{"text":[[{"start":7.72,"text":"迄今为止，有两项活动几乎占据了我的整个夏天，以至于如今我很难想象没有它们的生活。"}],[{"start":15.43,"text":"第一项是一个由我家人设计并参与的世界杯竞猜。我们一共有8人，轮流选队，每人组建一份包含6个国家队的组合，最终进球数最多的组合获胜。第二项是在英国《金融时报》新闻编辑部进行的世界杯“21点”游戏，玩法类似赌场纸牌游戏：参赛者任选3个国家队，目标是让它们的进球总数尽可能接近21球，但不能超过21球。"}],[{"start":41.47,"text":"为做好准备，我在电脑中模拟运行了数百万届假想世界杯。数字化、肉眼不可见的梅西(Messi)、姆巴佩(Mbappé)和贝林厄姆(Bellingham)，以数GHz的速度默默打进数千万粒进球，所有数据都储存在硬盘上。我汇总这数百万届世界杯，将它们堆叠起来，塑造成这项赛事的一个仿真模型。通过感知模型的表面，我了解了世界杯小组赛可能如何展开、淘汰赛中哪些球队可能相遇，以及我如何可能战胜亲朋好友和同事。"}],[{"start":73.59,"text":"这是一届规模扩大的世界杯：参赛队伍从32支增至48支，晋级球队的确定方式以及淘汰赛阶段的对阵安排也变得复杂起来。美国福克斯(Fox)电视台至少有一次展示了通往决赛的错误路径。因此，放手使用模拟的蛮力或许再好不过。（2030年的世界杯可能会有64支球队参赛——模拟器应当会欢迎这一扩军之举。）"}],[{"start":99.57000000000001,"text":"作为一个物种，人类数百年来一直在对自然现象和人类事务进行建模与模拟。我们制造太阳系仪，开展战争演习。在计算机中，我们模拟核武器和天气——这些事物在现实中要么过于危险，要么不切实际，无法重现。哲学家斯特凡•哈特曼(Stephan Hartmann)将计算机模拟定义为“一个过程通过另一个过程来模仿某个过程”。"}],[{"start":125.87,"text":"我经过处理并选中的“21点”球队——加拿大、韩国和瑞士——恰好攻入21球。对模拟的痴迷如今为我赢得了几十英镑。当然，这次成功也有很大一部分靠运气。我的模拟分别预测这三支球队将攻入6.7球、5.6球和7.0球（以避免“爆点”，即点数超过21点）。实际数字分别为9球、2球和10球。即使根据模拟，我猜中恰好21球的概率也只有7.3%。但丹•恩多耶(Dan Ndoye)在瑞士对阵阿根廷的比赛中又斜射入一球，随后瑞士队被淘汰，进一步成全了我。"}],[{"start":165.47,"text":"但这并不是重点；在家庭竞猜中，我最终排名第五。（模拟器告诉我，荷兰队出局后，我追上哥哥的概率骤降至1%。）真正吸引人的始终是模拟本身。我的模拟结果取决于无数建模和校准选择：如何衡量球队实力，以及如何将这种实力映射为进球数。但无论我作何选择，我都会推演出一百万种未来——那些本可能发生、却永远不会发生的多重宇宙般的世界杯。汇总这些结果，便能为哪怕是国际足联会议室里构想出的最复杂赛事建立概率结构，让人对其形成某种认识。"}],[{"start":204.31,"text":"刚才，我模拟了新一批100万届2026年世界杯，仿佛今年夏天从未发生过。在其中0.005%的模拟中，库拉索(Curaçao)成为世界冠军。就在其中一场——第437,824次模拟中——库拉索在决赛中与阿根廷队0比0战平，并通过点球大战获胜。在我的硬盘某处，这就是发生过的事情。"}],[{"start":229.93,"text":"这一切，说来我很不情愿承认，都是生成式人工智能的实用应用。与其只是问AI应该选哪些国家队，或者哪些数字组合最有可能得到21——我的一些同事已经承认犯过这种错误——不如利用AI来搭建模拟场景、在培养皿中铺开琼脂，即使对我这样的非程序员或略懂编程的人来说也一样。这一策略至关重要：它把聊天机器人从一个黑箱变成透明塑料盒的建造者，变成一个让我们观察世界形成的蚂蚁农场。"}],[{"start":261.87,"text":"把这项练习简化到最基本的要素。模拟数千次随机游走：比如，让一个像素在二维平面上疯狂移动1万步，然后画出它走过的路径。几分钟前，我还制作了这样一个工具——random_walk.js。这些游走没有实际应用，就像在公园里散步也没有实际用途一样。不过，它们仍然颇具价值。把这些游走的图像铺满屏幕。它们讲述着自身运行的过程。这就是数字花道。它们令人着迷，也可视为一种在计算机中进行的冥想。"}],[{"start":297.49,"text":"研究蚁群时，我们并不关注某一只蚂蚁或它要去哪里，而是关注隧道如何在土壤中形成，以及整个系统的形态。因此，这些东西还能帮助你在足球比赛中战胜同事，不过是一个令人欣喜的附带效果。"}],[{"start":313.79,"text":"诚然，这种兴趣可能只是个人癖好；例如，我此前曾在这里写过自己对数字高压清洗模拟器的痴迷。"}],[{"start":322.55,"text":"我认为，这种“蚁群式”活动与近期另一种资本技术现象——预测市场——存在某种对立关系。世界杯期间，Polymarket、Kalshi等公司的广告点亮了场边广告牌，并在美国电视上铺天盖地播出。各平台赛事冠军市场的交易总额约为60亿美元。"}],[{"start":342.58000000000004,"text":"预测市场把未来所有可能的情境压缩成一个数字——也就是一个价格。例如，在决赛前，西班牙的价格是59美分。这些网站上的专业人士当然会自行进行模型模拟。但对更广泛的普通消费者来说，直接看这个价格、忽略构成它的无数种可能情境，诱惑力很强。这就像通过针孔观看一座雕塑。"}],[{"start":367.76000000000005,"text":"这不仅关乎足球。以选举为例：一个单一价格将世界各地的所有事件、所有政策立场和所有言论压缩为一个数字。它还将所有民意调查压缩为一个数字，而民意调查又进一步把选民压缩为一个数字。"}],[{"start":384.22,"text":"科学哲学家们——愿上天保佑他们——一直很难处理计算机模拟的认识论问题。模拟究竟是一种什么样的知识生产工具？数十年来，他们围绕模拟的本质展开了反复摇摆的争论：一方面，模拟是科学模型；另一方面，它们又是实验。较新的一种观点认为，模拟本身就是一种科学仪器。确实如此。模拟教给我们的并不是有关蚂蚁的知识，而是有关地球的知识。"}],[{"start":413.82000000000005,"text":"奥利弗•罗德(Oliver Roeder)是《FT周末杂志》(FT Weekend Magazine)的策划编辑"}],[{"start":417.61000000000007,"text":"第一时间了解我们的最新报道——关注《FT周末杂志》X以及FT周末版Instagram"}]],"url":"https://audio.ftcn.net.cn/album/a_1790786257_6928.mp3"}