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锡矿和白乳胶

印度尼西亚小岛邦加和勿里洞,位于苏门答腊海岸附近。印度尼西亚90%的锡产自邦加和勿里洞,锡是半导体的原材料。印度尼西亚是世界第二大锡出口国。印度尼西亚国有锡矿公司蒂玛(PT Timah)既直接向三星(SAMSUNG)供货,也向焊料制造商晟楠(Chernan)公司和升贸(Shenmao)公司供货,而后者又为索尼、LG公司和富士康供货,这些公司都是苹果、特斯拉和亚马逊的主要供应商。

在这些小岛上,未经正式聘用的灰色市场矿工坐在临时浮筒上,用竹竿刮海床,之后他们会潜入水下,通过一个巨大的像吸尘器一样的真空管从海床表面吸取锡。矿工们把他们收集的锡卖给中间商,中间商也从在合法矿场工作的矿工那里收集矿石,然后将它们混合在一起卖给像蒂玛这样的公司。这个过程完全不受监管,超出了任何正式用工或环境保护规则的范围。正如调查记者凯特·霍德尔(Kate Hodel)所报道的,“锡矿开采是一项利润丰厚但具有破坏性的贸易,它破坏了岛上的景观,铲平了岛上的农场和森林,杀死了鱼群和珊瑚礁,并削弱了美丽的棕榈海岸的旅游业。从空中可以清晰地看到这种被破坏的景象,茂密的森林在大片贫瘠的橘色土地中挤作一团。没有矿区的地方布满了坟墓,许多坟墓里埋葬着几个世纪以来因挖锡矿而死去的矿工们的尸体”。矿场无处不在:在后院,在森林中,在路边,在海滩上……这里俨然是一片废墟。

关注我们眼前的世界,关注我们每天看到、闻到、触摸到的世界,这是我们生活中的一种惯常做法。它让我们知道我们所处的位置、我们生活的社区、我们已知的角落和我们关注的问题。但要理解AI的完整供应链,就需要在全球范围内寻找范例,需要对历史和具体危害因地而异但又因多种开采力量而紧密相连的方式有敏感性。

我们可以看到跨空间的开采模式,我们也可以跨时间找到它们。跨大西洋电报电缆是在各大洲之间传输数据的重要基础设施,是全球通信和资本的象征。它们也是开采、冲突和环境破坏的物质产物。在19世纪末,一种名为古塔胶木(见图1.2)的特别的东南亚树种成为科技热潮的中心。这些树主要生长在马来西亚,可以产生一种叫作古塔胶(gutta-percha)的乳白色天然乳胶。1848年,英国科学家迈克尔·法拉第(Michael Faraday)在《哲学》( Philosophical )杂志上发表了一项关于使用这种材料作为电绝缘体的研究,此后,古塔胶迅速成为工程界的宠儿。工程师们认为古塔胶可以解决电报电缆的绝缘问题,使其能够承受海底恶劣多变的条件。为了使厚重的镀锌钢丝层不受水的侵害并传输电流,需要一种柔软的有机树液对其进行保护。

图1.2 古塔胶木( Palaquium gutta

随着全球潜艇业务的增长,对古塔胶木的需求也在增长。历史学家约翰·塔利(John Tully)描述了当地的马来人和达雅人(Dayak)如何从砍伐树木和缓慢收集乳胶的危险工作中获得微薄的报酬。乳胶经过加工,然后通过新加坡的贸易市场销售到英国市场,在那里,乳胶被转化成一段又一段环绕全球的海底电缆外护层。直到今天,海底电缆的路线仍然是早期帝国的中心和外围之间殖民网络的标志。

一棵成熟的古塔胶木可以产出大约300克的乳胶。但在1857年,第一条跨大西洋电缆长约3000千米,重达2000吨,这需要大约250吨古塔胶。每生产1吨这种材料就需要大约90万根树干,马来西亚和新加坡的丛林被洗劫一空。到了19世纪80年代初,古塔胶木已经消失殆尽。为挽救这个供应链,英国人在1883年做出最后一搏,通过了一项禁令,禁止采收乳胶,但这种树已经灭绝。

在全球信息社会来临之际,维多利亚时代关于古塔胶的环境灾难展示了技术与其材料、环境和劳动实践的关系是如何交织在一起的。正如维多利亚时代早期的电缆所引发的生态灾难一样,稀土开采和全球供应链也进一步危及我们这个时代脆弱的生态平衡。

行星计算(planetary computation)的史前史中有一些黑色幽默。目前,大规模的AI系统正在推动各种形式的利用环境、数据和人类的方法,但从维多利亚时代开始,出于管理和控制战争、人口和气候变化的愿望,算法计算就出现了。历史学家西奥多拉·德里尔(Theodora Dryer)描述了数理统计学的创始人、英国科学家卡尔·皮尔逊(Karl Pearson)是如何通过开发新的数据架构(包括标准差、相关与回归方法)来解决规划和管理中的不确定性的。这些方法反过来又与种族科学密切相关,正如皮尔逊和他在伦敦大学学院的同事、优生学家弗朗西斯·高尔顿(Francis Galton)所认为的那样,统计数据可能是“探索对一个种族的任何特征进行选择可能产生的影响的第一步”。

正如德里尔所写,“到20世纪30年代末,这些数据架构——回归技术、标准偏差以及相关性——将成为解释世界舞台上社会和国家信息的主要工具。追踪全球贸易的节点和路线就可以发现,两次世界大战期间‘数理统计运动’成了一项大事业”。这项事业在第二次世界大战后不断扩张,例如在干旱期间的天气预报等领域使用了新的计算系统,使大规模工业化农场有了更高的生产率。从这一角度来看,算法计算、计算统计和人工智能都是在20世纪发展起来的技术,旨在应对社会和环境挑战,但后来被用于加强工业开采和开发,并进一步消耗环境资源。 BMaDnUghhcAEWwE9BX93IpNxKpl0zzDu5hXfrQbl7tErYRoua8VS0GTVtmMi2Hkf

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