笔者几乎一口气读完，还忍不住给该书作者打了一个小时的电话，在此谈谈我的几点感想，主要是关于技术与人互动的过程中，可能带来的一些与社会科学领域有关的、无可避免又亟待解决的问题。

　　技术与人互动中的语言解释与转换

　　人与人之间的互动主要通过语言进行，技术与人的互动则主要通过机器语言。机器语言细化到最小单位，就是一个个“bits”。语言不通，或者对语言缺乏共同的理解，往往会造成人与人之间形成沟通障碍或隔阂。技术与人的互动也是如此。维特根斯坦提出的逻辑语言哲学和日常语言哲学，完成了从认识论到语言哲学的重大转向。在关于技术与人互动的认知过程中，技术语言存在的交叉现象越来越常见，需要一些原则、方法、手段、模式，进行适当的解释和转换。

　　香农三大定理是信息论的基础理论。连续信号（通常称作模拟信号）与离散信号（通常称作数字信号）之间的基本桥梁，解决了模拟信号难以被计算和长距离传递失真的问题。香农定理的“信息量”与无序有关，与信息的含义无关。这和一般人认为的信息不同，甚至会感到有悖。我们现在讨论的“数字化”，在技术层面只不过是两端中间的计算机计算和数字保真传递的过程。至于端外的世界、自然的世界、人的世界，仍然是模拟的。该书中提到了区块链等一系列概念，比如“信任”这个概念。开发者对“信任”概念最初的理解和区块链在经济社会生活中的应用不同，技术开发者将其解释为bits（编码）是不可篡改的。

　　区块链常常被称为是一种“共识算法”。“共识”是一个复杂的问题。法律也是一个共识过程，因而有人提出“代码即法律”。自然科学认为的“共识”是什么？链上数据与链下数据是两个不同的世界，能否形成共识？比特币在技术上实现了P2P（点到点）的电子支付，而比特币协议及其相关软件Bitcoin-Qt的创造者中本聪却回避了支付的问题。

　　机器没有共识的问题，在理解和解释方面，技术能够起到的作用有限。比如，在数据作为证据认定的实际案例中，源数据与数据、描述方与被描述方、自然语言的精确性等，都需要人来进行界定、定义和解释，因而这一过程会存在争议。可见，针对技术与人互动过程中的交叉概念，自然科学、社会学、经济学、法学等不同学科对其的理解有差别，问题在于解释与转换。

　　对于这些名词，社会学家回到“以人为本”的基础上，运用社会科学的工具和话语，对其进行适当的解释和转换，就显得很有必要。这也许就是该书受领导干部和法律从业者欢迎的原因之一。

　　自然科学和社会科学的融合

　　在人机融合过程中，人越来越依赖机器。开发者需要解决机器治理的问题，学者们则要解决概念不清的问题。大量交叉、混同、并列的概念需要进行厘清和分离，这就需要自然科学和社会科学领域专家的共同参与。

　　此外，系统定义与法律定义是不相通的，需通过人来进行解释，否则今后按法律判决，会有很大的争议。例如用户数据泄露案件，我们该如何做出因果关系的解释？自然科学认为原因是系统的“漏洞”，社会科学会考察人的因素，律师和法官则会重点考察是否合规。用户的单独授权是否可收集其关联用户信息？对于第三方获取用户数据的目的是否应该进行必要审查？这些系统性的因素中，有的属于自然科学范畴，有的则属于社会科学范畴。对于自然科学和社会科学的融合、交叉带来的问题，立法机构有必要将这些系统性因素考虑进去。

　　再比如，区块链的被描述方和描述方都有数据，系统有统一定义对双方都有好处。但遗憾的是，并没有看到算法解决实际应用中的信用问题和共识问题。这些问题如何能够改善？现在，人们对其产生了很多误解。对此应如何改进？

　　现实社会中，人与人的信任有改变吗？当前，面对巨大的技术投入，笔者觉得，人与人的信任反而更加薄弱，问题出在哪里？

　　有些概念，原本开发的初衷是应用到A，但实际上，它却被广泛应用在了B。如P2P技术，是一种PEER TO PEER点对点的技术，其应用范围并不只是支付与借贷。比如数字货币，除了央行发行的法定数字货币，将来也可能出现私人加密货币，私人加密货币发展到什么程度会对主权数字货币造成威胁？影响到主权数字货币的作用点在哪里？可能存在的风险点在哪里？这些都需要基于自然科学与社会科学的融合来进一步探讨。

　　构建整体框架作为讨论基础

　　技术通过改变人的行为而最终影响经济和社会。技术的发展速度与社会发展速度、方式等存在差异，无法完全耦合，可能出现误解、撕裂、断层等问题，这就需要社会科学领域专家的更多参与。技术的飞速发展，给人带来便利的同时，也会产生越来越多的社会问题。这些问题中的很大一部分并不是技术能够解决的，需要我们从两方面加以重视：一是回到文字背后、技术开发者的“源意”上，将人的因素纳入进来；二是需要构建一个宏观的框架，才能有助于跨领域、多学科体系的讨论。就像盲人摸象，需要基于“大象”的整体作为框架，否则，摸到鼻子的人和摸到耳朵的人很难形成共识。技术的发展需要考虑整体框架和人的因素，需要社会科学领域的专家重新思考技术与人的关系。只有基于一个共同理解的宏观框架下研讨，才能更好地理解技术、应用技术。