如今AI人才爭奪愈發(fā)激烈，全球20大AI雇主每年在人才方面總共花費(fèi)6.5億美元，科技巨頭們希望未來建立起一個“AI王國”。盡管這些占在食物鏈頂端的科技公司本質(zhì)上仍是商業(yè)機(jī)構(gòu)，但無論是為了“利用AI造福人類”還是擴(kuò)大商業(yè)版圖，爭奪AI人才都是他們重要的一步棋。

開發(fā)人員書寫著這個世界的代碼，成為這個世界的建造者。GitHub是他們的“家”，那里有2800萬成員。

2016年，微軟收購了LinkedIn，以約7.2倍的該社交網(wǎng)絡(luò)年收入的價格，成為有史以來最重要的技術(shù)交易之一。我記得我與我們在LinkedIn的團(tuán)隊(duì)一起慶祝這件事，因?yàn)檫@不是尋常的收購。令人奇怪的是，這種情緒并不嚴(yán)重，只是高興地慶祝，這實(shí)際是LinkedIn高層管理人員取得成功的真實(shí)證明：將Salesforce的潛在破壞性收購?fù)崎_了。

當(dāng)時，這是微軟歷史上最大的交易。許多分析師錯誤地認(rèn)為這筆交易過于昂貴且浪費(fèi)金錢。而事實(shí)證明，隨著繼續(xù)徹底改造自己，微軟的股價也隨之上漲。

微軟對LinkedIn的收購讓人們看到了收購Github的重要性，Github最近以每年經(jīng)常性收入的30倍被收購。造成這堆天文數(shù)字背后的原因很簡單，那就是：開發(fā)人員。

微軟敏銳地意識到有才華的開發(fā)人員的重要性。憑借75億美元，微軟已經(jīng)購買了數(shù)百萬使用GitHub代碼庫產(chǎn)品的開發(fā)人員。這是一項(xiàng)旨在最終引導(dǎo)這些使用者進(jìn)入Microsoft開發(fā)人員環(huán)境的戰(zhàn)略舉措。

可以預(yù)見的是，開源社區(qū)的許多著名成員對收購并不太熱衷。他們覺得受到了來自網(wǎng)絡(luò)的欺騙和背叛，這個網(wǎng)絡(luò)由于開源社區(qū)的活躍人群而累積了價值。有影響力的開源開發(fā)人員Andre Staltz寫道：

“如果你對微軟GitHub的收購仍持樂觀態(tài)度，那么考慮一下：他們甚至沒有問過你的意見，即使主要由于你的貢獻(xiàn)使GitHub成為一個有價值的平臺。 ”

與Andre一樣，許多其他開發(fā)人員公開宣布他們決定從Github遷移到其他基于開源軟件的平臺。但是他們的離開，對于擁有龐大用戶基礎(chǔ)的Github來說幾乎沒有任何影響。

微軟想要訪問開發(fā)人員。他們做到了。

在過去的幾十年中，開發(fā)人員的重要性只增不減。他們一直在就業(yè)市場上很受歡迎，被提供非常具有誘惑力的職位，并通常是硅谷最受追捧的人力資源。他們是這個新數(shù)字時代的建設(shè)者，并幫助科技公司成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠帧?/p>

但并非所有開發(fā)人員都是平等的。一些開發(fā)人員被認(rèn)為更有價值，也更受追捧，被給予更多的額外津貼和特權(quán)。在過去幾年中，AI開發(fā)人員已經(jīng)達(dá)到了前所未有的重要地位。

征“新軍”：組建新的國王隊(duì)

在過去兩年中，在檢測物體方面，中國公司贏得了人工智能競賽。由于其在幾乎所有領(lǐng)域的巨大影響，中國在AI方面的新興領(lǐng)導(dǎo)地位正讓美國產(chǎn)生巨大的焦慮。從經(jīng)濟(jì)角度來看，普華永道發(fā)布的一項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了人工智能將會有多大的變化，以及這項(xiàng)技術(shù)將創(chuàng)造多少價值。根據(jù)普華永道的說法，到2030年，AI可以為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)高達(dá)15.7萬億美元，這超過了中國和印度目前的GDP總和。

因此，各個國家和企業(yè)正在積極競爭以吸引極為罕見和有價值的人才，這并不奇怪。

人才是多么罕見？一位AI解決方案提供商估計世界上有20000名博士級計算機(jī)科學(xué)家有能力構(gòu)建AI系統(tǒng)。此外，彭博社近期一項(xiàng)研究指出，全球不到10000名開發(fā)人員擁有所需的機(jī)器學(xué)習(xí)技能。

根據(jù)畢馬威會計師事務(wù)所撰寫的一份報告，截至2016年，只有28家公司擁有超過十名深度學(xué)習(xí)專家。Business Insider的一篇文章強(qiáng)調(diào)，六家科技公司雇傭了全世界54％的深度學(xué)習(xí)專家。Ernest＆Young在2017年進(jìn)行的一項(xiàng)民意調(diào)查顯示，56％的高級AI專業(yè)人士表示，缺乏人才是企業(yè)發(fā)展AI的最大障礙。

最近，世界經(jīng)濟(jì)論壇報道，排名前20位的科技公司都是美國公司或中國公司?；蛟S未來可以實(shí)現(xiàn)AI能由其他AI進(jìn)行發(fā)明、設(shè)計和編程，但就目前而言，支撐AI的是其開發(fā)人員和研究人員?？萍季揞^正在戰(zhàn)略性地運(yùn)作，以前所未有的速度和規(guī)模壟斷AI人才。這些巨頭都積極參與了AI人才爭奪戰(zhàn)，不遺余力在尋求招聘最有價值的“士兵”。

津貼、薪水和特權(quán)

根據(jù)彭博社的一篇文章，“剛獲得機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)博士學(xué)位的畢業(yè)生可以擁有超過30萬美元的年收入”?！都~約時報》估計剛畢業(yè)的博士和其他經(jīng)驗(yàn)較少或沒有經(jīng)驗(yàn)的博士生可以獲得“工資和公司股票總計每年從300000美元到500000美元不等?！蓖瑯樱瑩?jù)統(tǒng)計，2016年Google DeepMind的員工平均年薪約為345000美元。

隨著AI開發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)與所承擔(dān)的責(zé)任上升，他們的薪水也會增加。據(jù)CNBC報道，“Anthony Levandowski在加入優(yōu)步之前從谷歌那里籌集了1.2億美元”。即使在像馬斯克的OpenAI這樣的非營利組織中，頂級AI研究員的薪水也達(dá)到了190萬美元，而另一位高級AI研究員在2016年也掙得了80萬美元。

除了天價工資外之外，AI人才還可以獲得公司提供的所有其他的設(shè)施和特權(quán)。例如，依據(jù)他們重新安置的要求，科技公司正在為AI人才建立全新的辦公室和研究實(shí)驗(yàn)室。

Acquihiring

所謂“acquihires”，是指收購創(chuàng)業(yè)公司并不是為了創(chuàng)業(yè)公司提供的價值，而是為了吸收因收購帶來的AI人才。根據(jù)一項(xiàng)分析，即使公司收入很少或根本沒有收入，人工智能團(tuán)隊(duì)每人都能以大約250萬美元的價格被“收購”，這意味著至少在科技行業(yè)的AI部門，單純的團(tuán)隊(duì)價值顯著超過了整個公司的商業(yè)價值。

2016年7月，通用汽車以近10億美元的價格收購了Cruise Automation。2016年8月，Uber以6.8億美元的價格收購了自駕車創(chuàng)業(yè)公司Otto。福特已同意向Argo AI投資10億美元。自2010年以來，根據(jù)CB Insights的數(shù)據(jù)，谷歌已經(jīng)收購了14家人工智能創(chuàng)業(yè)公司，而蘋果公司則緊隨其后地收購了13家公司。2017年，人工智能創(chuàng)業(yè)收購增長了44％。下圖顯示了多年來人工智能創(chuàng)業(yè)公司的收購情況：

收購作為科技初創(chuàng)公司退出戰(zhàn)略的主導(dǎo)地位意味著軟件和硬件初創(chuàng)公司越來越多地成為科技巨頭招聘機(jī)制的關(guān)鍵點(diǎn)。年輕且具有理想主義的開發(fā)人員開啟他們的職業(yè)生涯，希望通過為一個令人興奮的、前沿的初創(chuàng)公司做出貢獻(xiàn)來改變世界，一旦他們的雇主被收購，他們就會迅速發(fā)現(xiàn)自己是一家大公司的員工。

獎勵計劃用于激勵被聘用的員工繼續(xù)留任，為科技巨頭提供他們所需的訓(xùn)練有素的人才，并將那些剩下的最有可能在這個科技生態(tài)系統(tǒng)中威脅到科技巨頭的主導(dǎo)地位的人，在收購中就“扼殺”掉。

從學(xué)術(shù)界偷獵人才

科技巨頭提供誘人的工資，以及訪問龐大的數(shù)據(jù)庫和龐大的計算能力，讓AI研究人員進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

2015年，Uber在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的國家機(jī)器人工程中心（NREC）挖走了50名員工。著名的深度學(xué)習(xí)專家Andrew Ng于2014年離開斯坦福大學(xué)成為百度首席科學(xué)家。大學(xué)正在努力留住人才，因?yàn)樗麄兊膯T工紛紛選擇為科技巨頭工作。

為AI員工提供培訓(xùn)

大多數(shù)員工都已經(jīng)受過良好的教育，并且有動力去學(xué)習(xí)利用或開發(fā)AI所需的技能。很多公司已經(jīng)開始提供為其現(xiàn)有員工提供AI課程，以創(chuàng)建人才隊(duì)伍。埃森哲最近的一項(xiàng)研究表明，這種使AI現(xiàn)有員工高技能化的趨勢愈發(fā)明顯。根據(jù)該研究，40％的高管計劃增加AI業(yè)務(wù)應(yīng)用的培訓(xùn)和教育，而26％的高管計劃增加AI技術(shù)方面的培訓(xùn)。

招募新畢業(yè)生

雖然科技巨頭保留了他們現(xiàn)有的人才，他們有很大的額外津貼和特權(quán)，但研究表明這些仍然正在積極地“招兵買馬”。大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)的畢業(yè)生在畢業(yè)前都有多個工作機(jī)會。招聘平臺Paysa的一項(xiàng)研究表明，所有行業(yè)的美國公司都投入了13.5億美元來招聘人才。該研究強(qiáng)調(diào)，亞馬遜在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)招聘上的年均投資額為2.278億美元，下一個主要競爭對手是谷歌，在此方面的年投資額約為1.3億美元。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，前20名科技公司在招聘AI人員方面每年總共花費(fèi)6.5億美元。

下一步是什么？

毫無疑問，人才是我們這個時代最寶貴的人力資源。人工智能研究人員已經(jīng)為機(jī)器賦予了視覺、語音、聽覺和移動性方面的功能。將AI徹底普及及其隨之而來的力量是他們的最終目標(biāo)。他們真的可以成為新的國王。

但是，他們應(yīng)該問自己：他們想創(chuàng)造一個有國王的世界嗎？

人工智能的巨大潛力意味著它既可以增加我們社會的不平等，也可以將我們從無數(shù)的痛苦中解放出來。作為科技巨頭的工作人員，AI開發(fā)人員只是為了推進(jìn)雇用他們的公司的計劃和目標(biāo)。

令人警醒的是，由世界上最強(qiáng)大的實(shí)體開發(fā)出的AI的最終目標(biāo)是增加股東價值，而不是為了造福眾生?！猄ingularityNET首席執(zhí)行官Ben Goertzel博士

在云中走投無路——了解我們當(dāng)前的科技前景

占據(jù)科技食物鏈的頂端，是世界上最有價值的五家公司：Apple、亞馬遜、Alphabet、微軟和Facebook，已經(jīng)形成了技術(shù)寡頭壟斷。這些技術(shù)寡頭壟斷的成員是華盛頓最大的游說者和政治捐助者。它們甚至擁有比幾個國家更多的財政資源，它們的產(chǎn)品和服務(wù)改變了我們的社會。他們通過研究和收購從而積極地提升戰(zhàn)略優(yōu)勢（DeepMind、LinkedIn、Siri、Github、Instagram、YouTube，Whatsapp，Android）。如果他們無法購買創(chuàng)業(yè)公司，那么他們會復(fù)制所有創(chuàng)新。他們有創(chuàng)投武器，即這些科技巨頭確保了許多成功創(chuàng)業(yè)公司的股權(quán)。

當(dāng)然，這些公司的反競爭行為給它們帶來了數(shù)十億美元的罰款，正如Peter Thiel所說的那樣，

這個世界上有兩種企業(yè)。具有完全競爭力的企業(yè)和壟斷企業(yè)。

隨著世界變得越來越數(shù)字化，技術(shù)寡頭壟斷的公司構(gòu)建了一個對其他公司越來越重要的生態(tài)系統(tǒng)：其中包含服務(wù)器云、廣告網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用程序商店、操作系統(tǒng)和社交平臺等。由于這個“必要”的生態(tài)系統(tǒng)，受云計算興起的影響，幾乎所有成功的創(chuàng)業(yè)公司都只為現(xiàn)有技術(shù)支付了一些寡頭。

依賴這種生態(tài)系統(tǒng)的公司成功增加了技術(shù)寡頭壟斷公司的主導(dǎo)地位

通過這樣的生態(tài)系統(tǒng)捕捉和提取價值，意味著其他公司的技術(shù)成功反而增加了技術(shù)寡頭壟斷的主導(dǎo)地位。

例如，Snapchat背后的科技公司Snap Inc.在2017年與谷歌簽署了一項(xiàng)20億美元的合同，以使用后者的云服務(wù)。同樣，Netflix在Amazon Web Services上托管其所有內(nèi)容，同時在內(nèi)容生產(chǎn)方面還與Amazon競爭。在應(yīng)用程序方面，Apple和Google拿取了30％的傭金。該傭金在2017年為Apple帶來了115億美元的收入。

隨著我們向AI經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，這些排序以及相互之間的關(guān)系將變得越來越復(fù)雜，正如Joshua Cooper Ramo在The Seventh Sense中所說，我們與這些服務(wù)的聯(lián)系將從根本上影響我們的身份：

“現(xiàn)在我們周圍的機(jī)器對我們來說也是如此：我們的身份將互相之間的聯(lián)系所決定。對這種聯(lián)系的掌握可以稱得上是拿破侖政變的現(xiàn)代版本——Joshua Cooper Ramo

AI-First的未來

“計算再次發(fā)展……在AI-First的世界中，我們正在反思所有產(chǎn)品，并應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和AI來解決用戶問題?！薄猄undar Pichai

AI將成為寡頭壟斷所創(chuàng)造的生態(tài)系統(tǒng)這座皇冠上的寶石，并將進(jìn)一步增加其他公司對五大企業(yè)的依賴。

根據(jù)普華永道的一項(xiàng)研究：“到2030年總經(jīng)濟(jì)收益的45％將來自產(chǎn)品的功能增強(qiáng)，刺激消費(fèi)者需求。”該項(xiàng)研究表明，人工智能將帶來更多種類的產(chǎn)品，隨著時間的推移，這將增加個性化、吸引力和可負(fù)擔(dān)性。

一項(xiàng)針對最近的寡頭壟斷公司的計劃以及收購政策的研究顯示，這些公司的行為將向“AI-First”的世界推動?？萍季揞^們已經(jīng)開始在其基于云的產(chǎn)品中添加AI服務(wù)，并已啟動了與AI相連各行各業(yè)的相關(guān)舉措。

技術(shù)寡頭壟斷公司正在建立AI-First未來所涵蓋的行業(yè)

在亞馬遜時代，增長才是最重要的。隨著AI興起，“必要”的生態(tài)系統(tǒng)只會增加更多附加公司的依賴性。正如微軟首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）所說：“人工智能處于邊緣，人工智能處于云端，人工智能作為SaaS應(yīng)用的一部分，人工智能甚至是基礎(chǔ)設(shè)施的一部分?！?/p>

由于技術(shù)寡頭公司承諾人工智能民主化，創(chuàng)建AI-First的未來，并在人工智能上建立伙伴關(guān)系以造福社會，我們不得不質(zhì)疑他們是否可以優(yōu)先考慮社會利益而不是增加股東價值。

把關(guān)控制開源

“如果你試圖把Android列為次位，還做了些一些谷歌不贊同的事情，那么它會讓你的世界崩潰。” ——谷歌在Android上的鐵腕

正如之前所說，開發(fā)與研究人員構(gòu)成了AI的支柱。大型科技公司的致命弱點(diǎn)是在這一領(lǐng)域缺乏受過良好教育和培訓(xùn)的人才。

在這種背景下，開源成為在開發(fā)者心目中科技巨頭建立霸權(quán)的又一個工具。Adobe開發(fā)者生態(tài)系統(tǒng)負(fù)責(zé)人Matt Assay認(rèn)為，谷歌決定將開源TensorFlow作為了創(chuàng)造未來收入來源的戰(zhàn)略決策。另一位分析師表示，谷歌的策略是熟悉機(jī)器學(xué)習(xí)，然后鼓勵開發(fā)人員在谷歌云上運(yùn)行他們的項(xiàng)目。騰訊最近涉足這一領(lǐng)域也并非偶然。

由科技巨頭的開源軟件盡管真的趨向開源，但從戰(zhàn)略上看，設(shè)計和開發(fā)過程方面是封閉的。開源代碼免費(fèi)提供給開發(fā)人員，這是一項(xiàng)有價值的服務(wù)。但是，與Linux等經(jīng)典開源軟件不同，絕大多數(shù)企業(yè)AI開源軟件并非通過透明與參與式流程開發(fā)，而是通過自上而下的控制和定期向社區(qū)發(fā)出信息動態(tài)。社區(qū)的評論與請求可能會被征求，在某些情況下甚至可以參加，但這一前提是同意公司的戰(zhàn)略和策略。

科技巨頭能夠?yàn)樗麄兊拈_源軟件注入一些在舊式參與式開源世界中不常見的優(yōu)點(diǎn)：漂亮的圖形可視化器、易于安裝和部署、出色的文檔和教程，以及優(yōu)化在各種硬件平臺上的高效操作。這些潛力伴隨著巨大的發(fā)展預(yù)算，它們有助于使新人才從初級到中級的路徑不再坎坷，也使從專業(yè)應(yīng)用到廣泛商業(yè)應(yīng)用的道路更加平坦。然而，它們還會壓制其他工具集的開發(fā)，這些工具集具有社區(qū)驅(qū)動的開發(fā)過程，但缺乏相應(yīng)的資金來添加額外的功能。

由深度學(xué)習(xí)先驅(qū)Yoshua Bengio實(shí)驗(yàn)室開發(fā)多年的Theano深度學(xué)習(xí)圖書館已被封存，因?yàn)锽engio的博士生和愛好者團(tuán)隊(duì)無法跟上科技巨頭的步伐。Bengio的團(tuán)隊(duì)擅長算法專業(yè)知識和概念精通，但對于用戶界面和多GPU優(yōu)化以及眩目的教程視頻，他們無法與價值數(shù)千億美元的公司保持同步。——SingularityNET首席執(zhí)行官Ben Goertzel博士

將大量資金快速注入AI開源軟件的結(jié)果是，整個領(lǐng)域變得由自上而下控制的AI企業(yè)主導(dǎo)，控制權(quán)從更廣泛的社區(qū)傳遞給公司決策者，尤其是在眾所周知的大規(guī)模商業(yè)應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。新開發(fā)人員自然會被動地使用具有最多功能及最低入門門檻的開源工具，因此當(dāng)他們進(jìn)入AI領(lǐng)域時，他們也會接受大公司使用的特定工具的培訓(xùn)，并轉(zhuǎn)向那些大公司目前認(rèn)為最具商業(yè)價值的AI應(yīng)用領(lǐng)域。

現(xiàn)在，用于計算機(jī)視覺的開源工具是巨大的，因?yàn)閷τ诖笮图夹g(shù)來說，全球博士生與黑客創(chuàng)建、改進(jìn)和測試的視覺算法具有很大的商業(yè)價值。用于診斷作物疾病或進(jìn)行數(shù)學(xué)定理證明或計算化學(xué)的開源工具功能強(qiáng)大，但它們是舊式開源代碼，安裝更加費(fèi)力，并且使用命令檢查的日志文件進(jìn)行監(jiān)控而不是使用花哨的用戶界面。這些領(lǐng)域?qū)θ祟愐约叭斯ぶ悄芎推渌茖W(xué)的進(jìn)步非常有價值，但沒有數(shù)百億人可以在這些領(lǐng)域迅速獲得更多數(shù)十億美元。因此工具仍然比較粗糙，這在某些方面減慢了用戶的進(jìn)度，但同時也鼓勵了創(chuàng)造力，

雖然科技巨頭對開源軟件的興趣肯定有益處，但它們不太可能完全接受開源。那些經(jīng)營公司的主要指令是為了最大化股東價值，他們的受托責(zé)任禁止他們實(shí)現(xiàn)與其沖突的目標(biāo)。

當(dāng)一切恰到好處時，股東價值的最大化可以與更廣泛有益的目標(biāo)相一致，例如減少全球財富不平等，增加對技術(shù)工具和服務(wù)的獲取，或建立道德AGI。但這樣的一致性似乎永遠(yuǎn)不會發(fā)生，并且當(dāng)發(fā)生沖突時，在傳統(tǒng)的公司背景下，股東價值必須獲勝。

沒有AI人才的公司：一場打不贏的戰(zhàn)爭

“云市場份額將繼續(xù)圍繞最大平臺整合為寡頭壟斷的市場結(jié)構(gòu)?！薄呤?/p>

科技巨頭的核心目的只會促使他們不惜一切代價尋求增長和利潤增加。因此，認(rèn)為技術(shù)寡頭壟斷將有助于推廣人工智能的強(qiáng)大是天真的。技術(shù)寡頭真正有的，是利用人工智能推進(jìn)其野心的極大動力

隨著時間的推移，這些巨頭利用人工智能進(jìn)一步提升其服務(wù)和產(chǎn)品，使其更加個性化，從而增加這些服務(wù)和產(chǎn)品的吸引力。蘋果正在通過獨(dú)特的AI功能增強(qiáng)其HomePod和iPhone X，亞馬遜的Alexa促使第三方提供基于AI的個人助理，而Google以假亂真的合成聲音Duplex則引起了轟動并激發(fā)了道德辯論。而這些都還只是表層；這些公司也在幕后用各種方式利用人工智能，從谷歌DeepMind用AI優(yōu)化數(shù)據(jù)中心節(jié)能到亞馬遜和阿里巴巴在倉庫中使用機(jī)器人等等。

人工智能將創(chuàng)造令人難以置信的價值，這也意味著它是一種公司無法忽視的技術(shù)。如上圖所示，巨頭公司對人工智能的關(guān)注，使其處于非常有利的地位，未來將占據(jù)更多的主導(dǎo)地位。

由于科技行業(yè)的巨頭公司壟斷了人才，其他尋求從人工智能中受益的公司只有兩種選擇：要么他們可以利用五大巨頭提供的人工智能服務(wù)，要么他們可以聘請AI開發(fā)人員自己來干。

正如之前討論的那樣，雇傭AI人才需要與技術(shù)寡頭壟斷的成員競爭。這是一場大多數(shù)公司都無法承受的戰(zhàn)爭。于是，唯一可行的選擇是利用技術(shù)巨頭提供的AI服務(wù)。

隨著科技寡頭成員戰(zhàn)略性地進(jìn)入越來越多的新行業(yè)（比如醫(yī)療保?。?，沒有AI人才的公司會發(fā)現(xiàn)，為了在智能經(jīng)濟(jì)中有效運(yùn)作，他們必須為科技巨頭打工的同時與這些巨頭相互競爭。

下一步該怎么做？

人工智能的巨大潛力意味著它既可以增加社會的不平等，也可以將我們從無數(shù)的痛苦中解放出來。

開放獲取網(wǎng)絡(luò)如何激勵人才，設(shè)計民主流程并建立由社區(qū)驅(qū)動的人工智能計劃，為社會提供可行的替代方案？我們能與寡頭合作嗎？如何確保個人隱私不受侵犯？在建立民主的未來時，我們面臨哪些風(fēng)險和陷阱？

這，就是另一篇文章要說的故事了。