在过去数年，大数据、人工智能和机器学习等信息科技，逐步走进社会成为公众话语，由大型科技企业到初创公司，均争相开发贴上上述标签的新技术和产品；这几门学问亦成为大学跨学科的研究显学（至少敝校视之为策略研究重点），由系到院，从教授到大学行政高层，人人琅琅上口。当它们成为大众话语，市场上消息不绝，议题自然经常成为媒体的焦点。大众媒体的报导框架大致有两大类：乐观派通常会视新科技为解决社会问题的良方，用以推动变革，技术可提高社会效率及改善人类福址（科技革命框架）；悲观派则视之为人类的威胁，个人资料可被政府或企业滥用，人工智能将取代人类的职位，机器人将超越人类并控制甚至伤害人类云云（道德恐惧框架）。两者皆各有受众。
笔者属怀疑派，我怀疑乐观派的科技革命论太过一厢情愿，亦同时对悲观派倾向极端的想法有所保留。带着一串疑问，我以一个社会科学学者的身份，参加刚过去的12月份在波士顿举行的IEEE大数据国际会议，希望亲身了解科技界对这几门技术的最新发展，尤其关心有关科技与社会关系的讨论。会议上见闻甚多，难以一一尽录。笔者在本文主要介绍其中一个观察。
“环中人”与“好”的培训数据
但凡这类国际式学术会议，作为首天主题演讲的讲者们，多在业界有可压场的江湖地位，讲题亦多属行内最新发展，并且可让普遍与会者感兴趣的题目。笔者发现，会议首天早上两个主题讲者都不约而同地提出，人类知识在人工智能和机器学习过程中的角色，即所谓“环中人”（human in the loop）的概念。这概念某程度上回应了社会上不少人认为机器与人类呈互相对立之势的见解。
论及人工智能将超越或取代人类这命题，很多人都会引述牛津大学2013年的一项研究，该研究用数学模型配合一连串数据假设的推算，估计未来20年美国有近半工作职位陷于被电脑化取代的危机，其中运输物流及办公室后勤等重复性较高的工种（例如分别容易被自动车或智能软件取代），具较大被淘汰的风险，而要求员工具创意及社交能力的工种，受到的威胁则较低。另一项在2017年发表的研究，研究员访问了三百多名从事前沿人工智能研究的人员，要求受访者估计人工智能对社会的影响。综合访问结果后，研究员推算出有一半机会机器会在未来45年及120年分别超越及取代人类所有工作（作者按：换言之，我们还有一半机会不会被取代！），而亚洲区研究员预计这情况会出现的时间，比西方同行预计的更早。类似的说法，Stephen Hawking和Elon Musk都曾分别公开讲过，并成为人工智能“末日论”的重要弹药。