shí)間在多倫多大學(xué)工作，現(xiàn)在就職于Google）曾對(duì)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（deep neural nets)進(jìn)行試驗(yàn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工作原理類似于大腦的電腦程序：它們由層層的像神經(jīng)元一樣的單元構(gòu)成，這些單元可以接收來(lái)自其他單元的信息并對(duì)這些信息作簡(jiǎn)單的函數(shù)計(jì)算（像求和或是求平均值），之后基于函數(shù)產(chǎn)出值選擇是否給網(wǎng)絡(luò)中更深層次的的單元傳遞刺激。網(wǎng)絡(luò)模型可通過向最底單元層鍵入輸入值并且檢視最高單元層輸出值來(lái)訓(xùn)練；如果輸出值不是期望值，你可以通過一個(gè)簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)算法去調(diào)整單元間的聯(lián)結(jié)（ 「突觸」）到你想要的強(qiáng)度。經(jīng)過數(shù)百萬(wàn)的案例訓(xùn)練之后，你的網(wǎng)絡(luò)模型也許能夠成功的將你手頭上問題的重要特征進(jìn)行編碼，并成為一個(gè)出色的組織者。

大部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是沒有特定狀態(tài)的。意思是針對(duì)特定輸入值的輸出值僅取決于輸入值。這限制了它們?cè)谀K化語(yǔ)音識(shí)別中的效用。但是Hinton實(shí)驗(yàn)室里的Alex Graves好奇如果用輸出值取決于一系列輸入值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)處理語(yǔ)音識(shí)別問題會(huì)怎樣，這個(gè)想法造就了 「遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型」（recurrent neural nets)。這種模型效用顯著。Grave的RNNs被給予遠(yuǎn)少于這個(gè)領(lǐng)域中主流多層預(yù)測(cè)系統(tǒng)擁有的語(yǔ)言信息，但它不久后或?qū)②s上并超越那些老方法。

當(dāng)我向Hinton問到這么簡(jiǎn)單的程序怎么能如此有效的識(shí)別語(yǔ)音時(shí)，他說(shuō)這個(gè)問題讓他想到了他喜歡的達(dá)芬奇的某些素描，這些素描描繪了騷亂的水流流過水閘的場(chǎng)景：畫中的水流奔涌，渦旋中泛起白色的泡沫，完全是一幅混亂的場(chǎng)景。但是Hinton說(shuō)： 「水流的行為卻能夠被極其簡(jiǎn)潔的納維—斯托克斯方程描述?！?幾個(gè)簡(jiǎn)單的原理產(chǎn)出了所有的復(fù)雜性。他認(rèn)為同樣的事發(fā)生在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)識(shí)別語(yǔ)音時(shí)。 「你不必手工將許多復(fù)雜的語(yǔ)音現(xiàn)象鍵入到系統(tǒng)中」，Hinton說(shuō)到。

Hinton和他的同事們?cè)贕oogle從事計(jì)算機(jī)科學(xué)的基礎(chǔ)研究，用他的話來(lái)說(shuō)是: 「檢驗(yàn)學(xué)習(xí)算法順利運(yùn)行的空間?！顾麄兊陌l(fā)現(xiàn)會(huì)有許多應(yīng)用成果，但是語(yǔ)音識(shí)別會(huì)首當(dāng)其沖，并且不僅是因?yàn)樗菍W(xué)習(xí)算法合適的試驗(yàn)場(chǎng)所，Hinton告訴我說(shuō)： 「重要的是談話是和事物互動(dòng)的最自然的方式?！?/p>

目前，谷歌、蘋果、亞馬遜與微軟都對(duì)記錄并轉(zhuǎn)述我們所說(shuō)的話沒有興趣。他們感興趣于聲音可以作為一個(gè)交互界面。例如Amazon Echo會(huì)坐在那里等著你發(fā)出指令；尋找歌曲或找一些其他瑣事，說(shuō)比打字容易得多，尤其是當(dāng)你可以在房間里任何角落這樣做的時(shí)候。當(dāng)計(jì)算機(jī)變得更小，小到了我們的手腕上或鼻梁上，也許有一天到了我們的耳朵里，鍵盤就不再實(shí)用了——但是我們?nèi)匀恍枰环N方法去告訴計(jì)算機(jī)怎么做。那么為何我們不說(shuō)出來(lái)呢？為什么不就說(shuō)：「Okay，Google，帶我回家」呢？

這就是未來(lái)可見的事情。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)被AI的基本研究——因?yàn)樗且粋€(gè)模型問題——和谷歌的需求與它要為新設(shè)備開發(fā)更好的語(yǔ)音界面所驅(qū)動(dòng)。無(wú)論人類是否刻意推動(dòng)，科技會(huì)很快發(fā)展到一個(gè)引爆點(diǎn)——記者M(jìn)att Thompson叫做語(yǔ)奇點(diǎn)（Speakularity）——到那時(shí)「記錄語(yǔ)音立即可檢索并可讀是一個(gè)心照不宣的期盼。」而唯一一個(gè)問題，就是我們決定要記錄什么。

不在此處：科幻電視劇《黑鏡》描述了「一對(duì)在床上的戀人，都在用著植入技術(shù)，重溫著過去的某個(gè)時(shí)刻」。

如果你聽了人類所說(shuō)的一切的記錄，你會(huì)認(rèn)為我們真是個(gè)奇怪的種族。你會(huì)聽到所有的喋喋不休的電臺(tái)，配音演員的多次錄音，你還會(huì)發(fā)現(xiàn)記者采訪他們的對(duì)象，機(jī)長(zhǎng)對(duì)電塔的控制員——而這些僅是聲音之海的一滴水而已，「為了質(zhì)量的目標(biāo)而記錄」。你不知道人類的生活聲音真正是怎樣的，或者我們真的在談?wù)撌裁础?/p>

Megan Robbins是加利福尼亞大學(xué)河濱分校的助教，他比任何人聽到的談話都要多。他的研究基于一個(gè)設(shè)備，叫做ERA（電子激活錄音），設(shè)計(jì)來(lái)「自然背景下抽樣行為」。研究目標(biāo)同意整天戴這個(gè)設(shè)備。它在一個(gè)小時(shí)后有規(guī)律的啟動(dòng)五次，記錄30秒戴著它的人所說(shuō)的和所聽到的。目標(biāo)可以回聽所有記錄，并任意刪除，再把它交給Robbins以研究。

有了EAR，Robbins可以成為研究日常生活的科學(xué)家。比如說(shuō)，她可以聽一對(duì)夫婦怎么指稱自己：他們是說(shuō) 「他/她和我」還是 「我們」 ？她可以聽人們笑，并且試著理解為什么。一個(gè)研究發(fā)現(xiàn): 「絕大多數(shù)的笑不是發(fā)生在幽默刺激出現(xiàn)時(shí)?！勾篌w上來(lái)說(shuō)，笑是一種用來(lái)發(fā)送信息的社交工具，像是： 「我覺得你的地位比我高，」或是 「我想和你交往?！?/p>

Robbins目前在使用EAR研究夫妻是怎樣應(yīng)對(duì)癌癥診斷結(jié)果的。他們會(huì)談些什么？他們會(huì)討論癌癥么？他們會(huì)笑的少一些么？Robbins說(shuō)： 「你絕不會(huì)想到從事對(duì)乳腺癌患者發(fā)笑頻率的研究的?！沟怯辛擞涊d一個(gè)小時(shí)又一個(gè)小時(shí)談話的文字副本和錄音帶，許多關(guān)于我們基本行為的問題被揭示了。統(tǒng)計(jì)表明，7%的癌癥患者會(huì)對(duì)著他們的視頻剪輯發(fā)笑，這和大學(xué)生的概率相當(dāng)。他們討論癌癥的頻率也和常人接近。Robbins解釋說(shuō)人們的日常生活似乎有某種穩(wěn)定性——即便是當(dāng)你被確診患了癌癥。 「不繼續(xù)每天的習(xí)慣活動(dòng)對(duì)人們來(lái)說(shuō)真的很困難 ?！?/p>

她解釋到人們的談話平均起來(lái)有40%是關(guān)于他們的日常生活的。她的學(xué)生研究助理，以前對(duì)聽人們談話的錄音很激動(dòng)，「現(xiàn)在卻心碎的發(fā)現(xiàn)日常生活有時(shí)很世俗。它就是由看電視和關(guān)于你晚飯會(huì)吃什么的談話這種事情構(gòu)成的，當(dāng)然還有關(guān)于電視的談話?！?Robbins說(shuō)她驚訝于普通人每天會(huì)看多少電視?！高@是一個(gè)幾乎完全被心理學(xué)所忽視的話題，但是在EAR研究中卻顯示出重要性……它只是在面對(duì)癌癥的夫婦談話中才占第二位?！?/p>

人們通常不會(huì)討論的一件事就是EAR?！缸晕覉?bào)告對(duì)他們的生活沒有造成任何影響。他們通常忘記了他們正戴著它。」 事實(shí)上，你可以在文字副本上查詢提及到EAR的談話。引人注目的是，僅在兩個(gè)半小時(shí)后，他們就放下姿態(tài)?！干钜琅f如常，」 Robbins說(shuō)到。

我們也許會(huì)認(rèn)為人們意識(shí)到被錄音時(shí)將不會(huì)進(jìn)行一場(chǎng)平常的談話，因?yàn)樗麄儠?huì)忙于表演。但是任何曾對(duì)一個(gè)人錄過音的人都知道一直關(guān)注于自己說(shuō)話的樣子能讓人精疲力盡所以這種自我意識(shí)監(jiān)管不可能持續(xù)很久。Robbins的數(shù)據(jù)幫助驗(yàn)證了這樣的直覺：不過一段時(shí)間之后，你就會(huì)回到日常狀態(tài)。

Hanson認(rèn)為一旦語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄普及，「日常」 也將仍會(huì)是對(duì)其恰當(dāng)?shù)男稳菰~。他不覺得它將會(huì)像一些人認(rèn)為的那樣改變世界?！敢坏┠阕⒁獾轿覀兊氖澜绾?000年前是多么的不同，那就很難對(duì)這些感到很興奮。」 他說(shuō)到。

他解釋道:1000年前，人們幾乎沒有隱私。住宅稠密，房間狹小且沒有鎖，房子里沒有門廳，其他人能聽到你xxoo的聲音。當(dāng)你外出時(shí)，你幾乎不會(huì)獨(dú)行；你在小群體里閑逛。大多數(shù)住在小城鎮(zhèn)里，那里每個(gè)人都認(rèn)識(shí)其他人，每個(gè)人都會(huì)說(shuō)別人的閑話。那時(shí)的生活方式和現(xiàn)今的生活方式迥異，然而我們卻適應(yīng)了這種變換?！肝冶仨氁业揭恍┍容^起來(lái)變化很小的事情。」他說(shuō)到。比如人們總是能夠區(qū)分親密朋友和普通朋友；他們總能決定要相信誰(shuí)；他們總是有辦法親密交談 ；他們總是能說(shuō)謊。

他說(shuō)：「即便我們那些身為糧秣征收員的祖先也很擅長(zhǎng)向別人隱瞞信息。按規(guī)定，糧秣征收員應(yīng)該分享食物，但是他們私藏大量食物。他們?cè)诨貭I(yíng)地的路上胡吃海喝，他們?cè)跔I(yíng)地中也私藏，他們會(huì)選擇性的把特定的食物給特定的人?！辜幢闶窃?0個(gè)人的營(yíng)隊(duì)中（里面每個(gè)人一生中會(huì)見到幾個(gè)其他營(yíng)隊(duì)），并且每個(gè)人晚上會(huì)待在同一個(gè)營(yíng)房中——即便是在那樣的環(huán)境下，我們的祖先也能夠偷漏食物，并且利用語(yǔ)言和肢體語(yǔ)言獲取利益。

對(duì)人們的談話進(jìn)行錄音只會(huì)給我們一個(gè)繪制我們既有能力的新維度。被持續(xù)錄音的人們會(huì)通過掌握什么在腳本上什么不在腳本上而讓自己適應(yīng)這個(gè)事實(shí)。他們會(huì)像在孩子身邊談話的父母；他們會(huì)變成花言巧語(yǔ)、推諉搪塞的大師。他們會(huì)使用諷刺，或會(huì)扮鬼臉，或會(huì)露齒而笑，或會(huì)向后點(diǎn)頭，或會(huì)假笑，抑或向某處凝望，這樣他們就能不發(fā)一語(yǔ)的進(jìn)行交流。

這聽起來(lái)讓人疲憊，但是我們已然流暢的適應(yīng)了私密、小團(tuán)體以及公共范圍的談話——不信去一個(gè)辦公室看看，派對(duì)也行。我們總是在詢問和回答關(guān)于我們聽眾的微妙的問題，然后根據(jù)答案調(diào)整我們的談話。（Jack能聽到嗎？Jack的老婆能聽到么？）

Hanson認(rèn)為：「這并不意味著我們說(shuō)的每件事現(xiàn)在都一目了然了。我們直白的說(shuō)出來(lái)的話語(yǔ)中有一個(gè)層面…..但是我們總是在多個(gè)層次同時(shí)交談?！?/p>

每當(dāng)我們考慮一種新技術(shù)的時(shí)候，我們傾向于管窺蠡測(cè)，仿佛世間的一切都必須從這個(gè)技術(shù)的角度來(lái)加以解讀。我們生活在一個(gè)杞人憂天的社會(huì)中。但事實(shí)上我們大腦的硬件幾乎沒什么改變，而大腦軟件在一代代的傳承中變化也非常緩慢。

全紀(jì)錄不會(huì)把我們的大腦變成漿糊。是的，我們會(huì)花更少的精力來(lái)把精彩言論存入長(zhǎng)期記憶。腳本將會(huì)把我們從記住談話中的某些細(xì)節(jié)中解放出來(lái)。但是我們不必就因此擔(dān)心失去記憶細(xì)節(jié)的能力——就像我們不必?fù)?dān)心因?yàn)榘l(fā)明了日歷就失去了計(jì)劃的能力，或者發(fā)明了筆就失去了記憶的能力。我們將會(huì)以其他的方式擴(kuò)展我們的長(zhǎng)期記憶（比如說(shuō)研讀借由腳本得以實(shí)現(xiàn)的大量新資料。）我們的大腦適應(yīng)了書寫、圖書館以及網(wǎng)絡(luò)。他們會(huì)適應(yīng)全紀(jì)錄的。而且無(wú)論怎么說(shuō)，人們不像關(guān)注他們的儀表那樣關(guān)注他們的言辭。比起記錄獨(dú)白，他們更有可能停下來(lái)自拍。

生活也不會(huì)變成《黑鏡》里描述的那樣，因?yàn)橐浜蟿∏榫托枰械膱?chǎng)景和臺(tái)詞都緊扣最新科技。當(dāng)然，全紀(jì)錄會(huì)加劇我們的自戀、懷舊、急躁和偏執(zhí)。它甚至?xí)屛覀円还赡X墮落和麻木。但即便此前這樣的情況發(fā)生過，無(wú)論是由于智能手機(jī)、電視、鏡子還是烈酒，不管怎么說(shuō)畢竟我們成功做回了自己。

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